GA4 az új generációs adatgyűjtés és elemzés eszköze
Új generációs adatgyűjtés és elemzés a GA4-el
A GA4 egyik legnagyobb előnye, hogy jobb adatmodellel rendelkezik. Teljesen új alapokra helyezi az adatgyűjtést és elemzést. A Universal Analytics-ban a felhasználói interakciókat az oldalmegtekintéseken és munkamenteken keresztül követték nyomon, ami viszonylag hatékony volt, de gyakran hézagokat hagyott az adatgyűjtésben, mivel nem vették figyelembe az egyéb interakciókat, beleértve a videónézést, a kattintásokat és egyebeket. A GA4-ben minden interakció eseményként van besorolva. Ezeket az eseményeket a munkamenetektől függetlenül követjük nyomon, és tetszés szerint be- vagy kikapcsolhatók, azaz egy sokkal rugalmasabb és könnyebben kezelhető mérési metodikára állt át. Minden interakciót külön eseményként kezel, legyen szó egy termék megtekintéséről, kosárba helyezéséről, vagy vásárlás befejezéséről. Ez lehetővé teszi, hogy mélyebb betekintést nyerjünk a vásárlói viselkedésbe és az egyes interakciók fontosságába.
Korábban a webáruház tulajdonosai láthatták, hogy hány oldalmegtekintést generált egy adott termék, de nem feltétlenül tudták megmondani, hogy hányan tették azt kosárba. A GA4 segítségével könnyen nyomon követhetők ezek az események, így könnyebben azonosíthatók a vásárlói útvonalak és az esetleges akadályok.
A fogyasztói utak jobb megértése a GA4 segítségével
A G4 egyik legfontosabb újítása a felhasználói utakat (customer journey) követő funkcionalitás. Az új felület lehetővé teszi, hogy a webáruház tulajdonosai jobban megértsék, hogyan mozognak a látogatók a weboldalon, hol lépnek be, és hol hagyják el az oldalt.
Ha egy adott termékoldalon a látogatók nagy számban elhagyják a weboldalt anélkül, hogy bármit is vásároltak volna, akkor ennek az adatok alapján könnyen utána lehet járni. Lehet, hogy az oldal betöltési ideje túl hosszú, vagy a termékleírás nem elég meggyőző. A GA4 segítségével ezek az információk könnyen kinyerhetők és elemezhetők.
TIPP: Itt érdemes Zárt tölcsér nézetben vizsgálni az egyes lépéseket hiszen a checkhout folyamatban nem ugorhatóak át egyes lépések a rendes leadásához azaz a zárt tölcsér azt jelenti, hogy a látogató csak az első lépésben léphet be a tölcsérbe és más lépésben nem léphet be a tölcsérbe.
Prediktív elemzések és AI funkciók a GA4-ben
A mesterséges intelligencia (AI) és a prediktív elemzések a Google Analytics 4-ben új szintre emelkednek. Az AI által generált előrejelzések segíthetnek a webáruházak tulajdonosainak abban, hogy jobban megértsék, mi várható a jövőben, és hogyan alakíthatják stratégiájukat ennek megfelelően.
A GA4 jelezheti előre, hogy mely vásárlók valószínűleg visszatérnek és újabb vásárlást hajtanak végre, illetve kik azok, akik valószínűleg csak egyszer vásárolnak. Ez az információ segíthet a marketing kampányok optimalizálásában és a hűségprogramok hatékonyabb kialakításában.
Integrációk és testreszabhatóság a GA4-ben
A GA4 könnyen testreszabható és rengeteg testreszabási lehetőséget kínál. Valójában az egyik indoka a váltásnak ez volt, hiszen meg kell felelni az új adatvédelmi törvényeknek. Az UA-val ellentétben, ahol a jelentések nem testreszabhatók, a GA4 lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Jelentés személyreszabása kis ceruza ikonra kattintva megváltoztassák az adatkártyák elrendezését. Könnyen integrálható más Google szolgáltatásokkal, mint például a Google Ads, a Google BigQuery vagy a Google Data Studio, Google Merchant Center. Ez lehetővé teszi, hogy egyetlen platformon belül valós időben elemezzük és optimalizáljuk az adatokat.
Ha egy webáruház marketing kampányt futtat a Google Ads-en keresztül, a GA4 segítségével pontosan nyomon követhetők a hirdetések teljesítményei, és azonnal látható, hogyan befolyásolják azokat az egyes vásárlói interakciók. Ez lehetővé teszi a kampányok azonnali finomhangolását és a költségvetés hatékonyabb felhasználását.
Adatvédelem és jövőbiztos mérések a GA4-el
Az adatvédelem egyre nagyobb hangsúlyt kap a digitális világban, és a GA4 ebben is előrelépést kínál. A beleegyezés ma már fontos kérdés Európában. Úgy tűnik, hogy a Google az egyetlen vállalat, amely megfelelően befektet ebbe a kérdésbe – legalábbis az ingyenes vagy megfizethető Analytics világában. Az új platform teljes mértékben megfelel az adatvédelmi követelményeknek, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy jobban kontrollálják saját adataik kezelését.
Egy webáruház tulajdonosa egyszerűen beállíthatja, hogy milyen típusú adatokat kíván gyűjteni a látogatókról, és biztosíthatja, hogy ezek az adatok anonimizálva legyenek valamint, hogy milyen más google termékek számára engedi az adatok felhasználását. Ez nem csak a jogszabályi megfelelés érdekében fontos, hanem növeli a vásárlói bizalmat is, ami hosszú távon pozitívan hat az üzletre.
Az e-kereskedelem világában az adatok megfelelő kezelése és elemzése kulcsfontosságú. A GA4 számos újítást hozott és még biztosan hozni is fog, amelyek segíthetnek a webáruházak tulajdonosainak abban, hogy jobban megértsék vásárlóikat és optimalizálják webshopjuk és marketing kampányaik működését. Az új generációs adatgyűjtés és elemzés, az egyszerűsített és hatékonyabb konverziómérés, a fogyasztói utak és a felhasználók elkötelezettségének jobb megértése, a prediktív elemzések és célközönségek, az integrációk és a testreszabhatóság, valamint az adatvédelem mind-mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a GA4 nélkülözhetetlen eszköz legyen a modern e-kereskedelmi vezetők számára.
Webáruház tulajdonosok és ekereskedelmi döntéshozók számára fontos jelentések 1. rész
E-kereskedelmi vásárlások mérése azaz a Konverziók menüpont
A GA4-ben Bevételszerzés alatt az E-kereskedelmi vásárlások mérése menüpontban találhatjuk meg azokat az információkat, amelyet korábban az UA-ban a Konverziók menüpont alatt vizsgálhattunk meg. Ez a jelentés nagyon fontos és részletes információkat nyújt arról, hogy termékeink hogyan teljesítenek.
Ez a jelentés olyan kérdésekre ad választ, mint például:
- Hogyan teljesítenek a termékeim?
- Mely termékek/kategóriák a legnépszerűbbek?
- Mely termékek/kategóriák teljesítenek rosszul?
- Mely márkák a legnépszerűbbek és hogyan teljesítettek az előző időszakhoz vagy az előző évhez képest?
- Melyik terméket rakják a vásárlóim a legtöbbet a kosárba?
- Mely termékeket tekintenek meg a legtöbbet és azoknak a termékeknek hogyan alakul a kosárbahelyezési vagy vásárlási aránya?
- Mely termékek esetében kellene árat változtatnom?
- Mely marketing csatornából, hogyan alakultak az egyes márkák, termékek, termékkatgeóriáknak az értékesítési számai?
Ezeknek a kérdéseknek a megválaszolásával megérthetjük termékeink teljesítményét, és növelhetjük az értékesítést és a bevételt.
Hogyan elemezd az adatokat és hozz stratégiai döntéseket?
Először is nézd meg az egyes termékeid értékesítését, bevételét és a kosárhozadás arányát. Ezután hasonlítsd össze őket egymással. Az adatokat felhasználhatod a termékösszetétel és az árképzési stratégia módosítására akár csatornánként. Ha azt látod, hogy bármely márka, termék vagy termékkategória kiemelkedően teljesít egy bizonyos csatornán akkor a köré szervezhetsz kifejezetten egy dedikált kampányt, de akár más marketing csatornán keresztül is kipróbálhatod, hogy tudod e fokozni egy jól teljesítő termék értékesítési teljesítményét. Ha például azt látod, hogy egy terméket sokan tekintettek, de kevesen helyezték akkor érdemes az árakat elemezni.
A termékmegtekintés mutató mellett számos egyéb mutatót is beállíthatsz a jelentés személyreszabásával, így péládul meg tudod vizsgálni a kifizetett tételeket, a listában és a promócióban szereplő termékeket, a termék visszatérítéseket. Ha esetleg egy adott termékből vagy márkából sok a visszatérítés azaz visszaküldés akkor lehet érdemes megvizsgálni a termékadatlap részletességét vagy a termék minőségét átgondolni,
Ez a jelentés nagyon hasznos segítség lehet számodra termékeid és azok árképzésének vizsgálatában.
Elköteleződési arány és visszafordulási arány
A visszafordulási arány (bounce rate) fontos mutató a felhasználói élmény és az oldal tartalmának hatékonysága szempontjából. A Universal Analytics-ben ez az arány azokat a látogatókat mutatta, akik az oldal megnyitása után nem hajtottak végre további interakciókat.
A GA4-ben azonban a visszafordulási arány mutató mellett (ami azon munkamenetek százalékos arányát jelenti, amelyek nem voltak elkötelezett munkamenetek) az elköteleződési arány kerül inkább előtérbe. Ez egy komplexebb mutató, amely figyelembe veszi az időt, amit a felhasználók az oldalon töltenek, és az interakciók számát. Az elkötelezettséggel kapcsolatos mutatókat (Elkötelezett munkamenetek, Elkötelezett munkamenetek felhasználónként) alapértelmezett mutatóként az Ügyfélszerzés életciklus alatt a Forgalomszerzés jelentésben megnézhetjük. A visszafordulási aránnyal kapcsolatos mutatót alapértelmezetten nem találjuk meg a jelentésekben a mutatók között így azt a Jelentés személyreszabása opcióval adhatjuk hozzá plusz oszlopként a Mutatók közül.
Az elkötelezett munkamenetek olyan munkamenetek, amelyek 10 másodpercnél hosszabb ideig tartanak, konverziós eseményt tartalmaznak, illetve legalább két oldalmegtekintéssel vagy képernyő-megtekintéssel járnak. Ha valamelyik oldalon alacsony az elköteleződési arány akkor érdemes megvizsgálni annak tartalmát és átgondolni az oldalra érkező célközönség minőségét is.
Ha az elköteleződési arány alacsony, érdemes lehet mélyebbre ásni az Analytics szolgáltatásban a jelentések és a felfedezések használatával, hogy kiderítsd, egységesen alacsony-e az elköteleződés, vagy pedig bizonyos csatornák, forrás/médium párok, oldalak vagy képernyők, esetleg valami más eredménye.
A GA4 javaslata alapján ha például néhány oldal alacsony elköteleződési arányt ér el, ellenőrizni kell, hogy a tartalom megfelelően illeszkedik-e ahhoz a marketing üzenethez, amelyet arra használsz, hogy a felhasználókat az adott oldalra irányítsd, illetve hogy ezek az oldalak könnyű további lépéseket kínálnak-e a felhasználók számára ahhoz, hogy megtegyék a kívánt következő lépéseket.
Ha egy bizonyos csatorna elköteleződési aránya alacsony, elemezd ki az adott csatorna marketingtevékenységeit. Ha például a vizuális hirdetéseket megjelenítő felhasználók visszafordulnak, ellenőrizd, hogy a hirdetések relevánsak-e a webhely tartalma szempontjából.
Ha szélesebb körben jelentkezik a probléma, tekintsd át a mérési kódot, és győződj meg arról, hogy minden szükséges oldal megelelően fel van e címkézve, valamint a címkék is megfelelően vannak megadva.
A következő cikkben további GA4-es jelentéseket mutatunk be, amelyet sok eker és marketing döntéshozó használt a régi UA-ban is. Ha eddig nem iratkoztál fel hírleveleinkre akkor most tedd meg, hogy elsőként értesülj amint megjelenik a blogbejegyzés róla.
