دليل كامل لاستخدام Google Analytics في CRO

5 فرص خفية مع Google Analytics

في سعيك اللامتناهي لتحسين CRO الخاص بك ، من المحتمل أن تعتمد على Google Analytics كأداة سهلة لمؤشرات الأداء الرئيسية. إنه مفتاح الربط المضمون في صندوق أدوات CRO الخاص بك الذي تلجأ إليه عندما لا تتراكم الأرقام ، هناك شيء يتسرب في الأتمتة الخاصة بك وعليك أن تلقي نظرة تحت الحوض (باستثناء الكراك السباك).

ولكن عندما يتعلق الأمر بالبيانات الموثوقة ، تستمر مشكلة مزعجة في الظهور.

نحن عرضة للنقاط العمياء والأخطاء.

لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن مصادر البيانات الموثوقة لم يتم إعدادها بشكل جيد بشكل عام وأن تفسير البيانات عرضة للتحيزات المعرفية.

على الرغم من دخول عصر البيانات الضخمة ، فإن أدمغتنا المتطورة لا تزال موصولة بالقصة والسرد ، وليس البيانات. هذا يعني أننا نميل بشكل طبيعي إلى جعل البيانات تعمل لأغراضنا.

هل حدث ذلك لك؟

تجد الناشز. يقول المحقق الداخلي (والأنا) "آها!" ، فقط لتشعر بالضياع ، (تلاعب بها!) ... كان ذلك بسبب الافتقار إلى الإعداد المناسب لتجارب Google Analytics.

لا تشعر بالسوء. نحن محسنون للتحويل ، ولسنا علماء يجرون تجارب إكلينيكية للقاح.

من أخطاء إعداد العلامات إلى البرامج النصية التي لا تعمل بشكل صحيح ، هناك مستوى معين من اليقظة المفرطة المطلوبة لبناء أساس متين لتحليلاتك واختبار أ / ب.

دعنا نتعمق في كيفية استخدام Google Analytics for CRO في عام 2021 ثم نضع 5 فرصًا مخفية لتجارب Google Analytics.

لماذا استخدام Google Analytics؟

حتى لو كنت خبيرًا ، فإليك تحديثًا سريعًا لطمأنتك أنه ، حتى في عام 2021 ، لا يزال Google Analytics جوهرة CRO.

1. إنه مجاني

من لا يحب الحرية؟ ومع ذلك ، لا تنخدع بسعرها الرخيص. مجاني لا يجعل Google Analytics أقل قيمة. إذا كان هناك أي شيء ، فهو عكس ذلك.

ولكن إذا قمت بتعظيم هذه الأداة ، فمن المدهش حقًا عدد القطع الذهبية لفرص التحويل الموجودة.

ولماذا لا تحصل على أقصى استفادة من أداة تعرف بالفعل كيفية استخدامها؟ فكر في هذا: إذا كانت أدمغتنا تستنزف مثل البطارية طوال اليوم ، فأنت تريد الحد من عدد الأدوات في سير عملك.

2. من السهل اقامة

مجاني وسهل الإعداد؟ أه نعم. أنت الآن تتحدث.

لم يتم إعداد Google Analytics حتى الآن؟ في حين أنه من السهل التهيئة ، يجدر بنا أن نكرر أن الإعداد الصحيح لبرنامج Google Analytics هو الأساس الأساسي لاستراتيجية تحسين التحويل بالكامل.

بالطبع ، لا يكتمل أي إعداد بدون تكامل سلس. وستنام بشكل أفضل وأنت تعلم مدى سهولة الاستخدام جنبًا إلى جنب مع أدوات CRO الأخرى ، مثل Convert Experiences.

إذا كنت واثقًا بالفعل من الإعداد الخاص بك ، وتبحث ببساطة عن المزيد من الجاذبية المرئية في تقاريرك ، فقم بتكوينه باستخدام Google Data Studio (أو بديل مشابه لـ Data Studio) ، عن طريق إضافة برنامج نصي بسيط لكل صفحة أو استخدام Google Tag Manager.

3. معظم خيارات التتبع والتقارير القابلة للتخصيص

يظل برنامج Google Analytics الأداة الأكثر قابلية للتخصيص لمعرفة مستوى عميق من تفاعلات المستخدم ، مثل المكان الذي ينزل فيه المستخدمون ، وتحديد الحقول التي تسبب الاحتكاك أو التخلي عن عربة التسوق.

وليس أن تبدو مثل والدتك ، ولكن هناك ميزة للثقة في السلطات في هذا الموضوع.

يعتبر نيل باتيل ، خبير تحسين محركات البحث ، من أشد المعجبين بميزات التقارير المخصصة المحددة مسبقًا في Google Analytics. سواء كنت تقيس التحويلات لحملات الدفع لكل نقرة ، أو تحسين المدونة ، أو سلوك العملاء ، أو تشخيصات الموقع ، أو مسارات التحويل ، أو عبر المتصفحات ، فستجد التقارير التي تريدها.

يمكنك أيضًا تثبيت هذه التقارير المخصصة بسهولة لتكون في متناول يدك. يمكن أن يساعدك هذا المستوى من التفاصيل وإعداد التقارير في تسريع معدل التحويل.

كيفية البحث عن فرص البيانات في Google Analytics

قبل العثور على الفرص ، تأكد من إكمال هاتين الخطوتين:

1. إعداد GA بشكل صحيح (خاصة تتبع الأحداث)
2. حدد ما يجب تتبعه باستخدام التقارير المخصصة.

ثم ، ابحث في كل من هذه المناطق الخمسة للعثور على الكنز المخفي:

1. تحسين النموذج
2. تحسين المدونة
3. تحسين الصفحة
4. تحسين مسار التحويل
5. تحسين الشاشات والأجهزة

الفرصة رقم 1: تحسين النموذج

يمكن أن يساعدك Google Analytics في تحسين جميع أنواع النماذج. وتشمل نماذج الاشتراك ، ونماذج الاتصال ، ونماذج الدفع ، ونماذج المبيعات ، ونماذج الصفحة المقصودة ، والنماذج متعددة الصفحات.

يعد استخدام Google Analytics Event Tracking طريقة رائعة لتتبع تفاعل حقل النموذج على مواقعك وإنشاء مسارات تحويل تداعيات لفهم نجاح أو عدم نجاح نماذجك.

Krista Seiden ، مستشارة التحليلات الرقمية الرئيسية في KC Digital

تشرح Krista كيفية استخدام علامات الأحداث في GA لتتبع حقل النموذج. (إكمال النموذج هو نوع من تتبع الأحداث.)

لنفترض أنك لاحظت أن أحد النماذج غير مكتمل باستمرار.

في تقرير GA ، يمكنك ذلك

ما عليك سوى إعادة ترتيب الجدول ولاحظ بسرعة حالات الانسحاب أو الزيادات. ستتمكن بسهولة أكبر من التعرف على الأشخاص الذين لم يروا علامة النجمة المطلوبة وواجهوا خطأً.

Krista Seiden ، مستشارة التحليلات الرقمية الرئيسية في KC Digital

الفرصة الثانية: تحسين المدونة

عندما يتعلق الأمر بتحسين المدونة ، يقترح Johann Van Tonder من AWA Digital:

افهم إمكانية التحويل لديك. ليس كل زائر على موقعك موجود للتحويل. ما هو حجم الفرصة؟ تتيح لك معرفة ذلك أيضًا تركيز كل جهودك على الفرصة الحقيقية دون أن تتعقب جانبًا من خلال أرقام مجمعة كبيرة لا معنى لها.

لشرح المفهوم بإيجاز ، إليك مثال بسيط:

لنفترض أن السوق الذي تستهدفه هو المملكة المتحدة ، لكن GA يُظهر أن 15٪ من حركة المرور الخاصة بك تأتي من دول غير المملكة المتحدة ذات التحويل السيئ أو لا يتم التحويل على الإطلاق. في هذا السيناريو ، تكون إمكانية التحويل الحقيقية أقرب إلى 85٪ من إجمالي عدد مستخدمي مواقع الويب.

يحتوي نشاط التجارة الإلكترونية الذي نظرت إليه مؤخرًا على محتوى مدونة عالي المستوى يمثل 48 ٪ من إجمالي حركة المرور.

ومع ذلك ، فإن الميل للتحويل (ليس مقلوب العينين ، ولكن محسوبًا باستخدام نماذج الانحدار اللوجستي) لهذا الجزء ضئيل. اتضح أن هؤلاء المستخدمين يزورون الموقع فقط للبحث عن سؤال معين يجيب عليه محتوى المدونة هذا.

يمكنك محاولة بيعهم كل ما تريده ، لكنهم ليسوا في حالة شراء ذهنية. في مرحلة ما ، قد يحتاجون بالضبط إلى ما يجب عليك بيعه ، لكن هذا الوقت ليس الآن. تختلف الطريقة التي تتعامل بها مع هذه الفرصة ، من منظور التحليل والاختبار ، تمامًا عن تلك التي تتميز بحركة مرور أكثر دفئًا.

الفرصة رقم 3: تحسين الصفحة

لنفترض أنك تختبر A / B لمتغيرين على الصفحة المقصودة. أنت تقرر أنك تريد معرفة العناصر الأكثر تفاعلًا ، مثل وقت الإقامة أو تمرير الماوس.

من السهل أن تغيب عن بالنا سبب إجراء التغيير في المقام الأول. هل كان إبداعًا أم قائمًا على البيانات؟ خاصة مع وجود المزيد من الأيدي في المزيج ، مثل مصمم UX والمطور والاستراتيجي.

فيليب كو من مجموعة فلوينت.

لاحظت أنه على الرغم من أن الصفحة (أ) بها تفاعل أكبر ، إلا أن الصفحة (ب) تتمتع بتحويل أعلى.

وهكذا ، يمكنك أن تستنتج أنه بينما تحب صورة على الصفحة ، فإنها تقلل التحويل لأنها تشتت انتباهك كثيرًا عن الهدف.

يوضح فيليب أنه باستخدام Google Analytics ، يمكنك ربط ذلك بعناصر أخرى ، مثل ما إذا كانوا من مستخدمي الجوال. ثم تخلص من العنصر بصفحة أقصر للإجابة على السؤال "هل العنصر أو التفاعل ضروري للتحويل؟"

بالتأكيد ، هناك أدوات أخرى يمكنها تسجيل السلوك على صفحة معينة. لكنك لن تكون قادرًا على جمع المزيد من الأفكار الفريدة لمجالك

فيليب كو من مجموعة فلوينت.

الفرصة رقم 4: تحسين مسار التحويل

عندما يتعلق الأمر بتحسين مسارات التحويل ، شارك Andra Baragan من شركة Ontrack Digital:

هناك قيمة هائلة في العثور على نقاط الانقطاع الرئيسية هذه في مسارات التحويل لعملائنا. تعد مسارات تحويل الهدف بالتأكيد أحد المكونات الرئيسية لمرحلة إعداد تقارير التحليلات ، لكن لديها عيبًا هائلاً يتمثل في كونها متاحة فقط على أهداف من نوع الوجهة.

لقد وجدنا أن الطريقة الأكثر فاعلية لتحديد مسارات التحويل هي من خلال الشرائح المخصصة.

باستخدام الإعداد المتقدم "التسلسل" في شاشة الشريحة المخصصة ، يمكنك تحديد الخطوات في مسار التحويل وفهم نسبة الانسحاب في كل نقطة من خلال مجموعة من الأحداث ومشاهدات الصفحة.

يوصي Andra بهذه الخطوات لاكتشاف فرص GA في مسار التحويل الخاص بك:

1) أول شيء نقوم به عند تحسين موقع الويب ، بعد التأكد من إعداد التحليلات بشكل صحيح ويتم تتبع كل شيء بدقة ، هو إعداد تقارير التحليلات.

2) حدد الخطوة الأولى في مسار التحويل واكتب عدد المستخدمين.

3) ثم أضف الخطوة الثانية في القمع ، واكتب الرقم مرة أخرى. يمكنك أن ترى أننا استخدمنا حدثًا في هذه الحالة ، المنتج المُضاف.

نسبة الانسحاب هي ببساطة عدد المستخدمين في الخطوة 2 مقسومًا على عدد المستخدمين في الخطوة 1 ، مضروبًا في 100.

في هذا المثال ، تبلغ القيمة 1،813 / 12940 * 100 = 14٪ → وهذا يعني أن 14٪ فقط من المستخدمين يضيفون منتجًا إلى سلة التسوق الخاصة بهم ، بمعدل تراجع يبلغ 86٪ .

بهذه الطريقة ، يمكنك إنشاء مسارات تحويل معقدة لموقع الويب الخاص بك ، وبعد ذلك ، بمجرد أن ترى أكبر انخفاض ، انتقل إلى هذا القسم وقم بتحسينه قدر الإمكان.

الفرصة رقم 5: تحسين الشاشات والأجهزة

هنا سيناريو:

لنفترض أنك تبحث عن تحسين سريع من خلال إصلاح تقني. لذلك قررت التحقق من مشاكل توافق المتصفح. تجد على الفور أنه من الصعب والمراوغ التحقق يدويًا من المتصفحات والأجهزة المختلفة. تبدأ في الضياع في الأعشاب.

كل هذا يمكن حله باستخدام Google Analytics. يتيح لك GA التحقق من مشكلات قابلية الاستخدام على متصفحات مختلفة ، على سبيل المثال ، صفحة ويب معطلة.

فيليب كو

في Google Analytics ، يمكنك التحقق من جميع المتصفحات ، بما في ذلك المتصفحات القديمة مثل Internet Explorer.

قد تعتقد ، انتظر Internet Explorer ، من يهتم؟ هذا عفا عليه الزمن ولا أحد يستخدمه.

تعمق في تقرير المتصفح الخاص بك ، وتكتشف أنه بينما ، نعم ، صحيح أن 40٪ يستخدمون Chrome أو Safari ، لا يزال هناك 10٪ يستخدمون IE.

مضيعة للوقت؟ ربما ... ليس بهذه السرعة ...

أنت تحفر وتحفر ... آها ... زوارك عبر المتصفحات مشغولون ، لكن المعاملات انخفضت.

أنت الآن تبدأ بحماس في حل الرياضيات. وعلى الأقل بالنسبة لجزء من حركة المرور الخاصة بك على جميع المتصفحات ، فأنت تدرك أن مطور البرامج يستغرق دقيقتين فقط لإصلاح المشكلة ... وإذا بدأت في توسيع تحليلك وفكرت ، انتظر ، هل حدث ذلك على صفحات المبيعات أيضًا؟

يمكنك أن ترى كيف يمكن أن يؤثر جمع هذا المستوى من البيانات التفصيلية حول النشاط المقسم من قبل جميع المتصفحات على CRO بشكل كبير.

تفسير نتائج اختبار A / B في Google Analytics

أدوات اختبار A / B المثبتة مثل Convert Experiences تجعل الاختبار والتحسين أمرًا سهلاً. جزئيًا ، لأنها تتكامل بسلاسة مع Google Analytics.

يتيح لك النهج الشامل المترادف لأداة اختبار A / B الخاصة بك مع Google Analytics ملاحظة التناقضات والقيم المتطرفة بشكل غريزي أكثر ، وتصحيح المسار في وقت أقرب بكثير.

في معظم الأوقات ، يتم إجراء تحليل ما بعد الاختبار خارج أداة اختبار A / B.

باستخدام تحويل التجارب ، يكون تحليل نتائج التجربة واضحًا وسهلاً. إليك كيفية عرض "تحويل البيانات" في GA:

كما ترى ، عندما تتزوج من الاثنين ، توقع زيادة تحسينك من خلال تحليل ما بعد الاختبار والتعمق في تفاعل المستخدم.

في غضون ذلك ، يمكنك تحليل الرؤى بشكل متقاطع بما يتجاوز بكثير ما قد تجده إذا قضيت وقتًا في التحليل بشكل منفصل (بدلاً من تقاطع عينيك).

ليس هذا فقط ، ولكن لن يساعدك التقرير الملخص في فهم "السبب" فيما يتعلق بما هو ناجح أو لا يعمل.

يجب أن يتم دمج كل اختبار تقوم بإجرائه مع Google Analytics. المزيد من الاختبارات = فرصة أكبر إحصائيًا للصحة والقدرة على الوثوق بهذه البيانات.

كيفية الوصول إلى بيانات التجربة في Google Analytics

بعد إعداد التكامل ، ستبدأ بيانات التجربة في الظهور داخل Google Analytics. إليك ما يتم إرساله إلى GA (مع أمثلة).

في Classic Analytics

1. انتقل إلى الجمهور -> مخصص -> المتغيرات المخصصة. ابحث عن المتغير المسمى CONVERT-XXXX حيث XXXXX هو معرف تجربتك.
   

   

2. تحت هذا المتغير ، ستجد مجموعات الاختبار الخاصة بك.
   

   

3. في كل عرض صفحة لصفحة تم اختبارها ، نرسل أيضًا حدثًا إلى Google Analytics. يمكنك العثور عليها ضمن المحتوى -> الأحداث. يمكنك استخدام الأحداث لتحليل ، على سبيل المثال ، عدد مرات مشاهدة التباين (وليس فقط بعدد الزوار).
   

   

في Universal Analytics

1. انتقل إلى التخصيص ، ثم ابحث عن التقارير المخصصة:
   

   

2. إنشاء تقرير مخصص جديد. ضمن عمليات التعمق في الأبعاد ، حدد المكوّن المخصص الذي أنشأته في الخطوة السابقة:
   

   

3. بمجرد إنشاء التقرير ، انتظر حتى ترى الاختلافات والبيانات الواردة. وفقًا لـ Google ، قد يكون هناك وقت استجابة لمعالجة البيانات من 24 إلى 48 ساعة.
   

   

4. في النهاية ، ستجد كل شكل من أشكال تجربة التحويل في صف منفصل في التقرير المخصص.
   

   

كلمة تحذير

على الرغم من أنك قد تشعر وكأنك طفل في متجر حلوى وأنت تكتشف وتتذوق كل إمكانيات البيانات في Google Analytics ، فهذه كلمة تحذير قبل أن تتسرع في استيعاب كميات كبيرة من البيانات.

احذر من أن ينتهي بك الأمر بقضية TMI (الكثير من المعلومات). تذكر أنه مع وجود المزيد من البيانات ، هناك مجال أكبر للخطأ البشري والتحيز في تفسير البيانات واحتمال أكبر لإرسالك إلى طريق طويل ومضلل.

المفتاح هو بناء الكفاءات والثقة في عملياتك أولاً.

خذ الوقت الكافي للقيام بما يلي:

• 1) إعداد Google Analytics بشكل صحيح ،
• 2) تأكد من أن بياناتك نظيفة ، وتخصيصها لمجال عملك ،
• 3) اجعل جهات التسويق والمطورين لديك متزامنة ، و
• 4) ادمج بياناتك في منهجية الاختبار الحالية لديك باستخدام متغيرات أقل.

عندها فقط ، يجب أن تضيف المزيد من التعقيد أثناء ضبط التحسين.