Warum GA4 für Produktentscheidungen nicht reicht

Und warum viele Startups fliegen, ohne es zu merken

Google Analytics 4 ist überall.

Es ist installiert. Es sammelt Daten. Dashboards sehen „aktiv" aus.

Also denken viele Founder:

„Wir haben Analytics. Wir sind datengetrieben."

In der Praxis beantwortet GA4 vor allem Marketing-Fragen – nicht Produkt-Fragen. Und wer GA4 als Produkt-Entscheidungsmaschine nutzt, bekommt oft: falsche Sicherheit, langsames Lernen und teure Fehlentscheidungen.

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Das Kernproblem: GA4 wurde nie für Product Thinking gebaut

GA4 ist optimiert für:

• Traffic-Akquise
• Attribution
• Kampagnen
• Channels
• Conversions am Funnel-Eingang

Produktentscheidungen brauchen etwas anderes:

• Verhalten statt Visits verstehen
• User über Zeit statt Sessions betrachten
• Flows statt Pages messen
• Entscheidungen statt Klicks analysieren

GA4 ist nicht „kaputt". Es löst schlicht ein anderes Problem.

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Was Founder glauben, dass GA4 ihnen sagt (aber nicht zuverlässig kann)

Viele Teams erwarten Antworten auf Fragen wie:

• „Welche Features treiben Retention?"
• „Wo bleiben User im Onboarding hängen?"
• „Welches Verhalten sagt Churn voraus?"
• „Was verursacht Conversion wirklich?"

GA4 kann das nicht zuverlässig beantworten. Nicht wegen „falscher Einstellungen", sondern wegen der Datenlogik dahinter.

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Die strukturellen Limitierungen von GA4 (nicht nur Konfiguration)

1) Event-Suppe ohne Produktkontext

GA4 ist event-basiert, aber:

• Events sind flach
• Kontext ist dünn
• Beziehungen zwischen Events sind schwach

Du siehst:

• Klicks
• Pageviews
• Scrolls

Du siehst schlecht:

• welche Sequenzen zum Erfolg geführt haben
• welche Aktionen Signal vs Noise sind
• wie Verhalten sich über Wochen verändert

Produktentscheidungen hängen an Zustand, Progression und Wiederholung. GA4 sieht vor allem isolierte Momente.

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2) Sessions sind „anders" – aber Journeys sind nicht wirklich modelliert

GA4 hat das klassische Session-Denken verändert, aber nicht ersetzt durch:

• echte User-Journeys
• Lifecycle-States (Onboarding → Activation → Value Moment)
• Funnels, die Produktlogik abbilden

Teams denken weiter in:

• Seiten
• Events
• Sessions

Produkte funktionieren aber in Zuständen und Wertmomenten, nicht in Pageviews.

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3) Retention ist zu grob, um Entscheidungen zu tragen

Retention-Reports in GA4 sind:

• limitiert
• schwer zu customizen
• oft entkoppelt von Produktbedeutung

Du siehst, dass User zurückkamen. Du siehst nicht sauber:

• warum sie zurückkamen
• welche Features sie genutzt haben
• was sich im Verhalten geändert hat

Retention ohne Ursache ist selten handlungsfähig.

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4) Privacy-Thresholds & Aggregation verwischen Early Signals

GA4 arbeitet zunehmend mit:

• Thresholding
• Aggregation
• eingeschränkten Explorations-Möglichkeiten

Das ist nachvollziehbar aus Privacy-Sicht, aber für Product Discovery gefährlich:

• kleine Cohorts verschwinden
• Edge Cases werden unsichtbar
• frühe Signale werden leicht übersehen

Gerade nach PMF kostet das Geld.

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Der teuerste Fehler: Marketing-Analytics und Product-Analytics vermischen

Viele Teams nutzen GA4 für alles:

• Traffic
• Onboarding
• Feature-Usage
• Retention

Das erzeugt:

• irreführende Korrelationen
• falsche Attribution
• Entscheidungen, die vom Akquise-Noise getrieben sind

Marketing-Analytics beantwortet: „Wie sind User gekommen?"

Product-Analytics beantwortet: „Was machen sie, sobald sie da sind – und warum?"

Diese Ebenen gehören getrennt.

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Was Produktentscheidungen wirklich brauchen

1) Ein Event-Modell mit Business-Meaning

Nicht button_clicked, sondern:

• account_created
• onboarding_completed
• feature_x_used
• value_moment_reached
• trial_converted

Events müssen Produktlogik abbilden, nicht UI-Details.

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2) User-zentrische, longitudinale Daten

Du musst sehen:

• denselben User über Zeit
• Verhaltensänderungen
• Lernkurven
• Drop-off-Muster über Wochen

GA4 ist dafür nicht gebaut, wenn du wirklich Tiefe brauchst.

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3) Funnel-Logik, die zur Realität passt

Produkt-Funnels sind:

• nicht linear
• multi-session
• multi-device
• stateful

Marketing-Funnels sind anders. Wer die falsche Funnel-Logik nutzt, bekommt falsche Entscheidungen.

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4) Ownership über Daten und Queries

GA4-Daten leben:

• in Google
• hinter Limits
• mit eingeschränkter Modellierbarkeit

Seriöse Product-Teams brauchen:

• Rohdaten-Zugriff
• eigene Queries
• flexible Aggregation
• saubere Source-of-Truth-Schicht

Sonst ist Insight-Velocity gedeckelt.

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Was high-performing Teams stattdessen tun (ohne GA4 wegzuwerfen)

Sie ersetzen GA4 nicht. Sie setzen es an die richtige Stelle.

Typisches Setup:

• GA4 → Acquisition & Marketing
• Product Analytics → Verhalten & Entscheidungen
• Warehouse / Event Store → Source of Truth

Diese Trennung:

• reduziert Verwirrung
• erhöht Signalqualität
• beschleunigt Lernen

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Warum das nach PMF kritisch wird

Pre-PMF kannst du vieles „fühlen". Post-PMF bricht Intuition.

Dann gilt:

• kleine Änderungen haben große Effekte
• falsche Entscheidungen kompounden
• Team wächst schneller als Verständnis

Nur GA4 zu nutzen ist dann wie ein Flug mit nur einem Instrument.

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H-Studio Perspektive: Analytics ist Produkt-Infrastruktur

Wir behandeln Analytics als:

• Teil der Produktarchitektur
• nicht als Reporting-Layer
• nicht als Marketing-Addon

Wir bauen:

• Event-Modelle entlang Business-Logik
• privacy-first Tracking (EU/GDPR)
• klare Trennung: Marketing vs Product Analytics
• Dashboards, die Founder wirklich nutzen können

GA4 bleibt – aber es ist nicht „das Gehirn".

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Fazit

GA4 ist nützlich.

Aber nicht genug.

Wenn Produktentscheidungen ausschließlich auf GA4 basieren, optimierst du Sichtbarkeit – nicht Wert.

Und Wert hält Unternehmen am Leben.

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Analytics-Architektur Audit

Wenn deine Produktentscheidungen nur auf GA4 basieren, fehlen dir wahrscheinlich kritische Insights zu User-Verhalten, Retention und Feature-Adoption. Wir analysieren dein Event-Modell, Tracking-Lücken und GDPR-Risiken—und designen ein Analytics-Setup, das Produktentscheidungen wirklich trägt.

Wir bauen Data Engineering & Analytics Pipelines, die dir Ownership über deine Daten geben und die Flexibilität, Produkt-Fragen zu beantworten. Für Growth Analytics & BI Dashboards erstellen wir Dashboards, die Founder wirklich nutzen können. Für Privacy-First Tracking implementieren wir Server-Side Analytics, die GDPR-konform sind und gleichzeitig Insight-Qualität erhalten.

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