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La familiarità con i tuoi utenti e le loro esigenze è l'aspetto più importante di qualsiasi sito o campagna web di successo. Google Analytics è lo strumento perfetto per raccogliere questo tipo di informazioni. Ma c'è molto di più che puoi scoprire sui tuoi utenti quando inizi a utilizzare variabili personalizzate per prendere decisioni migliori.
L'utilizzo di variabili personalizzate comporta un enorme potenziale, in quanto consente di acquisire informazioni sul comportamento dei visitatori.
Puoi trattare le variabili personalizzate come la tua estensione di metriche e dimensioni. Questi ti forniscono la possibilità di raccogliere dati non standard e dettagliati, che non sono disponibili tramite il pannello di Google Analytics.
L'utilizzo di variabili personalizzate comporta un enorme potenziale, in quanto consente di acquisire informazioni sul comportamento dei visitatori, che, in totale, possono contribuire in modo significativo a un aumento del ROI (ritorno sull'investimento) del sito Web o dell'e-shop.
Ad esempio, l'utilizzo di variabili personalizzate consente di differenziare le attività degli utenti registrati rispetto a coloro che non hanno mai effettuato l'accesso. Ciò offre l'opportunità di osservare il comportamento del sito Web progettato per un particolare gruppo target. Ad esempio, possiamo scoprire quale pagina del nostro sito Web è quella che i maschi - di età compresa tra i 20 e i 30 anni - visitano più frequentemente. E questa è solo una piccola parte delle informazioni che possono essere memorizzate con l'aiuto di variabili personalizzate.
La funzionalità delle variabili personalizzate è meravigliosa nella sua semplicità. Infatti, si basa sul semplice fatto che, durante l'esecuzione di un'attività predefinita, l'utente viene etichettato e le informazioni su questa etichetta vengono successivamente memorizzate in un cookie. Quindi, sulla base di questa particolare etichetta, possiamo creare una nuova sezione nelle statistiche del pannello di Google Analytics.
Le variabili personalizzate possono essere utilizzate in tre modi:
Le variabili personalizzate sono abbastanza facili da configurare; devi solo aggiungere una riga di codice prima del _trackPageview chiamata.
_gaq.push (['._ setCustomVar, INDICE, NOME, VALORE, OPT_SCOPE']);
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NOME. Qualsiasi numero di tali coppie di valori è possibile, ad esempio se NAME = Paese, VALORE può, uno per uno, uguagliare i valori di USA, GB, PL ecc. var _gaq = _gaq || []; _gaq.push ([ '_ setAccount', 'UA-xxxxxxxx-x']); _gaq.push (['._ setCustomVar, INDICE, NOME, VALORE, OPT_SCOPE']); _gaq.push ([ '_ trackPageview']);
Ora esaminiamo come funzionano le variabili personalizzate nella pratica. Supponiamo di voler tenere traccia dei visitatori del nostro sito web, distinguendo tra quelli che hanno fatto e non hanno effettuato l'accesso. Per fare ciò, prima _trackPageview chiama, inseriamo il codice che descrive l'utente.
_gaq.push (['._ setCustomVar, 1, // primo slot' tipo-utente ', // nome variabile personalizzato' visitatore ', // valore variabile personalizzata 2 // ambito variabile personalizzato - livello sessione]);
Una volta che il visitatore accede al tuo sito web, cambiamo questo codice, di conseguenza:
_gaq.push (['._ setCustomVar, 1, // primo slot' tipo-utente ', // nome variabile personalizzato' regular-user ', // valore variabile personalizzata 2 // ambito variabile personalizzato - livello sessione]);
È tempo di presentare i risultati dello script descritto. Dopo che lo script è stato eseguito per una settimana, è stato creato un segmento avanzato nel pannello di Google Analytics. Il suo scopo è dividere i dati nel pannello in: totale, rapporto per gli utenti che hanno effettuato l'accesso e rapporto per gli utenti che non hanno effettuato l'accesso per metriche particolari.
Il segmento stesso viene creato attraverso Segmenti avanzati => Crea un nuovo segmento avanzato. Quindi devi impostare le dimensioni in base allo screenshot qui sotto:
La variabile che abbiamo definito usando JavaScript era nel primo slot, quindi dobbiamo selezionare Chiave 1 e Valore 1. Quindi, impostiamo la chiave a cui siamo interessati (tipo utente) e il valore per la chiave definita (visitatore) usando la concatenazione. Successivamente, nominiamo e testiamo il segmento avanzato. Il numero di visite durante un particolare periodo di tempo per determinati segmenti sarà calcolato all'interno del test.
Definiamo il secondo segmento che tiene conto degli utenti registrati allo stesso modo. Possiamo crearlo per analogia con il modello presentato sopra, con la differenza che la variabile personalizzata è impostata come regular-utente.
Dopo aver stabilito i due segmenti, possiamo attivarli. Il risultato è presentato di seguito. Una tale serie di dati è una grande base per un'analisi approfondita delle attività su una pagina web.
L'utilizzo di variabili personalizzate si traduce in decisioni del sito più giustificate e accurate.
L'esempio presentato in questo articolo illustra solo il processo di utilizzo di una singola variabile personalizzata e determina il modo migliore per gestire un sito Web, in base al tipo di visitatore. Certo, questo è solo l'inizio. Le variabili personalizzate possono diventare incredibilmente potenti quando ne combiniamo più di una allo stesso tempo. Come esempio rapido, con i dati applicabili del processo di registrazione di un sito Web, possiamo quindi tracciare, non solo il sesso del visitatore (livello di sessione), ma anche la fascia di età (livello di sessione). Inoltre, potremmo dividere i visitatori in gruppi che hanno effettuato acquisti nel nostro eShop di fantasia, o persino monitorare chi ha compiuto un'azione specifica, come fare clic su un pulsante di Facebook.
Queste tecniche si traducono in decisioni del sito più giustificate e accurate.
