Kitobni o'qish: «Google Analytics: как максимизировать прибыль?»

Посвящается моим родителям.

Google Analytics: зачем анализировать данные?

Можно ли обойтись без Google Analytics? Умение понимать данные и эффективно анализировать необходимо не только маркетологам и аналитикам.

Если вы начинаете бизнес в интернете или у вас уже есть работающий бизнес и вы хотите подключить интернет в качестве нового канала продвижения вам не обойтись без знаний, хотя бы базовых, о том, как собирать данные о вашем бизнесе в интернет и с пользой использовать их. В первом случае, когда вы начинаете вести свой блог, запускаете интернет-магазин, создаете информационный ресурс, форум для общения и или что-нибудь еще, вам нужно как можно быстрее сделать ваш сайт заметным среди миллионов других в ресурсов, размещенных в сети. Для этого необходимо понимать свою целевую аудиторию, ее поведение, интересы, создавать цели, взаимодействие с которыми будет являться базой для понимания становится ли ваш сайт популярнее или нет и что этому мешает.

Во втором случае, если вы владелец прибыльного бизнеса, знание главных параметров, их влияния на успешность рекламных кампаний, сэкономит вам много денег и времени. В частности, если вы нанимаете людей или интернет-агентства для продвижения своих продуктов или услуг в сети.

Умение читать данные с помощью Google Analytics, Google Tag Manager позволяет их правильно интерпретировать и понимать, что они значат для вашего бизнеса. Также важно уметь использовать сделанные выводы для дальнейшего развития ресурса, для принятия взвешенных бизнес-решений для продвижения вне зависимости, делаете ли вы это платными или бесплатными способами.

Следует иметь ввиду, что вы не получите готовых автоматических решений из отчетов, например, Google Analytics. Для приобретения ясного понимания информации потребуется практика, внимательность и время. Это та часть работы, которую должен сделать сам человек.

Эта книга не стремится дать ответы на абсолютно все вопросы, но она покажет всем желающим направление для успешного понимания, как собирать информацию, какие виды данных используются в аналитике, какие из них важнее, как связать главные статистические метрики для получения эффективных решений для вашего бизнеса в интернете.

Эта книга основывается на серии статей опубликованных на сайте www.jonnybegood.ru о возможностях, которые предоставляют Google Analytics, Google Ads и Google Tag Manager для эффективного анализа и продаж в интернете. Приведенная в ней информация не исчерпывает всех возможностей этих инструментов. Комбинация различных встроенных опций для обработки данных, совмещение и сравнение различных статистических метрик дает неограниченный выбор вариантов для анализа информации.

Для кого это будет полезным?

Для всех, кто решил начать свой бизнес в интернете и пока не использует аналитику для отслеживания результатов. Независимо от того, в какой форме: блог, журнал, интернет-магазин, сайт для общения или игровой сайт. Если вы хотите быстро находить свои ошибки и исправлять их – без базовых знаний анализа поведения аудитории не обойтись.

Это пригодится и для тех, кто уже использует Google Analytics, но ищет более детальную информацию о способах оптимизации (улучшения эффективности) своего сайта.

Все, кто хочет глубже понять, какие параметры оказывают влияние на прибыльность сайта с помощью Google Analytics смогут это увидеть.

Для полного представления, как происходит продвижение сайта, сбор главных характеристик и применение полученных данных в рекламных кампаниях вы найдете полезную информацию о Google Tag Manager и Google Ads. Показано, как отслеживать цели и события, как создать рекламную кампанию, как подобрать и как использовать ключевые слова, заголовки и многое другое, что может сэкономить время и деньги, если ваша цель – создание эффективного интернет-бизнеса.

Что представляет собой Google Analytics?

Google Analytics – это бесплатный инструмент, который дает возможность всем желающим измерить параметры, характеризующие эффективность интернет-бизнеса, отслеживать, как люди реагируют с размещенными приложениями, текстовым, видео и аудио контентом, помогает понять, что представляет собой средний посетитель сайта и потенциальный клиент. Самое главное, с помощью представленной в интерфейсе Google Analytics информации, владелец сайта может установить и отслеживать цели, которые включают продажу, заказ товара или услуги, подписка, посещение определенной страницы, загрузку файла и т.д. Это помогает выводить в прибыль интернет-бизнес и находить новые источники потенциальных клиентов.

Почему важно наблюдать и анализировать поведение посетителей?

В первую очередь, чтобы получить ответ на вопрос, насколько эффективен сайт в точки зрения прибыльности и как сделать его лучше. Если вы ищете способ увеличить прибыль – вы должны организовать сбор статистики, находить слабые места и уметь правильно использовать полученную информацию. Google Analytics предоставляет инструменты для отслеживания любых важных показателей для настройки любого интернет-бизнеса, позволяя точнее выбрать свою аудиторию.

Аналитика предоставляет большой набор статистики, оформленной в виде отчетов для анализа и интерпретации, КАК посетители сайта его находят и ЧТО они делают попав на него. Она позволяет находить "места обитания" людей, которые будут совершать покупки на вашем сайте и понять, как их "узнавать" среди множества других посетителей сайта. Эта информация необходима для быстрой окупаемости инвестиций в проект и увеличения прибыли.

"Невозможно управлять, если вы не измеряете." Американский ученый, экономист Петер Дракер.

Питер Дракер, один из "отцов" теории менеджмента.

Возможности Google Analytics

Интерфейс Google Analytics выглядит простым и понятным – набор отчетов по различным параметрам размещен в левой панели. Нажав на одну из ссылок вы перейдете на страницу отчета с детальной информацией. На первый взгляд, анализ данных не представляет сложностей и легко приведет к правильному решению для эффективной оптимизации сайта и рекламных кампаний.

На самом деле, вероятность потерпеть неудачу в интерпретировании всей информации, представленной в Google Analytics гораздо выше, чем получить желаемый результат. Далее приведен список советов и рекомендаций для использования максимума возможностей Google Analytics.

Совет №1. Определение бизнес-задач для анализа в Google Analytics.

Какие задачи правильные и как их определить? Это в большой степени зависит от особенностей вашего интернет проекта. Например:

Что еще приобретают клиенты, покупающие товар X? В каком порядке они делают покупки?

Каково стандартное поведение самых ценных клиентов?

Как поведут покупатели группы A и группы B при изменении характеристик товара или при его замене на новый?

Как видите, задач может быть множество. Приоритет за теми из них, которые в большей степени влияют на прибыль проекта ( сайта, книги, интернет-магазина и т.д.)

Совет №2. Постановка целей.

Нельзя получить ответ, не определив предварительно, что будет являться целью изучения. Какой именно параметр будет подвергнут анализу?

Если вы думаете, что достаточно в Google Analytics просмотреть цифры статистики, например, посещаемость, коэффициент отказов, какие устройства используют посетители для входа, как метрики меняются со временем, то вы ошибаетесь. Без выбора и настройки цели, вы пропустите более 95% ценной информации, которую предоставляет Google Analytics.

Постановка целей в Google Analytics означает применение стратегического подхода к измерению данных.

В Google Analytics достаточно легко устанавить цели. Как это сделать – подробнее описано ниже.

Есть 3 основных варианта постановки целей:

Использование шаблона.

Создание пользовательской цели.

Создание "умных" целей.

Совет №3. Карта отслеживания событий.

Отслеживание событий в Google Analytics помогает заполнить информационные пробелы между анализом поступающего трафика и анализом достигнутых целей. По сути, события работают, как увеличительное стекло – они позволяют увидеть детали. Что на самом деле делают пользователи на сайте?

В Google Analytics "событие" определяется следующим образом:

"События – это взаимодействия пользователя с контентом на сайте, отслеживание которого производится независимо от загрузки веб-страницы или экрана. Загрузки, клики по рекламе, гаджеты, элементы Flash, встроенные элементы AJAX и видеоигры – все это примеры элементов, которые можно отслеживать как события".

После того, как события будут настроены, пример отчета из интерфейса Gooogle Analytics может выглядеть так (это можно увидеть в правой панели – через Поведение > События > Обзор):

Нужно обратить внимание на то, что события в состоят из трех компонентов:

Категория.

Действие.

Метка (опционально)

Например, если на сайте есть видео и вы хотите отслеживать взаимодействия с ним, могут использоваться следующие значения указанных выше компонентов:

Категория: "Видео"

Действие: "Играть"

Метка: "Домашняя страница"

События Google Analytics – это очень большая тема. Предварительное решение, какие из них стоит отслеживать, а какие нет, имеет стратегическую важность для достижения поставленных бизнес-целей. Какие взаимодействия пользователей важны для вашего сайта? Возможно, это:

Загрузить электронную книгу.

Воспроизвести видео.

Прокрутка страницы.

Взаимодействие с меню.

Воспроизведение песни.

Этот список безграничен. Существуют также платформы, построенные вокруг событийного отслеживания, такие как Amplitude и Heap, для лучшего понимания, кто является вашим стандартным клиентом и описания образа среднего посетителя вашего сайта.

Совет №4. Определить параметры показателя отказов.

Часто коэффициент отказов оценивается "по номиналу". Считается, что высокий процент отказов плохой, а низкий – хорошим. Но все не так просто.

Нужно учитывать в коэффициенте отказов поведение пользователя на сайте.

Коэффициент отказов, по сути, эта параметр оценки сеанса с одним взаимодействием на вашем сайте. Большинство людей забывают о "взаимодействии", и они просто предполагают, что отскок – это когда кто-то открыл страницу, а затем ее покинул.

В Google Analytics коэффициент отказов определяется при посещении одной страницы и подсчитывается как сессия, в ходе которой формируется единственный запрос на сервер Google Analytics. Это происходит, когда пользователь открывает одну-единственную страницу на вашем сайте, а затем уходит с нее, никак не взаимодействуя с содержимым страницы. Выделенная часть текста – ключевая для понимания.

В зависимости от того, какие вы настроили события в Google Analytics, кто-то может посетить только одну страницу и уйти, и это не будет считаться отказом.

Это довольно сложная тема, существует два типа мероприятий, которые вы можете организовать:

События со взаимодействием.

События, не связанные с взаимодействием. Чтобы это объяснить, представьте себе некий сайт, который продает футболки. Пользователь попадает на главную страницу, смотрит видео о товаре, а затем уходит. Будет ли это расцениваться как отскок? Это зависит от того, как вы настроите показ видеоматериалов.

Если вы настроите его как событие, не связанное с взаимодействием, сессия будет засчитана как отскок. Если это событие со взаимодействием, то при воспроизведении этого видео пользователем будет создан дополнительный запрос на сервер Analytics во время сессии, и он не будет засчитываться как отскок.

Это стратегическое решение. Вы можете заранее определить, что считается значимыми для вас событиями, а что нет.

Совет №5. Определить каналы активности посетителя на сайте.

Возвращаясь к вопросу о целях. Для любой цели, мы можем установить канал или воронку, чтобы увидеть путь, который наши пользователи, проходят для достижения цели. Она называется конверсионной. С помощью нее мы можем видеть точки, в которых люди покидают сайт. Это помогает эффективно обнаруживать недостатки в нашей конверсионной воронке. Выглядит она так:

Настройка воронки достаточно проста, особенно если у вас есть простая цель, расположенная на странице. Вы просто переходите по шагам назад, по пути к цели, который должен пройти пользователь. В приведенном выше примере пользователь переходит от одного пункта меню к другому:

Помещение товара в корзину

Выставление счетов и выбор способа доставки

Оплата

Проверка

Покупка завершена

Ваш вариант может отличаться, но обычно он похож на приведенный (по крайней мере, в электронной коммерции). Вы определяете воронку сразу при установке цели.

Совет №6. Горизонтальные каналы продаж.

С помощью расширенного набора функций электронной коммерции Google Analytics, вы сможете извлечь гораздо больше пользы при анализе конверсионной воронки.

Это сложно сделать с помощью отчета о поведении покупателей (Электронная коммерция > Поведение покупателей). Предварительно вы должны активировать эту функцию, а также настроить способ отображения воронки. Вот как это будет выглядеть:

По сути, вы получаете горизонтальный канал, который может быть легко настроен для использования.

Тем более, что существует множество сложностей и ограничений с классической воронкой Google Analytics (например отсутствие возможностей сегментировать конверсии).

Горизонтальный канал показывает много интересного. Например, из рисунка ниже видно, что из 17 844 сессий 3 459 посетителей просмотрели продукцию. Из них 1680 перешли по ссылке "добавить в корзину" и т.д. Мы можем поменять параметр "Сеансы" на "Уход с сайта" (“Abandonments”). Это позволяет просматривать данные в обратном направлении:

Вы также можете просмотреть горизонтальный канал с учетом различных параметров. Например, чтобы просмотреть поведение по типам устройств, просто нажмите кнопку "Тип пользователя" и выберите "Категории устройств" из выпадающего меню:

Самое главное, вы можете использовать мощный инструмент – сегментирование аудитории. Просто нажмите "+ Добавить сегмент" в верхней части экрана и выберите категорию посетителей, которую вы хотите проанализировать.

Еще одной замечательной особенностью горизонтального канала является то, что если ваш аккаунт связан с Google Ads или Doubleclick, вы можете создать аудиторию из всех посетителей, которые побывали на сайте и покинули его на определенном этапе в горизонтальном канале. Она может использоваться для ремаркетинга для ваших рекламных кампаний.

Совет №7. Интегрируйте Google Analytics с вашими инструментами тестирования.

Если вы запускаете A / B-тесты, убедитесь, что вы переносите свои данные для анализа еще куда-нибудь, кроме вашего инструмента тестирования.

Дело в том, что иногда полезно иметь "взгляд со стороны" на ваши данные. Кроме того, отсутствуют некоторые возможности для анализа после проведения тестирования.

Например, вы не можете изучить сегменты аудитории и посмотреть, как на них повлиял различный текст в объявлениях.

Использовать необработанные данные при анализе доходов и прибыли от рекламной кампании иногда является проблемой в тестировании. Интегрируясь с Google Analytics, вы можете получить за секунду любые данные, а также изучить поведение пользователя на более детальном уровне. Внизу показана таблица, в котором анализируются данные тестирования для трех вариантов параметра.

Совет №8.Используйте и анализируйте специфические сегменты

Как известно "средние показатели лгут".

Наиболее важные выводы для улучшения сайта и рентабельности бизнеса зависят от вашей способности углубляться и анализировать в специфические сегменты в общем объеме статистики.

В Google Analytics есть возможность анализа различных сегментов. Вы можете найти их, нажав на "+ Добавить сегмент". Это такие сегменты, как "Отказы", "Прямой трафик" и "Покупка" и т.д.

Для получения более подробной информации можно использовать специальные пользовательские сегменты. Для его создания нужно нажать на красную кнопку "+ Новый сегмент" в верхней левой части экрана. Вы можете задать практически любую выборку по любым параметрам из общей массы посетителей сайта.

Это дает практически неограниченные возможности. Например, можно зафиксировать поведение пользователей, посетивших страницу с определенным постом в блоге и потом совершивших покупку. Для этого используется раздел "Дополнительно" и вкладка "Последовательность действий". Конечный результат будет выглядеть так:

Совет №9. Изучайте и используйте язык RegEx.

RegEx (или регулярное выражение) – это последовательность символов и символов, выражающих строку или стандартный запрос, по которым необходимо выполнить поиск в большом объеме текста. Почему RegEx важен для Google Analytics? Это значительно расширяет возможности. Есть много случаев его использования. Например, это позволяет:

Создавать фильтры. Многие фильтры требуют регулярных выражений.

Создать одну цель, которая обрабатывает сразу несколько целевых страниц.

Вы можете использовать регулярные выражения, чтобы объединить несколько целей для анализа.

Точная настройка шагов воронки продаж.

Изучение RegEx повысит ваши аналитические навыки. Есть много хороших ресурсов для изучения, например, это PDF руководство от LunaMetrics. Лучше учить по частям. Узнать что-нибудь, попробовать в Google Analytics, а затем перейти к следующему шагу, по мере потребности.

Совет №10. Используйте пользовательские, индивидуальные отчеты Google Analytics.

Еще один способ получить больше от Google Analytics – это использование пользовательских отчетов. Они позволяют создавать информативные отчеты и панели управления непосредственно в интерфейсе. Их можно найти в разделе "Настройка" в разделе "Пользовательские отчеты".

Существует три типа отчетов:

Анализ.

Простая таблица.

Наложение данных на карту. Не погружаясь слишком глубоко в сложности и нюансы, приведем пример очень простого пользовательского отчета, показывающего данные по типу устройства:

Пользовательские отчеты Google Analytics очень просты в создании, и когда вы поймете, как их создавать, вы будете использовать их все время.

Совет №11. Автоматизация создания отчетов.

Когда задача повторяется, имеет смысл ее автоматизировать.

С помощью Google Analytics вы можете сделать это несколькими способами, большинство из которых включают в себя передачу данных стороннему инструменту.

Google Analytics API и Google Sheets

Google Data Studio

Data Studio настолько проста в использовании для совместного анализа, что делает этот инcтрумент одним из самых эффективных способов автоматизации отчетности. Подробнее о нем будет рассказано ниже.

Совет №12. Анализ сайта на ошибки.

Это одна из важнейших задач для оптимизации сайта, для того, чтобы убедиться, что ваш сайт работает быстро. Наличие технических проблем в некоторых браузерах и устройствах уменьшает его ценность. Если ваш сайт работает медленно, то красивый дизайн не имеет значения.

К счастью, есть несколько простых отчетов, которые можно запустить в Google Analytics, чтобы проверить, есть ли у вас проблемы со скоростью работы сайта. Они также покажут, есть ли у вас ошибки при просмотре на отдельных устройствах или нужно сконцентрироваться на каких-либо конкретных технических недочетах.

Начните с анализа работы в браузерах и тестирования на различных устройствах.

Откройте Google Analytics и перейдите в раздел Аудитория -> Технологии -> Браузер и отчет ОС.

Вы увидите данные по коэффициенту конверсии, коэффициенту отказов и другие цифры для каждого браузера. Убедитесь, что вы анализируете один конкретный показатель, чтобы не перепутать средние значения. Сначала для анализа выберите устройство: только настольный компьютер, только планшет или только смартфон.

В этом отчете выбран мобильный трафик для сравнения. Таким образом, мы видим, какие из браузеров не справляются со своими обязанностями. Нужно изучить аномалии. Можно проверить скорость. Перейдите в раздел Поведение → Скорость работы → Скорость работы сайта → Время работы страницы. Включите функцию "сравнения", чтобы легко обнаружить медленные страницы:

Постарайтесь найти все записи, которые загружаются с низкой скоростью. Потом можно использовать такие инструменты, как Google PageSpeed Insights, чтобы найти слабые места для устранения ошибок.

Совет №13. Правильно настройте параметры просмотра данных.

Хотя каждый работает по-своему, есть несколько советов и рекомендаций от Google Analytics по настройке учетной записи Google Analytics. Как правило, рекомендуется сразу же установить возможность просмотра статистики с "трех точек зрения", то есть трех представлений данных:

Главный вид.

Необработанные данные.

Sandbox – песочница.

Представление необработанных исходных данных используется, как есть, без фильтров, чтобы видеть непосредственную информацию, приходящую с сайта.

Представление Sandbox – для тестирования новых идей, фильтров и т.д. Все, что в конечном итоге планируете реализовать окончательно в вашем главном представлении, вы должны сначала попробовать в Sandbox. Этот метод "семь раз измерь, один раз отрежь", который предотвращает появление ошибок.

Совет №14. Аккуратное использование полученных данных Google Analytics .

Это самый важный пункт в списке. Использование Google Analytics имеет определенные стандарты, но, при этом, в зависимости от ситуации, возникают некоторые нюансы, которые иногда могут вступать в противоречие со сложившимся мнением. Важно то, что вы доверяли данным, которые вы получаете с помощью аналитики. Если вы не доверяете цифрам, они абсолютно бесполезны.

Совет №15. Изучение данных и по основному домену и субдоменам.

Одной из наиболее распространенных ошибок в настройках Google Analytics является отсутствие правильного кросс-доменного или субдоменного отслеживания. Это кардинально разрушает ваше представление о движении клиента по сайту, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом и использует его.

Если у вас есть поддомены или другие домены, вам следует настроить отслеживание отдельно по домену и субдоменам. Особенно если вы управляете интернет-магазином, там применяют решения для "корзин" с использованием поддоменов и путь клиента при отсутствии анализа поддомена теряется, что делает аналитику совершенно бесполезной.

Совет №16. Аудит параметров отслеживания кампании в Google Analytics.

Одним из самых важных аналитических аспектов, на который следует обратить внимание – отслеживание различных параметров вашей кампании. Необходимо понимать, откуда реклама приносит больше прибыли, по каким объявлениям, с какими изображениями и т.д. В Google Analytics это можно реализовать с помощью полезных UTM-тегов или меток. Обычно они выглядят примерно так:

http://www.example.com/?utm_source=adsite&utm_campaign=adcampaign&utm_term=adkeyword

Google Analytics использует пять UTM-тегов:

Медиа

Источник

Кампания

Контент

Запрос

Метки "Medium" (Медиа – вид рекламы) и "Source" (источник рекламы) обязательны, метка "Campaign" (Кампания) используется для обозначения отличающихся маркетинговых кампаний. Вы можете использовать тег "Контент", чтобы определить по каким именно объявлениям приходят посетители и какой контент их привлекает. Это помогает в тестировании. Метка "Запрос" дает информацию о поисковых запросах, которые привели к переходам на сайт.

Для того, чтобы увидеть источники переходов, нужно использовать отчет Источники трафика (Acquisition reports).

Перейдите в Иcточники трафика > Весь трафик > Источник / Канал. Здесь показано, откуда приходят посетители. Как выглядит ваш трафик из социальных сетей? Рассылки? Платная реклама? CPC выглядит очень низким? Прямой трафик невозможно анализировать? Это обычная проблема и она вызвана отсутствием надлежащей маркировки кампании.

Обычно сразу можно найти некоторые скрытые от глаза нестыковки, если используется маркировка кампании. Это действительно стратегическая и, также, организационная задача. Чтобы улучшить различные типы кампаний и оптимизировать точки соприкосновения вашей рекламы с Facebook, Twitter, необходимо использовать метки, который смогут избежать в дальнейшем затруднения в поиске слабых мест.

Лучший способ – использовать специальный инструмент – электронную таблицу для создания UTM-меток с инструкциями. Она находится по этой ссылке и позволяет легко создавать любые маркированные ссылки с полным объяснением и генератором ссылок с UTM-метками.

Совет №17. Индивидуальные параметры аналитики.

По мере приобретения опыта, этот момент будет все более полезным.

Параметры формируют отчеты для аналитики. Хотя существуют сотни встроенных параметров, вы можете создать свои.Часто стандартных параметров недостаточно.

Например. это необходимо для объединения данных Google Analytics с данными сторонних ресурсов (например, данными из вашего CRM). Обычные случаи использования индивидуальных параметров – это измерение данных о входе в систему в сравнении с выходящими из нее пользователями, данные телефонных звонков, демографические или микрографические данные CRM.

Также специальные индивидуальные параметры используются для тестирования объявлений, кампаний.

Совет №18. Использование расчетных показателей.

Аналогичным образом, по мере роста вашей квалификации расчетные показатели, могут стать частью вашего опыта работы с Google Analytics. Это всего лишь еще один способ, с помощью которого Google Analytics дает вам возможность улучшить анализ и измерение данных.

В качестве примера, где вам могут понадобиться расчетные показатели. Например, это дает возможность получать более подробные данные о доходе вашей торговой кампании. Включена ли доставка, упаковка? В стандартных отчетах Google Analytics по электронной коммерции (или расширенной электронной коммерции) это не отображается. Таким образом, вы можете, если хотите, создать расчетный показатель в разделе Доходность – Доставка- Дополнительные расходы.

Его легко настроить по мере того, как данные станут доступными. Например, расчетный показатель относительного дохода на одного пользователя можно установить, используя {{Revenue}} / {{User}}.

Совет №19. Использование фильтров.

Чтобы сделать анализ более направленным применяют фильтры.

В основном, они используются для разделения данных на более мелкие группы. Вы можете использовать их для включения в анализ определенных наборов данных, исключения наборов, а также для поиска или замены определенных данных.

Создать фильтры не сложно. Можно создать все фильтры на уровне аккаунта, войдя в панель администратора (нажмите шестеренку в нижней части страницы), а затем назначить их для различных представлений. Сначала всегда нужно использовать для этого Sandbox (или Test) View, а затем применять его непосредственно для работы.

Примеры применения фильтров:

Включение в анализ внутренних IP.

Исключение внутренних IP.

Исключить трафик с определенных хостов.

Поиск по нижнему регистру.

URL-адреса нижнего регистра.

Исключение определенных субдоменов и т.д.

Совет №20. Настройка пользовательских оповещений.

В Google Analytics можно создавать пользовательские предупреждения. Для этого:

Войти в Google Analytics.

Открыть доступ к отчетам.

Открыть отчет.

Выбрать Настройка > Пользовательские оповещения.

Нажмите Управление оповещениями.

Нажмите + Новое оповещение.

Затем вы просто настраиваете оповещение для отслеживания того, что вы хотите контролировать. К примеру, отправка сигнала о резком падении или росте трафика, конверсий или покупок. Это хороший способ мониторинга, чтобы вовремя обнаружить ошибки на сайте. Вы также можете получить хороший инструмент для контроля тестов a/b. Оповещения оперативно сообщают о какой-либо проблеме в вашем тесте, если пойдет что-то не так.

Совет №21. Использование выборки данных.

Иногда Google Analytics берет случайную выборку ваших данных по которой трудно сделать вывод о ее точности.

Сэмплирование или создание выборки – это задача, с которой обычно сталкиваются, если есть большой объем трафика или исследуется очень узкий сегмент аудитории. Выборки используются, когда изучение всего объема данных непрактично или невозможно. Обратите внимание на правый угол скриншота приведенного ниже отчета.

В зависимости от настроек, отчет представляет выборку с данными с разной точностью. Если выборка основана на 90%+ ваших данных, это воспринимается как более или менее репрезентативная выборка. Когда анализ проводится на основе <25% ваших данных, стоит задуматься о дополнительных приемах изучения трафика и обработки данных. Есть много возможностей:

Настройка диапазона данных.

Использовать стандартные отчеты.

Создание новых представлений с помощью фильтров.

Изменения кода отслеживания.

Использование API Google Analytics.

Использование Google Analytics Premium или Adobe Analytics.

Использовать BigQuery.

Если вы не можете позволить себе Premium или BigQuery, и у вас есть требуемые технические знания, используйте API Google Analytics для получения более детальных отчетов и их комбинацию для общей картины поступающих данных. Если вы регулярно сталкиваетесь с проблемой репрезентативности большого объема данных, может оказаться полезным рассмотреть применение сервиса, подобного BigQuery. Это довольно большая тема, по этой ссылке более подробная статья о выборках от Moz.

Совет №22. Анализ данных с использованием языка R.

Изучение языка R позволяет лучше анализировать данные Google Analytics. Получить другой взгляд на статистику. R поможет вам получить выборку прошлых данных. Он также дает возможность создавать понятные визуализации, автоматизировать отчеты, создавать полезные интерактивные приложения и запускать модели, которые не так-то просто сделать в Excel.

Например, в R вы можете:

Создавать отчеты о пользователях с помощью кластеризации и PCA/факторного анализа.

Строить "тепловые карты" по времени суток с отличной наглядностью представления данных.

Построение моделей атрибуции Маркова.

Тепловая карта трафика для Google Analytics

Этот совет не относится только к Google Analytics, так как R (или подобные ему языки программирования, ориентированные на статистику) поможет вам в других вопросах. Знание этого языка расширит ваши аналитические возможности.