скачать книгу бесплатно
В Google Analytics есть возможность анализа различных сегментов. Вы можете найти их, нажав на "+ Добавить сегмент". Это такие сегменты, как "Отказы", "Прямой трафик" и "Покупка" и т.д.
Для получения более подробной информации можно использовать специальные пользовательские сегменты. Для его создания нужно нажать на красную кнопку "+ Новый сегмент" в верхней левой части экрана. Вы можете задать практически любую выборку по любым параметрам из общей массы посетителей сайта.
Это дает практически неограниченные возможности. Например, можно зафиксировать поведение пользователей, посетивших страницу с определенным постом в блоге и потом совершивших покупку. Для этого используется раздел "Дополнительно" и вкладка "Последовательность действий". Конечный результат будет выглядеть так:
Совет №9. Изучайте и используйте язык RegEx.
RegEx (или регулярное выражение) – это последовательность символов и символов, выражающих строку или стандартный запрос, по которым необходимо выполнить поиск в большом объеме текста. Почему RegEx важен для Google Analytics? Это значительно расширяет возможности. Есть много случаев его использования. Например, это позволяет:
Создавать фильтры. Многие фильтры требуют регулярных выражений.
Создать одну цель, которая обрабатывает сразу несколько целевых страниц.
Вы можете использовать регулярные выражения, чтобы объединить несколько целей для анализа.
Точная настройка шагов воронки продаж.
Изучение RegEx повысит ваши аналитические навыки. Есть много хороших ресурсов для изучения, например, это PDF руководство от LunaMetrics (http://www.lunametrics.com/regex-book/Regular-Expressions-Google-Analytics.pdf). Лучше учить по частям. Узнать что-нибудь, попробовать в Google Analytics, а затем перейти к следующему шагу, по мере потребности.
Совет №10. Используйте пользовательские, индивидуальные отчеты Google Analytics.
Еще один способ получить больше от Google Analytics – это использование пользовательских отчетов. Они позволяют создавать информативные отчеты и панели управления непосредственно в интерфейсе. Их можно найти в разделе "Настройка" в разделе "Пользовательские отчеты".
Существует три типа отчетов:
Анализ.
Простая таблица.
Наложение данных на карту. Не погружаясь слишком глубоко в сложности и нюансы, приведем пример очень простого пользовательского отчета, показывающего данные по типу устройства:
Пользовательские отчеты Google Analytics очень просты в создании, и когда вы поймете, как их создавать, вы будете использовать их все время.
Совет №11. Автоматизация создания отчетов.
Когда задача повторяется, имеет смысл ее автоматизировать.
С помощью Google Analytics вы можете сделать это несколькими способами, большинство из которых включают в себя передачу данных стороннему инструменту.
Google Analytics API и Google Sheets
Google Data Studio
Data Studio настолько проста в использовании для совместного анализа, что делает этот инcтрумент одним из самых эффективных способов автоматизации отчетности. Подробнее о нем будет рассказано ниже.
Совет №12. Анализ сайта на ошибки.
Это одна из важнейших задач для оптимизации сайта, для того, чтобы убедиться, что ваш сайт работает быстро. Наличие технических проблем в некоторых браузерах и устройствах уменьшает его ценность. Если ваш сайт работает медленно, то красивый дизайн не имеет значения.
К счастью, есть несколько простых отчетов, которые можно запустить в Google Analytics, чтобы проверить, есть ли у вас проблемы со скоростью работы сайта. Они также покажут, есть ли у вас ошибки при просмотре на отдельных устройствах или нужно сконцентрироваться на каких-либо конкретных технических недочетах.
Начните с анализа работы в браузерах и тестирования на различных устройствах.
Откройте Google Analytics и перейдите в раздел Аудитория -> Технологии -> Браузер и отчет ОС.
Вы увидите данные по коэффициенту конверсии, коэффициенту отказов и другие цифры для каждого браузера. Убедитесь, что вы анализируете один конкретный показатель, чтобы не перепутать средние значения. Сначала для анализа выберите устройство: только настольный компьютер, только планшет или только смартфон.
В этом отчете выбран мобильный трафик для сравнения. Таким образом, мы видим, какие из браузеров не справляются со своими обязанностями. Нужно изучить аномалии. Можно проверить скорость. Перейдите в раздел Поведение ? Скорость работы ? Скорость работы сайта ? Время работы страницы. Включите функцию "сравнения", чтобы легко обнаружить медленные страницы:
Постарайтесь найти все записи, которые загружаются с низкой скоростью. Потом можно использовать такие инструменты, как Google PageSpeed Insights, чтобы найти слабые места для устранения ошибок.
Совет №13. Правильно настройте параметры просмотра данных.
Хотя каждый работает по-своему, есть несколько советов и рекомендаций от Google Analytics по настройке учетной записи Google Analytics. Как правило, рекомендуется сразу же установить возможность просмотра статистики с "трех точек зрения", то есть трех представлений данных:
Главный вид.
Необработанные данные.
Sandbox – песочница.
Представление необработанных исходных данных используется, как есть, без фильтров, чтобы видеть непосредственную информацию, приходящую с сайта.
Представление Sandbox – для тестирования новых идей, фильтров и т.д. Все, что в конечном итоге планируете реализовать окончательно в вашем главном представлении, вы должны сначала попробовать в Sandbox. Этот метод "семь раз измерь, один раз отрежь", который предотвращает появление ошибок.
Совет №14. Аккуратное использование полученных данных Google Analytics .
Это самый важный пункт в списке. Использование Google Analytics имеет определенные стандарты, но, при этом, в зависимости от ситуации, возникают некоторые нюансы, которые иногда могут вступать в противоречие со сложившимся мнением. Важно то, что вы доверяли данным, которые вы получаете с помощью аналитики. Если вы не доверяете цифрам, они абсолютно бесполезны.
Совет №15. Изучение данных и по основному домену и субдоменам.
Одной из наиболее распространенных ошибок в настройках Google Analytics является отсутствие правильного кросс-доменного или субдоменного отслеживания. Это кардинально разрушает ваше представление о движении клиента по сайту, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом и использует его.
Если у вас есть поддомены или другие домены, вам следует настроить отслеживание отдельно по домену и субдоменам. Особенно если вы управляете интернет-магазином, там применяют решения для "корзин" с использованием поддоменов и путь клиента при отсутствии анализа поддомена теряется, что делает аналитику совершенно бесполезной.
Совет №16. Аудит параметров отслеживания кампании в Google Analytics.
Одним из самых важных аналитических аспектов, на который следует обратить внимание – отслеживание различных параметров вашей кампании. Необходимо понимать, откуда реклама приносит больше прибыли, по каким объявлениям, с какими изображениями и т.д. В Google Analytics это можно реализовать 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) используется для обозначения отличающихся маркетинговых кампаний. Вы можете использовать тег "Контент", чтобы определить по каким именно объявлениям приходят посетители и какой контент их привлекает. Это помогает в тестировании. Метка "Запрос" дает информацию о поисковых запросах, которые привели к переходам на сайт.
Для того, чтобы увидеть источники переходов, нужно использовать отчет Источники трафика (Acquisition reports).
Перейдите в Иcточники трафика > Весь трафик > Источник / Канал. Здесь показано, откуда приходят посетители. Как выглядит ваш трафик из социальных сетей? Рассылки? Платная реклама? CPC выглядит очень низким? Прямой трафик невозможно анализировать? Это обычная проблема и она вызвана отсутствием надлежащей маркировки кампании.
Обычно сразу можно найти некоторые скрытые от глаза нестыковки, если используется маркировка кампании. Это действительно стратегическая и, также, организационная задача. Чтобы улучшить различные типы кампаний и оптимизировать точки соприкосновения вашей рекламы с Facebook, Twitter, необходимо использовать метки, который смогут избежать в дальнейшем затруднения в поиске слабых мест.
Лучший способ – использовать специальный инструмент – электронную таблицу для создания UTM-меток с инструкциями. Она находится по этой ссылке (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fzZ8YxwNwC1elYbzMhWZTurbwGHEzI1ILWXNvCxMMR4/template/preview?usp%3ddrive_web) и позволяет легко создавать любые маркированные ссылки с полным объяснением и генератором ссылок с UTM-метками.
Совет №17. Индивидуальные параметры аналитики.
По мере приобретения опыта, этот момент будет все более полезным.
Параметры формируют отчеты для аналитики. Хотя существуют сотни встроенных параметров, вы можете создать свои.Часто стандартных параметров недостаточно.
Например. это необходимо для объединения данных Google Analytics с данными сторонних ресурсов (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.
Совет №18. Использование расчетных показателей.
Аналогичным образом, по мере роста вашей квалификации расчетные показатели, могут стать 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 расчетные показатели. Например, это дает возможность получать более подробные данные о доходе вашей торговой кампании. Включена ли доставка, упаковка? В стандартных отчетах Google Analytics по электронной коммерции (или расширенной электронной коммерции) это не отображается. Таким образом, вы можете, если хотите, создать расчетный показатель в разделе Доходность – Доставка- Дополнительные расходы.
Его легко настроить по мере того, как данные станут доступными. Например, расчетный показатель относительного дохода на одного пользователя можно установить, используя {{Revenue}} / {{User}}.
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. Можно 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 нужно использовать для этого Sandbox (или Test) View, а затем применять его непосредственно для работы.
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 субдоменов и т.д.
Совет №20. Настройка пользовательских оповещений.
В Google Analytics можно создавать пользовательские предупреждения. Для этого:
Войти в Google Analytics.
Открыть доступ к отчетам.
Открыть отчет.
Выбрать Настройка > Пользовательские оповещения.
Нажмите Управление оповещениями.
Нажмите + Новое оповещение.
Затем вы просто настраиваете оповещение для отслеживания того, что вы хотите контролировать. 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 по которой трудно сделать вывод о ее точности.
Сэмплирование или создание выборки – это задача, с которой обычно сталкиваются, если есть большой объем трафика или исследуется очень узкий сегмент аудитории. Выборки используются, когда изучение всего объема данных непрактично или невозможно. Обратите внимание на правый угол скриншота приведенного ниже отчета.
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 проводится на основе <25% ваших данных, стоит задуматься о дополнительных приемах изучения трафика и обработки данных. Есть много возможностей:
Настройка диапазона данных.
Использовать стандартные отчеты.
Создание новых представлений с помощью фильтров.
Изменения кода отслеживания.
Использование API Google Analytics.
Использование Google Analytics Premium или Adobe Analytics.
Использовать BigQuery.
Если вы не можете позволить себе Premium или BigQuery, и у вас есть требуемые технические знания, используйте API Google Analytics для получения более детальных отчетов и их комбинацию для общей картины поступающих 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 выборках от Moz (https://moz.com/blog/sampling-in-google-analytics).
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 дает возможность создавать понятные визуализации, автоматизировать отчеты, создавать полезные интерактивные приложения и запускать модели, которые не так-то просто сделать в Excel.
