Hvordan analysere besøkendes engasjement med Google Analytics-rapporter: Social Media Examiner

Lurer du på om personene du sender til nettstedet ditt finner det de søker? Vil du ha innsikt for å forbedre kundereisen?

I denne artikkelen vil du oppdage hvordan du analyserer besøkendes engasjement i Google Analytics. Du lærer også hvordan du ser hvilke målgruppesegmenter som bruker mer tid på nettstedet ditt, og finner muligheter til å justere det besøkende ser når de først lander på nettstedet ditt.

Hvis du vil lære hvordan du bruker tre Google Analytics-rapporter for å oppdage hvordan folk engasjerer seg med nettstedet ditt, kan du lese artikkelen nedenfor for en gjennomgang som er lett å følge, eller se denne videoen:

Google Analytics og kundereisen

La oss snakke om hvorfor du i første omgang vil bruke Google Analytics før vi går inn i analyse. Tenk på det i form av en samtale. Folk kommer til nettstedet ditt, og nettstedet ditt har en samtale med dem for å forhåpentligvis få dem til å bli kunder.

Hvis du tenker på det, er det det som skjer når folk besøker en offline butikk. De må samhandle med en selger som hjelper dem med å kjøpe produktene sine. Nettstedet ditt gjør i utgangspunktet det samme, og Google Analytics er hvordan du kan lytte etter den samtalen og forstå hvordan brukerne samhandler med nettstedet ditt.

En annen måte å tenke på samtalen er engasjement. I Google Analytics kan du se på en rapport og se engasjementsnivået til besøkende på nettstedet. Hvis de ikke engasjerer seg i det hele tatt, betyr det at de har en dårlig samtale, og du vil kanskje endre noen av markedsføringsmeldingene. Hvis de engasjerer seg mye, forventer du at de til slutt blir kjøpere.

La oss nå se på Google Analytics-rapporter der du kan finne disse dataene.

# 1: Analyser besøkendes engasjement etter trafikkilde i Google Analytics

Start med å hoppe inn i favorittrapporten min: the kilde / medium rapport. Fra startskjermen for Google Analytics, gå til Anskaffelse> All trafikk> Kilde / medium i venstre navigasjon.

Kilde / medium-rapporten forteller deg hvor trafikken til nettstedet ditt kommer og hvor mye trafikk du får fra disse forskjellige trafikkildene. Det viser også dine engasjementsmålinger, og til slutt resultatene av alt dette engasjementet.

Hvis rapporten ikke ser ut som min, skyldes det at jeg bruker noe som heter UTM. Forsikre deg om at du bruker UTM-er på riktig måte også for å merke trafikken. Les denne artikkelen til lære å sette opp UTM-er.

I kilde / medium-rapporten skal vi fokusere på atferd-delen, som inneholder tre hovedberegninger for engasjement:

• Avvisningsfrekvens forteller deg hvor mange som kom til nettstedet ditt og forlot uten å se en annen side.
• Sider per økt er hvor mange sider folk så under besøket på nettstedet ditt.
• Gjennomsnittlig sesjonsvarighet er hvor lenge folk sitter fast.

Øverst kan du se avvisningsfrekvens, sider per økt og gjennomsnittlig øktvarighet for nettstedet som helhet.

Under tallene over hele nettstedet fordeler rapporten disse beregningene etter trafikkilde.

Avvisningsfrekvens

Selv om det er nyttig å vite at fluktfrekvensen er 27% i hele nettet, kan du ikke gjøre noe med den informasjonen. Du må detaljere etter trafikkilde.

På bildet nedenfor kan du se at fluktfrekvensen for direkte / ingen er 31%, og for infusionsoft / e-post er det 12%. Så fluktfrekvensen for folk som kommer direkte til nettstedet er omtrent den samme som fluktfrekvensen i hele nettet. Infusionsoft / e-posttrafikken er imidlertid omtrent halvparten av den. Folk som kommer til nettstedet fra e-post er dobbelt så engasjerte som folk som kommer dit direkte.

Hva med de andre trafikkildene? Fluktfrekvensen for søketrafikk (google / organisk) er 25%, noe som er omtrent det samme som den totale nettstedstrafikken, men ikke så engasjert som e-posttrafikk. Dette handler om hva du forventer fordi disse besøkende sannsynligvis nylig har hørt om virksomheten og derfor ikke er så sannsynlig å engasjere seg.

E-posttrafikk har derimot hørt om virksomheten. De kjenner allerede, liker og stoler på merkevaren og kommer tilbake igjen og igjen. Jeg forventer at fluktfrekvensen blir lavere fordi du har en bedre samtale med denne trafikkilden, og ifølge disse dataene ser det ut til at det er tilfelle.

Hvis du ser på den andre e-postadressen - e-handel-avslørt / e-post - er avvisningsfrekvensen mye høyere på 48%. Hva er forskjellen? De har begge e-post, så bør ikke avvisningsfrekvensen være omtrent den samme?

Forskjellen er at infusionsoft / e-post er en intern liste. Dette er kunder og potensielle kunder slik at de forstår merkevaren, kommer tilbake til siden om og om igjen, og er mye mer engasjerte. E-handel-avslørt / e-post, derimot, er folk som ikke vet om virksomheten ennå. De er i en tidlig fase av arbeidet med virksomheten, så det forventes høyere avvisningsfrekvens.

Sider per økt

La oss nå gå videre til sider per økt. Nedenfor kan du se at infusionsoft / e-post har 5 sider per økt, mens sidetallet er nesten 4. Dette betyr at besøkende som kommer fra e-post, ser mange flere sider når de besøker nettstedet.

Du vet allerede at den andre e-postkilden - e-handel-avslørt / e-post - har høy avvisningsfrekvens, og det å se på sider per økt gir enda mer detaljer. I stedet for å se på 5 sider i gjennomsnitt per besøk, ser disse besøkende knapt 2. De kommer og går raskt, så målrettingen for denne e-posten må kanskje justeres.

Andre trafikkilder som organisk har høyere avvisningsfrekvens enn e-post, men disse besøkende utforsker i gjennomsnitt 4 sider per økt, noe som er høyere enn antallet sider over hele nettet.

Disse dataene sier til virksomheten din at organisk er greit. Folk søker etter problemer, finner nettstedet som en mulig løsning, og når de kommer til siden, spretter noen av dem, noe som er greit. Men sidene per øktnummer forteller deg at de holder fast og sjekker ut et antall sider, noe som betyr at de går gjennom de forskjellige tilbudene og utforsker nettstedet.

Så hva er samtalkvaliteten med disse besøkende? Det er en bedre samtale fordi virksomheten engasjerer dem mer. Det er et godt tegn.

Gjennomsnittlig øktvarighet

Den tredje beregningen vi vil se på er gjennomsnittlig øktvarighet. På bildet nedenfor kan du se at folk bruker omtrent 19 minutter i gjennomsnitt med nettstedet for hver økt.

La oss nå se på de forskjellige trafikkildene. Fra analysen ovenfor vet du at infusionsoft / e-posttrafikk er sterkt engasjert fordi fluktfrekvensen er lav. Sider per økt forteller deg at disse besøkende ser mange sider. Og til slutt er de 24 minuttene på stedet mye høyere enn gjennomsnittet på hele nettet (18 minutter). Takeaway er at samtalen med selskapets e-postliste er god.

Når du ser på google / organisk, kan du se at disse besøkende er omtrent like engasjerte som den gjennomsnittlige personen på nettstedet med en avvisningsfrekvens som er omtrent den samme. Disse besøkende ser på flere sider enn gjennomsnittet, noe som er bra, og de bruker i gjennomsnitt 19 minutter på nettstedet. Dette forteller deg at de tar seg tid til å besøke forskjellige sider.

Problemområdet er e-handel-avslørt / e-post. Disse besøkende spretter raskt og ser på færre sider. De ser bare på en side eller to, sjekker innholdet kort og bestemmer seg raskt for å dra.

Fra analysen vår er det tydelig at samtalen virksomheten har med de to forskjellige e-postmålgruppene er veldig forskjellig. Så hva kan du gjøre som markedsfører med den informasjonen? Se på meldingen som e-handel-demaskert / e-posttrafikk mottok, og finn ut om den samsvarer med forventningen.

Når du ser tall som dette for en trafikkilde, forteller det deg at folk ikke fant det de lette etter og ikke tok seg tid til å peke rundt. Så gå tilbake til trafikkilden og finn ut hvilken informasjon du gir publikum og hvilke sider du sender dem til. Oppfyller det forventningene deres, og hvis ikke, hvordan forbedrer du det?

Sette alt sammen

Nå som du forstår hvordan du leser denne Google Analytics-rapporten, kan vi se på to andre trafikkilder: Facebook CPC (som er betaltrafikk som kommer fra Facebook) og trafikk fra en Social Media Examiner Podcast-episode Jeg var på.

I gjennomsnitt er Facebook CPC-trafikk ganske engasjert. Avvisningsfrekvensen er lavere enn det generelle antallet, og sammenlignet med podcasttrafikken er den ganske mye bedre. Fluktfrekvensen for podcasttrafikken er litt høyere enn gjennomsnittet for hele nettet, og forteller deg at dette publikum har en tendens til å sprette mer, og de er ikke like engasjerte.

Mens sidene per økt for nettstedet er nesten 4, er Facebook / CPC knapt over 1. Så selv om denne trafikken ikke spretter, ser de ikke rundt på nettstedet. Og mens podcasttrafikken spretter litt mer, utforsker de litt mer. Bevæpnet med denne innsikten, kan du gå tilbake til Facebook og justere meldingen. Gjennomgå også sidene som podcasttrafikken kommer tilbake til og finjuster meldingen.

Når det gjelder øktvarighet, bruker både Facebook / CPC og podcasttrafikk omtrent 5 minutter.

Så hva er historien når du setter sammen all denne informasjonen?

Historien er at Facebook-betalte trafikk blir sendt til en side de liker, og det er den eneste siden de liker. De holder seg litt for å utforske det ene trinnet, men de går ikke mye lenger. De er ferdige på det tidspunktet.

Og mens podcasttrafikken ikke er like sannsynlig å engasjere seg i siden de kommer til - de spretter litt mer enn gjennomsnittet - er det også folk som engasjerer seg med den siden. Så de liker det de finner og fortsetter reisen litt mer enn det Facebook-trafikken gjør. Og selvfølgelig holder de seg i omtrent like lang tid.

Så det skjer en veldig annen samtale med disse to målgruppene, og igjen kan du gå tilbake til Facebook CPC og justere annonsemålrettingen eller destinasjonssidene de sendes til, og forbedre det samtale. Til slutt kan du bevise resultater takket være kilde / medium-rapporten i Google Analytics.

Nr. 2: Analyser besøkendes engasjement etter destinasjonsside i Google Analytics

Nå som du forstår hvordan du bruker kilde / medium-rapporten til å forstå historien om engasjement, kan du utnytte andre Google Analytics-rapporter også.

La oss se på en som heter landingssiderapporten. For å få tilgang til den, gå til Atferd> Nettstedsinnhold> Landingssider.

Når rapporten åpnes, vil du legge merke til at den ligner på kilde / medium-rapporten, men i stedet for å lære om trafikkilder, lærer du om destinasjonssider.

Nedenfor kan du se at tallene i hele nettet for avvisningsfrekvens, sider per økt og gjennomsnittlig øktvarighet er lik det vi så tidligere. Tallene under det er imidlertid en annen historie. Det er fordi dataene er delt opp etter destinasjonsside i stedet for trafikkilde.

Så hvordan leser du denne rapporten?

La oss fokusere på to destinasjonssider - hovedsiden og medlemmets påloggingsside.

Folk som kommer til hjemmesiden er mer sannsynlig å sprette, ser ikke så mange sider og holder seg ikke så lenge gjennomsnittet for hele nettet. Dette gir mening fordi hjemmesiden er en slags katalogside. Det hjelper folk å finne ut mer om produktene og tjenestene som tilbys, og hvis de ikke finner det de leter etter, drar de. Så disse tallene er i orden.

Medlemssiden er tydelig konfigurert for eksisterende medlemmer å logge på. Legg merke til at avvisningsfrekvensen er veldig liten, fordi hvilket medlem vil komme til medlemssiden uten å logge på? Sidene per økt er betydelig høyere fordi medlemmene samhandler med medlemsinnholdet. Gjennomsnittlig sesjonsvarighet fra medlemmer er nesten tre ganger så lang som den er for de som bare kommer til hjemmesiden.

Så du kan se to forskjellige samtaler selskapet har basert på sidene folk ser først i økten sin.

# 3: Analyser besøkendes engasjement etter enhetskategori i Google Analytics

Det er en annen Google Analytics-rapport som ligner på det vi har sett på - enhetsoversiktsrapporten. For å få tilgang til det, gå til Målgrupperapporter> Mobil> Oversikt.

Jeg elsker denne rapporten fordi den er kort. Som med de to foregående rapportene, forteller denne deg også om engasjement - samtalen selskapet har med besøkende på nettstedet. Fluktfrekvensen, sidene per økt og gjennomsnittlig sesjonsvarighet overalt er de samme tallene vi har sett på ovenfor, bare denne gangen, den er delt inn etter enhetskategorier — Desktop, Mobile og Tablett.

La oss fokusere på datamaskiner mot mobil. Hva er historien? Hva er samtalen nettstedet har med brukerne?

Du kan se at fluktfrekvensen på skrivebordet (24%) er omtrent den samme som for nettstedet (27%). Og mobil (40%) er nesten dobbelt så stor fluktfrekvensen som stasjonær. Dette forteller deg at mobilbrukere drar raskere enn stasjonære brukere. Sider per økt med skrivebord er 4, men det er litt over 2 for mobil. Så mobilbrukere ser ikke mange sider.

Hvis du ser på gjennomsnittlig øktvarighet, fortsetter dataene å avsløre at mobilbrukere har det vanskelig. På skrivebordet er den gjennomsnittlige øktvarigheten 21 minutter, så stasjonære brukere bruker tid på nettstedet. Mobilbrukere, derimot, er mer sannsynlig å forlate, ikke undersøke så mange sider og ikke holde seg så lenge.

Til slutt vil du kanskje se på medlemmer kontra ikke-medlemmer og ytterligere segmentere denne informasjonen. Det er en av de mange tingene som Google Analytics lar deg gjøre. Men du vil bruke de samme ferdighetene som du nettopp utviklet for å finne ut hva engasjementet er - hva historien er - og samtalen du har med brukerne.

Konklusjon

Fluktfrekvens, sider per økt og gjennomsnittlig øktvarighetsberegning i Google Analytics gir deg verdifull innsikt om menneskene som besøker nettstedet ditt. Analyser disse dataene i kilde / medium, landingsside og enhetsrapporter for å oppdage hvilke målgruppesegmenter tilbringe mest tid på nettstedet ditt og avsløre muligheter for å justere det folk ser når de besøker ditt nettstedet.

Hva tror du? Vil du bruke disse tre Google Analytics-rapportene for å lære mer om besøkendes engasjement? Del tankene dine i kommentarene nedenfor.

Flere artikler om Google Analytics:

• Lær hvordan du analyserer målene for kundereisen i Google Analytics.
• Oppdag hvordan du bruker standardrapporter og forbedrede netthandelsrapporter i Google Analytics.
• Finn ut hvordan du kan spore bevissthets-, fullførings- og engasjementsmål med Google Analytics.