Firma Google zapowiedziała wstrzymanie przetwarzania danych w Google Analytics Universal od 1 lipca 2023. W praktyce na wielu kontach po tej dacie nadal pojawiały się nowe informacje. Nie zmienia to faktu zakończenia pewnej “epoki analitycznej”. W końcu, po 3 latach od ogłoszenia, nadszedł czas nowej wersji narzędzia – Google Analytics 4. GA4 w 2023 wzbudzał wiele emocji i zainteresowania. Nastawienie do niego oraz wątpliwości związane z “nowym lepszym modelem” zmieniały się w trakcie roku. Początkowo Internauci w wyszukiwarce Google pytali głównie podstawy, np. konfigurację, dane i raporty. Wraz z upływem czasu zaczęły pojawiać się bardziej zaawansowane tematy, zahaczające o modele atrybucji i funkcje.
Spis treści:
Wśród najpopularniejszych pytań z ostatniego miesiąca znalazły się:
- Jakie dane zbiera Google Analytics?
- Jak tworzyć raporty w GA4?
- Jak analizować raporty z GA4?
- Jakie modele atrybucji są dostępne w GA4? Jaki model wybrać?
- Jakie są nowe funkcje w GA4?
Większość odpowiedzi na powyższe pytania jest łatwa do znalezienia. Pokusimy się o rozwinięcie z naszej perspektywy najciekawszego wątku – analizie raportów.
Raporty podstawowe
Zacznijmy od podstaw – zapoznaj się z narzędziem i określ w jakim stopniu zawiera informacje potrzebne w Twoim biznesie. Pogrupuj kluczowe pytania na tematy: pochodzenie ruchu, aktywności na stronie, sprzedaż, użytkownicy. GA4 w klarowny sposób podzielone jest na właśnie takie sekcje:
- Cykl życia
– Pozyskanie: informacje o użytkownikach i ruchu
Zwróć uwagę skąd pochodzą użytkownicy Twojej witryny. Czy w tym zakresie nie czekają na Ciebie jakieś niespodzianki. Masz biznes ukierunkowany na rynek Polski a wielu użytkowników wchodzi z terenu Anglii? Czy to błąd konfiguracji czy szansa na rozwój?
Czy do Twojej witryny docierają regularnie nowi użytkownicy? Jeżeli liczba powracających na przestrzeni ostatnich 28. dni, 3. miesięcy, roku maleje to sygnał, że wkrótce biznes może borykać się z brakiem rozwoju a nawet zapaścią?
Jakie źródła sprowadzają najwięcej użytkowników do Twojej witryny? Czy jakość idzie w parze z ilością (rozumianą jako realizacja istotnych zdarzeń).
Zaangażowanie: w jaki sposób poruszają się użytkownicy po Twojej witrynie, co robią
Ile czasu potrzeba, aby kupić Twój produkt albo przeczytać artykuł? Zweryfikuj oczekiwania z rzeczywistością. Może prezentowane treści nie są interesujące dla użytkowników, czego wynikiem jest niski czas zaangażowania.
Czy najczęstsze zdarzenia są tymi, których oczekujesz od Internautów? Jak zmieniają się zachowania w czasie?
Generowanie przychodu:
Jakie produkty są chętnie kupowane, a które pomimo dużego zainteresowania nie trafiają ostatecznie do koszyka? Co je łączy? Czy jakiś produkt nie dominuje wśród najczęściej wybranych?
2. Użytkownik
Jak dobrze znasz swoich użytkowników? GA4 prezentuje podstawowe informacje odnośnie płci, lokalizacji, zainteresowań, wieku, języka, posiadanych urządzeń. Możesz je wykorzystać np. do lepszego kierowania reklam Google Ads.
Analiza danych dla lekko zaawansowanych
Powyższe pytania mogą stanowić punkt wyjścia do pogłębionych analiz, np. oceny obecnej customer journey i znalezienia pól do optymalizacji.
Avinash Kaushik, twórca cenionego bloga: Occam′s Razor, autor książek “Web Analytics 2.0” i “Web Analytics: An Hour a Day”, w 2013 opracował koncepcję marketingową SEE, THINK, DO, CARE 5 stojąc na stanowisku, że dotychczasowe modele nie są optymalnie dopasowane do rzeczywistości online i jej specyficznych metryk. Przenieśmy to podejście do “universum” GA4. Wykreujmy naszych superbohaterów dla każdego etapu customer journey:
- Dla etapu SEE miernikiem może być liczba pierwszych wizyt (metryka – Pierwsze wizyty) warto dodać wskaźnik do raportów Acquisition > Traffic acquisition. W celu dodania należy w prawnym górnym rogu nacisnąć rysunek ołówka:
Następnie z sekcji Metrics wyszukać odpowiednią metrykę, np. Pierwsze wizyty
Następnie wybrać opcję zapisu na obecnym raporcie albo zapisać nową wersję do Biblioteki:
W przypadku zapisu jako nowej wersji w Bibliotece niezbędne będzie jeszcze opublikowanie raportu do wybranej przez nas sekcji:
Wskaźnik Pierwszych wizyt powinien zostać osadzony w określonym kontekście (np. w zestawieniu z powracającymi użytkownikami, sesjami czy kosztami) dla danego źródła / medium, mieć poziom początkowy i docelowy w założonym czasie.
2. Etap THINK może być powiązany z metryką CR (współczynnik konwersji) dla mikrokonwersji to add_to_cart. Partner obecnie mierzy liczbę dodań do koszyków. Warto raporty mówiące o źródle ruchu (Acquisition > Traffic acquisition) poszerzyć o metryki Współczynnik konwersji na użytkownika i na sesje. W przypadku obu metryk możemy wybrać jakie działania nas interesują
Inne przykłady mikrokonwersji dla etapu Think:
- rejestracje w sklepie.
3. Etap DO – jest najłatwiejszy do weryfikacji. Czy często na witrynie dochodzi do realizacji nadrzędnego celu? W przypadku. Najczęściej jest to sprzedaż. Ponownie doskonałymi miernikami będą współczynniki konwersji dla sesji i użytkownika. Dodatkowo cała sekcja Monetisation > E – commerce purchases niesie ze sobą informacje o wynikach produktów / kategorii / marek (w zależności od informacji przekazywanych w warstwie danych dla eventów sprzedażowych).
Warto poszerzyć raport o dodatkowe metryki:
- wszyscy użytkownicy lub użytkownicy (rozumiani jako – tylko aktywni użytkownicy; Inaczej mówiąc
to użytkownicy, dla których zostały odnotowane sesje z zaangażowaniem, sesje ocenione przez GA4 jako wartościowe), - wszyscy kupujący,
- kupujący pierwszy raz.
4. Etap CARE – jest powiązany z jedną z kluczowych metryk nowoczesnego marketingu – LTV (Life Time Value). Metryka definiuje, ile pieniędzy przyniesie Klient w całym swoim “cyklu życiowym” (rozumianym jako okres korzystania z oferty firmy). Prościej ujmując wskaźnik mówi, ile będziemy w stanie zarobić na danej osobie. GA4 w pewnym sensie może wykonać tą pracę automatycznie. W sekcji Eksploracje jednym przyciskiem tworzymy raport ”Cykl życia użytkownika”. Zawiera on m.in. informacje o LTV w zestawieniu ze źródłem / medium / kampaniami, czasie ostatnich czy pierwszych zakupów. GA4 poszerza zebrane dane o prognozy opracowane przez systemy uczące Google i na ich podstawie przewiduje, przyszłe zachowania użytkowników.
Zachęcamy do zadawania pytań. Sobie, wewnątrz organizacji, partnerom biznesowym. Ostatecznie nie liczy się jak dużo mamy danych, ale w jaki sposób jesteśmy w stanie je wykorzystać.
Dodatkowych inspiracji do tworzenia wartościowych analiz w sekcji Eksploracje możecie poszukać na naszym artykule: Raporty niestandardowe.
