Az adatvezérelt marketing azt jelenti, hogy megértsük, mi működik. Ez nem csak azt jelenti pontos Adatokat, hanem a jobb adat. Az adatok integritása nyilvánvalóan fontos a jó jelentések szempontjából, de az Analytics-ellenőrzésnek nem kizárólag a követőkód érvényességére kell összpontosítania. Még a digitális marketingszakemberek körében is, akik jelentőséget tulajdonítanak a jelentéseknek, gyakran találkozom azzal a hozzáállással, hogy a Google Analytics technikailag megbízható, out-of-the-box megvalósítása minden olyan betekintést nyújt, amelyre szüksége lehet. Emiatt a Google Analytics ritkán használják teljes potenciálját. Ha mélyebb betekintésre van szánva – a csúcsforgalmazó marketingtevékenység megtérülésének elemzése, a tartalom elköteleződésének hatása a nyers üzleti KPI-kre vagy a közönség egyes alcsoportjainak viselkedésére – sokan nem veszik figyelembe, hogy ezek milyen könnyűek Mérhető. Mindössze egy kis befektetés szükséges a nyomon követés beállításához, és alaposan megvizsgálja, hogy milyen betekintés lenne a legértékesebb. Ebben a cikkben fogom feltárni, hogy milyen módon Egyéni dimenziók Funkció segítségével feltöltheti Google Analytics-jelentési beállításait. Néhány gyakorlati példát folytatunk, mielőtt belevetnénk a különböző megvalósítási lehetőségekbe. Végezetül felkészülsz arra, hogy ezeket a technikákat alkalmazd saját jelentésekre, és használd őket, hogy bizonyítsd a bátorságodat ügyfeleidnek vagy főnökeidnek. Milyen egyéni dimenziók vannak? Dióhéjban lehetővé teszik, hogy további, nem szabványos adatokat rögzítsen a Google Analytics szolgáltatásban. Ezután a dimenziók alapján elforgathatja vagy szegmentálhatja adatait, hasonlóan a szabványos dimenziókhoz, például a forráshoz, a médiumhoz, a városhoz vagy a böngészőhöz. Az egyéni dimenziók szűrőként is használhatók a nézet szintjén, így a közönség vagy a forgalom egy bizonyos részhalmazát elkülönítheti mélyebb elemzés céljából. Ellentétben a Tartalomcsoportosítás Funkció – amely lehetővé teszi, hogy a meglévő oldalakat logikai csoportokba állítsa be – az egyéni dimenziók lehetővé teszik, hogy teljesen új adatokat csatoljanak találathoz, munkamenethez vagy felhasználókhoz. Ez az utolsó pont kritikus; Az egyéni dimenziók kihasználhatják a különböző szinteket terület Amelyet a Google Analytics kínál. Ez azt jelenti, hogy az új dimenzió egy adott felhasználóra és minden későbbi interakcióra vonatkozhat a webhelyén, vagy egyetlen oldalmegtekintési találatra. Ennek a bemutatónak az elképzelése egy egyszerű forgatókönyvet fogalmaz meg: egy olyan népszerű e-kereskedelmi webhelyet futtat, amelynek tartalmi marketing stratégiája a blog körül függ. Kezdjük azzal, hogy bemutatjuk az egyéni dimenziók új módszereit. 1. Felhasználó elkötelezettsége Egy sor oktatóanyagot tesz közzé a blogodon, és miközben jól teljesítenek az ökológiai keresésben és a társadalmi életben, akkor küzdsz folyamatos erőfeszítéseid monetáris értékének bemutatásához. Ezt gyanítja eljegyzés Az oktatóanyagok pozitív módon korrelálnak az esetleges nagy értékű vásárlásokkal, és ezt szeretnék bemutatni az Analytics szolgáltatásban. A felhasználó által létrehozott, a “Commenter” nevű egyéni dimenzió konfigurálásával, amely igazolja a valódi / hamis adatokat attól függően, hogy a felhasználó valaha is megjegyezte-e a blogodat, nyomon követheti az érintett felhasználók viselkedését. 2. Felhasználói demográfia A felhasználói bejelentkezési állapotot gyakran ajánlott egyedi dimenzióként használni, mivel lehetővé teszi, hogy elkülönítse meglévő ügyfeleit vagy hűséges látogatóit. Ez nagyszerű betekintési forrást jelenthet, de ezt még egy lépéssel továbbléphetjük: feltéve, hogy további (névtelen) adatokat gyűjti össze a felhasználói regisztrációs folyamat során, akkor miért nem adhatja ki ezt az információt az Analyticsnek felhasználói szintű egyéni dimenzióként? Példamegoldásunk esetében képzeljük el, hogy a felhasználói regisztrációs űrlap tartalmaz egy legördülő menüt a megszálláshoz. A felhasználók választásait az Analytics szolgáltatással kommunikálva összehasonlíthatja a különböző szakmák vásárlási mintáit. 3. Kitermelt termékek A legtöbb e-kereskedelmi webhely egy időben vagy a másikban találkozott a termék-visszavonulás SEO-bizonytalanságával. Mit kell tennie a már nem létező termék URL-címekkel? Ez gyakran felmerül a kérdés, hogy hagyja-e őket on-line, átirányítja őket, vagy 404-et. Kevésbé vizsgálják azok hatását a konverzióra, vagy általában a készletszinttel kapcsolatos viselkedési hatásokra. Ha a készleten kívüli oldalmegtekintéseket egyéni dimenzióként rögzítjük, akkor tevékenységünket adatokkal igazolhatjuk. Most, hogy világos elképzelésünk van az egyéni dimenziók lehetőségeiről, merüljünk bele a megvalósítás folyamatába. Egyéni dimenziók végrehajtása Először létre kell hoznia az egyéni dimenziókat a Google Analytics Adminisztrációs felületén. Ezek a Ingatlan Szint, nem a Kilátás Szintű és nem prémium Google Analytics-fiókok legfeljebb 20 egyéni méretűek lehetnek ingatlanonként. Bontsa ki az Egyéni definíciókat, érintse meg az Egyedi dimenziók, majd a piros elemet Új egyedi dimenzió gomb. A következő képernyőn meg kell adnod a dimenzióhoz tartozó nevet, válasszon egy hatókört (találat, munkamenet, felhasználó vagy – a továbbfejlesztett e-kereskedelmi implementációkhoz – termék), és jelölje be az Active mezőt annak engedélyezéséhez. Létrehozza a Létrehozás parancsot, és megjelenik egy olyan kód, amely az adatgyűjtés megkezdéséhez szükséges. A kód – amelyet teljesen dokumentálnak Google fejlesztők és Google Támogatás – nagyon egyszerű: Var mozDimensionValue = ‘Hálás Moz rajongók’;
Ga (‘set’, ‘dimension1’, mozDimensionValue); Amint láthatja, definiáljuk a dimenzió értékét egy JavaScript változóban, majd a beállított metódust a ga () parancssorral adjuk meg annak érdekében, hogy a változót az Analyticsnek adjuk át egyéni dimenzióként. Az összes későbbi találat az oldalon (oldalmegtekintések, események stb.) Tartalmazná ezt az egyéni dimenziót. Ne felejtsük el, hogy dimenziójukat az indexszám szerint, amely ebben az esetben 1; Térjen vissza a Rendszergazda területen az Egyedi dimenziók fő képernyőjére, hogy megnézze az Analytics által az új dimenzióhoz rendelt indexszámot. Miközben a fejlesztõje tipikusan a végrehajtás anyáit és csavarjait kezeli – nevezetesen a kívánt értéknek a JavaScript változóba való átvitelének módját – a szintaxis elég egyszerű, hogy könnyedén módosítható. Példáink elsõ példáit felhasználva a korábban követett kommentárokból – egy “kommenter” értéket szeretnénk elküldeni a 2. dimenzióhoz egy olyan esemény találat részeként, amely úgy van beállítva, hogy tüzeljenek, amikor valaki megjegyzi a blogot. Ezzel a résszel előre beállított felhasználói szintű dimenzióként a következőket használjuk: Ga (‘küldés’, ‘esemény’, ‘Engagement’, ‘blog comment’, {
   “Dimension2”: “commenter”
}); Ez a megközelítés minden jó és jó, de nem hátrányok nélkül. Ehhez olyan oldalkövetési kód változásokra van szükség, amelyek jelentős fejlesztői részvételt igényelnek, és nem nagyra értékelik. A Google Címkekezelőnek köszönhetően könnyebbé tehetjük a dolgokat. Végrehajtás a Google Címkekezelővel Ha a GTM-t használja az Analytics követésének telepítéséhez – és a legegyszerűbb megvalósításoknál, de azt javasoljuk, hogy ezt tegye – akkor az egyéni dimenziók telepítése sokkal egyszerűbb lesz. A GTM-hez újoncoknál a BrightonSEO ( Itt csúszik ), És határozottan javasolnám a Google könyvjelzőit Hivatalos dokumentáció És Simo Ahava’s Kitűnő blog . Ennek az oktatóanyagnak a kedvéért feltételezem, hogy ismeri a GTM alapjait. Egy adott dimenzió egy adott címke hozzáadásához – ebben az esetben a blogkommentum eseménycímkéjéhez – egyszerűen bontsa ki a “További dimenziók” lehetőséget a További beállítások alatt, és írja be a beállítani kívánt dimenzió indexszámát és értékét. Ne feledje, hogy a További beállítások konfigurációs beállításainak megtekintéséhez ellenőriznie kell a “Felelős beállítások engedélyezése ebben a címke” mezőben, ha nem használ Google Analyticsbeállítás változót a végrehajtás konfigurálásához. Mi a helyzet az utóbbi két példával, a felhasználói demográfiai és az elavult termékekkel? Demográfiai forgatókönyvünk egy felhasználói regisztrációs űrlapot tartalmazott, amely tartalmazott egy “Foglalkozási” mezőt. A kommentelési példánkkal ellentétben a jelen esetben a dimenzióértéket a felhasználói bemenetektől függően programilag kell beállítani – ez nem egy egyszerű, valós / hamis változó, amely könnyen csatolható egy megfelelő eseménycímkehez. Bár a “DOM Elem” változótípust a “Foglalkozás” legördülő mező értékének lehúzásával közvetlenül az oldalról tudjuk használni, ez a megközelítés nem különösebben skálázható. Sokkal jobb megoldás lenne, ha a mező értékét – az egyéb, érzelmek által kínált területek értékével együtt – az Ön weboldalának Adatréteg . Figyelem, azok a személyek, akik még nem használnak adatréteget: Míg a fejlesztő csapatának részt kell vennie az adatréteg megvalósításában, megéri az erőfeszítést. A jelentések előnyei hatalmasak lehetnek, különösen a nagyobb szervezetek számára. A webhely adatrétegének tartalmának meghatározása nagy lehetőség Csapatközi együttműködés , És azt jelenti minden A potenciálisan betekintő adatpontok géppel olvasható és platform-agnosztikus formában érhetők el, és készen állnak arra, hogy GA-re lőjenek. Ezenkívül kevésbé hibás, mint az ad-hoc követőkód. Annyira, hogy a CSS hogyan választja el a stílust a tartalomtól, az adatréteg elszigeteli az adatait. A fejlesztőnek meg kell adnia a szükséges információkat az adatrétegben, mielőtt megadhatja GTM-ként adatréteg-változóként, és elkezdi használni a címkékben. Az alábbi példában képzeljük el, hogy a “myValue” JavaScript változó úgy van beállítva, hogy visszaadja a felhasználó által bevitt foglalkozást, mint egy karakterláncot. Az adatréteghez nyomjuk, majd a GTM-ben adatrétegváltozóként definiáljuk: Var myValue = “Szakmai Juggler”;
DataLayer.push ({‘userOccupation’: ‘myValue’}); Csatlakozzon egyéni dimenziót a felhasználói regisztráció eseménycímkéjéhez, mint korábban, majd egyszerűen csak hivatkozzon erre az adatrétegváltozóra dimenzióértékként. Kész! Harmadik példánk ugyanazokat az elveket követi: miután meghatároztuk a késztermék állapotát hiteltulajdonú adatcsomópontként, amely potenciális jelentéskészítési ismeretekkel rendelkezik, és az adatrétegünk úgy van beállítva, hogy ez a termékoldalon változóként jelenjen meg, egyszerűen beállítjuk oldalnézeti címkéjét Hogy ezt a változót használja az új egyéni dimenzió értékeként. Jelentés és elemzés Az Analytics egyéni dimenzióinformációinak megtekintéséhez a legegyszerűbb módja egy másodlagos dimenzió alkalmazása a szabványos jelentéshez. Az alábbi példában az új “Visszatérő látogató” jelentés másodlagos dimenzióját állítottuk be új “felhasználói foglalkozás” dimenzióként, amely lehetővé teszi számunkra, hogy azonosítsuk a legfrissebb felhasználók és a gyakori látogatók szakmáit. Az új dimenziók és a viselkedési adatok közötti keresztirányú hivatkozással – a társadalmi részvétel gyakoriságának megszilárdítása mellett – betekintést nyerhet a közönséged alcsoportjaiból, akik a legvalószínűbb részt vállalni vagy átalakítani. Valójában azonban a másodlagos dimenzió ilyen módon történő alkalmazása ritkán elősegíti a hatékony elemzést. Ez a megközelítés sok esetben nagymértékben növeli a jelentésben lévő sorok számát anélkül, hogy azonnal hasznos információkat szolgáltatna. Mint ilyen, gyakran szükséges egy lépéssel továbblépni: Az adatokat Excel-be exportálhatja mélyebb elemzésre, vagy pedig a Egyéni irányítópult Az adatokat pontosan úgy kívánja elforgatni, ahogyan azt szeretné. Az alábbi példában egy táblázatot és egy táblát úgy állítottak be, hogy az elmúlt hét folyamán bemutassa a leglátványosabb késztermékeket. Időszerű, cselekvőképes betekintés! Néha el kell különíteni egy adatbázist egy elkülönített nézetben. Ez különösen akkor lehet különösen hatékony, ha felhasználói szintű egyéni dimenziót használ. Tegyük fel, hogy csak a leginkább elkötelezett felhasználókat szeretnénk bemutatni. Ezt úgy tehetjük meg, ha egy Szűrőt alkalmazunk egy új nézetre. A következő példában egy olyan “Include” szűrőt alkalmaztunk, amely a “blog kommenter” egyedi dimenziója alapján meghatározza a “commenter” értékét. Az eredmény? Egy dedikált nézet, amely csak az érintett felhasználókra vonatkozik. Ha többet szeretne megtudni a munkamenet vagy a felhasználói szintű egyéni dimenziók alapján történő szűrési adatok bonyolultságairól – és azok valós idejű jelentésekre gyakorolt ​​hatásairól – győződjön meg róla, Ez a nagyszerű post a LunaMetrics-től . Végső gondolatok A célközönség mélyebb megértése soha nem rossz dolog. Az egyéni dimenziók csak egyike azon lehetőségeknek, amelyekkel a Google Analytics kiterjeszthető az alapértelmezett konfiguráción túl, így több szemcsés, cselekvésre képes, a vállalkozás igényeihez igazodó szemléletet kínálhat. Mint sok más fejlett Google Analytics szolgáltatáshoz is, a végrehajtás mindent megtesz. Jobb, ha nincs egyéni dimenziója, mint hogy a korlátozott résidőket a rosszul megvalósított vagy egyszerűen felesleges dimenziókkal pazaroljuk. A tervezésnek és a megvalósításnak együtt kell működnie a marketing, a menedzsment és a fejlesztő csapatok között. Remélhetőleg ez a cikk néhány ötletet adott arra vonatkozóan, hogy az egyéni dimenziók új nézőpontot kínálhatnak a közönségednek. Köszönöm, hogy elolvasta!

Ha tetszett, kérlek oszd meg barátaiddal!