Google Analytics मीट्रिक खराब निर्णयों को ट्रिगर करती है

Google Analytics और Yandex.Metrica बड़े सिस्टम हैं। उनके इंटरफेस धीरे-धीरे बदलते हैं। और एनालिटिक्स सिस्टम के संचालन के दौरान, उपकरण जमा हो गए हैं जिनका अब उपयोग नहीं किया जा सकता है। Rick.ai टीम एनालिटिक्स त्रुटियों को एकत्र करती है और बताती है कि एनालिटिक्स को अपने खिलाफ स्थापित करना कितना आसान है।

नए और रिटर्निंग पाई चार्ट को गलत तरीके से क्यों समझा जाता है?

टीम नए और रिटर्निंग चार्ट में उपयोगकर्ताओं के लौटने का प्रतिशत का अनुमान लगाती है। यदि बहुत सारे लौटे हुए उपयोगकर्ता हैं, तो रीमार्केटिंग और पुन: लक्ष्यीकरण को मजबूत करने या लॉन्च करने की कोई आवश्यकता नहीं है, ईमेल का अनुकूलन करें।



चार्ट को देखते हुए, विपणन और उत्पाद देखते हैं कि 42.2% उपयोगकर्ता बार-बार लौटते हैं। इसलिए, आपको साइट पर वापस लौटने के लिए टीम के बलों को स्विच करने की आवश्यकता नहीं है। सरल स्पष्ट निष्कर्ष।

आरेख कहता है कि नए आगंतुक - नए आगंतुक / उपयोगकर्ता। वास्तव में, ये उपयोगकर्ता नहीं हैं। यह शेड्यूल सत्रों में बनाया गया है।

Google Analytics सत्रों की गणना करता है, उपयोगकर्ताओं की नहीं

एनालिटिक्स सिस्टम के उपयोगकर्ताओं को उम्मीद है कि सिस्टम सब कुछ कर सकता है। ऐसा नहीं है।
I. मीट्रिक और Google Analytics सक्रिय रूप से विकसित और बदल रहे हैं। उदाहरण के लिए, चेंजलॉग एपीआई देखें । कई चीजें जो सही ढंग से काम करने की उम्मीद की जाती हैं, वे नैतिक रूप से अप्रचलित हैं, हालांकि उन्हें कुछ वर्षों के लिए इंटरफ़ेस से नहीं हटाया जाएगा।

जीए में एक मानक उपकरण है - जीए देव उपकरण क्वेरी एक्सप्लोरर। पूरे जीए इंटरफ़ेस उनके एपीआई के शीर्ष पर चलता है। हम अनुरोध उत्पन्न कर सकते हैं और वे वही संख्याएँ दिखाएंगे जो इंटरफ़ेस में प्रदर्शित होती हैं।

आइए पहचानकर्ता 1000046758.1506757751 के साथ उपयोगकर्ता के व्यवहार को देखें।
ये बीस अंक उपयोगकर्ता के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता ga_clientID हैं। इस पहचानकर्ता को उपयोगकर्ता आयाम कस्टम आयाम चर में से एक में लिखना आपको यह देखने की अनुमति देता है कि Google के अंदर क्या हो रहा है और कच्चे डेटा के साथ काम कर रहा है। कच्चे डेटा तक पहुंच के बिना, यह समझना लगभग असंभव है कि क्या हो रहा है।



30 सितंबर को, उपयोगकर्ता 100 ... 751 में 2 सत्र थे: एक नए आगंतुकों में नामांकित, दूसरा रिटर्निंग विज़िटर में। पहले सत्र में, उपयोगकर्ता नया है। दूसरे में - लौटते हुए।

जब नए सत्र शुरू होते हैं, तो आप मदद में पढ़ सकते हैं:

एक उपयोगकर्ता कई सत्रों [सत्रों] को निष्पादित कर सकता है, जो एक दिन, सप्ताह, महीने या वर्ष में हो सकता है। एक नया सत्र पिछले एक के पूरा होने के बाद ही शुरू हो सकता है, और यह निम्नलिखित मामलों में समाप्त होता है:

समय के अनुसार:
30 मिनट की निष्क्रियता के बाद
· आधी रात को।

अभियान परिवर्तन के मामले में:
· यदि कोई उपयोगकर्ता साइट छोड़ने के लिए एक साइट पर क्लिक करता है, तो उसे छोड़ दिया, और फिर फिर से दौरा किया, लेकिन दूसरे अभियान की घोषणा के बाद।

चलो GA देव उपकरण क्वेरी एक्सप्लोरर को देखें कि उपयोगकर्ता 100 ... 751 का क्या हुआ।



10:49 पर एक व्यक्ति ने Google कार्बनिक के साथ लॉग इन किया, 10:50 पर कुछ कार्रवाई की, 10:50 cardstandart.ru चैनल से लौटा। पेमेंट गेटवे को रेफरल लिंक के रूप में पुनर्परिभाषित किया गया है। स्रोत बदल गया है। और एक नया सत्र शुरू हुआ।

प्रति उपयोगकर्ता सत्रों की संख्या एक यादृच्छिक चर है।
और यह आप पर निर्भर नहीं करता है

डेवलपर्स एक नया गेटवे कनेक्ट करेंगे, एक ऑटो लिंकर का निर्माण करना आवश्यक होगा, क्रॉस-डोमेन ट्रैकिंग करना। लेकिन सभी समान हैं, त्रुटियां बनी रहेंगी। इसके अलावा, उपयोगकर्ता को एक पत्र या एक कॉल से विचलित किया जा सकता है। एक क्रोम त्रुटि हो सकती है और इसी तरह।

रिटर्न की असली तस्वीर कोहोर्ट विश्लेषण नामक ग्राफ में देखी जा सकती है। वास्तव में, यह एक पलटन विश्लेषण नहीं है, बल्कि सिर्फ अवधारण है।



इस ग्राफ में, हम देखते हैं कि 6.27% उपयोगकर्ता एक सप्ताह में साइट पर लौट आए।



केवल 8.99% उपयोगकर्ता एक महीने में साइट पर लौट आए। 42.2% नहीं, जैसा कि नया और रिटर्निंग चार्ट दिखाता है। बाज़ारिया और उत्पाद के निष्कर्ष उलट हैं: "साइट पर लौटने वाले कुछ उपयोगकर्ता हैं, ईमेल न्यूज़लेटर्स को अनुकूलित करना आवश्यक है, रीमार्केटिंग और पुन: प्राप्ति के साथ अधिक सक्रिय रूप से काम करें।"

सत्रों द्वारा विश्लेषण की गणना अनिवार्य रूप से निष्कर्षों में और अंततः निर्णयों में त्रुटियों को शामिल करती है। क्योंकि साइट खरीदी, पंजीकृत और भुगतान सत्रों द्वारा नहीं, बल्कि उपयोगकर्ताओं द्वारा की जाती है। वास्तविक उपयोगकर्ताओं की गणना करने और सही निष्कर्ष निकालने के लिए, उपयोगकर्ता-आधारित विश्लेषण का उपयोग करें।