So nutzen Sie Rohdaten in der Webanalyse richtig [UPDATE]

Rohdaten bieten als Ressource unendliches Potenzial, da sie in unterschiedlichen Formen und aus verschiedenen Quellen vorliegen. Dennoch stellen Rohdaten eine Herausforderung dar, da ihre Organisation und Interpretation anspruchsvoll sind. Es erfordert Zeit, Ressourcen und technisches Know-how, um aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Viele Unternehmen verwenden aggregierte Daten in Form von Berichten und Berechnungen, die sie über die Benutzeroberfläche der Analysetools einsehen können. Somit bleiben Rohdaten ein ungenutzter Schatz in vielen Organisationen.

Bevor Unternehmen das Potenzial von Rohdaten voll ausschöpfen, um mehr über ihre Kunden und ihre Vertriebs- sowie Marketingkampagnen zu erfahren, müssen sie zuerst die richtigen Daten sammeln, strukturieren und in ein geeignetes Format umwandeln. Diese Vorbereitung ist entscheidend für eine effektive Datenanalyse und Visualisierung.

In diesem Artikel zeigen wir die Vorteile und Herausforderungen der Rohdatennutzung in der Webanalyse auf und erläutern, wie Sie Rohdaten verwenden, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.

Was sind Rohdaten?

In der Webanalyse sind Rohdaten eine Sammlung von Ereignissen und Sitzungen. Man erfasst diese aus dem Besucherverhalten auf einer Website oder App, um Berichte zu erstellen.

Eine Organisation kann Rohdaten aus verschiedenen Quellen sammeln: Webanalyse-Tools, Nutzung mobiler Apps, Werbeplattformen, Suchmaschinen, sozialen Medien, CRM- und CMS-Systemen, E-Mail-Marketing-Plattformen und anderen.

Rohdaten sind die ursprünglich erfassten Daten, die direkt aus den Quellen stammen – ohne Manipulation oder Analyse. Jede Quelle stellt die Daten in einem anderen Format bereit. Abhängig von ihrem Verwendungszweck – wie der Transfer in ein Data-Warehouse – benötigen sie unter Umständen zusätzliche Bearbeitung, wie Bereinigung oder Formatierung.

Da Rohdaten weder gefiltert noch verarbeitet sind, bieten sie einen vollständigen Überblick über die Informationen. Sie ermöglichen eine tiefgehende Analyse und präzise Erkenntnisse, sind jedoch oft umfangreich und schwer zu handhaben.

Mit den richtigen Tools eröffnen Rohdaten zahlreiche Optionen, Einblicke zu gewinnen und diese nutzbar zu machen. Durch die Analyse von Rohdaten können Marketing-Analysten Trends aufdecken, Kundenpräferenzen identifizieren und gezielte Marketingstrategien entwickeln, um das Kundenengagement zu steigern und den Umsatz zu erhöhen.

Rohdaten vs. aggregierte Daten

Rohdaten liegen meist in ihrer ursprünglichen Form vor und repräsentieren das Besucherverhalten – Seitenaufrufe, Klicks, Impressionen, Scrolls und u. Ä. Sie liefern auch Kontextinformationen wie die angezeigte oder angeklickte Werbung, das verwendete Gerät, das Land usw.

Aggregierte Daten hingegen entstehen durch die Zusammenführung und Verdichtung von Rohdaten. Diese Aggregation kann durch Webanalyse-Tools oder bei komplexeren Ansätzen durch BI-Tools erfolgen, die Daten aus einem Data-Warehouse oder anderen Quellen abrufen. Aggregierte Daten befinden sich in der Regel in der Benutzeroberfläche von Analytics-Plattformen in Form von Berichten und sind so leichter zugänglich.

Diese Unterschiede definieren die jeweiligen Einsatzoptionen und die Analyse-Tiefe der beiden Datentypen. Die Erstellung eigener Attribution-Modelle kann beispielsweise sehr zeitaufwendig und anspruchsvoll sein, während Webanalyse-Tools oft bereits integrierte Modelle bereitstellen. Auf diese Weise lassen sich bestimmte Erkenntnisse schneller gewinnen. Die Arbeit mit Rohdaten ermöglicht es dabei, Trends und Zusammenhänge zu erkennen oder Experimente durchzuführen.

Rohdaten haben folgende Vorteile:

• Ermöglichen fortgeschrittene Analysen wie statistische Auswertungen, individuelle Attributionsmodelle, die Erstellung von Customer Journeys und explorative Datenanalysen.
• Bieten die Option, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und so ein vollständigeres Bild für datengestützte Entscheidungen zu schaffen.
• Geben die Flexibilität, um Daten bei Bedarf erneut zu analysieren und für verschiedene Berichtszwecke anzupassen.

Rohdaten haben folgende Nachteile:

• Erfordern viele Ressourcen in Form von Technologie und Fachkräften, die den Daten-Stack aufbauen und pflegen müssen.
• Sind weniger zugänglich für unerfahrene Analysten ohne Kenntnisse in BI-Tools oder SQL.
• Die Verarbeitung großer Datenmengen oder die Nutzung von APIs zur Rohdatenextraktion erfordern besonders in der fortgeschrittenen Analyse zahlreiche Ressourcen.
• Verursachen Verzögerungen für weniger technisch versierte Spezialisten, die für Updates in Berichten oder Dashboards auf Unterstützung erfahrener Analysten oder Entwickler angewiesen sind.

Aggregierte Daten haben folgende Vorteile:

• Für alle zugänglich, unabhängig von Erfahrungsstand und Fachkenntnissen.
• Erfordern keine umfassenden technischen Ressourcen oder Fähigkeiten, um Daten visuell darzustellen.

Aggregierte Daten haben folgende Nachteile:

• Beschränkt auf die Funktionen der eingesetzten Aggregationssoftware in Bezug auf Filterung, Gruppierung und Aggregatfunktionen.
• Weniger flexibel, wenn komplexere statistische Analysen benötigt werden.

Wie Sie von Rohdaten in der Webanalyse profitieren

Rohdaten eröffnen Ihnen den Zugang zu präziseren und fortschrittlicheren Analysen. Sie ermöglichen ein tieferes Verständnis, das in zusammengefassten Datenformaten oft unentdeckt bleibt.

Mit entsprechendem Fachwissen und technischem Know-how können aber Unternehmen tiefgreifende, wertvolle Einblicke gewinnen. Der Zugriff auf Rohdaten erlaubt Analysten, vollständige Datensätze jederzeit zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen. Sie können neue Filter und Visualisierungen anwenden und so zusätzliche Einblicke oder Perspektiven entdecken.

Rohdatenanalysen sind ein wesentlicher Bestandteil des jeweiligen Forschungsvorhabens. Sie liefern aktuelle Informationen und sind ideal, um datengestützte Entscheidungen zu unterstützen. Da Rohdaten den kompletten Datensatz zeigen, bieten sie auch mehr Freiheit für Datenumwandlungen. Zudem haben sie eine Backup-Option, falls nach der Verarbeitung und Analyse Fehler auftreten.

Rohdaten lassen sich aus verschiedenen Quellen kombinieren, wie CRM-Systemen, Transaktionsplattformen und Offline-Datenbanken. Somit stellen Sie Verbindungen her und basieren somit Ihre Entscheidungen noch stärker auf Datenbasis.

Unternehmen können außerdem ihre Analytics-Software problemlos in ihren bestehenden Marketing-Stack integrieren, um das Potenzial ihres gesamten Toolsets optimal auszuschöpfen. Rohdaten können aus Analytics-Plattformen exportiert und mit Hilfe anderer Tools für umfassendere und tiefere Analysen verwendet werden. Zum Beispiel lassen sich Rohdaten in Business Intelligence (BI)- und Visualisierungstools exportieren, um mehr als einfache Analysereports zu ermöglichen.

Dadurch sind Sie in der Lage, mehrere Datenquellen zu verbinden sowie Datensätze zu bereinigen, zu formen und für spezifische Anwendungsfälle zu modellieren. Solche Visualisierungen zeigen oft Muster auf, die ansonsten verborgen blieben.

Das Exportieren von Rohdaten aus verschiedenen Berichten und deren Kombination mit externen Datenquellen ermöglicht eine umfassende Sicht auf die Marketing-Performance über alle Kanäle hinweg. Dies ermöglicht es Ihnen, eine Multichannel-Attribution effizienter zu analysieren.

Anwendungsfälle von Rohdaten

Ohne einen klaren Einsatzplan bieten Rohdaten wenig Mehrwert. Diese Art von Daten eröffnet jedoch viele Chancen, die über standardisierte und aggregierte Datenansätze hinausgehen. Rohdaten ermöglichen nämlich detaillierte, präzise und umsetzbare Erkenntnisse für Web- und App-Analysen.

Hierunter erfahren Sie über typische Anwendungsfälle für Rohdaten.

Tracking kompletter Customer Journeys

Nutzen Sie Rohdaten aus verschiedenen Quellen, um die gesamte Customer-Journey zu erfassen und ein umfassendes Bild des Nutzerverhaltens auf verschiedenen Plattformen zu erstellen. 

Sie spiegeln die authentische Sicht und das Verhalten der Konsumenten wider – ob es sich um Protokolle von Fokusgruppen oder die Kaufdaten während eines Feiertagsverkaufs handelt. 

Durch die Verknüpfung dieser Datenpunkte gewinnen Sie Einblicke in die Bewegungen der Nutzer zwischen Plattformen und erkennen, wie Kampagnen zu Conversions führen.

Personalisierung der User-Experience

Rohdaten ermöglichen es, spezifische Nutzergruppen zu identifizieren, die gemeinsame Verhaltensmuster oder Bedürfnisse haben. Dies erlaubt eine tiefgehende Nutzersegmentierung und Kohortenanalyse, was eine Basis für gezieltere Marketingstrategien bildet. 

Die Erkenntnisse lassen sich nutzen, um Website-Layouts dynamisch anzupassen, Inhalts- und Produktempfehlungen in Echtzeit zu bieten und somit hochgradig personalisierte Nutzererlebnisse zu schaffen.

Beispiel: Im E-Commerce lässt sich eine RFM-Segmentierung (Recency, Frequency, Monetary) durchführen, um die wertvollsten Kunden zu identifizieren. Die Piwik PRO Customer Data Platform ermöglicht es Ihnen, RFM-basierte Zielgruppen zu erstellen und automatisierte, personalisierte Marketingmaßnahmen für diese Zielgruppen umzusetzen.

Fortgeschrittenes A/B-Testing

Rohdaten ermöglichen komplexe A/B-Tests und multivariate Analysen, die über einfache Conversion-Raten hinausgehen. Durch die Analyse von Klickpfaden, Interaktionszeiten und Verhaltensmustern wird klar, warum bestimmte Varianten besser abschneiden und welche Inhalte, Seitengestaltungen oder Formate sich am besten für Ihre Website eignen.

Vorhersage und Prävention von Abwanderungsquote

Anhand von Rohdaten zu Nutzerinteraktionen, Funktionsnutzung und historischen Mustern lassen sich prädiktive Modelle erstellen, die Nutzer kurz vor potenziellem Absprung identifizieren. Somit erstellen Sie gezielte Retentionsstrategien und nehmen individuelle Maßnahmen vor, um Nutzer langfristig zu binden.

Attributionsmodellierung

Unternehmen können Rohdaten nutzen, um Attributionsmodelle zu erstellen – entweder selbst oder durch spezialisierte Agenturen mit eigenen Modellierungsalgorithmen. So lassen sich fortgeschrittene, individuelle Attributionsmodelle entwickeln, die über Standardmodelle wie Last-Click oder First-Click hinausgehen.

Die Attributionsmodellierung verwendet Datenanalysen und statistische Methoden, um den Einfluss einzelner Marketing-Touchpoints auf Conversions oder Verkäufe zu bestimmen. Unternehmen erfahren somit, wie sie ihre Marketingressourcen gezielter einsetzen können, um ihre Zielgruppen effizienter zu konvertieren.

Benutzerdefinierte Dashboards

Unternehmen können Rohdaten mit verschiedenen Analytics-Tools bearbeiten und je nach Bedarf unterschiedliche Einblicke gewinnen.

Unternehmen verwenden Rohdaten etwa dazu, Dashboards in BI-Tools oder Business-Apps für interne oder externe Zwecke zu erstellen. So lassen sich auch für Agenturen aus Rohdaten Berichte für ihre Kunden erstellen. Diese Dashboards helfen Unternehmen, ihre Daten zu visualisieren und aussagekräftige Einblicke zu gewinnen.

Compliance mit Vorschriften

Gewisse Kundensegmente, wie staatliche Stellen oder Medien, müssen Vorschriften einhalten, die sie dazu verpflichten, Daten an Aufsichts- und Kontrollbehörden zu übermitteln. Mit Rohdaten lassen sich Kriterien für folgende Organisationen erfüllen:

1. Gesundheitsdienstleister müssen häufig Rohdaten an staatliche Stellen übermitteln, damit diese in der Lage sind, die öffentliche Gesundheit zu überwachen, Forschungszwecke zu fördern und Vorschriften einzuhalten. Dazu gehören Daten zur Demografie der Patienten, zu Diagnosen, Behandlungen und Behandlungsergebnissen.
2. Banken, Versicherungsgesellschaften und andere Finanzinstitute sind gezwungen, Rohdaten an Aufsichtsbehörden zu übermitteln, um die Compliance mit Finanzvorschriften zu gewährleisten. Hierzu zählen Daten über Transaktionen, Kundenverhalten, Risikobewertungen und vieles mehr.
3. Telekommunikationsunternehmen senden unter Umständen Rohdaten an Aufsichtsbehörden, um Vorschriften in Bezug auf Netzleistung, Kundenservice, Preisgestaltung usw. einzuhalten.
4. Einzelhändler benötigen unter Umständen Rohdaten, um sie an Partner in der Lieferkette oder an Aufsichtsbehörden zu übermitteln. Dazu zählen Daten über Verkäufe, Bestände, Kundenverhalten und vieles mehr.
5. Staatliche Stellen senden häufig Rohdaten an andere staatliche Stellen, um diese zu beaufsichtigen, zu koordinieren und die Compliance mit Gesetzen und Vorschriften zu gewährleisten.
6. Medienunternehmen übermitteln unter Umständen Rohdaten an Aufsichtsbehörden, insbesondere wenn sie in Ländern mit strengen Medienvorschriften agieren. Dies können Daten über Zuschauerzahlen, Inhalte, Werbung und mehr sein.

Zugriff auf Berichte außerhalb von Analytics-Plattformen

Unternehmen können Verfahren entwickeln, um Rohdaten aus der Webanalyse mit anderen BI-Tools und Datenquellen zu integrieren. Dies ermöglicht einen umfassenderen Überblick über die Unternehmensleistung und unterstützt fundierte, datenbasierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

Es kann sein, dass Organisationen auf Rohdaten zugreifen möchten, ohne alle Team-Mitglieder mit einem Konto in der Analytics-Plattform zu besorgen. In solchen Fällen ist es möglich, heruntergeladene Rohdaten als Berichte in Tools wie Power BI zu integrieren, um allen Mitarbeitern im Unternehmen Zugriff darauf zu gewähren.

Anomalie-Erkennung und Warnfunktionen

Analysieren Sie Rohdaten aus Webanalyse-Streams, um ungewöhnliche Muster oder Anomalien in Server-Logs, Nutzerverhalten, Leistungsmetriken, Traffic-Quellen oder Conversion-Raten zu erkennen. So lassen sich Systemausfälle oder Leistungsprobleme in Echtzeit feststellen.

Beispielsweise könnte man ein automatisiertes System entwickeln, das Stakeholder über potenzielle Probleme oder Chancen informiert, sodass sie sofortige Maßnahmen ergreifen und Ausfallzeiten minimieren.

Wie Analytics-Anbieter mit Rohdaten umgehen

Die Funktionen für den Zugriff, Export und Gebrauch der Rohdaten unterscheiden sich von einer Analytics-Plattform zur anderen.

Hier ist ein kurzer Überblick:

	Zugang zu Rohdaten	Limits für den Datenexport	Datenzugang und Tools
Piwik PRO	Ja	Keine Limits für den Datenexport.	Vollständiger Zugriff auf Rohdaten über API, BigQuery und CSV.
Adobe Analytics	Zugriff auf Rohdaten über vordefinierte Tools.	Keine explizit angegebenen Limits für den Datenexport.	Mehrere Optionen, auf Rohdaten zuzugreifen und sie zu nutzen, einschließlich Analysis Workspace, Analytics Dashboards, Activity Map, Report Builder, Analytics APIs und Reports & Analytics.
Google Analytics 4 (GA4)	Zugriff auf Rohdaten auf Ereignis- und Nutzerebene über BigQuery.	Exportlimit von 5.000 Zeilen, wenn Sie einen Bericht als CSV herunterladen.	Rohdaten lassen sich über Reports oder Explorations in der GA4-Weboberfläche, Analytics Data API und BigQuery abrufen und exportieren.
Countly	Ja	Keine explizit angegebenen Datenlimits.	Mehrere Optionen, auf Daten zuzugreifen und sie zu nutzen, einschließlich über den Server, ein mobiles SDK für mobile Analysen oder ein Web-SDK für Webanalysen.
Mixpanel	Ja	Höchstens zwei wiederkehrende Pipelines und eine einmalige Pipeline für Ereignisexport-Pipelines pro Projekt. Die Rohexport-API hat ein Limit von 60 Abfragen pro Stunde, 3 Abfragen pro Sekunde und maximal 100 gleichzeitigen Abfragen.	Der Datenzugriff erfolgt über die HTTP-API oder den direkten Export aus der Datenbank. Die Rohdaten lassen sich in Mixpanel anzeigen.
Matomo	Ja	Kein festgelegtes Limit für den Datenexport. Die Daten lassen sich vollständig exportieren.	Auf die Daten lässt sich über eine HTTP-API oder einen direkten Export aus der Datenbank zugreifen. Die Rohdaten sind in Matomo einsehbar.
Amplitude	Ja	5.000 Benutzer von der Seite Benutzer, 100.000 Datenzeilen pro Metrik von der Ansicht „Diagramme”.	Über 20 SDKs, HTTP API v2, Batch API und SQL-Zugriff.
Snowplow	Ja	Kein festgelegtes Limit für den Datenexport.	Speicheroptionen für Data Warehouses und Seen, Laden von Daten in Redshift, BigQuery, Snowflake und Databricks sowie Datenabfragen.
Heap	Ja	CSV-Bericht: 5.000 Benutzer von der Seite Benutzer, 100.000 Datenzeilen pro Metrik von Diagrammen und Funnels.	Tracking von Ereignissen, Datenabfrage und Verwendung eines Datenmodells zur Datenaggregation.

Wie Sie vom Zugriff auf Rohdaten in Piwik PRO profitieren

Piwik PRO bietet Ihnen einfachen Rohdatenzugriff auf Sitzungs- und Ereignisebene, mit dem Sie umfangreiche Datenanalysen durchführen.

Sie können Rohdaten in Piwik PRO wie folgt abrufen:

• Indem Sie Rohdatendateien auf Ihren sFTP, AWS S3, Azure Blob oder BigQuery hochladen.
• Indem Sie sich mit der Piwik PRO REST API verbinden und vollständige oder gefilterte Rohdatensätze abrufen.

Zudem verfügen Sie über Vorlagen und Konnektoren für Tools wie Tableau, Power BI und Looker Studio.

Piwik PRO ermöglicht Ihnen die Nutzung von Rohdaten über die API ohne zusätzliche Kosten. Gegen eine Gebühr können Sie auch auf tägliche Rohdaten-Exporte zugreifen, mit Zugang zu historischen Daten bis zu 25 Monate zurück. Die Daten lassen sich direkt aus einem Bericht in eine CSV-Datei exportieren.

Durch die Integration verschiedener Datentypen erstellen Sie leichter notwendige Berichte.

Hier sind einige Methoden, um Analysedaten mit anderen Datensätzen zu verknüpfen:

• BI-Tools wie Power BI oder Looker Studio verknüpft mit Piwik PRO. Diese Lösung ist relativ einfach und für viele Anwender zugänglich. Bei großen Datensätzen können jedoch Probleme mit der Datenintegrität und Leistung auftreten.
• Data Movement (z. B. Fivetran) oder Plattformen zur Data Integration und Management (z. B. Supermetrics). Beide Tools bieten native Konnektoren zu Piwik PRO und können Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und an verschiedene Ziele senden. Supermetrics ermöglicht zudem das Extrahieren, Kombinieren und Aufbereiten von Daten für Berichte – beispielsweise in BI-Tools.
• API-Integration und Aufbau einer benutzerdefinierten Datenpipeline. Diese Option bietet mehr Kontrolle und Flexibilität bei der Datenaufbereitung, kann jedoch kostspielig sein, da Entwickler für die Erstellung der Datenpipeline benötigt werden.

Best Practices für die Arbeit mit Rohdaten

Um den Nutzen von Rohdaten auszuschöpfen, ist ein optimaler Prozess für deren Erfassung, Export und Analyse erforderlich. Indem Sie einen solchen Prozess gestalten, gewinnen Sie tiefere Einblicke in das Nutzerverhalten und können datengestützte Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen.

Hier ist ein beispielhafter Schritt-für-Schritt-Workflow zur effektiven Anwendung von Rohdaten:

1. Rohdatenquellen identifizieren – Beginnen Sie damit, die erforderlichen Datenpunkte, wie Ereignisse oder Nutzereigenschaften, festzulegen und die Herkunft der Daten zu bestimmen. Dies umfasst interne Quellen (z. B. CRM-Systeme, Verkaufsdaten) und externe Quellen (z. B. Marktforschung, soziale Medien).

2. Datenerfassung und -integration – Sammeln Sie Daten aus den festgelegten Quellen. Achten Sie darauf, dass die Daten umfassend, genau und für Ihr Projekt relevant sind. Nutzen Sie eine geeignete Methode, wie die API, um die Rohdaten aus Ihrer Analytics-Plattform abzurufen. Falls zutreffend, integrieren Sie Daten aus mehreren Quellen.

3. Datenbereinigung und -vorbereitung – In diesem Schritt werden die Rohdaten bereinigt und strukturiert, um sie für die Analyse oder Visualisierung geeignet zu machen. Entfernen Sie doppelte oder irrelevante Datenpunkte, behandeln Sie fehlende oder fehlerhafte Werte und standardisieren Sie Datenformate und -strukturen.

4. Datenexport – Der Export der Rohdaten erweitert den Analyseumfang und liefert detaillierte Einblicke. Wählen Sie ein geeignetes Format (z. B. CSV oder JSON) und eine passende Exportmethode. Bei großen Datenmengen sollten Sie inkrementelle Exporte oder Cloud-Speicherlösungen in Betracht ziehen.

5. Datenanalyse – Importieren Sie die Rohdaten in Ihr bevorzugtes Analysetool. Wenden Sie verschiedene Analysetechniken an, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu entdecken – etwa statistische Analysen, prädiktive Modellierung oder Datenvisualisierung. Erstellen Sie visuelle Darstellungen wie Diagramme und Grafiken, um komplexe Daten verständlicher zu machen.

6. Ergebnisse interpretieren – Verknüpfen Sie die gewonnenen Erkenntnisse mit Ihren Unternehmenszielen und KPIs. Basierend auf Ihren Analysen sollten Sie in der Lage sein,  umsetzbare Empfehlungen zu entwickeln. Kommunizieren Sie die Ergebnisse klar und prägnant, indem Sie Methoden, Einsichten und Schlussfolgerungen dokumentieren.

7. Optimierung des Rohdatenprozesses – Passen Sie Ihren Prozess kontinuierlich an, um die Effizienz sicherzustellen. Aktualisieren Sie Tracking- und Exportprozesse entsprechend Ihren sich verändernden Analysebedürfnissen. Validieren Sie regelmäßig die Genauigkeit und Relevanz Ihrer Daten.

Fazit

Rohdaten ermöglichen es, eine genauere und aufschlussreichere Wahl zu treffen, indem sie Präzision und Tiefe bieten. Sowohl gesampelte Daten als auch Rohdaten haben ihren Platz in der Datenanalyse.

Beide unterstützen Entscheidungsprozesse und spielen eine wichtige Rolle für das nachhaltige Wachstum und den Erfolg eines Unternehmens.

Doch letztlich sind es präzise Daten, die zu präzisen Entscheidungen führen. Rohdaten sind eine praktikable Quelle für eine tragfähige Zukunft Ihres Unternehmens.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sie Rohdaten in Piwik PRO nutzen, um mehr mit fortgeschrittenen Analysen zu erreichen, dann kontaktieren Sie uns: