Analytics als Konversation
Analytics scheitert selten an fehlenden Daten. Es scheitert daran, dass niemand Zeit und Lust hat, sie aus dem Tool herauszuholen. Wenn die Hürde von "komplizierte Exploration konfigurieren" auf "Frage tippen" sinkt, dann werden Daten plötzlich im Alltag benutzt — im Meeting, kurz vor dem Kundencall, beim Schreiben des Monatsreports.
Genau das ist unser Anspruch: nicht mehr Dashboards, sondern weniger Reibung zwischen Frage und Antwort.
Die Daten liegen schon da — man muss nur direkt hin
GA4 exportiert auf Wunsch alle Daten und jedes einzelne Event roh in eine BigQuery Warehouse. Kein Sampling, keine vorgefertigten Reports, keine Aggregation, die jemand anderes für uns entschieden hat. Einfach die Daten, so wie sie angefallen sind.
Genau dort setzt unser Dashboard an. Statt über die GA4-Oberfläche zu gehen, greifen wir direkt auf das BigQuery-Warehouse zu. Das Dashboard zeigt die Kennzahlen, die für den Kunden wirklich zählen — Trends, Kanäle, Länder, Top-Seiten, Events, Geräte — live für den gewählten Zeitraum. Ein Report, eine URL, keine 40 Menüpunkte, keinen Konfigurationsaufwand und erst noch direkt an das gewünschte LLM angebunden.
Diese Vereinfachung ist der halbe Wert: Der Kunde muss GA4 nie öffnen. Er sieht seine Zahlen so aufbereitet, wie sie für sein Geschäft Sinn ergeben — nicht so, wie Google sie standardmässig gruppiert.
Die andere Hälfte: "Ask the data"
Der spannendere Teil ist der Chat. Unten im Dashboard sitzt ein Eingabefeld, in das man einfach eine Frage tippt:
"Wie hat sich der organische Traffic aus der Schweiz im Vergleich zum Vormonat entwickelt?"
Im Hintergrund passiert dann das, was sonst ein Analyst machen würde: Ein Sprachmodell kennt das Schema der GA4-Tabellen, schreibt eine SQL-Abfrage, führt sie gegen BigQuery aus und antwortet mit Text, Tabelle oder Chart — direkt in Chat Interface. Der Nutzer kann nun eine normale Konversation auf Basis seiner Tracking Daten führen.
Wir sprechen also buchstäblich mit Google Analytics 4, statt uns durchzuklicken. So reduzieren wir Konfigurations- und Verwaltungsaufwand und erhöhen die Qualität des Reports signifikant. Die API Calls zu GA4 sind standardmässig zu langsam für umfangreiche Auswertungen über längere Zeiträume. Mit Gridonic Analytics fallen auch diese Einschränkungen weg.