Case Study
Cały proces związany z instalacją, sprawdzaniem poprawności danych a także analizą raportów aplikacji Google Analytics ma prowadzić do jednej rzeczy - wniosków. Warto w tym momencie podkreślić, że konstatacje płynące z danych są bardzo często niejednoznaczne. Jest to bardzo pozytywny fakt - dzięki zbiorom danych, które wymykają się standardowym procesom możliwe jest stawianie wniosków testowych a następnie ich weryfikowanie.
Google Analytics jest narzędziem zawierającym dużą liczbę raportów. Tak jak pisaliśmy w części “O narzędziu” gro z nich może być bezużyteczne. Często takim, który nie wnosi zbyt dużo, jest raport “Szybkość połączenia”. Jednak, jak wiemy, każda potwora znajdzie swojego amatora, tak i ten raport może mieć swoje chwile świetności.
Zanim wejdziemy w analizę danych należy nadmienić, iż celem strony, którą będziemy badać jest sprzedaż usługi stałego dostępu do Internetu. Sprzedaż = konwersja w raporcie GA.
Dane wyglądają tak:
Rzut oka na dane i widać znaczne różnice w poziomie konwersji (nie dajemy się zwieść magii małych liczb - 0,04% jest trzy razy mniejsze od 0,12% !). Najwyższą konwersję ma oc3 (ruch z szybkością 155 Mbps). Drugą najwyższą konwersję posiada Dialup (czyli modem). Ruch z DSL, nazwijmy go bazowym ma konwersję znacząco niższa (ponad 3 razy od Dialup). Jakie są z tego wnioski, w kontekście produktu ? Tutaj dodam podpowiedź, że strona docelowa, na którą kierowany był ruch ważyła ponad 200kb.
1. Najbardziej wartościowy ruch, to użytkownicy modemowi - co jest dość logiczne, ktoś kto nie ma produktu kupi go chętniej, niż ktoś kto już go ma. Potencjalny test powinien polegać na zmniejszeniu wagi strony docelowej.
2. Największa grupa naszego ruchu konwertuje najsłabiej. Tutaj wniosków testowych jest wiele: zmienić produkt (?), w przypadku gdy koszt ruchu nie jest dla nas opłacalny, kupować mniej ruchu, wrzescie testy strony docelowej.
Jeżeli jesteście zainteresowani testami polecamy Google Website Optimizer.