Как последние обновления Google Analytics принесут пользу маркетологам
Компания Google объявила о ряде значительных новых обновлений своего продукта Analytics, которые должны помочь маркетологам глубже понять своих клиентов. Ниже мы оцениваем влияние каждого из этих четырех усовершенствований на анализ поискового маркетинга.
Непрерывное внедрение машинного обучения во все продукты Google принесло пользу GA, особенно за последние 12 месяцев добавлена функция Аналитическая аналитика.
В то же время Google хочет предоставить владельцам сайтов информацию о влиянии их маркетинговой деятельности на все каналы. Это всегда было целью, но это сложная задача с точки зрения отслеживания. Партнерство между GA 360 и Salesforce является отражением готовности Google работать вместе с другими компаниями для достижения этой цели и сохранения своего доминирующего положения.
Все четыре последних обновления GA демонстрируют некоторые элементы этих тенденций, при этом машинное обучение и анализ на уровне пользователя всегда на переднем плане.
Пользователи в стандартных отчетах
Основы стандартной панели мониторинга отчетов были адаптированы, чтобы включить больше информации о поведении на уровне пользователя.
Это значительный отход от исторического внимания к сеансам, поскольку отдельный пользователь мог иметь несколько сеансов даже в течение одного дня. Последствия этой иерархической системы (Пользователь>Сессия>Попадание) обсуждались в предыдущем посте, где мы оценивали некоторые распространенные недоразумения GA.
Маркетологи, несомненно, будут приветствовать возможность по умолчанию анализировать пользователей вместе с сеансами, и мы должны ожидать, что Google продолжит повышать точность данных на уровне пользователей. По мере того, как это будет происходить, появятся дополнительные возможности для оценки и таргетинга.
Как маркетологи могут использовать эту функцию:
- Перейдите в раздел «Администрирование» › «Настройки ресурса» в своей учетной записи GA, затем выберите вариант Включить пользователей в отчетах.
- В сочетании с другими (относительно новыми) функциями, такими как Когортный анализ, вы получите более четкое представление о том, как группы пользователей попадают на ваш сайт и взаимодействуют с ним.
Исследователь пользователей: метрики и параметры за все время существования
User Explorer, который позволяет маркетологам изолировать поведение пользователей на уровне сеанса, имеет огромный потенциал в качестве аналитического инструмента. Он уже доступен во всех учетных записях GA и получает данные за время существования файла cookie пользователя.
Недавно Google обновил эту функцию, добавив метрики и параметры за все время для отдельных пользователей.
Как видно на снимке экрана ниже, это отображается на панели инструментов, которая содержит разнообразную информацию о прошлом, настоящем и прогнозируемом будущем поведении.
Взятый отдельно, этот уровень детализации может апеллировать лишь к нашему любопытству. Однако возможность масштабировать это и выявлять закономерности в большом наборе идентификаторов клиентов может принести маркетологам значительные выгоды. Как только мы сгруппируем похожих пользователей, мы сможем адаптировать нашу маркетинговую деятельность и обмен сообщениями как для поиска, так и для ремаркетинга.
Как маркетологи могут использовать эту функцию:
- Определите закономерности в каналах, по которым ценные клиенты приходят на ваш сайт. Это может быть полезно при поиске новых клиентов с такими же атрибутами.
- Максимизируйте ценность текущих клиентов с высокой прогнозируемой пожизненной ценностью с помощью ремаркетинга и индивидуального обмена сообщениями.
Отчеты об аудитории
Это логичное и столь необходимое обновление Analytics, что делает его особенно долгожданным дополнением. Теперь пользователи могут создавать аудитории в GA, а затем публиковать их на платформе для анализа.
До сих пор мы могли создавать аудитории и публиковать их в других ресурсах Google, таких как AdWords. Это было очень полезно для ремаркетинга, но создать отчет для этих аудиторий в GA было невозможно.
Эта новая функция использует «Аудиторию» в качестве основного параметра и позволяет пользователям сравнивать эффективность в разных сегментах.
Например, мы можем создать аудиторию для клиентов, которые совершили покупку более 5 раз за последние 6 месяцев, и сравнить эту группу с посетителями, которые потребляют много нашего контента, но не совершают покупок.
Как маркетологи могут использовать эту функцию:
- Создавайте аудитории на основе поведения, важного для вашего бизнеса, и отслеживайте их взаимодействие с течением времени. Затем их можно сравнить, чтобы получить представление о характеристиках наших наиболее ценных клиентов.
- Учитывая, что эти же списки можно загружать в AdWords, мы можем провести более прямую линию от анализа к действию. Если мы заметим тенденции в определенных группах клиентов, которые мы хотели бы улучшить или обратить вспять в наших отчетах GA, мы можем легко сделать это, настроив таргетинг на ту же группу аудитории через AdWords.
- Используйте списки аудитории в качестве основы для тестов оптимизации коэффициента конверсии.
Вероятность конверсии
Это, пожалуй, самое захватывающее из четырех обновлений, и оно имеет наибольший потенциал положительно повлиять на рентабельность инвестиций маркетологов.
Анализируя исторические данные вашего сайта и автоматически определяя закономерности между переменными в наборах ценных клиентов, Google может определить недавних посетителей сайта с наибольшей вероятностью конверсии в будущем.
В прошлом этого можно было достичь с помощью различных средств, в частности, с помощью данных Google Analytics Premium, логистического регрессионного анализа и Google BigQuery. Многие платные платформы управления медиа также используют этот тип машинного обучения, чтобы помочь в управлении ставками, как и Google AdWords.
Однако благодаря включению этой технологии в стандартную платформу Google Analytics гораздо более широкая пользовательская база теперь будет иметь доступ к прогнозной аналитике своих клиентов.
В сочетании с обновлениями, перечисленными выше, мы можем видеть, как это вписывается в более широкую картину. Google использует машинное обучение для выявления будущих клиентов, которых владельцы сайтов могут затем использовать для создания аудиторий для анализа и ремаркетинга.
Эта функция будет развернута для всех учетных записей в бета-версии в течение следующих нескольких месяцев, поэтому на нее стоит обратить внимание.
Как маркетологи могут использовать эту функцию:
- Определите качество трафика, обусловленное вашей маркетинговой деятельностью. Метрика «Средний процент вероятности конверсии» покажет это в ваших отчетах о конверсиях.
- Для ремаркетинга Google предлагает несколько собственных советов:
Преимущества очевидны: маркетологи могут создавать списки ремаркетинга, ориентированные на пользователей с высокой вероятностью совершения покупки, а затем обращаться к этим пользователям либо с помощью рекламных кампаний в AdWords и DoubleClick, либо с помощью экспериментов на сайте в Оптимизации.
Если рассматривать их вместе как группу обновлений, ключевой вывод здесь очевиден: Google изо всех сил старается использовать свои возможности машинного обучения для более глубокого понимания отдельных пользователей. Область предиктивной аналитики может быть особенно прибыльной, особенно для компании с такой же эффективной технологией таргетинга, как у Google.
Благодаря последним усовершенствованиям GA эти возможности должны быть расширены для гораздо более широкой аудитории, чем когда-либо прежде.
Кларк Бойд — консультант по цифровому маркетингу и сотрудник Search Engine Watch.
Первоначально опубликовано на searchenginewatch.com.
