Как объединить «Яндекс.Метрику» и Google Analytics в одну систему

Всем привет! Сегодня с вами Белоусова Ирина, контент-маркетолог аналитического агентства «Бизнес-Метрика», и я поделюсь необычным способом связки двух популярных систем: «Яндекс.Метрики» и Google Analytics. А цель такого соединения — это повышение результативности анализа посетителей вашего сайта, или, по-простому, более точное изучение пути пользователя и причин его загадочной потери по дороге к сделке на сайте.

Проблема аналитики

Те, кто часто сталкивается с анализом данных сайта, иногда испытывают необходимость соединить сухую статистику Google Analytics с куда более “говорящим” инструментом: вебвизором от Яндекс.Метрики.

Напомним, что в Яндекс.Метрике до сих пор не реализована возможность отправлять в систему события, поэтому в качестве поведенческой аналитики мы используем GA, а вебвизор при этом находится в Яндекс.Метрике. Мы решили соединить эти два инструмента.

Итак, представим, что в нашем вымышленном интернет-магазине настроен детальный трекинг событий в GA: мы видим всю воронку от просмотра главной, каталога, карточки товара, корзины, шагов чекаута и страницы оформленного заказа. Мы понимаем абсолютную конверсию, понимаем конверсию между этапами, но мы не понимаем, почему после начала чекаута и до финального оформления заказа доходит лишь 20% пользователей. Google Analytics показывает нам сухие цифры, и было очень интересно посмотреть вебвизор по сегменту пользователей, который мы зафиксировали.

Решение

Чтобы получить возможность брать пользователей из Google Analytics и смотреть их сессии в вебвизоре Яндекс.Метрики, необходимо отправить Google Analytics cookie (client ID) в Яндекс.Метрику в качестве параметра визита пользователя. Таким образом, мы обогатим Яндекс.Метрику куками из Google Analytics, а затем сможем фильтровать таких пользователей в вебвизоре.

Шаг 1. Создаем кастомную переменную куки GA в Google Tag Manager, где в поле значения указываем _ga

Шаг 2. Создаем HTML тег и внутрь вставляем этот код

Где вместо XXXXXXXX (yaCounterXXXXXXXX) вставляем ID вашего счетчика, а в кавычках "{{gaCookie}}” – название вашей переменной, которая читает 1st Party Cookie _ga . Для этого тега лучше подойдет триггер Window Loaded

Этот код проверяет наличие инициализированного счетчика Яндекс.Метрики:

если значение найдено, то запускается основная команда функции и прописывается параметр визита для пользователя, где передается кука от гугла, которую мы получили в качестве переменной (gaCookie);
если значение ID счетчика не найдено, то есть равно undefined, срабатывает условие повторной проверки счетчика, но уже через 1 секунду.

Бывает такое, что объект yaCounter еще не успел создаться, и при повторном обращении функция все-таки находит счетчик.

Публикуем тег и переменную.

Подождите какое-то время, чтобы данные прогрузились в Яндекс.Метрику.

Практическое использование

Исходные данные: У нас есть сегмент пользователей, который начинает чекаут и не завершает его, они попросту застревают. Что с ними не так?

По факту мы можем увидеть всё, что угодно:

а) проблемы с навигацией;

б) не применяется промокод;

в) обнуление корзины, когда пользователь решил вернуться в каталог;

г) проблемы с вводом адреса доставки, и многое другое.

У каждого магазина целый набор собственных проблем.

Как использовать настроенную связку GA и Яндекс.Метрики?

Необходимо сформировать ваш сегмент в разделе Audience => User Explorer (Google Analytics)

И скопировать значение Google Analytics cookie

Затем переходим в вебвизор Яндекс.Метрики, нажимаем «Настройка столбцов» и добавляем значение «Параметры визитов»

Выбираем период, когда пользователь посещал сайт, включаем поиск по странице комбинацией клавиш CTRL+F, в появившееся окно вставляем скопированное значение Google Analytics cookie

Вуаля, мы нашли нашего пользователя, теперь можем приступать к анализу видео и формированию гипотез причин отказов из чекаута.

Summary

Это просто и может быть очень полезно как для владельцев сайтов, так и для специалистов по рекламе и продвижению.
Это применимо к любой воронке, любым исследованиям пользователей сайта от интернет-магазина до SaaS-сервиса. Главное – это правильно сформировать сегменты, которые сделали одни определенные действия и не сделали другие (зашел/не нажал; начал регистрацию/не закончил регистрацию, и так далее).
У пользователей, которые включили блокировку скриптов GA и Яндекс.Метрики, этот инструмент становится бесполезным. В том числе это касается блокировки трекеров со стороны IOS.
Эта схема не единственная: можно сделать что-то подобное и через саму Яндекс.Метрику, но у GA более мощная поведенческая аналитика, поэтому мы используем именно этот подход.
Данная статья делает обзор связки Universal Google Analytics, но по факту можно сделать тоже самое и для Google Analytics 4 путем передачи client ID в качестве свойства события.
Это не таблетка от всех бед, а лишь дополнительный инструмент данных для анализа. Сочетание количественной и качественной аналитики.

Пробуйте, изучайте и делитесь в комментариях, что у Вас получилось!

Всем экспоненциального роста!