Tracking und Analytics.
für Industriebetriebe.
Entscheidungen auf Datenbasis, nicht auf Bauchgefühl.
B2B-Auftritt, der Einkauf, Engineering und HR gleichzeitig versteht.
Wo der Status quo passt nicht mehr.
Drei Engpässe, die wir in der Branche immer wieder hören.
Verkaufs-Story für Einkauf trifft nicht den Engineering-Entscheider.
Karriere-Seite ist nicht differenziert vom Standard-Bewerbungsportal.
Produkt-Konfigurator und Anfrage-Formular sind getrennte Welten.
Was Tracking und Analytics wirklich verändert.
Drei Outcomes, die wir auf den Tisch legen, bevor das Projekt startet.
DSGVO-konformes Tracking auf Website, App und CRM.
Server-Side-Setup, das Tracking-Verluste durch Ad-Blocker reduziert.
Dashboards, die Sales, Marketing und Geschäftsführung gleichzeitig verstehen.
Tracking und Analytics in fünf Schritten.
Vom ersten Briefing bis zum Launch. Jeder Schritt ist dokumentiert.
Audit aktuelles Tracking
Wir prüfen, was getrackt wird, was fehlt und wo DSGVO-Risiken liegen.
Event-Taxonomie und KPIs
Wir definieren Events, Properties und KPIs, die zum Geschäft passen.
Implementation Client- und Server-Side
Tracking wird Client- und Server-Side implementiert, mit Cookie- und Consent-Logik.
Warehouse und Dashboards
Daten landen im Warehouse, Dashboards entstehen für Sales, Marketing und Geschäftsführung.
Schulung und Iteration
Teams werden geschult, monatliche Reviews halten das Setup aktuell.
Unser Stack ist getestet.
Tools und Komponenten, die wir im Standard nutzen.
Fragen, die oft gestellt.
Antworten auf die Fragen, die uns vor jedem Projekt erreichen.
Plausible oder Google Analytics?
Plausible ist DSGVO-freundlich, schlank und reicht für die meisten Marketing-Fragen. Google Analytics liefert mehr Tiefe, aber mehr Compliance-Aufwand. Wir empfehlen Plausible als Standard und ergänzen PostHog für Produkt-Events.
Was bringt Server-Side-Tracking?
Server-Side-Tracking reduziert Verluste durch Ad-Blocker, schützt User-Daten und macht Tracking robust gegen Browser-Updates. Es lohnt sich, sobald datengetriebene Entscheidungen geschäftskritisch werden.
Wie tief muss die Event-Taxonomie sein?
So tief wie nötig, so flach wie möglich. Eine gute Taxonomie hat 20 bis 50 Events, klare Properties und passt auf eine Seite. Tiefer wird sie nur sinnvoll, wenn Produkt-Analytics zentral ist.
Wer wartet das Tracking?
Wir übergeben nach Setup an das Inhouse-Team, mit Doku, Dashboards und Playbook. Optional übernehmen wir Wartung in einem quartalsweisen Audit-Cycle.
Welche Region decken Sie für Industriebetriebe ab?
Wir arbeiten mit Industriebetriebe in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Sitz und Region spielen keine Rolle, wenn das Projekt remote-tragfähig ist. Vor-Ort-Termine in DACH organisieren wir nach Bedarf.
Worauf achten Sie bei Tracking und Analytics speziell für Industriebetriebe?
Der häufigste Engpass zuerst: verkaufs-story für einkauf trifft nicht den engineering-entscheider. Genau dort setzt Tracking und Analytics an, bevor wir an Feinheiten arbeiten.
Wie unterscheidet sich Tracking und Analytics für Industriebetriebe von einer generischen Lösung?
Eine generische Lösung deckt Standard-Themen ab. Für Industriebetriebe kommt die Realität der Branche dazu: verkaufs-story für einkauf trifft nicht den engineering-entscheider. Wir bauen Tracking und Analytics aus genau diesen Anforderungen, nicht aus einer Template-Bibliothek.
Themen, die dazu passen.
Weitere Kombinationen aus Branche und Leistung.
Wir arbeiten mit Industriebetriebe auf Auswahl.
Tracking und Analytics ist kein Standard-Paket. Wir prüfen jedes Briefing und nehmen wenige Projekte pro Quartal. Wenn das passt, klären wir Rahmen und Timing im Erstgespräch.