Сегментація даних у Google Analytics 4: як знаходити відмінності між аудиторіями
Конверсія інтернет-магазину третій місяць тримається на рівні 5%. На перший погляд, нічого не змінилося. Але варто розділити відвідувачів за пристроями — і картина стає іншою: мобільні користувачі купують рідше, а відвідувачі з комп'ютерів — частіше. Середній показник залишився стабільним, хоча всередині нього відбулися дві протилежні зміни. Саме такі відмінності допомагає знаходити сегментація в Google Analytics 4 (GA4).
Опубліковано:
Як середній показник приховує проблеми
Розглянемо умовні дані інтернет-магазину. Для простоти рахуватимемо частку сеансів, під час яких відбулася покупка.
| Період | Мобільні пристрої | Комп'ютери | Увесь сайт |
|---|---|---|---|
| Попередній місяць | 50 із 1000 — 5% | 50 із 1000 — 5% | 100 із 2000 — 5% |
| Поточний місяць | 30 із 1000 — 3% | 70 із 1000 — 7% | 100 із 2000 — 5% |
| Зміна | −2 в. п. | +2 в. п. | 0 в. п. |
Цифри вигадані для пояснення принципу сегментації. Відсоткові пункти (в. п.) показують абсолютну різницю між двома відсотковими значеннями.
Якщо дивитися лише на загальний показник, змін немає. Але мобільна конверсія впала на два відсоткові пункти. Це вже причина перевірити, що відбувається з відвідувачами зі смартфонів.
Можливо, погіршилося оформлення замовлення. А можливо, змінилися джерела трафіку або склад аудиторії. Сама таблиця не пояснює причину, але показує, де шукати.
Під час оцінювання просування за позиціями та трафіком виникає схожа проблема: збільшення кількості відвідувачів не обов'язково означає зростання продажів. Без аналізу окремих груп можна не помітити, що саме змінилося.
Користувачі, сеанси й події: чому це різні сегменти
У документації Google Analytics описано три типи сегментів, які можна створювати в Explorations.
Уявімо, що людина зайшла в магазин у понеділок, переглянула товари, а у вівторок повернулася й зробила покупку.
| Тип сегмента | Що аналізуємо | Що потрапить у вибірку |
|---|---|---|
| Користувачі | Люди, які здійснили покупку | Обидва відвідування покупця в межах обраного періоду |
| Сеанси | Відвідування, під час яких була покупка | Лише вівторковий сеанс |
| Події | Конкретні події покупки | Подія purchase |
Це принципова різниця. Якщо маркетолог хоче зрозуміти поведінку людей, які зрештою купили товар, йому може знадобитися сегмент користувачів. Якщо цікавить, які рекламні кампанії приводили сеанси з покупками, — сегмент сеансів.
Сегменти подій корисні тоді, коли потрібно досліджувати самі дії, а не весь шлях відвідувача.
Не варто також плутати сегменти Explorations із рекламними аудиторіями GA4. Перші можна застосовувати до історичних даних обраного періоду. Нові аудиторії мають іншу логіку накопичення користувачів і не формуються заднім числом.
Як порівнювати аудиторії та їхні перетини
Припустімо, магазин хоче з'ясувати, скільки нових мобільних користувачів здійснили покупку.
Для цього в GA4 є Segment overlap — інструмент порівняння перетинів до трьох користувацьких сегментів.
Можна задати три групи:
- нові користувачі;
- користувачі мобільних пристроїв;
- користувачі, які здійснили покупку.
GA4 покаже, скільки людей належать до кожної групи та скільки одночасно відповідають двом або всім трьом умовам.
Проте виявити відмінність — не те саме, що пояснити її. Якщо нові мобільні користувачі купують рідше, наступним кроком буде перевірка джерел залучення, сторінок входу та шляху до оформлення замовлення.
Наприклад, контекстна реклама може приводити людей із більш вираженим наміром купити, ніж окремі інформаційні запити з органічного пошуку. Але це лише гіпотеза, яку потрібно перевірити на даних конкретного сайту.
Важливо також переконатися, що рекламні кампанії правильно розмічені, події відстежуються без помилок, а сегменти порівнюються за однакові періоди.
Чому в GA4 іноді бракує даних
Навіть правильно побудований сегмент може показувати неповну картину. У GA4 є два різні механізми, які особливо важливо розрізняти:
- Sampling — статистична вибірка. Замість повного масиву система обробляє частину даних і на її основі оцінює результат. За документацією Google, у стандартних ресурсах GA4 для відповідних запитів рівня подій в Explorations діє ліміт у 10 мільйонів подій.
- Data thresholds — пороги конфіденційності. Google може приховувати частину інформації, щоб захистити дані невеликих груп користувачів. Наприклад, такі обмеження можуть застосовуватися до демографічних звітів.
Це різні ситуації. Sampling дає оцінку на основі вибірки, тоді як data thresholds обмежують відображення певних даних. Індикатор якості даних у GA4 допомагає з'ясувати, чи впливають ці механізми на звіт.
Є ще проблема, якої не вирішить жодна сегментація: система може взагалі не отримувати потрібних подій.
Наприклад, людина знайшла послугу через Google, але замість форми зателефонувала менеджеру. Якщо сайт відстежує лише натискання телефонного номера, аналітика не покаже, чи відбулася розмова і чи завершилася вона продажем.
У такому випадку вебаналітику може доповнити колтрекінг, який допомагає пов'язувати телефонні звернення з рекламними джерелами.
Повернімося до початкової таблиці. Ми вже знаємо, що мобільна конверсія знизилася з 5% до 3%, хоча загальний показник залишився незмінним.
Тепер є три конкретні напрями перевірки: мобільне оформлення замовлення, зміни у джерелах трафіку та коректність відстеження покупок. Сегментація не визначила причину проблеми, зате дозволила не пропустити її за стабільним середнім показником.
