Google Analytics to niemal nadnarzędzie, które absolutnie każdy stawiający pierwsze kroki w internecie powinien poznać. Co najważniejsze, narzędzie to jest bezpłatne i dostępne dla każdego, jednak dopiero jego dogłębne poznania odsłania przed nami nieposkromione morze możliwości analitycznego okrętu na tym oceanie danych. Po tym poetycznym wstępnie, nie zostało nic innego jak zaprosić Was do krótkiego przewodnika po tym świecie Google Analyticsa. Oto i on, owocnej lektury!
Do czego przydaje się Google Analytics?
Oprócz możliwości śledzenia wielu ważnych dla nas wskaźników marketingowych, najważniejszą zaletą jest możliwość wyciągania wiarygodnych wniosków na podstawie realnych zachowań użytkownika. Oprócz tego, skrywa on w sobie dodatkowe zalety takie jak:
- analityka internetowa pozwala nam wyciągać zasadne wnioski oparte na danych
- możemy podejmować trafniejsze decyzje biznesowe
- wspomaga naszą wiarygodność w rozmowach z partnerami – dobrze gromadzone dane są niepodważalne*
- dostarcza nam wiarygodne insighty o naszych konsumentach
- pozwala wykreować persony a dzięki temu udoskonalać nasze produkty
- ocena powodzenia prowadzonych działań marketingowych
*paradoksalnie czym więcej wiedzy i umiejętności w zakresie statystki posiadamy, tym łatwiej i pewniej wyciągamy te dane i sięgamy po te metryki, które akurat potwierdzają naszą tezę
Jak wygląda struktura konta?
Idealna i modelowa struktura naszego konta Google Analytics powinna składać się z jednej usługi (czyli naszej jednej strony www), następnie usług które posiadamy (np. http i https) a także co najmniej trzech widoków (main – główny, test – do testów raw – surowe dane bez modyfikacji).
O czym pamiętać przy implementacji?
- kod śledzenia UA
- dostęp administracyjny (odczyt i analiza, edycja, współpraca)
- domyślny URL (http, https, www)
- widoki danych (main, raw, test)
- gromadzenie danych i remarketing
- wykluczenia bramek płatności
- tagowanie kampanii (dla sociali, newsletterów)
- konwersje mikro, makro, cele
- ulepszony e-commerce (dla sklepów)
Słownik Google Analytics
Analiza kohortowa – zbiorcza analiza danych, która umożliwia rozpoznania pewnych zależności lub znaczących trendów bez przypisywania ich do konkretnej grupy odbiorców. Zagadnienie szczególne ważne w kontekście Google Analytics 4.
Atrybucja – proces przypisania sprzedaży i konwersji do punktów kontaktu na ścieżkach konwersji.
Cel – konkretne działanie na stronie które chcemy mierzyć. Celem może być zakup ale także wysłanie formularza czy zapisanie się do newslettera. Od zdarzenia różni się metodą zbierania informacji – cel tworzymy ręcznie w GA, zdarzenie konfigurujemy na bazie Data Layera.
Filtr – konfiguracja która umożliwia zmianę modyfikację, dodawanie oraz usuwanie wskazanych przez nas danych.
Grupowanie kanałów – zbiorcze dane o źródłach ruchu w raportach Pozyskanie dotyczące kilku działań marketingowych łącznie. Grupowanie kanałów pozwala wyświetlać i porównywać dane zbiorcze według nazwy kanału, a także według indywidualnego źródła ruchu, medium lub nazwy kampanii.
Grupowanie treści – metoda uporządkowania dużego konta, który rozgranicza treść na stronie według wskazanego przez nas wzorca (np. Bluzki, Spodnie, Buty).
Konwersja – ukończona działalność (online lub offline) mająca znaczenie dla powodzenia Twojej firmy. Przykłady: subskrypcja newslettera e-mailowego (konwersja na cel), kupno (transakcja, zwana też konwersją e-commerce).
Measurement Protocol – narzędzie służące do wysyłania danych do GA, określa w jaki sposób odbierane są dane.
Odsłona – pojedynczy przypadek wczytania (lub ponownego wczytania) strony przez przeglądarkę. Odsłony to parametr podający łączną liczbę wyświetlonych stron.
Unikalne odsłony – obejmują wszystkie odsłony wygenerowane przez tego samego użytkownika podczas tej samej sesji. Unikalne odsłony odzwierciedlają liczbę sesji, podczas których dana strona została wyświetlona co najmniej raz.
Próbkowanie – wybranie części danych dotyczących ruchu i utworzenie raportu na temat trendów wykrytych w tak uzyskanej próbce. Próbkowanie jest szeroko stosowane w analizach statystycznych, ponieważ analiza podzbioru danych daje podobne wyniki do analizy pełnego zestawu danych, ale wymaga mniejszego nakładu czasu i pracy.
Segmenty – podzbiór sesji lub użytkowników o wspólnych atrybutach. Segmenty pozwalają dzielić grupy sesji lub użytkowników w celu dokładniejszej analizy.
Sesja – okres, w jakim użytkownik wykazuje aktywność w witrynie lub aplikacji. Domyślnie, jeśli użytkownik będzie nieaktywny przez co najmniej 30 minut, jego dalsze działania zostaną przypisane do nowej sesji. Użytkownicy, którzy opuszczą witrynę i powrócą do niej przed upływem 30 minut, zostaną przypisani do pierwotnej sesji.
Tag Google Analytics – fragment kodu JavaScript, służący do przesyłania danych do innego podmiotu, np. Google. Przykładowy tag to kod śledzenia Analytics.
Wymiar – atrybut opisowy lub charakterystyka obiektu, które mogą mieć różne wartości. Lokalizacja geograficzna może mieć na przykład wymiary o nazwie Szerokość geograficzna, Długość geograficzna lub Nazwa miasta.
Zdarzenie – utworzona konwersja na bazie DataLayera lub Google Tag Mangera.
Źródło/Medium – Źródło: miejsce, z którego bezpośrednio pochodzi ruch związany z Twoimi treściami, takie jak wyszukiwarka (na przykład google) lub domena (example.com). Medium: ogólna kategoria źródła, na przykład bezpłatne wyniki wyszukiwania (organic), płatne wyniki wyszukiwania kosztu kliknięcia (cpc) czy witryna odsyłająca (referral).
Ograniczenia w Google Analytics
- wszystkie zgromadzone dane należą do usługodawcy
- niesprecyzowana kwestia poufności danych
- przechowywanie danych do 25 miesięcy
- dane spływają z opóźnieniem
- nie każde dane GA jest w stanie zarejestrować
- ograniczenia ilościowe (limit kont, limit celów, ograniczenie segmentów)
- brak możliwości odzyskania danych
W powyższym artykule starałam się pokrótce odkryć prawdziwe oblicze narzędzia, które w świecie online jest niczym tlen dla stron internetowych. Warto korzystać z możliwości jakie oferuje, a przede wszystkim pracować nad naszą witryną zgodnie z wiarygodnością naszych danych.