Statystyki Google – 5 przydatnych raportów Google Analytics

Marketing

Jednym z najważniejszych zadań i umiejętności E-Commerce Managera jest analityka sklepu internetowego, którym zarządza. Niewątpliwie najbardziej popularnym narzędziem do analiz strony jest Google Analytics.

W poniższym artykule przedstawię 5 przydatnych raportów, które warto badać cyklicznie.
Dzięki nim dowiesz się:

  • Z jakich źródeł Twój sklep ma najwięcej ruchu oraz konwersji.
  • Jak sprawdzać, które strony w serwisie należy optymalizować.
  • Z czego może składać się profil klienta i jak go zbadać
  • Jak śledzić drogę, którą przebył kupujący zanim dokonał zakupu
  • Gdzie możemy sprawdzić szybkość serwisu i jak dokonać jego usprawnień.

1. Źródło/ medium

Jednym z podstawowych raportów w Google Analytics, który należy sprawdzać z dużą cyklicznością jest raport o następującej ścieżce: “Pozyskiwanie->Cały ruch->źródło/medium” gdzie możemy przeanalizować wymiary jakimi są “źródło i medium”.

W Google Analytics pod pojęciem źródła definiujemy miejsca, z których trafił klient do naszej witryny. Może być to np. wyszukiwarka (Google) lub konkretna strona (np. auroracreation.com).
Medium to typ źródła: płatne wyniki wyszukiwań – CPC (np. Google Ads), witryna odsyłająca – referral (np. link na stronie), wyszukiwanie organiczne – organic (np. wyszukiwarka Google) .

Najważniejsze dane raportu jakie możemy przeanalizować to:

  • Użytkownicy, nowi użytkownicy – według definicji Google użytkownicy to osoby, które zainicjowały co najmniej jedną sesję w okresie objętym zakresem dat, natomiast nowi użytkownicy to liczba nowych osób w wybranym okresie.
  • Sesje – to okres, w którym użytkownik aktywnie korzysta z sklepu internetowego (np. przegląda produkty, kategorię sklepu itd.). W kolumnie pokazana jest łączna liczba sesji w wybranym zakresie dat dla danego źródła/medium.
  • Współczynnik odrzuceń – jest to procentowy wskaźnik, który określa wizyty w witrynie bez braku aktywności, np. klient wszedł na sklep i od razu go opuścił lub wszedł tylko na jedną stronę i nie dokonał żadnej aktywności. Ocena czy współczynnik odrzuceń jest wysoki czy niski zależy od wielu czynników. Możemy przyjąć, że współczynnik odrzuceń między 20-60% jest dobrym wynikiem jeżeli chodzi o sklepy internetowe. Współczynnik poniżej 20% może być przyczyną złego zbierania danych (złej konfiguracji Google Analytics), natomiast współczynnik powyżej 60% powinien skłonić do analizy takiego stanu rzeczy.
  • Strony/sesja – na podstawie tych danych możemy zbadać zaangażowanie użytkownika. Im więcej stron na sesję tym jego zaangażowanie było większe. Bardzo duża liczba stron na sesje może świadczyć o tym, że klient miał utrudnioną nawigację na stronie i w szybki sposób nie mógł dotrzeć do tego czego poszukiwał. W tym wypadku ciężko zdefiniować uniwersalną wartość, która mówi jaka liczba jest duża, a jaka mała. Zależy to od wielu czynników takich jak mnogość kategorii, czy ilość produktów w ofercie itp.
  • Średni czas trwania sesji – jest to czas, który użytkownik poświęcił na sesje. Im dłuższy czas tym treść naszej strony mogła wydawać się ciekawsza, a źródło/medium jest skutecznym leadem. Z drugiej strony duża wartość przy jednocześnie dużym współczynniku odrzuceń może świadczyć o tym, że nasz klient nie mógł przez długi czas znaleźć tego czego szukał i opuścił stronę.
  • Współczynnik konwersji e-commerce – jest to odsetek sesji, które doprowadziły do transakcji, czyli wyrażenie procentowo dla ilu sesji został dokonany zakup. Wysoki współczynnik konwersji świadczy o skuteczności naszych działań, natomiast niski pokazuję nam, że musimy zoptymalizować działania lub zastanowić się nad “odcięciem” danego kanału. Ważne jest też określenie co jest wysokim, a co niskim współczynnikiem konwersji. Z pomocą przychodzą nam badania COMPASS.
  • Transakcje – dane z tej kolumny pomagają stwierdzić, z którego źródła/medium mamy najwięcej transakcji. Warto badać ten wymiar w korelacji do przychodu, ponieważ możemy zidentyfikować strony, które generują małą ilość transakcji, ale za to mają duży przychód (klienci trafiający z tych stron robią największe zakupy), co w przypadku obsługi kosztu zamówienia i uzyskiwanej marży jest korzystnym zjawiskiem mimo słabych wyników dotyczących ilości transakcji.
  • Przychód – na podstawie tej danej możemy stwierdzić, które źródło/medium przynosi nam największy przychód dzięki czemu wiemy jakie działania mamy intensyfikować, a jakie działania muszą być poprawione lub wyeliminowane.

Analizując ten raport należy pamiętać, że tylko kompleksowe badanie danych z wszystkich kolumn w danym okresie może być wartościowe pod kątem analitycznym.

2. Strony wyjścia

Drugim interesującym raportem pod kątem sprzedaży internetowej jest raport znajdujący się w ścieżce “Zachowanie->zawartość witryny->strony wyjścia”.
W raporcie możemy sprawdzić ile w badanym okresie dla konkretnego url było wyjść z strony, odsłon oraz % wyjść (odsetek wyjść ze sklepu internetowego z określonej strony lub grupy stron).

Warto cykliczne analizować strony o największym odsetku wyjść pod kątem:

  • Błędów na stronie (błędów związanych z wyświetlaniem grafik, stylów, skryptów itp).
  • Nieprawidłowości pod względem UX (nieprzyjazny interfejs strony, ciężka nawigacja itp.).
  • Adekwatności contentu względem URL (czy na stronie jest trafna, wartościowa treść).
  • Czy nie ma linków, które powodowałyby zerwanie sesji przez użytkownika.

Cykliczna analiza stron wyjścia pozwala poprawić SEO, zmniejszyć współczynnik odrzuceń, zwiększyć współczynnik konwersji, co w konsekwencji przekłada się na zwiększenie przychodu.

3. Odbiorcy

Kolejnymi raportami, które pochodzą z jednej grupy są: “odbiorcy->dane demograficzne”, “odbiorcy->zainteresowania”, “odbiorcy->ruch mobilny”.

Są to raporty, które często są pomijane przez analityków, a dostarczają cenne informacji o:

  • Wieku.
  • Płci.
  • Zainteresowaniach użytkowników.
  • Języku.
  • Lokalizacji.
  • Urządzeniach na jakich użytkownicy przeglądają stronę.

Dzięki tym danym możemy stworzyć i zbadać profil potencjalnego użytkownika naszego sklepu internetowego, co w konsekwencji pozwoli dopasować np:

  • Ofertę
  • Kampanie mailingowe
  • Kampanie bannerowe
  • Wygląd strony

Warto co jakiś czas analizować te dane pod kątem tworzenia profilu potencjalnego użytkownika. Pomoże to również w opracowaniu stylu i metod komunikacji z klientem.
Szczególną uwagę warto zwrócić na dane dotyczące urządzeń, na których nasi klienci przeglądają sklep. Rosnący procent popularności urządzeń mobilnych powinien skłonić nas do zastanowienia się nad wdrożeniem rozwiązań typu PWA, o których pisaliśmy w poprzednich artykułach.

4. Najważniejsze ścieżki konwersji

Czwartym przydatnym raportem jest raport z ścieżki “konwersje->ściezki wielokanałowe->najważniejsze ścieżki konwersji”.

Raport przedstawia wszystkie kanały jakie przebył klient, zanim dokonał konwersji. Możemy sprawdzić jakie interakcje zachodzą między poszczególnymi kanałami, liczbę konwersji oraz ich wartość.

Raport jest o tyle istotny iż w większości wypadków model atrybucji w Google Analytics ustawiony jest jako “ostatnia interakcja”, co oznacza, że dana konwersja przypisywana jest ostatniemu “źródle” z którego trafił użytkownik. Często jednak mamy sytuację, w której użytkownik zanim sfinalizuję zamówienie to w pierwszej kolejności trafia na stronę przez inne źródło.

Przykład: klient wyszukuję produkt w naszym sklepie przez Google. Wchodzi na url produktu, ale nie dokonuję zakupu. Wychodzi i powraca po jakimś czasie przez źródło “direct” (wpisuję adres sklepu bezpośrednio w przeglądarce) i dopiero wtedy finalizuję transakcje. Google Analytics w przypadku modelu atrybucji “ostatnia interakcja” jako źródło zaliczy direct z pominięciem Google mimo, że było to pierwotne źródło za pomocą którego klient trafił do sklepu.

Takie wypadki pozwoli przeanalizować nam raport “najważniejszych ścieżek konwersji”, gdzie możemy prześledzić dokładną drogę jaką przeszedł użytkownik zanim dokonał zakupu. Dzięki tej analizie kanały marketingowe, które na pierwszy rzut oka mogą wydawać się nierentowne, okazują się bardzo wartościowe pod kątem wspomagania konwersji.

5. Sugestie dotyczące szybkości

Ostatnim raportem, który warto cyklicznie sprawdzać to “zachowanie->szybkość witryny->sugestie dotyczące szybkości”.

Raport przedstawia dane dotyczące:

  • Odsłon – łączna liczba odsłon.
  • Średniego czasu wczytywania się strony w sekundach.
  • Sugestii dotyczących szybkości strony – zalecenia dotyczące optymalizacji, dzięki którym strona może ładować się szybciej. Zalecenia pochodzą z Google PageSpeed Insights.
  • “Ocena page speed” – w tej kolumnie pokazane są wyniki, które mówią w jakim stopniu możemy poprawić czas wczytywania strony. Wysoki wynik oznacza to, że mamy małą możliwość optymalizacji. Taka wartość daje nam dużą możliwość popraw.

W tym raporcie szczególną uwagę należy poświęcić kolumnie “średni czas wczytywania strony” i przeanalizować urle, które mają ładowanie dłuższe niż 5 sekund.
Według badań 53% użytkowników opuści stronę jeżeli ładuję się dłużej niż 3 sekundy (na mobile).

Jeżeli mamy strony, które ładują się dłużej niż 5 sekund warto je zoptymalizować korzystając z sugestii dotyczących szybkości strony. Należy pamiętać o cyklicznym badaniu tego raportu, ponieważ długi czas wczytywania strony nie tylko wpływa na zwiększony współczynnik odrzuceń, ale także na SEO witryny.

Podsumowanie:

Przedstawione raporty to jedne z niewielu funkcji jakie znajdziemy w Google Analytics. Warto samemu sprawdzać i testować raporty oraz dobierać te do analizy, które będą miały największą wartość merytoryczną dla potrzeb danego sklepu czy organizacji.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *