- मेरी साइट/ऐप्लिकेशन पर किन पेजों को सबसे ज़्यादा व्यू मिलते हैं?
- कौनसे लैंडिंग पेजों की परफ़ॉर्मेंस सबसे अच्छी है या किन लैंडिंग पेजों को सबसे ज़्यादा कन्वर्ज़न मिलते हैं?
- लोग मेरी साइट/ऐप्लिकेशन पर क्या खोज रहे हैं? मुझे साइट कॉन्टेंट या नेविगेशन को कहां बेहतर बनाने की ज़रूरत है?
- समय के साथ मेरे लैंडिंग पेज कैसा परफ़ॉर्म करते हैं? क्या अलग-अलग पेजों पर उपयोगकर्ताओं के जाने की दर एक जैसी है?
- शॉपिंग फ़नल की मदद से उपयोगकर्ता किस तरह आगे बढ़ रहे हैं?
- उपयोगकर्ता मेरे गेम में, किस तरह से अगले लेवल पर जा रहे हैं?
- उपयोगकर्ता ने किस वजह से प्रॉडक्ट को कार्ट में जोड़ा?
- उपयोगकर्ताओं ने किस वजह से मेरा ऐप्लिकेशन हटाया?
- क्या मेरे डेटा के अलग-अलग सेगमेंट के बीच दिलचस्प इंटरसेक्शन हैं?
- क्या मेरी साइट पर जब कोई उपयोगकर्ता दोबारा आता है, तो उसका व्यवहार पहली विज़िट के मुकाबले अलग होता है?
- कौनसे रेफ़रल सोर्स से सबसे अहम उपयोगकर्ता आ रहे हैं?
मेरी साइट/ऐप्लिकेशन पर किन पेजों को सबसे ज़्यादा व्यू मिलते हैं?
Universal Analytics में, “पेज का पाथ” के डाइमेंशन और “पेज व्यू”, “यूनीक पेज व्यू”, “बाउंस रेट” वगैरह जैसी मेट्रिक की पूरी जानकारी देने वाली पेज रिपोर्ट हम देखते आए हैं. वहीं, Google Analytics 4 प्रॉपर्टी में पेज रिपोर्ट अलग दिखती है. हालांकि, अब भी Explore में एक्सप्लोरेशन के तौर पर अपनी ज़रूरत के हिसाब से प्रॉपर्टी फिर से बनाई जा सकती है.
सबसे पहले, आपको Explore के टैब सेटिंग पैनल पर डाइमेंशन जोड़ने के लिए, + आइकॉन की मदद से एक और डाइमेंशन चालू करना होगा. खास तौर पर, “पेज का पाथ + क्वेरी स्ट्रिंग” डाइमेंशन जोड़ना होगा. अगर आपको अपना डेटा, पेज के टाइटल के हिसाब से भी देखना है (UA में, पेजों की रिपोर्ट में “पेज का पाथ” का इस्तेमाल किया जाता है), तो “पेज के टाइटल और स्क्रीन के नाम” के एक और डाइमेंशन को चालू किया जा सकता है.
इसके बाद, आपको “व्यू” के लिए मेट्रिक जोड़नी होगी, ताकि आप इसे अपने एक्सप्लोरेशन में शामिल कर सकें. ऐसा करने के लिए, वैरिएबल पैनल में मेट्रिक सेक्शन के लिए + आइकॉन पर क्लिक करें और जोड़ने के लिए “व्यू” मेट्रिक खोजें.
पेज एक्सप्लोरेशन बनाने के लिए, आपको लाइनों और कॉलम सेटिंग में डिफ़ॉल्ट तौर पर लागू हुईं मेट्रिक और डाइमेंशन हटाने होंगे. साथ ही, “पेज के पाथ और क्वेरी स्ट्रिंग” को लाइन डाइमेंशन और “व्यू” को कॉलम मेट्रिक के तौर पर जोड़ना होगा. तुलना करने के लिए, “सक्रिय उपयोगकर्ताओं” को कॉलम मेट्रिक के तौर पर भी जोड़ा जा सकता है. इससे, आपको यूनीक उपयोगकर्ता से जुड़े पेज की लोकप्रियता के बारे में जानकारी मिलती है.
Google मर्चंडाइज़ के स्टोर के लिए, अगर होम पेज (/) और बास्केट पेज को हटाया जाता है, तो इस बात की जानकारी मिलती है कि वेबसाइट पर क्लियरेंस सेक्शन और पुरुषों के कपड़े वाले सेक्शन, सबसे लोकप्रिय प्रॉडक्ट पेज हैं.
कौनसे लैंडिंग पेजों की परफ़ॉर्मेंस सबसे अच्छी है या किन लैंडिंग पेजों को सबसे ज़्यादा कन्वर्ज़न मिलते हैं?
अगर आपने यह समझ लिया कि उपयोगकर्ता आपके ऐप्लिकेशन या वेबसाइट पर सबसे पहले कहां पहुंचते हैं, तो आपको उपयोगकर्ता अनुभव और अपनी मार्केटिंग की कोशिशों को ऑप्टिमाइज़ करने में मदद मिल सकती है. Universal Analytics के रिपोर्टिंग यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, यह एक आउट-ऑफ़-द-बॉक्स रिपोर्ट है. हालांकि, यह Google Analytics 4 प्रॉपर्टी में अब तक मौजूद नहीं है. Explore में, इसे शुरुआत से एक्सप्लोरेशन के तौर पर फिर से बनाया जा सकता है.
इस एक्सप्लोरेशन को बनाने के लिए, आपको कुछ अहम चीज़ों की ज़रूरत होगी: लैंडिंग पेज डाइमेंशन और काम की मेट्रिक, जैसे कि व्यू, सेशन और उपयोगकर्ता. डाइमेंशन जोड़ने के लिए, + आइकॉन की मदद से ज़्यादा डाइमेंशन और मेट्रिक को चालू करना होगा:
ये डाइमेंशन और मेट्रिक इस्तेमाल के लिए उपलब्ध होने पर, आपको सबसे पहले लैंडिंग पेज के डाइमेंशन को लाइन के तौर पर जोड़ना होगा. साथ ही, व्यू, सेशन, और सक्रिय उपयोगकर्ताओं जैसी मेट्रिक को वैल्यू के तौर पर जोड़ना होगा. इससे आपको इन मेट्रिक के हिसाब से लैंडिंग पेज का एक्सप्लोरेशन मिलेगा.
खरीदारी की अतिरिक्त मेट्रिक जोड़कर, यह देखा जा सकता है कि खरीदारी के समय कौन से लैंडिंग पेज देखे गए थे:
अब यह देखा जा सकता है कि खरीदारी के समय किन लैंडिंग पेजों को देखा गया था. साथ ही, लैंडिंग पेजों के असर को बेहतर तरीके से समझने के लिए, कुल मेट्रिक से इनकी तुलना की जा सकती है.
लोग मेरी साइट/ऐप्लिकेशन पर क्या खोज रहे हैं? मुझे साइट कॉन्टेंट या नेविगेशन को कहां बेहतर बनाने की ज़रूरत है?
साइट खोज एक्सप्लोरेशन एक और सामान्य रिपोर्ट है, जिसे शायद आप एक्सप्लोर में बनाना चाहें. ऐसा कुछ चरणों में किया जा सकता है.
आपकी साइट का खोज डेटा इकट्ठा करने के लिए, सबसे पहले बेहतर मेज़रमेंट की सुविधा वाला इवेंट या कोई कस्टम इवेंट चालू होना चाहिए. अगर आपने बेहतर मेज़रमेंट की सुविधा का इस्तेमाल किया है, तो इस इवेंट को “view_search_results” कहा जाएगा. इसके बाद, आपको यह पक्का करना होगा कि आपने अपनी प्रॉपर्टी में “search_term” पैरामीटर को कस्टम डाइमेंशन के तौर पर चालू किया हो. ऐसा करने पर, इसे Explore में भी इस्तेमाल किया जा सकेगा.
सही डेटा उपलब्ध होने पर, अपना एक्सप्लोरेशन बनाया जा सकता है. इसमें कुछ चीज़ें होंगी. आपको सबसे पहले, “search_term” के लिए डाइमेंशन चालू करना होगा, ताकि उसे एक्सप्लोरेशन में इस्तेमाल किया जा सके:
इस सुविधा के चालू होने के बाद, “लाइन” सेटिंग में जाकर इसे अपने एक्सप्लोरेशन में जोड़ा जा सकता है. आपको इसके बाद, इससे मिलता-जुलता आउटपुट दिखेगा:
यह एक्सप्लोरेशन बहुत सारी वैल्यू (सेट नहीं हैं) दिखा रहा है, क्योंकि यह सभी इवेंट पर दिख रहा है. अगर शोर को कम करना है, तो आपको “इवेंट के नाम” के लिए “view_search_results” से एग्ज़ैक्ट मैच करने वाला फ़िल्टर बनाना होगा. इससे सिर्फ़ उस इवेंट का डेटा दिखेगा:
फ़िल्टर लागू होने पर, आपके पास अपडेट किया गया एक्सप्लोरेशन होगा, जिसमें आपको सूची में दिए गए हर शब्द के लिए की गई खोजों की संख्या दिखेगी. यही साइट खोज के लिए शब्द का एक्सप्लोरेशन है:
उपयोगकर्ता आपकी वेबसाइट पर क्या खोज रहे हैं, यह जानना अपने कॉन्टेंट को बेहतर उपयोगकर्ता जुड़ाव और उपयोगकर्ता की संतुष्टि के लिए ऑप्टिमाइज़ करने का शानदार तरीका है. उदाहरण के लिए, अगर आपको खोज के लिए किसी शब्द में बढ़ोतरी दिखती है, तो हो सकता है कि आप उस शब्द के आस-पास ज़्यादा कॉन्टेंट जोड़ना चाहें. इससे, आपकी साइट पर आने वाले उपयोगकर्ताओं को उनके काम की जानकारी या सवालों के जवाब आसानी से मिल सकेंगे.
समय के साथ मेरे लैंडिंग पेज कैसा परफ़ॉर्म करते हैं? क्या अलग-अलग पेजों पर उपयोगकर्ताओं के जाने की दर एक जैसी है?
हर एक्सप्लोरेशन के लिए, आपके पास विज़ुअलाइज़ेशन के विकल्प होते हैं. इसमें लाइन चार्ट मददगार साबित हो सकती है. लाइन चार्ट में यह देखा जा सकता है कि समय के साथ डेटा के रुझान में किस तरह के बदलाव हो रहे हैं. अगर समय के साथ अपने लैंडिंग पेजों के रुझानों को देखना है, तो टैब सेटिंग पैनल के नीचे दिए गए छह विज़ुअलाइज़ेशन विकल्पों में से किसी एक पर क्लिक करके, विज़ुअलाइज़ेशन टाइप को बदलना होगा.
विज़ुअल को लाइन चार्ट में बदलने से, समय के साथ रुझान वाले टॉप 10 लैंडिंग पेजों का ग्राफ़िक बन जाएगा.
चार्ट पर कर्सर घुमाने पर, आपको हर दिन के लिए लिस्ट किए गए डेटा पॉइंट दिखेंगे.
आपको अनियमितता वाला डेटा, किसी खाली सर्कल से हाइलाइट किया हुआ भी दिख सकता है. खाली सर्कल पर कर्सर घुमाने पर, अनियमितता की जानकारी दिखेगी. नीचे दिए गए उदाहरण में बताया गया है कि पिछले डेटा के आधार पर Google Analytics ने 2 फ़रवरी को करीब 1,000 सक्रिय उपयोगकर्ताओं के होम पेज पर आने का अनुमान लगाया था. हालांकि, पेज पर आने वाले सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या 2,200 थी, जो कि अनुमानित संख्या से 116% ज़्यादा थी.
फ़नल एक बेहतरीन टूल है. इसकी मदद से उपयोगकर्ताओं के प्रोग्रेस करने वाले कदमों को आसानी से देखा जा सकता है. फ़नल इस्तेमाल करने के सामान्य मामलों में, ई-कॉमर्स कारोबारों के लिए शॉपिंग व्यवहार फ़्लो या चेकआउट व्यवहार फ़्लो को शामिल किया जा सकता है. गेम डेवलपर के लिए यह देखा जा सकता है कि आपके गेम में, उपयोगकर्ता किस तरह से अगले लेवल पर जा रहे हैं. आइए, इनमें से हर एक का कोई उदाहरण देखें.
शॉपिंग फ़नल की मदद से उपयोगकर्ता किस तरह आगे बढ़ रहे हैं?
शॉपिंग व्यवहार के लिए, यह विश्लेषण किया जा सकता है कि किसी आइटम को देखने, कार्ट में जोड़ने, और खरीदने वाले शॉपिंग व्यवहार फ़नल से, उपयोगकर्ताओं के अलग-अलग सेगमेंट कैसे आगे बढ़ रहे हैं. शुरू करने के लिए, फ़नल को शुरू से बनाया जा सकता है. इसके अलावा, Google मर्चंडाइज़ स्टोर के GA4 डेमो खाते के ज़रिए उपलब्ध सुविधाजनक टेंप्लेट में से, किसी एक का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसे चुनने के लिए, एक्सप्लोरेशन हब पर जाएं. नीचे स्क्रोल करें और सूची में दिए गए “डेमो” एक्सप्लोरेशन से “शॉपिंग व्यवहार फ़नल” चुनें.
खुलने पर, इस एक्सप्लोरेशन को सिर्फ़ पढ़ा जा सकेगा. हालांकि, इस डेमो एक्सप्लोरेशन की कॉपी बनाने के लिए, ऊपर दाएं कोने में मौजूद “एक कॉपी बनाएं” पर क्लिक करें. अब यह आपकी कॉपी है. कॉपी बनाने के बाद, उसमें अपने हिसाब से कोई भी बदलाव किया जा सकता है.
Google मर्चंडाइज़ का स्टोर, Google के ब्रैंड वाले गियर के साथ-साथ दो अन्य कैटगरी वाले गियर, यानी Android और YouTube के ब्रैंड वाले आइटम भी बेचता है. ये दोनों कैटगरी वाले गियर साइट पर काफ़ी लोकप्रिय हैं. इन दो आइटम कैटगरी की तुलना करने से शॉपिंग व्यवहार को समझने में मदद मिल सकती है. ऐसा करने के लिए, आपको दो नए सेगमेंट बनाने होंगे, यानी हर कैटगरी के लिए एक सेगमेंट. इस मामले में, “select_item” इवेंट और “item_name” पैरामीटर के साथ, “Android” या “YouTube” वाली शर्त के साथ एक सेगमेंट बनाया जा सकता है.
इसके बाद, इन सेगमेंट में ऐसे उपयोगकर्ता दिखेंगे जिन्होंने शॉपिंग व्यवहार फ़नल से आगे की कार्रवाई की है. ये वे उपयोगकर्ता हैं जिन्होंने कम से कम किसी Android या YouTube के ब्रैंड वाले प्रॉडक्ट पर क्लिक किया है. दिलचस्प बात यह है कि ऐसे उपयोगकर्ताओं के खरीदार बनने की संभावना दोगुनी है जिन्होंने YouTube के ब्रैंड वाले प्रॉडक्ट की तुलना में, Android के ब्रैंड वाले प्रॉडक्ट पर क्लिक किया है. ध्यान दें, इसका मतलब यह नहीं है कि उन्होंने कोई ब्रैंडेड प्रॉडक्ट खरीदा है. इसका मतलब यह है कि उन्होंने उस पर क्लिक किया है. अगर आपकी दिलचस्पी सिर्फ़ किसी खास ब्रैंड वाले गियर की खरीदारी में है, तो इसके बजाय खरीदारी इवेंट का इस्तेमाल किया जा सकता है:
इन सेगमेंट को लागू करने के बाद, आपके शॉपिंग व्यवहार फ़नल की तुलना कुछ ऐसी दिखेगी:
GA4 में फ़नल की एक नई सुविधा जोड़ी गई है. इसमें फ़नल में होने वाले सभी चरण एक लाइन चार्ट में दिखेंगे. ऐसा करने के लिए, टैब के सेटिंग पैनल पर विज़ुअलाइज़ेशन के टाइप को “रुझान वाले (लाइन चार्ट) फ़नल” में बदलें. इससे, रुझान वाला फ़नल व्यू खुलेगा, जिसमें समय के साथ फ़नल में हुए सभी चरण दिखेंगे. उन पर स्क्रोल करके, हर चरण और सेगमेंट के लिए दिन के हिसाब से गिनती देखी जा सकती है.
बदलावों को समय के साथ आसानी से विज़ुअलाइज़ करने के लिए, लाइन चार्ट पर किसी समय के लिए सिर्फ़ एक चरण को भी देखा जा सकता है. इस उदाहरण में, यह देखा जा सकता है कि 10 मार्च को खरीदारी में अचानक बढ़ोतरी हुई है, जो कि डेटा के पिछले व्यू में नहीं देखी गई थी. दिलचस्प बात यह है कि Android बनाम YouTube देखने वालों की खरीदारी में यह अंतर, अचानक हुई इस बढ़ोतरी के बाद देखा गया है. इससे पता चलता है कि शायद वेबसाइट के लेआउट या मार्केटिंग की कोशिशों में बदलाव किया गया है. इसके बाद से ही Android प्रॉडक्ट को ज़्यादा महत्व मिल रहा है.
उपयोगकर्ता मेरे गेम में, किस तरह से अगले लेवल पर जा रहे हैं?
यह एक सामान्य सवाल है, जो कि डेवलपर अपने गेम या ऐप्लिकेशन के बारे में पूछ सकता है. किसी फ़नल की मदद से इस सवाल का विश्लेषण किया जा सकता है.
सबसे पहले, आपको बढ़ते लेवल की जानकारी देने वाले कुछ चरण बनाने होंगे. इस उदाहरण में, “level_up” इवेंट का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, Flood-it में पांच लेवल के लिए पांच चरण बनाए जा सकते हैं! GA4 डेमो खाता.
ये चरण लागू करने के बाद, आपको यह पता चलेगा कि उपयोगकर्ता हर गेम में किस तरह आगे बढ़े.
ऐसा लगता है कि जिन उपयोगकर्ताओं ने लेवल 1 पार किया है उनके खेलते रहने की संभावना ज़्यादा है. यह जानकारी A/B टेस्ट की उन परिस्थितियों में आपकी मदद कर सकती है जहां उपयोगकर्ताओं को सलाह दी जाती है या अन्य तरीके बताए जाते हैं, ताकि वे लेवल 1 पूरा कर सकें. इससे आपको चर्न आउट यानी सदस्यता छोड़ने की दर कम करने में मदद मिलेगी.
अगर समय के साथ ऊपर दिए गए फ़नल का रुझान दिखता है, तो 19 मार्च के आस-पास से आपको सभी चरणों में बढ़ोतरी दिखेगी. इससे, यह पता चलता है कि शायद उस समय गेम के प्रमोशन या उसे दिखाए जाने के तरीके में कुछ बदलाव किया गया है.
इस फ़नल को सेगमेंट करके, यह भी देखा जा सकता है कि उपयोगकर्ता हासिल करने वाले अलग-अलग चैनल, गेम में लेवल की प्रोग्रेस पर असर डालते हैं या नहीं. इस उदाहरण में, डायरेक्ट बनाम पेड ट्रैफ़िक से उपयोगकर्ता हासिल करने की तुलना की जा सकती है. आपने देखा कि पेड कैंपेन से मिले उपयोगकर्ता, सीधे तौर पर मिलने वाले उपयोगकर्ताओं के मुकाबले वाकई ज़्यादा समय तक बने रहते हैं. उनके छोड़कर जाने की दर कम होती है. इससे पता चलता है कि पेड विज्ञापन सही तरीके से काम कर रहे हैं.
फ़नल एक्सप्लोरेशन की एक और अहम सुविधा यह है कि गेम को बीच में छोड़ने वाले उपयोगकर्ताओं से सेगमेंट या ऑडियंस बनाई जा सकते हैं. नीचे दिए गए उदाहरण में, आपको पता लगेगा कि लेवल 4 के आस-पास, उपयोगकर्ताओं के ऐप्लिकेशन छोड़कर जाने की दर बढ़ रही है. हो सकता है कि आप ऐसे लोगों का सेगमेंट बनाना चाहें जिन्होंने गेम को लेवल 4 पर छोड़ा है (जो लेवल 5 पर नहीं पहुंच सके) और उनका इस्तेमाल ऑडियंस के तौर पर अपनी पहुंच बढ़ाने के लिए करें. इसके अलावा, ऐसे उपयोगकर्ताओं को भी पुश नोटिफ़िकेशन भेजा जा सकता है जो गेम को बीच में छोड़ चुके हैं, ताकि वे वापस लौटकर अपना लेवल पूरा करें और गेम में बने रहें.
उस सेगमेंट को बनाने के लिए, अपनी पसंद के चरण पर दायां क्लिक करें और सेगमेंट बनाने का विकल्प चुनें. यहां आपको जिस सेगमेंट का इस्तेमाल करना है उसमें लेवल 5 के लिए, बाहर रखे जाने की शर्त भी शामिल होगी, ताकि यह पक्का हो सके कि आपने सही ऑडियंस को टारगेट किया है.
आखिर में, आपको अपने फ़नल एक्सप्लोरेशन में “बीते हुए समय” की नई मेट्रिक जोड़नी है. सेटिंग पैनल में, “बीता हुआ समय दिखाएं” बटन को टॉगल करके ऐसा किया जा सकता है. ऐसा करने से, आपकी टेबल में एक नया मेट्रिक कॉलम जुड़ जाएगा:
एक चरण से दूसरे पर जाने में औसतन कितना समय लगता है, यह देखना आपके कस्टमर सक्सेस मैनेजमेंट की सफलता का बढ़िया संकेत हो सकता है. इसके अलावा, यह इस बात का भी संकेत हो सकता है कि अगले लेवल पर जाना, कितना आसान या मुश्किल हो सकता है. यह ऑडियंस को कार्रवाई के लिए तैयार करने का भी एक अच्छा तरीका हो सकता है, जैसे कि पुश नोटिफ़िकेशन या रीमार्केटिंग मैसेज भेजना. उदाहरण के लिए, ऐसा लगता है कि लेवल 2 को पूरा करने में औसतन 3 घंटे 53 मिनट लगते हैं. दाईं ओर क्लिक करके और उस विकल्प को चुनकर, फनल छोड़ने वाली ऑडियंस बनाई जा सकती है:
तब ये ऐसी शानदार ऑडियंस बन जाएगी जिसको बढ़ावा देने के लिए टारगेट किया जा सकता है, ताकि वे गेम या ऐप्लिकेशन छोड़कर न जाएं.
GA4 में पाथ एक्सप्लोरेशन, Explore की एक नई सुविधा है. अब आपको उस इवेंट या पेज/स्क्रीन को चुनना है जिस पर आगे या पीछे जाना है. इससे यह देखा जा सकता है कि उपयोगकर्ता आपकी साइट या ऐप्लिकेशन पर किस तरह से आगे बढ़ रहे हैं. लंबे समय से किसी ऐसी सुविधा की मांग की जा रही थी जिसके ज़रिए उपयोगकर्ता के फ़्लो को समझा जा सके. अब GA4 के नए पाथ एक्सप्लोरेशन में यह सुविधा उपलब्ध कराई गई है.
उपयोगकर्ता ने किस वजह से प्रॉडक्ट को कार्ट में जोड़ा?
यह एक ऐसा सवाल है जो कई ई-कॉमर्स साइटें पूछ सकती हैं. साथ ही, अब बैकवर्ड पाथ फ़ीचर का इस्तेमाल करके इसकी जांच की जा सकती है.
शुरू करने के लिए, एक नया पाथ एक्सप्लोरेशन खोलें और ऊपर दाएं कोने में “शुरू करें” पर क्लिक करें. इसके बाद, एक एंडपॉइंट चुना जा सकता है. “इवेंट का नाम” चुनें
इसके बाद, आपको वह इवेंट चुनना है जिसे स्लाइड आउट मेन्यू से पीछे ले जाना है. इस मामले में, यह देखने के लिए कि उपयोगकर्ता कार्ट में चीज़ों को किस वजह से जोड़ते हैं, “कार्ट में जोड़ें” को चुना जाएगा. अगर आपको अपनी पसंद के इवेंट का नाम नहीं दिखता है, तो "ज़्यादा लोड करें" पर क्लिक करें. इसके अलावा, सबसे ऊपर दिए गए खोज बार का इस्तेमाल करके, उसे खोजा भी जा सकता है.
मेरा एक्सप्लोरेशन कुछ चरणों में लोड होगा जिनकी जानकारी पहले से ही इवेंट के नाम के आधार पर भरी जा चुकी है. अगर इसके बजाय, मुझे पेज के नाम के हिसाब से पाथ बनाना है, तो उसे हर चरण में बदला जा सकता है. नीचे दिए गए उदाहरण में, मैंने “पेज का टाइटल और स्क्रीन क्लास” में बदलाव किया है. देखा जा सकता है कि कार्ट में कुछ लोग सेल पेज से जुड़े हैं. इसके बाद, सेल पेज पर जाकर इसके बारे में ज़्यादा जानकारी हासिल की जा सकती है कि कुछ खास चीज़ें लोगों को ज़्यादा पसंद आ रही हैं. इससे मार्केटिंग की रणनीति तय करने में मदद मिलती है.
उपयोगकर्ताओं ने किस वजह से मेरा ऐप्लिकेशन हटाया?
ऐप्लिकेशन डेवलपर के लिए, चर्न आउट (ऐप्लिकेशन हटाने वाले उपयोगकर्ता) एक बड़ी चिंता है. बैकवर्ड पाथ बनाना, इस बात का पता लगाने का एक बेहतरीन संसाधन हो सकता है कि ग्राहकों ने किन वजहों से ऐप्लिकेशन से लॉग आउट किया. शुरू करने के लिए, पाथ एक्सप्लोरेशन में सबसे ऊपर दिए गए “फिर से शुरू करें” बटन पर क्लिक करके, एक नया बैकवर्ड पाथ बनाएं. इसके बाद, “app_remove” के इवेंट नाम को शुरुआत की जगह के तौर पर चुनें.
कुछ चरण पीछे जाने पर, आपको ऐसी गतिविधियां दिखनी शुरू हो सकती हैं जिनकी वजह से शायद चर्न आउट हुआ हो. इस मामले में, यह देखा जा सकता है कि करीब 13% चर्न आउट में, ऐप्लिकेशन को हटाने के दो चरणों में ही विज्ञापन इंप्रेशन देखा गया था. यह बहुत बड़ा प्रतिशत है. इससे पता चलता है कि विज्ञापन दिखाने के तरीके को ऑप्टिमाइज़ करने की ज़रूरत है, ताकि उपयोगकर्ताओं पर इनका नेगेटिव असर कम हो और चर्न आउट में कमी आए.
क्या मेरे डेटा के अलग-अलग सेगमेंट के बीच दिलचस्प इंटरसेक्शन हैं?
सेगमेंट ओवरलैप की तकनीक, यह समझने का सबसे बढ़िया तरीका है कि उपयोगकर्ताओं के अलग-अलग सेगमेंट एक-दूसरे के साथ किस तरह इंटरैक्ट करते हैं. उदाहरण के लिए, किसी साइट के न्यूज़लेटर की सदस्यता लेने वाले डेस्कटॉप उपयोगकर्ताओं बनाम मोबाइल उपयोगकर्ताओं के सेगमेंट के ओवरलैप को देखकर, उनकी तुलना की जा सकती है. इससे यह आसानी से दिख सकता है कि ज़्यादातर न्यूज़लेटर पर साइन अप कहां से आते हैं. इससे जानकारी पाने के लिए, टेबल एक्सप्लोरेशन को बांटने की ज़रूरत नहीं होती.
ऐसा करने के लिए, आपको पहले उन सेगमेंट को जोड़ना होगा जिनका वैरिएबल पैनल में विश्लेषण करना है. नए सेगमेंट जोड़ने के लिए, + आइकॉन पर क्लिक करें ऐसा करने से सेगमेंट बिल्डर खुलेगा.
इवेंट सेगमेंट और फ़िल्टर के हिसाब से सही इवेंट (इस मामले में, “sign_up”) चुनकर, न्यूज़लेटर साइन अप इवेंट बनाया जा सकता है.
आपको जिन सेगमेंट को विज़ुअलाइज़ करना है उन्हें बनाने के बाद टैब सेटिंग पैनल में जोड़ने के लिए, आपको उन्हें दो बार क्लिक करके लागू करना होगा. वेन डायग्राम के ज़रिए ओवरलैप के बारे में जानने के लिए, एक बार में तीन सेगमेंट जोड़े जा सकते हैं.
इस उदाहरण में, “डेस्कटॉप ट्रैफ़िक”, “मोबाइल ट्रैफ़िक”, और “न्यूज़लेटर साइन अप” के लिए सेगमेंट जोड़े गए हैं, ताकि यह देखा जा सके कि न्यूज़लेटर के ज़्यादातर साइनअप कहां से किए गए हैं.
जैसा नीचे दी गई टेबल के वेन डायग्राम और लाइन 6, दोनों से देखा जा सकता है, न्यूज़लेटर के ज़्यादातर साइन अप, डेस्कटॉप वाले उपयोगकर्ताओं से आते हैं. इससे पता चलता है कि मोबाइल के इस वर्शन में, शायद यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. इसके अलावा, यह भी हो सकता है कि UX से जुड़ी कोई समस्या हो रही हो, जिसकी वजह से उपयोगकर्ता न्यूज़लेटर के लिए आसानी से साइन अप न कर पा रहे हों. यह एक ज़रूरी चीज़ है, जिसे मुझे अपनी डेवलपर और UX टीमों के साथ देखना है.
सेगमेंट ओवरलैप तकनीक की सबसे अहम सुविधा, ओवरलैप से नया सेगमेंट बनाना है. उदाहरण के लिए, अगर कोई नया सेगमेंट बनाना है जिसमें डेस्कटॉप ट्रैफ़िक और न्यूज़लेटर साइन अप शामिल हों, तो वेन डायग्राम या टेबल में से अपनी पसंद के डेटा के विज़ुअल स्लाइस पर दायां क्लिक करके, सेगमेंट बनाने का विकल्प चुना जा सकता है.
ऐसा करने से, पहले से चुनी गई शर्तों के आधार पर, सेगमेंट बिल्डर खुलेगा. इसमें, वे सेगमेंट सेट शामिल होंगे जिन्हें आपने चुना है. यह मिली-जुली शर्तों को सेगमेंट के नाम के तौर पर असाइन करेगा, लेकिन अगर आप चाहें, तो इसे बदला जा सकता है.
ऊपरी दाएं कोने में मौजूद बॉक्स को चुनकर, इस ओवरलैप से भी ऑडियंस बनाई जा सकती है. साथ ही, अपनी पहुंच को बढ़ाने के लिए, Google Ads जैसे Google Marketing Platform के अन्य प्रॉडक्ट के साथ भी इस ऑडियंस को शेयर किया जा सकता है.
क्या मेरी साइट पर जब कोई उपयोगकर्ता दोबारा आता है, तो उसका व्यवहार पहली विज़िट के मुकाबले अलग होता है?
कोहॉर्ट एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण का तरीका) एक उपयोगी टूल है. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि आपकी साइट के उपयोगकर्ता अलग-अलग ग्रुप में कैसा व्यवहार करते हैं. यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे कोहॉर्ट में कब और किस तरह शामिल हुए. कोहॉर्ट एक्सप्लोरेशन में जिस मेट्रिक का विश्लेषण किया जा रहा है उसकी मेट्रिक या गिनती में बदलाव करके, उसे और भी उपयोगी बनाया जा सकता है.
Explore में पहली बार नया कोहॉर्ट एक्सप्लोरेशन खोले जाने पर, आपको अपने लिए जनरेट किया गया एक्सप्लोरेशन दिखेगा. यह एक्सप्लोरेशन first_touch (यानी, इस मामले में, पहली बार जब कोई साइट या ऐप्लिकेशन पर आया, तो उसने कोहॉर्ट के लिए कैसे क्वालिफाई किया) के कोहॉर्ट में शामिल किए जाने, किसी भी इवेंट के वापसी मानदंड (यानी, वे आपकी साइट या ऐप्लिकेशन पर वापस आए और कुछ भी किया), सक्रिय उपयोगकर्ताओं की मेट्रिक, और स्टैंडर्ड गणना टाइप के आधार पर जनरेट होता है. इससे बेसिक कोहॉर्ट एक्सप्लोरेशन बनता है. इससे पता चलता है कि आने वाले पांच हफ़्तों में, हर हफ़्ते कितने उपयोगकर्ता अपनी साइट पर वापस लाए जा रहे हैं. साथ ही, यह इस बात पर भी निर्भर करता है कि वे आपकी साइट या ऐप्लिकेशन पर पहली बार कब आए.
अगर इस एक्सप्लोरेशन के मेट्रिक टाइप को “कुल” से “हर कोहॉर्ट उपयोगकर्ता” में बदला जाता है, तो हर हफ़्ते के हिसाब से उपयोगकर्ताओं के लौटने के प्रतिशत की जानकारी हासिल की जा सकती है. यह इस व्यू के कुल योग से ज़्यादा उपयोगी हो सकता है, क्योंकि इससे यह समझा जा सकता है कि लौटने वाले उपयोगकर्ताओं से हर कोहॉर्ट की तुलना कैसे होती है.
किसी ई-कॉमर्स साइट के लिए, आपको सक्रिय उपयोगकर्ताओं की मेट्रिक से "खरीदारी वाली आय" की मेट्रिक में वैल्यू बदलकर भी वैल्यू मिल सकती है. ऐसा करने से, न सिर्फ़ उपयोगकर्ता देखे जा सकते हैं, बल्कि हर कोहॉर्ट से होने वाली आय भी देखी जा सकती है. इसे कोहॉर्ट के हिसाब से या हर कोहॉर्ट उपयोगकर्ता के आधार पर देखा जा सकता है. नीचे दिए गए उदाहरण में, बताया गया है कि पहले दो कोहॉर्ट में हर हफ़्ते बहुत कम आय जनरेट हुई, लेकिन तीसरे कोहॉर्ट से आय में बढ़ोतरी होने लगी है.
हिसाब लगाने के टाइप को स्टैंडर्ड से कुल में बदलने पर, कारोबार की आय में हर कोहॉर्ट का पूरा असर दिख सकता है.
इस उदाहरण में, डेटा से पता चलता है कि Google मर्चंडाइज़ स्टोर पर, ग्राहक में बदलने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ाने के लिए 7 मार्च से शुरू होने वाले हफ़्ते के दौरान, मार्केटिंग को बेहतर किया गया है.
कौनसे रेफ़रल सोर्स से सबसे अहम उपयोगकर्ता आ रहे हैं?
इस जानकारी की मदद से, आपकी मार्केटिंग टीम को यह पता चल सकता है कि वे किन रेफ़रल सोर्स को एक साथ इस्तेमाल करने की ज़रूरत है. यहां, वैल्यू से पता चलता है कि उपयोगकर्ताओं के चर्न आउट करने की संभावना कम है. साथ ही, उनकी लाइफ़टाइम आय और पुरानी लाइफ़टाइम वैल्यू ज़्यादा है.
इस एक्सप्लोरेशन को बनाने के लिए, आपको चर्न आउट, लाइफ़टाइम वैल्यू, और लाइफ़टाइम आय जैसी चीज़ों के बारे में जानने के लिए सबसे पहले ज़रूरी मेट्रिक और डाइमेंशन को इकट्ठा करना होगा. सोर्स और मीडियम का इस्तेमाल अपने डाइमेंशन के तौर पर किया जाएगा. साथ ही, मेट्रिक के लिए “उपयोगकर्ता लाइफ़टाइम” सेक्शन से वैरिएबल पैनल के मेट्रिक सेक्शन में + आइकॉन का इस्तेमाल करके कुछ और आंकड़ों को जोड़ा जाएगा.
इन मेट्रिक और डाइमेंशन को लागू करने के बाद, आपको दिखेगा कि कई लाइनों में चर्न आउट की संभावना के लिए वैल्यू नहीं है. ऐसा इसलिए, क्योंकि उन लाइनों के उपयोगकर्ता चर्न आउट की संभावना के अनुमान के लिए ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करते. जिन उपयोगकर्ताओं के चर्न आउट की संभावना का आकलन नहीं किया गया है. उन्हें बाहर रखने के लिए, ऐसे उपयोगकर्ताओं के हिसाब से फ़िल्टर बनाए जा सकते हैं जिनके चर्न आउट की संभावना > 0 हो. इसके बाद, आपको इस तरह का साफ़ एक्सप्लोरेशन दिखेगा:
इसके बाद, चर्न आउट की संभावना के हिसाब से अपना डेटा क्रम से लगाया जा सकता है. साथ ही, यह भी देखा जा सकता है कि क्या किसी कैंपेन में उपयोगकर्ताओं की संख्या ज़्यादा है और चर्न आउट की संभावना कम है. ज़्यादा अनुमानित चर्न आउट वैल्यू वाले कैंपेन की तुलना में, इन कैंपेन से ज़्यादा यूज़र ऐक्टिविटी करने वाले जनरेट होने की संभावना ज़्यादा है.
इसी तरह, एक ही सेशन के बाद, उपयोगकर्ता हासिल करने की अनुमानित वैल्यू की पहचान करने के लिए, अनुमानित खरीदारी, पुरानी लाइफ़टाइम वैल्यू, और अनुमानित यूज़र ऐक्टिविटी देखी जा सकती है.
नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट पर नज़र डालें. यहां, Google मर्चंडाइज़ स्टोर पर Google के रेफ़रल के बगैर कुछ लाइनें दी गई हैं. इनमें उपयोगकर्ताओं की संख्या और चर्न आउट की दर कम है और जुड़ाव की अवधि, लेन-देन, और लाइफ़टाइम वैल्यू ज़्यादा है. इन रेफ़रल से स्टोर को फ़ायदा होता है, इसलिए हमारी सलाह है कि मार्केटिंग टीम इन रेफ़रल सोर्स का इस्तेमाल करे, ताकि ज़्यादा से ज़्यादा लोग आपकी वेबसाइट पर आ सकें.