Wenn du Analytics wie ein Solo-Profi aufbauen willst, reicht oft weniger als du denkst: fünf handverlesene Bausteine decken ~90% der Fragen ab. Die Minimal-Stack-Formel setzt auf robuste, wartungsarme Tools statt auf Überarchitektur — so bekommst du schnelle Antworten, behältst Kontrolle übers Tracking und sparst dir das Analysten-Team (zumindest am Anfang).
Zu den fehlenden zwei Tools zählen eine Produktanalyse für Funnels und Retention (PostHog/Amplitude) sowie ein günstiges Datenlager (Postgres, BigQuery) für historische Analysen und SQL‑Adhoc‑Fragen. Praktisch: die Produktanalyse liefert eingebaute Funnels, das Datenlager sichert Rohdaten und erlaubt komplexe Joins — zusammen decken sie tiefe Fragestellungen ab.
Start in drei Schritten: 1) Wähle Tracking + Orchestrator und implementiere die 10 wichtigsten Events; 2) Richte das Dashboard mit 3 Kern-KPIs ein; 3) Verbinde später Produktanalyse + Datenlager, wenn die Fragen komplexer werden. Bonus-Tipp: dokumentiere Events kurz im Repo — das spart endlose Slack-Nachfragen.
Starte mit klaren Prioritaeten: in 30 Minuten legst du fest, welche Interaktionen wirklich zaehlen, baust kurze UTM-Regeln und richtest ein Dashboard ein, das Lust macht auf Zahlen. Das Geheimnis ist weniger ist mehr. Konzentriere dich auf eine saubere Namenskonvention und ein paar schnell messbare Ziele statt auf hundert Metriken, die niemand nutzt.
Events zuerst: definiere fuenf Kern-Events wie PageView, Signup, AddToCart, Purchase und CTA-Click. Vergib eindeutige, sprechende Namen und dokumentiere kurz, wann das Event feuert. Technisch: selektoren identifizieren, Trigger in Google Tag Manager oder im nativen Tracking anlegen, einmal testen im Debugmodus und das Event mit Parameterinformationen anreichern, zum Beispiel value oder product_id.
UTM-Tags einfach halten: benutze nur source, medium und campaign. Beispielwerte: newsletter, email und spring23 oder organic, seo und blogpost. Eine konsistente Gross- und Kleinschreibung und keine Sonderzeichen sparen dir spaeter Stunden beim Filtern. Baue Vorlagen fuer deine Links und kopiere diese in Social Posts, Ads und Newsletter.
Ein Dashboard muss kein Kunstwerk sein, es muss schnell antworten. Drei Kacheln genuegen: Conversion-Funnel, Top-Quellen mit UTM-Performance und eine Event-Timeline fuer aktuelle Aktionen. Tools wie Looker Studio oder eine einfache Tabellenansicht reichen. Farben nutzen, um Ziele hervorzuheben, und ein Live-Widget fuer Probleme macht das Monitoring spaerlich, aber effizient.
Mini-Checklist fuer 30 Minuten: 1) Eventliste erstellen, 2) UTM-Regeln definieren, 3) Tags im GTM oder Backend anlegen, 4) Dashboard mit drei Widgets bauen, 5) kurz QA und live schalten. Danach: woechentlich kurz schauen, anpassen und feiern, wenn eine Messung endlich Sinn macht.
Weniger ist mehr: Konzentriere dich auf wenige, aussagekräftige Kennzahlen statt auf ein Dashboard voller Rauschen. Eine handhabbare Kombination aus einer North‑Star‑Metrik und zwei bis drei unterstützenden Kennzahlen bringt Klarheit und macht DIY‑Analytics praktikabel — auch ohne Analysten-Team.
Die North‑Star sollte den Kundennutzen widerspiegeln, leicht messbar sein und direkt mit Wachstum korrelieren. Sie ist kein Reporting-Gimmick, sondern der Kompass: erhöht sich sie, steigt der langfristige Wert. Beispiele lassen sich leicht anpassen — von „aktive Nutzer pro Woche“ bis „umsatzbringende Transaktionen“. Wichtig: lieber eine starke Metrik sauber messen als fünf schlecht.
Nutze zusätzlich schlanke Unterstützungsmetriken, die Hebel und kurzfristige Erfolge zeigen. Ein kleines Set könnte so aussehen:
So misst du pragmatisch: instrumentiere Ereignisse so granular wie nötig, aber so einfach wie möglich. Baue ein kleines tägliches/monatliches Reporting mit klaren Schwellenwerten, automatischen Alerts und einfachen SQL‑Abfragen für Tieferanalysen. Prüfe Datenqualität zuerst — Garbage in, garbage out.
Mini‑Plan für 30 Minuten: definiere die North‑Star, wähle zwei Supporting‑KPIs, implementiere Events und tracke zwei Wochen. Dann anpassen. DIY‑Analytics heißt iterieren, nicht perfektionieren — fang an und lerne unterwegs.
Stell dir vor, dein Dashboard arbeitet Überstunden — ohne Gehalt. No‑Code‑Automationen bringen Alerts, Reports und Routine auf Autopilot: Threshold‑Alerts, tägliche KPI‑Zusammenfassungen und automatische Datenexporte. Du brauchst kein Analysten‑Team, nur ein paar Regeln, ein Ziel (Slack, Mail, Sheet) und etwas Mut zum Klicken.
Baue deine Workflows aus drei Bausteinen: Trigger (z. B. Traffic‑Peak), Bedingungen (z. B. >20% vs. Vorwoche) und Aktionen (Nachricht, Report, Cleanup). Verbinde Tools per Drag & Drop — oder schicke Benachrichtigungen direkt an dein Team. Probier einfache Integrationen wie bestellen Telegram Boosting als Platzhalter für Messaging‑Ziele.
Rezepte, die du sofort kopieren kannst: Spike‑Alert (wenn Conversion crasht, sofort DM), Weekly‑Snapshot (Montags‑Report an Mailverteiler), Data‑Hygiene‑Job (alte temporäre Tabellen löschen). Jedes Rezept sollte eine verständliche Beschreibung, einen verantwortlichen Empfänger und ein Rücksetz‑Verfahren haben — sonst wird Automatisierung schnell zum digitalen Muli.
Start klein: eine Alert‑Regel, ein automatischer Report, ein Cleanup‑Job. Teste in einer Sandbox, lege Toleranzen fest und dokumentiere die Flows kurz in einem gemeinsamen Notion‑Tab. Sobald die Basics laufen, skaliert du — und kannst deinen Kaffee in Ruhe trinken, während deine Daten für dich schuften.
Analytics fallen nicht immer lautstark im Sturzflug vom Himmel — oft schleichen sie leise: ein Sample zu klein, ein doppeltes Event, eine falsche Attribution, und schon sind Entscheidungen auf Sand gebaut. Für DIY-Analysten heisst das: misstraue der Glätte der Dashboards. Statistische Abkürzungen sparen Zeit, aber verfälschen Muster. Du willst Trends erkennen, keine Halluzinationen.
Praktisch heisst das: prüfe Stichprobenanteile, vergleiche aggregierte Metriken mit Rohdaten und schalte Sampling aus, wenn du in die Detailanalyse gehst. Nutze eindeutige Keys wie event_id, user_id oder session_id zum Deduplizieren und lege klare Timewindows für Attribution fest. Exportiere ab und zu rohe Logs, damit du beim Blick hinter die Kulissen nicht überrascht wirst. Kleine Tests und Gegenchecks sind deine beste Versicherung.
Abschliessend: baue einfache Alerts für plötzliche Verdopplungen oder Einbrüche, versioniere Tracking-Spezifikationen und dokumentiere jede Regel. So bleibt deine DIY-Analytics-Pipeline robust, Entscheidungen nachvollziehbar und du musst weniger rätseln. Saubere Daten liefern klare Antworten — und das ist der Punkt.
06 November 2025