Artikel ini menggambarkan cara menggunakan, mengubah, dan membuat segmen baru untuk menganalisis data.
Dalam artikel ini:
Membandingkan Pengonversi dan Non-Pengonversi
Segmen sistem dirancang untuk berbagai macam kasus penggunaan yang umum. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan 2 segmen sistem, Pengonversi dan Non-Pengonversi, untuk membandingkan 2 hal yang diperhatikan setiap pemilik situs atau aplikasi: pengguna yang berkonversi (menyelesaikan sasaran dan/atau transaksi) dan pengguna yang tidak berkonversi.
Memahami pengguna yang berkonversi dapat membantu menyempurnakan aspek pemasaran Anda yang berhasil, dan menunjukkan aspek yang dapat ditingkatkan untuk menjangkau calon pengguna yang belum tersentuh.
Mengembangkan pemahaman mengenai alasan mengapa pengguna tidak berkonversi memungkinkan Anda mengatasi kelemahan pada pendekatan yang Anda gunakan.
Untuk contoh pertama, coba terapkan 2 segmen sistem Pengonversi dan Non-Pengonversi ke laporan Ringkasan Audiens untuk melihat data yang diberikan oleh kedua segmen tersebut dengan cara yang baru.
Anda dapat melihat bahwa ada lebih sedikit pengguna yang berkonversi (20.042 vs 54.212), dan pengguna tersebut melakukan lebih sedikit sesi (27.788 vs 59.080).
Namun, meskipun Pengonversi menyumbang kurang dari setengah traffic ke situs dibandingkan dengan Non-Pengonversi, Pengonversi menyumbangkan lebih banyak aktivitas di situs:
- Lebih dari 4 kali tayangan halaman
- Lebih dari 7 kali halaman per sesi
- Lebih dari 10 kali rata-rata durasi sesi
- Sekitar ⅙ rasio pentalan
Tidak mengejutkan bila pengguna yang berkonversi lebih terlibat, tetapi data tersebut menunjukkan bahwa setelah Anda mendapatkan pengguna yang berkonversi di situs, mereka menjadi semakin terlibat. Dan mereka kembali: lebih dari sepertiga dari seluruh Pengonversi adalah pengguna kembali.
Ketika menerapkan segmen, segmen tersebut tetap berlaku untuk semua laporan Anda, sehingga mempermudah evaluasi data di berbagai konteks.
Buka laporan Demografi > Usia.
Perhatikan bahwa rasio konversi terhadap non-konversi menurun terus dengan usia.
Kelompok usia 25-34 tahun menyumbang sebagian besar sesi dengan konversi (6312 atau 42,65%), dan merupakan grup dengan pembagian antara sesi dengan konversi dan sesi tanpa konversi paling rata (6312 vs. 6886).
Mungkin pengguna berusia 25-34 tahun lebih cenderung membeli secara online, atau produk atau layanan Anda memiliki daya tarik khusus bagi grup ini. Atau mungkin pemasaran Anda lebih berfokus pada pengguna yang lebih muda. Statistik ini juga dapat menunjukkan bahwa situs Anda ditujukan untuk audiens yang lebih muda yang secara teknis lebih akrab dengan teknologi. Anda tidak dapat mengetahui secara persis apa yang terjadi hanya dari informasi ini, namun sejauh ini, ada bukti bahwa demografi audiens yang paling muda paling bernilai bagi Anda, dan demografi lain mungkin kurang bernilai karena meningkatnya usia.
Dua kelompok usia 25-34 tahun dan 35-44 tahun, jika digabungkan, melakukan lebih dari setengah dari semua sesi (56,9%), dan menyumbangkan persentase konversi lebih tinggi (64%).
Perhatikan bahwa kelompok usia di atas 65 tahun hanya menyumbang 5,1% dari semua sesi, dan hanya 3,5% dari semua konversi, yang tampaknya akan memperkuat kesimpulan bahwa demografi yang lebih muda lebih bernilai bagi Anda.
Namun, meskipun kelompok usia 25-44 tahun menyumbang 64% konversi, pengguna berusia 65 tahun ke atas memiliki rasio konversi lebih tinggi: 0,77% dibandingkan dengan rasio gabungan sebesar 0,63% untuk pengguna berusia 25-44 tahun. Kelompok usia 65 tahun ke atas menyumbang lebih sedikit konversi, tetapi sepertinya ada potensi yang kuat dan belum tersentuh di kelompok itu.
Buka laporan Demografi > Jenis kelamin, dan tetapkan metrik Konversi ke Semua Sasaran, kemudian lihat apakah kelompok jenis kelamin berkonversi secara berbeda.
Pengguna pria menyumbang 2,5 kali jumlah sesi dengan konversi dibandingkan dengan pengguna wanita (12.011 vs. 4.756).
Namun, jika melihat Rasio Konversi Sasaran, Anda akan melihat bahwa meskipun jumlah wanita yang berkonversi lebih sedikit, Rasio Konversi Sasaran mereka sedikit lebih tinggi daripada pria (84,13% vs 83,56%).
Dengan penerapan sederhana dari 2 segmen sistem, Anda dapat menjelajahi beberapa laporan dan mulai melihat pola yang muncul:
- Pengguna yang lebih muda menyumbang lebih banyak konversi total, namun pengguna yang lebih tua memiliki rasio konversi yang lebih tinggi.
- Pengguna pria menyumbang lebih banyak konversi total, namun pengguna wanita memiliki rasio konversi lebih tinggi.
Meskipun penyelidikan awal ini tidak memberikan dasar yang cukup untuk mengubah cara Anda mengalokasikan sumber daya, namun tetap memberikan arah untuk penyelidikan yang lebih jauh.
Misalnya, buat segmen untuk setiap kelompok usia dan jenis kelamin, lalu terapkan pada laporan Kampanye untuk melihat apakah pemasaran Anda menarik khususnya bagi salah satu kelompok. Jika pemasaran Anda secara tidak sengaja memiliki daya tarik yang sempit, Anda dapat membuat kampanye dan iklan tambahan yang ditujukan untuk kelompok yang menunjukkan potensi tetapi tidak merespons dengan baik pemasaran Anda saat ini (misalnya, wanita atau pengguna usia 65 tahun ke atas).
Terapkan segmen yang sama tersebut ke laporan Lokasi Geo untuk melihat apakah ada lokasi yang tidak menjalankan kampanye Anda, tetapi memiliki rasio pengguna yang menunjukkan banyak potensi yang lebih tinggi.
Terapkan segmen tersebut ke laporan Ringkasan Minat untuk melihat seberapa luas variasi minat di antara kelompok, dan apakah Anda harus mengembangkan audiens yang lebih khusus untuk pembelian iklan terprogram.
Setelah berhasil menemukan data awal yang berarti (misalnya, kelompok yang menunjukkan potensi sumber konversi), Anda dapat membuat segmen yang sesuai, menerapkannya ke laporan, dan melakukan analisis mendalam untuk melihat jenis upaya baru dan alokasi sumber daya yang dapat dilakukan untuk memanfaatkan pemahaman tersebut.
Menganalisis Sesi dengan Konversi dari area geografis tertentu
Dalam contoh ini, kami akan menyalin dan mengubah segmen sistem Sesi dengan Konversi.
Mulai dengan laporan Ringkasan Audiens, lalu terapkan segmen Sesi dengan Konversi.
Hapus segmen Semua Sesi sehingga Anda dapat berfokus hanya pada sesi ketika pengguna menyelesaikan konversi.
Dengan hanya menerapkan satu segmen sistem tersebut, Anda dapat melihat laporan untuk mengetahui apakah ada subkumpulan dari data tersebut yang mungkin menarik, misalnya, kawasan geografis yang memiliki jumlah sesi dengan konversi yang relatif tinggi. Buka laporan Geo > Lokasi.
Dalam contoh ini, Amerika Serikat memiliki jumlah sesi dengan konversi lebih dari 10 kali dibandingkan dengan negara di urutan berikutnya.
Anda dapat menyalin dan mengubah segmen asli tersebut untuk menambahkan filter lain sehingga dapat memeriksa subkumpulan data tersebut (misalnya, Sesi dengan Konversi dari Amerika Serikat). Dengan menerapkan segmen yang lebih sempit, Anda dapat menjelajahi laporan dengan berfokus hanya pada subkumpulan tersebut.
Di bagian atas laporan, buka menu Sesi dengan Konversi, dan klik Salin.
Definisi segmen awal terbuka di pembuat segmen.
Klik + Tambahkan Filter untuk menambahkan filter kondisi tambahan yang membatasi segmen hanya untuk sesi dengan konversi yang dihasilkan di Amerika Serikat.
Berikan nama yang bermakna untuk segmen baru (misalnya, Sesi dengan Konversi - Amerika Serikat).
Klik Simpan.
Hapus segmen Sesi dengan Konversi sehingga Anda dapat berfokus hanya pada konversi di Amerika Serikat.
Dari sini, Anda dapat membuka setiap laporan lainnya dan hanya memeriksa subkumpulan data tertentu ini.
Dengan tingginya rasio konversi, ada baiknya kita memahami jenis pengguna yang ada di audiens ini.
Buka laporan Demografi > Ringkasan.
Anda dapat langsung melihat bahwa pengguna yang paling banyak berkonversi adalah yang berusia 25-34 tahun dan berjenis kelamin pria.
Buka laporan Minat > Kategori Afinitas.
Meskipun distribusi di antara 10 kategori minat teratas cukup merata, Penggemar Teknologi, Pencinta Film, dan TV adalah yang paling populer.
Buka laporan Teknologi > Browser & OS.
Untuk pengguna tersebut, sejauh ini, Chrome merupakan browser yang paling populer.
Dengan sedikit konfigurasi dan hanya beberapa klik, Anda dapat berfokus pada aspek data yang bermakna, dan mulai mengembangkan pemahaman nyata mengenai siapa pengguna yang paling bernilai di segmen itu. Dalam contoh ini,pengguna yang paling bernilai bagi Anda adalah Pria berusia 25-34 tahun, dengan minat pada Teknologi, Film, dan TV, yang menggunakan browser Chrome untuk memulai sesi dari Amerika Serikat. Berbekal informasi seperti ini, sangat mudah membuat audiens untuk pemasaran yang ditargetkan ke pengguna Anda yang paling responsif.
Membuat segmen pengguna bernilai tinggi
Selain menggunakan atau mengubah segmen sistem dalam konfigurasi default, Anda juga dapat membuat sendiri segmen kustom untuk berfokus pada data yang menarik.
Pemahaman paling bernilai mengenai pengguna adalah siapa di antara mereka yang bernilai tinggi bagi bisnis Anda: pengguna yang telah berinteraksi dengan konten atau membeli baru-baru ini, yang sering berinteraksi atau membeli, dan yang terlibat dalam konversi bernilai tinggi.
Anda dapat membuat segmen Recency-Frequency-Monetary Value (Keterkinian-Frekuensi-Nilai Uang) (RFM) yang mengidentifikasi pengguna tersebut.
Keterkinian: Pengguna yang telah berinteraksi dengan konten atau membeli baru-baru ini (misalnya, dalam 2 hari lalu atau minggu lalu) yang cenderung untuk berinteraksi atau membeli lagi.
Frekuensi: Pengguna yang baru-baru ini dan yang sering berinteraksi atau membeli (misalnya, setiap minggu atau setiap bulan) cenderung untuk berinteraksi atau membeli lagi.
Nilai Uang: Pengguna yang terlibat dalam konversi yang paling bernilai, bersama dengan pengguna yang berkonversi baru-baru ini dan sering cenderung berkonversi lagi.
Anda harus menentukan ambang RFM yang mengidentifikasi pengguna yang bernilai tinggi.
Untuk membuat segmen RFM, buat berdasarkan pada filter seperti berikut:
Perilaku
Hari Sejak Sesi Terakhir > 5 (keterkinian)
Sesi > 5 (frekuensi)
E-commerce
Pendapatan per pengguna > 100 (nilai uang)
Kondisi > Filter Pengguna
Sasaran Tercapai per pengguna > 10 (nilai uang)
Nilai Sasaran per pengguna > 10 (nilai uang)
Seperti dalam contoh sebelumnya, Anda dapat membuat segmen semacam ini, kemudian menjelajahi laporan untuk melihat pengguna yang disertakan (misalnya, negara/negara bagian/kota, demografi, teknologi, saluran), lalu mengembangkan audiens dan pemasaran seputar data tersebut.
Membuat segmen kohor
Anda dapat membuat segmen untuk mengidentifikasi kohor, misalnya, pengguna baru yang mengunjungi situs Anda pada tanggal tertentu atau selama rentang tanggal tertentu, yang datang sebagai hasil dari kampanye tertentu. Gunakan filter seperti berikut:
Tanggal Sesi Pertama: rentang tanggal kampanye
Sumber Traffic: Kampanye yang cocok persis dengan nama kampanye Anda
Dengan kohor, Anda dapat mengikuti perilaku kumpulan pengguna yang sama dari waktu ke waktu. Misalnya, Anda dapat membuat kohor berdasarkan kampanye, dan mengikuti pengguna tersebut selama beberapa minggu atau bulan untuk melihat seberapa cepat dan sejauh mana pengguna tersebut berkonversi, dan berapa lama mereka terus berkonversi. Jika Anda mengetahui bahwa peningkatan dari kampanye bertahan lebih lama dari yang Anda harapkan, Anda dapat memutuskan untuk menjalankan lebih sedikit kampanye. Jika ada keteraturan pada peningkatan dan penurunan, Anda dapat menggunakan informasi tersebut untuk memulai kampanye baru karena kampanye sebelumnya mulai mengalami penurunan. Anda juga dapat membuat perbandingan langsung antara kampanye untuk melihat kampanye mana yang lebih efektif dalam keseluruhan konversi dan pendapatan, dan kampanye yang memiliki efek yang paling berkelanjutan.
Membuat segmen calon pembeli
Satu grup pengguna yang ingin Anda identifikasi dan jangkau kembali melalui pemasaran ulang adalah grup pengguna yang memulai funnel pembelian, namun tidak menyelesaikan prosesnya, misalnya, pengguna yang telah menambahkan item ke keranjang namun tidak pernah menyelesaikan pembelian.
Untuk mengidentifikasi pengguna tersebut, buat segmen dengan filter Kondisi seperti berikut:
- Pengguna > Sertakan
Halaman berisi ProductDetails - Pengguna > Sertakan
Tindakan Peristiwa yang cocok persis dengan AddToCart - Pengguna > Kecualikan
Halaman yang cocok persis dengan ThankYou.html
Segmen ini mencocokkan pengguna yang melihat halaman detail produk, mengklik Tambahkan Ke Keranjang, tetapi tidak pernah melihat halaman konfirmasi pesanan yang selalu ditampilkan di bagian akhir pemesanan, yang menunjukkan bahwa pemesanan tidak pernah diselesaikan. Mengingat pengguna tersebut telah menunjukkan minat yang kuat dalam pembelian, mereka adalah audiens yang sempurna untuk didekati kembali dengan kampanye pemasaran ulang.
