• Strona główna
• Blog
• Analiza ścieżek wielokanałowych w Google Analytics – poradnik

Analiza ścieżek wielokanałowych w Google Analytics – poradnik

 

Ścieżkę użytkownika do konwersji można rozważać na co najmniej dwa sposoby: w witrynie pomiędzy poszczególnymi stronami (w trakcie jednej sesji) lub wejść z różnych kanałów, prowadzącą finalnie do konwersji. W tym artykule zajmę się drugim przypadkiem i przybliżę raporty ścieżek wielokanałowych, które umożliwiają sprawdzenie, które kanały pełnią rolę wspomagającą, a które zamykającą sprzedaż. Zapraszam do naszego poradnika.

Po co to w ogóle analizować?

 

Raporty w Google Analytics opierają się na tak zwanej atrybucji ostatniego kliknięcia niebezpośredniego. Oznacza to, jak sama nazwa wskazuje, że wszystkie konwersje przypisywane są do ostatniego, niebezpośredniego źródła, z jakiego wszedł użytkownik. Wejścia bezpośrednie są z kolei przypisywane do poprzedniego źródła, o ile takie było.

Ścieżka klienta nie zaczyna się jednak od zakupu. Widać to na przykładzie jednego z modeli lejka zakupowego, w którym sam zakup jest jednym z etapów ścieżki.

Na kolejnych etapach role odgrywają różne źródła ruchu. A zatem, patrzenie na efektywność kanału jedynie poprzez pryzmat jego funkcji zamykania sprzedaży, prowadzi do niedoceniania tych z nich, które tę sprzedaż zapoczątkowały lub asystowały na ścieżce.

W lepszym zrozumieniu tego, czy kanał w większym stopniu pełni rolę zamykającą czy asystującą, pomagają właśnie raporty ścieżek wielokanałowych. Odpowiadają one na pytanie: które kanały pojawiły się na ścieżce użytkownika, zanim dokonał on konwersji.

Wielokanałowość – czy występuje w witrynie?

 

Pierwszym etapem analizy wielokanałowości jest sprawdzenie czy w ogóle występuje w przypadku naszej witryny. Do tego celu służą raporty „Upływ czasu” i „Długość ścieżki”. W raportach tych możemy ustawić kilka elementów, zaznaczonych na obrazku poniżej:

Po pierwsze możemy wybrać konwersję (patrz: obrazek powyżej). Poszczególne konwersje należy analizować oddzielnie, wybierając transakcje e-commerce lub jeden z celów, żeby nie zaburzać wyników.

Następna opcja to wybór typu konwersji – w zależności od tego, czy zależy nam na przeanalizowaniu tylko Google Ads, czy wszystkich kanałów, dokonujemy odpowiedniego wyboru.

Trzecia opcja to wybór okresu ważności, czyli okna czasowego, w którym analizowane są konwersje. Możemy wybrać od 30 do 90 dni przed konwersją. Co to oznacza w praktyce? Jeśli wybierzemy 30 dni, to w raporcie nie zostaną uwzględnione wejścia, które miały miejsce 31 i więcej dni przed konwersją. Dłuższy okres ważności wydłuża czas wpływu kanału na konwersję.

Ja zazwyczaj wybieram okres 90-dniowy, który daje pełniejsze informacje o ścieżce użytkownika, zwłaszcza w przypadku biznesów, w których proces decyzyjny jest długi.

Takie same opcje wybieramy w raporcie Upływ czasu.

Na powyższych przykładach widać, że co prawda większość konwersji ma miejsce w ciągu 0 dni od pierwszej interakcji (czyli tego samego dnia), jednak raport długości ścieżki (rys. 3) pokazuje, że 67% zakupów dokonywanych jest podczas pierwszej interakcji, 16% potrzebuje dwóch kontaktów, 10% – trzech, i tak dalej. Możemy zatem przyjąć, że wielokanałowość występuje w analizowanej witrynie.

Co można wyczytać z raportów ścieżek wielokanałowych?

 

Jeśli już ustalimy, że użytkownicy potrzebują więcej niż jednej interakcji, żeby dokonać zakupu, mamy do dyspozycji trzy raporty, które pozwolą nam przeanalizować tę wielokanałowość. Ogólne informacje o konwersjach wielokanałowych i stopniu “nakładania się” poszczególnych kanałów zawiera raport „Przegląd”.

Więcej informacji dostarcza raport „Konwersje wspomagane”. Informuje nas o tym, że w badanym okresie mieliśmy do czynienia z 23 konwersjami wspomaganymi. Zgadza się to z analizowanym wcześniej raportem długości ścieżki, na którym widnieje 69 konwersji, z czego 46 miały miejsce podczas 1 interakcji. Łatwo zatem policzyć, że do realizacji 23 konwersji prowadziła ścieżka 2 lub więcej interakcji.

Ostatnia kolumna w powyższym raporcie mówi o tym, który kanał ma rolę bardziej wspomagającą, a który bardziej zamykającą sprzedaż. Można by nazwać ją “współczynnikiem wspomagania”, ponieważ powstaje w momencie, w którym podzielimy konwersje wspomagane dla danego kanału przez konwersje po ostatnim kliknięciu lub bezpośrednie. Im wyższy wynik otrzymamy, tym większą rolę wspomagającą ma kanał. Wartość bliska 1 oznacza, że kanał w równym stopniu wspomagał, jak i zamykał konwersję. Jednak co dokładnie oznaczają liczby z kolumnach “Konwersje wspomagane” i “Konwersje po ostatnim kliknięciu lub bezpośrednie”?

Druga kolumna jest dość oczywista. Są to po prostu wszystkie konwersje, które miały miejsce z danego kanału. Wliczając w to kanał Direct, czyli wejścia bezpośrednie, które w innych raportach Google Analytics są zaliczane do ostatniego znanego źródła (o ile takie było). W tym raporcie konwersje bezpośrednie są faktycznie wyszczególnione jako Direct. Możemy te liczby porównać z raportem Pozyskiwanie > Cały ruch > Kanały.

Widać, że część konwersji, de facto bezpośrednich, została rozdysponowana pomiędzy kanały Organic Search i Paid Search. Natomiast suma nadal wynosi 69.

Przejdźmy teraz do kolumny “Konwersje wspomagane”. Dlaczego po zsumowaniu tej kolumny dostajemy 34 konwersje, a nie 23? Dzieje się tak dlatego, że we “wspomaganiu” jednej konwersji mógł brać udział więcej niż jeden kanał (lub jeden kanał więcej niż raz). Możemy to porównać z raportem „Najważniejsze ścieżki konwersji”. Poniżej widać, że kanał Organic Search pojawia się kilka razy jako kanał inicjujący lub wspomagający konwersje.

Po przemnożeniu liczby wystąpień Organic’a przez liczbę konwersji, które wspomagał, daje to w sumie 14 konwersji wspomaganych przez ten kanał – zgadza się to z tabelą na poprzednim obrazku. Analogiczne obliczenia dla każdego kanału dadzą liczbę 34, a zatem sumę konwersji z kolumny “Konwersje wspomagane”.

Z powyższego raportu możemy wyczytać jakie są najczęstsze ścieżki prowadzące do konwersji oraz – w pewnym stopniu – które kanały najlepiej współpracują ze sobą. Trzeba jednak pamiętać o pewnych ograniczenia raportów ścieżek wielokanałowych, o których za chwilę.

O tym jak zwiększyć przydatność raportów ścieżek wielokanałowych w artykule „Jak wyliczyć współczynnik konwersji dla ścieżki wielokanałowej” pisze nasz ekspert analityki internetowej, Rafał Marchewka. Można go przeczytać, klikając w link.

Ścieżki wielokanałowe – ograniczenia

 

Podczas analizy ścieżek wielokanałowych w Google Analytics warto mieć na uwadze, jakie posiadają ograniczenia.

• Raporty mówią tylko o tym, czy kanał pojawił się na ścieżce zakupowej. Nie odpowiadają na pytanie czy (ani jaki) miał wpływ na konwersję.
• Co więcej, nie biorą pod uwagę wyświetleń reklamy, które nie zakończyły się kliknięciem.
• Raporty nie uwzględniają przechodzenia użytkowników pomiędzy urządzeniami.
• Nie biorą pod uwagę efektu ROPO (research online, purchase offline) i odwróconego ROPO.

Poza analizą ścieżek wielokanałowych warto przyjrzeć się zatem chociażby raportom „Atrybucja” (użytkownicy Google Analytics 360 mogą skorzystać z modelu atrybucji data-driven) oraz „Różne urządzenia”. Ale to już temat na zupełnie inną opowieść.

Zapisz się do newslettera i otrzymaj bezpłatnie e-book!

Zapisz mnie