UTM МЕТКИ ДЛЯ GOOGLE ANALYTICS ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО И КАК ПРАВИЛЬНО СОЗДАТЬ Статистика и анализ продаж для сайта, интернет-магазина

GOOGLE ANALYTICS: как правильно использовать? Часть 2.

Поделиться

Первая часть статьи «GOOGLE ANALYTICS: как правильно использовать?» находится здесь.

Совет №16. Аудит параметров отслеживания кампании.

Если вы маркетолог, то одним из самых важных аналитических аспектов, на который вам следует обратить внимание, является отслеживание различных параметров вашей кампании. То есть, вы должны понимать откуда реклама приносит больше прибыли, по каким объчвлениям, каким изображениям и т.д. Это делается в Google Analytics с помощью полезных UTM-тегов или меток. Обычно они выглядят примерно так:

http://www.example.com/?utm_source=adsite&utm_campaign=adcampaign&utm_term=adkeyword

Google Analytics использует пять UTM-тегов:

Медиа
Источник
Кампания
Контент
Запрос

Метки «Medium» (Медиа — вид рекламы) и «Source» (источник рекламы) обязательны, метка «Campaign» (Кампания) используетс для отслеживания различных маркетинговых кампаний. Вы можете использовать тег «Контент», чтобы отличать по каким именно объявлениям определенным конетентом приходят посетители. Это помогает в тестировании. Наконец, метка «Запрос» дает информацию об поисковых запросах, которые привели к кликам.

Для начала, вы должны провести аудит отчет Источники трафика Acquisition reports на высоком уровне.

источники трафика

Перейдите в Иточники трафика > Весь трафик > Источник / Канал. Теперь вы видите откуда приходят посетители. Как выглядит ваш трафик из социальных сетей? Рассылки? Платная рекллма? CPC выглядит очень низким? Прямой трафик невозможно аналаизировать? Это обычная проблема и она вызвана отсутствием надлежащей маркировки кампании.

источники трафика анализ

Обычно можно найти сразу некоторые скрытые от глаза нестыковки, проведя аудит, маркировка кампании — это действительно стратегическая и, также, организационная задача. Если стремиться улучшить различные типы кампаний и оптимизировать точки соприкосновения вашей рекламы с Facebook, Twitter, вы увидите, как маленькая организация может решить большие проблемы.

Лучший способ использовать специальный инструмент — электронную таблицу для создания UTM-меток с интрукциями по этой ссылке , которая позволяет легко создавать любые ссылки. Там есть полное объчснение и генератор ссылок с UTM-метками.

Совет №17. Индивидуальные параметры аналитики.

По мере приобретения опыта, этот момент будет все более полезным.

Параметры формируют данные для аналитики. Хотя существуют сотни встроенных, вы  можете создать свои. В большинстве случаев, стандартных параметров будет недостаточно.

Чаще всего, это необходимо для объединения данных GA с данными стронних ресурсов, не-GA (например, данными из вашего CRM). Обычные случаи использования индивидуальных параметров — это измерение данных о входе в систему в сравнении с выходящими из нее пользователями, данные телефонных звонков, демографические или микрографические данные CRM.

Также специальные индивидуальные параметры используются для тестирования объявлений, кампаний.

индивидуальные параметры используются в тестировании

Совет №18. Использование расчетных показателей.

Аналогичным образом, по мере роста вашей квалификации расчетные показатели, несомненно, станут частью вашего опыта работы с Google Analytics. Это всего лишь еще один способ, с помощью которого Google Analytics дает вам возможность улучшить анализ и измерение данных.

В качестве примера, где вам могут понадобиться рассчитанные показатели. Например, это дает возможноть получать более подробные данные о доходе вашей торговой кампании. Включает ли она доставку, упаковку? В стандартных отчетах Google Analytics по электронной коммерции (или расширенной электронной коммерции) это не отображается. Таким образом, вы можете, если хотите, создать расчетный показатель Доходность — Доставка- Дополнительные расходы.
Это можно легко настроить по мере того, как данные будут доступны. Например, рассчитанны показатель относительного дохода на одного пользователя можно установить, используя {{Revenue}} / {{User}}.

http://jonnybegood.ru/wp-content/uploads/2019/05/установка-расчетных-метрик-в-Google-Analitics

 

Совет №19. Использование фильтров.

Чтобы сделать анализ более направленным применяют фильтры.

В основном, они используются для разделения данных на более мелкие группы. Вы можете использовать их для включения в анализ определенных наборов данных, исключения наборов, а также для поиска или замены определенных данных.

Создать фильтры не сложно. Вы можете создать все фильтры на уровне аккаунта, войдя в панель администратора (нажмите шестеренку в нижней части страницы), а затем назначить их для различных представлений. Сначала всегда используйте Sandbox (или Test) View, а затем применять его непосредственно.

Примеры применения фильтров:

Включение в анализ внутренних IP.
Исключение внутренних IP.
Исключить трафик с определенных хостов.
Поиск по нижнему регистру.
URL-адреса нижнего регистра.
Исключение определенных сабдоменов и т.д.

Совет №20. Настройка пользовательских оповещений.

Можно создать пользовательское предупреждение. Для этого:

Войти в Google Analytics.
Открыть ваш View, доступ к отчетам.
Открыть отчет.
Выберите Настройка > Пользовательские оповещения.
Нажмите Управление оповещениями.
Нажмите + Новое оповещение.

создание оповещений

Затем вы просто настраиваете оповещение для отслеживания того, что вы хотите. К примеру, отправка сигнала о резком падении или росте трафика, конверсий или покупок. Это хороший способ мониторинга, чтобы вовремя обнаружить ошибки на сайте. Вы также можете получить хороший инструмент для контроля тестов a/b. Оповещения оперативно сообщают о какой-либо проблеме в вашем тесте, если пойдет что-то не так.

Совет №21. Использование выборки данных.

Иногда Google Analytics берет случайную выборку ваших данных и трудно сделать вывод о ее точности.

Сэмплирование или создание выборки — это задача, с которой вы столкнетесь, только если у вас уже есть большой объем трафика или если вы используете довольно узкую сегментацию. Выборки используются тогда, когда использование всего объема данных непрактично и связано с проблемой. Обратите внимание на правый угол скриншота приведенного ниже отчета.

обзор аудитории google analitics

В зависимости от настроек, отчет представляет выборку с данными с разной точностью. Если выборка основана на 90%+ ваших данных, это воспринимается как более или менее репрезентативная выборка. Когда анализ производится на основе  <25% ваших данных, стоит задуматься о дополнительных приемах изучения трафика и обработки данных. Есть много возможностей:

  1. Настройка диапазона данных.
  2. Использовать стандартные отчеты.
  3. Создание новых представлений с помощью фильтров.
  4. Изменения кода отслеживания.
  5. Использование API Google Analytics.
  6. Использование Google Analytics Premium или Adobe Analytics.
  7. Использовать BigQuery.

Если вы не можете позволить себе Premium или BigQuery, и у вас есть требуемые технические знания, используйте API Google Analytics для получения запуска более детальных отчетов и их комбинацию для получения общей картины получаемых данных. Если вы регулярно сталкиваетесь с проблемой репрезентативности большого объема данных, может оказаться полезным рассмотреть применение сервиса, подобного BigQuery.  Это довольно большая тема, по этой ссылке более подробная статья о выбрках от Moz.

Совет №22. Анализ данных с использованием языка R.

Изучение языка R позволяет лучше анализировать данные Google Analytics. Получить другой взгляд на статистику.  R поможет вам получить выборку прошлых данных. Он также может помочь вам создавать понятные визуализации, автоматизировать отчеты, создавать полезные интерактивные приложения и запускать модели, которые не так-то просто сделать в Excel.

Например, в R вы можете:

  1. Создавать отчеты о пользователях с помощью кластеризации и PCA/факторного анализа.
  2. Строить «тепловые карты» по времени суток с отличной наглядностьюпредставления данных.
  3. Построение моделей атрибуции Маркова.
Тепловая карта на языке R трафика для Google Analitics
Тепловая карта трафика для Google Analitics

Этот совет не относитя только к Google Analytics, так как R (или подобные ему языки программирования, ориентированные на статистику) поможет вам в других вопросах. Знание этого языка, безусловно, расширит ваши аналитические возможности.

Совет №23. Используйте данные о поиске на сайте для нового контента.

Это небольшой совет для поиска идей контента. Как узнать, что пользователи хотят видеть на вашем сайте? Это может рассказать ваша поисковая панель.

Достаточно просто посмотреть, что ищут люди (при условии, что у вас есть настройка поиска по сайту). Вам нужно просто перейти к пункту Поведение > Поиск по сайту > Поисковые запросы.

Это даст вам некоторое представление о том, что ищут ваши пользователи. Можно попытаться определить также наличие какой-нибудь тенденции в поиске.

Для этого нужно провести сравнение различных периодов времени, а затем отсортировать по параметру «Абсолютное изменение»,  изменив значение по умолчанию. Это покажет вам, какие запросы стали появляться чаще по сравнению с предыдущим периодом (и если есть что-то стоящее в этом, возможно, вам нужно подумать о создании контента вокруг этой темы):

изучение поисковых запросов на сайте для получения идей для нового контента

Совет №24. Анализ данных до и после продажи.

Сравнение и анализ данных до и после продажи товара может помочь вам предсказать показатели поведения клиента перед покупкой и лучше контролировать рекламные расходы.
Самое галвное — поведение посетителя сайта перед тем, как он купит тесно связано с тем, что он делает после нее. Независимо от типа бизнеса, от того, что вы продвигаете за рекламу, необходимо включать в анализ данные поведения ваших клиентов. В контексте данной публикации это означает передачу данных CRM в Google Analytics, а также перенос их в централизованную базу данных для изучения поведения до и после покупки.
Это сложная задача, и это не сделаешь одним щелчком мыши. Есть десятки инструментов, которые могут помочь вам в этом. Например, FiveTran или более новый Amplitude.

Основный вывод этой главы: с учетом данных поведения до и после покупки вы видите полную картину продаж, а не отдельные данные.

Совет №25. Исследование моделей атрибуции.

Атрибуция, согласно определению, это «распределение ценности среди точек взаимодействия в пути конверсии». Она дает понимание, насколько эффективно расходуются ресурсы.

Что такое модель атрибуции
«Модель атрибуции – это правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности конверсии среди точек взаимодействия в пути конверсии.»

Насколько эффективен рекламный бюджет и отдельные его части для продаж. Это достойно отдельной темы. Google Analytics предлагает множество полезных инструментов для анализа атрибуции.

Во-первых, вы можете отслеживать время покупок,когда возникают пики. Во-вторых, анализ точек взаимодейстия до продажи. Какой путь проходит клиент до оплаты товара. Если у вас клиент приобретает сразу в течение дня и после 1 или 2 касаний, это не требует анализа. В-третьих, Google Analytics имеет несколько различных встроенных моделей или опций атрибуции, таких как последнее взаимодействие, первое взаимодействие, привязка к времени конверсии и линейные модели. Прочитайте эту статью, чтобы  понять как использовать модели атрибуции для анализа продаж. Вкладка Модели Атрибуции находится в разделе Конверсии-Атрибуция.

модели атрибуции Google Analitics

Атрибуция — это большая тема, и не всем, может быть, есть смысл тратить много времени на ее изучение. Но, по крайней мере, стоит задать вопрос, будет ли это полезным для вашего бизнеса?

GOOGLE ANALYTICS: как правильно использовать?

GOOGLE ANALYTICS: как правильно использовать? Часть 1.

Смотреть, как PDF Интерфейс Google Analitics выглядит простым и понятным. Можно сделать вывод, что анализ данных с использованием этого сервиса не представляет сложностей и легко приведет к правильному решению дляContinue reading

нет комментариев

Контекстная реклама: параметры для оценки эффективности

Смотреть, как PDF Контекстная реклама имеет огромное количество показателей для ее оценки и для понимания правильности выбранной рекламной тратегии. Кстати, именно обилие возможностей измерить эффективность контектсной рекламы стало главным ееContinue reading

нет комментариев

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *