Avg. engagement time ตัวเลขที่จะมาแทน Session duration

session duration คืออะไร อย่าให้ตัวเลขที่เห็นหลอกเรา

คนที่เข้าเว็บไซต์ มีค่าเฉลี่ยต่อการเข้าเว็บเป็นเวลาเท่าไร ?
แต่ละหน้าบนเว็บไซต์ คนใช้เวลาดูในหน้านั้นเป็นเวลาเท่าไร?

หลายคนที่ใช้ GA เวอร์ชั่น 3 (universal analytics) คงรู้จักคุ้นเคยกับค่าทั้งสองค่านี้ที่ใช้ตอบคำถามด้านบนนี้ ซึ่งได้แก่ค่า Avg. session duration และ Avg. time on page

Avg. session duration และ Avg. time on page คืออะไร มีประโยชน์อย่างไร

ว่ากันตามตรงสำหรับเว็บไซต์ทั่วไป สองค่านี้อาจจะไม่จำเป็นมากนัก รวมถึงไม่จำเป็นต้องมากำหนดเป็น KPIs เลย ยกเว้นสำหรับเว็บไซต์ประเภท Publisher, blog และ Content เว็บไซต์ ที่คนที่เข้าเว็บควรจะต้องใช้เวลาในการอ่านคอนเทนต์ ซึ่งถือเป็นสาระสำคัญของเว็บไซต์ ดังนั้นการ Track เรื่อง Time spent ในแต่ละหน้า หรือแต่ละการเข้าชมเว็บไซต์ จึงเป็นสเต็ปพื้นฐานที่ช่วยทำให้เราเข้าใจ Performance ของ Content ได้ส่วนหนึ่งว่า Content ไหนดี น่าสนใจ และทำให้ Users ใช้เวลาในการอ่าน

ทั้งสองค่านี้กำลังหลอกเราอยู่

แต่ปัญหาคือ คนส่วนใหญ่จะไม่ทราบว่าค่าทั้งสองค่านี้โดยดีฟอลต์แล้ว เป็นค่าที่คลาดเคลื่อนค่อนข้างมาก และสร้างความเข้าใจผิดในการวิเคราะห์ตีความ ลองทำความเข้าใจตัวอย่างนี้ดูนะครับ ว่าทำไมตัวเลขนี้จึงไม่ถูกต้องตามความเป็นจริง และทำไมเรากำลังวิเคราะห์ตีความจากตัวเลขที่ผิดอยู่

ใครบางคนเข้าที่หน้า A เป็นหน้าแรก เวลา 13.00 (GA3 จะทำ timestamp ไว้ทุก interaction)
หลังจากนั้นก็คลิ้กเข้าหน้า B เวลา 13.05
และคลิ้กไปต่อที่หน้า C เวลา 13.15
หลังจากอ่านหน้า C ได้ 15 นาทีแล้วก็ออกจากเว็บไซต์ไป

ตัวเลขที่เกิดขึ้นคือ
session duration = 13.15-13.00 = 15 นาที
time on page A = 13.05-13.00 = 5 นาที
time on page B = 13.15-13.05 = 10 นาที
time on page C= 0 นาที !!!

ทำไมหน้า C ถึงบันทึกเวลาไม่ได้ ทั้งที่ความจริงคือ 15 นาที?
คำตอบคือ ถ้าเราเข้าใจวิธีคิด Time on page หน้า A และ B แล้ว ก็จะทราบว่า GA จะเอา Timestamp ของหน้าถัดไปมาลบกับ Timestamp ของหน้าแต่ละหน้าเพื่อคำนวนค่า time on page ดังนั้นหน้า C จะไม่มีค่า TIme on page ทั้งๆ ที่ยูสเซอร์ใช้เวลาจริง 15 นาที !

ปัญหาที่เกิดขึ้นจากการคำนวนเวลา Session Duration และ Time on page ใน GA3

  • Time on page C ไม่มีค่า ซึ่งจริงๆ แล้วในกรณีนี้เป็นหน้าที่ใช้เวลาเยอะที่สุด (บางท่านอาจจะแย้งว่า จริงๆอ่านแค่หน้าทีเดียวแล้วไปทำอย่างอื่นก่อนจะมาปิดหน้าจอก็ได้ อันนี้คงไม่มีใครตอบได้จริงๆ GA ก็ไม่มีทางรู้ ยกเว้นการ implement อะไรที่ advance ขึ้น เช่นพวก Event ต่างๆ ซึ่งขอละไว้ก่อน)
  • Session duration ที่ GA บันทึกได้ 15 นาที (จากการเอา timestamp หน้า C – A) ก็ยังเป็นค่าไม่ถูกต้อง เพราะยังไม่รวมอีก 15 นาทีที่ใช้จริงในหน้า C
  • เคสที่น่าสนใจอีกเคสหนึ่งคือ กรณีที่ใครบางคน คนนั้น เข้าที่หน้า A หน้าเดียว อ่านเนื้อหาเป็นเวลา 15 นาที อ่านจบแล้วก็ออกจากเว็บไซต์ไป กรณีนี้คือ ทั้ง Session duration และ Time on page A มีค่าเท่ากับ ศูนย์ ทั้งคู่ ซึ่งจะนำไปสู่การคำนวนค่า Avg. session duration และ Avg. time on page ที่ผิดพลาดอีก

GA4 แก้ปัญหาเรื่องเวลาด้วย User engagement event

GA4 ได้เพิ่ม event ใหม่ที่ชื่อ User engagement ซึ่ง event นี้จะถูกส่งไปที่ GA4 อยู่เป็นระยะตลอดเวลาที่เปิดหน้าเว็บไซต์หรือแอปค้างไว้ ซึ่งในส่วนของ Event parameter นั้นจะเก็บเป็น milliseconds หมายความว่าเก็บเป็นจำนวนเวลาจริงๆ ที่สำคัญและถือเป็นไฮไลท์ของฟีเจอร์นี้เลยก็คือ User engagement จะมีการส่ง Event ครั้งสุดท้ายในตอนที่มีการ ปิดแทป ปิดบราวเซอร์ หรือเปลี่ยน URL ไปเข้าเว็บไซต์อื่น นั่นทำให้ GA4 บันทึกเวลาจนวินาทีสุดท้ายก่อนที่หน้าจอเว็บไซต์ของเราจะหายไป ซึ่งนั่นทำให้ GA4 บันทึกเวลาได้ถูกต้องใกล้เคียงเวลาการใช้งานจริงมากกว่า GA3

ดังนั้นในรกรณึของตัวอย่างที่กล่าวไว้ Session duration ก็จะบันทึกได้จริงคือ 30 นาที (ใน GA4 จะเรียกเมทริคนี้ว่า Average engagement time per session) และ Time on page C ก็จะบันทึกค่า 15 นาทีได้ แทนที่จะบันทึกค่าศูนย์ (ใน Pages and screens report ของ GA4 จะเรียกค่านี้ว่า Average engagement time)

ใครที่ใช้ GA3 อยู่ควรเข้าใจเรื่องนี้ และต้องเริ่มใช้งานคู่กับ GA4 ได้แล้ว
Happy Analytics 🙂

เพิ่มเพื่อน
ไม่พลาดทุกบทความ แอดเฟรนด์ LINE : @pornthep
สนใจคอร์สเรียน Google Analytics อ่านรายละเอียด

แบ่งประเภทสินค้าที่ขายด้วย Product Involvement และ Repetitive Purchase

แบ่งกลุ่มสินค้าและประเภทด้วย Product Involvement และ Repetitive purchase
การแบ่งกลุ่มและจัดประเภทของสินค้านั้นมีมากมายหลากหลายวิธี แต่วิธีหนึ่งที่มีประโยชน์น่าสนใจที่ทำให้แบรนด์เข้าใจสินค้า และสามารถนำไปตัดสินใจทำงานต่อได้นั้นคือ การแบ่งด้วย Product Involvement และ Repetitive purchase
ภาพตัวอย่างเป็นการจำแนกสินค้าและบริการต่างๆ ออกเป็น 4 กลุ่มด้วยกันด้วยวิธีการดังกล่าวโดยมี
  • Repetitive Purchase เป็นแกนตั้ง ซึ่ง Repetitive Purchase จะเป็นการแบ่งสินค้าตามความถึ่ในซื้อสินค้าหรือบริการนั้น เช่น ซื้อซ้ำบ่อยๆ หรือนานๆ ซื้อที
  • Product Involvement เป็นแกนนอน ซึ่งเป็นสิ่งที่ใช้แบ่งสินค้าจากความต้องการข้อมูลในการตัดสินใจซื้อ เช่น ต้องการข้อมูลในการตัดสินใจซื้อมาก หรือต้องการข้อมูลในการตัดสินใจซื้อน้อย
ดังนั้นเมื่อนำ 2 ค่านี้มาประกอบกัน สินค้าก็จะถูกแบ่งออกเป็น 4 กลุ่ม คือ

Continue reading

Consent Mode ฟีเจอร์ที่จะช่วยให้การวัด Conversion ถูกต้องกว่าเดิม

Consent Mode ฟีเจอร์ที่ช่วยให้การวัดผลถูกต้องมากขึ้นในยุคที่ User privacy เป็นเรื่องสำคัญ
Consent Mode ฟีเจอร์ใหม่ของ Google ที่สำคัญมากและกำลังจะกลายเป็นเรื่องจำเป็นที่นักการตลาดทุกคนจะต้องทำ ในยุคที่ User Privacy เป็นเรื่องที่สำคัญมาก และมีการออกกฏระเบียบต่างๆ มารองรับ ไม่ ว่าจะ GDPR หรือ PDPA ทำให้เรื่องนี้กลายเป็นประเด็นที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในวงกว้างของคนที่ทำงานด้าน Digital Marketing โดยเฉพาะเรื่องที่เกี่ยวข้องกับ User Data
แน่นอนว่า Google เองก็ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้ เช่น การประกาศยกเลิก 3rd party cookie ใน Chrome browser ภายในปี 2022 อย่างไรก็ตามถึงแม้ Google จะให้ความสำคับกับเรื่องนี้ แต่ในขณะเดียวกัน Google เองก็ยังต้องให้ความสำคัญกับ Advertiser รวมถึง Products อื่นๆ ที่จำเป็นต้องใช้ User data ในการทำงานด้วย เช่น Google Analytcs , Google Ads ดังนั้น Google จึงจำเป็นต้องหาแนวทางในการที่ทำให้ทั้งสองฝั่งคือ ทั้ง User และ Advertiser นั้นยังสามารถได้รับประสบการณ์ที่ดีเหมือนเดิม (หรือใกล้เคียงของเดิม) นี่จึงเป็นที่มาของ Consent Mode

Continue reading

ทำ AB testing ให้ดีกว่าเดิม ด้วย PIE Framework

การทำ AB testing นั้นถือว่าเป็นเรื่องหนึ่งที่มีความสำคัญมากในการทำดิจิตอลมาร์เก็ตติ้ง รวมไปถึงการทำ อีคอมเมิร์ซ ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว AB testing นั้นมีวัตถุประสงค์ในการทำเพื่อ Optimize อะไรบางอย่างให้ดีขึ้นโดยใช้วิธีการแบ่งกลุ่มเป้าหมายออกเป็น 2 กลุ่มเพื่อทำการทดสอบว่า ส่ิงที่กลุ่มแรกเห็น (A) และกลุ่มที่ 2 เห็น (B) อะไรดีกว่ากัน พูดง่ายๆ ก็คือ A หรือ B แบบไหนที่จะทำให้เป้าหมายสำเร็จได้ดีกว่ากัน

ถ้าเรามองกันเฉพาะดีไซน์บนหน้าเว็บไซต์อย่างเดียว (ไม่รวมการทำ AB testing กับ Ads โฆษณา) การทำ AB testing นั้นจะเน้นไปที่การปรับเปลี่ยนอีลีเม้นท์ หรือส่วนประกอบต่างๆ บนหน้าเว็บไซต์ เพื่อปรับปรุงเมทริคอะไรบางอย่างให้ดีขึ้น ยกตัวอย่างง่ายๆ เช่น การปรับเปลี่ยนสีปุ่ม Add to cart แล้วดูว่าแบบไหนสีไหนช่วยให้มีการกด Add to cart มากกว่ากัน กรณีนี้ก็จะเป็นการทำ AB test เพื่อปรับปรุงตัวเลขของการ Add to cart ของยูสเซอร์ หรืออีกกรณีเช่นการเพิ่มพวก Verified Icon ต่างๆ รวมถึงการเพิ่มข้อความการการันตีสินค้า รับเปลี่ยนคืน ไว้ในหน้ายืนยันการชำระเงิน เพื่อดูว่าช่วยให้เกิดการ Checkout และมี Conversion Rate ที่สูงขึ้นหรือไม่ เมื่อได้รูปแบบที่เรามั่นใจว่าทำให้ตัวเลขที่เราต้องการดีขึ้น เราก็สามารถนำไปดีไซน์เว็บไซต์ต่อไป ซึ่ง AB testing นั้นถือเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญของงานที่เรียกกันย่อๆ ว่า CRO หรือ Conversion Rate Optimization นั่นเองแหละครับ Continue reading

GA4 – รวมทุกเรื่องเกี่ยวกับ GA4 หรือ Google Analytics เวอร์ชั่น 4 ฉบับผู้เร่ิมต้น

เปรียบเทียบ GA4 แตกต่างอย่างไรกับ GA เวอร์ชั่นปัจจุบัน

วันก่อนผมได้ทดลองเปิดห้องใน ClubHouse เป็นครั้งแรก ชื่อห้อง “เล่าหมดแก้ว: Google Analytics เวอร์ชั่น 4” โดยเชิญคุณต่อ จากบริษัท Predictive และคุณบอลจาก MartechThai มาร่วมพูดคุยกันในหัวข้อ GA4 สำหรับผู้เริ่มต้น ซึ่งเป็นหัวข้อที่หลายท่านทั้งมือใหม่และมือเก่าให้ความสนใจกันค่อนข้างมาก โดยรวมแล้ว Google Analytics เวอร์ชั่น 4 เป็นเวอร์ชั่นที่เรียกได้ว่าเป็นเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดของ Google Analytics รวมไปถึงได้กลายเป็นค่าตั้งต้นของการสร้างบัญชี Google Analytics ไปแล้ว ด้วยความที่เนื้อหาที่พูดคุยกันนั้นเป็นพื้นฐานสำคัญของการใช้งาน GA4  ผมจึงตั้งใจไว้แต่แรกว่าจะเขียนสรุปออกมาเป็นบทความให้คนที่ไม่สามารถเข้าร่วมฟังได้อ่านกัน เนื่องจากมีหลายท่านคอมเม้นท์ไว้ในโพสต์ว่า อยากเข้าร่วมฟังแต่ยังไม่มีบัญชี ClubHouse บทความนี้จึงนำเอาเนื้อหาที่พูดคุยกัน 1 ชั่วโมงเต็มมาสรุปสาระสำคัญออกมาเป็นข้อๆ ให้ได้อ่านกัน ซึ่งน่าจะมีประโยชน์กับอีกหลายๆ คนที่กำลังเริ่มต้นศึกษาใช้งาน GA4 กัน Continue reading