Analityka internetowa na przykładzie Google Analytics (GA)
Google Analytics jest najpopularniejszym narzędziem analityki internetowej (web analytics), dzięki któremu można śledzić ruch na stronach oraz zachowania odwiedzających w powiązaniu do określonych celów marketingowych. Informacje te są niezbędne w przypadku prowadzenia sklepu internetowego, witryny informującej o produktach lub usługach, witryny zarabiającej na ruchu lub jakiejkolwiek witryny, której właściciel zainteresowany jest wzrostem popularności strony i kreowaniem określonych zachowań użytkowników.
W niniejszym artykule chciałbym pokazać skromny wycinek możliwości GA na przykładzie analizy ruchu w mojej witrynie: rafalkraska.cba.pl. Na początek kilka terminów ułatwiających zrozumienie danych. Sesja, odsłona, unikalna odsłona, współczynnik odrzuceń to podstawowe pojęcia, które każdy analityk danych internetowych powinien brać pod uwagę. Sesja to wejście do witryny oraz czas aktywnego z niej korzystania (np. kliknięcie na stronę główną i poszczególne podstrony). Z sesją ściśle związane są odsłony poszczególnych stron, czyli kliknięcia (także powtórne). Jeśli nie chcemy brać pod uwagę duplikatów, czyli stron odwiedzonych więcej niż jeden raz podczas danej sesji przez danego użytkownika, wówczas stosujemy tzw. unikalne odsłony, określające tzw. szerokość sesji. Głębokością sesji natomiast nazywamy współczynnik: strony/sesja pokazujący średnią liczbę stron wyświetlonych w ramach jednej sesji. Jeśli współczynnik ten wynosi 1, oznacza to, że użytkownicy wchodząc na stronę ograniczają się do przejrzenia aktualnej treści bez kliknięcia na dodatkowe podstrony. Być może znaleźli to czego szukają i nie potrzebują eksplorować witryny, jednak w ten sposób zwiększają tzw. współczynnik odrzuceń. Jeśli wynosi on 100%, oznacza to, że wszystkie sesje w analizowanym okresie czasu zakończyły się wyjściem po obejrzeniu jednej podstrony bez podjęcia żadnej interakcji z witryną. Jak widzimy, poprawa współczynnika odrzuceń może być jednym z celów, jakie stawia przed sobą właściciel witryny.
Google Analytics dostarcza wiele wbudowanych raportów, jak również daje możliwość stworzenia przez użytkownika własnych dashboardów na bazie wbudowanego, standardowego repozytorium miar i wymiarów. Główne moduły raportowe dotyczą użytkowników (odbiorcy), ich pozyskania, zachowania i konwersji.
Poniżej pokazałem przykład raportu dotyczącego odbiorców dla wybranego okresu czasu.
Kliknij, aby powiększyć
Raport pokazuje, że w badanym okresie 274 użytkowników zainicjowało 364 sesje, podczas których dokonano 1477 odsłon. Daje to prawie 4 strony na sesję przy współczynniku odrzuceń równym 74,73%. Ok. 75% użytkowników stanowili nowi użytkownicy, czyli tacy, którzy po raz pierwszy zetknęli się z witryną.
Analizując dane dot. odbiorców można uzyskać informacje, jaki jest udział ruchu z komputerów, tabletów i komórek oraz jakie jest zaangażowanie użytkowników (sesje wg czasu trwania sesji).
Kliknij, aby powiększyć
Powyższy raport pokazuje, że największy udział w sesjach mają komputery. Znikomy udział dotyczy tabletów.
Kliknij, aby powiększyć
Z powyższego raportu można wyczytać, że dominują sesje przypadkowe (do 10 sekund trwania), kończące się szybkim opuszczeniem witryny. Z kolei sesje najdłużej trwające miały największą liczbę odsłon.
Raport odbiorców pozwala także uzyskać informacje geograficzne dot. pochodzenia użytkowników, informacje o przeglądarce, systemie operacyjnym, dostawcy usług i rozdzielczości ekranu (dla ruchu mobilnego).
Kliknij, aby powiększyć
Ciekawe informacje możemy uzyskać analizując moduł dot. pozyskania odbiorców. Użytkownicy wchodzą na naszą stronę wpisując jej adres w przeglądarce (wejście bezpośrednie), lub są odsyłani z bezpłatnych wyszukiwarek (organic search), innych stron (referrals) lub portali społecznościowych (social). Paid Search oznacza wejście na stronę, którego źródłem było kliknięcie w płatną reklamę.
Kliknij, aby powiększyć
Dla większości stron najważniejszym medium są wyszukiwarki internetowe. Aby lepiej zrozumieć, jakie frazy przekierowują odbiorców na stronę lub powodują wyświetlenie się strony w wyszukiwarce należy skorzystać z dodatkowego narzędzia "search console".
Moduł "Zachowanie" pozwala analizować ruch pod kątem atrakcyjności podstron. Możemy zobaczyć, które podstrony cieszą się największą popularnością, jaki jest średni czas spędzony na podstronie oraz które są podstronami wejściowymi i wyjściowymi do witryny.
Kliknij, aby powiększyć
Moduł "Konwersja" pozwala analizować realizację założonych celów. Cele określamy samodzielnie w sekcji administracyjnej. Możemy skorzystać z gotowych szablonów, lub stworzyć cele niestandardowe. Przykładem celów standardowych może być rejestrowanie sesji z co najmniej dwoma lub trzema odsłonami. Realizacja % pierwszego celu jest ściśle skorelowana ujemnie ze współczynnikiem odrzuceń. Inne przykłady celów to wejście na konkretną podstronę (np. link do oferty), dokonanie transakcji, wypełnienie formularza itp.
Oprócz standardowych raportów GA umożliwia tworzenie przeróżnych kombinacji danych, łączących elementy różnych modułów. Na poniższym dashboardzie możemy zobaczyć informacje dla sesji spoza Polski. Dashboard zawiera listę najpopularniejszych podstron odwiedzanych przez zagranicznych użytkowników z informacją o źródle pozyskania odbiorców i technologii korzystania z witryny
Kliknij, aby powiększyć
Ciekawą funkcjonalnością GA jest raport dla czasu rzeczywistego, pozwalający sprawdzać aktualną liczbę osób w witrynie, ich lokalizacje geograficzne i przeglądane witryny.
Kliknij, aby powiększyć
Analiza ruchu oraz zachowań odwiedzających przy użyciu GA może przyczynić się do poprawy atrakcyjności witryny i realizacji założonych celów biznesowych. W połączeniu z narzędziem "search console", które pozwala badać hasła w wyszukiwarce odsyłające na stronę jest niezbędnym elementem pracy web masterów oraz innych osób odpowiedzialnych za SEO (optymalizację stron internetowych pod wyszukiwarki) i pozycjonowanie stron.
Chcesz się dowiedzieć, czy analityka internetowa to Business Intelligence? - przeczytaj artykuł
Chciałbyś zobaczyć, jak można zasilić narzędzie Power BI danymi z Google Analytics - zobacz przykład