W obecnych czasach wielu użytkowników przegląda strony w Internecie za pomocą różnych urządzeń takich jak komputer stacjonarny, laptop, tablet czy smartphone. Problem jaki powstaje w takiej sytuacji to analiza danych między tymi urządzeniami.

 

W klasycznej wersji Google Analytics wygląda to w taki sposób, że jeżeli użytkownik Adam przegląda naszą stronę w pierwszej kolejności za pomocą smartphona a później za pomocą laptopa to my nie jesteśmy wstanie dowiedzieć się, że jest to ten sam użytkownik. Dla systemu Google Analytics są to dwie różne osoby.

 

Rozwiązaniem tego problemu jest po części Universal Analytics, daje on nam możliwość sprawdzenia jak użytkownicy poruszają się między różnymi urządzeniami. Napisałem po części dlatego, że rozwiązanie to ma pewne ograniczenia, ale o tym będzie później.

 

Śledzenie użytkowników między różnymi urządzeniami w Universal Analytics nie jest domyślnie skonfigurowane, trzeba to zrobić samemu.

 

Poniżej krótki poradnik jak możemy to ustawić.

 

Jak widać na poniższym screenie musimy zrobić trzy rzeczy:

1. Zapoznać się z zasadami korzystania z funkcji User-ID i je zaakceptować

2. Skonfigurować funkcję User-ID

3. Utworzyć widok User-ID

 

wlaczanie funkcji User-ID

 

 

Wszystkie powyższe ustawienia znajdują się na poziomie usługi w zakładce Informacje o śledzeniu.

 

Wracając jeszcze raz do powyższych punktów

 

1. Zapoznać się z zasadami korzystania z funkcji User-ID i je zaakceptować

 

Zanim to zaakceptujemy sugeruje aby przeczytać wytyczne na temat tego jak z tej funkcji korzystać, nie stosowanie się do wytycznym może doprowadzić do wyłączenia konta.

 

2. Skonfigurować funkcję User-ID

 

Konfiguracja ta związana jest drobnymi zmianami w kodzie śledzenia. Po zaakceptowaniu punktu pierwszego        pokaże nam się cała instrukcja jak to można zaimplementować. Ja natomiast pokaże jak możemy osiągnąć ten sam cel trochę w inny sposób za pomocą Google Tag Manager.

 

Tak w największym skrócie, musimy edytować tag, który wywołuje kod śledzenia, następnie przejść do zakładki więcej ustawień gdzie pokaże nam się zakładka pola do ustawienia (tak jak widać poniżej). Musimy tutaj dodać nowe pole, nazwa pola musi być dokładnie taka jak widzimy niżej, natomiast jako wartość ustawiamy nazwę naszego makra które przechowuje nasz identyfikator użytkownika.

 

pole user id

 

 

Identyfikator użytkownika pobierany jest za pomocą naszego makra z warstwy datalayer. Przykład jak może wyglądać taka warstwa danych poniżej.

 

datalayer

 

Jednym z wielu sposobów na generowanie takich numerów id jest pobieranie ich z naszego wewnętrznego systemu. Każdy kto zaloguje się na serwis musi podać adres mailowy, każdy adres mailowy ma z kolei unikalne id w naszej bazie i to jest właśnie to id, które możemy przekazywać do naszej warstwy dataLayer.

 

W punkcie tym pojawia nam się jeszcze jedna dodatkowa funkcja do wykorzystania, która nosi nazwę ujednolicanie sesji.

Funkcja ta daje nam możliwość śledzenia działań użytkownika, które wystąpiły przed identyfikacją tego użytkownika pod warunkiem, że wystąpiły one w tej samej sesji. W zależności od tego czy ta funkcja będzie włączona czy wyłączona dane na tym widoku będą zbierały się w inny sposób.

 

Poniżej przykład jak to działa

 

ujednolicanie sesji

 

 

Białe wypełnienie prostokąta oznacza, że użytkownik był niezalogowany w serwisie w ramach danej sesji.

Niebieskie wypełnienie prostokątna oznacza, że użytkownik był zalogowany w serwisie w ramach danej sesji.

Czerwona siatka oznacza, które działania na stronie będą przypisane do danego użytkownika.

Prostokąt w połowie biały i w połowie niebieski oznacza, że użytkownik był w tej sesji częściowo zalogowany.

W zależności od tego czy ujednolicanie sesji jest włączone czy wyłączone, rożne działania na stronie będą powiązane z danym użytkownikiem bądź nie.

 

Przejdziemy teraz przez każdą z sesji oddzielnie

 

Pierwsza sesja – niezależnie od tego czy funkcja ta jest włączona czy nie, w tej sesji jej działanie jest zawsze takie same, użytkownik przez całą sesje jest niezalogowany więc żadne dane nie są z nim powiązane.

 

Druga sesja – tutaj sytuacja jest inna, użytkownik po wykonaniu pewnym działań na stronie postanowił się zalogować.

W przypadku gdy ujednolicanie sesji będzie wyłączone to działania, które wykonał użytkownik przed zalogowaniem nie będą do niego przypisane.

W przypadku natomiast gdy ujednolicanie sesji będzie włączone to działania, które wykonał użytkownik przed zalogowaniem będą do niego również przypisane.

 

Trzecia sesja – niezależnie od tego czy funkcja ta jest włączona czy nie, w tej sesji jej działanie jest zawsze takie same, użytkownik przez całą sesje jest zalogowany więc każde działanie na stronie jest z nim powiązane.

 

Czwarta sesja – sytuacja tutaj jest taka, że użytkownik na początku sesji jest zalogowany ale później po wykonaniu pewnych działań na stronie postanawia się z niej wylogować i kontynuować dalsze działania na stronie jako użytkownik niezalogowany. Niezależnie od tego czy ta funkcja będzie włączona czy nie jej działanie będzie takie same. Wszystkie działania, które użytkownik wykonał jako zalogowany będą do niego przypisane, natomiast żadne działanie wykonane po wylogowaniu nie będzie z nim powiązane.

 

Piąta sesja – sytuacja dokładnie taka sama jak w sesji pierwszej

 

Szósta sesja – sytuacja dokładnie taka sama jak w sesji trzeciej

 

Podsumowując różnica między tym czy ta funkcja jest włączona czy wyłączona występuje tylko w sesji drugiej.

 

3. Utworzyć widok User-ID

 

Po wykonaniu wszystkich powyższych punktów pozostaje nam utworzenie widoku. Widok ten zawiera tylko dane z sesji w których użytkownik był zalogowany i był do niego przypisany identyfikator.

 

 

Po wykonaniu tych trzech punktów na naszym koncie pojawi się dodatkowy widok w którym będziemy mogli sprawdzić zaangażowanie użytkowników na różnych urządzeniach podczas wielu sesji. W widoku takim będzie dostępnych kilka nowych raportów, które są niedostępne w pozostałych widokach.

 

 

Co otrzymamy nowego po skonfigurowaniu trzech powyższych punktów

 

1. Dodatkowy raport na widokach standardowych

Raport ten dostępny jest w zakładce Odbiorcy -> Zachowanie -> Zasięg funkcji User-ID

 

W wszystkich widokach (poza widokiem User ID) pojawi się dodatkowy raport Zasięg funkcji User-ID. Raport ten daje nam możliwość szybkiego porównania zachowania użytkowników w zależności od tego czy takiemu użytkownikowi został przypisywany identyfikator User ID czy też nie. Zachowanie tych użytkowników najprawdopodobniej będzie się różnić, zależy to w dużej mierze od tego jakim użytkownikom przypisywany jest numer id. W tym przypadku User ID przypisane jest użytkownikowi, który zaloguje się na serwis, tak więc poniżej będziemy porównywać zachowanie użytkowników zalogowanych do niezalogowanych.

 

Jak widać na poniższym screenie użytkownicy zalogowani stanowią bardzo mały procent wszystkich użytkowników.

 

Stan funkcji User-ID - sesje

 

Mimo, że użytkownicy Ci stanowią bardzo małą grupę to są oni dużo bardziej zaangażowani w porównaniu do średniej z całej witryny. Porównując ich do średniej z całej witryny ich zaangażowanie jest wyższe o prawie 300%.

 

 User-ID - strony przez sesje

 

Oprócz tego, że użytkownicy Ci są dużo bardziej zaangażowani dokonują oni również dużo częściej zakupów. Współczynnik konwersji e-commerce tych użytkowników w porównaniu do średniej z całej witryny jest większy o przeszło 3000%.

 

Stan funkcji User-ID - wsp ecommerce

 

Taki podział użytkowników i analiza ich zachowania może pomóc nam w podjęciu trafniejszych decyzji biznesowych. Treści na stronie mogą być inaczej projektowane w zależności od tego czy użytkownik jest zalogowany czy też nie. Użytkowników którzy korzystają z serwisu jako niezalogowani możemy próbować w jakiś sposób dodatkowo zachęcić do tego aby założyli konto i się na nie zalogowali oferując im w zamian za to np. jakieś dodatkowe korzyści.

 

2. Dodatkowe raporty dostępne w widoku User Id

 

Zaangażowanie użytkownika

Raport ten dostępny jest w zakładce Odbiorcy -> Zachowanie -> Zaangażowanie użytkownika

 

Raport ten daje nam możliwość szybkiego podejrzanie ilu mamy użytkowników oraz pokazuje w jaki sposób się oni zachowują.

 

Na wykresach niżej widać, że mamy najwięcej użytkowników których średni czas trwania sesji wynosi powyżej 3 minut oraz najwięcej użytkowników, których średnia liczba odsłon waha się między 15 a 25.

 

Z kolei nie patrząc na średnie widzimy, że najwięcej jest użytkowników z czasem powyżej 30 minut oraz użytkowników których liczba odsłon waha się między 26 a 50.

 

Średni czas trwania sesji na użytkownika

 

sredni czas trwania sesji na uzytkownika

 

Średnia liczba odsłon na użytkownika

 

sredni liczba odslon na uzytkownika

 

Całkowity czas na użytkownika

 

calkowity czas na uzytkownika

 

 

Łączna liczba odsłon na użytkownika

 

laczna liczba odslon na uzytkownika

 

Pokrywanie się urządzeń

Raport ten dostępny jest w zakładce Odbiorcy -> Różne urządzenia -> Pokrywanie się urządzeń

 

Raport pokazuje ilu jest użytkowników, którzy korzystają z określonych urządzeń, daje nam również możliwość sprawdzenia jak zachowują się użytkownicy pod względem generowania przychodu i współczynnika konwersji e-commerce w zależności od tego z jakich urządzeń korzystają.

 

Za pomocą diagramu Venna możemy szybko ocenić z jakich urządzeń korzystają użytkownicy.

 

pokrywanie się urzadzen - diagram Venna

 

Chcąc te dane bardziej analizować powinniśmy posłużyć się tabelą danych (diagram Venna daje nam tylko ogólny obraz). Za pomocą tabeli łatwiej jest analizować części wspólne.

 

pokrywanie się urzadzen - tabela

 

W raporcie tym, dane urządzenie pokazuje się jeden raz, kolejność urządzeń nie ma tu znaczenia.

 

Z tabelki widzimy, że mamy około 17% użytkowników, którzy korzystają z takich urządzeń jak tablet czy mobile, dlatego też warto byłoby się zastanowić nad tym aby nasza strona była dobrze zoptymalizowana pod te urządzenia.

 

Ścieżki urządzeń

Raport ten dostępny jest w zakładce Odbiorcy -> Różne urządzenia -> Ścieżki urządzeń

 

sciezki urzadzen

 

Raport ten pokazuje nam w jakiej kolejności i z jakich urządzeń korzystają użytkownicy na naszej stronie. Ścieżki urządzeń, które widzimy powyżej nie odzwierciedlają ścieżek transakcji (tak jak to jest w ścieżkach wielokanałowych).

 

Na podstawie tych ścieżek nie możemy powiedzieć, że ostatnie urządzenie, które jest na ścieżce jest to urządzenie poprzez, które dokonano transakcji. Możemy jedynie powiedzieć, że ostatnie urządzenie, które widzimy na ścieżce jest to urządzenie poprzez, które użytkownik był ostatnio widziany na stronie (to czy użytkownik dokonał przez to urządzenie transakcji nie ma tu znaczenia).

 

Jeżeli użytkownik w ramach kilku sesji korzysta z jednego urządzenia, to to urządzenie na ścieżce będzie pokazane tylko jeden raz np.

Użytkownik pierwszego dnia wchodzi na stronę poprzez desktop, drugiego dnia również poprzez desktop  a trzeciego dnia poprzez mobile – to kroki na ścieżce będą wyglądały jak poniżej

Desktop – > Mobile

 

Raport ten daje nam możliwość podejrzenia jak zachowanie użytkowników (w kontekście ścieżek urządzeń) wpływa na różne współczynniki np.

  • które ścieżki generują najwięcej transakcji oraz największy przychód
  • które ścieżki mają najlepszy współczynnik transakcji czy współczynnik poszczególnych kroków na ścieżce jak np. włożenie produktów do koszyka, wypełnienie danych w formularzu itp.

 

Przy analizowaniu tego raportu należy mieć też świadomość tego, że kolejność urządzeń, która jest tam pokazana nie zawsze musi odzwierciedlać to jak w rzeczywistości zachowywał się użytkownik na stronie, więcej na ten temat będzie w kolejnym poście.

 

Raport ten umożliwia również nam w pewnym stopniu dostosowanie tego co widzimy na ścieżkach.

 

sciezki urzadzen - opcje sciezki

 

Mamy możliwość ustawienia minimalnej liczby kroków, którą chcemy wyświetlić na ścieżce oraz możliwość pokazania kroków na ścieżce, które wystąpiły przed lub po wykonaniu jakiejś akcji np. możemy wyświetlić kroki, które wystąpiły przed dokonaniem transakcji.

 

urzadzen dowolna transakcja

 

W ten sposób możemy zobaczyć poprzez, które urządzenia była dokonana transakcja. Problem jaki tu występuje jest taki, że jeżeli na danej ścieżce będą użytkownicy, którzy dokonali wielu transakcji to i tak zostanie pokazana tylko jedna transakcja tego użytkownika (nie ma mamy wpływu na to, która to będzie transakcja, z testów które zrobiłem wynika, że była to zawsze pierwsza transakcja użytkownika, natomiast nigdzie nie jest powiedziane, że tak zawsze będzie)

 

Urządzenie pozyskania

Raport ten dostępny jest w zakładce Odbiorcy -> Różne urządzenia -> Urządzenie pozyskania

 

Raport ten pokazuje nam jaki przychód generują użytkownicy pozyskani za pomocą pierwszego urządzenia (Przychody z pierwszego urządzenia) oraz jakie to ma przełożenie na generowanie przychodu przez tych użytkowników  w innych urządzeniach (Przychody z innych urządzeń).

 

urzadzenia pozyskania

 

W przykładzie wyżej widzimy, że użytkownicy pozyskani za pomocą urządzenia Desktop generują przez to urządzenie przychód około 70 tys. ale oprócz tego przychodu generują również przeszło 13 tys. przychodu poprzez inne urządzenia (tablet lub mobile).

 

Łączny przychód, który widzimy w ostatniej kolumnie w tym raporcie nie jest równy przychodowi, który jest pokazany w innych raportach. Wynika to z tego, że w tym raporcie uwzględnieni są tylko użytkownicy do których po raz pierwszy przypisano identyfikator User ID.

 

Zakres dat, który mamy wybrany nie ma tu znaczenia jeśli chodzi o pierwsze przypisanie identyfikatora USER ID.

 

Załóżmy, że mamy taką sytuację

Użytkownik 3 stycznia zakłada konto na naszej stronie i tego samego dnia dokonuje zakupu o wartości 199 zł, następnie 7 stycznia powraca ponownie na stronę  i ponownie dokonuje zakupu o wartości 199 zł.

 

Analizując to zachowanie w zakresie dat 3 – 7 styczeń widzimy, że mamy jednego użytkownika, który łącznie dokonał u nas zakupu na kwotę 398 zł.

 

urzadzenia pozyskania - przyklad 1

 

Analizując natomiast to zachowanie w zakresie dat 4 – 7 styczeń widzimy brak danych, wynika to z tego, że w tym zakresie dat nie było żadnego użytkownika do którego zostałby przypisany identyfikator po raz pierwszy.

 

urzadzenia pozyskania - przyklad 2

 

 

Częstotliwość wizyt

Raport ten dostępny jest w dwóch miejscach

Konwersje -> E-commerce -> Częstotliwość wizyt

 

Raport daje nam możliwość szybkiego podejrzenia ilu mamy użytkowników z określoną liczbą transakcji, jakie rzędu przychody generują użytkownicy oraz ile czasu minęło od ostatniej transakcji.

 

częstotliwosc wizyt

 

Drugie miejsce w którym dostępny jest raport o nazwie Częstotliwość wizyt to

Odbiorcy -> Zachowanie -> Częstotliwość wizyt

 

Różnica w porównaniu do poprzedniego raportu jest taka, że tu mamy dane dotyczące sesji a tam były dane dotyczące transakcji. Raport ten występuje również na normalnym widoku danych z taką różnicą, że działa on tam w oparciu o sesje a nie o użytkowników.

 

Raport daje nam możliwość sprawdzenia:

  • ilu mamy użytkowników z określoną liczbą sesji
  • ilu jest użytkowników z określoną liczbą dni od ostatniej sesji
  • ile jest sesji z określoną liczbą dni od ostatniej sesji pogrupowane według użytkowników

 

częstotliwosc wizyt - zachowanie

 

 

Podsumowanie

 

Implementacja takiej funkcjonalności nie jest specjalnie trudna a może dać nam wiele korzyści. Będziemy wstanie odpowiedzieć między innymi na takie pytanie jak

  • jak zachowują się klienci którzy korzystają tylko z jednego urządzenia a jak tacy którzy korzystają z wielu
  • czy klienci, którzy kupują przez komputer stacjonarny kupują również przez tableta czy smartphone
  • jakie przychody generuje klient pozyskany przez komputer stacjonarny i jakie to ma przełożenie na generowanie przychodów przez tego klienta na innych urządzeniach
  • ilu mamy klientów, którzy korzystają z rożnych urządzeń
  • itd.

 

Co będziemy wstanie uzyskać implementując takie rozwiązanie tak naprawdę w dużej mierze zależy od tego w jaki sposób będziemy identyfikować użytkownika pomiędzy różnymi urządzeniami.

 

Moje powyższe przykłady opierają się na tym, że użytkownik rozpoznawany jest na podstawie adresu mailowego ale tak naprawdę może być to zupełnie coś innego.

 

Wyobraźmy sobie np. taką sytuację, że nasz klient posiada sklep stacjonarny i sklep internetowy. Klienci tego sklepu mogą posiadać karty lojalnościowe. Dostęp do sklepu internetowego możliwy jest tylko  po wcześniejszym zalogowaniu a w każdym sklepie stacjonarnym na wejściu są bramki, które skanują każdego klienta. Jeżeli taki klient wejdzie do sklepu stacjonarnego i ma przy sobie kartę lojalnościową można automatycznie przesłać taką informacje do systemu. Taka sama sytuacja jest w przypadku sklepu internetowego, każdy musi się zalogować więc nie ma problemu z identyfikacją.

 

Powiązanie tych danych po numerze karty lojalnościowej daje nam bardzo duże możliwości analizy tych klientów w kontekście różnych urządzeń a dodatkowo nawet w kontekście tego jakie to ma przełożenie na sklep stacjonarny (będziemy np. wstanie sprawdzić czy klient, który kupił coś w naszym sklepie internetowym był u nas wcześniej w sklepie stacjonarnym i odwrotnie).

 

To czy warto poświęcać czas na implementacje takich rozwiązań jest kwestią indywidualną, nie każdy klient tego potrzebuje, w dużej mierze zależy to od specyfiki danego biznesu.