Case Study

Data
Analytics

20 % höhere Datenqualität und 70 % schnellere Web Performance mit Server-Side-Tracking

Unser Kunde gehört zu den weltweit führenden Unternehmen für Tiergesundheit. Seit über 70 Jahren entwickelt er pharmazeutische und diagnostische Lösungen für Menschen, die Nutz- und Haustiere betreuen.

Plattformen

Google Tag Manager Azure

Ergebnis 1

+35 %

Mehr erfasste Daten und stärkere Signalqualität

Ergebnis 2

20 %

Verbesserung der gesamten Datengenauigkeit

Ergebnis 3

70 %

Verbesserung bei INP und CLS

Projektübersicht

Digitale Steuerung in einer Privacy-First-Welt


Durch neue Datenschutzvorgaben und stärkere Browser-Einschränkungen funktionierte das bisherige Client-Side Tracking immer weniger zuverlässig. Die Daten wurden über den Browser erfasst, was Performance, Messbarkeit und Compliance zunehmend belastete.

Mehrere strukturelle Probleme wurden sichtbar:

  • Schwächere Datenqualität
    Weniger zuverlässige Signale machten die Zuordnung von Marketing-Ergebnissen ungenauer und den Marketing-ROI schwerer messbar.

  • Schwächere Performance
    Durch schwere Client-Side-Skripte wurde die Browserlast erhöht, was sich negativ auf das Nutzererlebnis und die Core Web Vitals auswirkte.

  • Compliance-Risiko
    Begrenzte Kontrolle über Third-Party-Skripte erhöhte das Risiko beim Umgang mit personenbezogenen Daten (PII).

Der Kunde benötigte mehr Kontrolle über die Datenqualität, die Performance und die Compliance. Dafür mussten zentrale Tracking-Funktionen vom Browser in eine sichere Server-Side-Umgebung verschoben werden.

Umsetzung

Aufbau einer hochverfügbaren Server-Side-Engine


Wir haben die Tracking-Architektur des Kunden grundlegend neu aufgebaut und zentrale Teile der Datenerfassung sowie -verarbeitung vom Browser in eine Server-Side-Umgebung verlagert.

  • Server-Side-Infrastruktur
    Google Tag Manager wurde serverseitig auf Microsoft Azure umgesetzt. Mit App Service und Azure Front Door konnten Events skalierbar und hochverfügbar ausserhalb des Browsers verarbeitet werden.

  • Datenverarbeitung & Routing
    Event-Daten wurden serverseitig geprüft, angereichert und gezielt an die richtigen Plattformen weitergeleitet. So wurden Analytics- und Activation-Tools konsistenter mit Daten versorgt.

  • Datenschutzkonforme Verarbeitung
    Einwilligungssignale und Datenverarbeitungsregeln werden vor ausgehenden Anfragen angewendet. So konnten sensible Informationen bereinigt und die Weitergabe personenbezogener Daten (PII) an Drittplattformen reduziert werden.

  • Plattform-Integration
    Eine zentrale Server-Side-Routing-Ebene verband Plattformen wie GA4 und Meta Conversions API. Dadurch wurde die Datenübertragung stabiler und Einschränkungen auf Browser-Ebene wurden reduziert.

Ergebnisse

Mehr Datenkontrolle, bessere Performance


Der Wechsel zu Server-Side Tracking hat die Messung deutlich verbessert und einen strategischen Vorteil geschaffen. Ohne starke Browser-Abhängigkeit gewinnt die Organisation bessere Customer Insights und steigert gleichzeitig die Website-Performance.

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

  • Bessere Signalqualität
    Die Zuverlässigkeit der Datenerfassung wurde um 35 % gesteigert. Dadurch entstand eine präzisere Grundlage für Marketinganalysen und fundierte Entscheidungen.

  • Präzisere Messung
    Durch die Umgehung von Ad-Blockern und browserbasierten Einschränkungen verbesserte sich die Datengenauigkeit um 20 %.

  • Bessere Website-Performance
    Weniger browserseitige Scripts verbesserten die Core Web Vitals um 70 %, insbesondere bei INP und CLS.

  • Erweiterte Attribution
    Durch First-Party-Cookie-Header blieben Cookies länger verfügbar. Dadurch wurde die Attribution über längere Zeiträume hinweg zuverlässiger.


Die neue Architektur stellt die Kontrolle über Data Governance wieder her und ermöglicht schnelleres, präziseres Marketing-Measurement. So entsteht eine skalierbare Grundlage für datenschutzorientiertes digitales Wachstum.

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Blueprint für Self-Healing Data: Mehr als statische Dashboards

Schluss mit unzuverlässigem Tracking und fehlerhaften Daten. Erfahre, wie du eine robuste Dateninfrastruktur aufbaust, die Fehler automatisch erkennt, validiert und korrigiert. So entstehen verlässliche Reportings als Grundlage für fundierte und schnelle Entscheidungen.