Twoja wiadomość już do nas leci - napiszemy bądź zadzwonimy do Ciebie tak szybko, jak to możliwe.
Tymczasem, zajrzyj na nasze social media:
Zajrzyj na swoją pocztę, aby poznać szczegóły oferty ;)
Tymczasem, sprawdź nowości na naszym blogu semahead.agency/blog/
Zespół Semahead
Na Twoją skrzynkę wysłaliśmy wiadomość potwierdzającą subskrypcję.
Tymczasem, zajrzyj na nasze social media:
'
Twój formularz już do nas leci - za chwilę otrzymasz informację zwrotną na podany w zgłoszeniu email.
Tymczasem, możesz zajrzeć na nasze social media:
Google Analytics 4 to nowa odsłona narzędzia GA, która została wprowadzona pod koniec 2020 roku. Celem GA4 jest lepsze i głębsze rozumienie interakcji klienta z marką. Jeżeli chcesz przekonać się na własnej skórza jak działa narzędzie, to najwyższy czas na jego konfigurację! Poniżej przeprowadzimy Cię przez proces jego instalacji za pomocą Google Tag Managera.
Pierwszym krokiem, który musisz zrobić, jest wejście w panel administracyjny GA. Przycisk Administracja znajdziesz w lewym dolnym rogu pod raportami.
Następnie, w kolumnie Usługa, kliknij przycisk +Utwórz usługę.
Wprowadź nazwę dla nowej usługi. Wybierz kraj swojej firmy, strefę czasową raportów i główną walutę, w której będziesz chciał zbierać dane.
Dzięki rozwiązniu dual tracking możliwe jest posiadanie równocześnie aktywnej usługi Google Analytics 4 oraz Universal Analytics. UA zawiera dane historyczne, o ile usługa została wcześniej utworzona. GA4, podobnie jak UA, zbiera dane od momentu utworzenia usługi. Jeżeli chcemy stworzyć nową usługę dla konta to domyślnie będzie to zawsze GA4, ale możemy również utworzyć wyłącznie UA, tylko GA4 lub GA4 i UA. Takie rozwiązanie daje możliwość przejścia na GA4, które nie powoduje utraty dotychxasowych danych.
Następnie wybierz opcję Dalej, uzupełnij informacje o Twojej firmie i kliknij w niebieski przycisk Utwórz.
Voila! Twoja nowa usług jest gotowa 😉
W nowej wersji GA, zamiast struktury składającej się na konto, usługe i widok, mamy wyłącznie podział na konto i usługę. Widok został zastąpiony tzw. strumieniem danych. Jest to źródło, z którego zdarzenia będą przesyłane do Twojej usługi GA4.
Aby utworzyć strumień danych Google Analytics 4 dla strony internetowej, wejdź w administrację, a następnie w kolumnie konfiguracji usługi wybierz Strumienie danych.
W kolejnym kroku kliknij Sieć.
Następnie wprowadź adres URL Twojej witryny.
Uwaga! Domyślnie wybrany jest protokół https. Jeżeli Twoja stronie nie korzysta z SSL to przełącz tę opcję na http. Następnie wprowadź nazwę swojej witryny.
Podczas tworzenia strumienia danych internetowych, masz możliwość włączenia lub wyłączenia opcji Pomiar zaawansowany.
Funkcja ta jest domyślnie włączona i automatycznie śledzi wyświetlenia strony, przewinięcia, kliknięcia w linki wychodzące, wyszukiwanie w witrynie, interakcje z filmem oraz pobrania pliku. Możesz sam zdecydować, które zdarzenia chcesz wyłączyć. Aby to zrobić kliknij w ikonę koła zębatego w sekcji Pomiar zaawansowany, a następnie wybierz interesujące Cię zdarzenia.
Jeżeli wszystko ustawiłeś, kliknij przycisk Utwórz strumień. Wyświetli Ci się ekran Szczegóły strumienia danych z internetu, gdzie znajdziesz identyfikator pomiaru, czyli kod śledzący, który będziesz musiał podać w następnych krokach konfiguracji z wykorzystaniem Google Tag Managera.
Posiadasz już swój identyfikator śledzenia, zatem nadszedł czas, aby dodać tag Google Analytics 4 w Google Tag Managerze. Aby to zrobić, przejdź do swojego konta GTM i utwórz nowy tag wybierając opcję Tagi, a następnie: Nowy > Konfiguracja Tagu > Google Analytics: Konfiguracja GA4.
Wklej identyfikator pomiaru z Google Analytics do pola identyfikatora w Google Tag Managerze. Jeżeli chcesz automatycznie śledzić wyświetlenia strony, to pozostaw zaznaczone pole Wyślij zdarzenie wyświetlenia strony po załadowaniu tej konfiguracji. Jako regułę wybierz Wyświetlenie strony.
Jako dobrą praktykę po konfiguracji każdego tagu, zalecamy sprawdzić, czy jest on poprawnie wywoływany. Aby to zrobić, wybierz przycisk Podgląd w prawym górnym rogu ekranu. Powinien pojawić się w nim nowy tag GA4.
Efektem poprawnie działającego tagu konfiguracyjnego jest pojawienie się identyfikatora GA4 na górnym pasku (G-…). Po kliknięciu, można na nim śledzić rodzaje zdarzeń przesyłanych do Google Analytics 4.
Na screenie widać, że zgodnie z zamierzeniem, utworzony tag przesyła zdarzenie o odsłonie.
Po skonfigurowaniu zdarzeń należy je przetestować. Podstawowym narzędziem do debugowania danych GA4 jest funkcja DebugView. Możemy ją znaleźć w lewym dolnym rogu w sekcji Konfiguracja.
Będąc w trybie podglądu Google Tag Managera na Twojej stronie, będziesz mógł zobaczyć zbierające się zdarzenia.
Skoro konfiguracja Google Analytics 4 przebiegła pomyślnie, to ostatecznym krokiem będzie opublikowanie kontenera. Zrób to korzystając z przycisku Prześlij w prawym górnym rogu ekranu.
Po poprawnej implementacji kodu pojawienie się statystyk w raporcie może potrwać do 24 godzin. Jest możliwość ustawienia max 50 strumieni danych na usługę.
Google Analytics jest niezwykle ważnym źródłem wiedzy na temat naszej strony internetowej oraz zachowań użytkowników, którzy ją odwiedzają. Najnowsza wersja tego narzędzia, choć posiada jeszcze pewne wady i niedociągnięcia, pozwoli Ci zbierać dane zarówno dla stron www, jak i aplikacji mobilnych w jednym miejscu.
Jedną z najważniejszych korzyści z posiadania Google Analytics na stronie, jest możliwość analizowania efektywności pozyskiwanego ruchu. W przypadku sklepów temat ten w pewnym stopniu załatwia moduł e-commerce i zliczanie transakcji. Co jednak, jeśli nie masz sklepu, a także w sytuacji, kiedy chcesz weryfikować również wykonywanie innych akcji przez użytkownika – tak zwanych mikro konwersji (np. dodanie produktu do koszyka)? Wtedy z pomocą przychodzą cele. Z tego artykułu dowiesz się między innymi:
Każda witryna internetowa posiada swój określony cel. Najczęściej jest to jeden cel główny (np. sprzedaż czy pozyskiwanie leadów) oraz tzn. mikro cele – ich realizacja oznacza zaangażowanie użytkownika. Takimi mikro celami może być na przykład zapis do newslettera, dodanie produktu do koszyka czy odwiedzenie strony z cennikiem.
W panelu konfiguracji celów mamy do wyboru kilka rodzajów celów niestandardowych:
Tip: W darmowej wersji Google Analytics możesz w jednym widoku danych utworzyć maksymalnie 20 celów. Trzech pierwszych z nich możesz użyć bez żadnej dodatkowej konfiguracji poza Google Analytics. Za to ostatni, zdarzenie, wymaga skonfigurowania zdarzeń w Twojej witrynie – czy to bezpośrednio w kodzie strony, czy za pomocą Google Tag Managera. Czas trwania sesji i strony / ekrany na sesję nie wymagają wyjaśnień. W następnej części skupię się na dwóch pozostałych typach celów.
Konfiguracja celu składa się z kilku prostych kroków: 1. Podajemy ścieżkę strony, której odsłona ma zostać zliczona jako realizacja celu. Należy pamiętać, żeby podać samą ścieżkę, a nie cały URL; jest to zresztą zaznaczone pod polem: 
Druga istotna sprawa, to wybranie odpowiedniego typu dopasowania podanego adresu. Do wyboru mamy “równa się”, “zaczyna się od” i “wyrażenie regularne”. 
W przypadku wyboru “równa się”, ścieżka strony musi być dokładnie taka, jak podana w polu. Na przykład jeśli podamy “/dziekujemy.html”, to jako realizacja celu zliczy się “/dziekujemy.html”, ale już nie “/dziekujemy.html?id=635162”. Jeśli w adresie strony podziękowania występują jakieś dodatkowe parametry, można skorzystać z opcji “zaczyna się od”. Wtedy każda strona zaczynająca się od “dziekujemy.html” zostanie zliczona jako cel, a zatem również “/dziekujemy.html?id=635162”. Opcja “wyrażenie regularne” pozwala na tworzenie jeszcze bardziej zaawansowanych dopasowań, np. dopasowanie do dwóch różnych ścieżek strony (oddzielamy je wtedy symbolem “|”, czyli tzw. pipe). Więcej na temat wyrażeń regularnych znajdziesz w pomocy Google Analytics: https://support.google.com/analytics/answer/1034324?hl=pl. Tip: Przed konfiguracją celu i podaniem adresu warto przeanalizować raport Zachowanie > Zawartość witryny > Wszystkie strony i zweryfikować jakie adresy zwróci dane ustawienie. Dzięki temu upewnisz się, że będzie to na pewno to, czego się spodziewasz. 2. Drugi krok, to podanie wartości celu, która będzie przypisana do każdej konwersji. Jest to krok opcjonalny, jednak jeśli nie korzystasz z modułu e-commerce warto taką wartość dodać, ponieważ umożliwi to analizowanie kilku dodatkowych metryk, przede wszystkim wartości strony. 3. Kolejnym, również opcjonalnym krokiem, jest podanie ścieżki do miejsca docelowego. Jest to bardzo ciekawa opcja, pozwalająca stworzyć wizualizację ścieżki, prowadzącej użytkownika do realizacji celu. Częstym przykładem zastosowania tej konfiguracji jest koszyk zakupowy i kroki realizacji zamówienia. Po dodaniu kroków, które powinien przejść użytkownik, żeby zrealizować cel, w zakładce Konwersje > Cele > Wizualizacja ścieżek mamy dostęp do raportu, pokazującego na którym etapie ścieżki nastąpiła największa utrata użytkowników.
Fragment lejka zakupowego w raporcie Konwersje > Cele > Wizualizacja ścieżek.
Zaznaczenie opcji “wymagane” przy krokach ścieżki oznacza, że bez przejścia tych kroków cel nie zostanie zliczony. 
4. Ostatnim punktem konfiguracji celu jest kliknięcie opcji “Zweryfikuj cel”. Pozwala to sprawdzić, jaki byłby współczynnik konwersji dla takiego celu za ostatnie 7 dni. W jakich przypadkach warto użyć takiego celu typu “miejsce docelowe”? Przykładowe cele, które można mierzyć to wejście na stronę kontaktową, stronę cennika czy podziękowania za zakup. W ostatnim przykładzie warto dodatkowo skonfigurować kroki ścieżki.
Bardzo przydatnym, jednak wymagającym dodatkowej konfiguracji typem celu jest “zdarzenie”. 
Na pierwszy rzut oka konfiguracja nie wygląda na skomplikowaną – mamy tylko kilka pól do wypełnienia. Tylko skąd wziąć wartości kategorii, działania i etykiety? W tym miejscu docieramy do konfiguracji zdarzeń. Możesz sprawdzić, czy do Twojego konta Google Analytics docierają zdarzenia w raporcie Zachowanie > Zdarzenia > Najczęstsze zdarzenia. Każde zdarzenie, które dociera do Twojego konta, możesz mierzyć jako cel. Często zdarzenia pochodzą z konfiguracji zliczania danych e-commerce. W takim przypadku niektóre zdarzenia już docierają do Twojego konta i możesz je wykorzystać. Kiedy już zlokalizujesz zdarzenie, które chcesz mierzyć jako realizację celu, wystarczy uzupełnić jedno pole – kategorię, działanie lub etykietę (można oczywiście wszystkie). 
Przypuśćmy, że chcesz zliczać jako cel dodanie produktu do koszyka. Kategoria zdarzenia to Ecommerce, ale widzisz w danych inne zdarzenia o takiej kategorii. Etykieta nie jest zdefiniowana, więc skorzystamy z akcji, żeby rozróżnić dodanie do koszyka od innych zdarzeń. Konfiguracja mogłaby wyglądać jak niżej: 
Jak było wspomniane wcześniej, do konfiguracji celu wystarczy jedno wypełnione pole. Jeżeli nie ma zdarzeń, które posiadają akcję addToCart i inną kategorię niż Ecommerce, podanie kategorii nie jest w tym przypadku konieczne. Tip: Należy pamiętać, że każda realizacja celu zlicza się maksymalnie raz w sesji, bez względu na to, ile razy zdarzenie miało miejsce. Czyli dodanie pięciu produktów do koszyka w jednej sesji będzie widoczne w danych jako pięć zdarzeń Ecommerce addToCart, ale tylko jedna realizacja celu. Pole wartość jest stosunkowo rzadko używane. Służy do tego, żeby zliczać tylko zdarzenia o określonej wartości. Na przykład jeśli chcielibyśmy jako cel zliczać dodania do koszyka produktów, ale tylko tych, które mają wartość większą niż 100 zł. Tę opcję można stosować tylko dla zdarzeń, które mają zdefiniowaną wartość – a zatem nie zawsze jest to możliwe. To czy nasze zdarzenia mają zdefinowaną wartość, można sprawdzić w raporcie Zachowanie > Zdarzenia > Najczęstsze zdarzenia.
Jeśli chcemy korzystać z metryki “wartość zdarzenia”, musi być ona zdefiniowana podczas konfiguracji zdarzenia.
W przypadku celu typu “zdarzenie”, podobnie jak to było dla “miejsca docelowego”, możesz podać wartość celu i zweryfikować cel. Nie ma za to możliwości zdefiniowania ścieżki do celu.
Co w sytuacji, jeżeli do Twojego konta nie docierają żadne zdarzenia albo docierają, ale chcesz śledzić inne akcje wykonywane przez użytkownika? Na pomoc przychodzi Google Tag Manager. Temat konfiguracji zdarzeń za pomocą Google Tag Managera jest bardzo szeroki i nie mamy miejsca w tym artykule, żeby go szczegółowo omawiać. Zainteresowanym polecam materiały:
Za pomocą Google Tag Managera możemy każdą akcję użytkownika zdefiniować jako zdarzenie i nadać mu dowolną nazwę kategorii, działania i etykiety, a także wartość. 
Konfiguracja celu opartego o zdarzenie została opisana wyżej.
W przypadku witryn, które nie są sklepami, a służą na przykład do pozyskiwania leadów, warto skonfigurować wartość celów. Dzięki temu zyskamy pełniejsze informacje o efektywności poszczególnych stron czy kanałów pozyskiwania ruchu, bo będziemy się opierać nie tylko na samym współczynniku konwersji. Jest to cenne zwłaszcza w przypadku kiedy masz kilka celów o różnej wartość (np. wejście na stronę cennika jest mniej wartościowe niż wypełnienie formularza kontaktowego). Jak określić wartość celu? W niektórych przypadkach będzie to stosunkowo łatwe. Jeśli oferujesz produkt lub usługę, które mają określoną cenę i wiesz ile wypełnień formularza kończy się podpisaniem umowy, łatwo obliczyć ile warte jest dla Ciebie jedno wypełnienie formularza. To jest Twoja wartość celu. W wielu przypadkach jest to jednak znacznie trudniejsze, na przykład jak ocenić wartość wejścia na stronę kontaktową czy pobrania PDFa z case study? Często cele traktuje się więc jako wagi, które pozwalają nie tyle określić dokładne przychody ze źródła ruchu czy wartość strony, ale porównać te wartości pomiędzy sobą.
Źródło: facebook / ads wygenerowało podobną wartość celu co wejścia bezpośrednie, jednak realizacji celu z tego źródła było niemal 3 razy więcej, co oznacza, że były to cele mniej wartościowe.
Tip: Jeżeli korzystasz ze śledzenia e-commerce, dodawanie wartości do celów nie jest zalecane. Może to spowodować zaburzenie danych, ponieważ wartość strony będzie obliczana zarówno na podstawie realnych transakcji i ich przychodów, jak i – zazwyczaj – umownych wartości celów. Co więcej, cele, w przeciwieństwie do transakcji, zliczają się tylko raz w sesji, co powoduje kolejną niespójność. Wartość celu możemy podać podczas konfiguracji celu lub pobierać z wartości zdarzenia. Jeszcze bardziej zaawansowaną opcją jest przesyłanie wartości dynamicznie. Przykładowo, jeżeli masz kilka zdarzeń zliczających wypełnienie różnych formularzy, a jedne są dla Ciebie bardziej wartościowe niż inne, możesz każdemu zdarzeniu w Google Tag Managerze przyporządkować inną wartość, a podczas konfiguracji celu pozostawić zaznaczoną opcję “Użyj wartości zdarzenia jako wartości celu podczas konwersji”. 
Teraz wiesz już (prawie) wszystko o celach i jak za ich pomocą analizować efektywność witryny. Jeżeli potrzebujesz wsparcia w działaniach analitycznych – koniecznie zgłoś się do nas!
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.
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.
Lejek zakupowy. Źródło: semahead.pl.
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.
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:
Raport Długość ścieżki. Źródło: Google Analytics.
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.
Raport Długość ścieżki. Źródło: Google Analytics.
Takie same opcje wybieramy w raporcie Upływ czasu.
Raport Upływ czasu. Źródło: Google Analytics.
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.
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”.
Raport Ścieżki wielokanałowe > Przegląd. Źródło: Google Analytics.
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.
Raport Konwersje wspomagane. Źródło: Google Analytics.
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.
Raport Kanały. Źródło: Google Analytics.
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.
Raport Najważniejsze ścieżki konwersji. Źródło: Google Analytics.
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.
Podczas analizy ścieżek wielokanałowych w Google Analytics warto mieć na uwadze, jakie posiadają ograniczenia.
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.
Testy A/B pozwalają wcielić się w eksperymentatora. Obserwujemy, stawiamy hipotezy, przygotowujemy wersję testową i w końcu – pstryk – połowa użytkowników ląduje w alternatywnej rzeczywistości. Jak jednak właściwie wykorzystywać możliwości, które daje nam Google Optimize i podobne narzędzia? Poniżej przedstawiamy kilka wskazówek, które mogą pomóc ci lepiej prowadzić testy A/B.
Postaraj się nie wyważać otwartych drzwi. Nie testuj oczywistych błędów na stronie. Jeżeli rozlejesz kawę, to nie pytasz osób wchodzących do kuchni, czy podłoga spodoba im się bardziej, jeśli ją wytrzesz. Nie pukaj też w ścianę z nadzieją, że ci otworzą. Przed rozpoczęciem testów upewnij się, że twoje hipotezy są solidnie ugruntowane – w danych z twojej strony, w opiniach o niej, w dobrych praktykach lub w wiedzy naukowej.
Bo ona przychodzi nam z pomocą tam, gdzie zawodzą nas ograniczenia naszych umysłów w przetwarzaniu danych. To dzięki niej jesteśmy w stanie sprawnie funkcjonować w dzisiejszym, zalanym informacjami świecie. Pamiętaj jednak, że sprawna intuicja wymaga najpierw bogatego doświadczenia, z którego może korzystać. Nie zawsze udaje się znaleźć konkretne dane na poparcie hipotez, a to co zadziałało w jednym przypadku, niekoniecznie zadziała w drugim. Zanim jednak porwie cię artystyczny szał upewnij się, że dane przynajmniej nie przeczą twojej hipotezie.
Kiedy eksperymentujemy z czymś nowym odczuwamy dreszcz ekscytacji – czy to się uda? Co się wydarzy? Być może kiedy puszczasz nowy test zaglądasz co jakiś czas, czy spłynęły już jakieś dane. Nierzadko zdarza się, że następnego dnia test wygląda fatalnie: wersja testowa przyniosła o połowę mniej konwersji, które alarmują swoim czerwonym kolorem. Pojawia się strach i impuls do zamknięcia testu. Nie poddawaj się mu jednak! Sprawdź, czy wszystko działa jak należy, przyjrzyj się danym strony, a jeśli nie znajdziesz nic alarmującego – zachowaj cierpliwość.
Twój test jest tylko jednym z niezliczonych czynników, wpływających na złożoną istotę ludzką, która stała się użytkownikiem twojej strony na ścieżce swojej egzystencji. A mówiąc prościej: algorytm mógł wylosować do wersji testowej osoby, które miały gorszy dzień albo mniej pieniędzy. Dlatego tak ważne jest, aby zebrać wystarczająco dużą liczbę danych z wystarczająco długiego okresu czasu. To zmniejsza wpływ czynników zakłócających. Jeżeli rzucisz kością 6 razy, to mało prawdopodobne, że wypadnie ci każda liczba. Ale rzuć kością 6 tysięcy razy, a proporcje zaczną się wyrównywać.
Postępuj podobnie w przypadku, kiedy po paru dniach wyniki będą oszałamiająco dobre. Pozwól testowi trwać, bo to niestety także może być kwestią przypadku.
Źródło: Google Optimize. Przedziały ufności zawężają się wraz z napływem danych.
W bibliotece odbył się konkurs na najlepszego czytelnika. Policzono, które dzieci najczęściej wypożyczały książki i zwycięzcą ogłoszono Jasia, który z książką w plecaku wyszedł z biblioteki w tym roku 47 razy. Gdyby jednak bibliotekarz, odpowiedzialny za konkurs, policzył wypożyczone książki, mógłby się zdziwić, ponieważ Maciek pomimo, że był w bibliotece tylko 23 razy, to łącznie wypożyczył aż 83 książki.
Nawet jeżeli na twojej stronie w testowy przycisk nie klika więcej użytkowników, to okazać się może, że jeżeli już klikają – to klikają częściej.
Źródło: Google Optimize. Widocznie większa różnica w wielu konwersjach na sesję.
W 1945 roku niejaki Maine Spancer, pracujący nad udoskonaleniem radaru, wszedł do pokoju testowego z czekoladowym batonikiem w kieszeni. Po chwili zauważył, że batonik zaczął się roztapiać – i tak odkryto mikrofalę, w której być może podgrzałeś dziś lunch. Ponieważ Google Optimize umożliwia nam mierzenie do 3 celów, to nawet jeżeli testujesz CTA przycisku dodania do koszyka i potrzebujesz wykorzystać tylko 2, dodaj jeszcze i trzeci – choćby pozornie nie powiązany z testem, jak średnia wartość koszyka. Może okazać się, że choć użytkownicy nie klikają w przycisk chętniej, to wydają więcej pieniędzy. A po takim odkryciu możesz już tylko otworzyć szampana, który… też jest dziełem przypadku!
W raportowaniu Google Optimize znaleźć możesz informację o prawdopodobieństwie najlepszej kombinacji i przekroczenia wartości podstawowej. Nie warto jednak ślepo wierzyć wynikom obliczeń, których nie możemy zobaczyć. Dlatego oprócz nich warto oprzeć się na odpowiednich testach statystycznych. Kanapka ze sklepu może wyglądać kusząco i być smaczna, ale będziesz mieć pewność co znajduje się w środku tylko wtedy, jeżeli sam ją przygotujesz.
Po burzliwym, wakacyjnym okresie, warto uporządkować dane e-commerce oraz odświeżyć raportowanie kluczowych KPI. Długie jesienne wieczory umili nam testowanie nowych funkcji Google Optimize oraz podglądanie konkurencji za pomocą Nacho Analytics.
Wrzesień był szczególnym miesiącem dla Internetu. To waśnie w tym okresie, 20 lat temu powstała najpopularniejsza i znana na całym świecie wyszukiwarka Google. Z tej okazji Google zaprosił użytkowników na wyjątkowy spacer. Głównym punktem programu wirtualnej wędrówki jest garaż Susan Wójcicki, który był pierwszą stacją w drodze w drodze na szczyt giganta z doliny krzemowej. Wycieczka jest możliwa oczywiście za pomocą Street View: https://tiny.pl/gb6vn
Cisza na blogu Simo Ahavy zawsze zapowiada coś dużego. I tak oto doczekaliśmy się poradnika wdrożenia rozszerzonego modułu e-commerce za pomocą Google Tag Managera. Jest to znakomite uzupełnienie własnej dokumentacji Google’a. Simo – guru GA i GTM, nie byłby sobą, gdyby nie dodał kilka ciekawych wskazówek. Dzięki jego poradnikowi, implementacja e-commerce za pomocą GTM nie powinna już stanowić problemu. Odsyłamy do całego materiału: https://www.simoahava.com/analytics/enhanced-ecommerce-guide-for-google-tag-manager/.
Cykliczne raportowanie i monitorowanie kluczowych wskaźników efektywności firmy jest ważne zarówno w nowym, małym przedsiębiorstwie, jak i w dużej korporacji. Sztuką jest stworzenie raportu, który każdy chce przeczytać i realnie przełożyć na działania w firmie. Pierwszym krokiem przy jego tworzeniu powinno być zidentyfikowanie osób, do których ma trafić raport oraz określenie jego głównych celów. Następnie dobieramy wskaźniki, które najlepiej opisują postępy. Dopiero w tym momencie możemy przystąpić do danych i ich wizualizacji. Autor artykułu opisuje jak w tym celu wykorzystać możliwości Gogle Data Studio. https://www.jeffalytics.com/marketing-kpi-dashboard/
Ludzie oczekują atrakcyjnych i dopasowanych treści dostarczanych w odpowiednim momencie. Dlatego Google Optimize wychodzi naprzeciw oczekiwaniom i wprowadza możliwość tworzenia niestandardowych witryn (personalizacji). Ułatwia to wprowadzenie zmian na stronie zaraz po określeniu zwycięskiej wersji testu A/B. Personalizowaną wersję strony możemy również stworzyć bez testów porównawczych. Przykładowo może to być dedykowana odmiana strony np. dla osób mieszkających w Krakowie zawierająca dodatkową informację o darmowej wysyłce specjalnie dla krakowiaków. Funkcjonalność ta ułatwia wdrożenie zmian na stronie i odpowiednie kierowanie treści bez angażowania zespołu programistów i specjalistów marketing automation. Źródło: https://www.blog.google/products/marketingplatform/analytics/personalization-features-now-available-google-optimize/.
Chciałbyś podglądać dane konkurencji w Google Analytics? Jest to możliwe dzięki Nacho Analytcis. Narzędzie pozwala zobaczyć wysyłane do Google Analytcis dane w czasie rzeczywistym dla dowolnej strony internetowej. Za pomocą narzędzia widzimy informacje dotyczące jedynie desktopu naszych rywali. Niestety nie należy ono również do najtańszych rozwiązań. Zainteresowanych skorzystaniem z darmowego okresu próbnego zapraszamy na stronę narzędzia: https://www.nachoanalytics.com/.
Czy istotne elementy przyciągają ich uwagę? Co zrobić, aby strona była bardziej konwersyjna? Aby odpowiedzieć na te pytania, należy zagłębić się nieco w sposób zachowywania się użytkowników na stronie, poznać jakie elementy są najczęściej przez nich klikane, a które całkowicie ignorowane oraz zobaczyć, co przykuwa ich największą uwagę. Poniżej przedstawiamy kilka pomysłów na to, jak zweryfikować, co podoba się użytkownikom odwiedzającym witrynę.
Google Analytics to dziś bardzo popularne narzędzie analityczne, dzięki któremu można poznać użytkowników oraz ich preferencje. Daje nam możliwość analizy, zarówno raportów standardowych, jak i niestandardowych, które są dopasowane indywidualnie do naszych potrzeb. Dzięki nim nie tylko bliżej poznamy upodobania osób odwiedzających witrynę, ale także sprawdzimy, czy nasze treści trafiają do odpowiedniej grupy docelowej. Raporty w Google Analytics podzielone są na cztery kategorie: odbiorcy, pozyskiwanie, zachowanie oraz konwersje. W każdej z nich odnajdziemy dane, które przybliżą nam informacje na temat naszej witryny. Ze standardowych raportów uzyskamy dane dotyczące m.in. użytkowników, źródeł, z jakich przychodzą, stron, które najchętniej odwiedzają czy produktów, które najczęściej kupują.
Bardzo przydatna w poznaniu zachowań użytkowników jest analiza map ciepła. Mapy takie możemy stworzyć m.in. dzięki darmowemu narzędziu Yandex Metrica, które idealnie sprawdzi się w analizie użyteczności strony, jako uzupełnienie danych dostarczanych przez Google Analytics. Narzędzie Yandex Metrica pozwala generować mapy kliknięć, mapy linków oraz mapy scrollowania witryny. Ponadto udostępnia ono odtwarzanie nagranych sesji użytkowników, dzięki którym uzyskujemy informacje o tym, jak użytkownik poruszał się po stronie. Wraz z nagraną sesją Yandex Metrica przekazuje informacje na temat źródła ruchu, z którego przyszedł dany użytkownik, czasu sesji, kraju czy liczby odwiedzonych stron w trakcie trwania sesji.
We wzroście konwersyjności naszej strony, zdecydowanie przydatne są testy A/B, które polegają na sprawdzeniu różnych wariantów tej samej witryny. Dzięki nim dowiemy się, która z wersji jest bardziej przyjazna dla użytkowników, a zarazem skuteczniejsza. Testy pozwolą nam odpowiedzieć na pytania:
Wszystkie działania mające na celu lepsze poznanie naszego użytkownika, mają wpływ na zwiększenie ruchu na stronie, co na pewno przyczyni się do większej konwersyjności witryny. Regularne analizy zachowań użytkowników pozwalają nie tylko wyeliminować lub zmodyfikować zbędne, nieużywane przez nich elementy, ale także umożliwią dostosowywanie umieszczanych treści zgodnie z preferencjami odwiedzających. Warto bowiem pamiętać, że witryna nie jest dla nas, ale dla użytkowników, którzy ją odwiedzają.
Prowadzicie bieżącą analizę swojej strony internetowej? Z jakich narzędzi korzystacie? Podzielcie się swoimi spostrzeżeniami w komentarzach.
Łatwiejszy dostęp do nauki BigQuery dla początkujących, opcja alertów w Google Optimize oraz poprawa konwersyjności landing page’a – to najciekawsze tematy ostatniego miesiąca. Zobacz, jakie nowości świata analityki internetowej przyniosła nam wiosna.
Pierwszymi punktami w planowaniu strategii marki, jest szczegółowa analiza konkurencji i branży, analiza trendów oraz tła kulturowego. Po szczegółowej analizie rynku, na podstawie zebranych danych jest możliwe stworzenie person opisujących grupy docelowe, które będą zainteresowane naszymi produktami lub usługami. – Magdalena Pudełek w magazynie Nowy Marketing opisuje podstawowe techniki i narzędzia pozwalające zbadać rynek, by z sukcesem rozwinąć swoją firmę lub zacząć nową działalność. Więcej: https://nowymarketing.pl/a/17961,marek-budowniczy-zobacz-jak-zbudowac-skuteczna-strategie-marki-cz-ii
Według ostatniego badania Gemius (luty, 2018) polscy internauci poświęcają na przeglądanie Internetu średnio 2 godziny i 6 minut dziennie. Najbardziej aktywni są mieszkańcy Mazowsza – 2 godziny i 21 minut. Najwięcej użytkowników łączących się z siecią wyłącznie poprzez urządzenia mobilne znajduje się w województwie lubuskim – 23%. Więcej statystyk w artykule: https://interaktywnie.com/biznes/artykuly/biznes/zobacz-jak-korzystamy-z-internetu-w-poszczegolnych-wojewodztwach-257103
Poprawa komunikacji z klientem, zadbanie o User Experience i design strony, budowa zaufania czy możliwie jak największa liczba metod dostawy – to niektóre z rzeczy, o które powinieneś zadbać, aby które skutecznie podnieść konwersje w twoim e-commerce. Kompletny tekst z poradnikiem do przeczytania na stronie: https://nowymarketing.pl/a/18024,10-sposobow-na-zwiekszenie-sprzedazy-w-sklepie-internetowym
Google udostępniło dane z konta demonstracyjnego Google Merchandise Store do nauki analizy danych za pomocą BigQuery. Dostępny jest również poradnik, który krok po kroku wyjaśni podstawowe jak i zaawansowane funkcje tego narzędzia. Z informacją można zapoznać się na stronie: https://analytics.googleblog.com/2018/03/introducing-google-analytics-sample.html
Poprawna implementacja narzędzi analitycznych to podstawa szczególnie, kiedy przeprowadzamy w witrynie testy A/B. Google wychodzi naprzeciw użytkownikom Optimize – od marca analitycy będą dostawać powiadomienia o błędach związanych z implementacją narzędzi analitycznych na stronie. Alerty poinformują użytkowników m.in. o: braku kodu narzędzia na podstronach ze skonfigurowanymi testami, starej wersji kodów czy braku Google Analytics. Oficjalny komunikat: https://analytics.googleblog.com/2018/03/is-optimize-set-up-correctly-on-your-site-let-us-double-check-for-you-pmm.html
CrazyEgg dzieli się zestawieniem dwunastu cech konwersyjnych stron wraz z przykładami. Przyciągający nagłówek, perswazyjny podtytuł, dobrze dobrane grafiki, jasny komunikat i przedstawione benefity – to tylko niektóre elementy, które możemy poprawić, aby podnieść swoje landing page na wyżyny konwersji. Lektura pod adresem: https://www.crazyegg.com/blog/landing-page-essentials/
Nowe funkcjonalności Google Optimize, odświeżony panel do zarządzania użytkownikami czy konfiguracja negatywnych celi w GA – oto lista rzeczy, o których mówiło się w analityce w ostatnim miesiącu. Przeczytaj marcową porcję nowości!
Optimize: darmowe video, zwiększony limit i łatwiejszy dostęp do mobile
Minął już rok, odkąd gigant z Mountain View udostępnił darmowy dostęp do tego narzędzia. Optimize stanowi świetną alternatywę dla dość drogiej konkurencji. Teraz rozpoczęcie testów jest jeszcze łatwiejsze. Na Youtube została opublikowana nowa playlista z filmikami instruktażowymi, pokazującymi jak zacząć przeprowadzać testy A/B z pomocą Google Optimize. Filmy możesz oglądnąć poniżej oraz na tutaj.
[su_youtube url=”https://www.youtube.com/watch?v=1bkpuvyW_48&feature=youtu.be&list=PLI5YfMzCfRtYBquMo5nioKqp1XQdUy59l” width=”740″ autoplay=”yes”](Film: https://www.youtube.com/watch?v=9UWbASEi7_o)[/su_youtube]
Od teraz limit jednocześnie prowadzonych eksperymentów został zwiększony do pięciu. Dzięki temu znacznie zwiększają się nasze możliwości w testowaniu kilku elementów naraz. Więcej informacji na ten temat można znaleźć tutaj: http://analytics.googleblog.com/2018/03/more-reasons-to-get-started-with-google-optimize-pmm.html
Łatwiej będzie też testować na stronach mobilnych – w edytorze udostępniony został responsywny podgląd witryny w konkretnej rozdzielczości, gdzie można również zobaczyć jak strona będzie wyglądać na konkretnych modelach urządzeń mobilnych. O szczegółach możesz przeczytać tutaj: https://analytics.googleblog.com/2018/02/test-and-build-for-mobile-with-google-optimize-pmm.html
Nowa odsłona zarządzania użytkownikami w Google Analytics
W lutym dla użytkowników Google Analytics została udostępniona odświeżona wersja panelu do zarządzania użytkownikami. Najważniejszą z wprowadzonych funkcjonalności jest możliwość tworzenia grup użytkowników i nadawania uprawnień wielu użytkownikom naraz. Więcej: https://analytics.googleblog.com/2018/02/richer-google-analytics-user-management.html
Niezbędnik analityka – lista przydatnych narzędzi i wtyczek
Na blogu Optimize Smart została opublikowana ciekawa lista narzędzi i materiałów przydatnych w codziennych pracach związanych z analityką działań w sieci. Warto się z nią zapoznać – znajdują się tam nie tylko wtyczki do przeglądarek, narzędzia do audytu technicznego strony, ale również co nieco do analizy social mediów i analizy aktywności konkurencji. W zestawieniu są również podlinkowane darmowe materiały edukacyjne. Lista dostępna tutaj: https://www.optimizesmart.com/optimize-smart-web-analytics-tool-box/
Dostosuj trigger głębokość przewijania
Simo Ahava wraca z krótkim poradnikiem, w którym opisuje, jak można dopasować trigger scrollowanie do mierzenia aktywności użytkowników w witrynie. Autor podpowiada jak ustawić wartości procentowe dla różnych grup podstron na stronie, jak uruchomić trigger tylko na części podstron czy upewnić się, że nie uruchomi się tam gdzie tego nie chcemy. W artykule również znajduje się skrypt, który pozwala mierzyć przewijanie tylko konkretnego elementu na stronie, na przykład samej, publikowanej treści. Kompletny poradnik: https://www.simoahava.com/analytics/customize-scroll-depth-trigger/
Negatywne cele w Google Analytics – czy są potrzebne?
Dobrze skonfigurowane cele pozwalają dowiedzieć się, co użytkownicy robią na stronie, ilu z nich dokonało zakupu, a ilu przeczytało artykuł czy zapisało się do newslettera. Głównie poddaje się analizie użytkowników konwertujących, jednak wiedza o tym dlaczego użytkownicy opuszczają naszą stronę również jest istotna. Przyczyn porzuceń może być wiele, nie koniecznie musi być to niedopasowana treść ale i błędy na stronie lub brak treści.
Lunametrics podpowiada, jak skonfigurować negatywne cele, które będą rejestrować wszelkie niepokojące zjawiska. Pozwalają one monitorować m.in: dotarcie użytkownika na nieistniejącą podstronę (błąd 404), dotarcie na stronę suportu, kliknięcie w linki „Pomoc”, Usunięcie konta, zrezygnowanie z subskrypcji i wiele innych. Polecamy lekturę artykułu: https://www.lunametrics.com/blog/2018/02/13/negative-google-analytics-goals/
Prezentujemy kolejną dawkę informacji ze świata analityki. W tym miesiącu poznacie ukryte funkcje GA i najbardziej niezrozumiałe raporty tego narzędzia, dowiecie się jak przyciągnąć użytkowników pop-upami oraz zaktualizujecie swoją wiedzę o nowościach Data Studio.
99% z ponad 800 ankietowanych marketerów i specjalistów e-commerce uznaje CRO za jedne z ważniejszych podejmowanych działań. Od 2013 roku opinia o optymalizacji konwersji będącej niezbędnym elementem strategii maketingowej zmalała z 59% na 50%. Większość respondentów nie jest zadowolonych z obecnych współczynników konwersji i planuje zwiększenie budżetu na działania optymalizujące konwersję. W kwestii narzędzi i metod – bezspornie liderem rankingu są testy A/B. Raport dla biznesu, marketerów oraz analityków można pobrać tutaj: https://econsultancy.com/reports/conversion-rate-optimization-report/
Mierzenie zaangażowania użytkowników – oto wyzwanie dla każdego e-biznesu. Z pomocą przychodzi Benjamin Mangold z krótkim poradnikiem, jak przy użyciu Google Tag Managera rejestrować długość przewijania strony przez użytkowników. Więcej: https://www.lovesdata.com/blog/tracking-scroll-depth
Semrush przedstawia przepis na jeszcze dokładniejszą analizę danych dzięki zaawansowanym funkcjom sortowania, selekcji określonej części danych, włączaniu dodatkowych wymiarów oraz tabelom przestawnym i chmurze tagów. Wszystko to w formie instrukcji krok po kroku. Kompletny poradnik na stronie: https://www.semrush.com/blog/hidden-google-analytics-reporting-features/
Direct Traffic, przepływ użytkowników, aktywni użytkownicy, benchmarking, atrybucja oraz współczynnik odrzuceń – zespół Crazy Egg pomaga w poprawnym interpretowaniu raportów. Autorzy rozbijają problematyczne zagadnienia na najmniejsze elementy, pozwalające zrozumieć jak dane są zbierane, co one oznaczają i jak zastosować je w praktyce. Artykuł dostępny: https://www.crazyegg.com/blog/misunderstood-metrics-google-analytics/
Search Engine Journal w mini-poradniku przedstawia 8 raportów w Google Analytics, w które powinni zaglądać marketerzy oraz przedsiębiorcy pracujący z mediami społecznościowymi, by jak najtrafniej przeprowadzić ewaluację podejmowanych działań. Kluczowa dla analityka jest tutaj analiza ścieżki użytkownika, jego zachowanie na stronie oraz dane demograficzne i zainteresowania. Artykuł z przykładami: https://www.searchenginejournal.com/measure-social-google-analytics/219619/
Testy A/B przeprowadzone na różnych wersjach powiadomień pozwoliły zidentyfikować elementy wpływające pozytywnie na użytkownika i skłaniające go do interakcji z powiadomieniem. Udowodniono, że bardziej skuteczne są pop-upy wyświetlane po 10 sekundach obecności użytkownika na stronie, bądź wyświetlające się według zaangażowania w witrynie. Bardzo pomocne jest również skrócenie tekstu, unikanie nieprawdopodobnych ofert oraz dodanie elementu zagadki. Szczegółowe wyniki i przykłady można poznać dzięki lekturze artykułu: https://www.crazyegg.com/blog/5-real-life-popup-ab-tests/
Gigant Internetu bardzo intensywnie pracuje nad rozwojem platformy – oto funkcjonalności uruchomione w ostatnim czasie: tabele przestawne, przypisywanie kolorów do określonych typów danych oraz edytowanie pól raportu. Jest jeszcze jedna aktualizacja, która ma ogromne znaczenie dla poprawnej interpretacji danych analitycznych: wskaźnik informujący nas o tym czy dane przedstawione w raporcie zostały poddane próbkowaniu.
Źródło: https://analytics.googleblog.com/2017/10/data-studio-richer-visualizations-and.html
Na branżowych salonach nierzadko słychać rozmowy o growth hackingu. Choć termin ten funkcjonuje już od kilku lat, to wciąż owiany jest pewną dozą tajemniczości. Sprawdź, kim dokładnie jest growth hacker i w jaki sposób Twoja firma zyska zatrudniając go?
Growth hacking zrodził się niejako z potrzeby, tak jak większość rewolucyjnych pomysłów. Zazwyczaj kojarzony jest ze środowiskiem startupowym, ponieważ tutaj właśnie ma swoje najczęstsze zastosowanie. Przy ograniczonym budżecie oraz ogromnym apetycie na rozwój i sukces firmy, konieczne było znalezienie alternatywy dla tradycyjnych metod marketingowych. Skupiono się więc na szukaniu skutecznych sposobów dotarcia do potencjalnych klientów, wykorzystując do tego nowe techniki i kreatywne rozwiązania. Choć growth hacking nie wyklucza płatnej reklamy, to zdecydowanie preferuje metody, wymagające minimalnych kosztów.
Po raz pierwszy terminu „growth hacker” użył Sean Ellis w 2010 roku. We wpisie na swoim blogu wyjaśnił, że jest to osoba, której celem jest osiągnięcie wzrostu dla firmy. Wszystkim podejmowanym przez niego działaniom przyświeca wizja skalowalnego wzrostu. Fenomen spopularyzował Andrew Chen, który określił hakerów wzrostu nowymi wiceszefami marketingu, hybrydami programisty i marketera, którzy nieustannie szukają sposobu dotarcia do klienta. W ich pracy rządzi nimi obsesja testowania, mierzenia, poszerzania horyzontów i odkrywania nieznanego.
Choć pojęcie „growth hacker” pojawiło się w 2010 roku, to za pierwsze działanie według tej metody uznaje się promocję Hotmaila z ostatnich lat ubiegłego wieku. Firma, jako jedna z pierwszych na świecie, oferowała bezpłatną pocztę elektroniczną. Do reklamy darmowego produktu nie chciano wykorzystywać tradycyjnych (i drogich) form, więc wtedy jeszcze nieświadomie zastosowano pierwszą metodę hakowania wzrostu. W wysyłanej przez użytkownika wiadomości, na dole, widniał komunikat z linkiem do strony, na której można było założyć swoje własnego konto pocztowe. Tym sposobem każdy mail wysyłany z Hotmaila stawał się bezpłatną reklamą produktu. Teraz takie rozwiązanie nie byłoby niczym przełomowym, ale wtedy był to game changer.
Gdy przed dobrym hakerem zamykają drzwi, on już sprawdza, czy da się wejść oknem lub kominem. Można pomyśleć, że jest to takie działanie nieco po omacku, ale on nie lubi tracić czasu na wymyślaniu rozbudowanych, czysto teoretycznych strategii. Woli wymyślać, testować, analizować i zawsze się zastanawiać „jak to wpłynie na rozwój mojego biznesu?”
Obsesja rządzi umysłem hakera, obsesja wzrostu. To właśnie sprawia, że growth hacking jest tak skutecznym fenomenem. Skupienie się na jednym celu, jakim jest rozwój firmy, sprawia, że hakera nie zniechęcają potknięcia, nieudane próby. On wie, że na sukces często trzeba długo czekać, dlatego nie poddaje się i wciąż szuka nowych, lepszych rozwiązań. Dzięki temu jest niezwykle wartościowym członkiem firmowej rodziny.
Jego ogromną miłością są testy, chce porównywać, weryfikować wszystko, co się da (i co oczywiście ma znaczenie dla rozwoju biznesu). W ten sposób tworzy własne strategie, które faktycznie działają. Wszelkie nowe pomysły wymagają sprawdzenia, czy na pewno są dobrym rozwiązaniem. Wtedy też pojawia się kolejna pasja, czyli analityka. Dzięki niej haker wzrostu ocenia swoje decyzje. Nieustannie śledzi ruch na stronie, zachowanie użytkowników, dobierając odpowiednie dane do celu, jaki stawia przed wybranym kanałem. Oczywiście w małym palcu ma Google Analytics i kilka innych narzędzi, którymi dociera do jak najbardziej szczegółowych statystyk.
Jeśli przedsiębiorca chce odnieść sukces w dzisiejszym świecie, musi być otwarty na ciągłe zmiany i szukanie nowych metod osiągnięcia tego, czego chce. Jeśli marzy o rozwoju swojej firmy powinien postawić na budowanie odpowiednich taktyk działania.
Tutaj też pojawia się jedna z ważniejszych różnic pomiędzy growth hackingiem a tradycyjnym marketingiem. Plan hakera wzrostu może odejść daleko od znanych strategii, za to obejmować coś innowacyjnego lub inspirowanego istniejącą już metodą, ale wzbogaconego o autorskie rozwiązania. Szerokie spektrum działań, z tak dużym skupieniem na wzrost, czyni z growth hackera osobę pożądaną w każdej firmie.
Jeśli rozkręcasz właśnie startup, pewnie marzysz o spektakularnym sukcesie Twojego pomysłu, chcesz urzeczywistnić tę wizję jak najszybciej, ale opcja wydawania monstrualnych kwot na reklamę po prostu nie wchodzi w grę. Tu potrzebujesz growth hackera. Nie będą go interesowały standardowe rozwiązania. On wie, że musisz najpierw przekonać użytkowników do swojego produktu i pomoże Ci zrobić świetne wrażenie.
Jeśli jesteś marketerem (B2B lub B2C), growth hacking pozwoli Ci opracować odpowiednią strategię (jeśli jej jeszcze nie posiadasz), dobierze odpowiednie działania według lejka sprzedażowego, co ostatecznie przekuje się w większy zasięg, jakościowy ruch i docelowo większą sprzedaż. Growth hacking będzie także bardzo pomocny przy działaniach content marketingowych i w social media. Haker szybko zidentyfikuje dobre i złe treści, zmaksymalizuje wyniki efektywnych materiałów i pomoże skonwertować leady w realnych klientów.
Bez względu na to, jaki prowadzisz biznes, potrzebujesz u swojego boku growth hackera. Będzie on, podobnie jak ty, poruszać niebem i ziemią, aby firma stale się rozwijała.
Strategia działań hakera to oczywiście stałe odkrywanie nowych możliwości i szukanie innowacji, ale warto sprawdzić, jakie metody zostały już wdrożone – może znajdą zastosowanie w twojej firmie? Justin McGill podzielił wybrane przez siebie taktyki według etapów komunikacji z użytkownikiem.
Dave McClur nadał liście McGilla bardzo wdzięczną nazwę – pirate metrics. Prawdziwy „pirat ruchu”, aby dotrzeć do skarbu w postaci przychodu, musi zabić do kilku portów.
Przykładów rewelacyjnych wygranych growth hackingu jest znacznie więcej niż sobie wyobrażamy. Właśnie ta metoda stoi za sukcesem wielu gigantów, którzy po prostu nie chwalą się tym na prawo i lewo.
Jednym z lepiej znanych sukcesów hakerów wzrostu jest Facebook. Firma zdecydowała się nie zatrudniać rzeszy ekspertów w branży, lecz grupę sprytnych i mądrych ludzi, którzy podeszli do pracy w indywidualny sposób. Początkowo Facebook nie rozwijał się tak, jak to planowano, więc wdrożono szereg niestandardowych wówczas działań. Po pierwsze zamówiono usługi u dostawców z krajów rozwijających się, których technologie pozwoliły na zdobycie adresów mailowych potrzebnych do promocji. Wprowadzono różne odznaki i widgety do umieszczenia na witrynie użytkownika, które przekierowywały do jego strony na Facebooku. Postawiono także na pozyskanie wpływowych użytkowników, którzy budowali zasięg i zainteresowaną publikę.
Drugim przykładem, o którym chciałabym wspomnieć jest Airbnb. Platforma do wynajmu noclegów zagranicą wykorzystała w pierwszym etapie rozwoju silną kampanię mailingową, która przyczyniła się do ogromnego sukcesu firmy. Innym świetnym, hakerskim posunięciem było przechwycenie użytkowników Craigslist. Pracownicy Airbnb przeszukali serwis pod kątem osób zamieszczających ogłoszenie o wynajmie mieszkania i zaproponowali im dołączenie do społeczności Airbnb. Tym sposobem przechwycili tysiące klientów.
Jeśli chcesz być na bieżąco z trendami w growth hackingu, warto zaglądać na blogi następujących ludzi:
Częstym błędem przy optymalizacji witryn jest przekonanie, że użytkownicy internetu mają takie same odczucia, potrzeby i kierują się takimi samymi wyborami, jak my. W praktyce jednak postrzeganie witryn internetowych przez większość pracowników branży internetowej jest zupełnie inne niż przez przeciętnego użytkownika.
Jedną z najlepszych sposobów „wejścia w skórę” naszych użytkowników i poprawy współczynnika konwersji na naszej witrynie jest zastosowanie testów A/B lub wielowymiarowych. Testy A/B są najtańsze ze wszystkich rodzajów testów użyteczności. Przeprowadzenie tego typu testów nie wymaga zakupu czy wynajmu specjalistycznego sprzętu. Chcąc przeprowadzić tego rodzaju badanie musimy jedynie zaopatrzyć się w dowolną platformę testową umożliwiającą przeprowadzanie testów A/B. Istnieje na rynku wiele tego rodzaju aplikacji. Szeroko rozpowszechnionym systemem do przeprowadzania takich testów jest bezpłatne narzędzie Google Website Optimizer.