Drei Projekte. Drei Herausforderungen. Messbare Ergebnisse. Ein Einblick in unsere Arbeitsweise — von der Problemanalyse bis zum fertigen Tracking-Setup.
Wie ein etabliertes E-Commerce-Unternehmen durch serverseitiges Tracking die Werbeausgaben deutlich rentabler machte (gemessener ROAS-Anstieg: ca. 3×) — und dabei den Datenverlust von 42% auf unter 5% deutlich reduzierte.
Der Kunde betreibt einen etablierten Online-Shop im Premium-Modebereich mit einem monatlichen Werbebudget im fünfstelligen Bereich. Trotz jahrelangem Tracking-Einsatz war die Datenlage alarmierend: Die gemessenen Conversions in Google Analytics und die tatsächlichen Verkäufe im Shop divergierten um über 40%. Paid-Kampagnen wurden auf Basis falscher Signale optimiert — mit entsprechend schlechten ROAS-Werten.
Die Ursachen lagen auf mehreren Ebenen: verbreiteter Ad-Blocker-Einsatz in der Zielgruppe, Safari ITP-Restriktionen, eine fragmentierte Tag-Struktur in einem jahrelang gewachsenen GTM-Container, und fehlende First-Party-Cookie-Struktur. Das Ergebnis: Das Unternehmen verbrannte Werbebudget, ohne es zu wissen.
Wir starteten mit einem vollständigen Audit des bestehenden Setups — bevor eine einzige Zeile Code geschrieben wurde. Daraus entstand ein Measurement Plan, der exakt definierte, was gemessen werden soll, warum, und welche Datenqualität nötig ist.
Vollständige Analyse des GTM-Containers: 64 Tags geprüft, 38 entfernt oder deaktiviert. Identifikation aller Datenlücken im E-Commerce-Funnel. Definition eines präzisen Measurement Plans mit 12 kritischen Events und klarer Priorität.
Deployment eines GTM Server Containers auf Google Cloud. Aufbau der First-Party Cookie-Infrastruktur mit 400-Tage-Lebensdauer unter eigener Subdomain. Migration der kritischen Events von Client-Side auf Server-Side. Konfiguration des GA4 Server-Side Endpoints.
Implementierung von Meta Conversions API (CAPI) über den Server-Container. Enhanced Conversions für Google Ads mit Hashed-Customer-Daten. Synchronisation der Offline-Conversions aus dem Shop-Backend. Deduplizierung aller Events zur Vermeidung von Doppelzählungen.
Migration von Last-Click auf datengesteuertes Attributionsmodell in Google Ads. Aufbau eines Data Studio Dashboards mit vollständigem Channel-Mix, ROAS-Entwicklung und Contribution-Analyse. Automatisierter wöchentlicher Performance-Report.
Vollständige Cross-Validation aller Tracking-Daten gegen Shop-Backend. Abgleich GA4 vs. Ads vs. Meta auf unter 3% Divergenz. Übergabe mit vollständiger Dokumentation, Team-Training für Marketing und IT, Handover-Protokoll.
"rhyn.digital hat uns gezeigt, wie viel Geld wir aufgrund falscher Daten verschwendet haben. Nach der Implementierung konnten wir unsere Kampagnen endlich auf echte Signale optimieren."
Ein Schweizer B2B SaaS-Anbieter wusste nicht, welche Marketing-Kanäle wirklich Kunden brachten. Nach 8 Wochen hatte er ein vollständiges Bild seiner Lead-Journey — und halbierte seinen CPL.
Das Unternehmen bietet eine B2B-Software-Lösung für mittelständische Unternehmen an. Der Vertriebszyklus ist lang (4–12 Wochen), die Leads kommen über verschiedene Kanäle — SEO, LinkedIn Ads, Google Ads, Webinare, Direktkontakt. Das Problem: Welcher Kanal tatsächlich qualifizierte Leads lieferte, war vollständig unklar.
Das bestehende Analytics-Setup trackte zwar Website-Visits und Demo-Anfragen — aber die weitere Journey im CRM (HubSpot) war komplett von den Marketing-Daten getrennt. Das Marketing-Team investierte in Bauchgefühl statt in Daten.
Vollständige Analyse aller 7 Formulare, Lead-Magneten und Conversion-Punkte. Identifikation der 3 fehlerhaften Formular-Trackings. Definition eines Measurement Plans mit 18 Lead-Events, Priorisierung nach Sales-Relevanz. Audit des LinkedIn Insight Tags und Konfigurationsfehler dokumentiert.
Vollständiges Formular-Tracking über alle 7 Formulare mit Event-Parametern (Form Name, Lead Score, Quelle). Engagement-Events: Scroll-Tiefe, Video-Completion, Whitepaper-Download, Demo-Seite-Verweildauer. LinkedIn Insight Tag Neukonfiguration und Conversion-Setup. Korrekte UTM-Parameter-Erfassung für alle Kampagnen-Kanäle.
Integration von HubSpot als Datenquelle in GA4 über Offline-Conversion Import. Übergabe von GA4 Client ID an HubSpot bei jedem Lead für vollständige Attribution. Setup von Webhook-basierter Offline-Conversion bei Deal-Abschluss zurück an Google Ads. Audience-Aufbau auf Basis qualifizierter HubSpot-Kontakte für Lookalike-Targeting.
Aufbau eines Data Studio Dashboards mit vollständiger Lead-Pipeline-Visualisierung — von erstem Klick bis Deal-Abschluss. Channel-Performance-Vergleich mit echten Offline-Conversions. Automatisierter wöchentlicher Report für Marketing und C-Level. Training des Marketing-Teams auf neue Datenlage.
"Wir hatten vorher drei verschiedene Tools, die uns drei verschiedene Zahlen lieferten. Jetzt haben wir eine Quelle der Wahrheit — und wissen zum ersten Mal genau, was unsere Marketing-Investitionen bringen."
Wie eine Schweizer Performance-Agentur ihre Tracking-Qualität über 12 Kunden-Accounts standardisiert und automatisiert hat — mit einem White-Label-Tracking-Stack, der sich in Stunden statt Wochen ausrollen lässt.
Die Agentur betreut 12 Kunden im E-Commerce und B2B-Bereich mit einem kleinen Performance-Team. Das Tracking wurde für jeden Kunden individuell aufgebaut — was beim ersten Kunden funktionierte, wurde beim nächsten neu erfunden. Das Resultat: hohes Qualitätsgefälle, lange Onboarding-Zeiten, schwierige Wartung.
Mit wachsendem Kundenportfolio wurde das Problem akuter: Das Team verbrachte 40% seiner Zeit mit Tracking-Wartung statt mit Kampagnen-Optimierung. Fehler in einem Kunden-Setup wurden oft erst Wochen später entdeckt. Und die Kunden bekamen unterschiedlich gute Daten, je nachdem, welcher Account-Manager für ihren Setup verantwortlich war.
Wir entwickelten zusammen mit dem Agentur-Team einen standardisierten Tracking-Stack, der als wiederverwendbares Template-System für alle bestehenden und neuen Kunden ausgerollt werden kann. Das Ziel: maximale Konsistenz, minimaler Wartungsaufwand, höchste Datenqualität.
Audit aller 12 bestehenden GTM-Container. Identifikation von Gemeinsamkeiten und Best-Practice-Elementen. Definition eines Standard-Measurement-Plans mit Pflicht-Events und optionalen Erweiterungs-Modulen. Namenskonvention für Tags, Trigger und Variablen — verbindlich für alle Accounts.
Aufbau einer mandantenfähigen Jentis-Instanz als zentrale Server-Side-Infrastruktur für alle 12 Kunden-Accounts. Definition eines einheitlichen Jentis-Data-Layer-Standards mit Pflichtevents und optionalen Erweiterungsmodulen. Subdomain-Struktur und First-Party-Cookie-Konfiguration für jeden Kunden individuell aufgesetzt.
Schrittweise Migration aller 12 Kunden-Accounts auf die neue Jentis-Infrastruktur. Vollständige Validierung jedes Accounts vor dem Go-Live: Event-Matching, Consent-Mode-v2-Compliance und First-Party-Cookie-Verifikation. Parallelbetrieb mit dem bisherigen Tracking über zwei Wochen zur Datenkonsistenzprüfung.
Entwicklung von Data Studio Report-Templates in 3 Varianten: E-Commerce, Lead-Generation, Branding. Automatisierter Daten-Refresh täglich. Jeder neue Kunde erhält innerhalb von 2 Stunden ein vollständiges, massgeschneidertes Dashboard. Team-Training auf das neue System.
"Die Tracking-Infrastruktur, die rhyn.digital aufgebaut hat, hat unser Team komplett entlastet. Wir onboarden neue Kunden jetzt in Stunden statt Wochen — und das bei höherer Datenqualität als je zuvor."
Trotz unterschiedlicher Branchen und Herausforderungen folgen alle unsere Projekte denselben Grundprinzipien.
Wir bauen nichts auf, bevor wir verstehen, was bereits vorhanden ist und warum es nicht funktioniert. Ein gründlicher Audit spart Zeit und verhindert, alte Fehler in neuer Form zu wiederholen.
Was soll gemessen werden? Warum? Und welche Entscheidungen sollen die Daten ermöglichen? Diese Fragen beantworten wir gemeinsam — schriftlich, bevor der erste Tag gesetzt wird.
Jede Implementierung wird vor dem Live-Gang vollständig validiert. Keine Annahmen, keine "wird schon funktionieren" — sondern messbare Bestätigung, dass die Daten stimmen.
Jedes Projekt endet mit einer vollständigen Dokumentation und einem Übergabe-Training. Das Team soll die Implementierung verstehen, warten und weiterentwickeln können.
Kostenloses Erstgespräch — wir analysieren euren aktuellen Stand und zeigen konkret, wo das Potenzial liegt.
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