Google Analytics: как максимизировать прибыль?

Тепловая карта трафика для Google Analytics

Этот совет не относится только к Google Analytics, так как R (или подобные ему языки программирования, ориентированные на статистику) поможет вам в других вопросах. Знание этого языка расширит ваши аналитические возможности.

Совет №23. Используйте данные о поиске на сайте для нового контента.

Как узнать, что именно пользователи хотят видеть на вашем сайте? Об этом может рассказать ваша поисковая панель.

Достаточно посмотреть, что ищут люди (при условии, что у вас есть настройка поиска по сайту).

Вам нужно просто перейти к пункту Поведение > Поиск по сайту > Поисковые запросы.

Это даст вам некоторое представление о потребностях и интересах пользователей. Кроме того, можно попытаться определить наличие явной тенденции в поиске.

Для этого нужно провести сравнение различных периодов времени, а затем отсортировать по параметру "Абсолютное изменение", изменив значение по умолчанию. Это покажет вам, какие запросы стали появляться чаще по сравнению с предыдущим периодом (и если есть что-то стоящее в этом, возможно, вам нужно подумать о создании контента вокруг этой темы):

Нужно не забывать при этом, что для достоверных выводов вы должны иметь достаточное количество данных.

Совет №24. Анализ данных до и после продажи.

Сравнение и анализ данных до и после продажи товара может помочь вам предсказать показатели поведения клиента перед покупкой и лучше контролировать рекламные расходы.

Очень важно понять связь поведения посетителя сайта перед покупкой и поведения после нее. Независимо от типа бизнеса и формы рекламы, которую вы используете, необходимо включать в анализ данные о поведении ваших клиентов. В контексте данной публикации это означает передачу данных CRM в Google Analytics, а также перенос их в централизованную базу данных для изучения поведения до и после покупки.

Это сложная задача, и это не сделаешь одним щелчком мыши.

Есть десятки инструментов, которые могут помочь вам в этом. Например, FiveTran или более новый Amplitude.

Основный вывод этой главы: с учетом данных поведения до и после покупки вы видите полную картину продаж, а не отдельные данные.

Совет №25. Исследование моделей атрибуции.

Атрибуция, согласно определению, это "распределение ценности среди точек взаимодействия в пути конверсии". Она дает понимание об эффективности усилий по продвижению.