GA4, Matomo oder Umami: Wie viel Webanalyse braucht ein kleines Unternehmen wirklich?
Auch ein kleines Unternehmen kann heute eine Analyseplattform einsetzen, die Tausende Ereignisse erfasst, Zielgruppen erstellt, Conversion-Funnels auswertet, Marketingkampagnen zuordnet und das Verhalten von Websitebesuchern bis ins kleinste Detail untersucht. Die technischen Möglichkeiten sind beeindruckend. Das bedeutet allerdings noch lange nicht, dass irgendjemand im Unternehmen diese Informationen tatsächlich benötigt oder regelmäßig auswertet.
Bevor ich mich zwischen Google Analytics 4 (GA4), Matomo und Umami entscheide, würde ich deshalb eine wesentlich einfachere Frage stellen: Wer wird sich die erhobenen Daten überhaupt ansehen, und welche Entscheidungen sollen auf ihrer Grundlage getroffen werden?
Wenn darauf niemand eine konkrete Antwort hat, verursacht eine umfangreiche Analytics-Implementierung möglicherweise mehr Aufwand für Datenschutz, Wartung und Reporting, als sie dem Unternehmen tatsächlich bringt.
Die kurze Antwort: Welches Analytics-Tool eignet sich wofür?
Google Analytics 4 (GA4) ist besonders sinnvoll, wenn Google Ads, Conversion-Messung, Zielgruppen und die Integration in Googles Marketingplattformen eine wichtige Rolle spielen.
Matomo bietet sich an, wenn umfassende Analysefunktionen benötigt werden, das Unternehmen aber mehr Kontrolle über Hosting, Datenspeicherung und Datenverwaltung behalten möchte.
Umami ist eine gute Wahl, wenn verständliche Auswertungen zu Websitebesuchen, Traffic-Quellen, Kampagnen und Conversions ausreichen, ohne dafür eine umfangreiche Marketing-Analytics-Plattform betreiben zu müssen.
Und schließlich gibt es eine vierte Möglichkeit, die meiner Meinung nach häufig unterschätzt wird: Einfach weniger erfassen. Wenn niemand im Unternehmen die Zeit oder Verantwortung hat, detaillierte Nutzerdaten auszuwerten, ist eine aufwendige Tracking-Infrastruktur möglicherweise überhaupt nicht notwendig.
Am Anfang sollte eine Frage stehen: Was machen wir mit den Daten?
Stellen wir uns ein kleines Dienstleistungsunternehmen vor. Die Website stellt das Unternehmen und seine Leistungen vor, veröffentlicht gelegentlich Fachartikel und bietet Interessenten die Möglichkeit, Kontakt aufzunehmen.
Für dieses Unternehmen könnten beispielsweise folgende Fragen relevant sein:
- Welche Leistungsseiten führen zu den meisten Anfragen?
- Über welche Marketingkanäle kommen qualifizierte Interessenten?
- Welche Werbekampagnen lohnen sich?
- An welcher Stelle brechen Besucher ein wichtiges Formular ab?
- Bringt die organische Google-Suche mehr relevante Besucher als im Vorquartal?
Das sind sinnvolle Fragen, die sich mit einer überschaubaren Webanalyse beantworten lassen. Dafür braucht es aber wahrscheinlich keine Hunderte individuell definierten Ereignisse, komplexen Nutzersegmente und siebzehn verschiedenen Dashboards.
Bei einem Onlineshop können die Anforderungen deutlich umfangreicher sein. Hier interessieren möglicherweise auch die Produktsuche, Warenkorbaktionen, einzelne Checkout-Schritte, Bestellungen, Umsätze, wiederkehrende Kunden und die Zuordnung von Verkäufen zu Marketingkampagnen. Wer größere Werbebudgets verwaltet, benötigt unter Umständen zusätzlich Informationen für die Optimierung von Zielgruppen und Gebotsstrategien.
Die richtige Menge an Webanalyse hängt deshalb nicht in erster Linie davon ab, welche Funktionen ein Tool anbietet. Entscheidend ist, welche Entscheidungen das Unternehmen anhand der erhobenen Daten tatsächlich treffen kann und möchte.
Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Analysen
Bei der Implementierung von Webanalyse besteht häufig die Tendenz, möglichst viele Interaktionen zu erfassen. Jeder Button-Klick, jede Scrolltiefe, jede Formularinteraktion und jeder Navigationsschritt bekommt ein eigenes Ereignis. Technisch ist das heute relativ einfach umzusetzen, insbesondere mit einem Tag-Management-System.
Die schwierigere Frage lautet allerdings: Was passiert anschließend mit diesen Informationen?
Wenn niemand die Daten regelmäßig überprüft, keine Verantwortlichkeiten festgelegt wurden und aus den Erkenntnissen keine konkreten Maßnahmen entstehen, ist ein großer Teil der Datenerfassung lediglich zusätzlicher technischer Aufwand.
Denn jedes neue Ereignis muss nicht nur einmal eingerichtet werden. Es muss auch bei Änderungen an der Website weiterhin korrekt funktionieren. Dazu kommen Aufgaben wie die Pflege von Ereignisdefinitionen, Consent-Regeln, Dashboards, Dokumentation, Zugriffsrechten, Aufbewahrungsfristen und Schnittstellen.
Gerade bei kleineren Unternehmen ist deshalb eine einfache Implementierung, die fünf wichtige Fragen zuverlässig beantwortet, häufig wertvoller als eine technisch hochentwickelte Lösung, deren Auswertungen niemand richtig versteht.
Das Ziel von Webanalyse sollte nicht sein, möglichst viele Daten zu sammeln, sondern die richtigen Informationen für bessere Entscheidungen bereitzustellen.
Google Analytics 4: Besonders sinnvoll im Google-Marketing-Ökosystem
Für mich ist GA4 vor allem dann interessant, wenn ein Unternehmen bereits intensiv mit Google Ads arbeitet oder andere Funktionen aus Googles Marketing-Ökosystem benötigt.
Durch die Verknüpfung von GA4 und Google Ads lassen sich unter den jeweiligen technischen und datenschutzrechtlichen Voraussetzungen wichtige Ereignisse, Zielgruppen und Kampagneninformationen zwischen den Plattformen nutzen. Das kann beispielsweise hilfreich sein, wenn Werbekampagnen laufend optimiert, Zielgruppen aufgebaut oder Conversion-Daten für Gebotsstrategien verwendet werden sollen.
Darüber hinaus ist GA4 ausgesprochen flexibel. Die Plattform unterstützt individuell definierte Ereignisse, Zielgruppen, explorative Analysen, umfangreiches E-Commerce-Tracking und detaillierte Auswertungen zur Nutzergewinnung.
Diese Möglichkeiten sind wertvoll, wenn im Unternehmen jemand vorhanden ist, der die Daten versteht und daraus tatsächlich Maßnahmen ableitet.
Bei einem kleinen Dienstleistungsunternehmen sieht die Realität aber häufig anders aus. Dort beschränkt sich die monatliche Auswertung möglicherweise auf zwei Fragen:
Wie viele Besucher hatte unsere Website?
Wie viele Kontaktanfragen haben wir erhalten?
Wenn das die einzigen Informationen sind, die regelmäßig benötigt werden, bringt ein Großteil der zusätzlichen GA4-Funktionen keinen unmittelbaren Mehrwert. Die Plattform kann diese Fragen selbstverständlich beantworten. Sie ist dafür aber möglicherweise komplexer als notwendig.
Die Kehrseite: Abhängigkeit von Google und zusätzlicher Datenschutzaufwand
GA4 ist ein Dienst von Google. Für Unternehmen, die ohnehin intensiv Google Ads einsetzen, kann die enge Integration ein entscheidender Vorteil sein.
Wer dagegen keine Google-Werbung schaltet und lediglich grundlegende Informationen über Websitebesuche und Anfragen benötigt, sollte sich zumindest fragen, warum dafür ausgerechnet eine umfangreiche Analyseplattform von Google eingebunden werden muss.
Das bedeutet nicht, dass GA4 grundsätzlich ungeeignet wäre. Es bedeutet lediglich, dass es einen nachvollziehbaren Grund für den Einsatz geben sollte.
Mit der Einbindung entstehen zusätzliche Anforderungen an die technische Implementierung, das Consent Management und die datenschutzrechtliche Bewertung. Gerade für Websites, die sich an Nutzer in Deutschland richten, sind dabei die DSGVO und gegebenenfalls § 25 TDDDG relevant.
Wenn ein Unternehmen über GA4 umfangreiche Verhaltensdaten sammelt, diese aber niemals für konkrete Entscheidungen verwendet, trägt es einen erheblichen Teil des Aufwands, ohne entsprechend davon zu profitieren.
Für Unternehmen, die sich bewusst stärker von großen Werbeplattformen unabhängig machen möchten, kann deshalb auch eine andere Analytics-Lösung interessant sein.
Matomo: Umfangreiche Webanalyse mit mehr Kontrolle über die Daten
Matomo ist hinsichtlich seines Funktionsumfangs eher mit GA4 vergleichbar als mit besonders minimalistischen Analytics-Lösungen. Die Plattform ermöglicht detaillierte Auswertungen von Besuchern, Traffic-Quellen, Kampagnen und Conversions. Je nach Edition und eingesetzten Erweiterungen stehen darüber hinaus zusätzliche Analysefunktionen zur Verfügung.
Der wesentliche Unterschied liegt in den Möglichkeiten zur Kontrolle über die Daten und die technische Infrastruktur.
Mit Matomo On-Premise kann die Software auf einem eigenen Server oder bei einem selbst gewählten Hosting-Anbieter betrieben werden. Die dazugehörige Datenbank befindet sich dann ebenfalls in einer Infrastruktur, über die das Unternehmen selbst die Kontrolle hat.
Das kann besonders für Unternehmen interessant sein, die großen Wert auf Datenhoheit legen, bestimmte Anforderungen an den Speicherort haben oder ihre Abhängigkeit von internationalen Werbeplattformen reduzieren möchten.
Allerdings wird die technische Verantwortung dadurch nicht geringer. Wer Matomo selbst betreibt, muss sich unter anderem um Updates, Datenbankwartung, Backups, Sicherheit, Benutzerrechte, Serverressourcen und Monitoring kümmern.
Gerade bei Websites mit viel Traffic können auch die Verarbeitung und langfristige Speicherung der Tracking-Daten entsprechende Ressourcen erfordern.
Self-Hosting ist eine bewusste Betriebsentscheidung
Dass eine Software selbst gehostet werden kann, ist zunächst ein Vorteil. Daraus folgt aber nicht automatisch, dass der Eigenbetrieb für jedes Unternehmen sinnvoll ist.
Ein kleiner Betrieb ohne eigene IT-Abteilung möchte möglicherweise gar nicht die Verantwortung für eine zusätzliche Datenbank, regelmäßige Updates und die Sicherheit eines weiteren Webdienstes übernehmen.
Matomo bietet deshalb auch eine Cloud-Variante an, bei der der Anbieter einen großen Teil dieser Infrastrukturaufgaben übernimmt. Matomo gibt für seinen Cloud-Dienst einen Hosting-Standort in Frankfurt am Main an.
Damit entfällt ein Teil des technischen Aufwands. Allerdings werden die Daten dann wieder bei einem externen Dienstleister verarbeitet, was entsprechend berücksichtigt werden muss.
Wer Matomo wegen der eigenen Kontrolle über die Daten auswählt, sollte deshalb bewusst entscheiden, ob diese Kontrolle tatsächlich den Eigenbetrieb erfordert oder ob eine gehostete Variante die Anforderungen ebenfalls erfüllt.
Self-Hosting ist kein Datenschutz-Siegel, sondern eine Entscheidung darüber, wer die technische Verantwortung übernimmt.
Umami: Für viele kleinere Unternehmen vollkommen ausreichend
Umami wird bei der Auswahl einer Analytics-Plattform meiner Meinung nach häufig übersehen.
Die Software ist deutlich schlanker als GA4 und in vielen Bereichen auch einfacher als eine umfangreiche Matomo-Installation. Das bedeutet allerdings nicht, dass Umami nur Seitenaufrufe zählen kann.
Neben klassischen Besucherstatistiken unterstützt Umami unter anderem Traffic-Quellen, Kampagnenparameter, benutzerdefinierte Ereignisse, Ziele und Conversion-Auswertungen. Auch Funnels, Nutzerpfade, Attribution und Umsatzanalysen gehören inzwischen zum Funktionsumfang, wobei einzelne Möglichkeiten von der verwendeten Version beziehungsweise dem Tarif abhängen können.
Damit lassen sich bereits viele Fragen beantworten, die für kleinere Unternehmen im Alltag tatsächlich relevant sind.
Woher kommen die Besucher? Welche Seiten werden besonders häufig aufgerufen? Welche Marketingkampagnen erzeugen Anfragen? Wie viele Besucher führen die gewünschte Aktion aus? Und an welcher Stelle eines wichtigen Ablaufs verlassen Nutzer die Website?
Für ein Unternehmen, das seine Website hauptsächlich zur Kundengewinnung einsetzt, kann das bereits vollkommen ausreichen.
Schlanke Architektur und weniger Tracking-Aufwand
Ein weiterer Vorteil ist die vergleichsweise einfache technische Architektur.
Umami arbeitet standardmäßig ohne Cookies und ist darauf ausgelegt, keine unmittelbar personenbezogenen Besucherdaten automatisch zu erfassen. Die Software kann entweder über den Anbieter als Cloud-Dienst genutzt oder auf eigener Infrastruktur betrieben werden.
Gerade für Unternehmen, die keine umfangreiche Marketing-Automatisierung benötigen, kann diese Kombination attraktiv sein: verständliche Auswertungen, vergleichsweise wenig technischer Ballast und die Möglichkeit, die Analyseinfrastruktur selbst zu kontrollieren.
Das bedeutet allerdings nicht, dass bei Umami sämtliche Datenschutzfragen automatisch entfallen. Welche Anforderungen gelten, hängt weiterhin von der konkreten Implementierung, den erfassten Informationen und den eingesetzten Funktionen ab.
Trotzdem kann eine bewusst datensparsame Lösung den organisatorischen und technischen Aufwand erheblich reduzieren.
Warum eine einfachere Benutzeroberfläche ein echter Vorteil sein kann
Bei Diskussionen über Analytics-Plattformen wird häufig unterschätzt, wie unterschiedlich Unternehmen mit ihren Daten umgehen.
Eine große Plattform bietet möglicherweise Hunderte Berichte, Dimensionen und Konfigurationsmöglichkeiten. Das ist beeindruckend, hilft aber wenig, wenn die zuständigen Mitarbeiter diese Funktionen weder verstehen noch verwenden.
Stellen wir uns dagegen den Geschäftsführer eines Unternehmens mit zehn Mitarbeitern vor, der einmal pro Woche Umami öffnet und auf einen Blick erkennt, dass die organische Google-Suche zwölf Anfragen gebracht hat, eine bestimmte Werbekampagne drei weitere und eine Leistungsseite deutlich besser funktioniert als eine andere.
Wenn diese Informationen dazu führen, dass das Unternehmen sein Marketingbudget sinnvoller verteilt oder eine erfolgreiche Leistungsseite gezielt verbessert, erfüllt die Webanalyse ihren Zweck.
Eine umfangreiche GA4-Implementierung mit wesentlich mehr Informationen ist in diesem Fall nicht automatisch besser, wenn sie außer der Agentur, die sie eingerichtet hat, niemand regelmäßig verwendet.
Der Wert von Analytics entsteht nicht durch die Menge verfügbarer Berichte, sondern durch die Entscheidungen, die auf ihrer Grundlage getroffen werden.
Wer ist im Unternehmen für die Webanalyse verantwortlich?
Bevor ich eine umfangreiche Tracking-Implementierung plane, würde ich deshalb immer klären, wer sich später um die Auswertung kümmert.
Das muss kein spezialisierter Datenanalyst sein. In einem kleineren Unternehmen kann diese Aufgabe beispielsweise der Geschäftsführer, ein Marketingverantwortlicher, der E-Commerce-Manager oder ein externer Berater übernehmen.
Entscheidend ist, dass jemand regelmäßig einen Grund hat, die Zahlen anzusehen, und auch die Möglichkeit besitzt, auf Grundlage der Erkenntnisse etwas zu verändern.
Ohne eine solche Zuständigkeit entsteht häufig eine technisch saubere Tracking-Implementierung, die über Monate oder Jahre Daten sammelt, aber kaum einen praktischen Nutzen liefert. Im schlimmsten Fall beschränkt sich das Reporting auf einen automatisch erstellten Monatsbericht mit einigen Diagrammen, den niemand genauer liest.
Wenn das der Fall ist, würde ich eher über eine Vereinfachung der Webanalyse nachdenken, statt zusätzliche Dashboards, Ereignisse oder Analysefunktionen einzuführen.
CRM und Shopsystem bleiben die maßgeblichen Datenquellen
Unabhängig davon, welche Analytics-Plattform eingesetzt wird, sollte sie nicht zur maßgeblichen Quelle für die eigentlichen Geschäftsvorgänge werden.
Bei Kontaktanfragen ist das normalerweise das CRM-System. Bei Bestellungen sind es das Shopsystem beziehungsweise die kaufmännischen Systeme. Bei Buchungen ist es die entsprechende Buchungssoftware.
Webanalyse soll erklären, was im Umfeld dieser Vorgänge passiert ist. Sie hilft dabei zu verstehen, woher Besucher kamen, welche Inhalte sie genutzt haben und welche Marketingmaßnahmen möglicherweise zu einer Anfrage oder einem Kauf beigetragen haben.
Die tatsächlichen Geschäftsvorgänge werden aber an anderer Stelle erfasst.
Wenn GA4 beispielsweise 97 Bestellungen meldet, während WooCommerce im selben Zeitraum 103 gültige Bestellungen verzeichnet, sollte für die Frage nach der tatsächlichen Anzahl der Bestellungen zunächst das Shopsystem maßgeblich sein.
Die Abweichung kann unterschiedliche Ursachen haben. Fehlende Einwilligungen, Adblocker, technische Fehler, unterschiedliche Ereignisdefinitionen und Attributionsregeln können dazu führen, dass Analytics nicht jeden Kauf vollständig erfasst.
Umgekehrt können auch doppelt ausgelöste Tracking-Ereignisse dazu führen, dass eine Analytics-Plattform mehr Conversions ausweist, als tatsächlich stattgefunden haben.
Gerade deshalb ist es wichtig, die Funktionen der Systeme auseinanderzuhalten.
Analytics erklärt das Nutzerverhalten. CRM, Shop und Buchhaltung dokumentieren die tatsächlichen Geschäftsvorgänge.
Eine gute Reporting-Lösung verbindet diese Informationen, ohne sie miteinander zu verwechseln.
Datenschutz: Auch Matomo und Umami sind nicht automatisch einwilligungsfrei
Ein häufiger Denkfehler besteht darin, selbst gehostete oder cookielose Analytics-Lösungen grundsätzlich als datenschutzrechtlich unproblematisch anzusehen.
Das ist zu pauschal.
Weder der Betrieb auf einem eigenen Server noch der Verzicht auf Cookies bedeutet automatisch, dass eine Tracking-Implementierung ohne weitere Prüfung eingesetzt werden kann.
Entscheidend sind unter anderem die Art der erhobenen Informationen, der Verarbeitungszweck, die verwendete Rechtsgrundlage, die Speicherdauer, mögliche Zugriffe Dritter und die konkrete technische Umsetzung.
Für deutsche Websites sind dabei insbesondere die DSGVO und die Anforderungen des § 25 TDDDG zu beachten. Letzterer betrifft unter anderem das Speichern von Informationen auf Endgeräten und den Zugriff auf bereits dort gespeicherte Informationen, sofern keine gesetzliche Ausnahme greift.
Matomo weist selbst darauf hin, dass die Notwendigkeit einer Einwilligung anhand der jeweiligen Konfiguration und des geltenden Rechts beurteilt werden muss.
Umami vermeidet in seiner Standardkonfiguration Cookies und ist auf eine datensparsame Erfassung ausgelegt. Das kann die datenschutzrechtliche Bewertung vereinfachen. Werden allerdings individuelle Ereignisse eingerichtet, zusätzliche Parameter übertragen oder andere Dienste mit Umami kombiniert, muss die konkrete Verarbeitung erneut betrachtet werden.
Eine cookielose Lösung ist deshalb nicht automatisch eine Lösung ohne Datenschutzanforderungen.
Ich würde die Auswahl der Analytics-Plattform immer davon abhängig machen, welche Informationen das Unternehmen wirklich benötigt und wie diese datenschutzkonform erfasst werden können.
Nicht umgekehrt.
GA4, Matomo oder Umami: Welche Lösung passt zu welchem Unternehmen?
| Kriterium | Google Analytics 4 | Matomo | Umami |
|---|---|---|---|
| Geeignet für | Unternehmen mit aktivem Online-Marketing und komplexeren Analyseanforderungen | Unternehmen mit höheren Anforderungen an Datenkontrolle und Analyseumfang | Kleine und mittlere Websites mit überschaubarem Analysebedarf |
| Besucherstatistiken | ✓ Umfangreich | ✓ Umfangreich | ✓ Übersichtlich |
| Conversions und Ereignisse | ✓ Sehr flexibel | ✓ Umfangreich | ✓ Für viele Anwendungsfälle ausreichend |
| Kampagnenauswertung | ✓ Sehr umfangreich | ✓ Umfangreich | ✓ Grundlegende bis erweiterte Auswertungen |
| Google-Ads-Integration | ✓ Direkt integriert | Eingeschränkt | Eingeschränkt |
| E-Commerce-Tracking | ✓ Sehr umfangreich | ✓ Umfangreich | ✓ Grundlegende Umsatz- und Ereignisauswertung |
| Funnels und Nutzerpfade | ✓ Umfangreich | ✓ Umfangreich, teils kostenpflichtig | ✓ Vergleichsweise einfach |
| Datenschutzfreundliche Standardkonfiguration | Erfordert sorgfältige Konfiguration | Abhängig von der Konfiguration | Datensparsam, ohne Cookies |
| Self-Hosting möglich | Nein | Ja | Ja |
| Bedienbarkeit | Relativ komplex | Mittlere bis hohe Komplexität | Einfach |
| Einrichtungsaufwand | Mittel bis hoch | Mittel bis hoch | Gering bis mittel |
| Laufende Kosten | Standardversion kostenlos; Implementierung und ggf. Infrastruktur kostenpflichtig | Kostenlose On-Premise-Basisversion; Cloud und Premium-Funktionen kostenpflichtig | Kostenlose Self-Hosted-Version; Cloud-Tarife kostenpflichtig |
| Meine Einschätzung | Besonders sinnvoll bei intensivem Google-Ads-Einsatz | Gute Wahl für umfassende Analysen mit mehr Datenkontrolle | Häufig die pragmatischste Lösung für kleinere Unternehmen |
Die Entscheidung lässt sich auf einige typische Anwendungsfälle herunterbrechen.
GA4 wählen, wenn Google Ads eine zentrale Rolle spielt
Unternehmen, die regelmäßig Google Ads schalten und die Verbindung zwischen Kampagnen, Conversions, Zielgruppen und Websiteverhalten intensiv nutzen, profitieren besonders von GA4. Das gilt vor allem dann, wenn jemand im Unternehmen oder bei einem beauftragten Dienstleister die Daten tatsächlich auswertet und für die Kampagnenoptimierung verwendet.
Auch für größere E-Commerce-Projekte kann GA4 durch seine umfangreichen Analyse- und Integrationsmöglichkeiten sinnvoll sein.
Matomo wählen, wenn Datenkontrolle und umfangreiche Analysen wichtig sind
Matomo eignet sich für Unternehmen, die eine leistungsfähige Analytics-Plattform benötigen, gleichzeitig aber mehr Einfluss auf Hosting, Datenhaltung und Zugriffsrechte haben möchten. Besonders interessant ist die Lösung, wenn konkrete Anforderungen an Datenhoheit oder interne Governance bestehen und das Unternehmen bereit ist, die entsprechende Infrastruktur selbst zu betreiben oder betreuen zu lassen.
Umami wählen, wenn verständliche Webanalyse ausreicht
Für viele kleine und mittelständische Unternehmen kann Umami die pragmatischste Lösung sein. Wer hauptsächlich wissen möchte, woher Besucher kommen, welche Inhalte funktionieren und welche Kampagnen oder Seiten zu wichtigen Aktionen führen, benötigt möglicherweise keine umfangreichere Plattform.
Die einfache Bedienung und die vergleichsweise schlanke Implementierung sind dabei keine Einschränkungen, sondern können echte Vorteile sein.
Möglichst wenig Tracking einsetzen, wenn niemand umfangreiche Auswertungen benötigt
Wenn im Unternehmen weder Zeit noch konkrete Zuständigkeiten für detaillierte Analysen vorhanden sind, sollte die Implementierung bewusst klein gehalten werden. Vielleicht reichen die wichtigsten Traffic-Quellen, einige zentrale Conversion-Ereignisse und eine Übersicht der tatsächlichen Anfragen oder Bestellungen bereits aus.
Weitere Funktionen lassen sich später ergänzen, sobald konkrete Fragen entstehen, die mit den vorhandenen Daten nicht beantwortet werden können. Es ist wesentlich einfacher, ein schlankes Messkonzept bei Bedarf auszubauen, als eine über Jahre gewachsene Tracking-Landschaft mit unzähligen Ereignissen und unklaren Zuständigkeiten wieder zu vereinfachen.
Mein bevorzugter Ansatz: Drei Ebenen statt möglichst vieler Kennzahlen
Für kleinere Unternehmen würde ich die Anforderungen an die Webanalyse zunächst auf drei grundlegende Ebenen reduzieren.
1. Besucher und Traffic-Quellen
Woher kommen die relevanten Besucher? Finden sie die Website über Google, bezahlte Werbung, Verlinkungen oder andere Kanäle? Welche Seiten sind besonders wichtig für die Gewinnung neuer Interessenten?
2. Wichtige Aktionen auf der Website
Führen die Besuche zu den gewünschten Handlungen? Werden Kontaktformulare abgeschickt, Termine gebucht, Registrierungen abgeschlossen oder Produkte gekauft? Bei komplexeren Abläufen kann zusätzlich interessant sein, an welchen Stellen Besucher abbrechen.
3. Tatsächliche Geschäftsergebnisse
Welche Anfragen werden zu Kunden? Welche Bestellungen wurden erfolgreich abgeschlossen? Wie viel Umsatz wurde erzielt, und welche Marketingmaßnahmen haben möglicherweise dazu beigetragen?
Erst wenn klar ist, welche Informationen auf diesen drei Ebenen benötigt werden, würde ich das passende Analytics-Tool auswählen.
Manchmal ist das GA4. Manchmal Matomo. Und gerade bei kleineren Websites ist Umami mittlerweile eine durchaus ernst zu nehmende Alternative.
In einigen Fällen besteht die beste Lösung sogar darin, weniger zu messen und sich auf wenige, dafür verlässliche Kennzahlen zu konzentrieren.
Fazit: Nicht das umfangreichste Analytics-Tool ist automatisch das beste
GA4, Matomo und Umami verfolgen unterschiedliche Ansätze, können aber alle eine sinnvolle Grundlage für die Webanalyse bilden.
GA4 bietet umfangreiche Funktionen und eine enge Integration in Googles Marketing-Ökosystem. Matomo kombiniert detaillierte Analysemöglichkeiten mit größerer Kontrolle über die Dateninfrastruktur. Umami konzentriert sich auf eine verständliche, schlanke und vergleichsweise datensparsame Erfassung wichtiger Website-Kennzahlen.
Welche Plattform die richtige ist, hängt deshalb weniger von der Anzahl ihrer Funktionen ab als von den tatsächlichen Anforderungen des Unternehmens.
Die entscheidende Frage lautet nicht: „Welches Analytics-Tool kann am meisten?“, sondern: „Welche Informationen brauchen wir, um bessere Entscheidungen zu treffen?“
Ein Unternehmen, das seine wichtigsten Marketingkanäle versteht, relevante Conversions zuverlässig erfasst und die Ergebnisse regelmäßig auswertet, ist häufig besser aufgestellt als eines, das zwar Tausende Ereignisse sammelt, daraus aber keine Konsequenzen zieht.
Mehr Daten zu sammeln ist nur dann sinnvoll, wenn dafür ein berechtigter Zweck besteht und die Ressourcen vorhanden sind, diese Informationen auch zu nutzen.
Bei Projekten im Bereich Webanalyse und Conversion-Tracking unterstütze ich deshalb nicht nur bei der technischen Einrichtung von GA4, Matomo oder Umami, sondern auch bei der Auswahl einer passenden Lösung und der Entwicklung eines sinnvollen Messkonzepts. Dazu gehören datenschutzbewusstes Tracking, Consent Management, Conversion-Messung und die Verbindung von Website-Analysen mit den Systemen, in denen die tatsächlichen Geschäftsergebnisse erfasst werden.
