Про переваги і недоліки Google Analytics 4: налаштування воронки, інсайтів та інші аналітичні можливості

Google Analytics 4 — це наступний етап розвитку аналітичних продуктів Google. Стало відомо, що компанія продовжує працювати над подальшим розширенням функціоналу, а остання версія аналітики — це ніщо інше, як міцний фундамент на майбутнє.

Спеціалісти компанії BUKI вже встигли запровадити ряд нововведень та використовують їх в повсякденній роботі. Пропонуємо огляд можливостей інструменту на підставі досвіду роботи з Google Analytics 4, а також короткий аналіз недоліків та переваг нової версії. На закінчення розглянемо декілька кейсів, що показують на практиці, яку користь від впровадження GA4 користувачі можуть отримати вже зараз.

Google Analytics 4 VS попередня версія

Аналітика версії 4 увібрала в себе досвід попередників, а саме:

  • аналітики для сайтів Universal Analytics;
  • аналітики для додатків Google Analytics for Firebase.

Кожен з цих продуктів забезпечував відстеження поведінки клієнтів, але мав інструменти орієнтовані на одну платформу — веб чи додатків відповідно.

Всім знайома ситуація: ми можемо почати обирати напрямки для відпустки, розглядаючи краєвиди на домашньому комп’ютері, зареєструватися по промокоду товариша, читаючи пошту на планшеті, і завершити бронювання готелю вже через додаток на смартфоні.

Тобто один клієнт компанії в різний час, на різних пристроях та платформах виконує критично важливі для бізнесу дії, дані про які треба зібрати та об’єднати у цілісну картину. Цю задачу мала вирішити нова версія аналітики, де в основі лежить уніфікована та більш гнучка модель даних. Всі дії клієнта мають описуватися за одним стандартом незалежно від того, чи вони відбуваються на веб-сайті чи у додатку.

В Google Analytics 4 відмовились від набору звернень різного типу (Hits), серед яких були перегляди сторінок, транзакції, соціальна взаємодій та ін. і об’єднали усе в рамках концепції Подій (Events). Все, що відбувається навколо користувача — подія, а вже назва події (як то перегляд сторінки чи екрану додатку) та додаткові деталі (параметри) будуть містити потрібну інформацію.

(Джерело схеми www.cardinalpath.com/...​et-what-ctos-need-to-know)

Як впровадити GA4?

Є два шляхи впровадження GA4:

  • Якщо до цього ваші потреби в аналітиці задовольняли стандартні звіти Universal Analytics, перехід з технічної точки зору буде досить простим. Встановлення коду аналітики для збору основних показників залишається справою на 5 хвилин (інструкція за посиланням: support.google.com/...​tics/answer/9304153?hl=uk ).
  • Якщо ви на повну потужність користувалися усіма можливостями попередньої версії аналітики (налаштовували багато власних подій, цілей, спеціальних параметрів і показників, представлень даних тощо), то через зміни у моделі даних перехід на Google Analytics 4 потрібно буде спланувати більш ретельно, щоб повторити усе в новій версії. На жаль автоматичного перенесення пророблених вами раніше налаштувань системою не передбачено.

Також слід зауважити, що стара версія аналітики буде ще працювати роками, а тому впроваджувати GA4 можна поступово, при цьому ресурси різних версій можуть збирати дані паралельно. У вас є можливість порівняти показники і протестувати відстеження подій.

Для більш вимогливих користувачів аналітики, зупинимося на недоліках та перевагах нової версії інструменту більш детально.

Недоліки Google Analytics 4

Якщо ви звикли працювати зі стандартними звітами для веб-сайтів у Universal Analytics, зміни в Google Analytics 4 будуть виглядати радикальними. В новому інтерфейсі замість звичних звітів з параметрами та фільтрами, інформація представлена у вигляді інформаційних панелей, в які можна заглиблюватися для дослідження. Звіти згруповані і наповнені по-іншому, тож потрібен деякий час на освоєння, незважаючи на ваш попередній досвід.

Помітною відмінністю є відсутність в GA4 такого поняття як Представлення даних (Views). Вся інформація відображається в одному Ресурсі (Property), тож це і є найнижчий рівень, де можна відкривати доступ іншим користувачам з різними правами.

Останній важливий недолік — це часткова відсутність документації українською мовою, а матеріали англійською покривають лише основи та все ще доповнюються. Варто зазначити, що Google Analytics 4 в певній мірі work-in-progress — однозначно як функціональність, так і кількість довідкової інформації буде постійно розширюватися з часом.

Переваги Google Analytics 4

Незважаючи на певні недоліки нової версії аналітики, все ж таки в ній переважають її переваги над попередніми версіями. Розглянемо основні плюси GA4 більш детально.

Робота з кількома джерелами даних

Google Analytics 4, що до речі на ранньому етапі запуску називалась Google Analytics App + Web, підтримує збір даних в одному ресурсі з кількох джерел (про це натякала стара назва). Це може бути мобільний додаток та/або веб-сайт. Налаштування міждоменного відстеження в GA4 також спростили — в налаштуваннях потоку даних достатньо вказати список доменів.

Фокус на життєвому циклі користувача

Інформаційні панелі в новому інтерфейсі тепер об’єднані по-іншому — більш зрозуміло для широкої аудиторії. Технічні розділи, налаштування та інструменти аналізу переміщені униз.

На ключові питання маркетологів про те, хто є користувачем і які дії він виконує, відповідають перші дві групи звітів: Життєвий цикл та Користувач. Тобто в пріоритеті навігації — інформація, що є корисною для Customer Lifecycle Marketing — стратегічної діяльності по залученню, конверсії користувачів у клієнтів та утримання їх.

На скріншотах представлена навігація старої та нової версії:

Безкоштовна інтеграція з Google BigQuery

Можливість працювати з початковими даними, яку так полюбляють аналітики, тепер доступна для всіх користувачів GA4. Інтеграція з Google BigQuery налаштовується в декілька кліків, після чого вся інформація про події щоденно відвантажується і зберігається у вашу базу даних. На основі цих даних можна виконувати SQL-запити та будувати власні звіти будь-якої складності.

Машинне навчання та штучний інтелект

Методи машинного навчання широко застосовуються у продуктах Google і аналітика не є винятком. Ось декілька задач, для виконання яких, використовуються такі алгоритми:

  • Підвищення якості зібраної інформації про активність користувачів на різних платформах з огляду на тренди щодо приватності персональних даних (та інтереси рекламодавців).
  • Прогнозування поведінки користувачів для формування сегментів, що зроблять покупку або припинять взаємодіяти з вами в найближчий час.
  • Пошук та сповіщення про аномалії під назвою Статистика (Insights).

Вбудовані події

Нова аналітика підтримує ряд опціональних подій, які відслідковуються автоматично і легко вмикаються. Те, що раніше вимагало додаткового налаштування, зараз користувач отримує за замовчуванням:

  • Прокрутка сторінки до низу (точніше 90% висоти).
  • Кліки на зовнішніх посиланнях.
  • Пошук по сайту за ключовим словом.
  • Взаємодія з YouTube-відео на сторінці (початок перегляду, прогрес перегляду, повністю переглянуто).
  • Завантаження файлів (*.pdf, *.docx, *.xlsx, *.zip та ін.).

Центр аналізу

Ми спостерігаємо перехід від Google Analytics як інструменту перегляду даних у різних звітах до того щоб надати інструменти, так би мовити, самообслуговування. Тобто тепер у нас більше можливостей створювати корисні для бізнесу звіти самостійно, опираючись на гнучкість моделі, де все є подією.

В центрі аналізу представлені різні види таблиць та діаграм для швидкого старту. Також в галереї шаблонів можна знайти приклади і відредагувати їх під свої потреби.

Зараз доступні 7 методів аналізу:

  1. Огляд (Таблиці та популярні базові типи діаграм: кільцева, лінійна, гістограма, карта та ін.).
  2. Аналіз послідовності конверсії (Воронки).
  3. Аналіз шляху (Деревоподібні графіки).
  4. Накладання сегментів (діаграми Венна).
  5. Статистика за користувачами (Переглянути всі відстежені події для окремо взятого користувача).
  6. Когортний аналіз (з деталізацією когорт по днях, тижнях чи місяцях).
  7. Користувач — за весь період (середні значення за такими показниками: LTV, Тривалість взаємодії, Трансакції та ін. показниками характерними, наприклад, для SaaS продуктів)

Кейс 1: Налаштування воронки

Серед переваг Google Analytics 4 ми згадали розділ Аналіз, де одним з типів графіків був Аналіз послідовності конверсії. Пропонуємо використати цей інструмент для аналізу воронки побудованої з власних подій.

Аналіз воронки — це спосіб візуалізувати та структурувати шлях користувача, що складається з ключових сторінок та взаємодій. За допомогою воронки зручно виявити бар’єри на шляху потенційних клієнтів — вони проявляються в низькій конверсії певного етапу та у кількості людей, що припиняють свій шлях на ньому.

Наприклад, в сервісі пошуку репетиторів BUKI для тьюторів відслідковується наступна послідовність кроків:

Візуалізація послідовності конверсії дозволяє ефективно комунікувати зі спеціалістами різних напрямків (маркетинг, дизайн, команда продукту та розробки) і спільно шукати точки росту. Аналіз воронки був один з методів, який застосовували для пошуку гіпотез оптимізації маркетплейсу BUKI в кризовий період.

Про події та спеціальні параметри

Ми вже знаємо, що принципова відмінність нової аналітики Google Analytics 4, це фокусування на життєвому циклі користувача та широкі можливості роботи з подіями.

Отже, подія — це будь-яка конкретна дія в конкретний момент часу здійснена користувачем вашого веб-сайту чи додатку. Параметри — це додаткова інформація пов’язана з подією, що доповнює її контекст (що?, коли?, де?, як?). Так подія page_view (Перегляд сторінки) має такі параметри як page_title (Заголовок сторінки) та page_location (Адреса сторінки).

Перед створенням власних подій слід ознайомитись зі списками автоматичних та рекомендованих подій, щоб не «вигадувати велосипед». В довідкових матеріалах доступні зразки подій для різних галузей.

В залежності від потреб бізнесу ми можемо самостійно визначати важливі етапи на шляху клієнта та відобразити їх у свої звітах, створивши власні події та параметри для них. Google Analytics 4 дозволяє створити в одному ресурсі до 500 подій та надсилати до 25 параметрів до кожної події. Надсилати такі події в аналітику можна за допомогою Google Tag Manager та з бекенду сайту чи додатку.

Як візуалізувати власну воронку?

Для прикладу візьмемо воронку рекламної агенції з 5 кроків та сплануємо відповідні події:

Крок 1: generate_lead — на сайті залишили заявку, контакти потрапляють в CRM відділу продажів.

Для подій в CRM використаємо одну подію — sales_activity зі спеціальним параметром, sales_stage, в якому буде вказаний етап продажу.

Крок 2: sales_activity , «sales_stage»: «contact» — менеджер зв’язався з клієнтом.

Крок 3: sales_activity , «sales_stage»: «present» — проведена презентація.

Крок 4: sales_activity , «sales_stage»: «win» — підписано договір.

Крок 5: generate_referral — за унікальним промокодом, що отримує клієнт, хтось залишив нову заявку.

В сумі маємо реалізувати 3 події та один спеціальний параметр (його також потрібно додати в розділі аналітики Спеціальні визначення, щоб надалі використовувати у звітах). Якщо з технічною частиною задачі справилися успішно, в розділі Події побачимо кількість подій та користувачів за певний проміжок часу.

Тепер можемо перейти до візуалізації даних. Для цього в розділі Аналіз — Центр аналізу натиснемо Пустий:

1. Почнемо з того, що з випадаючого списку Методів вивчення виберемо Аналіз послідовності конверсії.

2. Тип візуалізації залишимо без змін — Стандартна послідовність3. Перемикач Створити відкриту послідовність переходів залишимо вимкненим. Тобто в послідовність не можуть додаватися користувачі на проміжних кроках воронки, минаючи перший. І натиснемо іконку біля блоку Кроки для налаштування кроків:

4. У вікні Змінити кроки послідовності переходів ми маємо додати всі 5 кроків. Треба ввести назву кроку та обрати відповідну подію зі списку. Додаємо наступні кроки кнопкою Додати крок.

5. Для Кроків 2,3,4 ми використовуємо однакову подію, але з різним значенням (назвою конкретного етапу у процесі продажів). Щоб відокремити потрібні нам події, натискаємо Додати параметр. В полі Введіть назву параметру вибираємо sales_stage , умову «точно відповідає (=)» та відповідне значення, наприклад, для другого кроку це contact.

6. Крок 5 з подією generate_referral налаштовуємо аналогічно до першого кроку.

При налаштуванні кроків воронки можна ще більш глибоко деталізувати умови, а саме який проміжок часу допустимий між попереднім кроком та поточним та чи допускаємо, що між кроками могли відбуватися інші дії користувача.

7. В результаті отримуємо воронку та наступну інформацію по кожному кроку:

  • Кількість та % користувачів від першого кроку що досягли цього кроку.
  • % користувачів що перейшли на наступний крок.
  • Кількість та % користувачів які не перешйли на наступний крок — часом болісний показник, який найбільше мотивує шукати проблеми у воронці :)

Вивчивши базову інформацію про воронку ми можемо продовжити аналіз, використовуючи інструменти на панелі зліва:


  • Порівнювати як проходять воронку різні сегменти користувачів (за демографічними показниками, технологіями чи джерелом трафіку). Достатньо перетягнути готовий сегмент у поле Порівняння сегментів.


  • Додати додаткові зрізи у звіт про воронку, перетягнувши у поле Розподіл різні параметри (Вік, Стать, Місто, Мова та десятки інших)


  • Дослідити колонку з часом затраченим на проходження кожного кроку воронки, увімкнувши перемикач Показати витрачений час.

Далі формуємо гіпотези, латаємо дірки у своїй воронці, як правило рухаючись з останніх кроків до перших і слідкуємо за змінами. Як? При створенні воронки ми обирали тип Візуалізації — Стандартна послідовність. Якщо ж виберемо Послідовність конверсії з урахуванням тенденцій, побачимо лінійну діаграму зі змінами у конверсії кроків у часі — саме для задачі вивчення змін у ефективності воронки.

Кейс 2: Налаштування інсайтів

Analytics Insights (українською в інтерфейсі назвали як «Статистика») — це можливість отримувати підказки та сповіщення про важливі зміни в даних на основі власних налаштувань або машинного навчання.

Отже в Google Analytics в інформаційній панелі Статистика ви регулярно будете бачити автоматично знайдені незвичні зміни або тренди у ваших даних, як то спостереження про найефективніші канали та рекламні кампанії чи зміни у ключових показниках у порівнянні з попередніми часовими проміжками. Ви також можете поставити свої питання у рядку пошуку чи обрати зі списку готових на панелі справа:

Опція, що приносить найбільшу користь користувачам — це можливість налаштувати сповіщення самостійно та отримувати їх на email. Таких спеціальних налаштувань може бути до 50 в одному ресурсі Google Analytics 4. Розглянемо на прикладі нижче як це зробити крок за кроком.

Як створити сповіщення з GA4 про зміни у конверсії?

1. На головному екрані у картці Статистика натискаємо Переглянути всю статистику.

2. Натискаємо кнопку Створити.

3. У вікні Створити індивідуальну статистику можна використати заздалегідь створені шаблони, але ми натиснемо Створити нове.

4. На наступному екрані побачимо декілька опцій:

  • Частота оцінювання
  • Сегмент
  • Показник
  • Умова

Наприклад, ми хочемо отримувати сповіщення, коли конверсія погіршується на 10% серед користувачів смартфонів. Такі сповіщення ми бажаємо отримувати щотижня, тож обираємо це значення у полі частоти:

Потім нам треба вказати який сегмент користувачів нас цікавить. За замовчування це Усі користувачі. Ми ж натиснемо кнопку Зміна та вкажемо умову, що Категорія пристрою має бути «mobile»:

Далі потрібно вказати показник та умову, за якої ми отримаємо попередження про проблему (більше про конверсії в Google Analytics 4 за посиланням)

За замовчуванням в полі Умова вказано «Має відхилення». У цьому випадку Google Analytics за допомогою власних алгоритмів буде шукати аномалії — такі як різкі скачки чи просідання в показнику.

Тепер вказуємо зручну назву для індивідуальної статистики — вона буде відображатися в сповіщеннях.

Останній крок — це створення списку електронних адрес, на які будуть надсилатися повідомлення:

5. Натискаємо Створити.

Таким чином ми можемо частково автоматизувати моніторинг ключових показників, швидко виявляти проблеми та звільнити свій час для більш важливих задач, таких як пошук нових точок росту.

Google Analytics 4 — підсумок

Сподіваємося, що наведені вище приклади та кейси роботи з Google Analytics 4 спонукатимуть вас дізнатися більше про нові аналітичні інструменти. Хоча крива навчання досить крута, спеціалісти компанії BUKI вже встигли переконатися на власному досвіді, що нові потужні інструменти аналізу того варті.

Як зрозуміти, чи варто докладати зусилля для запровадження GA4? Ось деякі ознаки того, що повне впровадження оновлених інструментів аналітики може принести вам користь вже зараз:

  • Ваш бізнес вже представлений на декількох платформах (мобільний додаток, сайт), у користувачів є персональний кабінет.
  • У вас SaaS-продукт.
  • Ви займаєтесь інфобізнесом.
  • Надаєте послуги з довгим циклом продажів.
  • В штаті вашої компанії є співробітник на позиції аналітика.

У всіх інших випадках рекомендуємо зупинитися на першому кроці — встановити код відслідковування, що автоматично збиратиме базові події на вашому веб-сайті.

Команда аналітики й продукту BUKI

👍НравитсяПонравилось8
В избранноеВ избранном3
LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Подписаться на комментарии