analytics-tracking

Überblick

Was das analytics-tracking Skill macht

Das analytics-tracking Skill hilft Ihnen, Analytics-Tracking zu konzipieren, umzusetzen und zu prüfen, sodass Sie Ihren Daten vertrauen und bessere Entscheidungen im Marketing und Produktmanagement treffen können. Der Fokus liegt auf:

• Übersetzen von Geschäftsfragen in messbare Events
• Entwickeln klarer Event-Namen und Parameter-Konventionen
• Implementieren von Tracking in Google Analytics 4 (GA4) und Google Tag Manager (GTM)
• Strukturieren von UTM-Parametern und Kampagnen für eine eindeutige Attribution
• Erstellen von Tracking-Plänen, die Reporting und Performance-Analysen sinnvoll unterstützen

Statt beliebige Klicks und Pageviews zu sammeln, sorgt analytics-tracking dafür, dass Sie sich auf Events konzentrieren, die die Frage beantworten: „Funktioniert das?“ – für Ihre Website, Ihr Produkt und Ihre Kampagnen.

Für wen dieses Skill geeignet ist

Nutzen Sie analytics-tracking, wenn Sie:

• Marketing Manager sind und verlässliches Conversion-Tracking für Kampagnen brauchen
• Product Manager sind und verstehen wollen, wie Features genutzt werden und wie Aktivierung funktioniert
• Founder oder Growth Lead sind und messen müssen, ob Experimente funktionieren
• Developer sind und Events im Frontend oder über Tag Manager implementieren
• Analyst sind und saubere, konsistente Event-Daten für Dashboards und Reports benötigen

Besonders hilfreich ist das Skill, wenn Sie stark mit dem Google-Stack arbeiten: GA4, GTM, Google Ads, Google Sheets oder Google Docs Tracking-Plänen.

Probleme, die das analytics-tracking Skill löst

Dieses Skill ist für Situationen gedacht, in denen Sie oder Ihr Team Dinge sagen wie:

• „Wir haben GA4 eingerichtet, aber wir trauen den Zahlen nicht.“
• „Unsere Events sind chaotisch und inkonsistent.“
• „Wir wissen nicht, was wir für dieses neue Feature oder diesen Funnel tracken sollen.“
• „Unsere UTMs sind völlig uneinheitlich; wir sehen nicht, welche Kanäle wirklich funktionieren.“
• „GTM feuert zwar, aber wir sind nicht sicher, ob die Events korrekt konfiguriert sind.“

Anhand der Repository-Referenzen hilft Ihnen das Skill dabei:

• Eine Initialanalyse Ihres aktuellen Tracking-Setups durchzuführen
• Das Prinzip „track for decisions, not data“ anzuwenden
• Einen Tracking-Plan mit klaren Event-Namen, Triggern und Parametern zu erstellen oder zu verfeinern
• Events in GA4 über gtag.js oder GTM zu implementieren
• Eine robuste Event Library zu nutzen, die auf Ihr Geschäftsmodell zugeschnitten ist (Marketing-Site, SaaS, Ecommerce usw.)

Wann analytics-tracking sinnvoll ist – und wann nicht

Nutzen Sie analytics-tracking, wenn:

• Sie GA4 + GTM Tracking aufsetzen oder verbessern wollen
• Sie Event-Tracking, Conversions oder Attribution konzipieren oder auditieren
• Sie UTM-Strategien definieren oder Kampagnennamen standardisieren
• Sie Product Analytics Events abbilden (z. B. Signups, Feature-Nutzung, Upgrades)

Es ist nicht das primäre Tool, wenn:

• Sie nur Unterstützung bei A/B-Test-Design und -Messung brauchen (verwenden Sie dafür das separate ab-test-setup Skill)
• Sie komplexes Warehouse-Modeling oder reine BI-Fragen bearbeiten (das Skill fokussiert sich auf Instrumentierung und Implementierung, nicht auf SQL-Modelle)

Wenn die Kernfrage lautet „Wie messen wir das?“ oder „Woran erkennen wir, ob das funktioniert?“, ist analytics-tracking die richtige Wahl.

Wichtige Referenzdateien im Repository

Das analytics-tracking Skill stützt sich auf mehrere spezialisierte Referenzen:

• SKILL.md – Zentrale Verhaltensbeschreibung mit Schritten zur Initialanalyse und Kernprinzipien
• references/event-library.md – Strukturierte Event Library nach Kontext (Marketing-Site, Produkt, Monetarisierung, Ecommerce, B2B/SaaS)
• references/ga4-implementation.md – Detaillierte Anleitung zu GA4-Setup und Implementierung
• references/gtm-implementation.md – Detaillierte Anleitung zu Struktur und Implementierung im Google Tag Manager
• evals/evals.json – Beispiel-Szenarien und erwartete Best-Practice-Antworten (z. B. SaaS-Tracking-Pläne, UTM-Konventionen)

Diese Dateien ermöglichen es dem Skill, von generischen Tipps zu konkreter, umsetzungsbereiter Guidance zu wechseln.

Verwendung

Installation und Setup

1. analytics-tracking Skill installieren

Verwenden Sie die Skills CLI, um das Skill aus dem coreyhaines31/marketingskills Repository hinzuzufügen:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill analytics-tracking

Damit werden die analytics-tracking Konfiguration, Evaluierungs-Prompts und Referenzen eingebunden, sodass Ihr Agent detaillierte, umsetzungsorientierte Antworten geben kann.

2. Referenzen prüfen

Nach der Installation sollten Sie diese Dateien in Ihrer Umgebung öffnen, um Kontext zu bekommen:

• SKILL.md – Umfang, Annahmen und Kernprinzipien verstehen
• references/event-library.md – Empfohlene Events und Parameter durchsehen
• references/ga4-implementation.md – Nachlesen, wie GA4, Custom Events, Conversions und Debugging konfiguriert werden
• references/gtm-implementation.md – Container-Struktur, Trigger, Variablen und Data Layer Nutzung kennenlernen
• evals/evals.json – Beispiel-Prompts und erwartete Output-Formate (z. B. Tracking-Pläne) ansehen

Nutzen Sie diese Inhalte als Templates und Leitplanken, nicht als reine Copy‑Paste-Checklisten. Passen Sie sie an Ihr Produkt, Ihre Compliance-Anforderungen und Ihren Tech-Stack an.

Typische Workflows, die dieses Skill unterstützt

1. Einen Tracking-Plan von Grund auf erstellen

Wenn Sie den Agenten etwa so fragen:

„Help me set up analytics tracking for our B2B SaaS product in GA4 and GTM. We need to track signups, feature usage, and upgrade events.“

führt das analytics-tracking Skill Folgendes aus:

1. Prüfen des Product-Marketing-Kontexts

   • Wenn .agents/product-marketing-context.md (oder ältere .claude/product-marketing-context.md) existiert, wird diese Datei zuerst gelesen, um Rückfragen zu vermeiden.

2. Anwenden des Prinzips „track for decisions, not data“

   • Klären, welche Entscheidungen gestützt werden sollen (z. B. „Welche Features treiben Upgrades?“ oder „Welche Kanäle bringen Trial-Signups?“).

3. Kern-Events und Namenskonventionen definieren

   • Verwenden der object_action Event-Namenskonvention (z. B. signup_completed, feature_used, plan_upgraded).
   • Rückgriff auf references/event-library.md für SaaS-spezifische Events wie:
     • signup_completed
     • trial_started
     • feature_used
     • plan_upgraded
     • subscription_canceled

4. Einen strukturierten Tracking-Plan erstellen

   • Ausgabe in einem tabellenähnlichen Format (geeignet für Google Sheets oder Docs) mit:
     • Event-Name
     • Trigger (welche Nutzeraktion das Event auslöst)
     • Parameter (z. B. plan_name, feature_name, pricing_page_variant)
     • Zweck/Entscheidung, die durch das Event unterstützt wird

5. GA4-Implementierungsdetails liefern

   • Vorschläge zur GA4-Eventkonfiguration, inklusive empfohlener Parameter und Hinweise, wann Events als Conversions markiert werden sollten.

6. GTM Data Layer Patterns bereitstellen

   • Beispiel-dataLayer.push Snippets für Ihr Frontend, die Sie an Developer weitergeben können, sowie Hinweise, wie diese an GA4 Event Tags in GTM angebunden werden.

Dieser Workflow ist ideal, wenn Sie ein neues Produkt launchen, Ihren Funnel neu gestalten oder altes Tracking aufräumen.

2. Bestehende GA4- und GTM-Implementierungen auditieren

Wenn Sie zum Beispiel fragen:

„Our GA4 data doesn’t look right. Can you help us audit our tracking?“

führt Sie das Skill durch:

• Überprüfung aktueller Data Streams und Enhanced Measurement (references/ga4-implementation.md)
• Kontrolle von Conversion-Einstellungen, Custom Dimensions und Audiences auf Fehlkonfigurationen
• Prüfung der GTM-Container-Struktur, Tag-Benennung, Trigger und Variablen (references/gtm-implementation.md)
• Validierung von Events in DebugView und dem Preview-Modus von GTM
• Abgleich Ihrer aktuellen Event-Liste mit der Event Library, um Lücken oder Duplikate zu erkennen

So können Sie Prioritäten für Korrekturen setzen – etwa Events zusammenführen, Parameter umbenennen oder Trigger standardisieren.

3. UTM-Parameter und Attributions-Struktur aufsetzen

Wenn Sie fragen:

„What UTM parameters should we use for Google Ads, Meta, LinkedIn, and our newsletter?“

wird analytics-tracking auf Basis der Evaluierungs-Guidance in evals/evals.json:

• Eine konsistente UTM-Strategie empfehlen (z. B. utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term, utm_content)
• Kanalspezifische Werte vorschlagen, z. B.:
  • utm_source: google, meta, linkedin, newsletter
  • utm_medium: cpc, paid_social, email, social
• Helfen, Kampagnennamen plattformübergreifend zu standardisieren, damit GA4-Reports sauber bleiben
• Zeigen, wie Sie prüfen, dass UTMs in GA4 korrekt erfasst werden

Sie können diese Konventionen anschließend in einem Google Sheet oder internem Playbook für Ihr Team dokumentieren.

4. Tracking-Dokumentation für die Übergabe an Developer erstellen

Wenn Sie Strategie in konkrete Implementierungsanweisungen übersetzen müssen, kann analytics-tracking:

• Ihren Tracking-Plan nehmen und daraus generieren:
  • GTM Data Layer Spezifikationen (z. B. dataLayer.push({ event: 'feature_used', feature_name: 'bulk_import' }))
  • Hinweise, wo diese Aufrufe in Ihrem Frontend-Code ergänzt werden sollten
  • Guidance zum Anlegen passender GA4 Event Tags und Trigger in GTM

Das ist besonders hilfreich für Frontend-Developer, die exakte Event-Namen, Parameter und Auslösebedingungen benötigen.

Best Practices, um gute Ergebnisse zu bekommen

• Kontext zuerst liefern: Beschreiben Sie Ihren Produkttyp (SaaS, Ecommerce, Marketplace), Ihre Hauptziele und Ihre aktuellen Tools (nur GA4, GA4 + GTM, Segment usw.).
• Entscheidungen klären: Geben Sie an, was Sie lernen wollen (z. B. „Welcher Kanal bringt Signups?“ oder „Steigert Feature X die Retention?“).
• Constraints nennen: Wenn Sie Datenschutz- oder Compliance-Vorgaben haben, erwähnen Sie diese, damit der Tracking-Plan realistisch bleibt.
• Iterativ vorgehen: Starten Sie mit einem kleinen Kern-Set an Events und lassen Sie das Skill dieses nach und nach verfeinern oder erweitern, während Sie implementieren und lernen.

FAQ

Wann sollte ich das analytics-tracking Skill statt ab-test-setup verwenden?

Nutzen Sie analytics-tracking, wenn Sie:

• Ihre Tracking-Grundlage (Events, Conversions, UTMs, GA4/GTM-Setup) konzipieren oder reparieren
• Die Frage beantworten wollen: „Wie messen wir dieses Feature, diese Seite oder diese Kampagne?“

Nutzen Sie ab-test-setup, wenn es Ihnen vor allem um Folgendes geht:

• Strukturierung von A/B-Tests, Varianten und Experiment-Metriken
• Sicherstellen, dass Experimente sauber und statistisch belastbar gemessen werden

In der Praxis setzen viele Teams zuerst analytics-tracking ein, um das Basis-Tracking aufzubauen, und legen danach A/B-Test-Messung oben drauf.

Auf welche Tools fokussiert sich analytics-tracking?

Auf Basis der Repository-Referenzen ist analytics-tracking für den Google Analytics Stack optimiert:

• Google Analytics 4 (GA4) – Konfiguration, Custom Events, Conversions, Audiences, Debugging
• Google Tag Manager (GTM) – Container-Struktur, Trigger, Variablen, Data Layer Patterns
• Google Ads Integration – über GA4-Verknüpfung und Conversion-Import (siehe GA4 Implementation Guidance)

Konzeptionell unterstützt das Skill auch breitere Analytics-Setups wie Mixpanel oder Segment (Events, Properties, Tracking-Pläne), die konkretesten Implementierungsdetails liefert es aber für GA4 + GTM.

Kann dieses Skill bei Frontend-Implementierungsdetails helfen?

Ja, in pragmatischem Umfang. Das Skill kann:

• Passende Event-Namen und Parameter für Frontend-Tracking vorschlagen
• Beispiel-dataLayer.push Patterns für GTM liefern
• Erklären, wo Events typischerweise ausgelöst werden (z. B. Button-Klicks, Formular-Submits, Page Loads)

Für sehr framework-spezifischen Code (z. B. React Hooks, Vue Components) brauchen Sie weiterhin Developer-Input, aber analytics-tracking liefert einen klaren Blueprint, was implementiert werden muss und wie es sich verhalten soll.

Wie detailliert sind die GA4- und GTM-Guides?

Die GA4- und GTM-Referenzen sind recht ausführlich und behandeln:

• Für GA4 (references/ga4-implementation.md):

  • Data Streams und Enhanced Measurement
  • Empfohlene Events (inklusive Ecommerce)
  • Conversions, Event-Parameter, Custom Dimensions/Metrics
  • Audience-Erstellung und Debugging-Tools
  • Data-Quality-Aspekte und Google Ads Integration

• Für GTM (references/gtm-implementation.md):

  • Tags, Trigger und Variablen
  • Namenskonventionen für Container
  • Data Layer Patterns
  • Häufige GA4- und Pixel-Tag-Setups
  • Preview/Debugging, Workspaces und Versionierung

Das Skill nutzt diese Inhalte, um umsetzungsreife Empfehlungen zu geben, nicht bloß generische Hinweise.

Sagt mir analytics-tracking genau, welche Events ich für mein Business tracken soll?

Es liefert klare, meinungsstarke Startpunkte mit Hilfe der Event Library und Best Practices – besonders für Marketing-Sites, SaaS-Produkte und Ecommerce. Es wird jedoch weiterhin Rückfragen stellen zu:

• Geschäftsmodell und Pricing
• Kern-Conversions
• Wichtigsten Akquisekanälen
• Zentrale User Journeys und Features

So stellt das Skill sicher, dass der Tracking-Plan Ihre tatsächlichen Entscheidungen abbildet und nicht nur eine generische Event-Liste ist.

Wie kann ich dieses Skill mit Google Sheets oder Docs nutzen?

Viele Teams dokumentieren ihre Tracking-Pläne in Google Sheets oder Google Docs. Mit analytics-tracking können Sie:

• Einen Tracking-Plan im Tabellenformat anfordern, den Sie direkt in ein Sheet einfügen können
• Parameter-Dictionaries und Namenskonventionen für Ihre interne Dokumentation generieren
• Diesen Plan gemeinsam mit dem Agenten iterativ weiterentwickeln, während Sie Ihre Analytics-Implementierung verfeinern

So entsteht eine gemeinsame, lebende „Single Source of Truth“ für Marketer, Product Manager, Analysten und Developer.

Was, wenn mein Analytics „nicht funktioniert“ oder Events nicht feuern?

Sie können die Symptome beschreiben (z. B. fehlende Events in GA4, falsche Conversion-Zahlen, keine Tags im GTM Preview), und analytics-tracking führt Sie durch:

• Prüfung von GTM-Preview auf Tag-Firing
• Verifizierung von dataLayer Events und Parametern
• Nutzung von GA4 DebugView und Echtzeit-Reports
• Kontrolle, ob Conversions korrekt definiert sind und Daten erhalten

Anschließend schlägt das Skill konkrete Debugging-Schritte und Konfigurations-Checks vor – basierend auf den GA4- und GTM-Referenz-Guides.