Нстройка с помощью Google Tag Manager (TGM)
С помощью Enhanced Ecommerce в Google Analytics вы сможете проследить путь пользователя от визита до покупки; узнать, сколько раз и из каких списков покупали конкретный товар, насколько эффективны товарные блоки (например, списки «Вы уже смотрели», « Похожие товары», «Новинки»).
Можно сегментировать посетителей по категориям (например, для таргетинга email рассылок), а товары — по брендам. Также вы сможете определять эффективность внутренней рекламы на сайте и влияние акций на конверсии отдельных групп товаров, передавая в Google Analytics дополнительный параметр с названием акции.
В этой статье мы расскажем, как настроить расширенную электронную торговлю в Google Analytics с помощью Google Tag Manager.
Что отслеживать
Прежде чем настраивать расширенную электронную торговлю определитесь, какие действия вы хотите отслеживать. Это могут быть:
- 1. Показы товаров на странице.
- 2. Клики по товарам.
- 3. Просмотр карточки товара с его описанием.
- 4. Добавление или удаление товара из корзины.
- 5. Показы промо-материалов (баннеров, видеороликов, всплывающих окон и т. д.).
- 6. Клики по баннерам.
- 7. Чек-аут, то есть процесс оформления заказа. Его в свою очередь можно разбить на конкретные шаги (например, контактные данные, доставка, оплата) и отслеживать в отдельной воронке.
- 8. Покупки.
- 9. Возврат средств.
Как настроить расширенную электронную торговлю с помощью Google Tag Manager
Настроить отправку данных с вашего сайта в Google Analytics можно с помощью JavaScript, Google Tag Manager или Measurement Protocol.
На наш взгляд, самый оптимальный инструмент для настройки — это Google Tag Manager, потому что он позволяет легко менять теги на сайте без привлечения разработчиков.
В общих чертах, настраиваем расширенную электронную торговлю так:
- – Активируем отчеты расширенной электронной торговли в GA.
- – Размещаем код контейнера GTM на всех страницах сайта.
- – Перед кодом GTM размещаем массив dataLayer с добавленными в него объектами данных для отслеживания.
- – Настраиваем передачу данных из dataLayer в GA. Для этого создаем в GTM новый тег.
- – Добавляем пользовательские параметры в dataLayer или GTM (этот шаг необязательный).
Теперь давайте рассмотрим каждый шаг подробнее.
Шаг 1. Включите расширенную электронную торговлю
Чтобы получать данные о просмотрах товаров, транзакциях и продвижении пользователя по воронке продаж, активируйте модуль Enhanced Ecommerce в Google Analytics.
Для этого в панели администратора выберите необходимое представление, откройте меню «Настройки электронной торговли» и включите отчеты для расширенной электронной торговли.
Шаг 2. Разместите код контейнера Google Tag Manager на сайте
Для настройки отслеживания необходимо разместить код контейнера GTM на всех страницах сайта. Подробную информацию о том, как это сделать, и необходимые фрагменты кода вы найдете в руководстве для разработчиков.
Шаг 3. Разместите на сайте dataLayer
Также на каждой странице перед кодом GTM необходимо разместить массив dataLayer — в нем хранятся все данные, которые потом передаются в Google Tag Manager. Подробнее о том, что такое dataLayer и как его использовать, читайте в справке.
Структура Google Ecommerce dataLayer зависит от того, какие действия на сайте вы хотите отслеживать. Вот пример объекта с данными, который нужно добавить в dataLayer, чтобы отслеживать просмотры карточки товара:
Как дополнить dataLayer, чтобы отслеживать остальные действия, подробно описано в руководстве для разработчиков.
Шаг 4. Настройте передачу данных в Google Analytics
Чтобы передать в Google Analytics данные, собранные с сайта в dataLayer, создайте в GTM новый тег типа «Google Аналитика — Universal Analytics»:
Далее отметьте галочкой «Включить переопределение настроек в этом теге». В дополнительных настройках выберите «Электронная торговля» и поставьте галочки напротив пунктов «Включить расширенные функции электронной торговли» и «Использовать уровень данных» (это и есть dataLayer):
Подробнее о том, какие теги можно создавать в Google Tag Manager, читайте в справке.
Шаг 5. Добавьте пользовательские параметры
Итак, мы разобрались с основными настройками расширенной электронной торговли. Теперь давайте посмотрим, какие еще полезные фичи можно использовать.
Например, вы хотите, чтобы в отчетах отражались данные, которых нет в стандартных параметрах: габариты товара, вес, цвет, наличие на складе и т. д.
Есть 2 варианта решения этой задачи:
- Передавать дополнительный параметр сразу в dataLayer и использовать описанные выше настройки.
- Использовать Data Import для загрузки этих данных в Google Analytics.
Удобнее, конечно, передавать все сразу в dataLayer, но при таком подходе можно столкнуться с ограничением на максимальный размер хита. Ниже мы расскажем об этом подробнее. А пока давайте посмотрим на пример, как добавить в dataLayer дополнительный параметр — статус наличия товара:
Зачем вообще добавлять этот параметр? Он поможет определить долю посещений с платных источников, в которых пользователи приземлились на недоступные товары. Сравните доход на посещение у пользователей в зависимости от статуса товара на странице приземления, и вы увидите, сколько трафика закупаете впустую (а может и не впустую — зависит от дохода на пользователя).
Обратите внимание, в примере выше ключ для дополнительного параметра соответствует слоту предварительно созданного пользовательского параметра в Google Analytics (меню «Ресурс» — «Пользовательские определения» — « Пользовательские параметры»).
Если у вас на сайте всего несколько продуктов, данные по которым меняются довольно редко, можно не привлекать разработчиков для наполнения dataLaer, а добавить пользовательские параметры в GTM. Для этого нужно создать дополнительную переменную и указать, что ее необходимо использовать вместо данных dataLayer.
Например, создаем переменную:
И добавляем созданную переменную в тег вместо использования данных dataLayer:
Этот тег будет срабатывать на указанной странице и отправлять данные в формате расширенной электронной торговли, которые возвращает созданная нами ранее переменная.
Также вы можете менять уже добавленный в dataLayer Еcommerce-объект. Например, когда превышен размер хита и некоторые параметры необходимо убрать перед отправкой. Или когда id заказа на вашем сайте и на сайте платежной системы отличается и необходимо передать единый id для корректных данных в отчетах.
Для этого создаем отдельную переменную уровня данных, назовем ее Ecommerce Variable:
Эта переменная ищет объект в dataLayer и принимает его значение. Далее вы создаете вторую переменную, которая обращается к значению, хранящемуся в первой переменной. Так вы можете изменить необходимые вам значения перед отправкой данных в GA.
Конечно же, это временная мера и при первой возможности необходимо обратиться к разработчикам, чтобы они внесли изменения в передаваемые данные до того, как эти данные будут добавлены в dataLayer.
Две воронки в отчетах: чем они отличаются и зачем нужны
После настройки расширенной электронной торговли в группе отчетов «Конверсии» вам будут доступны воронки двух типов. Первую воронку можно посмотреть в отчете «Анализ поведения покупателей», вторую — в отчете «Анализ поведения при оформлении покупки».
Первая воронка показывает, как ведут себя пользователи на сайте. Сюда включены все действия, которые вы захотели отслеживать и указали при настройке. Вот, как выглядит такая воронка (чтобы избежать путаницы, назовем ее воронкой продаж):
Из примера видно, что узким местом в воронке является переход на карточку товара — на этом шаге «отсеивается» наибольшее количество пользователей (78,8%). Что может быть причиной? Первым делом можно посмотреть показатель отказов для посадочных страниц. Если он высокий, проверьте корректно ли работает интерфейс в разных браузерах и на разных устройствах, нет ли проблем с переходом на другие страницы. Проверьте, настроены ли фильтры на ботов и реферальный спам.
Не лишним будет посмотреть в отчетах «Поиск по сайту» на поисковые запросы пользователей, которые покинули веб-ресурс после посещения одной страницы. Это поможет определить, почему сайт не соответствует их ожиданиям. Как настроить отчеты «Поиск по сайту», читайте в справке.
Затем необходимо проверить путь оставшихся пользователей. Возможно, не все так плохо, как кажется, и некоторые пользователи добавляют товар в корзину сразу из товарного блока в обход карточки товара. Такие действия уменьшает количество просмотров карточки товара, но на конверсиях не сказывается.
Проверить это можно двумя способами: через события — посмотреть какой тип страницы / URL при событии добавления, или в отчете «Эффективность списка», если атрибут list передается на сайте для действий Enhanced Ecommerce. И наконец убедитесь, что пользователю ничего не мешает перейти на перечень товаров как из меню, так и по внутреннему поиску.
На графике отражено количество сеансов для каждого шага, процент переходов между шагами, а также количество сеансов, в которых пользователи покинули воронку. Обратите внимание, воронка открытая, т. е. пользователь может попадать в нее на любом этапе. Тут же на графике вы можете добавлять сегменты по пользователям, которые перешли на определенный этап или, наоборот, покинули воронку на конкретном шаге.
Используйте сегменты для ретаргетинга, чтобы вернуть пользователей в воронку. Например, зарегистрированным на вашем сайте пользователям, которые положили товар в корзину, но не купили, можно отправить email с напоминанием. Подробнее о создании сегментов — в справке.
Вторая воронка очень похожа на первую и отличается лишь тем, что отображает непосредственно чек-аут (заполнение контактных данных, выбор способа доставки, оплата и т. д.).
В нашем примере воронка чек-аута имеет всего три шага. Если на каком-то этапе вам нужно отслеживать дополнительные действия пользователя, которые не были известны при переходе на этот шаг, вы можете добавить их отдельным событием с помощью поля Option. Например, при переходе на шаг «Оплата» способ оплаты еще не определен — пользователь выбирает его, и мы передаем эти данные. Посмотреть структуру, в которой необходимо добавлять данные в dataLayer, вы можете в справке Google.
Также в этом отчете можно дать название каждому шагу. Это делается в меню «Представление» — «Настройки электронной торговли»:
Как учитывать возвраты в отчетах
Часть заказов, оформленных на сайте, может не выполняться — покупатели могут не забрать или вернуть товар. Что делать, если данные, отправленные в Google Analytics, нельзя изменить, а невыполненные заказы искажают статистику?
В таких случаях в Google Analytics можно отправлять информацию о возвратах. Это не изменит данные по отправленному ранее доходу, но позволит учитывать сумму возвратов и их количество в отчетах.
Загрузить данные о возвратах в Google Analytics можно 2 способами:
- С помощью Measurement Protocol, если у вас есть свободные разработчики, которые настроят автоматическую передачу данных.
- Вручную — с помощью Data Import. Этот способ занимает больше времени и имеет некоторые нюансы и ограничения. Например, можно учитывать возвраты только за последние 6 месяцев, нужно использовать отдельные файлы для полных и частичных возвратов. Подробнее — в справке.
Ограничения, с которыми можно столкнуться при сборе данных
Размер передаваемого запроса для analytics. js не должен превышать 8 КБ. Когда отправляешь данные о товарах, это ограничение очень легко превысить по следующим причинам:
- В одном хите передается слишком большое количество товаров. Например, у вас на странице каталога отображается 100 товаров и все данные по показам передаются одним хитом.
- Передается слишком много параметров продукта.
- Названия слишком длинные. Особенно, если они передаются кириллицей. В таком случае при отправке запроса данные кодируются, что значительно увеличивает размер запроса.
Как решить проблему с ограничениями:
- Разделить данные на несколько объектов и отправлять разными хитами. Недостаток этого способа в том, что в GA будет передаваться больше хитов, что в свою очередь может негативно сказаться на сэмплировании. К тому же невозможно точно определить количество товаров, отправляемых в хите.
- Более предпочтительный вариант — использовать Data Import для дополнения отправляемых в Google Analytics данных с помощью загруженного справочника. Например: SKU товара -> прочие параметры.
- Названия всех параметров передавать на английском, по возможности.
- Настроить сбор несемплированных данных с сайта в Google BigQuery с помощью OWOX BI. Максимально допустимый размер хита, который передает OWOX BI, составляет 16 КБ.
Онлайн мерчандайзинг: эффективность товарных блоков
Грамотное оформление витрин в магазине помогает увеличить продажи. Например, чаще всего покупатели обращают внимание на полки, которые находятся на уровне глаз. Поэтому на таких полках лучше размещать товары, которые хотите продать в первую очередь.
Но как узнать, с каких «витрин» и «полок» чаще покупают на вашем сайте? Оценить эффективность блоков в интернет-магазине поможет отчет в меню «Конверсии» — «Цели» — «Эффективность списка».
Из этого отчета видно, какие блоки чаще всего просматривают, в каких чаще кликают по товарам или добавляют их в корзину, какие списки имеют высокий коэффициент конверсии и способствуют увеличению продаж.
