«Новые» отчеты Google Analytics

By | 04.07.2016
Сегодня краткий обзор «новых» (один пока в бете, и два появились весной 2016) отчетов в Google Analytics:
  1. Статистика по пользователям (user explorer) — возможность взглянуть не на таблички, а на конкретных пользователей (пока не конкретные люди, но уже конкретные браузеры)
  2. Когортный анализ (Cohort Analysisbeta) — есть возможность оценить пользователей только по временным когортам, по времени первого привлечения на сайт.
  3. Search consol — интеграция инструментов вебмастера в Google Analytics — возможность оценить органический (из поисковых систем) трафик, оценить по каким запросам, с каких устройств и куда посетители попадают на сайт из поиска.
Статистика по пользователям (user explorer)
Спустя много лет (после Вебвизора) google позволил заглянуть на действия (почти) конкретного пользователя. Почему почти? Пока еще гугл не заглядывает через веб-камеру на того кто сидит за компьютером/ноутбуком и определяет пользователя по кукам записанным в браузер, то есть если посетитель не зарегистрирован, то его отделят от другого по случайному clientID либо по userID если вы настроили определение зарегистрированных пользователей в отдельном профиле GA. имейте ввиду — вы все также отслеживаете браузер/несколько браузеров, а не человека. Как отчет выглядит:
GA user explorer report
Что можно сделать? Отследить 4 типа взаимодействий конкретного покупателя с сайтом — просмотры страниц, события, покупки (в электронной торговле), достижения целей. Это дает отличные возможности для:
  • поиска инсайтов в чем могут быть проблемы для конкретных сегментов: выделяем небольшой сегмент и смотрим поведение нескольких посетителей в поисках общих паттернов поведения (заумное предложение какое получилось, мда). Но с таким типом исследовательской работы стоит быть осторожней — ваша работа может напоминать поиск иголки в стоге сена, как можно сильнее ограничиваете анализируемые сегменты, конкретней формулируйте гипотезы, еще до такого исследования.
  • персонализировать сайт на основе конкретных типов поведения. Можно выделить группу посетителей с какими то действиями-маркерами, экспортировать их ID и настроить поведение сайта, когда эти пользователи заходят к вам: например для всех купивших определенный товар, предложить дополняющие его акксесуры, или опять тот же товар, если он из «периодичных» как, например подгузники.
  • для формирования сегментов ремаркетинга
На что обратить внимание:
  1. данные анонимизированны — но в профиле с UserID зная (а ведь вы сами его присваиваете), вы сможете найти действия конкретного человека
  2. довольно странное решение по выбору метрик — можно посмотреть транзакции, но не количество достигнутых целей (при этом коэффициент конверсии для всех целей (сумма всех коэффициентов если у вас целей несколько) есть).
  3. Под идентификатором клиента дана информации о том когда он впервые зашел на сайт, из какого источника и с какого типа устройства (тоже указывается первое устройство)
  4. В верхней части отчета дана общая продолжительность взаимодействия посетителя с сайтом и общий доход (за все время когда существует этот ClientID)
  5. Чтобы создать сегмент на основе действий пользователя нужно выбрать хотя бы одно действие — иначе кнопка неактивна.
  6. В основном отчете можно (и нужно) использовать обычные сегменты, но вот функциональность кастомного отчета недоступна, мы все так же не можем создать отчет с использованием параметров ClientID и UserID
  7. Максимум можно сделать выборку из 10000 посетителей, остальные уйдут в (other)
 
Когортный анализ
Когортный анализ в GA появился относительно давно, но все еще находится в бете, стоит иметь это ввиду. В общем случае когортный анализ предлагает исследование групп посетителей на основе их общего признака, но в частном случае с GA этим признаком является время первого визита на сайт. Это может быть как день, так и неделя и месяц первого визита на сайт.
GA cohort report
Оценивать когорты по можно по 14 показателям разбитым на 3 группы:
  • В среднем на пользователя
  • Итого
  • 1 специальный показатель — User Retantion (коэффициент удержания клиентов)
На график можно вывести до 4 когорт и конечно же можно использовать расширенную сегментацию.
Какие задачи решает когортный анализ:
Главное что дает этот отчет — понимание по какой схеме работает ваш сайт (возьму термины из геймдева): «отстойник» или «труба». При схеме «труба» вы работаете каждый раз с новыми клиентами, процент постоянно обращающихся к вашему сайту будет не велик (мой блог в этом показателен — люди/роботы пришли и ушли). В отстойник клиенты попадают и там же остаются, становятся вашими лояльными клиентами
Второе и не менее важное — можем сравнивать трафик привлеченный из разных источников на его лояльность/качественность. Типичное сравнение брендевого трафика (по умолчанию довольно лояльного) и по коммерческим запросам:
cohort report : brand vs nonBrand
Углубляясь по отчету ниже видим из какого источника идет самый лояльный трафик.
Ну и просто — можно оценить конкретную РК по параметрам дохода, конверсии и пр. Вообщем, штука полезная, хоть и не уберфича.
Search Consol 
Отчет в помощь SEO специалистам — при интеграции с Search Console (ранее Google Webmaster) в GA появляется 4 подотчета:
  • Страницы входа
  • Страны
  • Устройства
  • Запросы
Разобраться в них легко, на мой взгляд — добавляется к обычным метрикам GA еще только  2 метрики — количество показов вашего сайта в выдаче и средняя позиция в ней. На мой взгляд средняя позиция на больших группах (1 страна, 1 тип устройства) малопоказательная метрика, медианное значение было бы корректнее, но что есть то есть.
Хотя этот отчет и не находится в бете, но его лаконичность меня немного смущает — так, например, нельзя вывести на график ничего кроме показов, хотя казалось бы нам важнее CTR посмотреть в динамике.
Итак, с опозданием но разбор я сделал. Следующая серия блога будет посвящена долгодогонявшей меня задаче, но таки догнавшей — внедрение данных о погоде и ее влияние на показатели сайта. если у вас есть комментарии/пожелания, прошу не стесняйтесь — они очень мотивируют:-)

Добавить комментарий