Analiza Stron Internetowych
5 godz. 45 min · Google · Biznes i Automatyzacje
Karol DziedzicNiniejszy kurs został przygotowany z myślą o praktycznym wyciąganiu wniosków na podstawie danych tak, aby móc podejmować odpowiednie decyzje biznesowe. Dowiesz się, dlaczego obecnie warto skupić się na myśleniu “data driven”, niż ślepo ufać swojej intuicji. Ten kurs będzie do tego doskonałym wsparciem.
W pierwszej części kursu przejdziemy przez checklistę wdrożeniową, aby krok po kroku sprawdzić poprawność zbieranych danych w Google Analytics. Omówimy często popełniane błędy, wskażemy nieistotne elementy na których nie powinniśmy marnować czasu przy analizach oraz nauczymy się konfigurować cele oraz źródła ruchu pod kątem późniejszych analiz.
Kolejna część kursu skupia się na poznaniu tego, co stoi za konkretnymi zmiennymi w Google Analytics. Wiele osób popełnia błędy podczas interpretacji danych w związku z niezrozumieniem ich definicji. Wspólnie przejdziemy przez wszystkie niuanse związane z interpretacją danych, tak, by nie popełnić w przyszłości niepotrzebnych błędów.
Z tego rozdziału dowiesz się, w jaki sposób sprawdzić charakterystykę swoich potencjalnych klientów na stronie internetowej. Opowiemy Ci o tym jak budować persony swoich klientów oraz nauczysz się jak grupować użytkowników w odpowiednie segmenty w Google Analytics. Ponadto, poznasz sposoby na późniejsze wykorzystanie utworzone przez siebie segmentów użytkowników w dalszych działaniach marketingowych.
W tym rozdziale przejdziemy dokładnie przez proces weryfikacji efektywności każdego kanału reklamowego, który sprowadza ruch na Twoją stronę. Zaczniemy od sprawdzenia jakości tego ruchu, poprzez analizę konwersji wspomaganych na modelach atrybucji, kończąc na nauce sprawdzania zwrotów z inwestycji poniesionych na reklamę. Nauczysz się swobodnie zarządzać budżetami reklamowymi, przerzucając je odpowiednio pomiędzy najlepiej konwertujące źródła.
Kolejny rozdział poświęcony jest dogłębnej analizie zachowań użytkowników na Twojej stronie internetowej. Nauczysz się analizować zarówno przepływy użytkowników przez swój serwis internetowy, znajdować najlepsze treści na swojej stronie oraz sprawdzać, czego użytkownicy szukają na Twojej stronie. Ponadto, dowiesz się, jak analizować lejki konwersji i jak zwiększać ich przepustowość.
W tym rozdziale opowiemy Ci o tym, w jaki sposób tworzyć odpowiednie raporty na podstawie danych z Google Analytics. Dowiesz się z jakich narzędzi w jakiej konkretnej sytuacji musisz korzystać, aby Twoja praca na danych przebiegała sprawnie. Na praktycznych przykładach nauczysz tworzyć raporty dopasowane do Twoich potrzeb.
Ostatni rozdział poświęcony jest technicznym elementom wdrożeniowym. Dowiesz się jak za pomocą Google Tag Managera samodzielnie poradzić sobie z wdrażaniem celów na Twojej stronie internetowej. Dodatkowo poznasz sposoby na dokładniejsze analizowanie aktywności użytkowników na stronie oraz poznasz metody wdrażania zewnętrzne narzędzi pomocnych w analityce poprzez GTM.
eKurs stworzony został z myślą o osobach, które chcą nauczyć się lepiej wyciągać wnioski na podstawie danych. Oznacza to zarówno tych, którzy już pracują z Google Analytics, jak i tych, którzy dopiero rozpoczynają swoją przygodę z analityką internetową.
Cześć! W dzisiejszej lekcji wspólnie postaramy się odpowiedzieć na pytanie, kim
są użytkownicy, którzy odwiedzają Twoją stronę i czy są to Twoi potencjalni klienci. A
jeżeli tak, to co ich charakteryzuje? Będziemy pracować
na koncie demo Google Analytics, które jest podpięte do sklepu internetowego Google,
gdzie sprzedają różne czapeczki, gadżety itd. brandowane
logiem Google'a. Zatem wskoczmy do Analytics. Aby
odkryć tę charakterystykę naszych potencjalnych klientów, w Google Analytics
musimy skierować się do zakładki Odbiorcy, czyli miejsca, gdzie mamy skumulowane
wszelkie informacje, które zbiera Analytics na temat naszych użytkowników. Zatem
przejdźmy do tej zakładki. W środku tej zakładki skierujmy się
do Danych demograficznych. W pierwszej kolejności
postaramy się sprawdzić płeć i wiek naszych potencjalnych
klientów. Zatem wejdźmy do środka. W pierwszej kolejności
wybierzmy z menu zakładkę Wiek. Kolejnym elementem, który
będziemy musieli sobie ustawić - tak żebyśmy wspólnie mogli przeglądać te dane - to jest
ustawienie tego samego zakresu dat. Na potrzeby tego ćwiczenia zaznaczmy
sobie cały maj. Aby to zrobić, w prawym górnym rogu musimy otworzyć
funkcję kalendarza w Google Analytics, po czym zaznaczyć od 1
do 31 maja. Klikamy Zastosuj i przyglądamy
się danym w naszym Google Analytics. Co się ukazuje naszym oczom? Mamy
podział naszych użytkowników ze względu na przedziały wiekowe oraz
informację o wolumenie ruchu. Na co warto zwrócić uwagę? Jeżeli
przyjrzymy się liczbie użytkowników - ogólnie ich sumie - ona
będzie dużo niższa niż tak naprawdę liczba wejść na stronę w ciągu tego
okresu. Czym to jest spowodowane? Jeżeli przyjrzymy się tej małej
statystyce pod liczbą użytkowników, zobaczymy, że mamy tak naprawdę niecałą
połowę ludzi skategoryzowanych pod kątem wieku. Z czego to
wynika? Pierwsza sprawa jest taka, że nie mamy tutaj ludzi w wieku poniżej 18
roku życia. Jeżeli chcielibyśmy sprawdzić, czy na naszą stronę
wchodzą ludzie, którzy mają poniżej 18 lat, wtedy moglibyśmy się posiłkować statystykami
Facebooka, gdzie mamy ludzi tak naprawdę monitorowanych
już od 13 roku życia. Natomiast w Analytics poniżej 18 roku
życia tych danych na temat użytkowników nie mamy. Również nie
mamy wszystkich ludzi skategoryzowanych pod kątem wieku, tzn. Google nie
wie, w jakim są obecnie wieku, dlatego też musimy zwrócić uwagę, że są
to po prostu trendy. Natomiast mamy ponad... znaczy blisko połowę
ruchu odkrytą, dlatego też przyjrzyjmy się danym. Pierwsze
pytanie, na które sobie możemy odpowiedzieć, to jest: jakich użytkowników, tzn. w
jakiej kategorii wiekowej mamy na naszej stronie najwięcej? W tym momencie dla ułatwienia
przeglądania danych możesz wykorzystać wtyczkę Da Vinci Tools, którą
zainstalujesz do swojej przeglądarki Chrome, dzięki czemu będziemy mogli kolorować dane
w naszym Google Analytics. Przyjrzyjmy się danym! Jeżeli
popatrzymy na wolumen ruchu danych grup wiekowych, najwięcej
osób mamy w wieku 25-34 - blisko
44%. Natomiast czy to jest najlepszy nasz klient? Czy
jakby tylko do tych klientów powinniśmy targetować naszą reklamę?
Sprawdźmy dalej! Musimy
przyjrzeć się charakterystyce ruchu, który generują ludzie
w tym przedziale wiekowym. Jeżeli przyjrzymy się podstawowym trzem
zmiennym, jakimi są współczynnik odrzuceń, strona/sesja tudzież
średni czas trwania sesji, możemy zobaczyć, że tak
naprawdę grupa, która
jest największa, czyli ludzie w wieku 25-34, nie
charakteryzuje się jakby najlepszą aktywnością na naszej stronie. Większą
aktywnością, jak możemy zobaczyć, charakteryzuje się już grupa 35-44. Czy
na nich powinniśmy targetować nasze reklamy? Jeszcze nie wiemy, sprawdźmy kolejny
element. Najważniejszą częścią naszej analizy tak naprawdę
jest tabela, która pojawia się po prawej stronie, czyli tzw. Tabela
konwersji. Dla naszego ćwiczenia będziemy się opierać o cel konwersji,
jakim jest zakup - czyli po prostu użytkownik, który wszedł na stronę i dokonał
zakupu na naszym sklepie internetowym. Jeżeli pokolorujemy te dane,
czyli pokolorujemy przychody i współczynnik konwersji e-commerce, otrzymujemy
następujące informacje: tak naprawdę osoby w wieku 25-34
i 35-44 - na nich zarobiliśmy bardzo
podobną ilość pieniędzy, czyli po 40% udziału ma pierwsza
i druga grupa w naszym przychodzie ogólnym sklepu. O czym
to świadczy? Że działania marketingowe, które robiliśmy wcześniej, taką grupę przyniosły
i te dwie grupy były najbardziej efektywne. Natomiast na co należy uważać?
Planując przyszłe działania, czyli powiedzmy działania na kolejny
miesiąc, musimy zwrócić uwagę nie na zmienną przychodu w tym
przypadku, czyli na to, co już miało miejsce, tylko na współczynnik konwersji
e-commerce. Innymi słowy na prawdopodobieństwo, że jeżeli ściągniemy
więcej osób na naszą stronę o tej charakterystyce, zarobimy na
tym więcej. Przyglądając się naszym danym, grupą, która
bardzo odstaje od średniej - średnia w naszym przypadku to jest 4,18% -
jest właśnie grupa druga, czyli grupa 35-44. I
teraz na niej w pierwszej kolejności powinniśmy skupić nasze
działania. Natomiast pamiętajmy o tym, że to tylko jedna ze zmiennych. Dosyć
naiwnym rozwiązaniem byłoby prowadzenie całych działań marketingowych tylko i
wyłącznie na ludziach o charakterystyce wieku w danym przedziale. Dlatego
też musimy dorzucić więcej zmiennych - tak żeby nasza persona
internetowa była pełniejsza. Naturalną zmienną, która
działa w parze z wiekiem, jest oczywiście płeć, dlatego
też płynnie przejdźmy do sprawdzania, czy kobiety czy mężczyźni chętniej kupują w
naszym sklepie internetowym. Jak to zrobić? Ponownie kierujemy się do
zakładki Odbiorcy - tu, gdzie byliśmy wcześniej. Znowu wskakujemy
do Danych demograficznych, natomiast przeklikujemy się z wieku na
płeć. W tym momencie naszym
oczom ukazują się następujące dane: pierwsza z ciekawostek
jest następująca: na nasz sklep wchodziło
blisko 70% mężczyzn, 30% kobiet. Która
z płci wykazuje większe zaangażowanie w naszą stronę? Sprawdźmy to
w kolejnej tabelce! Jeżeli przyjrzymy się po raz kolejny zmiennym współczynnik
odrzuceń, strona/sesję, średni czas trwania sesji, tutaj tych różnic nie ma
aż tak dużych. Tak naprawdę i mężczyźni, i kobiety tak samo byli zaangażowani
w naszą stronę. Dlatego też przejdźmy do ostatniej części. Jeżeli
chodzi o przychody i o współczynnik konwersji e-commerce, tutaj zdecydowanym
faworytem są mężczyźni. Sprowadziliśmy ich więcej na nasz sklep, zarobiliśmy na nich
więcej, co jest dosyć naturalną koleją rzeczy. Bo jak przyjrzymy się danym, 70%
mężczyzn wygenerowało 70% naszych przychodów. Natomiast przyglądając się
współczynnikowi konwersji, jest on o wiele wyższy od kobiet i
nieco wyższy od średniej. Te dane sugerowałyby, że jeżeli
połączylibyśmy takie dane, jak wiek i płeć, czyli w tym przypadku skorzystaliśmy
z wiedzy, że mężczyźni lepiej konwertują oraz że osoby w wieku 35-44 lepiej
konwertują, to prawdopodobnie idealną personą, do której chcielibyśmy
targetować masz marketing, są właśnie mężczyźni w wieku 35-44. Czy
jest tak na pewno? To znowu musimy sprawdzić, ponieważ, jak zauważymy, dwie
zmienne sprawdzaliśmy osobno - osobno wiek, osobno płeć. Istotnym
elementem w Analytics jest krzyżowanie tych zmiennych. Przejdźmy
zatem do tego zadania! Żeby mieć pewność, do jakich
grup pod kątem wieku i płci chcemy targetować nasze przyszłe działania marketingowe,
musimy krzyżować zmienne. Krzyżowanie zmiennych w Analytics
odbywa się poprzez wciśnięcie funkcji Wymiar dodatkowy i najłatwiej
wpisanie zmiennej, którą chcemy skrzyżować. Czyli, jeżeli mamy w tym momencie wyświetloną
płeć, skrzyżujmy ją z wiekiem, wpisując po prostu "wiek" i zaznaczając
tą zmienną. W tym momencie Analytics skrzyżuje nam
te dwie zmienne i możemy zobaczyć następujące dane: pod
kątem wolumenu ruchu najwięcej mamy mężczyzn w wieku 25-34,
potem mężczyzn w wieku 35- 44, mężczyzn w wieku 18-24
itd. Natomiast znowu nie wolumen ruchu nas
interesuje, a tak naprawdę współczynnik konwersji. Ważnym
elementem jest fakt, że możemy te dane w Analytics filtrować, tzn.,
żeby odkryć grupę o najwyższym współczynniku konwersji, wystarczy,
że to przefiltrujemy, czyli klikniemy w ostatni klocek w naszym wykresie. I
możemy zobaczyć, że pierwsza z grup ma współczynnik konwersji
na poziomie 7%, co jest o wiele wyższe od średniej i od kolejnej grupy,
która jest poniżej. Mało tego, ta grupa to jest blisko 30%
naszych przychodów. I co to jest za grupa? Jeżeli przyjrzymy się danym,
naszą najlepszą grupą pod kątem współczynnika konwersji są - no
i tutaj małe zaskoczenie - mężczyźni w wieku 35-44. Drugą
grupą są mężczyźni w wieku 45-54, więc tu mamy już dodatkowe
informacje na temat naszej grupy docelowej, czyli ona się lekko rozszerzyła pod
kątem wieku. Natomiast zaskakująco na pozycji numer trzy znajdują się kobiety w
wieku 35-44. Więc te dane by nam nie wyszły, jeżeli
byśmy patrzyli na nasze zmienne, czyli na wiek i płeć z osobna. Jeżeli
przyjrzymy się tej trzeciej grupie, współczynnik konwersji
tej grupy jest powyżej 5%, co znowu jest bardzo dużo powyżej
średniej. Zatem te trzy grupy będą naszym fundamentem reklamowym,
czyli na nie w pierwszej kolejności będziemy starać się targetować nasze reklamy, zarówno
w Google Ads, jak i na Facebooku. Co musisz zapamiętać z
tej lekcji? Pierwsza podstawowa rzecz - jeżeli
chcesz znaleźć informacje na temat swoich potencjalnych klientów, zawsze w Analytics
kieruj się do sekcji Odbiorcy. Druga rzecz, o której musisz pamiętać, jest
to element związany z tym, żebyś nigdy nie analizował dwóch zmiennych osobno. Czyli
jak na naszym przykładzie - nie możemy patrzeć na dane osobno pod kątem wieku
i osobno pod kątem płci, zawsze musimy je skrzyżować, bo
wtedy wyjdą nam inne dane. Tak jak pamiętasz - jak trzecia grupa, którą omawialiśmy
przed chwilą. Kolejnym elementem jest fakt,
jak te dane skrzyżować i tutaj bardzo prosta rada, po prostu użyj
funkcji Wymiaru dodatkowego w Google Analytics - tak będzie Ci po prostu najłatwiej. Trzeci
element to jest patrzenie na odpowiednie dane, czyli jeżeli chcesz
zobaczyć, która z grup docelowych najlepiej się spisała historycznie
pod kątem konwersji, to oczywiście patrzymy na ilość konwersji tudzież przychodów, tak jak w
naszym przypadku. Natomiast pod kątem planowania przyszłych akcji pamiętaj o
tym, że najważniejszą zmienną dla nas jest współczynnik konwersji, czyli prawdopodobieństwo,
z jakim dana grupa będzie konwertowała, jeżeli więcej takich osób sprowadzimy
na naszą stronę internetową. To tyle w tej lekcji. Do usłyszenia za
chwilę!