В последнее время в интернете появилось много информации про Google Analytics. Инструмент известный, достаточно непростой, но полезный. Все зависит от того, насколько правильно мы умеем его настраивать, собирать данные и грамотно выстраивать причинно-следственные закономерности. Мы нашли несколько полезных статей западных авторов на эту тему:
Основные ошибки Google Analytics, которые могут навредить вашему анализу, отчетам и конверсии?
О чем статья:
У любого анализа есть цель: что мы хотим узнать и для чего нам это нужно. Какие показатели мы хотим улучшить? Что отличает средненький анализ для клиента от Аналитики, которая строится на понимании особенностей бизнеса клиента, стратегии развития, конкуренции и т.д.?
Неспособность сформулировать цели отчета и грамотно собрать данные приводит к неточному анализу, интерпретации и отчетности.
Что нужно сделать, чтобы получить оптимальные результаты анализа:
- Правильно поставить вопросы
- Правильно собрать необходимые данные
- Оптимально интегрировать данные
- Грамотно интерпретировать данные
- Правильно представить данные
Как определить правильное направление для вашей веб аналитики?
- Определите, где вы сейчас находитесь
- Определите проблемы, которые необходимо решать
- Определите требования для решения каждой проблемы
- Определите возможные препятствия
Благодаря этому вы будете точно знать «контекст», в котором вы должны анализировать и интерпретировать данные аналитики.
Какие ошибки в сборе данных вам нужно исправить срочно?
С какими проблемами сталкиваемся при интеграции данных?
Какие наиболее распространенные ошибки интерпретации данных?
И наконец — представление данных. Самая большая ошибка представления данных — клиенты могут неправильно интерпретировать ваши отчеты и, в дальнейшем, примут неверные решения о развитии бизнеса.
Убедитесь в том, что ваш анализ написан однозначно и его нельзя толковать по-разному. У вас должна быть единая терминология и ясные рекомендации.
А еще в статье есть достаточно подробный список наиболее распространенных ошибок интерпретации данных. Подробнее читайте здесь…
Руководство по «мобильной» аналитике — как анализировать мобильных пользователей с помощью Google Analytics
Все больше пользователей заходят в интернет с помощью мобильных устройств.
По данным компании ComScore, 13% от общего числа просмотров в интернете (примерно 1 из 8!) приходится на мобильные устройства. И эти цифры растут.
Исследование Nielsen и Google показали, что 77% мобильного поиска выполняется из дома или с работы, где компьютер, скорее всего, также доступен.
Как мы можем быть уверены, что наш сайт полезен и привлекателен для мобильных посетителей? Google Analytics нам в помощь.
Отслеживать и анализировать «мобильный» трафик в Google Analytics можно с помощью:
- сайта, который неадаптирован для мобильных устройств и сайта, адаптированного для мобильных устройств;
- отдельного сайта для мобильных устройств с отдельным URL (например http://mobile.seolib.ru/);
- различных приложений для мобильных устройств.
Исследуемые показатели:
— посетители
— ключевые слова
— показатель отказов
— источники трафика
— посадочные страницы
— «мобильный» отчет
Что вы узнаете:
Как с помощью аналитики определить mobile-дружественный подход к посетителям?
Показатель отказов: есть ли большая разница между обычными посетителями сайта и мобильными посетителями?
Посадочные страницы: какие страницы имеют непропорционально высокий (или низкий) показатель отказов для мобильных устройств? А как насчет переходов?
Источники трафика: есть ли разница между обычными и мобильными источниками трафика?
Скорость сайта: как проверить, насколько быстро ваш сайтзагружается на мобильных устройствах?
Как правильно сделать настройку Google Analytics для « мобильного» трафика?
Подробнее читайте здесь…
Эксперименты с «многоруким бандитом»
Статья очень интересная и, что ценно, уже на русском языке.
В ней подробно описана суть и преимущества тестирования методом «многорукого бандита», которое можно проводить с помощью Google Analytics.
О чем статья:
Какие эксперименты со страницами можно провести с помощью метода «многоруких бандитов»?
В чем преимущества метода «многоруких бандитов» по сравнению с классическим А/В тестированием?
С каким типом экспериментов «многорукий бандит» справляется особенно хорошо по сравнению со стандартным тестированием?
В статье есть справочная информация о том, как работает такой метод в Google Analytics, как его настроить, два примера эксперимента и наиболее часто задаваемые вопросы по этому методу.
