Google Analytics DIY – replikacja funkcjonalności 360 w GA

Opublikowany: 2020-12-03

Niektórzy z was mogą mieć szczęście, że dysponują budżetem na Google Analytics 360 ze wszystkimi jego dzwonkami i gwizdkami. Ale dla tych z was, którzy być może nie są jeszcze gotowi zainwestować dużych pieniędzy, ten artykuł powinien, miejmy nadzieję, dać kilka wskazówek i sztuczek, które pozwolą ci odejść i uzyskać niektóre z tych opłaconych funkcji bez konieczności wydawania grosz.

Większość klientów, z którymi współpracujemy, nie ma płatnej wersji Google Analytics, dlatego przez lata udoskonaliliśmy szereg procesów, które pozwalają naszym klientom w pełni wykorzystać ich bezpłatne pakiety analityczne.

Co kupujesz z 360?

Po pierwsze, za co tak naprawdę płacisz, inwestując w Google Analytics 360? Cóż, jak możesz sobie wyobrazić, istnieje wiele doskonałych funkcji:

  • Integracja Big Query*
  • Integracja Salesforce*
  • Analiza postępów
  • Dostęp do surowych danych
  • Zaawansowane raportowanie ścieżek
  • Modelowanie atrybucji
  • Zwiększone widoki
  • Większe limity danych
  • Dodatkowe wymiary niestandardowe*
  • Nowsze dane
  • Niespróbkowane raporty*

To wszystko są świetne funkcje, jednak w tym artykule przyjrzymy się punktom wyróżnionym na powyższej liście i tym, jak możemy je uzyskać w bezpłatnej wersji platformy.

Kreatywne myslenie

Google Analytics daje nam zestaw narzędzi lub raportów, które pozwalają nam spojrzeć na nasze dane w określony sposób. Chociaż jest to oczywiście najprostszy sposób korzystania z platformy, przy odrobinie kreatywnego myślenia wokół tych narzędzi możemy tworzyć dla nich większe i lepsze zastosowania, w których możemy uzyskać jeszcze więcej informacji z naszych danych. Przyjrzyjmy się więc kilku pracom związanym z majsterkowaniem, których możemy się podjąć.

Raporty niespróbkowane

Pierwszym projektem DIY, któremu się przyjrzymy, są niespróbkowane raporty. Wielu z nas prawdopodobnie spotkało się z sytuacją, w której nakładamy segment lub wymiar drugorzędny na raport i nagle w lewym górnym rogu pojawia się żółty haczyk, informujący nas, że nasz raport jest teraz próbkowany.

Można to obejść na dwa sposoby. Po pierwsze, jeśli wydamy 120 tys. GBP na Google Analytics 360, do wszystkich raportów dostaniemy przycisk umożliwiający utworzenie raportu niespróbkowanego. Istnieje jednak wiele bezpłatnych produktów, które wykorzystują interfejs API Google Analytics i są wyposażone w funkcję o nazwie minimalizuj próbkowanie. Przykłady zawierają:

  • Analytics Edge dla Excela
  • Supermetryki dla Arkuszy Google / Studia danych

Aby zrozumieć, jak działają te produkty, musimy najpierw przyjrzeć się, dlaczego Google Analytics pobiera próbki danych. Na częstotliwość próbkowania wpływa wiele czynników, w tym rodzaj lub jakość wymiarów, jednak dużym czynnikiem jest ilość przetwarzanych danych.

Ilość danych w raporcie ma bardzo liniowy związek z zakresem czasowym raportu — im większy zakres dat, tym więcej danych w raporcie, a tym samym wyższe poziomy próbkowania.

Wspomniana wyżej funkcja minimalizowania próbkowania polega na tym, że jeśli generujesz raport w okresie 10 dni, zamiast tego uruchomi 10 raportów w jednodniowych przyrostach i połączy je ze sobą. Każdy z tych jednodniowych raportów będzie miał albo znacznie zmniejszoną częstotliwość próbkowania, albo w ogóle nie będzie pobierany ze względu na ich zmniejszony rozmiar.

To naprawdę łatwy sposób na zmniejszenie rozmiaru próbkowania i bardzo prosty do wdrożenia.

Notatka GA4:

Warto zauważyć, że te projekty DIY koncentrują się wokół Universal Analytics, jednak Google Analytics niedawno wydało nową wersję platformy o nazwie GA4, która ma zupełnie inny silnik pod maską.

Jak więc wygląda próbkowanie na nowej platformie GA4? Cóż, krótka odpowiedź brzmi, że to wciąż coś. Działa to nieco inaczej, ale zasadniczo masz maksymalny limit 10 milionów trafień na zapytanie – powyżej tego próbkowania wystąpi.

Platforma dopiero się zaczyna, więc zobaczymy, jak niektóre z omówionych wcześniej platform innych firm dostosowują się do tych ograniczeń, aby zaoferować nam opcje dotyczące minimalizacji próbkowania.

Integracja z CRM

Każda firma, która generuje leady online i konwertuje je offline, napotkała w pewnym momencie problem z połączeniem historycznych danych przeglądania klientów, takich jak odwiedzane strony i atrybucja kanałów, z informacjami o leadach, takimi jak jakość i generowane przychody.

Google Analytics 360 rozwiązuje ten problem, wprowadzając natywny łącznik dla SFDC, który umożliwia przesyłanie informacji z tego konkretnego CRM do Google Analytics. Jest to ogromna korzyść, ponieważ oznacza, że ​​możesz zacząć optymalizować swoje kampanie pod kątem wysokiej jakości potencjalnych klientów, a nie tylko tworzyć zgłoszenia.

Jest jednak całkowicie możliwe zbudowanie tego połączenia samodzielnie, wykorzystując jeden kluczowy element – ​​identyfikator użytkownika/klienta. Jest to identyfikator, który Google Analytics przechowuje w pliku cookie i używa do identyfikacji unikalnych użytkowników. Jeśli przechwycisz ten identyfikator podczas przesyłania formularza, możesz zapisać go jako pole w swoim CRM.

Kolejny etap polega na wykorzystaniu protokołu pomiarowego Google Analytics do rozpoczęcia wysyłania danych CRM z powrotem do Google Analytics. Jeśli wyślesz te dane wraz z identyfikatorem klienta/użytkownika, Google automatycznie połączy je z dowolnymi historycznymi zachowaniami kampanii/przeglądania w GA.

Oznacza to, że możesz zacząć przesyłać dane, takie jak przychody offline i status potencjalnego klienta, do Google Analytics (a tym samym również do Google Ads) i zacząć optymalizować kampanie pod kątem naprawdę ważnych danych.

Technologia SAM

Jeśli płacisz za GA 360 lub zbudujesz to samodzielnie, wydaje się, że wymaga to trochę więcej wysiłku, niż szukasz, pomoc jest pod ręką. Zbudowaliśmy oprogramowanie, które łączy szeroką gamę CRM (nie tylko SFDC) z Google Analytics. Nazywamy to oprogramowanie SAM (Systematic Attribution of Marketing) Technology. Jeśli jesteś zainteresowany optymalizacją kampanii pod kątem wskaźników, które generują rzeczywistą wartość dla Twojej firmy, skontaktuj się z nami.

Notatka GA4:

Natywne połączenia CRM nadal nie są możliwe w GA4, więc nadal jest to problem, który będziemy musieli przezwyciężyć. Istnieje jednak natywne połączenie z Big query, które daje nam możliwość połączenia naszych danych CRM również za pośrednictwem tej platformy.

Integracja Big Query

Big Query to platforma bazodanowa Google. Prawdopodobnie stanie się on coraz bardziej widoczny w świecie analityki, więc zdecydowanie radziłbym ludziom się z nim zapoznać. Przechowywanie danych w dostosowywalnej bazie danych, w przeciwieństwie do Google Analytics, ma wiele różnych zalet, w tym:

  • Szybsza integracja z DataStudio
  • Modelowanie predykcyjne
  • Scalanie danych
  • Brak pobierania próbek

Podstawowym pomysłem na to, jak to działa, jest zdefiniowanie pól, które chcesz wyodrębnić za pomocą interfejsu API raportowania, a następnie przesłanie tych danych do Big Query. Niuanse tego, jak to działa, są oczywiście nieco bardziej złożone, ale rozmyte laboratoria wykonują doskonałą robotę wyjaśniając, jak to działa, korzystając z poniższego linku: https://github.com/fuzzylabs/google-analytics-big-query-importer

Notatka GA4:

GA4 zmienia zasady gry pod względem korzystania z Big Query. Jest dostarczany z natywnym łącznikiem, który bardzo ułatwia importowanie wszystkich danych GA do Big Query. Jeśli chcesz w przyszłości wprowadzać dane GA do Big Query, to zdecydowanie jest to droga.

Dodatkowe niestandardowe wymiary

Nasz ostateczny projekt DIY to niestandardowe wymiary. Dla każdego, kto chce się odświeżyć, jak działają, jest link tutaj: https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=en .

Są niezwykle wydajne i pozwalają nam wzbogacić naszą analizę o niestandardowe wymiary i dane, które są specyficzne dla działania naszej witryny. Kłopot w tym, że mamy ich tylko 20, więc często trzeba podjąć decyzję, co przechwycimy, a czego nie.

O ile oczywiście nie zastanowimy się ponownie, w jaki sposób o nich informujemy. Niestandardowe wymiary, na których chcemy się skupić w tym projekcie DIY, to te o niskiej kardynalności (tj. Istnieje kilka odmian). Na przykład skupmy się na scenariuszu, w którym zalogowany użytkownik może być zalogowany lub niezalogowany. Gdy istnieje wymiar o niskiej kardynalności, możemy zamiast tego utworzyć segment dla każdego wyniku, a tym samym za darmo zwiększyć niestandardowy wymiar.

Jako przykład tutaj, jeśli chcielibyśmy mieć niestandardowy wymiar na poziomie sesji dla zalogowanych i niezalogowanych użytkowników, możemy zamiast tego utworzyć zdarzenie, które zostanie wywołane, gdy ktoś się zaloguje. Następnie tworzymy segment na poziomie sesji dla sesji, które zawierają zarejestrowane zdarzenie i drugi segment, które nie zawierają zdarzenia na poziomie sesji.

Jeśli Twoje wymiary są nieco bardziej złożone, możesz również upewnić się, że nie zmieniły się w ciągu jednej sesji (aby odtworzyć zachowanie wymiarów niestandardowych).

W tym celu możesz skorzystać z opcji sekwencji w obrębie segmentów. Przykładem tutaj są typy kont. Ktoś może przejść z konta darmowego na konto płatne w ciągu jednej sesji. Możesz chcieć zgłosić tylko sesje z utworzonymi bezpłatnymi kontami.

Dlatego w tym przypadku musimy wykluczyć każdego, kto założył płatne konto. Dlatego chcielibyśmy utworzyć niestandardowy wymiar na poziomie sesji, w którym istniało zdarzenie dotyczące bezpłatnego konta, ale wykluczyć sesje, w których ktoś utworzył płatne konto.

Notatka GA4:

GA4 całkowicie zmienia sposób działania wymiarów niestandardowych. Masz teraz 100 niestandardowych wymiarów i danych oraz 25 właściwości użytkownika, które działają podobnie do wymiarów niestandardowych. Zniknęły jednak niestandardowe wymiary na poziomie sesji!

Wniosek

Więc co mamy z tego wszystkiego wyciągnąć? Zasadniczo Google Analytics zapewnia zestaw narzędzi i informuje, w jaki sposób masz z nich korzystać. Ale przy odrobinie majsterkowania i kreatywnego myślenia możemy dostosować te narzędzia, aby uzyskać jeszcze wyższy poziom wglądu.