5 фишек Google Analytics 4 для получения качественной аналитики

В мире digital две баррикады: по одну сторону пользователи, которые хотят конфиденциальности и запрещают отслеживать свои действия в приложениях (собирать cookie). По другую сторону — маркетологи, которые хотят знать о своей целевой аудитории все, в том числе, какой канал повлиял на решение о покупке.

Пользователи размышляют о покупке слишком долго, заходят на сайт с разных устройств и браузеров. Universal Analytics фиксирует эти действия так, будто их совершали разные люди. Представьте, что вы вложились в таргет, а заявки идут с прямого захода. Статистика неверная, а значит, нет точного понимания, откуда упала заявка.

Мы знаем об этом нюансе и понимаем, что надо обращать внимание на инструменты с новыми возможностями. Это полезно и помогает лучше понять, какой канал рекламы эффективен, а какой — нет и экономить деньги клиентов.

Расскажем о том, как Google Analytics 4 позволяет собирать качественную аналитику. Объясним, почему уже сейчас стоит задуматься об использовании этой технологии.

GA4 использует централизованный тег, который отправляет данные во все маркетинговые и аналитические инструменты Google. Cookie при этом используются собственные, дополнительно ничего устанавливать не надо. Это помогает нам получать аналитику без лишних телодвижений.

Мы предполагаем, что в ближайшем будущем Google откажется от Client ID и будет использовать только внутренние идентификаторы устройства и браузера.

IP-анонимизация установлена в Google Analytics 4 по умолчанию. Изменить этот параметр нельзя.

Главные фигуры GA4 — пользователь и события (event-based и user-based архитектура). Здесь все действия пользователя — это события. У каждого из них есть набор параметров, который передается вместе с ним. Они помогают нам получить информацию о том, где и в каких условиях сработало конкретное событие.

В настройках можно по отдельности включать и выключать отслеживание событий.

Конверсией на сайте или приложении может быть любое действие пользователя: отправка заявки, подписка на рассылку, покупка продукта и другое. Что конкретно для вас будет конверсией, вы сами определяете в настройках.

Большой плюс GA4, что в отчет упадет столько конверсий, сколько в рамках одной сессии выполнено целевых действий.

Например, ваш типичный клиент заходит на сайт с контекстной рекламы. Вначале он выбирает люстру и оформляет заказ, а сразу после этого вспоминает, что ему нужно купить еще настольную лампу. Если пользователь оформит 2 заказа в рамках одного сеанса — в отчете GA4 отразится 2 конверсии, а в Universal Analytics — 1.

При составлении web-аналитики особое внимание уделяется просмотру страниц. Параметр помогает рассчитывать отказы, продолжительность сеанса, длительность просмотра страницы и другие показатели.

По-умному — работает кроссплатформенная идентификация пользователей. Это значит, что система связывает сеансы пользователя в разное время с разных устройств и разных браузеров.

Например, сегодня вы зашли на сайт с мобайла, спустя несколько дней с десктопа, а еще через пару дней заглянули в приложение — GA4 поймет, что все эти сеансы совершили вы.

Или у вас есть лендинг и несколько сайтов, связанных между собой. Если один пользователь совершит на них покупки, эти действия будут привязаны к одному конкретному пользователю.

Все это повышает качество данных и дает единый отчет по всему пути пользователя.

Машинное обучение и NLP-функции — это одни из главных преимуществ Google Analytics 4. В планах Google и дальше развивать предиктивное направление и вводить новые прогнозные показатели.

Система демонстрирует следующие возможности:

• предсказывает вероятность конверсий и на основе этого создает аудитории для Google Ads;
• предупреждает, если на товар внезапно растет спрос из-за смены потребностей пользователей;
• предсказывает вероятность оттока клиентов, что дает возможность спланировать мероприятия по удержанию.

Вы сможете разделять пользователей на группы в аудитории, опираясь на вероятность того, что они совершат полезное действие в течение определенного периода (совершат покупку, уйдут с сайта и другое).

На одном из ecommerce-проектов мы создали два сегмента аудитории. Первый — прогнозируемый вариант аудитории пользователей, которые могут совершить покупку в течение 7 дней. Второй — аудитория тех, кто добавил в корзину, но не купил, за вычетом первого сегмента.

После этого параллельно запустили баннер на оба сегмента с промокодом в 7% в КМС. По итогам трехнедельного теста CR прогнозируемого сегмента из GA4 был выше на 36%, а CPL ниже на 21%.

Машинное обучение и NLP-функция помогают нам стимулировать рост бизнеса за счет охвата тех, кто может совершить покупку.

Ресурс предоставляет доступ к аналитике по необходимым метрикам, сравнительным характеристикам сегментов и другим показателям. Кроме того, можно создавать персональные отчеты или, если нет такой необходимости, пользоваться готовыми шаблонами.

В библиотеке отчетов можно настроить гибкие отчеты под конкретные цели. Среди визуала доступны таблицы, графики и т.д.

Перечислим основные отличия между двумя ресурсами Google.

GA4 — это логичное и вполне ожидаемое развитие в вопросе сбора аналитики. Оценить широкие возможности технологии стоит уже сейчас. GA4 станет прекрасным и функциональным дополнением для Universal Analytics.