Zainstalowałeś Google Analytics, zbierasz dane, masz ich coraz więcej… tylko co właściwie z nimi zrobić? GA nie służy bynajmniej tylko do chwalenia się liczbą unikalnych użytkowników czy sesji. Na podstawie statystyk zbieranych przez to narzędzie można optymalizować stronę, ścieżkę zakupową użytkownika czy badać zachowania grupy docelowej. W poniższym artykule przedstawię Ci, jak wyciągać wnioski z danych i w jaki sposób przekładać je na działania poprawiające skuteczność witryny.
Z tego artykułu dowiesz się:
- dlaczego warto zmienić sposób myślenia o liczbach podawanych przez Google Analytics,
- jak interpretować dane z Google Analytics i wykorzystywać tę wiedzę do optymalizacji strony i poprawy UX,
- jak efektywnie przeprowadzać testy A/B.
Ustalmy na początku jedną ważną rzecz: sama instalacja Google Analytics nie daje dużych możliwości optymalizacji strony, ponieważ z założenia aplikacja ta dostarcza jedynie półprodukt dane, które musisz następnie przetworzyć, aby otrzymać spodziewany efekt. Powinieneś więc zmienić nieco sposób myślenia o liczbach podawanych przez GA i nie traktować ich jako odzwierciedlenia popularności swojej strony. Zamiast tego uznaj, że są one wskaźnikiem, który będzie reagował na podejmowane przez Ciebie działania i aktywność użytkowników, będącą jednak rezultatem usprawnień wprowadzonych na stronie.
Przykład
Jeśli strona ma bardzo dużo wejść, ale również bardzo wysoki współczynnik odrzuceń (bounce rate) oraz krótki średni czas sesji, to możesz z tego wywnioskować, że odwiedza ją wielu użytkowników, którzy poza tym nic w witrynie nie robią i szybko z niej wychodzą. Czy powinieneś się tym martwić? Jeśli Twoja strona to jedynie internetowa wizytówka z małą ilością treści – nie. Jeśli natomiast prowadzisz sklep internetowy albo bloga, którego celem jest zbieranie zapisów na kurs czy do newslettera, to taki wynik może być niepokojący.
Słuchaj „Marketer+” Podcast
Mimo wszystko zdecydowanie warto, żebyś szukał drobnych zależności i zadawał sobie pytania, z czego mogą one wynikać. Dociekliwość staje się często zalążkiem rewolucyjnych pomysłów.
Testy A/B Twoimi przyjaciółmi
Powyższy przykład pokazuje także, że wyciąganie wniosków na podstawie czystych danych – w oderwaniu od kontekstu, czyli branży, w jakiej działa firma, celu strony czy zachowań grupy docelowej – może być karkołomne. Dlatego zamiast analizy liczb chcę w tym artykule omówić ogólny paradygmat optymalizacji strony na podstawie danych z Google Analytics, który możesz zastosować bez względu na to, w jakiej branży funkcjonujesz.
Podstawą pracy będą testy A/B, które należą do najpopularniejszych – i to nie tylko w analityce internetowej – narzędzi badawczych. Badanie polega na porównaniu skuteczności dwóch różnych wersji strony (lub innego obiektu – podstrony, koloru, nagłówka itp.) służącym ocenie, która wersja działa lepiej.
Zapamiętaj
W przypadku testów A/B strony internetowej nie można liczyć niestety na 100% pewności co do wyniku, ponieważ istnieje zbyt dużo zmiennych, na które nie masz wpływu. Trudno jednak znaleźć lepsze narzędzie do tego typu badań. Dostarczane dane są zresztą wystarczająco dokładne, żeby na ich podstawie wprowadzać zmiany.
O czym pamiętać podczas przeprowadzania testów A/B?
Podczas wykonywania badań za pomocą testów A/B pamiętaj o kilku ważnych aspektach, których niedopilnowanie może zafałszować wyniki i tym samym storpedować skuteczną optymalizację strony.
Wskazówka
Przeprowadzaj testy aplikacją Google Optimize ze względu na możliwość jej integracji z innymi narzędziami Google’a – Analytics i Ads.
Optymalizacja strony na podstawie wyników z GA – schemat działania
Przed wprowadzaniem zmian i śledzeniem statystyk skonfiguruj dokładnie moduł e-commerce w GA. W ten sposób przygotujesz sobie warsztat i narzędzia do dalszej pracy. Szczególnie polecam Ci otagowanie wszystkich akcji podejmowanych przez użytkownika na ścieżce zakupowej oraz elementów klikalnych – przycisków, linków, pól formularzy, widżetów itp. (ramka 2). To właśnie one świadczą o zaangażowaniu użytkownika.
Gdy już poprawnie skonfigurujesz moduł e-commerce, odczekaj co najmniej tydzień lub dłużej (jeśli generujesz mniej niż kilkanaście zakupów dziennie) i po tym czasie zacznij obserwować pracę GA. Sprawdź, czy wyniki w panelu są wiarygodne (zwykle ok. 90% realnie dokonanych zakupów), a także czy można je porównać z wynikami z innych aplikacji lub wtyczek do analityki. Uwzględnij przede wszystkim dane ilościowe, takie jak liczba transakcji i generowanych przez nie przychodów czy liczba sprzedanych produktów, ale nie zapomnij też o jakościowych – identyfikatorach, nazwach produktów, kategoriach itp.
Jeżeli wszystko działa prawidłowo, możesz przejść do optymalizacji swojej witryny.
Niech nie zmyli Cię to, że cały proces obejmuje tylko kilka kroków – takie testy mogą pochłonąć dużo czasu, zwłaszcza jeśli Twoja strona jest rozbudowana i skomplikowana.
Podsumowanie
Umiejętne wyciąganie wniosków z wyników badań i danych z Google Analytics ma szczególne znaczenie – przede wszystkim w obszarze user experience. Jest to tym ważniejsze, że coraz większa liczba firm inwestuje w UX swoich stron. Wiedza o tym, jak praktycznie przełożyć statystykę na ścieżkę zakupową użytkownika, będzie więc wkrótce konieczna do konkurowania z najlepszymi.
