Az online keresekedők sikerének titka a 2014-es karácsonyi szezonban

2014. november 12. 15:42 - Bay Áron


A kulcs a tervezés.

Az elmúlt évek trendjei alapján látható, hogy az ünnepi készülődés évről évre egyre korábban kezdődik. Azt is észrevehettük, hogy a vásárlási láz túlnyúlik a hagyományos szezonon, hiszen 2013-ban a tranzakciós arány még az ünnepek után is növekedést mutatott. Több olyan webáruházzal dolgozunk együtt, akiknél a decemberi időszak konverziós eredményeit az elmúlt 2 év januárjában sikerült túlszárnyalni! Ez a folyamat jó lehetőséget kínál az online kereskedők számára, de fontos, hogy jó időben tegyük meg a megfelelő lépéseket. A legfontosabb dolog, amit tehetünk a siker érdekében a digitális stratégiánk megtervezése. Ehhez nyújt segítséget a Google elemzése a 2013-as karácsonyi szezon adataiból, amihez az Analytics fiókok számait vették alapul.

Melyik napok hozzák a legtöbb tranzakciót?

A sikeres ünnepi stratégia kialakításához először meg kell értenünk, melyik napokon számíthatunk a legtöbb eladásra. Amint ezzel tisztában vagyunk, elkezdhetjük kialakítani azt a stratégiát, ami a megjelenéseinket és a promóciókat nem csak ezekre a napokra, de az egész szezonra optimalizálja.

Ahogy azt a legtöbb kereskedő tudja, a Kiber Hétfő (Cyber Monday) az online vásárlás napja az év során. Ez a nap hozza a legtöbb tranzakciót az összes többi közül és 2013-ban a tranzakciós ráta 170%-kal volt magasabb mint egy átlagos napon. A második helyezett a Fekete Péntek (Black Friday), ami az elmúlt három év során egyre nagyobb szerephez jut az online értékesítés során. 2013-ban a Fekete Péntek tranzakciós rátája 114%-kal magasabb volt mint a napi átlag. A következő táblázat megmutatja a legjobb napokat 2013-ban a tranzakciók mennyiségét és a tranzakciós arányt figyelembe véve.

Screen Shot 2014-10-16 at 8.38.05 AM.png

Általánosságban azt mondhatjuk, hogy a Kiber Hétfőn és a Fekete Pénteken kívül a karácsony előtti hétfők és keddek generálják a legnagyobb számú tranzakciót decemberben. Érdekes módon a legnagyobb számú tranzakciót hozó napok nincsenek összefüggésben azokkal a napokkal, amikor a legtöbb vásárlási folyamat indul (vagyis a legnagyobb a forgalom az oldalakon), úgyhogy nem érdemes a legforgalmasabb napokat alapul venni, ha arra vagyunk kíváncsiak, mikor történik a legtöbb tranzakció.

Screen Shot 2014-10-16 at 8.42.33 AM.png

Hogyan növelhetjük az eladások számát a legjobb tranzakciós napokon?

Az ünnepek előtti időszak generálja a legnagyobb tranzakciós arány csúcsokat és a legkisebb mélypontokat az egész év során. Hogy az online vásárlások számát növelni tudjuk fontos, hogy kialakítsuk milyen online marketing eszközöket - pl. AdWords hirdetéseket - használunk a karácsonyi kampány során. Az ünnepi időszakban érdemes a tranzakciós ráta emelkedéseit, mint szorzót figyelembe vennünk a licitalapú hirdetési rendszerekben. Az AdWordsben például az ajánlatkorrekciók használatával szabályozni tudjuk, hogy a jobban teljesítő napokon vagy időszakokban az eredményesebben konvertáló pozíciókban szerepeljenek a hirdetéseink és akár a versenytársakat is megelőzzük a potenciális vásárlók elérésekor. A tranzakciós ráta emelkedése a legjobb napokon a fenti táblázatban látható, míg az alábbi diagramból néhány ötletet meríthetünk a karácsonyt megelőző és az ünnepeket követő hetekre.

Screen Shot 2014-10-16 at 8.46.45 AM.png

Ahogy látható, a legjobb napok generálják legnagyobb tranzakciós arány emelkedéseket, de elég sok kiemelkedő pont van hálaadás környékén is és közvetlenül karácsony előtt. Értelemszerűen hazánkban a hálaadást nem ünnepeljük, így ezen a ponton több eltérés is lehet a magyarországi és az amerikai trendek között. Ugyanakkor a felhasználói viselkedés nagyon hasonló csupán a kiugrást generáló napokat illetően látunk egyértelmű eltéréseket.

A fogyasztói marketing hagyományosan bonyolult és sokszor trendvezérelt, ez pedig nehéz és bizonytalan időszakká teszi ezt a periódust az online kereskedők számára. Azonban aki megfelelően felkészül, komoly eredményekre számíthat 2014-ben is. A Google Analytics felhasználók könnyen testre szabhatják a fenti elemzést a saját adataikkal és azokkal, amelyek az Összehasonlítás riportban elérhetők.

Az adatokról

Ahhoz, hogy minél pontosabb vizsgálat készüljön, a Google Analytics csapat munkatársai több milliárd Analytics munkamenetet elemeztek. Ezeket a munkameneteket és tranzakciós trendeket használták, és megnézték azokat a folyamatokat, amelyek tranzakciót tartalmaztak, hogy kiszámolják a tranzakciós arányokat. A kutatás természetesen csak azoknak a fiókoknak az adatait tartalmazza, amikben engedélyezték a Google számára az anonim adatok megosztását.

Forrás: Online Retailers: The Secret to Seasonal Success in 2014

Szólj hozzá!

Google Analytics Továbbfejlesztett E-kereskedelem - GYIK

2014. október 14. 11:04 - Bay Áron

E-commerce.jpg

Annak, aki még nem hallott a Továbbfejlesztett e-kereskedelemről túlzottan részletes és technológia fókuszú lehetett az összes leírás amivel találkozott a témában. Ezzel együtt rohamléptekben közeledik a karácsonyi szezon, ezért aki igazán kimerítő elemzést szeretne készíteni januárban, annak ez nem lehet kifogás, hogy miért nem használja ezt a mérföldkőnek számító újítást.

A bejegyzésben megválaszoljuk a funkciót érintő legfontosabb kérdéseket és elmondjuk miért érdemes használni minden e-kereskedelemmel foglalkozó weboldalnak.

 

Mi az a Továbbfejlesztett E-kereskedelem?

Nyár elején a Google egy új funkciót mutatott be, a továbbfejlesztett e-kereskedelmet (ec.js). A plugin a Universal Analytics könyvtárhoz adva telepíthető és olyan elektronikus kereskedelemmel kapcsolatos adatokat mutat nekünk, amelyek eddig nem voltak elérhetők az Analyticsben.

Ezt a kiemelten fontos új fejlesztést nem csak az adatelemzők, hanem a marketingesek, cég tulajdonosok, fejlesztők (ők talán kevésbé :)) és a hirdetők is várakozásokkal fogadják. Miért? Mert bőségesen fog pénzzel kapcsolatos adatokat szolgáltatni a weboldal teljesítményéről.

Miért kell foglalkoznunk vele?

A „miért” a válasz és nem a kérdés! Bonyolultnak tűnik? Oké, kezdjük az elejéről. Ha van egy vállalkozásunk, a weboldalunk valószínűleg kulcsfontosságú (ha nem elsődleges) szerepet játszik akkor, mikor a bevételszerzésről van szó. Előfordulhat, hogy a vásárlók nagy része nem is találkozik az ügyfélszolgálaton dolgozó kollégákkal vagy az értékesítőkkel, úgyhogy lehet, hogy a weboldalunk lesz az egyetlen, amelyre támaszkodnak a vásárlás során.

Előfordulhat, hogy egy belső rendszer végzi az eladások és a bevétel nyomon követését, nekünk viszont hiányzik a teljes kép a vásárlók viselkedéséről a vásárlás előtt illetve után. A továbbfejlesztett e-kereskedelem akkor jön igazán jól ha ilyenkor is tudni szeretnénk, hogy „miért” döntenek a vásárlás mellett a látogatók, vagy miért fordulnak vissza a vásárlás befejezése előtt.

Mi a különbség a klasszikus e-kereskedelem és a továbbfejlesztett e-kereskedelem között?

Az E-kereskedelem követése a Google Analyticsben eddig nagyjából arról szólt, hogy a „Köszönjük a rendelést!” – oldalakból kapott információkat elküldte a Google Analytics-nek. Ez a lehetőség a továbbfejlesztett verzióban is megvan, de ez a funkció képes arra is, hogy egy sor új jelentést és elemezhető grafikont generáljon a vásárlóink viselkedéséről.

 

Mennyi munkát vesz igénybe az implementáció?

A továbbfejlesztett e-kereskedelem arra épül, hogy extra információt küld az Analyticsnek. Minél inkább kihasználjuk az új verzió nyújtotta előnyöket, annál több extra jelentést nyerhetünk. A szerverbeállításoktól és a használt adatstruktúrától függően az is lehet, hogy csak néhány információt és beállítást kell módosítani.

Azzal, hogy néhány extra adatot hozzáférhetővé teszünk, a következő fontos információkhoz juthatunk hozzá:

Megjelenések

Láthatjuk például, hogy hányszor néznek meg egy adott terméket. Ez lehetővé teszi, hogy kiszámoljuk a termékenkénti konverziós arányt.

Kosárral kapcsolatos cselekvések

Igen, lehet adatot kinyerni a legjobban teljesítőkről, azokról a termékekről, amiket a legnagyobb mennyiségben sikerült eladni. De melyek azok a termékek, amikben benne van a potenciál? Meg tudjuk nézni, melyik termékeket tették a vásárlók a kosárba, és mikor törölték onnan.

Belső promóciók & kupon információk

Mennyit hozott az „Őszi leárazás” a honlapon? Többet, mint a hírlevélben küldött kuponkód? A továbbfejlesztett e-kereskedelemmel követhetjük a promóciós linkekről és bannerekről érkező forgalmat azonosító, név, kreatív, vagy akár az oldalunkon belüli pozíció szerint rendezve is. A kuponok adatait is követhetjük kuponkód, mennyiség vagy kedvezmény alapján.

Vásárlás & Checkout folyamata

A gondolat ezek mögött a jelentések mögött a vevőid viselkedésének a nyomonkövetése. Hány munkamenet során helyeztek terméket a kosárba? A vásárlás melyik lépésénél hagyják el a legtöbben az oldalt? Még ha a felhasználó elhagyja a vásárlási folyamatot és egy másik lépést kezd el egy új munkamenetben, a Google ekkor is a folyamatba visszatérő vásárlóként fogja követni őt. Ráadásul ez egy remek lehetőség arra, hogy szegmentáljuk a felhasználókat az alapján, hogy melyik lépést fejezték be (vagy nem fejezték be).

GA_Tovabbfejlesztett_ekereskedelem.png

Kompatibilis a továbbfejlesztett e-kereskedelem az Analytics korábbi verzióival?

Ha még nem frissítettél a Universal Analyticsre, akkor egy újabb ok arra, hogy megtedd ezt! A funkció csak analytics.js alatt működik, nem kompatibilis a korábbi ga.js verzióval. Továbbra is gyűjthetünk a vásárlásokkal kapcsolatos adatokat és követhetjük a tranzakciókat, de a továbbfejlesztett riportok csak a Universal Analytics használatával érhetőek el.

Használhatom a Google Tag Managerrel?

Tökéletesen, sőt ajánlott eszköz az e-kereskedelmi mérésekhez. Egész biztos, hogy be kell vonni a beállítás folyamatába a fejlesztőt, de az adatrétegek használata hatékony és jól menedzselhető módja annak, hogy az online eladásból származó adatokat mérhetővé tegyük.

Automatikusan mér?

Nem. Rengeteg mérés azonnal elérhető, amikor használni kezdjük a Google Analytisc követőkódját, de az e-kereskedelmi jelentések csak akkor lesznek elérhetőek, ha elvégeztük a szükséges beállításokat. Ahogy a Google e-kereskedelmet követő rendszereinek korábbi változatai, a mostani eszköz is igényli, hogy kiegészítsük a követőkódot. Ha Google Tag Managert használunk, akkor ez csak egy extra kipipálandó checkbox.

Mik a további teendők?

Mint a legtöbb nagy átállásnál (Classic > Universal, Scripted > GTM, stb.), most is azt javaslom, hogy hozzunk létre egy teszt tulajdont az Analyticsben. Minden nézetben új e-kereskedelmi bállítások vannak, amelyekkel bekapcsolhatjuk ezeket a jelentéseket.

Ezek után kezdjük el hozzáadni a továbbfejlesztett e-kereskedelem részleteit egyenként, amíg biztosak nem vagyunk benne, hogy minden megfelelően működik. Továbbra is kérjük be a hagyományos E-kereskedelemből származó adatokat, hogy biztosak lehessünk benne, hogy folyamatosan megfelelő adatokat kapunk. Ezután használjunk egy másik eszközt, hogy a továbbfejlesztett adatokat a másik tulajdon alatt mérjük. A Google Tag Manager ezt a folyamatot sokkal egyszerűbbé teszi.

Mikor úgy látjuk, hogy kellően pontosak az adataink, válthatunk: eltávolíthatjuk a régi mérést az újra.

Ami fontos és ezt mindig tartsuk szem előtt, vigyázzunk az adatainkra! Mindig futtassunk teszteket, mielőtt jelentős változtatásokat hajtunk végre!

További információk:

Továbbfejlesztett e-kereskedelmi jelentések

Enhanced Ecommerce Developer Reference

Google Tag Manager Developer Guide for Enhanced Ecommerce

 

Forrás: FAQ About Google Analytics Enhanced Ecommerce

Szólj hozzá!

Top 3 Google Analytics konfigurációs hiba és a megoldás

2014. szeptember 30. 11:45 - Bay Áron

53900094.jpgA pontos adat fontos. Mennyire fontos? Több tanulmány is igazolja - és mi is számtalan alkalommal írtunk már róla - hogy a hibás adatok a cégek 88%-ának a bevételét is közvetlenül befolyásolják. Tény, hogy egy átlagos vállalat a bevételének akár 12%-át is elveszi a hibás adatok miatt. Az Analytics egy professzionális rendszer rengeteg olyan értékes funkcióval, ami segít abban, hogy az online eredményeinket optimalizáljuk. Hiába viszont a Google  Analytics minden előnye, ha nem győződünk meg az adatgyűjtés pontosságáról. Az Analytics számára az adatok jelentik az "üzemanyagot" – a hatékonyság pedig az adatok mennyiségén és minőségén múlik – főleg az olyan különösen fejlett algoritmikus marketingeszközök esetében, mint például az adatvezérelt attribúció.

Két hónappal ezelőtti megjelenése óta egy új, népszerű diagnosztikai eszköz is keményen dolgozik rajta, hogy mindig a legjobb és legpontosabb eredményeket kapjuk. Most azt mutatjuk be, melyek a legjellemzőbb mérési hibák, mi ezeknek a következménye és mik a lehetséges megoldások.  Egyszerűbben fogalmazva, megnézzük, mit tehetünk, mikor a diagnosztikai eszköz azt írja ki nekünk: „Rossz alapértelmezett URL”, „Eltérés a kattintások és a munkamenetek száma között”  vagy „Szabálytalanságok a célkonverzióban”. Az alábbiakban láthatjuk, hogy mi a hatása ezeknek a hibáknak és mik lehetnek az általános következményeik.

Analytics_ertesítések.PNG

Rossz alapértelmezett URL

„Az adat minőség nélkül haszontalan.”
João Correia, Analytics stratéga, Blast Analytics & Marketing

Amikor Google Analytics Accountot hozunk létre egy weblap nyomon követéséhez, az egyik első dolog, amit a rendszer kér tőlünk, egy alapértelmezett URL. Ez általában a weboldal főoldala. A Diagnosztikai eszköz meggyőződik róla, hogy a megfelelő oldalt adtuk-e meg alapértelmezett webcímként és jelzi, ha nem így van. A helyesen megjelölt oldal az első, és elengedhetetlen lépése annak, hogy megértsük, hogyan viselkednek az ügyfeleink.

Ez a hibaüzenet általában annak az eredménye, hogy hiányzik, vagy rosszul van beillesztve a követőkód az oldal főoldalára, vagy egyszerűen csak elgépelés maradt a bevitt URL-névben. Ha ez a helyzet, és csak az URL névben van elírás, elég egyszerűen bejelentkezni a fiókba, belépni az admin felületre és a „beállítások” menüpont alatt kijavítani az alapértelmezett webcímet.  Ha a hiba a követőkódban van, a webmesterrel kell kapcsolatba lépni és megmondani neki, hogy telepítse fel azt megfelelően.

Az alapértelmezett webcímen kívül a rendszer a weboldal összes aloldalát is átvizsgálja. Olyan oldalakat keres, ahol a kód hiányzik vagy hibás a követőkód. Az ellenőrzés folyamatosan fut, így ha a jövőben új oldalakat teszünk közzé, a rendszer azoknál is ellenőrzi a mérőkód helyes beillesztését.

Eltérés a kattintások és a munkamenetek száma között

„A diagnosztika segített megtalálni és javítani az adateltéréseket az AdWords fiókomban. Az eszköz nélkül valószínűleg sosem vettem volna észre, hogy az adataim hibásak. Kiváló eszköz!”

Monika Rut-Koroglu, digitális analitika és optimalizálás, FXCM

A Google Analytics lehetőséget kínál arra, hogy a felhasználók megosszák az adataikat a kapcsolt AdWords fiókjukkal is, ezáltal egyedülálló és jól használható elemzésekhez juthatnak hozzá. Ilyenkor azt várjuk, hogy az AdWordsben látott kattintásszám megegyezik az Analyticsben látható munkamenetek számával – de a helyzet nem mindig ez. Az eltérés jelentősen le tudja lassítani az elemzési és optimalizálási folyamatot, ezért ezeket az eseteket mindig alaposan meg kell vizsgálni.

Ennek a problémának többnyire a konfigurációs beállításokhoz van köze. Például ha a kattintások valamilyen harmadik félen keresztül átirányítással jutnak el az oldalunkra. A harmadik fél néha későn adja meg a létfontosságú címkézési paramétereket, így az Adwords és az Analytics nem tudja a kattintásokat a munkamenetkehez kapcsolni. Egy másik ok, ha az AdWords automata címkézés funkciója ki van kapcsolva, és a felhasználókat a mobil verzióra irányítjuk, akkor akaratlanul is "eldobja" a rendszer a címkét.

Ezeknek a problémáknak változatos megoldásaik vannak. A Google-nak van egy részletes útmutatója, ami végigvezet ezeken, de használhatjuk az Analytics súgóját is, ami lépésről lépésre segít, hogy megtaláljuk és elhárítsuk a problémát. Ha külsős szolgáltatóval dolgozunk, aki átirányítást alkalmaz vagy aki "elveszti" a paramétereket, akkor ezt jelezzük. Ha az automata címkézés korábban ki lett kapcsolva, gondolkodjunk el a visszakapcsolásán.

Facebook-apps-Google-analytics-goal-settings.jpg

Szabálytalanságok a célkonverzióban

„A [Google Analytics Diagnostics] nagyon jó ötlet… Csak most fedeztem fel az iPad-emen. Segít, hogy újraértelmezzem és javítsam a céljaimat és megtaláljam, hogy mi az, ami nem működik.”

Sherri Matthew, hárfaművész, vállalkozó

A Google Analytics célmérés nagyon jó módszert jelent, hogy azonosítsuk és nyomon kövessünk mik a legjövedelmezőbb eredmények számunkra. Néha ezek a mérések meghibásodnak és nem működnek tovább megfelelően ezek a riportok. A Google folyamatosan ellenőrzi ezeknek a teljesítményét és figyelmeztet, ha valami gond lép fel.

A leggyakoribb oka a meghibásodásnak az URL-cím változás. Ha a webmester megváltoztatja az oldalunk URL-jeit, de a céloknál megadott URL-eket nem frissítjük ennek megfelelően, akkor a mérés leáll. A másik gyakori ok, hogy a korábban beállított eseménykövetés megváltozik az oldalunkon, de a céloknál megadott eseményeket nem frissítjük.

Ha ezek miatt lép fel probléma az oldalon, akkor látogassunk el a Google Analytics fejléce alatt található „Admin” linken keresztül a vezérlőfelületre és kattintsunk a „Célok” (Goals) menüpontra, hogy kijavítsuk a beállításokat.

További információk az Analytics-értesítésekről

Az eszköz (néhány kivétellel) minden nap végigfut és problémákat keres. Átvizsgálja az oldalak taggelését, a fiók beállításait és a jelentés adatokat, hogy elkerülje az adatminőség problémákat. Csak azok a felhasználók láthatják az értesítéseket, akik legalább Szerkesztő (Edit) szintű felhasználói jogosultsággal rendelkeznek. Az eszköz az első választ veszi figyelembe, így ha az első felhasználó figyelmen kívül hagyta az üzenetet, az olyan, mintha az összes többi is ignorálta volna.

A diagnosztika jelenleg is tucatnyi hibát keres és még több tucat van tervben. Figyeljük folyamatosan a fiókunkat, minden felfedezett új hibáról és lehetőségről értesítést fog adni!

Jó analizálást mindenkinek!

Szólj hozzá!

Google Analytics tanácsok a szakma krémjétől

2014. szeptember 25. 14:22 - Bay Áron

DSC_3241.JPGA Loves Data múlt héten már harmadszor rendezte meg az éves ausztráliai Analytics konferenciát Sydney-ben és Melbourne-ben. Az idei esemény sokkal nagyobb szabásúnak és jobbnak bizonyult a korábbiaknál. A közönség többek között - az általunk a szakma koronázatlan királyának tartott - Avinash Kaushik digitális marketing guru és Justin Crutoni Google Analytics evangelista előadását is élvezhette.

A 10 legfontosabb útravaló a konferenciáról

 

1. Használjuk a Google Tag Managert (vagy bármelyik Tag Manager rendszert)

A Google Tag Manager-rel nem csak a Google Analytics, hanem más rendszerek követőkódjait is kezelhetjük, ráadásul nem csak a weboldalainkon, hanem akár a mobil alkalmazásainkban is. Az ingyenes eszközzel az előre meghatározott szabályok segítségével felgyorsíthatjuk a kódok fejlesztését:

• Gyorsabban változtathatunk meg létező, vagy helyezhetünk el új kódokat, mert ilyenkor nem kell az IT osztályhoz fordulni.

• Még a fejlesztés előtt ellenőrizhetjük, hogy működnek-e a kódjaink.

• A rendszer minden változtatást nyomon követ és elment – ez pedig jól jön a későbbi hibaelhárítások során.

• A rendszerben többféle felhasználói szintet létrehozhatunk (választhatunk, hogy csak a betekintést, a szerkesztést, vagy a közzétételt is engedélyezzük-e).

Az igazsághoz azonban hozzátartozik, hogy nem minden weboldal számára jó megoldása Tag Manager használata. Sok esetben több problémával jár a bevezetése és a menedzselése, mintha a korábban megszokott megoldásokat használnánk. Ezen túl bizonyos mérések beállítása nem lehetséges és gyakran azt sem úszhatjuk meg, hogy az IT-t bevonjuk a folyamatba, mert pl. az E-kereskedelmi mérés megfelelő beállításához adatrétegeket kell elhelyezni a forráskódban, amire a rendszer jelenleg nem alkalmas.

2. Ne hagyjuk, hogy az utolsó kattintás attribúciós modell megtévesszen

Az utolsó kattintás modell az egyik legelterjedtebb módszer a jelentések készítésénél, mert ezt a legegyszerűbb megmagyarázni. Az „utolsó kattintás” az eladás előtti interakció során az utolsó interakciós pontot jelöli. A modellel csupán az a baj, hogy egy sor olyan tényezőre nincsen tekintettel, ami fontos szerepet játszott a konverzió létrejöttében.

Az értékesítés során a marketing eszközök széles palettáját használjuk. Ilyen például a közösségi média, e-mail kampány, keresőhirdetés, display megjelenés, videokampány, nyomtatott hirdetés, flyer és a PR munka is – hogy csak néhányat említsünk. Egyetlen egy elemre, az eladás előtti utolsó érintkezési pontra hagyatkozni, és az összes többi tényezőt figyelmen kívül hagyni a fentiek ismeretében kevéssé tűnik tehát jól átgondolt stratégiának. Próbáljunk inkább egy szélesebb képet nézni és lépjünk túl az utolsó kattintáson!

Ennek fontosságáról korábban mi is írtunk egy részletes cikket: http://webanalitika.blog.hu/2014/03/25/a_kattintas_fetisizmustol_az_attribucios_modellezesig

3. Rengeteg adattal rendelkezünk, de hiányoznak az elemzések

Adatot kinyerni viszonylag könnyű, hiszen ezek a folyamatok nagyrészt automatizáltak. Ami nem automatizált, az ezeknek a pontos elemzése, a következtetések, ami alapján később cselekedhetünk. Küldjünk a vezetőknek kevesebb adatot és több elemzést és ezekből származó következtetést! Készítsünk cselekvési tervet és hangsúlyozzuk azt, hogy milyen hatása lesz annak az üzletre nézve.

Avinash azt javasolja, költsünk 15%-ot az adatok gyűjtésére, 20%-ot a jelentésekre és 65%-ot Google Analytics fiók(ok) elemzésére, legalább egy évnyi adatot vizsgálva.

Gyakran szembesülünk mi is azzal a problémával, hogy rengeteg ügyfelünk rendelkezik Analytics fiókkal, ami optimális esetben az alapbeállításokon túl néhány egyedi mérést is tartalmaz. Ugyanakkor sokszor ezek a mérések már elavultak, nincsenek lekövetve a rendszer és a weboldal változásai, így torz, hibás adatok halmozódnak fel. Ezt még két módon lehet tetézni, az egyik ha a hibás adatok alapján hozunk üzleti döntéseket, a másik hogy a rengeteg adatot végül nem használjuk fel semmire.

4. Gondoljuk végig, hogyan mutatjuk be az adatokat

A vezetők nem szeretik az idejüket arra pazarolni, hogy különböző grafikonokat próbáljanak értelmezni. Az elemzők feladata, hogy a következtetéseket érthető és olvasható formában tálalják. Ehhez már számos vizualizációs eszköz rendelkezésre áll. Az alábbiak közül bármelyiknek érdemes adni egy esélyt:

- A Google Fushion tables segítségével akár interaktív grafikonokat is készíthetünk.

- A Sunburst adatmegjelenítői segítségével komplexebb adatokat is egészen kellemes módon prezentálhatunk.

- A Data-Driven Documentsben könnyen szerkeszthetünk adatokra épülő dokumentumokat.

- A Klipfolio szintén egy jó eszköz arra, hogy sok szerkesztői felületet kezeljünk egyszerre, ráadásul ingyenes próbaverziója is van.

A fentieken túl a Google saját riportjait is használhatjuk, illetve több olyan külső eszköz áll rendelkezésre, ami az adatainkat emészthető formába önti és az Analytics jelentéseket jól kiegészíti, pl. NextAnalytics eszköze.

5. Az attribúciós modellezéssel egyre kevésbé lövünk majd mellé

Az attribúciós modellezés arról szól, hogy mindig megnézzük, mi történt tegnap és mi vár ránk holnap, majd megpróbáljuk a legjobb döntést hozni ennek fényében. Mindig igazítsuk ki az attribúciós modelljeinket a tapasztalataink alapján (néhány hetente érdemes), így sokkal kifinomultabb lesz és jobban illeszkedik a saját üzletünkhöz. Legyen egy feltételezésünk, különítsünk el egy kisebb összeget, teszteljük az ötleteinket, nézzük át az eredményeket  és változtassunk, ahol szükséges. Minden egyes alkalommal azt fogjuk érezni, hogy egyre kisebbet tévedünk. Persze maradjunk két lábbal a földön: az attribúció modellezés nem alkalmas gyors hibajavításra, idő és erőforrás igényes, viszont idővel a befektetéseink megtérülnek.

Tavaly vált elérhetővé a Modell-összehasonlító eszköz, ami ebben a folyamatban nagy segítséget nyújthat nekünk: http://webanalitika.blog.hu/2013/06/20/modell-osszehasonlito_eszkoz_ujdonsag

Attribucio.jpg

6. Használjuk a 90/10 szabályt

Költsünk 90%-ot az emberekre és 10%-ot a technológiára. Sok eszköz ingyenes, például a Google Tag Manager, a Google Analytics sőt, külső eszközök is. Ha ezeket kihasználjuk, többet költhetünk az emberekre, vagyis a vállalkozásunk legértékesebb részére. Justin Cutroni azt mondja, ő még hisz abban a régi közmondásban, hogy „Adj nekem halat, és egy napig lesz mit ennem. Taníts meg halászni, és soha többé nem éhezem majd.”

Sok külső eszköz rendelkezik ingyenes verzióval vagy 30 napos kipróbálási lehetőséggel, ilyen a PadiTrack a konverziós csatorna elemzésére vagy a Crazy Egg kattintástérkép készítésre.

7. Platform, platform, platform

Mindannyian jól tudjuk, hogy a mobil milyen nagy üzlet, de ne felejtsük el, hogy hány platfromot használhat még egy vállalkozás. Az értékesítőnek felületek egész skáláját kell számba venni a honlapoktól és alkalmazásoktól kezdve az ügyfélkapcsolat kezelésen illetve a call-centeren át az olyan hagyományos érintkezési pontokig, mint például az eladáshelyi reklám (POS). Az online marketingünk alapjait könnyedén szemmel tarthatjuk a Universal Analytics segítségével, amivel bármilyen digitális kapcsolattal rendelkező felületet mérhetünk. Kezdjük tesztelni és elemezni az eredményeket, törekedjünk a folyamatos fejlődésre, és pontosítsunk a célcsoportunkon, hogy egy jobban átgondolt stratégiával tudjunk kommunikálni. A legfontosabb üzenet: használjuk a különböző felületeket tudatosan, teszteljünk és tanuljunk!

Ha még nem álltál át Universal Analytics-re, akkor érdemes megnézned ezt a migrációs folyamatot bemutató infografikát: http://webanalitika.blog.hu/2014/04/10/universal_analytics_migracios_folyamata

8. Beszélgetés, amplifikációs ráta és tetszési index

Mikor a közösségi médiával dolgozunk, mindig vegyük figyelembe a következő mérőszámokat: a beszélgetést (kommentek és válaszok száma az egyes posztok esetében), az amplifikációs rátát (hányszor osztottak meg, vagy retweeteltek egy posztot) és a tetszési indexet (hányszor lájkolták, vagy +1-ezték az adott bejegyzést). Nem elég csak a lájkok vagy a követők számát figyelni. Amit látni akarunk az az, hogy az embereket megnyertük a posztjainkkal és a márkánkkal. Ehhez a vásárló egész útját, hosszú távon kell követni, nem elég egy-két könnyen mérhető adatra hagyatkozni.

Ehhez használhatjuk az adott közösségi oldalak saját analitikáját és a Google Analytics-et is, de léteznek integrált fizetős eszközök is, amik nem csak a mérésben és elemzésben segítenek, hanem akár a teljes folyamatot is lefedik, mint pl. a HubSpot.

9. Vigyük fel az offline adatokat is a Google Analyticsbe

Azok az adatok, amiket a Google Analyticsből nyerünk a vásárlói interakcióról csak részei egy nagyobb és teljesebb képnek. Az Universal Analytics viszont kiváló eszköz arra, hogy az offline interakciós pontok (eladáshelyi reklám és társai) adatait is összegyűjtsük és követni tudjuk az offline konverziókat. Ezáltal pontosabb rálátásunk nyílik a vásárlók viselkedésére.

Akár egészen egyedi megoldásokat is alkalmazhatunk, mint amit Nico Miceli csinált, amikor a saját lakásában való közlekedését vizsgálta szenzorok és az Analytics összekötésével: http://nicomiceli.com/tracking-home-google-analytics-part-2-door-sensors/

10. Gondolkodjunk felhasználókban munkamenetek és látogatások helyett

Az offline adatok Google Analyticsbe való felvitele csak egy része annak a folyamatnak, amely során új fényben vizsgáljuk meg a tevékenységeinket. Pontosabb elemzéseink és nagyobb rálátásunk akkor lesz, ha az ügyfeleinket a teljes velünk való kapcsolatuk során követni tudjuk. A konverzióig még könnyű megfogni őket, de mi a helyzet a második, harmadik, és az azt követő vásárlásokkal? Érdemes megfontolni az Universal Analytics felhasználó azonosító funkciójának használatát, aminek a segítségével egy-egy felhasználó összes velünk kapcsolatos tevékenységét követni tudjuk azok összes eszközén, ezáltal sokkal pontosabb képet kapva a viselkedésükről.

Hogy pontosan mire használható a User ID funkció, arról részletes leírást ebben a súgócikkben találsz: https://support.google.com/analytics/answer/3123663?hl=hu&ref_topic=3123660

Forrás: http://www.lovesdata.com/blog/2014/10-tips-google-analytics-pros/

Szólj hozzá!

Összehasonlítás riportok - Újdonság

2014. szeptember 18. 13:21 - Deli Norbert - HD

Múlt héten jelentette be a GoG_A-Benchmarking-Graphic-iStock_000014477887.jpgogle, hogy - a v4-es felületen még szereplő, de azóta kikerült - ismét szerepelni fog egy benchmark/összehasonlító riport az Analytics-ben.

Minden marketingesben jogosan felmerülő kérdés, hogy az ő - alap- és konverziós - számai most jók-átlagosak-rosszak a piaci átlaghoz illetve a hasonló weboldalakhoz képest.

A riportok ebben segítenek, megadják azt a viszonyítási alapot, amivel már tudjuk értékelni az alap mutatóinkat. A konverziós mutatók viszont továbbra sem összevethetőek.

 1. Milyen szempontok alapján vethetem össze a számaimat?

A riportokban a mutatók közül csak a 3 db Akvizíciós (munkamenet, új munkamenet %-os aránya, új felhasználók) illetve a 3 db Viselkedés (oldal/munkamenet, munkamenet átlagos hossz, visszafordulási arány) mutató kerül összehasonlításra. Vagyis azt, hogy az én webshopom e-kereskedelmi aránya hogyan viszonyul a többiekéhez, nem tudom meg.

A mutatók mellett dimenzióként a csatorna médium, hely (ország) valamint a mobil/desktop eszközök közül választhatunk, ezekre bontott mutatókat hasonlíthatunk egymáshoz.

2. Kikkel hasonlíthatom össze a számaimat?

Az új riportok kellően szofisztikált módot nyújtanak az összehasonlítás kiválasztásához, hiszen tudunk kategória, terület és napi munkamenet (?nagyság?) alapján is szűrni.

A kategóriák az Érdeklődés riportokban (és a Google más eszközeinél is használt) már megszokott bontásban vannak, ami kellően részletes, így minden piaci szereplő ki tudja választani a számára legrelevánsabbat.

A területi választóban országra valamint régióra bontottan szerepelnek a helységek. Így lehetőség van például csak a mi méretünkkel megegyező budapesti konkurensek számaihoz hasonlítani a sajátunkat. 

A napi munkamenetek csoportokba vannak rendezve, így választhatunk napi 100 vagy akár napi 100 000-nél több munkamenetet elérő oldalakat is.

Ha kiválasztottuk a három szűrést, akkor a rendszer megmutatja hogy mennyi tulajdont tett bele az összehasonlításba.

benchmark 2.JPG

3. Mire tudom ezt használni?

A most (újra)indult riportok nem lesznek napi szinten használva, hanem időszakosan (mi negyedévente javasoljuk) érdemes átnézni őket. 

Ezen túl még a következő esetekben vessük össze a számokat a sajátjainkkal:

  • Újonnan indult a honlapom/áruházam, így nincsen múltbeli adatom amihez viszonyíthatok.
  • Fejlesztés előtt áll a honlapom
  • Fejlesztésen van túl a honlapom
  • Hosszabb távú tervezést csinálok
  • Értékelek egy hosszabb időszakot (éves, negyedéves értékelés)
  • Értékelek egy aktív időszakot (karácsony, főszezon)

A várhatóan nem túl gyakori használat ellenére nagyon hasznosak a riportok, hiszen pont azt a viszonyítási alapot szélesítik, ami szükséges egy marketinges számára a teljesítmény értékelésekor.

Jó analizálást mindenkinek!

Szólj hozzá!