เกมทดสอบความรู้ด้าน Google Analytics จากงาน Google Analytics Conference ครั้งที่ 2

Google-Analytics-Game

กลับมาอีกครั้งสำหรับเกมสนุกๆ (แต่ยาก) จากงานประชุม Google Analytics ครั้งที่ 2 ที่ซานฟรานซิสโกในเดือนเมษา 2015 ที่ผ่านมา เกมนี้เป็นเกมที่ 2 ต่อจากเกมแรกในการประชุมปีที่แล้ว
ลองเล่นกันดูครับ ใครตอบถูกหมดนี่เรียกว่าได้เชี่ยวชาญ Google Analytics ระดับ Advance มากๆ แล้วครับ ผมเองลองเล่นเองแล้วได้ 80% เท่านั้นเอง 😦
เล่นเลย! คลิ้กที่นี่

สำหรับคนที่ยังไม่เคยเล่นเกมแรก (ง่ายกว่านะผมว่า) คล้ิกเล่นที่นี่ครับ  เกมแรก

เว็บไซต์ที่ถูกครอบด้วย facebook tab สามารถติด google analytics tracking code ได้หรือไม่

มีใครเคยสงสัยไหมครับว่า เว็บไซต์ที่ถูกครอบด้วย facebook tab สามารถติด google analytics tracking code ได้หรือไม่
หลังจากที่ผมได้ทดสอบเองจากโปรเจคท์จริง คำตอบคือ ได้อย่างไม่ต้องสงสัยครับ ข้อมูลต่างๆ แสดงผลได้ตามปกติ แต่ใครที่ต้องทำแคมเปญลักษณะนี้ แนะนำว่าหลังจากติดตั้งโค้ดในเว็บไซต์เสร็จแล้ว ควรเข้าดูใน Realtime report นะครับและลองเปิด facebook tab ที่เราเอาหน้าเว็บไซต์ไปแสดงผล ถ้า realtime report แสดงผลว่ากำลังมีการเข้าใช้งานเว็บไซต์ในผ่านหน้า facebook แสดงว่า code google analytics ทำงานได้ถูกต้องแล้ว

แต่…
ปัญหาอย่างหนึ่งที่พบคือ tracking code นี้จะไม่สามารถทำงานได้กับ Internet Explorer หมายความว่า traffic ทั้งหมดเกิดจาก IE จะไม่สามารถถูกบันทึกได้เลย เนื่องจากว่าใน IE ค่าดีฟอลต์ของ privacy จะถูกเซ็ตไว้เป็น medium ซึ่งหมายความว่า cookie จาก third party จะถูกบล็อกไว้ (ในที่นี้ เว็บไซต์เราจะเป็น third party เนื่องจากเปิดผ่าน facebook อีกที) ทำให้ google analytics ไม่สามารถสร้าง cookie ได้ ดังนั้นจึงทำให้เราไม่สามารถ track ข้อมูลที่มาก IE ได้เลย ซึ่งในปัจจุบันยังมีการใช้ IE อยู่เป็นจำนวนมาก และจะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ไม่ครบตามจำนวน traffic จริง Continue reading

โครงสร้างของ Google Analytics Account

เป็นสิ่งจำเป็นอย่างมากสำหรับคนที่เพิ่งเริ่มเรียนรู้ google analytics ที่จะต้องทำความเข้าใจโครงสร้างของ account เพราะหากไม่เข้าใจแล้วอาจจะทำให้เกิดปัญหาหลายอย่างตามมา เช่นการให้สิทธิ์ (permission) ที่ผิดพลาด ทำให้บุคคลอื่นเข้าถึงข้อมูลที่ไม่อนุญาติได้ ดังนั้นบทความนี้จะนำเรื่องโครงสร้าง account มาอธิบายให้เข้าใจกันได้ดีมากยิ่งขี้น ก่อนจะอ่านต่อไป ถ้าใครยังไม่มี analytics account ขอให้เข้าไปสร้าง account ที่นี่ก่อนนะครับ http://www.google.com/analytics


google analytics account

โครงสร้างหลักของ analytics account แบ่งเป็น 3 ส่วนคือ

  1. Account
  2. Property
  3. View

ซึ่งในแต่ละส่วนของโครงสร้างจะมีส่วนจัดการ user permissions อยู่ด้วยดังรูป

Account

เป็นโครงสร้างระดับบนสุดของ Google Analytics ใช้เพื่อแบ่งแยกการทำ Analytics ในระดับธุรกิจ โดยมากนิยมแบ่งตามบริษัท ซึ่ง account สามารถมีได้มากกว่า 1 account และภายใต้ account จะต้องระบุ Property ที่ต้องการจะ track ข้อมูล

Property

เป็นโครงสร้างระดับรองลงมาจาก Account ซึ่งจะต้องอยู่ภายใต้ Account อีกที Property นั้นเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของโครงสร้างเพราะเป็นส่วนที่จะระบุรหัสเฉพาะ (Tracking ID) ของแต่ละเว็บไซต์หรือโมบายล์แอปพลิเคชั่นเพื่อที่จะนำไปใช้เก็บข้อมูลเพื่อนำมาออกรีพอร์ทผ่าน View ยกตัวอย่างให้เห็นภาพ เช่น Account ของบริษัท ABC อาจจะมีได้ 2 properties คือ Website และ Mobile app ซึ่งแต่ละ property จะมี Tracking id คนละหมายเลขเพื่อให้กูเกิ้ล track ข้อมูลแยกออกจากกัน หลังจากมีการเซ็ต property แล้ว Google Analytics จะสร้าง view ขึ้นมา view หนึ่งโดยอัติโนมัติ โดยที่เรายังสามารถสร้าง view เพิ่มเติมได้อีกตามความต้องการ

View

เป็นโครงสร้างระดับสุดท้ายของ Google Analytics ซึ่งเป็นส่วนที่ใช้แสดงข้อมูลและรีพอร์ทของแต่ละ property โดยปกติ View จะถูกสร้างโดยอัติโนมัติมาพร้อมกับต้องสร้าง Property ให้ 1 view แต่ตามคำแนะนำของ Google แล้วอย่างน้อยที่สุดเราควรจะต้องมี 3 view ดังนี้คือ

  1. Unfiltered view สามารถใช้ view ที่ระบบสร้างขึ้นอัติโนมัติได้เลย view นี้ใช้เป็น backup เผื่อกรณีฉุกเฉิน
  2. Master view เป็น view ที่เราต้องสร้างขึ้นเพื่อใช้เป็น view หลักในการเข้าดู report ต่างๆ
  3. Test view เป็น view ที่เราสร้างขึ้นสำหรับใช้เทสต์การสร้าง filter ต่างๆ ก่อนจะนำไปใช้ใน master view เนื่องจากว่าเมื่อ google analytics ทำการประมวลผล(processing)แล้ว ข้อมูลที่ได้จะไม่สามารถแก้ไขย้อนหลังได้แล้ว จึงจำเป็นต้องทำการทดสอบก่อนใช้งานจริง

แต่ทั้ง 3 views ที่กล่าวมานั้นถือว่ายังไม่ได้ใช้ประสิทธิภาพของ view อย่างเต็มที่ ซึ่งที่จริงแล้ว view มีประโยชน์มากกว่านั้นมาก หากเราเข้าใจการใช้งาน filter ใน view ด้วย ตัวอย่างเช่น เราสามารถสร้าง view เพื่อแยกข้อมูลตาม traffic ที่มาจากประเทศต่างๆ ได้ โดยที่ view ของแต่ละประเทศ เราจะให้สิทธิ์แก่พนักงานขายที่ดูแลยอดขายของประเทศนั้นๆ เท่านั้น พนักงานขายแต่ละคนจะไม่สามารถเห็นข้อมูลและยอดขายของประเทศอื่นได้ เป็นต้น อีกตัวอย่างหนึ่งที่น่าสนใจคือ การสร้าง view โดยแบ่งตาม traffic channel เพื่อให้การดู report ง่ายขึ้น เช่นการสร้าง view เพื่อดูข้อมูลเฉพาะส่วนที่มากจาก social network เป็นต้น

ส่วนเรื่องการให้สิทธิ์ (permission) แก่บุคคลอื่น สามารถให้ได้ที่ระดับ account, property หรือ view ก็ได้ หากให้ที่ระดับ property ก็จะสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทุก view ภายใต้ property นั้น แต่หากให้ที่ระดับ account ก็จะสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทุก property และทุก view ภายใต้ account นั้น ดังนั้นแล้วควรพิจารณาให้ดีก่อนการให้สิทธิ์บุคคลอื่น ถ้าจะให้ดูข้อมูลแค่บางส่วน แนะนำว่าควรให้สิทธิ์ที่ระดับ view เท่านั้น เพราะจะสามารถเข้าถึงได้แค่ view นั้น view เดียวไม่สามารถเข้าถึง view อื่นได้ ในระดับของสิทธิ์ยังสามารถระบุได้อีกว่าให้สามารถแก้ไขจัดการได้หรือให้แค่ดูข้อมูลอย่างเดียว ตรงนี้แล้วแต่วัตถุประสงค์ครับ สามารถเลือกให้ได้ตามความเหมาะสม

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้เข้าใจโครงสร้างของ google analytics account มากยิ่งขึ้น และสามารถนำไปใช้งานได้อย่างถูกต้องเหมาะสมนะครับ 🙂

UIP, Sessions (Visit), Users (Visitor) แตกต่างกันอย่างไร

web_traffic

UIP, Sessions (visit) และ Users (visitor) ทั้งสามคำนี้เป็นเมทริคที่โดยรวมๆ แล้วมึความคล้ายกัน และใช้บอกจำนวน Traffic ที่เข้ามาที่เว็บไซต์ของเรา แต่เอาเข้าจริงแล้วทั้งสามคำนี้มีความแตกต่างกันอยู่มากพอสมควร และมักจะทำให้ผู้เริ่มต้นศึกษาเกิดความเข้าใจที่ไม่ถูกต้องและนำไปใช้งานอย่างไม่เหมาะสม บทความนี้จะอธิบายคำจำกัดความของแต่ละคำเพื่อให้เกิดความเข้าใจและสามารถเลือกใช้งานกันได้อย่างถูกต้องแท้จริง

UIP คืออะไร

UIP คือจำนวนการเข้าเว็บไชต์ที่นับจากจำนวน UIP (unique IP address) ซึ่งหมายความว่าเป็นการนับจำนวนไอพีที่ไม่ซ้ำกันที่เข้ามาในเว็บในช่วงเวลาหนึ่ง ซึ่งคำว่า UIP เป็นคำที่คนทั่วไปอาจจะพอเข้าใจ และฟังแล้วดูคุ้นเคยที่สุดในบรรดาสามคำนี้ แต่ UIP ก็เป็นเมทริคที่ให้ค่าที่คลาดเคลื่อนได้มากที่สุดเช่นกัน ตัวอย่างเช่น บริษัทหนึ่งมีไอพีในการออกใช้งานอินเทอร์เน็ตเพียงไอพีเดียว หากพนักงานสิบคนใช้อินเทอร์เน็ตที่เครื่องของตัวเองเพื่อเข้าเว็บไซต์ใดเว็บไซต์หนึ่ง Traffic ที่คำนวนจาก UIP ของเว็บไซต์นั้นจะนับว่ามีกการเข้ามาเพียงหนึ่งครั้งเท่านั้น

Sessions คืออะไร

Sessions (Visits) เมทริคนี้จะเห็นได้ในเกือบทุกรีพอร์ทของ Google Analytics ซึ่งเป็นการนับ traffic ตามจำนวน Sessions ที่เกิดขึ้นจากการเข้าเว็บไซต์ด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ แทบเล็ต หรือมือถือ ตามความหมายที่ถูกต้องแล้ว Session คือช่วงเวลาหนึ่งที่ User เข้าใช้งานเว็บไซต์ผ่านอุปกรณ์ใดอุปกรณ์หนึ่ง โดยที่ Session แต่ละ Session ไม่จำเป็นต้องมีเวลาเท่ากัน ค่าปกติของกูเกิ้ลหาก User ไม่มี action ใดๆ บนหน้าเว็บเกิน 30 นาที Session นั้นจะหมดอายุลง Action ใดๆ (ยกตัวอย่างเช่น Pageview) ที่เริ่มต้นหลังจาก Session เดิมหมดอายุจะเริ่มนับเป็น Session ใหม่ทันที

ยกตัวอย่างให้เห็นภาพดังนี้ นาย A เข้าเว็บแล้วเปิดหน้าเพจสามหน้าแล้วเดินออกไปกินข้าวชั่วโมงหนึ่ง Session นั้นจะหมดอายุลง หลังจากกลับจากกินข้าว นาย A คลิ้กลิ้งกลับไปที่หน้าแรก session ใหม่จะเกิดขึ้น ในกรณีนี้ Session จะเท่ากับ 2 Session แต่ยังมีอีก 2 กรณีที่ทำให้ session หมดอายุลงได้ ซึ่งก็คือ

  1. หลังเวลาเที่ยงคืน ตาม Time Zone ที่เซ็ตไว้ใน Google Analytics ดังนั้นสมมติว่าหากมีการเข้าสู่เว็บไซต์เวลา 23.55 แล้วคลิ้กเปลี่ยนหน้าเวลา 0.05 กรณีนี้จะนับเป็น 2 Session
  2. เมื่อ แคมเปญ Source เปลี่ยน เช่นการ Search ด้วย Google แล้วคลิ้กมาที่เว็บไซต์เรา หลังจากนั้นกด  Back กลับไป Search ใหม่ แล้วคลิ้กโฆษณาที่เราซื้อ Google Search ad ไว้ ในกรณีการคล้ิกเข้ามาจากโฆษณาจะถือเป็น  Session ใหม่ แม้ว่าการเข้ามาทั้งสองครั้งจะห่างกันไม่เกินห้านาทีก็ตาม

Users คืออะไร

Users (Visitors) การนับจำนวน User นั้น กูเกิ้ลจะนับจาก Cookie ตัวหนึ่งซึ่งจะมีการเก็บ Client ID เอาไว้ (ซึ่งไม่ใช่ Session Cookie) นั่นหมายความว่าถึงแม้จะมีการเข้าเว็บไซต์ใดเว็บไซต์หนึ่งทุกวัน วันละครั้งเป็นเวลาหนึ่งเดือน เวลาเราดูรีพอร์ทใน Google Analytics เดือนนั้น เราจะเห็นเป็น 1 User เท่านั้น แต่เป็น User ที่มี 30 Sessions ถ้าอธิบายให้เข้าใจอย่างง่ายๆ ก็คือ user จะนับจากจำนวนคอมพิวเตอร์ แทบเล็ต หรือมือถือที่เข้าสู่เว็บไซต์นั่นเอง

ประเด็นสำคัญที่เราต้องเข้าใจเกี่ยวกับเรื่องของ Users ใน Google Analytics ก็คือ อุปกรณ์แต่ละอุปกรณ์นั้นจะมี Client ID ของตัวเอง และมีได้เพียงค่าเดียวเท่านั้น ดังนั้นในกรณีที่คนสองคนที่ใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ร่วมกันเข้าเว็บไซต์ใดเว็บไซต์หนึ่งระบบก็จะนับเป็น 1 User เท่านั้น ถึงแม้่ว่าทั้งสองคนนี้จะใช้เข้าสู่เว็บไซต์กันคนละเวลาก็ตาม ส่วนอีกกรณีคือ คนหนึ่งคนใช้โน้ตบุ๊คและมือถือเข้าเว็บไซต์ใดเว็บไซต์หนึ่งพร้อมกัน Google Analytics ก็จะนับเป็น 2 Users ถึงแม้จะเป็นการเข้าใช้งานจากคนคนเดียวกันก็ตาม

***  หากเครื่องที่ใช้งานเข้าสู่เว็บไซต์มีการบล็อก Cookie กูเกิ้ลจะไม่สามารถเก็บค่า Sessions และ Users ได้
*** การแสดงผลจำนวน Traffic เช่น Sessions หรือ Users นั้นจะเป็นการคำนวนจากช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งที่ถูกกำหนดไว้ กรณีของ Users หากเครื่องคอมพิวเตอร์เครื่องหนึ่งเข้าสู่เว็บในวันที่ 18, 21 มกราคม ถ้าเลือกให้แสดงรีพอร์ทระหว่างวันที่ 1-31 มกราคม Users ที่มาจากคอมพิวเตอร์เครื่องนั้นจะเท่ากับ 1 แต่ถ้าเลือกให้แสดงรีพอร์ทวันที่ 1-15 มกราคม User ก็จะเท่ากับ 0 เป็นต้น เมื่อเข้าใจแล้ว ก็ลองเลือกใช้ตามความเหมาะสมนะครับ 🙂

Happy Analytics 🙂

ขั้นตอนการทำ analytics เพื่อวัดผลแคมเปญ step by step

บทความนี้เป็นประสบการณ์ตรงของผู้เขียนที่อยากจะถ่ายทอดสิ่งที่ได้ทำ ปัญหาที่พบ จากการวัดผลแคมเปญด้วย google analytics โดยจะสรุปเป็นขั้นตอนย่อๆ ตามลำดับในการทำงานจริงเพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจภาพรวมในวัดผล campaign ด้วย analytics

อย่างแรกบทความนี้จะขอข้ามขั้นตอนการเซ็ตอัพ google analytics ไปก่อนนะครับ ใครที่ยังไม่เคยเซ็ตอัพ analytics อยากให้กลับไปอ่านบทความที่แนะนำเรื่องการเซ็ตอัพ analytics account ก่อน โดยการวัดผลของแคมเปญทั่วไปมีขั้นตอนโดยสรุปดังนี้

  1. ต้องรู้ objectives และ target เป็นอันดับแรก
    Objectives หรือ วัตถุประสงค์ของแคมเปญนั้นๆ อันนี้สำคัญมาก การจะทำอะไรสักอย่างต้องมี objectives หรือ goal เป็นเป้าหมายเสมอ ซึ่งตัว objective นี้เองจะเป็นตัวช่วยกำหนด KPI ได้ เช่น แคมเปญที่มีวัตถุประสงค์เพื่อต้องการจำนวนคนมา subscribe ที่หน้าเว็บไซต์ KPI ในการวัดผลก็จะเป็นจำนวนคนที่มา subscribe ซึ่งเราจะนำ KPI นี้ไปสร้างเป็น goal เพื่อวัด conversion และ ROI ใน analytics
    Target เป้าหมาย หรือจะเรียกว่า KPI target ก็ได้ ซึ่งจากตัวอย่างแรก target อาจจะเป็น จำนวนผู้สมัคร 1,000 คน เป็นต้น target อาจจะเป็นสิ่งที่ทาง marketing กำหนดมาให้ หรือเป็น benchmark ที่เป็นค่าตัวเลขมาตรฐานของกลุ่มธุรกิจนั้นๆ หรืออาจจะมาจากค่าเฉลี่ยของบริษัทเองก็ได้
  2. เลือก marketing tools ที่เหมาะสมกับ objective เช่น แคมเปญเพื่อรับสมัครประกวดแฟชั่นเด็กผ่านหน้าเว็บ สื่อที่เหมาะสมอาจจะเป็น Facebook page, Google display network และ web seeding เป็นต้น
  3. เซ็ตอัพ analytics account ให้กับ microsite หรือเว็บไซต์สำหรับแคมเปญนั้น
  4. สร้าง goal ใน google analytics เพื่อเป็นตัววัดผลแคมเปญ โดยอาจเลือก goal type เป็น register online แล้วระบุ destination page ของ goal เป็นหน้า complete register ในเว็บไซต์ (ในระบบ Facebook ads เองสร้างสามารถสร้าง conversion tracking ได้เช่นกัน เป็นอีกทางเลือกหนึ่ง แต่จะสามารถวัดผลได้เฉพาะ Facebook ads เท่านั้น)
  5. สร้าง funnel ให้กับ goal (optional) ตรงนี้จะสร้างหรือไม่สร้างก็ได้เพราะหากทำข้อ 4 แล้วก็สามารถหา conversion ได้แล้ว แต่การสร้าง funnel จะช่วยให้เราทราบว่าระหว่างทางที่จะไปถึง goal นั้นกลุ่มเป้าหมายเรามีพฤติกรรมอย่างไร และทำให้เราวิเคราะห์ปัญหาของ goal flow ได้
  6. เมื่อทำถึงข้อ 5 แล้ว google analytics ก็พร้อมที่จะเก็บข้อมูลต่างๆ เพื่อวัดผลแคมเปญให้เราแล้ว แต่การเก็บข้อมูลนั้นอาจจะยังไม่เป็นระบบหรือหมวดหมู่ และทำให้การวิเคราะห์ยากมากขึ้นถ้าหากเรายังไม่ทำสิ่งที่เรียกว่า campaign tagging การทำ campaign tagging จะทำให้เราสามารถแยก traffic จาก channels ต่างๆ ในข้อ 2 ได้ เราจะสามารถดูได้ว่า มีคน complete register (goal) จาก Facebook ads เท่าไร มากหรือน้อยกว่า Facebook post แค่ไหน web seeding ให้ coversion rate ดีหรือแย่กว่าช่องทางอื่นๆ เป็นต้น
    ถ้าเราไม่ทำ campaign tagging จะเกิดอะไรขึ้น ตัวอย่างที่เห็นชัดเจนเลยก็คือ traffic และ goal conversion ที่เกิดขึ้นระหว่าง Facebook ads และ Facebook post ปกติ จะรวมกัน เราจะไม่สามารถวัดผลได้ว่าเงินที่ลงทุนกับ ads คุ้มค่าหรือไม่ และไม่สามารถเปรียบเทียบกับสื่ออื่นว่าสื่อไหนมีประสิทธิภาพมากกว่ากัน อ่านการทำ campaign tagging ได้ที่นี่ url builder
    ***ถ้าหากมีการซื้อโฆษณาของ google เช่น adwords หรือ GND (google display network) จะต้องมีการทำ auto-tagging ด้วยนะครับ ไม่เช่นนั้นแล้ว traffic จากโฆษณาจะไปตกอยู่ที่ referral อ่านเพิ่มเติมการทำ auto-tagging
  7. split test เป็นการทดลองเพื่อหาทางเลือกที่ดีที่สุดในการสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมายหรือการใช้ budget โฆษณา เช่นการลองโพสต์ใน facebook 2 แบบเพื่อหาว่าโพสต์ไหนมี engagement ดีที่สุด แล้วนำมาใช้ boost post หรือการทดลองใช้แบบเนอร์โฆษณาสองแบบเพื่อดูว่าตัวไหนมี ctr ดีกว่ากัน
  8. analysis measurement & optimize แบ่งเป็นสองส่วนหลัก คือ 1 media channel เป็นการวัดผลการทำ split test ในข้อ 7 แล้วนำมาปรับตัวโฆษณา ปรับวิธีการสื่อสารผ่านช่องทางต่างๆ หรือกระทั่งปรับ budget ในการโฆษณาเช่น อาจจะลดงบในส่วน google มาเพิ่มในส่วน Facebook ถ้าหากพบว่า Facebook ให้ conversion ดีกว่า (กรณีเช่นนี้ควรดูด้วยว่า google ช่วยทำ assist conversion หรือไม่ก่อนตัดสินใจลด budget) อีกส่วนหนึ่งคือตัว website เป็นการวัดประสิทธิภาพของตัวเว็บว่าหลังจากที่กลุ่มเป้าหมายเข้ามาแล้วมีพฤติกรรมอย่างไร ส่วนใดของเว็บที่ทำให้เกิด goal conversion น้อยลง ตัวอย่างเช่น landing page จากสื่อโฆษณาต่างๆ หรือจาก search engine มี bounce rate สูงเกินไปหรือไม่ ถ้าสูงมากควรพิจารณาปรับ landing page รวมถึงพิจารณา funnel report ในข้อ 5 ด้วยว่า flow ทำงานดีไหม กลุ่มเป้าหมายออกจาก goal path จุดไหน ออกไปไหน จะทำสามารถวิเคราะห์ปรับแก้เว็บไซต์เพื่อสร้างให้เกิด goal conversion ได้สูงที่สุด
    *** metric สำคัญที่ใช้ในการวัดผลเพื่อ optimize โฆษณา

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้แคมเปญต่างๆ ที่ผู้อ่านเซ็ตขึ้นสามารถวัดผลได้และปรับปรุงให้เกิด goal conversion ได้ดีขึ้นนะครับ:)