Rzeczywiste dane w Google Analytics

Google Analytics często krytykowane jest za oferowanie zbyt płytkiego wglądu i ograniczanego raportowania.

Kiedy wchodzisz do panelu Google Analytics, stajesz przed dziesiątkami standardowych raportów. Taka ilość jest przytłaczająca i nie dostarcza żadnych użytecznych informacji.

Jednak nie wszystko stracone! Google Analytics posiada użyteczną funkcję zwaną custom definitions, która pomoże Ci odkryć niektóre “prawdziwe” dane – unikalne dla Twojej firmy i w kontekście wszystkich innych raportów, które oferuje ten program.

Istota custom definitions tkwi w możliwości wzbogacenia danych i uzyskania głębszego w nie wglądu. Dzięki temu masz pełną kontrolę nad danymi, które są wysyłane na Twoje konto Analytics. Przykłady custom definitions? Bardzo przydatne są między innymi: kategoria wagi produktu, (jeśli działasz w e-commerce), plan cenowy (w przypadku SaaS), rządzącej partii politycznej (w kontekście firmy medialnej).

Istnieją dwa typy custom definitions: custom dimensions i custom metrics

Dla przypomnienia, wymiary (zarówno te regularne jak i niestandardowe) to etykiety opisujące dane (np. miasto lub źródło), a metryki to pomiary (np. nowi użytkownicy, średni czas trwania sesji). Raporty są kombinacją wymiarów i metryk z danymi uzyskanymi z poszczególnych interakcji (mogą to być zdarzenia, transakcje, odsłony stron).

Po prawidłowym ustawieniu niestandardowych wymiarów i metryk możesz używać ich tak samo jak regularnych wymiarów i metryk. Oznacza to, że można zastosować je jako dodatkowy wymiar w raportach, budować z nich zaawansowane segmenty, tworzyć alerty, eksportować dane z Analytics do BigQuery itp.

W bezpłatnej wersji Google Analytics można utworzyć do 20 niestandardowych wymiarów i metryk.

Niniejszy artykuł jest poradnikiem opartym na case study. Powiedzmy, że prowadzisz biznes w modelu SaaS i że Twój główny formularz zgłoszeniowy zawiera następujące pola: email użytkownika, nazwę firmy, wielkość firmy i plan cenowy. Używając niestandardowych wymiarów i metryk, przekształcimy odpowiedzi w nowe dane dostępne jako niestandardowe wymiary i metryki w Twoim raporcie analitycznym. Każde pole formularza inne niż e-mail (nie możemy zrobić nic z danymi osobowymi jak np. e-mail) będzie miało odpowiedni wymiar lub metrykę. W efekcie otrzymamy trzy nowe wymiary (nazwa firmy, wielkość firmy i opcja planu cenowego) oraz jedną nową niestandardową metrykę (miesięczne przychody z abonamentu z danego planu cenowego), gotową do wykorzystania w Analytics

Prawidłowa konfiguracja umożliwi na przykład wyświetlenie standardowego raportu Acquisition z planem cenowym jako dodatkowym wymiarem.

W tym artykule krok po kroku pokażemy Ci, jak ustawić niestandardowe wymiary i metryki za pomocą Google Analytics i Google Tag Manager (przy użyciu warstwy danych).

3 kroki do wzbogacenia Google Analytics rzeczywistymi danymi

Aby wzbogacić Analytics o rzeczywiste dane, musimy wykonać trzy kroki.

Po pierwsze, tworzymy nasze nowe wymiary i metryki w Google Analytics (musimy stworzyć nowe “buckets” lub “labels” do przechowywania nowych danych).

Po drugie, generujemy dane dla naszych nowych zmiennych. Zrobimy to poprzez wgranie skryptu do zapisu odpowiedzi formularza do tzw. zmiennych warstwy danych, do późniejszego wykorzystania przez Google Tag Manager.

Po trzecie, konfigurujemy Tag Manager w taki sposób, aby odczytywać dane ze zmiennych warstwy danych i wysyłać je do Google Analytics.

Jeśli w tym momencie czujesz się zagubiony albo nie do końca rozumiesz specyfikę każdego kroku lub nie wiesz, co oznaczają pewne szczegóły (takie jak warstwa danych) – nie martw się. Odpowiedzi znajdziesz w tym artykule.

A zatem to jest nasz plan. Zacznijmy działać!

Tworzenie nowych etykiet danych w Google Analytics

Uruchom kartę Property settings w Google Analytics. Kliknij Custom definition a następnie Custom dimensions.

Wybierz New custom dimension. Skonfigurujemy pierwszy bucket jako nowy, niestandardowy wymiar.

Podaj swój indywidualny wymiar i wybierz jego zakres. Należy pamiętać, że nazwa, którą tutaj umieściliśmy, jest to nazwą, która pojawi się w raportach Google Analytics lub Data Studio. Dlatego najlepiej jest umieścić czytelny tekst, taki jak Rozmiar Firmy czy Nazwa Firmy itp.

Nie wiesz, jaki wybrać zakres? Sprawdź artykuł, w którym obszernie omówiliśmy ten temat.

W naszym przykładzie wybieramy zakres użytkownika. To dlatego, że niestandardowe wymiary, którymi dysponujemy – nazwa firmy, wielkość firmy, plan cenowy, to coś, co Twój użytkownik najprawdopodobniej będzie mógł wybrać tylko raz w życiu.

Wybierz Create.

Po utworzeniu niestandardowej etykiety wymiaru Google przekaże Ci kody implementacyjne, ale możesz je zignorować. Ustawimy to wszystko za pomocą Tag Managera w następnym kroku.

Powtórz te kroki dla wszystkich innych niestandardowych wymiarów, które chcesz dodać. Zawsze pamiętaj, aby wybrać odpowiedni zakres. W naszym przykładzie zrobimy to także dla Nazwy Firmy i Planu Cenowego.

Wynik końcowy dla naszych wymiarów jest następujący.

Należy pamiętać, że każdy niestandardowy wymiar ma swój własny indeks. Będziesz używał tych indeksów później w Tag Managerze. (Jakieś pomysły dlaczego?)

A co z metryką niestandardową? Użyjemy jej do śledzenia miesięcznych przychodów z danego planu cenowego. Dzięki niestandardowym metrykom można wybrać jeden z dwóch zakresów: interakcja i produkt. Zakres interakcji dla niestandardowych metryk reprezentuje pomiar związany z jedną konkretną interakcją. Możesz dołączyć go do wyświetlenia strony lub wydarzenia. Innym możliwym zakresem jest produkt. Jest on zarezerwowany do śledzenia szczegółów na temat produktów w transakcjach e-commerce. Dla Twojej niestandardowej metryki musimy wybrać zakres interakcji.

Teraz jesteśmy gotowi do przygotowania naszych etykiet Google Analytics do otrzymywania nowych danych.

Aby sprawdzić, czy wszystko działa, należy w Analytics uruchomić niestandardowy raport lub dowolny inny raport, który pozwala na zastosowanie drugorzędnych wymiarów, taki jak raport źródło/medium w sekcji Acquisition. Kliknij przycisk Secondary Dimension. Poszukaj kategorii Custom Dimensions. Powinieneś zobaczyć tam swoje nowo utworzone etykiety wymiarowe.

Spróbuj kliknąć którykolwiek z tych wymiarów, na przykład Rozmiar Firmy. Zobaczysz pusty raport. Brak danych.

Dlaczego tak się dzieje?

To dlatego, że utworzyłeś jedynie etykiety. W Google Analytics nie ma jeszcze aktualnych danych. Aby te wymiary wyświetliły jakiekolwiek wartości, należy je najpierw wygenerować i przekazać do Google Analytics.

Do dzieła!

Generowanie rzeczywistych danych

Zanim przejdziemy do głębszych warstw danych i wyodrębnimy poszczególne dane z aktywności użytkownika, najpierw zacznijmy od podstaw.

Jako marketingowiec wykorzystujący analizę danych, jesteś zawsze na bieżąco z każdą kolejną interakcją użytkowników, aby uzyskać pełniejszy obraz swojej marketingowej maszyny. Trochę kodu tutaj, trochę kodu tam, mnóstwo pikseli z różnych narzędzi marketingowych i nagle Twój deweloper rezygnuje przez ilość zewnętrznych narzędzi i ich konfiguracji. Nie chcesz tego!

Narzędzia takie jak Google Tag Manager pomagają kontrolować ten bałagan. Idea Google Tag Managera jest super prosta. Container script instalujesz tylko raz, a następnie ustawiasz dowolne reguły śledzenia poprzez centralny, internetowy interfejs Tag Managera.

Najlepsza analogia, jaką znalazłem dla Google Tag Manager, znajduje się w książce Practical Google Tag Manager for Developers autorstwa Jonathana Webera. Mówi w niej, że tak jak CMS – system zarządzania treścią np. WordPress – pozwala na wstawianie tekstu, nagłówków itp, tak system zarządzania tagami pozwala na wstawianie małych bitów kodów śledzenia poprzez interfejs internetowy.

Kolejną zaletą Google Tag Managera jest to, że po dodaniu container script tworzy on również coś, co nazywa się warstwą danych (data layer). Warstwa danych jest zasadniczo obiektem (kawałkiem kodu, który przechowuje zmienne i ich wartości), który przekazuje informacje z Twojej strony internetowej do Google Tag Manager. Warstwa danych zawiera pewne predefiniowane zmienne i jest to bardzo użyteczne, a w szczególności ze względu na możliwość włączenia również innych zmiennych, zdefiniowanych przez siebie.

Dzięki warstwie danych możesz przekazać wszystkie rodzaje dodatkowych danych do Tag Managera, a następnie do innych narzędzi. Istnieją trzy główne źródła takich danych: aktywność użytkowników, wewnętrzna baza danych i dane zewnętrzne.

Aktywność użytkownika obejmuje interakcje z formularzem, zachowanie podczas przeglądania lub inne interakcje z treścią na stronie. Wewnętrzna baza danych może być wykorzystywana do przekazywania danych o produktach, wartości okresu użytkowania lub relacji z klientami, przedstawicielami handlowymi itp. Wreszcie, dane zewnętrzne mogą pomóc Ci zrozumieć Twoich użytkowników w przyszłości poprzez wzbogacone raporty. Możesz nawet użyć ich do przechowywania rzeczy, takich jak pogoda w danym dniu (jako niestandardowy wymiar), czy użytkownika śledzi cię na Twitterze, lub ilu ma ktoś followersów na Instagram (jako niestandardowy metryka). Ale to chyba dość ekstremalne…

Wróćmy do naszego przykładu. Istnieją dwa główne sposoby dostarczania informacji do Google Tag Manager. Pierwsze podejście polega na deklarowaniu warstwy danych. W naszym przykładzie tak by to wyglądało.

dataLayer = [{
'pPlan': '3',
'cSize': '25',
'cName': 'First Party',
'mSales': '500'
}];

Zwykle ten kawałek kodu umieszcza się przed skryptem kontenera Tag Manager. Masz 4 właściwości, każda z nich odpowiada jednej niestandardowej zmiennej, którą instalujemy. Każda własność ma swoją własną wartość. Nazwy właściwości warstwy danych powinny być zgodne z nazwami właściwości obiektów Javascript i nie powinny kolidować z zastrzeżonymi nazwami Tag Managera, takimi jak zdarzenia. Poza tym możesz nazywać te zmienne tak, jak chcesz!

Cel to wypełnienie tych właściwości danymi. Aby to zrobić, należy pobrać dane z odpowiedniego miejsca z Twojej strony internetowej. W naszym przypadku źródłem danych będzie po prostu formularz zgłoszeniowy. Specyfika wdrożenia będzie ściśle zależała od Twojej strony internetowej. Zwykle to deweloper pisze skrypt, który pobiera dane z formularza lub innego miejsca i przekazuje odpowiednie dane do warstwy danych.

Jest też inny sposób instalacji. Zamiast umieszczać kod przed skryptem kontenera Tag Manager, możesz aktywować następujący kod po wysłaniu formularza lub kliknięciu przycisku.

dataLayer.push({'pPlan': '3','cSize': '25','cName': 'First Party', 'mSales': '500'});

Wybór zależy całkowicie od Ciebie, ale obecnie zaleca się drugie rozwiązanie.

Więc co się właściwie dzieje? Jeśli ktoś wypełni formularz, warstwa danych pobierze je i przypisze do poszczególnych zmiennych warstwy danych, które Tag Manager odczyta i przekaże do Google Analytics. Proste!

Zamykanie pętli za pomocą Tag Managera

Teraz gdy mamy już zainstalowany kod i pobieramy dane, nadszedł czas, aby poinformować Tag Managera o wysłaniu danych do Google Analytics.

GTM 101. Konsola Google Tag Manager składa się z tagów (tags), aktywatorów (triggers) i zmiennych (variables). Tagi to po prostu skrypty marketingowe, które aktywują się, gdy dany aktywator zostanie uruchomiony. Zmienne pomagają powtarzać działania.

W poprzednim kroku przeszliśmy przez krótki kawałek kodu, który zapisuje dane formularza do zmiennych w warstwie danych.

Teraz w Tag Manager, naszym celem będzie odczytywanie wartości ze zmiennych i przekazywanie ich do Google Analytics.

Najpierw stwórzmy nowe zmienne w Tag Managerze. Potrzebujemy zmiennych, które mają być nazwane dokładnie tak samo w skrypcie warstwy danych, który zainstalowaliśmy w kodzie strony. Tylko wtedy będziemy w stanie cokolwiek robić z danymi.

W tym celu kliknij przycisk Variables w konsoli programu Google Tag Manager. Powinieneś zobaczyć dwie sekcje zatytułowane Built-in variables oraz User-defined variables.

Będziemy teraz definiować własne zmienne, które nie są domyślnie dostępne dla innych użytkowników Tag Managera. Kliknij przycisk New w sekcji User-defined variables section.

Nadaj swoim nowym zmiennym krótkie tytuły, np. Wielkość firmy, Nazwa firmy, itp.

Kliknij Variable Configuration. Powinieneś zobaczyć wiele typów zmiennych do wyboru.

Pamiętaj, że przypisujemy odpowiedzi leadów do właściwości w obiekcie warstwy danych udostępnionym przez Google Tag Manager. Dlatego też wybierz data layer jako typ zmiennej.

W polu Data Layer Variable Name umieść nazwę właściwości z warstwy danych, która odpowiada niestandardowemu wymiarowi lub metryce, którą ustawiasz.

To jest zmienna, z której będziemy czytać. Musi ona być dokładnie taka sama jak nazwa zmiennej, której użyłeś wcześniej w skrypcie warstwy danych.

W naszym przykładzie zmienną warstwy danych odpowiadającą Wielkości firmy jest cSize, Nazwie firmy- cName, Pricing – pPlan, a dla wartości miesięcznego abonamentu – mSales.

Ustaw nową zmienną w Tag Manager dla każdej zmiennej warstwy danych.

Przy wyborze wersji warstwy danych wybierz wersję 2. Wersja 1 będzie traktowana jako przestarzała.

Default value. Ta opcja jest przydatna, jeśli odpowiednie pole w formularzu jest opcjonalne. Niektórzy ludzie naturalnie pozostawią to miejsce puste. W takich przypadkach należy podać arbitralną wartość domyślną. Raporty końcowe w Google Analytics będą bardziej kompletne.

W naszym przykładzie załóżmy, że pole nazwy firmy jest opcjonalne w naszym formularzu zgłoszeniowym. Ustawmy wartość domyślną na niezdefiniowaną (undefined). Wartość ta zostanie przekazana do raportów Google Analytics, jeśli ktoś nie wypełni pola nazwy firmy.

Jeśli oczekujesz, że odpowiedzi na formularze będą się znacznie różnić między użytkownikami, możesz spróbować skorzystać z kilku predefiniowanych reguł formatowania. Może to być szczególnie użyteczne w przypadku danych typu string. Na liście rozwijanej Change Case znajdują się różne opcje formatowania.

Ostateczne ustawienie zmiennej dla nazwy firmy wygląda następująco.

Powtórz ustawienie takich zmiennych dla pozostałych zmiennych używanych w warstwie danych.

Tworzenie zmiennych samo w sobie to nic wielkiego. Ułatwia dalszą drogę. W celu faktycznej integracji należy kliknąć przycisk Tags.

Zanim pójdziemy dalej, zatrzymajmy się i zróbmy szybkie podsumowanie. Mamy teraz nowe etykiety w Google Analytics. Mamy sposób na generowanie i zapisywanie nowych danych do zmiennych warstwy danych. Stworzyliśmy nowe zmienne w Tag Managerze.

Teraz musimy wykorzystać nasze nowe zmienne do przekazania danych do Google Analytics. Dla przypomnienia, niestandardowe wymiary i dane metryczne są pobierane z indywidualnych interakcji użytkowników. Dlatego, aby przesłać te dodatkowe bity danych do Google Analytics, musimy je “załączyć”; do jednego z tagów Analytics. Może to być pageview lub event tag. W tym tutorialu pokażemy Ci, jak zrobić to za pomocą tagu pageview. Pamiętaj, że niestandardowe wymiary użytkownika lub sesji powinny być wysyłane tylko raz.

Otwórz ponownie panel GTM.

Kliknij Tags i otwórz Universal Analytics Pageview Tag. Jeśli takiego nie posiadasz, skonfiguj nowy.

Wybierz Enable overriding settings in this Tag. Następnie przejdź do More Settings i kliknij Custom Dimensions.

W tym miejscu można umieścić swoją niestandardową zmienną wymiarów i odpowiadający jej indeks Google Analytics. Dodaj zmienną, klikając ikonę + i wybierając ją z listy.

Po dodaniu niestandardowych wymiarów i metryk, jak również ich indeksów, edytowany tag Pageview powinien wyglądać tak.

Mamy to. Teraz sprawdźmy, czy faktycznie działa. Zapisz swój edytowany tag Pageview i wróć do głównej konsoli Tag Manager.

Kliknij „Preview” na górnym pasku. Spowoduje to uruchomienie trybu podglądu w Tag Manager i pozwoli zobaczyć, czy tagi poprawnie działają.

Otwórz swoją stronę internetową. Na dole strony powinien znajdować się szeroki prostokąt z tagami.

Otwórz swoją stronę z formularzem.

Wypełnij formularz i wyślij odpowiedzi.

Teraz wybierz szczegóły swojego tagu Pageview w trybie podglądu:

Jeśli wszystko jest poprawnie, powinieneś zobaczyć swoje zmienne warstwy danych z wartościami z Twojego formularza.

Wartości te zostaną odczytane przez Tag Manager, dołączone do taga Pageview i wysłane do Google Analytics, gdy aktywator zostanie uruchomiony.

Skąd Google Analytics wie, jak oznaczyć te nowe dane? Odpowiedzią jest niestandardowy indeks zmienny, który widziałeś wcześniej w Google Analytics, a następnie używałeś go również w Tag Manager.

Jeśli wszystko się zgadza, wróć do konsoli Tag Manager i opublikuj swoje zmiany: kilka nowych zmiennych i zaktualizowany tag Pageview.

W naszych przykładach, dane dotyczące wielkości firmy i planu cenowego są zmiennymi kategorycznymi, nawet jeśli wydają się być liczbami.

Zabawa danymi: niestandardowe wymiary jako dodatkowe wymiary

Nasza implementacja jest już zakończona. Od tej chwili, jeśli ktoś wypełni formularz wiodący na Twojej stronie internetowej, informacje o wielkości firmy, nazwie, planie cenowym i wartości miesięcznego abonamentu zostaną przekazane do Google Analytics. A to oznacza, że możesz w końcu zacząć korzystać z danych, aby uzyskać precyzyjniejszy obraz!

Pierwszą rzeczą, którą możemy zrobić z naszymi nowymi niestandardowymi danymi, to ustawienie ich jako drugorzędnych wymiarów.

W naszym przykładzie wygląda to tak:

Jeśli chcesz zobaczyć źródła marketingowe dla różnych wyborów np. dla Planu Cenowego, wszystko, co musimy zrobić, to zastosować niestandardowe wymiary “Planu Cenowego”. Skutek poniżej.

Ten raport mówi nam, że większość użytkowników z ruchu organicznego i bezpośredniego wybrała plan cenowy określony jako nr 4.

Budowanie zaawansowanych segmentów

Załóżmy, że chcesz przeanalizować dane demograficzne i lokalizacje użytkowników, którzy wybrali plan cenowy nr 3 i mają firmę liczącą 25 pracowników. Zaawansowane segmenty zbudowane z niestandardowych wymiarów powinny pomóc w tym wypadku.

Aby zbudować swój zaawansowany segment, otwórz konsolę administratora w Google Analytics i Segments w kolumnie View.

Kliknij New Segment. Powinieneś teraz zobaczyć narzędzie budowy segmentów.

Nazwij swój segment i kliknij Conditions poniżej Advanced.

Wybierz swój własny wymiar planu taryfowego i dopasuj go dokładnie do “3”. Pójdźmy krok dalej. Wybierz rozmiar swojej firmy i ustaw go na 25.

Twój zaawansowany segment powinien być gotowy do zastosowania. Powinno to wyglądać dokładnie tak.

Możemy teraz zastosować ten segment do każdego raportu behawioralnego w naszym widoku Analytics. Spójrzmy na wymiar geograficzny dla tego segmentu.

Wybierz raport Audience, a następnie kliknij Geo and Location. Powinieneś zobaczyć następujący panel.

Aby zastosować nowy segment, kliknij przycisk Add Segment.

Znajdź swój nowy segment na liście i zastosuj go. Nowy segment powinien teraz pojawić się na górze oznaczony kolorem pomarańczowym.

Jak widać, jedynie tylko około 4% użytkowników kwalifikuje się do Twojego nowego segmentu. Dzięki uruchomieniu raportów z włączonym segmentem All Users możemy zobaczyć względną demografię tych dwóch grup.

Przewińmy na dół do aktualnego raportu.

Jak wynika z danych, porównując te dwa segmenty, użytkownicy, którzy kwalifikują się do naszego unikalnego konta segmentowego dla mniejszości użytkowników, mają większe zaangażowanie, zarówno pod względem czasu na stronie, jak i metryki strony/sesje i współczynnika odbicia.

Tworzenie lepszych alertów dla użytkowników

Stwórzmy teraz automatyczny alert w Google Analytics, jeśli mamy mniej niż 15 użytkowników z Planem cenowym równym 3 i rozmiarem firmy równym 25 w ciągu miesiąca.

Aby go skonfigurować, przejdź do panelu administracyjnego i wybierz opcję Custom Alerts w kolumnie View.

Nazwij swój własny alert i zaznacz, kiedy powinien się aktywować. Podaj również adres e-mail do powiadomień alertowych. Wynik końcowy powinien wyglądać następująco.

Kolejny kros w Analytics i innych narzędziach

W tym wpisie naszym celem była pomoc w pokonaniu irytującego braku korelacji pomiędzy danymi z życia rzeczywistego a danymi z Google Analytics.

Myślę, że najlepszą strategią w dzisiejszych czasach jest optymalizacja w celu zapewnienia, że obraz uzyskany z danych jest tak przydatny, jak to tylko możliwe.

Wzbogacanie danych (co zrobimy w przyszłych postach), czyli integracja i ujednolicanie danych, jest z pewnością dobrym krokiem w tym kierunku.

Zapisz się na listę mailingową i uzyskaj cotygodniowy dostęp do większej liczby praktycznych artykułów jak ten!

Dziękujemy za Twój czas!



Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *