Какво трябва да знаеш за секцията Exploration в Google Analytics 4?

Тънкости за отделните доклади, които ще ти помогнат да оптимизираш резултатите си

Google Analytics 4 дава много повече възможности за анализ на данните в сравнение с предшественика си Universal Analytics. Освен да разглеждаме резултатите си в готовия стандартен тип репорти (standard reports), които дават базовата необходима информация в реално време или за даден период, имаме възможността да надградим тези репорти, или да създадем нови от нулата с важните за нашия бизнес метрики, които да следим и оптимизираме.

В тази статия ще разгледаме как може да създадем нови, персонализирани доклади в Explore секцията на Google Analytics 4, в която тепърва ни предстои да прекарваме доста време в четене и анализиране на резултати. Ще разгледаме най-важните exploration репорти, сред които:

• Free form exploration
• Funnel exploration
• Path exploration
• Cohort exploration

В следващите редове ще те запознаем с особеностите и възможностите, които ще ти дадат тези репорти за по-качествен анализ на постигнатите резултати и идеи за последващи стъпки.

Explorations е мястото, на което ще видиш подобрена и разширена версия на стандартните репорти и ще анализираш в дълбочина потребителското поведение. Независимо от това кой тип репорт използваме, менюто винаги съдържа трите основни компонента – отляво Variables колона (segments, dimensions, metrics) и Tab Settings колона, а вдясно изходящите данни на репорта.

Free form exploration

Като говорим за Exploration Reports секцията, неслучайно ще видим на първо място опцията за създаване на Free form exploration.

Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

Това е репортът, който може би ще ти се налага да разглеждаш и създаваш най-често, тъй като дава възможности за разширен поглед върху данните чрез опциите си за персонализация на визуализациите и свободното превключване между тях. Пример за такъв тип репорт е Site search report – подходящ за сайтове, на които има търсачка, за да проучим какво и колко често търсят потребителите на сайта. Изглежда по следния начин:

Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

Как да го създадем?

• SEGMENTS – за този доклад не сме използвали сегменти, но от тук например можем по избор да отбележим конкретен източник на трафик, за който да гледаме резултатите – показваме нагледно как може да изведем сегмент от потребители, които са достъпили сайта за пръв път през органичен трафик:1. първо избираме user segment
  Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

   

  2. а след това First user source/medium – contains google/organic

  
  Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

• DIMENSIONS – добавяме search term, който залагаме в ROWS и device category, който поставяме в COLUMNS, а event name ще използваме в полето FILTERS

  
  Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account
  
  

• METRICS – избираме active users и event count, тъй като един потребител може да потърси няколко пъти едно и също нещо на сайта и ги добавяме в полето VALUES
  Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account
  
  
• FILTERS – важно е да зададем, че искаме да видим данните за конкретното събитие, а именно – view_search_results.
  Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

Репортът е готов – визуализацията е в табличен вид и ни показва резултатите от търсенията на сайта спрямо потребители на различни видове устройства (desktop/mobile) и спрямо броя пъти, в които е било изпълнено събитието за site search.

Funnel exploration

Във Funnel exploration репорта ще откриеш възможността да проследиш стъпките, които предприемат потребителите, преди да стигнат до покупка или до друго ключово за бизнеса действие в два типа визуализации – Standard funnel или Trended funnel. Този доклад би бил полезен, когато забележим несъответствие в данните в стандартните репорти, за да открием къде в потребителската пътека забелязваме отпадане и да обследваме вероятните причини за това. Проследяването на потребителската пътека е от полза за подобряването на неефективните посещения на сайта или изоставянето на колички без завършване на поръчката. В примера разглеждаме в Standard funnel визуализация стъпките до поръчка:

• потребители, разгледали продукт;
• потребители, добавили продукт в количката си;
• потребители, достъпили количката си;
• потребители, продължили към checkout процеса;
• потребители, започнали да въвеждат данните си за плащане;
• потребители, започнали да въвеждат данните си за доставка;
• потребители, успешно завършили поръчката си.

Виждайки по-голям процент на отпадане на дадена стъпка, можем да тестваме и сами процеса и да открием причината – бавно зареждане на сайта, дълъг checkout процес, висока цена за доставка и пр.

Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

Като допълнение към този доклад можем за всяка стъпка от фунията да създадем сегмент, съответно и ремаркетинг аудитория, които да използваме в бъдеще – с десен бутон върху конкретна стъпка от графиката избираме “create segment from users”. Bar chart графиката ни показва отлично нагледно отпадащите по фунията потребители, но за да навлезем в още по-голяма конкретика, може да превключим към втория тип визуализация – trended funnel.

Trended funnel визуализацията се появява на помощ, за да разкрием в дълбочина как точно се представя всяка от стъпките на фунията. Виждаме данните под формата на линейна графика за зададения период по дни, като опциите са да разглеждаме всички стъпки едновременно или всяка поотделно. Този репорт би ни бил полезен в случаите, когато направим някаква промяна в стъпките по фунията (удължаване на пътеката/изискване на повече данни при регистрация/увеличение на цени на продукти/увеличение на цена за доставка/друго), за да проследим как точно се изменя графиката след датата на направената промяна и да предприемем действия за оптимизация.

Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

Path exploration

Репортите от типа Path exploration могат да ни помогнат да видим къде потребителите отиват, след като са посетили определена страница или са изпълнили дадено действие (event). От примера по-горе за доклада с фунията, в който сме забелязали, че на конкретна стъпка отпадат голяма част от посетителите, можем да започнем Path доклада именно от тази стъпка, за да видим какво правят след това. Важно е да имаме конкретен въпрос, когато задаваме custom доклади, за да са ни максимално полезни и да ни дадат идеи за последващи стъпки за оптимизация.

Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

Ако изберем бутона Start over, можем да зададем пътеката ни да започва отзад напред, а именно от избран от нас “ending point”. Посочвайки действието за поръчка като крайна цел, можем да видим какви действия предприемат потребителите, преди да са го изпълнили.

Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

Cohort exploration

Cohort exploration репортът позволява да разделим трафика си в няколко групи, наречени кохорти, в които групи да следим ангажираността на потребители, отговарящи на общо условие. Можем да гледаме данни на дневна/седмична/месечна база.

Източник: GA4 – Google Merchandise Store – Demo Account

В Cohort inclusion setting се показва условието, което трябва да е изпълнил потребителят, за да бъде включен в групите, като има няколко предложения по подразбиране. За примера избираме view_item – което означава, че разглеждаме посетителите, които са разгледали продукт на сайта за първи път през Week 0. В Return criteria е ключовото действе, което искаме да проследим дали е изпълнявано в следващите седмици – в случая задаваме направена поръчка. В Cohort granularity избираме на дневна/седмична/месечна база искаме да разглеждаме данните. Репортът, който се визуализира показва колко от хората, които са разглеждали продукт през “седмица 0”, са се ангажирали да извършат поръчка в последствие. В Calculation има три опции, по които да се показват данните в графиката:

• Standard – показва посетителите, разгледали продукт през “седмица 0”, които са извършили поръчка през някоя от следващите седмици;
• Rolling – показва посетителите, разгледали продукт през “седмица 0”, които са извършили поръчка през всяка една от следващите седмици (забелязва се спад в стойностите);
• Cumulative – показва посетителите, разгледали продукт през “седмица 0”, които са извършили поръчка през която и да е от следващите седмици, като събира тези, които са поръчвали в няколко от периодите.

Вече знаеш как да работиш със секцията Exploration Reports. Завършваме въведението с важно допълнение, че ако искаш да преизползваш вече създадените от теб персонализирани доклади и за други акаунти или цели в GA4, можеш да ги споделяш в Read only формат и в съответното Property, да правиш редакции в копие на споделения доклад.

Източник: GA4 Xplora Account

Надяваме се статията да ти е била полезна. Ако се нуждаеш от допълнителни насоки и съвети, свързани с GA4, не се колебай да се свържеш с нашия екип. Междувременно не пропускай да се абонираш за нашия бюлетин и да получаваш първи новините за Google Analytics 4.