Obtenha informações completas de tráfego e conversão com os relatórios personalizados do Google Analytics

Para uma ferramenta gratuita, o Google Analytics é excessivamente flexível. Ele fornece rastreamento bastante robusto para sites e aplicativos móveis, pode ser personalizado para oferecer suporte a rastreamento de domínio cruzado, eventos, metas e variáveis ​​personalizadas e vem com um bom conjunto de relatórios padrão. O Google Analytics fornece relatórios e oferece suporte à tomada de decisões com base em dados para inúmeras empresas e profissionais. Dado o número de casos de uso que o Google Analytics precisa cobrir, não deve ser muito surpreendente que os relatórios padrão geralmente sejam apenas "muito bons" e não "perfeitos".

Felizmente, você também pode personalizar os relatórios. Juntamente com os painéis personalizáveis, os relatórios criados para fins específicos podem fazer com que o Google Analytics deixe de ser um pacote de análise da web razoavelmente bom para uma ferramenta importante para a tomada de decisões importantes. Os relatórios personalizados são uma ótima maneira de agregar informações de forma simples e concisa que os relatórios padrão não podem.

Uma das maneiras mais óbvias de começar a usar relatórios personalizados é combinar dados de conversão com outras métricas. Essa também é uma das maneiras mais comuns de produzir relatórios ruins, que variam de inúteis a enganosos. Avinash Kaushik escreveu um ótimo post sobre esse assunto chamado Excelente Dica de Análise nº 23: Alinhar hits, sessões, métricas, dimensões! cerca de um ano atrás sobre por que você não deve usar 'página' como uma dimensão com 'meta' como métrica. Uma delas é uma dimensão de nível de hit e pode ocorrer várias vezes na sessão de um usuário, enquanto a outra é uma métrica baseada em sessão e é aplicada a toda a visita.

Começando

A maioria dos relatórios personalizados que crio começam com o mesmo conjunto de métricas, visitas, visualizações de página, rejeições e um punhado de metas relevantes:

• Visitas
• Taxa de rejeição
• Visualizações de página
• Taxa de conversão da meta #

Na verdade, gosto de configurar dois grupos de métricas diferentes, um com porcentagens e outro com números brutos:

• Visitas
• Saltos
• Visualizações de página
• Metas atingidas

O primeiro conjunto de métricas fornece uma visão geral concisa de cada dimensão individual. O segundo conjunto é útil quando você exporta os dados e aplica sua própria agregação, como agrupar por seção do site com base na URL.

Relatórios melhores por meio de mashups

Há uma coisa que você pode fazer com relatórios personalizados que não pode com relatórios padrão. Você pode usar períodos de tempo como dimensões. Combinado com as métricas básicas listadas acima, esses dados podem ser muito úteis.

• Diariamente (data no formato YYYMMDD)
• Semanalmente (Semana do ano de 1 a 52)
• Dia da semana (segunda a domingo)
• Hora do dia (Horas listadas de 00 a 23)
• Mês (janeiro a dezembro)

Combinados com as dimensões secundárias apropriadas, esses relatórios personalizados podem fornecer muitas informações úteis sobre as tendências observadas ao longo do tempo.

O que está funcionando?

Os relatórios personalizados não são apenas úteis porque tornam algumas dimensões mais acessíveis, mas também podem ser valiosos para as métricas que permitem combinar com as dimensões já disponíveis. Os mais comuns desses tipos de relatórios que uso são aqueles que aproveitam as dimensões de aquisição de tráfego, como mídia e origem, páginas de destino e dispositivos.

• Campanha
• Médio
• Origem/mídia
• Página de destino
• Categoria do dispositivo

No entanto, este é apenas o começo, uma vez que começamos a incluir variáveis ​​de cliente para estados, como conectado versus não e compras dentro de determinados valores de transação combinados com outras métricas de nível de sessão, como Páginas/Visitas e Média. Duração da visita há muito mais que pode ser feito para construir um perfil de diferentes classes de visitantes com base em seu comportamento no local como um grupo. Combinado com outras dimensões, como detalhamentos de dimensão, segmentos avançados ou dimensões secundárias aplicadas manualmente, basear relatórios em variáveis ​​personalizadas é uma técnica poderosa.

• Veja também: Como usar seu Analytics para destilar os melhores tópicos para novos posts

Filtros para relatórios rápidos

Os cinco relatórios baseados em tempo descritos acima podem ser configurados individualmente ou atribuídos a guias dentro de um relatório personalizado. No Google Analytics, cada guia pode ter vários grupos de métricas, mas apenas um conjunto de dimensões. Mas um relatório pode ter várias guias. No entanto, cada relatório pode ter apenas um filtro. Em geral, isso também significa que não uso filtros com frequência. Geralmente, um segmento avançado ou filtragem em dimensões dentro da guia é mais que suficiente, mas há casos de uso para filtragem.

O motivo mais comum para aplicar filtros é simplificar e acelerar a geração de relatórios para outras pessoas na empresa. Os filtros mais comuns que vi usados ​​com isso em mente se concentram nas escolhas e meios de dispositivos do usuário. Filtrar nomes de host para excluir diferentes subdomínios para implementações mais complicadas do Google Analytics pode ser muito útil e ter lugar mesmo com relatórios personalizados mais gerais. Os filtros são muito úteis para moldar os dados que você está vendo além daqueles que aplicou à visualização do Google Analytics que está usando.

Exemplo de nível de acerto

Compreender a diferença entre as métricas e dimensões de nível de sessão e de hit é importante para aproveitar ao máximo o Google Analytics, e a maioria das ideias acima se baseia no uso de métricas de nível de sessão, mas as métricas de nível de hit têm esse lugar. Uma das minhas métricas de nível de hit favoritas para basear um relatório personalizado são os eventos. O Google Analytics rastreia apenas um de cada meta por sessão e, na maioria das vezes, isso é bom. Isso significa que, se você quiser rastrear interações que geralmente ocorrem mais de uma vez por visita, como pesquisas, as metas podem não ser a resposta.

Uma maneira simples de resolver isso é usar métricas de comportamento como Valor do evento, Total de eventos, Eventos únicos ou Eventos/Visita. Para um caso de uso em que você deseja ver o que pode influenciar se alguém interage ou não com um recurso de pesquisa, comece definindo alguns grupos de métricas que refletem o que você deseja rastrear. Nesse caso, Visualizações de página, Total de eventos e Eventos únicos podem ser uma boa maneira de começar. Se estou interessado em saber onde as pesquisas estão sendo feitas e por quem, também gostaria de escolher minhas dimensões para responder a isso. Usando cinco guias, eu poderia começar com Página, Origem/Mídia, Categoria do dispositivo, Campanha e página de destino. Os quatro últimos vincularão as métricas de volta a uma sessão específica, enquanto o primeiro identificará as Páginas onde as pesquisas realmente aconteceram.

A maioria dos sites usa muitos eventos para rastrear uma ampla gama de atividades. Usar o exemplo acima como está gerará muitas informações inúteis sem um pouco mais de trabalho. Nesse caso, os filtros de relatórios personalizados podem ser muito úteis. Um simples filtro "Incluir" "Categoria do evento" de "Pesquisa" aplicado ao relatório personalizado resolveria isso com muita facilidade.

Tudo Volta à Estratégia

O Google Analytics é uma boa ferramenta que pode ser ótima com um pouco de reflexão. Após algum planejamento sobre como ele se encaixa em sua estratégia digital, personalizar relatórios, eventos e variáveis ​​para atender às suas necessidades como empresa é vital para obter o máximo do Google Analytics e de seus dados. Definir as perguntas que você deseja responder antes de começar é um passo vital para evitar lixo nos gráficos e vômitos de dados. Compreender as ferramentas às quais você tem acesso e obter o máximo delas significa simplesmente que você pode executar.