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 tej lekcji skupimy się na tworzeniu segmentów demograficznych
naszych użytkowników na stronie. Wskoczmy zatem do Analytics! Jak
pamiętasz, w poprzednich lekcjach tworzyliśmy persony
naszych klientów przez raporty niestandardowe. I teraz spróbujemy te
dane wykorzystać, tworząc segment naszych użytkowników. Aby stworzyć
segment użytkowników w naszym Analytics, masz na to dwa sposoby. Możemy
kliknąć w zakładkę Administracja, po czym w prawym skrajnym
menu odnaleźć pozycję Segmenty. I tam też, klikając
w duży czerwony guzik Dodaj nowy segment, taki segment stworzyć. W drugą
stronę - jeżeli jesteś na etapie przeglądania danych, załóżmy
sprawdzasz sobie, skąd pozyskałeś swoich klientów w zakładce Źródło/medium, zauważ,
że u góry mamy takie klocki. Tutaj również z tego
poziomu możemy nasze segmenty tworzyć i dodawać - jak Ci wygodniej. Zatem stwórzmy
segmenty dwóch person naszych klientów. Z poprzednich
lekcji wyszło nam, że mężczyźni w wieku 35-44
oraz kobiety w wieku 25-34 charakteryzują
się dosyć wysokimi współczynnikami konwersji, dlatego też chcielibyśmy
bliżej przyjrzeć się tym grupom, czyli sprawdzić, co czytają na naszej
stronie, skąd ich pozyskaliśmy. Zatem do dzieła! Stwórzmy
nasz pierwszy segment. Klikamy Dodaj segment, klikamy Dodaj
nowy segment przy dużym czerwonym guziku i w tym momencie
otwiera się przed naszymi oczami tzw. -można by to żartobliwie nazwać -
konsola do prześladowania naszych użytkowników. Jeżeli
chodzi o tworzenie segmentów użytkowników, przeważnie robimy to na dwa sposoby. Pierwszy
sposób to jest tzw. segmentacja demograficzna, czyli grupujemy
ludzi ze względu na ich charakterystyki - wiek, płeć, miejscowość,
urządzenie, z jakich korzysta itd. Natomiast drugim
scenariuszem - do czego przejdziemy w kolejnych lekcjach - jest tzw. segmentacja związku z
tym, na jakim etapie zakupowym tudzież na jakim etapie konwersji nasz użytkownik w
danym momencie się znajduje. Zacznijmy od segmentacji
demograficznej. Zatem pierwszy z kroków,
które musimy wykonać, to jest nazwa naszego segmentu. Co polecam
zrobić, to te segmenty odpowiednio nazywać. Wszystkie utworzone segmenty
w Twoim Analytics będziesz widział na wszystkich kontach, do których masz dostęp, dlatego dobrym
sposobem jest nazywanie tych segmentów, zaczynając od nazwy
projektu, której on się tyczy. Jesteśmy w tym momencie na koncie demo Goolge Analytics, więc
możemy nazwać ten segment "Demo". Kolejnym elementem jest
nazywanie tego, co jest w środku tego segmentu - z tego powodu, że jak będziemy
tych segmentów tworzyć dużą ilość, chodzi o to, żeby się potem nie pogubić. Zacznijmy od
stworzenia tego prostszego segmentu, czyli mężczyzn w wieku 35-44. Zatem
możemy ten segment nazywać "M" od mężczyźni, zrobić slash, wiek
35-44. Wydaje się być to dosyć klarowną nazwą. I
co dalej? Mamy zaznaczoną zakładkę Dane
demograficzne, więc naturalną koleją rzeczy jest po prostu wyklikanie
tych zmiennych, o które nam chodzi. Zatem zaznaczamy wiek 35-44,
zaznaczamy mężczyzn, tutaj uwaga -
też mamy płeć nieznaną. Jeżeli przypomnisz sobie poprzednią lekcję -
tam, jak sprawdzaliśmy płeć naszych użytkowników, okazało
się, że tylko 50% z nich jest rozpoznanych, dlatego też tutaj, tworząc
różne segmenty, uważaj na ten element - czy chcesz te osoby dodać, czy też
nie. W tym momencie tworzymy segmenty precyzyjne, dlatego zaznaczamy tylko wiek i płeć. Zatem
mężczyźni w odpowiednim wieku, możemy dodawać jeszcze lokalizację,
możemy dodawać technologie, czyli na przykład korzystają z iPhonów, korzystają
z nowych Samsungów Galaxy itd. - co
będzie dla Ciebie potrzebne. Natomiast w tym momencie zostawmy tylko wiek
i płeć i ten segment po prostu zapiszmy. W porządku.
Kolejnym elementem, który chcemy zrobić, to jest tworzenie segmentu
dodatkowo jeszcze kobiet w wieku 25-34. Zatem
po raz kolejny klikamy w Dodaj segment, tworzymy nowy segment, nazywamy
go w podobny sposób jak ten poprzedni, który utworzyliśmy. Czyli
będziemy zaczynać od nazwy projektu, czyli Demo, pauza, kobiety/25-34. Po czym
wybieramy te opcje przy tworzeniu segmentu,
które chcemy, zatem: kobieta, wiek 25-34. I
zapisujemy. W tym
momencie utworzyliśmy dwa segmenty, które możemy w dowolny sposób wykorzystywać.
Zacznijmy od najprostszego elementu, czyli
tak naprawdę porównania tych dwóch segmentów. Jak zauważasz,
u góry mamy już włączone te dwa segmenty, czyli dane segmenty,
dane na temat person użytkowników są jakby zawarte
w segmencie i to jest nałożone jakby filtr na nasze dane. Tutaj,
jeżeli przyjrzymy się, możemy bezpośrednio w tabelce porównać te
dwa segmenty pod kątem podstawowych zmiennych, czyli pod kątem wolumenu
ruchu, zaangażowania w stronę, no i oczywiście naszych konwersji.
Mało tego, te segmenty możemy wykorzystać w każdym
jednym standardowym raporcie w naszym Analytics. Dla przykładu - jeżeli
w tym momencie usunęlibyśmy segment kobiet, tak
tylko, żeby przeanalizować mężczyzn, wystarczy kliknąć w ten dzióbek u góry,
kliknąć Usuń - tutaj bez obaw, nie usuwamy go na zawsze, usuwamy go tylko
w tym momencie, czyli segment dalej jest w naszym systemie, natomiast nie wykorzystujemy go w tym momencie. I
teraz cały Analytics jest
przefiltrowany pod kątem właśnie segmentu naszych użytkowników. Innymi
słowy, patrząc w tym momencie na zakładkę Pozyskiwanie > Źródło/medium,
te dane na temat ruchu, który widzimy, to są dane tylko i wyłącznie, skąd
pozyskaliśmy naszą personę, czyli mężczyzn w
odpowiedni wieku. Mało tego, te dane możemy również wykorzystać
na przykład w zakładce Zachowanie > Zawartość witryny, powiedzmy, Wszystkich
stronach, dzięki czemu możemy zobaczyć, na których konkretnie
stronach ta nasza persona występuje. O prócz
badania zmiennych wewnątrz Analytics, w
przez pryzmat segmentów i porównywania segmentów, możemy też sprawdzać,
jak dany segment różni się od całości naszego ruchu. Czyli
jeżeli wskoczymy sobie jeszcze raz, powiedzmy, w zakładkę Pozyskiwanie > Cały ruch > Źródło/medium,
w tym momencie mamy tylko i wyłącznie włączonych mężczyzn i dodamy
sobie segment "Wszystkich użytkowników". Tutaj polecam
używać bocznej wyszukiwarki w celu łatwiejszego odnajdywania
segmentów, które już mamy utworzone. Możemy
w tym momencie zobaczyć, jak te dwa segmenty bardzo różnią się od
siebie, czyli tutaj szukamy jakby różnic, tak? Jeżeli dany segment ma,
powiedzmy, niższe współczynniki odrzuceń, wyższy współczynnik strona/sesja,
wyższy czas trwania sesji, tzn., że po prostu jest
lepszy od ogółu. Nauczyliśmy się tworzyć segmenty
demograficzne naszych użytkowników i nakładać je
na dane w Analytics. Co powinieneś zapamiętać po tej lekcji?
Pamiętaj o unikaniu tworzenia zbyt małych segmentów w naszym Analytics. Czyli
po utworzeniu segmentu nałóż ten segment na dane i zobacz, czy przypadkiem
udział tego segmentu w całym
ruchu nie jest na przykład poniżej 1%, bo wtedy mamy po prostu zbyt małe
dane. Druga sprawa - pamiętaj o tym, że masz porównywać kilka segmentów
na raz. W naszym ćwiczeniu porównywaliśmy dwa, oczywiście możesz też więcej,
żeby sprawdzać różne zależności pomiędzy nimi. Trzecia rzecz- jeżeli porównujesz
utworzony segment z całym ruchem, pamiętaj o tym, że ten segment, jak
na przykład mężczyzn w danym wieku, który porównujesz z wszystkimi użytkownikami, on
się jakby w tych wszystkich użytkownikach zawiera. Dlatego żeby nasza analiza było dokładniejsza, jeżeli
analizujesz mężczyzn vs cały ruch, pamiętaj, żeby z
segmentu całego ruchu tych użytkowników usunąć. To tyle w
tej lekcji. Do usłyszenia za chwilę!