Rok 2017 w analityce obfitował w sporo zmian. Dało się zauważyć rosnącą świadomość właścicieli biznesów w kwestii wykorzystywania narzędzi analitycznych do podejmowania decyzji. Widać, że przedsiębiorcy są zainteresowani edukacją w tym temacie, zwłaszcza kiedy dowiadują się, że konkurencja już z sukcesem korzysta z gotowych rozwiązań analitycznych. Atrybucja konwersji przestaje być enigmatycznym pojęciem, a narzędzie Google Tag Manager nie jest takie straszne.
W minionym roku Google mocno postawiło na rozwój poszczególnych usług z pakietu Google Analytics Solutions. W Polsce zostały udostępnione dwie, nowe składowe z całego pakietu: Google Optimize oraz Google Data Studio.
Google Optimize – potestuj stronę bez wiedzy programistycznej
Na każdej stronie internetowej można i trzeba mierzyć cele. Chcąc zwiększyć konwersję rozumianą np. jako sprzedaż produktów, właściciele sklepów stosują różnego rodzaje upusty, promocje, działania cross-sellingowe i up-sellingowe. Tymczasem dobrze przemyślana i wprowadzona strategia optymalizacji współczynnika konwersji pozwala zwiększyć konwersję bez znaczącego wzrostu kosztów. Pomocne okazują się różnego rodzaju metody UX, w tym testy A/B.
Testy polegają na zaprojektowaniu i udostępnianiu użytkownikom kilku wersji tej samej strony, różniącej się zazwyczaj tylko kilkoma elementami. Taki test, po uzyskaniu odpowiedniej ilości danych, pozwala stwierdzić, która z wersji jest najlepsza pod kątem ilości konwersji. Jej wdrożenie powinno poprawić sprzedaż w sklepie.
Wcześniejsza usługa Google Eksperymenty (dostępna wciąż jeszcze w ramach konta Google Analytics) oferuje dość ubogie możliwości testów A/B. Google Data Studio wychodząc naprzeciw oczekiwaniom wielu użytkowników, jest narzędziem nieco bardziej rozbudowanym i intuicyjnym w obsłudze. Przede wszystkim do jego zalet należy możliwość zaprojektowania odmian stron w specjalnym edytorze bez pomocy programisty czy działu IT.
Google Data Studio – raporty dynamiczne dostępne „od ręki”
Google Data Studio to kolejne narzędzie udostępnione w 2017 roku szerszej grupie odbiorców w Polsce. Usługa została zaprojektowana z myślą o użytkownikach lub firmach tworzących cykliczne raporty. Dotychczasowe zestawienia Google Analytics albo AdWords często pozostawiały wiele do życzenia, jeśli chodzi o ich przejrzystość. Do tego były to najczęściej statyczne raporty, które cyklicznie należało przygotowywać od nowa albo posłużyć się w tym celu automatem Google.
Wychodząc naprzeciw oczekiwaniom nieco bardziej wymagających użytkowników, gigant z Kalifornii wprowadził narzędzie umożliwiające generowanie raportów dynamicznych, z gotowych wgranych już templatek. Co istotne – aplikacja w sposób łatwy umożliwia udostępnienie danego raportu, np. w postaci linka. Istnieje również możliwość porównania danych dotyczących Google Analytics z kilku różnych kont.
Kierunek rozwoju usługi pozwala zestawiać ze sobą dane z różnych źródeł – nie tylko tych autorstwa Google. Narzędzie Google Data Studio z powodzeniem może wkrótce stać się kombajnem do przetwarzania, agregowania i wizualizacji informacji w sposób jasny i przejrzysty.
Zmiany w Google Analytics i Google Tag Manager
Samo narzędzie Google Analytics w minionym roku również przeszło metamorfozę. Kilka istotniejszych zmian przedstawiono poniżej.
- Nowy kod śledzenia Google Analytics: globalny tag witryny ułatwia dodawanie innych tagów Google, w tym usług remarketingowych, co daje większą kontrolę nad narzędziami.
- Zmiany w interfejsie mające na celu uproszczenie nawigacji. Tutaj wprowadzono między innymi stronę główną w Google Analytics, stanowiącą podsumowanie najważniejszych statystyk.
- Centralizacja sposobu przyznawania uprawnień to przede wszystkim ukłon w stronę firm obsługujących kilka lub kilkanaście różnych kont Google Analytics.
- Zmiana sposobu prezentowania kluczowych danych dotyczących odwiedzin z sesji na użytkownika. Pokazuje to ponowne skupienie się na użytkownikach a nie sesjach.
Niestety, w Google Analytics w dalszym ciągu nie pozostały rozwiązane problemy z ruchem typu spam, który trzeba omijać, stosując specjalne filtry lub inne zabiegi poprawiające rzetelność danych. Ma to spore znaczenie, szczególnie przy dużej ilości danych.
Również rosnąca popularność Google Tag Manager indukowała zwiększone zapotrzebowanie w sferze integracji narzędzia z innymi usługami. Wbudowano m.in. nowe reguły do zdarzeń (np. The Scroll Depth Trigger), gotowe tagi marketingowe innych narzędzi czy nowe rodzaje zmiennych typu RegEx. Wszystkie te działania zmierzają do większej automatyzacji zarządzania tagami marketingowymi. Dodatkowo nie wymagają znajomości języków programowania, co dla marketerów i specjalistów SEO jest niezwykle ważne, ponieważ mogą oni szybciej niż dotychczas implementować rozwiązania analityczne i wyciągać na ich podstawie wnioski.
Kończąc podsumowanie roku 2017 w branży analitycznej nie sposób nie wspomnieć o narzędziu Keyword Hero, które spowodowało niemałe zamieszanie na polskim rynku. Aplikacja teoretycznie ma za zadanie „rozszyfrowywać” ruch z „not provided” w Google Analytics. Dane są tylko szacunkowe i opierają się między innymi na słowach kluczowych pochodzących z Google Search Console. Narzędzie jednak stanowi ciekawą alternatywę w stosunku do konsoli Google albo raportu słów wyszukiwanych w Google AdWords. Jego rosnąca popularność pokazuje, jak bardzo użytkownikom brakuje precyzyjnych raportów dotyczących ruchu organicznego generowanego z poszczególnych słów kluczowych.
Trendy w branży analitycznej w 2018
Niezmiennie hasło „Big Data” wydaje się być słusznym w kontekście prognoz wskazujących kierunek, w którym idzie analityka. Coraz większa ilość danych powoduje rosnące problemy z ich agregacją i obróbką, dlatego należy spodziewać się, że na rynku będą powstawać nowe narzędzia analityczne.
Wyczekiwanym w Polsce narzędziem jest na pewno Google Attribution. Usługa pozwali zintegrować ze sobą dane z kilku ekosystemów Google, np. Google Analytics, DoubleClick Campaign Manager lub DoubleClick Search tak, aby można było sprawdzić, jak poszczególne kanały promocji wpłynęły ostatecznie na konwersję. Narzędzie to ma stanowić ostateczne rozwiązanie problemu atrybucji konwersji. Widać więc, że rola Machine Learning zyskuje na znaczeniu, jeśli chodzi o działania marketingowe.
Przy okazji prognoz warto również wspomnieć o wchodzącym w życie w maju 2018 rozporządzeniu o ochronie danych osobowych (RODO). Ustawa ta na pewno wymusi zmianę podejścia niektórych podmiotów do zbierania i przechowywania danych. Wydawcy będą musieli ponownie dostosować swoją infrastrukturę analityczną do potrzeb zapisów w ustawie, aby nie być narażonym na dotkliwe sankcje.
