Весь бизнес рано или поздно уйдет в интернет, а веб-аналитики станут бизнес-аналитиками. Уже сейчас в бизнес аналитике используются элементы веб.
Диджитал-аналитик — довольно узкая специальность — это всего лишь бизнес аналитик, который в основном работает в диджитал-мире и немного в реальном.
Скоро не будет разделений. Никакого диджитала, никакого веба, оффлайна — только все вместе.
Относительно недавно гугл выпустил в свет Universal Analytics. В него встроены интересные возможности для аналитики бизнеса. К сожалению, очень мало людей знают о каких возможностях идет речь.
Это объясняет почему так мало людей знают что такое Universal Analytics и пользуются им. Возможно в будущем гугл упростит техническую часть и сделает ее ближе к контексту бизнеса.
Раньше, когда были только стационарные компьютеры, достаточно было отслеживать что творится на сайте. Сейчас это лишь малая часть диджитал поведения.
Вначале появились ноутбуки, затем, с появлением планшетов и смартфонов, интернет мобилизировался. Сейчас мобильные разделились на два направления: пользователи мобильных версий сайтов и мобильных приложений.
Данные, которые можно получить от Google Analytics жутко нерепрезентативны. Факт для раздумий: для большинства коммерческих сайтов мобильный трафик стал преобладающим на прошлое Рождество.
По данным US Census Bureau доля e-commerce в общих продажах невелика, при этом исследование за исследованием показывают, что внимание пользователей смещается от традиционных каналов в сторону онлайн.
Печально, что диджитал поведение не исследуется в разрезе многоканальности, а это ведь возможность заинтересовать и привлечь.
Чем может быть полезен Universal Analytics для бизнеса (три вещи):
Нынешние инструменты для веб-аналитики отслеживают куки. Из-за этого слишком большое внимание уделяется посещениям (на их основе даже подсчитываются конверсии). С помощью Universal можно наконец понять поведение реального человека, отследить как он становится лояльным пользователем или подтолкнуть его к этому.
Каждый код популярных трекеров (Adobe/Google/IBM) отслеживает не человека, а девайс. А Universal Analytics может отследить поведение одного пользователя, зашедшего с разных устройств.
Появилась возможность просматривать онлайн и оффлайн данные. Раньше нельзя было точно просчитать выгоду и LTV, а теперь это реально.
Раньше нельзя было взять оффлайн данные о человеке (возраст, семейное положение, любит покупать товары из определенного каталога) и оптимизировать его онлайн присутствие. А сейчас можно сделать и то и другое. И даже получить общее представление о клиентах в разрезе приоритетов интернет-магазина.
Universal Analytics позволяет:
Есть три главных вожможности перехода от:
Которые основаны на:
Вот так можно представить использование ресурса пользователем:
Впервые пользователь познакомился с сайтом через планшет. Чуть позже он заглянул туда со стационарного компа. Пару дней спустя он купил продукт. Через несколько месяцев он повторно посетил сайт с ноутбука чтобы приобрести сервис. Продукт ему понравился и он решил стать фоловером на твиттере, загрузил приложение и стал постоянно покупать товары с мобильного девайса.
Что в этом случае покажут некоторые другие инструменты web-аналитики:
Как минимум четыре человека. Если предположить что между погружением и покупкой ничего не произошло, то их может быть и больше — пять, шесть…
Но благодаря User ID за пользователем будут закреплены все его сессии. Каждому пользователю присваивается уникальный ID, при каждом входе считывается ID пользователя, а не девайса, с которого он зашел.
С такой технологией можно очень хорошо понять своих клиентов и значительно улучшить показатели ROI для маркетинга. А также отследить куда тратится бюджет, какой контент лучше публиковать и многое другое.
Для начала User-ID надо активировать в GA:
Процесс состоит из трех шагов: ознакомление с правилами, установка User ID и создание представления User ID,
Если сайт написан на PHP, то нужно добавить такой код:
Более детально можно прочесть в мануале по настройке User-ID
User-ID определяется аналитиком и отправляется в GA через параметр в коде. User-ID не содержит персональные данные. Для кодирования юзера можно использовать 64-битный хеш.
Можно увидеть пользователей с User-ID и без него. Со временем синее поле увеличится и позволит лучше изучить поведение. Но даже с таким количеством пользователей User-ID уже может ответить на пару вопросов. Например, сколько людей используют десктопную и мобильную версии. Или узнать действительно ли покупатели ищут с мобильного, а покупают со стационарного?
Даже если сайт не является коммерческим, все-равно важно заставить пользователя зарегистрироваться на сайте. С User-ID это проще проанализировать и прийти к подходящему решению. Это важная маркетинговая задача. Нужно учитывать человеческую психологию.
Очень хорошо это получается у L'Oreal Paris. У них много интересного контента, который заставляет пользователя возвращаться на сайт снова и снова. Каждая статья и продукт оснащены кнопочкой «Сохранить», которая работает даже для незалогиненных юзеров. Но если пользователь не хочет потерять свои закладки — он должен создать аккаунт. Возле каждого продукта есть кнопка «Подобрать», которая позволяет подобрать интересные для покупателя статьи и товары, и это тоже ведет к залогиниванию.
Не надо быть такой компанией, которая молится богам о получении важной информации. Лучше создать для покупателей новые возможности и причины для самоидентификации на сайте.
Также можно получать отчеты о том, как много людей заходят на сайт с разных устройств.
Всего-лишь пара движений мышкой и вот они, ответы на все вопросы.
Это самое простое представление. Можно отслеживать показатели по доходам и транзакциям. С помощью UA можно увидеть где человек начал свой путь и как взаимодействовал с сайтом с одного или нескольких устройств.
Любые собранные в оффлайне данные можно импортировать в Google Analytics. Например, данные из CRM значительно расширят представление о клиенте.
Единственное, что нам может рассказать GA о пользователе из первого примера — это уникальный ID.
Увеличив размер базы можно добавить другую полезную информацию о клиенте.
Чем больше информации добавляется, тем больше ее можно дополнить (но без использования персональных данных).
Для этого нужно войти в свой аккаунт и в свойствах нажать «Импорт данных». Также данные можно импортировать с помощью API Google Analytics Management:
Отчеты, которые там можно увидеть будут зависеть от данных, отправленных в GA. Например, информация может выглядеть так:
Вот так можно анализировать основные метрики исходя из вторичных метрик. Например, по уровню образования.
Еще один пример: использование туристической компанией. Разделение на типы путешественников:
Здесь можно посмотреть подробный мануал по импорту данных.
Когда происходят какие-то действия в оффлайне, есть возможность их передать GA через специальный протокол. Эти данные можно связать с обычной активностью пользователей.
Вот как выглядит отчет:
Первая и вторая колонки доступны и в обычном GA. Но интеграция с базой CRM раскрывает еще несколько возможностей: отказы оффлайн, закрытия сделок оффлайн etc. Вся эта информация помогает больше узнать о лидах.
Простой пример кода:
А вот пример интеграции оффлайн данных, использующий server-to-server запрос:
Есть еще несколько вещей, которые Universal Analytics может упростить. Например, кросс-доменный трекинг или расширенный e-commerce, исключение источников перехода или поисковых запросов.
Диджитал-аналитик — довольно узкая специальность — это всего лишь бизнес аналитик, который в основном работает в диджитал-мире и немного в реальном.
Скоро не будет разделений. Никакого диджитала, никакого веба, оффлайна — только все вместе.
Относительно недавно гугл выпустил в свет Universal Analytics. В него встроены интересные возможности для аналитики бизнеса. К сожалению, очень мало людей знают о каких возможностях идет речь.
Почему Universal Analytics нужно интернализировать
- Universal Analytics — это масштабируемая платформа, которая позволяет экспортировать и импортировать любые данные и получить всестороннюю картинку бизнеса. С Google Analytics или без него. Именно поэтому так тяжело понять платформу.
- В GA нет папки Universal Analytics. Нет стандартных отчетов, которые можно получить просто изменив код analytics.js. Без этого тяжело разобраться во всех возможностях UA.
- Universal Analytics по большей части сложная техническая платформа. Поэтому менеджерам и бизнес аналитикам тяжело разобраться в нюансах.
Это объясняет почему так мало людей знают что такое Universal Analytics и пользуются им. Возможно в будущем гугл упростит техническую часть и сделает ее ближе к контексту бизнеса.
Почему Universal Analytics может быть полезна для бизнеса
Раньше, когда были только стационарные компьютеры, достаточно было отслеживать что творится на сайте. Сейчас это лишь малая часть диджитал поведения.
Вначале появились ноутбуки, затем, с появлением планшетов и смартфонов, интернет мобилизировался. Сейчас мобильные разделились на два направления: пользователи мобильных версий сайтов и мобильных приложений.
Данные, которые можно получить от Google Analytics жутко нерепрезентативны. Факт для раздумий: для большинства коммерческих сайтов мобильный трафик стал преобладающим на прошлое Рождество.
По данным US Census Bureau доля e-commerce в общих продажах невелика, при этом исследование за исследованием показывают, что внимание пользователей смещается от традиционных каналов в сторону онлайн.
Печально, что диджитал поведение не исследуется в разрезе многоканальности, а это ведь возможность заинтересовать и привлечь.
Что такое Universal Analytics
Чем может быть полезен Universal Analytics для бизнеса (три вещи):
Переход от трекинга посещений к трекингу людей и в дальнейшем — покупателей
Нынешние инструменты для веб-аналитики отслеживают куки. Из-за этого слишком большое внимание уделяется посещениям (на их основе даже подсчитываются конверсии). С помощью Universal можно наконец понять поведение реального человека, отследить как он становится лояльным пользователем или подтолкнуть его к этому.
Переход от трекинга девайса до трекинга кросс-платформенного поведения
Каждый код популярных трекеров (Adobe/Google/IBM) отслеживает не человека, а девайс. А Universal Analytics может отследить поведение одного пользователя, зашедшего с разных устройств.
Онлайн + оффлайн
Появилась возможность просматривать онлайн и оффлайн данные. Раньше нельзя было точно просчитать выгоду и LTV, а теперь это реально.
Раньше нельзя было взять оффлайн данные о человеке (возраст, семейное положение, любит покупать товары из определенного каталога) и оптимизировать его онлайн присутствие. А сейчас можно сделать и то и другое. И даже получить общее представление о клиентах в разрезе приоритетов интернет-магазина.
Universal Analytics позволяет:
- Исследовать поведение человека на всех его девайсах.
- Исследовать поведение покупателя
Техническим языком
Есть три главных вожможности перехода от:
- Посещения в людей в покупателей.
- Прослеживания устройств в прослеживания людей с разными устройствами.
- Онлайн данных в онлайн + оффлайн.
Которые основаны на:
- User ID — отслеживании людей по уникальному ID, а не кукам.
- Возможности импорта данных из других расширений (например CRM, Excel).
- Протоколе передачи статистических данных — использовании всех возможных данных.
Что такое User ID
Вот так можно представить использование ресурса пользователем:
Впервые пользователь познакомился с сайтом через планшет. Чуть позже он заглянул туда со стационарного компа. Пару дней спустя он купил продукт. Через несколько месяцев он повторно посетил сайт с ноутбука чтобы приобрести сервис. Продукт ему понравился и он решил стать фоловером на твиттере, загрузил приложение и стал постоянно покупать товары с мобильного девайса.
Что в этом случае покажут некоторые другие инструменты web-аналитики:
Как минимум четыре человека. Если предположить что между погружением и покупкой ничего не произошло, то их может быть и больше — пять, шесть…
Но благодаря User ID за пользователем будут закреплены все его сессии. Каждому пользователю присваивается уникальный ID, при каждом входе считывается ID пользователя, а не девайса, с которого он зашел.
С такой технологией можно очень хорошо понять своих клиентов и значительно улучшить показатели ROI для маркетинга. А также отследить куда тратится бюджет, какой контент лучше публиковать и многое другое.
Как это работает
Для начала User-ID надо активировать в GA:
Процесс состоит из трех шагов: ознакомление с правилами, установка User ID и создание представления User ID,
Если сайт написан на PHP, то нужно добавить такой код:
<!— Google Analytics —>
<script>
(function (i,s,o,g,r,a,m){i[‘GoogleAnalyticsObject’]=r;i[r]=i[r]||function() {
(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].1=1*new Date(); a=s.createElement(o),
m=s.getElementsByTagName(o) [0];
a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
})(window,document,’script’,’//www.google-analytics.com/analytics.js','ga');
ga(‘create’, ‘UA-xxxxxxxx-x’);
//новый код
<?php
if (asset($userID)) {
$gacode - «ga(‘set’, ‘&uid’, ‘%s’);";
echo scriptf($gacode, $userId);
)?>
ga(‘send’, ‘page view’);
</script>
<!— End Google Analytics —>
Более детально можно прочесть в мануале по настройке User-ID
User-ID определяется аналитиком и отправляется в GA через параметр в коде. User-ID не содержит персональные данные. Для кодирования юзера можно использовать 64-битный хеш.
Можно увидеть пользователей с User-ID и без него. Со временем синее поле увеличится и позволит лучше изучить поведение. Но даже с таким количеством пользователей User-ID уже может ответить на пару вопросов. Например, сколько людей используют десктопную и мобильную версии. Или узнать действительно ли покупатели ищут с мобильного, а покупают со стационарного?
Даже если сайт не является коммерческим, все-равно важно заставить пользователя зарегистрироваться на сайте. С User-ID это проще проанализировать и прийти к подходящему решению. Это важная маркетинговая задача. Нужно учитывать человеческую психологию.
Очень хорошо это получается у L'Oreal Paris. У них много интересного контента, который заставляет пользователя возвращаться на сайт снова и снова. Каждая статья и продукт оснащены кнопочкой «Сохранить», которая работает даже для незалогиненных юзеров. Но если пользователь не хочет потерять свои закладки — он должен создать аккаунт. Возле каждого продукта есть кнопка «Подобрать», которая позволяет подобрать интересные для покупателя статьи и товары, и это тоже ведет к залогиниванию.
Не надо быть такой компанией, которая молится богам о получении важной информации. Лучше создать для покупателей новые возможности и причины для самоидентификации на сайте.
Также можно получать отчеты о том, как много людей заходят на сайт с разных устройств.
Всего-лишь пара движений мышкой и вот они, ответы на все вопросы.
Это самое простое представление. Можно отслеживать показатели по доходам и транзакциям. С помощью UA можно увидеть где человек начал свой путь и как взаимодействовал с сайтом с одного или нескольких устройств.
Импорт
Любые собранные в оффлайне данные можно импортировать в Google Analytics. Например, данные из CRM значительно расширят представление о клиенте.
Единственное, что нам может рассказать GA о пользователе из первого примера — это уникальный ID.
Увеличив размер базы можно добавить другую полезную информацию о клиенте.
Чем больше информации добавляется, тем больше ее можно дополнить (но без использования персональных данных).
Для этого нужно войти в свой аккаунт и в свойствах нажать «Импорт данных». Также данные можно импортировать с помощью API Google Analytics Management:
Отчеты, которые там можно увидеть будут зависеть от данных, отправленных в GA. Например, информация может выглядеть так:
Вот так можно анализировать основные метрики исходя из вторичных метрик. Например, по уровню образования.
Еще один пример: использование туристической компанией. Разделение на типы путешественников:
Здесь можно посмотреть подробный мануал по импорту данных.
Протокол измерения и передачи данных
Когда происходят какие-то действия в оффлайне, есть возможность их передать GA через специальный протокол. Эти данные можно связать с обычной активностью пользователей.
Вот как выглядит отчет:
Первая и вторая колонки доступны и в обычном GA. Но интеграция с базой CRM раскрывает еще несколько возможностей: отказы оффлайн, закрытия сделок оффлайн etc. Вся эта информация помогает больше узнать о лидах.
Простой пример кода:
POST /collect HTTP/1.1
Host: www.google-analytics.com
v=1 // Version of GA protocol. Constant.
&tid=UA-XXXX-Y // Property ID
&cid=555 // GA Client ID. Retrieved from tracking code.
&ni=1 // Non-interaction hit.
&t=event // Event hit type. Required.
&ec=ClientOfflineConv //Event Category.
&ea=OnlineLead // Event Action Required.
&el=OpportunityRegistered // Event Label.
&ev=300//Event value (300)
- ec (категория): Сгруппирует все оффлайн данные.
- ea (действие): Совершённое действие.
- el (метка): Название события. Изменится вместе с изменением статуса юзера в базе.
- ev (значение): Должно быть установлено, если значение связано с оффлайн данными.
А вот пример интеграции оффлайн данных, использующий server-to-server запрос:
function gaFireHit($data = null)
{
if ($data) {
$url = 'https://ssl.google-analytics.com/collect';
$getString .= '?payload_data&';
$getString .= http_build_query($data);
$result = socketPost($url, $getString, $_SERVER['HTTP_USER_AGENT']);
return $result;
}
return false;
}
function socketPost($url, $post_string, $ua = null)
{
$parts = parse_url($url);
$port = isset($parts['port]) ? $parts['port'] : 80;
$success = $fp = fsockopen($parts['host'], $port, $errno, $errstr, 30);
if ($fp) {
$output = "POST" . $parts['path'] . " HTTP/1.1\r\n";
if (is_string($ua)) {
output .= "User-Agent: " . $ua . "\r\n";
}
$output .= "Host: " . $parts['host'] . "\r\n";
$output .= "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded\r\n";
$output .= "Content-Length: " . strlen($post_string) . "\r\n";
$output .= "Connection^ Close\r\n\r\n";
$output .= isset($post_string) ? $post_string : '';
$success = fwrite($fp, $output);
fclose($fp);
}
return $success ? true : false;
}
Бонусы
Есть еще несколько вещей, которые Universal Analytics может упростить. Например, кросс-доменный трекинг или расширенный e-commerce, исключение источников перехода или поисковых запросов.
Конспект
- В Universal Analytics можно импортировать и экспортировать оффлайн базы данных.
- С помощью User-ID отслеживается пользователь, а не его куки.
- Universal Analytics имеет протокол, который передает оффлайн данные в Google Analytics.
