Деньги в Google Analytics: три случая когда ваш GA врет

Деньги в Google Analytics: три случая когда ваш GA врет

В мае прошла закрытая ecommerce-конференция Promodo Partners. На потоке мастер-классов специалисты агентства делились советами по аналитике, PPC, SMM и UX/UI. Дмитрий Борзенко, web-аналитик Promodo, рассказал, почему не стоит на 100% полагаться на Google Analytics и что с этим делать.

Google Analytics (GA) был и остается самым популярным сервисом веб-аналитики в мире. Бесплатное распространение, хороший функционал, прямая интеграция с Google Ads – это вызывает доверие практически у всех онлайн-бизнесов. Нередко GA становится единым окном принятия маркетинговых решений

Однако слепое доверие надежности бесплатного инструмента несет за собой массу проблем в качестве этих решений. Ниже приведены 3 типичные проблемы в отслеживании наиболее ценных «денежных» метрик:

Проблема 1. Дублирование транзакций

Наиболее частая проблема, завышающая доход и количество фактических транзакций.

Как это проверить?

Первый способ: сравнить количество транзакций, зафиксированных в GA (на рисунке выделено рамкой) с количеством строк в отчете по транзакциям (справа внизу):

Второй способ: создать пользовательский отчет в формат «идентификатор транзакции – количество транзакций».

Адекватное frontend-решение данной проблемы можно найти в блоге Simo Ahava, либо в блоге OWOX. 

Проблема 2. Часть транзакций не отслеживается в Google Analytics

Все чаще встречаются кейсы, обратные предыдущему, когда количество транзакций с сайта в ERP/CRM больше, чем в Google Analytics. При этом речь не идет о телефонных заказах – только о корзинах и покупках в 1 клик, которые должен «видеть» GA. 

Почему же так происходит? Есть ряд причин:

1) Google Analytics нужен для тестирования. По умолчанию GA умеет хорошо определять источники трафика и отсеивать ботов. Он также неплохо отслеживает переходы по страницам (но и тут уже немало зависит от сайта). Внедрение дополнительных скриптов отслеживания (ecommerce-модуля) требует такого же QA, как и любой другой функционал. Без него данные наверняка будут неточными.

2) Зависимость от браузеров пользователя. Блокировщики рекламы, различные браузеры, их политика относительно данных и регулярные обновления – все эти факторы создают массу преград для полноценной работы счетчика GA. 

3) Зависимость от загруженности кода скриптами. Сложность кода любого развивающегося сайта растет экспоненциально. Синхронно с ним падает и точность оценки Google Analytics. 

Как это исправить? Если вы заинтересованы в корректности получаемой аналитики, постарайтесь максимально упростить работу счетчику и передавать данные о транзакции как можно раньше, при загрузке страницы благодарности.

Проблема 3. Гремучая смесь

Совокупность предыдущих сценариев – худшее, что могут встретить аналитики и маркетологи. Визуальная схожесть данных по продажам из CRM с данными в Google Analytics – частая проблема проектов с высокой посещаемостью. 

Причина этого – закон больших чисел. Обезьяна, бесконечно долго нажимающая на произвольные кнопки клавиатуры, рано или поздно напишет пьесу Шекспира. Точно так же и огромная выборка пользователей неизбежно сводит суммарные данные GA и CRM к одним и тем же числам.

Однако эти данные совершенно не подходят для принятия адекватных решений. Если вы видите в CRM больше транзакций, чем в GA, и они вдобавок дублируются, вы можете с тем же успехом планировать с помощью произвольно придуманных цифр – точность будет одинакова.

Одна таблетка от всех болезней

Отслеживание транзакций server-side – сравнительно простое, но непопулярное решение, позволявшее получить максимально корректные данные в GA. Никакие frontend-решения не позволят получить такой же точности при аналогичных затратах времени.

Постоянный контроль данных и регулярная валидация ключевых метрик – залог успешного планирования и получения соответствующих результатов performance-маркетинга.

Полное выступление Дмитрия и других специалистов можно посмотреть на youtube-канале Promodo.

Источник