Dlaczego potrzebujesz audytu Analytics: jak upewnić się, że Twoje dane są dokładne

Dane to wielki biznes. 90% strategii korporacyjnych obejmuje inwestowanie w dane w celu dotarcia do nowych odbiorców i personalizacji doświadczeń.

Ale co, jeśli dane, na których polegają, nie są dokładne? Większość konfiguracji analiz jest błędna. A zepsute konfiguracje i wypaczone wyniki często prowadzą do błędnego podejmowania decyzji.

Ponieważ złe dane są gorsze niż brak danych, oznacza to, że większość popularnych narzędzi analitycznych (w tym Google Analytics) sprowadza większość firm na manowce.

Jeśli używasz danych do kierowania marketingiem, bardzo ważne jest, aby upewnić się, że dane są godne zaufania. Ten post pomoże Ci przeprowadzić audyt analiz i pozostać na właściwej drodze do osiągnięcia celów biznesowych.

Brakuje Ci celów kampanii marketingowych? Przeprowadź audyt swoich analiz

Analiza danych marketingowych ma dwa główne cele:

1. Aby zmierzyć skuteczność Twoich kampanii marketingowych;

2. Określenie, co możesz zrobić inaczej, aby poprawić wyniki w swoich kanałach marketingowych.

Surowe dane gromadzone przez narzędzia analityczne stanowią podstawę strategii marketingowej i pozwalają stworzyć plan działania, który zapewni większy zwrot z każdej zainwestowanej złotówki.

Ale ulepszenia można wprowadzić tylko wtedy, gdy dane się kumulują , a samo prowadzenie analiz nie daje żadnej gwarancji, że tak się stanie.

Według badania przeprowadzonego przez Netacea, 68% firm twierdzi, że zostało dotkniętych wypaczonymi analizami, których koszt wynosi średnio 4% rocznych utraconych przychodów. To sprawia, że ​​złe dane analityczne są równie szkodliwe jak oszustwa reklamowe (wykorzystywanie botów do fałszywych kliknięć reklam), które kosztują firmy 42 miliardy dolarów rocznie.

Przekrzywione dane mogą wystąpić z kilku powodów:

• Błędy w zestawach danych . Zwolnienia, literówki, nieregularne nazewnictwo oraz niekompletne i nieaktualne dane.
• Brak normalizacji . Dane nie są przesyłane w spójnym formacie, aby umożliwić porównywalną i kompatybilną analizę (np. jeden zestaw danych przedstawia dochód roczny, a drugi dochód kwartalny).

Jednak większym problemem są boty .

Hakerzy i oszuści używają botów do klikania reklam i marnowania budżetów reklamowych, kupowania towarów, kradzieży treści poprzez masowe zbieranie danych, hakowania kont i kradzieży danych kart. Taka aktywność wpływa na wyświetlane dane.

Nawet jeśli boty nie atakują Cię bezpośrednio, zniekształcają statystyki, więc nie widzisz, co naprawdę dzieje się na rynku.

Rezultatem są źle przeprowadzone kampanie i zmarnowane wydatki. Z badań Netacea wynika, że ​​ponad połowa firm prowadziła specjalne promocje, zamawiała nowe zapasy lub marnowała budżet marketingowy z powodu błędnych analiz.

Brian Uffelman, wiceprezes i ewangelista bezpieczeństwa w PerimeterX, powiedział Ecommerce Times:

Ponieważ boty często odpowiadają za nawet połowę ruchu w sieci, straty spowodowane złymi decyzjami biznesowymi podjętymi z powodu wypaczonych analiz mogą być znaczne i sięgać od milionów do kilku miliardów dolarów.

Boty zniekształcają wiele wskaźników KPI i metryk, w tym śledzenie i zaangażowanie użytkowników, czas trwania sesji, współczynniki odrzuceń, kliknięcia reklam, współczynniki look-to-book, dane kampanii i ścieżkę konwersji.

W przypadku witryn e-commerce, podróży i mediów nieautoryzowane boty wyszukujące naśladują ludzi, dynamicznie sprawdzając wykazy, ceny i zawartość, co skutkuje wypaczonymi danymi.

Audyt analityki marketingowej ocenia jakość i wiarygodność danych, aby zapobiec przeinaczaniu informacji. Jest to ocena ryzyka, która zapewnia, że ​​dane liczbowe, na których polegasz przy podejmowaniu decyzji, są dokładne i odpowiednie.

Regularne audyty dają pewność, że Twoje dane poprawią – a nie zaszkodzą – kampanie marketingowe.

Audyt zadaje właściwe pytania

Analityka marketingowa to każdy rodzaj analizy danych, który pomaga w działaniach marketingowych. Może to obejmować analizę sieci, mediów społecznościowych lub sprzedaży oraz szeroką gamę narzędzi analitycznych, takich jak:

• Google Analytics;
• Analityka Adobe;
• Reklamy Google;
• Rynek;
• Siły sprzedaży;
• woopra;
• Hootsuite;
• Kiełkować Społecznego;
• SEMRusz;
• Ahrefy.

Ale niezależnie od kanałów lub oprogramowania, analityka obejmuje jedną lub więcej z trzech głównych kategorii:

1. Analityka opisowa . Używanie danych, aby dowiedzieć się, co wydarzyło się w przeszłości. Na przykład za pomocą Google Analytics (GA) do mierzenia liczby wyświetleń strony i kliknięć posta na blogu w ciągu 30 dni w porównaniu z podobnym postem opublikowanym w przeszłości.
2. Analityka predykcyjna . Używanie algorytmów uczenia maszynowego do tworzenia dokładnych prognoz dotyczących przyszłych wyników, takich jak identyfikowanie dochodowych segmentów na podstawie danych demograficznych, zainteresowań i zachowań odbiorców.
3. Analityka preskryptywna . Wykorzystanie danych z przeszłości do rekomendowania kolejnych, skutecznych kroków. Na przykład, jeśli analiza predykcyjna sugeruje wzrost liczby nowych użytkowników, analiza preskrypcyjna może pomóc w określeniu najlepszych produktów i komunikatów do promowania.

Audyt analityki marketingowej można zastosować identycznie do analizy opisowej, predykcyjnej lub nakazowej, aby odpowiedzieć na te same pytania:

1. Czy dane są dokładne? Czy można ufać danym i czy są zgodne z innymi systemami? Na przykład, czy dane GA są zgodne z danymi z Twojego oprogramowania e-commerce?
2. Czego brakuje? Czy uzyskujesz pełny obraz ze swoich danych? Czy wszystko jest ustawione i skonfigurowane poprawnie? Czy coś jest zepsute?
3. Czy dane mają znaczenie? Czy wskaźniki są istotne dla tego, co próbujesz osiągnąć? Na przykład, czy polubienia są naprawdę znaczące, czy też kliknięcia są lepszym wskaźnikiem?
4. Co możesz zmierzyć i przeanalizować, aby uzyskać bardziej znaczące wyniki? Jakie śledzenie można wprowadzić w celu uzyskania optymalnych informacji, dostępności zespołu i możliwości działania?
5. Czy dokonałeś właściwego zapewnienia jakości? Czy liczby mają sens? Liczb, które są zbyt zaskakujące lub odmienne, nigdy nie należy traktować jako wartości nominalnej

Jak audytować analitykę danych, aby uzyskać lepsze wyniki marketingowe

Proces audytu analityki marketingowej dzieli się na dwie części:

1. Określ, co mierzyć;
2. Przejrzyj swoją obecną konfigurację Analytics.

Zanim przejdziemy do tych kroków, należy pamiętać, że dane analityczne nigdy nie są doskonałe .

Nie oczekuj, że po przeprowadzeniu audytu będziesz w stanie osiągnąć 100% dokładność między źródłami danych. Blokery reklam, typ urządzenia, błędy javascript, przekroczenia limitu czasu strony, wyłączone pliki cookie, różne metodologie między narzędziami i boty będą miały wpływ na dane.

Google Analytics używa przykładowych danych do generowania raportów. Na przykład, jeśli utworzysz raport niestandardowy w GA z zakresem danych obejmującym 700 000 sesji, Google nie wykorzysta wszystkich tych sesji. Zamiast tego może użyć połowy i podać szacunkową sumę, co ułatwi załadowanie raportu.

Na temat próbkowania danych strona pomocy Google mówi:

W analizie danych próbkowanie to praktyka polegająca na analizie podzbioru wszystkich danych w celu odkrycia znaczących informacji w większym zbiorze danych.

Na przykład, jeśli chcesz oszacować liczbę drzew na obszarze 100 akrów, gdzie rozmieszczenie drzew jest dość równomierne, możesz policzyć liczbę drzew na 1 akr i pomnożyć przez 100 lub policzyć drzewa na pół akra i pomnóż przez 200, aby uzyskać dokładną reprezentację całych 100 akrów.

Jeśli masz dokładność 90–95%, masz dobre dane do pracy. Jeśli przedstawiasz dane zainteresowanym stronom, ważne jest, aby wyjaśnić, że danym nie można w 100% ufać.

Zidentyfikuj KPI, które mają znaczenie dla Twojego marketingu

Im szerzej zarzucisz sieć, tym większe masz szanse na przechwycenie nieistotnych informacji, które nie przyczyniają się do osiągnięcia ogólnych celów. Pierwszym krokiem audytu wewnętrznego jest jasne określenie, co jest ważne do zmierzenia dla celów marketingowych.

Przejrzyj swoją obecną strategię kampanii marketingowej i plan pomiarów. Taktyka marketingowa powinna być zgodna z kluczowymi wskaźnikami wydajności (KPI).

Na przykład, jeśli Twoja kampania marketingowa obejmuje tworzenie większej ilości treści na blogu, wspierającym KPI może być zwiększenie ruchu w organicznych wynikach wyszukiwania marki. Jeśli zwiększenie ruchu na stronie jest najważniejszym KPI, wskaźnik taki jak liczba obserwujących w mediach społecznościowych może być mniej wartościowy i nie warto go mierzyć w tej kampanii.

Oto przykład planu marketingowego opracowanego przez Fresh Egg:

Przyjrzyj się uważnie swoim KPI i oceń każdy z nich pod kątem trafności.

1. Czy wykorzystuje możliwe do uzyskania dane (tj. czy dane pomagają poprawić skuteczność marketingu)?
2. Czy ma to związek z Twoim celem marketingowym?
3. Czy jest to współczynnik czy porównanie (np. kluczowym wskaźnikiem efektywności zwiększania zaangażowania użytkowników może być wydłużenie czasu trwania sesji lub czasu spędzonego w witrynie w jednym okresie w porównaniu z innym)?
4. Czy raportowanie jest łatwe? Czy Twój zespół może łatwo zrozumieć KPI i dlaczego jest to ważne?

Wszystko, co nie jest istotne, nie wymaga śledzenia.

Następnie upewnij się, że analizy w całej firmie są spójne. Na przykład, czy sprzedaż można przypisać według kanału?

Atrybucja jest ważna dla zespołu marketingowego, aby zrozumieć, w jaki sposób ich wysiłki doprowadziły do ​​sprzedaży, a dla zespołu sprzedaży, aby sprawdzić, czy ich materiały prowadzą do konwersji. Przydatne jest, aby zespoły audytowe składały się z członków marketingu i sprzedaży, aby sprawdzać jakość audytu w odniesieniu do ich potrzeb.

Sprawdź, czy kanały niestandardowe są dostępne dla określonych wskaźników KPI. Na przykład, jeśli korzystasz z mediów społecznościowych w ramach swojej kampanii marketingowej, czy organiczne treści społecznościowe są oddzielone od płatnych mediów społecznościowych i treści udostępnianych przez odbiorców?

Śledzenie każdego kanału z osobna ułatwi tworzenie raportów i ocenę, w jaki sposób kampanie przyczyniają się do realizacji celów marketingowych i firmowych.

Strategia marketingowa ewoluuje z każdą kampanią. Przejrzyj swój plan pomiarów, aby ocenić wartość KPI przynajmniej raz w roku, ale najlepiej co kwartał lub przy uruchamianiu nowej kampanii.

Przejrzyj swoją obecną konfigurację narzędzi analitycznych, aby poprawić jakość danych

Podczas gdy zespoły audytowe skorzystają ze specjalistycznej nauki o danych i umiejętności technicznych, narzędzia analityczne są coraz bardziej przyjazne dla użytkownika. Każda osoba zaznajomiona z platformami analitycznymi Twojej firmy może przeprowadzić tę analizę audytu wewnętrznego.

Zanim zaczniesz, aby w pełni ocenić wydajność, potrzebujesz dostępu na poziomie administratora. Jeśli jeszcze tego nie masz, poproś administratora systemu o dostęp.

Zrób listę elementów, które chcesz przeanalizować i zadbaj o poprawną konfigurację. Pozycje na tej liście będą odnosić się do wskaźników, które mają znaczenie dla Twoich wskaźników KPI.

Na przykład, jeśli prowadzisz sklep e-commerce, a Twoim celem jest pozyskiwanie klientów, warto przejrzeć śledzenie e-commerce.

Podczas przeprowadzania audytów Google Analytics Annie Cushing z Annielytics przeprowadza między innymi następujące analizy:

• Jeśli witryna korzysta ze śledzenia e-commerce, czy kod śledzenia znajduje się na wszystkich stronach konwersji?
• Jeśli witryna korzysta ze śledzenia e-commerce, czy przed uruchomieniem metody _trackTrans() występują błędy JavaScript lub programowania po stronie serwera, które uniemożliwiają jej uruchomienie?
• Jeśli witryna korzysta ze śledzenia e-commerce, czy kod zawiera symbole walut lub tysiące separatorów w kodzie?
• Jeśli witryna korzysta ze śledzenia e-commerce, czy jej produkty lub identyfikator sklepu używają apostrofów?

Aby dowiedzieć się, jak przeprowadzić pełny audyt GA, zapoznaj się z naszym przewodnikiem dotyczącym samodzielnej kontroli stanu.

Twoja konkretna lista kontrolna będzie się różnić w zależności od planu marketingowego i pomiarowego, ale jest osiem podstawowych zadań, które powinien wykonać każdy audyt.

1. Sprawdź, czy kody analityczne są poprawnie zainstalowane

Integralność Twoich danych zależy od prawidłowego działania kodów analitycznych. Najpierw sprawdź, czy kod (lub kod Menedżera tagów Google dla reklam Google) został poprawnie zainstalowany na wszystkich stronach Twojej witryny.

Kod analityczny należy wkleić w całości tuż przed tagiem zamykającym </head>. Będzie działać, jeśli zostanie zainstalowany w sekcji treści lub stopki kodu witryny, ale ładowanie zajmie więcej czasu i może nie przechwytywać wszystkich danych.

Problemy związane ze śledzeniem będą widoczne w raportach w czasie rzeczywistym. Jeśli masz aktywnych gości, a kod śledzenia nie wysyła informacji w czasie rzeczywistym, oznacza to, że kod nie działa poprawnie.

Użyj jednego z poniższych narzędzi, aby zweryfikować poprawność instalacji:

• kontroler GA;
• Skrzypek;
• Debuger Google Analytics.

2. Zweryfikuj dostęp użytkownika, aby zachować bezpieczeństwo

Czy właściwe osoby mają odpowiedni dostęp i uprawnienia do Twoich analiz? Badania przeprowadzone przez Beyond Identity pokazują, że prawie 25% pracowników twierdzi, że nadal ma dostęp do kont z poprzednich miejsc pracy.

Ponieważ analityka to platformy oparte na chmurze, każdy, kto ma dostęp do Twoich danych, a nie potrzebuje ich, naraża bezpieczeństwo.

Dane dostępowe będą dostępne w Twoim panelu administracyjnym, panelu kontrolnym lub ustawieniach użytkownika. Każdy użytkownik zazwyczaj ma określoną rolę. W GA istnieją cztery poziomy użytkowników:

1. Administrator. Pełna kontrola nad analityką oraz możliwość zarządzania użytkownikami i nadawania uprawnień.
2. Redaktor. Pełna kontrola nad ustawieniami, ale nie może zarządzać użytkownikami.
3. Analityk. Może tworzyć, edytować, usuwać i udostępniać zasoby usługi (np. raporty niestandardowe, pulpity nawigacyjne i segmenty konwersji) oraz współpracować nad udostępnionymi zasobami.
4. Widz. Może wyświetlać dane, ale nie może edytować, usuwać, udostępniać ani współpracować.

Ten wykres opracowany przez ClickInsight podkreśla, które uprawnienia powinny być zarezerwowane dla administratorów, a które należy przypisać użytkownikom:

Miej system, który powiadamia administratora analityki o odejściu pracownika z firmy lub zmianie ról, aby można było zaktualizować dostęp. Może to być tak proste, jak wiadomość e-mail lub wiadomość w systemie zarządzania projektami.

3. Sprawdź, czy dane są segregowane, aby zapewnić dokładne wyniki

Segregacja danych ma kluczowe znaczenie dla dokładnego pokazania, w jaki sposób Twoi odbiorcy angażują się w Twoją witrynę i kampanie marketingowe.

Bez klastrów prawdopodobnie śledzisz wykorzystanie pracowników i ruch testowy. Pracownicy będą korzystać z Twojej witryny w określony sposób podczas testowania różnych aspektów strony. Często będzie się to różnić od sposobu poruszania się po stronie przez użytkownika. Łączenie danych razem może pozytywnie lub negatywnie wpłynąć na analizę.

Sprawdź, czy dane internetowe są podzielone na trzy widoki:

1. Wszystkie dane . Pozostaw ten widok niefiltrowany, aby mieć łatwy dostęp do wszystkich zebranych danych i nie ryzykować utraty przydatnych informacji.
2. Dane testowe . Użyj tego widoku, aby przetestować nowe filtry i zobaczyć, jak wpływają na ruch, zanim zostanie on dodany do głównego widoku. Testując najpierw, możesz mieć pewność, że odwiedzający, których się spodziewasz, nie są filtrowani, co zapewnia bardziej wiarygodne wyniki.
3. Wszystkie dane + filtry . Uczyń to swoim poglądem do codziennej analizy. Tutaj możesz dodać sprawdzone filtry.

Możesz także rozdzielić dane według ruchu wewnętrznego i zewnętrznego, aby wykluczyć działania zespołu marketingowego z danych odwiedzających.

4. Upewnij się, że filtry wykluczają nieistotne dane

Filtry mają na celu ograniczenie informacji wyświetlanych w tabelach, wykresach i raportach. Na przykład możesz użyć filtra w analizie mediów społecznościowych, aby wyświetlić dane dla określonego słowa kluczowego, takiego jak wzmianki o marce.

Przejrzyj wszystkie filtry i sprawdź, czy są aktualne. W przypadku ruchu sieciowego zwróć szczególną uwagę na filtry adresów IP. Wiele urządzeń korzysta z dynamicznych adresów IP, które są przydzielane przez sieć podczas łączenia się z Internetem i zmieniają się w czasie. Nie zawsze się zmieniają, ale jeśli tak się stanie, filtry nie będą już wykluczać danych.

Powinny również istnieć filtry automatyzacji, aby blokować ruch botów i zapobiegać zniekształceniu danych.

W Google Analytics:

Przejdź do opcji Administrator > Widok > Wyświetl ustawienia i upewnij się, że filtrowanie botów jest zaznaczone (w GA4 odbywa się to automatycznie).

W Adobe Analytics:

Przejdź do opcji Administrator > Zestawy raportów > Edytuj ustawienia > Ogólne > Reguły botów i upewnij się, że wybrano opcję Włącz reguły filtrowania botów IAB.

Jeśli masz skonfigurowane niestandardowe reguły botów, sprawdź, czy klienty użytkownika, adresy IP i zakresy adresów IP są poprawne.

Podczas sprawdzania filtrów przejrzyj wszystkie parametry zapytań adresów URL. Za każdym razem, gdy parametr zapytania jest dodawany do adresu URL, dane są raportowane na osobnej stronie. Może to skutkować raportowaniem setek stron, co utrudnia uzyskanie dokładnych danych.

Istnieją dwa rodzaje parametrów adresów URL, których należy szukać:

1. Parametry modyfikujące zawartość . Parametry zmieniające treść wyświetlaną na stronie. Na przykład „http://mywebsite.com?productid=xyz” przekieruje kogoś bezpośrednio do strony produktu „xyz” w Twojej witrynie.

2. Parametry śledzenia . Parametry, które przekazują informacje (np. z której kampanii lub grupy reklam pochodzi ruch), ale nie zmieniają zawartości strony. Na przykład „https://mywebsite.com/?utm_source=newsletter&utm_medium=email” może służyć do śledzenia ruchu z Twojego biuletynu.

Każdy parametr, który nie zmienia zawartości strony lub zmienia ją tylko nieznacznie w sposób niemający wpływu na treść, powinien zostać wykluczony.

5. Porównaj dane analityczne z danymi zaplecza

Jak wspomniano wcześniej, analityka nigdy nie będzie w pełni dokładna i nigdy nie należy wykorzystywać danych do zastąpienia systemów raportowania finansowego lub systemów e-commerce. Ale liczby powinny być zbliżone.

Wybierz dany okres w swoich raportach back-end i porównaj dane z tym samym okresem w swojej analityce (np. transakcje w I kwartale).

Dane powinny być dokładne w 90% lub więcej. Jeśli tak jest, dysponujesz wiarygodnymi informacjami do prowadzenia kampanii marketingowych. Jeśli jest poniżej tego, oznacza to drobny problem, który może wymagać uwagi lub nie.

Tam, gdzie występują rozbieżności, spójrz na:

• Filtry. Czy dane transakcyjne są rejestrowane w zapleczu, które są filtrowane w analizie? Na przykład, jeśli wykluczysz ruch wewnętrzny, a pracownik dokona zakupu, transakcja zostanie zarejestrowana w back-endzie.
• Lokalizacja. Niektóre kraje, takie jak Chiny, Francja i Włochy, blokują GA. Jeśli zakup zostanie dokonany w tym kraju, nie zostanie zarejestrowany w GA, ale w zapleczu.
• Strefa czasowa. Czy strefa czasowa Twojej analizy jest zgodna z zapleczem?
• Ustawienia anulowania. Jeśli zakup zostanie anulowany przez telefon, czat na żywo lub e-mail, może on nadal być zarejestrowany w analizie, ale usunięty z zaplecza. Upewnij się, że dane dotyczące sprzedaży w Twojej analityce są aktualne. Zapoznaj się z przewodnikiem Optimize Smart dotyczącym odwracania transakcji.

6. Sprawdź, czy nie gromadzisz danych osobowych umożliwiających identyfikację (PII)

Informacje umożliwiające identyfikację osoby (PII) to wszelkie informacje, które można wykorzystać do zidentyfikowania, skontaktowania się lub zlokalizowania osoby fizycznej. To zawiera:

• Adresy e-mail;
• Adresy pocztowe;
• Imiona i nazwiska lub nazwy użytkowników;
• Numery telefoniczne;
• Numer prawa jazdy;
• Numer paszportu;
• Dokładne lokalizacje (np. współrzędne GPS);
• Informacje o karcie kredytowej lub SSN.

Pliki cookie, identyfikatory reklamowe i adresy IP nie są uważane za dane osobowe.

Gromadzenie danych osobowych jest zabronione przez ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) w UE oraz przepisy dotyczące ochrony danych konsumentów w Stanach Zjednoczonych i na całym świecie, chyba że masz wyraźną zgodę osoby fizycznej.

Google, Adobe i inne platformy analityczne również mają surowe przepisy dotyczące prywatności, nakazujące ochronę prywatności użytkowników, które uniemożliwiają przekazywanie danych osobowych.

Upewnij się, że Analytics nie gromadzi informacji umożliwiających identyfikację, sprawdzając:

• Strony. Wyszukaj @ w filtrze, aby sprawdzić, czy adresy e-mail są zbierane.
• Wymiary zdarzenia. Zapoznaj się z kategoriami, działaniami i etykietami, aby uzyskać informacje osobiste.
• Wymiary niestandardowe. Uruchamiaj niestandardowe raporty, które pobierają niestandardowe wymiary i upewnij się, że nie są gromadzone żadne wartości umożliwiające identyfikację użytkownika.
• Szukaj terminów. Sprawdź raporty wyszukiwanych haseł pod kątem jakichkolwiek śladów danych osobowych.
• Import danych. Przeszukuj zestawy danych pod kątem informacji umożliwiających identyfikację przed zaimportowaniem ich do swoich analiz.

Jeśli dane osobowe prześlizgnęły się przez sieć, powiadom swój zespół programistów, aby znaleźć źródło i je usunąć. Gdy witryna przestanie gromadzić informacje umożliwiające identyfikację użytkownika, wykonaj kopię zapasową istniejących widoków w celu wizualizacji i wyeksportuj ważne dane.

Sprawdź, czy żadne dane osobowe nie zostały przypadkowo zapisane, ponieważ każdy rodzaj przechowywania może naruszać przepisy dotyczące prywatności. Usuń uszkodzony widok i utwórz nowy, wolny od informacji umożliwiających identyfikację.

7. Czy śledzenie odpowiada Twoim celom marketingowym?

Ostatnim krokiem jest sprawdzenie, czy analityka robi to, co chcesz. Przejrzyj swoje cele marketingowe i sprawdź, czy gromadzone są niezbędne dane.

Na przykład, jeśli Twoim celem jest zwiększenie ruchu z mediów społecznościowych, czy przekierowania sieciowe są skonfigurowane w celu śledzenia, które kanały osiągają najlepsze wyniki? Jeśli chcesz, aby więcej osób pobierało Twój lead magnet, czy śledzisz przesłane formularze? Jeśli chcesz poprawić skuteczność reklam, czy śledzenie przychodów jest skonfigurowane do mierzenia kosztu pozyskania (CPA) i zwrotu z nakładów na reklamę (ROAS)?

Pamiętaj, że nie musisz śledzić wszystkiego, tylko dane związane z KPI, które są ważne dla Twojej firmy. Sortuj dane na trzy kategorie:

1. Kluczowe dane . Punkty danych KPI, które napędzają Twój marketing.
2. Dane pomocnicze . Punkty danych, które uzupełniają Twoje kluczowe wskaźniki wydajności, umożliwiające głębszą analizę i całościowy widok. Na przykład, jeśli śledzisz tempo wzrostu liczby nowych użytkowników, możesz również śledzić atrybucję użytkowników, aby wiedzieć, skąd pochodzi użytkownik.
3. Dane ciekawostki . Punkty danych, które Cię interesują, ale nie mają wpływu na kampanie marketingowe, jeśli nie są prawidłowo śledzone.

Analityka powinna dostosować się do Twoich potrzeb marketingowych. Skorzystaj z audytu, aby przestać śledzić dane, które nie są ważne, i skupić się na tym, co ważne w tej chwili.

Jak przeprowadzić audyt Google Analytics (tj. kontrolę stanu)

W przeszłości dość obszernie omawialiśmy konfigurowanie i korzystanie z Google Analytics. Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, przeczytaj nasze przewodniki Google Analytics 101 i Google Analytics 102.

Niedawno omówiliśmy segmentację i jak zrobić to dobrze. Mimo to wszystko idzie nie tak. Kontrola stanu Google Analytics to seria kontroli, które pomagają odpowiedzieć na następujące trzy pytania:

1. Czy zbieram wszystkie potrzebne dane?
2. Czy mogę ufać gromadzonym danym?
3. Czy coś jest zepsute lub śledzenie/raportowanie jest nieprawidłowe? Dlaczego?

Nasza lista kontrolna poprowadzi Cię, ale jest to misja odkrywcza — zwłaszcza jeśli jesteś agencją lub freelancerem. Być może nie miałeś kontroli nad początkową konfiguracją Google Analytics, więc możesz nie wiedzieć, czego się spodziewać.

Możesz znaleźć nowe, nieoczekiwane dziwactwa. W miarę upływu czasu dodawaj tego typu problemy do swojej listy kontrolnej.

4 typowe problemy ze śledzeniem w Google Analytics

1. Podstawy

Zaczynając od podstaw, oto lista typowych problemów ze śledzeniem, które zostały opublikowane przez Google:

• Użycie nieprawidłowego fragmentu i/lub wyświetlanie niewłaściwego konta lub widoku . Jeśli śledzisz wiele witryn i/lub masz dostęp do wielu kont Analytics, być może używasz fragmentu kodu z innego konta i/lub widoku. Upewnij się, że przeglądasz właściwe konto i przeglądasz.
• Dodatkowe spacje lub znaki . Skopiuj fragment kodu i wklej go bezpośrednio w swojej witrynie za pomocą edytora tekstu lub edytora, który zachowuje formatowanie kodu. Nie używaj edytora tekstu do kopiowania fragmentu ze swojego konta. Może to spowodować dodanie dodatkowej spacji lub zmianę cudzysłowów we fragmencie kodu śledzenia, co wymaga precyzyjnego formatowania do działania.
• Błędy dostosowywania . Jeśli dostosowujesz kod śledzenia, zwróć uwagę na następujące kwestie:
  • W nazwach funkcji rozróżniana jest wielkość liter i powinny one mieć poprawną wielkość liter.
  • Wartości logiczne (np. prawda lub fałsz) nie powinny być ujęte w cudzysłowy.
• Nieprawidłowe ustawienia filtra . Nieprawidłowe ustawienia filtrów mogą mieć wpływ na wyświetlane dane i mogą przypadkowo odfiltrować wszystkie dane z raportów. W większości przypadków dzieje się tak, gdy użytkownicy stosują wiele filtrów „Uwzględnij”.
• Inne skrypty na Twojej stronie . Jeśli używasz innych skryptów na swojej stronie, upewnij się, że nie używasz żadnych zmiennych używanych przez Google Analytics.

2. Brakujące strony

Aby zidentyfikować strony, na których brakuje Twojego kodu Google Analytics, możesz poszukać nieprawidłowości w swoich danych. Możesz też użyć narzędzia takiego jak Google Analytics Checker.

Gdy masz pewność, że każda strona Twojej witryny zawiera kod, musisz upewnić się, że jest to najnowszy (asynchroniczny) kod.

Oznacza to, że Google Analytics zamiast ładować się synchronicznie, ładuje się asynchronicznie, aby uniknąć blokowania zasobów ładowanych później na stronie. Zasadniczo zwiększa szybkość ładowania kodu śledzenia.

Kliknij tutaj, aby uzyskać więcej informacji na temat asynchronizacji.

3. Różne dane w narzędziu koszyka

Jeśli zajmujesz się handlem elektronicznym, prawdopodobnie używasz jakiegoś narzędzia do obsługi koszyka. Co się dzieje, gdy dane w narzędziu koszyka na zakupy różnią się od danych Google Analytics?

Możliwe są cztery problemy:

• Twoje śledzenie e-commerce Google Analytics nie jest prawidłowo zainstalowane. Przeczytaj ten dokładny przewodnik, aby upewnić się, że zrobiłeś to poprawnie.
• Strefa czasowa. Jeśli Twoje narzędzie koszyka na zakupy i Google Analytics są skonfigurowane do raportowania w różnych strefach czasowych, dane mogą się różnić.
• Pora dnia. Jeśli skonfigurujesz śledzenie e-commerce w środku dnia, transakcje, które miały miejsce wcześniej, nie pojawią się w Google Analytics, ale oczywiście pojawią się w Twoim narzędziu koszyka.
• Anulowane transakcje. Transakcje bez wartości (tj. 0 USD) i transakcje anulowane nie pojawiają się w Google Analytics.

4. Śledzenie w wielu domenach

Wspomniano już kilka razy o śledzeniu w wielu domenach. Co to właściwie jest? Chris Mercer z MeasurementMarketing wyjaśnia:

Nazywa się to „śledzeniem w wielu domenach” i może wchodzić w grę, jeśli witryna Twojego klienta ma wiele domen w ramach ścieżki lub podróży kupującego. W takich przypadkach koniecznie skonfiguruj śledzenie w wielu domenach.

Jeśli używasz tradycyjnego Google Analytics (nudne), spróbuj to zrobić. Jeśli korzystasz z Menedżera tagów Google (powinieneś), możesz to zrobić szybciej”.

Na przykład Twój proces płatności może odbywać się w innej domenie. Niestety, Google Analytics używa własnych plików cookie, które mogą być odczytywane tylko przez domenę, która je wydała.

Aby więc śledzić w wielu domenach, musisz udostępniać informacje o plikach cookie różnym zaangażowanym domenom.

Alternatywą dla zasobu Google Analytics podanego powyżej przez Chrisa jest przewodnik śledzenia Google Analytics w wielu domenach firmy Optimize Smart.

Przeprowadzaj audyt analityki marketingowej co trzy miesiące

Z badań Databox wynika, że ​​ponad 40% marketerów co miesiąc przeprowadza audyt analityczny. Jeśli Twoje kampanie marketingowe rozwijają się szybko, ta kadencja może Ci odpowiadać.

Weź pod uwagę, że audyt może zająć kilka godzin. W większości przypadków wystarczy kwartalny audyt, aby sprawdzić i oczyścić dane, które mają wpływ na Twoją strategię. Jeśli cele lub kampanie zmieniają się między audytami, wykorzystaj premierę jako okazję do przeglądu bieżącej konfiguracji danych analitycznych.

3 typowe problemy z Menedżerem tagów Google:

Problemy ze śledzeniem są powszechne podczas konfiguracji i korzystania z Menedżera tagów Google. Oto trzy najczęściej występujące problemy, które należy rozpoznać podczas audytu, wraz z prostymi poprawkami:

1. Tag nie uruchamia się. Istnieje wiele powodów, dla których tag może się nie uruchamiać. Masz nieopublikowane zmiany, Twoje wyzwalacze są zbyt szczegółowe, Twoje wyzwalacze są nieprawidłowo skonfigurowane itp. Znajdź pełną listę i rozpocznij rozwiązywanie problemów.
2. Niewłaściwe ustawienia filtrów. Gdy zastosujesz wiele filtrów Uwzględnij, możesz przypadkowo odfiltrować wszystkie dane z raportów. Przeczytaj, jak prawidłowo używać filtrów Uwzględnij (tj. działanie jest odrzucane, jeśli wzorzec nie pasuje do danych) i wykluczaj (tj. działanie jest odrzucane, jeśli wzorzec pasuje do danych).
3. Nieopublikowany kontener. Zanim dodasz tag, upewnij się, że kontener został opublikowany – w przeciwnym razie nie zostanie zapisany. Aby uzyskać więcej informacji na temat publikowania kontenerów, kliknij tutaj.

Wniosek

Regularne audyty zapobiegają opieraniu ważnych decyzji marketingowych i biznesowych na złych danych. Przyjrzyj się uważnie swoim celom i planowi pomiarów i skup się na rzeczach, które mają znaczenie. Więcej danych nie zawsze jest dobrą rzeczą, jeśli te dane nie są istotne dla tego, co próbujesz osiągnąć.

Nie spiesz się z procedurą audytu. Zadaj pytania dotyczące danych i konfiguracji: Czy liczby mają sens i czy Twoja konfiguracja przynosi korzyści użytkownikom?

Okresowo przeglądaj swoją listę kontrolną i monitoruj najważniejsze elementy. Owoce Twojej pracy będą widoczne w przyszłych kampaniach.

Dowiedz się więcej o analityce cyfrowej, w tym o tym, jak przeprowadzać audyt GA i prezentować rozwiązania, w naszym ministopniu dotyczącym analityki cyfrowej.