Czas w witrynie 2.0 – śledzenie czasu konwersji w Google Analytics

user timings

Średni czas spędzany przez użytkowników na twojej stronie wynosi 4 minuty. Czy to dobrze? Czy raczej powinieneś się o to martwić? Zacząłeś szacować czas spędzony przy jednej wizycie i zadałeś sobie takie pytania:

  • Czy to wystarczająco długo na ukończenie transakcji e-commerce?
  • Czy odwiedzający przeczytają wystarczająco dużo treści dobrej jakości aby mogło to ich zmotywować do zapisania się do listy e-mail?
  • Czy odwiedzający otrzymują wystarczającą ilość informacji w formularzu kontaktowym z drużyną sprzedażową?

I w momencie gdy te wszystkie obawy mogą być ważne i uzasadnione, wszystko sprowadza się do prostego planu oceny i dokładnego określenia jakie informacje trzeba zgromadzić, aby osiągnąć określony rezultat. Parametry czasu-miejsca mogą być mylące gdy dane są wyświetlane łącznie, bez żadnej segmentacji. Statystyki są jeszcze bardziej mylące gdy używasz ich do podejmowania decyzji związanych z optymalizacją strony. Niestety, w standardowych raportach konwersji brakuje ważnej do analizy danej, dzięki której można zoptymalizować lejek konwersji na podstawie potrzeb i zachowań odwiedzających. Tym parametrem jest czas konwersji, który definiuje się jako „czas, którego potrzebuje użytkownik na dokonanie zakupu lub celu z określonego punktu startowego”.

Obecnie w Google Analytics dostępne są dwa raporty e-commerce by śledzić czas zakupu, dni do transakcji i wizyty do transakcji. Niestety, wciąż brakuje im trzech głównych funkcji:

  1. Są ograniczone do transakcji e-commerce i nie mogą być użyte do śledzenia czasu konwersji innego typu (np. przesłanie formularza, subskrypcja e-mail itd.).
  2. Nie są stosowane na poziomie sesji, więc nie można powiedzieć jak długo (w sekundach czy minutach) dany cel został osiągnięty podczas tej samej wizyty.
  3. Są stosowane tylko w ostatniej kampanii co czyni parametry mniej wytrzymałymi i opowiadającymi tylko część historii.

W takim razie, jak obliczyć te dane?

user timings2

1. Po pierwsze – określ swoje cele

Niezależnie od tego jaki jest cel twojej witryny (e-commerce, generowanie potencjalnych klientów, treść, media), musisz najpierw zdefiniować swoje cele w narzędziu analitycznym. Zrób to w celu śledzenia konwersji, a także aby śledzić czas, którego potrzebuje gość na podjęcie działania.

Celem konwersji mogą być różne rzeczy, w zależności od żądanych wyników. W swoim narzędziu analitycznym będziesz mógł zobaczyć wskaźnik konwersji i liczbę ukończeń dla każdego celu, który ustawisz.

Podczas gdy śledzenie liczby konwersji celów jest podstawową daną do zmierzenia tego jak dobrze twoja witryna spełnia swoje cele biznesowe, inne wskaźniki muszą być związane ze wskaźnikiem konwersji, żeby lepiej zrozumieć zachowanie klientów, zarówno przed, jak i po konwersji.

user timings3

2. Zdefiniuj swój punkt początkowy

W celu dokładnego śledzenia czasu, którego potrzebuje klient by przejść przez proces konwersji należy zdefiniować punkt początkowy. Może to być wejście na pierwszą stronę sześciostronnicowego formularza lub dotarcie do koszyka czy nawet strony kontaktowej. Bez względu na śledzony cel, upewnij się, że punkt początkowy to zdarzenie, które wszyscy użytkownicy muszą przejść żeby dokonać konwersji.

3. Rozwiń kalkulacje danych

Teraz, po określeniu punktu początkowego i końcowego konwersji należy ustawić stoper pomiędzy tymi dwoma punktami. Ta dana jest obliczana za pomocą prostego równania:

Czas trwania konwersji = (t2-t1)

Gdzie:

  • t1 – czas zajścia pierwszego zdarzenia (punk startowy – strona docelowa, koszyk, itd.)
  • t2 – czas zajścia drugiego zdarzenia (złożenie formularza, strona z podziękowaniem, itd.)

czas trwania konwersji

Jak śledzić czas trwania konwersji w Google Analytics

 

Istnieje wiele sposobów w Google Analytics na obliczenie czasu trwania konwersji, jednak w tym artykule opiszemy jedną z nowszych funkcji, jaką jest User Timings. Dzięki niej można śledzić i wizualizować niestandardowe czasy zdefiniowane przez użytkownika na stronie internetowej.

Najprostszym sposobem wdrożenia jest utworzenie znaczników czasu w punkcie początkowym i końcowym celu. Następnie obliczamy różnicę pomiędzy tymi znacznikami i przekazujemy je do Google Analytics.

Oto proces:

1. Stwórz znacznik czasu w punkcie startowym:

t1 = new Date().getTime();

2. Zapisz znacznik czasu w ciasteczkach lub zapleczu.

3. Stwórz znacznik czasu w punkcie końcowym:

t2 = new Date().getTime();

4. Oblicz czas pomiędzy początkiem, a końcem (ukończeniem celu). (W Google Analytics ten czas podany jest w milisekundach):

Conversion Duration = (t2 – t1) = funnelCompletion – funnelStart;

5. Włącz metodę _trackTiming aby śledzić czas wpisywania w Google Analytics:

_gaq.push([‚_trackTiming’, ‚Conversion Duration’, ‚Product Purchase’, timeSpent, ‚Product 1’, 100]);

Gdy dana zostanie zebrana, raport będzie składał się danych dotyczących czasu trwania konwersji, tak samo jak liczbę konwersji (jak widać poniżej).

Przejdź do Zawartość>Prędkość strony>User Timings aby zobaczyć zebrane dane.

Oto proces związany z rozwinięciem swoich danych i obliczaniem śledzenia przy użyciu czasu trwania konwersji w Google Analytics. To pomoże ci w osiągnięciu nowych celów biznesowych, w momencie gdy trzeba będzie określić czas konwersji witryny. 

  • UserTimings może być bardzo przydatne szczególnie, gdy wejście na ścieżkę konwersji nie jest początkiem wizyty użytkownika (bo wtedy możemy spokojnie posłużyć się całością czasu trwania wizyty). Jak już ten czas będzie zmierzony to zwróciłbym uwagę na jego wykorzystanie do próby oceny wpływu na konwersję (bo jednak nie zawsze to musi być element krytyczny w optymalizacji).

Przeczytaj poprzedni wpis:
Sekret Matrix PPC przed kliknięciem

Wielu użytkowników AdWords zostaje złapanych w Matrix, o którego istnieniu nawet nie wiedzieli. Wybierają słowa kluczowe, piszą reklamy i płacą...

Zamknij