Кейс: Лучшая Конверсия по Времени Суток и Дням Недели

На примере рекламы мероприятия одного крупного маркетингового агентства Вы узнаете, в какое время реклама в Facebook оказывается наиболее эффективной. Мы сравним уровень конверсии в разрезе дней недели и времени суток. Читать!

На написание этого кейса меня натолкнул блогпост Ильи Ерошкина о создании полезного отчета в Google Spreadsheets. Однако, в процессе реализации отчета я заметил, что его можно значительно упростить, автоматизировать и сделать более точным с точки зрения аналитики. Этим и займемся.

Профит

Знание уровня конверсии в определенные часы. Понимание происходящего. Сравнение уровня конверсий в различные часы и дни недели позволяет максимально эффективно настроить рекламу в Facebook (или любого другого источника трафика).

Зная, в какой момент времени Ваша реклама дает максимальный результат, Вы можете сконцентрировать усилия и рекламный бюджет именно на этом времени.

Что потребовалось для получения данных

Минимальные требования:

  • Аккаунт Google. Все будет происходить внутри одного аккаунта @gmail.com;
  • Установленный на сайте счетчик Google Analytics с настроенной целью-конверсией;
  • Google Spreadsheets;
  • Aддон Google Analytics для Google Spreadsheets (именно он по API позволяет доставать данные из Google Analytics);
  • Достаточное количество конверсий.

Если Google Spreadsheets и аддон к нему Вы можете подключить в любое время, то для того, чтобы получить отчет, цель-конверсию в Google Analytics необходимо настроить заранее. Чтобы отчет работал правильно и показывал адекватные данные, у Вас должны быть конверсии. Логично, правда? Для статистической достоверности их должно быть как можно больше.

Screenshot_2

Пример: в данном кейсе я взял период более трех месяцев, в течение которых собираются конверсии (срабатывание цели при регистрации пользователя). Всего из таргета facebook было аккумулировано 2108 конверсий. Достаточное значение для получения надежной статистики, правда?

Создаём отчет в Google Spreadsheets

Метрика процента конверсии — вычисляемая метрика (и не хранится отдельно для «импорта» по API). Поэтому необходимо достать сразу несколько метрик, которые помогут вычислить % конверсии за каждый день и час прямо в таблицах Google Spreadsheets.

Какие метрики нужны?

Конечно же, это количество конверсий и… дальше могут быть варианты. Почему?

Google Analytics — сессионная система аналитики и «из коробки» не позволяет отслеживать поведение на сайте отдельных пользователей. Поэтому рассмотрим 3 подхода к выбору необходимых метрик. И выберем 1 оптимальный.

Вариант 1

Можно внедрить параметры Client ID и User ID. Но это уже совсем другая история и требует дополнительных приготовлений.

  • Плюсы: этот вариант предпочтительнее, потому что позволяет отслеживать конверсии на уровне конкретного пользователя, а не количества Сеансов. Итогом такого подхода будут результаты, близкие к идеалу: получается наиболее чистый и адекватный процент конверсий. Погрешность сведена к минимуму.
  • Минусы:  это надо делать заранее. На уровне уже полученных данных это делать поздно.
Читайте также:  Аналитика веб-сайтов

Вариант 2

Использовать Сеансы вместо уникальных идентификаторов пользователей. Самый прямолинейный и поверхностный подход.

  • Плюсы: универсальность. Имеет право на жизнь потому, что все равно больше 90% счетчиков рунета считают % конверсии, разделив количество конверсий на количество Сеансов.
  • Минусы: уровень конверсий, выведенный из количества Сеансов заведомо несет погрешность. Это связано с тем, что 1 пользователь может сгенерировать сколько угодно Сеансов.
Количество сессий практически всегда больше количества пользователей.

Количество Сеансов практически всегда больше количества Пользователей.

Вариант 3

Думаю, Вы уже поняли к чему я дал скриншот выше. Если у нас нет точной идентификации пользователей по Client ID и User ID, а количество Сеансов способно дать значительную погрешность, то почему бы не использовать метрику Пользователи?
Плюсы: исключаем «приумноженные» показатели, которые мог бы дать расчет по количеству сессий. Получаем значения метрики Пользователи близкими к реальному количеству пользователей сайта.

Минусы: метрика Пользователи все равно имеет чудовищную погрешность. Вот, что об этом написано в справке Google:

При использовании некоторых параметров (таких как Источник или Канал) один и тот же пользователь может быть засчитан несколько раз (например, если за один диапазон дат он заходил на сайт и из обычных результатов поиска, и по рекламе). В этом случае сумма значений для двух параметров может быть больше общего числа пользователей.

Иными словами, одного и тоже человека Google Analytics может воспринять как нескольких.

Вывод

Даже несмотря на неточности при подсчете пользователей, метрика Пользователи более годна для подсчета конверсий, нежели Сеансы.

Настройка Google Spreadsheets

Итак, нужно количество Конверсий и количество Пользователей  в разрезе дней недели и времени дня.

Шаги, которые помогут увидеть конверсию сайта в разрезе дней недели и часа дня

Шаги, которые помогут увидеть конверсию сайта в разрезе дней недели и часа дня

  1. Создаем новый отчет в Google Spreadsheets через аддон Google Analytics
  2. Вписываем его будущее название
  3. Выбираем аккаунт Google AnalyticsПредставлениеВид
  4. Выбираем метрики Users и GoalXXCompletions
  5. Выбираем параметры Hour и Day of Week
  6. Нажимаем Create Report
Читайте также:  Авинаш Кошик - Веб-Аналитика 2.0

Извлечение данных

После нажатия кнопки Create Report cоздается рабочая панель:

Здесь мы задаем конкретную цель и период выборки.

Здесь мы задаем конкретную цель и период выборки.

  1. Необходимо написать начало и конец периода выборки (в формате /день/месяц/год и в End Day — today.) Как только впишете дату — кликните по ячейке 2 раза — для самопроверки. Появится календарь, где можно корректировать дату.
  2. В пункте Metrics необходимо задать идентификатор цели вместо XX (ga:goalXXCompletions).
  3. В пункте Segment я задаю условия сегмента: хочу, чтобы мне отфильтровали пользователей по каналу привлечения facebook.com/target (спасибо UTM меткам и рекламщику, который их четко ставил). Пишем: sessions::condition::ga:source==facebook.com;ga:medium==target
  4. Add-onsGoogle AnalyticsRun report.

Делаем всё правильно, получаем радостное сообщение.

analytics-report

Под сообщением появились полученные из Google Analytics данные.

Теперь нужно выделить 4-х столбца:

аналитические отчеты

Выделяю таблицу в глубину с запасом — 1000 ячеек.

Жму меню файла Data Pivot Table. Получаю пустую таблицу с панелью справа. Заполняю панель следующим образом:

аналитические отчеты Google Analytics

По мере выбора метрик в выпадающих списках панели, таблица будет наполняться.

Получаю таблицу которую называю Пользователи.  Таблица отражает количество пользователей в разрезе дня недели и времени суток.

Делаю второй такой же отчет, только в параметре вместо ga:users выбираю ga:Goal1Completions. Называю таблицу Конверсии.

Создаю финальную таблицу на отдельном листе, который называю % Конверсии по времени.

Получение финальной таблицы

Велик соблазн поделить содержимое ячеек таблицы Конверсии на соответствующие ячейки таблицы Пользователи, чтобы узнать конверсию каждого часа. Но я так делать не буду по двум причинам:

  • Я хочу знать уровень конверсии относительно всех пользователей периода, чтобы иметь возможность их сравнивать между собой уровни конверсии и окрашивать таблицу для наглядности.
    • Пример: у Вас сеть магазинов, которые в сумме генерируют определенное количество продаж. Вам надо знать уровень конверсии определенного магазина относительно всех продаж и некого другого магазина этой же сети. Чтобы иметь возможность понять долю уровня конверсий каждого из интернет-магазинов, Вы поделите количество конверсий одного из магазинов на общее количество посетителей сети.
  • Я не хочу чтобы отдельно взятое значение, сравнённое с другим отдельно взятым значением заставляли делать неправильные выводы.
    • Пример: возьмем 2 отрезка времени: с 9 до 11 и с 00 до 02 часов. Что о них можно сказать? Явно, что количество пользователей ночью будет меньше, чем количество пользователей ранним утром. Соответственно, можно сделать предположение, что если что-то заставило человека зайти с 00 до 02 часов, то велика вероятность, что он совершит целевое действие (иначе зачем ему еще заходить на продающий сайт среди ночи?). Нельзя сравнивать конверсию 10 пользователей в час ночи с конверсией 500 пользователей в 9:45 утра.
Читайте также:  Куда лучше вставить счетчик Яндекс Метрики?

В новой таблице я делю каждое отдельно взятое количество конверсий  из таблицы Конверсии на общую сумму пользователей за период. В ячейке I26 вставляю формулу

=‘Конверсии’!I26/‘Пользователи’!$I$26

Протягиваю ее до B2. Получившиеся значения перевожу в %. Получаю такую таблицу:

Без визуализации тут ничего непонятно.

Без визуализации тут ничего непонятно.

Применяем условное форматирование

Выделяем все значения в %, кроме тех, что в ячейках Итого. Применяем условное форматирование и выбираем цветовую схему, как на скриншоте:

Красные — плохие, зеленые — хорошие =)

Уже кое-что становится ясно об относительном уровне конверсии. Хотя таблица, все же менее визуально понята, чем график.

Пояснение: можно сказать, что уровень конверсии страницы за выбранный период — это пересечение строки Итого по дням и Итого по часам — 1.0553%.

Тогда этот уровень конверсии равен 100%, а все остальные значения в таблице (кроме тех, что в Итого) — его доли. Тогда значение сумм конверсий с воскресенья по субботу и с 0 до 23 часов = 100% = 1.0553%. Зная это, можно проверить расчеты в таблице.

Строим график для наглядности

Выделив заголовки и значения относительной конверсии, выбираем Insert → Chart. Из предложенных я выбрал наиболее презентабельный (но подходящит ли он? Ответ напишите в комментариях к статье :-)

Screenshot_12

Выводы

На основании 2108 конверсий в течение более чем 3-х месяцев закупки трафика в Facebook мы получили наиболее выгодные часы и дни недели время для того, чтобы активно транслировать рекламу.

Результат получился впечатляющим: во-первых, мы вывели уровень конверсии, используя метрику Пользователи, что само по себе снижает уровень погрешности. А во-вторых, мы избавились от пиковых значений уровня конверсии, которые могли присутствовать в непопулярные часы (где 1-2 конверсии могут составить 100% Conversion Rate).

Теперь мы наглядно наблюдаем наиболее конверсионные дни недели и часы.

Профессиональный оптимизатор сайтов и трафиковых показателей эффективности. Сертифицированный партнер Google в области веб-аналитики и контекстной рекламы. Фанат Google Analytics, Kissmetrics и решений, основанных на точных данных.
Сфера полномочий: от анализа ниши до реализации проекта и обеспечения самоокупаемости.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *