Google Analytics dla sklepów internetowych. Jak mierzyć sprzedaż online?

Google Analytics poza szerokim zakresem danych dotyczących ruchu na stronie, oferuje także moduł dla sklepów internetowych. Raporty e-commerce to dawka wiedzy o skuteczności sprzedaży i zachowaniach użytkowników. Na które raporty e-commerce w Google Analytics zwrócić uwagę i jak czytać wskaźniki? Ten temat omówiliśmy na ostatnim szkoleniu z cyklu Oko w oko z marketingiem internetowym, które odbywa się cyklicznie w Plus Jeden w Poznaniu. Poniżej najważniejsze wnioski ze szkolenia.

Moduł e-commerce nie jest domyślnie dostępny dla każdego. Wymaga dodatkowego wdrożenia, przy czym nie jest to tak proste jak samo uruchomienie Google Analytics dla strony. Niezbędna jest wiedza programistyczna, bo wdrożenie e-commerce wiąże się ze zmianami w kodzie strony, a następnie przy ustawianiu wybranych raportów tagowania produktów itp.

Raporty konwersji można stosować zarówno w odniesieniu do sklepów internetowych, jak i każdej innej strony, która realizuje jakiś cel online. W przypadku stron ofertowych może to być np. zbieranie danych do potencjalnych klientów lub analizowanie liczby wysłanych zapytań. Dodatkowo oprócz celów sprzedażowych można analizować drobne cele, które nazywamy mikro konwersjami. Mikro konwersjami są to działania, które przybliżają użytkownika do zakupu i tym samym dają nam obraz tego jak blisko byli użytkownicy, którzy jednak konwersji nie dokonali. Możemy na przykład badać liczbę odtworzeń filmów, pobrań oferty, odwiedzin na karcie produktowej itp. Wszystko zależy od naszej strategii i przewidywanych zachowań użytkowników.

Aby korzystać z raportu konwersji należy zdefiniować, co uznajemy za konwersję. Google Analytics daje nam gotowe schematy celów w panelu administracyjnym. Możemy stworzyć cele niestandardowe. Jednorazowo takich celów może być 20. W razie potrzeby możemy cele włączać i wyłączać, np. testują różne ustawienia.

W raporcie konwersji możemy poznać zachowania naszych użytkowników w odniesieniu do procesu zakupu lub ścieżki do dokonania konwersji. W tym celu przydatne są dwa raporty: raport ścieżek konwersji i raportu przepływu celów. Są do siebie podobne, a jednak jest kilka aspektów, które sprawiają, że są to dwa osobne raporty. Służą diagnozie etapu na ścieżce do konwersji, na którym odchodzi najwięcej użytkowników.

Raport ścieżek konwersji generujemy sami poprzez zaprojektowanie takiej ścieżki w panelu administracyjnym Google Analytics. Dodajemy kolejne kroki ścieżki w postaci docelowego adresu URL. Wadą tego rozwiązania jest fakt, że taka ścieżka jest naszą wizją zachowań użytkowników, a nie faktycznym odzwierciedleniem zachowań. Mechanizm zbierania danych na ścieżce sprawia, że nie poznamy odchyleń od normy. Ścieżka dopisuje pomięte kroki, gdy użytkownik wejdzie na ścieżkę na późniejszym etapie, i tak ścieżka jest liczona od kroku najbliższego początkowi. Ścieżka nie pozwala też na analizę nietypowego przebiegu ruchu użytkowników, np. cofania się do poprzedniego kroku i potem kontynuacji podążania ścieżką.

Ścieżka nie musi dotyczyć procesu zakupowego, a może obejmować swoim zasięgiem wręcz pierwszą interakcję ze stroną. Sami decydujemy co ma przedstawiać, więc można ją zastosować zarówno w sklepach, jak i na innych stronach. Warunek jest taki, że pokazują wyłącznie konwersje w formie stron docelowych. Ścieżki nie nadają się do analizy zdarzeń.

Raport przepływ celów jest przystosowany do analizy nietypowych zachowań. Bez problemu poznamy dzięki temu nieprzewidziane przez nas sposoby dochodzenia użytkownika do konwersji. Możemy zaobserwować etapy dochodzenia do konwersji, na których użytkownicy się cofają, porzucają ścieżkę lub wybierają inną “trasę” do konwersji. W efekcie nie tylko weryfikujemy skuteczność naszej strony pod względem pozyskiwania konwersji. Weryfikujemy też nasze wyobrażenia o optymalnej ścieżce klienta do celu. Możemy przekonać się o błędach i trudnościach, które sprawiają, że klienci błądzą i szukają innych metod na dotarcie do celu. Analiza przepływu celów może przyczynić się do poprawienia doznań użytkowników i zwiększenia sprzedaży.

W obu raportach dzięki analizie lejka:

• Namierzamy najsłabsze elementy ścieżki
• Diagnozujemy przyczynę problemu
• O ile mamy możliwość - robimy testy a/b
• Przy małej liczbie użytkowników - wdrażamy zmiany w zakresie optymalizacji współczynnika konwersji

Najważniejsze różnice między raportami na podstawie Supportu GA:

Standardowe raporty e-commerce pozwalają na analizę sprzedaży w Google Analytics. Pierwszy raport, jaki otrzymujemy to podsumowanie wskaźników przychodów, współczynnika konwersji oraz transakcji:

• Przychody i współczynniki konwersji

- przychody
- współczynnik konwersji e-commerce

• Transakcje

        - transakcje
        - średnia wartość zamówienia

Powyższe wskaźniki możemy ze sobą zestawiać i porównywać np. na osi czasu. Na tym etapie warto zrozumieć sposób obliczania współczynnika konwersji e-commerce. W pewnych sytuacjach może on być mylący. Wbrew temu, co może podpowiadać nam intuicja, to nie jest odsetek użytkowników, którzy dokonali zakupu. Współczynnik konwersji to odsetek sesji, które zostały zakończone zakupem. To ważne, bo jeden użytkownik może wygenerować kilka sesji. Im więcej mamy takich “pustych” sesji, tym niższy będzie współczynnik konwersji. 

Dla przykładu jeśli w danym okresie sklep odwiedziły dwie osoby i łącznie wygenerowały 3 sesje i jeden zakup, otrzymamy 30% współczynnik konwersji. Jeśli natomiast sklep odwiedziły dwie osoby, które wygenerowały łącznie 10 sesji i dokonały dwóch zakupów - współczynnik konwersji wyniesie 20%. Mimo że liczba transakcji w ogóle wzrosła, współczynnik konwersji spadł. 

Biorąc pod uwagę sklepy, w których do wygenerowania konwersji potrzeba użytkownikom wielu sesji (długo podejmują decyzję), współczynnik konwersji e-commerce może nie spełniać naszych oczekiwań przy analizowaniu sprzedaży. Wszystko zależy od tego, jaki cel ma dla nas analityka w sklepie internetowym. Jeśli chcemy zbadać ile mamy zakupów na 100 sesji, to jest to świetny wskaźnik. Jeśli sprawdzić, jaki procent klientów konwertuje - musimy zastosować inne metody analityczne.

W zakresie analityki e-commerce możemy analizować skuteczność sprzedaży, produktu i grupy produktów.

Raport skuteczności sprzedaży przedstawia przychody i koszty dla danej transakcji. Można analizować zmiany w sprzedaży na osi czasu, zestawiać z dowolnym okresem. Dla wielu sklepów nie jest to wyjątkowo atrakcyjny raport, bo te same dane przecież można pozyskać ze swojego CRM-a. Jednak dane o skuteczności sprzedaży dzięki zastosowaniu segmentów dają wgląd w zależności między przychodami a ruchem z konkretnych źródeł, urządzeń itp.
Skuteczność produktu pozwala na przeanalizowanie efektywności z kontekście sprzedaży danego produktu. W raporcie pojawia się pojęcie “Unikalne zakupy”. Unikalne zakupy to liczba zakupów, w których pojawił się dany produkt. Wskaźnik natomiast pomija liczbę danego produktu na transakcję. Jeśli chcemy poznać liczbę zakupionych sztuk produktu podczas jednej transakcji, skorzystajmy z kolumny “Ilość”. W tym raporcie możemy także przełączyć widok na kategorie produktowe.

W raporcie mamy także dwa wskaźniki, które pokazują skuteczność:
 

• Współczynnik koszyka do szczegółów - liczba dodania produktu do koszyka/ liczbę wyświetleń szczegółów produktu
• Współczynnik kupna do szczegółów - liczba niepowtarzalnych zakupów/ liczbę wyświetleń szczegółów produktu

Np. Nasz produkt wyświetlono 100 razy, ale kupiono tylko 1 = 1%

W raporcie skuteczności listy produktów możemy analizować wybrane grupy produktów. Mogą to być kategorie produktowe, wyniki wyszukiwania produktów, produkty wyświetlane jako polecane produkty itp. Raport ma na celu określić, czy eksponowanie produktu w danej liście generuje sprzedaż. Listy ustawiamy sami, tagując odpowiednio produkty za pomocą ec.js.

Oprócz celów widocznych w ogólnym raporcie konwersji, warto zejść głębiej. Źródła konwersji w raporcie “Cele przegląd” dają nam jedynie informacje o ostatnim źródle przed dokonaniem konwersji. Tymczasem do dokonania zakupu potrzebujemy czasu i co najmniej kilku odwiedzin. No właśnie, ale ilu? Takie dane otrzymamy w raportach “Upływ czasu” i “Długość ścieżek”. Możemy je zdefiniować zgodnie z własnymi potrzebami. Google Analytics może mierzyć zachowania jednego użytkownika na przestrzeni maksymalnie 90 dni. Upływ czasu i liczby interakcji może być liczony z uwzględnieniem wszystkich lub wybranych zmiennych: wyświetlenia, kliknięcia, bezpośrednie, multimedia.

Raporty, które pozwalają poznać skuteczność poszczególnych źródeł ruchu, to najważniejsze ścieżki konwersji i konwersje wspomagane. Uwzględniają one nie tylko ostatnie źródło przed dokonaniem konwersji, ale pozwalają poznać źródło pierwszej, drugiej i każdej kolejnej interakcji ze stroną aż do dokonania konwersji. Konwersje wspomagane mówią nam natomiast, który kanał pozyskania ma największy udział we wszystkich ścieżkach konwersji.

Google Analytics może być prosty i skomplikowany, w zależności od tego jak bardzo chcemy się zagłębić w raporty i niestandardowe funkcje. Opisane powyżej raporty to jedynie ułamek tego, co można zrobić. Jednak wiele sklepów nawet do tych raportów nie dociera, ograniczając się do analizy liczby użytkowników, sesji i współczynnika odrzuceń. Warto wykorzystać raporty konwersji i e-commerce, bo są cennym źródłem wiedzy o zachowaniach użytkowników i pozwalają poprawiać niedociągnięcia w sklepie internetowym. A w efekcie są źródłem wiedzy do optymalizacji współczynnika konwersji. Masz swoje ulubione raporty Google Analytics? Podziel się nimi w komentarzu.

Artykuł powstał jako podsumowanie wydarzenia, które odbyło się 24 października 2019 w Plus Jeden w Poznaniu. Chcesz otrzymać prezentację ze szkolenia?
Napisz na adres: anna.zalewska@widoczni.pl