כל נושא האיקומרס מקבל התייחסות מיוחדת בגוגל אנליטיקס.
בגוגל אנליטיקס 4 יש 14 איוונטים שונים שמיועדים לאיקומרס, וכל אחד מהם מכיל המון מידע לגבי הפעולות שהגולשים ביצעו באתר.
בפוסט הקרוב אני רוצה להמליץ על מספר דוחות שלדעתי כל אתר איקומרס חייב להשתמש בהם כדי לנתח את ביצועי האתר.
כל הדוגמאות שאני הולך להביא ילקחו מתוך הממשק של גוגל אנליטיקס 4, מכיוון שיוניברסל אנליטיקס (הגרסא הישנה של גוגל אנליטיקס) הולכת להיעלם ביולי 2023, ואני רוצה שהפוסט הזה ישאר רלוונטי גם אחרי 🙂
אין לכם עדיין גוגל אנליטיקס 4? זו באמת בעיה שאנחנו יכולים לפתור 😎, אבל עד אז אני ממש ממליץ לקרוא את המדריך עוד היום, כי הוא בוודאות יפתח לכם את הראש ויתן לכם רעיונות שלא חשבתם עליהם!
אבל לפני שאני מגיע לדוחות – בואו נראה איזה מידע חנויות איקומרס יכולות לקבל בגוגל אנליטיקס 4.
איוונטים של איקומרס בגוגל אנליטיקס 4
הנה סקירה קצרה של האירועים אחריהם ניתן לעקוב באמצעות גוגל אנליטיקס 4.
זה לא מדריך הטמעה, ולכן אני רק מציג בגדול את הנתונים שאתם יכולים לקבל, מבלי להכנס לפרטים הטכנים.
view_item_list – דיווח צפייה במוצר בפורמט קטלוגי. למשל עמוד קטגוריה, סליידר עם ״מוצרים שאולי תאהב״ וכד׳
select_item – הקלקה על מוצר ספציפי בפורמט קטלוגי.
למשל אם אני הולך לעמוד קטגוריה באמזון, אז כשאכנס לעמוד יישלח האיוונט view_item_list עם פרטים על כל המוצרים שמופיעים בעמוד, וכשאקליק על מוצר ספציפי יישלח האיוונט select_item עם הפרטים של המוצר עליו הקלקתי:
view_item – איוונט שנשלח כאשר הגולש מגיע לעמוד מוצר (עם הפרטים על המוצר בו צפיתי).
עכשיו אתם בטח שואלים: ״למה צריך גם select_item וגם view_item? הרי ברור שאם אני מקליק על מוצר אני עובר מיד לעמוד המוצר?״
שאלה מצויינת – נענה עליה בהמשך.
add_to_cart – כמה גולשים הוסיפו את המוצר לסל.
remove_from_cart – כמה גולשים הסירו את המוצר מהסל.
add_to_wishlist – כמה גולשים הוסיפו את המוצר למועדפים (אין איוונט הפכי של remove).
view_cart – כמה הגיעו לסל הקניות (ואילו מוצרים היו בסל שלהם).
begin_checkout, add_shipping_info, add_payment_info – אני בכוונה מתייחס לשלושת האיוונטים האלו ביחד, מכיוון שתהליך הצ׳קאאוט משתנה מאוד בין אתר לאתר, אז כל אחד יכול לבחור באיזה שלב הוא רוצה לשלוח כל אחד מהאיוונטים.
הרעיון הוא ששלושת האיוונטים הללו יעזרו לכם לנתח את הנטישות בין שלבי הצ׳קאאוט, אז תחליטו אתם איך אתם מגדירים כל ״שלב״.
purchase – איוונט רכישה, שכולל את כל המוצרים שהגולש רכש ועוד פרטים על הרכישה עצמה (מספר הזמנה וכו׳). בדרך כלל נשלח בעמוד תודה.
view_promotion – צפייה בבאנר. כמו view_item_list, אבל ייעודי עבור באנרים פרסומיים בתוך האתר.
select_promotion – כמו select_item – אבל ייעודי עבור לחיצות על באנרים בתוך האתר.
refund – איוונט שנשלח כאשר הגולש מחזיר מוצרים.
אלו כל האיוונטים הזמינים עבור אתרי איקומרס בגוגל אנליטיקס 4.
כמובן שעם כל אחד מהאיוונטים נשלחים גם פרמטרים שמלמדים אותנו על אילו מוצרים האיוונטים בוצע.
למשל ביחד עם האיוונט add_to_cart אני אשלח פרמטרים שילמדו אותי איזה מוצר בדיוק נוסף לסל.
יש עשרות פרמטרים שאפשר לשלוח וזה פחות הפוקוס של הפוסט, אז בואו נעבור לדוחות המומלצים שכל אתר איקומרס חייב לנתח!
דוחות אנליטיקס מומלצים לאתרי איקומרס
דוח 1 – יחס הקלקה על מוצרים
קחו את שני האיוונטים הראשונים של view_item_list ו-select_item – אחד מלמד על צפיה במוצר והשני מלמד על הקלקה.
עכשיו חלקו אותם אחד בשני ויצא לכם CTR – יחס הקלקה.
קחו לדוגמא את עמוד הקטגוריה עליו דברנו קודם – יהיה מאוד מעניין לדעת מה יחס ההקלקה על המוצר השמאלי ברשימה לעומת המוצר הימני:
כמו כן, אותו מוצר יכול להופיע בכמה מיקומים שונים, כמו עמוד קטגוריה וסליידר של ״מוצרים מומלצים עבורך״, והיה מעניין אותי לדעת איפה הוא קיבל את ה-CTR הגבוה ביותר.
בדיוק בשביל זה יש לנו בגוגל אנליטיקס פרמטר בשם item_list_name, אותו אנחנו שולחים ביחד עם האיוונטים view_item_list ו-select_item, והוא מלמד על המיקום שבו קרה האיוונט (למשל עמוד קטגוריה או סליידר של מומלצים).
אם נשלב אותו ביחד עם האיוונטים view_item_list ו-select_item – נקבל CTR פר ליסט!
כדי להמחיש לכם את זה, בניתי את הדוח הרצוי בחשבון ההדגמה של גוגל, אבל לצערי הם לא שולחים איוונט של select_item, ובחלק מהמקרים לא שולחים בכלל את השם של הליסט (לכן מופיע not set בהתחלה), ולכן הנתונים לא נראים משהו:
בנוסף, עדיין אין אפשרות ליצור מטריקה מחושבת של CTR בממשק של גוגל אנליטיקס, אז הלכתי לדאטה סטודיו כדי להראות לכם נתונים אמיתיים מאחד הדוחות שבניתי ללקוח שלי, ואתם יכולים לראות שגולשים שצופים בליסט הראשון מקליקים הרבה יותר על המוצרים!
כמובן שצריך להמשיך ולבדוק האם הם גם קונים יותר מהליסט הזה, אבל בתור התחלה זה מועיל מאוד לדעת איפה יש את ה-CTR הטוב ביותר:
בנוסף, ברור שלמיקום של המוצר יש השפעה על אחוז ההקלקה, ואי אפשר להשוות ליסט עם 10 מוצרים לליסט עם 100 מוצרים, ולכן ארצה להוסיף לטבלה שלי פרמטר נוסף בשם item list position, שיאפשר לנו להשוות בין המוצרים על פי המיקום שלהם ברשימה.
בטבלה שלפניכם ניתן לראות שהמוצר הראשון בליסט 1 באמת מקבל יחס הקלקה גבוה יותר (28/145=0.19%) לעומת המוצר הראשון בליסט 2 (4/79=0.05%):
כמובן שאת אותה השוואה ניתן לעשות גם הפוך, ולבדוק מה יחס ההלקה של המוצר הראשון בליסט A לעומת המוצר השני בליסט A, ובאופן לא מפתיע בכלל ניתן לראות שלמוצר הראשון ברשימה יש את אחוזי ההקלקה הגבוהים ביותר, ואחריו המוצר השני ברשימה, השלישי וכו׳
אני רק אציין שבכל ניתוח כזה חובה להסתכל גם על הקונטקסט ולא רק על הנתונים היבשים.
יכול להיות שיש הנחה מאוד משמעותית על המוצר הראשון ברשימה ולכן כולם מקליקים עליו, או שהוא סתם מוצר פופולארי במיוחד ולכן העובדה שמקליקים עליו יותר היא לא בהכרח בגלל שהוא נמצא בליסט מסוים או מיקום מסוים, אלא סתם בגלל שהוא פופולארי.
בנוסף אפשר להוסיף פילוחים נוספים כמו קטגוריה, שם המוצר, מכשיר, מדינה, או כל פילוח אחר שיכול להסביר את הנתונים ולתת לכם תובנות חכמות יותר.
סיכום
הפוסט הזה מתחיל להתארך ויש עוד המון דוחות שאני רוצה להמליץ עליהם, אז לבינתיים בואו נסכם את הדוחות הראשונים.
המטרה העסקית שלנו היתה לנתח את ביצועי המוצרים בהתאם לליסט ולמיקום שבו הם הופיעו.
לצורך כך השתמשנו באיוונט view_item_list שנשלח כאשר צופים במוצרים, ו-select_item שנשלח כאשר מקליקים על מוצר מסוים.
ביחד עם האיוונטים שלחנו נתונים אודות המוצר, הקטגוריה, וכמובן הליסט שבו הוא הופיע (item_list_name) והמיקום הספציפי באותו הליסט (בקוד זה נקרא index, אבל בממשק מופיע בתור item list position).
יש המון קומבינציות שאפשר לבנות באמצעות המידע הזה, ותמיד תמיד תמיד חובה להתחיל מהשאלה העסקית – להגדיר בדיוק מה אני רוצה לדעת, ורק אחרי זה לגשת לבניית הדוח שיתן לי את המידע החסר.
לצערי הרב יש כמה דברים שאפשר לעשות רק בדאטה סטודיו (למשל לחשב CTR) ודברים אחרים שאפשר לעשות רק בממשק של גוגל אנליטיקס (למשל להציג item list position, שלא זמין בכלל בדאטה סטודיו, נכון לכתיבת שורות אלו), אבל אני מקווה שגוגל ישנו את זה בקרוב לטובת כולנו.
יש עוד המון דוחות שאני רוצה לשתף איתכם – אז נמשיך בפעם הבאה 🙂