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.
W tej lekcji przyjrzymy się, w jaki sposób użytkownicy przechodzą
przez Twoją stronę internetową. Innymi słowy - nauczymy się analizować
przepływ użytkowników przez Twoją stronę. Zatem do dzieła. Wskoczmy
do Analytics. Gdzie znajdziemy opcję
sprawdzenia przepływu użytkowników? W tym momencie intuicyjnie
kierowalibyśmy się do zakładki Zachowanie. Bo przecież zachowanie użytkownika,
jak się porusza na stronie, logicznie powinno być w tej sekcji. Natomiast
w tym momencie konkretna funkcja, czyli Przepływ użytkowników w Analytics
znajduje się w zakładce Odbiorcy. Jeżeli rozwiniemy
zakładkę Odbiorcy, na samym dole znajdziemy funkcję,
której szukaliśmy do tej pory, czyli właśnie Przepływ użytkowników. Pozwólmy jej
się załadować. I w tym momencie zobaczymy wykres
tych naszych przepływów użytkowników. Zwińmy boczne menu, żeby
mieć trochę większą przejrzystość. I teraz pewnie
zadasz sobie pytanie, co z tego wynika. W końcu jest to wielka plama zielonych
kresek i i tyle. Jak wyciągać z tego wnioski? Najważniejszym
elementem analizy przepływów użytkowników jest badanie
pewnych scenariuszy. To znaczy nie zależy nam do końca na tym,
żeby popatrzeć na to ogólnie, bo tak jak sam widzisz, nic z tego nie wynika. Natomiast
chodzi o to, żebyśmy wytyczali sobie odpowiednie punkty startu
naszej analizy, żebyśmy zobaczyli, co się po tym dzieje. Pamiętaj
też o tym, że kroków w tej analizie, którą mamy przed oczami, może być
więcej. Czyli ten wykres, który tutaj mamy, możemy rozszerzać
jeszcze o kolejne kroki i Analytics będzie nam to doładowywał. Możemy
swobodnie przeskakiwać. Kolejnym elementem, który musisz
zapamiętać w momencie, kiedy analizujemy
te przepływy, jest fakt wyróżniania pewnych pozycji. Czyli na przykład
jeżeli interesuje Cię konkretnie przejście przez jakiś konkretny
człon tego wykresu, wystarczy, że w niego klikniesz i zaznaczasz,
na przykład, Wyróżnij ruch przez to miejsce, tak żeby odseparować tę
całą historię. Dodatkową jeżeli klikniesz w taki element
i zaznaczysz Badaj ruch przez to miejsce,
w tym momencie, jeżeli tylko dane przeładują
się w naszym Analytics, możesz zobaczyć konkretnie ten
punkt jakby w centrum uwagi i zobaczyć, skąd ruch tylko do tego
punktu leci i dokąd dąży. Także
mamy tutaj dwa ujęcia - ruch, który przechodzi przez i jakby wyróżnione. Dobrze. Cofnijmy
do poprzedniego widoku. Kolejnym punktem, na który powinniśmy
zwrócić uwagę podczas analiz, są jeszcze szczegóły grupy. W przypadku
tego konkretnego klocka szczegóły grupy to nic innego jak
spis podstron, które w tę grupę wchodzą. Jedna podstrona - jeden szczegół
w grupie. Natomiast tutaj poniżej, jeżeli zauważymy, że mamy ponad
100 stron w tym konkretnym klocku, możemy kliknąć
w Szczegóły grupy i zobaczyć, co jest środku, czyli
które podstrony z jakimi danymi tam się znajdują. Okej. Natomiast wróćmy
do meritum. Chcielibyśmy sprawdzić jakąś konkretną
historię, czyli na przykład na tym projekcie w
jaki sposób osoby z danej kampanii przemieszczają
się po naszej stronie. I o ile wiemy, na którą stronę będą lądować,
bo przecież konfigurujemy to w naszych kampaniach. Czy to są kampanie Google Ads,
czy Facebook zawsze zaznaczamy stronę docelową, na którą ci użytkownicy mają
wylądować. Natomiast tego, co nie zaznaczamy, to jest fakt, co ludzie
mają robić dalej. Innymi słowy dzięki przepływowi użytkowników
przez stronę, dzięki analizie tego przepływu, możemy zobaczyć, co
ludzie robią później. Ponieważ kampanie sprowadzają ruch
na podstronę, ten ruchu odnotowywujemy, widzimy, jaka część z tego
ruchu konwertuje tudzież nie konwertuje, ale to jest wszystko. Natomiast
nie wiemy tak naprawdę, co robi większa część osób. Czyli
jak kampania sprowadza ruch na stronę, która konwertuje - powiedzmy - na poziomie
2%, to nie wiemy, co robi pozostałe 98%, czy oni zamykają
tę stronę, czy krążą gdzieś indziej, czy wykonują jeszcze jakieś
akcje. Spróbujmy zatem odfiltrować te dane pod
innym kątem. Co musimy zrobić? Możemy oczywiście wykorzystać
ten guzik tutaj po lewej stronie, gdzie mamy Kraj i wybrać inną zmienną. Spróbujmy
wybrać zmienną na przykład Źródło/medium i przefiltrować
ten wykres. Zobaczmy, jak to będzie teraz wyglądało. W tym
momencie system pokazuje nam jako punkt wyjścia Źródło/medium i dalej
przepływ naszych użytkowników. Zobaczmy w takim razie,
co robią ludzie po przejściu z YouTube'a. W poprzednich
lekcjach, jak pamiętasz, ruch z YouTube'a nam nie konwertował
wprost, nie konwertował w sposób wspomagany, dlatego zobaczmy, co ci
ludzie robią po przejściu z YouTube'a na naszą stronę. Czy
oni może gdzieś jeszcze indziej chodzą po naszej stronie, czy niestety już porzucają
cały proces. Co musimy zrobić? Musimy ten ruch z YouTube'a zaznaczyć,
czyli kliknąć w niego i zaznaczyć Wyróżnij ruch przez to
miejsce. Tu możemy zobaczyć za tą grubą linią, że
większość tych osób leci do konkretnej podstrony, duża
część z tych osób odpada, natomiast ten ruch potem w różny sposób się
rozchodzi. Natomiast mamy informację, gdzie ci
ludzie lądują. Ta informacja też nie jest tajna, ponieważ te linki, które są
na YouTube, prowadzą ludzi do tej podstrony. Kolejny element,
który chcielibyśmy zbadać, to jeżeli ludzie zaczynają od
YouTube'a, trafiają na tę podstronę, to co się dzieje dalej, ponieważ ten
wykres w tym momencie niestety nie jest za bardzo transparentny,
nie da się jasno, w oczywisty sposób wyciągać z niego wniosków. Intuicyjnie
powinniśmy kliknąć w ten element i dać Badaj ruch
przez to miejsce tudzież wyróżnić ten element. Natomiast finał
tej historii będzie taki, że tutaj sporo rzeczy niestety się
zatraci. System nie będzie trzymał tego punktu startowego. Do
czego dążę? Analizując dane - kiedy już wybierzemy sobie odpowiedni
punkt startu, którym w tym przypadku jest źródło/medium - musimy
pamiętać o tak zwanym filtrowaniu. Czyli jeżeli chcemy badać ruch
z YouTube'a w tym konkretnym przypadku, musimy go odfiltrować. Jak
to odfiltrować? Kierujemy się do zębatki, która znajduje
się po lewej stronie. Po czym już mamy
wybraną funkcję Źródło/medium, tylko musimy ją odfiltrować. W tym przypadku
filtrowanie odbywa się poprzez kliknięcie Dodaj element, gdzie
wpisujemy wartość. Możemy zacząć od instrukcji "równa
się", "zawiera", "zaczyna się od" i tak dalej - tak żebyśmy się dopasowali. Zatem
zacznijmy wpisywać youtube.com/referral - system nam podpowie.
Zwróćmy też uwagę na pewien detal. Mamy ruch z YouTube'a
jako referral i również m.youtube jako
referral, czyli mamy ruch z komputerów i mobilny. De facto
chcielibyśmy to połączyć, bo nie do końca nas interesuje w tym momencie rozróżnienie
per narzędzia, dlatego też musielibyśmy zmienić instrukcję. Czyli
zmienilibyśmy to na przykład na "zawiera"
i wpisali tutaj youtube.com. Na
tej zasadzie. Jeżeli klikniemy Zastosuj, w tym
momencie system powinien odfiltrować nam dane tylko i wyłącznie pod kątem tego ruchu,
co też pokazuje się na wykresie. I mamy historię, która
zaczyna się od pewnego punktu i kontynuuje w sposób już w miarę
klarowny i lepiej widoczny. Jeżeli przyjrzymy się w tym
momencie, jak układają się nasze dane, możemy zobaczyć, że większość ruchu sprowadzonego
z YouTube'a niestety jest porzuceniem. Porzuceniem,
czyli w tym momencie odpadają z naszej strony. Jeżeli przyjrzymy się statystykom, jest to
blisko 70%, co jest dużą stratą. Natomiast część z tych osób
jednak przechodzi gdzieś dalej, więc nie możemy powiedzieć, że ten ruch jest kompletnie
tragiczny. Faktycznie nie konwertuje, co wiemy z poprzednich lekcji. Natomiast
te osoby gdzieś chodzą też indziej po stronie, więc moglibyśmy spróbować zobaczyć,
co konkretnie jest źle na tej podstronie albo w jaki sposób reklamujemy tę
podstronę, że niestety mamy taki odrzut, a reszta osób zaczyna szukać czegoś innego. Czego
szuka? To możemy zobaczyć. Wystarczy, że klikniemy Wyróżnij ruch
przez to miejsce i znowu zobaczymy, jak ten ruch się rozkłada, czego ci ludzie szukają
w dalszej części. Oprócz punktu początkowego
w tym wykresie możemy wykonać jeszcze jedną operację, a mianowicie nakładać
segmenty na nasze wykresy. Wróćmy do początku. Wyłączmy
filtrowanie w tym momencie, czyli kliknijmy Resetuj, żebyśmy wrócili
do samego początku, czyli do rozpiski naszych źródeł per Źródło/medium
bez wskazania YouTube'a. Jeżeli przyjrzymy się górnemu
elementowi, mamy tutaj segmenty. Włączmy segment
i wpiszmy tutaj na przykład "Nowi użytkownicy". Jeżeli
uruchomimy ten segment, czyli wybierzemy go i klikniemy Zastosuj, dane
w naszym systemie przeładują się pod tym kontem. Oczywiście zobaczymy je
dopiero po usunięciu z segmentu wszystkich użytkowników. Teraz
możecie zobaczyć, że wolumen ruchu w poszczególnych sektorach
się zmniejszył. Ponieważ segment nowych użytkowników to jest niecałe 70%
całości, ale teraz badamy w podobny sposób jak poprzednio,
czyli jak użytkownicy chodzili po naszej stronie, tylko przez pryzmat już segmentu, czyli
mamy dużo bardziej dokładne dane. Okej. Co
musisz zapamiętać z tej lekcji? Pierwsza
rzecz - analizuj przepływ użytkowników przez pryzmat różnych
punktów startowych, czyli przez pryzmat różnych źródeł ruchu, różnych kampanii
i tak dalej, żebyś wiedział konkretnie, co się dzieje. Bo może być
po prostu tak, że masz duży wolumen ruchu, on faktycznie nie konwertuje - co
sprawdzasz w konwersjach, konwersjach wspomaganych, modelach atrybucji - z tego
powodu, że ci ludzie trafiają na złe miejsce albo potem krążą, szukając pewnych
rzeczy. Zbadaj ten element. Druga rzecz - jeżeli ludzie Ci
krążą po stronie, co widzisz, pamiętaj o tym, że oprócz danych
z przepływu, z Analytics, powinieneś połączyć je danymi z
takich programów, jak na przykład: Yandex Metrica albo HotJar, żeby
do informacji, gdzie lądują ci ludzie i co się potem dzieje, dołączyć
element tak zwanych map ciepła, żeby zobaczyć, w które elementy na tej konkretnej podstronie ludzie
klikają, żeby móc zmieniać te landing page pod oczekiwania
tych klientów. Czyli jeżeli widzisz, że oni gubią się, szukając
pewnych rzeczy, jakby wytłuść te elementy już na landing page'u, z którego oni próbują uciec. Jeżeli
uciekają z samego landing page'a, zastanów się, czy nie trzeba go przebudować albo skierować
ludzi po prostu w inne miejsce. To tyle
w tej lekcji. Do usłyszenia za chwilę!