Date de la terți în Google Analytics

Este evident că analiza digitală este un mijloc de a obține răspunsuri bazate pe date la întrebările digitale. Acest lucru se datorează faptului că fiecare încărcare a paginii, afișare, clic și vizualizare video este urmărită și analizată. Dar cum rămâne cu relația dintre platformele digitale și mediul din afara lumii digitale? De exemplu, ce efect are vremea asupra clienților tăi? Sau cursul de schimb? Sau rezultatul meciului de fotbal de aseară?

Este important să se identifice potențialul de a lega datele interne ale unei companii cu datele furnizate de terți. Organizațiile care utilizează date de la terți și integrează cu succes o gamă largă de date externe în operațiunile lor pot depăși alte companii prin deblocarea îmbunătățirilor în productivitate și managementul riscurilor. Criza COVID-19 oferă un exemplu perfect despre cât de relevante pot fi datele externe. Pandemia a perturbat totul, de la comportamentul consumatorilor la lanțurile de aprovizionare, sporind imprevizibilitatea afacerii, făcând mai dificilă utilizarea datelor din trecut pentru a prezice comportamentul viitor. Companiile pot merge atât de departe cu propriile lor date interne și pot beneficia de utilizarea surselor externe pentru a le ghida.

Din păcate, aceste date nu sunt disponibile cu ușurință în instrumentele standard de analiză digitală. Acesta este motivul pentru care am compilat această postare de blog, în care examinăm ce date pot fi adăugate la GA, cum aceste date pot fi utilizate pentru a răspunde întrebărilor de afaceri și cum aceste răspunsuri pot fi folosite pentru a vă îmbunătăți afacerea.

Ce date puteți adăuga în Google Analytics?

Sursele de date externe oferă un potențial imens, dar prezintă și câteva provocări practice. De exemplu, pur și simplu obținerea unei înțelegeri de bază a ceea ce este disponibil necesită un efort considerabil. Având în vedere că există o gamă largă de surse de date disponibile, iar acestea pot informa deciziile de afaceri într-o varietate de moduri, este important să existe o definiție clară a problemei de afaceri pentru ca valoare să fie generată.

Primul pas atunci când adăugați date de la terți este să vă uitați bine la afacerea dvs. și să luați în considerare ce factori de mediu sunt cel mai probabil să o afecteze. Nu are rost să adăugați rezultate sportive într-un mic magazin online care oferă iluminat la comandă, deoarece este foarte puțin probabil ca acestea să fie corelate cu afacerea.

Al doilea pas pe care trebuie să-l abordăm este sursa datelor. Cheia implementării noastre este că datele trebuie să fie disponibile prin intermediul unui API. Un API este un mijloc de comunicare cu un alt serviciu care are datele pe care le căutăm.

Nu vom intra în aspecte tehnice aici, dar există o mulțime de API-uri care oferă tipul de date care ne-ar putea interesa. Unele dintre acestea sunt gratuite, altele sunt gratuite până la un anumit număr de apeluri, în timp ce altele sunt plătite exclusiv pentru servicii. Înainte de a începe să căutați să adăugați date, este important să găsiți API-ul pe care îl veți folosi.

Care sunt riscurile utilizării datelor de la terți în Google Analytics?

GDPR (Regulamentul general privind protecția datelor) a extins sfera de responsabilitate în ceea ce privește protecția datelor și confidențialitatea, ceea ce înseamnă că acum este necesar să fie mult mai atent la implicațiile incidentelor de securitate cauzate de furnizorii de servicii. Pe tot parcursul procesului de găsire și utilizare a datelor externe, companiile trebuie să țină cont de preocupările legate de confidențialitate.

• Confirmați că furnizorii terți respectă GPDR.
• Definiți clar toate domeniile și activitățile în care intră în domeniul de aplicare GDPR și solicitați furnizorilor terți să fie de acord și să ofere garanții contractuale semnate că procesele lor îndeplinesc cerințele regulamentului.

Care este starea datelor de la terți în GA4?

Google Analytics 4 se lansează la începutul unei noi ere a colectării datelor online. În următorii câțiva ani, accesul companiilor la datele terților despre clienți va continua să se reducă. Ca răspuns, echipele de marketing vor trebui să construiască noi strategii de conversie pentru a se adapta la un internet fără cookie-uri.

Instrumentele de urmărire online vor trebui să rezolve scăderea datelor de la terțe părți, din fericire, GA4 are o integrare cu BigQuery, care permite o flexibilitate sporită, alăturarea datelor de analiză cu surse de date externe. Acest lucru poate crește costurile tehnice generale, dar va îmbunătăți disponibilitatea datelor importante.

La ce întrebări poți răspunde cu aceste date?

Utilizarea datelor externe are potențialul de a schimba jocul într-o varietate de afaceri și sectoare. După ce ați acumulat suficiente date în contul dvs. Google Analytics, puteți investiga corelația dintre aceste date terță parte și valorile digitale tradiționale, cum ar fi tranzacțiile și vizualizările de pagină.

Pentru a arăta cum ar putea fi folosit acest lucru, am inclus un exemplu din magazinul online de îmbrăcăminte fictiv „E-Clothing”:

Mai jos este un raport care combină datele meteorologice ale terților și categoria de produse „șosete”. Acest lucru ne permite să răspundem la întrebarea „pe ce vreme este cel mai probabil ca oamenii să cumpere șosete?”.

După cum putem vedea din acest raport, rata de conversie (măsurată ca procent de vizualizări detaliate care au ca rezultat o achiziție) este cea mai mare atunci când plouă. Tot aici se vând cele mai multe șosete. A doua cea mai mare rată de conversie este atunci când plouă slabă și a treia cea mai mare când este înnorat. Acest lucru sugerează că oamenii sunt mai înclinați să cumpere șosete atunci când vremea este proastă.

Mai jos este un alt raport care arată categoria de produse „costume de baie” alături de aceeași dimensiune a vremii din raportul de mai sus.

Aici putem vedea un comportament care contrastează comportamentul „șosete”. Spre deosebire de șosete, costumele de baie înregistrează cele mai mari rate de conversie atunci când vremea este senină.

În cele din urmă, vom analiza un exemplu în care datele terților sub formă de rezultate sportive sunt combinate cu datele despre produse. În acest exemplu, folosim rezultatele fotbalistice pentru toate meciurile care implică Arsenal, mai precis diferența de goluri, și comparăm aceasta cu vânzările de produse de marfă Arsenal.

Acest lucru ne permite să răspundem la întrebarea „Vânzările de marfă sunt legate de rezultatele echipei?”.

Rezultatul care iese cel mai mult în evidență în tabelul de mai sus este primul rând, în care Arsenal a câștigat cu trei goluri. Vizualizările produselor Arsenal imediat după acest joc au înregistrat de departe cea mai mare rată de conversie și au reprezentat o mare parte din totalul achizițiilor.

Având în vedere mai multe date care urmează același model, putem concluziona cu ușurință că rata de conversie pentru marfa echipei este într-adevăr corelată cu performanța acelei echipe.

Pandemia de Covid-19 a schimbat comportamentul consumatorilor în multe feluri. Un sector care a suferit perturbări severe este industria serviciilor. Multe restaurante au lansat platforme de comandă online pentru site-urile lor web, și-au extins parteneriatele de livrare cu terțe părți și/sau au creat benzi de rulare. Dar, având în vedere natura ciclică a severității pandemiei, poate fi dificil să obținem un echilibru asupra a ceea ce consumatorii vor răspunde în publicitate.

Un exemplu al modului în care datele terțelor părți ar putea ajuta acest lucru ar fi modificarea ofertelor – livrare și colectare versus dine-in – restaurantele care fac publicitate. Desigur, cu cât rata de infecție este mai mare, cu atât ar trebui să se concentreze mai mult pe opțiunile de livrare și colectare cu contact scăzut. În schimb, dacă ratele de infecție sunt mai scăzute, atunci se pot concentra din nou pe opțiunile de luat masa. Comparând rata istorică de infecție cu raportul lor real dintre vânzările de la masă și cele de la pachet, aceștia pot vedea mai precis la ce rate clienții lor se simt în siguranță să ia masa și când ar trebui să rămână la publicitate opțiunilor de colectare sau livrare.

Ce poți face cu aceste răspunsuri?

Aceste date pot ajuta la minimizarea riscurilor și la adăugarea de valoare companiei; cu toate acestea, necesită o combinație de rezolvare a problemelor, lucru structurat și execuție concentrată.

Adaptați-vă strategia de publicitate

Una dintre cele mai logice aplicații ale acestor date este optimizarea campaniilor publicitare. Având în vedere performanța categoriei „șosete” și a categoriei „costume de baie” din exemplul de mai sus, ne-am putea ajusta cu ușurință publicitatea pentru aceste categorii în funcție de vreme. Pe vreme ploioasă sau nefavorabilă, am putea crește sumele licitate pentru campania noastră de „șosete”, în timp ce scădem simultan sumele licitate pentru campaniile noastre de „costume de baie”. De asemenea, am putea realoca bugetul astfel încât bugetul care este alocat în mod normal costumelor de baie să fie mutat în șosete. Apoi, când vremea este senină, putem inversa procesul și putem aloca tot bugetul pentru șosete pentru costume de baie și reajustăm ofertele.

În mod similar, având în vedere corelația dintre rezultatele sportive și marfa echipei, am putea aloca mai mult din bugetul nostru de publicitate către marfa echipei pentru echipele care au înregistrat recent victorii convingătoare.

Aceste optimizări pot fi făcute fie manual, dar în majoritatea cazurilor ar trebui să fie făcute programatic. În orice caz, includerea acestor noi factori în optimizările noastre ne poate ajuta să obținem un ROI mai mare pentru cheltuielile noastre de publicitate.

Ajustați conținutul site-ului dvs

Pe lângă publicitatea PPC, aceste date ar putea fi folosite și pentru a personaliza conținutul de pe site-ul dvs. Folosind aceleași API-uri de la care sunt colectate datele, putem schimba ce produse sunt afișate pe pagina de pornire a E-Clothing, în funcție de condițiile meteorologice actuale.

Pasii urmatori

Tot ce rămâne este ca dvs. și echipa dvs. să discutați despre factorii externi care sunt cel mai probabil să vă influențeze performanța online, să găsiți un API care vă va permite să accesați aceste date și să începeți urmărirea!