Einfach v Flexibel v Stabil

Bei der Vorbereitung eines Projektes, das zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels bereits laufen sollte, habe ich mir viele Gedanken über das Thema Data Layer gemacht. Das dürfte keine Überraschung sein, besonders wenn man bedenkt, wie oft ich darüber schreibe (z.B. hier & hier).

Neben der technischen Seite der Medaille gibt es aber auch eine organisatorische, auf die ich persönlich noch nicht eingegangen bin, und die hat was zu tun mit meinem Lieblingsdauerbrennerthema: Dinge einfach halten.

Ich kann also heute die zwei Themen mischen, und das gefällt mir ausgezeichnet!

Anforderungen

Ich reite immer wieder gerne darauf herum, daß es im Sinne aller Beteiligten ist, die Webanalyse so einfach wie möglich zu gestalten. Das schafft Übersicht und hilft fokussieren. Es erlaubt außerdem fachfremden Benutzern einen gewissen Zugang zur Materie (Google Analytics ist das Paradebeispiel, daß das funktioniert!).

Aus Sicht der Analytics sollten wir also ein möglichst einfaches Setup haben, also für die Benutzer: Wenige, wichtige Daten.

Marketing oder die Fachbereiche sehen das naturgemäß etwas anders: Sie wollen viele Daten, unter anderem falls man sie mal brauchen sollte. Kann man verstehen. Sie wollen außerdem Flexibilität, also die Möglichkeit, morgen etwas ganz anderes zu analysieren (oder zu testen, oder …) als gestern.

Marketing ist nicht umsonst bei der IT unbeliebt. Niemand sonst will so oft Neues beginnen und Altes entsorgen.

Wo wir bei der Entwiclung oder IT sind: Hier möchte man in erster Linie planen können. Und man möchte stabile Systeme. Änderungen im Wochentakt sind sehr unbeliebt, und wenn die Entwicklung ihren Job gut macht auch sehr aufwändig. Testen, Staging, Release, das kostet alles Ressourcen.

Die drei Anforderungen verhalten sich ähnlich wie der alte Spruch „We can do good work, fast work, and cheap work. Pick any two!“

Die Kombination zweier Attribute schließt hier das dritte schlicht aus. Fast und good ist nicht cheap, fast und cheap ist sicher nicht good, und good und cheap dauert lange.

Dito für die Attribute „einfach“, „flexibel“ und „stabil“.

Und was hat das mit einem Data Layer zu tun?

Ein Data Layer kann die Anforderung „stabil“ seitens Entwicklung bedienen und Analytics/Marketing/Fachbereich können trotzdem „einfach“ und „flexibel“ bekommen, und zwar mittels Tag Management.

Soll ich erste erklären, was ich meine? Oder erst beschreiben, was mit der Komplexität passiert?

Fangen wir mal mit der Komplexität an, also quasi der schlechten Nachricht.

Komplexität im TM

Egal, welchen Tag Manager man benutzt, wenn man Konsequent vorgeht, wird die komplette Arbeit genau im TM abgebildet werden. Während das Leben für die IT oder Entwicklung also stabiler wird, verschiebt sich der komplette Aufwand eine Ebene nach oben, in Richtung Analytics oder Marketing.

Das Analytics Team ist jetzt dafür zuständig, daß die Daten aus dem Data Layer ordentlich getrackt werden, und vor allem auch welche Daten aus dem Data Layer und welche nicht.

Ohne ein echtes Analytics Team wird das nicht funktionieren, bzw. wenn das Analytics Team für die Arbeit mit Javascript im TM dann wieder auf die Entwicklung zurückgreift, dann muß man das natürlich einplanen.

Merke: Komplexität geht nicht einfach so weg.

Trotzdem halte ich den Ansatz für sinnvoll, weil er eine explizite Trennung einführt. Sowas kann nur gut sein.

Data Layer

Wie genau stelle ich mir das also vor?

Jeder der drei Beteiligten hat einen Job:

  • Entwicklung / IT — Daten verfügbar machen. AlleDaten!
  • Marketing / Fachbereiche — Anforderungen kommunizieren, Daten auswerten
  • Analytics Team — Ersteres auf letzteres abbilden, Setup im TM

Was den Ansatz besonders macht, ist der Umstand, daß der Data Layer im Prinzip einfach mal alle Daten verfügbar machen kann, denn verfügbar heißt ja nicht automatisch auch getrackt.

Ich bin bekanntlich der Meinung, daß man so wenig wie möglich und nur so viel wie absolut nötig tracken soll, weil man a) Verwirrung vermeiden will und b) sowieso mit limitierten Ressourcen für die Analyse leben muß, d.h. gar nicht so viele Daten auswerten kann.

Da sich aber die Anforderungen ändern (und das ist gut so!), braucht man Flexibilität. Und genau das kann man mit einem Tag Management System bekommen, solange das TM Zugriff auf alle Daten hat.

Also: Viele Daten in Analytics ist nicht gut, aber viele Daten im Data Layer ist super, denn von dort pickt man sich dann per TM das heraus, was man wirklich analysieren möchte.

Wo ist die Grenze?

Ich sehe hier zwei Limits:

  1. Der Data Layer soll alle Daten mitbringen, außer solchen, die personenbezogen sind. Email, Telefonnummer und Ähnliches haben in einem Data Layer nichts verloren. Gleiches gilt für Daten, die dem Image der Firma schaden könnten, falls irgendwer deswegen eine Schmutzkampagne starten würde.
  2. Das Analytics Team braucht mehr Ressourcen, um die Änderungen im TM vornehmen zu können. Es braucht dafür technisches Know How oder einen guten Draht zur Entwicklung oder externen JS Entwicklern.
Über

German expat living in Switzerland (formerly UK and France). Consultant and member of the Multi-Solutions Group at Adobe, working with the Digital Marketing Suite. Father of 4 girls.

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Veröffentlicht in Grundlagen, Meinung
3 comments on “Einfach v Flexibel v Stabil
  1. […] wir mittels Tagmanager oder direkt in die […]

  2. […] glaube, dass wir alle darunter leiden, dass Development und Webanalyse/Marketing verschiedene Sprachen sprechen. Dass wir besser sein könnten, wenn wir in Projekten als Partner mitreden könnten, von Anfang […]

  3. […] schon angerissen, sowohl das Thema Zusammenstellung des Teams, als auch warum ich glaube, dass man mit Tag Management und einem umfassenden Data Layer Komplexität im Zaum halten kann, daher nur ganz […]

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