如何看見數據背後的價值/意義 + 7張透露著網站體質現狀的報表



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說到看見數據背後的價值 + 7張透露著網站體質現況的報表

上週接收到一個狀況/需求,主要是一個對數位行銷、數據分析還沒那麼熟悉的團隊而言,面對如 Google Analytics 如此煩雜的數據分析工具時,應該如何吸收、解讀、洞察並從中檢視成效與找到持續改善網站的空間。

就像是現在每天登入 Google Analytics 後的畫面與顯示數據時,是否能馬上帶給我們什麼訊息。而我們又應該如何根據這些數據調整原有的策略、行動。

數據變化
↳就像看到這張折線圖變化時,似乎無法馬上了解原因以及得知哪裡還有改善空間

所以趁這個機會想要先為大家整理一些過去曾不斷提及的、在使用 Google Analytics 時的重要分析觀念,然後先不談進階設定、也先不安裝什麼外掛。單純跟大家談談當一個傳統產業或是初次想要跨入數位行銷,並打算使用 Google Analytics 來分析自己網站經營現況、以及試著讓數據成為我們策略規劃依據時,會查看/使用的幾種方式。

以下除了相關介紹外,還會盡可能為其內容增加一些補充參考資訊。
這時若剛好有檢視需求,就建議可以按著 Ctrl(或 ⌘ Command) 鍵再點選這些補充文章連結。如此就可以默默另開視窗,待看完整篇文章後若真的有需要時再到另一個頁籤查看!!


使用 Google Analytics 時的(強烈)建議心態

✔ 確認數據本身的正確/準確性


雖說我們通常看到 “數據” 就會相對比較信任且比較安心並產生可控制感(有關這點詳見我們在 “如何下標題?從心理學角度解構6種吸睛標題技巧” 提出的內容或參考下圖),但若數據本身並不正確或不夠準確,無論我們花了多少時間研究與分析都是沒有意義的。

數據

所以我們在『看見數據』這個網站中最常提到的就是,在進行大量分析人力資源投入前,還是請先確認數據的正確/準確性以及相關誤差可能,才能確保根據分析數據做出正確的判斷或策略規劃。

像收視率就會因數據收集的樣本數有限,加上現在人類生活習慣的劇烈改變,是否能真實反應出的使用狀況就還待商榷。

樣本數過高

但這時公司或團隊又憑藉這樣的數據來決定節目存亡時就會讓人有點堪憂。

有關上述面對 “數據” 應該要具備的認知,可參考我們四五年前在 “Google Analytics 數據研究、應對與應該有的科學家精神” 所提到的建議。

且這篇文章一開始也有提到一些、可以幫助我們確認數據準確性的辦法如安裝 Google Analytics Debugger & Tag Assistant. 或參考我們在 “GA追蹤碼安裝教學,多做這個步驟日後不用捶心肝” 提到的介紹。

至於多年前在 “影響 Google Analytics 網站分析數據正確性的因素與建議” 則是有提到幾個影像數據的常見狀況與建議。

Tag Assistant

“數據” 要經過比較/觀察才有意義

就像是我們在前言所提到的,若今天打開 Google Analytics 看到昨天共產生了 x,xxx Sessions 數時,我們應該很難馬上有什麼結論或洞察。

所以,通常我們會跟過去如利用 Google Analytics 的日期區間來與上週、上個月或去年同期數據進行比較,又或是透過明查暗訪與相同產業的網站比較,以及利用 Google Analytics 的 “基準化報表” 也才能知道這數據大概是好是壞。

日期範圍
↳使用 “日期範圍” 功能 +去年同期比較

基準化報表
基準化報表
↳或是透過基準化報表

而且在分析數據後,當我們根據分析、洞察結果而做出什麼決定與動作後,更要持續觀察數據的趨勢變化,以確保我們的分析與動作是否正確。進而持續修正、改善與優化自己的經營方式與相關策略(這與 SEO 也是一樣的)。

有關利用過去的數據變化與比較進行分析的案例,可以看看我們也是在多年前於 “這一、兩年用戶行為的快速變化、趨勢是否真反應在網站上..” 提出的內容介紹。

至於有關利用 Google Analytics 分析同類產產業差距的 “基準化報表” 介紹,就如 “基準化 Benchmarking – 看見(與比較) Google Analytics 中的大數據” 中所說。


基準化報表

七張 Google Analytics 中透露著網站經營現況的重要報表

一、客戶開發 > 來源/媒介:了解目前網站主要流量來源

也如同我們在上一段中內容所提,除了數據的正確/準確度外,我們也需要知道數據的 “組成結構” ,才能夠清楚了解造就目前現況的主要原因。

就像上述提到的例子,若想要快速了解某一天網站為什麼突然產生了這麼多次造訪,就可以先到客戶開發 > 來源/媒介報表,確認訪客都是透過哪一些網站、管道而來,如此也才能知道在當今如此多的媒體下有哪些做的不錯、哪些還有許多改善空間,而日後又應該如何調整網站經營的行銷策略。

來源/媒介

有關流量來源拆解以及一些交叉分析技巧,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” 中提出的建議。


二、客戶開發 > 來源/媒介 + 次要維度:進一步比較不同來源/媒介的訪客價值

也如上一段中所提,數據要經過比較才有參考的價值。所以我們現在就需要盡可能讓實驗組與對照組的數據單純化,以便從中找到有效的洞察。

就像我們在上一段提到的來源/媒介報表,可以幫助我們快速了解網站的訪客組成結構,甚至也可以進一步比較不同來源/媒介的訪客價值。

但這時我們若需要近一步分析不同流量/來源的訪客,進入我們網站的哪一個頁面價值/轉換率最大時,就可以搭配 Google Analytics 中最重要的功能之一、次要維度。

次要為度

像是當我們在來源/媒介報表後,只要開啟次要維度並選擇 “到達頁面” ,就可以快速實現一開始所提到的分析需求。

來源/媒介 + 用戶行為觀察

說到這個 “次要維度” 可參考我們在 “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” 中提到的一些做法(就是同時利用進階區隔 + 次要維度如下圖)。

至於若對文中所提到的 “到達網頁” 與 “所有網頁” 之間差異還沒有非常清楚的朋友,應該可以在 “(到達網頁,所有網頁)=“首次抵達” 與 “曾瀏覽” 的差別” 之中得到一些參考資訊。


新增區隔
次要為度 + 進階篩選

三、”日期範圍” 的應用與比較

再次呼應我們上一段提到的建議分析心態。若是每天關注自己網站數據變化當然也不是壞事,但若過於鑽牛角尖、如只要流量一下滑就猛打廣告、猛發 EDM 就應該不是最理想的應對方式。

尤其任何一個數據變化都不會只是一個環節所促成,常常有時候就真的也不是我們自己問題的非戰之罪,像是如市場需求變化、季節性商品或用戶習慣、喜好一直在改變等。

所以為了讓 Google Analytics 收集足夠的資訊,同時可以一起比較一年四季的變化會不會帶來一些影響。通常我們都會習慣在分析一個網站執行現況前先將日期範圍拉一整年,或至少是半年、三個月或單個月。

日期範圍 + 年度觀察
↳如此也可以加入季節性影響之判斷

又或者可與去年同期比較,就可以站在相同季節上之前提了:

日期範圍 + 去年同月比較

有關這 “日期範圍” 之功能因為較為單純,之前較沒有太多文章介紹。不過我們還是有在 “Google Analytics 也有快捷鍵,硬是讓我們多活182.5個小時” 睇到一些跟這日期範圍有關的小技巧。


快捷鍵

四、串接 Google Search Console 以了解更多進站關鍵字現況

自從多年前 Google Analytics, 開始停止顯示搜尋流量都是透過什麼關鍵字進站的報表後,我們開始很難快速了解目前全站中到底有哪些關鍵字搜尋排名是名列前茅。

不過好險目前(2019/2/28前夕)Google Search Console 還會顯示以下數據。

Search console

這時若不希望每次查看都要兩個平台切換的朋友,就可以直接簡單一鍵連結 Search Console 與 Google Analytics 的資訊。

驗證所有權
推薦驗證方式

未來就可以在 Google Analytics > 攬客 > 搜尋 報表中進行查看。

Google Analytics 串接 Search Console

若是現在還沒串接 Search Console 與 Google Analytics 的朋友若有希望有些參考資訊,就可以參考一下我們在 “直接在 GA 上檢視 Search Console 數據與一點點點便利性新增” 提出的流程。

此外是當年 Google Analytics 將所有 Google 關鍵字搜尋流量通通都只會顯示 “(not provided)” 時,也算是讓 SEO 界產生不小的震盪(但現在回首就會覺得不過就是一段過程。這就是人森…..)。

但若沒有實際經歷過那個時期的朋友,或許可以參考 “後加密搜尋時代 “not provided” – 對 SEO 來說真是場災難嗎” 或複製以下文字並搜尋 “not provided ga.awoo” 就會看到像山一樣高的文章量。

此外是現在若真的有心要好好經營網站,且想了解、甚至進一步追蹤自己網站核心關鍵字的 SEO 排名進而持續改善,倒是可以參考目前全國獨家開發的 awoo 成長駭客工具如 “綺夢關鍵字排名查詢工具,同時快速掌握網站在排名取得演算法中的種子網頁” 中之介紹,


排名追蹤工具
排名追蹤工具

五、目標對象 > 行為 > 新訪客與回訪者:確認網站/內容是否具競爭力並符合市場需求

我們行銷團隊、甚至盡心盡力經營社群為網站帶來新訪客,但若訪客一進入網站就離開,或是造訪過一次就不願意再來的話那想必做什麼都事倍功半。

所以這時就可以搭配上述提到的 “日期範圍” 功能,每個月每個月來看自己網站的 “新訪客與回訪者” 報表。一方面可以觀察網站新訪客的增加頻率,此外最重要的也是觀察訪客願意回訪的比例是否增加或衰退喔。

新訪客與回訪者
↳更可以快速比較新舊訪客轉換率(且會發現通常回訪客訪客價值較新訪客高)

由於 Google Analytics 是透過使用者瀏覽器上的 Cookie 來判斷是否新舊訪客,所以這數據一定難免會有誤差(地表上工具也都不能保證百分百準確)。

但若真的要讓數據盡可能準確,就可以參考我們過去在 “第一次當數據總.. 裁就上手,寫在 iSearch 2016 前一天” 、 “驚爆焦點之用篩選器排除特定流量,讓數據更接近真相” 提到的一些做法。
(而前者文章則是用了更詳細的文字與範例,來說明我們這篇文章的第一篇內容..)


六、行為 > 網站內容 > 離開網頁:找出留不住人的網頁

正如第五點所說,若是我們發現每個月的回訪者不夠多,那麼不論開發多少新訪客也是枉然。

所以,若當我們真的發現自己網站出現這樣的狀態,那麼一方面當然還是要回頭看看自己過去廣告、行銷策略是否有誤,而與目標族群溝通的管道又是否不夠正確。而另一方面,當然也要反省一下是否是自己網站的內容不夠出色、留不住訪客。

有關上述這點,若競爭對手實在過於強大,那也只能改行或繞道而行。但若我們認為自己網站內容已經名列前茅,那麼就可以利用這一段提到的 “離開網頁” 來檢視自己網站中到底都是哪一些網頁留不住訪客(甚至可以說把訪客趕走的頁面)。

像是以下這個範例網站最常讓訪客離開的頁面竟然是首頁。

離開數

這時就可以先簡單試想首頁通常是資訊最豐富且最動人的頁面、所以應該不是設計或資訊的問題,若是網站 SEO 又通常不會讓流量集中在首頁,但若是口碑、社群行銷又更不太可能會有這種讓訪客一進站就離開的狀況。

關島之家
關島之家
↳一個完善的網站 SEO 工程通常能為網站頁面帶各式各樣的關鍵字搜尋者

所以理論上很可能是不夠正確的廣告策略或被惡意點擊,導致首頁雖帶來許多造訪但都是無效點擊。

廣告來源
↳有關上述案例的推論,也可以透過 “次要維度” 的應用與交叉分析得到驗證

而除了剛剛最後提到的 “次要維度” 其實還有許多應用如 “(not provided) 訪客量再研究 – 新增區隔 + 主要維度 + 次要維度” 這篇文章所提。

此外,Google Analytics 除了次要維度外還有 “區隔” 也是一項非常便利的數據變數單一化的功能。而有關 “區隔” 相關應用則可參考我們在 “新增流量(工作階段)區隔 Segment,?數據分析、研究的出發點” 所提到的一些參考資訊。


進階區隔

七、目標對象 > 行動裝置:現在還有網站不適合透過行動裝置瀏覽嗎?

適合透過行動裝置瀏覽嗎

相信大家早就發現行動裝置已經徹底改變我們人類的行為 (各種青少年、人際關係、親子管教、社交、用餐禮儀與社會也都產生劇烈震盪) ,就連對我們來說最重要的消費行為也都漸漸無痛轉移到行動裝置上。

所以這時若還有公司、團隊的長官不太願意投入資源在網站改版上,或是對上述論點還存有質疑的話。其實只要簡單開啟 Google Analytics > 目標對象 > 行動裝置 > 總覽 報表。

就可以快速了解目前桌機/行動裝置(平板也算)的使用比例,且除了基本造訪量、相關使用行為外,若有設定/安裝目標、電子商務等進階分析功能,還可以輕易比較兩者之間的投資報酬率。

行動裝置瀏覽

至於若到下方 “裝置” 報表,還可以仔細觀察、比較使用不同(品牌)裝置的訪客價值。

行動裝置瀏覽相關資訊

且就算沒有安裝 Google Analytics 也可輕易從一些第三方資訊觀察到目前的使用習慣。

全球用戶使用習慣調查
↳但不知道去年11月發生什麼事,突然大家都用桌機就是了…

有關利用 Google Analytics 分析功能,查看網站在訪客使用行動裝置瀏覽的轉換率等辦法與相關介紹,可參考我們一樣多年前於 “快速檢視網站的行動裝置造訪轉換率(與捷徑建立)” 中提到的介紹。


行動造訪轉換率

在今天說到看見數據背後的價值 + 7張透露著網站體質現況的報表之後..

當然,若說到數據分析工具也不會只有 Google Analytics, 就像是 Harris 就曾為我們針對不同分析需求整理出以下分析工具。

On-Page Analytics:Crazy Eggs , Hotjar
問券調查工具:Survey Monkey
E-mail Marketing Tools:Mailchimp , Mad Mimi
競爭對手分析:SimilarWeb
易用性測試:UserTesting
Cohort Analysis:Kissmetrics

SimilarWeb
↳如要跟競爭對手進行比較就可以使用 SimilarWeb

而以上會因為我們想要深入研究、確認與分析的項目而有所取捨。

但無論如何,最後還是會希望我們不論是使用什麼分析工具、技巧,都還是必須持續根據分析/實驗結果,跟著團隊一起持續改善自己的網站經營方式、策略與內容才會產生最大的價值喔。




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。

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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