for en web analytics analytiker eller en data-drevet markedsfører, disse er ord å leve av: «Uten data, Du er bare en annen person med en mening.»

Optimalisering handler ikke om utdannede gjetninger og hunches, uansett hvor mange år du har vært i bransjen. Det handler om å gjøre forskningen, stille de riktige spørsmålene, grave etter ledetråder i problemområder, ta hensyn til tegnene når de vises, og kjøre smarte a/B-tester.

Webanalyseanalyse er en stor del av det. Det hjelper skille optimizers fra bare en annen person med en mening.

hvorfor webanalyseanalyse er viktig

Webanalyseanalyse er en viktig del Av ResearchXL-modellen. I tilfelle du ikke er kjent med vår konvertering forskning rammeverk, her er en visuell oppsummering:

Vanligvis når jeg forklarer webanalyseanalyse, sier jeg at det er når du » utfører en analysehelsekontroll, konfigurerer Kpi-Ene dine og identifiserer lekkasjer i trakten din.»

i praksis er det litt mer komplekst. Jeg er villig til å satse ganske mange mennesker hoppe over dette trinnet helt. Og de som ikke gjør det? De går sannsynligvis glipp av mange skjulte muligheter.

nå er det fire hovedgrunner til at du vil inkludere webanalyseanalyse i konverteringsforskningsprosessen:

1. Sørg for at dataene dine er pålitelige og nøyaktige.
2. Svar på spørsmål som oppstod under heuristisk analyse.
3. Avdekk nye, skjulte problemområder/interesseområder, som genererer flere spørsmål.
4. Finn raske wins / fixes og fremtidige a / B test ideer.

Spørsmål som trenger svar

Før du kan fullføre webanalyseanalysen din på riktig måte, bør du ha en liste over spørsmål som trenger svar. For eksempel:

• er det noen som faktisk bruker tekststørrelsen eller utskriftsknappene?
• bruker de søk når de surfer?
• Hva gjør våre mest verdifulle brukere annerledes på nettstedet vårt? Spiller det noen rolle?
• er det ødelagte enheter eller nettlesere?
• Hvor er lekkasjene i trakten? Hvordan kan vi fikse dem?
• Hvilke kampanjer er mest effektive?
• Når De Gjør X, blir en hendelse sparket?
• registreres feilmeldinger?
• hvor ofte blir varer fjernet fra handlekurven?

det er derfor å stille intelligente forretningsspørsmål er en så viktig ferdighet. (Beklager, men dumme spørsmål eksisterer.) Som Peep forklarer, spør intelligente spørsmål betyr svaret du avdekke vil være praktisk:

alltid tilnærming analytics med et problem: Du må vite på forhånd hva du vil vite, og hva du skal endre/gjøre basert på svaret.

hvis ingenting, trenger du det ikke.

mens jeg jobbet Med Peep på et konverteringsforskningsprosjekt, skrev jeg for eksempel ned flere spørsmål under en gjennomgang. På slutten spurte han: «Hva skal du endre/gjøre basert på svaret på dette spørsmålet ?»Hvis jeg ikke kunne svare, ble spørsmålet slettet.

du har massevis av data på fingertuppene, så hvis du ikke vet hva du leter etter, vil du ikke finne det. Og når du finner det, må du vite hva du skal gjøre med det. Det er stor forskjell på data og nyttige data.

så, før du starter webanalyseanalyse, gjør du følgende:

1. et enkelt nettsted walkthrough.
2. Se etter mistenkelige / «dårlige» deler av nettstedet.
3. Se etter tegn på dårlig sporing(hver flyt kan for eksempel ikke måles separat fordi Nettadressene er de samme).
4. Utvikle en liste over spørsmål du trenger svar på.
5. Gå gjennom listen med spørsmål og spør deg selv: «Hva skal du endre/gjøre basert på svaret på dette spørsmålet ?»Hvis du ikke har et svar, fjern det.

Chris Mercer av MeasurementMarketing.io legger til at det å stille intelligente spørsmål ikke er nok:

Google Analytics kan ofte fungere som din beste venn. Still det et spørsmål, og det vil gi deg et svar. Noen ganger, skjønt, det er som å prøve å få informasjon fra en spåmann som snakker i gåter! Trikset i begge tilfeller er å gå sakte, være spesifikk, og ta hensyn til ledetråder du blir gitt.

Utfør En Google Analytics-helsesjekk

jeg har skrevet en hel artikkel om Hvordan du utfører En Google Analytics-helsesjekk, så jeg holder dette kort. Målet med helsekontrollen er å hjelpe deg med å svare på disse tre spørsmålene:

1. samler jeg inn alle dataene jeg trenger?
2. kan jeg stole på dataene jeg samler inn?
3. er noe ødelagt eller sporing/rapportering feil? Hvorfor?

du kan se på:

• er forbedret koblingsattribusjon slått på?
• har du riktig konfigurert «Virgin View» og «Working Views»?
• har du konfigurert egendefinerte og standard kanalgrupperinger?
• er internt nettstedssøk satt opp og fungerer riktig?
• bruker nettstedet en tredjeparts handlevogn? Hvis ja, har de sporing på tvers av domener på plass?

I Hovedsak vil du se deg rundt og sikre at du samler alle dataene du kan, og at dataene er nøyaktige.

etter hvert som du vokser og over tid, risikerer webanalyseoppsettet ditt å bli altfor komplisert og vil derfor kontinuerlig kreve feilsøking. Dette er ikke en engangsjobb. Når du fortsetter å utvide virksomheten din og nettanalysens modenhet, kan du se etter problemer med dataintegritet, datamodenhet og datastyring.

Du vil begynne å stille spørsmål som:

• Skal vi sette opp filtre og visninger for dette bestemte laget?
• hvem skal ha tilgang og kontroll til å sette opp ny hendelsessporing?
• Hva er vår event-sporing taksonomi? Hva er vår utm kampanje-tagging taksonomi? Kan vi rydde opp?
• er det strategiske hendelser som vi for øyeblikket ikke sporer? Hva er en riktig veikart for å forbedre sporing?
• Hvordan kan vi effektivisere enkelte rapporter for interessenter og ledere? Hvordan kan vi forbedre prosessen med forretningsspørsmål og svar?

Husk at kontekst er konge

før du dykker inn, vet at kontekst er konge når det gjelder webanalyseanalyse. Jeff Sauer Av Data Drevet U bruker bounce rate som et eksempel:

Det har eksistert Så Lenge Det var Google Analytics. Når det gjelder bounce rate, har jeg blitt spurt hundrevis av variasjoner av det samme spørsmålet:

» Er bounce rate bra?»

som jeg alltid sier, » det avhenger.»

du ser, fluktfrekvens teller antall personer som kom til nettstedet ditt og bare registrerte en sidevisning. De kunne ha forlatt nettstedet ditt i en huff eller nettleseren deres kunne ha krasjet. Eller de kunne ha brukt 10 minutter på nettstedet ditt.

Om en høy fluktfrekvens er dårlig eller ikke, avhenger av hva du vil at personen skal gjøre. Vil du at noen skal se nettstedet ditt, finne svaret, og la? Eller vil du at de skal holde seg i lang tid og vindusbutikk hele dagen lang?

er du fokusert på å konvertere folk som kan konverteres? Da vil bounce rate sannsynligvis være veldig høy. Det vil også konverteringsraten din.

det er online millionærer med 95% bounce priser. Det er nettsteder med 5% bounce priser som går ut av business.

Bounce rate er nesten helt meningsløs uten forretningskontekst. Det er derfor jeg finner en mye bedre indikator på suksess er» Sideverdien » metrisk I Google Analytics.

som fluktfrekvens forsøker sideverdien å estimere verdien på landingssidene dine. Den største forskjellen er at denne metriske er knyttet til nettstedutfall. Bounce rate betyr bare at ingen flere sider ble sett. Sideverdi viser deg hvor mye verdi denne siden bidrar til dine mål.

Sideverdi settes opp automatisk når Du setter Opp Mål I Google Analytics og tilordner dem en verdi.

er bounce rate en ubrukelig indikator? Selvsagt ikke. Bør du utelukkende bruke sideverdi for å indikere suksess? Også nei. Det som er viktig er at du er hyperaware av kontekst til enhver tid.

Bruk samme kritiske tankegang når du ser på noen form for beregning, inkludert klikkfrekvens og jevn konverteringsfrekvens. Det er ingen absolutter i dette tilfellet, og en analytikers beste styrke er et nysgjerrig, ydmykt og nysgjerrig sinn.

Husk at du leter etter noe som er uvanlig for nettstedet ditt. Akkurat som det ikke er noen «god» konverteringsfrekvens, er det ingen » god «fluktfrekvens eller» god » sideverdi.

Du er som en detektiv som graver etter ledetråder når du gjennomfører en webanalyseanalyse. Hvis du ikke kjenner historien til saken/forbrytelsen / mistenkte, vil du sannsynligvis sette feil person bak stolpene.

Trinn 1: Start med den høyeste verdien

det er to høyverdige steder du kan se på med en gang:

1. høyt volum, lav verdi sider. For eksempel, et gammelt blogginnlegg som får mye organisk trafikk fordi det rangerer godt for et populært søkeord.
2. Sider Med lav volum og høy verdi. For eksempel, kassa siden.

Optimalisering av begge typer vil trolig resultere i stor verdi for bedriften din, ikke sant? Sauer liker å starte med de høyt volum, lav verdi sider:

En av mine favorittmetoder for å generere optimaliseringsideer ser på sider med høyt volum / lav verdi og oppdager måter å optimalisere dem på. Faktisk publiserte jeg en casestudie om hvordan du kan bruke denne beslutningsprosessen til å påvirke beslutninger.

det grunnleggende premisset er enkelt. Hvis siden din får mye trafikk og ingen konverteringer, bør det være fokus for din neste optimalisering. Herfra kan du gå til denne siden og finne ut hva som kan være galt. Finner de besøkende det de trenger? Tilbyr dere innholdsoppgradering eller e-post? Er det tekniske feil? Vil du ta handlingen du vil at brukerne skal ta? Er du selv ber dem om å ta affære?

det er millioner av konverteringsspørsmål du kan stille når du oppdager hullene i strategien din. Og det finnes alle slags verktøy som hjelper deg med å få svarene.

Bounce rate forteller deg hva folk ikke gjorde, men er i stor grad avhengig av webdesign. Sideverdi forteller deg hva folk ikke kjøpte, og gir deg en klar vei til å oppdage hvorfor.

når det gjelder analyse, ønsker vi alle det samme: å øke sjansene for fremtidig suksess ved å lære av fortiden. Med fokus på handlingene du vil at brukerne skal ta, kommer du dit, raskere.

så her er for eksempel en liste over toppsider (etter sidevisninger) og deres fluktfrekvens (sammenlignet med gjennomsnittet):

Hvis jeg skulle gå etter høyt volum, lavverdige sider, ville jeg starte med sider 3, 7, 8 og 9. Du kan selvfølgelig endre bounce rate til hvilken suksessindikator du vil ha.

Du har kanskje lagt merke til at jeg bruker et avansert filter. Hvorfor? For å filtrere ut sider med for liten av en prøvestørrelse. Hvis ikke nok folk har sett siden, er suksessindikatoren ikke pålitelig.

sider 3, 7, 8 og 9 skal legges til en liste over mistenkelige / «dårlige» deler av nettstedet. Derfra kan vi undersøke sidene i dybden.

er noe teknisk galt? Er kopien kjedelig eller uklar? ER UX forferdelig? Ta en titt på lignende sider som gjør det bra. Hva kan de dårlige sidene lære av de gode?

Tips: navigasjonssammendraget er en fantastisk, mindre kjent ressurs. Du kan bruke den til å finne ut hvor folk går når de forlater viktige sider, noe som kan indikere hva som mangler fra disse sidene. Du kan også identifisere sjelden brukte koblinger som distraherer fra din mest ettersøkte handling.

her er et eksempel fra en blogg:

9,7% forlater bloggen (Side 1) for å besøke Side 2. En annen 8,5% permisjon for å gå tilbake til hovednettstedet. Åpenbart er dette 10x mer nyttig For SaaS og e-handelsnettsteder.

Trinn 2: Kvalitetssikring Av Webanalyse

jeg har sagt det før,og jeg sier det igjen, kvalitetssikring av nettsteder er viktig. Sider og flyter som er teknisk brutt er en konvertering killer-det er ingen vei rundt det.

Som Peep forklarer, cross-browser og cross-device problemer er lavt hengende frukt for optimizers:

Du vil ikke tro hvor mange konverteringer som går tapt på grunn av dårlig kompatibilitet mellom nettlesere og enheter.
mens noen kanskje anser dette som et teknisk problem og ikke et konverteringsproblem, sier jeg ellers. Alt som vi som optimaliserere kan gjøre for å øke konverteringer, er et optimaliseringsproblem. Dette er lavthengende frukter.

Spørsmål vi prøver å svare på her:

– Fungerer nettstedet med alle store nettlesere?
– fungerer nettstedet med alle enheter?
– Hva er brukeropplevelsen som med hver enhet?

Tekniske problemer og dårlig brukeropplevelse vil drepe konverteringer.

du gjorde en enkel gjennomgang ovenfor, men du bør også gjøre en grundig teknisk gjennomgang der du utforsker nettstedet ditt (starter først med traktene dine) ved å bruke alle enhetene og nettleserne som til og med er eksternt relevante i dag.

Et verktøy som BrowserStack kan hjelpe deg med nettleser-og enhetstesting, men det er tidkrevende. Så, mens du arbeider gjennom dem alle, fokusere på håndfull som vil gi mest verdi.

Mercer forklarer hvordan man identifiserer de største mulighetene:

Hvis Du planlegger Å bruke Google Analytics som et verktøy for å finne ut hva som kan drepe konverteringene dine, er det enkleste stedet å starte først en teknisk revisjon.

Hvilke nettlesere bruker de besøkende? Hvilke versjoner? Hvilke enheter? Trekk Disse Publikumsrapportene og sammenlign dem mot hverandre.

er det en bestemt nettleser som ikke konverterer så vel som andre? Eller kanskje en bestemt versjon? Hva med å sammenligne Android vs Apple-enheter? Mens du forventer noen forskjell i konverteringsfrekvenser, hvis du finner en bestemt kategori ikke produserer som forventet, kan du ha en teknisk feil som er klar for en utvikler å ta en titt.»

Her er et eksempel på nettleserrapporten:

omtrent 37,8% Av Chrome-øktene resulterer i en transaksjon. Safari (33%) Og Firefox (39%) er omtrent det samme. Hvis de var drastisk annerledes, du kan ha avdekket et problem.

Du kan også bore ned og se hvilke nettleserversjoner som er viktigst, noe som kan hjelpe deg med å oppdage problemer under overflaten:

ta en titt På nummer 7. Bounce rate er gjennom taket i forhold til gjennomsnittet. Det krever definitivt en nærmere titt, så du vil legge den til i listen din.

ikke overlat denne kvalitetssikringen til teknologiteamet ditt. De kommer til å savne ting. Sjekk og sjekk igjen. Gå gjennom hver nettleser, hver nettleserversjon, hver enhet. I mellomtiden kan du oppdage høyverdige problemer basert på ditt nåværende publikum.

Trinn 3: Ødelagte koblinger

en ødelagt lenke er friksjon. En besøkende koblet en lenke fordi De ønsket X, men i stedet fikk de en 404. Skuffende, ikke sant?

det er en stor del av grunnen til at du bør se etter og fikse dine ødelagte koblinger. Høres ganske enkelt, men:

• Hvor mange mennesker har landet på en 404 de siste 30 dagene?
• er dine 404 feil oftere resultatet av en gammel liste eller en lenke som aldri har eksistert?

Mange vil Ikke kunne svare. Det er fordi mens det er et velkjent faktum at ødelagte koblinger er dårlige, vet de fleste ikke hvordan de skal / vil gjøre mye med det.

Mercer foreslår en måte å komme i gang…

du finner disse i» Atferd «- rapportene dine(søk etter sidetitler som inneholder «Side Ikke Funnet»). Når du har en liste over disse, finner du at noen av dem ikke er en stor avtale; andre kan være en gammel salg side link som ble slettet ved et uhell og trenger en viderekobling slik at trafikken treffer sin tiltenkte sted.»

før Du begynner, må Du sørge For At Google Analytics-koden faktisk er på 404-siden din. Hvis ja, når du søker etter «Side Ikke Funnet» (eller hva tittelen på 404-siden din kan være), ser du noe slikt:

når du klikker gjennom, ser du hva som egentlig er en prioritert liste over 404s å fikse:

hvis du vil ha mer info, legg til en sekundær dimensjon for » Full Referrer.»Dette vil fortelle Deg Nettadressene som refererte trafikk. Dette kan være en stor hjelp, spesielt hvis du har eksterne nettsteder som utløser 404s.

Som Ian Lurie påpeker, er ødelagte koblinger også dårlige FOR SEO…

Google rangerer nettsteder, delvis, basert på nettstedet » kvalitet.»De har erkjent at 404 feil er en del av den formelen.

Du vil aldri bli straffet for 404 feil, men du kan sikkert rangere lavere. Det er en kritisk forskjell – en straff håndheves fordi Du overtrådte Googles TOS. Du har ikke gjort det.

Men Google vil definitivt ta to handlinger med at mange 404s:

– Gjennomgå nettstedet sjeldnere, eller i det minste gjennomgå færre gode Nettadresser, Som Googlebot bruker tid churning gjennom alle 404s.
– Senk nettstedets betydning fra perspektivet til brukeropplevelsen. Et nettsted med 99k 404-feil passer ikke til deres definisjon av en god opplevelse.

så å fikse disse 404ene er et must.»(Via Quora)

Merk at skjemafeilmeldinger også er viktige. Vi har skrevet en hel artikkel om å perfeksjonere dem og spore Dem I Google Analytics, så jeg foreslår at du tar deg tid til å lese den.

Du kan også bruke google Analytics-hendelser til å spore generelle feil på nettstedet(f. eks. «produkt utsolgt», «ugyldig pålogging», «ugyldig kupong»).

Trinn 4: Nettstedhastighet

Denne er ganske grei. Å ha et sakte nettsted dreper konverteringer. Vi har skrevet om det gang på gang, så jeg vil ikke bry å gå over det. Bare merk denne regelen Fra Peep:

Mens en sekunders lastetid ville være fint, hvis du klarer å få en lastetid under tre sekunder, gjør du det bra. Hvis det er under syv sekunder, er det greit også (men du må forbedre det). Over 10 sekunder, og du taper penger i merkbare mengder.

Yehoshua Coren Av Analytics Ninja viser deg hvordan du gjør saken for et raskere nettsted i Vår Nybegynners Guide Til Konverteringsfrekvensoptimalisering:

I Utgangspunktet, for å unngå å tape penger i merkbare mengder, hold øye med sidens lastetider.

Her er et super grunnleggende eksempel der jeg bare sammenligner gjennomsnittlig sideinnlastingstid for mine toppsider med nettstedets gjennomsnitt:

Det Er åpenbart at det er noe arbeid å gjøre her. Igjen, noter disse sidene slik at du kan grave etter flere ledetråder senere.

men du kan få mye mer innsikt med litt segmentering. Har enkelte enheter langsommere belastningstider? Enkelte land? Nettlesere?

Trinn 5: trakten

du kan bruke konverteringsrapportene I Google Analytics til å identifisere hvilke deler av trakten som lekker penger (og hvor raskt). Dette vil fortelle deg hvor du skal fokusere først og kan peke deg i riktig retning for videre webanalyseanalyse.

traktvisualiseringsrapporten ser litt ut som dette:

Her er det klart at fokuset skal være på» Legg Til I Handlekurv » – trinnet. I trakten må du kanskje fokusere på betalingssiden eller gjennomgangsordresiden—det vil være forskjellig for alle.

Husk, jo lenger ned i trakten du får, jo mindre av en innvirkning du trenger å gjøre for å få en stor avkastning.

hvis du for eksempel er et gjennomsnittlig e-handelsnettsted, og du forbedrer kassesiden enda litt, ser du en stor økning i inntektene. Hvis du optimaliserer nærmere toppen av trakten, vil en liten forbedring ikke ha så stor innvirkning.

det er imidlertid ganske mange begrensninger med den typiske måltraktvisualiseringen I Google Analytics (inkludert gjenfylling og mangel på segmenteringsfunksjoner). Heldigvis kan de fleste begrensninger overgås (med forbedret e-handel) ved hjelp av funksjonen horisontal trakt.

Disse er helt tilpassbare (til det punktet at du kan bruke dem til ting som sporing av innholdsengasjement), og du kan analysere etter hvilket som helst tilpasset segment du vil ha, så vel som etter dimensjoner.

En annen kul funksjon i denne traktfunksjonen er at Hvis Google Analytics-kontoen din er integrert Med Google Ads eller DoubleClick, kan du opprette et publikum fra alle som forlater et bestemt trinn og bruke Dem i Annonsekampanjene dine.

Du har Også Målflyt-rapporten, som skal se omtrent slik ut:

Så hva er forskjellene?

• Målflyt-rapporten er mer fleksibel.
  • du kan bruke avanserte segmenter, se tilbakevirkende data hvis du legger til / endrer en trakt, dra full nytte av datosammenligninger, etc.
• Målflyt-rapporten viser den mest nøyaktige banen de besøkende tar før de fullfører Et Mål.
  • det tillater loopbacks, noe som betyr at hvis noen går fra trinn ett til trinn to og deretter tilbake til trinn ett, ser du det (ingen utgang registrert).
  • det fyller heller ikke trinn på nytt hvis den besøkende hopper over et trinn i trakten.
  • Til Slutt viser Den deg den faktiske rekkefølgen i hvilke trinn i trakten ble vist.

hvis du er interessert i å lære mer om disse og de mange andre forskjellene, klikk her.

Målflyt-rapporten forteller deg mer om stiene folk tar, hvor det er friksjon, og hvor du skal prioritere graving / optimalisering.

Tips: sjekk alltid rapporten omvendt målbane, som viser de tre siste sidene personen har besøkt før han har fullført et mål. Dette kan fortelle deg om dine mest verdifulle stier, noen som du kanskje ikke engang har vurdert.

Er det noen uvanlig oppførsel her? Hvorfor kan det være?

Trinn 6: Internt søk

hvis du tillater besøkende å søke på nettstedet ditt, og du ikke følger opp hvor ofte de bruker det, hva de søker etter, om de finner det, etc. du legger penger på bordet. Over hele bordet.

Ifølge Avinash Kaushik er det fem spørsmål verdt å utforske:

1. Hvor ofte bruker brukerne søkeboksen min og hva ser de etter?

2. Hvor begynner folk å søke og hva finner de?

3. er brukerne fornøyd med det de finner?

4. Hvordan søker ulike grupper av brukere på nettstedet mitt?

5. hvilke forretningsresultater kommer fra brukere som søker på nettstedet mitt?

svarene på disse spørsmålene åpner mange dører for å utforske. Heldigvis, det er ganske enkelt å navigere alt dette i site search rapporten:

1. Frekvens. Nettstedssøk > Bruk.
2. Begynn. Nettstedssøk > Sider.
3. Tilfredshet. Se på % Search Exit metric . Hvis det er høyt, forlater folk umiddelbart etter å ha søkt, noe som betyr at de sannsynligvis ikke var veldig fornøyd. Også, se På Resultatene Sidevisninger / Søk. Hvis dette er over 1, folk måtte grave for å finne det de var virkelig ute etter. (Merk: Dette er ikke alltid en dårlig ting; husk betydningen av kontekst.)
4. Ulike Grupper. Bruk avanserte segmenter.
5. Resultater. Site Search > Søkeord > Site Search Kategori (Primær Dimensjon) > Velg kategorien > Velg Mål-fanen eller E-Handel-fanen.

her er et eksempel på søkeordet rapport…

denne rapporten er ganske grunnleggende, men med litt graving forteller nettstedssøk deg hva folk leter etter, og om nettstedet ditt er effektivt for å hjelpe dem med å finne det. Det er mye innsikt. Når du legger merke til noe uvanlig, vær sikker på å merke det til senere.

Samantha Barnes gir bare noen få virkelige eksempler på hvordan nettstedssøk kan avdekke innsikt:

web analytics segmentering er den virkelige hemmeligheten

Så vi har dekket mye. Nå har du sannsynligvis en ganske stor liste over mistenkelige / «dårlige» deler av nettstedet ditt for å utforske videre, samt en stor liste over problemer som bare må løses.

men sannheten er at listen din vil 10x når du virkelig fokuserer på segmentering, noe som gjør at du kan dele opp dataene dine for å finne enda mer innsikt.

Sauer gir en flott oversikt over avanserte segmenter:

jeg har faktisk skrevet en hel artikkel om avanserte segmenter, Som nevnt ovenfor, coren snakker om segmentering tungt i sin del av VÅR cro guide. Les disse to ressursene før du fortsetter med webanalyseanalyse.

Som Mercer påpeker, går webanalyseanalyse hånd i hånd med De andre trinnene I ResearchXL-modellen, som kvalitativ forskning:

Bruk egendefinerte rapporter

ikke glem at du også kan sette sammen egendefinerte rapporter for å hjelpe deg med webanalyseanalyse. Så ikke bli sittende fast og tenk at Du er begrenset Til de håndfulle standardrapportene Som Google Analytics leverer.

du kan lære om noen få viktige egendefinerte rapporter for optimaliserere (og hvordan du lager dine egne) ved å lese 12 Tilpassede Google Analytics-Rapporter for Å Hjelpe Deg Med Å Vokse Raskere.

Konklusjon

Spørsmål fører til flere spørsmål, men hvis du spør intelligente, vil De til slutt lede deg til innsikt i problemområder og smartere a/B-testideer.

Alt dette blir lettere jo oftere du gjør det. Hvorfor? Fordi dataene i seg selv ikke vil fortelle deg mye av noe-det er derfor det kalles webanalyseanalyse. Tilbring noen dager roaming Rundt Google Analytics, eksperimentere.

for nå, hold deg til følgende prosess:

1. Gjør en enkel gjennomgang av nettstedet ditt. Se etter mistenkelige / «dårlige» deler av nettstedet og tegn på dårlig sporingsoppsett.
2. Opprett en liste over spørsmål som vil resultere i handlingsbare svar.
3. Utfør En helsesjekk For Google Analytics for Å sikre at du samler inn alle dataene du trenger, du kan stole på dataene du samler inn, og ingenting er ødelagt eller rapporterer feil.
4. Husk at kontekst er konge. Du er en detektiv som graver etter ledetråder; du leter etter uregelmessigheter for nettstedet ditt.
5. Forstå De grunnleggende Google Analytics-rapportene og hvordan du får mest mulig innsikt fra Dem.
6. Forstå segmentering og hvordan du dykker dypere inn i dataene dine for enda mer innsikt.
7. Utvikle dine egne tilpassede rapporter.