Téma: Webová analytika

Proč přejít na Universal Analytics? Protože chcete!

Ta druhá odpověď na úvodní otázku, proč přejít na Universal Analytics, je delší a složitější. Nejen, že musíte přejít na Universal Analytics. Existuje mnoho dobrých důvodů, proč to budete chtít udělat – až si přečtete celý tento článek. Pouze s implementací nových měřících kódů Universal Analytics totiž můžete využít mnoho nových, pokročilých vlastností, které jsou uvedeny níže. Takže začínáme!

1) Enhanced Ecommerce

Pro eshopy je tím nejdůležitějším motivem okamžitého přechodu na Universal Analytics a nové implementace měřících kódů celá sada nových reportů pod označením Enhanced Ecommerce. Zatímco dříve jste v rámci ecommerce reportů viděli pouze samotný nákup, nyní lze měřit celou sekvenci událostí od zobrazení produktu v nějakém seznamu (např. výpis vyhledávání nebo kategorie), po zobrazení detailu produktu, přidání či odebrání z košíku, navazující kroky nákupního košíku až po samotnou transakci.

ecommerce

Lze tak konečně sledovat produkty od začátku až do konce a to na úrovni jednotlivých produktů, nebo agregovaně na úrovni až pěti produktových kategorií a dalších atributů, které lze měřit do vlastních dimenzí a metrik.

Součástí Enhanced Ecommerce a zároveň zajímavou novinkou v oblasti machine learningu v Google Analytics je také report tzv. related products (dostupný pouze skrz Reporting API, nikoliv reporty v UI). Ve zkratce jde o automatickou detekci produktů, které zákazníci často nakupují dohromady. Ukázkový příklad z tohoto reportu níže identifikuje vysokou korelaci mezi dvěma produkty z českého eshopu: testem na HIV a testem na syfilis.

Related Products

2) Custom dimenze a metriky

Možnost sbírat na webu specifická data, která se týkají pouze vašeho businessu, je jednou z oblastí, kde se odlišují pokročilé analytické nástroje od jednoduchých počítadel návštěvnosti.

Adobe Analytics (dříve Omniture) již dávno umožňoval sbírat 75 propů a 75 eVarů. Jsou to proměnné, do kterých lze ukládat jakákoliv vlastní data nad rámec toho, co je ve webové analytice považováno za standard (timestamp, URL, browser atd.). Typicky se tedy jedná o parametry produktu, stavové hodnoty webu a aplikací (např. parametry hledání, filtrů, košíku), kontextové informace (např. aktuální počasí) a data o zákaznících (např. demografické údaje). Jednoduše řečeno, pokud prodáváte hypotéky, zajímají vás jiné produktové parametry než vašeho kamaráda, který prodává zájezdy.

CD

Google Analytics před lety nabízel pouze jednu takovou vlastní proměnnou, tzv. user defined value. Poté přibylo 5 custom variables. A konečně s Universal Analytics máte dnes k dispozici 20 custom dimenzí a 20 custom metrik (v Google Analytics Premium je to 200 a 200).

Možnost sbírat vedle standardních dat z webu i vlastní data o produktech a zákaznících otvírá zcela nové možnosti pro reporting a analytiku. Web developera zajímá podíl browserů v návštěvnosti, proto mu stačí standardní webová analytika. Marketéra ale spíše zajímá, jací zákazníci chodí na web a o jaké produkty mají zájem. Universal Analytics lze naimplementovat tak, aby i marketér našel v reportech odpovědi na svoje otázky (např. Jaká je průměrná výše hypotéky podle jednotlivých akvizičních kanálů?).

3) Import dat

Vlastní dimenze a metriky nemusíte sbírat do Universal Analytics jen přímým voláním z webu. Například pokud máte bohatý produktový katalog, kde atributy jednotlivých SKU jsou relativně stálé (např. výrobce pračky) nebo jsou naopak některé údaje důvěrné (např. marže na produktu), můžete využít import dat.

Z webu lze odesílat jediný údaj v rámci Enhanced Ecommerce, a to SKU produktu. Ostatní atributy lze importovat do vlastních dimenzí a metrik skrz konfiguraci v administraci Universal Analytics. Výhodou je, že z klienta přenášíte naprosté minimum dat, tato data jsou „neviditelná“ pro kohokoliv, kdo by se chtěl šťourat ve vaší implementaci a můžete ušetřit práci IT, protože vše si obsloužíte sami z administrace. Importovat data lze mimo již zmíněné produkty také ke kampaním, uživatelům, stránkám webu a lze takto např. i refundovat ecommerce transakce.

Data import

4) Measurement protocol

Doslova revoluční inovací Universal Analytics je tzv. measurement protocol. Je to vlastně způsob, jak lze posílat data do Universal Analytics přímým voláním serverů Google skrz HTTP requesty. To znamená, že nepotřebujete javascript a measurement protocol tak lze používat defacto z jakéhokoliv zařízení nebo aplikace. Navíc lze takto data předávat dávkově a asynchronně, tj. mimo interakci uživatele.

Tento princip se používá při sběru dat v mobilních aplikacích, protože ty lze používat i bez připojení k internetu. Data se tak ukládají lokálně v mobilním zařízení a v online režimu se pak dávkově přenesou na servery Google.

Stejně tak synchronizace dat z firemního CRM může být díky measurement protocolu realizována v denních dávkách. Párování dat je zajištěno skrz identifikaci anonymního návštěvníka (ClientID) nebo autentifikovaného uživatele (UserID). Takto lze do Universal Analytics posílat např. offline konverze, kdy na webu vzniká jen nezávazná poptávka a skutečný prodej se realizuje až po podpisu smlouvy.

Jako poslední reálný use case stojí za zmínku sběr dat v aplikacích jako je např. internetové bankovnictví nebo checkout v eshopu. V tradičním způsobu, který využívá javascript, putují data cestou od vašeho serveru přes browser uživatele na servery Google. Browser uživatele je v tomto případě nejslabší článek. Díky measurement protocolu lze zajistit přímý přenos citlivých dat mezi vaším serverem a servery Google, a máte tak naprostou kontrolu nad obsahem i přenosem těchto dat.

Sběr dat z elektroměrů, kávovarů, chytrých brýlí a všech možných senzorů je – byť již zcela možnou a funkční – zatím spíše experimentální záležitostí.

5) UserID

Celá plejáda již popsaných inovací v Universal Analytics se pomalu začíná sbíhat dohromady. Další v řadě je totiž tzv. UserID. Je to způsob, jak párovat jednotlivé návštěvy, události a další data ke konkrétnímu autentifikovanému uživateli. K tomuto uživateli pak můžete sledovat vlastní dimenze a metriky (scope = user) a to přímo z webu díky knihovně analytics.js, z mobilní aplikace skrz mobilní SDK (Android a iOS), importu dat nebo i measurement protocolu. Můžete své uživatele sledovat v čase, napříč zařízeními i online a offline. Zapomeňte na webovou analytiku, jak ji nyní znáte. Tohle je začátek zcela nové dimenze sledování a chápání tzv. customer journey.

Multi-Channel Funnel (MCF)

6) Remarketing

Konečně, když už budete mít tolik dat k jednotlivým uživatelům, přijde čas je nějak využít – personalizovaným cílením reklamního sdělení ať už v banneru, na webu, v emailu nebo jiném outbound kanálu. Universal Analytics přimo podporuje (zatím?) ten první případ. Už dnes můžete vybrat segment lidí (tzv. publikum), který je pro vás zajímavý a chcete ho znova oslovit skrz remarketing. Například prodejce hypoték se speciálně zaměří na segment lidí, kteří si na webu spočítali nadprůměrně vysokou hypotéku.

Pojďme ale dále. Pokud již dnes realizujete v CRM nějakou formu prediktivního modelování (lead scoring, next best offer apod.), můžete tuto predikci přece sdílet do Universal Analytics! A co je v Universal Analytics, nad tím lze definovat segment a ten zacílit v remarketingu. Pokud vám tedy lead scoring identifikuje segment uživatelů, u kterých vychází nízká pravděpodobnost nákupu, můžete do banneru přihodit nějakou extra incentivu. Banner se pak bude točit skrz Adwords v GDN nebo skrz Doubleclick kdekoliv v RTB prostoru.

predictive remarketing

7) _____________­_________

Napište si do komentářů o další funkce, které vám v Google Analytics ještě chybí. Než naimplementujete Universal Analytics a výše uvedené, je dost dobře možné, že Google už stačí proměnit vaše přání ve skutečnost. To tempo rozvoje a inovací je neskutečné a můžu prozradit, že v roce 2015 se máme zase na co těšit!

Pokud chcete využívat výhody Universal Analytics co nejdříve, ozvěte se nám ještě dnes. Nebo si počkejte na další pokračování – příště vám ukážu odkazy na nejzajímavější popsané implementace, které využívají některou z výše uvedených inovací v Universal Analytics.

Související články:

Post to Twitter  

Napište první komentář!

Marketing a analytika v roce 2014

Věštecké články, které predikují nejsilnější trendy v marketingu na další rok, se objevují obvykle v prosinci, nejpozději v lednu daného roku. A jejich přesnost často silně kolísá. Já jsem byl trpělivý a se svojí předpovědí jsem vyčkal až na začátek května. Možná nejspíš proto, že v tomto případě se nejedná už ani tak o předpověď jako spíš o konstatování faktů :-)

Webová analytika v ČR zažije tento rok dosud bezprecedentní růst trhu!

Tohle odvážné tvrzení se opírá o tři nové trendy, které zde během předchozích pěti let v tomto rozsahu neexistovaly:

  1. Analytika se stává agendou pro management v marketingu a prodeji mnoha velkých firem, a tomu odpovídá i posun vize a rozsahu zadání pro projekty analytiky. Vedle taktických projektů omezených na web a online marketing se nyní stále častěji objevují projekty, které jsou součástí strategie firmy.

  2. Na český trh přichází nová generace pokročilých analytických nástrojů, které jsou stále flexibilnější, chytřejší a hlavně: tyto nástroje napojují analytiku přímo na marketing a prodej, tj. primární funkce v jakékoliv komerční organizaci.

  3. Do exekutivních pozic ve svých firmách se dostávají původně mladí specialisté zaměření na nějakou disciplínu výkonnostního marketingu (např. SEO), kteří začínali svou kariéru v oboru před deseti lety a data jsou pro ně nedílnou součástí jejich pracovního světa.

Přiznávám, že poslední bod je zatím více zbožným přáním, protože jedna či dvě vlaštovky jaro nedělají. Ale Matěj Novák, ředitel CPEx či Roman Appeltauer, COO agentury H1.cz jsou velice dobrým příkladem toho, že chytří, analyticky orientovaní lidé mají před sebou mnoho příležitostí, jak vybudovat úspěšnou kariéru.

Další příklady reprezentují první dva uvedené trendy a budou hmatatelně ovlivňovat to, jak budou velké firmy řídit marketing na internetu. Pojďte se mnou nahlédnout pod pokličku těchto velkých analytických projektů, které právě teď v ČR probíhají.

CPEx implementuje data management platformu

CPEx, neboli Czech Publisher Exchange, je sdružení velkých vydavatelů jako je Centrum Holdings, Mafra, Mladá fronta, Ringier Axel Springer a Sanoma Media Praha. Soupeří s jinými velkými hráči na trhu jako je Google, Facebook či Seznam o inzerenty a jejich rozpočty.

Díky analytické platformě DMP, na jejíž implementaci se budeme podílet, bude CPEx schopen nabídnout inzertní produkty, které lze cílit na konkrétní segmenty návštěvníků (tzv. audiences) a nikoliv jen podle umístění na webu, jako tomu bylo doposud.

Troufám si tvrdit, že touto zásadní inovací CPEx roztočí další inovace v online reklamě a zejména ovlivní chování inzerentů v ČR, jejich mediální rozpočty a způsob rozhodování o jejich rozdělení. Využívání dat a rozvoj analytiky na straně médií povede k intenzivnějšímu využívání dat a rozvoji analytiky mezi inzerenty.

V první řadě bude akcelerovat adopce specializovaných nástrojů na nákup a správu kampaní jako je Adform nebo Doubleclick, v druhé řadě ovšem bude docházet k dalším investicím do analytiky zejména kvůli potřebě lépe se orientovat ve skutečné efektivitě neustále rostoucího množství reklamních kanálů, systémů a produktů prostřednictvím marketingové atribuce.

Tím se dostávám k dalšímu projektu…

Mall.cz investuje do Google Analytics Premium

Jistě není tajemstvím, že Mall.cz patří mezi největší a nejinovativnější inzerenty na českém internetu. Atribuce prodejů vůči mediálnímu rozpočtu je proto jednou z klíčových úloh pro řešení Google Analytics Premium, které – na rozdíl od bezplatné verze Google Analytics – obsahuje mj. sofistikovaný algoritmicky počítaný atribuční model.

Mall.cz je první, pro koho implementujeme Google Analytics Premium v ČR, nicméně můj odhad je, že do konce roku padne stejné rozhodnutí o investici do Google Analytics Premium u nejméně dalších 3–5 velkých firem v ČR. Google Analytics Premium řeší všechny bolístky standardní verze, dokáže pomoci naplnit neustále se zvyšující požadavky na marketing a analytiku a navíc v rostoucí míře nabízí integraci s inzertní platformou Doubleclick i celým reklamním ekosystémem Google (Adwords, YouTube, AdMob atd.).

Tím se obě zmíněné platformy mimochodem podobají. Ani v případě DMP jako je Adobe Audience Manager ani v případě Google Analytics Premium se nejedná o analytický nástroj, který by jen shromažďoval spoustu dat a čekal na analytika, až z nich vydoluje nějaké nové poznatky. Naopak, aktivní napojení těchto tzv. 1st party dat přímo do reklamních systémů – ať už z pohledu nabídky nebo poptávky – je také jedním z důvodů, proč se investice do analytiky řeší nyní mnohem častěji než dříve.

Ačkoliv se nyní tyto projekty zdají být oddělené, předpokládám, že do konce roku nastane situace, kdy návštěvník českého internetu uvidí banner, za kterým na jedné straně stojí Google Analytics Premium a Doubleclick a na straně druhé pak Adobe Audience Manager a Rubicon a to vše samozřejmě skrz protokol RTB. Jojo, čekají nás zlaté časy! :-)

Ale počkat, počkat, ještě nekončíme…

Webová analytika promlouvá do CRM/BI
velkých i malých firem

Boom analytiky v letošním roce není způsoben jen napojením na svět bannerů. O své slovo se hlásí i potřeby lidí, kteří pracují v CRM a BI.

Pro více středně velkých firem v B2B aktuálně řešíme, jak párovat webová data s interním CRM v prostředí, kde firemní web získává pouze kontakty pro obchodníky, kterým trvá několik měsíců, než dojde k uzavření obchodu. Díky measurement protocoluUniversal Analytics lze nyní propojovat online události z webu i offline události z CRM. Lze tak propojit, analyzovat a optimalizovat celý nákupní cyklus od prokliku z online kampaně až k podpisu smlouvy na nějakou konkrétní částku o několik měsíců později. Když vidíte v praxi, jak může být celé řešení elegantní, je to radost.

Ani velké firmy, které nejsou obvykle tak rychlé v adopci nových technologií, ale nespí. V bankovním sektoru aktuálně běží tendr na dodavatele pro – podle mého odhadu – prozatím nejambicióznější projekt digitální analytiky mimo ecommerce. Shromáždění požadavků z celé organizace trvalo déle než rok a o své slovo do pranice se ze strany klienta hlásí oddělení Direct Channels Development, Campaign Management, Online Sales, Customer Insight, CRM a samozřejmě také IT.

Výzvy a příležitosti v analytice v roce 2014

Analytika a optimalizace webu a jeho UX – to je pro ty nejsofistikovanější firmy už samozřejmostí. V roce 2014 a dále vidím propojování analytiky do celého businessu, investice na strategické úrovni, pro které zatím v ČR ani neexistuje konzultační a implementační full service partner s dostatečným know-how i zkušenostmi. Pro ty největší projekty budou vznikat konsorcia specializovaných dodavatelů. Budou vznikat noví dodavatelé a jiní se budou spojovat.

Optimics je na trhu od roku 2009, ale mám pocit, že teprve letos to opravdu začíná!

Pokud chcete být součástí této vlny i vy a chcete pracovat v analytice, mrkněte na aktuálně otevřené příležitosti:

Post to Twitter  

Napište první komentář!

Vyhrajte 500 Kč na DameJidlo.cz za Google Analytics Individual Qualification

Pokud vás živí (nebo i jen baví) webová analytika, jistě víte, že Google Analytics prochází již více než rok rapidním tempem inovací. I experti mají nyní co dělat, aby se v tom stále ještě vyznali! Důvodem je uvádění stále nových verzí kódu Google Analytics (urchin.js, ga.js, dc.js, analytics.js a nově také kódu Google Tag Manager) a nových funkcí, kdy některé jsou jen beta, některé fungují jen pro určitou verzi kódu apod. Cíl rozvoje Google Analytics je zřejmý – Universal Analytics a Google Tag Manager, ale cesta k tomuto cíli je v této chvíli podle mého názoru zbytečně rozvětvená.

Dobrou zprávou je, že rok 2014 bude pro Google Analytics rokem konsolidace. Mnoho starých slepých cest bude uzavřeno a ty ostatní se spojí v jednu megadálnici, po které všichni poběžíme. I to je důvod pro aktualizaci oficiální individuální certifikace Google Analytics Individual Qualification. Obsah zkoušky od jejího uvedení v roce 2009 (pamatujete se ještě?) značně zastaral a zcela nereflektoval všechny novinky jako například:

  • channel grouping
  • multi channel funnels
  • attribution modeling tool
  • demographics reporty
  • základy GTM

Nová podoba zkoušky by měla být poprvé zpřístupněna 15. ledna. (EDIT: už je spuštěna!) Ale již nyní můžete začít studovat doporučené studijní materiály:

Soutěž!

Google Analytics Certified Partner

A my vám to studium zpříjemníme vidinou dobré odměny! :-) Jako oficiální Google Analytics Certified Partner bychom rádi podpořili vzdělávání v Google Analytics a zvyšovali množství dobrých implementací Google Analytics v ČR. Stále se totiž setkáváme s implementacemi, které jsou chybné nebo které plně nevyužívají plný potenciál analytiky pro online marketing a business na webu. A to je škoda.

Pro dva vylosované šťastlivce, kteří během třiceti dnů od spuštění nové zkoušky doloží její úspěšné složení a tím získání nového certifikátu GAIQ, budeme mít voucher v hodnotě 500 Kč na DameJidlo.cz. Doložením se rozumí odkaz na certifikát v komentářích k tomuto článku.

Tak hodně štěstí! :-)

Související články:

Post to Twitter  

Komentáře: 7

Přechod na Universal Analytics?

Hlavním tématem prvního dne GA Summitu bylo oficiální spuštění nové verze Google Analytics, která od samého představení (říjen 2012) nese označení Universal Analytics. Její veřejná beta verze byla uvolněna k experimentování v březnu tohoto roku a i když testovací provoz stále pokračuje, Google dnes na GA blogu představil dlouho očekávaný Upgrade Center pro snadnou migraci účtu.

UAGC_doit

Pokud možnost upgradu účtu ještě nevidíte, buďte trpěliví, Google tuto funkcionalitu bude počínaje dneškem uvolňovat postupně…

Cílem tohoto článku je přiblížit, jak postupovat při migraci na novou verzi a zároveň neztratit historická data. Jestli jsou pro vás Universal Analytics novým pojmem, doporučuji začít článkem předního GA evangelisty – Justina Cutroniho.

Pokud jste si Universal Analytics již vyzkoušeli, pravděpodobně jste pro tyto potřeby zakládali nové měření (Property v anglické terminologii, Služba v české) kvůli kompletně přepracované syntaxi měřícího kódu. Toto byl také většinou navrhovaný postup (viz třeba tento článek), který měl ovšem jednu zásadní nevýhodu – ztráta historické kontinuity dat.

Až do dnešního dne taky nebylo k dispozici oficiální doporučení či stanovisko Google, jak bude probíhat migrace ze „starých“ na „nové“ Analytics. Právě proto vás možná potěší oznámení Universal Analytics Upgrade Center (dokumentace), které přináší odpovědi na všechny otázky ohledně přechodu:

After your property has been transferred to Universal Analytics, you can start using the new tracking libraries […]. Although this step is optional, you only get the full benefits of Universal Analytics after you implement the new tracking code.


Váš účet tedy bude (prozatím) fungovat nadále a není potřeba provádět žádné zásahy do měřícího kódu, přičemž postupně dojde k tzv. auto-transferu, který zajistí, že se z vašich Google Analytics stanou Universal Analytics bez jakékoliv úpravy na Vaší straně.

Universal Analytics Upgrade bude mít celkem 4 fáze:
  • Fáze 1: Možnost přihlásit se k první vlně UAGC (právě probíhá).
  • Fáze 2: Zahájení tzv. auto-transfer účtů.
  • Fáze 3: Ukončení beta provozu Universal Analytics.
  • Fáze 4: Používání ga.js / urchin.js / custom vars / user-defined nadále nepodporováno (pro programátory: deprecated).
Nejzásadnější informace pro vás:
  1. Můžete měřit do „starého“ Google Analytics účtu,
  2. Měřící kód můžete ponechat beze změny, mějte ovšem na paměti, že se tak připravíte o klíčové upgrady, které jsou v mnoha ohledech skutečně revoluční v tom, jak Analytics pracují.

I když se používání měřící knihovny ga.js (stávající měření) nebude nadále doporučovat, Google potvrdil, že data ze „starých“ měření bude zpracovávat ještě minimálně po dobu 2 let.

I přesto ale jednoznačně doporučuji na migraci a aktualizaci měřícího kódu začít pracovat, pokud jste tak ještě neučinili. Zejména pokud připravujete spuštění nového webu a dodavatelské studio/agentura s adopcí Universal Analytics nepočítají, požadujte ji.

Můžete se inspirovat postupem, který jsme praktikovali u našich klientů:


TIP: Nemusíte studovat technické návody. Neriskujte zbytečné chyby v datech. O migraci a implementaci nových funkcí se postaráme my!

  1. Založit duplicitní měření Universal Analytics – tady ještě jednou pozor na terminologii – v české verzi se jedná o novou Službu, v anglické verzi jde o nové Property.
  2. Měřící kód nasaďte přes Google Tag Manager, který vám v budoucnu usnadní správu měřícího kódu a jakékoliv změny v něm. Přinese také spousty dalších výhod.
  3. Nastavte duplicitně konverzní cíle a všechny adekvátní filtry. Měřte do obou účtu současně a pozorujte, jestli nedochází k nějakým výrazným odchylkám (např. neměření návštěv mobilních zařízení). Komplikace lze očekávat u měření, které jsou „nestandardní“ – jako třeba měření na více doménách. Detailně si proto nastudujte dokumentaci a všechny změny v měření zkontrolujte v testovacím (stage) či vývojovém (dev) prostředí před samotnou implementací na ostré, produkční (live) verzi. Pozor taky na situace, kdy diskrepance čísel nepředstavuje chybnou implementaci, ale je jen případem jiného způsobu zpracování dat v Universal Analytics (týká se zejména referral návštěv).
  4. Proveďte audit implementace (obrat v e-commerce, výkon jednotlivých kampaní, srovnání čísel pro jednotlivé kanály apod.). V ideální případě nebude pozorovat rozdíly v měření a jednotlivé reporty si budou odpovídat. Zároveň využijte tuto příležitost a proveďte kompletní revizi vašeho Analytics účtu:
    • Jsou aktuální všechny nastavené filtry / konverzní cíle?
    • Jaké jsou stávající nedostatky/nevýhody při práci s Analytics?
    • Jaké údaje by vám usnadnily práci s reporty? Co vám v nich chybí?
  5. Jakmile budete mít jistotu, že Váš nově založené měření je v pořádku, „přepněte“ účet v GTM:
    • Ujistěte se, že u vašeho hlavního účtu proběhla úspěšně migrace v UAGC (může trvat 24–48 hodin, do té doby žádné změny ve stávajícím měřícím kódu nedělejte!).
    • Přepnutí měření následně spočívá v nahrazení identifikátoru UA-XXXXXX-X vašeho testovací měření za identifikátor hlavního měření (TIP: použijte pro tuto úpravu Makro).
    • Souběžně s předchozím krokem se ujistěte, že z vašeho webu byl odebrán starý měřící kód. Abyste měli jistotu, že se měří jen za pomocí Universal Analytics, využijte funkcionality custom dimenzí a všechny požadavky si v GTM označte například pomocí řetězce „GTM_Request“.

      GTM_Request
      GTM_RequestCheck
    • Pomocí nástrojů pro audit měření (např. Omnibug ve FF či GA Debug v Chrome) zkontrolujte, zda se požadavky skutečně posílají tam, kam mají. Pomocí Real-Time reportů ověřte, že změna skutečně proběhla a zobrazují se údaje o aktuálních návštěvách.
  6. Hotovo, měříte do nového účtu se zachovanou historií dat.
Závěrem bych zde ještě jednou zdůraznil, že s přechodem na „nové“ měření nemusíte nikam spěchat. Skutečně se vyplatí postupovat podle známého rčení „dvakrát měř, jednou řež“. Dokud si nebudete jisti, že je vše nastaveno správně a nedochází k žádným anomáliím, nedělejte unáhlená rozhodnutí. Nemluvě o tom, že ne všechny funkcionality byly k dnešnímu dni zprovozněny:
  1. Používáte-li remarketing listy, Universal Analytics je ještě „neumí“. (update: už ano, od oficiálního spuštění v dubnu 2014)
  2. Rovněž se stále čeká na zprovoznění tzv. UserID, které zajišťuje ono klíčové párování uživatele napříč zařízeními. (update: i toto již funguje)
  3. Content Experiments (nástroj na A/B testování integrovaný do Analytics) má v dohledné době také doznat zásadních změn.
  4. A to nejpodstatnější závěrem – podle tohoto schématu došlo k jedné poměrně zásadní změně při zpracování informací o návštěvách z placeného vyhledávání (CPC). Pokud nepoužíváte auto-tagging (pouze AdWords) a nemáte v UTM nastavený parametr term, přijdete o report klíčových slov – respektive v něm budete mít pouze (not set), což se dotkne zejména Skliku. Toto chování lze sice „opravit“ pomocí Advanced Filtru, ale ideální by samozřejmě bylo, aby se v Universal Analytics aplikoval stejný model zpracování dat kampaní z placeného vyhledávání jako platil doposud. O této úpravě se momentálně vede diskuse v rámci interního fóra GACP, o případné změně budu informovat.

Co si myslíte o nových Universal Analytics? Podělte se o vaše zkušenosti a postřehy v komentářích.

Související články:

Post to Twitter  

Komentáře: 2

26 tipů pro vyhodnocování a optimalizaci marketingových kampaní

Kampaně – obvykle na ně padne největší část marketingového rozpočtu. Jste si ale jisti, že získáváte z těchto peněz maximální efekt? Analytika webu a zákazníků nabízí mnoho čísel a postupů, které vám rozkryjí více o fungování kampaní i přivedených zákazníků. Máme pro vás materiál nabitý 26 konkrétními ti­py!

1) Pochopte celý příběh

V praxi se často setkáváme s tím, že výkon kampaně bývá hodnocen na základě počtu návštěv, v lepším případě konverzí. To ale nestačí. Měli byste pochopit, jaký byl celý příběh návštěvníků – jestli je kampaň nejen přivedla, ale zda je zaujala a přesvědčila:

  1. Sledujte pomocí vhodných metrik celý příběh návštěvníků od jejich vystavení impresím až po konverzi (viz schéma níže).
  2. Návštěvník, který interagoval s vaším webem nebo si prohlížel nabídky více produktů je zřejmě hodnotnější než ten, který odešel rovnou z homepage. Skórujte proto jednotlivé návštěvy nebo pro aktivnější návštěvníky definujte metriku „engaged visits“.
  3. Při hodnocení výkonu kampaně se zaměřte hlavně na relativní metriky jako například konverzní míra, clickthrough rate, bounce rate atd.

Rozdíl mezi click-through (CTR) a view-through rate (VTR): CTR vyjadřuje procento návštěvníků, kteří viděli reklamu a proklikli přes ni na váš web. VTR naopak vyjadřuje podíl lidí, kteří byli vystaveni reklamě, ale na váš web se dostali nějakou alternativní cestou bez přímého prokliku (např. přes přirozené vyhledávání).


obr 1 metriky

Pokračování »

Google Analytics & BigQuery

Letošní Google Analytics Summit byl jako každý rok hodně nabitý a uživatelé Google Universal Analytics se mají na co těšit.

Pro nás je jednoznačně nejpoutavější integrace Analytics do služby BigQuery, kterou Google oznámil již během květnové I/O konference.

Pokud BigQuery neznáte/nepou­žíváte, pro potřeby tohoto článku postačí, když si za ním představíte platformu pro zpracování a analýzu velkých objemů dat. Jako GACP jsme měli testovací přístup k vzorovým datům a v tomto článku chci naznačit možnosti užití.

CO TO JE?

Hodně zjednodušeně: možnost „tahat“ GA data pomocí dotazovacího jazyka SQL.

BigQuery

K ČEMU TO JE?

Automatizace procesu získávání a zpracování (opravdu velkých objemů) dat z Universal Analytics. Hlavně díky konektorům a API. Přes BigQuery můžete poměrně rychle získat miliony (Google dokonce uvádí až miliardy) řádků dat doslova na počkání.

PRO KOHO TO JE?

Velké „hráče“, kteří si se standardním reportingem nevystačí. BigQuery totiž představuje rychlou a spolehlivou cestu k tomu, jak z Google Analytics vydolovat surová data na úrovní jednotlivých požadavků (hitů), se kterými si pak můžete pracovat v jakémkoliv jiném nástroji. Samozřejmostí je konektor do Excelu, nicméně cílovou skupinou zde budou spíše integrátoři a analytici, kteří pro integraci s data-mining nástroji anebo například interními produkty typu CRM (banky, pojišťovny) využijí výše zmíněné API či databázové konektory.

V ČEM JE HÁČEK?

Integrace BigQuery a vašeho Analytics účtu je možná pouze v případě, že jste Premium zákazníkem. Což je zásadní omezení pro většinu analytiků v ČR. Třeba se tato situace časem změní – lákadel v podobě Premium-only funkcionalit totiž bude podle Google přibývat.

Analytics se za poslední půl rok dost výrazně posunuly do enterprise sféry, kde licenční poplatky nemusí být tak velkou překážkou jako u „středních“ e-commerce subjektů.

Pokročilá analytika pomocí Universal Analytics tedy bude (minimálně prozatím) doménou velkých korporací, které v poměrně vysokých dodatečných nákladech spatří využitelnou konkurenční výhodu.

PRAKTICKÉ VYUŽITÍ?

Možná se ptáte, k čemu něco takového vlastně je, že si bez problémů každý uživatel musí vystačit s CSV exporty. Ti „pokročilejší“ pak mají přece k dispozici API… Inu, zvažte následující scénáře:

  • Potřebujete získat čísla za poměrně dlouhé období (poslední 3 roky) s poměrně vysokou granularitou:
    • denní přehled objednávek s rozpadem na jednotlivé produkty,
    • doplněné o informaci o daném zákazníkovi (user id) a také zdroji dané konverzní návštěvy (source / medium),
    • Na této úrovni pak budete chtít zobrazit hodnotu jednotlivých objednávek a produktů za účelem dopočítání přesné čisté marže podle interní produktové databáze.
  • Anebo potřebujeme získat surová data o jednotlivých návštěvách včetně všech příslušných požadavků (eventy, konverze) v chronologickém pořadí podle jednotlivých návštěvníků včetně zdroje každé návštěvy.
  • Anebo do třetice: Potřebujete zjistit, kolik návštěvníků, kteří vyplnili příslušný formulář u vás na webu, mělo zdroj první návštěvy zvolenou kampaň XYZ, ale zároveň u nich nedošlo k využití příslušné nabídky na placené předplatné během následujícího měsíce?

Standardně by takovéto výstupy byly pomocí webového rozhraní Analytics manuální práci na minimálně půl dne, pokud by je ovšem vůbec bylo možné získat. Případné další „čištění“ dat do zpracovatelné podoby zabere několik dalších hodin. Pokud někde v průběhu uděláte chybu, čeká vás druhé kolo této „opičí“ práce.

Díky API se tento postup naštěstí výrazně zjednodušil a zefektivnil, nicméně i zde narazíte na řadu omezení (např. sampling), které je potřeba různými oklikami obejít. K „surovým“ datům na úrovní jednotlivých požadavků se ale prostě nedostanete.

BigQuery všechna tato omezení odstraňuje a předestavuje nejflexibilnější, nejrychlejší a nejspolehlivější cestu, jak libovolná data z Analytics získat.

Související články:

Post to Twitter  

Napište první komentář!

Newsletter

Přihlaste se do našeho e-mailového magazínu a každý měsíc obdržíte užitečné články a studie přímo do vaši schránky!

Více

RSS článků
Krátce z Twitteru Sledujte nás na Twitteru

Sledujte nás na Twitteru