轉換 – 絕對且唯一的網站經營關鍵數據



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探討轉換前侃侃而談為前言

這兩個月來、我們談論了許多有關 Google Analytics 網站分析報表觀察辦法或背後代表的意義,不過有項分析報告其實也是 Google Analytics 網站分析中最重要也最具參考價值的數據。相對於什麼率、什麼率的觀察與改善,其實也都是為了提升這個報表的數據表現。且對一個網站而言(除非是真的是孤芳自賞以外~”~),不論進行多大努力其實也都是為了改善這報表上的數字。而這個讓網站管理員趨之若鶩或提心吊膽的變化、就是我們即將展開的主題介紹…


轉換


這所謂的轉換如之前在目標系列文章中就有提到是當網站上線後、其實有很多可以視為轉換或說目標的數據,取決於我們如何定義這轉換。如電子商務網站當然就是以頁面商品訂購為轉換(先不論訂購了但到最後沒付錢…),也有以註冊會員又或者以停留時間長度為轉換的!!但無論如何這些都是經營網站的最終目的。所以接下來要來探討的轉換報表對網站管理員或整個企業來說也就相當重要且關鍵了!!
那接下來就讓我們先來看看轉換的三大報表的簡單介紹…

轉換、目標.jpg

網站三大轉換分析報表之一、目標

如之前所提過的、Google Analytics 網站分析中的目標共分為以下三種…
1.實際連結網址目標:就是訪客是否抵達目標網頁,所以有可能是感謝訂購完成頁面或註冊完成頁。
2.網站停留時間目標:可自由設定,訪客在網站停留時間高於(或低於)某個時間時即算轉換。
3.單次造訪頁數目標:也可自由設定,就是當訪客瀏覽頁面超過某個頁面數時即算達成。

題外話:
再次補充、目標是可以設定達成金額的。所以假設若是商品購買的目標設定就只要將每次達成的金額設為平均客單價後就大概可以計算出網站的實際營業額嘍!!這雖然當然無法精確無比、但也算是靠譜的數字了!!

轉換、電子商務.jpg

網站三大轉換分析報表之二、電子商務

這份報表的免費觀察、協助設定與分析就是方才在前言有提到的一甲子機會,至於可以在這份報表進行那些分析可參考 Google 說明如下。
產品:訪客購買了哪些產品、數量多少,以及這些產品帶來了多少收益。
交易:各項交易的收益、稅金、運費和數量相關資訊。
購買前天數:決定購買前歷經的天數和造訪次數;時間從看到最新的廣告活動起算,直到交易完成為止。

題外話:
在這邊建議將GA追蹤碼改為之前在 “通用分析 Universal Analytics – 更強大、更多類型的網站分析數據” 也有提到的新版GA追蹤碼,至於購物車若使用第三方購物車或跨網域交易的網站也可參考前一陣子在 “跨網域GA追蹤 _ 紀錄不同網域間的訪客行為路徑” 有提到的追蹤辦法。

目標、多管道程序.jpg

最後一個網站三大轉換分析報表、多頻道程序

最後、這是在這陣子會先進行介紹的 Google Analytics 網站分析轉換報表。而這報表可以讓我們了解訪客在進行轉換前的行為因果關係,藉此我們就可以從中找出促進或阻礙網站轉換的每一項變數後、就可以大幅改善商品購買轉換率與業績嘍!!

題外話:
同樣如 Google Analytics 網站分析說明中心所提到的,「多頻道程序」報表是利用轉換路徑製作而成,這些路徑是指每次轉換和交易達成前 30 天內的一連串互動 (亦即來自相關頻道的點擊/推薦連結)…

聊完幾個轉換後語重心長為結論

網站、是一個看起來已經存在已久但事實上也只是發生在這十幾年的一個新生命!!而這新生命也如各位現在能在各大媒體所看到的、只要能好好經營絕對可以產生在過去需投入幾百倍才可能產生的價值!!但這簡單的 “好好經營” 四個字所需要耗費的龐大精力也絕對是在過去所無法想像的!!所幸、現在只要能善用工具就可以稍微這些減輕這難以估計的資源開銷。而 Google Analytics 網站分析就是一個眾多有效工具中數一數二的代表!!所以、若是能與我們一起學習各種不同的工具與技術當然是最理想。但若目前僅能專心提升自家商品價值、還沒有人力資源來進行 Google Analytics 網站分析時、或許就可以考慮是否要與我們聯繫了…



有關這位努力看見數據的人

蔡先生

共同創辦人/專案總監 業務接洽/聯絡方式..
Email Address: ada@awoo.ai / Line ID: 539406

目前主職 awoo MarTech 技術 nununi 推廣暨服務顧問,且深耕 SEO & Google Analytics 技術多年,曾有幸擔任國內各大知名企業、品牌與協會技術交流講師,且除了盡力看見數據外更盡可能抽空看見臺北各大特色咖啡館/優質廠商於 www.triplew.tw。

1 Comment

  • […] 所以,這時就需要先參考如我們早期所提到的 “到達網頁 – 故事… 通常都是從這兒開始的…" 從訪客最初抵達的頁面來觀察訪客到達頁面後的相關行為,如訪客是否願意繼續瀏覽網站的跳出率與哪一頁往往會讓訪客離開的離開率檢視,與進一步網頁瀏覽行為流程與觸發頁面元素與否與互動程度的事件追蹤,還有最重要的,訪客是否達成網站上線後最重要的轉換等重要數據。而除了上述外,若需要測試訪客對於不同頁面元素替換的喜愛比較,也可以透過如之前所提到的 “實驗(A/B 測試)" 以及從網頁活動分析大致了解訪客習慣點擊的位置。 […]

努力看見數據的人

蔡先生

共同創辦人/專案總監 業務接洽/聯絡方式.. Email Address: ada@awoo.ai / Line ID: 539406 目前主職 awoo MarTech 技術 nununi...

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