Google Analytics своими руками — воспроизведение функциональности 360 в GA

Опубликовано: 2020-12-03

Некоторым из вас может посчастливиться иметь бюджет, чтобы позволить себе Google Analytics 360 со всеми его прибамбасами. Но для тех из вас, кто, возможно, еще не готов вкладывать большие деньги, эта статья должна дать вам несколько советов и приемов, которые позволят вам уйти и получить некоторые из тех платных функций, не тратя пенни.

У большинства клиентов, с которыми мы работаем, нет платной версии Google Analytics, поэтому мы усовершенствовали ряд процессов, которые позволяют нашим клиентам максимально эффективно использовать свои бесплатные пакеты аналитики.

Что вы покупаете с 360?

Во-первых, за что вы на самом деле платите, инвестируя в Google Analytics 360? Ну, как вы можете себе представить, есть ряд отличных функций:

  • Интеграция с большими запросами*
  • Интеграция с отделом продаж*
  • Анализ достижений
  • Доступ к необработанным данным
  • Расширенная отчетность по воронке
  • Моделирование атрибуции
  • Увеличение просмотров
  • Большие квоты данных
  • Дополнительные пользовательские параметры*
  • Свежие данные
  • Полные отчеты*

Все это отличные функции, однако в этой статье мы рассмотрим моменты, выделенные в приведенном выше списке, и то, как мы можем получить их в бесплатной версии платформы.

Креативное мышление

Google Analytics предоставляет нам набор инструментов или отчетов, которые позволяют нам просматривать наши данные определенным образом. Хотя это, очевидно, самый простой способ использования платформы, приложив немного творческого подхода к этим инструментам, мы можем создать для них более широкое и лучшее применение, где мы сможем получить еще больше информации из наших данных. Итак, давайте рассмотрим несколько самодельных функций, которые мы можем выполнить.

Полные отчеты

Первый DIY-проект, который мы собираемся рассмотреть, — отчеты без выборки. Многие из нас, вероятно, сталкивались с ситуацией, когда мы переходим к наложению сегмента или вторичного измерения на отчет, и вдруг в верхнем левом углу появляется желтая галочка, сообщающая нам, что наш отчет сейчас находится в процессе выборки.

Есть 2 способа обойти это. Во-первых, если мы потратим 120 тысяч фунтов стерлингов на Google Analytics 360, мы получим кнопку, прикрепленную ко всем отчетам, которая позволит нам создать отчет без выборки. Однако в качестве альтернативы существует ряд бесплатных продуктов, которые используют API Google Analytics и имеют функцию, называемую минимизацией выборки. Примеры включают:

  • Аналитика Edge для Excel
  • Суперметрики для Google Sheets/Data Studio

Чтобы понять, как работают эти продукты, нам нужно сначала понять, почему Google Analytics отбирает данные в первую очередь. На скорость выборки влияет ряд факторов, в том числе тип или качество измерений, однако важным фактором является объем обрабатываемых данных.

Объем данных в отчете имеет очень линейную зависимость от временного интервала отчета: чем больше диапазон дат, тем больше данных в отчете и, следовательно, выше уровни выборки.

Вышеупомянутая функция минимизации выборки делает то, что если вы запускаете отчет за 10-дневный период, вместо этого он будет запускать 10 отчетов с шагом в 1 день и объединять их вместе. Каждый из этих 1-дневных отчетов будет иметь либо значительно уменьшенную частоту выборки, либо вообще не будет выборки из-за их уменьшенного размера.

Это действительно простой способ уменьшить размер выборки и очень простой в реализации.

Примечание GA4:

Стоит отметить, что эти DIY-проекты сосредоточены на Universal Analytics, однако Google Analytics недавно выпустила новую версию платформы под названием GA4, которая имеет под капотом совсем другой движок.

Так как же выглядит выборка на новой платформе GA4? Короче говоря, это все еще вещь. Это работает немного по-другому, но, по сути, у вас есть максимальное ограничение в 10 миллионов обращений на запрос — выше этого будет происходить выборка.

Это первые дни для платформы, поэтому мы увидим, как некоторые сторонние платформы, о которых говорилось ранее, адаптируются к этим ограничениям, чтобы предложить нам варианты минимизации выборки.

CRM-интеграция

Любая компания, которая генерирует потенциальных клиентов в Интернете и конвертирует их в офлайн, в какой-то момент столкнется с проблемой соединения исторических данных о просмотрах клиентов, таких как посещенные страницы и атрибуция каналов, с информацией о потенциальных клиентах, такой как качество и полученный доход.

Google Analytics 360 решает эту проблему, представляя собственный коннектор для SFDC, который позволяет передавать информацию из этой конкретной CRM в Google Analytics. Это огромное преимущество, поскольку это означает, что вы можете начать оптимизировать свои кампании в направлении качественных лидов, а не просто формировать заявки.

Однако вполне возможно построить это соединение самостоятельно, используя один ключевой элемент — идентификатор пользователя/клиента. Это идентификатор, который Google Analytics сохраняет в файле cookie и использует для идентификации уникальных посетителей. Если вы фиксируете этот идентификатор при отправке формы, вы можете сохранить его как поле в своей CRM.

Следующий этап включает в себя использование протокола измерений Google Analytics, чтобы начать отправку данных CRM обратно в Google Analytics. Если вы отправляете эти данные вместе с идентификатором клиента/пользователя, Google автоматически свяжет их с любой исторической кампанией/просмотром в GA.

Это означает, что вы можете начать вводить такие данные, как офлайн-доход и статус потенциальных клиентов, в Google Analytics (и, следовательно, также в Google Ads) и начать оптимизировать кампании с учетом действительно важных показателей.

SAM-технологии

Если вы платите за GA 360 или создаете его самостоятельно, это требует немного больше усилий, чем вы ожидаете, тогда помощь под рукой. Мы создали программное обеспечение, которое подключает большое количество CRM (не только SFDC) к Google Analytics. Мы называем это программное обеспечение SAM (Systematic Attribution of Marketing) Technology. Если вы заинтересованы в оптимизации ваших кампаний с учетом показателей, которые приносят реальную пользу вашему бизнесу, свяжитесь с нами.

Примечание GA4:

Нативные подключения к CRM по-прежнему невозможны с GA4, так что это все еще проблема, которую нам нужно будет решить. Тем не менее, есть встроенное соединение с включенным большим запросом, которое дает нам возможность объединять наши данные CRM также через эту платформу.

Интеграция с большими запросами

Big Query — это платформа базы данных Google. Вероятно, он будет становиться все более и более заметным в мире аналитики, поэтому я определенно советую людям ознакомиться с ним. Хранение ваших данных в настраиваемой базе данных по сравнению с Google Analytics имеет ряд различных преимуществ, включая:

  • Более быстрая интеграция с DataStudio
  • Прогнозное моделирование
  • Объединение данных
  • Без выборки

Основная идея того, как это работает, заключается в том, что вы определяете поля, которые хотите извлечь, с помощью API отчетов, а затем загружаете эти данные в Big Query. Нюансы того, как это работает, очевидно, немного сложнее, но нечеткие лаборатории отлично объясняют, как это работает, по ссылке ниже: https://github.com/fuzzylabs/google-analytics-big-query-importer.

Примечание GA4:

GA4 меняет правила игры с точки зрения использования Big Query. Он поставляется с собственным соединителем, который позволяет очень легко импортировать все ваши данные GA в Big Query. Если вы планируете в будущем вводить данные GA в Big Query, то это определенно правильный путь.

Дополнительные специальные параметры

Наш последний проект «сделай сам» — это нестандартные размеры. Для тех, кто хочет напомнить, как они работают, есть ссылка здесь: https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=en.

Они чрезвычайно эффективны и позволяют нам обогатить наш анализ пользовательскими параметрами и показателями, характерными для работы нашего веб-сайта. Проблема в том, что мы получаем только 20 из них, поэтому часто приходится принимать решение относительно того, что мы будем снимать, а что нет.

Если, конечно, мы не переосмыслим, как мы отчитываемся о них. Пользовательские размеры, на которых мы хотим сосредоточиться в этом проекте «Сделай сам», имеют низкую кардинальность (т.е. есть несколько вариантов). Например, давайте сосредоточимся на сценарии, когда пользователь, вошедший в систему, может либо войти в систему, либо не войти в систему. Когда есть измерение с низкой кардинальностью, мы можем вместо этого создать сегмент для каждого результата и тем самым освободить до пользовательского размера.

Поэтому в качестве примера здесь, если нам нужен настраиваемый параметр уровня сеанса для вошедших и не вошедших в систему пользователей, мы можем вместо этого создать событие, которое срабатывает, когда кто-то входит в систему. Затем мы создаем сегмент уровня сеанса для сеансов, которые включают событие входа в систему и второй сегмент, который не включает событие уровня сеанса.

Если ваши измерения немного сложнее, вы также можете убедиться, что они не изменились в течение сеанса (чтобы воспроизвести поведение пользовательских измерений).

Для этого вы можете использовать параметры последовательности внутри сегментов. Примером здесь являются типы учетных записей. Кто-то может перейти с бесплатной учетной записи на платную в течение сеанса. Возможно, вы захотите указать только сеансы с созданными бесплатными учетными записями.

Поэтому в этом случае нам нужно исключить всех, кто создал платную учетную запись. Поэтому мы хотели бы создать пользовательское измерение на уровне сеансов, в котором существовало событие бесплатной учетной записи, но исключить сеансы, в которых кто-то создавал платную учетную запись.

Примечание GA4:

GA4 полностью переписывает принцип работы специальных параметров. Теперь у вас есть 100 специальных параметров и показателей, а также 25 пользовательских свойств, которые работают аналогично специальным параметрам. Однако пользовательские параметры на уровне сеанса исчезли!

Вывод

Итак, что мы должны взять из всего этого? По сути, Google Analytics предоставляет вам набор инструментов и сообщает, как вы должны их использовать. Но с небольшим количеством «сделай сам» и творческим мышлением мы можем адаптировать эти инструменты для достижения еще более высокого уровня понимания.