Filtr zaawansowany to dość drobna, ale jednocześnie bardzo przydatna funkcjonalność w widoku danych Google Analytics. Z uwagi na to, że nie jest ona zbyt szeroko znana i stosowana przy analizie danych z wykorzystaniem Google Analytics, postanowiłem poświęcić jej parę słów.
Funkcjonalność filtru zaawansowanego można znaleźć w dolnej części widoku danych Google Analytics.
Niedawno Google opublikowało bardzo ciekawą funkcjonalność zwaną niestandardowymi zmiennymi. Za pomocą tej funkcjonalności możemy segmentować użytkowników na podstawie wybranych przez nas cech lub też na podstawie ich zachowania w obrębie naszego serwisu.
Przykład:
Możemy w obrębie naszych użytkowników wydzielić następujące grupy:
W obrębie Google Analytics możemy stworzyć do 5 zestawów zmiennych niestandardowych. Dokładny opis ich tworzenia można znaleźć w dalszej części artykułu.
Raporty dla zmiennych niestandardowych pokazywane są w sekcji Użytkownicy witryny w raporcie Zmienne niestandardowe.
W przypadku, kiedy w danym profilu skonfigurowany jest cel bądź Ecommerce, odpowiednie zakładki z danymi konwersji i danymi Ecommerce dla zmiennych niestandardowych.
Jakiś czas temu stworzyłem dość spory artykuł o znaczeniu obliczania wskaźnika odrzuceń. Wskaźnik odrzuceń jest prostym wskaźnikiem, który szybko pokazuje dość sporo informacji na temat efektywności poszczególnych źródeł zdobywania ruchu internetowego.
Update
Ten artykuł opisuje wdrożenie kodu realnego wskaźnika odrzuceń dla kodu ga.js. Jeżeli poszukujesz wdrożenia kodu dla nowego kodu Google Analytics (tzw. asynchronicznego kodu Google Analytics) przejdź do artykułu: Realny wskaźnik odrzuceń dla asynchronicznego kodu Google Analytics.
Ilekolwiek jednak opowiadam komukolwiek o wskaźniku odrzuceń, zawsze się pojawia problem oddzielenia danych o tych użytkownikach, którzy faktycznie nie byli zainteresowani treścią witryny i opuścili witrynę kilka sekund po przybyciu na nią od danych o tych użytkownikach, którzy faktycznie wykonali tylko jedną odsłonę na serwisie, ale jednocześnie spędzili też dość sporo czasu na serwisie, ergo być może znaleźli to czego poszukiwali.
Jak sprawdzić, ile użytkowników wykonało tylko jedną odsłonę na witrynie i spędziło na niej mniej niż 10 sekund?
W domyślnej konfiguracji nie można takich danych uzyskać. Można natomiast je otrzymać po wprowadzeniu dodatkowej funkcji setTimeout.
Artykuł ten jest drugą częścią artykułu poświęconego zagadnieniu wykorzystania i implementacji modułu Ecommerce w Google Analytics.
Moduł Ecommerce może być wdrażany zarówno dla witryn prowadzących sprzedaż przez Internet jak również dla witryn nie zwiazanych z bezpośrednią sprzedażą.
W obu przypadkach wdrażanie modułu Ecommerce dla sklepu internetowego obejmuje 2 etapy:
W Polsce bardzo dużo mówi się o śledzeniu konwersji przy sprzedaży produktów i usług przez Internet. Dużo mniej uwagi poświęca się natomiast śledzeniu konwersji w punktach sprzedaży, w sprzedaży telefonicznej.
No bo co w sytuacji, kiedy nasz potencjalny klient zdobyty w kampnii reklamowej z jednej strony może kupić produkt w naszym sklepie internetowym, z drugiej zaś może uzyskać informację o produkcie na stronie internetowej czy też w tym sklepie internetowym, a następnie kupić ten produkt w naszym sklepie w najbliższym centrum handlowym czy też zamówić przez telefon?
W tym drugim przypadku użytkownik nie kupił bezpośrednio z naszej kampanii reklamowej, ale bez niej też nie dowiedziałby się o naszym produkcie. Oceniając efektywność kampanii reklamowej wspaniale byłoby więc móc określić również wpływ tej kampanii reklamowej nie tylko na bezpośrednią sprzedaż, ale również na sprzedaż w pozainternetowych kanałach sprzedaży.
Dopiero uwzględnienie wpływu kampanii reklamowej zarówno na sprzedaż w Internecie i jak i na sprzedaż w tradycyjnych punktach sprzedaży pozwoli ocenić rzeczywistą efektywność kampanii reklamowej. Dopiero wówczas jesteśmy w stanie porównywać rzeczywiste znaczenie poszczególnych źródeł zdobywania klientów.
Przykład
Posiadamy stronę internetową, którą promujemy w Internecie jak również sklep w Krakowie, w którym sprzedajemy produkty. Kampania reklamowa X kosztuje nas 1000zł, przynosząc 800 zł zysku. W tej sytuacji wydaje się ona nieopłacalna.
Zysk = 800zł – 1000zł = – 200zł
Zbadanie sprzedaży w sklepie pokazuje, że ta kampania reklamowa wygenerowała 500zł dodatkowego zysku w sklepie. Uwzględniając dodatkowy zysk w sklepie okazuje się, że kampania reklamowa X wygenerowała łącznie 300 zł zysku.
Zysk = 800zł + 500zł – 1000zł = 300zł
Google udostępniło właśnie kolejną bardzo ciekawą funkcjonalność w Google Analytics. Funkcjonalność ta znana pod nazwą „pivoting” przypomina w pewien spośób działanie tabeli przestawnych w Google Analytics. Pozwala ona na łatwiejszą analizę 2 wymiarów danych w Google Analytics.
Przykład zrzutu w Google Analytics:
Poniższy zrzut pokazuje analizę Wskaźnika odrzuceń dla Użytkowników nowych i powracających dla różnych źródeł ruchu.
Posty w RSS