Fontos újdonság - Számított mutatók

2015. október 30. 00:47 - Deli Norbert - HD

670px-calculate-cost-increase-percentage-step-4.jpg Régóta igény volt a Google Analytics-ben, hogy a meglévő rengeteg mutató mellé még lehessen sajátot is felvinni. Ennek hiányában sajnos le kellett menteni a rendszerből az adatokat és táblázatkezelőben függvények/képletek segítségével kiszámolni a meglévő adatokból az üzletileg fontos mutatókat.

Az Universal Analytics már lehetőséget adott arra, hogy saját mutatókat alkossunk, de csak most jött el a lehetőség, hogy a rendszerben lévő többi mutatóból számított új mutatókat készíthessünk!

 Hogy tudok Számított mutatót létrehozni?

A még béta állapotban lévő lehetőséget előbb az Adminisztrálás->Megtekintés szint->Számított mutatók linken keresztül be kell állítani.

Ami jelenleg korlátot szab a lehetőségeknek, hogy Megtekintésenként mindössze 5 db számított mutató hozható létre. Nagyobb "probléma", hogy a készített mutatók a Normál jelentésekben nem használhatóak, csak egyéni jelentésben vagy irányítópultokba tehetjük be őket.

De lássuk, hogy mennyire nehéz kialakítani egyet:

 

Mindössze egy nevet kell adni a mutatónak - amiből generálódik egy Külső név -, majd a lehetséges 5 formázási érték közül kiválasztani egyet. 

Végül pedig a Képletet beírni. A rendszerben már meglévő mutatók neveit megmutatva segít a rendszer, nekünk mindössze a négy alapműveletet (+/-/:/*) használva kell kialakítani a kívánt képleteket.

Konkrét példák a Számított mutatókra

- Nettó forgalom: a legtöbbször a vásárlók által látott bruttó értéket adják vissza a honlap tulajdonosok, amit érdemes vissza 'nettósítani' - ne adj Isten még szállítási díjat is levonni belőle. Ez egy egyszerűbb képlettel ki is nyerhető: {{Bevétel}} / 1.27, a szállítási díjat csökkentett értékhez pedig ezt használjuk: ({{Bevétel}} / 1.27)- {{Szállítás}} 

- Forgalom visszatérítések nélkül: a visszatérítés (Refund) a továbbfejlesztett e-kereskedelem egyik nagy előnye. A gond csak az volt eddig, hogy ilyenkor két oszlopot kaptunk a bevétellel és a visszatérített összeggel, de a kettő különbsége nem volt látható. Ezt így nyerhetjük ki: {{Bevétel}}- {{Visszatérítések}} 

- Árrés/ROI számítása: a nettó forgalomhoz hasonlóan érdekes, hogy a webáruházunk mondjuk 20%-os átlagos árrésével nézve hogyan teljesített az oldal és az egyes marketing eszközök. Az árrés számításhoz csak ennyit kell megadni: {{Bevétel}}*0.2 A ROI számításhoz már szükség van a marketing költségekre, amit alapértelmezetten csak az Adwords forrásnál kapjuk meg. A szükséges képlet: (({{Bevétel}}*0.2)-{{Költség}})/{{Költség}}

 - Tranzakciók/User: a cookie alapú mérési rendszer határain belül ki tudjuk számolni, hogy a vásárlók hányszor vásároltak átlagosan, a képlet ehhez: {{Tranzakciók}} / {{Felhasználók}}

 - Pénznem átváltása: Régiós jelenlét esetén jön elő, hogy bár minden ország áruháza saját pénznemében biztosítja az értékelést, de szeretnénk mondjuk euróban is látni a bevételi adatokat, ami így összehasonlíthatóvá teszi őket. Sajnos erre még nincsen dinamikus megoldás, így csak aktuális árfolyamot beírva kaphatunk váltott értékeket. Csak egy szorzást kell berakni a képletbe: {{Bevétel}} *310.12

A fenti példákon kívül még sok dolog eszembe jutott, de ezek voltak a leginkább univerzálisak.

Mindenkinek jó mutató készítést! :)

 

Szólj hozzá!

A Google Analytics határai - frissítve

2015. augusztus 18. 15:29 - Bay Áron

2012 májusában nem sokkal a blog elindulása után írtunk egy bejegyzést, amiben a Google Analytics határait mutattuk be nektek. Sok idő telt el azóta, több mutató új értelmezést kapott, megjelent a Universal Analytics, rengeteg új riport és lehetőség.

Természetesen vannak olyan értékek is, amik nem változtak azóta, de a tisztán látás érdekében most újra összefoglaljuk nektek ezeket a számokat.

analytics-hatarai_01_1.PNGanalytics-hatarai_02_1.PNG

Látható tehát, hogy több ponton is történt változás. Amit mi is egyre több alkalommal látunk és az elemzéseket is sok esetben nehezebbé teszi, az a mintavételezés. Erre persze megoldást jelenthetne az Analytics Premium használata, viszont a globális árazás jelentősen leszűkíti a lehetőségeket a hazai piacot nézve.

A bejegyzés alapját az alábbi cikk képezte:

https://brianclifton.com/blog/2012/10/16/google-analytics-limits-a-reference-guide/

Szólj hozzá!

Superweek 2015 - beszámoló

2015. január 28. 16:25 - Bay Áron

Az idei Superweekről nem olyan hálás feladat összefoglalót írni, mint a korábbi évekről, több szempontból sem. Egy kicsit olyan érzésem van, mint anno a Sziget kapcsán, hogy csúnyán megfogalmazva "elkülföldiesedett". Azzal semmi problémám nincs, hogy csak külföldi előadók vannak és az előadások angolul zajlanak, a szakmában angol nélkül nem lehet érvényesülni.

Viszont idén éreztem először úgy, hogy nem kaptam túl sok új információt. Ha az ember egy konferenciáról 20-30% tudást hazavisz, az egy jó arány. Idén számomra ez a mérce alatt maradt. Az is zavaró, hogy a wifi problémát évek alatt sem sikerült orvosolni. Mondjuk azt megszoktuk, hogy ezt a lécet nagyon kevés eseményen tudják megugrani itthon. A vendéglátásban érezhető javulás, bár az aznapi mosolytablettát elfelejtették bevenni a pult mögött álló hölgyek. Ezen még túllép az ember. Azon viszont már kevésbé, hogy Avinash csak egy ajtó matrica formájában volt jelen :(

2015-01-22_15_54_35_hdr.jpg

Egy ilyen rendezvénytől illetve az előadóktól azt várom, hogy ne az alapokról és főleg ne általánosságban beszéljenek. Az elmúlt években ez a konferencia a szakmának szólt, olyan embereknek, akiknek már nem kell magyarázni mi az a Google Tag Manager vagy hogy mik az attribúciós modellezés alapjai.

Kedden és csütörtökön képviseltettük magunkat, így ezekről az előadásokról tudok néhány gondolat erejéig beszámolni. A keddi napon Balázs kollégám volt jelen, számára a gyakorlati ismeretek felvonultató prezentációk hoztak újdonságokat.

Kedd

Yehoshua Coren

Google Analytics Enhanced Ecommerce Reports - A Practical Guide

Yehoshua röviden áttekintette a kibővített E-kereskedelmi mérés lehetőségeit. Részletesen bemutatta az új eszközhöz kapcsolódó jelentéseket és a kérdések szekcióban néhány gyengeségre is felhívta a figyelmet.

A 2015-ös analitika trendekre vonatkozó bejegyzésben én is írtam ennek a funkciónak a fontosságáról.

Simo Ahava

Google Analytics bag O' tricks

Yehoshua előadásában megismert kibővített E-kereskedelmi mérést adaptálta Simo saját blogjára. Újraértelmezte a vásárlási folyamatot. Az új megközelítésben egy blog cikk 3/3-os scrollozása jelentette a vásárlást. Így a tartalomfogyasztást leképezte a vásárlás lépésein keresztül az Analytics rendszerében.

Phil Pearce

Blackhat Analytics 3: "DO BE EVIL"

Majdhogynem kihagyhatatlan előadása a Superweek sorozatnak. Eddigi Blackhat előadásokat updatelve, Phil egy interaktív guide segítségével vezette be a közönséget a tudatos Analytics használat sötét bugyraiba.

 superweek_2015.jpg

Csütörtök

Craig Sullivan

Illusions, Lies and Myths of AB testing

Craig gondolatai közül kiemelném, hogy magát az optimalizálást is optimalizálni kell. Egy tesztelésnél a 95%-os pontosság könnyen fals pozitív vagy negatív eredményt hozhat, főleg egy nagyobb forgalmú oldalnál. Ezen kívül néhány fontos szabályt is meghatározott, például hogy a vásárlási folyamat AB tesztelésekor legalább 250 konverziót várjunk meg változatonként a kiértékeléshez.

Tim Leighton-Boyce

User Centered Analytics

Tim a felhasználó központú analitika fontosságáról beszélt. Aki beleássa magát az analitika világába az hajlamos egy idő után elfelejteni, hogy a számok mögött valódi emberek vannak. Bármilyen következtetést vonunk le az adatok alapján, a teljes képhez nem kerülhetjük ki, hogy megkérdezzük a felhasználóink véleményét, usablity teszteket végezzünk, munkameneteket rögzítsünk vagy kattintástérképen keresztül vizsgáljuk a látogatók viselkedését.

Charles Farina

Cross-device Measurement: Not so easy

Az előadásban egy általuk végzett műhelymunka eredményét mutatta be, amiben egy labdajáték (bocce, a pétanque-hoz nagyon hasonló) eredményeit mérték egy Microsoft Kinect-tel illetve ehhez készített szoftverek használatával. Az eredményeket a Measurement Protocol-on keresztül adták át az Analytics-nek a User-ID előnyeit kihasználva. A User-ID által felvetett adatvédelmi problémákra is kitért Charles, amiből kisebb vita is kialakult a résztvevők között, ez is jól mutatja hogy még szakmán belül is rengeteg megválaszolandó kérdés van ebben a témában.

2015-01-22_14_20_50.jpg

Összefoglalás

A bejegyzés írása közben újra átpörgettem az előadók diáit és konstatáltam, hogy bár javult a hasznos százalék aránya a fejemben, a hiányérzet mégsem nem múlt el. A jövő évi eseménnyel kapcsolatban ambivalens érzések kavarognak bennem. Felmerült, hogy ezt csak én, illetve az a szűkebb kör érezte így, akikkel erről a rendezvény alatt és után beszélgettünk. Talán mi vagyunk túl mélyen benne és a résztvevők többségének ez a szint volt az elvárása. Az viszont biztos, hogy a twitteren #SPWK hashtag-et tartalmazó tweetek száma lényegesen kevesebb volt, mint a tavalyi esemény ideje alatt. Ez önmagában nem jelent semmit, de mindenképpen elgondolkodtató.

Az előadók által megosztott preziket Geiger Tomi jóvoltából innen tudjátok letölteni:

https://www.dropbox.com/sh/0jh3kwjfum9atvf/AADQ_ES3j3S91TUVH4gAnRjya?dl=0

Ha szeretnéd mélyebben megismerni a Google Analytics nyújtotta lehetőségeket, a tipikus mérési hibákat vagy hogy hogyan tudnád növelni a weboldalad hatékonyságát, akkor jelentkezz az ingyenes Webanalitika Workshopunkra, amit február 24-én tartunk: http://www.hdmarketing.hu/webanalitika-workshop/


 

Szólj hozzá!

TOP 5 Hazai Digitális Analitika Trend 2015-ben

2015. január 14. 10:53 - Bay Áron

2015.jpg

Ahogy az előző évet, úgy az ideit is kitekintéssel kezdjük. A tavalyi évben a fejlődés üteme tovább gyorsult a területen az egyre nagyobb méretűre hízó adatbázisoknak, a már-már elcsépeltté vált big data kultusznak köszönhetően. A hazai piac továbbra is le van maradva a nemzetközi trendektől, erről hamarosan részletesebben is írni fogunk a Nagy Webanalitika Kutatásunk eredményeinek bemutatásakor. Ha korábban még nem töltötted ki a kérdőívet, kérlek segítsd a munkánkat, maximum 5 percet vesz igénybe a kitöltés.

A lemaradás viszont egyre kisebb azoknál a cégeknél, akik saját tapasztalatból tudják mennyit nyerhetnek az adataik elemzésével, illetve azt is, hogy mennyit veszítettek addig, amíg nem foglalkoztak ezzel.

Idén a magyar piacon 2015-ben várható analitika trendeket gyűjtöttük össze nektek.

1. Universal Analytics átállás

Számos cikkben foglalkoztunk a Universal Analytics által nyújtott újdonságoktól elkezdve, a mérés beállításán át, a kifogások leküzdésén keresztül, addig, hogy nincs mire várni, ideje váltani. A Google ebben az évben minden fiókot átállít az új rendszerre, tehát annak, aki nem áll át és cseréli le a mérőkódjait, hátrányt fog jelenteni ennek az elmulasztása. A mai napig látunk olyan fiókokat, ahol a legrégebbi urchin mérőkód szerepel a weboldal forráskódjában. Ez azon túl, hogy rengeteg mérési hibát eredményezhet a saját lehetőségeink felesleges korlátozása.

A migrációs folyamatról készítettünk egy szemléltető ábrát, itt le tudod tölteni.

2. Big data helyett smart data

Mára a big data kifejezéssel mindenki találkozott valamilyen kontextusban. Ma már szinte minden mérhető - bár a pontossággal sok szempontból továbbra is gondok adódnak -, de ez nem jelenti azt, hogy mindent mérnünk is kell. A smart data kifejezés az új big data, én ezt úgy fordítanám le, hogy hiába van rengeteg adatunk, amíg nem kezdünk vele semmit. Mindenki gyűjt ilyen-olyan adatokat, néhányan elemzik is ezeket és még kevesebben következtetéseket is levonnak. Viszont rendkívül kevesen vannak azok, akik utána ezek alapján változtatnak is. Kipróbálnak új oldalelemeket, megváltoztatják a főoldal felépítését, A/B tesztelnek, optimalizálják a konverziós folyamataikat, stb.

Eddig a pontig az egész nem más mint játék a számokkal. Akkor nyeri el az értelmét az adatok gyűjtése, ha végül a konzekvenciák levonása után változtatunk és ezeknek a módosításoknak a hatásait is megmérjük. Így válik a big data üzleti szempontból is hasznosítható információvá.

smartdata.png

3. Pontos mérések

Ahogy egyre többen elkezdték használni az analitika rendszereket, úgy váltak ezek is egyre összetettebbé, ugyanakkor jobban használhatóvá. Ma már teljesen kezdőként is néhány óra alatt megértheti az ember az alapokat, a főbb mutatók jelentését. Azonban a mérés pontosságát még rengeteg tényező akadályozza és ez a helyzet a közeli jövőben sem fog drasztikusan javulni. A süti alapú mérés korlátai (pl.: böngészőhöz kötődik, nem felhasználóhoz), az eszközök közötti mérések nehézségei, a hibás kampánycímkék használata és még rengeteg más is tovább torzíthatja az adatainkat. Azonban ezen jelentősen tudunk javítani, ha néhány lényeges lépést betartunk.

Közel 3 évvel ezelőtt készítettünk egy bejegyzést arról, hogy hogyan növelhető az adatgyűjtés biztonsága, ez a mai napig megállja a helyét. Ami azt is jelenti, hogy sok fiókban ugyanezeket a hibákat tapasztaltuk az elmúlt hónapokban is. Ha nálad megszületett az igény a "tisztább adatokra", akkor érdemes megfogadnod ezeket a javaslatokat!

4. Régi Új sláger: Konverzióoptimalizálás

A Webshop Experts által készített Nagy Webáruház Felmérés adatai alapján 2013-ban a webáruházak 21%-a egyáltalán nem mért konverziót (!) és a felmérésben részt vevők 51%-ánál 1% vagy ennél alacsonyabb volt a konverziós ráta. A 2014-es felmérés várhatóan tavasszal fog elkészülni, drámai változásokat nem várunk az eredményeket illetően, azonban az is kiderül a felmérésből, hogy jellemzően az induló áruházak nem mérik a konverziós arányt, az idő előrehaladtával ez az információ létfontosságúvá válik.

Ha mérni kezdjük a konverziós arányunkat, össze tudjuk hasonlítani az adott szektorban tapasztalható hazai és nemzetközi átlaggal. A következő lépcső, hogy feltérképezzük a marketingcsatornáink konverziós eredményeit, megvizsgáljuk a weboldalunk konverziós folyamatát és addig tesztelünk, próbálgatunk, javítunk rajta, amíg elégedettek nem vagyunk az értékkel. Megnyugtatásképpen mondom, mindig tudunk valamin faragni, ez egy végtelen történet :-)

grumpy-cat-takes-a-look-at-our-website-funny-pic.jpg

5. Továbbfejlesztett e-kereskedelem

A továbbfejlesztett e-kereskedelem egy viszonylag új funkció, tavaly októberben részletesen írtunk róla ebben a bejegyzésben. Értelemszerűen ez elsősorban azok számára érdekes, akik direktben értékesítenek a weboldalukon terméket és/vagy szolgáltatást. Az implementálása közepesen bonyolult, ha mérlegeljük hogy mennyi hasznos információt nyerhetünk vele, akkor rá kell jönnünk, hogy bőven megéri a belefektetett energiát.

Mivel a funkció csak Universal Analytics használata mellett működik, így két legyet üthetünk egy csapásra, ha a bevezetés mellett döntünk!

Ami nem lesz 2015-ben

1. Nem lesz a mobil éve, maga a gondolat butaság, ugyanakkor a mobil eszközök súlya természetesen tovább nő.

2. Idén többen meglépik a mobil verzió / reszponzív irányba való váltást, de év végére is jelentős lesz a lemaradásunk a tőlünk nyugatabbra lévő országoktól. Sajnos a hazai oldalak 80-85%-a még nem rendelkezik mobilra optimalizált változattal.

3. A tag management rendszerek (pl. Google Tag Manager) terjedése nem fog hatalmas méreteket ölteni. Lesz több bátor és lelkes próbálkozó, világszinten a nagy weboldalak 7%-a használt ilyen rendszert a tavalyi év első felében.

4. Az eszközök közötti mérést nagyon kevesen fogják bevezetni.

5. Az online-offline közötti átjárás mérése is túl nagy feladat egyelőre a legtöbb weboldal számára.

Ha szeretnéd mélyebben megismerni a Google Analytics nyújtotta lehetőségeket, a tipikus mérési hibákat vagy hogy hogyan tudnád növelni a weboldalad hatékonyságát, akkor jelentkezz az ingyenes Webanalitika Workshopunkra: http://www.hdmarketing.hu/webanalitika-workshop/

 

Szólj hozzá!

Új Analytics Fastruktúrák jelentés

2014. november 27. 14:15 - Bay Áron

bayle-treemap.jpg
Azt már egy ideje megszokhattuk, hogy az Analytics háza táján mindig fejlesztenek valamit. Néhány hete élesedett egy új AdWords riport, ami önmagában nem lenne nagy szám. Ezzel a jelentéssel viszont megerősítik a korábban elkezdett törekvéseket az adatvizualizáció minőségének javítására vonatkozóan.

Mi az a Fastruktúrák?

A fastruktúra készítés (treemapping) a Wikipédia szerint: „egy módszer, amivel hierarchikusan elrendeződő adatokat jeleníthetünk meg egymásba ágyazódó négyzetek segítségével”.

Ettől önmagában még nem jön lázba az ember, persze jól néz ki, de nem tűnik az adatelemzés szent gráljának. Amiért érdemes lesz foglalkoznunk vele: a segítségével gyorsan ismerhetünk fel trendeket és problémás pontokat a fiókunkban, amik nem tűnnének fel, ha csak a számokat néznénk.

Amivel érdemes tisztában lenni:

- A téglalap mérete mutatja a kiválasztott mutató volumenét.

- A zöldtől pirosig terjedő skála azt a másodlagos mutatót ábrázolja, amit kiválasztunk.

- Ahogyan a közlekedési lámpák tanították: a zöld jó, a piros rossz. Ezért, azoknak az adatoknak az esetében, ahol a magas érték a jó (pl.: az átkattintási arány), a magasabb számok lesznek zöldek. Ahol a magas szám viszont rosszat jelent (pl. a visszafordulás arány), a nagyobb eredmények lesznek pirosak.

- Ha több fiók is be van kötve az Analytics fiókunk alá, akkor a Fastruktúrák lesz az alapértelmezett, ami a fiókokat mutatja. Ha csak egy fiókunk van, akkor a Kampányokat fogja mutatni.

- Részletesebb adatokat láthatunk, ha rákattintunk a kampányokra/fiókokra (a riport feletti navigációs sávon tudunk visszalépni).

Jelentések: Költség Vs. E-kereskedelmi konverziós arány

Azonnal látszik, hogy hol magasabb a konverziós arányunk.

Koltseg_vs_E-ker_konverzios_arany_1.PNG

Mit tehetünk, hogy növeljük a volument azokon a területeken? És mit tanulhatunk a a zöld négyzetekből, amit máshol is felhasználhatunk a fiókokban?

Koltseg_vs_E-ker_konverzios_arany_csoport.png

Miután rákattintunk a legnagyobb költségű piros négyzetre az első képen, láthatjuk hogy nem minden hirdetéscsoport ért el alacsony konverziós arányt.

Ebből már látszik melyik hirdetéscsoportra érdemes fókuszálni. A legnagyobb költségű kampány legnagyobb hirdetéscsoportja ugyan nem teljesít rosszul, de célszerű lenne javítani rajta.

Érdemes lenne új szövegeket vagy akár landoló oldalt tesztelni, hogy javíthassunk az eredményeken.

2. Megjelenések Vs. Átkattintási arány

A hirdetések tesztelése bonyolult feladat, ezért kulcsfontosságú hogy kiemelt figyelmet szenteljünk neki.

Megjelenes_vs_CTR.PNG

A piros és zöld jelölések megtévesztőek lehetnek a hirdetési hálózatokat figyelembe véve ezért tartsuk szem előtt, hogy hogyan fog kinézni ez a jelentés amikor megjelenítjük és böngésszük ugyanazt a fiókot.

Nem szabad elfelejteni, hogy egy display kampány minden esetben lényegesen több megjelenést generál, mint egy Google keresési kampány. A fenti ábrán is látható, hogy a két remarketing kampány nagyságrendekkel több alkalommal jelent meg a vizsgált időszakban, mint a top keresőkampányok összességében.

Ugyanezen okból kifolyólag nem szerencsés a keresési és display típusú kampányok eredményeit egymáshoz hasonlítani. Egy keresés esetén megfelelő landoló oldalt használva szinte garantálható az alacsonyabb visszafordulási arány, hiszen a felhasználó tudatosan keresett arra a kifejezésre.

Fontos tudni, hogy ha rávisszük az egeret a gondolat buborékokra a négyzeteknél, hogy további adatokat kaphatunk az adott kampánnyal kapcsolatban. Így láthatjuk a konkrét számokat, ami alapján meghatározza a rendszer a négyzet méretét és az árnyalatát.

Info_buborek_1.PNG

3. Új felhasználók Vs. Visszafordulási arány

Melyik kulcsszó hoz új felhasználókat és közülük melyek azok, amik kevésbé teljesítenek jól a felhasználókból vásárlóvá válás folyamatában?

Uj_felhasznalok_vs_Visszafordulasi_arany.png

Ha úgy tűnik, jól mennek vagy épp ellenkezőleg, komoly problémákra derült fény, érdemes megmutatnunk a döntéshozóknak ezeket a riportokat. Megmutathatjuk, hogy a kampányok illetve hirdetéscsoportok hogyan támogatják azt a cél, hogy minél több új érdeklődőt konvertáljunk potenciális vásárlóvá a weboldalon.

Persze előfordulhat olyan helyzet is, amikor nincs semmilyen tennivalónk az adatokkal, egyszerűen csak örülhetünk az elért eredményeknek :-)

Ez csak néhány lehetőség volt, amire használhatjuk az új riportokat, mindenkinek érdemes kipróbálni az összes opciót, hogy megtaláljuk a számunkra hasznos kombinációkat. Az alábbi mutatók érhetők el jelenleg:

Elsődleges mutatók:

• Kattintásonként

• Kattintások

• Költség

• Megjelenések

• Elektronikus kereskedelem

• Bevétel

• Tranzakciók

• Webhelyhasználat

• Célteljesülések

• Összefoglaló

• Célérték

• Munkamenetek

• Új felhasználók

 

Másodlagos mutatók:

• Kattintásonként

• CPC

• CTR

• ROAS

• RPC

• Elektronikus kereskedelem

• Átlagos megrendelési érték

• E-kereskedelmi konverziós arány

• Munkamenetenkénti érték

• Webhelyhasználat

• Új munkamenetek %-os aránya

• Munkamenet átlagos hossza

• Visszafordulási arány

• Oldal/Munkamenet

• Összefoglaló

• Célkonverziós arány

Összegzés

Minimális időbefektetés mellett is sok hasznos információt nyerhetünk ki ezekből a riportokból, ezért érdemes rászánnunk az időt, hogy teszteljük a különböző mutató kombinációkat.

Örvendetes, hogy a Google Analytics fejlesztési irányai között egyre inkább fókuszálnak az adatvizualizációra, ami az elkövetkező évek egyik legfontosabb trendje lesz, abból az egyszerű okból kifolyólag, hogy a már jelenleg is hatalmas és egyre növekvő adattömegeket hatékonyan elemezni csak így tudjuk.

Forrás: Using The New Treemaps Report In Google Analytics To Find AdWords Nirvana

Jó analizálást!

 

Szólj hozzá!