webanalitikai elemző vagy adatközpontú marketingszakértő számára ezek a szavak élnek: “adatok nélkül csak egy másik véleményű ember vagy.”

az Optimalizálás Nem a képzett találgatásokról és megérzésekről szól, függetlenül attól, hogy hány éve vagy az iparban. Arról szól, hogy elvégezzük a kutatást, feltesszük a megfelelő kérdéseket, nyomokat keresünk a problémás területeken, figyelünk a jelekre, amikor megjelennek, és intelligens A/B teszteket futtatunk.

Web analytics elemzés egy nagy része, hogy. Segít elkülöníteni az optimalizálókat egy másik véleményű személytől.

miért fontos a webanalitikai elemzés?

a webanalitikai elemzés a ResearchXL modell kulcsfontosságú része. Abban az esetben, ha nem ismeri a konverziós kutatási keretrendszerünket, itt van egy vizuális összefoglaló:

a webanalitikai elemzés elmagyarázásakor általában azt mondom, hogy “végezzen elemzési állapotfelmérést, állítsa be a KPI-ket, és azonosítsa a csatorna szivárgásait.”

a gyakorlatban ez egy kicsit összetettebb. Hajlandó vagyok fogadni, hogy jó néhány ember teljesen kihagyja ezt a lépést. És azok,akik nem? Ők valószínűleg kimaradnak egy csomó rejtett lehetőségeket.

most négy fő oka van annak, hogy a webes elemzési elemzést be szeretné vonni a konverziós kutatási folyamatba:

1. győződjön meg róla, hogy adatai megbízhatóak és pontosak.
2. válaszoljon a heurisztikus elemzés során felmerült kérdésekre.
3. fedezze fel az új, rejtett problémás területeket/érdeklődési területeket, amelyek további kérdéseket generálnak.
4. keressen gyors nyereményeket/javításokat és jövőbeli A/B teszt ötleteket.

válaszokat igénylő kérdések

mielőtt megfelelően elvégezné a webanalitikai elemzést, rendelkeznie kell a válaszokat igénylő kérdések listájával. Például:

• valaki valóban használja a szöveg méretét vagy a nyomtatási gombokat?
• böngészés közben használják a keresést?
• mit csinálnak a legértékesebb felhasználóink másképp az oldalunkon? Számít ez?
• vannak hibás eszközök vagy böngészők?
• hol vannak a szivárgások a tölcsérben? Hogyan tudjuk megjavítani őket?
• mely promóciók a leghatékonyabbak?
• amikor X-et csinálnak, egy esemény lőttek?
• hibaüzeneteket rögzítenek?
• milyen gyakran távolítják el a termékeket a kosárból?

ezért olyan fontos az intelligens üzleti kérdések feltevése. (Sajnálom, de vannak hülye kérdések.) Ahogy Peep elmagyarázza, az intelligens kérdések feltevése azt jelenti, hogy a válasz, amelyet felfedez, cselekvőképes lesz:

az elemzést mindig problémával kell megközelíteni: előre tudnia kell, mit szeretne tudni, és mit fog változtatni/tenni a válasz alapján.

ha semmi, akkor nincs rá szüksége.

miközben Peep-vel dolgoztam egy konverziós kutatási projekten, például több kérdést írtam le egy áttekintés során. A végén azt kérdezte: “Mit fogsz változtatni/tenni a kérdésre adott válasz alapján?”Ha nem tudtam válaszolni, a kérdést törölték.

rengeteg adat van kéznél, így ha nem tudja, mit keres, akkor nem fogja megtalálni. És ha megtalálod, tudnod kell, mit fogsz vele csinálni. Nagy különbség van az adatok és a hasznos adatok között.

a webanalitikai elemzés megkezdése előtt tegye a következőket:

1. egy egyszerű webhely-áttekintés.
2. keresse meg a webhely gyanús/”rossz” részeit.
3. keresse meg a rossz követés jeleit (például az egyes folyamatok nem mérhetők külön, mert az URL-ek azonosak).
4. készítsen egy listát azokról a kérdésekről, amelyekre választ kell adnia.
5. nézze át a kérdések listáját, és tegye fel magának a kérdést: “Mit fog változtatni/tenni a kérdésre adott válasz alapján?”Ha nincs válasz, távolítsa el.

Chris Mercer MeasurementMarketing.io hozzáteszi, hogy az intelligens kérdések feltevése nem elég:

a Google Analytics gyakran úgy viselkedik, mint a legjobb barátod. Tegyen fel neki egy kérdést, és választ fog adni. Néha, bár, olyan, mintha megpróbálna információt szerezni egy jósnőtől, aki rejtvényekben beszél! A trükk mindkét esetben az, hogy lassan haladjon, legyen konkrét, és figyeljen a kapott nyomokra.

Google Analytics állapotfelmérés lefolytatása

egy teljes cikket írtam arról, hogyan kell elvégezni a Google Analytics állapotfelmérését, ezért rövid leszek. Az állapotfelmérés célja, hogy segítsen megválaszolni ezt a három kérdést:

1. összegyűjtöm az összes szükséges adatot?
2. megbízhatok a gyűjtött adatokban?
3. van valami hibás vagy hibásan követ/jelent? Miért?

lehet, hogy vizsgálja meg:

• be van kapcsolva a továbbfejlesztett link hozzárendelés?
• megfelelően van konfigurálva a “Virgin View” és a “Working Views”?
• beállította az egyéni és alapértelmezett csatornacsoportokat?
• a belső webhelykeresés megfelelően van beállítva és működik?
• a webhely harmadik féltől származó kosarat használ? Ha igen, van-e domainek közötti nyomkövetés?

lényegében azt szeretné, hogy nézzen körül, és győződjön meg róla, hogy összegyűjti az összes adatot, és hogy az adatok pontosak.

a növekedés és az idő múlásával a webanalitika beállítása túlságosan bonyolulttá válhat, ezért folyamatosan hibakeresést igényel. Ez nem egyszeri munka. Ahogy tovább növeli vállalkozását és webes elemzési érettségét, nézze meg az adatintegritás, az adatok érettsége és az adatkezelés kérdéseit.

elkezdesz olyan kérdéseket feltenni, mint:

• beállítsunk szűrőket és nézeteket az adott csapat számára?
• kinek kell rendelkeznie hozzáféréssel és vezérléssel az új Eseménykövetés beállításához?
• mi az eseménykövető taxonómiánk? Mi az UTM kampánycímkés taxonómiánk? Fel tudjuk takarítani?
• vannak olyan stratégiai események, amelyeket jelenleg nem követünk? Mi a megfelelő ütemterv a nyomon követés javításához?
• hogyan egyszerűsíthetünk bizonyos jelentéseket az érdekeltek és a vezetők számára? Hogyan javíthatjuk az üzleti kérdések és válaszok folyamatát?

ne feledje, hogy a kontextus a király

mielőtt belevágna, tudja, hogy a kontextus a király, amikor a webanalitikai elemzésről van szó. Jeff Sauer adatvezérelt U használ visszafordulási arány példaként:

a Google Analytics óta létezik. Ami a visszafordulási arányt illeti, ugyanazon kérdés több száz változatát kérdezték tőlem:

“jó a visszafordulási arányom?”

amire mindig azt mondom: “attól függ.”

látja, a visszafordulási arány megszámolja azoknak a személyeknek a számát, akik a webhelyére látogattak, és csak egy oldalmegtekintést rögzítettek. Lehet, hogy elhagyták a webhelyét, vagy a böngészőjük összeomlott. Vagy 10 percet tölthettek volna a webhelyén.

az, hogy a magas visszafordulási arány rossz-e vagy sem, attól függ, hogy mit szeretne tenni az illető. Szeretné, ha valaki megnézné a webhelyét, megtalálná a választ, és távozna? Vagy azt akarja, hogy sokáig maradjanak, és egész nap kirakatot vásároljanak?

arra összpontosít, hogy megtérítse azokat az embereket, akik megtérhetnek? Akkor a visszafordulási arány valószínűleg nagyon magas lesz. Így lesz a konverziós arány is.

vannak online milliomosok, akiknek 95% – os visszafordulási aránya van. Vannak olyan webhelyek, ahol 5% visszafordulási arány van, amelyek megszűnnek.

a visszafordulási arány üzleti kontextus nélkül szinte teljesen értelmetlen. Ezért találom a siker sokkal jobb mutatóját az” Oldalérték ” mutatónak a Google Analytics szolgáltatásban.

a visszafordulási arányhoz hasonlóan az oldalérték megpróbálja megbecsülni a céloldalak értékét. A legnagyobb különbség az, hogy ez a mutató a weboldal eredményeihez kapcsolódik. A visszafordulási arány csak azt jelenti, hogy több oldalt nem tekintettek meg. Az oldal értéke megmutatja, hogy ez az oldal mennyi értékkel járul hozzá a célokhoz.

az oldal értéke automatikusan beállítódik, amikor célokat állít be a Google Analytics szolgáltatásban, és értéket rendel hozzájuk.

a visszafordulási arány haszontalan mutató? Persze, hogy nem. Kizárólag az oldal értékét kell használnia a siker jelzésére? Szintén nem. Az a fontos, hogy mindig tisztában vagy a kontextussal.

használja ugyanezt a kritikus gondolkodásmódot bármilyen mutató megtekintésekor, beleértve az átkattintási arányt, sőt a konverziós arányt is. Ebben az esetben nincsenek abszolútumok, és az elemző legjobb erőssége a kíváncsi, alázatos és kíváncsi elme.

ne feledje, hogy bármit keres, ami szokatlan a webhelyén. Ahogy nincs ” jó ” konverziós arány, nincs “jó” visszafordulási arány vagy “jó” oldalérték.

olyan vagy, mint egy nyomozó, aki nyomokat keres, amikor webes elemzési elemzést végez. Ha nem ismeri az ügy/bűncselekmény/gyanúsított történetét, akkor valószínűleg rossz embert fog rács mögé helyezni.

1. lépés: Kezdje a legmagasabb értékkel

két nagy értékű hely van, amelyeket azonnal megvizsgálhat:

1. nagy volumenű, alacsony értékű oldalak. Például egy régi blogbejegyzés, amely sok organikus forgalmat kap, mert jól illeszkedik egy népszerű kulcsszóhoz.
2. kis volumenű, nagy értékű oldalak. Például a Fizetési oldal.

bármelyik Típus optimalizálása valószínűleg nagy értéket eredményez vállalkozása számára, igaz? Sauer szeret ezekkel a nagy volumenűekkel kezdeni, alacsony értékű oldalak:

az optimalizálási ötletek generálásának egyik kedvenc módszere a nagy volumenű / alacsony értékű oldalak keresése és az optimalizálás módjainak felfedezése. Valójában egy esettanulmányt tettem közzé arról, hogyan lehet ezt a döntéshozatali folyamatot felhasználni a döntések befolyásolására.

az alapfeltétel egyszerű. Ha az oldal nagy forgalmat ér el, és nincs konverzió, akkor a következő optimalizálás középpontjában kell állnia. Innen, akkor megy erre az oldalra, és fedezze fel, mi lehet a baj. A látogatók megtalálják, amire szükségük van? Kínál tartalomfrissítést vagy e-mailes feliratkozást? Vannak technikai hibák? Megtenné azt a műveletet, amelyet a felhasználók meg akarnak tenni? Arra kéri őket, hogy cselekedjenek?

több millió konverziós kérdést tehet fel, ha felfedezi a stratégiájában lévő lyukakat. És vannak mindenféle eszközök, amelyek segítenek megtalálni a válaszokat.

a visszafordulási arány megmutatja, hogy mit nem tettek az emberek, de nagymértékben függ a weboldal tervezésétől. Az oldal értéke megmutatja, hogy az emberek mit nem vásároltak meg, és egyértelmű utat ad annak felfedezéséhez, hogy miért.

amikor az elemzésről van szó, mindannyian ugyanazt akarjuk: növelni a jövőbeli siker esélyeit a múltból való tanulással. Azokra a műveletekre összpontosítva, amelyeket a felhasználók meg akarnak tenni, gyorsabban eljuthat oda.

tehát itt van például a legnépszerűbb oldalak listája (oldalmegtekintések szerint) és visszafordulási arányuk (az átlaghoz képest):

ha nagy volumenű, kis értékű oldalakat keresnék, a 3., 7., 8. és 9. oldallal kezdeném. A visszafordulási arányt természetesen bármilyen sikermutatóra megváltoztathatja.

lehet, hogy észrevette, hogy fejlett szűrőt használok. Miért? A túl kicsi mintaméretű oldalak kiszűrése. Ha nem elég ember látta az oldalt, a sikermutató nem megbízható.

a 3., 7., 8. és 9. oldalt fel kell venni a webhely gyanús/”rossz” részeinek listájára. Onnan, alaposan megvizsgálhatjuk az oldalakat.

technikailag valami nincs rendben? A másolat unalmas vagy nem világos? Az UX szörnyű? Vessen egy pillantást a hasonló oldalakra, amelyek jól működnek. Mit tanulhatnak a rossz oldalak a jóktól?

tipp: a navigációs összefoglaló egy fantasztikus, kevésbé ismert forrás. Használhatja, hogy megtudja, hová mennek az emberek, amikor elhagyják a kulcsfontosságú oldalakat, ami jelezheti, hogy mi hiányzik ezekről az oldalakról. Azonosíthatja azokat a ritkán használt linkeket is, amelyek elvonják a figyelmet a legkeresettebb műveletektől.

Íme egy példa egy blogból:

az emberek 9,7% – A elhagyja a blogot (1.Oldal), hogy meglátogassa a 2. oldalt. További 8,5% hagyja, hogy visszatérjen a fő webhelyre. Nyilvánvaló, hogy ez 10x több hasznos SaaS és e-kereskedelmi oldalak.

2. lépés: webanalitikai minőségbiztosítás

már mondtam korábban, és újra elmondom, a weboldal minőségbiztosítása létfontosságú. A technikailag megszakadt oldalak és áramlások konverziós gyilkosok—ezt nem lehet megkerülni.

ahogy Peep elmagyarázza, a böngészők közötti és az eszközök közötti problémák alacsonyan lógó gyümölcsök az optimalizálók számára:

nem fogod elhinni, hogy hány konverzió elveszett a rossz böngészők és eszközök közötti kompatibilitási problémák miatt.
míg egyesek ezt technikai problémának, nem pedig átalakítási problémának tekinthetik, én mást mondok. Bármi, amit mi, mint optimalizálók, tehetünk a konverziók növelése érdekében, optimalizálási kérdés. Ezek pedig alacsonyan lógó gyümölcsök.

kérdések, amelyekre itt próbálunk válaszolni:

– a webhely minden nagyobb böngészővel működik?
– a webhely minden eszközzel működik?
– milyen a felhasználói élmény minden eszközzel?

a technikai problémák és a rossz felhasználói élmény megöli a konverziókat.

a fentiekben egy egyszerű áttekintést készítettél, de egy mélyreható technikai áttekintést is meg kell tennie, ahol felfedezheti webhelyét (először a csatornákkal kezdve) az összes olyan eszköz és böngésző segítségével, amelyek ma még távolról is relevánsak.

egy olyan eszköz, mint a BrowserStack, segíthet a böngésző és az eszköz tesztelésében, de időigényes. Tehát, miközben mindegyiken dolgozik, összpontosítson arra a maroknyira, amely a legnagyobb értéket nyújtja.

Mercer elmagyarázza, hogyan lehet azonosítani a legnagyobb lehetőségeket:

ha azt tervezi, hogy a Google Analytics eszközt használja annak kiderítésére, hogy mi ölheti meg a konverziókat, akkor a legegyszerűbb először egy műszaki ellenőrzés.

milyen böngészőket használnak a látogatók? Milyen verziók? Milyen eszközök? Húzza ki ezeket a Közönségjelentéseket, és hasonlítsa össze őket egymással.

van olyan böngésző, amely nem konvertál olyan jól, mint mások? Vagy talán egy adott verzió? Mi a helyzet az Android vs. Apple eszközök összehasonlításával? Bár számíthat némi különbségre a konverziós arányokban, ha úgy találja, hogy egy adott kategória nem a várt módon produkál, előfordulhat, hogy van egy technikai hibája, amely készen áll arra, hogy a fejlesztő megnézze.”

íme egy példa a böngésző jelentésére:

a Chrome-munkamenetek körülbelül 37,8% – a eredményez tranzakciót. A Safari (33%) és a Firefox (39%) nagyjából azonos. Ha drasztikusan különböznek egymástól, lehet, hogy feltárt egy problémát.

azt is megnézheti, hogy mely böngészőverziók a legfontosabbak, ami segíthet a felszín alatti problémák felderítésében:

nézd meg a 7-es számot. A visszafordulási arány a tetőn keresztül az átlaghoz képest. Ez határozottan megköveteli a közelebbi pillantást, ezért szeretné hozzáadni a listájához.

ne hagyja ezt a minőségbiztosítást a tech csapatának. Hiányozni fognak a dolgok. Ellenőrizd és ellenőrizd újra. Menj végig minden böngészőn, minden böngésző verzión, minden eszközön. Időközben nagy értékű problémákat észlelhet a jelenlegi közönsége alapján.

3.lépés: törött linkek

a megszakadt kapcsolat súrlódás. Egy látogató összekapcsolt egy linket, mert X-et akartak, de ehelyett 404-et kaptak. Kiábrándító, igaz?

ez egy nagy része az oka annak, hogy meg kell keresni és kijavítani a törött linkeket. Nagyon egyszerűnek hangzik, de:

• hány ember szállt le egy 404-esen az elmúlt 30 napban?
• a 404-es hibák gyakrabban egy régi lista vagy egy soha nem létező link eredménye?

sokan nem tudnak válaszolni. Ennek oka az, hogy bár közismert tény, hogy a megszakadt linkek rosszak, a legtöbb ember nem tudja, hogyan kell/akar sokat tenni ez ellen.

Mercer azt javasolja, hogy az egyik módja az indulásnak…

ezeket megtalálhatja a “viselkedés” jelentésekben (keressen olyan oldalcímeket, amelyek “az oldal nem található”). Ha van egy lista ezekről, rájössz, hogy néhány közülük nem nagy ügy; mások lehetnek egy régi értékesítési oldal linkje, amelyet véletlenül töröltek, és átirányításra van szükségük, hogy a forgalom elérje a kívánt helyet.”

mielőtt elkezdené, győződjön meg arról, hogy a Google Analytics kód valójában a 404-es oldalon található. Ha igen, akkor az “oldal nem található” kifejezésre (vagy a 404-es oldal címére) keresve valami ilyesmit fog látni:

ha átkattint, látni fogja, hogy mi lényegében a 404-esek prioritásos listája, amelyet javítani kell:

ha további információt szeretne, adjon hozzá egy másodlagos dimenziót a ” teljes hivatkozó.”Ez megmondja azokat az URL-eket, amelyek a forgalomra hivatkoztak. Ez óriási segítség lehet, különösen, ha külső webhelyei indítják el a 404-eseket.

mint Ian Lurie rámutat, a megszakadt linkek szintén rosszak a SEO számára…

a Google rangsorolja a webhelyeket, részben, a “minőség” alapján.”Elismerték, hogy a 404 hiba része ennek a képletnek.

soha nem büntetnek 404 hibáért, de minden bizonnyal alacsonyabb rangot kaphat. Van egy kritikus különbség – a büntetést azért hajtják végre, mert megsértette a Google TOS-ját. Nem tetted meg.

de a Google határozottan két műveletet hajt végre ennyi 404– essel:

– ritkábban, vagy legalább kevesebb jó URL-t feltérképez, mivel a Googlebot időt tölt az összes 404-es böngészésével.
– csökkentse webhelyének jelentőségét a felhasználói élmény szempontjából. A 99K 404 hibákkal rendelkező webhely nem felel meg a jó élmény meghatározásának.

tehát a 404-esek rögzítése kötelező.”(quorán keresztül)

vegye figyelembe, hogy az űrlap hibaüzenetek is fontosak. Írtunk egy teljes cikket ezek tökéletesítéséről és nyomon követéséről a Google Analytics szolgáltatásban, ezért azt javaslom, hogy szánjon időt arra, hogy elolvassa.

a Google Analytics események segítségével nyomon követheti az Általános webhelyhibákat (például “a termék nincs raktáron”, “érvénytelen bejelentkezés”, “érvénytelen kupon”).

4.lépés: a Webhely sebessége

ez elég egyszerű. A lassú webhely megöli a konverziókat. Újra és újra írtunk róla, úgyhogy nem is foglalkozom vele. Csak vegye figyelembe ezt a szabályt a Peep-től:

míg egy másodperces betöltési idő jó lenne, ha három másodperc alatt sikerül betölteni a betöltési időt, jól vagy. Ha hét másodperc alatt van, akkor az is rendben van (de javítania kell). Több mint 10 másodperc, és pénzt veszít észrevehető mennyiségben.

Yehoshua Coren, az Analytics Ninja bemutatja, hogyan lehet egy gyorsabb webhelyet létrehozni a konverziós arány optimalizálásának kezdő útmutatójában:

alapvetően annak elkerülése érdekében, hogy észrevehető mennyiségben veszítsen pénzt, tartsa szemmel az oldal betöltési idejét.

itt egy szuper alapvető példa, ahol egyszerűen összehasonlítom a felső oldalaim átlagos oldalbetöltési idejét a webhely átlagával:

nyilvánvaló, hogy van itt némi tennivaló. Ismét jegyezze fel ezeket az oldalakat, hogy később további nyomokat tudjon ásni.

de sokkal több betekintést kaphat egy kis szegmentálással. Bizonyos eszközök betöltési ideje lassabb? Bizonyos országok? Böngészők?

5.lépés: a csatorna

a Google Analytics konverziós jelentései segítségével azonosíthatja, hogy a csatorna mely részein szivárog a pénz (és milyen gyorsan). Ez megmondja, hogy hol kell először összpontosítani, és a helyes irányba mutathat a további webes elemzéshez.

a csatorna vizualizációs jelentése kicsit így néz ki:

itt egyértelmű, hogy a “kosárba helyezés” lépésre kell összpontosítani. A csatornában előfordulhat, hogy a fizetési oldalra vagy a felülvizsgálati rendelési oldalra kell összpontosítania—ez mindenki számára más lesz.

ne feledje, hogy minél tovább halad a tölcséren, annál kisebb hatást kell elérnie a nagy hozam eléréséhez.

például, ha egy átlagos e-kereskedelmi webhely vagy, és még kissé javítja a Fizetési oldalt, akkor nagy bevételnövekedést fog látni. Ha közelebb optimalizál a tölcsér tetejéhez, egy kis fejlesztésnek nem lesz akkora hatása.

van azonban néhány korlátozás a Google Analytics tipikus célcsatorna megjelenítésével kapcsolatban (beleértve a kitöltést és a szegmentálási képességek hiányát). Szerencsére a legtöbb korlátozás túlléphető (továbbfejlesztett e-kereskedelemmel) a vízszintes csatorna funkció használatával.

ezek teljes mértékben testreszabhatók (olyan mértékben, hogy felhasználhatja őket olyan dolgokra, mint a tartalom elkötelezettségének nyomon követése), és elemezheti a kívánt egyéni szegmenseket, valamint dimenziókat.

ennek a csatornafunkciónak egy másik jó tulajdonsága, hogy ha Google Analytics-fiókja integrálva van a Google Ads vagy a DoubleClick szolgáltatással, akkor közönséget hozhat létre bárkitől, aki felhagy egy adott lépéssel, és felhasználja őket hirdetési kampányaiban.

Önnek is van a Céláramlási jelentése, amelynek így kell kinéznie:

szóval, mi a különbség?

• a Célfolyam-jelentés rugalmasabb.
  • speciális szegmenseket alkalmazhat, visszamenőleges adatokat láthat, ha tölcsért ad hozzá/módosít, teljes mértékben kihasználja a dátum-összehasonlításokat stb.
• a Célfolyamat jelentés megmutatja a látogatók legpontosabb útját a cél teljesítése előtt.
  • lehetővé teszi a visszacsatolást, ami azt jelenti, hogy ha valaki az első lépéstől a második lépésig, majd vissza az első lépéshez megy, látni fogja (nincs kilépés rögzítve).
  • szintén nem tölti ki a lépéseket, ha a látogató kihagy egy lépést a tölcsérben.
  • végül megmutatja a csatorna lépéseinek tényleges sorrendjét.

ha szeretne többet megtudni ezekről és a sok más különbségről, kattintson ide.

a Célfolyamat-jelentés többet közöl az emberek által megtett utakról, a súrlódások helyéről, valamint arról, hogy hol kell rangsorolni az ásást/optimalizálást.

tipp: Mindig ellenőrizze a fordított Célút jelentést, amely megmutatja az utolsó három oldalt, amelyet a személy meglátogatott a cél teljesítése előtt. Ez elmondhatja a legértékesebb utakról, amelyek közül néhányat talán még nem is vett figyelembe.

van itt valami szokatlan viselkedés? Miért lenne az?

6.lépés: belső keresés

ha engedélyezi a látogatóknak, hogy keressenek a webhelyén, és nem követi nyomon, hogy milyen gyakran használják, mit keresnek, megtalálják-e stb., pénzt hagy az asztalon. Az egész asztalon.

Avinash Kaushik szerint öt kérdést érdemes megvizsgálni:

1. milyen gyakran használják a felhasználók a keresőmezőmet, és mit keresnek?

2. hol kezdik az emberek a keresést és mit találnak?

3. a felhasználók elégedettek azzal, amit találnak?

4. hogyan keresnek a felhasználók különböző csoportjai a webhelyemen?

5. milyen üzleti eredmények származnak a webhelyemen kereső felhasználóktól?

az ezekre a kérdésekre adott válaszok sok ajtót nyitnak meg. Szerencsére elég könnyű navigálni mindezt a webhelykeresési jelentésben:

1. gyakoriság. Site Search > Használat.
2. kezdődik. Oldalkeresés > Oldalak.
3. elégedettség. Nézze meg a % keresési kilépési mutatót. Ha magas, az emberek a keresés után azonnal távoznak, vagyis valószínűleg nem voltak nagyon elégedettek. Is, nézd meg az eredményeket oldalmegtekintések / keresés. Ha ennek vége 1, az embereknek ásniuk kellett, hogy megtalálják azt, amit valójában kerestek. (Megjegyzés: Ez nem mindig rossz dolog; ne feledje a kontextus fontosságát.)
4. Különböző Csoportok. Használjon speciális szegmenseket.
5. eredmények. Site Search > keresési kifejezések > Site Search Category (elsődleges dimenzió) > válassza ki a kategóriát > válassza ki a cél fület vagy az e-kereskedelem fület.

Íme egy példa a keresési kifejezés jelentésére…

ez a jelentés elég egyszerű, de egy kis ásással a webhelykeresés megmondja, hogy mit keresnek az emberek, és hogy a webhely hatékonyan segít-e nekik megtalálni ezt. Ez sok meglátás. Ha valami szokatlant észlel, győződjön meg róla, hogy később megjegyzi.

Samantha Barnes csak néhány valós példát ad arra, hogy a webhelykeresés hogyan fedheti fel a betekintést:

a webanalitika szegmentálása az igazi titok

tehát sokat lefedtünk. Mostanra valószínűleg elég nagy listája van a webhely gyanús / “rossz” részeiről, hogy tovább vizsgálja, valamint egy nagy listát azokról a problémákról, amelyeket egyszerűen meg kell javítani.

de az igazság az, hogy a lista 10x, ha igazán összpontosítani szegmentálás, amely lehetővé teszi, hogy szelet és kocka az adatokat, hogy még több betekintést.

a Sauer nagyszerű áttekintést nyújt a fejlett szegmensekről:

valójában egy teljes cikket írtam a fejlett szegmensekről, amint azt fentebb említettük, Coren a szegmentálásról erősen beszél a CRO útmutatónk részében. Olvassa el ezt a két forrást, mielőtt folytatná a webanalitikai elemzést.

mint Mercer rámutat, a webanalitikai elemzés kéz a kézben jár a ResearchXL modell többi lépésével, például A kvalitatív kutatással:

egyéni jelentések használata

ne felejtse el azt sem, hogy egyéni jelentéseket állíthat össze, amelyek segítenek a webes elemzés elemzésében. Tehát ne ragadja meg azt a gondolatot, hogy csak a Google Analytics által szolgáltatott néhány alapértelmezett jelentésre korlátozódik.

megismerhet néhány kulcsfontosságú egyéni jelentést az optimalizálók számára (és hogyan készítheti el sajátját), ha elolvassa a 12 Google Analytics egyéni jelentést, amelyek segítenek a gyorsabb növekedésben.

következtetés

a kérdések további kérdésekhez vezetnek, de ha intelligenseket kérdezel, végül betekintést nyújtanak a problémás területekbe és intelligensebb A/B teszt ötletekbe.

ez mind könnyebbé válik, minél gyakrabban csinálod. Miért? Mivel maga az adat nem sokat mond el semmiről-ezért hívják webanalitikai elemzésnek. Töltsön el néhány napot a Google Analytics körül, kísérletezve.

egyelőre tartsa be a következő eljárást:

1. végezzen el egy egyszerű áttekintést a webhelyéről. Keresse meg a webhely gyanús/”rossz” részeit, valamint a rossz nyomkövetési beállítás jeleit.
2. hozzon létre egy listát azokról a kérdésekről, amelyek cselekvésre alkalmas válaszokat eredményeznek.
3. végezze el a Google Analytics állapotfelmérését, hogy megbizonyosodjon arról, hogy minden szükséges adatot begyűjtött, megbízhat a gyűjtött adatokban, és semmi sem sérült vagy hibásan jelent.
4. ne feledje, hogy a kontextus király. Nyomozó vagy, aki nyomokat keres; szabálytalanságokat keres a webhelyén.
5. Ismerje meg az alapvető Google Analytics jelentéseket, és hogyan szerezheti be a legtöbb betekintést belőlük.
6. Ismerje meg a szegmentálást, és hogyan merüljön el mélyebben az adataiban, hogy még több betekintést nyerjen.
7. fejlessze ki saját egyéni jelentéseit.