Marsikateri lastnik ali upravljavec spletnega mesta, pa naj gre za preprosto ali bolj kompleksno izvedbo s spletno trgovino, ima implementirano neko orodje za spremljanje obiska. Orodij je precej (npr. Omniture, Piwik, Adobe Analytics), a eno izmed najbolj pogostih, ki se uporablja danes, je Google Analytics. V osnovi gre za brezplačno orodje (obstaja tudi bolj zmogljiva plačljiva verzija), ki v večini primerov popolnoma zadostuje potrebam spletne analitike. Zato se bomo v današnjem zapisu osredotočili na Google Analytics.
Marsikatero podjetje v svojem poslovanju uporablja tudi sistem CRM (ang. Customer Relationship Management). Slovenski prevod, ki je najbolj razširjen, je »upravljanje odnosov s strankami«. Specifične funkcionalnosti različnih CRM sistemov so znane njihovim uporabnikom. V grobem pa gre za to, da lahko s takšnim sistemom zbiramo in obdelujemo podatke o svojih strankah, ki lahko obsegajo vse informacije, pridobljene od prvega stika potencialne stranke z našim podjetjem oz. blagovno znamko, pa vse do trenutka, ko ji je bil domov dostavljen kupljen izdelek. Hkrati lahko na podlagi določenih podatkov načrtujemo tudi poprodajne aktivnosti.
Vse lepo in prav, a kot vidimo, gre za dva ločena sistema. Na eni strani imamo v Google Analytics podatke o uporabi spletnega mesta, vsebinah, ki jih uporabniki najraje prebirajo, prodaji v spletni trgovini ipd., na drugi strani pa imamo v CRM sistemu specifične podatke o uporabnikih, njihovih aktivnostih, njihovih prejšnjih nakupih ipd. Ste kdaj pomislili, da bi v Google Analyticsu radi videli, kako se v vaši spletni trgovini obnašajo določeni segmenti uporabnikov, ki jih zaznavate v CRM-ju? Kakšna vsebina zanima te segmente uporabnikov na vašem spletnem mestu? Mar ne bi bilo dobro, da bi imeli vse te podatke na nek način združene na enem mestu?
Pred dobrim letom je Google lansiral eno najpomembnejših nadgradenj Google Analyticsa. To nadgradnjo je potem skozi celo leto avtomatično implementiral na vse obstoječe Google Analytics račune. Za novo kodo, ki jo je bilo treba implementirati na spletna mesta, je začel uporabljati ime Universal Analytics. To ime je zelo primerno, saj nova koda omogoča veliko novih možnosti, kot npr. bolj preprosto sledenje obiskom prek različnih domen, uporabo dodatnih statističnih dimenzij in metrik po meri ter predvsem integracijo CRM podatkov in podatkov o offline nakupih v Google Analytics.
Primer Universal Analytics kode.
Če povzamem – z imenom Universal Analytics so pri Googlu želeli povedati, da je sedaj mogoče na enem mestu zajeti vse podatke, pri čemer pravzaprav ni omejitev, od kod te podatke zajamemo (online, offline), predvsem pa ni težava, če hočemo imeti v Google Analytics najrazličnejše podatke, ki jih nismo pridobili preko spletnega mesta (npr. kakšno je bilo vreme na lokaciji fizične trgovine ob obisku določenega uporabnika). Pomembnejša omejitev pri zbiranju podatkov je ta, da seveda znotraj Google Analyticsa ne smemo imeti osebnih podatkov, ki bi enolično določali uporabnika.
Najprej predpostavljajmo, da na spletnem mestu že uporabljamo kodo Universal Analytics. Potem predpostavljajmo, da imamo v sistemu CRM seznam vseh strank in njihovih online in offline nakupov. Glede na število dosedanjih nakupov so stranke razdeljene v 4 razrede (npr. Lojalna stranka, Občasna stranka, Prvi nakup, Brez nakupa). Zanima nas, prek katerih kanalov ti uporabniki prihajajo na naše spletno mesto, kakšne vsebine na njem prebirajo in koliko jih začne ter tudi konča nakup (odstotek prehoda skozi nakupni proces od dodajanja izdelka v košarico do potrditve nakupa).
Prva funkcionalnost, ki jo je treba implementirati na spletno mesto, da bo naš primer deloval, je funkcija »User ID«, ki omogoča sledenje istemu uporabniku prek več naprav. Za identifikacijo uporabnika moramo seveda uporabiti nek parameter (ne osebni podatek), ki ga imamo v CRM-ju. To je lahko enostavno ID uporabnika v CRM bazi, ki ga npr. dobimo tako, da ob prijavi uporabnika v uporabniški profil na spletnem mestu njegov elektronski naslov pošljemo v CRM, ki potem vrne ID tega uporabnika. Ta parameter pa potem pošljemo v Google Analytics, zato da zna Google vse statistične podatke pripisati temu uporabniku. Na ta način se izognemo pošiljanju osebnega podatka (elektronski naslov) v Google Analytics.
User ID je podatek, ki ga v osnovi pridobite iz vaše baze. ID se mora pojaviti v kodi vašega spletnega mesta ali aplikacije. Ob pošiljanju podatkov v Google Analytics se poleg ostalih podatkov potem pošilja tudi User ID. Vir: cutroni.com.
Druga funkcionalnost je uporaba dodatne statistične dimenzije po meri, v našem primeru jo poimenujmo »User Class«, pri čemer ta podatek pošljemo v Google Analytics vsakič, ko pride na spletno mesto uporabnik, ki ga že imamo v CRM-ju.
Primer dodajanja nove dimenzije po meri.
Ko je implementacija zgornjih funkcionalnosti urejena, lahko znotraj Google Analyticsa z nekaj kliki ustvarimo 4 segmente (glede na naše razrede uporabnikov). Potem pa lahko za vsak posamezen segment posebej preverjamo, prek katerih kanalov so uporabniki prišli na naše spletno mesto, kakšna vsebina jih zanima ter kakšen je njihov odstotek prehoda skozi nakupni proces.
Primer dodajanja novega segmenta za lojalne stranke v Google Analyticsu.
Še ena pomembna zadeva: podatke posameznih segmentov znotraj Google Analyticsa lahko zelo hitro uporabimo tudi za analizo in optimizacijo marketinških kampanj za prej določene segmente uporabnikov. Zaradi različnih segmentov lahko namreč preverimo, kako posamezni (digitalni) kanali vplivajo na obisk spletnega mesta in konverzijo. Še bolj pomembno pa je to, da lahko na podlagi zbranih podatkov izvajamo zelo prilagojen remarketing in direktni e-mail marketing.