5 ting Google Analytics vil ikke fortelle deg (og hva du kan gjøre med det)
Når noen starter et nytt nettsted, er en av de aller første tingene de vil gjøre, installert Google Analytics. Det ser ikke ut som om innholdet vil være, hvilket nivå av kompetanse nettstedet eier har, eller om de har tenkt å se på den resulterende statistikken - ja, vi har kjent bloggere som, etter å ha installert analysene plugin, gikk aldri tilbake.
Det er blitt det ikke-omsettelige, må-ha-verktøyet for alle; men når du graver litt dypere inn i hva det kan gjøre for deg, begynner det å lese som noe ut av en whodunit-roman. Var det fru Peacock, i biblioteket med blyrørene? Eller kanskje det var overste sennep på kjøkkenet med dolk?
Før du begynner å feile dette innlegget for et online spill Cluedo, her er 5 ting Google Analytics vil ikke fortelle deg, og hva du kan gjøre med det:
1. Hvem gjorde det?
Også kjent som brukeridentifikasjon, hvem gjorde det? er spørsmålet hvert medlem av salgsteamet ditt vil gjerne svare på. Når du kan identifisere hvem dine brukere er, er potensialet for bedrifter enormt, men Google Analytics ble aldri designet for å rapportere på et individuelt nivå.
Google kan ikke fortelle hvem som gjorde det av to grunner: en juridisk og en teknisk en.
For det første, det juridiske stykket: Google Analyticss policy for PII (personlig identifiserbar informasjon) tillater ikke at den samler inn data som e-postadresser, navn og sikkerhetsnumre. Gitt det stadig hyppigere antallet rapporterte hendelser om folks data blir stjålet på nettet, er dette sannsynligvis en god ting.
Prøvetaking er flott for statistiske data, det gir ingen mening for individuelle data.
Men som nettstedseier er det tidspunkter når du vil gjerne vite hvem som gjorde det, og heldigvis kan du oppsummere retningslinjene ved å samle unike ids som bare er relevante i sammenheng med appen / nettstedet ditt.
Juridiske problemer til side, det er fortsatt det tekniske problemet å håndtere. Etter hvert som trafikken til nettstedet ditt øker, begynner Google Analytics å prøve det. Hva dette betyr er at hvis du prøver å segmentere oppførselen til et bestemt individ via unike ID-er, vil Google Analytics, med store mengder data å se gjennom, forsøke å fange opp ting, lete etter ledetråder og gjette svarene.
Dette er langt fra ideelt. Mens beregnede gjetninger kan være nyttige når du prøver å bestemme hvilken smaken av glasur som skal velges for et kontorbursdagskake, når det gjelder å gjøre forretningsmessige beslutninger, trenger du fakta. Prøvetaking er flott for statistiske data, det gir ingen mening for individuelle data.
Hva du kan gjøre
En måte å løse problemet med prøvetaking er å opprette en konto dedikert til å spore enkeltdata med alle anonyme trafikkdata ekskludert. Det betyr vanligvis at dataene dine ikke går over grensene der Google Analytics starter prøveuttagning.
Slik gjør du det ved hjelp av Google Tag Manager:
Trinn 1: Opprett en makro i Google Tag Manager som vil benytte IDene fra nettstedbrukerne dine. Følgende kodelinje vil være nødvendig på nettstedet ditt, bare for innloggede brukere over Google Tag Manager-kodestykket:
dataLayer.push({‘userId’:’XXXXXXX’})hvor XXXXX vil bli erstattet av det faktiske bruker-ID.
Trinn 2: Opprett en tilpasset dimensjon i administrasjonsområdet på Google Analytics-webområdeegenskapen din, som vil bli brukt til å logge bruker-IDer. (Dette fungerer bare i Universal Analytics, som hvis du ikke allerede har det, bør du oppgradere til.)
Trinn 3: Pass på at Google Tag Manager sender bruker-ID-dataene til Google Analytics-kontoen din.
Trinn 4: Hvis du begynner å se prøvetaking i rapportene dine, opprett en ny visning under din nåværende Google Analytics-eiendom, og bruk følgende filter til det.
Før du gjør dette, bør du vurdere om du trenger å spore på individuelt nivå, om brukerne vil motsette seg og til slutt få juridisk rådgivning for å sikre at personvernreglene og vilkårene gjør det mulig for deg å gjøre det.
2. Hvordan gjorde hun det
Etter å ha identifisert hvem som gjorde det, er det neste som noen selvrespekterende bedriftseiere vil vite, hva gjorde denne personen?
Rapportering om enkeltpersoner er vanligvis et problem som skal løses av CRM, men CRM er ikke utformet for å rapportere om individers adferdsdata. De fleste av dem stole på manuell innføring i stedet for automatiserte sporingskoder.
I dette tilfellet trenger du en hybrid mellom CRM og Web Analytics Tools for å få de dataene du vil ha og trenger.
Analytics-verktøy som Kissmetrics eller Mixpanel Prøv å fikse denne feilen ved å eliminere prøvetaking ut av data. De er fortsatt verktøy utviklet for statistiske data om publikum, men de gjør en god jobb med å identifisere enkeltpersoner og rapportere individuell oppførsel.
CRM verktøy som Eloqua eller Marketo gjør en god jobb med å samle analysedata for individuelle brukere, men deres prisklasse gjør dem rimelige til bare et lite segment av virksomheter.
Hva du kan gjøre
I stedet for å bare sende data til Google Analytics, kan disse dataene settes opp for å opprette en logg for hver viktig handling som en bruker utfører. Dette er mulig når du bruker en API, fordi den lar deg trekke ut dataene fra den. Slik gjør vi det, direkte fra Google Tag Manager, ved hjelp av et eksperimentelt internt verktøy:
Trinn 1: Lag en regel i Google Tag Manager-beholderen for handlingen du vil overvåke. Her er et eksempel på et salg.
Trinn 2: Send data som senere kan nås i rå form og brukes til å analysere hver bestemt bruker eller gruppe av brukere.
3. Hvorfor gjorde hun det
Svaret på hvorfor er trolig den mest verdifulle delen av informasjonen fra et forretningsperspektiv. Det gir deg klare tips om hva folk forventer og hvordan du oppfyller disse forventningene.
Problemet med hvorfor er at det er veldig vanskelig, om ikke umulig å finne ut svaret ved hjelp av webanalysedata alene. Den enkleste måten å gjøre det på er å undersøke folk og spørre dem direkte.
Problemet med slike interaksjoner er at de kan irritere brukere hvis ikke det er gjort bra. Det er ikke noe bedre enn noen som hopper for å samhandle med deg når du trenger det; og ikke noe verre enn noen som gjør det når det er det siste du trenger!
I en ideell verden ville det være fantastisk å ha tilgang til et system som bruker statistiske data for å hjelpe deg med å velge den beste tiden til å samhandle med en bruker. Verden er ennå ikke ideell, men den er heller ikke langt fra den. Den enkleste tingen du kan gjøre nå, er å bruke et utløst meldingssystem.
Hva du kan gjøre
En kjent bruker (noen hvis e-postadresse du har) besøker nettstedet ditt, og basert på handlingene de utfører på nettstedet ditt og deres historie med nettstedet ditt, et verktøy som Utløste meldinger eller Infusionsoft vil kunne sende personlige e-post til den brukeren. Her er et eksempel på et scenario fra et Infusionsoft-oppsett:
Trikset er ikke å sende en epost med en kampanje, men heller i stedet for en som starter en dialog med brukeren. Oppfordre dem til å treffe svar og logg svarene du får. Det er som forretningsmessig gullstøv.
4. Hva gikk galt
Jeg elsker feil! Vel, jeg hater å få feil, men når jeg får dem, elsker jeg at jeg kan få mest mulig ut av dem. De er de mest effektive metriske der ute fordi handlingen er veldig klar: fikse dem.
Alle feil er opprettet like, men noen er mer likeverdige enn andre.
Alle feil er opprettet like, men noen er mer likeverdige enn andre. De ser alle ut, men noen kan ignoreres, mens andre har muligheten til å ødelegge en bedrift. Hver feil bærer sin egen vekt, så det verste å gjøre er å ignorere dem.
Google Analytics kan hjelpe deg med å rapportere hvor mange som ender opp på en 404-side, og til og med noen grensesnittfeil som skjemaer som ikke sender inn på grunn av en feil. men når det kommer til backstage feil, blir sporing ganske komplisert.
Løsningen for dette for mange utviklere er å bare sende seg feilen hver gang det skjer. Mens dette kan fungere når du er liten, jo mer du vokser, jo flere feil blir lagt til og jo mer blir de ignorert. (Husk hva vi sa om å ignorere dem ??)
Hva du kan gjøre
Installer interne logbøker som sporer alle feil og til og med viktige handlinger som brukerne gjør i appen eller på nettstedet. Disse feilmeldingene blir så omgjort til logger som er enkle å analysere.
5. Hva skjedde etter
Frakoblet oppførsel er den vanskeligste typen oppførsel å spore på nettet. I praksis krever det at du logger inn den informasjonen i et elektronisk system, hver gang virksomheten samhandler med en bruker på noen offline måte.
Ting som telefonsamtaler, besøk i butikk, messeinteraksjoner og så videre, er svært viktige fra et forretningsperspektiv. Men når det gjelder å gjøre forretningsmessige beslutninger om hvordan du kan forbedre dem, stole vi ofte på den generelle "følelsen" vi får.
Hva du kan gjøre
Det er ikke mye du kan gjøre med det nå, annet enn å jobbe i en bedriftskultur der folk logger så mye informasjon som mulig i et format som er så standard som mulig.
En dag kan det være et verktøy der ute som kan ta disse loggene og behandle dem på måter som hjelper bedriftseiere til å finne innblikk og handlingsanvisninger.
Siste tanker
Google Analytics er et kraftig verktøy, og det går ikke snart når som helst; men det var aldri laget for å gjøre alt. Men med bare noen få tweaks og justeringer, er det mulig å forvandle det til et verktøy som hjelper deg og teamet ditt til å gjøre klare forretningsbeslutninger. Hvem vet, du kan selv finne deg selv å logge inn og faktisk bruke det mye mer.
Trikset er å ta bare en strategi og starte med det.