Какие данные по приложению содержатся в группе отчетов поведение – Как грамотно написать и оформить приложения к отчету по практике: полезные советы и рекомендации

Содержание

12 основных отчетов Google Analytics для маркетологов

Материалы для скачивания

5 лучших маркетинг-кейсов от OWOX BI

978.32 Kb

Знакомство с аналитикой и отчетами у многих начинается с Google Analytics. Мы решили разобраться, как же маркетологу найти ответы на вопросы бизнеса с помощью отчетов GA. В нашей статье мы собрали 12 основных отчетов из 4 разделов Google Analytics и расположили их в том же порядке, в каком они представлены в сервисе. Настройка этих отчетов Google Analytics поможет вам с анализом эффективности рекламных кампаний и подскажут, как найти слабые места и зоны роста.

Хотите знать, как настроена эффективная система веб-аналитики на примере сервиса OWOX BI? Запросите демо и узнайте, какие результаты должна давать отлаженная система аналитики:

ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

1. Аудитория >> География >> Местоположение

Если вы хотите узнать, откуда пришли ваши клиенты, чтобы принимать решения об оптимизации рекламных кампаний, развитии сайта и почтовых рассылок, вам нужен этот отчет. В отчете Местоположение доступны такие основные параметры:

  • Страна;
  • Город;
  • Континент;
  • Субконтинент.
отчет Google Analytics Местоположение

По умолчанию отчет показывает карту мира. Насыщенность цвета демонстрирует долю сеансов из разных регионов. Кроме того, в отчете есть вкладка Статистика.

отчет Google Analytics Местоположение, вкладка Статистика

Если вам необходимы данные для более детального таргетинга, то отчет о местоположении — это то, что вам нужно. Например, вам достаточно нажать на название страны и получить подробные данные о трафике, полученном из городов этой страны. 

Полезные ссылки:

2. Аудитория >> Мобильные устройства >> Обзор

Чтобы проверить, с каких именно устройств приходит трафик на сайт, используйте отчет Мобильные устройства.

отчет Google Analytics Мобильные устройства

С помощью этого отчета можно проверить не только, как отличается время нахождения на сайте в зависимости от устройства пользователя, но и посмотреть процент отказов с разных устройств. Если процент отказов на каком-то устройстве выше среднего, стоит проверить корректность отображения, скорость загрузки сайта на нем.

 
Проверьте, где плохая конверсия и убедитесь, что ваш сайт корректно и быстро отображается на различных мобильных гаджетах.
Полезные ссылки:

3. Источники трафика >> Весь трафик >> Каналы

Этот отчет удобен для анализа трафика по каналам и сравнения каналов между собой. Как и другие стандартные отчеты, отчет Каналы состоит из графика и таблицы данных. В таблице собраны данные по всем входящим источникам трафика:

  • Organic Search – органический трафик из поисковых систем.
  • Paid Search – платный трафик из поисковых систем.
  • Direct – прямой переход на сайт.
  • Referral — трафик от партнеров.
  • Display – трафик, приходящий из медийной рекламы.
  • Email – трафик из электронной почты.
  • Social – трафик из социальных сетей.
  • (Other) – используется в случае, если Google Analytics не может определить канал трафика.
отчет Google Analytics Каналы

Чтобы увидеть статистику по отдельному каналу, достаточно просто перейти по нему в таблице. 

Полезные ссылки:

4. Источники трафика >> Весь трафик >> Источник/канал

Один из главных отчетов, доступных в Google Analytics, который показывает весь входящий трафик на сайт. Фактически, этот отчет дублирует предыдущий (Весь трафик >> Каналы), но здесь кроме канала добавляется еще и источник.

отчет Google Analytics Источник/Канал

Google Analytics автоматически определяет большинство источников и каналов, например, прямой трафик, обычный поиск или переходы с других сайтов. Однако это работает не со всеми источниками и каналами. В случае неопределенного источника вы увидите значение none. Если же, к примеру, трафик пришел из почтовой рассылки, в которой не были использованы UTM-метки при настройке кампании, то Google Analytics поставит значение — email/refferal. Соответственно, если вы не хотите полагаться на стандартную разбивку по источникам/каналам, то следует всегда использовать свои UTM-метки. 

Полезные ссылки:

Среди основных параметров отчета:

  • Источник или канал — выбран по умолчанию.
  • Источник — показывает только источник или UTM-метку source.
  • Канал — только канал или UTM-метка medium.
  • Ключевое слово — показывает только данные из UTM-метки keyword.

Есть еще опция Другое, в которой вы можете выбрать нужный параметр.

отчет Google Analytics Источник/Канал, опция Другое

Благодаря этому отчету можно:

  • Оценить базовые метрики отдельных источников и каналов, которые приносят трафик и конверсии. Например, изучить конверсии и понять, где низкий CTR.
  • Найти эффективные и неэффективные каналы и перераспределить бюджеты.
  • Увидеть, какие каналы приводят больше всего клиентов и где лучше конверсии.

Полезные ссылки:

Также, не забывайте, что для расчета главной метрики для оценки эффективности каналов ROAS, необходимо добавить в расчеты данные расходов и доходов. Только так можно сделать правильные выводы!

Объедините свои данные вместе с OWOX BI PIPELINE

5. Источники трафика >> Кампании >> Все кампании

Отчет Все кампании позволяет оценить эффективность тех рекламных кампаний, которые отмечены UTM-метками.

отчет Google Analytics Все Кампании

Этот отчет используют для сравнения кампаний между собой и оценки их эффективности. Основными параметрами являются: кампания, источник или канал, источник и канал. 

Чтобы посмотреть детальную информацию по конкретной кампании, просто кликните на нее.

отчет Google Analytics Все Кампании, детальная информация

Полезные ссылки:

  • Acquisition reports overview — видео урок от Analytics Academy на Youtube с разбором отчетов раздела Источники трафика.

6. Источники трафика >> Кампании >> Анализ расходов

В отчете Анализ расходов можно посмотреть стоимость и рентабельность рекламы в разрезе разных каналов, что делает его одним из самых важных отчетов в работе маркетолога. Однако, по умолчанию во всех показателях, кроме Google Ads, будут проставлены нули. Если же вы импортировали данные о расходах, например, при помощи OWOX BI, то в вашем отчете появятся реальные значения.

отчет Google Analytics Анализ Расходов

Чтобы проанализировать данные по рекламным кампаниям, принадлежащим к одному источнику трафика, выберите к примеру google/cpc. В таблице появятся данные по всем загруженным кампаниям:

отчет Google Analytics Анализ Расходов

Как мы говорили выше, для корректной работы этого отчета необходимо настроить импорт расходов из тех рекламных сервисов, которыми вы пользуетесь. Добавлять данные в отчет Анализ расходов можно:

  • через панель администратора Google Analytics.
  • из Google Sheets с помощью бесплатного OWOX BI Data Upload Add-on.
  • автоматически импортировать расходы на рекламу с помощью OWOX BI Pipeline.

Последний вариант самый удобный. Вы один раз настраиваете импорт данных, а дальше сервис будет автоматически передавать расходы, проверять данные на наличие ошибок и конвертировать их в нужную вам валюту.

ПОПРОБОВАТЬ OWOX BI БЕСПЛАТНО

Полезные ссылки:

  • Подробная статью об импорте расходов и отчете Анализ расходов в Google Analytics в нашем блоге.

  • Отчет Анализ расходов — официальная справка Google Analytics.

7. Поведение >> Контент сайта >> Страницы входа

Для анализа того, как пользователи перемещаются по сайту, воспользуйтесь отчетами раздела Поведение. Чтобы понять, с каких сайтов или страниц пользователи приходят чаще всего — вам нужен отчет Страницы входа.

отчет Google Analytics Страницы Входа

Отчет Страницы входа поможет вам:

  • оценить входящий трафик из разных каналов;
  • увидеть, какая страница приносит вам больше всего трафика, а какие страницы лучше всего превращают просто посетителей в лидов и клиентов;
  • найти слабые, непроработанные места.

Полезные ссылки:

8. Поведение >> События >> Лучшие события

На сайты добавляют много различных интерактивных элементов. Самый распространенный и простой пример — при нажатии кнопки начинает грузиться видео. Однако, Google Analytics не умеет отслеживать такие действия автоматически. Именно поэтому для отслеживания кликов по разным элементам на сайте необходимо настраивать события. Это поможет вам точно узнать, как пользователи используют контент на вашем сайте.

Для отслеживания настроенных событий в представлении используются отчеты раздела События.
Основные параметры этого отчета:

  • Категория событий.
отчет Google Analytics Лучшие События
  • Действие по событию.​
отчет Google Analytics Действия по Событиюотчет Google Analytics Ярлык События

В Google Analytics новый пользователь по умолчанию приравнивается новому событию. 

К событиям можно отнести как просмотр видео на странице, так и добавление товара в корзину. Подробнее же о событиях и их настройках можно прочитать по ссылкам ниже.

Полезные ссылки:

9. Конверсии >> Многоканальные последовательности >> Ассоциированные конверсии

Чтобы узнать, какие каналы помогли привести клиента к конверсии, используйте отчеты раздела Многоканальные последовательности.

отчет Google Analytics Многоканальные Последовательности

Отчеты этого раздела позволяют увидеть путь к цели. Google Analytics отслеживает посетителей, которые были на сайте больше двух раз и в конце концов совершили конверсию.

Отчет Ассоциированные конверсии показывает, в скольких конверсиях этот канал был ассоциированным, не привел клиента прямо к конверсии, но был в цепочке. Эти данные пригодятся для оценки каналов маркетинга. 

Полезные ссылки:

10. Конверсии >> Многоканальные последовательности >> Основные пути конверсий

Отчет Основные пути конверсии помогает понять, сколько конверсий было получено при помощи определенного канала. Таким образом, вы можете оценить наиболее эффективные пути к конверсии и оптимизировать эти каналы.

отчет Google Analytics Основные Пути Конверсий

С помощью настроек сверху можно выбрать какие именно конверсии/цели учитывать и определить длину последовательности. Также можно выбрать тип и период конверсионного окна от 1 до 90 дней (по умолчанию в Google Analytics указано 30 дней).

отчет Google Analytics Основные Пути Конверсий, настройки

Полезные ссылки:

11. Конверсии >> Многоканальные последовательности >> Длина последовательности

Как понятно из названия, отчет показывает количество взаимодействий до конверсии.
Указывается общее количество конверсий, сколько каналов принимало участие на всем пути до конверсии и ценность конверсии.

Большинство людей посещает ваш сайт не один раз прежде, чем купить что-то. Этот отчет помогает понять, сколько раз клиент взаимодействует с брендом, чтобы совершить конверсию.

отчет Google Analytics Длина Последовательности

Примечание: по умолчанию Google Analytics выбирает все ваши конверсии для расчета. Так что не забудьте убрать те конверсии, которые вас не интересуют. Лучше выбирать тип Все вместо Google Реклама (опция Google Реклама подходит только для случаев построения ремаркетинга на основе этого источника).

Полезные ссылки:

12. Конверсии >> Атрибуция >> Инструмент сравнения моделей

Отчет позволяет сравнивать между собой распределение ценности по логике как моделей атрибуции доступных по умолчанию, так и кастомизированных моделей.

отчет Google Analytics Инструмент Сравнения Моделей

Одновременно можно сравнивать две или три модели. Инструмент сравнения моделей помогает оценить, как разные модели определяют ценность маркетинговых каналов.

отчет Google Analytics Инструмент Сравнения Моделей

Вы также можете кастомизировать уже существующие модели атрибуции при помощи окна редактора.

отчет Google Analytics Инструмент сравнения моделей, окно редактора

После создания своей собственной модели атрибуции, вы также можете загрузить ее в галерею решений Google Analytics.

Разумеется, что для верной оценки эффективности маркетинговых каналов нужно подобрать модель, которая будет учитывать все особенности компании. Как это сделать?

Модель от OWOX BI работает с данными в комплексе и учитывает как данные о действиях пользователя на сайте от Google Analytics, данные из рекламных сервисов и оффлайн данные из CRM систем. Это позволяет по разному настроить шаги воронки для разных компаний. Попробуйте сервис в течение 14-ти дней бесплатно и убедитесь во всем сами!

ПОПРОБОВАТЬ OWOX BI ATTRIBUTION

Полезные ссылки:

Выводы

В нашей статье мы рассмотрели самые нужные отчеты, которые помогают маркетологу получить необходимую информацию для принятия решений. И помните, что главное в отчетах Google Analytics — это найти ответ на поставленные бизнесом вопросы. 

Если у вас еще остались вопросы, задайте их нам в комментариях ниже 🙂

А если вы хотите узнать больше о работе с Google Analytics и не только, подписывайтесь на нашу рассылку с самыми полезными подсказками для современных маркетологов и аналитиков:

Основы работы с Google Analytics и Universal Analytics для маркетологов. Основные отчеты.

Перед планированием и анализом вашего интернет-маркетинга, в первую очередь, стоит определиться с тем, что вы хотите знать о своих потенциальных клиентах. Ответы  на вопросы о поведении пользователей на сайте можно с легкостью найти в сервисах аналитики. В частности, во время первого вебинара  Fresh IT c Татьяной Гринько, сертифицированным специалистом по Google AdWords, мы рассмотрели Google Analytics и его усовершествованную версию Universal Analytics.  Google Analyics – это мощный инструмент, который помогает вам решить такие задачи как оптимизация сайта, увеличение объема и повышение качества трафика, а также помогает ответить на вопросы:
  • Кто посещает сайт?
  • Когда?
  • Откуда приходит?
  • Как узнает о сайте?
  • Сколько времени проводит?
  • Какие страницы просматривает?
  • Что покупает и сколько тратит?
Естественно, ответы на эти вопросы не даются вам в готовом виде, необходимо формировать и анализировать отчеты.
Начало работы с Google Analytics
На данный момент невозможно установить Google Analyics в новом аккаунте, только Universal Analytics. Более того, в скором времени Google автоматически переведет все аккаунты Google Analyics на Universal Analytics. Процедура регистрации проста, аналогична регистрации в Google Analyics и выполняется в 3 шага.  Для начала работы в системе достаточно обладать аккаунтом в Google с любым адресом электронной почты.  Далее вы заполняете все необходимые поля: название аккаунта, название, адрес и категория ресурса. Последнее нужно для того, чтобы Google мог собирать свою внутреннюю статистику по разным категориям и использовать ее для повышения эффективности интернет-рекламы. После этого важно не забыть самое главное – установить на свой сайт код отслеживания, , без которого Google не сможет собрать необходимые данные. На каждую страницу сайта вы добавляете следующий код, который находится во вкладке «Администратор» в разделе «Ресурс». Так выглядит код Universal Analytics. Идентификатор отслеживания – это ваш уникальный код аналитики, позволяет  передавать данные с внешних сервисов и отслеживать действия пользователей на сайте, например, вы можете связать данные почтового сервиса Mailchimp с количеством заказов на сайте после email рассылки. Также с помощью кода вы можете подключать дополнительные функции. Допустим, если вы даете контекстную рекламу и хотите запустить ремаркетинг (показ объявлений той аудитории, которая уже была у вас на сайте), то в этот код нужно добавить несколько строк. Подробнее об этом инструменте продвижения уже писал Константин Кононенко в блоге Fresh IT. Приступаем к работе!
Основные показатели
Основные показатели Google Analyics, на основании которых строятся отчеты:
  • Посещения
  • Новые посещения
  • Показатель отказов 
  • Страниц/посещение
  • Средняя продолжительность посещения
  • Коэффициент конверсии цели
  • Достигнутые цели
Для чего важны эти показатели? Вы оптимизируете свой интернет-магазин и хотите, чтобы пользователи покупали больше. Количество посещений определяет трафик на сайт, чем больше этот показатель, тем больше потенциальных клиентов к вам заходит, тем больше продаж вы можете получить. Если этот показатель растет, то интерес к вашему сайту увеличивается и рекламные кампании эффективны. Если вы хотите расширить аудиторию за счет новых клиентов, то вам пригодятся данные о новых посещениях. Как-то к нам обратился клиент, у которого все рекламные кампании были таргетированы на тех, кто уже посещал сайт, их по данным аналитики было 90% от общего числа гостей сайта. Такой высокое значение означает, что без перенастройки кампаний выйти на новых пользователей не удастся. В то же время, как показывает наша практика, посетители, которые вернулись на ваш сайт более склонны к покупке, чем новые. Цифры, факты и объяснения можно найти в статье «Контекстная реклама не эффективна?» Google считает отказом выход пользователя со страницы без какого-либо действия или без перехода на следующую, т.е. показатель отказов помогает понять, насколько сайт интересен пользователю. Особенно важно учитывать его при работе с посадочными страницами (лендинг пейджами, лендингами) – если пользователь перешел на посадочную страницу с помощью рекламного объявления (т.е. он заинтересован), но ничего не купил и не совершил никаких действий, это явный сигнал к тому, что нужно что-то менять: рекламные объявления или посадочную страницу. Подробнее о показателе отказов читайте в статье «Показатель отказов и гадание на кофейной гуще или Когда нужно оптимизировать посадочную страницу», а пример повышения конверсии рекламных кампаний для интернет-магазина автозапчастей с помощью посадочных страниц можно посмотреть здесь: «Кейс: магазин автозапчастей» . Насколько содержание вашего сайта интересно пользователю также показывают «средняя продолжительность посещения» и «страниц/посещение«. Как правило, чем выше этот показатель, тем лучше. Однако на сайтах оптовых магазинов уместно внедрять функции «быстрый просмотр товара» и «купить в один клик», что может существенно уменьшить и время нахождения на сайте, и количество просмотренных страниц. Эффективны ли такие внедрения показывает коэффициент конверсии цели. Конверсия – это совершение пользователем целевого действия на сайте, которые вам выгодны: заказ товара или услуги, отправка заявки на просчет, запрос прайс-листа, подписка на рассылку, просмотр видео и тому подобное. Далее переходим к 4 основным отчетам аналитики: кто ваши пользователи, откуда они пришли, как себя ведут и выполняют ли целевое действие.
Отчеты Google Analyics
Группа отчетов Аудитория
В отчете Аудитория вы можете найти такие данные:
  • Демография
  • Интересы
  • По странам
  • Поведение
  • Технологии
  • Мобильные устройства
  • Персонализированный
  • Карта посещений
«Демография» и «Интересы» не являются автоматическими параметрами отчета, поэтому их подключают дополнительно через панель администратора. Наиболее интересный отчет из данной группы  –  это месторасположение посетителей по странам, он  помогает отследить ошибки геотаргетинга объявлений. С помощью карты посещений вы можете отследить интересы и поведение пользователей из разных стран. Красные прямоугольники –  это уходы со страницы. При нажатии на них вы получите данные о количестве уходов со страницы и их соотношении к общему трафику страницы. Данные пользователей мобильных устройств можно использовать при планировании рекламных кампаний таких товаров как аксессуары для телефонов или беспроводной интернета. Так при грамотной настройке контекстной рекламы за короткий срок удалось получить более 1500 заявок для магазина беспроводного интернета. С кейсом можно ознакомиться в статье «Кейс: магазин беспроводного интернета».
Группа отчетов Источники трафика
Отчет Источники трафика – один из самых важных отчетов для тех, кто занимается рекламой, т.к. он содержит данные о переходах из поисковых систем, социальных сетей, электронной почты, рекламной сети AdWords и т.д.  Отчеты по источникам трафика включают в себя следующие параметры:
  • Общая информация (на скриншоте ниже)
  • Каналы
  • Весь трафик
  • Все переходы
  • Кампании
  • Ключевые слова
  • Анализ расходов
  • AdWords
  • Соцфункции
  • Поисковая оптимизация
Это общий отчет, который помогает примерно оценивать эффективность каждой группы каналов:  общее количество посещений, показатель отказов. Например, показатель отказов из email-рассылки составляет 80%, в то время как средний показатель отказов по сайту – 40%. Не удивительно, что рассылка не приносит ожидаемых результатов.  Для отслеживания дополнительных источников трафика необходимо использовать utm-метки (специальные коды, «хвостики» ссылок, которые фиксируют переходы). Компоновщик ссылок от Google вы можете найти по ссылке: https://support.google.com/analytics/answer/.

Также в этом отчете вы можете увидеть конкретные запросы, которые пользователи вбивают в адресную строку. Эти данные помогают в оптимизации сайта и контекстной рекламы. Если вы хотите посмотреть, по каким конкретно запросам переходят на некий URL, то вам нужно открыть отчет «Все страницы» в «Поведении», далее в выбранном отчете на фильтре нажимаете «Ещё», вводите в появившемся поле url страницы и нажимаете «применить».  Теперь у вас отсортирована информация только по данной странице. После этого выбираете дополнительный параметр «Соответствующий поисковой запрос» и анализируете результат. 

 Группа отчетов Поведение
Следующий отчет Google Analyics, который мы уже упомянули, – Поведение. Он включает в себя данные по таким категориям:
  • Карта поведения
  • Контент сайта
  • Скорость загрузки сайта
  • Поиск по сайту
  • События
  • AdSense
  • Эксперименты
  • Статистика страницы
Информация из отчета карта поведения похожа на уже рассмотренную карту посещений и направлена на качество работы вашего сайта и то, как с ним взаимодействует пользователь. Можно выбрать отдельные страницы и просмотреть трафик, который происходит непосредственно через нее. К примеру, у вас есть шикарная посадочная страница, но люди не совершают конверсионное действие и вместо этого переходят на главную страницу сайта. Следовательно, может быть несколько решений: убрать некоторые ссылки, которые уводят пользователя, либо добавить информацию, которой не хватает для принятия решения (сертификаты, отзывы, условия доставки, портфолио и т.д.). Контент сайта показывает отчеты по каждой странице: количество посещений, длительность сеансов, показатель отказов. При определенных настройках можно анализировать нажатие кнопок – эти данные содержаться в отчете события.  Также в этом отчете можно отслеживать в какие игры играют пользователи на вашем сайте, какие заявки отправляют или какие конкретно картинки просматривают. Скорость загрузки сайта влияет как на ранжирование поисковыми системами, так и на поведение гостей сайта – чем она ниже, тем лучше. Проанализируйте страницы, возможно, стоит уменьшите вес картинок, отключить некоторые виджеты или автоматическую загрузку видео. Отчет по поиску на сайте нужно подключать дополнительно. Эти данные являются одними из наиболее важных  – вы видите, что действительно интересует ваших пользователей. На скриншоте находятся запросы интернет-магазина дорогостоящей косметики  американского производства, однако пользователей интересуют более простые товары – детские товары, крем и мыло. В случаях, когда множество пользователей заинтересовано в каком-то конкретно продукте, создание посадочных страниц (лендингов) под эти товары более чем оправданно, либо же можно отсеять нерелевантную аудиторию.
Группа отчетов Конверсии
Напомним, конверсия – это переход из посетителя в покупателя или подписчика.  Отчеты по конверсиям всего 4 категории:
  • Цели
  • Электронная торговля
  • Многоканальные последовательности
  • Атрибуция
Настроить цели достаточно просто. Предположим, нам нужно настроить цель «Оформить заказ». Многие агентства при этом попросят вас создать определенную страницу, на которую перейдет пользователь после оформления заявки, например, site.com/success.html.  В таком случае настройка будет максимально проста и займет всего 2 клика. 

Настройка цели. Шаг 1

Настройка цели. Шаг 2

Настройка цели. Шаг 3

С настройкой цели через событие (отслеживание непосредственного нажатия кнопки) не все так просто: нужно менять код аналитики на странице, добавлять в кнопки идентификаторы и потом уже прописывать эти идентификаторы при настройке цели. Также можно задавать цели по количеству просмотренных страниц или времени нахождения на сайте. Такие цели актуальны для медиа-проектов, анализа эффективности корпоративных блогов или если пользователь должен пройти определенный путь до совершения конверсионного действия (просмотр каталога – регистрация – оформление заявки). Базовый отчет по конверсиям достаточно простой и не настолько интересен, насколько отчет об ассоциированных конверсиях в многоканальных последовательностях. Ассоциированные конверсии наглядно демонстрируют синергетический эффект каналов привлечения клиентов, т.е. эффект от использования комплекса каналов продвижения, а не каждой его составной части отдельно. Так например в простом отчете о конверсиях вы могли заметить, что пользователи, которые пришли на сайт из бесплатного поиска, покупают у вас меньше среднего, но в отчетах об ассоциированных конверсиях становится ясно, что они покупают больше, если есть дополнительные каналы рекламы, такие как рассылка или страница на фейсбуке. Пользователю просто нужно больше времени на принятие решения – иногда путь от знакомства с сайтом до покупки занимает 20 шагов. Именно этот отчет может остановить вас от принятия решения об отключении какого-либо рекламного канала из-за кажущейся не эффективности, в то время как именно благодаря ему пользователь остается с вами и продолжат свой путь к заказу.
Universal Analytics
Существенных отличий у Universal Analytics по сравнению с Google Analyics не так уж и много:
  • Новый код – Analytics.js;
  • Используется одна кука для каждого пользователя;
  • Изменение параметров session timeout и campaign timeout без изменений в коде;
  • Упрощенное отслеживание поддоменов;
  • Больше возможностей настройки;
  • Собственные параметры (если хотите отслеживать что-то, чего нет в системе по умолчанию).
Код изменился достаточно сильно, он стал проще, компактнее, с меньшим количеством переменных и приятнее внешне.

 код Google Analytics 

код Universal Analytics

Куки – это файлы, в которых сохраняются данные о посещении пользователем сайта. Теперь такие данные хранятся не в браузере пользователей, а на сервере, а в этот файл пользоватлея записывается только его код. Также можно менять время ожидания на сайте достаточное для фиксирование отказа без изменений в коде.  Время  отслеживания – это период, в течение которого Google будет фиксировать все данные пользователя и определять его как 1 пользователя, даже если между посещениями пройдет несколько месяцев (по умолчанию установлено 2 года). Система автоматически сбрасывает данные через 2 года (это можно изменить). Это значит, что если посетитель зайдет второй раз на сайт через 1,5 года после первого посещения, Universal Analytics узнает его, а через 2,5 года после последнего визита примет его за нового посетителя. Universal Analytics определенно понравится тем, кто активно создает сайты на поддоменах (мобильные,  мультиязычные  и промоверсии сайта) – раньше нужно было модифицировать код таким образом, чтобы система различала основной сайт и поддомен. Стандартный код Universal Analytics без каких либо изменений покроет все поддомены того домена, который прописан в нем.   Надеемся, данный материал пригодится вам в работе и благодаря аналитике вы сможете повысить эффективность сайта и рекламных кампаний. Посмотреть вебинар можно на нашем youtube-канале, а презентацию — на slideshare.net. О том, как можно повысить ROI контекстной рекламы читайте в расшифровке второго вебинара Fresh IT «7+1 способ оптимизировать бюджет на контекстную рекламу». Если у вас остались какие-либо вопросы, можете задавать их в комментариях – мы обязательно на них ответим.

Как прогнозировать поведение пользователей в приложении / Mobio corporate blog / Habr

CEO App in the Air, Байрам Аннаков, разобрал на Epic Growth Conference практики, которые помогают кратно повысить коэффициент удержания пользователя в приложении.


Читайте расшифровку доклада ниже.

Пользователь всегда хочет нам что-то сказать


Кто-то на слайде ниже видит плохое планирование. Я здесь вижу месседж пешеходов архитекторам. Аналогию можно провести с продуктом. Как пользователи действительно ходят из точки «А» в точку «В».

Мы проектируем интерфейс так, как мы думаем, пользователь должен им пользоваться. Задача продакт-менеджера — понять, чего хотят пользователи, основываясь на их траектории по приложению и скринам.

Зачем изучать месседжи пользователей?


1. Пользователь – это не продакт-менеджер

Есть такая пословица: «Человек предполагает, а Бог располагает». Применить ее можно и к работе веб-сервисов: «Продакт-менеджер предполагает, а пользователь располагает». Мы не всегда можем предсказать, как именно люди будут использовать приложение. Чтобы вовремя анализировать ситуацию и работать над ошибками, важно не «забивать» на пользовательские месседжи, а изучать их.
2. Воронка — это далеко не всё

Воронка — самый распространённый способ изучать послания от пользователей. Однако проблема с воронками в том, что их становится на определённом моменте недостаточно. На это есть несколько причин:

Воронка сильно упрощает сложное, богатое поведение пользователя
Слева на слайде изображено, как себя ведут пользователи по экранам вашего продукта. Справа — как вы редуцируете это поведение в наборе этапов, предполагая, что этапы движения пользователя последовательны.

Пользователь может идти по онбордингу и затем переключиться на другое приложение, потому что пришла SMS с месседжем «вернуться обратно».

Пользователь не идёт чётко к цели, которую вы ему поставили. Он руководствуется сложным поведением, а воронка сильно редуцирует его поведение. Это не дает вам увидеть всю сложность и богатство месседжа пользователя.

Пользователь тратит время

Воронка не учитывает аспект времени. Есть точные экраны, где пользователи проводят больше времени, а где меньше. В нашем приложении, например, мы знаем, что если пользователь стал читать privacy policy, то, скорее всего, он уйдет из приложения и не вернется.

В какой-то момент вы чувствуете, что воронка больше не дает ответов на возникающие вопросы. Тогда приходится изучать траектории пользователей.

3. График пользователя — это ключ

Что такое траектория? Представьте: у вас есть стандартные ивенты (Google Analytics, Firebase, Amplitude). У ивентов есть временная последовательность. Вы представляете поведение пользователя, как последовательность действий с переходами из одного в другой ивент.

Узлы – это ивенты (как правило, это экраны). Переходы – это скачки между экранами. Когда мы рисуем схему экрана, мы используем примерно один и тот же инструмент.

Было бы круто анализировать все траектории всех пользователей, находить закономерности в поведении и то, что они пытаются нам сказать. Но когда количество пользователей превышает 100 млн в месяц, времени на ручной анализ не хватает. Приходится использовать автоматизированный инструмент.

4. Частотный анализ = выгода

Мы разработали набор инструментов для отслеживания траектории юзеров, которые покупают и не покупают наш продукт. Мы используем матрицу частоты использования продукта.

По краям слайда изображены разные когорты пользователей. Две диаграммы показывают долю пользователей, которые с каждой когорты покупают нашу подписку. По оси Х — мы видим показатель частоты использования фичей, по оси Y — пользователей.

Когда вы строите подобную матрицу, начинаете видеть принципиальные отличия одной когорты от другой. Зная, что в результате есть отличия между тем, какая доля пользователей подписывается, а какая — нет, вы можете понять, какие экраны, ивенты и действия приводят к пониманию пользователя.

5. Через групповой граф можно увидеть инсайты

Нам интересно посмотреть, в какой последовательности юзеры пользуются фичами, и построить то, что мы называем «групповой граф» — граф, характеризующий определенную группу. Например, ключевые функции, которыми они пользуются.

Дальше, в зависимости от вашего приложения или задач, вы заставляете людей двигаться по той траектории, которая дает вам максимальный результат.

Если вы четко понимаете, что ваш продукт подходит для разных категорий пользователей, то выстраиваете онбординг. Вы также можете заточить под этот вариант использования всю часть продукта.

6. Циклы ведут к оттоку пользователей

Когда вы получили инструмент, который автоматически анализирует графы, и построили граф переходов на одной из когорт, вы начинаете видеть потери в этом графе.

Например, мы теряли около 5% пользователей после одного из экранов онбординга, на котором пользователь мог подключить календарь.

Это происходит из-за зацикливания: пользователь ходит вокруг какого-то набора экранов, повторяет одни и те же действия, а затем закрывает приложение. Циклы очень легко найти, если построить математический граф — ведь чем больше циклов делает пользователь, тем ниже у него коэффициент удержания.

7. Динамический подсчет

Мы выяснили, какие циклы последовательности действий пользователей, собранные в траекторию, вносят наибольший вклад в то, что человек уйдет. Мы начали прошивать эти циклы.

Используя траектории, вы определите модели поведений пользователей. Для этого вы можете наложить готовые математические инструменты, например, поиск циклов — они быстро покажут, какие циклы приводят к тому, что люди уходят.

Вы погружаетесь в эти циклы, делаете кросс-проверку на парочке пользователей, просматриваете весь цикл, понимаете, в чём проблема, и прошиваете цикл. Это мгновенно дает профит в коэффициенте удержания юзера.

Хороший пример: представьте, что ваш пользователь приезжает в аэропорт Дубая и теряется. Это один из самых — с точки зрения навигации — непонятных аэропортов. В какой-то момент его замечает служащий аэропорта и указывает в направлении выхода. Применительно к вашему сервису — вы можете динамически изменить UI, чтобы максимизировать коэффициент удержания.

Мы подумали: «Классно делать это внутри компании. Но еще более классно заоупенсорсить все эти инструменты и дать возможность продакт-менеджерам их использовать».

Работайте с Google Analytics или с любым аналитическим инструментом. Набор инструментов поможет вам автоматически построить графы и сделать прогнозирование ухода человека по последним Х-событиями.

Как эволюционирует аналитика во многих компаниях?

Давайте представим, что у нас есть две оси. Один конец — «знаю», второй — «не знаю». Вторая ось действует по такому же принципу. Наблюдение за многими компаниями и за эволюцией аналитики показало, что все мы двигаемся в рамках вот этого квадранта.

Какое место в квадранте занимает ретеншениринг и описанные инструменты?

1. «Мы знаем только то, что знаем»

Обычно это основной дашборд системы аналитики. Мы знаем, сколько у нас скачиваний, пользователей, сколько составляет наш доход. На этом уровне происходит «фактология». Это нельзя назвать «аналитика», просто статистическая информация. Многие компании до сих пор остаются на этом уровне.

2. «Мы знаем, что в чём-то не разбираемся»

Они знают, например, какой коэффициент удержания или какой LTV. Они начинают измерять это во многом для того, чтобы спрогнозировать будущее.

Зачем измерять retention? Чтобы спрогнозировать будущее количество активных пользователей. Зачем измерять LTV? Чтобы понять, сколько мы тратим и сколько в итоге заработаем с пользователя. Как соотнести эти данные между собой? Когда мы находимся на этапе, «мы знаем, чего не знаем», то постепенно считаем их и пытаемся заглянуть в будущее.

3. «Мы не знаем того, что знаем»

Это место ретеншениринга и многих подходов по машинному обучению. Мы уже умеем измерять траектории пользователя. Мы знаем, что юзеры пытаются нам что-то сказать. Но мы не анализируем эти сведения. Инструменты помогают нам вытаскивать месседжи из пользователей и получать инсайты, чтобы улучшать продукт или, наоборот, выключать его.

4. «Мы не знаем, чего не знаем»

Когда вы разберетесь с ретеншенирингом, двигаться нужно в эту сторону. Этот этап можно охарактеризовать как уйти в астрал в аналитике. Вы постоянно ищете идеи, пытаетесь применять их в своем продукте, проверять и анализировать результаты.

Больше докладов по продуктовому маркетингу — в Telegram-канале @epicgrowth.

Базовые отчеты Google Analytics и Яндекс.Метрики

Отчеты по аудитории

Начнем знакомиться с интерфейсом Google Analytics, используя тестовый аккаунт для интернет магазина Google Merchandise Store. Чтобы зайти в него, нужно просто авторизоваться в аккаунте под почтой gmail.com.

Левая панель навигации позволяет перемещаться между отчетами и сейчас мы находимся на вкладке «Аудитория». Здесь ты сможешь узнать больше о пользователях сайта: откуда они, на каких языках говорят и какими технологиями пользуются, какого они возраста и пола, каков уровень их вовлечения, лояльности и чем они интересуются.

Отчет по активным пользователям

Активные пользователи

Начнем с отчета «Активные пользователи». В нем содержится информация об охвате пользователей за последние 1, 7, 14 и 30 дней. Охват будет расти по мере увеличения интереса пользователей к сайту.

Отчет по демографии и интересам аудитории

Возраст

Google Analytics предоставляет социально-демографические данные в отчете «Демография» и «Интересы».

Интересы

Такие отчеты помогут лучше изучить свою аудиторию, так как в них можно узнать пол и возраст пользователей, а также, какой контент они предпочитают. Также это поможет выбрать стратегию развития сайта и маркетинговый подход.

Но, для того, чтобы увидеть такие отчеты, нужно в настройках администратора в разделе «Ресурс» выбрать «Настройки ресурса» и в разделе «Включить демографические отчеты и отчеты по категориям интересов» нажать «ВКЛ».

Включить демографические отчеты

Отчеты по географическим данным и поведению пользователей

Местоположение

В отчете «География» по IP-адресу посетителя определяется континент, страна и город. Можно увидеть, в каком городе больше трафика, а где выше конверсия и использовать это для увеличения эффективности бизнеса.

Новые и вернувшиеся

В разделе «Посетители» можно провести анализ между новыми и вернувшимися пользователями, узнать, как они себя ведут, какие действия и конверсии совершают и сравнить их между собой.

Отчеты по технологиям и мобильным устройствам

Типы устройств

В отчетах «Технологии» и «Мобильные устройства» можно узнать, с каких устройств пользователи заходят на сайт и какими технологиями пользуются. Копнув глубже, можно даже определить модель устройства, его операционную систему и разрешение экрана. Все это может помочь в оптимизации сайта или мобильного приложения.

Отчеты по аудитории в Яндекс.Метрике

Возраст

Яндекс.Метрика также позволяет увидеть эту статистику в «Стандартных отчетах» по «Аудитории» и «Технологиям».

Отчеты по источникам трафика

Данные отчеты помогут оценить эффективность маркетинговых каналов, которые мы уже разобрали несколько шагов назад.

Каким образом система аналитики определяет источники трафика? Когда пользователь открывает сайт, счетчик автоматически регистрирует параметры, указывающие, откуда он пришел.

Давай кратко повторим, какие могут быть каналы:

  • Organic — это трафик, полученный из результатов поисковых систем, например Google или Яндекс;
  • Cpc — трафик по платной рекламе, например по текстовым объявлениям из кампаний Google AdWords;
  • Referral — переходы по ссылкам на других сайтах, но не в поисковиках;
  • Email — переходы по ссылкам в письмах, например в рекламной рассылке;
  • None — иногда в отчетах можно увидеть none, который означает, что посетитель пришел на сайт, набрав адрес в браузере. В таком случае указывается источник «(direct)» и канал «(none)».
Отчет по источникам

Источник/канал

В отчете передается и источник, например, у канала referral мы увидим URL сайта, с которого был совершен переход. Или для канала organic — название поисковой системы google или yandex.

В отчете можно воспользоваться фильтром и выделить только определенный трафик. Например, написав в строке фильтра «organic», мы получим статистику только по поисковым системам.

Отчет по каналам

Группа каналов по умолчанию

Этот отчет также может показать эффективность источников трафика. Но его особенность в том, что он группирует источники по определенным признакам. Например, обычный поиск, реферальный переход, социальные сети и др. При необходимости, можно настроить свою группировку.

Отчет по реферальным переходам

Реферралы

В этом отчете содержатся все сайты, на которых размещена ссылка на наш сайт. Также, можно узнать, на какую конкретно страницу ведет эта ссылка. Для этого в отчете нужно выбрать дополнительный параметр «Целевая страница» и появится список страниц.

Отчет по источникам в Яндекс.Метрике

Источники. Сводка

Яндекс.Метрика также содержит похожий отчет по источникам. Разница лишь в том, что каналы имеют русскоязычные названия.

Отчеты по поведению пользователей

Отчет по всем страницам

Все страницы

В разделе «Контент сайта» можно ознакомиться со статистикой по каждой странице. Например, мы можем посмотреть сколько пользователей посетило ту или иную страницу.

Полезно обратить внимание на показатели «Средняя длительность просмотра страницы» и «Показатель отказов». Слишком высокий показатель отказов и мало проведенного времени на странице могут помочь определить проблемы и являются сигналами к ее улучшению.

Отчет по анализу посещаемости страниц

Путь к странице 1 уровня

В отчете «Анализ посещаемости страниц» страницы сгруппированы в соответствии со структурой каталогов на сайте. В любой из них можно провалиться и ознакомиться со статистикой подробнее.

Отчеты по страницам входа и выхода

Страницы входа

В отчете «Страницы входа» и «Страницы выхода», как уже подсказывает логика, находятся страницы, с которых пользователи начали или на которых завершили свой сеанс.

Отчет по событиям

Отчет по событиям

В отчете «События» мы можем увидеть пользовательские взаимодействия с сайтом, которые мы предварительно добавляем дополнительным кодом отслеживания. Это могут быть клики по кнопке «Купить», просмотр видео, подписка на рассылку и другие действия.

Отчеты по поведению в Яндекс.Метрике

Страницы входа

В Яндекс.Метрике похожий отчет находится в разделе «Стандартные отчеты» — «Содержание».

Отчеты по конверсиям

Что из себя представляют цели — мы уже познакомились. Конечно, статистика по ним собирается в отдельные отчеты, которые можно увидеть на вкладке «Конверсии».

Отчеты по целям

Цели

Главный показатель отчетов по целям — коэффициент конверсии. Он представляет собой отношение числа выполненных целевых действий к количеству сеансов.

За один сеанс может быть зафиксировано только одно достижение уникальной цели. Это значит, если пользователь два раза нажал на кнопку «Добавить в корзину», цель о добавлении товара зафиксируется только один раз.

Отчеты по электронной торговле

Электронная торговля

В отчете «Электронная торговля» содержатся данные о транзакциях на сайте. В этом отчете можно узнать, какие из товаров лучше продаются и востребованы клиентами. Также передается доход на одну транзакцию, количество товаров в одной покупке. В одном из отчетов отслеживается время от первого посещения сайта до покупки.

Отчеты по многоканальным конверсиям

Основные последовательности конверсий

Отчеты по «Многоканальным конверсиям» создаются на основе путей пользователей к конверсии, то есть мы увидим историю взаимодействия, которые привели к транзакции. Каналы в отчетах упорядочены по значимости в цепочке действий до совершения конверсии.

В отчете «Ассоциированные конверсии» можно увидеть сколько конверсий было начато, продолжено и завершено в каждом канале.

Отчет «Основные пути конверсии» представлены цепочки взаимодействий, по которым пользователи пришли к совершению транзакции.

«Время до конверсии» и «Длина последовательности» покажут сколько дней и взаимодействий понадобилось пользователю, чтобы осуществить конверсию.

Отчет по конверсиям в Яндекс.Метрике

Конверсии

В Яндекс.Метрике тоже есть отчеты по целям и электронной торговле, но они гораздо менее информативны, чем в Google Analytics. Находятся они в разделе «Стандартные отчеты» — «Конверсии» и «Стандартные отчеты» — «Электронная коммерция».

Тест

В какой группе отчетов Google Analytics можно увидеть социально-демографические данные?

Поведение

Аудитория

Конверсии

Источники трафика

Продолжить >>

Какой канал ты увидишь в отчете Google Analytics «Источник/канал», если пользователь напрямую зашел на сайт?

Organic

Referral

Cpc

None

Продолжить >>

Сколько дополнительных параметров можно добавить в отчет Google Analytics?

Продолжить >>

Может ли клик на кнопку добавления в корзину одновременно фиксироваться в отчете Google Analytics по целям и событиям?

Да, если предварительно было настроено событие.

Да, если предварительно была настроена цель.

Да, но только при соблюдении всех условий.

Продолжить >>

Что показывает отчет Google Analytics «Основные пути конверсии»?

Через какие каналы пользователи чаще всего заходят на сайт.

Цепочки взаимодействий, по которым пользователи пришли к совершению конверсии.

Из каких каналов чаще всего совершаются конверсии.

Продолжить >>

Раздел 1. Урок 4

Тест пройден!

Можешь приступить к изучению следующего урока.

Раздел 1. Урок 4

Тест не сдан 🙁

 СЫГРАТЬ ЕЩЕ РАЗ !

Аудитория Google Analytics – отчеты раздела

Отчет «Аудитория → Демография → Обзор» позволяет оценить половозрастную структуру аудитории. Например, понять, люди какого возраста составляют ее ядро:


Демографические сведения и информация об интересах пользователей поступают из внешних файлов cookie DoubleClick. DoubleClick — это рекламная сеть Google, которая используется на множестве сайтов, в том числе работающих с сервисом контекстной рекламы AdSense. На основе истории посещения ресурсов, участвующих в сети DoubleClick, определяется возрастная группа пользователя, пол и круг интересов. Поскольку не все пользователи заходят на сайты-партнеры DoubleClick, демографическая информация в Analytics доступна лишь для определенной части аудитории (ее процент на фрагменте отчета выше выделен красным).

Отслеживание демографических сведений в GoogleAnalytics по умолчанию недоступно. Чтобы его подключить, необходимо добавить строку в код отслеживания (выделено черным):


Включить отслеживание данных о пользователях можно в том же отчете «Аудитория → Демография → Обзор», нажав на кнопку «Включить»:


Структура отчетов «Пол» и «Возраст» во многом схожа и отличается лишь основным параметром. В отчетах «Аудитория → Интересы» базовыми являются три критерия:

  1. «Близкая категория (охват)» идентифицирует юзеров в соответствии с тем, чем они увлекаются и какие сведения ищут в Сети. К примеру, можно выделить по интересам любителей домашних животных, спортивных болельщиков, кулинаров;

  2. «Сегмент аудитории, присутствующей на рынке» идентифицирует юзеров с точки зрения их покупательских интересов;

  3. «Другая категория» дает возможность составлять максимально точное описание целевых юзеров. Например, в то время как в «Сегментах аудитории по интересам» существует раздел «Продукты питания и напитки», в «Других категориях» есть аудитория «Кулинария и рецепты/Национальная кухня/Кухня Юго-Восточной Азии».

Первое, что мы видим в отчете «Возраст», — «слоеная» диаграмма распределения возрастов. Верхний слой соответствует самой обширной группе, дальше они идут в порядке убывания величины. Ниже графика представлен табличный отчет:


Нажав на конкретную возрастную группу, можно детализировать данные до распределения по полу. Например, для группы «25–34», которая составляет основную часть аудитории сайта в нашем примере, отчет будет выглядеть так:


Внутри каждой гендерной группы можно посмотреть интересы пользователей (по параметру «Другая категория»). Рассмотрим, к примеру, чем интересуется женская и мужская аудитории сайта 25–34 лет:


Для большей детализации данных можно добавить параметр «Близкая категория (охват)» или «Сегмент аудитории, присутствующей на рынке». В нашем примере к отчету с параметром «Близкая категория (охват)» по мужчинам 25–34 лет добавились следующие данные:


Отчет с параметром «Сегмент аудитории, присутствующей на рынке» по женщинам 25–34 лет:


Отчеты по демографии позволяют не только составить портрет потенциального пользователя, но и определить, какой сегмент аудитории обладает наивысшим коэффициентом транзакций. Для этого создадим отчет по основному параметру «Возраст», добавив дополнительный параметр «Пол», и применим взвешенную сортировку по коэффициенту транзакций:


Как видим, наибольшим коэффициентом транзакций и ценностью сеанса обладает сегмент «Женщины 35–44» (35–44 female). Развернем возрастную группу «35–44» и перейдем в гендерную группу «Женщины» (female):


Из отчета видно, что наиболее выгодные для сайта посетители — это женщины 35–44 лет, которые интересуются новостями и погодой, бизнесом и искусством, любят музыку и домашних животных.

Ценность отчетов «Демография» и «Интересы» состоит в том, что по этим данным можно настраивать ремаркетинг Google AdWords, тонко таргетировать рекламу на наиболее выгодный сегмент аудитории, точнее подбирать площадки для размещения рекламы.

Отчет «Аудитория → География → Местоположение» позволяет оценить распределение пользователей сайта по регионам.

На странице этого отчета представлена карта мира, насыщенность цвета фрагментов которой указывает на количество сеансов из данного региона. Кликнув по стране на карте, можно увидеть подробные данные и сменить основной параметр на более детальный. К примеру, кликнув на «Russia», мы будем наблюдать статистику по регионам России с таблицей, в которой представлена детализация по параметру «Регион». Добавив дополнительный параметр «Город», вы сможете вывести детализацию по городам:


Такой отчет может быть полезным для определения географического таргетинга (разбиения целевой аудитории на группы по определенному признаку для более адресного показа рекламы). Применим расширенный фильтр по региону «Moscow Oblast» (Московская область) и отсортируем по числу транзакций:


Для уверенности в том, что транзакции по городам осуществлялись разными пользова- телями, применим встроенный сегмент «Посетители, совершившие покупку»:


Данные в этом сегменте позволяют оценить, сколько новых (вновь пришедших) пользователей стало клиентами. Если число транзакций равно числу новых пользователей в сегменте «Посетители, совершившие покупку», значит, каждая из них была совершена уникальным (вновь пришедшим в отчетном периоде) пользователем. Такой пример наблюдается в городе «Podolsk» (Подольск):


Отчет «Аудитория → Поведение → Новые и вернувшиеся» позволяет понять распреде- ление сеансов между новыми и вернувшимися пользователями.


Распределение строится по параметру «Тип пользователя».

Сеансы новых пользователей (New Visitor) — визиты, в рамках которых пользователь впервые пришел на сайт (т. е. был создан новый cookie-файл Google Analytics). В группе «New Visitor» количество посетителей всегда равно числу сеансов.

Сеансы вернувшихся пользователей (Returning Visitor) — сессии посетителей, которые прежде уже были на сайте (т. е. на момент открытия нового сеанса в браузере уже был записан cookie- файл Google Analytics). В группе «Returning Visitor» количество новых пользователей равно 0.

Оценивать распределение новых и вернувшихся пользователей интересно в разрезе какого- либо источника трафика. Добавим к отчету дополнительный параметр «Источник» и применим к нему фильтр «yandex»:


Показательным может быть график динамики изменения числа сеансов новых и вернувшихся пользователей:


Как видно в нашем примере, пик посещаемости приходится на новых посетителей. Эти данные могут быть полезны, например, для оценки эффективности рекламных кампаний по привлечению новых пользователей и возвращению тех, кто ранее уже посещал ваш сайт.

Ответы на экзамен по сертификации Google Analytics

Google Analytics

Автор Алексей На чтение 16 мин. Опубликовано

Ниже собраны ответы на сертификацию Google Analytics за 2018-2019 годы. 

Пожалуйста, если нашли ошибку — напишите об этом в комментариях.

Возможно, вам пригодятся ответы на сертификацию Google Ads.

Верно ли, что по умолчанию Google Analytics может собирать информацию о поведении
пользователей только из систем, подключенных к Интернету?

  1. Верно

Что из перечисленного нельзя определить с помощью кода отслеживания Google Analytics
по умолчанию?

  1. Любимый сайт пользователя

Верно ли, что после того, как собранные данные будут обработаны в Google Analytics,
можно восстановить данные, исключенные при фильтрации?

  1. Неверно

Какова иерархическая структура аккаунта Google Analytics?

  1. Аккаунт > ресурс > представление

Верно ли, что удаленное представление можно восстановить в течение ограниченного
количества дней?

  1. Верно

В какой части HTML-кода страницы нужно разместить код отслеживания Google
Analytics?

  1. Сразу перед закрывающим тегом

Верно ли, что представление может содержать данные, полученные до его создания?

  1. Неверно

Верно ли, что фильтры позволяют включать, исключать и изменять данные, собранные в
представлении?

  1. Верно

Верно ли, что фильтры в Google Analytics применяются в том порядке, в котором они
настроены в представлении?

  1. Верно

Верно ли, что фильтры можно применять к ранее обработанным данным?

  1. Неверно

Что представляет собой показатель отказов в Google Analytics?

  1. Количество возвращений уникальных пользователей на сайт за указанный период времени
  2. Процент сеансов, завершившихся уходом пользователя с главной страницы
  3. Процент переходов с веб-сайта
  4. Процент посещений, завершившихся уходом пользователя с веб-сайта без каких-либо взаимодействий

Что в Google Analytics понимается под параметром?

  1. Суммарный доход компании за определенный период времени
  2. Атрибут, по которому можно упорядочивать данные при анализе
  3. Результат сравнения данных по двум диапазонам дат
  4. Отчет с информацией об аудитории

Что такое показатель в Google Analytics?

  1. Параметр, помогающий анализировать эффективность сайта
  2. Даты в диапазоне дат
  3. Сегмент данных, выделенный из отчета для сравнения
  4. Значения в наборе данных, часто связанные с параметрами

Что в Google Analytics понимается под дополнительным параметром?

  1. Дополнительный виджет, который можно добавить в сводку для более точного анализа
  2. Дополнительный показатель, который можно добавить в отчет для более точного анализа
  3. Дополнительный параметр, который можно добавить в отчет для более точного анализа
  4. Средство визуализации данных

В каком режиме отображения таблицы можно сравнивать данные отчетов со средними показателями для сайта?

  1. Сводка
  2. Сравнение
  3. Эффективность
  4. Распределение

Как сократить время создания отчетов Google Analytics?

  1. Удалить из представления все фильтры
  2. Удалить из отчета все дополнительные параметры
  3. Выбрать «Более точные результаты» в раскрывающемся меню размера выборки
  4. Выбрать «Быстрая обработка» в раскрывающемся меню размера выборки

Какая область доступа используется при настройке специальных показателей?

  1. Событие
  2. Обращение
  3. Сеанс
  4. Пользователь

Для использования каких отчетов необходимо включить функции для рекламодателей?

  1. Отчеты в режиме реального времени
  2. Отчеты по демографическим данным и категориям интересов
  3. Когортный анализ
  4. Отчеты по географическим данным

Из какого отчета можно узнать, пользователи каких браузеров испытывают трудности при просмотре сайта?

  1. Активные пользователи
  2. Новые и вернувшиеся
  3. Браузер и ОС
  4. Источник/канал

Из какого отчета можно узнать, на каких устройствах пользователи просматривали ваш сайт?

  1. Весь трафик > Источник/канал
  2. Контент сайта > Страницы входа
  3. Технологии > Сеть
  4. Мобильные устройства > Устройства

Из какого отчета можно узнать процент посетителей, которые уже были на сайте?

  1. Периодичность и время с последнего посещения
  2. Рефералы
  3. Новые и вернувшиеся
  4. Эффективность продаж

Какие из следующих характеристик источника трафика по умолчанию регистрируются Google Analytics для каждого посетителя сайта?

  1. «Кампания» и «Канал»
  2. «Кампания» и «Содержание объявления»
  3. «Источник» и «Канал»

Что из перечисленного НЕ является источником по умолчанию в Google Analytics?

  1. googlemerchandisestore.com
  2. прямой трафик
  3. google
  4. электронная почта

Что из перечисленного не является каналом по умолчанию в Google Analytics?

  1. Обычный поиск
  2. Google
  3. Переходы
  4. Цена за клик

Какой из каналов НЕ УЧИТЫВАЕТСЯ в отчете «Каналы» по умолчанию?

  1. Обычный поиск
  2. Прямые переходы
  3. Устройство
  4. Медийная реклама

В каком отчете можно найти данные по эффективности определенных разделов сайта?

  1. Местоположение
  2. Анализ посещаемости страниц
  3. Периодичность и время с последнего посещения
  4. Лучшие события

В каком отчете перечислены страницы веб-сайта, с которых пользователи начинали просмотр?

  1. Местоположение
  2. Страницы входа
  3. Все страницы
  4. Страницы

В каком отчете перечислены страницы веб-сайта, которые пользователи просматривали перед уходом?

  1. Страницы входа
  2. Все страницы
  3. Страницы выхода
  4. Страницы

Какие теги рекомендуется использовать в Google Analytics, чтобы получать точные данные о кампаниях?

  1. «Канал», «Источник» и «Контент»
  2. «Канал», «Источник» и «Кампания»
  3. «Кампания», «Контент» и «Ключевое слово»
  4. «Источник», «Контент» и «Ключевое слово»

Какой из перечисленных параметров кампании НЕ является стандартным в Google Analytics?

  1. utm_adgroup
  2. utm_source
  3. utm_medium
  4. utm_content

В каких кампаниях необходимо вручную добавлять к целевым URL теги отслеживания?

  1. Кампании AdWords
  2. Кампании с рекламой по электронной почте
  3. Кампании AdWords и реклама по электронной почте
  4. Нет правильного ответа

Что из перечисленного НЕЛЬЗЯ отслеживать с помощью целей Google Analytics?

  1. Покупки
  2. Подписки на рассылку
  3. Просмотры видео
  4. Общую ценность клиента

Какие четыре типа целей есть в Google Analytics?

  1. Целевая страница, событие, продолжительность, страниц/экранов за сеанс
  2. Местоположение, событие, время, количество пользователей за сеанс
  3. Просмотры страниц, событие, транзакция, социальные сети
  4. Целевая страница, событие, просмотры страниц, социальные сети

Если в качестве цели URL сотрудники Google Merchandise Store укажут /ordercomplete, а в качестве типа соответствия – «Начинается с», какой из перечисленных URL НЕ будет учитываться в качестве цели?

  1. www.googlemerchandisestore.com/ordercomplete/thank_you.html
  2. www.googlemerchandisestore.com/ordercomplete.php
  3. www.googlemerchandisestore.com/order/complete.php
  4. www.googlemerchandisestore.com/ordercomplete/index.html

Что из перечисленного НЕЛЬЗЯ делать, связав аккаунты AdWords и Google Analytics?

  1. Создавать в Google Analytics списки ремаркетинга и использовать их в кампаниях AdWords
  2. Импортировать цели и транзакции Google Analytics в AdWords в качестве конверсий
  3. Корректировать ставки на уровне ключевых слов в Google Analytics
  4. Просматривать данные AdWords о кликах, расходах и взаимодействии с сайтом в Google Analytics

Данные о каком трафике можно собирать с помощью автоматической пометки тегами?

  1. Трафик кампаний AdWords
  2. Трафик переходов с веб-сайта
  3. Трафик из социальных сетей
  4. Трафик из поисковых систем, кроме Google Поиска

Какой тег добавляется в целевой URL функцией автоматической пометки AdWords?

  1. adid=
  2. gclid=
  3. utm=
  4. urlid=

Для какой характеристики пользователя НЕЛЬЗЯ корректировать ставки на уровне ключевых слов в AdWords?

  1. Устройство
  2. Местоположение
  3. Время суток
  4. Рекламные предпочтения

Что произойдет, если установить один и тот же код отслеживания по умолчанию на страницах с разными доменами?

  1. Google Analytics будет соотносить всех пользователей и все сеансы с одним доменом.
  2. Google Analytics будет соотносить каждого пользователя и каждый сеанс с соответствующим доменом.
  3. Google Analytics не будет соотносить пользователей и сеансы ни с одним доменом.
  4. Вы получите предупреждение о двойном учете.

Когда код отслеживания отправляет обращение «Просмотр страницы» в Google Analytics?

  1. Когда пользователь нажимает на видео на сайте
  2. Когда пользователь добавляет товар в корзину
  3. Когда у пользователя загружается страница со встроенным кодом отслеживания
  4. Когда посетитель пользуется поиском по сайту

Когда код отслеживания Analytics отправляет обращение «Событие» в Google Analytics?

  1. Когда пользователь совершает действие, которое учитывается при отслеживании просмотров страниц.
  2. Когда пользователь совершает действие, которое учитывается при отслеживании событий.
  3. Когда пользователь добавляет событие в календарь.
  4. Когда пользователь совершает бронирование.

Какие типы обращений регистрирует Google Analytics?

  1. Отслеживания страниц
  2. Отслеживания событий
  3. Отслеживания электронной торговли
  4. Все вышеперечисленное

Что применяется в Google Analytics для различения новых и вернувшихся пользователей?

  1. Искусственный интеллект
  2. Уникальные идентификаторы, которые присваиваются в определенной последовательности, и файлы cookie браузера
  3. Уникальные идентификаторы, которые присваиваются случайным образом, и файлы cookie браузера
  4. Технология распознавания лиц

В каких случаях Google Analytics по умолчанию не сможет выявить сеансы одного и того же пользователя?

  1. Если сеансы произошли в одном браузере на одном и том же устройстве
  2. Если сеансы произошли в одном браузере за один день
  3. Если сеансы произошли в разных браузерах на одном устройстве
  4. Если у сеансов общий файл cookie

Что произойдет, если пользователь удалит файл cookie Google Analytics из браузера?

  1. Google Analytics не сможет сопоставить последующие действия пользователя с уже собранными данными.
  2. При следующей загрузке страницы с кодом отслеживания будет задан новый уникальный идентификатор.
  3. При следующей загрузке страницы с кодом отслеживания будет создан новый файл cookie в браузере.
  4. Все вышеперечисленное.

Когда Google Analytics по умолчанию регистрирует окончание сеанса?

  1. Через 30 минут бездействия пользователя на сайте
  2. Через 30 минут, независимо от действий пользователя на сайте
  3. Когда пользователь открывает другое окно браузера
  4. Каждый день в полдень

Верно ли, что в Google Analytics нельзя изменять время ожидания сеанса, заданное по умолчанию?

  1. Верно
  2. Неверно

Что необходимо использовать для передачи в Google Analytics данных с устройства, подключенного к Интернету (например, кассового терминала)?

  1. Сетевой протокол
  2. Measurement Protocol
  3. Инструмент импорта данных
  4. Файлы cookie браузера

Что из перечисленного можно делать, назначив ценность цели Google Analytics?

  1. Отслеживать реальный доход от конверсий
  2. Сравнивать конверсии по целям и оценивать изменения и улучшения на сайте
  3. Анализировать путь к конверсии на сайте
  4. Отслеживать доход компании в реальном времени

Из какого отчета можно узнать, где пользователи начинают последовательность конверсии и выходят из нее?

  1. Когортный анализ
  2. Карты эффективности
  3. Карта целей
  4. Пользовательское время

Если вы создали цель «Целевая страница» для подписки на рассылку, а пользователь выполнил это действие три раза (каждый в отдельном сеансе), сколько конверсий зарегистрирует Google Analytics?

  1. 0
  2. 1
  3. 2
  4. 3

Какие четыре уровня параметров и показателей есть в Google Analytics?

  1. Уровень события, сеанса, транзакции и пользователя
  2. Уровень местоположения, продолжительности, товара и пользователя
  3. Уровень обращения, сеанса, товара и пользователя
  4. Уровень события, продолжительности, транзакции и пользователя

Что из перечисленного не является допустимой комбинацией показателя и параметра?

  1. Сеансы/источник
  2. Сеансы/показатель отказов
  3. Длительность просмотра страницы/тип устройства
  4. Всего событий/тип пользователя

Верно ли, что если установлен фильтр, исключающий данные из представления, то их в нем уже нельзя будет восстановить?

  1. Верно
  2. Неверно

Что нужно настроить, чтобы собирать данные о пользователях и сеансах в нескольких доменах?

  1. Связь с AdWords
  2. Связь с Ad Exchange
  3. Импорт данных
  4. Междоменное отслеживание

Какой фильтр нужно применить, чтобы включить в отчет «Кампании» только данные кампании «Back to School»?

  1. Пользовательский фильтр «Включить» с полем «Название страницы» и шаблоном «back to school»
  2. Пользовательский фильтр «Включить» с полем «Название кампании» и шаблоном «back to school»
  3. Пользовательский фильтр «Найти и заменить» с полем «Название кампании», строкой «back to school» и шаблоном «включить»
  4. Встроенный фильтр «Включить – трафик на хост – идентичные – back to school»

Какие фильтры необходимо использовать для представления, чтобы просматривать только данные о пользователях из Бразилии и Аргентины?

  1. Фильтр 1: включить «Бразилия»; фильтр 2: включить «Аргентина»
  2. Фильтр 1: включить «Аргентина»; фильтр 2: включить «Бразилия»
  3. Фильтр 1: включить «Бразилия» или «Аргентина»
  4. Фильтр 1: исключить «Перу» или «Боливия»

Какую функцию нужно настроить для сбора таких данных о компании, как статус участника?

  1. Пользовательский фильтр
  2. Специальный параметр
  3. Специальный показатель
  4. Отслеживание событий

Верно ли, что показатели нельзя сочетать с параметрами той же области действия?

  1. Верно
  2. Неверно

Какой уровень вы назначите специальному параметру для сбора данных о пользователях, которые входят в свой аккаунт на вашем сайте?

  1. Обращение
  2. Товар
  3. Сеанс
  4. Пользователь

Как можно использовать специальные параметры?

  1. В качестве дополнительных в стандартных отчетах
  2. В качестве основных в специальных отчетах
  3. В качестве дополнительных в специальных отчетах
  4. Все вышеперечисленное верно

Верно ли, что специальный параметр можно применить только к данным, собранным после его создания?

  1. Верно
  2. Неверно

Что нужно настроить, чтобы собирать данные о том, сколько комментариев оставляют пользователи на определенной странице сайта?

  1. Собственные группы каналов
  2. Специальный параметр
  3. Специальный показатель
  4. Вычисляемый показатель

В каком отчете указан процент посетителей, которые уже были на сайте?

  1. Поведение > Новые и вернувшиеся
  2. Поведение > Периодичность и время с последнего посещения
  3. Интересы > Сегменты аудитории по интересам
  4. Весь трафик > Рефералы

Что нужно настроить, чтобы добавить в отчеты данные о том, сколько раз пользователи скачивали каталог товаров?

  1. Отслеживание событий
  2. Специальный параметр
  3. Специальный отчет
  4. Вычисляемые показатели

Какие четыре параметра можно добавить к событию в отчетах?

  1. Категория, действие, ярлык, всего событий
  2. Категория, действие, ярлык, уникальные события
  3. Категория, действие, ярлык, ценность
  4. Событие, категория, действие, ярлык

Пользователь 3 раза за один сеанс просмотрел видео с отслеживанием событий. Сколько уникальных событий будет засчитано в Google Analytics?

  1. 0
  2. 1
  3. 2
  4. 3

Верно ли, что если пользователь зайдет на главную страницу сайта, на которой размещено встроенное видео, и затем покинет ее, не нажав ни на один элемент, то Google Analytics зарегистрирует этот сеанс как отказ?

  1. Верно
  2. Неверно

Что нужно настроить, чтобы отслеживать поисковые запросы, с помощью которых пользователи находят товары на сайте?

  1. Фильтры поиска
  2. Импорт данных
  3. Поиск по сайту
  4. Расширенную электронную торговлю

Верно ли, что новую специальную группу каналов можно применить к уже собранным данным?

  1. Верно
  2. Неверно

Что необходимо сделать, чтобы отслеживать сеансы одних и тех же пользователей на разных устройствах?

  1. Установить связь с аккаунтом AdWords
  2. Настроить модели атрибуции
  3. Включить User ID
  4. Задать настройки аудитории

Что необходимо, чтобы отслеживать поведение пользователей, переключающихся между устройствами, с помощью User ID?

  1. Диспетчер тегов Google
  2. Вход в аккаунт, при котором будет создан и назначен уникальный идентификатор
  3. Новый аккаунт Google Analytics для создания отчетов
  4. Все вышеперечисленное

Что позволяет объединять сведения из офлайн-систем с информацией, собранной в Google Analytics?

  1. User ID
  2. Связь с AdWords
  3. Отслеживание целей
  4. Импорт данных

Какие данные запрещено собирать в Google Analytics?

  1. Идентификаторы товаров
  2. Сумма покупки
  3. Город, в котором зарегистрирован платежный адрес
  4. Идентификационные данные

Какое утверждение о сегментах неправильное?

  1. Сегменты позволяют изолировать и анализировать данные.
  2. С помощью сегментов можно создавать собственные списки ремаркетинга.
  3. Сегменты – это фильтры, окончательно изменяющие ваши данные.
  4. Сегменты – это подгруппы сеансов или пользователей.

Что из перечисленного НЕ ЯВЛЯЕТСЯ преимуществом использования сегментов при анализе данных?

  1. Возможность сравнить показатели поведения для групп пользователей, совершавших и не совершавших конверсии
  2. Возможность анализировать поведение пользователей с учетом одного или нескольких сеансов
  3. Возможность вносить необратимые изменения в данные в представлении
  4. Возможность изолировать и анализировать определенные пути конверсии с использованием сегментов конверсии

На основе какой из этих категорий пользователей НЕЛЬЗЯ создать специальный сегмент?

  1. Пользователи в возрасте от 25 до 34 лет, в браузере которых выбран испанский язык
  2. Пользователи, которые зашли на страницу сайта, а потом посмотрели видео
  3. Пользователи, которые участвуют в ваших кампаниях в социальных сетях или по электронной почте
  4. Пользователи, у которых есть дети

Какой из этих критериев НЕЛЬЗЯ использовать для создания специальных сегментов?

  1. Параметры
  2. Показатели
  3. Тип объявления
  4. Последовательность действий пользователя

Верно ли, что сегменты применяются в отчетах до создания выборки?

  1. Верно
  2. Неверно

Что из перечисленного нельзя опубликовать в галерее решений?

  1. Цели
  2. Сегменты
  3. Специальные параметры
  4. Специальные отчеты

Из каких отчетов можно узнать, с каких сайтов поступает трафик на наш ресурс?

  1. Весь трафик
  2. География
  3. Поведение
  4. Демография

В каком отчете содержатся данные о том, у каких страниц сайта самые высокие показатели по трафику и взаимодействиям?

  1. Активные пользователи
  2. Вовлечение
  3. Все страницы
  4. Периодичность и время с последнего посещения

В каком отчете визуально представлены действия пользователей на вашем сайте?

  1. Страницы входа
  2. Карта поведения
  3. Анализ посещаемости страниц
  4. Карты эффективности

Что из перечисленного является набором правил, который определяет атрибуцию продаж и конверсий по этапам пути к конверсии?

  1. Многоканальные последовательности
  2. Отслеживание конверсий
  3. Моделирование атрибуции
  4. Группы каналов

Какие отчеты помогут узнать, какую роль в привлечении конверсий играют переходы с других сайтов, из результатов обычного поиска и по объявлениям?

  1. Отчеты по многоканальным последовательностям
  2. Отчеты по целям
  3. Отчеты по электронной торговле
  4. Отчеты по источникам трафика

Верно ли, что в отчете «Многоканальные последовательности» конверсии и транзакции электронной торговли связываются с последним источником перехода на сайт: кампанией, поисковым запросом или объявлением?

  1. Верно
  2. Неверно

С каким из перечисленных каналов в отчетах по многоканальным последовательностям НЕ будет соотнесена конверсия?

  1. Переходы с сайтов
  2. Обычный поиск и поисковая реклама
  3. Социальные сети
  4. Реклама на телевидении

Что из перечисленного необходимо для использования многоканальных последовательностей?

  1. Функции для рекламодателей
  2. Специальные параметры
  3. Цели электронной торговли
  4. Статистика страницы

Как в Google Analytics будет отмечен канал, который был задействован в совершении конверсии перед транзакцией?

  1. Первичная конверсия
  2. Ассоциированная конверсия
  3. Атрибуция по предпоследнему клику
  4. Атрибуция по последнему клику

Верно ли, что умные цели автоматически создаются алгоритмами машинного обучения Google?

  1. Верно
  2. Неверно

В каком отчете содержится информация о том, какие пользователи заходили на сайт за последний день, а также за последние 7, 14 и 30 дней?

  1. Статистика по пользователям
  2. Активные пользователи
  3. Пути пользователей
  4. Когортный анализ

В каком отчете можно сравнивать показатели по дате привлечения пользователей за период в несколько недель?

  1. Статистика по пользователям
  2. Активные пользователи
  3. Пути пользователей
  4. Когортный анализ

Что нельзя сделать с помощью специальных отчетов в Google Analytics?

  1. Задать специальный параметр в качестве основного
  2. Использовать одновременно несколько параметров в одном отчете
  3. Создать отчет со специальными показателями
  4. Связать параметры и показатели с разными сферами применения

В каком специальном отчете содержится статичная таблица с возможностью сортировки и строками данных?

  1. Анализ
  2. Таблица с одноуровневой адресацией
  3. Наложение данных на карту
  4. Сводная таблица

Почему в специальном отчете могут не отображаться данные?

  1. В отчете слишком много параметров.
  2. В отчете слишком много показателей.
  3. Нет данных, соответствующих примененному фильтру.
  4. Вы не предоставили доступ к отчету пользователям, которые работают с этим представлением.

Верно ли, что при отправке ссылки на специальный отчет предоставляется доступ к данным в этом отчете?

  1. Верно
  2. Неверно

Что из перечисленного НЕЛЬЗЯ делать с помощью функции ремаркетинга в Google Analytics?

  1. Показывать подобранные по интересам объявления пользователям, которые ранее посещали ваш сайт.
  2. Создавать списки ремаркетинга, не меняя используемый код Analytics.
  3. Создавать списки ремаркетинга для специальных сегментов и целей.
  4. Предоставлять пользователям возможность повторно заказать товар, который они приобрели ранее.

Какие пользователи не относятся к аудиториям ремаркетинга, которые вы можете определять?

  1. Посетившие определенную страницу вашего сайта
  2. Посмотревшие видео у вас на сайте
  3. Говорящие на определенном языке
  4. Посетившие ваш обычный магазин

Что из перечисленного можно импортировать, чтобы настроить аудиторию ремаркетинга?

  1. Специальный отчет
  2. Специальный сегмент
  3. Специальный параметр
  4. Специальный показатель

Какой из перечисленных критериев НЕ МОЖЕТ использоваться для аудитории динамического ремаркетинга?

  1. Пользователи, которые заходили на главную страницу вашего сайта
  2. Пользователи, которые просматривали страницу с результатами поиска на вашем сайте
  3. Пользователи, которые просматривали страницы с описаниями товаров
  4. Пользователи, которые вернули приобретенный товар

Надеюсь, ответы на сертификацию вам помогли 🙂 Удачи в сдаче экзамена!

Сбор и анализ статистики во free-to-play играх / Alawar Entertainment corporate blog / Habr

Если вы разрабатываете free-to-play игры, то вам наверняка интересны вопросы, связанные со сбором и анализом статистики. Почему? Потому что статистика – это важная составляющая успеха free-to-play игр.
Цель моего цикла статей – структурировать разношерстную информацию по данному вопросу, пропустить ее через призму нашего опыта и выдать рекомендации по тому,
  • какие показатели стоит отслеживать в играх;
  • какие инструменты анализа могут помочь в работе со статистикой;
  • какие сервисы сбора и анализа статистики существуют с их достоинствами и недостатками.

Успех free-to-play игр зависит от того, насколько игроки вовлечены в игру и готовы покупать внутриигровые бонусы, выводящие игру на новый уровень по экстра фичами и достижениям. Чем дольше игрок находится в игре, чем больше он думает об игре в оффлайне, тем больше шансов, что он вложит реальные деньги в свое продвижение по игре. Конечно, обеспечивать такой уровень увлекательности в играх разработчикам сложнее, чем в традиционной pay-to-play модели.

Один из секретов успеха F2P-игр заключается в том, что их дизайн должен быть основан не только на творческой составляющей и «гениальных» идеях, а в большей степени на анализе поведения игроков в игре, то есть – на реальных данных/статистике. При этом запускать F2P-игру можно (и нужно) только с частью готового контента, и управлять развитием в игре/дорабатывать контент на основе нужд игроков и популярности тех или иных фич. Такой подход называется data-driven design, или «дизайн, основанный на данных». Он представляет собой цикл, на каждой итерации которого выделяется четыре этапа, изображенных на рисунке.

Допустимый процент готовности контента в момент запуска игры зависит от жанра, концепта и т.п. Но что уж точно должно быть готово при запуске любой free-to-play игры – это мощная и гибкая система сбора и анализа статистики, а также система тестирования различных вариантов функционала/арта/баланса. При этом все показатели, которые планируется анализировать, должны быть четко спланированы, а инструменты анализа и визуализации данных – заранее выбраны, интегрированы и настроены.

Мой цикл статей будет состоять из трех частей, в которых будут рассмотрены следующие вопросы.

  1. Основные показатели, за которыми стоит следить во free-to-play играх, и данные о поведении игроков, которые следует анализировать для улучшения этих показателей.
  2. Основные методы анализа собранных данных для принятия решений по развитию игры: сегментация пользователей, когорт анализ, «воронки» или анализ последовательностей переходов, A/B тестирование.
  3. Существующие сервисы с их достоинствами и недостатками.

Какую статистику нужно собирать в F2P-играх

По своему опыту скажу, что поначалу при работе со статистикой хочется фиксировать почти все в игре: каждый клик, каждый игровой результат и показ каждого экрана в игре. Тезис при этом может быть следующий: главное все собрать и ничего не пропустить, а разобраться можно и потом. Такой подход не работает по нескольким причинам.

  1. Анализировать огромные массивы данных – дорого: нужно привлекать много высококлассных аналитиков, которые должны обладать продвинутыми знаниями, как в статистике, так и в методах ее обработки, быть знакомыми с OLAP-кубами, алгоритмами искусственного интеллекта и т.п. То есть, чем меньше данных – тем лучше!
  2. Данные быстро устаревают, так как они зависят от проведенных маркетинговых акций, от источника привлечения игроков, от нововведений в игре и даже от времени года. Поэтому все показатели важно смотреть в режиме realtime.

Можно сильно сэкономить на анализе, если собирать только ту статистику, которая действительно важна для принятия решений по будущему развитию игры. Для этого нужно начинать планирование сбора статистики еще на этапе проработки концепта игры. Например, для своих игр мы составляем таблицу, в которой напротив каждого показателя написано, какую гипотезу он проверяет и какое улучшение может быть сделано на основе знания о нем.
Показатель Принимаемые решения
Доход по уровням и внутренним продуктам Если больше платят продвинутые игроки, значит нужно работать над тем, чтобы стимулировать покупать раньше (проанализировать потребности на ранних уровнях, снизить цены на некоторые продукты и т.д.). Если больше платят в начале игры, значит надо ввести специальные продукты для более продвинутых игроков, добавить дополнительную возможность потратить накопленную валюту.
Очки, заработанные игроками по уровням Данные помогут выставлять более адекватные цели для игроков, а также корректировать игровой баланс.
Время выполнения игровых заданий Для каждого задания есть примерная оценка, сколько игроку потребуется времени, чтобы его выполнить. Сравнивая фактическое время выполнения задания с ожидаемым, можно скорректировать параметры заданий и их последовательность.

Статистика, которая собирается в играх, условно делится на три части:
  1. бизнес-показатели;
  2. поведение игроков;
  3. техническая информация.

Сбор статистики первого типа – бизнес-показатели – наилучшим образом автоматизируется, так они на 90% одинаковы для всех F2P-игр. Существует внушительное множество аналитических сервисов, которые предоставляют удобные решения с наглядной визуализацией данных и простой интеграцией. Эти сервисы в своем большинстве платные, но без них практически не обойтись, так как изобретение «велосипедов» (самостоятельная реализация сбора бизнес показателей) несет в себе риски, лишние расходы и трату времени. Подробнее про аналитические системы читайте в третьей части цикла статей.

Пожалуй, самой сложной частью является отслеживание поведения игроков, так как эта часть, как правило, уникальна для каждой игры и требует определенных инструментов анализа (о которых будет рассказано во второй части цикла статей). Готовых решений, которые можно интегрировать в игру и тут же начать получать нужную статистику – нет. Есть компании, которым можно аутсорсить сбор и анализ статистики (например, GamesAnalytics Ltd). Но мы предпочитаем выделять на это ресурсы в самой команде разработчиков.

Техническая информация – это статистика, которая нужна для того, чтобы сделать игру более стабильной и вовремя исправлять технические проблемы игроков.

Бизнес показатели
DAU/MAU

Это показатель «увлекательности» игры, который говорит о том, сколько людей играет в игру каждый день.

  • DAU (daily active users) – это число уникальных пользователей, которые запустили игру хотя бы раз в сутки.
  • MAU (monthly active users) – это число уникальных пользователей, которые запустили игру хотя бы раз в месяц.

Величина DAU/MAU характеризует долю всех игроков, которые играют в игру каждый день. Чем выше это значение, тем больше вовлеченных игроков, тем больше шансов, что игроки будут покупать внутриигровой контент. Считается, что если DAU/MAU больше 0.2, игру можно считать успешной.

Стоит заметить, что это приблизительная оценка, так как для аккуратного подсчета возвращаемости игроков нужно четко отделять новых игроков от вернувшихся в заданные интервалы времени (обычно – ежедневно), учитывать источник трафика и проведенные акции. В детальном изучении данных вопросов помогает когорт-анализ, про который будет рассказано во второй части цикла. Данный же показатель «увлекательности» прост и дает быструю характеристику игры.

«Платящие» игроки

Важно отслеживать % «платящих» игроков, а также их демографические и другие характеристики. Зная их портрет, можно ориентироваться именно на эту аудиторию при разработке нового функционала в играх.

Приведу пример на одной из наших игр. На рисунке ниже показан процент играющих людей по возрастам и процент платящих людей среди них. Видно, что ориентироваться лучше на людей среднего возраста (35 — 54), так как именно они склонны платить.

Кроме того, важно уметь выделять «китов» среди игроков: это те люди, которые тратят много денег. Надо узнавать этих людей ближе, изучать их характерные шаблоны поведения, в каком месте отваливаются, чтобы максимально удовлетворить их потребности.

Почему «киты»? Вообще, иногда делят всех платящих игроков на «пескарей», «дельфинов» и «китов». «Пескари» тратят мало – примерно $1 в месяц. «Дельфины» – около $5, а «киты» – много. По данным Gigaom в играх Zynga, топ 20% “платящих” игроков тратят в среднем $1,100 в год ($90 в месяц).

Показатели дохода:

  • ARPU — средний доход на одного игрока (считаются и платные, и бесплатные установки; показатель, как правило, вычисляется за месяц).
  • ARPPU — сколько тратят платящие игроки в среднем (то есть, стоимость игры по факту).
k-factor – коэффициент виральности

Виральность – это способ распространения информации об игре в интернете и социальных сетях от игрока к игроку. Если в игре хорошо проработаны механизмы виральности, то стоимость привлечения новых пользователей снижается. Чтобы следить за виральностью, можно использовать k-фактор.

Вычислить k-фактор можно по следующей формуле: k = X * Y, где Х – число приглашений на одного игрока, Y – процент людей, которые приняли эти приглашения, присоединившись к игре. Если k-фактор равен 0.2, то на каждого нового игрока можно получить 0.2 игроков, пришедших в игру по приглашениям (другими словами: на каждых пять новых игроков, мы получаем одного бесплатного игрока, который пришел в игру по приглашению). Понятно, что чем выше k-фактор игры, тем дешевле становится привлекать новых игроков в игру.

Анализ поведения игроков
Прогресс игроков в игре

Первое, что понадобится для анализа поведения игроков – это статистика по прогрессу игроков в игре. Для отслеживания прогресса по сценарию игры определяются контрольные точки, которые должны пройти игроки. Анализ скорости продвижения по этим точкам, параметров игроков в этих точках помогут выявить препятствия или сложности в игре, которые нужно устранить.

Сценарии первой покупки

Если игрок сделал первую покупку, то он переводится в разряд «платящих» игроков. Считается, что первая покупка – это психологический барьер, однажды преодолев который, игроки расстаются с деньгами значительно легче. Запланируйте заранее в игре последовательности действий, которые могут привести игрока к первой покупке. Отслеживайте, сколько игроков реализуют определенные вами сценарии, работайте над конверсией, улучшая интерфейс и баланс.

Туториал

Если игрок вышел из игры во время туториала, считайте, что этот игрок для вас потерян: с большой вероятностью он не вернется в игру никогда. Чтобы этого избежать, начало игры должно быть максимально срежиссировано. Нужно отслеживать каждый шаг туториала, чтобы понимать, на каком экране игрок заскучал и вышел из игры, что ему было непонятно, смог ли он обучиться, сделал ли самостоятельно первое задание.

Первое и последнее действие игрока

Может быть полезным отслеживание первого и последнего действия игрока за игровую сессию.

Первое событие задает тон всей игровой сессии. Оно может увлечь игрока и заставить провести в игре много времени. Но первое событие может и «отпугнуть» игрока, в результате чего, он закроет игру и, возможно, не вернется. Нужно сравнивать и тестировать – какие события/окна/приветствия ведут к большему времени в игре.

Последнее событие – также важно. Последним событием обычно становится именно то препятствие в игре, которое следует устранить. Если же последнее событие за игровую сессию запланировано (например, игрок находится в ожидании завершения некоторого игрового цикла), стоит сделать это событие таким, чтобы игроку хотелось зайти в игру в следующий раз.

Сбор технической статистики

Поскольку я занимаюсь разработкой мобильных игр – приведу пример, скажем, из увлекательного Android-мира.

Полезным бывает собирать статистику по техническому оснащению девайсов игроков, чтобы обеспечить стабильность игры. Например, важно знать, какие девайсы, прошивки, разрешения экранов, типы аппаратно-поддерживаемых текстур наиболее популярны среди игроков. Важно также знать, какая аппаратная конфигурация приносит наибольший доход и возвращаемость игроков (разница в доходах может отличаться на десятки процентов). Стоит сократить список поддерживаемых девайсов, если они не приносят дохода и если игра на них нестабильна. Это ко всему прочему обережет приложение от негативных отзывов в магазине.

Если в игре используется докачка ресурсов, собирайте статистику об успешной докачке, о количестве запросов на докачку, об ошибках, возникающих при докачке. Если докачка происходит до первого старта игры, то она может отпугнуть солидную часть аудитории. А если игроки не скачали игру, то уж точно не вернутся и не заплатят. Поэтому нужно позаботится о максимальной стабильности процедуры скачивания и найти занятие для игроков на время ожидания. А еще лучше – найти возможность не докачивать данные на старте, а докачивать внутри игры за дополнительное вознаграждение.

Если в игре используются офферные системы в качестве дополнительной монетизации, то имеет смысл отслеживать эффективность их работы, в том числе – проверять покрытие офферами в разных странах на разных девайсах.

Что почитать по этой теме

Немало полезной информации можно найти в документации, презентациях, статьях, подготовленных самими аналитическими сервисами. Как правило, он приводят грамотные примеры, кейсы, обоснования, показатели индустрии. Вот список сервисов, которые мне помогли разобраться с вопросом сбора и анализа статистики в играх:


Еще одна полезная статья про разработку free-to-play игр:
The Design of Free-To-Play Games: Part 1
The Design of Free-to-Play Games, Part 2

Продолжение следует…

Конечно, тут перечислены самые базовые метрики, которые стоит отслеживать при разработке free-to-play игр. Но даже они уже дают немало информации для принятия решения по развитию игры.

У вас есть идеи по другим важным метрикам? Буду рада увидеть ваш комментарий!

В следующей статье я хотела бы остановиться подробно на основных методах анализа, которыми нужно владеть, чтобы извлекать действительно полезную информацию из моря данных. Основные методы, которые будут рассмотрены: сегментация пользователей, когорт-анализ (поведение групп людей во времени), «воронки» или анализ последовательностей переходов, A/B тестирование.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *