Wyceń usługę

8 pułapek wnioskowania w Google Analytcis

Wróć do wpisów
Kategoria: Analityka
Czerwiec 30, 2019

Google Analytics i alternatywne rozwiązania to popularny i bezpłatny (tani) sposób na rozpoczęcie analizowania ruchu i optymalizacji konwersji. Często na nim rozpoczynamy przygodę z analizą danych i na nim kończymy. Jest to jednak tylko wycinek rzeczywistości Twojego biznesu. Poznaj zagadnienia, które możesz analizować w Google Analytics, jednocześnie wpadając w pułapkę wnioskowania na podstawie niepełnych danych.

Na 8 przykładach poznasz możliwości, jakie niesie ze sobą połączenie analityki ilościowej z badaniami UX z użytkownikami.

Za dużo do czytania? Możesz przeczytać tylko podsumowanie artykułu
Google Analytics i inne narzędzia do zbierania danych, mówi nam o zachowaniach użytkownikach, ale nigdy o stojących za nimi motywacjami. Analiza danych bez badań z użytkownikami stanowi niepełny, często błędny obraz rzeczywistości.

1. Mierzenie głębokości scrollowania jako analizy zaangażowania użytkowników w treść
W Google Tag Manager z łatwością możemy mierzyć głębokość scrollowania podstrony. Stronę możemy podzielić procentowo na dowolne fragmenty (np. 25%, 50%, 75%, 100%). Przewinięcie strony do każdego z progu wysyła zdarzenie do Google Analytics z informacją o tym fakcie. W teorii możemy porównywać strony ze względu na głębokość przewijania, a więc i zaangażowania, jakie budzą umieszczone na nich treści.

W praktyce jednak te dane nie przynoszą praktycznego wglądu. Użytkownicy bardzo często przewijają stronę, zupełnie bez czytania zamieszczonej na niej treści, po prostu szukając wzrokiem ciekawych wizualnie sekcji. Niekiedy czytają nagłówki, stosunkowo rzadko większe sekcje z tekstem.

Ciekawym przykładem była strona prezentująca produkty do dekoracji wnętrz. Zastosowano na niej szereg interaktywnych zdjęć (pozwalających np. kliknięciem na zmianę oświetlenia prezentowanego pomieszczenia). Użytkownicy wchodzili w interakcję z tymi elementami, przewijając szukali kolejnych przykładów do wypróbowania, pomijali jednak zupełnie treści ofertowe. Po zakończeniu interakcji nie potrafili jednak, nawet w przybliżeniu, powtórzyć, o czym była strona, ani co tak naprawdę prezentowały interaktywne zdjęcia.

Stosując jednak samą analizę w Google Analytics (lub wizualną scrollmapę, np. HotJar) wysnulibyśmy wniosek, żę strona była wartościowa, o długim czasie odsłony i głębokości scrollu. W praktyce jednak podjęte interakcje były powierzchowne.

2. Mierzenie interakcji z filmami
Podobna sytuacja ma się z interakcją z filmami. Za pomocą Google Tag Manager można mierzyć procent filmu, który ogląda użytkownik, oraz klikalność każdego materiału.

W praktyce jednak, użytkownicy często włączają film, oglądają kilka sekund, a następnie przeklikują na środek i końcówkę filmu. Często po zapytaniu o opinię o danym materiale, uzyskujemy odpowiedź, iż był on nudny. W Google Analytics można jednak błędnie interpretować dane o odtworzeniu całości filmu, podczas gdy w rzeczywistości użytkownik kliknął jedynie końcówkę i porzucił materiał.

3. Klikanie CTA
Mierzenie klikalności zaprojektowanych Call To Action, np. w postaci przycisków, może być niezwykle mylące. Google Analytics wskaże nam jedynie, ile razy dany obiekt został kliknięty. Nigdy jednak z jaką intencją. Niekiedy jest to ciekawość (“ciekawe co kryje się pod tym przyciskiem”), niekiedy frustracja (“co tu trzeba kliknąć, by wreszcie zobaczyć coś, co mnie interesuje!”), innym razem znudzenie (“dobra, może w końcu tutaj znajdę coś ciekawego”).

Pozornie duża klikalność danego CTA może nie wynikać z dobrze poprowadzonej ścieżki, a po prostu z łatwego dostępu do danego, klikalnego elementu, za kliknięciem którego, nie stoi żadna pożądana przez nas interakcja.

4. Analiza lejka sprzedażowego
Analiza lejka i kolejnych kroków na ścieżce konwersji oraz weryfikacja, na którym kroku użytkownicy odpadają, może wskazać nam punkt, w którym mamy problem. Przyczyny występowania tego problemu można usuwać za pomocą intuicji, nagrywania anonimowych sesji, analizy klikalności elementów.

Na ogół wystarczy jednak kilka interakcji z żywym człowiekiem lub krótki focus, by dowiedzieć się, co tak naprawdę stoi na przeszkodzie konwersji.

Ciekawym przykładem był sklep, w którym konieczność podania danych do karty kredytowej na stronie sklepu (a nie providera płatności) powodowała spadek zaufania do platformy i ostatecznie rezygnacji.

5 Analiza odrzuceń
Wszyscy znamy problem odrzuceń po wejściu na daną stronę. Wysoki procent odrzuceń może wskazywać, że na stronie dzieje się coś złego. Od czego jednak zacząć?

Dodać atrakcyjne grafiki? Zmienić nagłówki? Dodać CTA? A może całkowicie zmienić układ?

Można testować oczywiście za pomocą testów A/B poszczególne elementy lub całe warianty stron.

Jednak zarówno konkretne zmiany, jak i przygotowanie testów A/B lub wariantowych można oprzeć na krótkiej rozmowie z respondentami. W szybki sposób pozwoli to wytypować kilka największych problemów prezentowanej podstrony. Nic nie stoi na przeszkodzie, by respondenci przyjrzeli się najbardziej odrzucanym podstronom.

Modyfikacje i testy będą trwały o wiele krócej, gdy oprzesz je od początku o dane ilościowe i jakościowe, niż strzelając w ciemno.

6. Analiza krótkiego czasu wyświetlania
Załóżmy, że podstrona nie ma dużego współczynnika odrzuceń, ale czas spędzony na danym adresie jest niezwykle krótki. Może strona spełnia świetnie swoje zadanie, przekazuje szybko komplet informacji i prowadzi użytkownika dalej? A może jest zbędna na ścieżce użytkownika i dlatego stanowi tylko miejsce szybkiego przekliku?

Tego dowiemy się, tylko wykonując badanie z użytkownikami.

7. Analiza zrozumienie treści
Ok, załóżmy, że posiadasz stronę, która spełnia założone KPI – ruch jest duży, użytkownicy klikają CTA, pozostają długo na podstronach, ale nadal konwersja jest niewielka.

Gdzie wtedy szukałbyś przyczyn braku spodziewanych efektów?

Google Analytics ani żadne inne narzędzie zbierające dane statystyczne, nie odpowie na pytanie, jak użytkownicy rozumieją Twoją stronę, czego się po niej spodziewają, czego szukają. Być może oferta prezentowana jest w sposób niezrozumiały, a może porusza wiele aspektów, ale nie te, które naprawdę interesują Twoich odbiorców.

Tylko badania z użytkownikami mogą dać Ci odpowiedź na pytania – jak użytkownicy rozumieją ofertę, czy otrzymują komplet informacji, jakich potrzebują, czy strona jest dla nich przydatna.

8. Analiza interakcji z elementami funkcjonalnymi
Załóżmy, że na swojej stronie zainstalowałeś wygodną wyszukiwarkę lub zaawansowany konfigurator produktów. Google Analytics może pokazać Ci, które elementy zostały kliknięte, co wpisywali użytkownicy, jak długo trwała interakcja.

Czego się nie dowiesz? Najważniejszej rzeczy – na ile satysfakcjonująca była to interakcja, czego spodziewali się po narzędziu użytkownicy, jakie problemy napotkali, co można w nim ulepszyć.

Wojciech Popiela
Wojciech Popiela
Project Manager i developer z ośmioletnim stażem. Doświadczenie zdobywał przy realizacji dużych projektów aplikacji internetowych. W TenseApp! czuwa nad jakością wdrożeń i rozwojem usługi jako członek zarządu.
Komentarze