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Google Analytics 隱藏的10 個秘密:更聰明的網站分析做法(上)

80/20 法則同樣也適用於網站分析工具的使用。我們中有很多人只使用了網站分析工具很小部分的功能。

這好讓我難過啊!好吧,沒有那麼難過,而且其實我難過的是你們沒有把全部的功能,應用到你們的決策中,讓管理團隊做出更明智的決策。

不管你現在有哪些工具,我們必須每隔一段時間,就採取另一種角度看待我們所熟悉的工具,看看忽略了哪些東西。

我建議你定期與夥伴們聚會,把 Adobe Analytics 投在會議室的大螢幕上,讓每個人都說出一份隱藏的報告或者功能。你將會吃驚你學到非常多東西,而且,就像一個尋找復活節彩蛋的活動,整件事情本身就很有趣。

你們當中有許多人已經在使用 Google Analytics,在這裡我想要再次介紹一些,20% 常用功能以外的報告/概念/功能。希望能夠幫助你們找出更具有衝擊力的IABIS(Insights、Actions the leadership should take、Business Impact)。

有一些隱藏的小寶石,有些大的,有些你可能知道但是忽略了,有些從來不在你瞭解的範圍內。快速在新分頁中打開你的 GA 帳戶,或者你的 Web TrendsWeb TrekkIBM Analytics 帳戶,然後依照下面指示行動吧!

首先,必須找出有些隱藏得有點隱密且也不怎麼常用到,像 Google Analytics 的即時報告,但是我並不感到可惜…

Google Analytics,網站分析,轉換率

 

即使你對 Google Analytics 的界定至少低估了它原本功用的 100 倍。在這種情況下,即時報告是 Google 團隊令人印象深刻的工程壯舉。你可以看見現在發生了什麼事。而且,這還不是全部,當你認識到它是分眾數據,橫跨多個維度,這才真的是令人印象深刻。

但是,我是必須在對的時間優化數據的大信徒,這個時間由你公司內部的決策制定/行動反應速度定義。當你從對的時間轉移到即時,你最終會得到多於一個的行動暗示,且沒有實際的價值。

如果你的公司可以採取即時行動,那麼即時數據就變成對的時間的數據。如果不能,找出從洞察到行動所需的時間,然後透過數據優化

所以,如果你期望隱藏的寶石在類似的精神裡,我恐怕失望會隨之而來。我的寶石全部都跟大部分能從中獲得高價值的人,並且導購更加聰明,及時和範圍更廣的 IABIs 。下面是我們將提及的十個寶石:

1. 興趣相似類別和潛在顧客區隔:更清楚理解你的顧客

2. Google Analytics 捷徑:簡化你複雜的報表

3. 自訂維度:更深層的唯你分析

4. 轉換耗時和路徑長度:Pan-session 電子商務分析

5. 輔助轉換:最小市場影響的歸因

6. 自訂提醒:得到你知道和你所不知道的!

7. 下載解決方案:從 crowds 報告中獲取 Insight

8. 搜尋查詢:重新獲得你的自然搜尋數據!

9. Google Analytics 應用:你每天的挑戰都被神奇的解決了!

10. 購買行為分析:使你的世界形成漏斗!

但是等等,還有更多…

聽起來非常令人興奮,對嗎?讓我們來瞭解為什麼這些被稱作隱藏的寶石,而你怎麼利用他們來提取具有大影響力的IABIs。

1.興趣相似類別和潛在顧客區隔:更清楚理解你的顧客

當涉及到太執著瞭解用戶的行為和興趣,在團隊裡我認為這是個出眾的方法,相較於電視,廣播,印刷品行銷人員對受眾特徵(年齡,性別,收入等)愚蠢的癡迷。我不會放棄首要指標,興趣和行為數據更好!

但是,

對於這麼多在數據上顯示和我們接觸的人,我們對他們瞭解甚少。也許,我們的平台從來沒有見過他們(沒有cookies!)。也許,我們不知道他們在 digital verse 周圍點擊時做了什麼。在這些情況下,我們應該放下架子,利用在 GA 裡能得到的興趣、行為數據圖表。

第一個隱藏的寶石,興趣相似類別和潛在顧客區隔,能夠讓我們更清楚了解平台互動、打交道的人們。

Google Analytics,網站分析,轉換率

 

這個數據是網站行為資料很好的補充(人們在看哪些頁面, 他們在站內搜尋什麼,他們放棄了購物車裡什麼產品等等)。它幫助我們更快速瞭解我們追蹤的用戶,真的是這樣。

興趣相似類別區隔我們網站用戶的生活方式偏好。你能看到許多關於這些數據的應用,可能在你的網站或者社群平台中,內容反映的數據,這只是其中一個例子。

潛在顧客區隔了你用戶的購物喜好(就是你的用戶們現在正積極地研究和購買什麼)。能夠很容易地看出這將會怎麼影響後續行銷和廣告策略-廣告內容,廣告目標等等。

有了這些數據,結合網站行為數據分析,意味著你不必去猜測這些族群/分眾哪一個更有價值或更沒有價值。你可以簡單點擊以上兩個(指標)中的一個,然後看看這個極具價值的深入洞察報表…

 

可以用你習慣的流量指標、行為和結果來定義有用的區隔。而且,在這種情況下,

如果你用 Google 的廣告平台,你可以把他們串連在一起分析,投放鎖定高價值用戶的廣告。

如果你不用 Google Display Network 或者 DoubleClick 這些產品,那麼參閱前面的內容,看你如何善用 Google Analytics 去了解你現在的 cookies,然後創造更多相關的內容。

我最喜歡的方式,是分析這些隱藏寶石的所有可能,具體例如:利用年齡,性別和愛好分類分析使用者。

重要的是,這個報告和相關功能必須在你的GA帳戶執行。這些被使用的數據並非來自你的 GA 帳戶或腳本,而是來自第三方 DoubleClick cookie(網站流量)和匿名的行動應用識別字(即,Android 的廣告 ID 和 iOS 的 IDFA)。

利用這個隱藏的寶石,找出你本來一無所知的用戶,對他做進一步的分析

2. Google Analytics 捷徑:簡化你複雜的數據報表

在報表和分析之間有個差異點。當然,有很多複雜的方法可以分析,或是避開報表中沒有用的地方。但是,其中一個簡單的策略,就是利用標準的報表格式,然後玩弄它(技術用語!),客製化最符合你需求的數據報表。

典型的策略就是自訂報表,使用不同的篩選機制,添加有用的數據指標等等。你能得到更多洞察結果的數據報表,然後,你可以關注其他 15個需要你關注的事情(那些不會顯現他們自己 tweets的事情 ),全心全意投入。

Google 隊伍起初開發了一個小小的功能叫「快捷」。在GA 報表的頂端,一個灰色的橫條內,就在報表名字的下方。

我非常喜歡它,用一個例子來看看為什麼。

我喜歡歸因。精準來說。我愛我撰寫關於歸因的文章!:)我想要知道這些報表,可以從些管道獲得流量,是否真的對我產生效益。一旦我得到了這兩個答案,我可以立刻行動之前的行銷預算投到對的管道。

我從行為流程 > 網站內容 > 所有頁面報表開始,添加了兩個進階區隔來區分文章和頁面價值。我不喜歡分析報表中扔來大量的指標數據,所以我切換到圖表比較,並只挑選了兩個我要的指標。最後,添加次要維度。

下面是報表呈現…

Google Analytics,網站分析,轉換率

 

分析得非常透徹。讓我一眼就看到我想要的,然後迅速採取行動。你沒辦法在上方的報表看到這些數據,此外我加了一個進階區隔(來區分電腦和行動用戶端)。

然後,為了不浪費製作的時間成本還有心血,並確保之後可以重複檢視它,我設置了快捷按鈕。

現在,我可以快速、不受時間限制,在 GA 分析工具左邊的瀏覽列裡找到它…

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噢,快捷方式也記得主要報表指標是頁面價值,不是工作階段。貼心噠~

我建議你不要依循標準報表,並且針對你需要的數據做進階區隔。如此一來,利用「快捷」這塊隱藏的寶石來分析你的最終目的。

下次你需要深入分析哪項指標,你可以更快找到它,而且GA 會自動新增至最新的時間區隔。

 

3. 自訂維度:更深層的唯你分析

我們之前談到 touchon the fact that ,大多時候我們分析 cookies 。 「超級忍者分析?切換到User-ID by implementing Universal Analytics」

我們容易局限於夠過預設收集而來數據分析。沒錯,預設有很多捨定,但是,我們能加一點自定義的要素,讓他變成更聰明的數據洞察分析報表。我們所加進去的自訂變數,對企業商業目標來說是非常獨一無二的,所以很難在分析工具預設功能中調整。

用自訂變數,噢,不是,是自訂維度,是一個很了不起的辦法,讓GA 報表呈現的數據更加獨一無二。

一個簡單的例子,追蹤用戶是否登陸到網站,當他們造訪網頁時(假設登入的用戶都是老客戶),你可以很輕易用帶有追蹤碼的自訂維度來做這份報表。這會讓你在 GA 中分析一份完美的報表。

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160 萬中,有 66k 個工作階段是從 26.7 k 選擇 Yes 的用戶來的。

你現在有了一個明確的區隔,對於誰你的網站,只需透過為這些「Yes」(已登錄)用戶建立一個進階區隔。但是,在此之前,只是從左到右掃一下數據(最後這欄會讓你吃驚)就會在你給老闆的IABI上有一個立竿見影的影響。

自訂維度只需要些微的技術,且你可以在  GACP 獲得説明。但是為了一個更高品質的洞察分析,以及影響你將做出的商業決策,總括計算這完全值得。

如果你是一個內容型網站,這意味著藉由自動命名,內容類型,註冊用戶和 free-loaders,評論家和不評論者來區隔資料,和更多其他的數據帶來不同層面的洞察數據

如果你是一個電子商務網站,你可以追蹤那些重複購買的用戶和其他指標,各種涉及購物車和付款頁面相關的資料細節,內部交叉銷售和捆綁銷售廣告等數據,同一顧客的多個訂單,和其他千千萬萬的分析指標,只需要利用自訂維度的隱藏寶石。我很難想像沒了它,怎麼成為一個分析忍者?

 

4. 轉換耗時和路徑長度:pan-session電子商務分析

我是任何類型 pan-session 分析(一個人多次造訪)的超級粉絲。忠誠度報告、最近互動和頻率,都是 pan-session 分析的重點數據。由於都是人為的歸因分析 attribution analysis(這篇文章後面會有更詳細的解說)。

在電商網站中,隱藏的寶石是在多個銷售管道漏斗中,路徑長度的報表。它記錄了一個用戶在你網頁上轉換的訪次(工作階段)數量。(如果他們透過多次造訪提供了兩個轉換,它會呈現為訪次轉換一和訪次轉換二。)這實在是太棒了,看起來像這是專為一個電商企業做的報表…

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你可以看到,大約40%的轉換都發生在最開始的那些造訪上(哇,太棒了!),第二個40%發生前五次造訪,然後跟著一個長尾巴。

這個數據有小小的暗示,像是定義轉換率是訂單除以造訪次數是個很糟糕的想法。改掉它,改成訂單除以單一訪客(或者,使用者,GA 的術語)

這個數據也有很大的含義。

如果 60% 或者更高百分比的人花多於 1 次造訪以達成轉換,你是否有創造誘因,優化用戶在第二次造訪體驗(甚至在第一次造訪創造動機,使第二次、第三次造訪發生)?

其中一個例子是,主動申請一個新帳戶(或者登入)。

另外一個例子是,鼓勵人們跨裝置來保存購物車。登陸頁用三個按鈕取代只有一個按鈕,也是個很好的想法(只是透過想買 have Buy to Have,Save and to Buy 到擁有,甚至是保存,到買,「擁有」驅動個性化,「保存」讓將來的造訪成為可能和建立願望清單和購買,好吧,來創造即刻的利潤 i)。

另外一個好想法是如果降價,就能獲得夠過電子郵件發優惠訊息的許可。區分這些數據資料,用洞察結果去改變你的 Adwords 廣告文案、顯示資訊、 YouTube trueview 的目標等等,是個絕妙的想法。

讓市場策略的力度,打在顧客期望的節拍上,靈活改變你的行銷策略,跟著顧客期望的節拍。

路徑長度有個姐妹報告叫轉換耗時。宗旨很像,除了路徑長度報表是從日期轉換的角度切入。你會得到某一天的轉換率的圖表。

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再者,也可以從這個數據報表得到很驚人的洞察分析

這兩個報表都可以進階區分,點擊報表最上方的 Conversion Segments。如果你有宏觀和微觀結果(如果你公司沒有的話,為你公司感到羞恥!),你可以理解每一個結果的使用者行為發生時序。這是超級分析忍者玩的地方。

一個小小的提醒。在電子商務的報表中,你會看到一個叫購買時間 Time to Purchase 的報表。它好像呈現和上述兩個報告一樣的資訊。請跳過購買時間報表。希望有一天 GA 團隊只選擇一種版本(當然啦,真正的那個!)

 

5.輔助轉換:更聰明的市場行銷影響特點

如果你已經閱讀了我每則博客文,或者來聽過我某個主題演講,那麼與其說是個隱藏的寶石,倒不如說是 Avinash 一直說的寶石。

該輔助轉換報表是建立在第四條推薦上,轉換耗時和路徑長度,顯現不同行銷管道在最終點擊轉換率和輔助轉換率的表現。從這個角度思考,報表說明了業務開發,及早期在轉換旅程中,辛苦優化與市場行銷的努力(電子郵件,推薦,展示型廣告等等)有了回報,以及在促使導致轉換的訪次上有了回報。

這是我其中一個業務報告看起來的樣子…

Google Analytics,網站分析,轉換率

 

還有很多呢,只看看最後一欄。輔助/最後點擊轉換。比例小於一是對於那些導致直接轉換的管道來說。大於一的比例是對於那些導致很多早期造訪(這些都在未來轉換,但是透過其他管道)的管道來說的

那個欄位顯示你如何改變付費和自然廣告內容,廣告目標和登陸頁體驗(記住攬客、保存,從早期者的購買推薦 Have、Save、Buy recommendation from earlier)來好好利用管道的優點。

點擊以上任何一個管道,它會將你引導一個可愛的明細報表,這個報表顯示該管道的詳細性能…

Google Analytics,網站分析,轉換率

 

上面這個報表證明了我的說法,所有合計的數據都是胡扯!只看SEO的用戶行為種類,是不夠的。你應該為你市場所有的核心來源(電子郵件和顯示器都分析得特別深)做到這一點。

這個隱藏寶石中另一個隱藏寶石。

對於社群媒體行銷,我最喜歡的詳細報表不是在上述報表的多個管道漏斗項目中,而是被 Google 團隊相當巧妙地藏起來的報表。去客戶開發 > 社交 > 轉換> 輔助轉換與最終互動轉換對比分析。在那裡,你會找到這個非凡的野獸…

Google Analytics,網站分析,轉換率

 

這也許是對於社群媒體努力的協助轉換行為來說最乾淨的數據呈現了。因為社群檔案中的報表被分為不同的管道/來源,報告被區分的有些複雜。上述的呈現含有更多的社群媒體,但簡潔,且在同一憤報表中,呈現你的付費和自己的努力。

再次,看看最後一欄,在行為報表中有巨大的差異。你的社群媒體策略(內容,目標,登陸頁體驗)應該反映這種用戶體驗。

真實的。高價值的。東西。

我的第 5 條建議會成為歸因模型 attribution modeling,混合媒體 media-mix modeling和多重管道控制實驗的門檻。那很多都在給超級分析忍者的這篇文章裡:Multi-ChannelAttribution Modeling: The Good, Bad and Ugly Models 。但是你的旅程從上面開始。想想你的老闆和行銷人員有多聰明,他們可能只能理解上面最後一欄的含義。先做第5條建議!然後再閱讀上述的文章。

 

本文由dcplus數位行銷實戰家編輯
原文出處:dcplus合作夥伴WAWChina
【原文】谷歌分析里十个隐藏的秘密:做更聪明的网站分析(上)

作者介紹 Avinash Kaushik,Google數位行銷佈道者,暢銷書Web Analytics 2.0, Web Analytics:an hour a day 作者
譯者:楊文瀚 

關於 WAWChina

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網站分析星期三(Web Analytics Wednesday) 是一個頂尖的互聯網交流和分享的NGO平臺, 同時也是國內最大的系統介紹網站分析以及互聯網行銷分析和優化的專業網站。WAW創辦人宋星是百度廣告產品部首席顧問;WAW共同創辦人顧青是E-Bizcamp.com創辦人暨執行長。

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