יוניברסל אנאליטיקס כולל קבוצה חדשה של תכונות וכלים המשנים את כללי המשחק בכל מה שקשור לאיסוף מידע וארגונו בחשבון האנליטיקס. השנוי הגדול הוא בתפיסה של משתני המדידה. בגוגל הפסיקו לנטר אחר ביקור ומבקר והתחילו לעקוב אחר תנועה של משתמש. זה מעבר גדול שמאפשר לקשור את כל הנתונים השיווקים והעסקיים שלנו לתמונה אחת גדולה.
מדידה קלה ומהירה
עד עכשיו גוגל אנליטיקס היו משתמשים בקוקיז שהיו מעבירות מידע רב, בין הדף לבין GA. אחד החידושים הגדולים בהטמעה של יוניברסל אנליטיקס הוא השימוש בקוקי אחת בלבד, שכוללת מידע מאוד בסיסי. השנוי הזה לבדו ישנה את פני האינטרנט בכך שיקצר משמעותית את זמן המעבר מדף אחד לשני. כל המידע שעד עכשיו היה מאוחסן בקוקיז יאוחסן על השרת של גוגל אנליטיקס וזה יאפשר לעשות הרבה דברים חדשים ומגניבים שעד היום לא יכולנו, כולל התאמה אישית של אורך הסשן (למביני דבר, אם עד היום הסשן האוטומטי עמד על חצי שעה אז עכשיו נוכל להגדיר בעצמנו את אורך הסשן עד 4 שעות).
מעקב אחר משתמשים ולא ביקורים
יוניברסל אנליטיקס כולו מבוסס על משתמשים ולא על ביקורים, וזה הבדל משמעותי. בשביל לקבל תמונת מצב קרובה עד כמה שניתן למציאות אנחנו שואפים לדעת כל מה שניתן על התנהגות משתמש כוללת, להבדיל מאיסוף מידע על ביקורים או מפגשים מנותקים אחד מהשני. נוכל לאסוף מידע על משתמשים על ידי שיוך המידע המתקבל למזהה משתמש או User ID. נכון שאיסוף מידע לפי משתמשים מציג לפנינו אתגר אחר והוא זיהוי המשתמשים, אך על ידי פיתרון יצירתי שימשוך אותם להרשם לאתר ניתן להתגבר על כך. ואז ממש בקלות המבקרים והביקורים הופכים למשתמשים, לאנשים. נ.ב. גם היום שיוך מידע למזהה משתמש אפשרי בגוגל אנליטיקס, אם אני מבין נכון ההבדל הוא באופן בו המידע המתקבל ישויך על מנת לתת לנו תמונה נכונה ואמיתית יותר.
אפשרות ליצור מאפיינים (Dimensions) ומדדים (Metrics)
אין דבר כזה שאין נתון כזה! יוניברסל אנליטיקס מאפשר ליצור מאפיינים ומדדים שאינם קיימים באופן אוטומטי בגוגל אנליטיקס.
המרות לא מקוונות
בקרוב העידן בו אנחנו עוקבים אחר מידע שמצטבר בכל מערכת בנפרד יהפוך להיסטוריה! עכשיו עם ה API החדש ניתן לעשות אינטגרציה בין היוניברסל אנליטיקס לבין ממשקי האופליין שלנו. אפשר לשגר לאנליטיקס מידע על המרות “ממקורות חוץ” כמו הקופה, ה CRM, שיחות טלפון, ואתם כבר מבינים את הקונפסט….
יבוא נתונים וחישוב עלות כללית
ואם כל זה לא היה מספיק? מעכשיו ניתן לייבא את נתוני העלויות מהערוצים השונים (פייסבוק, קידום אתרים וכו ‘), לרכז אותם ביוניברסל אנליטיקס ולראות את ההחזר האמיתי על ההשקעה שלנו. נוסף על כך נתוני ההחזר על ההשקעה (ROI) יהיו בקרוב זמינים גם עם נתוני Traffic Sources שיתחדשו ויקראו מעתה Aquisitions, בצורה כזו נוכל לראות מהיכן משתמשים מגיעים, מה הם עושים באתר, וכמה טוב הם ממירים.
תיוג פשוט ונוח
אלוהי הגוגל שמעו את תפילתנו, מעכשיו תיוג מסעי הפרסום יעשה מתוך האנליטיקס בעזרת מנהל תגיות שיעזור לנו לייצר לינקים ותגיות בקלות, ויותר לא נצטרך לעשות זאת ידנית או בעזרת היו.אר.אל בילדר שנמצא כעת מחוץ לאנליטיקס.
אבל איך כל זה נוגע לי (או ליתר דיוק לך)?
שאלה מצונית! הדרך הטובה ביותר להבין את זה היא על ידי דוגמה.
בבוקר יום שישי שמשי ונעים, שמה עדי פעמיה לעבר הקניון הקרוב למקום מגוריה, לחנות הבגדים – “קסטרו” (רק לשם גילוי נאות, אין לי שום קשר לקסטרו פרט לכך שאני יודע שיש להם אתר מסחר מתקדם שמתאים להיות דוגמא לעניינו).
היא חתמה על כרטיס חבר בקסטרו, ורכשה חולצה חדשה.
כעבור מספר ימים עדי נכנסה לאתר קסטרו לבדוק כמה נקודות קסטרו צברה.
אחרי שבועיים נחתה על מפתן ביתה של עדי מעטפה עם קטלוג הקולקציה החדשה של קסטרו. המעטפה נקברה בין הדפים והניירות על שולחן העבודה שלה ועדי ששכחה ממנה לגמרי. עד שבוקר אחד של מצב רוח טוב ויום הולדת לאחותה שמתקרב הובילו אותה לפשפש בין הניירות ולשלוף את הקטלוג. היא התחילה לדפדף עד שנחו עיניה על שמלה “מעניינת”.
באוטובוס בדרך לעבודה עדי נכנסה לאפליקציית קסטרו מהמובייל לבדוק אם יש את השמלה הזאת בעוד צבעים. היא דפדפה בין האופציות עד שהגיעה למקום עבודתה וירדה מהאוטובוס.
מאוחר יותר באותו הלילה עדי נכנסה לאתר קסטרו מהבית כדי למצוא את אותה השמלה. היא מצאה אותה בקלות, נכנסה עם שם משתמש וסיסמה והוסיפה את השמלה לעגלת הקניות שלה, אבל ברגע האחרון לא הרגישה בטוחה לקנות אונליין והיא גם התלבטה לגבי המידה, אז היא החליטה ללכת לחנות לקנות שם.
למחרת עדי הלכה לקסטרו, בדקה את השמלה ובסוף החליטה לקנות אחת אחרת. היא שילמה והעבירה את כרטיס הקסטרו שלה. הסוף!
מה סוף? זה לא הסוף…
אז איזה נתונים אספנו על רצף הארועים הזה כיום ב-Google Analytics?
אנחנו רואים מבקר אחד חדש ישיר במחשב נייד, כניסה (ייתכן וסימנתם אותו כחבר מועדון בעזרת משתנה מותאם אישית). רישום לאתר לצורך בדיקת פרטים אישיים.
אנחנו רואים מבקר חדש במובייל, גולש לשמלה שאנחנו יודעים שהייתה בדיוור האחרון, לפני כמה שבועות.
אנחנו רואים מבקר ישיר חדש שלישי במחשב נייד בגלישה באתר, מחפש שמלה. אנחנו רואים שהמבקר הוא משתמש רשום, אבל רצף הארועים האלה עדיין מנותקים אחד מהשני.
והכי חשוב, מה הנקודה שלא מקבלת כאן ביטוי בכלל? אנחנו לא רואים את הערך הכלכלי של הפעולות שנעשו. אנחנו לא רואים את הרכישה שהתבצעה בסוף התהליך.
ומה עוד פספסנו בין שורות הקוד? ראינו (אולי ב CRM) שעדי קנתה חולצה, שכעבור מספר שבועות היא קיבלה דואר הביתה, ושאחרי זמן מה שוב נכנסה לחנות ורכשה שמלה. מה שפספנו זה את הקשר בין המדיות שמרכיב את התמונה השלמה.
איך זה יראה ביוניברסל אנליטיקס?
כשעדי נכנסת למחשב בעבודה אנחנו יודעים שזאת עדי. אחר כך היא נכנסת כמשתמשת רשומה ובודקת כמה נקודות קסטרו יש לה.
מאוחר יותר כאשר אנו שולחים דיוור לכולם, אנחנו מעדכנים ביוניברסל אנליטיקס שמעטפה נשלחה לעדי בדואר.
לאחר מכן כשהיא מחפשת את השמלה במובייל ובמחשב בבית, אנחנו יודעים שזאת עדי ורושמים גם את הפועלות האלה ברצף.
ובסופו של דבר כשעדי מגיעה לקופה ומעבירה את כרטיס החבר שלה, אנחנו מזהים אותה ומקשרים את ההמרה לרצף הפעולות שנעשו.
הצטרפה למועדון חברים > נכנס לאתר לבדוק מידע בחשבון האישי שלה> קיבלה בדואר קטלוג > חיפשה שמלה במובייל > מצאה שמלה באתר ושמה אותה בעגלת הקניות שלה> הגיעה לחנות לקנות שמלה.
אז עכשיו, במקום מערך שלם של ביקורים שונים, אנחנו יכולים לראות את כל שרשרת הארועים שהובילו לרכישה. אנו רואים את האינטראקציות המקוונות. אנחנו יודעים גם שעדי קיבלה את הקטלוג בדואר ומצאה שם שמלה מעניינת שבזכותה עדי נכנסה לאפליקציה, לאתר ובסופו של דבר הגיעה לחנות.
אנחנו רואים איך דבר מוביל דבר וזה הכוח של יוניברסל אנליטיקס.
לב העניין הוא בהתמקדות במשתמש יותר מאשר בביקור. וכאשר אנו מסתכלים על סטטיסטיקה ממוקדת משתמש אנו יכולים לקבל יותר תובנות על תהליך הרכישה השלם ולראות כיצד מאמצי השיווק שלנו מתורגמים להמרות.
איך מתקינים יוניברסל אנליטיקס?
ההתקנה של יוניברסל אנליטיקס כוללת הגדרות שיש לערוך בחשבון האנליטיקס וקוד חדש / נוסף שיש להטמיע באתר.
כדי להשתמש ביוניברסל אנליטיקס ניתן להגדיר אותו כמאפיין (Property) נוסף בחשבון קיים או לפתוח חשבון חדש ייעודי ליוניברסל אנליטיקס.
ממסך הבית בגוגל אנליטיקס נכנסים לאדמין. בשביל לפתוח חשבון חדש ייעודי ליוניברסל אנליטיקס לוחצים על +New Account כדי להוסיף את היוניברסל כמאפיין בחשבון קיים בוחרים את החשבון המבוקש ולוחצים על +New Property.
בוחרים בצורת המעקב שאנחנו רוצים, במקרה זה לוחצים על כפתור Universal Analytics. מזינים את שם האתר, כתובת האתר, קטגוריה, Time Zone, (בחשבונות חדשים מגדירים שם לחשבון ובוחרים data sharing settings.
בסוף לוחצים על Get tracking ID.
לאחר מכן קוד המעקב שנוצר יופיע בתוך המסגרת. יש להעתיק אותו ולהטמיע בכל אחד מדפי האתר. עם סיום ההטמעה יש להגדיר את מאפייני השרת בחשבון (ניתן להעזר כאן בבלוג של גוגל אנליטיקס לסיום התהליך).
טוב אז כדאי או לא כדאי לעבור ליוניברסל?
לצערי גם כאן התשובה אינה חד משמעית…
מצד אחד נראה שהמערכת החדשה שגוגל משיקים מבטיחה באמת לעשות מהפכה בעולם המעקב ולאפשר לנו המשתמשים לעשות דברים נפלאים, אך מצד שני כלים כמו: ניסויים (Experiments), רימרקטינג (Remarketing) ועוד, עדיין לא מקבלים תמיכה באנליטיקס החדש.
כמו כן, תיצטרכו להגדיר מחדש הארועים ונתוני המסחר שלכם בחשבון היוניברסל אנליטיקס, כפי שעשיתם בחשבון הקיים. כל הקודים הנוספים שלכם לא יפעלו באופן אוטומטי פשוט כי הסינטקס של יוניברסל שונה מהאנליטיקס הקודם.
לכן במידה וכבר יש לכם אנליטיקס באתר אני ממליץ בתור התחלה לעקוב בעזרת שתי צורות איסוף הנתונים במקביל (יוניברסל + גוגל אנליטיקס) כדי לשמר את המשכיות הנתונים. בהמשך לעבור בהדרגה מכלי אחד לשני.
בכל מקרה תכננו את המעבר הזה היטב.
