Osa 2: Hifistelyä

Google Analytics -botti kesälaitumilla 2

Lomakausi lähestyy, ja kuvan Google Analytics -teemainen Android-bottikin on jo löytänyt tiensä terassille. Nyt on siis korkea aika jatkaa siitä, mihin viikko sitten jäimme.

Alkuperäinen ajatukseni oli koota yhteen blogiin kaikki ne tärkeimmät käytännön säädöt ja kikkareet, jotka parantavat Google Analytics -datan laatua tai hyödynnettävyyttä lähes jokaisessa organisaatiossa toiminnan tavoitteista tai kohderyhmästä riippumatta. Tavoite on edelleen sama, mutta ideoita tuli niin monta, ettei yksi blogi riittänyt. Viime viikolla julkaistussa ykkösosassa pulikoimme vielä rantavedessä keskittyen kaikkein olennaisimpiin Google Analytics -asetuksiin. Nyt sukellamme syvään päähän.

11. Käyttäjätunnistus mukaan tuloksiin

Users-mittari Google Analyticsissa kertoo, kuinka monta eri kävijää sivustolla vieraili. Perusmittauksessa kävijä tunnistetaan samaksi kekseillä, eli käytetyn laitteen ja selainohjelman perusteella. Huono puoli on se, että jos sama kävijä käyttää sisältöä eri laitteilla tai useammalla selaimella, hän näkyy useana eri kävijänä. Niillä sivustoilla, joihin käyttäjät kirjautuvat usein sisään, ongelmaan on ratkaisu: kun tuloksiin pusketaan sisäänkirjautumistietoon perustuva anonyymi käyttäjätunniste, voidaan sama kävijä tunnistaa useista päätelaitteista aina, kun hän sisäänkirjautuu. Tuloksena saadaan tarkempaa tietoa nimenomaan käyttäjätasolla. Jos homman haluaa virittää täydelliseksi, user-tunnistusta varten voi perustaa oman User ID -näkymänsä, jossa User-sarakkeessa näkyy aidosti eri kävijöiden määrä, ja mukaan otetaan vain tunnistetut käyttäjät.

12. Custom Metrics & Custom Dimensions

Kaikki GA-data koostuu metriikoista (tulokset) ja dimensioista (taustatiedot). Sivulataukset ja käynnit ovat mittareita, ja esimerkiksi sivun nimi tai kävijän lähde ovat dimensioita. Google Analytics tallentaa ihan automaattisesti mukavan määrän erilaisia taustatietoja esimerkiksi käyttäjien laitteista ja liikenteen lähteistä, mutta joskus tarvitaan lisää. Jos tiedossasi on oma mittari tai taustatieto, jonka haluaisit tallentaa Google Analyticsiin oletusarvoisten lisäksi, ratkaisu löytyy Custom-määrittelyistä. Tässä muutamia otteita usein käytetyistä custom-määrittelyistä:

  • Mobiilisovelluksen ensimmäinen käyttöönottohetki (custom dimension). Kun tieto käyttäjän ensimmäisen sovelluslatauksen ajankohdasta tallennetaan ko. käyttäjän taustatiedoksi, on myöhemmin mahdollista segmentoida käyttäjiä ryhmiin käyttöhistorian pituuden mukaan (uudet käyttäjät vs. vanhat käyttäjät).
  • Sivustolla pyörivän survey-tutkimuksen vastaajanumero (custom dimension). Tämän tiedon perusteella pystyt jälkeenpäin helposti yhdistämään tutkimuksen tiedot analytiikkaan ja selvittämään erikseen kysymättä esimerkiksi sen, mistä liikenteen lähteistä ja millä laitteilla tyytyväiset kävijät tulivat sivustolle.
  • Artikkelin aloitukset ja lopetukset (custom metric). Tavattoman pitkiä sisältöjä (niin kuin vaikka tämä blogi) julkaistaessa saattaa olla hyödyllistä tietää, kuinka suuri osa käyttäjistä lukee tekstin loppuun saakka. Mittaus toimii eventeillä, mutta lisäbuustia saat kun tallennat jokaisen lukemisen aloituksen yhdeksi Custom-metriikaksi, ja lopetuksen toiseksi. Näiden perusteella GA voi automaattisesti laskea loppuun saakka lukeneiden prosenttiosuuden (ks. vihje 13).

13. Calculated metrics

Calculated metrics on verrattain uusi GA-toiminnallisuus, jonka avulla olemassa olevia mittareita ja normaaleja matemaattisia operaattoreita (plus, miinus, you know) voi käyttää uusien metriikoiden luomiseen. Tässä pari ajatusta hyödyntämisestä:

  • Pageviews per user. Tiedämme, että GA tallentaa automaattisesti sivulataukset, käynnit ja kävijät (users). Se myös laskee jo perus-setupilla Sivulataukset per käynti -suhdeluvun. Verkon käyttö on kuitenkin mullistunut viime vuosina sosiaalisen median myötä: tyypillisesti samat kävijät käyvät nyt sisällöissä aiempaa useammin, mutta tekevät lyhyempiä käyntejä. Sivulataukset per käynti -tunnusluku on siis tyypillisesti laskusuunnassa. Useimmiten ei kuitenkaan ole olennaista, kuinka moneen käyntiin sivulataukset jakautuvat – tärkeämpää on tietää, käyttääkö yksi kävijä sisältöä aiempaa enemmän vai vähemmän kokonaisuutena. Tätä varten Sivulataukset per kävijä on oivallinen mittari.
  • Content Finish Rate. Kohdassa 12 ehdotin, että pitkien sisältöjen kohdalla lukemisen aloitukset kannattaa tallentaa yhdeksi custom-metriikaksi, ja loppuun pääsemiset toiseksi. Ja nyt kerron, miksi. Näitä kahta custom-metriikkaa voi nimittäin käyttää suhdeluvun laskemiseen Calculated Metrics -puolella. Content Finish Rate -mittari kertoo suoraan sen, kuinka suuri prosenttiosuus artikkelin aloittaneista luki sisällön loppuun saakka.

14. Omat raportit: Hour, ISO week, Site Speed Sample

GA:n perusraportit ovat Googlen paras arvaus siitä, millaisia raportteja käyttäjät useimmiten tarvitsevat. Arvaus on ihan hyvä, mutta joskus tarvitaan myös muuta. Customization-osiossa käyttäjät pääsevät luomaan omia raporttejaan yhdistämällä metriikoita ja dimensioita toisiinsa juuri itselleen sopivalla tavalla. Useimmiten Custom-raportteja käytetään Custom-dimensioiden ja -metriikoiden raportointiin sekä standardiraporttien yksinkertaistamiseen, mutta on kolmaskin hyvä syy klikata itsensä Customization-puolelle. Nimittäin se, että GA:ssa on muutamia hyödyllisiä dimensioita, joita standardiraporteissa ei esitetä lainkaan. Tässä niistä tärkeimpiä:

  • Tulokset tunnin mukaan. Tiedätkö, mihin aikaan päivästä keskimäärin sivustosi konversioaste on korkeimmillaan? Tuskin, ellet ole kaivanut tietoa Custom-raporttipuolelta. GA kyllä näyttää konversioasteen tuntikohtaisesti myös standardiraporteissa, mutta niissä tunti-muuttuja sisältää myös päivän, eli tuntidata pirstaloituu useille päiville. Jos haluat katsoa tuloksiasi tuntitasolla niin, että ajanjakson kaikkien päivien tietyt tunnit on laskettu yhteen, luo custom-raportti: metriikaksi [highlight]Conversion rate[/highlight] ja [highlight]Sessions[/highlight], dimensioksi [highlight]Hour[/highlight].
  • Eurooppalainen viikko (ma-su). Amerikkalaisena työkaluna GA on vakaasti sitä mieltä, että normaali viikko alkaa sunnuntaista ja päättyy lauantaihin. Meitä eurooppalaisia tämä ei aina miellytä. Onneksi GA kaikessa hiljaisuudessa tallentaa myös eurooppalaisen viikkojaon dimensioksi nimellä ISO Week. Sitä tosin ei näy standardiraporteissa, joten taas tarvitaan Customization-osiota. Valitse ajanjakso, metriikaksi haluamasi tulos (esimerkiksi [highlight]Sessions[/highlight], ja dimensioksi [highlight]ISO Week.[/highlight] Tämän jälkeen raportin graafi näyttää tulokset edelleen amerikkalaisittain, mutta oikea viikkojako löytyy taulukosta.
  • Latausnopeuden otoskoko. GA ottaa otoksen kaikista sivulatauksista mitatakseen sivun latausnopeutta. Normaalisti otos on 1 % kaikista sivulatauksista, mutta tätä asetusta voi myös muuttaa. Jostain käsittämättömästä syystä GA:n normipuolen Site Speed -raporteissa ei kuitenkaan kerrota, kuinka suureen otokseen tulos perustuu, eikä GA tunnu edes välittävän tällä kohtaa pienestä otoksesta vaan polleana ilmoittaa sivun latausnopeuden sivukohtaisesti silloinkin, kun tulos perustuu vaikkapa kahteen mitattuun sivulataukseen. Jos haluat olla varma siitä, että sivukohtaiset latausnopeudet perustuvat tarpeeksi suureen otokseen, tee custom-raportti: Metriikoiksi [highlight]pageviews[/highlight], [highlight]Site Speed Sample[/highlight] ja [highlight]Page Load Time[/highlight], dimensioksi [highlight]Page[/highlight].

15. Verkkokaupan lisäkikkareet (Enhanced Ecommerce)

Viime viikon postauksessa kehotin mittaamaan verkkokaupan Enhanced Ecommerce -tyylillä. Silloin keskityttiin perusmittaukseen sekä verkkokaupan checkout-putken analysointiin. Enhanced Ecommercen todellinen vahvuus kuitenkin paljastuu vasta sitten, kun mittausta laajennetaan myös kiitossivun ja checkout-putken ulkopuolelle.

  • Shopping funnel. Kun lähetät mittaukseen hitin joka kerta kun kävijä näkee tuotesivun tai lisää tuotteen ostoskoriin, saat katseltavaksesi selkeän Shopping Funnel -raportin sekä tuotekohtaiseen raporttiin lisämuuttujat ”cart to detail rate” (kuinka suuri osa tuotesivun nähneistä lisäsi tuotteen ostoskoriin) sekä ”Buy to detail rate” (kuinka suuri osa tuotesivun nähneistä lopulta osti tuotteen).
  • Tuotteiden lisätiedot. Enhanced Ecommercessa on aiempaa enemmän muuttujapaikkoja tuotetiedoille (tuttujen Product Namen ja Categoryn lisäksi Brand ja Variant). Jos nämäkään eivät riitä, voit aina luoda joukon tuotespesifejä custom-muuttujia.
  • Product Lists & Internal Promotions. Yksi Enhanced Ecommercen kantavista ideoista on tarjota aiempaa parempaa tietoa siitä, miten käyttäjät surffavat sivustolla ennen kuin ostos tapahtuu, jotta eri nostojen ja elementtien merkitys paljastuu. Kuinka paljon myyntiä kaupan etusivun iso banneri toi? Entä tuotesuositukset kunkin tuotesivun lopussa? Tämä selviää kyllä, kun jaksaa uutterasti tägittää.

16. Data Import: Palautetut tuotteet

Lyhyt ja ytimekäs vihje: Verkkokaupan tuotteista osa palautuu aina myyjälle. Jotta GA-data olisi linjassa todellisen myynnin kanssa, täytyy tiedot palautuneista tuotteista ladata Google Analyticsiin Data Import -toiminnolla. Palautuneiden tuotteiden tiedot csv-muotoon, alkuperäinen Transaction ID mukaan ja koko setti admin-konsolin kautta mukaan tuloksiin. Helppoa ja hyödyllistä.

17. Offline-kampanjatägitys

En käy näissä vihjeissä läpi kaikkia manuaalisen kampanjatägityksen kiemuroita, mutta pari asiaa haluan nostaa erityisesti tarkasteluun. Ensimmäinen oli viime viikon postauksessa läpikäyty sähköpostikirjeiden tägitys, joka on erityisen tärkeää, sillä muuten GA useimmiten tulkitsee sähköpostiliikenteen suoraksi liikenteeksi eli mitään tietoa ei tallennu. Toinen samantyyppinen tilanne tulee, kun sivustolle johdetaan liikennettä offline-kampanjoista, kuten ulkomainoksista. Joskus offline-kampanjoiden kautta tulevaa liikennettä tupataan mittaamaan niin, että offline-kampanjalle tehdään aivan oma ländäri, mutta tämä tapa on lopulta työläs (ja SEOn suhteen tuplasisältönä usein ongelmallinen). On toinenkin tapa:

  1. Luo offline-kampanjallesi oma markkinointi-url (esimerkiksi www.site.com/summer)
  2. Tee serveripuolen uudelleenohjaus www.site.com/summer -osoitteesta varsinaiseen sisältöön (esim. www.site.com/products/category/summer)
  3. Lisää uudelleenohjauslinkin perään offline-liikenteen tiedot utm-parametreinä (esim. www.site.com/products/category/summer?utm_source=Summercampaign&utm_medium=offline&utm_campaign=Summercampaign).

18. Hälytykset

Google Analytics -käyttöliittymän Intelligence-osiossa voit tilata omaan sähköpostiisi tuloshälytyksiä. Silloin saat automaattisen sähköpostiviestin aina, kun tulokset muuttuvat riittävästi johonkin suuntaan. Voit toki käyttää tätä toimintoa vaikka minkälaisten asioiden seuraamiseen, mutta nämä kaksi alerttia ovat yleensä hyödylliset lähes kaikille:

  • Hälytys, jos päivän liikennemäärä laskee yli 90 % edelliseen päivään verrattuna. Tämä kertoo heti, jos mittauksessa on tapahtunut jotain dramaattista teknistä feilua (esimerkiksi mittaustägit ovat sivustouudistuksen jälkeen rikkoontuneet kokonaan).
  • Hälytys, jos päivän aikana error-sivulatausten määrä nousee yli tietyn kipurajan.

19. Sisältöjen luokittelu alidomainin mukaan

Tältä se näyttää. Sessioiden määrä näkyy tässä raportissa muuttujanimellä Unique Views 1.

Tältä se näyttää. Sessioiden määrä näkyy tässä raportissa muuttujanimellä Unique Views 1.

Vielä jokin aika sitten tietyn osion sessioiden määrää ei voinut segmentoimatta selvittää GA:ssa muuten kuin tekemällä jokaisesta osiosta oman näkymänsä. Nyt on myös vaihtoehto: Content Grouping -määrittelyllä sisällöt voi jakaa tuloksissa kategorioihin viidellä eri tavalla per näkymä, ja kategorisoinnin tuloksena GA raportoi automaattisesti myös käyntien määrän jokaisessa kategoriassa. Jos esimerkiksi haluat vertailla samaan näkymään kuuluvien eri alidomainien tuloksia rinnakkain, Content Grouping on hyvin hyödyllinen. Eikä siinä vielä kaikki – lisäksi alidomain-gruppauksen lisääminen mittaukseen on syntisen helppoa:

  1. Laita näkymään päälle viimeviikkoisen postauksen ykköskohtana esitelty Full page url -filtteri
  2. Mene näkymän asetuksissa kohtaan Content grouping -> New Content grouping -> Group using Extraction -> Page-kenttään [highlight]^(.*)\.sinunsivustosi\.fi[/highlight]. Tämä ehto tallentaa jatkossa jokaisen sivustosi alidomainin tuloksiin automaattisesti omaksi rivikseen.
  3. Standardiraportti sisältökategorioiden tulosten katseluun löytyy All pages -raportin alta, Content grouping -valikosta taulukon ylälaidasta.

20. Liikenteen lähteiden luokittelu

Sisältöjen luokittelun lisäksi voit pienellä vaivalla myös luokitella liikenteen lähteesi. Google Analytics on jo valmiiksi ystävällisesti arvannut, mikä saattaisi olla sopiva tapa luokitella sisältöä, ja tämä luokittelu löytyy Channels-raportista. Viimeiset kolme vihjettä liittyvät luokittelun asetuksiin.

  • Tarkista Channels-kanavassa näkyvä kanavaluokitus (Default Channel Grouping) sen varmistamiseksi, että käynnit oikeasti valuvat oikeisiin luokkiin. Aluksi kannattaa tarkistaa, mitä kaikkia liikenteen lähteitä löytyy ”Other” -kategorian alta. Jos esimerkiksi tägität sosiaalisen median kampanjoita jollakin muulla kuin ”referral” -arvolla medium-kenttään (kuten todennäköistä on), ei GA osaa automaattisesti laittaa tätä liikennettä Social-luokkaan. Tee tarvittavat viilaukset määrityksiin, ja data alkaa virrata sisään oikein.
  • Default-luokittelun lisäksi voit tehdä tuloksiin myös omia, vaihtoehtoisia kanavaluokituksia. Näitä voi tehdä sekä näkymätasolla (New Channel Grouping) että käyttäjätunnustasolla (Custom Channel Grouping). Ainoastaan Default-määrittelyssä tehdään raakadatan kertymiseen ja tallentumiseen liityviä suuria muutoksia, joten muut ryhmittelyt saat käyttöösi heti myös takautuvasti.

Näiden viilausten jälkeen datasi on taas askeleen lähempänä täydellistä. Mutta onko se automaattisesti aiempaa arvokkaampaa? Ei, jos ei sitä kukaan katso. Datalla kun ei ole lainkaan itseisarvoa. Data muuttuu hyödylliseksi vasta sitten, kun joku syventyy siihen ja tekee sen perusteella parempia päätöksiä.

Eipä sitten muuta kuin kädet saveen. Tsemppiä.

Quru Tips ja Blogi jäävät nyt ansaitulle kesätauolle. Mukavaa juhannusta kaikille, nähdään taas elokuussa!