如何利用Google Analytics 分析網店數據?先從了解基礎介面開始

前言

或許你曾經看過的其他文章會告訴你 Google Analytics 的好處、告訴你大方向、告訴你為什麼要使用它,好像什麼都說了,就是沒說下一步該做些什麼!由於已經有過太多這種經驗,所以助教會在這篇文章,以 Google 本身的商店作為範本,為你詳解各項「有意義的數據」,以及如何「具體」靠這些數據幫助商店成長。

在教學開始之前,請大家先簡單瀏覽我們使用的範例商店,這是 Google 用來售賣紀念品的網站,並且同時提供 Google Analytics 數據怎麼分析?先從了解基礎介面開始Google Analytics的數據供大家參協。所以在本篇教學中,各位可以跟住以下的解說,瀏覽每一個文中提及到的頁面,邊看真實數據,邊了解實則操作原理。

小試牛刀

在此頁面「存取示範帳戶」,就能連結到該商店的後台,若你還沒有 Google 帳號,需先註冊後方可進入示範商店的Google Analytics。而 SHOPLINE 店家只需透過網店後台的簡易操作,就能輕鬆串接 Google Analytics。還未成功串接的用戶,可以觀看以下教學:

延伸閱讀:Google Analytics 最佳設定教學

完成上述步驟後,就讓我們進入到後台的主頁面,開始今天的教學。到達主頁面後,左邊欄位(如下圖)會有五項資訊,分別為「即時、目標對象、客戶開發、行為、轉換」,當中的即時資訊是後面四項的綜合總覽。接下來的文章中會根據後面四項主要的資訊來幫助各位了解每一項資料背後可以採取哪些相應的行動。

Google Analytics 功能欄目

此階段先讓我們點擊「即時 ▶︎ 總覽」,一起熟悉一下後台的介面。畫面中各位應該會看到網站上有幾位使用者,以及他們的來源、正在觀看的網頁等。左方的熱門參照連結網址、社交流量、關鍵字顯示的是這些訪客的來源,分別說明他們來自哪些網站連結、社交網站、或者關鍵字搜尋結果。

其展示形式會以網址、網站名稱來呈現,通常很容易明白。例如你看到來源是 Youtube ,那麼就表示訪客是由 Youtube 點擊連結來到網站。同樣地,如果在你商店網站的 GA 後台上看到 Facebook ,那麼就表示訪客經由你的 Facebook 頁面造訪網站。另一方面,右邊顯示的是訪客正在停留的頁面,同樣是以網址的方式呈現,每一個網址都對應你的商店頁面。

google demo shop current

目前為止,大家想必已經稍稍掌握到後台的版面操作,起碼不至於無從入手。現在就直接帶各位「有目標地」使用 Google Analytics 。「有目標地」使用 Google Analytics ,有兩個意思,它們是一體兩面的。第一,這項數據在營銷上代表什麼意義?第二,我能夠做什麼改變(優化)?不論看到任何數據,店家們都應該誠實地問自己這兩個問題,能夠找到答案的才是對你有用的數據,否則就是紙上談兵。這篇文章的教學,你不只要學會基礎操作,更重要的是能夠獨立分析數據背後的意義,才能幫助商店成長!

大顯身手

目標對象

目標對象展示網站的訪客群體,由訪客的數目、年齡、性別、地域、行為等組成。這裡為大家整理出幾項和各位絕對相關的數據,並且將說明應該如何看審視這些數據。

1. 總覽

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總覽首先顯示的是網站的流量,也通常是各位最熟悉、最基本的數據之一。當然,流量升高代表商店的狀態可能正在成長,流量下降代表愈來愈少人光顧,這個道理簡單到即使毫無電商經驗都可理解,這不是分析!不是各位看這篇文章要學的。

記得我們要問的問題嗎?它可以怎麼幫助我們優化商店?大家要記住,優化永遠要有變因,有變因才有比較,也才有去蕪存菁的過程,而變因是各位店家自己觀察出來的。流量需要時間,以及其他的數據才有優化的可能,許多人嘗試數據分析的第一步就是只著重看流量,看了半個月還是不知道要做什麼。讓我們先往下看其他的數據,再告訴各位如何將它們做結合來獲得有用資訊。

2. 客群 (年齡層、性別、興趣、地區)

在客層欄位底下可以看到年齡層和性別等資訊。同樣地,如果只是單看客群,各位不會得到什麼有用的資訊,但是如果把前面的流量、時間,再加上現在的客群一起看就不一樣了。讓我們再問一次,它可以怎麼幫助我們優化商店?舉例來說,如果我發現「週末假日網站的流量高於平日,並且以年輕女性居多」,是不是可以在這段期間把首頁的大商品圖換成適合年輕女性的產品?相信會有所收穫的!

當然這只是其中一種應用,每間商店的狀況、產品不同,沒有一種模式可以適用於所有商店,不過分析的模式都是類似的。現在請大家再重新跟著助教一起想一次:我們剛剛考慮了哪些變因?流量、時間、客群。更詳細一點說,我們把時間「區分」為平日和假日,於是才有得「比較」。這種「區分」是分析的關鍵,記得前面討論過的嗎?優化永遠要有變因,有變因才有比較,這種區分正是把變因創造出來的手段。

此外,客群可以幫助你看出真正來到你店裡的人,是不是和你預期的目標客群是同一批人。如果客群鎖定在OL,但是瀏覽商店的卻是許多學生,那麼你應該趕緊調整廣告的管道、關鍵字等相應的範圍。同樣地,興趣和地區也是一樣的做法。

3.顧客行為

另一項值得各位店家參考的是行為,這裡不是告訴你顧客在網站上有哪些行為,而是讓你看有多少回頭客。相信各位都明白回頭客的重要性,不只因為他們常常都是自然流量,不花費廣告成本,更因為他們轉換率通常高出許多。知道回頭客的變化趨勢之後呢?有些人會告訴你:那你就要加強服務品質來增加回客率啊!這個道理每個人都知道,但到底要怎樣做呢?

這裡我們練習一項新的工具:「次要維度」,這可以幫助我們看到某一族群在不同維度中的數據。我們先點擊「新訪客與回訪者」,並且在數據表格中選擇「Returning Visitor(回訪者)」,並且在表格上方按下「次要維度 -> 行為 -> 完整參照網址」,這個意思是,我想要看這些回訪者中是從哪些管道回來我的網站。我們看到示範網站上的數據是來自 Google 最多,如果這是你的商店你會怎麼做?是不是會增加網站在該管道的曝光投資,並且考慮縮減其他效益較低的管道?

GA數據

同樣地,我們再回想一次剛剛的思考過程:我選擇觀察回訪客,並且去「比較」不同管道的表現,留下比較好的,淘汰比較差的。如果可以,用你的商店再練習一次吧!目前為止,我們已經練習過如何開始 「思考」 怎麼優化,並且熟悉介面的操作,接下來將會把這些當作基本技能,延伸至其他數據當中。

客戶開發

如果目標對象的欄目是在告訴你訪客族群「是誰」,那麼此處的客戶開發就表示這些人是「怎麼來、哪裡來」。

1.所有流量

我們先看「所有流量->管道、來源媒介、參照連結網址」。管道告訴你訪客從哪裡過來,來源媒介則是他們通過何種方式過來。舉例來說:前者告訴你流量從 Youtube ? Facebook ? 或者其他地方來,後者告訴你是從 Youtube 上點擊連結過來、從 Google 上點擊廣告而來。此外,參照連結網址則告訴你確切是哪一條連結,因為你可能同時在一個管道中有兩項以上的廣告、營銷計劃。

GA數據

還是同樣一個問題,這些資料能幫助我們什麼呢?我們再加入兩項觀察的指標:跳出率轉換率。跳出率是指訪客來到頁面後短時間內就離開的比率,跳出率某種程度上表示網站內容和他期待的有落差;而轉換率則是說明訪客進到網站後成功達成我們設定的目標(通常為購買)的比率。這兩項指標要怎麼應用應該不用我多說了吧!趕緊停了低轉換而高跳出的廣告投資,停止毫無意義的燒錢!

除了這兩項指標外,流量資訊仍可以配合上文中我們討論過的優化方式採取行動,這項工作就留給各位自己發揮囉!如果還不夠熟悉,可以滑到上一段再思考一遍,對往後文章的理解也會更有幫助哦!

2. Google AdWords

電商教室曾寫過文章教大家如何開始製作一個 Google AdWords 的廣告規劃,如果還沒有看過,建議你可以仔細讀一下,會對廣告如何運作有更清楚的概念,如此一來會更容易理解優化的步驟。文章內容涵蓋了所有需要商家注意的事項,從 Google AdWords 和 SHOPLINE 後台的串接,到廣告的設計建議,以及節省經費的小技巧,同時也附上清楚的截圖、影片教學,逐步帶領住你一起做。

延伸閱讀:[廣告新手必讀] 如何在Google AdWords花你的第一筆1000HKD

3.社交

社交欄目會告訴你從各個社交網站而來的流量資訊,介面與前面我們介紹過的流量訊息大同小異,若你的商店同時也經營社交網站,可以在這裡看到各個社交平台的績效比較。

我們再介紹兩個新的名詞:「平均工作階段時間長度」和「單次工作階段頁數」。前者指的是每一個訪客經由這個管道來到網站上,他停留了多長時間。後者則是指他們平均會看過幾個網頁。

GA數據

對於零售網站來說,這兩個數據是相當重要的指標,展示訪客是不是對於網站上的內容、商品感興趣。訪客停留的時間越長、頁面越多,通常更容易下單購買。對新手零售商店而言,可以將 2 分鐘的停留時間和 5 頁的瀏覽作為努力的目標,另外我們先前提過的跳出率則可以用 30% 作為目標。

老問題:這裡的數據如何幫我優化網站?相信你已經猜到了,把資金花在表現好的管道上!這麼說當然沒錯,你現在已經學會去比較不同的管道,那我們就可以再更進一步,多放一些變因進來。這時你可以試試比較不同的時間、廣告組合、客群,前面我們提過的內容都可以一併運用。更直接的方法是點擊轉換欄位檢查每個平台帶來的業績表現,或是到「費用分析」看更詳細的內容,操作上都是同樣的方法。

行為

目前為止我們討論的內容比較多都是以宏觀的角度觀察整體流量情況,接下來將進入更細節的微觀分析,瞭解訪客在網站上的體驗過程。宏觀的角度看見的是資源運用,而微觀的角度則是在看使用經驗,兩者應該相輔相成,共同作為商店優化策略的依據。

1.行為流程、網站內容

點擊行為流程,介面上會出現一張流水狀圖表,顯示訪客到網站上以後的瀏覽過程。這張圖的重點在於幫助店家了解顧客和網站互動的過程,並幫助我們找到可以進步的地方。舉例來說,如果某個網頁流失大量的訪客,店家或許要嘗試改變網頁內容、速度、連結設計,來滿足訪客期待。在購物過程中,店家會預設顧客有固定的行為模式,一般來說如下:瀏覽商品 > 購物車 > 結帳,中間可能還有加入會員、Facebook分享、商品反饋等,店家在設計網站的時候應該將這些目的清楚地納入考量,才能幫助你分析在顧客行為中個哪個環節需要改進。

GA人流

使用者經驗的改進同樣要靠一定的「變因」來測試才能達成,不過不像前面討論過的數據可以直接在 Google Analytics上用不同的維度去看,而是要經過不斷的修改、測試,才知道自己是不是走對方向。舉例來說,如果我發現顧客進入某些商品頁以後很容易跳出,那麼我可能會參考其他表現較好的商品頁來改善「設計」,如果情況還是一樣,那麼可能是「商品本身」不符合顧客期待,這些都要靠商家不斷嘗試來改進。提醒大家,在這裡的例子我同樣使用各種變因來測試,至於如何找到變因,則仰賴你對商品、市場的熟悉程度。

2.網站速度

網站速度底下的「網頁操作時間」展示訪客在各個頁面平均停留的時間,同樣地,停留越久通常表示對該頁面內容越感興趣。換句話說,如果有個商品頁停留時間很長,我們應該可以理解為顧客喜歡該商品,也可以期待較好的業績,但如果發現結果不如預期,那麼就該轉而分析其他影響他們購買的因素,例如價格過高、資訊不夠清楚等等。

此外,表格中「平均網頁載入時間」的欄位可往下拉選擇「網頁價值」,這裡可以直接看到每個網頁的轉換成果,你就會知道哪些頁面值得你參考,哪些商品是你的顧客感興趣的,或許會考慮增加類似的品項、設計。

網頁價值

「速度建議」也是值得商家參考的部分。在界面右方 Google Analytics會為你的網頁速度打分數,原則上分數越高表示載入速度越快,相對的使用經驗也就越好。 SHOPLINE 為各位設計的網站通常速度應該相當穩定,如果有發現某些頁面分數明顯低於其他,通常是因為頁面上使用的圖片畫素太高,建議商家將圖片壓縮以後再上傳使用,對網頁速度會比較有幫助。

GA速度建議

3.站內搜尋

站內搜尋就是網站上的關鍵字搜尋,是最直接可以知道顧客對哪些東西有興趣的地方,聰明的店家要在這裡找到商店優化的方向。例如搜尋字詞出現「信用卡」、「退貨」,那麼你就會知道顧客可能想了解結帳、退貨的安排,也許你的網站上已經有類似內容,只是沒有在顧客容易接觸到的地方呈現出來,這時就可以稍做調整。若你是賣飾物的店家,發現許多顧客搜尋「耳環」,而你剛好沒有這項產品,那就表示潛在顧客對商品有興趣,可以考慮增加品項。關鍵字和使用體驗一樣沒有絕對的解讀方法,但是數據出現的背後肯定有原因,還是那句話,不斷透過找尋變因和測試去進步吧!

延伸閱讀:用 GOOGLE ANALYTICS 掌握顧客網店內搜尋習慣

轉換

轉換欄目呈現的是商店業績。

延伸閱讀:用Google Analytics 的轉換追蹤設定,查看顧客的轉換過程

1.電子商務

與各位零售商家關係最密切的是其中的「電子商務」資訊。在總覽中可以看到以網店為整體的業績資訊,包括營業額、訂單數、轉換率等等。接著往下的購物行為會在界面上顯示購物行為中的每個階段人數,從進入網站、瀏覽商品、結帳頁面、交易完成,全都一目瞭然。結帳行為也是循相同模式顯示。另外,介面下方可以看到新訪客和回頭訪客的數據區別,如同我們先前討論過的,曾接觸過網站的回頭客價值會高出初次接觸的訪客許多。

再往下可以看到產品業績和銷售業績。在轉換欄位的數據並不是用來幫助店家優化網店,而是前面諸多內容的總覽。透過前面我們討論過的眾多優化方式,在轉換的角度評價它們的成果。今天看見業績成長,某種程度上證實自己先前的假設、變因,讓自己在商店進步的過程中更加踏實,但反過來說,商店衰退時,看業績不能解決所有問題,應該回到我們上面討論過的步驟去思考如何進步。

值得注意的是,購物行為中愈後面的階段價值愈高。一個在首頁上瀏覽的訪客和一個在購物車階段的訪客,後者的價值遠遠大於前者,特別是從購物車到交易完成中間的過程,如果錯過機會非常可以,所以如果大家還記得,SHOPLINE 較早前曾經和大家介紹過拯救購物車的功能,還沒有看過的店家可以趕緊學起來。

延伸閱讀:Shopline網店新功能 挽回顧客放棄的訂單

2.多管道程序

多管道程序底下的「輔助轉換」代表在每張訂單中曾經有過貢獻的階段,例如:某個顧客從 FACEBOOK 連結到我的BLOG,然後又到商店主頁,最終購買產品,那麼 FACEBOOK和BLOG都會算上一次輔助轉換,因為它們在訂單轉換中起到一定的作用。對商家來說除了購物網站本身,可能還有其他許多宣傳管道,透過這項功能可以評價這些管道的效果。如果沒有看到輔助轉換,我可能不會知道在 FACEBOOK 上的宣傳到底有沒有用,該留還是該走,這項數據可以再一次將資源妥善安排。

demo account multi funnel

這項數據同樣可以幫助優化。例如你是賣寵物用品的店家,而你發現BLOG雖然來的流量不是特別高,但是輔助轉換的數據很好,也許就表示這些因為看過你BLOG而進到商店的顧客很大程度上已經被你「說服」。透過數據你會知道BLOG的經營原來對業績是有幫助的。

結語

這篇文章我們討論了許多用 Google Analytics來優化商店的方法,希望文章能夠真正幫助到大家,也請大家務必記住:要「有目標地」使用Google Analytics,不只要學會操作本身,更要多嘗試把這些數字轉換為真實的「數據分析」思考,就如同文中我們一起做過的練習一樣~

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