Google Analytics e Yandex.Metrica são sistemas grandes. Suas interfaces mudam lentamente. E durante a operação de sistemas de análise, acumularam-se ferramentas que não podem ser usadas agora. A equipe do rick.ai coleta erros de análise e explica como é fácil definir análises contra você.
Por que os gráficos de pizza Novo e Retorno são mal interpretados?
As equipes estimam a porcentagem de usuários recorrentes no gráfico Novo e de retorno. Se houver muitos usuários recorrentes, não há necessidade de fortalecer ou lançar remarketing e redirecionamento, otimizar e-mails.
Olhando para o gráfico, marketing e produtos constatam que 42,2% dos usuários retornam repetidamente. Portanto, você não precisa mudar as forças da equipe para voltar ao site. Conclusão clara e simples.
O diagrama diz novos visitantes - novos visitantes / usuários. De fato, esses não são usuários. Este cronograma é construído em sessões.
O Google Analytics conta sessões, não usuários
Os usuários de sistemas de análise esperam que os sistemas possam fazer tudo. Isto não é verdade.
I. O Metrica e o Google Analytics estão desenvolvendo e mudando ativamente.
Veja, por exemplo, a API ChangeLog . Muitas coisas que se espera que funcionem corretamente são moralmente obsoletas, embora não sejam removidas da interface por alguns anos.
O GA possui uma ferramenta padrão - o
GA dev tools Query Explorer. Toda a interface do GA é executada em cima da API. Podemos gerar solicitações e elas mostrarão os mesmos números que são exibidos na interface.
Vejamos o comportamento do usuário com o identificador 1000046758.1506757751.
Esses vinte dígitos são ga_clientID, um identificador exclusivo para o usuário. Escrever esse identificador em uma das variáveis de dimensão personalizadas da dimensão do usuário permite que você veja o que está acontecendo no Google e trabalhe com dados brutos. Sem acesso a dados brutos, é quase impossível entender o que está acontecendo.
Em 30 de setembro, o usuário 100 ... 751 teve duas sessões: uma registrada em Novos visitantes e outra em Visitantes recorrentes. Na primeira sessão, o usuário é novo. No segundo - retornando.
Quando o ga inicia novas sessões, você pode ler a
ajuda :
Um usuário pode executar várias sessões [sessões], o que pode ocorrer em um dia, semana, mês ou ano. Uma nova sessão pode começar somente depois que a anterior for concluída e termina nos seguintes casos:
Por hora:
Após 30 minutos de inatividade
· Meia-noite.
No caso de uma mudança de campanha:
· Se um usuário clicou em um site para sair do site, o deixou e o visitou novamente, mas após o anúncio de outra campanha.
Vejamos o Query Explorer das ferramentas de desenvolvimento do GA, o que aconteceu com o usuário 100 ... 751.
Às 10:49, uma pessoa conectada com o Google organic, às 10:50, realizou alguma ação, 10:50 retornou do canal cardstandart.ru. O gateway de pagamento foi redefinido como um link de referência. A fonte mudou. E uma nova sessão começou.
O número de sessões por usuário é uma variável aleatória.
E isso não depende de você
Os desenvolvedores irão conectar um novo gateway, será necessário criar um vinculador automático, fazer rastreamento entre domínios. Mas, mesmo assim, os erros permanecerão. Além disso, o usuário pode se distrair com uma carta ou uma chamada. Um erro de cromo pode ocorrer e assim por diante.
A imagem real do retorno pode ser vista no gráfico chamado Análise de coorte. De fato, essa não é uma análise de coorte, mas apenas retenção.
Neste gráfico, vemos que 6,27% dos usuários retornaram ao site em uma semana.
Apenas 8,99% dos usuários retornaram ao site em um mês. Não 42,2%, como mostra o gráfico Novo e Retorno. As conclusões do profissional de marketing e do produto são invertidas: "Existem poucos usuários retornando ao site, é necessário otimizar boletins por e-mail, trabalhar mais ativamente com remarketing e redirecionamento".
O cálculo da análise por sessões inevitavelmente acarreta erros nas conclusões e, finalmente, nas decisões. Porque o site é comprado, registrado e pago não por sessões, mas por usuários. Para contar usuários reais e tirar as conclusões corretas, use análises baseadas no usuário.