Кейс: Использование Universal Analytics для сегментации по погоде

В прошлой статье «Новое поколение аналитики: Universal Analytics» мы детально разобрали новые технологии Google Analytics, объединенные под общим названием Universal Analytics. В настоящей статье мы разберем реальный кейс, как можно использовать новые технологии Universal Analytics на практике.

Хотелось ли вам когда-нибудь создать отчет, показывающий влияние погоды на продажи в вашем интернет-магазине? В данной статье я покажу, как это сделать при помощи Universal Analytics.

Цель – создать отчет в Google Analytics, который показывает влияние погоды на поведение на сайте. Повышаются ли у вас конверсии в солнечную погоду? Проводят ли они больше времени на сайте в дождливую погоду, когда не хочется выходить на улицу?

 

Пример отчета Google Analytics, показывающий влияние погоды на посещения и рейтинг конверсий.

Шаг 1: Поместите информацию о погоде в Data Layer

Сначала нам нужно получить доступ к информации о погоде в регионе посетителя, чтобы затем отправить ее в Google.

Если не углубляться в детали внедрения, процесс выглядит таким образом:

• Сервер проверяет город посетителя по IP
• Сервер запрашивает данные о погоде для этого города по выбранному вами API. Можно использовать OpenWeatherMap (http://openweathermap.org/data/2.1/find/name?q=moscow)
• Из ответа получает данные в виде строки (например, «солнечно»)
• Записывает это как переменную в Data Layer на странице, чтобы ее мог получить JavaScript браузера.

Для информации о погоде я использую Универсальную спецификацию переменных QuBit.

Данные о погоде хранятся на странице

Шаг 2: Создание пользовательских параметров для погоды в Google Analytics

Идем в Администратор – Пользовательские определения (Custom Definitions) и создаем Пользовательские параметры (Custom Dimensions).

Область действия установлена в значении «Сеанс», чтобы погода записывалась в каждое посещение сайта.

Если установить ее на уровень “Hit” (страница), то есть вероятность смены погоды в течение сессии и в итоге, с одним посещением может быть ассоциировано несколько состояний погоды, что затруднит анализ.

Шаг 3: Модификация стандартного кода отслеживания Universal Analytics

Далее, нам нужно отправить в Google данные о погоде, когда кто-то заходит на сайт.

Сниппет JavaScript показывает, что установлен пользовательский параметр погоды.

Сначала мне нужно проверить, доступна ли информация о погоде из data layer. Если да, я устанавливаю пользовательский параметр 11, то есть тот параметр, который мы настроили на Шаге 2 (ваше число параметра может быть другим)

Так же, у меня установлен показатель (custom metric) температуры, так что его я тоже настраиваю.

Важно установить эти параметры до вызова функции ga «отправить» или «pageview», иначе они не будут записаны.

Как только вы установили код отслеживания, проверьте его. К примеру, можете использовать HTTPFox. Пользовательские параметры там обозначены cd, а пользовательские показатели cm.

Моя информация о погоде и температуре просматривается, так что все хорошо.

Шаг 4: Ассоциирование данных с транзакциями

Последний кусочек мозаики – соотнести информацию о погоде с покупками.

Внутри кода отслеживания электронной торговли, установите пользовательский параметр, как для addTransaction, так и для addItem. Не трогайте часть с ${transaction_line_items}. Это решается на стороне сервера использованием менеджера тегов в списке всех купленных товаров.

Установка пользовательских переменных в коде отслеживания электронной торговли.

Важно! Разработчики Google говорят, что при использовании Сеанса для отслеживания погоды, не нужно менять код отслеживания электронной торговли. Данный пример поможет тем, кто решит использовать другие параметры (Hit) или метрики.

Шаг 5: Создание отчета

Итак, Google Analytics получает данные, пора настроить отчет для их просмотра. Настройте отчет, как на картинке.

Сохраните отчет и подождите несколько часов.

Итог

Если у вас интернет-магазин, и вы считаете, что погода может влиять на продажи, то теперь вы сможете получить доказательства своей гипотезе или отказаться от нее.

Так же, я рекомендую строить сегменты, основанные на Погодных условиях, чтобы наблюдать за поведением различных групп посетителей.

Пошаговую настройку и аналитику вашего сайта в Universal Analytics Вы можете получить во время прохождения курса веб-аналитики с индивидуальным инструктором

По материалам блога www.elisa-dbi.co.uk