這篇文章,要迅速總覽Google Analytics(簡稱GA)報表的功能,讓你明瞭如何使用Google Analytics來協助事業更上層樓。這不是使用者介面的剖析,也不會有永無止境的報表畫面截圖。讀完這篇後,你應該會對報表更有興趣,也有自信繼續更深入研究。

 

報表總覽

這篇主要是從網站經營者的角度來看最重要的報表功能,而且新的通用版能讓你蒐集任何與網路相連的物品資訊(物聯網應用),讓這些報表有不同的應用。

圖5.1是目標對象總覽報表,也就是登入時看到的初始報表。

畫面左側的導覽工具列貫串整個使用者介面,這是找尋資訊的核心焦點。大部分項目都包含好幾個次要項目,點擊就能展開。Google Analytics在預設環境下提供超過100種報表,不過別擔心,我沒打算逐一說明。

 

資訊主頁:顯示成效概況

資訊主頁是一份由各種報表組成的個人化報告,讓你將各種資料並列顯示在不同的區塊中。舉例來說,你可以把一個隨時間變化的訪客數量圖,與網頁表現排行榜放在一起,這樣就能知道是哪些網頁衝高點擊數。

資訊主頁的用處在於可以總覽不同報表的數據資料,不需一一點出個別報表,你可以自訂數個不同的資訊主頁。

 

捷徑:看看上周檢視過的報表

捷徑是只用者創造創造的連結,能直接帶往指定的報表網頁。舉例來說,如果你剛研究過某一份報表,或許深入好幾層網頁,套用某些區隔和篩選器,只要新增這份爆表的捷徑,就能保存這些特殊設定。捷徑可以讓你只按一下就叫出需要的報表網頁,不必再次重設之前套用過的項目。

 

情報快訊活動:顯示顯著的異常事件

Google Analytics能監測資料模式,提供明智的預測分析。舉例來說,若偵測到資料模式發生顯著改變,系統便會在報表上發出警示。Google Analytics會用過去的表現來判斷是否有顯著異常事件。你也可以自訂警示通知,要求發生異常事件時以郵件通知你。

這是個強大的功能。分析師們不再需要每天研究深埋在報表中的資料模式有沒有顯著異常,比方說,在「網站流量比上周同個時間少了20%」或「產品購買量比上個月顯著提升」時自動發布警示。對於數據分析團隊而言,這是全天候待命的第二雙眼睛。

 

即時:看看現在正在發生的事

顧名思義,「即時」報表會即時更新,通常是4秒以內(這真是Google 讓人讚嘆的成就)。這些報表提供絕佳的管道,讓你概覽網站的動態,並測試新的廣告活動、新的網頁,或是新的網站功能。

即時報表的功能強大,可以追蹤任何與時間相關的項目,例如推出新產品、發表大型廣告活動(如足球賽中場時間的廣告)或重大的公關說明會。

為了迅速更新,即時報表會是完整報表的刪減版,也就是一份綜合報表,告訴你網站流量、訪客從哪裡來(地理定位)、參照連結網址(網站流量來自於哪些網站或廣告活動)、訪客正在瀏覽的內容、訪客目前觸發的事件,以及 產生哪些轉換(銷售業績、產生潛在客戶線索、互動)。

 

目標對象:了解訪客

這是登入Google Analytics最先出現的預設報表網頁。目標對象報表能在 不揭露個人資料的情況下看出訪客的一系列資料,例如訪客所在地(準確度達半徑40公里)、客層資料(性別、年齡層、興趣)、是新訪客或老顧客、網頁停留時間和瀏覽數、造訪的頻率和回訪率(訪客多常來、最近什麼時候來)、 訪客使用的裝置(Windows 或Mac 系統、行動裝置、平板,或是桌機)。行動裝置和平板電腦的報表,甚至精準到能夠顯示訪客使用的手機品牌和型號。

 

客戶開發:了解訪客從哪裡來

客戶開發報表會告訴你訪客如何抵達網站:是因為哪個管道、哪個特定廣 告活動而來,而且如何在品牌與消費狀況等考量下區隔出這些數據。舉例來說,如果舉辦春季特賣活動,就能交叉比較數個不同管道的活動成效。或者也 可以在某個管道下,看看哪個活動的成效最好。

報表中的廣告活動詳情可依需求提供到很精細,例如顯示特定橫幅廣告的成效(不論動畫或者靜止圖片)、訪客點擊不同的AdWords 關鍵字、成功吸引顧客的特定電子郵件以及後續成效,甚至還能告訴你郵件中哪些連結被點擊等 等資訊。

社群互動也同樣被記錄在這裡,訪客們分享時使用的是Twitter、Facebook 按讚、Pin、或者Google+1,還有在特定社群網絡中引發哪些討論等等。

 

行為:訪客們做了什麼事?

行為報表提供目標對象在網站上的活動資訊,例如他們瀏覽哪些內容(網頁)、讀取網站的速度、是否使用站內搜尋工具(以及使用的關鍵字)、在網頁上進行哪些活動(也就是不屬於網頁瀏覽的事件)、點擊哪個廣告等等。這 個報表也顯示你正在進行的實驗結果,例如對不同的訪客展示不同版本網站內 容的A/B 測試。

 

轉換:訪客們做了哪些重要的事?

轉換報表可以告訴你哪些訪客成為潛在客戶或顧客。對組織而言,這可能 是最重要的報表,它標記出你定義成功的指標,也就是超越流量數字和瀏覽量 的重大成就。轉換報表中包含電子商務和業績目標的詳細報告,而為了補充更 多資訊,Google Analytics 更收錄另外兩項相當複雜的報表:多管道程序(見圖 5.2 和5.3)以及功勞歸屬模式。

多管道程序報表會顯示造成轉換的行銷活動中有哪些重疊的部分,例如訪客在轉換前接觸到多少活動、參與哪些活動、還有顧客點擊哪些活動。

功勞歸屬模式可藉由設定各個重疊的廣告活動帶來的金錢價值,進行實驗。我們用以下這個簡單的例子來說明:假設一位訪客在兩個不同的情況下進入網站,一次是從自然搜尋來的,接著是從參照連結網址(聯盟網站)來的,如圖5.3 的第10項所示。在第二次造訪時造成轉換,可能是進行電子商務交 易,或者成為新的潛在客戶。那這次的成功,自然搜尋和聯盟網站行銷分別貢 獻多少功勞呢?功勞歸屬模式可以進行這種實驗,以取得最適切的配置。

了解區隔的內涵及重要性

除了一開始就蒐集品質良好的數據,決定該如何區隔(segmant)數據也是分析團隊必要的專業技能。Google Analytics有些強大功能可以派上用場。

區隔數據是把類似的訪客行為分類,幫助了解數據的含意。少了區隔,你的網站報表就只是一堆混雜著不同類型訪客的數據,訪客其實抱持著不同目 的、期望和需求來到網站。以圖5.4為例,訪客類型有:

●新顧客:第一次登入或第一次消費的客戶。

●現有顧客:需要協助或已經準備好再次消費的客戶。他們可能是潛在粉絲,也可能是來找麻煩的。

●觀望者:只是來蒐集資訊,未來或許會成為顧客。這類訪客還能依據互 動方式再細分,例如已經訂閱電子報、已經下載型錄、或者已經填寫表 格表示有興趣進一步聯繫的訪客;或者對你而言是低/中/高價值的訪客。關於細分各種訪客類型的區隔技巧,正是目前當紅的電商趨勢,稱為行銷自動化(marketing automation)。

●求職者:下至店員,上至下一任執行長的潛在人選。

●員工:利用網站來協助銷售作業或服務客戶的人員。

●投資人:想要更了解公司事業展望、方向及執行狀況等等的人。

●其他:通常是你不想要的訪客,像是機器人(不論是否有授權的網站監 控程式)、垃圾廣告、誤闖的訪客,或只是對網站稍微有點興趣的人。

從一堆數據裡(圖5.4a)很難得出什麼有用的洞見,無可避免地只能從一 堆平均值裡得到持平的結論,但訪客的類型卻是各式各樣,你所得到的持平之 論當然也就無法反映真實世界的狀況。

圖5.4b 就不同了,它把訪客分成7 種不同類型,你就可以分別分析。不做這7 種分類也可以,但請你至少依照觀察的結果,將現有的訪客分類。

 

區隔的威力

你的行銷部門同事想知道絞盡腦汁想出來的廣告活動是否有效。行銷的目的是要增加網站流量,所以你可以簡單計算「網站在特定期間的成效」:

廣告活動成效=被廣告活動吸引而來的訪客數÷總訪客數

如果活動期間來了1000 位訪客,而總訪客數是10 萬人,那麼這個廣告活動只提供1%的流量。這可能會被解釋為投資失敗,活動也可能被撤下。

現在請看圖5.5。

如果建立區隔後發現老顧客就占網站一半的總流量呢?而且其餘流量有一半還是來自內部員工,再加上有1萬個訪客是投資人、求職者和其他與業績無關的人士,重新計算後,廣告活動的成效就有6.7%了。這與一開始的計算結果截然不同,現在如果要撤下廣告活動,反而變成公司的損失。這就是區隔的威力。

計算廣告活動成效時很常犯的錯誤是忘了排除現有顧客,我見過很多這種情況,原因常常是沒有很有效地追蹤現有顧客。

 

辨認區隔的訊息

理想上,數據分析團隊可以根據圖5.4 列出的訪客種類來區隔所有的網站流量。要做到這點,就需要有「訊息」(signal)來協助辨認不同訪客,「訊息」 是特定的行為,可以展現出獨特的區隔意義。舉例來說,新顧客指的是登錄會 員、訂閱電子報或者第一次消費的客戶。用這些定義來區隔通常比較容易,這些訪客在網站上有明確的行為(也就是訊息),讓你得以辨識他們。當然,你得追蹤到這些行為才行。

新顧客以外的訪客就很難區隔了。比如說,如果只有現有顧客能登入網站,那就可以把所有登入者都標籤為現有顧客。到這裡都還算順利,畢竟有個 明確的訊息(行為)可以辨識,但那也要大家樂於登入才行。說不定大多數人 比較喜歡在實體店面消費,或者登入會員的價值主張還不夠吸引人,以致於現有顧客都沒做這件事。

 

如果沒有提供現有顧客登入的機制呢?

這類情況下,或許可以合併其他網站的訊息來辨識現有顧客。關鍵問題 是:「為什麼現有顧客會再次回到網站?」如果是為了追蹤產品的最新消息,你可以提供現有顧客獨有的電子報訂閱服務,這樣現有顧客不需要上網站也能 得知最新消息。不過還是可以在電子報中放入「繼續閱讀」的連結,用來追蹤 後續連上網站的行為,一樣可以解決這個問題。一旦辨識出現有顧客,就可以利用cookie 來蒐集資訊,這樣即使現有顧客之後沒從電子報中的連結連入網站,依然可以正確辨識出來。

為了讓辨識工作更順利,數據分析團隊常常需要改變網站的內容或結構, 以便製造「訊息」。所以安排一位網路開發工程師擔任數據分析計劃的關鍵要員絕對有幫助。

同樣的,求職者與投資人會檢視特定的網站內容。假設網站有個區塊瞄準這些目標讀者,換句話說只有求職者和投資人會看這些內容。再一次強調,你的網站結構與設計可能會讓上述假設無法成立,所以請與網路開發團隊討論所有可能的改變,以確保能有明確的區隔訊息。雖然求職者與投資人對銷售和行銷可能沒什麼價值,但辨識出這些類型的訪客還是很重要,因為你可以排除他們,準確計算其他區隔訪客的數據(如圖5.5 所示)。

在網站上添加或改善訪客區隔的訊息,可以讓網站的使用更為容易。而提供更好的使用經驗,永遠對你和客戶的關係有利。

 

內建區隔及自訂區隔

有些數據的區隔是Google Analytics 已經預設,例如使用行動裝置、平板電腦和桌上型電腦的訪客等三種區隔;已經消費及尚未消費的訪客;重複造訪及第一次造訪的訪客;從網路廣告連到網站,以及不是從網路廣告連來的訪客;抵達網站就跳出的訪客,也就是只瀏覽一頁且沒有互動行為的訪客,以及在網站上四處流連的訪客。以上這些區隔都有內建,你只要點一下滑鼠就可以 在報表上呈現,不必另外辨識。這些內建區隔都列在圖5.6 中。

雖然利用內建區隔可以事半功倍,但針對公司需求自訂區隔依然非常有趣,可見表5.1的範例,表5.1的類型包括兩種要素:

1. 條件滿足或順序滿足

這是區隔的邏輯定義,比如所有經由電子郵件連結前往網站的訪客,都滿 足「媒介為電子郵件」(medium = email)這個區隔條件。條件的邏輯可以使用 「且」(AND)或是「或」(OR)來定義,例如所有經由電子郵件連結或自然搜尋而來的訪客,都滿足媒介為電子郵件「或」媒介為自然搜尋(medium = organic)這個條件。

「順序滿足」也同樣是利用條件來定義,不同之處在於必須按照特定順序 來滿足條件。例如要滿足「媒介為電子郵件」並接著「成為顧客」(event = customer)這個區隔條件,訪客必須先經由電子郵件的連結前往網站,再成為顧客;沒有成為顧客或藉由其他途徑抵達網站的訪客都會被排除在外。類似的區隔例子還有「觀賞完影片」(event = watch demo)並接著「訂閱」(event = subscribe),這可以幫助你了解投資影片製作是否對業績有幫助。

 

2. 造訪型或用戶型

造訪型的區隔必須滿足「在同一次造訪(工作階段)」的條件;用戶型的 區隔則須滿足「在同一次造訪或後續回訪」的條件。用這個方法來定義區隔有 很大的功效。唯一要注意的是,訪客在二次造訪時必須使用相同的裝置與瀏覽器,才能被正確追蹤(cookie 要在特定的裝置及瀏覽器嵌入)。 如果你的網站常有使用多種裝置的訪客,你也可以導入用戶ID 來追蹤, 來避免cookie 追蹤功能失效。 (本文摘錄自《透視數據下的商機》第五章)

書籍介紹
作者:布萊恩‧克里夫頓
出版社:天下雜誌
出版日期:2016年6月

 

布萊恩‧克里夫頓

數據分析領域的顧問、作家及教育家,精通利用Google Analytics來協助組織優化績效,在全球各地都被視為Google Analytics權威。他的著作《流量的祕密》(Advanced Web Metrics with Google Analytics)目前已出到第三版,銷量超過7萬本,為世界各地的教授、學生所愛用。

身為Google的歐洲區首席網路分析師(2005-2008),布萊恩建立了一個囊括歐洲各地專家的團隊,後來成為Analytics (分析) 個人認證(Google Analytics Individual Qualification,GAIQ)的線上學習中心。

布萊恩是倫敦大學學院及斯德哥爾摩經濟學院的客座講師,而世界各地為數眾多的研討會上也都可以聽到他的演講,其中又以歐洲最多。他在歐洲發表了網路量測、數位行銷、內容優化的關鍵技巧,以及如何融合這些學問,創造成功的線上事業策略。布萊恩現為Search Intergration AB的數據創新研究總監。

(本文原刊載於SmartM電子商務網 , TransBiz 跨境電商顧問獲授權轉載。)

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Anfernee 老張
Anfernee 老張
Anfernee 擁有超過10年的電商創業經歷。25 歲在澳洲創辦網路藥局 OKme,透過自營網站、eBay 及 Amazon 等通路,全通路策略在短時間內獲得高速成長。2013年,創立 Innovotech Labs,專注於電商的價格競爭數據分析,在定價策略有深入研究,客戶包括 ALDI Liquor、Bunnings Warehouse、Baby Bunting 等大型零售通路。2015年,創辦 TransBiz 跨境電商顧問,結合國外數位行銷以及電商數據分析的實戰經驗,協助台灣品牌「賣」向世界。

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