1. Skup się na użytkowniku, nie na liczbach

,,If you don’t know the customer, it’s just numbers” – te słowa Caleba Whitmore’a można uznać za motto całej konferencji. Poza customer-centric – czy to w ujęciu użytkownika strony, czy klienta, z którym współpracuje analityk, drugim kluczowym hasłem był ,,kontekst”. Steen Rasmussen z agencji IIH Nordic porównał go do sylwetki słonia, która nabiera różnych znaczeń w zależności od tego, jakie będzie jej otoczenie na fotografii. Z tej perspektywy, złapanie kontekstu, jakim posługuje się analityk/marketer/dyrektor/klient końcowy/ktokolwiek po ,,drugiej stronie” jest najważniejsze nie tylko dla skutecznej komunikacji, ale i efektywnej pracy na danych.

Dla mnie najlepszym przykładem na wdrożenie tej idei w życie jest udany mariaż Customer Experience z analityką, który zaprezentował Tim Leighton-Boyce z UK Government Digital Service. Serwis gov.co.uk został przygotowany w oparciu o badanie sekwencji odwiedzin stron, ale też feedback zbierany bezpośrednio od użytkowników i badanie sentymentu. Case study można znaleźć tutaj.

2. Wybierz Dane zorientowane na KPI zamiast Big Data

Big Data to nie tylko modne hasło – z każdym rokiem mierzymy się z coraz większymi wolumenami danych, z którymi… bardzo często nic się nie dzieje. Wdrażając nowe narzędzia lub odświeżając layout serwisu bardzo łatwo wpaść w pułapkę śledzenia wszystkiego, co możliwe. Często weryfikacja jakość i eksport oraz ,,obrabianie” istniejących informacji zajmuje tyle czasu, że nie mamy już de facto czasu na ich analizę. Caleb Whitmore nazwał to ,,tyranny of the data” – jeśli Twoje dane tylko istnieją, a nie pomagają Ci zrozumieć lepiej klienta, to być może doświadczyłeś tej ,,tyranii”, czyli presji, by gromadzić jak najwięcej.

Stephane Hammel zaproponował kilka rozwiązań dla analityków w swojej prezentacji ,,Radical Analytics”.

• Praca w modelu DMAIC – Define, Measure, Analyze, Improve, Control; czyli proces analityczny, który ma formę kręgu niekończących się sekwencji działań. W praktyce, określamy problem i KPI, dobieramy metryki, gromadzimy dane, które następnie analizujemy. Na bazie wniosków definiujemy kolejne cele.
• Wdrożenie metodyki Agile – w skrócie, udostępnianie użytkownikowi danych jak najszybciej tylko najważniejszych informacji, a później praca nad pogłębieniem na bazie jego feedbacku. Podzielenie wdrożenia, przykładowo, Google Analytics, na paczki, pozwoli od razu korzystać z kluczowych danych – szczegółowe zdarzenia można zawsze wdrożyć później! Przy okazji, dzięki już zdobytej wiedzy łatwo wskażemy te najważniejsze.

Źródło: Radical Analytics, Superweek Hungary, January 2017

Całą prezentację można znaleźć tutaj.

3. Odkrywaj możliwości API i R i dla zaawansowanych analiz

Jednym z gorących tematów tegorocznej edycji SUPERWEEK, który z pewnością będzie jednym z kluczowych w 2017, była predykcja. Matt Gershoff pokazał w swojej prezentacji, jak wykorzystuje ją do optymalizacji konwersji i testów A/B, poprzez wykorzystywanie przewidywanych interakcji usera jako wartości celu. Takie samo podejście można, rzecz jasna, zastosować do scoringu użytkowników lub produktów. Przykładowo, wyodrębnienia grupy klientów premium lub przeciwnie, tzw. ,,śpiochów, albo stworzenia matrycy produktów – tych, które sprzedadzą się i bez wsparcia promocyjnego oraz takich, które trzeba mocno przeceniać. Więcej o tym, jak zacząć stosować predykcję w analizach w prezentacji Petriego Mertanena z Annalect.

Mark Edmondson i Peter Meyer z IIH Nordic poza predykcją pokazali kilka przykładów wykorzystania API do poszerzenia zakresu danych – między innymi informacji o pogodzie czy analizy sentymentu. Warto pamiętać, że informacje pogodowe nie tylko mogą pomóc w wyjaśnieniu wahań ruchu na stronie, ale też będą pomocne do optymalizacji godzin ekspozycji kampanii.
Case studies znajdziecie w prezentacji.

4. Customizuj dane i… wypróbuj narzędzia inne niż Google Analytics

Prelegenci na SUPERWEEK 2017 nie tylko zachęcali do pracy na danych z GA w R lub Big Query. Jednym z występujących był Victor Tarnavsky z Yandex Metrica, który opowiedział i tym narzędziu. Produkt Yandexa nie tylko oferuje w swej darmowej wersji niespróbkowane dane i 1000 wymiarów niestandardowych, ale też heatmapy i nagrania sesji, z których korzystamy w naszej codziennej pracy w Bluerank.

Krista Seiden z Google zarekomendowała w swojej prezentacji wykorzystywanie znanego i na polskim rynku Crazy Egg. Ciekawostka – Google też prowadzi własne testy A/B, używając heatmap i map scrollowania jako źródła wiedzy!

Wyjątkowo inspirująca była prezentacja Zorina Radovancevica, w której opowiedział o poszerzaniu zakresu danych. Oto kilka moich pomysłów na wykorzystanie jego inspiracji w praktyce:

• Przesłanie do GA ciasteczka użytkownika i user id z numerem klienta w CRM. Następnie przesłanie transakcji offline/telefonicznych i kontaktów użytkownika z call center do Analytics za pomocą API. Przypisanie klientowi scoringu – najwięcej punktów dla kupujących o najwyższych koszykach, mniej dla niższych wartościach zamówień, jeszcze mniej dla wykonujących mikrokonwersje.
• Cykliczne uzupełnianie metadanych produktów – rozmiaru, koloru – przy pomocy importu danych, jeśli nie możemy na bieżąco przesyłać ich z poziomu kodów śledzących.
• Stworzenie metryk kalkulowanych, skupionych na Lifetime Value użytkownika – przychód, współczynnik konwersji, współczynnik dodań do koszyka per user. Całą prezentację znajdziecie tutaj.

A pomysły na wykorzystanie innych narzędzi analityce contentu i SEO PR w prezentacji Damiona Browna. 

Pozostałe prezentacje znajdziecie już wkrótce na stronie SUPERWEEK. Tymczasem, bardzo polecam śledzenie tegorocznych prelegentów na Twitterze! Stephane Hammel czy Doug Hall są nie tylko autorytetami w obszarze Digital Analytics, ale też chętnie dzielą się wiedzą. I, oczywiście, chętnie zobaczymy, czy i jak wykorzystaliście wiedzę z prezentacji w praktyce?

BLOGI

1. OPTIMIZE SMART 
To mój zdecydowany numer jeden, znakomite źródło wiedzy o tym, jak działa Google Analytics i Google Tag Manager. Dowiesz się tutaj wiele o tym, jak wdrożyć określone funkcjonalności, dlaczego narzędzie działa tak, a nie inaczej, ale też o najlepszych praktykach w obszarze optymalizacji konwersji, wizualizacji danych i strategii ich pozyskiwania.

Poniżej kilka artykułów, z którymi warto się zapoznać:

• https://www.optimizesmart.com/google-tag-manager-data-layer-explained-like-never/
  Idealne wprowadzenie dla tych, którzy chcą zacząć swoją przygodę z Google Tag Managerem i świadomie z nim pracować.
• https://www.optimizesmart.com/attribution-modeling-google-analytics-ultimate-guide/
  Zgodnie z tytułem, szczegółowe wprowadzenie w temat atrybucji konwersji i ścieżek wielokanałowych w Google Analytics.
• https://www.optimizesmart.com/prepare-gaiq-test-tips-veteran/
  Wszystko, co musisz wiedzieć, by przygotować się do egzaminu GAIQ, czyli certyfikacji indywidualnej z Google Analytics.

2. ONLINE BEHAVIOR 
Blog poświęcony optymalizacji różnych działań e-marketingowych. Znajdziesz na nim zarówno podstawowe zagadnienia dotyczące instalacji Google Analytics i integracji tego narzędzia (np. z DoubleClick czy Search Console) i oceny KPI, jak tematy dla zaawansowanych, związane z testami A/B i Big Data. Będziesz też na bieżąco z nowymi produktami od Google – znajdziesz tu, między innymi, kompletny przewodnik po Data Studio.

Szczególnie polecam te artykuły:

• http://online-behavior.com/analytics/setup-mistakes
  O błędach w instalacji Google Analytics nigdy dość, a w tym artykule znajdziesz kompletną checklistę, dzięki której ich unikniesz.
• http://online-behavior.com/testing/culture
  Dużo słyszymy o decyzjach data-driven, o ,,actionable insights”, które pozwalają na osiąganie spektakularnych efektów. Często myślimy o nich z zazdrością, bo w naszej organizacji, przykładowo, zmiany na serwisie dokonywane są spontanicznie i trudno doprosić się o wdrożenie rekomendacji. Z artykułu dowiesz się, jak zacząć budowanie kultury analitycznej i procesu decyzyjnego opartego o testy.
• http://online-behavior.com/analytics/marvel-dc
  Dowód na to, że dane mogą być podane w sposób atrakcyjny wizualnie, a przy okazji porcja filmowych ciekawostek i odrobina funu. Autorem tekstu jest Daniel Waisberg, jeden z prelegentów Superweek 2017. Już niedługo na naszym blogu znajdzie się relacja z tej konferencji!

3. SIMOAHAVA.COM 

Simo nie trzeba chyba przedstawiać nikomu, kto ma na co dzień do czynienia z analityką. Jest niekwestionowanym autorytetem, jeśli chodzi o implementację Google Analytics, ale na jego blogu obok zaawansowanych treści w temacie Google Tag Managera znajdziesz także skondensowane przewodniki, idealne dla różnych poziomów zaawansowania w narzędziu. Sama chętnie zaglądam też w sekcję ,,Upcoming talks”, gdzie można śledzić najbliższe wydarzenia i konferencje związane z analityką.

• Do moich ulubionych testów należą:
  https://www.simoahava.com/analytics/10-javascript-concepts-for-web-analytics-implementation/
  Jeśli chcesz zajmować się samodzielnie zaawansowanymi wdrożeniami przez Google Tag Managera, podstawy programowania nie mogą być Ci obce. W tym poście znajdziesz zagadnienia, które trzeba opanować i źródła, z których warto korzystać.
• https://www.simoahava.com/analytics/debug-google-analytics-on-your-mobile-browser/
  O ile temat testów wdrożeń GA dla desktopu nie sprawia chyba nikomu trudności, to sprawne testowanie na urządzeniach mobilnych może być wyzwaniem. W tekście znajdziesz prosty trik, pozwalający sobie z nim poradzić.
• https://www.simoahava.com/gtm-tips/multiple-gtm-containers-on-the-page/
  W codziennej pracy niejednokrotnie spotkałam się z koniecznością umieszczenia kilku kontenerów na jednej stronie – najczęściej wtedy, gdy partner współpracuje z wieloma podmiotami, a każdy z nich zarządza własnym kontem w GTM. Warto wiedzieć, jak takiej konfiguracji używać bezpiecznie i z korzyścią dla wszystkich pracujących w narzędziu.

SOCIAL MEDIA

1. GOOGLE ANALYTICS POLSKA 
Na facebookową grupę Google Analytics Polska zaglądam codziennie, bo daje ona ciekawy pogląd na to, co użytkownicy tego narzędzia chcieliby wiedzieć, z jakimi wyzwaniami i problemami spotykają się na co dzień. To świetne miejsce, by zadać własne pytanie i poprosić o konsultację wielu zgromadzonych tam specjalistów. Wielu z nich zjadło zęby na tematach wdrożeń GA, testów A/B i optymalizacji konwersji.

2. MARKETING LAND 
Każdemu analitykowi przyda się background w postaci kompleksowej wiedzy e-marketingowej. Profil Marketingland jest pełen nowości i ciekawostek o SEM, social media, ciekawych kampaniach i badaniach. Idealne miejsce, by poszerzać horyzonty i prawdziwy zjadacz czasu – ale jakże pożyteczny

3. AVINASH KAUSHIK
Avinash Kaushik to kolejny specjalista, którego nie zna każdy. Jego profil na Twitterze jest pełen inspiracji w obszarze wizualizacji danych, użytecznych case’ów i nowości od Google. Oczywiście, pozwala on także na śledzenie nowych postów na blogu Avinasha. Warto przeczytać choćby o tym, jak sprawić, by dane wpływały na biznes.

A jakie są Wasze ulubione źródła wiedzy o analityce? Koniecznie podzielcie się nimi w komentarzach!

Na początek: jak tego NIE robić
W naszej codziennej praktyce, poza brakiem jakiegokolwiek śledzenia interakcji użytkownika z własnymi kampaniami, spotykamy się najczęściej z dwiema niewłaściwie używanymi metodami.

1. Wykorzystywanie parametrów utm
Tagowanie przy pomocy utm to świetny sposób na pozyskiwanie danych o kampaniach, które prowadzimy na zewnątrz. Tylko użycie tego sposobu zapewni nam w Google Analytics dostęp do informacji o newsletterze czy linku sponsorowanym. Jednak w przypadku kreacji wewnątrz serwisu utm-y nie tylko nie spełnią tej roli, ale mogą wręcz zaszkodzić jakości globalnie pozyskiwanych danych.

Przykład 1
Wyobraźmy sobie, że na naszej stronie http://biuroprasowe.bluerank.pl/ otagowalibyśmy parametrami utm główny wpis newsowy. Link w nim zaszyty mógłby wtedy wyglądać tak:
http://biuroprasowe.bluerank.pl/2936-yamaha-i-bluerank-nabieraja-predkosci-w-google?utm_source=biuroprasowe&utm_medium=referral&utm_campaign=150819_bluerank_i_yamaha

Już po fakcie, gdy zadowoleni z siebie opublikowaliśmy nowy wpis, dziennikarz A wchodzi na stronę główną biura prasowego z linku bezpłatnego w Google – zatem ze źródłem/medium google/organic. Co jednak wydarzy się, gdy kliknie w link otagowany w wyżej wymieniony sposób? Naliczona zostanie nowa  wizyta, z parametrami dziedziczonymi z utm. W praktyce, otrzymamy 2 wizyty tego samego usera, jedną z kanału Organic, a drugą z biuroprasowe/referral.

Podsumowując – jeżeli korzystamy z utm do tagowania wewnętrznych kampanii, otrzymamy profil korzystającego z nich usera niezgodny z realnym, a także wpłyniemy sztucznie na ilość sesji i wielkości wskaźników jakościowych – % powracających userów, % konwersji, bounce rate i innych.

2. Mierzenie zdarzeniami
W przeciwieństwie do poprzedniej metody, tę można uznać za poprawną, choć może powodować niedoszacowanie ilości kliknięć w nasze kreacje.
Przykład 2
Gdybyśmy w tę samą grafikę, kierującą do wpisu o współpracy z Yamaha, wpięli kod śledzący zdarzenie, moglibyśmy dowiedzieć się, że, przykładowo, 388 osób kliknęło w ten element. Ale w rzeczywistości mogłoby to być 400 osób, a u 12 z nich, event nie zdążył się wywołać zanim zostali przeniesieni do kolejnej podstrony.
Ten problem możemy rozwiązać stosując funkcję hitCallback, która umożliwi wysłanie danych na czas. Polega ona na odesłaniu elementu metodą ,,send” (eventu, wirtualnej odsłony) wraz z dodatkowym fragmentem kodu, np:

’hitCallback’: function() {
    alert(’analytics.js done sending data’);
  }

Korzystanie z tej funkcji może powodować opóźnienia w ładowaniu strony, znacznie zwiększy też czasochłonność konfiguracji śledzenia. Dlatego jeśli chcemy mierzyć w ten sposób interakcję z wieloma elementami serwisu, musimy raczej zaakceptować niewielkie odchylenia w liczbach i oprzeć się na klasycznym wywoływaniu eventów.

Masz do dyspozycji 3 sposoby dodania metadanych do informacji, które gromadzi GA.

Enhanced e-commerce
Jeśli prowadzisz sklep internetowy lub wykorzystujesz moduł e-commerce do śledzenia niesprzedażowej witryny (na przykład bloga czy strony firmowej z formularzem kontaktowym), możesz uaktualnić swoje dane właśnie do wersji enhanced. W ramach tego modułu w Analytics możesz przekazywać (poza standardową kategorią produktu i ceną) także markę, wariant i wartość rabatu. Możesz te pola zagospodarować dowolnie – jeśli sprzedajesz tylko produkty własnej marki możesz w tym miejscu zobaczyć na przykład rozmiar, datę publikacji czy informację o posiłkach dla wycieczki.

Import danych

W panelu Administratora w Universal Analytics znajdziesz jeszcze jedną funkcję, pozwalającą na wzbogacenie Twoich raportów. W części usługa jest dostępna opcja Importu danych, a w niej część ,,Dane produktu”. Aby ją wykorzystać, musisz mieć zaimplementowany enhanced e-commerce. Konfiguracja importu opiera się o pliki csv i zajmie Ci tylko kilka chwil – w pierwszym kroku decydujesz, jakie dane będą przekazywane.

– odbiornik kliknięć dla wszystkich stron, gdzie akcja była możliwa – choćby i dla reguły All pages
– tag zdarzenia Analytics o regule event= gtmClick (kliknięte elementy) oraz id=schowek (zawężenie śledzenia kliknięć tylko do tego konkretnego przycisku, uruchamiany również na wszystkich stronach.  W konfiguracji tagu należało zdefiniować parametry zdarzenia – czyli kategorię i akcję.

Jak będzie?

Użytkownicy nowo utworzonych kontenerów lub Ci, którzy zmigrowali stare do wersji 2 muszą przetestować i zredefiniować swoje tagi śledzące zdarzenia, gdyż ulepszony GTM nie obsługuje już Odbiorników. Dobra wiadomość jest taka, że tworzenie nowych tagów będzie dużo szybsze i  jeszcze łatwiejsze

Oto przykładowa instrukcja krok po kroku. Zwróć uwagę, że wersja 2 to także inne nazwy niektórych elementów występujących w czasie tworzenia tagów.

– Reguły to teraz Triggery

– Makra obecnie określamy jako Zmienne (Variables)

1. Wybierz jako typ tagu Google Analytics/ [Twoja wersja Analytics]

 

 2. Wybierz, jaka reguła uruchamia tag (to również Nowość – w starym interfejsie GTM regułę             dobieraliśmy właściwie w dowolnym momencie tworzenia tagu).

3. Ja zdecydowałam się na regułę opartą na formularzu. Zauważ, że możesz śledzić wypełnienie wszystkich (co skróci ścieżkę tworzenia tagu, jeśli strona zawiera tylko 1), lub określonych. Jeśli wybierzesz  konkretny formularz, to musisz utworzyć dla niego trigger, lub wybrać go z listy już istniejących.

4. Kolejny krok to doprecyzowanie triggera.

 

 

 5. W ostatnim kroku określasz podtyp tagu – w tym wypadku Zdarzenie.

 

Schemat działań po utworzeniu tagu pozostaje taki sam, jak w starym GTM – działanie tagu możemy przetestować w trybie debugowania, a następnie opublikować uaktualniony kontener.

Jak zacząć?
Wszystkie nowo utworzone konta działają już według GTM v2. Jeśli jednak chciałbyś przenieść już istniejący kontener do odświeżonego interfejsu, nic prostszego.  Na samym dole menu znajdziesz funkcję eksportu.

Rysunek 1.
Zmiana kodu śledzenia (klasyczny Analytics vs Universal Analytics)

Chcesz wiedzieć więcej? Artykuł ukazał się pierwotnie w numerze grudzień 2014-styczeń 2015, 6(19)/2014 magazynu Online Marketing Polska (o-m.pl). Chcesz pobrać jedno z poprzednich wydań Magazynu? Kliknij: bit.ly/OMP_egzemplarz_pokazowy

W poniższym, przykładowym zestawie danych, aż 7,42% ruchu zostało zaklasyfikowane jako (Other).  To oczywiste, że takie proporcje mogą zaburzać faktyczną skuteczność poszczególnych źródeł.

Aby pozbyć się (Other) z naszego raportu, musimy zacząć od weryfikacji, jakie źródła i medium zostały przez Analytics domyślnie przypisane do tej grupy.

Jak widać, system błędnie sklasyfikował jedno odesłanie z własnego bloga witryny oraz kampanie display i ruch pochodzący od afilianta. Widać także wejścia z serwera pocztowego, sugerujące niewłaściwie otagowany mailing. Te informacje będą dobrym punktem wyjścia do optymalizacji raportu Kanały.