15אפר

הדוחות החדשים של User Explorer

בימים אלו משיקים בגוגל אנליטיקס סט חדש של דוחות בשם User Explorer. הדוחות החדשים מהווים שינוי תפיסתי מעניין באנליטיקס, שעד כה, על מנת לשמור על פרטיות, לא אפשרו בדרך קלה ופשוטה לעקוב אחר משתמש ספציפי. עם הדוחות החדשים הנושא קצת משתנה, אם כי עדיין לא ניתן לעקוב בצורה מזוהה אחרי משתמשים (זה אומר שאנחנו לא יכולים לדעת מי הוא כל משתמש, האנונימיות נשמרת), אך כן ניתן לראות דוחות על משתמשים ספציפיים, מה כל אחד מהם עשה על פני תקופת זמן מסוימת ואת שלל ביקוריו באתר שלנו.

הדוח החדש מופיע תחת דוחות ה-Audience:

userexplorer1

בדוח עצמו ניתן לראות עמודת Client Id – זהו סימן מזהה אנונימי של המשתמש שנשמר באופן אחיד לכל משתמש. עבור כל משתמש ניתן לראות כמה ביקורים היו לו (בתקופת הזמן הנבחרת של הדוח) ואת ממוצעי נתוני הביקורים שלו:
userexplorer2

אבל כשמקליקים על משתמש מסוים, אז מופיע הדוח המעניין באמת! עבור כל משתמש אנו יכולים עכשיו לראות פירוט מלא של כל פעולותיו באתר – באילו דפים צפה, אילו אירועים (events) יצר וכמה פעמים, מאיפה אותו משתמש הגיע אלינו בפעם הראשונה ומה היה המסלול שלו להמרה. אלו נתונים מאוד מעניינים ומלאי תובנות שלפני כן לא היה פשוט להוציא בלי להשתמש בסגמנטים ואמצעים אחרים, וגם אז, זה לא היה ברור ברמת המשתמש הבודד.

userexplorer3

לדעתי זהו פיצ'ר חשוב בגוגל אנליטיקס שרבים מאיתנו חיכו לו, ומעניין לראות לאן הדוחות הללו יתפתחו עוד. אם הדוח החדש עדיין לא מופיע בחשבון האנליטיקס שלכם, אל דאגה, בשבועות הקרובים זה אמור להגיע לכולנו.

6אפר

 למדוד איכות של קמפיין ומדיה בדרך הנכונה

אחד הדברים שהכי הטריד אותי בימי הראשונים כמנהל דיגיטל שעבד מול סוכנויות פרסום ומדיה היו הדוחות שהייתי מקבל.

כל קמפיין היה מסוכם פחות או יותר עם מספר החשיפות (מול ההתחייבות של המדיה) ואחוזי הקלקה – CTR על הבאנרים/מודעות.

אז אילו מהמאפיינים הללו חשוב יותר? חשיפה או אחוז הקלקה? הטענה שלי היא שלפעמים שניהם חשובים, לפעמים אחד מהם ולפעמים המימדים הללו לא מעניינים כלל והרבה יותר חשוב לראות מה קורה לאחר הקליק. זו גם הסיבה שאני מאפשר גישת צפייה של חשבון האנליטיקס של הארגון למשרדי המדיה שעובדים איתנו ומבקש שאותם דוחות מסכמי קמפיינים יציגו את שלל הנתונים: חשיפה, הקלקה, אחוז הקלקה, bounce rate, זמן שהייה, כמות דפים נצפים וכו׳.

אי אפשר להתייחס ולמדוד באנר גדול במעלה עמוד אתר פופולרי בדסקטופ, להשוות אותו למעברון באפליקציה סלולרית, לסרטון וידאו, פוסט בפייסבוק, או אייקון קטן בתחתית עמוד פנימי באתר כלשהו. ההבדלים עצומים.

למשל, מעברון באפליקציה סלולרית כמעט תמיד יציג כמות גדולה של הקלקות ואחוז הקלקות גבוה – האם זה טוב? לא. כולם מחפשים את ה-x לסגירת המעברון. כניסות לאתר ממעברונים גורמים לרוב ל-bounce rate מאוד גבוה, המשתמש פשוט לא התכוון להגיע לאתר ולהקליק. האם זה בהכרח רע? גם לא, כנראה שהחשיפה של אותו מעברון, שהיה למשך כמה שניות המסר הבלעדי שהגולש ראה, היתה איכותית, ואחרי פעמיים-שלוש המסר נצרב. אז מעברון הוא כלי טוב לחשיפות, כלי גרוע להקלקות איכותיות.

לעומת זאת תסתכלו באנליטיקס על דוח הכניסות האורגניות מגוגל. הסיכוי שגולש הקליק בטעות על תוצאת חיפוש אורגנית יהיה קטן ביותר ותראו bounce rate נמוך ביותר, סביר להניח הרבה יותר נמוך מהממוצע של האתר.

אז BR נמוך זה טוב ו-BR גבוה זה רע? לא בהכרח. צריך לבדוק את דף הנחיתה – הוא מאפשר המשכיות או לא? אולי יצרתם עמודי נחיתה בלי שום קישור או פעולה אפשריים? (נשמע אסון, אבל ראיתי הרבה כאלה – אסור לייצר מבוי סתום באינטרנט).

כשמסתכלים על נתונים של קמפיינים חייבים לקחת בחשבון כמה אלמנטים:

  • האם הטרפיק הגיע מהמובייל או מהדסקטופ? ההבדלים בהתנהגות יהיו גדולים.
  • האם המדיה שהביאה לאתר מהווה פוטנציאל להקלקות מוטעות (כמו מעברונים במובייל)?
  • האם המסר של הקמפיין תאם לתוכן שמופיע בדף הנחיתה? אם משתמש הקליק בציפייה לראות תוכן מסוים והגיע למשהו אחר לחלוטין הוא יעזוב באכזבה = BR.
  • האם דף הנחיתה מוביל למקומות נוספים? או פעולות נוספות שניתן למדוד (טופס לידים למשל).

בקיצור, אין אמת אחת, קחו הכל בערבון מוגבל, נסו להסביר את הנתונים שקיבלתם, לא סתם לקבל אותם, ואם יש בנצ'מרק (עדיף שלכם ולא של אחרים), אפשר לנסות להשוות נתונים מולו.

28מרץ
Person Holding Attention Sign in Crowd to be Recognized

UserId בגוגל אנליטיקס לניתוח משתמשים

גוגל אנליטיקס ובעיית המשתמשים הסטטיסטים

במהותה, גוגל אנליטיקס היא פלטפורמת מדידה שמיועדת למעקב אחרי הטרפיק באתרים ובאפליקציות שלנו. המעקב מדויק למדי בכל הקשור לתנועה ופעולות שגולשים מבצעים, אך היכולת לעקוב במדויק אחר כל משתמש מוגבלת. במהותה, גוגל אנליטיקס מתבססת על מנגנונים של קוקיז שנשתלים במחשבי הגולשים וכך נעשה מעקב אחר כל גולש באופן כביכול אחיד ועקבי. כביכול, בגלל שהרבה אלמנטים בהתנהגות שלנו כגולשים משפיעים על הנתונים הללו ומעקב אחר דפדפן מסוים במחשב מסוים לא מבטיח (או כמעט בהכרח לא) תמונה עדכנית אחר גולש ספציפי.

יתכן ובמחשב הביתי שלנו משתמשים כמה בני משפחה. יתכן מאוד שאנחנו גולשים במחשב בבית, במשרד, דרך הנייד ודרך הטבלט. מבחינת אנליטיקס כל כניסה כזו מכל מחשב/מכשיר שונה אומר שמדובר במשתמש שונה, כשזה לא באמת המצב. לכן גם כשאתם מסתכלים על מטריקת ה-users בדוחות השונים תמיד תזכרו שהמספר הזה גדול יותר כנראה מהמספר האמיתי של המשתמשים האמיתיים השונים שביקרו בנכסים שלכם. אז גם היוניקים, הם לא באמת יוניקים, וזה בסדר להשוות יוניקים ליוניקים, אבל תזכרו שקיימת סטייה טבעית בנתונים.

Universal Analytics וה-User ID

עם השקת ה-Universal Analytics בשנה שעברה גוגל ניסו לשפר את המצב ואת נתוני אותם דוחות משתמשים ולשם כך השיקו את הפיצ׳ר של User ID. התוספת הזו מאפשרת לנו, כבעלי אתר או אפליקציה, לתת יותר אינפורמציה לגוגל אנליטיקס על המשתמשים שלנו. גוגל אולי לא בהכרח יודעת ששני גולשים משני מכשירים שונים הם אותו אדם, אבל אנחנו כבעלי אתר יכולים לפעמים לדעת את זה כאשר המשתמש נרשם ומזדהה (מבצע לוגין). ישנם אתרים שמחייבים הרשמה (כמו פייסבוק), ישנם כאלה שלא, אבל בגוגל אנליטיקס בגרסת היוניברסל (ואם עדיין לא לא המרתם אתרים ישנים שלכם מהקוד הישן של אנליטיקס לזה של יוניברסל, עכשיו זה הזמן), מאפשרים לנו להעביר מידע מזהה לקוח לתוך דוחות האנליטיקס דרך הפרמטר user id.

הערך של אותו פרמטר user id צריך להיות ערך ייחודי וחד-חד ערכי לכל גולש שאתם מכירים ומזהים באופן מובהק (קרי, עשה לוגין, או הקליד מזהה ייחודי כלשהו בזמן הגלישה – למשל, מילא טופס עם פרטים אישיים).

גוגל היא חברה ששומרת על פרטיות, או בעיקר לא רוצה לקחת אחריות על נושאי פרטיות ולכן תנאי השימוש בגוגל אנליטיקס אוסרים על העברת מידע מזהה לקוח בצורה מובהקת. זאת אומרת שהערך של ה-user id שאתם מעבירים לגוגל אנליטיקס לא יכול להיות ערך שממנו הם יכולים להבין מי הגולש – לא אימייל, טלפון, שמות וכו׳. לכן הערך של הפרמטר חייב להיות משהו שרק אתם יכולים לקשר לפרטים האמיתיים של לקוח. למשל, אם יש לכם דטהבייס בו רשומים כל המשתמשים שנרשמו לאתר שלכם, תהיה באותה טבלה בדטהבייס עמודת מפתח ייחודית לכל משתמש (זה יכול להיות מספר רץ, או ערכים ייחודים יותר כמו guid). אותו ערך ייחודי יהיה הערך שתוכלו להעביר לאנליטיקס כדי לסמן בצורה טובה יותר את המשתמשים.

העברת ה-user id בקוד לא מסובכת. אם הטמעתם את גוגל אנליטיקס באתר בצורה הרגילה, של שתילת הסקריפט בכל עמוד ועמוד, תצטרכו (או שתבקשו מהמפתחים של האתר) להוסיף את הפרמטר לקריאת היצירה של אנליטיקס בכל דף:

ga('create', 'UA-XXXX-Y', { 'userId': 'USER_ID' });
ga('send', 'pageview');

החלק המסומן בצהוב מייצג את הערך הייחודי שאתם אמורים להעביר לכל משתמש.

במידה והטמעתם גוגל אנליטיקס באתר בעזרת Google Tag Manager, העברת הפרמטר תעשה בתוך הטאג של יוניברסל אנליטיקס שיצרתם ב-Tag Manager תחת Fields to Set ועם שם השדה uid&:

userid-in-tag-manager

דוחות מבוססי User ID

לאחר שהטעמתם את הקוד הרלוונטי עדיין יש שני דברים שצריך לבצע כדי לצפות בדוחות המשתמשים המזוהים. דבר ראשון, תחת הגדרת ה-Property של הנכס שלכם, תכנסו ל-Tracking Info < User-Id

user-id-settings

בשלב הראשון הסכימו לתנאי השימוש והעבירו את מצב ה-User-Id ל-ON. עברו לשלב השני ושם תוכלו לסמן אם אתם מעוניינים ב-Session Unification .Session Unification מטפל במצב בו גולש נכנס לאתר, עדיין לא הזדהה (בין אם לא ביצע לוגין או כלל לא הספיק להרשם), ורק לאחר זמן מסוים, או ביקור בכמה עמודים, מבצע את פעולת הלוגין. במידה ונרצה שכל הביקור ישוייך לאותו משתמש, ולא רק החלקים שאחרי הלוגין, נסמן את Session Unification כ-ON.

דבר שני, תצטרכו לייצר view חדש לנכס שלכם שמציג אך ורק נתונים על אותם משתמשים מזוהים. אותו view יסנן כל תנועה של משתמשים שלא דיווחתם עליהם את ה-user id שלהם

creating a new view for user id

creating a new view for user id

לאחר שיצרתם את ה-View החדש יתחילו להצטבר בו נתונים על כל הטרפיק שמזוהה עם user id. עכשיו גם תוכלו לראות שתחת audience מופיע סט חדש של דוחות – ה-Cross Device. בזכות ה-user id גוגל אנליטיקס עכשיו יכול לחבר יחד נתונים על משתמשים מזוהים, ללא קשר אם עברו מכשירים או דפדפנים (כל עוד היו מזוהים – ביצעו לוגין – בכל אחת מהפלטפורמות).

דוח ה-Device Overlap מציג לנו בצורה גרפית את החפיפה בין סוגי המכשירים השונים – Desktop, Mobile, Tablet

דוח ה-Device Path מציג לנו את כל המכשירים שעברו משתמשים בסדר שעברו אותם:

device-path

למשל בדוח הזה אנחנו רואים ש-1286 משתמשים הגיעו אלינו רק דרך המחשב. 403 נכנסו דרך המובייל, אחר כך דרך המחשב ואז שוב דרך המובייל.

הדוח השלישי, Acquisition Device מציג באיזה סוג מכשיר הגולש המזוהה השתמש כאשר ביקר לראשונה באתר:

acquisition-device

User-ID Coverage

את הדוחות שפירטתי למעלה ניתן כאמור לראות רק ב-View ייעודי שנוצר למעקב אחר ביקורים עם User-ID, זאת אומרת כאשר המשתמש מזוהה. עם זאת אם תסתכלו על ה-View הרגיל של האתר/אפליקציה, זה שמציג את כל נתוני הטרפיק, ללא קשר ל-User-Id, תמצאו דוח חדש תחת Audience>Behavior>User-ID Coverage. דוח זה יציג לכם כמה מהטרפיק שלכם מסומן עם User-ID (וזה מה שמופיע בעצם ב-View שיצרתם קודם), וכמה לא:

user-id-coverage

סיכום

שימו לב שבכל הדוחות שהצגנו עדיין לא ניתן לראות נתונים על משתמשים ספציפיים. זאת לא המטרה של גוגל אנליטיקס, גם בתוספת ה-User-ID. המטרה היא לאפשר לנו להבחין בין משתמשים ״יוניקים״ כפי שמוגדרים בתצורה הרגילה של אנליטיקס (כדפדפן מתוך מחשב/מכשיר ספציפי), לעומת מעקב טוב יותר אחר משתמשים שמגיעים אלינו מכמה מכשירים שונים, שעם כמות המכשירים המחוברים לאינטרנט, התופעה הזו רק תלך ותגדל (אגב, למרות שדוחות ה-User-Id עדיין לא מציגים מכשירי טלוויזיה חכמים כ-Device שנכנסים ממנו, בדוחות מסויימים באנליטיקס תוכלו לאתר גם טרפיק כזה).

השימוש ב-User-ID אינו חובה כמובן, הוא רק כאן כדי לתת לכם מידע נוסף ונכון יותר אודות המשתמשים. זו דרך טובה למשל להבין שהתנהגות רצויה באתר (כמו המרה לקניה) לא בהכרח נובעת רק ממובייל או רק מדסקטופ – יתכן מאוד ותגלו בעזרת ה-User-Id שאנשים גולשים לאתר שלכם דרך הסלולרי, בודקים את המוצרים שמעניינים אותם ובסוף לשם הנוחות ניגשים למחשב ומבצעים שם את הקניה. כמו עם כל נתון חדש, מגוון התובנות שתוכלו להוציא רחב, רק צריך לקרוא נכון את הנתונים.

תגובות או שאלות? תשאירו למטה.

22מרץ
Touchpad, notebook, mobile phone vector perspective view

מדידה משותפת לאפליקציה ואתר

גוגל אנליטיקס במובייל

גוגל אנליטיקס מאפשר לנו למדוד את כל המתרחש באתרים שלנו, ובאותה מידה גם באפליקציות. אם הקמתם כבר View לאחד הנכסים שלכם ודאי ראיתם שניתן להגדיר אם מדובר באתר או באפליקציה. הטמעת אנליטיקס לאפליקציה שונה מזאת של הטמעה באתר. בעוד באתר נדרש לשתול קוד בכל עמוד ועמוד, להטמעה באפליקציה נדרש להוסיף לאפליקציה SDK ייעודי לאנדרואיד או ל-iOS (מערכות הפעלה אחרות למובייל נתמכות בצורה שונה). ניתן לקרוא על צורת ההטמעה באתר של גוגל אנליטיקס, שימו לב שהמדריכים מיועדים למפתחי אפליקציות – https://developers.google.com/analytics/solutions/mobile

יצירת View לאתר או אפליקציה

הבחירה של סוג ה-view משפיעה על הדוחות המוצגים לאחר מכן בחשבון האנליטיקס. ההבדלים לא מאוד גדולים אך הסמנטיקה קריטית – במקום דפים יש מסכים. דוחות מיוחדים קיימים על פי גרסת האפליקציה או מערכת ההפעלה, ועוד הבדלים נוספים, אך בסופו של דבר העקרון דומה – אנחנו מקבלים סט של דוחות על הקהל המשתמש באפליקציה, מאיפה הוא הגיע, ואופי השימוש של אותו הקהל באפליקציה. גם כאן, כמו בדוחות של אתרים, ניתן להגדיר אירועים (Events) או מטרות (Goals).

חשבון משותף או מפוצל למדידת אתרים ואפליקציות

בדרך כלל תלמדו שעל כל נכס שונה שלכם יש להקים Property שונה (תחת אותו חשבון אם תרצו) בגוגל אנליטיקס. כל נכס כזה מקבל קוד ייחודי לו, ונמדד באופן עצמאי מנכסים אחרים. הבעיה היא שאין שיתוף במידע שבין הנכסים השונים, וכך משתמש שנכנס לשני אתרים שונים, שלכל אחד מהם מוגדר Property משלו, לא יזוהה כאותו משתמש. אך מה קורה אם לחברה שלכם קיים גם אתר וגם אפליקציה ואתם רוצים לחבר את הנתונים יחד? אם תגדירו Property אחד לאתר ואחד לאפליקציה כל אחד מהנכסים כאמור ימדד באופן עצמאי. עם זאת, אם תשתמשו באותו קוד נכס (property id) לאתר והאפליקציה, המידע כולו ישמר תחת אותו נכס. גם אם תמדדו את שני הנכסים כאחד, עדיין תרצו להפריד בין הדוחות, כי כאמור לאפליקציה סט דוחות שונה מאלה של אתר. אז איך עושים את זה?

Filtered Views לאתר ולאפליקציה

כמו שכתבתי, כאשר אנחנו יוצרים View חדש אנחנו נשאלים אם מדובר באתר או באפליקציה. זה אומר שלשם התחלה נרצה לייצר שניים – view אחד לאתר ואחד לאפליקציה. עדיין, בגלל שאנחנו מודדים את האתר והאפליקציה תחת אותו קוד נכס, יוצג כל המידע, משני המקורות, בשני ה-Views, וזה כמובן לא המצב הרצוי. כדי לפתור את הבעיה הזו נצטרך להגדיר פילטר לכל אחד מה-Views שיצרנו. באחד הפילטר ידאג לסנן תנועה של אפליקציה, ובשני הפילטר יעשה את הפעולה ההפוכה.

לשם כך נכנס ל-Admin תחת טור ה-View ונבחר ב-Filters

Admin_views

וניצור פילטר חדש עם ההגדרות האלו:

פילטר אפליקציה

שמרו את הפילטר הזה ב-View שמיועד לאפליקציה. כך נבטיח שבדוחות האפליקציה נראה רק נתונים שקשורים לאפליקציה. באותו אופן ניצור פילטר דומה שיסנן החוצה את הטרפיק של האפליקציה בכך שנסמן NO. את אותו הפילטר נשייך ל-View שמיועד להציג רק את נתוני האתר.

בצורה כזו יצרנו שתי תצוגות שונות לאותו הנכס, אחת שמציגה רק את נתוני האתר, והשניה את נתוני האפליקציה.

אם כך, למה מלכתחילה לא פיצלנו את האתר והאפליקציה לשני נכסים שונים? במקרים רבים אין סיבה לא לפצל. אבל דמיינו מקרה בו האתר והאפליקציה שלכם מאפשרים למשתמשים להרשם, כאשר הרישום הוא אחיד. ישנם הרבה מקרים כאלה – פייסבוק, טוויטר, סופר-פארם – בכל אלה ורבים אחרים קיימים אתר ובנוסף גם אפליקציה ורישום בממשק אחד מאפשר גם להשתמש בממשק השני, עם אותו שם משתמש. ובמקרים כאלה מעניין אותנו לראות איך המשתמשים שלנו מתנהגים, לא רק על גבי פלטפורמה אחת, אלא על כל הפלטפורמות שאנחנו מאפשרים שלהם. רובנו משתמשים במספר פלטפורמות לאותו שירות – אתר ואפליקציית פייסבוק לדוגמה, אז כבעלי הנכס מעניין לראות את ההתנהגות האחידה של כל משתמש שלנו – ואיך הם עוברים בין האתר לאפליקציה ובחזרה.

 User-Id

כדי לפתור את האתגר שציינתי למעלה – אותו cross platform – כאשר משתמש עובד עם מספר ממשקים שונים על אותו הנכס, גוגל אנליטיקס השיקו יחד עם היוניברסל אנליטיקס את הקונספט של user-id. מדובר בזיהוי ייחודי לכל משתמש שאתם כבעלי הנכס צריכים להזין לכל מדידה של אנליטיקס בדף, או במסך באפליקציה. במקרים בהם המשתמש אנונימי (לא מחובר), לא תשמרו user-id, אבל לאחר שהמשתמש מתחבר תוכלו לשמור יחד עם הביקור שלו פרמטר שמזהה אותו באופן ייחודי. מדיניות השימוש של גוגל אנליטקס אוסרת על שימוש במידע מזהה על המשתמש כערך לאותו user-id, לכן לא תוכלו למשל להשתמש במייל שלו, או מספר הטלפון. לעומת זאת, בהנחה שכל המשתמשים שלכם שמורים באיזשהו דטהבייס, תוכלו לייצר להם id ייחודי שאותו תוכלו להעביר לאנליטיקס. כל עוד שמרתם את אותו user-id לאותו משתמש, בלי קשר לממשק אליו התחבר (אתר או אפליקציה), תוכלו לקבל נתונים אחידים על המשתמש ולהוציא דוחות שמציגים את התנהגות המשתמש על פני כלל הערוצים. שימו לב שעדיין, כדי לקבל מידע אחיד על משתמש על פני ממשקים שונים, חשוב שכולם יוגדרו תחת אותו ה-property.

device overlap

איזורי החפיפה בתמונה מציגים לנו משתמשים שביקרו ביותר מממשק אחד – למשל, משתמש שגם ביקר באתר וגם פתח את האפליקציה של אותה החברה

על הגדרת ה-user-id והדוחות שניתן לראות שמבוססים על המשתמש ניתן לקרוא בפוסט הזה.

22ספט
3d tips and tricks

טיפ: איך לתקן Bounce Rate

ה-Bounce Rate מתייחס לאחוז הכניסות לאתר שלכם שהסתיימו בצפיה בדף אחד בלבד, בלי שקרה שום דבר אחר באתר. כביכול BR גבוה מעיד על טרפיק פחות איכותי (יותר על BR בפוסט הזה).

עם זאת, לא תמיד כניסה לדף ויציאה ממנו מעידים על בעיה. ישנם מקרים בהם אותו דף הנחיתה מכיל תוכן רב ושהייה ארוכה באותו הדף מצביע על עניין מצד הגולשים ואיכות מספיק טובה של אותה הכניסה. מה שתרצו הוא לנסות להפריד בין מקרים כאלו לבין מקרי Bounce אמיתיים ודרך טובה לעשות זאת היא על פי זמן השהייה בדף. למרבה המזל יש פתרון פשוט למדי לעניין. כל שתצטרכו לעשות הוא לייצר event של אנליטיקס לאחר מספר שניות, כזה שמבחינתכם יבדל בין כניסה איכותית לכניסת סרק. ה-event של האנליטיקס מצביע לאנליטיקס על כך שקרה דבר נוסף מעבר לכניסה עצמה לדף וכניסה כזו לא תחשב כ-Bounce.

תלוי באתר שלכם ובתוכן שבו אבל ערך של 15-20 שניות יכול להיות מספק ליצירת ה-event. גולש לא צריך יותר ממספר שניות כדי להחליט אם הוא רוצה להשאר בדף שלכם או לא. לשם יצירת ה-event תצטרכו לבצע שינוי קל בקוד האנליטיקס שלכם. הוסיפו את השורה הבאה ליצירת event לאחר 15 שניות (את הזמן שמופיע במילי שניות תשנו לפי הצורך):

setTimeout(“_gaq.push(['_trackEvent','fix bounce','15 seconds'])”,15000);

את התוספת הזו יש לכלול בכל אחד מעמודי האתר (כי אתם לא יודעים איפה הגולש הולך לנחות). מהר מאוד תראו שה-Bounce Rate הממוצע של האתר שלכם יורד פלאים!

27אוג
site search cover

מה מחפשים באתר שלכם – או Site Search

באתרים רבים כיום קיים מנגנון חיפוש פנימי שמיועד לאפשר לגולשים לחפש תכנים בתוך האתר עצמו. המנגנון הזה אינו בהכרח סטנדרטי, והוא לרוב תלוי הפלטפורמה עליה נבנה האתר, או מודול עצמאי שתוכנת במיוחד לטובת האתר שלכם. גוגל אנליטיקס מאפשר לנו לעקוב אחר החיפושים המתבצעים באותם מנגנוני חיפוש פנימיים וכך להבין טוב יותר את הגולשים שלנו – מה הם מחפשים, ובעיקר, האם הם מוצאים את מה שהם חיפשו. מהדוח הפשוט יחסית הנקרא Site Search תוכלו להסיק רבות על התוכן באתר, הצורך בתיוגים רלוונטים ואולי בשיפור מנגנון החיפוש. אם גולש למשל מחפש מילים לתכנים שאמורים להיות מתחת לאפו בעמוד הבית, יתכן ועיצוב האתר בעייתי ולא אינטואיטיבי. לעומת זאת אם הגולש מבצע חיפוש למילים שקשורות לתכנים שלכם, אך מנגנון החיפוש לא מוביל אותו אליהם, יתכן ותצטרכו לעדכן את אותו מנגנון החיפוש, או הצורה שבה הוא ממפה בין מילים לתכנים.

כדי להתחיל לעקוב אחר מנגנון החיפוש של האתר עליכם תחילה להגדיר זאת בפרופיל האתר הרלוונטי בגוגל אנליטיקס. בתוך איזור הניהול של גוגל אנליטיקס (Admin) הכנסו תחת ה- View הרלוונטי ל- View Settings. במסך זה תמצאו למטה את הקטגוריה Site Search Settings. סמנו את Site Search Tracking ל-On. עכשיו עליכם יהיה להגדיר את ה-Query Parameter – פרמטר זה הוא חלק מהקישור שלאחריו תגיע המילה אותה חיפש המשתמש. בכל אתר זה יופיע בצורה שונה. כדי לדעת מה שם הפרמטר במקרה שלכם, בצעו חיפוש בתוך האתר ושימו לב לקישור שהתקבל. לדוגמא, חיפשתי את המילה ecommerce בתוך הבלוג שלי והקישור שהתקבל הוא http://webanalytics.co.il/?s=ecommerce. פרמטרים בקישורים יופיע כצמד עם הערך שלהם כשסימן שווה (=) ביניהם. במקרה הזה שם הפרמטר הוא פשוט האות s. במקרים אחרים הוא יכול היה להיות search, query או כל מילה אחרת. אז במקרה שלי אני אגדיר תחת השדה Query Parameter פשוט את האות s. זאת כל ההגדרה הדרושה, וזה אמור להראות כך:

site-search-settings

site-search-settings

לאחר שהגדרתם לגוגל אנליטיקס כיצד לעקוב אחר חיפושים באתר, תוכלו לגשת לסט דוחות ה-Site Search תחת Behavior (משום שמדובר בדוחות על התנהגות הגולשים בתוך האתר). בדוח הראשי תוכלו לראות גם אילו מילים הגולשים חיפשו, כמה חיפושים שונים בוצעו בתקופת הזמן הרלוונטית ולאחר החיפוש, כמה זמן הגולשים המשיכו לגלוש באתר ובכמה דפים צפו. המידע הזה מהווה אינדיקציה טובה לאיכות החיפוש והרלוונטיות של התוצאות לגולשים. זה המקום גם לזהות סוגי חיפושים שכלל לא ציפיתם מהגולשים שלכם לבצע, ושיכולים לסייע לכם בהבנת התנהגות הגולשים באתר, הציפיות שלהם מהאתר ומרלוונטיות התוכן שקיים בו.

בהצלחה!

28יונ
desktop and mobile

הכירו את הגולשים בעזרת גוגל אנליטיקס

desktop and mobile

אחרי שהסברתי איך להקים חשבון אנליטיקס, מהן המטריקות שחשוב להבין, ואיך לתייג קישורים בקמפיינים כדאי שנתחיל להבין אילו תובנות אנחנו יכולים להסיק מהנתונים שמצטברים מהאתר או האפליקציה. הפוסט הזה יהיה הראשון בסדרה שתציע בחינה של נושאים שונים באתר שלכם, כשהתוצאות יכולות להשפיע רבות על קבלת ההחלטות שלהם בניהול האתר, קמפיינים, והבנה טובה יותר של המשתמשים. בפוסט זה אני רוצה להתמקד במספר דוחות שיסייעו לנו להבין איך הגולשים שלנו חווים את הגלישה באתר. חוויית המשתמש היא נושא חשוב ביותר בכל מוצר, כולל אתר אינטרנט, ואם נבין את חוויית המשתמשים שלנו לטוב ולרע, נוכל לבנות מוצרים טובים יותר.

דסקטופ מול מובייל

כנראה שכבר שמתם לב שלא מעט מהטרפיק כיום מגיע מהמובייל, שאתם בעצמכם כנראה גולשים יותר באינטרנט דרך המובייל או הטבלט ופחות דרך המחשב. חוויית הגלישה במובייל מאוד שונה מזו של המחשב, ואם אתם גולשים רבות דרך הסלולר לאתרים שאינם מותאמים למובייל אתם מכירים את החוויה של ההגדלה וההקטנה התמידית של המסך. ולמרות שהמצב הזה ברור, ישנם אתרים רבים מאוד שעדיין אינם מותאמים למובייל, או גרוע מזאת, מכילים אלמנטים כמו פלאש שכלל אינם מוצגים במובייל. גם אם יש לכם אתר מותאם למובייל, סביר להניח שהוא נראה שונה מהאתר הרגיל שלכם. התפריטים אולי מכילים פחות פריטים, תכנים שונים שכלל לא מופיעים במובייל, ותבניות דפים שונות מהגרסה של האתר הרגיל.
נתון ראשון שכדאי שתכירו הוא אחוז המבקרים שלכם שמגיעים מהמובייל לעומת אלה שגולשים במחשב. הדוח שממוקם תחת Audience>Mobile>Overview יציג לכם בדיוק את זה, חלוקה לדסקטופ, מובייל וטבלטים כשלכל מימד המטריקות הרלוונטיות לו. זהו דוח טוב בכדי לראות את ההבדל בהתנהגות הגולשים בין המכשירים השונים, זמן שהיה באתר, דפים נצפים ו-bounce rate. הגיוני לחלוטין לראות הבדלים בגלל שחוויית הגלישה שונה לחלוטין.
להבין מאיזה מכשיר הגולש מגיע זה חשוב, אך זה לא בהכרח מספיק. אתרים רבים שיש להם גרסה מותאמת למובייל עדיין מאפשרים לגולש לבחור לגלוש בגרסת המחשב המלאה גם כשהוא גולש דרך המובייל. לכן מעבר לסוג המכשיר חשוב גם להבין איזו גרסת אתר הגולש חווה בדיוק. פעמים רבות ההבדל בין האתר הרגיל לאתר המותאם קורה בסאב-דומיין, למשל במקום www.mysite.com האתר המותאם ישב ב-m.mysite.com. בגוגל אנליטיקס ניתן להבדיל בין שני הדומיינים כשבוחרים במימד Hostname analytics device hostname ניתן לראות בתמונה למעלה שכשליש מהגולשים במקרה הזה גלשו מהמובייל לאתר המותאם, שליש גלשו מהמובייל לאתר הרגיל (www) ושליש גלשו מהמחשב. דוח מסוג זה עוזר לנו להבין עד כמה משמעותית הגלישה לאתר שלנו ממכשירים סלולרים, ואיך הגולשים חווים את האתר שלנו. בדוגמא למעלה גם ניתן לראות שמי שגולש לאתר המותאם צופה בפחות דפים (1.38 לעומת 2.13 מגולשי המובייל לאתר הרגיל), ועם bounce rate גבוה יותר. ההבדל במקרה זה יכול לנבוע אך רק מהבדלי המבנה של האתר הרגיל וזה המותאם, אבל הנתונים יכולים לכוון אותנו להסתכל יותר לעומק במקומות הנכונים.

דפדפנים

אם לא ברור לכם כבר כיום שחשוב שהאתר שלכם יתמוך במספר דפדפנים שונים, כדאי להפנים את העובדה הזו מהר. חשוב שאת העבודה שלכם תבדקו בכל הדפדפנים הפופולרים, אך גם בגרסאות השונות שלהם. במיוחד באקספלורר, מה שעבד בגרסה 8 לא בהכרח יעבוד בגרסה 9, ומה שעובד ב-11 לא בהכרח עובד בגרסה 10. לכן מאוד חשוב לצפות בדוח הדפדפנים כדי להבין, שוב, איך הגולשים שלכם חווים את האתר. גם אם אתם דואגים לעדכן את הדפדפן שלכם עם כל גרסה חדשה, והחכמתם לעשות ועברתם לכרום או פיירפוקס, קהל רב עדיין משתמש באקספלורר ובגרסאות ישנות. לא חסרים גולשים שנשארו עם ווינדוס XP ואקספלורר 6 או 7. לכן חשוב שתבינו מה אחוז הגולשים עם אותן גרסאות על מנת שתוכלו להחליט אם להשקיע במאמץ התאמת האתר שלכם לאותן גרסאות ישנות.

רזולוציית מסך

רזולוציית המסך של הגולשים יכולה להתפס כמטריקה זניחה. אך כמו במקרה הקודם, חשוב שנבין איך רוב הגולשים חווים את הגלישה באתר שלנו. באופן אישי ניתקלתי בצורך של הדוח הזה בפעמים שעבדתי על קמפיין עם משרד הפרסום, כאשר גרפיקאי מוכשר שלח את עבודתו על מסכים למוצרים שונים. הבעיה היא שהגרפיקאי, מצורך התפקיד, זוכה לעבוד עם מסכים גדולים ברזולוציה גבוהה, כאשר הרוב הממוצע של האוכלוסיה מחזיק במסכים ישנים יותר, קטנים ועם רזולוציה נמוכה יותר. במקום לנסות לנחש אילו מסכים יש לגולשים המבקרים באתר שלנו, ניתן לראות את רזולוציות המסך של הגולשים בדוח Audience>Technology>Browser & OS ואז להחליף את ה-primary dimension ל-Screen Resolution.

מיקום ושפה

במידה והאתר שלכם מיועד לקהל בינלאומי, כדאי להסתכל בדוחות שתחת Audience>Geo ולהבין מאיפה רוב הקהל שלכם מגיע. אולי תגלו כך שאתם צריכים לתרגם את האתר ולאפשר מספר שפות? אולי תגלו שהשפה של ברירת המחדל לאו דווקא צריכה להיות אנגלית? סביר להניח שאתם יודעים לאיזה קהל אתם מכוונים, אך מעניין גם לראות איזה קהל מגיע בפועל.

סיכום

כפי שאתם יכולים לראות תחת דוחות ה-Audience ניתן למצוא מידע רב שיעזור לכם להכיר טוב יותר את הגולשים שלכם והצורה שבה הם חווים את האתר. בתור איש שיווק למדתי מהר שאני בדרך כלל לא דומה בצרכים וההעדפות שלי לקהל היעד אליו אני מכוון קמפיינים או מייצר מוצרים. אנשים משתמשים בדפדפנים שונים, עם מסכים שונים וצורכים תוכן בשפות שונות, ובתור בעלי נכסים דיגיטלים חשוב שתבינו איך ובאיזה קהל אתם נוגעים, ומהי חוויית המשתמש שלו מול הנכסים שלכם. נכון שבתוך הקהל שלכם קיימים הבדלים רבים, אך נסו למצוא את המכנים המשותפים הגדולים ביותר, ולמיעוט, אם לא הצלחתם למצוא פתרון שיתאים גם לו, תוכלו במקרה הגרוע להציג הודעה בסגנון ״אתר זה מומלץ לצפייה בדפדפן X מגרסה Y ומעלה וברזולציית מסך מינימלית של ####X####.

15יונ

פרסום באינטרנט ותיוג קישורים בקמפיינים

לאחר שמגדירים חשבון אנליטיקס באתר אחד הדברים הראשונים שמעניין להבין הוא את מקורות הכניסה לאתר. תלוי באתר שלכם, בתוכן שמופיע בו ובפעולות שנקטתם להבאת הטרפיק לאתר, תכולו לזהות מקורות שונים שדרכם הגיעו אליכם לאתר. חלק מהגולשים מגיעים בצורה ישירה (Direct), כי הם הקלידו את כתובת האתר שלכם ישירות, או ששמרו אותו בעבר במועדפים. חלק אחר מגיע דרך גוגל – דרך הקלקות אורגניות על תוצאות חיפוש, או תוצאות ממומנות במידה ואתם מפרסמים ב-Google Adwords.

קיימים סוגים שונים של מקורות כניסה (כפי שניתן לראות בדוחות השונים תחת Acquisition) אך לפעמים תרצו לראות פירוט שאנליטיקס לא מספק. יותר מזה, יתכן ומקורות הכניסה לאתר שלכם כוללים כלים שגוגל אנליטיקס לא יודע למדוד, וכתוצאה מכך התנועה שמגיעה מהן תסומן כ-Direct למרות שזה לא המצב. דוגמה לכך יכולה להיות קמפיין ניוזלטר שאתם שולחים לרשומות מיילים של לקוחותכם, ונניח שהמייל שאתם שולחים מכיל מספר קישורים שמובילים לאתר שלכם. כשאתם תסתכלו בגוגל אנליטיקס יעניין אתכם לראות מאיפה אנשים נכנסו לאתר, וספציפית, כמה נכנסו מתוך המייל ששלחתם ואיזה מהמסרים או ההנעות לפעולה שהמייל כלל היו יותר אפקטיביים. הבעיה במייל הוא שכל אחד פותח אותו בכלי אחר. חלק יפתחו את המייל שלהם בתיבה מבוססת דפדפן כמו ג׳ימייל, יאהו או וואלה מייל בארץ. אחרים יפתחו את המייל שלהם בתוכנת מייל ייעודית כמו outlook או אפליקציית ג׳ימייל לסלולרי. גוגל אנליטיקס לא תמיד ידע לזהות כל הקלקה בתוך המייל ומקורה, בעיקר במקרים של תוכנת מייל ייעודית. גוגל אנליטיקס מזהה תנועה מאתרים אחרים, אך outlook אינו אתר. מבחינת גוגל אנליטיקס, אם הלקוח שלכם הקליק על לינק במייל בתוך outlook, רק עכשיו נפתח הדפדפן והוא נפתח ישירות באתר שלכם. מבחינת אנליטיקס מדובר בתנועה מסוג Direct כשזה כמובן לא המקרה, ואתם לא תדעו כמה אפקטיבי מבחינתכם לשלוח מיילים ללקוחות. לכן, כדי להתגבר על מקרים כאלה של עיוות נתונים יש לנו כמפרסמים את היכולת לתייג את הקישורים שמובילים לאתר שלנו ובכך בעצם להכתיב לגוגל אנליטיקס את המידע על מקור הכניסה כפי שאנחנו רוצים שיופיע בדוחות אנליטיקס.

תיוג קישורים לגוגל אנליטיקס

תיוג קישורים הינו תהליך פשוט למדי. כל יש לעשות הוא לשרשר מספר פרמטרים לקישור עם הערכים שתרצו שיופיעו. למי שלא מכיר איך בנויים קישורים שמכילים פרמטרים, הם נראים בערך כך:

http://wwww.mysite.com/?parameter1=value1&parameter2=value2

תוכלו לראות שהקישור מורכב מהכתובת לאתר, שלאחריה מופיע סימן שאלה ? שמסמן את תחילת רשימת הפרמטרים. לאחר מכן מעבר לפרמטר הראשון יש להוסיף סימן & לכל פרמטר נוסף. כל פרמטר מופיע כצמד של שם הפרמטר והערך הרלוונטי לו עם סימן = ביניהם.

על מנת לתייג קישורים בשביל גוגל אנליטיקס צריך להכיר ארבעה פרמטרים:

  • utm_source
  • utm_medium
  • utm_campaign
  • utm_content

הפרמטרים של גוגל אנליטיקס

מומלץ להכיר ולהשתמש לפחות בשלושת הראשונים. גוגל אנליטיקס מכיר את הפרמטרים הללו וכל ערך שתתנו להם יוצג בדוחות האנליטיקס לאחר מכן.
utm_source – פרמטר זה מייצג את המקור ממנו מגיע הקישור. זה יכול להיות שם של אתר בו מוצגים באנרים שמפנים לאתר שלכם. זה יכול להיות newsletter אם זה קישור שממוקם במייל ששלחתם ללקוחות. הערך שיופיע נתון לשקולכם הבלעדי, רק חשוב שהוא יהיה ברור מספיק כדי שתוכלו באמת להבדיל בין המקורות השונים.
utm_medium – פרמטר זה מייצג את סוג המדיה שממנה הגיעה התנועה לאתר. זה יכול לדוגמה להיות באנר פרסומי, זה יכול להיות וידאו עם קישור, פוסט בפייסבוק, מייל ועוד.
utm_campaign – זהו שם הקמפיין שלכם. אם תקפידו לתת שמות קמפיין אחידים לכל הקישורים שמופיעים תחת אותו קמפיין, יהיה לכם קל יותר לנתח באנליטיקס את ההתנהלות של קמפיין מסויים.
utm_content – פרמטר זה נועד לסמן סוגי תוכן שונים – למשל אם קיימים שני סרטוני פרסומות באינטרנט שבהקלקה מובילים לאתר שלכם, תוכלו להשתמש בפרמטר זה על מנת לזהות באיזה סרטון מדובר וכך לדעת איזה סרטון הוביל להמרה טובה יותר בתנועה לאתר.

נניח ויצאתם עם קמפיין באינטרנט שכולל גם משלוח ניוזלטר וגם פרסום באנרים באתרים שונים. עלות שליחת המיילים מבחינתכם היא כנראה זניחה, אך עלות הבאנרים גבוהה מאוד. יתרה מזאת, בין כל אתר בו פרסמתם עלויות הפרסום שונות מאוד כשבכל אתר גם כלי פרסום שונים – באנרים עומדים, שוכבים, גדולים, קטנים. בתור מפרסמים אתם רוצים לדעת גם שהקמפיין שלכם עבד והניב תנועה לאתר, ואתם גם רוצים להבין איזה מקור היה יותר אפקטיבי עם החזר ההשקעה הטוב ביותר. בעזרת שלושת הפרמטרים הללו תוכלו לסמן את המקור וסוג המדיה תחת אותו קמפיין ותוכלו כך לראות דוחות נתונים ברי השוואה בגוגל אנליטיקס ולהסיק תובנות נכונות.

בואו נראה לינק לדוגמה מאותו קמפיין אך עם מקורות וכלים שונים:

http://www.webanalytics.co.il/?utm_source=facebook&utm_medium=post&utm_campaign=my_new_blog_post

http://www.webanalytics.co.il/?utm_source=facebook&utm_medium=ad&utm_campaign=my_new_blog_post

http://www.webanalytics.co.il/?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=my_new_blog_post

ניתן לראות בדוגמה הזו שהעליתי קישור שמגיע לאותו עמוד עם אותו שם קמפיין (לפרסום הפוסט החדש שלי). רק שפעם צירפתי את הקישור לפוסט שהעליתי בפייסבוק, ואז עשיתי שימוש בקישור הראשון, פעם העליתי את הקישור במודעה ממומנת בפייסבוק, ואז השתמשתי בקישור השני, ובקישור השלישי עשיתי שימוש בניוזלטר ששלחתי לכל מי שנרשם לעדכונים מהבלוג שלי. עצם כך ששלושת הקישורים מכילים ערכים שונים לאותו פרמטרים של אנליטיקס, יאפשר לי לראות אחר כך בדוחות האנליטיקס מאיפה הגיעה יותר תנועה – מפייסבוק או מהניוזלטר, ואלו שהגיעו מפייסבוק – האם הפוסט או המודעה הניבו יותר תנועה.

אני מאוד ממליץ לתייג קישורים ככל הניתן על מנת לסייע לגוגל אנליטיקס בהבנת מקורות הכניסה אלינו. אין צורך לתייג כניסות מכלים של גוגל, איתם גוגל אנליטיקס מסתדר לבד. כמו כן ישנם מקרים בהם אין לנו באמת שליטה על הקישורים ולא נוכל לתייג אותם – למשל כאשר אתר מסויים כולל קישור לאתר שלנו בתוך כתבה. אבל בכל מקרה אחר, כשניתן לתייג קישורים ובמקרים בהם אתם יודעים שללא התיוג לא תקבלו תמונה מדויקת, כדאי לעשות זאת.

את בניית הקישורים עם הפרמטרים לתיוג אתם יכולים לעשות לבד, כפי שציינתי זה לא תהליך מסובך. אם בכל זאת תרצו, גוגל הכינו טופס פשוט אך אפקטיבי בו תתבקשו להזין את הקישור שתרצו להפנות אליו ואת הערכים לפרמטרים השונים שציינו כאן. לאחר מכן הכלי יציג לכם את הקישור שלכם כולל התיוגים באופן תקין. את כלי ה-URL Builder של גוגל ניתן למצוא כאן: https://support.google.com/analytics/answer/1033867.

לאחר התיוגים תוכלו לראות שבדוחות רבים בגוגל אנליטיקס תוכלו לבחור בצפייה לפי חלוקת לקמפיין, מקור (Source), סוג מדיה (Medium) או שילוב של שני האחרונים Source/Medium.

תהנו ומדידות נעימות!

30מאי

גוגל אנליטיקס ומסחר אלקטרוני

כמו בכל עסק שמוכר מוצרים, בין אם בחנות פיזית או בחנות וירטואלית, אנחנו צריכים מבחינה שיווקית לדאוג לפחות לשני נושאים: 1. להביא קהל לחנות שלנו. 2. לגרום לקהל הזה לקנות את המוצרים שלנו. כדי להביא קהל אנחנו צריכים שישמעו עלינו, ובדרך כלל נשתמש בערוצי פרסום שונים. כדי לגרום לקהל לקנות אנחנו כבר צריכים לוודא שהחנות שלנו נראית טוב, שהמוצרים מעניינים ומושכים ושתהליך הרכישה נעים וקל. יש כמובן הרבה הבדלים בין חנות פיזית לאתר סחר אלקטרוני, אך האתגרים דומים.

אופטימיזציית ערוצי פרסום

התנועה מגיעה לאתר שלנו ממקורות שונים. חלק מהקהל מגיע ממקורות אורגניים, כמו תוצאות חיפוש אורגניות במנועי חיפוש, או מנכסים שלנו כמו ניוזלטר, דף פייסבוק עסקי, או באופן ישיר כי צרכן שמע עלינו מחבר. במידה ואתם מריצים קמפיינים פירסומיים יגיע קהל רב גם מערוצים אלה. היתרון בסחר אלקטרוני שהרבה יותר קל לנו להבין מהו החזר ההשקעה (ROI – Return on Investment), זאת אומרת כמה כסף הכנסנו לעומת כמה הוצאנו על פרסום (ונתעלם למטרת פוסט זה מהוצאות ברורות כמו תפעול, תחזוקת אתר, עלות מוצרים/חומרי גלם וכל overhead אחר). אך לא כל ערוץ פרסום מניב תוצאות במידה שווה, ולא בהכרח בהתאם ליחס ההשקעה באותו ערוץ.

נניח לדוגמה שהקידום שלנו מורכב מכמה ערוצים:

  • ניוזלטר שנשלח לאנשים שביקרו בעבר באתר ונרשמו
  • מודעות חיפוש בגוגל
  • מודעות באנרים (דיספליי) בגוגל
  • מודעות בפייסבוק בתשלום

טרנזקציות ומקורות

נניח גם שאנחנו מכניסים יותר כסף ממה שאנחנו משקיעים על הפרסום. האם זה מספיק טוב? האם להסתפק במספר החיובי בלי להבין באמת מה קורה? אולי הניוזלטר ששלחנו ללא עלות (או עלות קרובה לאפס) מניב את רוב ההמרות והמכירות? האם במקרה כזה יש טעם שנמשיך להוציא כסף על ערוצי פרסום בתשלום? דוגמה נוספת – נניח שאנחנו מפרסמים את האתר/מוצרים שלנו גם במודעות חיפוש ממומנות של גוגל וגם במודעות בפייסבוק. נאמר לדוגמה שבגוגל הקלקה ממוצעת עולה לנו שקל וחצי ושבפייסבוק ההקלקה עולה לנו רק 50 אגורות בממוצע? האם זה אומר שאנחנו מבזבזים כסף על גוגל שיכולנו לנצל בפייסבוק? ברור שבגוגל אותו סכום שנשקיע יניב לנו פחות הקלקות לאתר, אז האם טעות להשקיע שם?

מה שאנחנו באמת צריכים לדעת זה איזה ערוץ מניב הקלקות איכותיות יותר. גוגל בדוגמה הזו עולה לנו פי שלוש מפייסבוק, אבל מה אם גוגל מניב מכירות ברמה שהיא פי 4 מפייסבוק? במקרה כזה נראה שעדיף לנו דווקא להשקיע יותר בגוגל.

אז גוגל אנליטיקס כאן כדי לעשות לנו סדר, ולהציג לנו את הנתונים בצורה שתעזור לנו להסיק מסקנות ולחדד את אסטרטגיית השיווק שלנו. את הדוח שלמעלה ניתן לראות כשנכנסים לדוחות ה-Acquisition>All Traffic. כפי שאני מסביר בפוסט הזה תחת דוחות ה-Acquisition אנחנו לומדים מאיפה הגיעו הגולשים. מכיוון שאנחנו מעוניינים לראות את התמונה הרלוונטית לסחר האלקטרוני, נבחר מעל הדוח את הטאב של Ecommerce.aqcuisition_ecommerece בחירה זו תציג לנו דוח שהמימדים שלו (השורות) הם מקור הכניסה והמטריקות שלו (הטורים) רלוונטים לסחר אלקטרוני כולל: כניסות, כמות טרנזקציות, כמות הכנסה בכסף, אחוז המרה (כמות עסקאות חלקי כניסות), שווי עסקה ממוצעת ועוד. ברירת המחדל של הדוח תציג את המימד של Source / Medium, זוהי תצוגה מומלצת מכיוון ש-Source לבד לא מספק את התמונה המלאה. למשל, בדוח שמופיע למעלה, יש מספר שורות בהן גוגל היא מקור הכניסה, אך בכל שורה מדובר בכלי אחר של גוגל. פעם מדובר בבאנר, פעם בתוצאת חיפוש ממומנת ופעם אחרת בתוצאת חיפוש אורגנית. מעבר לכך שלכל כלי יש עלות שונה (יש עלויות שונות בין באנר לתוצאת חיפוש ממומנת. לתוצאת חיפוש אורגנית אין עלות כלל), כל כלי תורם באופן שונה להמרה לעסקה. לפי הדוח למעלה הבאנרים של גוגל הכניסו יותר טרפיק מתוצאות חיפוש אורגניות אך לא הניבו אף לא עסקה אחת. לעומתם, תוצאות החיפוש האורגניות מגוגל הניבו 14 עסקאות בדוגמה הזו. תוצאות החיפוש הממומנות הניבו עוד יותר עסקאות, 54 בדוגמה הזו, אך בעלות שיש לקחת בחשבון.
לכן כפי שניתן לראות, כל מקור וכלי שמכניס לאתר תורם באופן שונה למטרות שלנו, וחשוב לנתח כמה שיותר לעומק על מנת להבין את ההבדלים בהתנהגות בין הכלים, להכניס לחישוב את העלות הידועה לנו (שהיא לפעמים 0 כמו בתוצאות החיפוש האורגניות) ולהגיע למסקנה איפה כדאי להשקיע את הכסף.

אופטימיזציה של מקורות הפרסום הינו תהליך מתמשך. אין בהכרח תוצאה סופית אחת אופטימלית ומומלץ לעיתים קרובות לבדוק את הנתונים ולהתאים את תמהיל ההשקעה בערוצי הפרסום. כמו כן, אין להניח שאם קמפיין אחד עבד מצוין בתמהיל פרסום מסוים, קמפיין אחר יצליח עם אותו תמהיל.

נקודה אחרונה לנושא מדידת ערוצי הפרסום – גוגל אנליטיקס יודע במידה מסויימת מאיפה מגיעים הגולשים אליכם לאתר, אך במקרים בהם אתם מנהלים קמפיינים בערוצים שונים ובכלים שונים, תצטרכו לסדר בעצמכם את הקישורים שמגיעים מהקמפיין. המדריך הבא מסביר איך לקודד את הקישורים שנכנסים לאתר שלכם על מנת שתהיה לכם תמונה מדויקת של מקורות הכניסה לאתר, ובהתאמה, למקורות העסקאות. אל חשש, קידוד הקישורים הינו תהליך פשוט שלא דורש שום ידע בתכנות.

ניתוח תהליך הרכישה

כשאנחנו מקימים חנות וירטואלית חשוב לנו להביא קהל רלוונטי למוצרים שאנחנו מציעים באתר וחשוב לנו לייצר חווית קנייה נוחה. תהליך הקניה צריך להיות פשוט לגולש. ככל שנלאה את הגולש בתהליך הרכישה כך יגדלו הסיכויים שהוא ינטוש את תהליך הקניה ואת האתר שלנו. גם בתהליך קניה פשוט קורים כמה שלבים כמו בחירת המוצרים והזנת פרטי תשלום ופרטי משלוח (אלא אם משתמשים בשירותים כמו PayPal). לשם כך חשוב למפות את תהליך הרכישה ולמדוד כל שלב. לשם התחלה תרשמו לעצמכם את כל השלבים שלקוח עובר בתהליך הקניה, ומהם השלבים שהלקוח בהכרח עובר בדרך. לדוגמה:

  1. כניסה לדף מוצר
  2. הוספת מוצר לסל
  3. רישום או התחברות לאתר
  4. בחירה בסוג המשלוח
  5. הזנת פרטי כרטיס אשראי
  6. סיום הזמנה בהצלחה

במידה וכל שלב כזה ממוקם בדף אחר באתר (בהנחה שגוגל אנליטיקס מוטמע בכל דפי האתר כפי שצריך), אתם יכולים להגדיר Goal – מטרה, שהיא השלב האחרון של התהליך, סיום ההזמנה בהצלחה, ולאותה מטרה גם להגדיר משפך (Funnel) עם כל השלבים שהלקוח אמור לעבור בדרך. לאחר ההגדרה הזו תוכלו לראות בצורה ויזואלית את השלבים שלקוחות עוברים, כמה ביצעו רכישה בהצלחה וכמה נטשו בכל שלב בדרך. התבוננות במשפך הזה יכולה להסביר איפה יש נטישות חריגות כדי שתוכלו לתקן את המצב (ותמיד יהיו נטישות בדרך, זה טבעו של תהליך קניה, גם בחנויות הפיזיות וגם הוירטואליות).

הגדרת Goal  ו-Funnel

על מנת להגדיר Goal תכנסו למסך האדמין של גוגל אנליטיקס, ותחת View תבחרו Goals ותקליקו על New Goal

view-goals

לאחר מכן תתנו שם ל-Goal שלכם – עדיף שהשם יהיה ברור וייצג את מהות ה-Goal. בחרו גם את סוג ה-Goal. ישנם ארבעה סוגים שניתן לבחור מהם:

  • Destination – זוהי כתובת של דף מסוים באתר
  • Duration – זמן שהייה באתר
  • Pages per session – כמו הדפים הנצפים בביקור
  • Event – אירוע כלשהו שהגדרנו באנליטיקס שאינו ביקור בדף

מכיוון שבמקרה של הדוגמה שלנו מעניין אותנו מי שהגיע לדף של אישור העסקה, נבחר ב-Destination:

goal_step1

בשלב השני תגדירו מהי כתובת העמוד שמייצג את סיום הרכישה. בנוסף תוכלו אופציונלית להגדיר את ה-Funnel. במידה ותבחרו להגדירו, תצטרכו להגדיר את כל העמודים שמהווים חלק בתהליך, מהדף הראשון הרלוונטי עד זה הלפני אחרון (כי האחרון כבר מוגדר כמטרת ה-Goal עצמו). תוכלו גם לציין אם כל אותם שלבים הינם שלבי חובה או לא – לדוגמה יתכן ושלב הלוגין של המשתמש אינו שלב חובה בתהליך למשתמש שכבר מחובר למערכת.

goal_step2

לאחר הגדרת ה-Goal וה-Funnel תוכלו להכנס לדוח ה- Conversions>Goals>Funnel Visualization ולראות תצוגה דומה לזו למטה שמציגה כל שלב בתהליך, כמה נכנסו לכל שלב ישירות וכמה נטשו בכל שלב (באדום):

funnel

עכשיו תהיה לכם תמונה הרבה יותר ברורה על תהליך הרכישה באתר. תוכלו בצורה זו לאתר שלבים בעייתיים שדורשים בדיקה והתייחסות. למשל אולי תגלו שלאחר כניסה לדף מוצר לא הרבה גולשים ממשיכים לסל הקניות, במקרה כזה צריך להבין מה גורם לנטישה – אולי פשוט כפתור ההוספה לסל לא בולט מספיק? אולי המוצרים לא נראים טוב כי אין להם תיאור או תמונה אטרקטיבית? אולי המחיר שאתם מבקשים מאוד גבוה? משהו מפריע לגולש להמשיך וצריך להבין למה, אבל לפחות עכשיו, אתם יודעים אלו שלבים כדאי לחקור יותר לעומק ואיפה להשקיע בשיפורים.

25מאי
web Analytics

הדוחות של גוגל אנליטיקס

המטרה של גוגל אנליטיקס (כמו כלי מדידה אחרים) היא להציג לכם נתונים שנצברו על הנכסים האינטרנטים שלכם, אתר, אפליקציה או כל מכשיר שמחובר לאינטרנט (ניתן כיום כבר למדוד באנליטיקס פעולות של מקרר או מכונת כביסה שמחוברים לאינטרנט). גוגל אנליטיקס צובר את הנתונים, מעבד אותם ואז מאפשר לכם בשלל דוחות שנבנו מראש למצוא את המידע שאתם צריכים ולהסיק מסקנות. ניתן כמובן גם לבנות דוחות רבים נוספים שמותאמים לצרכים הספציפיים שלכם.

כשנכנסים לאיזור הדוחות באנליטיקס ניתן לראות חמש קטגוריות עיקריות של דוחות, כשכל קטגוריה מאגדת דוחות מוכנים מראש כשלכל אחד מהם מטרה שונה. שמות הדוחות לרוב מייצגים את מהותם. נסקור בקצרה את הקטגוריות וסוגי הדוחות שניתן למצוא בהן. בפוסטים אחרים נכנס יותר לעומק ונעבור על הדוחות החשובים יותר. נקודה אחת חשובה – הנתונים באנליטיקס אנונימיים, המטרה של הדוחות לתת מידע סטטיסטי, לא אישי. גם אם יש דרכים לשתול מידע פרסונלי של הגולשים בתוך אנליטיקס, זה בניגוד לתנאי השימוש של הכלי, אז אל תעשו את זה.

report_catergories

Real-Time

הדוחות בקטגוריה זו מציגים מה קורה ברגע זה באתר/אפליקציה שלכם. שימו לב שלא תהיה כאן הרבה מאוד אינפורמציה כי לרוב הנתונים שמגיעים לאנליטיקס צריכים לעבור עיבוד. ניתן לראות כאן נתונים כמו כמות הגולשים שנמצאים כרגע בנכס שלכם, באילו עמודים הם נמצאים, מאיזה איזור גיאוגרפי מגיעים הגולשים ואילו המרות הם מבצעים.

Audience

אלו הדוחות על מי קהל הגולשים שלכם. הכל כמובן סטטיסטי, אין כאמור מידע אישי באנליטיקס, כך שכאן נוכל לראות מידע על הגולשים כמו איזור גיאוגרגפי, נתונים על המכשיר ממנו גלשו, באיזה שפה הדפדפן שלהם, באיזו מערכת הפעלה הם משתמשים, מהי רזולוציית המסך שהם משתמשים (האחרון נראה כמו נתון זניח אך הוא חשוב מאוד להבנת חווית המשתמש הממוצע שלכם) ונתונים רבים נוספים.

Acquisition

הדוחות הללו מציגים לכם איך הגולשים הגיעו אליכם. סט הדוחות הזה חשוב ביותר להבנת ההבדלים בין מקורות הכניסה לאתר. חלק מהמקורות מסומנים באופן אוטומטי על ידי גוגל אנליטיקס, אך באפשרותכם לעשות סדר במקורות אחרים בעזרת תיוגים. נחקור לעומק את כל נושא המקורות בפוסט אחר, בינתיים מה שחשוב לדעת הוא שכאן האנליטיקס יראה לנו אילו גולשים הגיעו ממנועי חיפוש, מרשתות חברתיות (כמו פייסבוק, טוויטר וגוגל פלוס), מאתרים אחרים שמקשרים אליכם, והכי חשוב, מקמפיינים שאתם מנהלים. הבנת מקור הקמפיינים ותיוג נכון של הטרפיק הזה הוא קריטי בעיקר כשאתם מריצים קמפיין בערוצים שונים ובתשלום ורוצים לדעת איזה מקור מניע טוב יותר למטרות שסימנתם לעצמכם.

Behavior

אחרי שהבנו מי הגיע אלינו ואיך, הדוחות תחת Behavior נועדו להבהיר לנו מה הגולשים עושים באתר. בין הדוחות שניתן למצוא כאן הוא דוח תצוגה לפי דפי האתר, דוח של דפי הנחיתה בלבד (דף נחיתה הוא הדף הראשון שהגולש פגש כשהגיע לאתר שלכם – וזה לאו דווקא עמוד הבית של האתר), דוחות של מסלול הגלישה של המבקרים באתר, דוחות Site Search (במידה ויש לכם מנוע חיפוש פנימי באתר, ניתן כאן לראות את נתוני השימוש בו), ודוחות על ה-events שיצרו המשתמשים (פוסט ייעודי על events יעלה בהמשך).

Conversions

קטגוריית הדוחות האחרונה מיועדת לכל נושא ההמרות. בין אם מדובר על המרת מטרות שהגדרתם מראש (Goals – כל הנושא יכוסה בהמשך), כל הקשור ל-ecommerce במידה ומדובר באתר סחר מקוון עם אפשרות רכישה, וסט נוסף מעניין של דוחות בשם Multi-Channel Funnels, נושא שכמובן נכסה בהמשך אך בקצרה מדובר בזיהוי המרות שהתרחשו על פני מספר ביקורים באתר.

סיכום

הדרך הכי טובה להבין את כל הדוחות בגוגל אנליטיקס היא להתחיל להכנס אליהם ולהסתכל על הנתונים. רובם אינטואיטיבים למדי ושמם מייצג נאמנה את מהותם. חלקם קצת פחות ואכתוב עליהם בהמשך. אבל באמת, המלצתי היא פשוט להתחיל לחפור בדוחות, ובמקביל לחזור לכאן לקרוא את ההסברים על הנושאים המתקדמים יותר. תיהנו!

© Copyright 2015, All Rights Reserved