Tytuł oryginału: Practical Web Analytics for User Experience:
How Analytics Can Help You Understand Your Users
Tłumaczenie: Maksymilian Gutowski
ISBN: 978-83-246-9019-0
Copyright © 2013 Andrew Michael Beasley. Published by Elsevier Inc.
All rights reserved
No part of this publication may be reproduced or transmitted in any form or by any means,
electronic or mechanical, including photocopying, recording, or any information storage
and retrieval system, without permission in writing from the publisher.
This book and the individual contributions contained in it are protected under copyright
by the Publisher (other than as may be noted herein).
This edition of Practical Web Analytics for User Experience: How Analytics Can Help You
Understand Your Users 9780124046191 by Andrew Michael Beasley is published by arrangement
with ELSEVIER INC., a Delaware corporation having its principal place of business
at 360 Park Avenue South, New York, NY 10010, USA.
Translation copyright © 2014 Helion SA
Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości
lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabronione.
Wykonywanie kopii metodą kserograficzną, fotograficzną, a także kopiowanie książki
na nośniku filmowym, magnetycznym lub innym powoduje naruszenie praw autorskich
niniejszej publikacji.
Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi
bądź towarowymi ich właścicieli.
Autor oraz Wydawnictwo HELION dołożyli wszelkich starań, by zawarte
w tej książce informacje były kompletne i rzetelne. Nie bierze jednak żadnej
odpowiedzialności ani za ich wykorzystanie, ani za związane z tym ewentualne
naruszenie praw patentowych lub autorskich. Wydawnictwo HELION
nie ponosi również żadnej odpowiedzialności za ewentualne szkody wynikłe
z wykorzystania informacji zawartych w książce.
Wydawnictwo HELION
ul. Kościuszki 1c, 44-100 GLIWICE
tel. 32 231 22 19, 32 230 98 63
e-mail: helion@helion.pl
WWW: http://helion.pl (księgarnia internetowa, katalog książek)
Drogi Czytelniku!
Jeżeli chcesz ocenić tę książkę, zajrzyj pod adres
http://helion.pl/user/opinie/uxanru
Możesz tam wpisać swoje uwagi, spostrzeżenia, recenzję.
Printed in Poland.
Spis treĂci
PODZI}KOWANIA .............................................................................................9
O AUTORZE .....................................................................................................11
ROZDZIA 1. Wprowadzenie .................................................................................................13
Czym sÈ internetowe dane analityczne? ........................................................................ 14
Kwestie zwiÈzane z user experience i statystykami stron internetowych ................... 15
Statystyki stron internetowych i user experience — idealne zestawienie .................. 16
O ksiÈĝce ........................................................................................................................... 16
CzÚĂÊ 1. Wprowadzenie do analizy danych internetowych ............................ 16
CzÚĂÊ 2. Analiza danych internetowych a wiedza o uĝytkownikach .............. 17
CzÚĂÊ 3. Zaawansowane zagadnienia .............................................................. 18
Google Analytics ............................................................................................................... 18
CzÚĂÊ 1.
Wprowadzenie do analizy danych internetowych .......... 21
ROZDZIA 2. Charakter analizy danych internetowych .......................................................23
Wprowadzenie .................................................................................................................. 23
Zaznajom siÚ z witrynÈ ..................................................................................................... 23
Model analizy .................................................................................................................... 26
Postaw pytanie ..................................................................................................... 27
Zgromadě dane .................................................................................................... 28
PrzeksztaïÊ dane .................................................................................................. 28
Analizuj .................................................................................................................. 28
Odpowiedz na pytanie ........................................................................................ 29
Czas a pewnoĂÊ wyników ................................................................................... 29
Przedstaw tok myĂlenia .................................................................................................... 30
Znaczenie kontekstu ......................................................................................................... 31
Zmiana danych w czasie ..................................................................................... 32
Najwaĝniejsze sÈ proporcje ............................................................................... 33
Dane mogÈ podwaĝyÊ Twoje wnioski ............................................................................ 34
WïaĂciwa odpowiedě moĝe nie istnieÊ ............................................................. 34
Zadbaj o dokumentacjÚ ...................................................................................... 35
Podsumowanie ..................................................................................................................35
ROZDZIA 3. Jak dziaïajÈ narzÚdzia do analizy danych internetowych? ............................37
Wprowadzenie .................................................................................................................. 37
Analiza dzienników ........................................................................................................... 37
4
Spis treĂci
Tagowanie stron ................................................................................................................ 38
Ciasteczka ............................................................................................................ 40
DokïadnoĂÊ ........................................................................................................... 40
Konta i profile ........................................................................................................ 41
Analiza klikniÚÊ .................................................................................................... 42
Wskaěniki i wymiary ......................................................................................................... 43
Wizyty .................................................................................................................... 44
Unikalni uĝytkownicy (wskaěnik) ....................................................................... 44
Odsïony (wskaěnik) ............................................................................................. 46
Strony/wizyta (wskaěnik) ..................................................................................... 47
¥redni czas trwania wizyty .................................................................................. 47
Wspóïczynnik odrzuceñ (wskaěnik) .................................................................. 48
% nowych odwiedzin (wskaěnik) ........................................................................ 48
Wykorzystanie wskaěników ................................................................................ 49
Dane w Google Analytics ................................................................................................. 49
Wiersze wykresu .................................................................................................. 50
Wymiar dodatkowy .............................................................................................. 52
Sortowanie ............................................................................................................ 52
Wyszukiwanie ....................................................................................................... 54
Poza tabelami ....................................................................................................... 56
Podsumowanie ..................................................................................................................58
ROZDZIA 4. Cele ...................................................................................................................61
Wprowadzenie .................................................................................................................. 61
Czym sÈ cele i konwersje? .............................................................................................. 62
Interferencja terminologiczna ............................................................................ 62
Kaĝda witryna powinna mieÊ swój cel ............................................................... 64
Dlaczego cele sÈ istotne dla wraĝeñ doĂwiadczanych przez uĝytkownika? ....64
Wskaěnik konwersji .......................................................................................................... 65
Raporty celów w Google Analytics ................................................................................. 66
Adresy URL celów ............................................................................................... 70
Reverse Goal Path (Odwrotna Ăcieĝka celu) .................................................... 71
Funnel Visualization (Wizualizacja Ăcieĝek) ..................................................... 72
Goal Flow (Przepïyw celów) .............................................................................. 73
E-handel ................................................................................................................ 74
Multichannel Funnels (¥cieĝki wielokanaïowe) ............................................... 74
Kiedy korzysta siÚ z tych raportów? ................................................................................ 75
Co mierzyÊ jako KPI? ........................................................................................................ 75
Co powinieneĂ mierzyÊ? ..................................................................................... 76
Czy uĝytkownicy chcÈ wykonywaÊ te czynnoĂci? ............................................ 81
Jakie kwantyfikowalne elementy witryny moĝna uznaÊ za cel? ................................... 81
Dotarcie do okreĂlonej strony ............................................................................. 82
Dziaïania na stronie ............................................................................................. 84
Zaangaĝowanie .................................................................................................... 84
Poza witrynÈ ....................................................................................................................... 85
Zastosowanie ..................................................................................................................... 85
Podsumowanie ..................................................................................................................86
Spis treĂci
5
CzÚĂÊ 2.
Badanie uĝytkowników z wykorzystaniem statystyk
stron internetowych ............................................................ 89
ROZDZIA 5. Badanie uĝytkowników ....................................................................................91
Wprowadzenie .................................................................................................................. 91
Analiza odbiorców ............................................................................................................ 92
Geo/Location (Dane geograficzne/Lokalizacja) .............................................. 93
Behavior/New vs Returning (Zachowanie/Nowi a powracajÈcy) ................... 93
Behavior/Frequency & Recency (Zachowanie/CzÚstotliwoĂÊ wizyt) ............ 94
Behavior/Engagement (Zachowanie/Zaangaĝowanie) ................................... 95
Technology/Browser & OS (Technologia/PrzeglÈdarka i system) ................ 95
Mobile/Overview (Ruch mobilny/Ogóïem) ...................................................... 96
Custom (Zmienne niestandardowe) .................................................................. 96
Podsumowanie ..................................................................................................................97
ROZDZIA 6. Analiza ruchu. Jak uĝytkownicy wchodzÈ na TwojÈ witrynÚ? .......................99
Wprowadzenie .................................................................................................................. 99
½ródïo i medium (wymiary) ............................................................................................. 99
Naturalne wyniki wyszukiwania ....................................................................................101
Po co analizowaÊ sïowa kluczowe? .................................................................103
Analiza kwerend ..............................................................................................................105
Eksportowanie danych ......................................................................................105
WstÚpne tworzenie kategorii ............................................................................107
Przetwarzanie danych .......................................................................................109
Ponowna analiza danych ...................................................................................112
Uproszczona analiza sïów kluczowych ...........................................................113
Eksportowanie danych ......................................................................................114
Kategoryzacja sïów kluczowych .......................................................................114
Porównanie wskaěników ...................................................................................114
Ruch z witryn odsyïajÈcych ............................................................................................115
Ruch bezpoĂredni ...........................................................................................................117
Ruch pïatny ......................................................................................................................118
Podsumowanie ................................................................................................................119
ROZDZIA 7. Analiza uĝytkowania zasobów .......................................................................121
Wprowadzenie ................................................................................................................121
Raporty o zawartoĂci witryny .........................................................................................121
Duĝo lub maïo odsïon .......................................................................................123
Odsïon jest duĝo wiÚcej niĝ unikalnych odsïon .............................................125
Krótki czas spÚdzany na stronie .......................................................................126
Dïugi czas spÚdzany na stronie .......................................................................126
Duĝo wejĂÊ wzglÚdem unikalnych odsïon ......................................................128
Wysoki wskaěnik odrzuceñ ...............................................................................129
Duĝy procent wyjĂÊ ............................................................................................130
WartoĂÊ strony ....................................................................................................130
Porównywanie wskaěników podobnych stron ................................................131
Inne raporty ........................................................................................................132
Podsumowanie ................................................................................................................136
6
Spis treĂci
ROZDZIA 8. Analiza Ăcieĝek klikniÚÊ .................................................................................137
Wprowadzenie ................................................................................................................137
Skoncentruj siÚ na relacjach pomiÚdzy stronami .......................................................138
Widok Navigation Summary (Podsumowanie nawigacji) ..........................................139
Raport Visitors Flow (Przepïyw uĝytkowników) ...........................................................141
Analiza ruchu uĝytkowników pomiÚdzy róĝnymi typami stron ..................................144
Przykïad. ZabawkiDlaPupilka.com ..................................................................145
Podsumowanie ................................................................................................................149
ROZDZIA 9. Segmentacja ...................................................................................................151
Wprowadzenie ................................................................................................................151
Do czego sïuĝy segmentacja? .......................................................................................152
Jak segmentowaÊ dane? ................................................................................................155
Zaawansowana segmentacja w Google Analytics .........................................157
Jak segmentowaÊ dane? ................................................................................................160
I, LUB oraz sekwencja filtrów ...........................................................................160
Wskaěniki ............................................................................................................160
Wymiary ..............................................................................................................161
Segmentowanie i odpowiedzi na pytania z zakresu UX .............................................162
Segmentowanie wedïug strony ........................................................................162
Segmentowanie wedïug cech uĝytkowników .................................................164
Segmentowanie wedïug potrzeby informacyjnej ...........................................165
OsiÈgniÚcie celu przez uĝytkowników ............................................................166
Przez jakie strony uĝytkownicy wchodzili na witrynÚ? ...................................167
Na jakie strony wchodzili uĝytkownicy? ..........................................................167
Wierzchoïek góry lodowej .............................................................................................168
Podsumowanie ................................................................................................................169
ROZDZIA 10. Èczenie analizy danych z metodami UX .....................................................171
Wprowadzenie ................................................................................................................171
Persony .............................................................................................................................171
Segmentacja w oparciu o persony ..................................................................171
Tworzenie lepszych person ..............................................................................175
Testowanie uĝytecznoĂci ...............................................................................................176
Planowanie testów .............................................................................................176
Analiza testów .....................................................................................................178
Raporty z testów uĝytecznoĂci ..........................................................................179
Inspekcja uĝytecznoĂci ..................................................................................................181
Wskazanie potencjalnych problemów ............................................................181
Dowody wystÈpienia problemów .....................................................................181
Cele projektowe ..............................................................................................................181
O ile lepsze wyniki uda Ci siÚ uzyskaÊ? .........................................................183
Podsumowanie ................................................................................................................183
ROZDZIA 11. Pomiar efektów zmian ...................................................................................185
Wprowadzenie ................................................................................................................185
Zachowania jako wskaěniki konwersji ..........................................................................186
Wybierz, co zmierzyÊ ......................................................................................................186
Zdecyduj, kiedy mierzyÊ ...................................................................................187
Spis treĂci
7
Rodzaje zmian ................................................................................................................. 188
Wskaěnik konwersji ...........................................................................................188
Przekierowywanie ruchu ...................................................................................190
Czas spÚdzony na stronie i inne ciÈgïe wskaěniki .........................................194
Wprowadzanie wielu zmian naraz ................................................................................195
Sprawozdania ..................................................................................................................197
Nowe projekty nie zawsze siÚ sprawdzajÈ .....................................................197
Podsumowanie ................................................................................................................198
CzÚĂÊ 3.
Zagadnienia zaawansowane ......................................... 199
ROZDZIA 12. Pomiar zachowañ na stronie .........................................................................201
Wprowadzenie ................................................................................................................201
In-Page Analytics (Analytics w treĂci strony) ...............................................................201
NarzÚdzia do analizy klikniÚÊ ........................................................................................203
Pomiar klikniÚÊ w narzÚdziach do analizy tagowanych stron ....................................204
Definiowanie zdarzeñ ........................................................................................205
Zestawienie danych ...........................................................................................207
Analiza danych zdarzenia ..............................................................................................208
Strony i zdarzenia — co siÚ staïo i gdzie? .......................................................208
Tworzenie wskaěników .....................................................................................210
Segmentacja .......................................................................................................212
Wirtualne odsïony ...........................................................................................................212
Podsumowanie ................................................................................................................213
ROZDZIA 13. Testy A/B .........................................................................................................215
Wprowadzenie ................................................................................................................215
Opracowanie eksperymentu .........................................................................................215
Wybierz stronÚ, którÈ chcesz ulepszyÊ ...........................................................215
Wybierz wskaěnik, na podstawie którego ocenisz postÚpy ..........................216
Zaprojektuj dodatkowe warianty strony ..........................................................216
Kod Ăledzenia .....................................................................................................217
NarzÚdzia ............................................................................................................217
Oszacowanie czasu trwania testu ....................................................................219
Monitorowanie i wyïanianie „zwyciÚzców” ..................................................................219
Wczesne zakoñczenie testu ..............................................................................220
Podsumowanie ................................................................................................................221
ROZDZIA 14. Profile analityczne ..........................................................................................223
Wprowadzenie ................................................................................................................223
Profile ...............................................................................................................................223
Czym sÈ filtry profilów? ..................................................................................................224
Tworzenie czytelniejszych adresów URL ........................................................225
atwiejsza analiza Ăcieĝek oparta na ïÈczeniu stron .....................................226
Profil na dane UX ...............................................................................................226
Podsumowanie ................................................................................................................227
8
Spis treĂci
ROZDZIA 15. Regularne raportowanie i komunikacja z decydentami ..............................229
Wprowadzenie ................................................................................................................229
Kultura raportowania .......................................................................................................229
Dlaczego naleĝy przekazywaÊ dane analityczne? .........................................231
Dlaczego naleĝy monitorowaÊ dane analityczne? .........................................232
Wybór wskaěników do raportowania ...............................................................233
CzÚstotliwoĂÊ raportowania .............................................................................234
Zachowaj zwiÚzïoĂÊ ...........................................................................................235
Argumentowanie zasadnoĂci dziaïañ z zakresu UX ...................................................235
Argumentowanie zasadnoĂci wprowadzania zmian projektowych .............236
Argumentowanie zasadnoĂci badania uĝytkowników ...................................238
Podsumowanie ................................................................................................................239
ROZDZIA 16. Analiza danych internetowych w najbliĝszej przyszïoĂci ............................241
Wprowadzenie ................................................................................................................241
Analiza danych aplikacji mobilnych .............................................................................241
Pomiary z uwzglÚdnieniem róĝnych urzÈdzeñ ............................................................242
Sprawniejszy pomiar zachowania na stronie ...............................................................242
Èczenie ěródeï danych .................................................................................................243
Dominacja Google’a .......................................................................................................243
Zmiana to jedyne, co staïe .............................................................................................243
SKOROWIDZ ..................................................................................................245
151
ROZDZIA 9
Segmentacja
WPROWADZENIE
ZAWARTO¥m ROZDZIAU
ZjawiajÈcy siÚ na Twojej witrynie uĝytkownicy dziaïajÈ z myĂlÈ o róĝ-
nych celach, w róĝny sposób przekazujÈ informacje, np. podajÈc
wyrazy w wyszukiwarce lub klikajÈc linki do innych witryn, oraz
poruszajÈ siÚ po stronach na róĝne sposoby. Nawet jeĂli Twoja witryna
skierowana jest do jednej kategorii uĝytkowników, nie tylko tacy bÚdÈ
na niÈ trafiaÊ. Najciekawsze analizy czÚsto wiÈĝÈ siÚ z segmentacjÈ
internetowych danych analitycznych.
Segmentacja polega na filtrowaniu danych w oparciu o wskaěniki
i wymiary, aby umoĝliwiÊ przeprowadzenie analizy interesujÈcej CiÚ
grupy uĝytkowników. Jak dotÈd, zetknÈïeĂ siÚ z zastosowaniem pod-
stawowej segmentacji w oparciu o wymiar. Przykïadem jest raport
Mobile Overview (Ruch mobilny) w Google Analytics, który dzieli uĝyt-
kowników na podstawie tego, czy weszli na witrynÚ, korzystajÈc
z urzÈdzenia mobilnego, oraz przedstawia wskaěniki uĝycia witryny
dla tych, którzy uĝywajÈ urzÈdzeñ mobilnych, i tych, którzy korzystajÈ
z komputerów stacjonarnych i laptopów. Raport All Traffic (Caïy ruch)
dzieli uĝytkowników wedïug ěródïa i medium, które sprowadziïo
ich na witrynÚ.
ZajmowaliĂmy siÚ dotÈd podstawowÈ segmentacjÈ, w ramach której
stosowaliĂmy jeden lub dwa wymiary do kategoryzowania wskaě-
ników. W tym rozdziale omówimy, jak opracowaÊ wïasnÈ, bardziej
rozbudowanÈ segmentacjÚ. Zaawansowana segmentacja wiÈĝe siÚ
z utworzeniem jednego lub wiÚcej filtrów, odnoszÈcych siÚ do nie-
mal dowolnego wymiaru lub wskaěnika, aby narzÚdzie analityczne
wyïÈczyïo z analizy wszystkie wizyty, które nie przystajÈ do okreĂlo-
nych kryteriów. Moĝesz filtrowaÊ na podstawie wymiarów albo tego,
czy wartoĂÊ wskaěnika jest dla uĝytkownika wiÚksza, mniejsza, czy
równa wartoĂci, jakÈ sam okreĂlisz. DziÚki temu moĝesz przeglÈ-
daÊ raporty powstaïe na podstawie wydzielonych w ten sposób seg-
mentów.
Wprowadzenie .........151
Do czego sïuĝy
segmentacja? ...........152
Jak segmentowaÊ
dane? ........................155
Zaawansowana
segmentacja
w Google Analytics ...... 157
Jak segmentowaÊ
dane?.........................160
I, LUB oraz sekwencja
filtrów ........................... 160
Wskaěniki .................... 160
Wymiary ...................... 161
Segmentowanie
i odpowiedzi
na pytania
z zakresu UX ...........162
Segmentowanie
wedïug strony .............. 162
Segmentowanie wedïug
cech uĝytkowników ..... 164
Segmentowanie
wedïug potrzeby
informacyjnej .............. 165
OsiÈgniÚcie celu
przez uĝytkowników ... 166
Przez jakie strony
uĝytkownicy wchodzili
na witrynÚ? .................. 167
Na jakie strony
wchodzili
uĝytkownicy? .............. 167
Wierzchoïek
góry lodowej .............168
Podsumowanie ........169
152
ROZDZIA 9. Segmentacja
DO CZEGO SU¿Y SEGMENTACJA?
PowróÊmy do przykïadu sklepu ZabawkiDlaPupilka.com. WitrynÚ tÚ odwiedzajÈ uĝyt-
kownicy docelowi, czyli niezwykle przywiÈzani do swoich pupilków opiekunowie zwierzÈt,
a takĝe mniej zamoĝni miïoĂnicy zwierzÈt domowych i ludzie, którzy trafili na niÈ przypad-
kiem albo po jej przejrzeniu zdecydowali, ĝe kupowanie zabawek dla zwierzÈt przez inter-
net im nie odpowiada. Co wiÚcej, serwis ZabawkiDlaPupilka.com ma takĝe drugÈ grupÚ doce-
lowÈ, hotele dla zwierzÈt, które zamawiajÈ zabawki i inne akcesoria hurtowo. Dane wszystkich
tych uĝytkowników sÈ domyĂlnie zestawione w raportach.
Gdyby zatem wskaěnik odrzuceñ witryny ZabawkiDlaPupilka.com wyniósï w sierpniu
2012 roku 63%, obejmowaïby dane przedstawione w tabeli 9.1.
TABELA 9.1. Wskaěnik odrzuceñ serwisu ZabawkiDlaPupilka.com
Liczba uĝytkowników,
którzy opuĂcili witrynÚ
Èczna liczba
uĝytkowników
Wskaěnik
odrzuceñ
Uĝytkownicy, którzy trafili na witrynÚ
przez przypadek
4000
5000
80%
Dodatkowa kategoria uĝytkowników
docelowych
1800
2500
72%
Uĝytkownicy docelowi
500
2500
20%
Ècznie
6300
10 000
63%
Jak widaÊ, 63-procentowy wskaěnik odrzuceñ w rzeczywistoĂci nie oddaje rozbieĝnoĂci
pomiÚdzy wskaěnikiem odrzuceñ docelowych uĝytkowników a duĝÈ liczbÈ odwiedzin osób,
które do tej grupy nie naleĝÈ. Takiej segmentacji nie sposób uzyskaÊ z domyĂlnych raportów,
poniewaĝ dokonanie jej wymaga zrozumienia dostÚpnych danych analitycznych i zdecydowa-
nia, które wskaěniki i wymiary pozwolÈ na odróĝnienie wybranych grup uĝytkowników.
Dane segmentuje siÚ po to, aby przejrzeÊ i przeanalizowaÊ dane przynaleĝÈce do wybranego
segmentu odwiedzin w odróĝnieniu od danych przypadajÈcych na wszystkie wizyty w okre-
Ălonym przedziale czasowym. Na rysunku 9.1 pokazany jest raport All Pages (Wszystkie
strony) z Google Analytics, w którym widniejÈ dane wszystkich uĝytkowników. Na rysun-
ku 9.2 przedstawiono ten sam raport, lecz po przeprowadzeniu segmentacji, aby widoczne
byïy dane tylko tych uĝytkowników, którzy korzystajÈ z urzÈdzeñ mobilnych. Zauwaĝ, ĝe
wskaěniki majÈ wyraěnie inne wartoĂci.
Dane z innych raportów równieĝ bÚdÈ odzwierciedlaÊ wprowadzonÈ segmentacjÚ. Moĝna teĝ
przedstawiÊ dane z róĝnych segmentów obok siebie. Na rysunku 9.3 widniejÈ dane wszystkich
uĝytkowników zestawione z danymi segmentu uĝytkowników korzystajÈcych z urzÈdzeñ
mobilnych, czyli kolejno zawartoĂÊ rysunku 9.1 i 9.2.
Po krótkim wprowadzeniu do segmentacji w Google Analytics przejdziemy do omówienia
najefektywniejszych sposobów wykorzystania danych z segmentów do znajdowania odpo-
wiedzi na pytania z zakresu UX.
Do czego sïuĝy segmentacja?
153
RYSUNEK 9.1. Raport All Pages (Wszystkie strony) w Google Analytics bez segmentacji
154
ROZDZIA 9. Segmentacja
RYSUNEK 9.2. Raport z rysunku 9.1, lecz wyĂwietlajÈcy jedynie dane uĝytkowników, którzy korzystali z urzÈdzeñ
mobilnych
Jak segmentowaÊ dane?
155
RYSUNEK 9.3. Dane wszystkich uĝytkowników i segmentu uĝytkowników z urzÈdzeniami mobilnymi zestawione w
jednym raporcie
JAK SEGMENTOWAm DANE?
Przypomnijmy sobie etapy analizy:
1.
Postaw pytanie.
2.
Zgromadě dane.
3.
PrzeksztaïÊ dane.
4.
Analizuj.
5.
Odpowiedz na pytanie.
Segmentacja jest sposobem przeksztaïcania danych, dziÚki któremu moĝna lepiej odpowie-
dzieÊ na postawione pytanie.
JeĂli masz odpowiedzieÊ na pytanie na podstawie danych analitycznych, rozwaĝ nastÚpujÈce
kwestie:
1.
Jak odróĝniÊ waĝnych uĝytkowników od tych nieistotnych?
2.
Jak okreĂlone powyĝej czynniki przekïadajÈ siÚ na wskaěniki i wymiary uĝywane
przez narzÚdzia analityczne?
Praca umysïowa nad segmentacjÈ polega wïaĂnie na przejĂciu powyĝszych kroków. Dalej
pozostaje jedynie przetworzyÊ dane w narzÚdziu analitycznym.
Przyjrzyjmy siÚ przykïadowemu serwisowi ZabawkiDlaPupilka.com. Po przeprowadzeniu
rozlegïych badañ specjaliĂci opracowujÈ persony, opisujÈce uĝytkowników docelowych,
uĝytkowników dodatkowych, antyuĝytkowników (czyli wïaĂcicieli zwierzÈt, których nie staÊ
na drogie zabawki). Uĝytkownik docelowy opisany jest nastÚpujÈco:
Jest wczesne sobotnie popoïudnie. Emily daje sobie chwilÚ wytchnienia. Siedzi
na huĂtawce, na wschodnim ganku, popijajÈc herbatÚ zioïowÈ. Nie przejmuje
siÚ domem w ciÈgu tygodnia, kiedy zajÚta jest pracÈ w bibliotece, ale sobotnie
poranki wiÈĝÈ siÚ dla niej z mnóstwem obowiÈzków, którymi dzieli siÚ ze swojÈ
partnerkÈ, ChristinÈ. PatrzÈc przez okno do salonu, Emily zwraca uwagÚ na kota
156
ROZDZIA 9. Segmentacja
wabiÈcego siÚ Toonces i przypomina sobie, ĝe chciaïa kupiÊ nowy wskaěnik
laserowy ToyCo. Poprzedni, który sïuĝyï wiele lat, zgubiï siÚ podczas ostatniej
przeprowadzki.
Emily nigdy siÚ zanadto nie oddala od internetu, wobec czego bierze do rÈk
swojego nowego iPada, otwiera Chrome’a i wpisuje w wyszukiwarce „wskaěnik
laserowy ToyCo”. Na stronie wyników wyskakujÈ jej odnoĂniki do serwisu
ZabawkiDlaPupilka.com, zarówno w formie reklamy, jak i naturalnych wyników
wyszukiwania. Emily klika odnoĂnik z bezpïatnych wyników i dociera na stronÚ
produktu wskaěnika laserowego ToyCo.
Do segmentacji moĝna uĝyÊ podanych w tej opowieĂci informacji o:
Q
porze dnia (wymiar godzin w Google Analytics),
Q
przeglÈdarce (wymiar przeglÈdarki),
Q
urzÈdzeniu (wymiar modelu urzÈdzenia mobilnego),
Q
sïowach kluczowych (wymiar sïów kluczowych) i uĝytej przez Emily wyszukiwarki
(wymiar ěródïa),
Q
stronie docelowej (wymiar strony docelowej).
PersonÚ docelowego uĝytkownika scharakteryzowano bardzo szczegóïowo, aby wszyscy
czïonkowie zespoïu odpowiedzialnego za witrynÚ ZabawkiDlaPupilka.com mogli wyobraziÊ
sobie Emily. WadÈ tak szczegóïowego segmentowania jest to, ĝe liczba uĝytkowników, którzy
przystajÈ do okreĂlonych tutaj kryteriów, moĝe przekïadaÊ siÚ na bardzo maïy odsetek uĝyt-
kowników serwisu ZabawkiDlaPupilka.com, np. na 10 wizyt z 6300.
O ile szczegóïowa charakterystyka persony pomaga ludziom wyobraziÊ sobie realistycznÈ
postaÊ, moĝe jednoczeĂnie prowadziÊ do wykluczenia uĝytkowników docelowych, którzy nie
przystajÈ do narracji. Czy moĝna uogólniÊ pewne aspekty persony, pominÈÊ zbyt konkretne
informacje albo siÚgnÈÊ po dane uĝytkowników, na podstawie których utworzono personÚ,
i znaleěÊ cechy, na których moĝna oprzeÊ filtrowanie?
W przypadku serwisu ZabawkiDlaPupilka.com informacje o porze dnia, sïowach kluczowych
i stronach docelowych mogÈ byÊ zbyt konkretne na potrzeby segmentacji. OkreĂlenie pory
dnia miaïo ubarwiÊ opowieĂÊ o Emily, ale wczesne popoïudnie nie jest jedynÈ porÈ, o której
docelowi uĝytkownicy korzystajÈ z witryny. Z drugiej strony Emily postanowiïa zrobiÊ zakupy
w weekend, co moĝe byÊ uĝytecznÈ informacjÈ przy segmentacji. Sklep ZabawkiDlaPupil-
ka.com oferuje szeroki asortyment produktów, a kiedy uĝytkownicy szukajÈ ich wedïug marki,
moĝna wnioskowaÊ, ĝe sÈ zainteresowani konkretnie takimi wysokiej klasy produktami.
Opracowanie segmentu docelowej persony uĝytkownika serwisu powinno siÚ wiÈzaÊ z utwo-
rzeniem dïuĝszej listy sïów kluczowych, odnoszÈcych siÚ do konkretnych produktów, oraz
ewentualnie haseï w rodzaju „markowe zabawki dla zwierzÈt”. Segmentowanie jednoczeĂnie
w oparciu o stronÚ docelowÈ oraz sïowa kluczowe jest na ogóï zbÚdne. Skoro poszerzamy
zakres sïów kluczowych zwiÈzanych z serwisem ZabawkiDlaPupilka.com, wystarczy poprze-
staÊ na segmentacji na podstawie stron docelowych.
Jak segmentowaÊ dane?
157
ChoÊ informacja o przeglÈdarce moĝe byÊ kwestiÈ nazbyt szczegóïowÈ i maïo istotnÈ dla zro-
zumienia zachowania Emily, fakt, ĝe korzysta ona z iPada moĝe wskazywaÊ, ĝe staÊ jÈ na
droĝsze zakupy. WĂród docelowych uĝytkowników ZabawkiDlaPupilka.com iPad moĝe jed-
nak nie byÊ szczególnie popularny. JeĂli dane o uĝytkownikach serwisu ĂwiadczÈ o tym, ĝe
uĝytkownicy ci korzystajÈ gïównie z produktów Apple’a, to byÊ moĝe warto filtrowaÊ
w oparciu o system operacyjny (wymiar Macintosh lub iOS). PrzeglÈd danych o uĝytkow-
nikach moĝe teĝ wykazaÊ, ĝe informacja o urzÈdzeniu nie jest istotnÈ cechÈ przy charaktery-
zowaniu uĝytkowników, wobec czego nie naleĝy jej uĝywaÊ przy segmentacji.
Wreszcie moĝna teĝ trafiÊ na inne czynniki, pozwalajÈce na identyfikacjÚ uĝytkowników
podobnych do Emily, które nie zostaïy jednak uwzglÚdnione w jej personie. Moĝe to byÊ na
przykïad klikniÚcie odnoĂnika na witrynie o tematyce interesujÈcej dla zamoĝnych wïaĂcicieli
zwierzÈt domowych, gotowych do wydawania na nie pieniÚdzy.
Dotychczas odnosiliĂmy siÚ do segmentacji jak do sposobu identyfikowania uĝytkowników
wedïug ich cech lub tego, jak dotarli na witrynÚ. SegmentacjÚ moĝna równieĝ przeprowadziÊ
wedïug zachowania uĝytkowników na witrynie, co omówimy w dalszej czÚĂci rozdziaïu.
Po okreĂleniu sposobów na wyróĝnienie uĝytkowników, którzy CiÚ interesujÈ, czas konkretnie
zabraÊ siÚ do wyodrÚbnienia segmentu.
Zaawansowana segmentacja w Google Analytics
JeĂli korzystasz z Google Analytics, moĝesz z ïatwoĂciÈ na bieĝÈco opracowywaÊ swój seg-
ment i udoskonalaÊ go. Stwórzmy segment obejmujÈcy personÚ docelowego uĝytkownika
serwisu ZabawkiDlaPupilka.com, Emily, oraz innych uĝytkowników, którzy nie przystajÈ
dokïadnie do przedstawionej wczeĂniej narracji.
1.
W Google Analytics moĝna uzyskaÊ dostÚp do segmentów zaawansowanych, klikajÈc
przycisk ze strzaïkÈ, znajdujÈcy siÚ niemal nad kaĝdym raportem (rysunek 9.4).
KlikniÚcie tego przycisku otwiera listÚ predefiniowanych i utworzonych przez Ciebie
segmentów.
2.
W lewym górnym rogu listy mieĂci siÚ przycisk + Create New Segment (+ Utwórz
nowy segment), którego klikniÚcie otwiera formularz umoĝliwiajÈcy Ci zdefiniowanie
wïasnego segmentu (rysunek 9.5).
3.
Przede wszystkim musisz nadaÊ segmentowi nazwÚ. Z czasem pewnie utworzysz
doĂÊ duĝo segmentów i nigdy nie bÚdziesz w stanie znaleěÊ czasu, by przejrzeÊ caïÈ
kolekcjÚ, wiÚc nadawaj krótkie i treĂciwe nazwy. W tym wypadku moĝemy uĝyÊ
nazwy „Persona gïówna — Emily”.
4.
NastÚpnym krokiem jest dodanie filtrów. Wybierz poĝÈdany wskaěnik lub wymiar,
okreĂl metodÚ dopasowywania wartoĂci oraz podaj wartoĂci, które majÈ byÊ
uwzglÚdniane.
158
ROZDZIA 9. Segmentacja
RYSUNEK 9.4. Przycisk listy segmentów w Google Analytics — od tego miejsca zaczyna siÚ tworzenie segmentów
5.
Moĝesz teĝ przejĂÊ do zakïadki Conditions (Warunki), aby dodaÊ deklaracje
warunkowe typu AND (I) oraz OR (LUB). Powtórz kroki 4. i 5. tyle razy,
ile potrzebujesz. Na rysunku 9.6 widnieje segment Primary Persona — Emily
(Persona gïówna — Emily) z kilkoma filtrami.
6.
Po dodaniu filtrów masz trzy moĝliwoĂci:
Q
zapisaÊ segment przyciskiem Save (Zapisz), tym samym wychodzÈc z formularza
i zastosowujÈc segmentacjÚ do danych,
Q
kliknÈÊ przycisk Preview (PodglÈd), pozostawiajÈc otwarty formularz,
ale zastosowujÈc segmentacjÚ do danych; bywa to niezwykle uĝyteczne
przy eksperymentowaniu i odpowiadaniu na pojedyncze, konkretne pytania,
Jak segmentowaÊ dane?
159
RYSUNEK 9.5. Formularz do tworzenia segmentów
RYSUNEK 9.6. Jedna z form, jakie moĝe przyjÈÊ segment persony Emily. Wskazano tutaj, ĝe system operacyjny,
przez który uĝytkownik wchodzi na ZabawkiDlaPupilka.com, musi byÊ produktem Apple’a, co ma wskazywaÊ
na majÚtnoĂÊ uĝytkownika. NastÚpnie podano zestaw sïów kluczowych oraz odsyïajÈcÈ witrynÚ. Informacje te majÈ
wskazywaÊ, ĝe celem uĝytkownika jest zakup droĝszych zabawek dla zwierzÈt. GdybyĂmy mieli do czynienia z przykïadem
wziÚtym z ĝycia, segment ten obejmowaïby wiÚkszy zakres sïów kluczowych i odsyïajÈcych witryn
Q
kliknÈÊ przycisk Test (Przetestuj), aby przefiltrowaÊ dane i okreĂliÊ,
ilu uĝytkowników obejmujÈ poszczególne filtry; przydaje siÚ to przy
dopieszczaniu segmentów.
7.
Po zapisaniu lub przetestowaniu segmentu moĝesz zaczÈÊ przeglÈdaÊ raporty
Google Analytics oparte na wprowadzonych filtrach.
160
ROZDZIA 9. Segmentacja
JAK SEGMENTOWAm DANE?
Dane moĝna segmentowaÊ w oparciu o praktycznie dowolny wskaěnik lub wymiar obsïu-
giwany przez Twoje narzÚdzie analityczne, równieĝ w poïÈczeniu z deklaracjami AND (I)
oraz OR (LUB). W tym podrozdziale zajmiemy siÚ kilkoma z moĝliwoĂci.
I, LUB oraz sekwencja filtrów
Segmentacja czÚsto wiÈĝe siÚ z ïÈczeniem wiÚkszej liczby filtrów. Segmenty takie ïÈczy siÚ
na dwa sposoby:
1.
Przy deklaracji I obydwa warunki muszÈ byÊ prawdziwe.
2.
Przy deklaracji LUB tylko jeden z warunków musi byÊ prawdziwy.
Na rysunku 9.2 widnieje zrzut ekranu Google Analytics, ukazujÈcy cztery filtry segmentu-
jÈce uĝytkowników, którzy dostali siÚ na witrynÚ Pure Visibility przez wyszukiwarkÚ, szuka-
jÈc czegoĂ innego niĝ nazwy firmy, oraz którzy odwiedzili wiÚcej niĝ trzy strony w ramach
wizyty. Filtry te wskazujÈ uĝytkowników, którzy nie znali wczeĂniej Pure Visibility, ale byÊ
moĝe zainteresowali siÚ usïugami firmy (a przynajmniej zainteresowali siÚ nimi w wystar-
czajÈco duĝym stopniu, by nie opuĂciÊ witryny po przejrzeniu kilku stron). Segment ten
daje ogólny wglÈd w dane uĝytkowników, którzy dotarli na witrynÚ Pure Visibility, czytajÈc
o marketingu internetowym, choÊ warto zwróciÊ uwagÚ, ĝe obejmuje on doĂÊ szeroki zakres
internautów — nie tylko tych, którzy chcÈ siÚ czegoĂ dowiedzieÊ o „marketingu interne-
towym”, ale takĝe okoïo piÚciu osób, które szukaïy „dobrych tortów urodzinowych”.
W Google Analytics kaĝdy krok w procesie filtrowania wiÈĝe siÚ z wïÈczaniem bÈdě wyïÈ-
czaniem uĝytkowników na podstawie wybranych wskaěników (rysunek 9.7). W przypadku
wïÈczania uĝytkowników ich dane sÈ widoczne, kiedy analizujesz w oparciu o dany seg-
ment. WyïÈczenie polega na tym, ĝe dane uĝytkowników nie sÈ widoczne, kiedy uĝywasz
segmentu.
Filtry podzielone sÈ tu na trzy kategorie: jednÈ, która uwzglÚdnia gïÚbokoĂÊ wizyty I, drugÈ,
która uwzglÚdnia sïowa kluczowe I, trzeciÈ, która wskazuje, ĝe uĝytkownicy dotarli na stronÚ
przez naturalne wyniki wyszukiwania LUB wyniki pïatne. Filtry te nie sÈ sekwencyjne —
zmiana ich kolejnoĂci nie wpïywa na wyniki.
Wskaěniki
Wskaěniki segmentuje siÚ w oparciu o próg numeryczny. W Google Analytics filtrowaÊ
moĝna wedïug tego, czy wskaěnik ma wartoĂÊ wyĝszÈ, niĝszÈ, czy równÈ podanej liczbie.
W tabeli 9.2 widnieje kilka przykïadów.
Jak segmentowaÊ dane?
161
RYSUNEK 9.7. Przykïad zaawansowanego segmentu w Google Analytics, opartego na filtrach poïÈczonych
deklaracjami warunkowymi
TABELA 9.2. Przykïadowe filtry wskaěników w Google Analytics
WyïÈczenie czasu trwania
wizyty krótszego niĝ 60
Nie wyĂwietlajÈ siÚ dane z wszelkich wizyt, które trwaïy krócej
niĝ 60 sekund.
WïÈczenie przychodów
z produktu wiÚkszych niĝ 20
WyĂwietlajÈ siÚ jedynie dane dla wizyt, w ramach których uĝytkownicy
dokonali zakupów o wartoĂci wiÚkszej niĝ 20 dolarów (nie uwzglÚdniajÈc
kosztu dostawy).
WïÈczenie nowych wizyt
równych 0
WyĂwietla jedynie dane uĝytkowników, którzy odwiedzili witrynÚ wczeĂniej.
Nowe wizyty majÈ wartoĂÊ 1, a wizyty powracajÈcych uĝytkowników 0.
WyïÈczenie osiÈgniÚcia celu
1 o wartoĂci 1
WyĂwietla dane uĝytkowników, którzy nie osiÈgnÚli celu 1.
Wymiary
Wymiary majÈ wartoĂci tekstowe, wobec czego masz róĝne moĝliwoĂci ich filtrowania.
W Google Analytics wystÚpujÈ filtry ukazane w tabeli 9.3. W tabeli 9.4 znajduje siÚ kilka
przykïadów filtrowania.
TABELA 9.3. Niektóre opcje filtrowania wymiarów
exactly matches (ĂciĂle pasuje do)
Jedynie wartoĂci identyczne z tymi, które podaïeĂ,
bez dodatkowych znaków.
matches regex (pasuje do wyraĝenia
regularnego)
JeĂli umiesz uĝywaÊ wyraĝeñ regularnych (a musisz umieÊ, jeĂli
chcesz analizowaÊ kwerendy), moĝesz skorzystaÊ z tej opcji.
starts with (rozpoczyna siÚ od)
Szuka wartoĂci zaczynajÈcych siÚ od tego, co podaïeĂ.
ends with (koñczy siÚ na)
Szuka wartoĂci koñczÈcych siÚ tym, co podaïeĂ.
contains (zawiera)
Szuka wartoĂci zawierajÈcych ciÈg, który podaïeĂ w polu.
162
ROZDZIA 9. Segmentacja
TABELA 9.4. Przykïadowe filtry wymiarów w Google Analytics
Kraj (terytorium) ĂciĂle pasuje do „USA” JeĂli chcesz przyjrzeÊ siÚ wyïÈcznie uĝytkownikom ze Stanów
Zjednoczonych, moĝesz skorzystaÊ z tego sposobu.
Medium ĂciĂle pasuje do „organic”
Uĝyj tej metody, aby przefiltrowaÊ uĝytkowników wedïug tego,
czy weszli na witrynÚ z innej witryny, skorzystali z wyszukiwarki,
kliknÚli reklamÚ w wyszukiwarce, czy wpisali bezpoĂrednio
adres witryny.
UrzÈdzenie mobilne ma wartoĂÊ „Tak”
WyĂwietla wyïÈcznie dane uĝytkowników, którzy weszli
na witrynÚ z urzÈdzenia mobilnego.
Sïowo kluczowe nie pasuje do
wyraĝenia regularnego „pure
(visibility|visability)”
Takie proste wyraĝenie regularne wykluczyïoby wiÚkszoĂÊ ludzi,
którzy w wpisali w wyszukiwarce nazwÚ „Pure Visibility”
poprawnie lub z bïÚdem ortograficznym. Filtr przydaje siÚ, jeĂli
nie chcesz przeglÈdaÊ danych uĝytkowników, którzy juĝ znajÈ
Pure Visibility (choÊ trzeba przyznaÊ, ĝe jego uĝytecznoĂÊ
jest ograniczona, jeĂli nie pracujesz dla Pure Visibility).
SEGMENTOWANIE I ODPOWIEDZI NA PYTANIA Z ZAKRESU UX
Segmentowanie wedïug strony
Segmentowanie uĝytkowników wedïug tego, czy odwiedzili danÈ stronÚ w ramach wizyty,
przydaje siÚ, gdy chcemy siÚ dowiedzieÊ, jak dana strona wpïywa na zachowanie uĝytkow-
nika. Nie odpowiesz na pytanie: „Czy ta strona zwiÚksza prawdopodobieñstwo, ĝe uĝytkow-
nik coĂ kupi?”, bezpoĂrednio opierajÈc siÚ na danych analitycznych, poniewaĝ musisz najpierw
poznaÊ, czym ludzie siÚ kierujÈ. Moĝesz zatem sprawdziÊ, jak zachowali siÚ uĝytkownicy,
którzy odwiedzili wybranÈ stronÚ (lub tego nie zrobili). DziÚki temu masz moĝliwoĂÊ znale-
zienia odpowiedzi na pytania w rodzaju:
Q
Czy uĝytkownicy, którzy weszli na stronÚ O nas, chÚtniej dokonywali konwersji
niĝ ci, którzy tego nie zrobili?
Q
Czy uĝytkownicy, którzy weszli na stronÚ o wyposaĝeniu, odznaczajÈ siÚ wyĝszÈ
wartoĂciÈ wskaěnika konwersji niĝ ci, którzy weszli na stronÚ o planie sytuacyjnym
budynku?
Q
Ilu uĝytkowników odwiedziïo zarówno sekcjÚ o SEO, jak i sekcjÚ o UX witryny?
Q
Co jeszcze przeglÈdaïy osoby zainteresowane wskaěnikami laserowymi?
Mechanizm jest prosty. Wystarczy wybraÊ stronÚ oraz segment obejmujÈcy lub wyïÈczajÈcy
uĝytkowników, którzy weszli na niÈ w dowolnej chwili podczas wizyty na witrynie. Rzecz
jasna, moĝesz okreĂliÊ wiÚcej stron w ramach wyraĝeñ I/LUB, a nawet okreĂliÊ, czy stronÚ
obejrzano jako stronÚ docelowÈ lub wychodzÈcÈ. Poza tym jednak nie moĝna filtrowaÊ
wedïug tego, kiedy uĝytkownik odwiedziï stronÚ w ramach swojej wizyty.
W Google Analytics moĝesz podaÊ wymiar, stronÚ docelowÈ i stronÚ wychodzÈcÈ. Moĝesz
równieĝ wybraÊ opcjÚ, która najbardziej odpowiada Twoim potrzebom — exactly matches
(ĂciĂle pasuje do) przydaje siÚ najbardziej w sytuacjach, kiedy chcesz przeanalizowaÊ konkretnÈ
stronÚ, ale zaleĝy Ci na odniesieniu wartoĂci do caïej klasy stron o podobnych adresach URL.
Segmentowanie i odpowiedzi na pytania z zakresu UX
163
Przykïad 1.
PowróÊmy do przykïadu sklepu internetowego ZabawkiDlaPupilka.com. Standardowym
etapem procesu transakcyjnego jest podanie danych do pïatnoĂci. Strona, na której siÚ to
robi, ma nastÚpujÈcy adres URL: /cgi-bin/billing.tmpl.
JeĂli sklep ZabawkiDlaPupilka.com wprowadzi zmiany projektowe w tej czÚĂci procesu, zespóï
bÚdzie chciaï sprawdziÊ, czy doprowadziïo to do zwiÚkszenia sprzedaĝy. Aby oszacowaÊ
efektywnoĂÊ zmian, zespóï musi zainteresowaÊ siÚ wyïÈcznie tymi luděmi, którzy weszli na
tÚ stronÚ, a nie ogóïem uĝytkowników, którzy zjawili siÚ na witrynie, ale nie potwierdzili
zakupów. W tym celu analitycy tworzÈ segment widoczny na rysunku 9.8.
RYSUNEK 9.8. Segmentowanie na podstawie tego, czy uĝytkownicy odwiedzili wybranÈ stronÚ w ramach wizyty
NastÚpnie porównujÈ dane z przedziaïów czasowych przed wprowadzeniem zmiany i po jej
wprowadzeniu, aby sprawdziÊ, czy wiÚksza liczba uĝytkowników przechodzi z tej strony na
kolejnÈ w ramach zakupów.
Przykïad 2.
W roku 2012 jeden z klientów Pure Visibility, Learning Care Group (LCG), zmodyfi-
kowaï kilka stron na swoich piÚciu witrynach. LCG Ăwiadczy w Stanach Zjednoczonych
usïugi z zakresu opieki nad dzieÊmi i prowadzi blisko tysiÈc oĂrodków w caïym kraju.
Kaĝdy oĂrodek ma wïasnÈ stronÚ na witrynie LCG, a wszystkie oparte sÈ na jednym sza-
blonie. To wïaĂnie szablon przeprojektowano w roku 2012.
LCG chciaïo — ze zrozumiaïych wzglÚdów — sprawdziÊ, czy nowe strony sprawniej zachÚ-
caïy uĝytkowników do skontaktowania siÚ z firmÈ i umówienia siÚ na odwiedziny w najbliĝ-
szym oĂrodku. Adresy stron oĂrodków oparte byïy na formacie:
Q
/our-schools/austin-tx-7529
Q
/our-schools/riverside-ca-7191 itd.
ChcieliĂmy przeanalizowaÊ jedynie wizyty tych uĝytkowników, którzy odwiedzili strony kon-
kretnych oĂrodków, wiÚc utworzyliĂmy segment widoczny na rysunku 9.9.
RYSUNEK 9.9. Segment, który wyklucza wszelkie wizyty, w ramach których uĝytkownik nie dotarï na stronÚ lokalnego
oĂrodka firmy
164
ROZDZIA 9. Segmentacja
Wykorzystano w nim wymiar strony, wobec czego Google Analytics przeszukuje wszystkie
wizyty z podanego przedziaïu czasowego i wyĂwietla jedynie te, w ramach których uĝytkownik
trafiï na podanÈ stronÚ. Filtr ten szuka stron pasujÈcych do wyraĝenia regularnego, czyli
znajdujÈcych siÚ w katalogu /our-schools/ i zawierajÈcych czterocyfrowÈ liczbÚ w adresie URL.
Wystarczyïo nastÚpnie rzuciÊ okiem na wspóïczynnik konwersji (tj. odsetek uĝytkowników,
którzy skontaktowali siÚ z LCG, aby umówiÊ siÚ na wizytÚ) przed wprowadzeniem i po
wprowadzeniu zmiany na stronach. Okazaïo siÚ, ĝe nowe strony dziaïaïy Ăwietnie. Rzecz
jasna, powiÈzanie lepszych wyników konwersji ze zmianami na stronach wywnioskowano
indukcyjnie, ale wydaje siÚ to caïkiem sensowne.
STRONA I CZAS SP}DZONY NA STRONIE
SegmentacjÚ wedïug tego, czy uĝytkownik odwiedziï stronÚ, moĝna wykorzystaÊ do ogólnego osza-
cowania, czy uĝytkownika interesuje treĂÊ strony. Problem w tym, ĝe nie kaĝdy uĝytkownik, który
trafia na stronÚ, jest niÈ rzeczywiĂcie zainteresowany. Google Analytics niestety nie umoĝliwia
segmentowania na podstawie tego, ile czasu uĝytkownicy spÚdzili na stronie, wiÚc traktuj zaïo-
ĝenia o zainteresowaniu uĝytkowników ostroĝnie.
Segmentowanie wedïug cech uĝytkowników
Jak juĝ wspomniaïem, jeĂli Twoje persony pod jakimiĂ wzglÚdami dobrze przekïadajÈ siÚ na
wymiary i wskaěniki, moĝesz utworzyÊ segment obejmujÈcy okreĂlonych uĝytkowników,
a wyïÈczajÈcy szum informacyjny z danych uĝytkowników, którzy nie przystajÈ do profilu.
Po utworzeniu takiego segmentu nie ma jednego, konkretnego zadania do wykonania;
pozwala Ci to raczej zajÈÊ siÚ eksploracjÈ danych i znaleěÊ trafniejsze odpowiedzi na róĝno-
rakie pytania.
Przykïadowe wymiary i wskaěniki znajdziesz w tabeli 9.5.
TABELA 9.5. Cechy uĝytkowników przeïoĝone na wskaěniki i wymiary
Jak czÚsto uĝytkownicy zjawiajÈ siÚ na witrynie
Liczba wizyt, dni od poprzedniej wizyty, godzin wizyt,
rodzajów wizyt
SkÈd pochodzÈ uĝytkownicy (geograficznie)
Miasto, kontynent, kraj (terytorium), jÚzyk, region,
region subkontynentalny
Potrzeby informacyjne
Sïowo kluczowe, strona, termin kwerendy
SkÈd przychodzÈ uĝytkownicy (w internecie)
½ródïo, medium, Ăcieĝka odesïania
Szczegóïy techniczne
PrzeglÈdarka, wersja przeglÈdarki, szybkoĂÊ poïÈczenia,
domena, wersja Flash, obsïuga Java, urzÈdzenia
mobilne, system operacyjny i jego wersja
Segmentowanie i odpowiedzi na pytania z zakresu UX
165
Segmentowanie wedïug potrzeby informacyjnej
WyjaĂniïem juĝ, jak zbieraÊ informacje o uĝytkownikach na podstawie sïów kluczowych,
które sprowadzajÈ ich na witrynÚ, oraz terminów kwerend, których internauci uĝywajÈ do
przeszukiwania witryny. W omówionych raportach mogïeĂ uzyskaÊ ogólny oglÈd zacho-
wania uĝytkowników (Ăredni czas spÚdzony na witrynie, wspóïczynnik odrzuceñ itp.), ale
segmentacja na podstawie tego, czego szukali, pozwala na przeprowadzenie gïÚbszej analizy
czynnoĂci, które podejmowali na witrynie.
Aby dokonaÊ segmentacji wedïug potrzeb informacyjnych, wystarczy utworzyÊ segment
z filtrami przepuszczajÈcymi sïowa kluczowe z którejĂ ze wskazanych przez Ciebie kate-
gorii. PowróÊmy do przykïadu witryny Pure Visibility z rozdziaïu 6. Znalazïa siÚ tam kate-
goria „Marka”, obejmujÈca ludzi, którzy szukali Pure Visibility wedïug nazwy. Utworzenie
segmentu obejmujÈcego jedynie ten typ uĝytkowników jest zwyczajnie kwestiÈ podania kilku
standardowych wariantów nazwy, tak jak widaÊ na rysunku 9.10.
RYSUNEK 9.10. Segment uĝytkowników, którzy szukali usïug typu CPC. Poniewaĝ pola tekstowe sÈ niewielkie,
filtry te nie sÈ skonstruowane odpowiednio sprawnie
KolejnÈ kategoriÈ byïy „Usïugi CPC” (czyli Ăwiadczenie usïug z zakresu reklamy pay-per-click).
Kategoria ta obejmuje bardziej zróĝnicowany zakres sïów kluczowych, ale wiele z nich to
warianty:
Q
firma pay-per-click,
Q
usïugi pay-per-click,
Q
usïugi AdWords.
Warianty skïadajÈ siÚ zatem z nazwy usïugi zestawionej z drugim czïonem w rodzaju
„usïuga”, „firma” lub podobnym. WydzielajÈcy tych uĝytkowników segment moĝe przy-
jÈÊ formÚ takÈ jak na rysunku 9.10, gdzie widzimy zbiór opisujÈcych usïugÚ i firmÚ sïów
kluczowych.
MetodÈ prób i bïÚdów, za sprawÈ wielu powtórzeñ oraz przy odrobinie kreatywnoĂci, moĝesz
uszczegóïowiÊ swój segment. Twórz filtry i je uaktywniaj, aby dowiedzieÊ siÚ, ile jakich sïów
166
ROZDZIA 9. Segmentacja
kluczowych zarejestrowano. Czy brakuje w segmencie sïów kluczowych, które sÈ wedïug
Ciebie istotne? Moĝesz teĝ utworzyÊ segment, który wyïÈcza sïowa kluczowe, które CiÚ
interesujÈ, i zobaczyÊ, jakie sïowa kluczowe moĝesz dodaÊ do segmentu wïaĂciwego.
Musisz zdecydowaÊ, na ile segment ma byÊ wyczerpujÈcy. Czy przeglÈdajÈc kategoriÚ
„Usïugi CPC”, chcemy równieĝ przejrzeÊ uĝytkowników, którzy szukali takich rzeczy, jak
„marketing internetowy pay per click”, „zarzÈdzanie adwords Kraków”, „marketing p.p.c.
zarzÈdzanie” itp.? Im wiÚcej wariantów chcesz objÈÊ segmentem, tym wiÚcej wysiïku bÚdzie
wymagaïo jego utworzenie, zwïaszcza jeĂli zaleĝy Ci na sïowie kluczowym, które ïatwo
bïÚdnie zapisaÊ.
Innymi sïowy, wiÚkszym nakïadem pracy moĝesz uzyskaÊ wiÚkszÈ dokïadnoĂÊ — pytanie
tylko, ile rzeczywiĂcie na tym zyskasz. W tej ksiÈĝce nie znajdziesz sposobu na wyczucie
miejsca, w którym wysiïek równowaĝy siÚ z korzyĂciÈ. MówiÈc ogólnie, jeĂli segment
obejmuje 80 – 90% sïów kluczowych z danej kategorii, to prawdopodobnie nie opïaca siÚ
go udoskonalaÊ dalej.
Przeprowadzenie wyczerpujÈcej analizy terminów kwerend nie jest teĝ konieczne, jeĂli
chcesz stworzyÊ tego rodzaju segment. GïównÈ wadÈ pobieĝnej pracy nad segmentem jest
to, ĝe nie moĝesz siÚ zorientowaÊ, ile wizyt przypada na danÈ kategoriÚ wyszukiwañ. WciÈĝ
moĝesz jednak uzyskaÊ wartoĂciowe spostrzeĝenia, tworzÈc segment obejmujÈcy kilka naj-
czÚĂciej uĝywanych sïów kluczowych, zwïaszcza jeĂli przyglÈdasz siÚ zmianom trendów wraz
z upïywem czasu.
OsiÈgniÚcie celu przez uĝytkowników
JeĂli zdefiniowaïeĂ cele dla swojej witryny (co warto zrobiÊ), moĝesz przeanalizowaÊ zacho-
wanie ludzi, którzy osiÈgnÚli któryĂ z nich, ewentualnie w porównaniu z uĝytkownikami,
którzy go nie osiÈgnÚli. W Google Analytics znajduje siÚ nawet domyĂlny segment Visits with
Conversions (Wizyty z konwersjÈ), dziÚki któremu moĝna przejrzeÊ dane uĝytkowników, któ-
rzy osiÈgnÚli dowolny z celów. Moĝesz równieĝ zejĂÊ do poziomu pojedynczego celu, co
przydaje siÚ, jeĂli okreĂliïeĂ ich kilka.
W Google Analytics wystarczy podaÊ cel i okreĂliÊ, czy uĝytkownik go osiÈgnÈï (1), czy
nie (0), tak jak widaÊ na rysunku 9.11. WartoĂci 0 i 1 majÈ bardzo Ăcisïy charakter. JeĂli
podasz wartoĂÊ wyĝszÈ niĝ 1, ĝadni uĝytkownicy nie zostanÈ wïÈczeni do segmentu.
RYSUNEK 9.11. Zaawansowany segment obejmuje jedynie uĝytkowników, którzy osiÈgnÚli wybrany cel, np. tych,
którzy wypeïnili formularz na witrynie Pure Visibility
Segmentowanie i odpowiedzi na pytania z zakresu UX
167
Taki segment moĝesz utworzyÊ po to, ĝeby zapoznaÊ siÚ z zachowaniem uĝytkowników,
którzy dokonali konwersji — jakie strony odwiedzili i na których spÚdzili najwiÚcej czasu,
przez jakÈ stronÚ weszli na witrynÚ, jakie sïowa kluczowe podali w wyszukiwarkach lub
pasku wyszukiwania witryny itp.
Przez jakie strony uĝytkownicy wchodzili na witrynÚ?
Uĝytkowników moĝna posegmentowaÊ wedïug strony docelowej, przez którÈ weszli na
witrynÚ, aby zapoznaÊ siÚ z zachowaniem tych uĝytkowników, którzy wchodzili na stronÚ
docelowÈ z konkretnym zamysïem.
MoĝliwoĂÊ przeprowadzenia segmentacji wedïug strony docelowej przydaje siÚ przy udziela-
niu odpowiedzi na bardzo konkretne pytania. SegmentacjÚ na podstawie strony docelowej
z reguïy prowadzi siÚ tylko po to, ĝeby dowiedzieÊ siÚ, jak dobrze dana strona docelowa
sïuĝy uĝytkownikom: czy zapewnia im jakÈĂ natychmiastowÈ korzyĂÊ i zachÚca ich do
podjÚcia jakiegoĂ dziaïania (np. dokonania zakupu lub przejrzenia innych czÚĂci witryny)?
W innym wypadku lepiej skorzystaÊ z innego rodzaju segmentacji, obejmujÈcej wiÚkszÈ
liczbÚ uĝytkowników, tak jak w przykïadzie LCG, jednego z klientów Pure Visibility, o któ-
rym wspomniano wczeĂniej.
ChcieliĂmy nie tylko dowiedzieÊ siÚ, w jakim stopniu strony oĂrodków opieki nad dzieÊmi
zachÚcaïy uĝytkowników do skontaktowania siÚ z LCG i umówienia siÚ na odwiedziny, ale
takĝe uwzglÚdniÊ czynniki zwiÈzane z tym, ĝe strony te byïy istotne równieĝ z punktu widze-
nia SEO i pïatnej promocji — to wïaĂnie na nie staraliĂmy siÚ sprowadzaÊ uĝytkowników.
Co uĝytkownicy robili dalej na witrynie po trafieniu na niÈ przez te strony?
Zamiast tworzyÊ segment obejmujÈcy wszystkie wizyty, w ramach których uĝytkownik
w dowolnym momencie wizyty trafiaï na stronÚ przystajÈcÈ do wyraĝenia /our-schools/.*
[0–9]{4}, zdecydowaliĂmy siÚ skorzystaÊ z wymiaru strony docelowej (rysunek 9.12).
RYSUNEK 9.12. Segment obejmujÈcy wyïÈcznie tych uĝytkowników, którzy trafili na witrynÚ przez którÈkolwiek
stronÚ oĂrodków opieki, w odróĝnieniu od tych, którzy po prostu trafili na takie strony w ramach caïej wizyty
Na jakie strony wchodzili uĝytkownicy?
To, czy uĝytkownik wszedï na danÈ stronÚ, jest pewnym — choÊ bynajmniej nie idealnym —
sposobem na rozróĝnienie uĝytkowników w oparciu o to, co chcÈ robiÊ na Twojej witrynie.
Emily interesuje zakup zabawki dla kota. Moĝemy utworzyÊ segment obejmujÈcy uĝytkow-
ników, którzy na jakimĂ etapie wizyty weszli na stronÚ produktu w sekcji z zabawkami dla
kotów. Sklep ZabawkiDlaPupilka.com oferuje równieĝ artykuïy dla innych zwierzÈt. Znajduje
168
ROZDZIA 9. Segmentacja
siÚ w nim sekcja obsïugujÈca hurtowÈ sprzedaĝ zabawek innym firmom, sekcja z ogïosze-
niami o pracy itp. Moĝna utworzyÊ segment obejmujÈcy jedynie tych uĝytkowników, którzy
obejrzeli stronÚ zabawki dla kota, ale nie weszli na ĝadnÈ z mniej istotnych stron witryny.
Taki sposób segmentacji oczywiĂcie wyklucza tych uĝytkowników, którzy przypadkowo tra-
fiajÈ na dodatkowe strony, ale jeĂli danych jest wystarczajÈco duĝo, to warto tak zrobiÊ.
Taki segment przypomina opisany powyĝej segment oparty na stronie docelowej, tyle ĝe
zamiast z wymiaru strony docelowej korzystasz z wymiaru strony lub tytuïu strony.
WASNE ZMIENNE
Dotychczas omawiaïem w tej ksiÈĝce wymiary i wskaěniki, na które moĝna trafiÊ niemal w kaĝ-
dym narzÚdziu analitycznym. Wyobraě sobie jednak nastÚpujÈce sytuacje:
Q
Na witrynÚ ZabawkiDlaPupilka.com wchodzÈ zarówno uĝytkownicy anonimowi, jak i ci,
którzy logujÈ siÚ na swoje konta. Jak posegmentowaÊ te dwie kategorie uĝytkowników?
Q
Warto byïoby teĝ umieÊ odróĝniÊ uĝytkowników, którzy juĝ kiedyĂ zrobili zakupy w sklepie,
od nowych klientów — a niekoniecznie musi siÚ to pokrywaÊ z podziaïem na uĝytkowników
zalogowanych i niezalogowanych.
Q
Co wiÚcej, system CRM serwisu ZabawkiDlaPupilka.com moĝe przechowywaÊ dodatkowe
dane demograficzne, które nie wchodzÈ skïad statystyk stron internetowych — informacje
o pïci, zwyczajach nabywczych albo charakterystykÚ zwierzÈt klientów. Segmentacja w oparciu
o personÚ byïaby jeszcze efektywniejsza, gdyby moĝna byïo skorzystaÊ z tych danych.
Q
Szukanie produktów moĝe polegaÊ zwyczajnie na wpisaniu sïowa w pasku wyszukiwania
albo na zdefiniowaniu szeregu filtrów cen, producentów itp. ¿adna z tych zaawansowanych
funkcji nie jest odnotowywana w adresie URL. Co powinien zrobiÊ zespóï serwisu,
aby zorientowaÊ siÚ, jak ludzie korzystajÈ z przeszukiwania?
Google Analytics i Omniture pozwalajÈ na zdefiniowanie dodatkowych wymiarów, odnoszÈcych
siÚ do niemal dowolnych danych, na przykïad dotyczÈcych interakcji uĝytkownika ze stronÈ,
wizyty na witrynie albo samych uĝytkowników (zebranych na przestrzeni wielu wizyt). Jedynym
ograniczeniem sÈ Twoje umiejÚtnoĂci programistyczne, wobec czego kwestia tworzenia wïasnych
zmiennych wykracza poza zakres tematyczny tej ksiÈĝki. Aby poszerzyÊ zakres danych do wyko-
rzystania w analizie, spytaj dziaï IT lub programistÚ, co moĝna zrobiÊ, uwzglÚdniajÈc infrastruk-
turÚ i witrynÚ organizacji.
WIERZCHOEK GÓRY LODOWEJ
W tym rozdziale omówiïem jedynie garstkÚ wszechstronnych narzÚdzi i zaledwie uïamek
moĝliwoĂci, jakie daje segmentacja. Jak to bywa z internetowymi danymi analitycznymi
(i w ĝyciu), najwiÚcej nauczysz siÚ, rozwiÈzujÈc rzeczywiste problemy.
Podsumowanie
169
PODSUMOWANIE
Q
Segmentacja polega na filtrowaniu danych w oparciu o wskaěniki i wymiary,
aby móc analizowaÊ tÚ konkretnie grupÚ uĝytkowników, która CiÚ interesuje.
Q
Dane segmentuje siÚ po to, by zobaczyÊ i przeanalizowaÊ dane okreĂlonego zbioru
wizyt zamiast danych o wszystkich wizytach w podanym przedziale czasowym.
Q
Dane moĝna uĝytecznie segmentowaÊ wedïug:
Q
tego, czy uĝytkownicy weszli na wybranÈ stronÚ w ramach wizyty;
Q
cech uĝytkownika, takich jak korzystanie z urzÈdzenia mobilnego, poïoĝenia
geograficznego, albo innych cech, wynikajÈcych z danych podawanych narzÚdziu
analitycznemu za pomocÈ wïasnych zmiennych;
Q
sïów kluczowych podanych w wyszukiwarce, by dotrzeÊ do Twojej witryny,
albo terminów podanych w pasku wyszukiwania w witrynie;
Q
tego, czy uĝytkownicy osiÈgnÚli cel (np. kupili coĂ lub wypeïnili formularz);
Q
tego, gdzie i jak uĝytkownicy weszli na TwojÈ witrynÚ, np. strony docelowej.
Skorowidz
% exit, 130
% wyjĂÊ, 130
A
Adresy URL celów, 70–71
All Pages, 121–132
All Traffic, 151
analiza, 26–30
czasu spÚdzanego na stronie, 126–128, 136
czÚĂciowo ustrukturyzowana, 27
danych aplikacji mobilnych, 241–242
danych internetowych
wybór przedmiotu pomiaru, 76–81
danych zdarzenia, 208–212
nieustrukturyzowana, 26
ruchu uĝytkowników pomiÚdzy róĝnymi typami
stron, 144–149
Ăcieĝek klikniÚÊ, 137–139
Ăcieĝki klikniÚÊ do aplikacji internetowych, 149
testów, 178
ustrukturyzowana, 26
zasobów, 121
Analiza treĂci, 132, 134
Analytics w treĂci strony, 135, 201–203
Average Value, 74
B
bounce rate, 31
C
Caïkowita liczba zdarzeñ, 210
Caïkowity wspóïczynnik porzuceñ, 67
Caïy ruch, 151
cechy uĝytkowników, 164
cel, 62, 64–65, 85–86
analityczny, 64
kategorie zachowañ okreĂlane jako cel, 81–84
lejkowy, 86
projektowy, 63, 181–183
ukierunkowany na dotarcie do okreĂlonej strony, 82–84
ukierunkowany na dziaïania na stronie, 84
ukierunkowany na zaangaĝowanie, 84
Content Drilldown, 132, 134
Content Experiments, 217–218
Conversions, 65
CPC, 133
D
deklaracja I, 160
deklaracja LUB, 160
dotarcie do okreĂlonej strony, 82
dziaïanie na stronie, 84
E
E-commerce Conversion Rate, 74
E-handel, 74
Eksperymentowanie z treĂciÈ stron, 217–218
etapy analizy, 35, 26–30
Event Pages, 210
Events Flow, 212
Exit Pages, 133–134
F
filtry
profilów, 224
wskaěników w Google Analytics, 161
wymiarów w Google Analytics, 162
Funnel Visualization, 72–73
G
Goal Abandonment Rate, 67
Goal Completions, 63, 66
Goal Conversion Rate, 63, 67
Goal Flow, 73
goal starts, 63
Goal URLs, 70–71
Goal Value, 67
Google Analytics, 18–19
a pozostaïe narzÚdzia, 243
246
Skorowidz
I
IloĂÊ, 74
In-Page Analytics, 135, 201–203
inspekcja uĝytecznoĂci, 181
internetowe dane analityczne, 14
istotnoĂÊ statystyczna, 33
K
kontekst, 31–32, 36
konwersja, 62
Konwersje, 65
KPI, 64–65, 75, 235
L
Landing Pages, 132–133
lejk, 82–83
M
Microsoft Excel, 28
mierzenie efektywnoĂci zmian projektowych, 185–197
raportowanie, 197
wprowadzanie wielu zmian naraz, 195–196
Mobile Overview, 151
model analizy statystyk stron internetowych, 26–30
monitorowanie danych analitycznych, 229–238
Multichannel Funnels, 74–75
N
narzÚdzia
do analizy klikniÚÊ, 203–204
do analizy Ăcieĝek klikniÚÊ, 139
do rejestrowania caïych sesji na witrynie, 203
Navigation Summary, 138–141, 150
O
odsïona, 123–126, 136
unikalna, 128
wirtualna, 212
Odwrotna Ăcieĝka celu, 71–72
Ogóïem, 66–70
opcje filtrowania wymiarów, 161–162
Optimizely, 218
Overview, 66–70
P
persona, 171–172
proces ulepszania, 175–176
Podsumowanie nawigacji, 138–141, 150
pogo sticking, 125, 144
pomiar
efektów zmian, 185–197
klikniÚÊ w narzÚdziach
do analizy tagowanych stron, 204–208
porównywanie wskaěników podobnych stron, 131
profil
analityczny, 223–224
na dane UX, 226
w Google Analytics, 225
przedziaï ufnoĂci, 33, 189
przeglÈdanie na kartach, 128
przekierowywanie ruchu
pomiar zmian, 190–193
Przepïyw
celów, 73
uĝytkowników, 141–144, 149, 150
zdarzeñ, 212
Przychody, 74
Q
Quantity, 74
R
raportowanie, 32
danych analitycznych, 229–238
raporty
konwersji, 75
o zawartoĂci witryny, 121–135
zwiÈzane z e-handlem, 74
Realizacje celu, 63, 66
regularne Ăledzenie danych, 32
Revenue, 74
Reverse Goal Path, 71–72
RozpoczÚcie realizacji celu, 63
Ruch mobilny, 151
S
segmentacja, 144, 151–157, 169
a zdarzenia, 212
metody, 160–162
rodzaje, 162–169
w oparciu o persony, 171–175
wedïug cech uĝytkowników, 164
wedïug celu osiÈgniÚtego przez uĝytkowników,
166–167
wedïug potrzeby informacyjnej, 165–166
wedïug strony docelowej, 167
wedïug strony, 162–164
wedïug wejĂÊ na danÈ stronÚ, 167
wskaěniki, 160
Skorowidz
247
wymiary, 161–162
zaawansowana segmentacja w Google Analytics,
157–159
sekwencja filtrów, 160
Site Speed, 134
Strony
docelowe, 132–133
wyjĂcia, 133–134
zdarzeñ, 210
SzybkoĂÊ witryny, 134
¥
¥cieĝki wielokanaïowe, 74–75
Ăledzenie
danych, 32
miÚdzydomenowe, 227
zdarzeñ, 84, 204
Ăredni czas spÚdzony na stronie, 127
mierzenie zmian, 194
¥rednia wartoĂÊ zamówienia, 74
T
testowanie
uĝytecznoĂci, 176–180
wieloczynnikowe, 219
testy A/B, 215–221
testy t, 34
thrashing, 126
Transactions, 74
Transakcje, 74
transakcje lejkowe, 82–83
tworzenie czytelniejszych adresów URL, 225
tytuï strony, 134
U
Uniform Resource Identifier, 123
Unikalne zakupy, 74
unikalne zdarzenia, 210
Unique Purchases, 74
URI, 123
user experience, informacje ogólne, 15
UX, informacje ogólne, 15
V
Visitors Flow, 141–144, 149–150
Visits with Conversions, 166
W
WartoĂÊ celu, 67
wartoĂÊ strony, 130–131
Wizualizacja Ăcieĝek, 72–73
Wizyty z konwersjÈ, 166
wïasne zmienne, 168
wskaěnik
ciÈgïy, 186
konwersji, 33, 65, 75, 87
a zachowania uĝytkowników, 186
pomiar zmian, 188
odrzuceñ, 129
uĝycia stron, 136
wejĂÊ, 128–129
a mierzenie efektywnoĂci zmian, 186–187
wybór do raportowania, 233–234
Wspóïczynnik
konwersji celu, 63, 67
konwersji e-commerce, 74
odrzuceñ, 31
porzuceñ, 67
wyjĂÊ
a strona wyjĂcia, 134
Wszystkie strony, 121–132
wybór celu
przykïady, 78–80
w analizie danych internetowych, 76–81
wybór wielkoĂci próby, 188
wybranie okreĂlonych przedziaïów czasowych
do porównania, 32
wykluczanie rzadko przeglÈdanych stron w Google
Analytics, 127
wymiar strony, 123
Z
zaangaĝowanie, 84
zdarzenie, 204–208
analiza danych, 208–212
w Google Analytics, 207
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
UX i analiza ruchu w sieci Praktyczny poradnik 2
UX i analiza ruchu w sieci Praktyczny poradnik
UX i analiza ruchu w sieci Praktyczny poradnik
UX i analiza ruchu w sieci Praktyczny poradnik
Analiza ruchu prostolinioweg1, Księgozbiór, Studia, Mechnika Doświadczalna, Zwykła
iriesp instrukcja ruchu sieci przesylowej
1 Szczegółowa analiza parametrów sieci
TEZY, Pedagogika studia magisterskie, zintegrowany paradygmat analizy działania w polu praktyki
BS Laboratorium 7 analiza ruchu sieciowego id 934 (2)
Programy do monitorowania ruchu w sieci (1)
Proto analiza ruchu, Księgozbiór, Studia, Mechnika Doświadczalna, Zwykła
zagadnienia-opr, Pedagogika studia magisterskie, zintegrowany paradygmat analizy działania w polu pr
Praktyczny poradnik dla początkujących inwestorów
Ogólne zasady eksploatacji i ruchu sieci,urządzeń i instalacji elektroenergetycznych 2
Kargulowa Teoria i praktyka poradnictwa rozdz 2
więcej podobnych podstron