Eksploracje w GA4: 5 raportów, które sklep zbuduje sam

Standardowe raporty w GA4 odpowiadają na pytania, które zaprojektował Google. Właściciel sklepu ma swoje: na którym kroku płatności klienci rezygnują, które kategorie sprzedają się z którego kanału, czy klienci wracają. Na te pytania odpowiadają Eksploracje. W tym tekście pokazuję pięć raportów, które zbudujesz sam. Przy każdym piszę, jaką decyzję możesz po nim podjąć. Cały tekst odpowiada na jedno pytanie: które decyzje przed sezonem i po nim możesz oprzeć na danych, które już masz w GA4.

Czym Eksploracje różnią się od raportów

Według pomocy Google Analytics Eksploracje to zestaw zaawansowanych metod, które wykraczają poza raporty standardowe. Pozwalają szybko wykonywać doraźne zapytania, przełączać się między metodami analizy, zawężać dane filtrami i segmentami, a wynik udostępnić albo wyeksportować. Znajdziesz je w GA4 w menu Odkrywaj, po lewej stronie. Nową eksplorację możesz zacząć od pustej eksploracji albo od szablonu. Na start lepszy jest szablon, bo ma już ustawioną metodę, a Ty dodajesz tylko wymiary i dane, które Cię interesują.

Różnica w praktyce jest prosta. Raport standardowy pokazuje, co się stało. Eksploracja pozwala zadać pytanie, które dotyczy Twojego sklepu, i od razu sprawdzić odpowiedź w danych.

Zanim zaczniesz: trzy warunki

Eksploracja da fałszywą odpowiedź, jeśli dane pod nią są niepełne. Dlatego zanim zbudujesz pierwszy raport, sprawdź trzy rzeczy.

• Kompletne zdarzenia e-commerce. Raporty niżej wymagają zdarzeń całej ścieżki zakupu, a nie tylko zakupu. Listę kontrolną tych zdarzeń przygotowujemy w osobnym wpisie. Do tego czasu zacznij od odpowiedzi na pytanie, dlaczego GA4 nie pokazuje przychodów.
• Okres przechowywania danych. Według pomocy Google usługi Google Analytics domyślnie przechowują dane z dwóch miesięcy. Zmienisz to w Administracji, w sekcji Zbieranie i modyfikowanie danych, w ustawieniu Przechowywanie danych. Jeśli po sezonie chcesz analizować listopad, sprawdź to ustawienie przed Black Friday.
• Próbkowanie i progi danych. Gdy zapytanie obejmuje ponad 10 mln zdarzeń, eksploracja może opierać się na danych próbkowanych. Przy danych demograficznych i danych z Google Signals GA4 może też usuwać dane, które pozwoliłyby zidentyfikować użytkowników. W obu przypadkach ikona w prawym rogu eksploracji zmienia kolor z zielonego na żółty. Jeśli ją widzisz, skróć zakres dat albo zrezygnuj z tych wymiarów.

Kompletność danych zależy też od tego, jak sklep wysyła zdarzenia. Ten temat opisuje wpis o Server-Side GTM w sklepie.

Raport 1: na którym kroku płatności tracę klientów?

Do tego służy eksploracja ścieżki, czyli lejek. Pomoc Google o eksploracjach e-commerce pokazuje przykład ścieżki procesu płatności z czterema krokami: rozpoczęcie płatności (begin_checkout), dodanie informacji o płatności (add_payment_info), dodanie informacji o dostawie (add_shipping_info) i zakup (purchase). Kolejność w przykładzie Google pochodzi z jego sklepu demonstracyjnego. Ty ustawiasz kroki w kolejności, w jakiej przechodzi je klient w Twoim sklepie.

Jest też jedno ustawienie, które zmienia wynik. Pomoc Google opisuje eksplorację ścieżki otwartej. Służy ona do zmierzenia, ilu klientów wykonało dany krok, choć nie wykonało kroków wcześniejszych. Według tej samej strony ścieżka zalicza też do powracających klienta, który dodał produkt do koszyka w jednej sesji, a zakup dokończył w kolejnej. Jeśli Twoi klienci często wracają do porzuconego koszyka, zbuduj obie wersje ścieżki i porównaj je, zanim uznasz, że dany krok jest problemem.

Decyzja: poprawiasz krok z największym spadkiem. Google podaje przykład: jeśli wielu użytkowników rezygnuje na kroku logowania, warto rozważyć zakup bez zakładania konta. Wysoki odsetek rezygnacji na dowolnym kroku może też wskazywać na problem techniczny, na przykład długie wczytywanie strony. Pomysły na uproszczenie zamówienia znajdziesz w odpowiedzi jak uprościć koszyk i finalizację zamówienia. Jeśli w raporcie zakupów jest więcej niż zamówień w panelu sklepu, sprawdź najpierw, czy wtyczka nie wysyła zakupu dwa razy.

Raport 2: które kategorie sprzedają się z którego kanału?

Tu przyda się eksploracja swobodna. Pomoc Google opisuje ją jako znany układ tabeli krzyżowej, który możesz też pokazać na wykresie słupkowym, kołowym albo liniowym. W wierszach ustawiasz kategorię produktu, w kolumnach grupę kanałów, a jako wartość przychód.

Decyzja: zanim przesuniesz budżet na kanał, w którym kategoria ma najwyższy przychód, sprawdź jej marżę. Przychód nie mówi, ile zostaje sklepowi. Jak policzyć to na marży z poziomu kategorii, pokazuję w tekście POAS krok po kroku.

Raport 3: czy klienci wracają po pierwszym zakupie?

Na to pytanie odpowiada eksploracja kohort. Według pomocy Google pozwala ona wyciągać wnioski z zachowań grup użytkowników o wspólnych cechach. Kohorta to w sklepie na przykład klienci, którzy pierwszy raz kupili w tym samym tygodniu.

Decyzja: patrzysz, w którym tygodniu po pierwszym zakupie powroty wyraźnie spadają, i planujesz kontakt z klientem przed tym momentem. Po sezonie warto zbudować ten raport osobno dla klientów pozyskanych w listopadzie, bo to oni pokażą, czy promocje przyniosły klientów, czy tylko jednorazowe zamówienia.

Raport 4: jaką drogą klienci dochodzą do zakupu?

Tu pomaga eksploracja sekwencji ścieżki. Pomoc Google opisuje ją jako wizualizację ścieżek, którymi użytkownicy przechodzą przez witrynę. W sklepie najwięcej mówi widok stron, po których klienci wychodzą, zanim dodadzą produkt do koszyka.

Decyzja: strony, z których ruch najczęściej wychodzi przed koszykiem, to pierwsze miejsca do poprawy, na przykład opis dostawy albo dostępność produktu. Ścieżkę możesz zawęzić segmentem do jednego źródła ruchu. Przykład takiego segmentu, czyli ruchu z asystentów sztucznej inteligencji, opisuje wpis o tym, ile sprzedaży daje ChatGPT.

Raport 5: którzy klienci są najwięcej warci?

Do tego służy cykl życia użytkownika. Według pomocy Google ta metoda pokazuje zachowania i wartość użytkowników od początku śledzenia ich jako klientów.

Decyzja: porównujesz źródła pozyskania klientów według ich wartości w całym okresie, a nie według pierwszego zamówienia. Kanał, który daje tańsze pierwsze zamówienia, nie musi dawać klientów, którzy wracają. Jak liczyć wartość klienta, opisuje wpis o CLV w e-commerce. Jak wykorzystać ją w kampaniach, pokazuje tekst o nowych, uśpionych i lojalnych klientach w Google Ads i Meta.

Udostępnianie raportów zespołowi

Nowa eksploracja jest widoczna tylko dla jej autora. Według pomocy Google udostępnić ją może osoba, która ma w usłudze co najmniej rolę Analityk. Osoby z rolą przeglądającego widzą udostępnioną eksplorację, ale nie mogą jej edytować. Żeby ją zmienić, trzeba zrobić kopię.

Dla sklepu oznacza to prosty podział pracy. Jedna osoba buduje raporty i je udostępnia, a reszta zespołu ogląda te same wyniki bez ryzyka, że ktoś przypadkiem zmieni ustawienia. Gdy agencja albo wykonawca buduje raporty na Twojej usłudze, poproś o ich udostępnienie, żeby zostały w Twoim GA4.

Co robić w najbliższym kwartale

1. Przed Black Friday sprawdź okres przechowywania danych w Administracji i zdecyduj, czy go wydłużyć.
2. Sprawdź, czy sklep wysyła zdarzenia całej ścieżki zakupu, a nie tylko zakup.
3. Zbuduj raport płatności i raport kategorii według kanału i udostępnij je osobom, które decydują o budżecie.
4. W sezonie patrz na raport płatności co tydzień i poprawiaj krok, na którym klienci rezygnują.
5. Po sezonie zbuduj raport powrotów dla klientów z listopada.
6. W styczniu porównaj źródła pozyskania klientów w raporcie cyklu życia użytkownika i zdecyduj, czy zmieniasz podział budżetu.

Jeśli chcesz sprawdzić, na które pytania Twojego sklepu GA4 odpowie już dziś, a które wymagają najpierw poprawy danych, umów rozmowę.