Понятие взаимосвязей данных Google Analytics

Трафик всех вебсайтов не возникает из ничего. Вот простой пример: Джек заходит на Ваш вебсайт в понедельник после просмотра одного из добавленных вами объявлений на Ad Words и ему нравится то, что он видит. Замечу, что он - осторожный покупатель, так как он пока не готов совершить покупку и уходит с сайта на какое то время. Он думает некоторое время, сравнивает товары в других магазинах, спрашивает мнение друзей и возвращается на Ваш сайт, находя его по названию через Google и кликая по результатам поиска. На сайте он видит предложение на 10% скидку при подписке на вашу информационную рассылку, которое он принимает и уходит с сайта. Через неделю, он получает сообщение на электронную почту о распродаже, которая проходит в Вашем магазине, входит по ссылке с электронной почте и наконец совершает покупку, заходя на сайт в третий раз. Вопрос в том, как это отражается в Google Analytics?

Отслеживает ли Ad Words каким-то образом подобные продажи? Ответ прост – нет. В зависимости от того, отслеживаете ли Вы свою электронную почту в Google Analytics (и как вы это делаете), вы можете проследить приход посетителей по ссылке с электронного ящика, в результате поискового запроса или прямого посещения. Разве не плохо было бы узнать как влияет платный трафик на остальные виды трафика? На примере ситуации с Джеком показано как большинство пользователей обычно используют интернет, поэтому необходимо понимать взаимосвязь между различными источниками трафика. Всё еще не заинтересовало? Привожу реальный пример того, что может произойти, если Вы проигнорируете это:

Ситуация № 1: Компания, которая занимается программным обеспечением, замечает, что получает совсем небольшую отдачу от продвижения сайта на интернет-сервисе Ad Words (ответственный за такие данные Google Analytics показывает, что на этот сервис приходится всего лишь около 5% ежедневного дохода). Для того, чтобы сократить эти затраты, руководство компании решает полностью приостановить продвижение в этом сервисе. Результатом становится практически мгновенное падение ежедневного дохода на 15-20%! С другой стороны, понимая эту взаимосвязь, они могли не только вернуть ежедневную прибыль в 15-20%, которую они потеряли, но даже увеличить доход при помощи этого сервиса. Итак, как Вы можете учиться на их ошибках? Вот перечень некоторых методов, начиная от самого простого до более сложных, которые помогут Вам вникнуть во взаимосвязь между маркетинговыми источниками и средствами:

Метод #1: Найдите основные взаимосвязи.

В зависимости от Вашего сайта и того, куда вы вкладываете свои доллары на рекламу, Ваш трафик будет иметь различную динамику. С тех пор, как я стал специализироваться в сотрудничестве с оплаченным поисковым трафиком компании Google Ad Words, Yahoo Search Marketing и MSN Ad Center, я сосредотачиваю внимание на анализе результатов от Ad Words. Два основных источника трафика на Ad Words, - это прямые посетители и поисковый трафик по ключевым словам (и возможно посетители электронной почты). Рассмотрим несколько возможностей, как увидеть и рассмотреть, как все эти различные виды трафика взаимосвязаны между собой. Первый и основной путь – просмотреть график Google Analytics и сравнить дату появления различных типов трафика. Во-первых, выберите все даты, которые вы хотели бы сравнить. В нашем случае, мы сравниваем две недели между собой. Во-вторых, вы можете выбрать из всплывающего списка: показывать средние показатели. Это необязательно, но очень удобно для сравнения общих результатов. Вот информация, которую мы получаем в отчёте: Давайте просто поищем подсказки. Хотелось бы показать зависимость и воздействие цены за клик на прямой и поисковый трафик. Покопавшись в данных, можно увидеть падение всех трёх показателей и результаты, снижения или повышения цены за клик. Результаты весьма противоречивы, но если правильно выбрать стратегию продвижения Ad Words, то можно получить лучшие результаты. Потратив еще немного времени, можно просмотреть результаты ежедневных показателей в виде графика. Вы получите что-то вроде этого: Похоже, что между этими показателями существует прямая связь, не так ли? В Google Analytics существует возможность просмотра основных показателей с помощью продвинутых инструментов. Выбрав следующие параметры: Вы можете просмотреть в виде графика данные всех трёх показателей. Хотелось бы отметить, что если Ваш трафик не сбалансирован (т.е. 80% цены за клик), этот график, возможно, будет тяжелее прочитать. В этом случае я рекомендую экспортировать данные в Excel, чтобы получить результаты, подобные тем, о которых я писал выше. В любом случае, становится понятно, что здесь существует какая-то взаимосвязь. Конечно, Вы спросите, какая взаимосвязь здесь наблюдается, и как я могу её оценить? Для этого у Вас есть еще несколько инструментов.

Метод #2: Используйте определение частоты пользователей в рамках Google Analytics.

Этот метод обеспечит вам гораздо более тщательный анализ, чем метод #1, хотя Вы можете использовать оба метода. Обычно, вы бы использовали этот метод после проверки взаимосвязей величин, проведя более общий анализ. Я собираюсь охватить эту стратегию, так как она относится к Ad Words, однако вы можете, конечно, улучшить эту стратегию для проведения более тщательного анализа. Смысл в том, что всякий раз, когда посетитель заходит на ваш сайт через Ad Words (или YSM или MSN), Вы устанавливаете функцию идентификации посетителя для Google Analytics, которая не изменяется. Возможно, вам придётся написать некоторую кодировку для этого, но оно того стоит Даже текущие cookies в Google Analytics переписываются регулярно, у Вас всё равно есть показатели идентификации посетителя, которые остаются неизменными, благодаря которым Вы можете видеть процент прямого и поискового (или других) трафиков. У Вас есть возможность сделать эту сегментацию благодаря инструменту «Отчёт по источникам всех трафиков». Во-первых, я рекомендую опять изменить вид данных на средние величины, и затем нажимать на одну из средних, отражающих не оплачиваемый трафик в списке данных. Например, если я сегментирую прямой трафик при помощи инструмента «Идентификация пользователя», то я могу увидеть следующее сообщение: Поскольку это сообщение отражает только прямой трафик, и не включает пользователей, которые никогда не определялись как пришедшие по оплачиваемому трафику, это означает, что большой процент, а именно около 41 % всего прямого трафика за этот период времени моментально пришёл из Ad Words! И не только это, ведь если бы мы захотели перейти на таблицу Ecommerce, то мы получили бы ощущение того, что, так или иначе, такие посетители более ценные, чем нормальный прямой трафик. В конце концов, Вы сможете переделать свой трафик таким образом: Как вы видите это остаточные эффекты трафика Ad Words – трафик, который в другом случае отсутствовал бы полностью. Если Вы хотите сделать шаг дальше, то Вы могли бы включить переменные Campaign, Ad Group и Keyword во вкладке «Идентификатор пользователя» и добраться еще быстрее до своей цели! Даже проделав столь долгий путь для получения данных, у нас всё еще остались другие вопросы. Как идентифицировать людей, которые используют несколько компьютеров? Или удаляют cookies? Что вы можете сделать в этом случае? Я не буду углубляться в детали, ограничусь самой идеей.

Метод #3: Используйте базу данных.

Это действительно зависит от того, какую организационную систему использует ваш посетитель, но есть различные действия, которые мы можем предпринять. Первый, который я увидел – это сохранять обычные cookie для пользователей, которые потам будут идентифицировать их, когда они создают аккаунт в Вашем магазине (или подписываются на Ваш информационный бюллетень). Таким образом, даже если они заходят на сайт с другого компьютера в следующий раз, Вы можете просмотреть их историю посещений и связать их с ключевым словом. Я видел много различных вариантов подобной системы - но большая часть этой информации всё равно будет ограничена теми же вещами, которыми ограничена аналитика в Интернете в общем - блокирование/удаление cookie и блокировка JavaScrip. Перевод текста http://www.roirevolution.com/blog/2009/05/understanding_correlations_in_google_analytics.html