en
pl
wyślij brief
wyślij brief
kontakt

Poznaj użytkownika z danymi demograficznymi Google Analytics. Część III

W poprzednich postach z tego cyklu pisaliśmy o tym, jak rozpocząć zbieranie danych demograficznych w Google Analytics oraz w jaki sposób wykorzystywać je w raportach. Dziś, idąc za słynnym powiedzeniem analitycznego guru Avinasha Kaushika, ,,Segmentuj albo giń”, pokażemy, w jaki sposób wyodrębniać różne grupy demograficzne i do czego można je wykorzystać.

Choć posiłkowanie się stereotypami dotyczącymi płci i wieku jest zdecydowanie politycznie niepoprawne, stawianie pewnych hipotez i weryfikowanie ich przy pomocy segmentów może okazać się kluczem do uzyskania odpowiedzi na wiele pytań. Warto jednak pamiętać, że dane demograficzne najczęściej są użyteczne wtedy, gdy odpowiednio połączymy je z analizą innych wskaźników.

Co sprzedaje, a co nie sprzedaje – i komu?
Problem 1:
Prowadząc kampanię wewnętrzną w e-sklepie z elektroniką, do baneru prezentującego promocję
-20% na duże AGD do kuchni, wybraliśmy zdjęcie z młodą, atrakcyjną blondynką opartą o lodówkę. Niestety, choć sprzedaż promowanego asortymentu wzrosła, ilość kliknięć w ten element strony była bardzo niewielka.

Pytanie: Dlaczego baner nie był klikany, mimo atrakcyjnej promocji i braku spadku ruchu w całym sklepie?

 

 
W analizowanym okresie (czyli: w czasie trwania promocji) serwis odwiedziło prawie 4 razy więcej kobiet niż mężczyzn. Nie da się ukryć, że wybrane zdjęcie nie mogło trafić w gust tej grupy docelowej, co odzwierciedla też rozkład kliknięć w baner, w Analytics widocznych jako zdarzenia.
 

 

 
Pytanie: Dlaczego zatem wzrosła sprzedaż promowanego asortymentu?
Ponieważ utworzyliśmy wcześniej cel, obejmujący zakup produktu z kategorii objętej promocją. Odpowiedź znajdziemy w raporcie ,,Odwrócone ścieżki do celu”. W zdecydowanej większości ścieżek, na kroku poprzedzającym kartę produktu, na której nastąpiło dodanie go do koszyka, występuje listing kategorii AGD. Jednocześnie, choć ilość odwiedzin na stronach kategorii była podobna do poprzedniego okresu, wartość tych stron wzrosła znacząco.
 
 

 

 
Jeżeli listing dla kategorii AGD w okresie trwania promocji wyglądał tak:
To przyczyn wzrostu ilości zakupów AGD należy szukać w bardzo widocznym oznaczeniu promocji i prezentacji starej ceny.

Rozwiązanie problemu:
Udało się przygotować nie tylko atrakcyjną promocję, ale i umiejętnie wyeksponować ją na stronach promowanej kategorii. Jeżeli w przyszłości chcemy skutecznie kierować ruch na przeceniony asortyment, musimy postawić na bardziej uniwersalne grafiki na banerach. Jeżeli  to głównie kobiety robią zakupy w naszym e-sklepie, uwzględniajmy ten fakt tworząc plan promocyjny.  Może Ladies Week z okazji Dnia Kobiet, ze specjalną zniżką tylko dla Pań?

Precyzyjne targetowanie dzięki segmentom
Segmenty są świetną bazą nie tylko do bieżących analiz i rozwiązywania problemów takich, jak opisany powyżej. Powinny stanowić też punkt wyjścia do planowania akcji promocyjnych: kampanii display, retargetingu, newsletterów.

Problem 2:
Prowadzimy biuro podróży i jako główny kanał promocji wyjazdów sylwestrowych wybraliśmy mailing. Przed nami trudne zadanie – przygotowanie kreacji newslettera w taki sposób, by zachęcić jak największą ilość osób do zakupu.

Jako punkt wyjścia wykorzystamy segmenty oparte na płci użytkowników.
Analytics wydziela w raportach standardowych 6 grup wiekowych, ale możemy użyć naraz tylko 4 segmentów. Pominęłam zatem zakresy 55-64 i 65+, także dlatego, że mają marginalny udział w ruchu na serwisie.
Weźmy pod lupę 3 wskaźniki – średnią wartość zamówienia, korzystanie z opcji ,,Rodzinna Zniżka” w koszyku i wyświetlanie wycieczek autokarowych lub z przelotem.

 
 

 

 

 

 

 

 
 
 

Jak widać, im starsza grupa, tym większa przeciętna wartość koszyka. Jednocześnie z dziećmi podróżuje najczęściej grupa 25-34. Najmłodsi najczęściej wybierają przejazd autokarem, który obniża cenę końcową wyjazdu.

Wnioski:
• Grupa 18-24 jest skłonna wydać najmniej, są to młodzi ludzie, często studenci. Mailing dla nich powinien zawierać stosunkowo tanie oferty dla par, singli i grup dorosłych osób, z dojazdem autokarem. Dobrym wyborem będą modne europejskie stolice – spełniają wcześniej wymienione warunki i spodobają się młodym ludziom.
• Grupa 25-34 często decyduje się na wyjazdy całą rodziną, więc przeznacza większe kwoty na całość wyjazdu, ale mniejsze na osobę. Do nich również muszą trafić stosunkowo tanie wycieczki, ale z przelotem, który dla dzieci jest o wiele bardziej komfortowy niż przejazd autobusem.
• W grupach 35-44 i 45-54 możemy pokusić się o propozycje droższych wycieczek – warto też pamiętać, że ich program musi być dopasowany do audytorium nastawionego bardziej na komfort, niż szaloną zabawę.

Zatem – jak zacząć?
Najlepiej od zaraz! Tworzenie segmentów w Google Analytics jest bardzo proste. Wystarczy kliknąć na sekcję segmentów znajdującą się nad wykresem w dowolnym raporcie, a następnie wybrać zakładkę Nowy segment.

Następnie należy nadać nazwę segmentu, która będzie dokładnie opisywała do czego dany segment służy. W dostępnych opcjach pojawi się zakładka Dane demograficzne. Należy w niej zaznaczyć, na przykład, płeć: kobieta i kliknąć Zapisz.

 
 

 

Nasz nowy segment zostanie wtedy automatycznie nałożony na prezentowane przez Google Analytics dane. Jeśli chcemy go usunąć, wystarczy kliknąć w strzałkę po prawej stronie i wybrać opcję Usuń
 
Segment od chwili utworzenia będzie także dostępny w zbiorze wszystkich segmentów, możemy go z łatwością w dowolnym momencie wyszukać i wybrać. Jeśli zależy nam, żeby nowo utworzony segment był dostępny jedynie dla jednego widoku danych, należy kliknąć link Widoczność i wybrać interesujący nas widok, w którym ma być dostępny stworzony segment. 
 
Należy pamiętać, że używając segmentów nie unikniemy próbkowania danych. Warto zatem zweryfikować, czy ilość danych, które zostały zaprezentowane przez Google Analytics po nałożeniu segmentów jest na tyle reprezentatywna, żeby można było na jej podstawie wyciągać wnioski. 
Pewnie wielu spośród stosujących targetowanie według płci czy wieku, robi to intuicyjnie, opierając się na pewnych ogólnie przyjętych hasłach dotyczących poszczególnych grup. Rzeczywiście, można założyć, że nasz baner z ponętną blondynką nie trafi do kobiet, a studenci nie zechcą wydawać dużych sum na wycieczki zagraniczne. Jednak tak, jak nie chcielibyśmy, by banki, w których przechowujemy pieniądze, operowały nimi na podstawie intuicji, tak sami oceniajmy obiektywnie kampanie, za którymi stoją konkretne koszty. Wystarczy odpowiednio zestawić dane dostępne w Analytics, by hipotezy zamienić w sprawdzone tezy i osiągać optymalne zwroty z inwestycji.
Katarzyna Horodnicza, Junior Analytics/ IT Specialist
Ola Lisiecka, Junior Digital Analyst
Spodobał Ci się artykuł? Udostępnij go: