Nach einer gründlichen Konzeption auf Basis des Requirements Engineerings folgt die Implementierung, bei der das Konzept in die Tat umgesetzt wird. Genau wie jedes Datenprojekt ist dieser Schritt individuell und kann damit nicht nach Schema-F durchgeführt werden – die Einbindung aller Stakeholder sollte auch nicht außer Acht gelassen werden. In diesem Beitrag beleuchten wir daher die verbreitetsten Aspekte der Implementierung in einem Datenprojekt, einschließlich der Verwendung von Tag Management Software, JavaScript Coding und Data Engineering.
Doch was wird eigentlich implementiert?
Im Schritt der Implementierung wird die Theorie des Konzepts in die Praxis umgesetzt – so weit, so logisch. In der Realität bedeutet dies die Einrichtung von Software-Tools, die Implementierung von Tracking-Pixeln auf Websites und Apps, das Verknüpfen von Analytics-Software und OnlineMarketing-Tools, der Veränderung von Daten und Datenstrukturen per ETL-Prozess (Extraktion, Transformation und Ladung) und der rechtssicheren Einbindung von Cookie-Bannern und Cookie Management Plattformen. Manche Tools können hierbei durch uns implementiert und gepflegt werden, andere Implementierungen wiederum sind durch vielfältige Gründe nur durch den Kunden zu implementieren, hier unterstützen wir mit Entwickler-Briefings und Hands-On-Support. Im seltenen Fall muss die Implementierung durch einen 3rd-Party-Anbieter geschehen und wir nehmen eine koordinierende Rolle ein.
Welche Möglichkeiten der Implementierung gibt es?
Tag Management
Eine Tag Management Software ist ein zentrales Werkzeug für die Implementierung von Tags (Code-Snippets), welche Daten auslesen und an die Datenquelle übergibt. Es hilft, diese Tags effizient zu verwalten und zu implementieren, ohne dass umfangreiche Änderungen am Quellcode der Website erforderlich sind. Ebenso hilft die Versionierung bei der Übersicht und der Fehlersuche. Die verbreitetste Tag Management Software ist der Google Tag Manager. Ebenso sind Piwik Pro, Tealium und Rudderstack verbreitet. Für Implementierungen im Adobe-Kosmos bietet sich Adobe Experience Platform Launch an.
Grundsätzlich bietet jede Tag Management Software fundamental die gleiche Funktion: die unabhängige Einbindung von Code-Snippets. Sie unterscheiden sich aber stark in Bereichen wie Skalierbarkeit, Einsatzzweck, Preisstruktur und Handhabung. Daher ist die Auswahl der richtigen Tag Managment Software schon in der Konzeptionsphase wichtig!
Google Tag Manager (GTM)
Der Google Tag Manager (GTM) ist ein beliebtes Tool, das es uns ermöglicht, Tags einfach und flexibel zu verwalten. Der GTM bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, um Tags hinzuzufügen, zu aktualisieren und zu testen, ohne dass ein direkter Zugriff auf den Quellcode der Website notwendig ist. Somit sind wir nicht auf die (internen) Entwicklerressourcen angewiesen, was Zeit und Geld spart. Das integrierte Rollenkonzept hilft hierbei, die volle Kontrolle auf Kundenseite zu wahren, sollte dies gewünscht oder benötigt werden. Wir erhalten durch Einsatz von einer Tag Management Lösung folgende Möglichkeiten des autarken Arbeitens:
- Einrichtung und Konfiguration: Nach der Einrichtung des GTM-Kontos und der Containerinstallation können wir Tags, Trigger und Variablen eigenständig konfigurieren.
- Tag-Implementierung: Wir können verschiedene Arten von Tags implementieren, wie Google Analytics, Google Ads Conversion Tracking und benutzerdefinierte Tags aus HTML oder JavaScript-Basis.
- Debugging und Vorschau: Der GTM bietet uns ein integriertes Debugging-Tool, mit dem wir die Funktionalität der Tags überprüfen können, bevor sie live geschaltet werden.
Server-Side Tracking
Das Server-Side Tracking ist eine fortschrittliche Methode zur Datenerfassung, bei der die Tags nicht direkt im Browser des Benutzers, sondern auf einem Server ausgeführt werden. Das bietet gleich mehrere Vorteile:
- Datenschutz und Sicherheit: Durch das Server-Side Tracking wird die Datensicherheit erhöht und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen verbessert.
- Zuverlässigkeit: Die Daten werden zuverlässiger erfasst, da sie nicht von Ad-Blockern oder Browser-Einstellungen blockiert werden können.
- Leistungsoptimierung: Die Seitenladezeiten werden verbessert, da weniger JavaScript im Browser ausgeführt werden muss.
JavaScript Coding
JavaScript ist oft die Grundlage für die Implementierung von Tracking-Tags und anderen datenbezogenen Skripten. Ein fundiertes Verständnis von JavaScript ist daher unerlässlich und kommt bei uns bei den folgenden Situationen zum Einsatz.
- Benutzerdefinierte Tags: Mit JavaScript können wir benutzerdefinierte Tags erstellen, die spezifische Anforderungen erfüllen.
- Event-Tracking: Wir nutzen JavaScript, um Benutzerinteraktionen wie Klicks, Formulareingaben und Scroll-Aktionen zu erfassen.
- Datenmanipulation: JavaScript ermöglicht es uns, erfasste Daten vor ihrer Weiterleitung an Analyse-Tools zu verarbeiten und zu manipulieren.
Data Engineering
Data Engineering kann eine zentrale Rolle bei der Implementierung von Datenprojekten. Es umfasst die Erfassung, Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen.
- Datenpipelines: Wir entwickeln Datenpipelines, um Daten von verschiedenen Quellen zu erfassen, zu verarbeiten und in Datenbanken zu speichern, häufig nach dem ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden).
- Datenqualität: Wir stellen sicher, dass die erfassten Daten sauber, konsistent und für die konzipierte Analyse geeignet sind.
- Integration: Daten aus verschiedenen Quellen werden integriert, um mit einer Single-Source of Truth ein umfassendes Bild zu erhalten und das Silo-denken aufzusplitten.
Wie wird die Implementierung getestet?
Beim Implementierungsprozess können immer wieder Probleme auftreten. Ein systematisches Troubleshooting und Debugging ist daher unerlässlich, um sicherzustellen, dass alle Tags und Tracking-Mechanismen korrekt funktionieren.
- Laborbedingung: Eine 1:1 Kopie der realen Anwendung (Live-Umgebung) wird auch häufig als Sandkasten (Sandbox) oder Staging-Umgebung bezeichnet und sollte als Testumgebung genutzt werden.
- Fehleranalyse: Wir überprüfen die Fehlermeldungen und nutzen Debugging-Tools wie die GTM-Vorschau und die Entwicklerkonsole des Browsers.
- Testen: Alle Implementierungen testen wir im Vorfeld gründlich, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt erfasst und verarbeitet werden.
- Dokumentation: Eine genaue Dokumentation der aufgetretenen Probleme und ihrer Lösungen hilft dabei, ähnliche Probleme in der Zukunft zu vermeiden.
Unsere „Best Practices“ für die Implementierung
- Dokumentation: Liebend gern in stressigen Zeiten vernachlässigt, langfristig aber umso zeitraubender. Eine gute, für alle Beteiligten nachvollziehbare Dokumenation erleichtert das Verständnis und dient auch als guter Wiedereinstiegspunkt. Viele Softwaretools bieten eine Notizfunktion, bei selbstgeschriebenen Tags sollte auf keinen Fall auf Kommentare im Code selbst verzichtet werden.
- Tag Templates: Natürlich kann jeder Tag grundsätzlich auch selbst geschrieben werden. Je nach Tag Management Software gibt es jedoch auch vorgefertigte Templates, die unbedingt genutzt werden sollten. Nicht nur sind so Updates enthalten, vielmehr bieten diese ein deutliches einfacheres User Interface und sind so auch von Nicht-Codern verständlich und nutzbar.
- SaaS nutzen: Ähnlich wie bei den Templates gibt es auch im Data Engineering Software-As-A-Service-Anbieter, welche die unterschiedlichen Datenbanken der Tools per API verknüpfen. Die Oberfläche ist häufig sehr minimalistisch und Verknüpfungen können per Drag-and-Drop gebaut werden. Wo früher ein ganzes Team die API-Verknüpfungen aufrecht gehalten haben, sitzt nun ein SaaS-Team und die raren Entwicklerressourcen können anders eingesetzt werden.
- Kiss-Prinzip: Auch wenn die Tech-Welt häufig anderes suggeriert – es gibt häufig einen einfachen Weg, solange man diesen aktiv sucht und das das Keep-it-super-simple-Prinzip verfolgt.
- Never go live on a friday: Auch wenn Fehler nicht passieren sollen, sollten diese eingeplant werden. Es ist daher unratsam, etwas livezustellen, wenn am nächsten Tag das Wochenende genossen wird und somit niemand die Fehlerbehebung durchführen kann. Es drohen dann Datenverlust und oder Dateninkonsistenzen (besser bekannt als „Datenmüll“).
Unser Fazit durch die Praxis
Die Implementierung ist ein kritischer Schritt in jedem Datenprojekt. Durch den Einsatz von Tag Management Software wie dem Google Tag Manager und fortschrittlichen Methoden wie Server-Side Tracking können wir sicherstellen, dass die Datenerfassung präzise und effizient erfolgt. Troubleshooting, JavaScript Coding und Data Engineering sind essenzielle Kompetenzen, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen. Bei collectivum.io setzen wir auf bewährte Methoden und modernste Technologien und entwickeln uns ständig weiter.
Sei es durch Praxiserfahrung bei der Durchführung von Kundenprojekten oder durch Theoretisches Wissen die Teilnahme an Workshops und Schulungen zu Erreichung von Qualifikationen. Beides kommt bei unseren Besuchen von Branchenmessen wie der Measurecamps oder den AnalyticsPioneers zum Tragen. Wir sind damit der Überzeugung, die Anforderungen unserer Kunden bestmöglich zu erfüllen und erfolgreiche Datenprojekte zu realisieren.
[…] Implementierung: Wie werden die Daten gesammelt? […]