Import kosztów do Google Analytics

Coś co czyni Google Analytics tak użytecznym narzędziem jest możliwość integracji danych z różnych źródeł. Istnieje obszar, w którym możliwość łączenia danych i porównywania informacji, płynących z wielu kanałów, jest szczególnie istotna. To analiza kosztów, które ponosimy prowadząc działania promocyjne w internecie.

Mówi się, że w życiu nie ma nic za darmo – aby osiągać swoje cele, należy najpierw poświęcić pewne zasoby (czasowe lub finansowe). Inwestując wspomniane środki w różne działania, zwykle chcemy wiedzieć, czy przynoszą one pożądany efekt, aby w przyszłości móc lokować je jeszcze lepiej.

Jeżeli chodzi o prowadzenie działalności marketingowej w internecie zwykle nie ograniczamy się do jednego medium. Problem w tym, że różne narzędzia i systemy różnie raportują dane o skuteczności działań i nie lada wyczynem jest porównanie ich w łatwy sposób.

Spójrzmy w raporty Google Analytics pewnego sklepu internetowego, który pozyskuje ruch z różnych, płatnych źródeł (zrzut ekranu poniżej).

Raport Google Analytics bez kosztów
Patrząc w raporty, w których dane o kosztach nie zostały zaimportowane do interfejsu Google Analytics, można wysnuć błędne wnioski dotyczące np. opłacalności inwestycji w pewne źródła ruchu. Na podstawie powyższego raportu moglibyśmy podjąć decyzję o zwiększeniu inwestycji w źródło znajdujące się najwyżej w tabeli. Przedstawiony raport nie uwzględnia bowiem kosztów pozyskania ruchu ze źródeł. Jeżeli koszty dla „ceneo.pl” okażą się wysokie to ROI z innych źródeł może okazać się korzystniejsze.

Wyraźnie widać, że źródło „ceneo.pl” jest lepsze od „nokaut.pl” pod względem współczynnika konwersji. Nie jesteśmy jednak w stanie powiedzieć, czy to do końca prawda, do momentu, w którym nie poznamy informacji o kosztach pozyskania tego ruchu.

Google Analytics od jakiegoś czasu pozwala na import danych o kosztach, pochodzących z zewnętrznych (nie-Google’owych) źródeł, do swojego interfejsu. W tym wpisie postaram się pokazać w jaki sposób można tego dokonać i zacząć czerpać korzyści z analizy ROI z różnych kanałów bezpośrednio w Google Analytics.

A więc, jak zabrać się do importowania danych o kosztach?

Po pierwsze: otaguj swoje linki

Jeżeli jeszcze nie otagowałeś URL’i podpiętych do Twoich reklam, zrób to teraz! Zagwarantuje to, że do Google Analytics zostaną przekazane parametry śledzenia kampanii powiązane z konkretną sesją i że będzie możliwość połączenia ich z danymi o kosztach z zewnętrznego źródła.

Po drugie: Skonfiguruj zbiór danych

W Google Analytics w zakładce „Administracja“, wybierz konto i usługę do której chcesz importować dane. W sekcji „Usługa“ odnajdziesz przycisk „Import Danych“. Po kliknięciu go, zobaczysz duży, czerwony prostokąt z napisem „+Nowy zbiór danych“ – kliknij go. Następnie zostaniesz poproszony o wybranie typu zbioru danych – wybierz „Dane o kosztach“ (Thank you captain obvious!).

Gdzie importować dane o kosztach w Google Analytics
Pierwszym wyzwaniem przy imporcie kosztów do Google Analytics jest odszukanie sekcji „Import danych“. Powyższy zrzut ekranu, może okazać się pomocny. W zakładce „Administracja” (1) wybierz konto (2) i usługę (3), a następnie kliknij w przycisk „Import danych” (4). W nowo otwartym oknie kliknij czerwony przycisk: „+Nowy zbiór danych” , a następnie wybierz jego typ („Dane o kosztach”).

Wprowadź nazwę dla nowego zbioru. Polecam wybrać nazwę serwisu z którego będą pochodziły dane np. „facebook“. Następnie wskaż widoki w których dane będą dostępne.

Teraz czas na skonfigurowanie schematu zbioru danych. Chyba każde źródło danych o kosztach kampanii pozwala na pobieranie surowych danych do postaci pliku. Import informacji do Google Analytics, również opiera się na pliku zawierającym te dane, które docelowo mają zostać załadowane do interfejsu. Aby poprawnie skonfigurować swój schemat, popatrz w plik z danymi o kosztach pobrany z zewnętrznego źródła. Zastanów się, które z wartości znajdujących się w nim, odpowiadają wymiarom i metrykom Google Analytics.

Na pewno musisz odnaleźć odpowiedniki Analytics’owych wymiarów „Źródło“ i „Medium“ – ich obecność jest obowiązkowa podczas importu kosztów i stanowią tzw. klucze. Dodatkowo, musisz odszukać przynajmniej jeden z parametrów, który odpowiada metrykom: „Kliknięcia“, „Koszt“, lub „Wyświetlenia“ z Google Analytics. Jednak im więcej metryk odnajdziesz w swoim pliku i uda Ci się je zmapować na metryki Analytics’a tym będziesz miał więcej możliwości analizowania swoich danych. Na koniec, jeżeli twoje źródło je zapewnia, możesz wskazać dodatkowe metryki, lub wymiary, które chciałbyś zaimportować. Gdy już będziesz wiedział, które wielkości chcesz załadować do Google Analytics, wybierz odpowiednie pozycje z rozwijalnych list.

Teraz, gdy schemat został zdefiniowany, możesz pobrać szablon, który ułatwi Ci stworzenie pliku, który, po uzupełnieniu o dane, będzie można zaimportować do Google Analytics. Aby to zrobić, kliknij na przycisk „Pobierz schemat“.

Konfiguracja zbioru danych w Google Analytics
Zrzut ekranu z przykładową konfiguracją zbioru danych. Po kliknięciu przycisku „pobierz schemat“, wygenerowany zostanie plik *.csv, który należy uzupełnić danymi. W nagłówkach kolumn znajdą się nazwy widoczne po prawej stronie: ga:medium, ga:source itd., oraz nagłówek ga:date (jeżeli go nie ma, to dodaj pierwszą kolumnę i wprowadź go ręcznie).

Po trzecie: Przygotuj swoje dane

Aby proces przebiegł pomyślnie plik, który będziemy importowali do Google Analytics musi mieć określoną postać, aby mógł zostać poprawnie przetworzony. Pierwszy wiersz w pliku zarezerwowany jest na nagłówki kolumn, które zawierają nazwy metryk i wymiarów w formie rozpoznawalnej przez Google Analytics. Otwórz dowolne narzędzie do edycji arkuszy kalkulacyjnych (MS Excel jest w sam raz). Jeżeli pobrałeś schemat pliku w poprzednim kroku to po otwarciu go w pierwszym wierszu będą znajdowały się już odpowiednie wartości. Następnie dodaj dane z zewnętrznego źródła w odpowiednich kolumnach i zapisz plik w formacie *.csv.

Pamiętaj, że jeżeli którychś danych będzie brakowało, to Google Analytics zastąpi je wartością 0. Gotowy plik powinien wyglądać podobnie do przedstawionego niżej:

Konfiguracja zbioru danych Google Analytics
Aby załadować plik do interfejsu Google Analytics, musi mieć on określoną postać i zawierać dane pobrane z zewnętrznego źródła. Dla przedstawionego przykładu dostępne były tylko dane o dziennych kosztach. Zwróć uwagę, że plik zawiera w pierwszym wierszu nagłówki w formacie rozpoznawalnym przez Analytics’a, data jest zapisana w formacie RRRRMMDD (np. 20141231), a liczby zawierają kropkę zamiast przecinka.

Formalne wymagania dotyczące formatu pliku *.csv, można znaleźć pod adresem: https://developers.google.com/analytics/devguides/platform/cost-data-import#csv_format

Jeżeli Twój plik spełnia wszystkie warunki to jesteś gotowy do załadowania swoich danych do Google Analytics. W zakładce „Administracja“, w sekcji „Import danych“, w tabeli obok pozycji, którą wcześniej stworzyłeś, kliknij w „Zarządzaj przesyłaniem“ i załaduj przygotowany wcześniej plik.

Ekran do importu danych o kosztach
Tak wygląda ekran w którym, po skonfigurowaniu zbioru danych, mamy możliwość przesyłania przygotowanych plików z danymi o kosztach. Po kliknięciu w „Zarządzaj przesyłaniem“, należy wskazać lokalizację pliku *.csv.

Gotowe! Jeżeli wszystko poszło dobrze, to dane, które zaimportowałeś pojawią się za chwilę w Twoich raportach (Pozyskiwanie > Kampanie > Analiza kosztów). Wracając do przywołanego na wstępie przykładu. W kolumnie „Koszt” pojawiły nam się konkretne wartości, co pozwala na obliczenie innych metryk. W tym przypadku zwrotu z nakładów na reklamę. Gdybyśmy zaimportowali więcej informacji (np. o liczbie kliknięć), z widocznej na poniższym zrzucie ekranu tabeli zniknęło by wiele zer.

Raport z danymi o kosztach
Po zaimportowaniu danych do Google Analytics, pojawiają się one w raportach. Dodatkowo kalkulowane są metryki oparte na tych wartościach. Im więcej różnych metryk załadujemy do interfejsu, tym więcej możliwości analizy uzyskamy. Na powyższym przykładzie widać, że wspomniany na początku wpisu sklep internetowy, powinien rozważyć możliwość zwiększenia nakładów na reklamę w serwisie ceneo.pl, ponieważ współczynnik ROI jest dla niego dużo wyższy niż dla konkurencyjnego nokaut.pl.

Co dalej?

Okej, to był pierwszy, manualny sposób importowania kosztów do Google Analytics. Co gdy przedstawiona wyżej metoda nie jest dla nas dostatecznie wygodna? W takim przypadku istnieją jeszcze co najmniej dwa rozwiązania.

Pierwszym sposobem jest skorzystanie z interfejsów współpracujących z API Google’a, oferowanych przez różne serwisy np. Shufflepoint. Usługa „Shufflepoint In2GA“ pozwala automatycznie pobierać dane z wielu źródeł i automatycznie, konwertując je do wymaganej przez Google formy, ładować do interfejsu Analytics’a. W tym przypadku jesteśmy zwolnieni z ręcznego formatowania pliku, który będzie importowany. Wszystkie operacje od pobierania danych z zewnętrznych źródeł, przez formowanie pliku, po załadowanie go do narzędzia Google są wykonywane po stronie serwerów Shufflepoint.

Raport z danymi o kosztach
Źródło: shufflepoint.com

Drugi sposób to samodzielne wykorzystanie API Google Analytics i stworzenie własnej aplikacji, lub oprogramowania, które cyklicznie może pobierać dane, konwertować je do odpowiedniej formy i importować do Google Analytics. Wymaga to jednak zlecenia tego zadania do działu IT Twojej organizacji, zewnętrznej firmie, lub wykorzystania własnych umiejętności programistycznych. Ale o tym opowiemy Wam, w szczegółach, innym razem.

Rozpoczęcie regularnego importowania kosztów do Google Analytics otwiera nam drogę do podejmowania lepszych decyzji odnośnie inwestowania środków w różne kanały marketingowe. Mam nadzieję, że pokazałem, że droga do wyższych współczynników ROI jest krótsza, niż wielu do tej pory uważało.

Autor: Dawid

Dawid każdego dnia odpowiada w Conversion za techniczną stronę wdrażania analityki internetowej u naszych klientów. Jest absolwentem wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Lubi angielski futbol, podróże w rejony (sub)arktyczne i (od niedawna) żeglowanie.





x

Pobierz najnowsze case study

Przeczytaj jak Limango Polska wykorzystuje potencjał analityki internetowej w swojej organizacji.

Pobierz case study
Przeczytaj poprzedni wpis:
Właściwe podejście do optymalizacji konwersji w 6 krokach

Przeczytałeś na blogu amerykańskiego eksperta z branży internetowej o zaletach optymalizacji współczynnika konwersji. Z wypiekami na twarzy i wizją nagłego...

Zamknij