I denne artikel kan du læse, hvordan du bruger, ændrer og opretter nye segmenter til analyse af dine data.
I denne artikel kan du læse om følgende:
Sammenligne konverterende brugere og ikke-konverterende brugere
Systemsegmenter er beregnet til at dække en bred vifte af eksempler på almindelig brug. I dette eksempel bruger vi to systemsegmenter, nemlig konverterende brugere og ikke-konverterende brugere til at sammenligne de to ting, som enhver ejer af et website eller en app bekymrer sig om: Brugere, der konverterer (opnår mål og/eller foretager transaktioner) og brugere, som ikke gør det.
Hvis du forstår de brugere, der konverterer, kan du bedre forfine de vellykkede aspekter af din markedsføring, ligesom du kan se, hvor du kan forbedre dine bestræbelser på at nå ud til brugere, der har uudnyttet potentiale.
Ved at få indsigt i, hvorfor brugerne ikke konverterer, kan du tage hånd om de svage elementer i din tilgang til dem.
I dette første eksempel vil vi anvende de to systemsegmenter konverterende brugere og ikke-konverterende brugere på rapporten Målgruppeoversigt for at se, hvordan de giver ny indsigt i dataene.
Du kan se, at der er færre brugere, der konverterer (20.042 kontra 54.212), og disse brugere gennemfører færre sessioner (27.788 kontra 59.080).
Men selv om de konverterende brugere står for mindre end halvdelen af trafikken til websitet end de ikke-konverterende brugere, tegner de sig for meget mere af aktiviteten på sitet:
- Over fire gange så mange sidevisninger
- Over syv gange så mange sider pr. besøg
- Over 10 gange så lang gennemsnitlig sessionsvarighed
- Ca. ⅙ afvisningsprocent
Det er ikke nødvendigvis overraskende, at brugere, der konverterer, er mere engagerede, men dataene tyder på, at når du først har fået konverterende brugere ind på dit website, bliver de meget engagerede. Og de kommer tilbage: Lidt over en tredjedel af alle konverterende brugere vender tilbage.
Når du anvender segmenter, forbliver de i kraft for alle dine rapporter, hvilket gør det nemt at evaluere data i et vilkårligt antal forskellige sammenhænge.
Åbn Demografi > Rapporten Alder.
Bemærk! Forholdet mellem konverteringer og manglende konverteringer falder støt med i takt med alderen.
Aldersgruppen 25-34 tegner sig for flest sessioner med konverteringer (6.312 eller 42,65 %), og det er den gruppe, der er mest ligeligt fordelt mellem sessioner med konverteringer og sessioner uden konverteringer (6.312 kontra 6.886).
Der kan være tale om, at brugerne på 25-34 er mere tilbøjelige til at købe online, eller at dine produkter eller tjenester appellerer særlig meget til denne gruppe. Eller måske fokuserer din markedsføring mere på yngre brugere. Disse statistikker kan også indikere, at dit website er gearet til en yngre, mere teknisk minded målgruppe. Du kan ikke se præcis, hvad der er på spil, ud fra blot disse oplysninger, men det kan påvises, at de yngre brugere er særlig værdifulde for dig, og at de ældre måske bliver mindre værdifulde med alderen.
De to aldersgrupper 25-34 og 35-44 gennemfører tilsammen over halvdelen af alle sessioner (56,9 %), og de tegner sig for en endnu større procentdel af konverteringerne (64 %).
Bemærk! Aldersgruppen 65 og derover tegner sig kun for 5,1 % af alle sessionerne og blot 3,5 % af alle konverteringerne. Det tegner et billede af, at det er den yngre målgruppe, der er mest værdifuld for dig.
Men mens aldersgruppen 25-44 tegner sig for 64 % af konverteringerne, har gruppen på 65 og derover en højere konverteringsrate, nemlig 0,77 % mod en samlet frekvens på 0,63 % for brugere på 25-44 år. Der er færre konverteringer fra gruppen på 65 og derover, men der synes at være et stort uudnyttet potentiale i denne gruppe.
Åbn Demografi > Rapporten Køn, og sæt Konverteringsdata til Alle mål. Se derefter, om kønsgrupperne konverterer forskelligt.
Mandlige brugere tegner sig for 2,5 gange så mange sessioner med konverteringer som kvindelige brugere (12.011 kontra 4.756).
Men hvis man ser på målkonverteringsraten, kan man se, at selv om færre antal kvindelige brugere konverterer, er deres målkonverteringsrate lidt højere end mændenes (84,13 % mod 83,56 %).
Ved simpel brug af to systemsegmenter kan du navigere gennem et par rapporter og begynde at se en række mønstre dukke op:
- Yngre brugere tegner sig for flere konverteringer i alt, men ældre brugere har en højere konverteringsrate.
- Mandlige brugere tegner sig for flere konverteringer i alt, men de kvindelige har en højere konverteringsfrekvens.
Denne indledende brugerundersøgelse kan måske ikke danne tilstrækkeligt grundlag for ændringer af, hvordan du afsætter ressourcer, men den kan give dig retningspile for yderligere undersøgelser.
Du kan f.eks. oprette segmenter for hver aldersgruppe og hvert køn og anvende dem på dine kampagnerapporter for at se, om din markedsføring primært appellerer til en bestemt gruppe. Hvis din markedsføring har en utilsigtet smal appel, kan du oprette flere kampagner og annoncer rettet mod de grupper, der udviser potentiale, men som ikke reagerer særlig godt på din nuværende markedsføring (f.eks kvinder eller brugere på 65+).
Du kan kombinere de samme segmenter med rapporten Geografisk placering for at se, om der er steder, hvor du ikke kører kampagner, men hvor der findes flere brugere, der rummer et stort potentiale.
Og du kan kombinere de samme segmenter med rapporten Interesseoversigt for at se, hvor bredt interesser varierer mellem grupper, og om du har behov for at oprette mere specialiserede målgrupper i forbindelse med programmerede annoncekøb.
Når først du er gået på opdagelse i disse vigtige data (f.eks. de grupper, der kan rumme mange konverteringer), kan du oprette tilsvarende segmenter, anvende dem på dine rapporter og foretage grundige analyser for at se, hvilke nye tiltag og tildelinger af ressourcer du kan foretage for at drage fordel af denne indsigt.
Analysere sessioner med konverteringer fra et bestemt geografisk område
I dette eksempel vil vi kopiere og ændre systemsegmentet Sessioner med konverteringer.
Start med rapporten Målgruppeoversigt, og brug segmentet Sessioner med konverteringer.
Fjern segmentet Alle sessioner, så du kan fokusere på de sessioner, hvor brugerne gennemførte konverteringer.
Ved kun at anvende dette systemsegment kan du lettere gennemgå dine rapporter for at se, om der er delmængder af dataene, der kan være interessante, f.eks. geografiske regioner, som har et relativt højt antal sessioner med konverteringer. Åbn Geografi > Rapport om steder.
I dette tilfælde har USA mere end 10 gange så mange sessioner med konverteringer som noget andet land.
Du kan kopiere og ændre dette oprindelige segment for at tilføje yderligere filtre, så du kan undersøge delmængder af dataene (f.eks sessioner med konverteringer fra USA). Ved at anvende dette mere snævre segment kan du navigere gennem dine rapporter med fokus på netop den pågældende delmængde.
Åbn menuen Sessioner med konverteringer øverst i rapporten, og klik på Kopiér.
Den oprindelige segmentdefinition åbnes i Værktøj til segmentoprettelse.
Klik på + Tilføj filter for at tilføje endnu et betingelsesfilter, der begrænser segmentet til sessioner med konverteringer, der stammer fra USA.
Giv det nye segment et sigende navn (f.eks. Sessioner med konverteringer - USA).
Klik på Gem.
Fjern segmentet Sessioner med konverteringer, så du kan nøjes med at fokusere på konverteringer i USA.
Herfra kan du åbne enhver af dine andre rapporter og undersøge netop denne specifikke delmængde af dine data.
I betragtning af den høje konverteringsrate vil det være nyttigt at forstå, hvilke slags brugere der indgår i denne målgruppe.
Åbn Demografi > Rapporten Oversigt.
Du kan se med det samme, at de fleste af de brugere, der konverterer, er mænd på 25-34 år.
Åbn Interesser > Rapporten Interessekategorier.
Der er en nogenlunde ligelig fordeling blandt de 10 højest placerede interessekategorier, men teknologiinteresserede, filmelskere og tv-entusiaster er de mest populære.
Åbn Teknologi > Rapporten Browser og operativsystem.
Hos disse brugere er Chrome langt den mest populære browser.
Med et minimum af konfiguration og blot nogle få klik kan du fokusere på vigtige aspekter ved dine data og begynde at få en forståelse af, hvem der er de mest værdifulde brugere inden for dette segment. I dette eksempel er det mænd på 25-34 år, der interesserer sig for teknologi, film og tv, og som bruger Chrome-browseren til at starte sessioner fra USA. Når du har disse oplysninger, er det let at udarbejde målgrupper for din markedsføring, der er målrettet mod dine mest lydhøre brugere.
Oprette et segment med værdifulde brugere
Ud over at bruge systemsegmenter i standardkonfigurationerne eller foretage ændringer af dem kan du også oprette dine egne tilpassede segmenter for at fokusere på data, som interesserer dig.
Den vigtigste indsigt, du kan få om dine brugere, er, hvem af dem der har højest værdi for din virksomhed: Dem, der har interageret med dit indhold eller købt noget for nylig, gør det ofte og som foretager konverteringer af høj værdi.
Du kan oprette et AFP-segment (Aktualitet-Frekvens-Pengeværdi), der udpeger disse brugere.
Aktualitet: Brugere, der har interageret med dit indhold eller købt noget for nylig (f.eks inden for de seneste to dage eller i sidste uge), er mere tilbøjelige til at interagere eller købe noget igen.
Frekvens: Brugere, der har interageret eller købt noget ofte (for eksempel hver uge eller måned) eller for nylig, er mere tilbøjelige til at interagere eller købe noget igen.
Pengeværdi: Brugere, der har foretaget de mest værdifulde konverteringer, og som har konverteret for nylig og ofte, er mere tilbøjelige til at konvertere igen.
Du skal angive de AFP-tærskler, der identificerer dine mest værdifulde brugere.
Når du opretter et AFP-segment, skal du basere det på filtre som følgende:
Adfærd
Dage siden sidste session < 5 (aktualitet)
Sessioner > 5 (frekvens)
E-handel
Omsætning pr. bruger > 100 (pengeværdi)
Betingelser > Filtrer brugere
Opnåelse af mål pr. bruger > 10 (pengeværdi)
Målværdi pr. bruger > 10 (pengeværdi)
Som i de foregående eksempler kan du opbygge denne slags segment og derefter navigere gennem dine rapporter for at se, hvilke brugere der er inkluderet (f.eks ud fra lande/områder/byer, demografi, teknologier eller kanaler), og derefter udforme dine målgrupper og din markedsføring omkring disse data.
Oprette et kohortesegment
Du kan opbygge segmenter til at identificere kohorter (veldefinerede grupper), f.eks. nye brugere på dit website en bestemt dato eller inden for et bestemt datointerval, der er kommet som resultat af en bestemt kampagne. Du kan f.eks. bruge følgende filtre:
Dato for første session: din kampagnes datointerval
Trafikkilder: Kampagne matcher præcist navnet på din kampagne
Med kohorter kan du følge den samme gruppe af brugeres adfærd over tid. For eksempel kan du oprette kohorter baseret på kampagner og følge disse brugere over en periode på uger eller måneder for at se, hvor hurtigt og i hvilket omfang disse brugere har konverteret, og hvor længe de er fortsat med at konvertere. Hvis du opdager, at effekten af dine kampagner opretholdes længere, end du forventer, kan du beslutte at køre færre kampagner. Hvis denne effekt typisk opretholdes lige længe, kan du bruge disse oplysninger til at indlede dine nye kampagner, efterhånden som effekten af de tidligere begynder at stilne af. Du kan også foretage direkte sammenligninger af kampagner for at se, hvilke der er mest effektive med hensyn til samlet antal konverteringer og omsætning, og hvilke der har den mest varige effekt.
Oprette et segment bestående af potentielle købere
En gruppe af brugere, som du typisk gerne vil udpege og nå ud til igen via remarketing, er dem, der har indledt en købsproces, men ikke fuldført den – for eksempel brugere, som har lagt varer i deres indkøbsvogne, men aldrig afsluttet deres køb.
For at udpege disse brugere kan du oprette et segment med følgende betingelsesfiltre:
- Brugere > Medtag
Side indeholder ProductDetails - Brugere > Medtag
Hændelseshandling matcher præcis AddToCart - Brugere > Ekskluder
Side matcher præcis ThankYou.html
Dette segment matcher brugere, som har set sider med produktoplysninger og klikket på Læg i indkøbsvogn, men aldrig har fået vist den side med ordrebekræftelsen, der altid vises efter afgivelse af en ordre - altså brugere, hvis ordrer aldrig er blevet behandlet. Da disse brugere har udvist stor interesse for at købe noget, udgør de den perfekte målgruppe for en remarketingkampagne.
