Naudojant tendencijų pokyčių aptikimo funkciją pateikiami subtilūs, bet ilgalaikiai ir svarbūs duomenų pokyčiai. Tai panašu į nukrypimų aptikimą, nes jais aptinkami duomenų pokyčiai. Pagrindinis skirtumas – naudojant nukrypimų aptikimo funkciją pabrėžiami staigūs duomenų padidėjimai ar sumažėjimai, o tendencijų pokyčių aptikimą – subtilesni pokyčiai per ilgesnį laikotarpį.
„Google Analytics“ šiuos pokyčius pateikia įžvalgų kortelėje pagrindinio puslapio skiltyje „Įžvalgos ir rekomendacijos“, glaustos ataskaitų informacijos ir glaustos reklamavimo informacijos skiltyse bei įžvalgų centre.
Tendencijų pokyčių paaiškinimas
Tendencijų pokyčius gali lemti daugelio tipų pakeitimai. Kai kuriuos pasikeitimus galima nuspėti ir numatyti. Tokiais atvejais jums nereikia imtis jokių veiksmų. Pavyzdžiui, jei pradėsite naują reklamavimo kampaniją, gali pamažu padidėti pajamos; „Analytics“ aptiks tendencijos pokytį kaip kampanijos pradžios datą.
Kiti pokyčiai yra netikėti ir į juos reikia atkreipti daugiau dėmesio, pvz., svarbi metrika, kurios tendencija mažėja. Pavyzdžiui, dėl neseniai atnaujintos svetainės kodo registracijos mygtukas svetainėje nebeveikia. Galite nepastebėti, kad iškart sumažėjo aktyvių naudotojų skaičius, tačiau laikui bėgant jų skaičius nustos augti, nes mažiau naudotojų galės užsiregistruoti. „Analytics“ aptiks šį pasikeitimą, kad galėtumėte atlikti reikiamus svetainės koregavimus.
Kaip tai veikia
Kai „Google“ nustato nurodytos metrikos laiko sekos duomenų krypties pokytį, „Google“ perdengia apskritimą ant datos, kai įvyko pokytis. Galite užvesti pelės žymeklį ant apskritimo, kad sužinotumėte daugiau apie pokytį, įskaitant ankstesnį ir dabartinį pokyčio rodiklį ir laiką, kada atsirado tendencijos pokytis.
Taip pat galite spustelėti Tirti ataskaitą įžvalgų kortelės apačioje, kad išsamiau išnagrinėtumėte duomenis. Spustelėjus mygtuką atidaroma išsamesnė ataskaita su taikoma ta pačia dienų seka, metrika ir aspektu. Galite koreguoti dienų seką, palyginti kitus aspektus arba pridėti daugiau išskaidytų aspektų, kad ištirtumėte tendencijos pokyčius.
Aptiktų pokyčių tipai
Naudojant tendencijų pokyčių aptikimo funkciją tendencija pasikeičia, kai prognozuojama vertė skiriasi nuo faktinės. Taip nutinka, kai tendencija pasikeičia iš:
- padidėjimo į sumažėjimą;
- sumažėjimo į padidėjimą;
- didesnio padidėjimo arba sumažėjimo;
- mažesnio padidėjimo arba sumažėjimo.
Tendencijų pokyčių trikčių šalinimas
Prieš atliekant svetainės ar programos pakeitimų, kai atsiranda tendencijos pokytis, pirmiausia svarbu apsvarstyti, ar tai yra numatomas pasikeitimas ir kokia jo priežastis. Jei pokytis numatomas arba teigiamas, greičiausiai nereikia atlikti jokių pakeitimų.
Toliau aprašomos galimos priežastys, kodėl įvyko tendencijos pokytis.
Verslo ciklai
Įprasti verslo ciklai gali lemti neigiamą tendencijos pokytį, kuris yra tikėtinas ir paprastai nereikia ypatingo dėmesio, nebent tendencija nepatenka į priimtiną intervalą. Pavyzdžiai: šventinių laikotarpių pabaiga el. prekybos svetainėse ir mokyklos sezonų pradžia žaidimų programose.
„Analytics“ nuosavybės pasikeitimai
Tendencijos pokytis gali atsirasti dėl nuosavybės konfigūracijos pakeitimų. Puslapio „Administratorius“ skiltyje Nuosavybė spustelėkite Nuosavybės pakeitimų istorija ir patikrinkite, ar prieš tendencijos pokytį buvo atlikta pakeitimų. Sužinokite, kaip peržiūrėti paskyros ir (arba) nuosavybės pakeitimų istoriją.
Svetainės arba programos pakeitimai
Neigiamų tendencijų gali atsirasti, jei netinkamai nustatėte svetainę ar programą. Toliau pateikta pavyzdžių.
- Techninės problemos, pvz., padidėjusi delsa (arba puslapio įkėlimo laikas), serverio perkrova ir pan.
- Puslapių metaduomenyse, pvz., robots.txt, sitemap.xml, SSL ir kt., trūksta nustatymų arba jie yra netinkami. Paieškos varikliai naudoja metaduomenis jūsų puslapiui reitinguoti, o dėl netinkamai sukonfigūruotų metaduomenų gali pasikeisti tendencija natūraliame sraute.
- Reklamavimo kampanijos nustatytos neefektyviai, kai tendencijos pasikeičia tik mokamame sraute.
Kaip sistemoje „Analytics“ aptinkama tendencijų pokyčių
„Analytics Intelligence“ laiko sekai taiko signalo segmentavimo algoritmą, kad nustatytų, ar įvyko tendencijos pokytis. Taikant šį modelį laiko seka segmentuojama į kelias dalis, kad kiekvienoje dalyje duomenų šablonai būtų panašūs, o skirtingose dalyse – skirtingi. Ribiniai taškai tarp dviejų dalių tampa tendencijų pokyčiais, apie kuriuos pranešame.
Įprastas dienos duomenų pasikeitimų aptikimo analizės laikotarpis yra maždaug 90 dienų, o savaitės duomenų – maždaug 32 savaitės.