Podstawowe metryki w Google Analytics i ich znaczenie

| czas czytania: 5 min | Analityka
aplikacja google analytics

Prowadząc działalność w branży e-commerce, warto analizować dane pochodzące z serwisów internetowych. W tym celu wykorzystuje się Google Analytics. W bezpłatnym narzędziu mamy możliwość skorzystania z kilku typów raportów. Możemy śledzić ruch na stronie, zaangażowanie użytkowników, średnią wartość zamówienia, a także poznać miejsca w procesie zakupowym, w których klienci najczęściej rezygnują z dokonania zakupu. GA pozwala także na zdefiniowanie raportów niestandardowych – określamy, jakie typy danych mają być agregowane i prezentowane w postaci tabel czy wykresów. Co dzięki temu osiągamy? Otrzymujemy informacje, które naszym zdaniem są kluczowe w osiągnięciu sukcesu.

 

Wymiary w Google Analytics

Czym jest wymiar w Google Analytics? Jest to grupa użytkowników (a ściślej „cookies” w przeglądarce) jednolita ze względu na pewną cechę. Np. jako wymiar można zdefiniować miasto. Wtedy będziemy w stanie przeanalizować klientów pochodzących z Warszawy, Wrocławia, Gdańska czy Poznania. Następnie należy określić, jaki typ danych ma zostać pokazany dla poszczególnych wartości wymiaru. Możemy np. sprawdzić łączną liczbę sesji lub przeciętną liczbę podstron wyświetlonych podczas odwiedzin w serwisie. Raport przyjmuje formę tabeli.

 

Raport niestandardowy

 

Tworząc niestandardowy raport, mamy możliwość zdefiniowania kilku wymiarów i rodzajów danych, które powinny się wyświetlić. W ten sposób sprawdzamy np. liczbę sesji dla użytkowników mieszkających w Warszawie i korzystających z przeglądarki Firefox lub Google Chrome.

Google Analytics udostępnia nam ponad 200 typów wymiarów i danych. Jeśli posiadamy umiejętności programistyczne, możemy samodzielnie zdefiniować typ informacji, które zostaną umieszczone w raporcie. Trzeba tylko pamiętać, że nie wszystkie wymiary i dane można ze sobą połączyć.

skorzystaj-z-oferty

 

Współczynnik odrzuceń

Przydatnym rodzajem danych jest współczynnik odrzuceń, czyli odsetek sesji, w których użytkownik obejrzał tylko jedną podstronę i opuścił serwis. Nie nastąpiła żadna interakcja między klientem a witryną. Wysoka wartość współczynnika odrzuceń może wynikać między innymi z:

  • Budowy strony typu one-page – serwis składa się z jednej strony, więc Google Analytics nie będzie rejestrował nowej sesji do momentu, gdy użytkownik na nowo nie wczyta strony,
  • Niepoprawnej implementacji kodu śledzenia – kod nie został umieszczony na wszystkich podstronach serwisu,
  • Niskiej trafności treści na stronie z tym, czego poszukuje użytkownik,
  • Niedopasowania funkcjonalności witryny do oczekiwań użytkowników.

Współczynnik odrzuceń należy analizować, ponieważ pozwala poszukiwać miejsc problemowych, które pojawiają się w serwisie. Celem właściciela witryny jest zwiększenie współczynnika konwersji – będzie to możliwe, jeśli strona internetowa zostanie dostosowana pod wymagania użytkowników. Google Analytics pozwala na przeprowadzenie bardzo szczegółowej analizy. Możemy na przykład zapoznać się ze współczynnikiem odrzuceń dla poszczególnych źródeł odwiedzin.

 

Współczynnik odrzuceń

Warto również dodać że współczynnik odrzuceń można interpretować odwrotnie. Załóżmy że użytkownik wchodzi na stronę docelową bezpośrednio z wyników wyszukiwania. Odnajduje na niej to czego szukał, czyta i opuszcza stronę, nie dokonując żadnych kolejnych odsłon w danym serwisie. W tym momencie współczynnik odrzuceń również wyniesie 100%, ale wartość ta nie powinno być interpretowana jednoznacznie, ponieważ strona była dopasowana dobrze pod użytkownika. W takim przypadku warto dokonywać analiz na podstawie kilku innych danych, np. średniego czasu trwania danej sesji.

Od współczynnika odrzuceń należy odróżniać współczynnik wyjść. Ten drugi wskaźnik pokazuje wyrażoną w procentach liczbę użytkowników kończących swoją wizytę w serwisie na danej, konkretnej podstronie.

 

Sesja

W Google Analytics mamy także możliwość analizowania sesji. Jest to okres, w którym użytkownik przejawia swoją aktywność i wchodzi w interakcje z witryną – przegląda poszczególne podstrony, odświeża je, dokonuje zakupu, korzysta z formularzy, komentuje artykuły czy pobiera dostępne pliki pdf. Domyślnie sesja kończy się, jeśli użytkownik był nieaktywny przez co najmniej 30 minut lub po północy. Po tym czasie internauta zostanie przypisany do nowej sesji.

Google Analytics - Nowe sesje

Przykład:

Internauta przeglądał stronę sklepu internetowego i na 25 min zrobił sobie przerwę. Kiedy zajrzał ponownie na ekran komputera i kontynuował zakupy, powrócił do rozpoczętej uprzednio sesji. Po pewnym czasie do użytkownika zadzwonił znajomy. Rozmowa trwała 35 min. Kiedy internauta wrócił do przeglądania produktów w e-sklepie, został już przypisany do nowej sesji.

Dany użytkownik może brać udział w wielu sesjach, które będą miały miejsce w tym samym dniu, kilku dniach, tygodniach, a nawet miesiącach. Po zakończeniu jeden sesji od razu może rozpocząć się kolejna. Wygaśnięcie sesji następuje:

  • Po 30 min. braku aktywności użytkownika,
  • Po północy,
  • Kiedy wystąpiła zmiana kampanii – czyli wejście na stronę z wyników organicznych, a następnie pojawienie się w serwisie za sprawą płatnej reklamy.

 

Czas odwiedzin i średni czas trwania sesji

Za pomocą Google Analytics możemy porównywać czas odwiedzin. W panelu jest on przedstawiany jako średni czas trwania sesji. Wskaźnik jest obliczany jako iloraz czasu trwania wszystkich sesji i liczby sesji.

Należy mieć na uwadze, że suma czasu trwania wszystkich sesji jest odmiennie obliczana w zależności od tego, czy na ostatniej stronie wystąpiły trafienia („hity”) związane z zaangażowaniem. Temat mocno wiąże się ze zdarzeniami w usłudze Google Analytics.

W przypadku, gdy na ostatniej stronie nie było trafień związanych z zaangażowaniem, czas odwiedzin obliczysz jako różnicę czasu pierwszego trafienia na ostatniej stronie i czasu pierwszego trafienia na pierwszej stronie.

Średni czas trwania sesji

Czyli:

Strona A: pierwsze trafienie o godz. 11:05

Strona B: drugie trafienie o godz. 11:10

Strona C: pierwsze trafienie o godz. 11:20

Czas trwania sesji: 11:20 – 11:05 = 15 min.

Natomiast jeżeli na ostatniej stronie wystąpiły trafienia związane z zaangażowaniem, czas trwania wszystkich sesji będzie równy różnicy czasu ostatniego trafienia na ostatniej stronie i czasu pierwszego trafienia na pierwszej stronie.

Czyli:

Strona A: pierwsze trafienie o godz. 11:05

Strona B: drugie trafienie o godz. 11:10

Strona C: pierwsze trafienie o godz. 11:20

Strona C: drugie trafienie (związane np. ze zdarzeniem) o godz. 11:30

Czas trwania sesji będzie równy: 11:30 – 11:05 = 25 min

Kiedy już zostanie ustalony łączny czas trwania sesji, obliczenie średniego czasu trwania sesji nie sprawi większych problemów.

 

Odsłona

Poprawne umieszczenie kodu śledzenia na wszystkich podstronach serwisu pozwala również sprawdzić liczbę odsłon witryny. Jest to parametr, który pokazuje, ile razy w sumie zostały wczytane wszystkie strony. W przypadku, kiedy użytkownik odświeży przeglądarkę i strona załaduje się od nowa, zostanie to uznane jako nowa odsłona.

W Google Analytics możemy także sprawdzić parametr o nazwie unikalne odsłony. Obrazują one liczbę sesji, w trakcie których dana podstrona została wyświetlona przez użytkownika co najmniej raz. W tym przypadku dowiemy się, że internauta odwiedził np. zakładkę z danymi kontaktowymi, ale nie będziemy wiedzieć, ile razy powtórzył taką czynność.

Google Analytics

Przykład:

Wizyta internauty w pewnym serwie przebiegała następująco:

Strona główna – Produkty – Strona główna – Regulamin – Strona Główna – Kontakt

Google Analytics pokaże nam, że w ramach 1 sesji:

  • Strona główna – 3 odsłony, 1 unikalna odsłona
  • Produkty – 1 odsłona, 1 unikalna odsłona
  • Kontakt – 1 odsłona, 1 unikalna odsłona

Który parametr przekazuje więcej informacji? Wszystko zależy od tego, co staramy się przeanalizować. Jeśli zależy nam na ulepszeniu serwisu, powinniśmy zwrócić uwagę na liczbę odsłon. Zidentyfikujemy podstrony, które są najbardziej popularne lub mają kluczowe znaczenie w funkcjonowaniu witryny. W ten sposób można także odkryć problematyczne elementy serwisu.

 

Analizuj dane i śledź swoje postępy w e-commerce

Przedstawione rodzaje danych stanowią jedynie przykład możliwości analitycznych, jakie daje Google Analytics. Tworzenie niestandardowych raportów pozwala na dotarcie do tych informacji, które umożliwią przeprowadzenie zmian w serwisie i udoskonalenie go zgodnie z oczekiwaniami Klientów. Nie śledź wszystkich parametrów – zwracaj uwagę wyłącznie na te wskaźniki, które mogą mieć wpływ na sukces Twojego biznesu.