TRANSKRYPCJA VIDEO
Dariusz Ciesielski
M4N7 – Analiza ruchu na stronie
Opis wygenerowany przez Skrybot
Dla tego filmu nie wygenerowano opisu.
Transkrypcja wygenerowana przez Skrybot
W tym nagraniu chciałem Ci pokazać dwa sposoby na analizę zachowań użytkowników na stronie, czyli ścieżek, w którym się oni poruszają. Celem jest zawsze znalezienie wąskich gardeł, które powodują, że użytkownicy nie docierają tam, gdzie my byśmy sobie tego życzyli. Przechodzimy od razu do Analytics. Tutaj dwa scenariusze. Jeden scenariusz będzie polegał na śledzeniu konkretnej, zdefiniowanej ścieżki. Kiedy definiowaliśmy cele w jednym z wcześniejszych nagrań, mówiłem Ci, że pokażę Ci, jak zrobić taki cel, który ma kilka kroków. U mnie zrobimy to na przykładzie mojego sklepu VOD. Jest to sklep. Koszyk zwykle ma kilka kroków, więc będzie się idealnie nadawał do naszych testów. I tak, przechodzę tutaj po prostu jako użytkownik do produktu.
Dodaję teraz ten produkt do koszyka. Przeszedłem jeszcze do opisu produktu. Tutaj mam wcześniej jeszcze dodany produkt, już go nie mam. Dodaję go do koszyka i to jest ważny krok. To jest pierwszy z kroków, który pojawia się na mojej ścieżce, którą chciałbym w tej chwili monitorować. Kopiuję go sobie po prostu i wrzucam do notatnika. OK, jest. Patrzę teraz co dzieje się dalej. Klikam, przejdź do kasy, tak jak każdy klient. Jestem na kolejnym kroku. Kopiuję również ten krok. Tutaj mamy szczegóły płatności, adres i tak dalej. Skopiowałem, wrzucam sobie to do swojego notatnika. Teraz co się dzieje dalej? Wypełnię szybciutko te dane. Tutaj wybiorę jakiś adres mailowy. OK. Przeczytałem, akceptuję, kupuję i płacę.
Teraz przechodzę do kolejnego kroku. Jestem na zewnętrznej stronie, której nie jestem w stanie w żaden sposób śledzić. Więc po prostu przejdę tylko dalej. OK, dalej jestem jeszcze na zewnętrznej stronie. Teraz zrobię powrót do sklepu. To będzie mój ostatni krok w ścieżce. Tutaj mam ten order received. Zaznaczyłem sobie w tej chwili całą tą ścieżkę. Dlaczego nie z tymi dodatkowymi elementami, które tutaj są na końcu? Dlaczego nie cały adres URL? Dlatego, że ta część, tutaj wcześniej powtarza mi się w każdym zamówieniu. Dla każdego zamówienia jest inna. Więc gdybym chciał śledzić dokładnie taki adres URL, to wystąpiłby on w moich konwersjach tylko jeden raz. Bo po prostu żaden inny klient by tutaj się nie dostał.
Więc kopiuję znowu tylko tę część, która się może u mnie powtarzać. I tak samo jak poprzednio wrzucam ją sobie tutaj do notatnika. Dane mam zebrane. Czasami tych kroków jest więcej, czasami jest ich mniej. Czasami nie ma ich w ogóle, dlatego, że wchodzimy tylko na stronę koszyk i mamy wszystko na jednej stronie. Czasami jest jeszcze tak, że mimo, że przechodzimy pomiędzy kolejnymi krokami, to nie zmienia nam się adres. To są pewne mankamenty śledzenia ścieżki użytkownika w taki sposób, ale pokazywałem ci przynajmniej kilka pomysłów na to, jak można śledzić ruch użytkownika pomiędzy stronami, które niby niczym się nie różnią. Tak, ale użytkownik wykonuje jakieś kroki. Pokazywałem ci, jak śledzić kliknięcia w zakładki.
Na przykładzie koszyka mogłoby to być śledzenie kliknięć w konkretne przyciski, które to kliknięcia mogłyby nam generować wirtualne odsłony, które już moglibyśmy w ten sposób sobie spokojnie zmierzyć. Więc jest to do zrobienia. Ale ja ci chcę teraz pokazać, jak w ogóle to wykorzystać. Czyli mamy te trzy kroki. Przechodzę do Onitixa dla tej strony. Administracja. Jest ten widok roboczy. OK. Cele. Tutaj mieliśmy wcześniej wizytę w koszyku. Dodam nowy cel, bo mój cel będzie teraz troszeczkę inny. Niech się nazywa właśnie złożenie zamówienia. OK. Przechodzimy dalej. Złożenie zamówienia tutaj zrobię w ten sposób. Lejek. Właśnie o to chodzi. Przechodzę dalej. Tutaj typ celu to jest miejsce docelowe. Przechodzę dalej. I teraz już precyzujemy.
Przechodzę też do swojej ściągawki. I tak. Moje miejsce docelowe to jest taki adres, jaki tutaj mam zaznaczony. Czyli ten z potwierdzeniem. Mogę tutaj wybrać. Zaczyna się od. Nie równo się, bo tam widzieliśmy, że jest coś więcej. Zaczyna się od. O, w ten sposób. Bez tego pełnego adresu URL. Zamówienie order received. OK. To jest jedna rzecz. Wartości tutaj nie będę przypisywał, bo w tej ścieżce nie o to chodzi, żeby zmierzyć tą wartość, tylko żeby sprawdzić gdzie, którędy wyciekają użytkownicy na mojej ścieżce. Więc tego nie robię. Natomiast tu jest ten ważny przełącznik, o którym wspominałem wcześniej. Który pozwala nam uruchomić kroki poprzedzające. Tutaj wracam znowu do swojej ściągawki.
Teraz już podajemy te kroki w takiej kolejności, w jakiej one występowały na ścieżce. Czyli w pierwszym kroku mieliśmy tutaj. O, coś takiego. Slashkoszyk. Możemy to nazwać od razu. Dobra. Dodaję kolejny krok. Patrzę do ściągawki. To była strona zamówienia. OK. Napiszę, że to są dane. OK. No i tutaj, czy to jest wymagane, czy nie. Można to zaznaczyć, żeby cel był zrealizowany tylko wtedy, kiedy ktoś przejdzie przez koszyk. No u nas praktycznie nie ma innej możliwości, chyba żeby ktoś sobie skopiował adres strony z podziękowaniem. I ją wkleił jeszcze raz do przeglądarki. Więc możemy zaznaczyć, że chcemy, żeby to był krok wymagany. To wymaganie dotyczy tego tutaj pierwszego elementu. OK.
Weryfikacja może nie dać tutaj nam wyników, bo ostatnio nie prowadziłem tutaj z żadnej aktywnej sprzedaży. Ale robię zapisz. Dobra. I teraz co to nam w ogóle daje? Nie będę miał danych zebranych. Pokażę Ci tylko jak to wygląda i za chwilę Ci pokażę jeszcze przykład z zebranymi danymi po prostu na innej stronie. Przechodzę tutaj do konwersje cele i mam wizualizację ścieżek. OK. Tutaj wybieram cel, który mnie interesuje. Ten mój cel to było złożenie zamówienia lejek. I tutaj jest właśnie to, co chciałem Ci pokazać. Czyli kroki, które sobie zdefiniowałem prowadzące do realizacji celu. U mnie wszędzie w tej chwili jest 0, tak jak widać.
Natomiast przełączę się na chwilkę na gościnne konto Analytics, gdzie taki lejek jest już wypełniony. W tej chwili już jestem na koncie, które ma taki lejek fajnie zdefiniowany i jest on wypełniony danymi. Więc tutaj Ci go po prostu pokażę. Przechodzę tak jak poprzednio do konwersji. Tutaj wybieram cele, wizualizacja ścieżek. OK. I już jestem, zobacz. Tutaj mamy raz, dwa, trzy, cztery, pięć kroków w koszyku. Jest koszyk, czyli ogólny widok, potem przejście do strony, gdzie wybieramy formę legowania. Dalej mamy stronę z formularzem, którą trzeba wypełnić. I zwykle tędy ludzie właśnie przechodzą. To jest taki formularz do zakupu jednorazowego. Podsumowanie przed zapłatą ze wszystkimi danymi i ostatecznie złożenie zamówienia. Tutaj w międzyczasie jest przeskok jeszcze do strony płatności.
I jak to tutaj wygląda? Moim zdaniem całkiem nieźle, patrząc na te dane. Z koszyka bezpośrednio ucieka nam około połowa ruchu. To i tak nie jest dużo, gdyż na większości stron, na większości sklepów internetowych z tego koszyka ucieka 90% ruchu nawet. Do 90%. 10% przechodzi dalej. Tutaj mamy połowę. I co się dalej dzieje? Ta połowa, która przejdzie, już tutaj odpada w bardzo niewielkim stopniu. Z czego ja widzę na przykład, że na tym kroku, gdzie mamy logowanie, część osób jednak była już wcześniej w sklepie i ma login, więc przeszła po prostu do strony logowania zamiast wypełniać formularz. Więc to też nie jest jakiś duży błąd, nie jest to tutaj po prostu osobno wyśledzone.
I w zasadzie zdecydowana większość osób, tutaj mamy 86% ruchu, przechodzi w tym koszyku dalej. Więc tak naprawdę w tym lejku jest bardzo mało miejsc, w których można by było się czepić. Tutaj można by było zobaczyć, bo to jest taki krok, który generuje trochę strat, 15% strat. Co tutaj się dzieje? Na jakiej to jest stronie? Na jakim to jest etapie? I jak to sprawdzić? Sam Analytics nie pozwoli nam zobaczyć dokładnie, co tutaj robią użytkownicy na tym kroku. Natomiast można to wyśledzić za pomocą innych systemów, takich jak Yandex, Metrica, Mouseflow, czy inne systemy do śledzenia, Hotjar na przykład, czy inne systemy do śledzenia zachowań użytkowników na stronie. I o tym Ci powiem jeszcze w osobnym nagraniu.
Jak to podłączyć, jak skonfigurować i jak z takiego systemu można korzystać. Czyli Twoje zadanie polega na tym, żeby stworzyć sobie taki lajek, zobaczyć w którym miejscu z niego wypada najwięcej użytkowników, poza tym pierwszym krokiem, bo to jest naprawdę bardzo przyzwoity wynik, jeśli tylko połowa ludzi wyjdzie z pierwszego kroku koszyka. I w takim miejscu, gdzie widzimy problem, należy włączyć tą dodatkową obserwację, żeby zdiagnozować, co jest nie tak. Czy nie wiedzą gdzie kliknąć, czy próbują znaleźć jakąś formę płatności, która jest nieodpowiednia, czy szukają jakiejś informacji jeszcze. Mogą być tutaj różne rzeczy. Mogą się wrócić jeszcze do wcześniejszego kroku koszyka, żeby znaleźć produkty.
Opcji jest wiele i jeśli to już zdiagnozujesz, to kolejny krok to próba poprawienia tego, co nie działa, na zasadzie eksperymentów. Opowiem Ci później jeszcze w kolejnym nagraniu, będzie ono poświęcone w całości systemowi Google Optimize, który pozwala nam przeprowadzać i analizować skuteczność drobnych zmian na stronie. Być może wystarczyłoby przeniesienie jakiegoś przycisku w inne miejsce, zmiana koloru, czy może ukrycie go na danym etapie naszego lejka, żeby ludzie po prostu przechodzili. Tak jak mówię, ten lejek jest w mojej ocenie bardzo dobry i nawet gdyby tutaj nic nie ruszyć, to strata byłaby stosunkowo niewielka. 37% osób, które wpadają do koszyka kończy z sukcesem zakup.
To jest naprawdę dobry wynik, bo wierz mi, w większości sklepów to oscyluje w granicach 10%. Tu jest prawie 4x lepiej, ale na każdym kroku można coś poprawić. Twoje zadanie to poprawiać, poprawiać aż do skutku, aż będziemy mieli tutaj maksymalną wartość, jaką da się w tym sklepie uzyskać. Czyli tutaj mieliśmy przykład ze śledzeniem konkretnej ścieżki. Pokazałem Ci jak ją zdefiniować, jak ją ułożyć na podstawie rzeczywistej ścieżki, którą się porusza użytkownik na podstawie adresów stron i powiedziałem Ci jak wyciągnąć wnioski. Teraz pokażę Ci jeszcze drugi przykład. Pokażę Ci to na swojej stronie. Jeśli nie mamy takiego lejka, a mimo wszystko chcielibyśmy się czegoś może jednak dowiedzieć.
Pokażę to w jeszcze troszeczkę innym kontekście. Przechodzę tutaj do odbiorców i tutaj mamy taką zakładkę przepływ użytkowników, do której większość użytkowników w konta Analytics sięga bardzo rzadko, bo nie bardzo wie co z tym zrobić. Widać tutaj jakieś takie poplątane wykresy i nie wiadomo z grubsza o co chodzi. Tutaj możemy śledzić co robią użytkownicy, którzy wchodzą na naszą stronę i to w różnych kontekstach. W tej chwili domyślnie jest ustawiony tutaj kraj, czyli podział pod kątem kraju. On nie jest specjalnie sensowny. Ja na przykład chciałbym się bardziej dowiedzieć co robią użytkownicy, którzy wpadają na stronę główną mojego sklepu. Gdzie mojej strony? Gdzie przede wszystkim oni się rozchodzą.
Co się dzieje z tym ruchem? Tutaj wybiorę strona wejścia. System przefiltrował dane. Tutaj widzę, że najpopularniejszą stroną wejścia wcale nie jest strona główna, tylko strona z webinarami. Akurat mnie to nie dziwi, dlatego że prowadzę bardzo często, przynajmniej raz w tygodniu kampanię na zapisy na webinar, więc stąd tutaj jest duża ilość ruchu. Ale mnie interesuje to co dzieje się z ruchem przechodzącym przez stronę główną. Dlatego tutaj kliknę i tutaj mogę wybrać wyświetl tylko ten segment. I teraz mam rozpisane co się dzieje dokładnie z ruchem, dla którego strona wejścia to jest moja strona główna. I tutaj już widzę co ci ludzie robią.
Przechodzą przede wszystkim, przede wszystkim to tak, 54% ruchu, czyli prawie połowa ucieka z mojej strony, czyli to są odrzucenia. Czy to dużo, czy to mało? Przeciętnie bym powiedział. Ja się tym specjalnie nie martwię, tak zwykle jest. Tym bardziej, że dużo ruchu przychodzi do mojej strony bezpłatnego, więc nie mam nad nim takiej pełnej kontroli. Co się dzieje z tymi, którzy przechodzą dalej? Z tego co widzę to tak, większość tych ludzi przechodzi do strony kontakt. To moim zdaniem bardzo dobrze. Chcą się ze mną skontaktować.
I co się dzieje dalej? No cóż, okazuje się, że 68% ruchu wycieka mi z tej strony, czyli ludzie wchodzą na ten kontakt i już dalej nigdzie nie przechodzą. O czym to może świadczyć? Albo że nie znaleźli tam informacji, która ich interesuje, albo że znaleźli właśnie tą informację i na przykład dzwonią do mnie, wysyłają formularz, bo on już piszą jakiegoś maila i dalej już po prostu nie potrzebują nigdzie indziej przechodzić. Ci, którzy dalej przechodzą jednak, to tak, mamy znowu ruch do strony głównej i ruch to jest do strony, tutaj ją podejrzę, tutaj jest coś takiego szczegóły grupy, automatyczna wycena kampanii Google Ads. Tutaj sporo ludzi przechodzi, czyli interesują się wyceną.
Tak czy siak interesują się wyceną. Albo chcą przejść do kontaktu i się ze mną skontaktować, albo przechodzą do wyceny. To generalnie dosyć dobrze. Patrzę gdzie dalej ci ludzie jeszcze przechodzą. Tutaj znowu widzę ten sam adres, on się już powtarza, jeszcze raz go tutaj wyświetlę. Automatyczna wycena kampanii Google Ads. Czyli to świadczy o tym, że strona z tą automatyczną wyceną jest bardzo popularna. Część ludzi przechodzi przez kontakt, ale potem z tej części i tak część kończy na stronie z automatyczną wyceną. Więc wniosek z tego jest taki, że powinienem tą automatyczną wycenę w jakiś sposób jeszcze bardziej wyeksponować, żeby ludzie mogli tam trafić wcześniej.
Widzę, że część ludzi przechodzi tutaj do stron z blogiem, część obserwuje moich klientów, część jeszcze wybiera gotowe szkolenia VOD. Czyli pierwszy wniosek już z tego mam. Widzę gdzie najczęściej ludzie chodzą. Są to w miarę dobre ścieżki, ale można by było tutaj jeszcze zrobić pewne ulepszenie polegające na tym, żeby bardziej wyeksponować tę stronę z automatyczną wyceną kampanii, do której i tak wiele osób tutaj dąży. I to bardzo dobrze, bo tam mam mechanizmy, które w trybie całkowicie automatycznym wyceniają tą kampanię, pobierają przy okazji dane do użytkownika i pozwalają mi się z nim później skontaktować. Teraz chciałbym jeszcze sprawdzić jedną rzecz. Mam tę stronę z automatyczną wyceną.
To druga rzecz taka, którą możemy tutaj zweryfikować. I włączę teraz Badaj ruch przez to miejsce. Tutaj troszeczkę nam się schemat zmieni. I teraz widzę dokładnie to, co chciałem ustalić. Czyli tą moją stronę mam tutaj w samym środku i mogę wyśledzić co się dzieje z ruchem. Skąd ten ruch przychodzi konkretnie na tę stronę i co się dalej z nim dzieje. Więc widzę, że większość ruchu to jest ze strony głównej i tutaj spod stron typu Marketing Automation, Kontakt, Klienci i tak dalej. Ok, tylko mnie bardziej interesuje teraz co ci ludzie tutaj robią. Mamy tutaj 31% porzucań, 68% przechodzi dalej.
Te porzucenia też tutaj nie są do końca miarodajne, ponieważ pokażę ci zaraz co się na tej stronie znajduje, więc to może trochę naświetlić ci sprawę. Zobacz, to jest ta strona. Mamy tutaj menu nawigacyjne, tutaj mamy link i tutaj mamy takie wtyczki, które odpalają nam konwersacje w Messengerze. Te wtyczki są osadzone w ramkach, w takiej konstrukcji technicznej strony, która się nazywa właśnie Ramki. I one nie są w zasadzie elementem strony, więc jeśli ktoś kliknie tutaj rozpoczni, to tak naprawdę wychodzi z mojej strony. Więc to może być traktowane przez system Analytics jako porzucenie. Natomiast co jeszcze ludzie robią? Patrzę co to jest za segment, bo tutaj dosyć sporo ludzi mi uciekło.
17, najwięcej uciekło w to miejsce. Patrzę co to jest, szczegóły grupy. No właśnie, technologia PPC Pilot do zarządzania słowami wykluczającymi. To jest właśnie ten link, czyli dużo osób ucieka mi w to miejsce. Ja nie chcę, żeby oni tutaj uciekali. Więc tutaj dla mnie nasuwa się pierwsza rzecz do zbadania. Chciałbym w ramach eksperymentu przesunąć tą informację, na przykład tutaj poniżej tych moich głównych celów. I wtedy miałbym możliwość porównania jaka jest skuteczność mojej strony. Czy dalej ludzie będą tutaj uciekać, czy nie. Więc to taki pierwszy wniosek. I czy coś jeszcze tutaj można by było z tego wysnuć? PPC Effect przechodzą na stronę główną do kontaktu. No to akurat dobrze.
Część przechodzi na stronę główną, czyli nie do końca jeszcze byli tym konkretnie zainteresowani. No tutaj te wyjścia, tak jak mówiłem, mamy 21 porzucań, 30% ruchu. Nie jestem w stanie tego zmierzyć, ponieważ ten system Messengera nie da się opomierować w Google Analytics. Nie jestem w stanie po prostu sprawdzić czy ludzie faktycznie uruchamiają te boty. Wiem, że część jest takich uruchomień, bo mam stamtąd zapytania, tak? Ale nie jestem w stanie tutaj oszacować jaka część ludzi klika mi tutaj na te linki do Messengera i w ten sposób porzuca stronę, bo odpala im się nowa strona, oczywiście z Messengerem. Na smartfonie się odpala aplikacja mobilna, tam ludzie sobie coś wypełniają, system wylicza im jakieś dane.
No i bardzo często już nie mają potrzeby wracać do mojej strony. Czasami mam od nich kontakt, czasami tego kontaktu nie mam, więc nie jestem w stanie w 100% zweryfikować, tak? Więc tak naprawdę jedyny wniosek, który tutaj mi się nasuwa, no to właśnie to co powiedziałem, czyli przeniesienie tego komunikatu poniżej, tutaj gdzieś poniżej, żeby on nie rozpraszał uwagi ludzi, tak? Żeby oni mogli się skupić na kliknięciu w te moje najważniejsze cele. .
S K R Y B O T
Skrybot. 2023, Transkrypcje video z YouTube
Informujemy, że odwiedzając lub korzystając z naszego serwisu, wyrażasz zgodę aby nasz serwis lub serwisy naszych partnerów używały plików cookies do przechowywania informacji w celu dostarczenie lepszych, szybszych i bezpieczniejszych usług oraz w celach marketingowych.