Ein Event wird ausgelöst. Es erfasst einen Kauf. Der Kaufbetrag sollte 99 $ sein. Es erfasst aber 990 $. Ein Dezimalpunkt ist falsch. Das sind schlechte Daten. Ein Event wird ausgelöst. Es sollte eine Produktkategorie erfassen. Es erfasst nichts. Das sind fehlende Daten. Schlechte Daten verzerren deine Analysen. Falsche Schlüsse folgen. Du triffst Entscheidungen auf Basis falscher Zahlen. Datenqualität ist entscheidend. Jedes Event muss genaue Daten erfassen. Jeder Parameter muss den richtigen Wert haben. Das erfordert eine sorgfältige Einrichtung und laufende Überwachung.
Dieser Artikel erklärt, wie du sicherstellst, dass Event-Parameter Daten in guter Qualität erfassen.
Warum Datenqualität wichtig ist
Analysen sind nur nützlich, wenn die Daten stimmen. Du analysierst Conversion-Raten. Du optimierst anhand der Zahlen. Sind die Conversion-Zahlen aber falsch, ist auch deine Optimierung falsch. Vielleicht optimierst du das Falsche. Vielleicht verpasst du Chancen.
Schlechte Daten summieren sich. Ein kleiner Fehler in einem Event wird im Ganzen zu einem großen Fehler. Haben 10 Prozent der Kauf-Events falsche Beträge, liegen deine Umsatzzahlen um 10 Prozent daneben. Das ist ein erheblicher Fehler für Geschäftsentscheidungen.
Datenqualität schafft Vertrauen. Dein Team vertraut den Analysen, wenn die Zahlen stimmen. Es trifft Entscheidungen darauf. Sind die Daten unzuverlässig, verliert es das Vertrauen. Es hört auf, Analysen zu nutzen.
Event-Parameter genau definieren
Lege vor dem Erstellen eines Events fest, was jeder Parameter enthalten soll. Parametername. Beschreibung des Parameters. Datentyp des Parameters. Erwarteter Wertebereich. Woher der Wert stammt.
Ein Parameter für den Kaufbetrag sollte klar definiert sein. Ist es die Gesamtsumme inklusive Steuer und Versand? Oder nur der Produktpreis? Ist es in Cent oder in Dollar? Ist es ein String oder eine Zahl? Lege das genau fest. Die Umsetzung hängt davon ab.
Dokumentiere jeden Parameter. Die Dokumentation verhindert Verwirrung. Ein Entwickler, der das Event umsetzt, weiß genau, was er erfassen soll. Ein Analyst, der die Daten liest, weiß, was sie bedeuten.
Daten aus der richtigen Quelle erfassen
Die Datenqualität hängt davon ab, aus der richtigen Quelle zu erfassen. Ein Kaufbetrag sollte aus deinem Bestellsystem kommen. Nicht aus einer Schätzung. Nicht aus einer Nutzereingabe. Der tatsächlich bestätigte Betrag.
Eine Produktkategorie sollte aus deiner Produktdatenbank kommen. Nicht aus dem, was der Nutzer getippt hat. Nicht aus einer Vermutung. Die maßgebliche Kategorie.
Hole Daten so nah wie möglich an der Quelle ab. Echte Transaktionssysteme kennen die echten Beträge. Echte Datenbanken kennen die echte Einordnung. Zieh sie von dort. Berechne oder schätze nicht.
Daten prüfen, bevor Events ausgelöst werden
Prüfe Daten, bevor du sie an die Analysen sendest. Prüfe, ob der Kaufbetrag eine Zahl ist. Prüfe, ob er positiv ist. Prüfe, ob die Produkt-ID existiert.
Die Prüfung fängt Fehler ab, bevor sie zu Problemen in den Analysen werden. Ein Entwickler macht einen Fehler. Die Prüfung fängt ihn ab. Die Daten erreichen die Analysen nie. Das Event wird mit guten Daten ausgelöst.
Typische Prüfungen sind Typprüfung (ist es ein String, eine Zahl oder ein Datum), Bereichsprüfung (liegt es innerhalb der erwarteten Werte) und Existenzprüfung (gibt es den referenzierten Eintrag).
Einheitliche Parameternamen nutzen
Die Benennung von Parametern ist wichtig. Nennt ein Event einen Parameter „amount“ und ein anderes „purchase_amount“, behandeln deine Berichte sie als verschiedene Parameter. Du kannst sie nicht vergleichen.
Lege einen Namensstandard fest. Alle Geldwerte bekommen das Suffix „_amount“. Alle IDs bekommen das Suffix „_id“. Alle Zählwerte bekommen das Suffix „_count“. Wende diesen Standard konsequent an.
Hast du einen Parameter einmal benannt, ändere den Namen nicht. Geänderte Parameternamen teilen deine Daten auf. Alte Daten liegen unter dem alten Namen. Neue Daten liegen unter dem neuen Namen. Berichte zeigen aufgeteilte Daten. Lege die Benennung richtig fest, bevor du live gehst.
Randfälle und fehlende Daten behandeln
Manche Daten lassen sich schwer erfassen. Offline-Transaktionen. Transaktionen aus Altsystemen. Unvollständige Nutzerinformationen. Wie gehst du mit fehlenden Daten um?
Sende niemals Events mit fehlenden kritischen Parametern. Kannst du den Kaufbetrag nicht ermitteln, löse das Kauf-Event nicht aus. Sende das Event nur, wenn du vollständige Daten hast.
Nutze bei optionalen Daten einheitlich null oder einen leeren String. Nimm nicht an einer Stelle „unknown“ und an einer anderen „N/A“. Ein einheitlicher Umgang mit fehlenden Daten macht die Analyse leichter.
Die Datenqualität über die Zeit überwachen
Die Datenqualität lässt mit der Zeit nach. Integrationen brechen. Systeme ändern sich. Was letzten Monat funktionierte, kann diesen Monat kaputtgehen. Überwache laufend.
Achte auf unerwartete Muster. Nullwerte, wo keine sein sollten. Ausreißer bei Beträgen. Fehlende Parameter. Richte Alarme ein. Sieht etwas falsch aus, geh der Sache nach.
Prüfe Berichte zur Datenqualität regelmäßig. Die meisten Analytics-Tools haben Berichte zur Datenqualität. Nutze sie. Erkenne Probleme früh.
Häufig gestellte Fragen
Wie testen wir, ob Event-Parameter richtig erfasst werden?
Nutze Echtzeitberichte. Führe die Aktion aus. Beobachte den Bericht. Prüfe, ob das Event mit den richtigen Parametern und Werten erscheint. Nutze die Entwicklertools des Browsers. Untersuche die Daten, bevor sie an die Analysen gehen. Prüfe, ob sie deinen Erwartungen entsprechen. Mit dem Website-Builder von WEMASY richtest du das direkt auf deiner Website ein.
Was tun, wenn ein Parameterwert immer leer ist?
Die Daten werden nicht erfasst. Prüfe deine Umsetzung. Ist der Parameter richtig konfiguriert? Sind die Daten verfügbar, wenn das Event ausgelöst wird? Gibt es ein Timing-Problem? Suche den Fehler an der Quelle. Sende keine leeren Daten. Behebe die Ursache.
Können wir einen Parameter umbenennen, nachdem Daten erfasst wurden?
Technisch ja, aber tu es nicht. Alte Daten bleiben unter dem alten Namen. Neue Daten landen unter dem neuen Namen. Deine Berichte zeigen aufgeteilte Daten. Wähle den Namen von Anfang an richtig. Musst du umbenennen, plane die Aufteilung der Daten ein.
Wie gehen wir mit Währungen in Event-Parametern um?
Erfasse den Zahlenbetrag und den Währungscode getrennt. Den Betrag in einem Parameter wie „purchase_amount“. Die Währung in einem Parameter wie „currency_code“ mit Werten wie „USD“ oder „EUR“. So kannst du über Währungen hinweg analysieren.
Sollen wir in Parametern Rohdaten oder formatierte Daten speichern?
Speichere Rohdaten. Beträge in Cent, nicht in Dollar. Zeitstempel im ISO-Format, nicht in lesbarer Form. Formatierte Daten sind schwerer zu analysieren und zu vergleichen. Rohdaten sind flexibler. Formatiere sie bei Bedarf in den Berichten.
Welche Fehlerquote bei Event-Daten ist vertretbar?
Das Ziel ist null. In der Praxis sind aber weniger als 1 Prozent akzeptabel. Bei manchen Randfällen gibt es Probleme. Altsysteme haben vielleicht keine Daten. Liegt die Fehlerquote aber über 1 bis 2 Prozent, geh der Sache nach und behebe die Ursache.