Jak analizować dane w Google Analytics, aby wyciągać odpowiednie wnioski?
Temat rzeka, którym bez żadnego problemu można byłoby wypełnić kilka, jeśli nie kilkanaście lub kilkadziesiąt różnych książek, choć najważniejsze elementy udało się ująć w tym artykule.
Analiza danych sprzedażowych, marketingowych i biznesowych to aspekt biznesu, który powinien być jednym z najważniejszych elementów strategicznych. To właśnie odpowiednio skonfigurowane, gromadzone i analizowane dane są doskonałą podstawą do świadomego podejmowania decyzji biznesowych, popartych konkretnymi liczbami. Jednym z narzędzi, które możemy w stosunkowo prosty sposób wdrożyć i wykorzystać w swoim biznesie jest właśnie rozwiązanie prosto z Santa Clara w Kalifornii - Google Analytics, aktualnie w wersji „4” (o zmianach z Google Universal Analytics na GA4 przeczytasz tutaj).
Google Analytics 4 z założenia jest narzędziem odpowiedzialnym za śledzenie użytkowników korzystających z naszej strony internetowej, sklepu internetowego lub aplikacji mobilnej (iOS lub Android) - najnowsza wersja GA została stworzona od podstaw właśnie w wersji Web + APP, pozwalając na szczegółowe śledzenie wielu strumieni, pochodzących z różnych źródeł.
Pierwszy krok wydaje się najtrudniejszy, choć w rzeczywistości jest łatwiejszy niż mogłoby się wydawać.
No dobra, to jak zacząć? Rozwiązanie jest proste - po prostu skonfiguruj usługę Google Analytics 4 dla swojej witryny, e-commerce’u lub aplikacji, zbierz dane i zacznij je przeglądać. Oczywiście to nie wystarczy, aby od razu przeprowadzać szczegółowe analizy i tworzyć rozbudowane raporty, ale wystarczy do tego, aby uświadomić sobie jakie informacje możemy gromadzić i co mówią nam o naszych klientach.
W podstawowej konfiguracji GA4 znajdziesz pomiar przechwytujący zdarzenia wyświetlania strony po jej każdorazowym wczytaniu, jednak zaznaczenia opcji „Pomiar zaawansowany” otworzy przed Tobą katalog 6 dodatkowych możliwości, z których możesz skorzystać praktycznie „od ręki” - wystarczy zaznaczyć odpowiednie pole podczas konfigurowania strumienia danych. Dzięki takiemu zabiegowi, po kilku kliknięciach podstawowa wersja usługi jest gotowa, aby gromadzić dane, do których Ty możesz wrócić za kilka godzin, dni, tygodni - w zależności od wolumenu ruchu na Twojej stronie.
Czas na krok drugi - na co patrzeć w pierwszej kolejności?
Który parametr jest tym najważniejszym?
Najcześciej wybieranym modelem analizy danych, choć nie jedynym, jest model który ja nazywam roboczo „od ogółu do szczegółu”.
Chodzi o to, aby spojrzeć na dane z jak najszerszej perspektywy, zobaczyć wszystko co tylko w danej chwili zobaczyć się da, a dopiero poźniej wybrać odpowiedni szlak, zaplanować trasę i rozpocząć czasochłonną wędrówkę, którą być może uda nam się zakończyć atakiem szczytowym.
Zacznijmy od tego co jest ogółem. Proponuję Ci, aby w Twoim przypadku, tym ogółem byli użytkownicy, od których - niezależnie od rodzaju konwersji - wszystko się zaczyna. Bez użytkownika, nie ma sesji, odsłony, kliknięcia, a finalnie konwersji. Bardzo ważnym aspektem jest w tym kontekście zmiana wprowadzona wraz z nową wersją „Analytics’a” - w GA4 parametr „Użytkownicy” jest w końcu parametrem wartym uwagi (w GUA sytuacji była odmienna - więcej przeczytasz tutaj).
Czego możesz dowiedzieć się o użytkownikach? Podstawowe wskaźniki, które znajdziesz w dashboard’zie GA4 i które nie wymagają żadnej dodatkowej konfiguracji pokażą Ci między innymi kraj pochodzenia Twoich odbiorców, ich liczbę w ciągu ostatnich 30 minut z podziałem na wykres minutowy, a także statystyki demograficzne (płeć, wiek) oraz szczegóły dotyczące zainteresowań.
Każdy z tych modułów umożliwia również przejście na jego bardziej rozbudowany odpowiednik, w którym będziemy mogli przeanalizować te dane bardziej szczegółowo. Warto tutaj zaznaczyć, że są to zupełnie podstawowe raporty, które może mieć każdy na wyciągnięcie ręki, ale wiedza pozyskana choćby z takich podstawowych raportów jest już pierwszym krokiem do sukcesu. Każdy taki mały krok sprawia, że jesteśmy coraz bliżej bazy, z której będziemy mogli zaplanować i rozpocząć dalszą wędrówkę do obozu 1.
Analiza danych nie ma jednego właściwego schematu działania. To niekończące się pasmo zadawanych pytań i poszukiwania odpowiedzi, która wygeneruje kolejną listę pytań. Sztuką jest poznanie odpowiedzi na pytanie, którego nasza konkurencja jeszcze sobie nie zadała.
Użytkownicy, demografia, zainteresowania. Co dalej?
Tutaj zaczyna się największa „zabawa”. Odpowiedź na pytanie „co dalej” to właściwie odpowiedź na pytanie „czego szukam?”, „co chcę wiedzieć o moich klientach lub potencjalnych klientach?” czy też „dlaczego mam 30 konwersji dziennie, a nie 40 lub 50?”. Nawet nie będąc biegłym specjalistą możesz spróbować zacząć szukać zależności i punktów styku pomiędzy danymi grupami użytkowników. Na przykładzie zainteresowań, o których już wspominałem, możemy pójść kolejny krok dalej i sprawdzić rozkład szczegółowych parametrów w zależności od konkretnych grup zainteresowań.
W tym konkretnym przypadku, na 4 miejscu pod względem liczby sesji z zaangażowaniem znalazła się grupa „Food & Dining/Cooking...”, ale już w zakresie wygenerowanych konwersji lepsza jest grupa kolejna, czyli „Home & Garden/Home Decor...”. Ten przykład pokazuje, dlaczego wchodzenie w szczegóły podczas szukania odpowiedzi jest tak ważny. Często to, co wydaje się odpowiednie na pierwszy rzut oka, okazuję się tylko pozorem. Na szczęście w danych nic nie ginie - wystarcz tylko odpowiednio szukać, choć i tutaj często jest to szukanie niczym szukanie igły w stogu siana.
Trzy, cztery, pięć kroków. Sporo tego...
Kolejnych kroków jest właściwie nieskończenie wiele - w zależności od charakteru i strategii biznesu, jedne parametry będą dla nas ważne, a inne mniej. Najważniejsze jest to, aby stawiać odpowiednie pytania, mieć determinację i cierpliwość w szukaniu odpowiedzi, wyciągać wnioski i podejmować odpowiednie decyzje biznesowe. Tego Wam życzę - podejmujcie świadome decyzje, oparte na odpowiednich danych :)
Czy Google Analytics 4 daje nam to samo co mogliśmy znaleźć w GA3 (Google Universal Analytics)?
Podstawowym założeniem zarówno Google Universal Analytics, jak i Google Analytics 4 jest śledzenie, gromadzenie, strukturyzowanie i wizualizowanie danych statystycznych serwisów internetowych (stron www, e- commerce). Choć samo założenie pozostaje niezmienne od 1997 roku, kiedy powstała pierwsza wersja „Analytics’a” autorstwa Urchin Software Corporation (o historii przeczytasz więcej tutaj), to GA4 zmienia zasady tej gry.
Google Universal Analytics umożliwiał (formalne wyłączenie usług GUA nastąpiło 1 lipca 2023 r. - przeczytaj więcej) śledzenie wyłącznie stron internetowych i witryn e- commerce - brakujące możliwości w zakresie analityki aplikacji mobilnych trzeba było realizować za pośrednictwem innych narzędzi, np. Firebase Analytics. Z kolei pierwotnym założeniem podczas prac nad nową wersją Google Analytics było śledzenie aplikacji mobilnych, a następnie obu platform jednocześnie (App + Web), dzięki czemu w GA4 możemy konfigurować strumienie danych z witryn internetowych, aplikacji mobilnych w systemie Android oraz aplikacji mobilne w systemie iOS.
Po 3 wersjach Google Analytics, opierających się o kod napisany jeszcze w latach dziewięćdziesiątych przez Urchin Software Corporation, Google postanowiło, że „Universal” będzie tą ostatnią bazującą na dotychczasowych rozwiązaniach technicznych. Google, wraz z zakończeniem ewolucji, rozpoczęło rewolucję, zmieniającą strukturyzowanie danych, które znaliśmy dotychczas. Założenia obu wersji Google Analytics są jednakowe, jednak GA4 daje nam o wiele większe możliwości gromadzenie i analizy danych o użytkownikach odwiedzających stronę internetową lub korzystających z aplikacji mobilnej.
Czas rzeczywisty, Odbiorcy, Pozyskanie, Zachowanie, Konwersje - co dalej z dotychczasowymi raportami?
Interfejs w Google Universal Analytics przyzwyczaił nas do gotowych, skonfigurowanych automatycznie raportów, podzielonych na 5 głównych obszarów
- Czas rzeczywisty,
- Odbiorcy,
- Pozyskanie,
- Zachowanie,
- Konwersje.
Pierwszy z nich odnosił się do aktywności użytkowników w witrynie w niedalekiej przeszłości - od 5 do 30 minut w zależności do metryki, prezentując dane dotyczące m.in. rodzaju urządzenia, wygenerowanych odsłon, czy wysłanych zdarzeń. Obszar „Odbiorcy” to zbiór wszystkich dany dotyczących odbiorców, inaczej użytkowników naszej witryny, a w zakładce „Pozyskanie”, Google prezentowało źródła ich pozyskania. Obszary „Zachowanie” i „Konwersje” to już bezpośrednia aktywność użytkowników w naszej witrynie, wygenerowane podczas trwania danej sesji. To ostatnie stwierdzenie jest kluczowe z punktu widzenia różnic pomiędzy Google Universal Analytics i Google Analytics 4 - w nowej odsłonie „Analytics’a” podstawowym parametrem, na którym oparte są pozostałe metryki, jest Użytkownik, a nie Sesja, jak miało to miejsce w GA3.
W podstawowym układzie interfejsu GA4, nie znajdziemy zakładek opisanych powyżej i choć technicznie jest możliwość ich odtworzenia, aby maksymalnie upodobnić „czwórkę” do znanego nam podziału, to warto byłoby się zastanowić czy warto. Interfejs Google Analytics 4 proponuje nam 3 główne obszary:
- Raporty,
- Eksplorowanie,
- Reklamy.
Teoretycznie podział może wydawać się gorszy od dotychczasowego, ale de facto możliwości jakie daje nam GA4 są zdecydowanie większe i tylko kwestią czasu jest przyzwyczajenie do „nowego”.
Obszar „Raporty” jest namiastką tego co znaliśmy dotychczas i znajdziemy w nim podział wewnętrzny, nazwany przez Google „Cyklem życia”, który już samymi nazwami będzie kojarzył się z GUA, czyli kolejno:
- Pozyskanie,
- Zaangażowanie,
- Generowanie przychodu,
- Utrzymanie.
Z punktu widzenia procesów biznesowych, podział ten idealnie odpowiada potrzebom odpowiedniego śledzenia i analizy działań w zakresie pozyskania klienta, jego zachowania i przełożenia na efekty, a finalnie utrzymania.
Obszar „Reklamy” odnosi się do działań reklamowych, pozyskania i efektywności w ramach konkretnych ścieżek konwersji. Znajdziemy w nim dane podzielone na „Wydajność” oraz „Atrybucja”. Ostatnią, jednak prawdopobnie najważniejszą zakładką jest obszar „Eksplorowanie”. Brzmi najbardziej tajemniczo, ale odpowiednie jej wykorzystanie może uwolnić niespodziewany potencjał i dostarczyć zaskakujących danych analitycznych.
Eksplorowanie - wykorzystaj niewykorzystywany potencjał
Obszar „Eksplorowanie” może być wyzwaniem dla kogoś, kto nie miał dotychczas styczności z narzędziami analitycznymi i pełne wyjaśnienie wszystkich możliwości wymaga zupełnie osobnego artykułu, choć na pewno jest tematem wartym uwagi. Głównym założeniem tej zakładki jest eksploracja danych zgromadzonych w GA4 w sposób swobodny, tworząc raporty dokładnie odpowiadające aktualnym potrzebom. Podział wewnętrzny składa się z 3 możliwości:
- Eksploracja swobodna,
- Eksploracja ścieżki,
- Eksploracja sekwencji ścieżki.
Twórcy GA4 pozostawili również 4 opcję „Pusty”, czyli możliwość stworzenia raportu całkowicie od „czystej, białej kartki”. Każda z opcji Eksploracji wymaga skrupulatnej konfiguracji raportu, na podstawie Zmiennych, w ramach których definiować możemy Segmenty, Wymiary i Dane oraz Ustawień, wśród których znajdziemy możliwość zdefiniowania Metody (np. Eksploracja kohort), Wizualizacji (np. Wykres liniowy), Porównania, a także konkretnych Kolumn, Wierszy, Wartości i Filtrów.
Podsumowując, czy GA4 daje nam to samo, co dawało do tej pory GA3?
Generalnie tak - daje nam co najmniej to samo. Jednak GUA można byłoby porównać do podróży Fiatem 126p na wakacje - dawał radę? Dawał. Spełniał swoje zadanie, czyli dostarczał całą rodzinę do celu. W „swoich czasach” był odpowiednim rozwiązaniem. GA4 w porównaniu do wspomnianego Fiata jest nowym modelem Mercedesa klasy E - cel zostanie osiągnięty, ale warunki, możliwości, wygoda i potencjał pozostawiają w tyle małego („dużego"), rodzinnego fiata. GA4 jest narzędziem, które zmieniając dotychczasowe podejście „Analytics’a” do strukturyzowania danych, wprowadza analitykę w XXI wiek. Tylko od nas zależy czy wykorzystamy odpowiednio ten potencjał.
Google automatycznie utworzyło Ci usługę Google Analytics 4? Czasu nie cofniesz, ale przeczytaj co z tym zrobić :)
W marcu 2023 r. Google rozpoczęło proces tworzenia i konfigurowania automatycznych kont Google Analytics 4 dla wszystkich klientów Google Universal Analytics. Konfiguracja nowej usługi zakłada przeniesienie analogicznych ustawień z GUA do GA4 w zakresie wybranych zdarzeń konwersji, linków Google Ads czy istniejących tagów.
Z technicznego punktu widzenia, konfiguracja nowej usługi realizowana jest za pośrednictwem Połączonego Tagu Witryny (Connected Site Tag), który wykorzystując istniejące tagi gtag.js lub analytics.js, realizował będzie wysyłkę informacji do Google Analytics 4. Początkowo Google warunkowało przeprowadzenie tego procesu samodzielnym wyłączeniem automatycznej konfiguracji przed 28 lutego 2023 r.
Jeśli pierwszy raz o tym słyszysz i na Twoim koncie Google Universal Analytics automatyczny proces nie został wyłączony, to z bardzo dużym prawdopodobieństwem, dziś Twoja usługa GA4 została już stworzona. Co ciekawe, Google włączył Cię do procesu nawet jeśli wcześniej zostało już ręcznie utworzone konto Google Analytics 4 - wyjątkiem są jedynie użytkownicy płatnej wersji Google Analytics tj. Universal Analytics 360.
Google stworzyło Ci automatycznie nową usługę GA4. Wszystkie dane są na swoim miejscu?
Na pierwszy rzut oka, mogłoby się wydawać, że automatyczne utworzenie i konfiguracja nowej usługi GA4, wraz z przeniesieniem analogicznych ustawień z Google Universal Analytics to świetne rozwiązanie. Jednak czy tak rzeczywiście jest?
Podstawową kwestią jest zmiana sposobu gromadzenia, strukturyzowania oraz raportowania danych w Google Analytics 4. W GUA model opierał się o 4 główne elementy: User, Session, View, Hit, czyli Użytkownik, Sesja, Odsłona, Zdarzenie, a w Google Analytics 4 jest to User, User Property, Event, Parameter, choć w ramach porównania do „Universala” można uprościć to do User, Event, czyli Użytkownik i Zdarzenie. GA4 to nie ewolucja, a rewolucja „Analytics’a” jakiego znaliśmy do tej pory, a co za tym idzie, automatyczne przeniesienie ustawień i danych konfiguracyjnych usługi może nie zadziałać poprawnie.
Automatycznie stworzona usługa GA4 nie będzie poprawnie zbierała wszystkich danych analogicznie do tych, które dziś widzisz na swoim koncie Google Universal Analytics. W szczególności będzie to zauważalne w zakresie parametrów e-commerce, które będą gromadzone tylko w przypadku odpowiedniej implementacji bezpośrednio w gtag’u - w innym przypadku dane o konwersjach mogą nie być zbierane lub ich strukturyzowanie w GA4 będzie błędne.
Czas na porządki.
Automatycznie skonfigurowana usługa GA4 to nie koniec świata - są gorsze rzeczy, jak choćby brak jakiejkolwiek konfiguracji konta Google Analytics. W takiej sytuacji mamy dwa wyjścia - pierwszym z nich jest dokładna analiza i porównanie danych zbieranych w nowej usłudze, z tymi, które mieliśmy do tej pory w „Universal’u”. Taki proces wymaga skrupulatności i cierpliwości podczas weryfikacji wszystkich parametrów. Następnie brakujące elementy należy odpowiednio uzupełnić w nowo skonfigurowanej usłudze. Z założenia, jest to rozwiązanie mimo wszystko prostsze - większa część parametrów będzie zbierała się poprawnie, a do nas należy uzupełnienie tych pozostałych. Warto jednak pamiętać, że automatyczna konfiguracja ma podstawowy zakres i nie wykorzystuje wszystkich możliwości nowego podejścia GA4.
Drugim rozwiązaniem, bardziej skomplikowanym, choć najlepszym z punktu widzenia pełnej kontroli nad strukturą i raportowaniem danych, jest stworzenie nowej usługi GA4 ręcznie w oparciu o własne przemyślenia, potrzeby i wnioski płynące z dotychczasowego wykorzystania GUA. Ta metoda daje nam pewność, że zbieramy odpowiednie dane, znamy ich źródło i uwarunkowania, a w konsekwencji w większym stopniu możemy wykorzystać je jako podstawę do podejmowania odpowiednich decyzji strategicznych i biznesowych.
Źródła:
https://support.google.com/analytics/answer/12938611?hl=pl#zippy=,tematy-w-tym-artykule
https://support.google.com/analytics/answer/9973999?hl=pl.
https://support.google.com/analytics/answer/12938611?hl=en&ref_topic=10737980#zippy=,in-this-article