Jak si mrvíte data v Google Analytics

Před časem jsem psal o tom, na co se (ne)dívat v Google Analytics. Jen letmo jsem ale zmínil, že je důležité mít Google Analytics správně nastavené a propojené.

Většina účtů Google Analytics, ke kterým se dostanu, je nastavená špatně (kromě těch od Jakuba Kašparů a Adama Juráka). A mě už to nebaví pořád opravovat.

Zrovna včera jsem tu měl klienta, který mi ukazoval web s bounce rate kolem 3 % (a ne, nebyl to Amazon).

Pokud děláte rozhodnutí na základě špatných dat, tak jste jako kormidelník, kterému nefunguje kompas. A neví o tom. Dřív nebo později se dostanete do… míst, kde nechcete být.

Takže tady je 8 nejčastějších chyb a jak je opravit:

Zní to banálně, ale čas od času se setkávám s tím, že na webu nejsou Google Analytics vůbec. A nebo jsou, a klient k nim nemá přístup. Protože to zařizoval bývalý zaměstnanec nebo agentura, se kterou už nepracují.

Nicméně tohle je problém, který je relativně snadno řešitelný.

Daleko obtížnější je situace, kdy máte analytics kód jen na části stránek. Jsou 3 možnosti, jak to zjistit:

Na první pohled je to idylka. Máte dvojnásobnou návštěvnost, počet zhlédnutých stránek a bounce rate v jednotách procent. Bohužel si ale lžete do kapsy.

Nejčastější příčiny jsou:

Tohle se odhaluje taky relativně snadno. Prekérka nastane ve chvíli, kdy to máte jen na části stránek. Zkuste se podívat na (vstupní) stránky s podivně nízkou bounce rate. A pokud je najdete, tak zjistěte, co se kam jak posílá pomocí Tag Assistantu a Analytics Debuggeru, viz výše.

Málokdo to ví, ale kdokoliv vám může posílat data do GAček a není proti tomu obrany.

Někdy je to v pořádku, například u služby Google Translate, Google Cache nebo Internet Archive. Hodně z toho je ale spam. A ano, spam není jen v e-mailu. Zjistíte to v Audience > Technology > Network a sekundární dimenzi Hostname.

Pokud tam vidíte podivné domény se spamovými názvy, tak vám nějaký bot špiní data.

Dá se tomu vyhnout tak, že si uděláte filtr jen na „své“ (sub)domény pomocí include filtru.

Pozor taky na to, že v universal analytics můžete nastartovat novou session, aniž vám exspiruje ta předchozí. Proto je důležité nastavit tzv. referral exclusion – seznam url adres, které nechcete počítat jako odkaz. Klasicky jsou to platební brány.

Tohle zase takový problém nebývá, pokud nemají vaši zaměstnanci nastavenou homepage webu jako startovací nebo podobné tortury. Nicméně když už jsme u toho, tak je vhodné, abyste jeden GA profil měli s odfitrovanými vlastními návštěvami. Jinak se budete dívat na data včetně koukání do vlastního pupíku (navel gazing), jak tomu říkají angličani.

A nezapomeňte tam přidat i všechny své subdodavatele, kontraktory, home-officy a kavárnu naproti, odkud rádi pracujete.

Pokud máte jakékoliv marketingové kampaně nebo e-mailing, tak je důležité je mít tzv. otagované (Adwords to dělá automaticky).

Budete díky tomu vědět, z jaké kampaně nebo newsletteru lidi přišli.

Lze z toho zjistit:

Takto vytvořenou adresu poznáte tak, že tam má utm_.  Je samozřejmě nesmysl to dělat ručně, takže zamiřte na Google Campaign URL Builder. Jen si dejte pozor, abyste vždy používali stejné názvy (email vs. e-mail vs. newsletter).

Nesledovat na webu goals (cíle), konverze a eventy je jako nedávat pozor na to, jestli se to holce s vámi líbí v posteli. Můžete si myslet, jak jste skvělej, ale budete si to myslet sám.

Když si správně nastavíte cíle, tak můžete sledovat:

Navíc nedílnou součástí jsou i funnels (trychtýře), kde můžete sledovat efektivitu jednotlivých kroků v procesu objednávky, přihlášení či jakékoliv jiné akce o více než jednom kroku.

Taky je dobré mít nastavené events – jedná se o speciální akci na stránce, která nespouští reload stránky. Příklady eventů jsou:

Jen si u eventů pohlídejte, aby měly nastavenou ne-interaktivitu na true. Tzn. že spuštěním eventu neovlivníte session-level metriky.

Pak jsou tu ještě virtual pageviews (virtuální navštívení stránky). Můžete je použít pro:

U e-shopu asi nejčastější nešvar. Předpokládám, že nějaká data z e-commerce máte. Konverzi, obrat, průměrná výše objednávky atd.

Enhanced e-commerce jde daleko víc do hloubky, takže můžete – a měli byste – sledovat:

Klientboost na to téma zpracovali hezký článek.

Analytics jsou hezké, ale pořád vám odpovídají jen na otázku Co. Pokud chcete vědět Proč, tak kromě uživatelského testování máte pomocí sledování myši možnost zjistit:

Já mám dobré zkušenosti s programem Hotjar (prosím vyslovujte to hotdžár).

Doufám, že se snažíte rozhodovat i na základě dat. Tak si v nich udělejte trochu pořádek. Protože jinak si můžete koupit šapitó a hádat z kávové sedliny.