从GA渠道可视化(Funnel Visualization)到Google Data Studio的进阶应用 – Damon Analytics Skip to content

从GA渠道可视化(Funnel Visualization)到Google Data Studio的进阶应用

75%的GA用户不知道渠道可视化(Funnel Visualization)。

如何在GA中查看渠道可视化
GA中查看渠道可视化

实际上,这个中文翻译也十分不考究,渠道一般认为是流量渠道,而Funnel应该是漏斗的意思,翻译为漏斗可视化更好。

渠道可视化最常见的应用场景是购物流程的漏斗展示,如下图,从购物车到完成购买,每个页面(步骤)的用户流动情况一目了然,我们可以轻松判别哪个结算步骤的流失率最高,急需优化,以及优化后的效果好坏。

购物流程的渠道可视化
购物流程的渠道可视化

渠道可视化是GA一个非常Fancy的特性,但是它有一些限制:不能对其应用细分,意味着我们无法细分不同设备(PC和Mobile),不同国家等,区分它们的漏斗转化效果。例如,当我发现填写Shipping步骤流失率高,但是我不知道是PC端出了问题,还是手机端体验很差,这样我们的优化就没有了方向。

除非,我们应用过滤器,设置不同的视图,在不同的视图下去查看渠道可视化报表。

如何实现渠道可视化?

这里我们以Shopify的购买流程渠道可视化设置为例,进行配置:

  1. 点击视图设置中的目标:Admin – Goals – 新建目标
  2. 选择Custom自定义 – 命名为“Shopify Checkout” – Type选择Destination目标页
  3. 具体配置如下图:
Shopify购物漏斗渠道可视化设置
Shopify购物漏斗渠道可视化设置

目标:正则匹配(Regular expression)- /checkout/thank_you
Step1:Shopping Cart – /cart
Step2:Customer Information – /checkout/contact_information
Step3:Shipping – /checkout/shipping
Step4:Payment – /checkout/payment

以上可以完成Shopify的购物漏斗渠道可视化配置,实质上是把目标页面访问的前几个页面访问作为漏斗拆解。

例如我们有一个问卷调查共6个问题,做了三个页面page1-page2-page3,每个页面两个问题,回答完毕后达到thanks.html。我们可以把thanks.html作为目标页面,页面1,2,3依次填写进Funnel设置中即可!

PS:Shopify的购物流程中,用户信息、Shipping信息和付款信息页面URL并不是这样的格式,这里引入了虚拟页面的概念,当用户到达某一购物流程页面,Shopify将虚拟页面传递到GA,因此这里我们实际上填写的是虚拟页面。

读到这里,先不要着急去配置Funnel,往下看,真正精彩的在后面:

我们设想这样一个应用场景:在一个Landing Page上,用户需要输入邮箱能够获取一个Coupon,有一个复制按钮,复制之后有一个按钮点击去其他页面。

事件漏斗可视化
一图胜千言

这个场景中有三个自定义事件,注册邮箱-复制Coupon-点击按钮,这其实也是一个漏斗转化,怎样才能实现GA的类似渠道可视化呢?

我们当然可以借鉴Shopify的解决方案,将每一个事件配置为虚拟页面,14年已经有这样的应用:

14年利用GTM部署虚拟页面

感叹前辈对GA、GTM在5年前的超高造诣,但近期Google Data Studio陆续推出的新特性,让我找到了事件漏斗可视化的完美解决方案,并且,能-够-细-分!

利用Google Data Studio做事件渠道可视化

利用Google Data Studio做事件渠道可视化
利用Google Data Studio做事件渠道可视化

事件配置:

事件类别事件行为事件标签
SignUpClickCampaign01
Copy CouponCopyCampaign01
Affiliate ClickClickCampaign01

第一步,打开Google Data Studio,用GA绑定的Gmail邮箱新建一个账户 ,目前是免费使用的,且社区活跃。

一周内相应用户需求,增加16px字体支持
积极相应用户需求

第二步,增加一个Blank report,连接GA数据,选择正确的数据视图。

GA数据连接Google Data Studio
GA数据连接Google Data Studio

第三步,增加记分牌,选择独立事件(unique events)为指标(Metric),鼠标上悬停在指标上,点击小铅笔,可以为该记分牌重命名为“SignUp”

增加记分牌
增加记分牌
选择独立事件作为指标
选择独立事件作为指标

第四步,为该独立事件增加过滤器,过滤器配置如下,精确记录到注册的独立事件数。

为指标设置过滤器
为指标设置过滤器

重复第三和第四步,分别将Copy Coupon和Affiliate Click的事件以记分牌的形式展现,并用箭头连接,即可出来事件漏斗的雏形:

事件漏斗可视化
事件漏斗可视化

计算各个事件的微转化率

以上都是Google Data Studio的基本操作,我们想展示每一步的转化率(微转化),怎么办?

选中三个记分牌,右键BLEND DATA

将记分牌的数据组合
将记分牌的数据组合

新建记分牌,选择新建的Blend Data为数据源,在此数据源下,创建Field:

计算微转化率
计算微转化率
微转化率计算得到
Bingo!

细分

在GDS中增加过滤器

常规操作。在维度(dimension)中选择device category,我们看看效果。右上角点击View查看报表,选中Device Category过滤器,勾选相应的设备即可查看设备细分:

过滤器查看GDS数据细分
过滤器查看GDS数据细分

结语

时代在发展,技术在进步。本篇从渠道可视化(Funnel Visualization)出发,用Google Data Studio的新特性将事件流以漏斗的形式展现出来,是否对你在GA应用上有更深层次的启发?你想用Google Data Studio构建怎样的事件漏斗可视化? 欢迎留言讨论。

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