لماذا تحتاج إلى مراجعة التحليلات: كيف تتأكد من دقة بياناتك

البيانات عمل ضخم. تتضمن 90٪ من استراتيجيات الشركات الاستثمار في البيانات للوصول إلى جماهير جديدة وتخصيص الخبرات.

ولكن ماذا لو كانت البيانات التي يعتمدون عليها غير دقيقة؟ معظم إعدادات التحليلات معيبة. وغالبًا ما تؤدي التكوينات المعطلة والنتائج المنحرفة إلى اتخاذ قرارات مضللة.

نظرًا لأن البيانات السيئة أسوأ من عدم وجود بيانات ، فهذا يعني أن أدوات التحليلات الأكثر شيوعًا (بما في ذلك Google Analytics) تقود معظم الشركات إلى الضلال.

إذا كنت تستخدم البيانات لتوجيه التسويق الخاص بك ، فمن الأهمية بمكان التأكد من أن البيانات جديرة بالثقة. سيساعدك هذا المنشور على مراجعة تحليلاتك والبقاء على المسار الصحيح لتحقيق أهداف عملك.

هل فقدت أهداف حملتك التسويقية؟ تدقيق التحليلات الخاصة بك

تحليلات بيانات التسويق لها غرضان مركزيان:

1. لقياس فعالية حملات التسويق الخاصة بك.

2. لتحديد ما يمكنك القيام به بشكل مختلف لتحسين النتائج عبر قنوات التسويق الخاصة بك.

تُعلمك البيانات الأولية التي تجمعها التحليلات بإستراتيجيتك التسويقية وتتيح لك إنشاء خطة عمل تحقق المزيد من الفائدة مقابل أموالك.

ولكن لا يمكن إجراء التحسينات إلا في حالة تكدس البيانات ، وببساطة تشغيل التحليلات لا يوفر ضمانًا لذلك.

وفقًا لدراسة أجرتها Netacea ، قالت 68٪ من الشركات إنها تأثرت بالتحليلات المنحرفة لتكلفة 4٪ في المتوسط ​​السنوي للإيرادات المفقودة. وهذا يجعل بيانات التحليلات السيئة ضارة مثل الاحتيال في الإعلانات (استخدام الروبوتات لتزييف النقرات على الإعلانات) ، مما يكلف الشركات 42 مليار دولار سنويًا.

يمكن أن تحدث البيانات المنحرفة لعدة أسباب:

• أخطاء في مجموعات البيانات . التكرار والأخطاء المطبعية والتسمية غير المنتظمة والبيانات غير المكتملة والقديمة.
• عدم التطبيع . لا يتم نقل البيانات بتنسيق ثابت للسماح بتحليل قابل للمقارنة ومتوافق (على سبيل المثال ، مجموعة بيانات تعرض الدخل السنوي وأخرى تظهر الدخل ربع السنوي).

ومع ذلك ، فإن المشكلة الأكبر هي الروبوتات .

يستخدم المتسللون والمحتالون الروبوتات للنقر على الإعلانات وإهدار ميزانيات الإعلانات ، وشراء البضائع ، وسرقة المحتوى من خلال الكشط الجماعي ، واختراق الحسابات ، وسرقة تفاصيل البطاقة. مثل هذا النشاط يؤثر على البيانات التي تراها.

حتى لو لم تستهدفك الروبوتات بشكل مباشر ، فإنها تحرف الإحصائيات بحيث لا ترى ما يحدث بالفعل في السوق.

والنتيجة هي حملات سيئة التنفيذ وهدر للإنفاق. يُظهر بحث Netacea أن أكثر من نصف الشركات قامت بتشغيل عروض ترويجية خاصة أو طلبت مخزونًا جديدًا أو استنزفت ميزانيتها التسويقية بسبب التحليلات غير الصحيحة.

قال بريان أوفلمان ، نائب الرئيس والمبشر الأمني ​​في PerimeterX لـ Ecommerce Times:

نظرًا لأن الروبوتات غالبًا ما تمثل ما يصل إلى نصف حركة مرور الويب ، فإن الخسائر الناتجة عن القرارات التجارية السيئة التي يتم اتخاذها بسبب التحليلات المنحرفة يمكن أن تكون كبيرة ، حيث تتراوح من ملايين إلى بضعة مليارات من الدولارات.

تعمل الروبوتات على تحريف العديد من مؤشرات الأداء الرئيسية والمقاييس ، بما في ذلك تتبع المستخدم ومشاركته ، ومدة الجلسة ، ومعدلات الارتداد ، ونقرات الإعلانات ، ونسب البحث عن الكتاب ، وبيانات الحملة ، ومسار التحويل.

بالنسبة إلى مواقع التجارة الإلكترونية والسفر والوسائط ، تحاكي روبوتات الكشط غير المصرح بها البشر من خلال التحقق ديناميكيًا من القوائم والأسعار والمحتوى مما يؤدي إلى بيانات منحرفة.

يقوم تدقيق تحليلات التسويق بتقييم جودة البيانات ومصداقيتها لمنع المعلومات المنحرفة. إنه تقييم للمخاطر يضمن دقة وملاءمة الأرقام التي تعتمد عليها في اتخاذ القرار.

يمنحك التدقيق المنتظم الثقة في أن بياناتك ستتحسن - لا تلحق الضرر - بحملات التسويق.

التدقيق يطرح الأسئلة الصحيحة

تحليلات التسويق هي أي نوع من تحليلات البيانات التي تساعدك في جهودك التسويقية. يمكن أن يشمل ذلك الويب أو الوسائط الاجتماعية أو تحليلات المبيعات ومجموعة واسعة من أدوات التحليل ، مثل:

• تحليلات كوكل؛
• تحليلات Adobe ؛
• إعلانات جوجل ؛
• ماركتو.
• قوة المبيعات؛
• ووبرا.
• هووتسوت.
• تنبت الاجتماعية ؛
• SEMRush.
• Ahrefs.

ولكن بغض النظر عن القنوات أو البرامج ، تغطي التحليلات فئة واحدة أو أكثر من الفئات الثلاث الرئيسية:

1. تحليلات وصفية . استخدام البيانات لمعرفة ما حدث في الماضي. على سبيل المثال ، استخدام Google Analytics (GA) لقياس عدد مرات مشاهدة الصفحة والنقرات على مشاركة مدونة في 30 يومًا مقابل مشاركة مماثلة نشرتها في الماضي.
2. التحليلات التنبؤية . استخدام خوارزميات التعلم الآلي لعمل تنبؤات دقيقة حول النتائج المستقبلية ، مثل تحديد الشرائح المربحة بناءً على التركيبة السكانية للجمهور واهتماماته وسلوكه.
3. التحليلات الوصفية . استخدام البيانات السابقة للتوصية بالخطوات التالية المؤثرة. على سبيل المثال ، إذا كانت التحليلات التنبؤية تشير إلى زيادة في عدد الزوار الجدد ، فيمكن أن تساعدك التحليلات الوصفية في تحديد أفضل المنتجات والرسائل التي يجب الترويج لها.

يمكن تطبيق تدقيق تحليلات التسويق بشكل مماثل على التحليلات الوصفية أو التنبؤية أو الوصفية للإجابة على نفس الأسئلة:

1. هل البيانات دقيقة؟ هل يمكن الوثوق بالبيانات وهل تتوافق مع الأنظمة الأخرى؟ على سبيل المثال ، هل بيانات GA دقيقة مع البيانات من برنامج التجارة الإلكترونية الخاص بك؟
2. ما المفقود؟ هل تحصل على الصورة الكاملة من بياناتك؟ هل تم إعداد كل شيء وتهيئته بشكل صحيح؟ هل هناك شيء مكسور؟
3. هل البيانات ذات مغزى؟ هل المقاييس ذات صلة بما تحاول تحقيقه؟ على سبيل المثال ، هل الإعجابات مفيدة حقًا أم أن النقرات هي المقياس الأفضل؟
4. ما الذي يمكنك قياسه وتحليله للحصول على نتائج أكثر أهمية؟ ما هو التتبع الذي يمكن وضعه في مكانه للحصول على رؤى مثالية ، وإمكانية وصول الفريق ، وقابلية اتخاذ الإجراءات؟
5. هل قمت بعمل ضمان الجودة المناسب؟ هل الأرقام منطقية؟ لا ينبغي أبدًا أخذ الأرقام المفاجئة أو المختلفة في ظاهرها

كيفية تدقيق تحليلات البيانات لتحسين الأداء التسويقي

تنقسم عملية تدقيق تحليلات التسويق إلى جزأين:

1. تحديد ما يجب قياسه ؛
2. مراجعة إعداد التحليلات الحالي الخاص بك.

قبل أن ندخل في هذه الخطوات ، من المهم أن ندرك أن بيانات التحليلات ليست مثالية أبدًا .

لا تتوقع أن تكون قادرًا على تحقيق دقة بنسبة 100٪ بين مصادر البيانات بعد التدقيق. ستؤثر أدوات حظر الإعلانات ونوع الجهاز وأخطاء جافا سكريبت ومهلة الصفحة وملفات تعريف الارتباط المعطلة والمنهجيات المختلفة بين الأدوات والروبوتات على البيانات.

يستخدم Google Analytics بيانات نموذجية لإنشاء التقارير. على سبيل المثال ، إذا أنشأت تقريرًا مخصصًا في GA بنطاق بيانات يتضمن 700000 جلسة ، فلن تستخدم Google كل هذه الجلسات. بدلاً من ذلك ، قد يستخدم النصف ويقدم إجماليًا تقديريًا ، مما يسهل تحميل التقرير.

فيما يتعلق بأخذ عينات البيانات ، تقول صفحة مساعدة Google:

في تحليل البيانات ، أخذ العينات هو ممارسة تحليل مجموعة فرعية من جميع البيانات من أجل الكشف عن المعلومات المفيدة في مجموعة البيانات الأكبر.

على سبيل المثال ، إذا أردت تقدير عدد الأشجار في منطقة مساحتها 100 فدان حيث كان توزيع الأشجار منتظمًا إلى حد ما ، فيمكنك حساب عدد الأشجار في فدان واحد وضربها في 100 ، أو عد الأشجار في نصف فدان واضرب في 200 للحصول على تمثيل دقيق لكل 100 فدان.

إذا كانت لديك دقة بنسبة 90-95٪ ، فلديك بيانات جيدة للعمل بها. إذا كنت تقدم البيانات إلى أصحاب المصلحة ، فمن المهم أن توضح أنه لا يمكن الوثوق بالبيانات بنسبة 100٪.

حدد مؤشرات الأداء الرئيسية التي تهم التسويق الخاص بك

كلما قمت بإلقاء شبكتك على نطاق أوسع ، زادت فرصك في الحصول على معلومات غير ذات صلة لا تساهم في أهدافك العامة. تتمثل الخطوة الأولى في تدقيقك الداخلي في أن تكون واضحًا بشأن ما هو مهم لقياس أهدافك التسويقية.

راجع استراتيجية الحملة التسويقية الحالية وخطة القياس. يجب أن تتوافق أساليب التسويق مع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs).

على سبيل المثال ، إذا كانت حملتك التسويقية تتضمن إنشاء المزيد من محتوى المدونة ، فقد يتمثل مؤشر الأداء الرئيسي الداعم في زيادة حركة البحث العضوية ذات العلامات التجارية. إذا كانت زيادة حركة المرور على موقع الويب هي أهم مؤشر أداء رئيسي ، فقد يكون مقياس مثل متابعي وسائل التواصل الاجتماعي أقل قيمة ولا يستحق القياس في هذه الحملة.

فيما يلي مثال لخطة تسويق بواسطة Fresh Egg:

انظر عن كثب إلى مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك وقم بتقييم كل منها من حيث صلتها بالموضوع.

1. هل تستخدم البيانات التي يمكن الحصول عليها (أي هل تساعد البيانات في تحسين فعالية التسويق)؟
2. هل يتعلق بهدف التسويق الخاص بك؟
3. هل هي نسبة أم مقارنة (على سبيل المثال ، قد يكون مؤشر الأداء الرئيسي لتعزيز مشاركة المستخدم هو زيادة مدة الجلسة أو الوقت المستغرق في الموقع لفترة مقابل أخرى)؟
4. هل من السهل الإبلاغ عن؟ هل يمكن لفريقك فهم مؤشر الأداء الرئيسي بسهولة ولماذا هو مهم؟

أي شيء غير ذي صلة لا يحتاج إلى تتبع.

بعد ذلك ، تأكد من توافق التحليلات على مستوى الشركة. على سبيل المثال ، هل يمكن أن تُنسب المبيعات حسب القناة؟

يعتبر الإحالة أمرًا مهمًا لفريق التسويق لفهم الكيفية التي أدت بها جهودهم إلى البيع وللفريق المبيعات لمعرفة ما إذا كانت موادهم تؤدي إلى تحويلات. من المفيد أن تتكون فرق التدقيق من أعضاء التسويق والمبيعات للتحقق من جودة التدقيق من حيث صلتها باحتياجاتهم.

تحقق من وجود القنوات المخصصة لمؤشرات أداء رئيسية محددة. على سبيل المثال ، إذا كنت تستخدم وسائل التواصل الاجتماعي كجزء من حملتك التسويقية ، فهل يتم فصل الشبكات الاجتماعية العضوية عن المحتوى الاجتماعي المدفوع والمحتوى الذي يشاركه جمهورك؟

سيؤدي تتبع كل قناة على حدة إلى تسهيل إعداد التقارير حول كيفية مساهمة الحملات في التسويق وأهداف الشركة وتقييمها.

تتطور إستراتيجية التسويق مع كل حملة. راجع خطة القياس الخاصة بك لتقييم قيمة مؤشرات الأداء الرئيسية سنويًا على الأقل ، ولكن يفضل أن يكون ذلك كل ثلاثة أشهر أو عند إطلاق حملة جديدة.

راجع إعداد التحليلات الحالي لتحسين جودة البيانات

بينما ستستفيد فرق التدقيق من علوم البيانات المتخصصة والمهارات الفنية ، فإن أدوات التحليل أصبحت سهلة الاستخدام بشكل متزايد. يمكن لأي شخص مطلع على الأنظمة الأساسية التحليلية لشركتك إجراء تحليل التدقيق الداخلي هذا.

قبل البدء ، لتقييم الأداء بشكل كامل ، ستحتاج إلى وصول على مستوى المسؤول. إذا لم يكن لديك هذا بالفعل ، فاطلب من مسؤول النظام الوصول إليه.

قم بعمل قائمة بالعناصر التي تحتاج إلى تحليلها والتأكد من التكوين الصحيح. سوف تتعلق العناصر الموجودة في هذه القائمة بالمقاييس التي تهم مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك.

على سبيل المثال ، إذا كنت تدير متجرًا للتجارة الإلكترونية وكان هدفك هو اكتساب العملاء ، فستحتاج إلى مراجعة تتبع التجارة الإلكترونية.

من بين الفحوصات الأخرى ، تدير Annie Cushing من Annielytics التحليل التالي عند إجراء عمليات تدقيق Google Analytics:

• إذا كان الموقع يستخدم تتبع التجارة الإلكترونية ، فهل شفرة التتبع موجودة في جميع صفحات التحويل؟
• إذا كان الموقع يستخدم تتبع التجارة الإلكترونية ، فهل توجد أخطاء برمجة JavaScript أو أخطاء برمجية من جانب الخادم قبل طريقة _trackTrans () التي تمنعه ​​من التشغيل؟
• إذا كان الموقع يستخدم تتبع التجارة الإلكترونية ، فهل تحتوي الشفرة على رموز عملات أو آلاف الفواصل في الشفرة؟
• إذا كان الموقع يستخدم تتبع التجارة الإلكترونية ، فهل تستخدم منتجاتهم أو معرف المتجر الفواصل العليا؟

للحصول على تفاصيل حول كيفية إجراء تدقيق GA كامل ، راجع دليل الفحص الصحي الخاص بنا.

ستختلف قائمة المراجعة المحددة الخاصة بك اعتمادًا على خطة التسويق والقياس الخاصة بك ، ولكن هناك ثماني مهام أساسية يجب أن تكملها كل عملية تدقيق.

1. تحقق من تثبيت رموز التحليلات بشكل صحيح

تعتمد سلامة بياناتك على عمل رموز التحليلات بشكل صحيح. أول شيء يجب التحقق منه هو أنك قمت بتثبيت الشفرة (أو رمز Google Tag Manager لإعلانات Google) بشكل صحيح على جميع صفحات موقع الويب الخاص بك.

يجب لصق شفرة التحليلات بالكامل قبل علامة الإغلاق </head> مباشرة. سيعمل إذا تم تثبيته في جزء النص أو التذييل من كود موقع الويب الخاص بك ولكنه سيستغرق وقتًا أطول للتحميل وقد لا يلتقط جميع البيانات.

تتبع القضايا ذات الصلة سيكون واضحا في تقارير الوقت الحقيقي. إذا كان لديك زوار نشطون ولا ترسل شفرة التتبع معلومات في الوقت الفعلي ، فإن الشفرة لا تعمل بشكل صحيح.

استخدم إحدى الأدوات التالية للتحقق من التثبيت الصحيح:

• مدقق GA
• العابث؛
• برنامج Google Analytics Debugger.

2. تحقق من وصول المستخدم للحفاظ على الأمن

هل يتمتع الأشخاص المناسبون بالوصول والأذونات الصحيحة إلى تحليلاتك؟ تظهر الأبحاث من Beyond Identity أن ما يقرب من 25٪ من الموظفين يقولون إنه لا يزال بإمكانهم الوصول إلى حسابات من أماكن العمل السابقة.

نظرًا لأن التحليلات عبارة عن منصات قائمة على السحابة ، فإن أي شخص لديه إمكانية الوصول إلى بياناتك التي لا تحتاج إليها يعرض الأمان للخطر.

ستكون تفاصيل الوصول متاحة في لوحة الإدارة أو لوحة التحكم أو إعدادات المستخدم. عادة ما يكون لكل مستخدم دور. في GA ، هناك أربعة مستويات للمستخدم:

1. مدير. تحكم كامل في التحليلات والقدرة على إدارة المستخدمين ومنح الأذونات.
2. محرر. السيطرة الكاملة على الإعدادات ، ولكن لا يمكن إدارة المستخدمين.
3. المحلل. يمكن إنشاء أصول الملكية وتعديلها وحذفها ومشاركتها (على سبيل المثال ، التقارير المخصصة ولوحات المعلومات وشرائح التحويل) ، ويمكن التعاون في الأصول المشتركة.
4. مشاهد. يمكنه رؤية البيانات ولكن لا يمكنه التعديل أو الحذف أو المشاركة أو التعاون.

يوضح هذا المخطط بواسطة ClickInsight الأذونات التي يجب حجزها للمسؤولين والتي يجب تعيينها للمستخدمين:

امتلك نظامًا يقوم بإخطار مسؤول التحليلات الخاص بك بموظف يغادر الشركة أو يغير الأدوار بحيث يمكن تحديث الوصول. يمكن أن يكون هذا بسيطًا مثل رسالة بريد إلكتروني أو رسالة في نظام إدارة المشروع الخاص بك.

3. تحقق من فصل البيانات لتقديم نتائج دقيقة

يعد فصل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لإظهار كيفية تفاعل جمهورك مع موقعك على الويب وحملاتك التسويقية بدقة.

بدون وجود مجموعات في مكانها الصحيح ، فمن المحتمل أنك تقوم بتتبع استخدام الموظف واختبار حركة المرور. سيستخدم الموظفون موقع الويب الخاص بك بطرق محددة عند اختبار جوانب الصفحة المختلفة. غالبًا ما يكون هذا مختلفًا عن الطريقة التي سيتنقل بها الزائر في الصفحة. قد يؤدي تجميع البيانات معًا إلى تحريف تحليلاتك بشكل إيجابي أو سلبي.

تحقق من فصل بيانات الويب إلى ثلاث طرق عرض:

1. كل البيانات . اترك هذا العرض بدون تصفية حتى تتمكن من الوصول بسهولة إلى كل ما تم جمعه ولا تخاطر بفقدان المعلومات المفيدة.
2. بيانات الاختبار . استخدم هذا العرض لاختبار فلاتر جديدة ومعرفة كيفية تأثر حركة المرور قبل إضافتها إلى العرض الرئيسي. من خلال الاختبار أولاً ، يمكنك التأكد من عدم تصنيف الزائرين الذين تتوقع ظهورهم ، مما يمنحك نتائج أكثر موثوقية.
3. جميع البيانات + عوامل التصفية . اجعل هذه وجهة نظرك للتحليل اليومي. هنا يمكنك إضافة المرشحات المختبرة.

قد ترغب أيضًا في فصل البيانات حسب حركة المرور الداخلية والخارجية لاستبعاد إجراءات فريق التسويق من بيانات الزائر.

4. تأكد من أن المرشحات تستبعد البيانات غير ذات الصلة

تم تصميم المرشحات للحد من المعلومات المعروضة في الجداول والرسوم البيانية والتقارير. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام عامل تصفية في تحليلات الوسائط الاجتماعية لعرض البيانات الخاصة بكلمة رئيسية معينة مثل إشارات العلامة التجارية.

راجع جميع المرشحات وتحقق من أنها محدثة. بالنسبة لحركة مرور الويب ، انتبه بشكل خاص لفلاتر عناوين IP. تستخدم العديد من الأجهزة عناوين IP الديناميكية ، والتي يتم تعيينها بواسطة شبكة عندما تتصل بالإنترنت وتتغير بمرور الوقت. لا تتغير دائمًا ، ولكن إذا حدث ذلك ، فلن تستبعد الفلاتر البيانات بعد الآن.

يجب أيضًا أن تكون فلاتر الأتمتة في مكانها لمنع حركة مرور الروبوت ومنع البيانات المشوهة.

في Google Analytics:

انتقل إلى المسؤول> عرض> عرض الإعدادات وتأكد من تحديد تصفية الروبوت (يتم ذلك تلقائيًا في GA4).

في Adobe Analytics:

انتقل إلى المسؤول> تقارير المجموعات> تحرير الإعدادات> عام> قواعد البوت وتأكد من تحديد تمكين قواعد تصفية IAB Bot.

إذا كان لديك قواعد بوت مخصصة معدة ، فتحقق من صحة وكلاء المستخدم وعناوين IP ونطاقات IP.

أثناء قيامك بإجراء فحوصات التصفية ، قم بمراجعة أية معلمات لاستعلام عنوان URL. في كل مرة يتم فيها إضافة معامِل طلب البحث إلى عنوان URL ، يتم الإبلاغ عن البيانات في صفحة منفصلة. يمكن أن يؤدي هذا إلى الإبلاغ عن مئات الصفحات ، مما يجعل الحصول على بيانات دقيقة أكثر صعوبة.

هناك نوعان من معلمات URL للبحث عنها:

1. معلمات تعديل المحتوى . المعلمات التي تغير المحتوى المعروض على الصفحة. على سبيل المثال ، قد يرسل "http://mywebsite.com؟productid=xyz" شخصًا ما مباشرةً إلى صفحة المنتج "xyz" على موقع الويب الخاص بك.

2. معلمات التتبع . المعلمات التي تمرر المعلومات (على سبيل المثال ، الحملة أو المجموعة الإعلانية التي جاءت منها الزيارات) ولكنها لا تغير محتوى الصفحة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام "https://mywebsite.com/؟utm_source=newsletter&utm_medium=email" لتتبع حركة المرور من رسالتك الإخبارية.

يجب استبعاد أي معلمة لا تغير محتوى الصفحة أو تغير الصفحة قليلاً بطريقة لا تؤثر على المحتوى.

5. قارن البيانات التحليلية بالأرقام الخلفية

كما ذكرنا سابقًا ، لن تكون التحليلات دقيقة تمامًا أبدًا ، ولا يجب عليك أبدًا استخدام البيانات لاستبدال التقارير المالية أو أنظمة التجارة الإلكترونية. لكن الأرقام يجب أن تتطابق بشكل وثيق.

اختر فترة معينة في تقاريرك الخلفية وقارن البيانات بالفترة نفسها في تحليلاتك (على سبيل المثال ، المعاملات في الربع الأول).

يجب أن تكون البيانات دقيقة بنسبة 90٪ أو أعلى. إذا كان الأمر كذلك ، فلديك معلومات موثوقة لإبلاغ الحملات التسويقية. إذا كان أقل من ذلك ، فهذا يشير إلى مشكلة بسيطة قد تحتاج أو لا تحتاج إلى الاهتمام.

عند وجود تناقضات ، انظر إلى:

• المرشحات. هل يتم تسجيل بيانات المعاملات في النهاية الخلفية والتي يتم تصفيتها في التحليلات؟ على سبيل المثال ، إذا قمت باستبعاد حركة المرور الداخلية وقام أحد الموظفين بإجراء عملية شراء ، فسيتم تسجيل المعاملة في النهاية الخلفية.
• موقع. بعض الدول مثل الصين وفرنسا وإيطاليا تحظر GA. إذا تم إجراء عملية شراء من هذا البلد ، فلن يتم تسجيلها في GA ولكن ستكون في النهاية الخلفية.
• وحدة زمنية. هل تطابق المنطقة الزمنية التحليلات الخاصة بك النهاية الخلفية الخاصة بك؟
• إعدادات الإلغاء. إذا تم إلغاء عملية شراء عن طريق الهاتف أو الدردشة المباشرة أو البريد الإلكتروني ، فقد يستمر تسجيلها في التحليلات ، ولكن تتم إزالتها في النهاية الخلفية. تأكد من تحديث بيانات المبيعات في تحليلاتك. راجع دليل Optimize Smart لعكس المعاملات.

6. تأكد من أنك لا تجمع معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII)

معلومات التعريف الشخصية (PII) هي أي معلومات يمكن استخدامها لتحديد هوية فرد أو الاتصال به أو تحديد مكانه. هذا يتضمن:

• عناوين البريد الإلكتروني؛
• عناوين بريدية
• الأسماء الكاملة أو أسماء المستخدمين ؛
• أرقام الهواتف؛
• رقم رخصة القيادة؛
• رقم جواز السفر؛
• مواقع دقيقة (على سبيل المثال ، إحداثيات GPS) ؛
• معلومات بطاقة الائتمان أو SSN.

لا تعتبر ملفات تعريف الارتباط ومعرفات الإعلانات وعناوين IP معلومات تحديد الهوية الشخصية.

يحظر جمع بيانات PII بموجب قوانين اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي وقوانين خصوصية بيانات المستهلك في الولايات المتحدة وعلى الصعيد الدولي ، ما لم يكن لديك إذن صريح من أحد الأفراد.

لدى Google و Adobe ومنصات التحليلات الأخرى أيضًا قوانين خصوصية صارمة تفرض حماية خصوصية المستخدم التي تمنع تمرير البيانات الشخصية.

تأكد من أن التحليلات لا تجمع معلومات تحديد الهوية الشخصية عن طريق التحقق من:

• الصفحات. ابحث عن @ في عامل التصفية لمعرفة ما إذا كان قد تم جمع عناوين البريد الإلكتروني.
• أبعاد الحدث. انظر إلى الفئات والإجراءات والتسميات للحصول على معلومات شخصية.
• أبعاد مخصصة. شغّل تقارير مخصصة تسحب أبعادًا مخصصة وتأكد من عدم جمع أي قيم لمعلومات تحديد الهوية الشخصية.
• مصطلحات البحث. تحقق من تقارير مصطلح البحث عن أي علامة على التفاصيل الشخصية.
• واردات البيانات. ابحث في مجموعات البيانات عن معلومات تحديد الهوية الشخصية قبل استيرادها إلى تحليلاتك.

إذا تسللت المعلومات الشخصية عبر الشبكة ، فأبلغ فريق التطوير الخاص بك للعثور على المصدر وإزالته. عندما يتوقف موقعك عن جمع معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII) ، انسخ طرق العرض الموجودة احتياطيًا لتصور البيانات المهمة وقم بتصديرها.

تأكد من عدم تخزين أي تفاصيل شخصية عن طريق الخطأ عند القيام بذلك ، لأن أي نوع من التخزين يمكن أن ينتهك قوانين الخصوصية. احذف العرض التالف وأنشئ طريقة جديدة خالية من معلومات تحديد الهوية الشخصية.

7. هل يتوافق التتبع مع أهدافك التسويقية؟

الخطوة الأخيرة هي التحقق من أن التحليلات تفعل ما تريده. قم بتنفيذ أهدافك التسويقية وتحقق من جمع البيانات الضرورية.

على سبيل المثال ، إذا كان هدفك هو زيادة حركة المرور من وسائل التواصل الاجتماعي ، فهل تم إعداد إحالات الشبكة لتتبع القنوات الأفضل أداءً؟ إذا كنت تريد المزيد من الأشخاص لتنزيل مغناطيس الرصاص الخاص بك ، فهل تقوم بتتبع عمليات إرسال النماذج؟ إذا كنت ترغب في تحسين فعالية الإعلان ، فهل تم إعداد تتبع الإيرادات لقياس تكلفة الاكتساب (CPA) والعائد على الإنفاق الإعلاني (ROAS)؟

تذكر ، ليس عليك تتبع كل شيء ، فقط البيانات المتعلقة بمؤشرات الأداء الرئيسية التي تهم عملك. فرز البيانات إلى ثلاث فئات:

1. بيانات حاسمة . نقاط بيانات KPI التي تدفع التسويق الخاص بك.
2. دعم البيانات . نقاط البيانات التي تكمل مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك لتحليل أعمق وعرض الصورة الكبيرة. على سبيل المثال ، إذا كنت تتتبع معدل نمو المستخدمين الجدد ، فيمكنك أيضًا تتبع إحالة المستخدم لمعرفة من أين جاء المستخدم.
3. بيانات الفضول . نقاط البيانات التي تثير فضولك ولكن لا تؤثر على الحملات التسويقية إذا لم يتم تتبعها بشكل صحيح.

يجب أن تتكيف التحليلات مع احتياجاتك التسويقية. استخدم تدقيقك لإيقاف تتبع البيانات غير المهمة والتركيز على ما يهم الآن.

كيفية إجراء تدقيق Google Analytics (أي الفحص الصحي)

في الماضي ، غطينا إعداد واستخدام Google Analytics على نطاق واسع إلى حد ما. إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل ، فيمكنك قراءة أدلة Google Analytics 101 و Google Analytics 102.

في الآونة الأخيرة ، قمنا بتغطية التجزئة وكيفية القيام بذلك بشكل صحيح. ومع ذلك ، تسوء الأمور. الفحص الصحي لبرنامج Google Analytics عبارة عن سلسلة من الفحوصات التي تساعدك في الإجابة على الأسئلة الثلاثة التالية:

1. هل أقوم بجمع كل البيانات التي أحتاجها؟
2. هل يمكنني الوثوق في البيانات التي أقوم بجمعها؟
3. هل هناك أي شيء معطل أو تتبع / إبلاغ غير صحيح؟ لماذا؟

ستوجهك قائمة المراجعة الخاصة بنا ، ولكن هذه مهمة استكشافية - خاصة إذا كنت وكالة أو تعمل لحسابهم الخاص. ربما لم تتحكم في الإعداد الأولي لبرنامج Google Analytics ، لذلك قد لا تعرف ما تتوقعه.

قد تجد مراوغات جديدة وغير متوقعة. مع مرور الوقت ، أضف هذه الأنواع من المشكلات إلى قائمة التحقق الخاصة بك.

4 مشكلات تتبع شائعة في Google Analytics

1. الأساسيات

بدءًا من الأساسيات ، إليك قائمة بمشكلات التتبع الشائعة التي نشرتها Google:

• استخدام مقتطف غير صحيح و / أو عرض الحساب أو العرض الخطأ . إذا كنت تتعقب مواقع ويب متعددة و / أو لديك حق الوصول إلى حسابات Analytics متعددة ، فربما تستخدم مقتطفًا من حساب و / أو ملف شخصي آخر. تأكد من أنك تقوم بعرض الحساب والعرض الصحيحين.
• مسافة بيضاء أو أحرف زائدة . انسخ المقتطف والصقه مباشرة على موقع الويب الخاص بك باستخدام محرر نص أو محرر يحافظ على تنسيق التعليمات البرمجية. لا تستخدم معالج النصوص لنسخ المقتطف من حسابك. يمكن أن يؤدي القيام بذلك إلى إضافة مسافة إضافية أو تغيير علامات الاقتباس في مقتطف التتبع ، الأمر الذي يتطلب تنسيقًا دقيقًا للعمل.
• أخطاء التخصيص . إذا كنت تجري تخصيصات لشفرة التتبع ، فقم بتدوين ما يلي:
  • أسماء الوظائف حساسة لحالة الأحرف ويجب أن تحتوي على غلاف صحيح.
  • يجب عدم وضع القيم المنطقية (على سبيل المثال ، صواب أو خطأ) بين علامتي اقتباس.
• إعدادات التصفية غير صحيحة . يمكن أن تؤثر إعدادات التصفية غير الصحيحة على البيانات التي تراها ويمكن أن تؤدي دون قصد إلى تصفية جميع البيانات من تقاريرك. في معظم الحالات ، يحدث هذا عندما يطبق المستخدمون عدة عوامل تصفية "تضمين".
• نصوص أخرى على صفحتك . إذا كنت تقوم بتشغيل نصوص برمجية أخرى على صفحتك ، فتأكد من أنك لا تستخدم أي متغيرات يستخدمها Google Analytics.

2. الصفحات المفقودة

لتحديد الصفحات التي تفتقد إلى شفرة Google Analytics الخاصة بك ، يمكنك البحث عن المخالفات في بياناتك. أو يمكنك استخدام أداة مثل Google Analytics Checker.

بمجرد التأكد من أن كل صفحة من صفحات موقعك تحتوي على الشفرة ، فإنك تحتاج إلى التأكد من أنها أحدث رمز (غير متزامن).

هذا يعني أنه بدلاً من تحميل Google Analytics بشكل متزامن ، يتم تحميله بشكل غير متزامن لتجنب حظر الموارد التي يتم تحميلها لاحقًا على الصفحة. بشكل أساسي ، يعمل على تحسين السرعة التي يتم بها تحميل شفرة التتبع.

انقر هنا لمزيد من المعلومات حول غير المتزامن.

3. بيانات مختلفة في أداة عربة التسوق الخاصة بك

إذا كنت تعمل في مجال التجارة الإلكترونية ، فمن المحتمل أنك تستخدم نوعًا من أداة عربة التسوق. إذن ، ماذا يحدث عندما تختلف البيانات الموجودة في أداة عربة التسوق عن Google Analytics؟

هناك أربع قضايا محتملة:

• لم يتم تثبيت تتبع التجارة الإلكترونية في Google Analytics بشكل صحيح. اقرأ هذا الدليل الشامل للتأكد من قيامك بذلك بشكل صحيح.
• وحدة زمنية. إذا تم تكوين أداة سلة التسوق و Google Analytics لإعداد تقرير في مناطق زمنية مختلفة ، فقد يكون لديك بيانات غير متطابقة.
• وقت اليوم. إذا قمت بإعداد تتبع التجارة الإلكترونية في منتصف اليوم ، فلن تظهر المعاملات التي حدثت من قبل في Google Analytics ، ولكنها ستظهر بالطبع في أداة عربة التسوق الخاصة بك.
• المعاملات الملغاة. لا تظهر المعاملات التي ليس لها قيمة (أي 0 دولار) والمعاملات الملغاة في Google Analytics.

4. عبر المجال تتبع

لقد رأيت التتبع عبر النطاقات مذكورًا عدة مرات الآن. ما هو بالضبط؟ يوضح كريس ميرسر من MeasurementMarketing:

يطلق عليه "التتبع عبر النطاقات" ، ويمكن أن يلعب دورًا إذا كان موقع العميل يحتوي على نطاقات متعددة كجزء من مسار التحويل أو رحلة المشتري. في هذه الحالات ، سترغب تمامًا في إعداد التتبع عبر النطاقات.

إذا كنت تستخدم برنامج Google Analytics التقليدي (الممل) فحاول القيام بذلك. إذا كنت تستخدم برنامج إدارة العلامات من Google (يجب أن تكون كذلك) ، فمن الأسرع القيام بذلك ".

على سبيل المثال ، قد تكون عملية الدفع الخاصة بك على مجال مختلف. لسوء الحظ ، يستخدم Google Analytics ملفات تعريف ارتباط الطرف الأول ، والتي يمكن قراءتها فقط بواسطة المجال الذي أصدرها.

لذلك ، من أجل القيام بالتتبع عبر المجالات ، تحتاج إلى مشاركة معلومات ملفات تعريف الارتباط مع المجالات المختلفة المعنية.

بديل لمورد Google Analytics الذي يقدمه كريس أعلاه هو دليل التتبع عبر النطاقات من Optimize Smart's Google Analytics.

قم بإجراء تدقيق لتحليلات التسويق كل ثلاثة أشهر

تظهر الأبحاث من Databox أن أكثر من 40٪ من جهات التسويق تقوم بمراجعة التحليلات شهريًا. إذا كانت حملاتك التسويقية سريعة الحركة ، فقد يناسبك هذا الإيقاع.

ضع في اعتبارك أن عملية التدقيق قد تستغرق عدة ساعات حتى تكتمل. في معظم الحالات ، يكون نهج التدقيق ربع السنوي كافيًا لفحص وتنظيف البيانات التي تؤثر على استراتيجيتك. إذا تغيرت الأهداف أو الحملات بين عمليات التدقيق ، فاستخدم الإطلاق كفرصة لمراجعة إعداد التحليلات الحالي.

3 مشكلات شائعة في إدارة العلامات من Google:

تعد مشكلات التتبع أمرًا شائعًا أثناء إعداد برنامج إدارة العلامات من Google واستخدامه. فيما يلي ثلاثة من أكثر المشكلات شيوعًا التي يجب التعرف عليها أثناء تدقيقك ، بالإضافة إلى إصلاحات بسيطة:

1. العلامة لا تنشط. هناك عدد من الأسباب التي قد تؤدي إلى عدم تنشيط علامتك. لديك تغييرات لم يتم نشرها ، والمشغلات الخاصة بك محددة للغاية ، والمشغلات الخاصة بك مهيأة بشكل غير صحيح ، وما إلى ذلك. ابحث عن قائمة كاملة وابدأ في استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
2. إعدادات التصفية خاطئة. عند تطبيق فلاتر تضمين متعددة ، يمكن أن ينتهي بك الأمر عن طريق الخطأ بتصفية جميع البيانات من تقاريرك. اقرأ عن كيفية استخدام فلاتر التضمين بشكل صحيح (على سبيل المثال ، يتم تجاهل النتيجة إذا كان النمط لا يتطابق مع البيانات) وفلاتر الاستبعاد (على سبيل المثال ، يتم تجاهل النتيجة إذا كان النمط يتطابق مع البيانات).
3. حاوية غير منشورة. قبل إضافة العلامة ، تأكد من نشر الحاوية - وإلا فلن يتم حفظها. لمزيد من المعلومات حول حاويات النشر ، انقر هنا.

خاتمة

يمنعك التدقيق المنتظم من اتخاذ قرارات تجارية وتسويقية مهمة على أساس البيانات السيئة. انظر عن كثب إلى أهدافك وخطة القياس الخاصة بك وركز على الأشياء المهمة. المزيد من البيانات ليس دائمًا أمرًا جيدًا إذا لم تكن هذه البيانات ذات صلة بما تحاول تحقيقه.

خذ وقتك في إجراء التدقيق. اطرح أسئلة حول البيانات والتكوين: هل الأرقام منطقية ، وهل يفيد إعدادك المستخدمين؟

قم بتشغيل قائمة المراجعة الخاصة بك بشكل دوري وراقب العناصر الأساسية. ستظهر ثمار عملك في الحملات المستقبلية.

تعرف على المزيد حول التحليلات الرقمية ، بما في ذلك كيفية تدقيق GA وتقديم الحلول ، في برنامج التحليلات الرقمية المصغرة.