電商平台跨媒體投放轉換率解析 – 資策會電商大講堂:40勝於雄辯




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對惹... 不好意思只有行動裝置可以用 LINE 分享喔.. ^^" (若是用桌機或筆電會被帶走.. ~"~) 資策會電商大講堂當天內容分享

說到資策會電商大講堂之電商平台跨媒體投放轉換率解析..

非常榮幸地在2015年11月22日(日),也就是昨天下午能夠參與資策會電商大講堂系列講座,並在其中分享了一些電子商務網站媒體投資報酬的 Google Analytics 研究與應用辦法(並穿插了 SEO 經驗與技術的知道如何..)。那現在為了讓昨天的分享能夠帶給更多需要的人,同時也能夠讓昨天前來的朋友有文字、記錄可以回顧,若是一時分心 或睡著 也還有機會拼湊那破碎的回憶,就盡可能將昨天重點整理於這篇文章中了。

此外,我們昨天為了在最短的時間進行最大程度的交流,許多 Google Analytics 實際操作與技術細節都無法在現場實作與一一教學。所以在昨天就有提到,一些比較繁雜且需要一個人好好靜一靜才有辦法閱讀的 ga.awoo.com.tw 參考網頁文章連結,也都會整理於今天以下文章中喔。

那現在事不宜遲.. 就讓我們用文字與圖片來感受一下昨天現場實況的技術交流吧(想像力就是我們的超能力~~~)!!

題外話:
而有關昨天分享簡報如下。不過根據主辦單位表示,今天分享實況在未來都會有線上課程可以收看,故就再請密切注意相關單位訊息發布或我們的 Google Analytics 網頁數據分析研究中心吧。


(為了避免瀏覽文章的心情與思緒被打斷,若如上方一樣,在以下文章有出現超連結時,或許也可以先按著 Ctrl(或 ⌘ Command) 鍵再點選該連結。如此就可以先默默另開視窗,等待會有空或真的有需要時再到另一個頁籤查看喔!!)


Google Analytics 數據收集的原理與難免誤差

一直以來,我們會如此推薦 Google Analytics 的主要考量當然不會只是因為這是一套免費的線上工具(雖說這也很重要啦..),最主要還是因為 Google Analytics 擁有了相對精準的數據收集技術與原理。

不過,畢竟再怎麼精準都不太可能會到零誤差,所以我們昨天一開始還是向現場朋友介紹了 Google Analytics 主要的計算單位,也就是工作階段 Session 的一些定義與判斷條件。

接著,也因為先天的一些宿命,導致在最終數據上一定無法百分百精準。像是 ip 位置無法明確掌握(且現在大多都是 not set)、以及是否多人同時使用同一台電腦,又或者是否是使用無痕搜尋以讓 Google Analytics 無法傳送 cookie 以紀錄造訪行為等..

但無論如何,上述所提所造成的誤差比起傳統數據計算都要精準太多太多太多太多太多太多惹..

題外話:
而在這個段落中,因為一開始提到工作階段的定義與計算方式以及無法現場詳述的細節,就可以參考我們前一陣子在 “Google Analytics 工作階段與 Search Console 點擊數差異比較” 所提到的定義,以及與 Search Console 的差異與比較。


且除了技術性的誤差,最重要還是要先確認我們 Google Analytics 追蹤碼到底有沒有遺漏。而這點則可以參考我們在 “Tag Assistant Recordings – 關鍵瀏覽流程頁面 GA 原始碼檢查” 提到的檢查辦法與工具應用。


(至於下圖為昨天簡報中有使用到的部分投影片..)

Google Analytics 以訪次為單位
無法避免的 Google Analytics 計算誤差

Google Analytics 分析數據時的兩個重要觀念

簡單講就是 “單一變數” 比較以及 “趨勢變化” 觀察。畢竟造成一個結果的變數太多時,我們實在很難馬上判斷是哪一個變數造成這樣的結果,又或者是否就是要如此多的變數聚合時才會有這麼一個結果。所以在這個段落中,才會建議大家在使用 Google Analytics 分析網站數據時,還盡可能利用區隔、篩選器甚至次要維度等進行拆解以挖掘真正的原因。

至於趨勢變化的觀察,則是因為某一天或某個點的數據其實真的不具什麼參考價值。像是若針對電子商務網站而言,其商品是否有淡旺季,又或者是遇到季節變化(雖說臺灣現在似乎已經沒有冬天了.. orz),甚至是時事、文化與流行等因素也都會影響著訪客關注度與銷售。

所以在使用 Google Analytics 時,還是會建議盡可能將時間軸拉滿一整年,又或者是拿前後年的同一個期間、月份來比較會比較能掌握脈絡與真相喔。
(且其實這也是減少變數的一種做法..)

題外話:
首先有關單一變數的核心精神可以參考我們在 “使用 Google Analytics 所需要具備的科學實驗精神” 所提到的介紹。


至於減少變數所經常使用的 “區隔” 、 “篩選器” 或 “次要維度” 則可以參考同時介紹了區隔與次要維度的 “進階區隔 + 主要維度 + 次要維度 – 直接或點擊網址的訪客背景研究” 相關說明,至於進階篩選(不是管理介面的 “篩選器” 喔..)相關介紹則可以到我們較早期的 “ga報表搜尋/進階篩選器 – 目標數據分類與遴選” 文章介紹看看嘍。

單一變數的觀察與比較
趨勢變化與觀察

廣告流量來源解析與探討

假設我們都已經十分了解在任何比較前都要先簡化成單一變數,那麼在面對跨媒體廣告投資報酬與轉換率分析這議題時,當然就要試著去比較每一個媒體廣告投放的轉換率、投資報酬。

所以在昨天,我們就稍微提到了關鍵字廣告、葉佩雯、EDM、facebook 以及似乎不應該算成廣告,但在 Google Analytics 中又硬生生被歸類的廣告流量的 “隨機(搜尋)流量” 。且既然都提到隨機流量了,當然也在現場分享了網站 SEO 工程中最重要的循環與環節,也期待大家網站經營都能夠細水長流並有效帶來真正有需求的造訪嘍。

題外話:
既然都提到不同的流量來源比較了,雖說我們似乎還沒有機會針對 “廣告流量來源” 進行比較與介紹,但或許可以參考我們在 “從不同的流量來源、進階區隔來檢視網站目前經營成果、現況或改善空間” 所提到的應用,就可以套用在不同標的上了。

關鍵字廣告
SEO Search Engine Optimization

網址產生器、廣告流量監測的起點

以上講了一堆廣告流量,但若沒有透過這段提到的網址產生器以產生能夠在 Google Analytics 獨立紀錄的網址,那恐怕還是無法統一在 Google Analytics 檢視、比較。

像是 Y! 的關鍵字廣告流量預設是會被計算成隨機流量,故這時就要利用超級重要的 “網址產生器” 來為我們將各個不同的廣告流量獨立區隔與再定義於 Google Analytics 中的 客戶開發 > 廣告活動報表中。

而實際使用的辦法,就是先將原本要放在某媒體廣告連結的目標網址如 awoo.com 先輸入於網址產生器介面最上面的欄位。接著就可以為這網址加上一些額外的訊息如下圖選項,將必填欄位都填齊後,按下產生網址就會產出帶有額外訊息參數的網址了。

然後因為這帶有參數的目標網址,與原本未帶參數的目標網址是一樣的著陸頁面,故這時只要將帶有參數的網址置放於廣告連結網址欄位中,然後這時又確實透過這網址帶來訪客,從今以後就都可以在 客戶開發 > 廣告活動 中研究了。

題外話:
那現在既然說到這超級重要的網址產生器,那就可以再請參考我們在 ““廣告活動” 報表數據與 “網址產生器” 的實際操作與應用參考” 所提過的實際範例吧。

網址產生器
網址產生器之自訂參數

接著就再請盡可能為網站設定事件、目標以及電子商務追蹤碼

雖說以上已經讓我們能夠全面掌握各種不同的造訪來源,但在這 Google Analytics 預設的分析功能下,我們最多也只能檢視工作階段數、新舊訪客、停留時間、造訪頁數與跳出率等造訪行為數據。

雖然說以上這些數據也確實擁有著許多參考價值與網站優化指南,但畢竟我們經營網站通常不會真的只是單純希望有人來看看就心滿意足.. 通常還是會希望訪客能夠與網站產生一些互動、留下個人資料或完成某一項一連串的動作,甚至讓某次造訪能實際在電子商務網站中消費,並為我們實際帶來營收等。

所以這個時候就要再試著根據網站上線目的(單純曝光、與訪客產生某種互動、取得訪客資訊或進行電子商務..),為網站設定事件、目標以及電子商務追蹤碼。待一切就緒,我們就能用上述所有提到的分析辦法與技巧來檢視這些網站經營目的都是如何被實現,不同來源的轉換率差異、以及該如何投放廣告與資源也都一清二楚。

說到這裡就可以再借用之前一篇文章也有提到的結論,“當我們十分確定在什麼地方投入資源會有高於成本且相對理想的報酬時,那當然不論是賣褲子還是賣肝賣腎都要想辦法投入最大的資源.. ”

題外話:
首先我們之前其實有因為一些特殊狀況、網頁事件設定與分析需求而提供了一些介紹,像是 “站外連結點擊數追蹤事件設定,快速在後台編輯器完成版” 、 “事件設定– 硬要追蹤無法追蹤的facebook 讚與Google +1 按鍵” 與 “事件設定– 單頁式網頁設計的訪客瀏覽行為觀察” 都是一些讓我們更能夠掌握訪客行為的做法喔。


至於在介紹設定目標時也有提到的規則運算式實際應用,則可以參考我們超級早期在 “規則運算式 – 快速算出各種原本需要曠日廢時才能獨立分類的資訊” 所提到的介紹。


再者是其實前兩個禮拜針對網站經營轉換率所進行的分析與研究,就是為了這一天要讓大家可以好好了解這相關設定與研究辦法。所以,若是覺得自己網站真的擁有難以取代的服務、商品競爭力,若又能盡可能提升網站相關轉換率,那接下來真的也只需要煩惱怎麼透過網站 SEO 讓有需求的訪客,能夠透過搜尋、快速在搜尋排序進入我們的網站後,當然也就沒有道理不賣到缺貨了..


但若還沒有看過上述提到前兩週文章的朋友,若現在剛好還有點時間,不妨就到 “到底有哪些轉換率!?GA 中各項網站經營關鍵轉換率一覽” 、 “電子商務轉換率 – 讚嘆雙十一!?各項電商轉換率才是唯一” 兩篇介紹文章走走。尤其是第二篇文章,裡面就有電子商務追蹤碼安裝、電子商務界目標程序設定以及退款資料追蹤甚至匯入等相關文章連結大集合了。

自訂轉換與程序設定
電子商務界目標與程序設定

萬事俱備後,就是見證40勝於雄辯的時刻..

最後,在此實在不得不有點掃興的補充,縱然以上斬釘截鐵的表示只要能夠盡可能顧及所有轉換率,那網站商品不熱賣也很奇怪。但這一切的一切的一切的一切中還是有一大大大前提是需要回歸到網站上服務、商品到底有沒有競爭力喔!!!!(講白一點就是消費者到底是否心動且願意花錢採購網站上的商品(或服務)..)


畢竟現在資訊實在有夠透明,透過社群媒體也很難讓一重大新聞發生後的30秒內不被全世界知道.. 所以只要我們自認擁有好商品、好服務,相信不論有多難被發現或低調,到最後一定都還是會萬人空巷der..(就像是 “時常在這裡” 明明下午一點才開始營業,但甜點不到兩點就已經售罄且關門 ~”~)


所以雖說我們還是會繼續不斷分享網站經營、分析相關技術,以及試著透過我們的 SEO 技術讓網站更容易被搜尋到。但恐怕再這樣發展下去,到最後搜尋引擎已經聰明到不用再 SEO 時,商品(或服務)力本身就是最理想且萬無一失的行銷工具把把把拉拔。

流量來源轉換率分析實例

這篇 Google Analytics 精選文章發表於2015 年 11 月 23 日 星期一

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