Содержание
На конференции Analyze!, которая состоялась в конце апреля, СЕО компании OWOX Владислав Флакс рассказал о новом инструменте аналитики Universal Analytics, который позволяет эффективно отслеживать жизненный цикл пользователя как онлайн, так и оффлайн.
Пока Universal Analytics доступен немногим, поскольку значительная часть функциональности, которая относится к данному продукту, находится в закрытой бете в Google. Доступ к ней получают только те партнеры компании, которых Google особенно ценит, поскольку они «задают правильные вопросы».
Владислав Флакс на основе публичной информации постарался дать представление о том, в каком направлении развивается Universal Analytics, чего от него ожидать, а чего не стоит.
Долгое время количество пользователей на один экран было <1. То есть, в одном домохозяйстве был один компьютер, которым пользовались муж, жена и ребенок. За последние несколько лет ситуация очень изменилась, пояснил эксперт. Сегодня на одного пользователя приходится 2,5 экрана, а браузеров и того больше. Это значит, что экран и браузер не являются идентификатором пользователя. А деньги приносит именно потребитель — не браузер, не cookie — следовательно аналитика движется в направлении user centric analytics, когда в центре находится пользователь и все данные вращаются вокруг него.
Отличия Universal Analytics от стандартной аналитики
Данные собираются и анализируются вокруг уникального идентификатора пользователя. Не ID cookie, e-mail, номера телефона, а абстрактного уникального идентификатора. Universal Analytics — это код в Yava Script, который ставится на сайт так же, как любой другой инструмент аналитики. Однако он позволяет собирать данные не только с сайта, но и с любого мобильного устройства — планшета, сенсорного киоска, терминала.
Еще одно отличие — это Measurement Protocol, программный формат передачи взаимодействия пользователя с устройством (не обязательно компьютером). Позволяет собирать данные не только о покупках на сайте, но и на мобильном сайте, в мобильном приложении, через телефонные звонки, в оффлайн-магазине… То есть, если пользователь пришел в точку самовывоза и ввел номер заказа, чтобы его получить, это взаимодействие можно передать в Google Analytics. Если говорить о ритейле, вы можете сказать, как отличается средний чек у пользователей, которых вы вовлекли в использование мобильного приложения, в зависимости от того, пришли они в магазин в оффлайне или не пришли.
Теперь для каждого уникального ID пользователя можно добавлять до 20 пользовательских значений (наименование) и до 20 пользовательских показателей – численный или денежный показатель. Что это за информация? Пол, возраст, местонахождения, номер телефона, наличие кредитов у этого пользователя и т.д. — все, что есть в вашей CRM. И эта информация может быть выгружена в Google Analytics в качестве дополнительных полей к каждому идентификатору.
Регламентом Google Analytics запрещено выгружать персональные данные. Уникальный идентификатор пользователя — это кешированная строка. И вы увидите, что этот кэш соответствует пользователю определенного пола, возраста, с какими-то характеристиками (их может быть не больше 20). При этом вы не можете выгрузить его номер телефона, банковской карты, e-mail — это нарушение политики Google Analytics, которое может привести к блокировке аккаунта.
Зачем выгружать данные в Google Analytics?
С помощью сегментов в Google Analytics можно таргетировать рекламное сообщение по признакам, которые вы выгрузили. Например, для пользователей, которые забирают товар в Херсоне, мы может собрать сегмент с мотивацией покупки какого-то товара, потому что там он доступен на складе в Херсоне. Такая сегментация очень хорошо увеличивает эффективность взаимодействия с клиентской базой. Дополнительные параметры, которые выгружаются для каждого пользователя — это как раз основа для такой сегментации.
Вот данные, которые носит с собой сейчас каждый пользователь в Google Analytics:
Это текстовый файл, который хранится на компьютере пользователя, привязанный к браузеру и конкретному домену. Он передается при каждом запросе на сервер. То есть когда мы ходим по сайту, на котором установлен Google Analytics, мы за собой таскаем этот файл, который весит до 2 Кб. Это не очень много, но и не радует.
А в Universal Analytics это выглядит так:
Это уникальный идентификатор пользователя, вся дополнительная информация о котором хранится внутри. Большинство из этой информации доступно через API.
Как это работает?
Есть client ID. Когда пользователь делает на сайте какую-то итерацию — регистрируется, заполняет форму, совершает покупку — ему присваивается уникальный ключ. Далее эта информация должна попасть в CRM. Ее можно дополнить всем тем, что вы знаете о пользователе — гендерный признак, возрастной признак — все то, что позволит вам эффективнее коммуницировать с этим покупателем.
Measurement Protocol позволяет передать в Google Analytics информацию об оффлайн-конверсиях, то есть тех итерациях, которые произошли не на сайте, а на любых устройствах. И вот что самое важное: с помощью дополнительной информации бизнес может на своем сайте лучше оправдывать ожидания своей аудитории.
Недостатки Universal Analytics
- Эксперименты: по состоянию на март 2013 года Universal Analytics не поддерживает функцию тестирования сайта.
- Universal Analytics не поддерживает функцию сбора ремаркетинговых списков.
- Интеграция с AdSense, DoubleClick: на сегодня доступна только в стандартной версии Google Analytics и скоро будет добавлена в Universal Analytics.
- Лимиты по данным, установленные для стандартной версии и премиум аккаунта применяются и к Universal Analytics. Если данные превышают лимиты, то обработка данных может быть ограничена до 1 раз в день.
Как начать внедрение?
- Необходимо создать новый веб-ресурс в существующем аккаунте.
- Выбрать версию кода Google Analytics новый (analytics.js).
- Установить новый код на сайт в дополнение к стандартному (из-за ограничений и бета-версии Universal Analytics).
