- Кои страници на сайта/приложението ми стимулират най-много показвания?
- Кои целеви страници са най-ефективни или стимулират най-много реализации?
- Какво търсят хората на сайта/приложението ми? Къде мога да подобря съдържанието на сайта или навигацията в него?
- Каква е ефективността на целевите ми страници с течение на времето? Потребителите попадат ли на различните страници с една и съща честота?
- Как напредват потребителите през фунията за пазаруване?
- Как напредват потребителите през нивата на играта ми?
- Какво е накарало потребител да добави продукт в кошницата?
- Какво е накарало потребителите да премахнат приложението ми?
- Има ли интересни пресечки между различни сегменти от данните ми?
- Потребителите държат ли се по различен начин в зависимост от това кога са посетили сайта ми за първи път?
- Кои източници на препратки генерират най-ценните потребители?
Кои страници на сайта/приложението ми стимулират най-много показвания?
В Universal Analytics сме свикнали да виждаме подробни данни в отчета за страниците чрез величината „Път на страницата“ и показатели като „Показвания на страници“, „Отделни показвания на страници“, „Степен на отпадане“ и други. В собственостите в Google Анализ 4 отчетът за страниците изглежда различно, но въпреки това можете лесно да пресъздадете това, което търсите, като изследвания в „Изследване“.
Първо ще трябва да активирате допълнителна величина чрез иконата със знак плюс (+) за добавяне на величини в панела „Настройки на раздела“ в „Изследване“. По-конкретно ще трябва да добавите величината „Път на страницата + низ на заявката“. Ако искате да видите данните си и по заглавие на страницата (в UA за отчета за страниците се използва „Път на страницата“), можете да активирате допълнителната величина „Заглавие на страницата и име на екрана“.
След това ще трябва да добавите показателя за „Показвания“, за да можете да го включите в изследването си. За целта кликнете върху иконата със знак плюс (+) в секцията „Показатели“ в панела „Променливи“ и потърсете показателя „Показвания“, за да го добавите.
За да създадете изследването на страниците, ще трябва да премахнете основните показатели и величини, приложени към настройките за редовете и графите, и да добавите „Път на страницата и низ на заявката“ като величина на реда и „Показвания“ като показател на графата. За сравнение можете да добавите и „Активни потребители“ като показател на графата, за да получите представа за популярността на страниците по отделни потребители.
За магазина със стоки за Google, ако премахнете началната страница (/) и страницата с кошницата, бързо ще видите, че страниците с най-популярните продукти са секциите „Разпродажба“ и „Мъжко облекло“ на уебсайта.
Кои целеви страници са най-ефективни или стимулират най-много реализации?
Ако разберете къде потребителите попадат първо в приложението или уебсайта Ви, това може да Ви помогне да оптимизирате практическата работа на потребителите и маркетинговите си усилия. В Universal Analytics това е готов за използване отчет в ПИ за отчитане, но в собственостите в Google Анализ 4 все още не съществува. Можем да го пресъздадем като изследване от самото начало в „Изследване“.
За да създадете това изследване, ще са Ви нужни няколко важни неща – величината „Целева страница“ и подходящи показатели, като показвания, сесии и потребители. Ще трябва да активирате допълнителните величини и показатели чрез иконата със знак плюс (+) за добавяне на величини:
Когато вече можете да използвате тези величини и показатели, започнете да добавяте величините за целевата страница като ред, а уместните показатели (показвания, сесии и активни потребители) – като стойности. Така ще получите изследване на целевите страници по тези показатели.
Като добавите допълнителния показател „Покупка“, можете да видите кои целеви страници са разглеждани при покупките.
Вече можете да видите кои целеви страници са разглеждани при покупките и да ги сравните с общите стойности, за да разберете по-добре ефективността на целевите страници.
Какво търсят хората на сайта/приложението ми? Къде мога да подобря съдържанието на сайта или навигацията в него?
Друг често използван отчет, който можете да създадете в „Изследване“, е изследването на търсенето в сайта. За целта трябва да изпълните няколко стъпки.
Първо трябва да сте активирали събитието „Подобрено измерване“ или персонализирано събитие, за да събирате данни за търсенето в сайта си. Ако използвате подобрено измерване, това събитие ще се нарича „view_search_results“. След това ще трябва да се уверите, че сте активирали параметъра за „search_term“ като персонализирана величина в собствеността си. След това ще са налице за използване в „Изследване“.
След като получите правилните данни, можете да създадете изследването си. То ще се състои от няколко части. Първо трябва да активирате величината за „search_term“, за да е налице за използване в изследването Ви:
След това можете да я добавите към изследването си чрез настройката „Редове“. После ще видите резултати, подобни на тези:
Това изследване показва много стойности (които не са зададени), тъй като разглежда всички събития. За да намалите обема, ще трябва да създадете филтър за „Име на събитието“, който съвпада точно с „view_search_results“, за да се показват само данни за това събитие:
След като филтърът Ви бъде приложен, ще имате актуализирано изследване, показващо броя на търсенията за всеки посочен термин, следователно изследването ще обхваща думите за търсенето в сайта.
Информацията за това, което потребителите търсят на уебсайта Ви, може да Ви помогне да оптимизирате съдържанието си за по-голяма ангажираност и удовлетвореност на потребителите. Ако например забележите пик на конкретна дума за търсене, бихте могли да добавите повече съдържание относно този термин, за да помогнете на потребителите на сайта си да намерят по-лесно това, което търсят, или да отговорят на въпросите си.
Каква е ефективността на целевите ми страници с течение на времето? Потребителите попадат ли на различните страници с една и съща честота?
За всяко изследване имате няколко опции за визуализация. Например линейната диаграма може да Ви е полезна, за да видите най-популярните данни с течение на времето. Ако искате видите целевите си страници с тенденции с течение на времето, трябва само да промените типа на визуализацията, като кликнете върху една от шестте опции за визуализация в панела „Настройки на раздела“.
След като промените визуализацията на линейна диаграма, ще създадете графика с водещите 10 целеви страници с тенденции с течение на времето.
Ако задържите курсора на мишката върху диаграмата, ще видите точките за данни, изброени за всеки ден.
Възможно е също да видите данни за аномалиите, откроени от празен кръг. Ако задържите курсора на мишката върху празния кръг, ще се покаже информацията за аномалията. В примера по-долу въз основа на предишните събрани данни Google Анализ очаква около 1000 активни потребители да посетят началната страница на 2 февруари, но наблюдаваният брой активни потребители е 2200, което е със 116% повече от очакваното.
Фуниите са отличен инструмент, с който лесно да визуализирате напредъка на потребителите през набор от стъпки, които си представяте, че предприемат. Случаите на употреба на фуниите често включват поведението при пазаруване или при плащане за бизнесите с електронна търговия. Програмистите на игри може да искат да виждат напредъка на потребителите през нивата на играта. Да разгледаме конкретни примери за всеки от тези случаи.
Как напредват потребителите през фунията за пазаруване?
За поведението при пазаруване може да искате да анализирате как различните сегменти потребители напредват през фуния за поведението при пазаруване, която включва разглеждане на артикул, добавяне в кошницата и покупка. За да започнете, можете да създадете тази фуния от самото начало или да използвате някой от удобните шаблони, налични чрез демонстрационния профил в магазина със стоки за Google на GA4. За да го изберете, отворете центъра „Изследване“, превъртете надолу и изберете „Фуния за поведение при пазаруване“ от посочените демонстрационни изследвания.
Когато изследването се отвори, то ще е само за четене, но можете да кликнете върху „Създаване на копие“ в горния десен ъгъл, за да направите копие на това демонстрационно изследване, което ще бъде Ваша собственост. След като се сдобиете с копие, можете да го редактирате и коригирате по желания от Вас начин.
В магазина със стоки за Google се продават артикули с търговската марка на Google, като двете най-популярни категории на сайта са артикулите с търговската марка на Android и тези с марката на YouTube. Сравнението на тези две категории артикули би могло да е полезно, ако искате да разберете поведението при пазаруване. За целта трябва да създадете два нови сегмента, по един за всяка категория. В случая можете да създадете сегмент с условието със събитието „select_item“ и параметъра „item_name“, който съдържа „Android“ или „YouTube“.
След това тези сегменти ще показват потребителите, напреднали през фунията за поведението при пазаруване, които най-малкото са кликнали върху продукт с търговската марка на Android или на YouTube. Интересно е, че потребителите, които най-малкото са кликнали върху продукт с търговската марка на Android, е почти два пъти по-вероятно да извършат покупка, отколкото тези, които са взаимодействали с продукт с търговската марка на YouTube. Имайте предвид, че това не означава, че са закупили продукт с търговската марка, а само че са кликнали върху него. Ако се интересувате само от покупки на конкретен артикул с търговската марка, вместо това трябва да използвате събитието за покупка, както по-долу:
След като тези сегменти бъдат приложени, сравнението Ви на фунията за поведението при пазаруване ще изглежда по следния начин:
Нова функция във фуниите в GA4 е възможността да разглеждате фунията с тенденции с течение на времето. За целта променете типа визуализация на „Фуния с графики“ в панела „Настройки на раздела“. Ще се отвори изглед с фуния с графики, който ще показва всички стъпки с течение на времето. Можете да задържите курсора на мишката върху тях, за да видите броя по дни за всяка стъпка и сегмент.
Можете също да разглеждате тенденциите за отделни стъпки, за да визуализирате по-лесно промените във времето. В този пример можете да видите, че на 10 март има пик на покупките, който не се вижда при предишния преглед на данните. Интересното е, че изглежда, че разликата при покупките на продукти с търговската марка на Android и тази на YouTube се случва почти изцяло след този пик, което сочи, че е възможно да е имало промяна на оформлението на уебсайта или маркетингови усилия за популяризирането на продуктите с търговската марка на Android след този момент.
Как напредват потребителите през нивата на играта ми?
Това е често задаван въпрос от програмистите за игрите или приложенията им. Можете да анализирате този въпрос с фуния.
Първо ще трябва да създадете специфични стъпки за напредъка през нивата. В този пример можете да използвате събитието „level_up“ и да създадете 5 стъпки за пет нива в демонстрационния профил за Flood-it! в GA4.
След като приложите тези стъпки, ще видите как потребителите напредват през всяко ниво от играта.
Изглежда, че потребителите, които преминат първото ниво, е по-вероятно да продължат да играят. Тази информация може да Ви помогне за двувариантни тестове, при които въвеждате съвети или други методи, за да помогнете на потребителите да завършат първото ниво, за да намалите отлива.
Ако проследите тенденциите във фунията по-горе с течение на времето, ще забележите също и увеличение във всички стъпки към 19 март, което означава, че е възможно нещо да се е променило по отношение на популяризирането или видимостта на играта към онзи момент.
Можете също да сегментирате тази фуния, за да видите дали различните канали за придобиване се отразяват върху цялостния напредък през нивата. В този пример можете да разгледате придобиването на директен или платен трафик. Ще забележите, че потребителите, придобити чрез платени кампании, всъщност се задържат по-дълго (по-нисък процент на изоставяне) от придобитите директно – знак, че платеното Ви рекламиране може би работи според очакванията.
Друга много полезна функция на изследването на фуниите е, че можете да създадете сегмент или аудитория от отпадането. В примера по-долу ще забележите, че процентът на изоставяне започва да се увеличава около четвъртото ниво. Добре е да създадете сегмент с хората, които са отпаднали на четвъртото ниво (не са го достигнали до петото ниво), и да го използвате като аудитория, за да разширите обхвата си или да изпратите насочено известие, за да насърчите потребителите да се върнат, да завършат нивото и да продължат напред в играта.
За да създадете този сегмент, кликнете с десния бутон върху стъпката, която Ви интересува, и изберете да създадете сегмент. Сегментът, който ще искате да използвате тук, ще включва и критерии за изключване на петото ниво, за да се уверите, че насочвате към правилната аудитория.
И последното, което може да добавите към изследване на фуниите, е новият показател „Изминало време“. Можете да го направите, като превключите бутона за „Показване на изминалото време“ в панела „Настройки“. Така ще добавите нова графа с показател в таблицата си:
Средната продължителност на придвижването между стъпките може да е отличен индикатор за успеха на клиентите Ви или в този случай – колко лесно или трудно може да е преминаването през дадено ниво. Това може също да е добър повод да създадете аудитория за конкретно действие от ваша страна, като например да изпращате насочени известия или съобщения за ремаркетинг. Например изглежда, че за завършването на второто ниво са нужни средно 3 ч. и 53 мин. Можете да създадете аудитория от изоставянето, като кликнете с десния бутон и изберете тази опция:
Това би било отлична аудитория, която да използвате, за да насочвате към потребителите и да ги насърчавате, така че в крайна сметка да не напуснат играта или приложението.
Чудесна нова функция на „Изследване“ в GA4 е изследването на пътищата. Вече можете да изберете конкретно събитие или страница/екран, откъдето искате да се придвижвате напред или назад по пътя, за да видите напредъка на потребителите в сайта или приложението си. Разбирането на потребителската навигация в сайта е дългоочаквана функция, която най-накрая е възможна с новите изследвания на пътищата в GA4.
Какво е накарало потребител да добави продукт в кошницата?
Това е въпрос, който много сайтове за електронна търговия може да си задават, и вече може да бъде изследван посредством функцията за път назад.
За да започнете, отворете ново изследване на пътищата и натиснете „Започване отначало“ в горния десен ъгъл. След това ще можете да изберете крайна точка. Изберете „Име на събитието“.
След това изберете събитието, от което искате да се върнете назад по пътя в показващото се чрез плъзгане меню. В този случай, тъй като искаме да видим какво е накарало потребителите да добавят продукт в кошницата, ще изберем „добавяне в кошницата“. Ако не виждате името на събитието, което Ви интересува, може да изберете „Зареждане на още“ или да използвате лентата за търсене в горната част, за да го намерите.
Изследването ще се зареди с няколко стъпки, които вече ще са попълнени въз основа на името на събитието. Ако вместо това искате да се придвижите по пътя по името на страницата, можете да промените избора си на всяка стъпка. В примера по-долу сме избрали „Заглавие на страницата и клас на екрана“ и виждаме, че много хора добавят продукти в кошницата от страницата „Разпродажба“. След това може да се задълбочим още повече, като разгледаме по-подробно страницата „Разпродажба“, за да видим дали потребителите са проявили по-голям интерес към определени артикули, за да информираме маркетинговата си стратегия.
Какво е накарало потребителите да премахнат приложението ми?
Отливът (потребителите, които премахват приложението) представлява сериозно безпокойство за програмистите на приложения. Връщането назад по пътя може да е чудесен ресурс, с чиято помощ да разберете какво е накарало клиентите да напуснат дадено приложение. За да започнете, трябва да създадете нов път назад, като натиснете бутона „Започване отначало“ в горната част на изследване на пътищата. След това ще изберете събитието с име „app_remove“ като начална точка.
Ако се върнете назад по пътя с няколко стъпки, може да започнете да виждате дейности, които е възможно да са довели до отлив. В този случай виждаме, че около 13% от напусналите потребители са видели рекламна импресия в рамките на две стъпки, преди да премахнат приложението. Това е сравнително голям процент, който сочи, че вероятно трябва да оптимизирате начина, по който показвате реклами, за да ограничите отрицателното въздействие върху потребителите и следователно да намалите отлива.
Има ли интересни пресечки между различни сегменти от данните ми?
Техниката за припокриване на сегменти е отличен начин лесно да визуализирате как различните потребителски сегменти взаимодействат помежду си. Например можете да визуализирате припокриването на потребителите на настолни компютри и тези на мобилни устройства, които са се абонирали за бюлетина на сайта. Така може по-лесно да видите откъде идват повечето регистрации за бюлетина, вместо да разглеждате изследване на таблица, за да научите тази информация.
За да го направите, трябва първо да добавите сегментите, които искате да анализирате, в панела с променливите. Кликнете върху иконата със знак плюс (+), за да добавите нови сегменти (ще се отвори съставителят на сегменти).
Можете да създадете събитие за регистрация за бюлетин, като изберете сегмент със събития и посочите подходящото събитие, по което да филтрирате, в този случай „sign_up“
След като създадете сегментите, които искате да визуализирате, ще трябва да ги приложите, като кликнете два пъти върху тях, за да ги добавите в панела „Настройки на раздела“. Можете да добавите едновременно до три сегмента, за да визуализирате припокриването им чрез диаграма на Вен.
В този пример добавихме сегменти за „Трафик от настолни компютри“, „Мобилен трафик“ и „Регистрация за бюлетин“, за да видим откъде идват повечето регистрации за бюлетини.
Както виждате от диаграмата на Вен и ред 6 от таблицата по-долу, повечето регистрации за бюлетини идват от потребители на настолни компютри. Това може да означава, че практическата работа на мобилните устройства не е съобразена с тази цел или че може да има проблем с практическата работа на потребителите, който им пречи да се регистрират лесно за бюлетина. Това е извод, който бихте могли да проучите по-подробно с екипите си от програмисти и за разработка на практическата работа на потребителите.
Много полезна функция на техниката за припокриване на сегменти е възможността за създаване на нов сегмент от припокриване. Ако например искате да създадете нов сегмент, включващ трафика от настолни компютри и регистрациите за бюлетин, може да кликнете с десния бутон върху визуалната част от данните, които Ви интересуват, в диаграмата на Вен или в таблицата и да изберете опцията за създаване на сегмент.
Така ще отворите съставителя на сегменти с предварително зададени условия въз основа на избрания от Вас сегмент. Инструментът ще зададе описателното име на комбинираните условия като името на сегмента, но можете да го промените, ако искате.
Можете дори да изберете да създадете аудитория от това припокриване, като поставите отметка в квадратчето в горния десен ъгъл, което Ви дава възможност да споделите тази аудитория с други продукти на Google Marketing Platform, като например Google Ads, за да увеличите обхвата си.
Потребителите държат ли се по различен начин в зависимост от това кога са посетили сайта ми за първи път?
Изследването на кохортите е полезен инструмент, който Ви помага да разберете поведението на различните групи в сайта Ви в зависимост от това кога и как са влезли в кохорта. Като промените показателя или изчисляването на това, което анализирате в изследването на кохортите, можете да го направите още по-полезен.
Когато отворите за първи път ново изследване на кохорти в „Изследване“, ще видите изследване, генерирано за Вас въз основа на включването в кохортата за first_Touch (т.е. как хората са отговорили на условията за кохортата – в случая когато за първи път са посетили сайта или приложението), критерии за връщане за всяко събитие (т.е. са се върнали и са направили нещо на сайта или приложението Ви), показател за активни потребители и стандартен тип изчисляване. Така се получава основно изследване на кохорти, което Ви показва колко потребители привличате към сайта си всяка седмица в продължение на 5 седмици и дали тази стойност варира в зависимост от това кога за първи път са посетили сайта или приложението Ви.
Ако промените типа на показателя за това изследване от „сбор“ на „потребител от кохортата“, можете да получите представа за процента на върналите се по седмици. Това вероятно е по-полезно от общата стойност за този конкретен изглед на собственост, защото Ви помага да сравните завърналите се потребители за всяка кохорта.
За сайтовете за електронна търговия може също така да е ценно да променят стойността от показателя „Активни потребители“ на показателя „Приходи от покупки“, за да видят не само потребителите, но и приходите, които осигурява всяка кохорта. Можете да разглеждате тази стойност като сбора за кохортата или въз основа на потребител от кохортата. В примера по-долу ще забележите, че първите две кохорти генерират съвсем малко приходи всяка седмица, но с третата кохорта приходите започват да растат.
Ако промените типа на изчислението от стандартно на кумулативно, можете да видите общото въздействие на всяка кохорта върху приходите на бизнеса.
В този пример данните предполагат, че около седмицата след 7-и март вероятно е имало увеличение на маркетинговите усилия за привличане на потребителите, осъществили високи проценти на реализация, в магазина със стоки за Google
Кои източници на препратки генерират най-ценните потребители?
Тази информация може да Ви помогне да информирате маркетинговия си екип кои източници на препратки може да се опита да превърне в партньори. В този случай стойността сочи, че потребителите е по-малко вероятно да напуснат, имат по-високи очаквани приходи за целия период и по-висока LTV за минали периоди.
За да създадете това изследване, първо трябва да въведете показателите и величините, които са нужни за изследването на неща като отлив, LTV и приходи за целия период. Ще използваме източника и носителя като величини, а за показателите ще добавим още няколко от секцията „За целия период за потребителя“ чрез иконата със знак плюс (+) в секцията за показатели на панела с променливи.
След като приложите тези показатели и величини, ще видите, че много редове нямат стойности за вероятността за напускане, защото тези потребители не отговарят на условията за моделиране на предвиждане на напускането. Можете да създадете филтър, при който вероятността за напускане е по-голяма от 0, за да изключите всички потребители без изчислена вероятност за напускане. Ще получите изчистено изследване, което ще изглежда така:
След това можете да сортирате данните си по вероятността за напускане и да видите дали има кампания със значителен брой потребители и малко очаквано напускане. Такива кампании вероятно ще генерират повече ангажирани потребители от кампаниите с по-голямо очаквано напускане.
По същия начин можете да разгледате прогнозните покупки, LTV за минали периоди и предвидената ангажираност, за да установите стойността на придобитите потребители отвъд отделната сесия.
Ако разгледате екранната снимка по-долу, в този случай ще видите, че има няколко реда препратки, които не са от Google, към магазина със стоки за Google, с по-малък брой потребители, но и с по-малко напускане, по-голяма продължителност на ангажираността, по-добри трансакции и добра средна LTV. Изглежда, че тези препратки са ценни за магазина и затова са източниците на препратки, към които ще препоръчваме да се обърне маркетинговият екип, за да създаде по-силна връзка.