सेशन के लेवल पर, अलग-अलग उपयोगकर्ता के व्यवहार की जांच करें.
यह लेख, Universal Analytics में उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर के बारे में है. Google Analytics 4 में उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर के बारे में जानकारी पाने के लिए, [GA4] उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर लेख पढ़ें.
उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर रिपोर्ट के लिए 9 मार्च, 2016 के बाद से डेटा उपलब्ध है.
उपयोगकर्ताओं के डेटा को क्रम से लगाने के लिए, आपने जो शर्तें तय की हैं उनके हिसाब से इस रिपोर्ट में सबसे अहम 10,000 उपयोगकर्ता दिखते हैं.
उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर रिपोर्ट की मदद से, सभी उपयोगकर्ताओं के व्यवहार के बजाय, अलग-अलग उपयोगकर्ता के व्यवहार की जांच की जा सकती है. व्यक्तिगत उपयोगकर्ता व्यवहार Client-ID या User-ID से जुड़ा होता है.
जब कोई बड़ा कैंपेन मैनेज किया जा रहा हो, तब सभी उपयोगकर्ताओं के व्यवहार को समझना ज़रूरी होता है. जैसे, ऐसे कैंपेन मैनेज किए जा रहे हों जो किसी बड़े इलाके को टारगेट करते हों. वहीं, अलग-अलग उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझना तब ज़रूरी होता है, जब उपयोगकर्ता के अनुभव को उसके मुताबिक बनाना हो या जब उपयोगकर्ता के किसी व्यवहार की इनसाइट चाहिए हो. यह तब भी ज़रूरी होता है, जब किसी उपयोगकर्ता की समस्या को हल करना हो. उदाहरण के लिए, जब आपको किसी ऐसे उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण करना हो जिसके ऑर्डर की औसत कीमत सामान्य रूप से ज़्यादा है या आपको यह जानना हो कि ऑर्डर करते समय उपयोगकर्ता को कहां समस्या हुई.
हर एक क्लाइंट या यूज़र आईडी के लिए, आपको नीचे दिया गया शुरुआती डेटा दिखता है:
सेशन
सेशन औसतन कितनी देर चला
बाउंस दर
आय
लेन-देन
गोल कन्वर्ज़न रेट
जब किसी आईडी से जुड़ी ज़्यादा जानकारी देखी जाती है, तो उपयोगकर्ता हासिल करने की तारीख और चैनल के साथ-साथ, गतिविधि लॉग भी दिखता है. इससे पता चलता है कि हर एक सेशन में उपयोगकर्ता ने आपकी साइट पर कौन-कौनसी कार्रवाइयां की हैं.
सत्र का डेटा
डिफ़ॉल्ट रूप से, आपको यह डेटा दिखता है:
सेशन (लाइफ़टाइम वैल्यू): उपयोगकर्ता के लाइफ़टाइम में कुल सेशन
सेशन कितनी देर चला (लाइफ़टाइम वैल्यू): उपयोगकर्ता के लाइफ़टाइम में सेशन औसतन कितनी देर चला
रेवेन्यू (लाइफ़टाइम वैल्यू): उपयोगकर्ता के लाइफ़टाइम का कुल रेवेन्यू
लेन-देन (लाइफ़टाइम वैल्यू): उपयोगकर्ता के लाइफ़टाइम में हुए कुल लेन-देन
पूरे हुए लक्ष्यों की संख्या (लाइफ़टाइम वैल्यू) और लक्ष्य की वैल्यू (लाइफ़टाइम वैल्यू)
बाएं पैनल में, आपको इनके बारे में भी जानकारी दिखती है:
Client ID/User ID
आखिरी बार देखा गया (जब उपयोगकर्ता ने आखिरी बार सत्र शुरू किया)
डिवाइस कैटगरी
डिवाइस प्लैटफ़ॉर्म
उपयोगकर्ता हासिल करने की तारीख
चैनल
सोर्स/मीडियम
कैंपेन
इन मेट्रिक के लिए डेटा 17 दिसंबर, 2016 से मौजूद है.
डेटा टाइप जोड़ने और हटाने के लिए, मेन्यू से फ़िल्टर करें का इस्तेमाल करें:
डेटा-फ़िल्टर के विकल्प
ज़रूरत पड़ने पर, इन सेक्शन को बड़ा और छोटा किया जा सकता है.
छोटे और बड़े किए गए सेशन
ज़्यादा जानकारी के लिए, अलग-अलग गतिविधि को बड़ा किया जा सकता है.
व्यक्तिगत गतिविधि को बड़ा किया गया
सेगमेंट बनाना
आपके पास अपनी साइट पर की गई, उपयोगकर्ता की कार्रवाइयों को मिलाकर एक सेगमेंट बनाने का विकल्प होता है. इसके बाद, उस सेगमेंट को पूरी रिपोर्ट पर इस्तेमाल करके, उन उपयोगकर्ताओं के पूरे व्यवहार का विश्लेषण किया जा सकता है जिन्होंने आपकी साइट पर एक ही तरह की गतिविधियां की थीं.
इस रिपोर्ट के लिए, सिर्फ़ उपयोगकर्ता के आधार पर सेगमेंट इस्तेमाल किए जा सकते हैं. साथ ही, एक बार में एक ही सेगमेंट इस्तेमाल किया जा सकता है.
सेगमेंट बनाने के लिए:
सेगमेंट तय करने के लिए गतिविधियां चुनें...
सेगमेंट बनाने के लिए चुनी गई सेशन गतिविधियां
...इसके बाद, सेगमेंट बनाएं पर क्लिक करके, सेगमेंट बिल्डर खोलें.
शर्तों के तौर पर पहचानी गई सेशन गतिविधियों वाला सेगमेंट बिल्डर
सेगमेंट का नाम डालें. ज़रूरत के मुताबिक शर्तों में बदलाव करें. चुनें कि सेगमेंट, सभी व्यू में है या सिर्फ़ मौजूदा व्यू में. साथ ही, यह भी चुनें कि रिपोर्ट को सेव करने के बाद, उस पर सेगमेंट लागू करना है या नहीं.
'सेव करें' पर क्लिक करें.
सेगमेंट को इस्तेमाल करने पर, रिपोर्ट के पहले पेज में उन शर्तों को पूरा करने वाले आईडी की सूची दिखती है.
उपयोगकर्ता का डेटा मिटाना
अलग-अलग उपयोगकर्ताओं का डेटा मिटाने के लिए, आपके पास एडिटर की भूमिका होनी चाहिए.
अलग-अलग उपयोगकर्ता का डेटा हासिल करने के लिए किसी आईडी की ज़्यादा जानकारी देखने पर, आपके पास रिपोर्ट और Analytics सिस्टम से उस उपयोगकर्ता का डेटा हटाने का विकल्प होता है.
किसी व्यक्तिगत उपयोगकर्ता का डेटा मिटाने के लिए:
बाएं पैनल में नीचे मौजूद उपयोगकर्ता मिटाएं पर क्लिक करें.
डेटा मिटाने का अनुरोध करने पर, उपयोगकर्ता रिपोर्ट से इस उपयोगकर्ता आइडेंटिफ़ायर से जुड़ा डेटा 72 घंटों के अंदर हटा दिया जाएगा. इसके बाद, डेटा मिटाने की अगली प्रोसेस के दौरान, Analytics के सर्वर से भी यह डेटा मिटा दिया जाएगा. मिटाने की प्रोसेस को करीब-करीब हर दो महीनों के हिसाब से शेड्यूल किया जाता है. अगर आपने इस डेटा को Google Analytics के बाहर एक्सपोर्ट किया है, तो हमारा सुझाव है कि आप पहले इसे वहां से डिलीट करें.
पहले इकट्ठा किए गए डेटा वाली रिपोर्ट (उदाहरण के लिए, ऑडियंस की खास जानकारी की रिपोर्ट में उपयोगकर्ताओं की संख्या) पर इसका कोई असर नहीं पड़ेगा.
डेटा प्रोसेस करने के Google Analytics के तरीके और डेटा की निजता और गोपनीयता को सुरक्षित रखने के लिए उसकी प्रतिबद्धता के बारे में ज़्यादा जानें.
इस्तेमाल के उदाहरण
सेगमेंट में खास व्यवहार पर प्रतिक्रिया देना
अगर दूसरी रिपोर्ट से किसी सेगमेंट में ऐसे व्यवहार की जानकारी मिलती है जिस पर ध्यान देना ज़रूरी है, तो उस सेगमेंट में ऐसा व्यवहार करने वाले उपयोगकर्ताओं के डेटा की जांच की जा सकती है. इससे पूरे व्यवहार को समझने में मदद मिलेगी. उदाहरण के लिए, अगर ऑडियंस > खास जानकारी की रिपोर्ट से यह पता चलता है कि दूसरे सेगमेंट के मुकाबले ब्राज़ील के उपयोगकर्ता वाले सेगमेंट की बाउंस दर औसत से ज़्यादा है या दूसरे देशों के मुकाबले, ब्राज़ील के उपयोगकर्ताओं के सेशन की अवधि औसत से कम रहती है, तो यूज़र एक्सप्लोरर पर उस सेगमेंट को लागू किया जा सकता है. इसके बाद, उनमें से कुछ उपयोगकर्ताओं के डेटा की जांच करके यह पता लगाया जा सकता है कि वे एक ही पेज देखने के बाद साइट छोड़ देते हैं या पेजों का एक ही ग्रुप देखने के बाद.
अपने कॉन्टेंट की अच्छी तरह से जांच करने पर यह पता चल सकता है कि जो ग्राफ़िक और मैसेज, दूसरे भौगोलिक सेगमेंट के लिए कारगर साबित होते हैं वे खास तौर से ब्राज़ील के उपयोगकर्ताओं के लिए सही नहीं हैं.
ऐसा भी हो सकता है कि किसी अन्य इलाके के ग्रुप बिलकुल वैसे ही जूते खरीद रहे हों जो पिछले 100 सालों से बन रहे हैं, लेकिन इसकी वजहें कुछ और हों. ऐसा हो सकता है कि ब्राज़ील में रहने वाले उपयोगकर्ता किसी ऐसे यूनीक डिज़ाइन में दिलचस्पी दिखा रहे हों जो बाज़ार में मौजूद अन्य प्रतिस्पर्धियों के पास नहीं है. वहीं, अमेरिका में रहने वाले उपयोगकर्ता इस फ़ैशन से जुड़ी पुरानी यादों की वजह से खरीदारी कर रहे हों. इस तरह के मामले में, हो सकता है कि आप उन अलग-अलग सेगमेंट के लिए ऐसा साइट कॉन्टेंट तैयार करना चाहें जो उनकी खरीदारी के लिहाज़ से काम का हो.
इस तरह के मामले में, हर इलाके के ग्राहकों के लिए Analytics में एक सेगमेंट बनाया जा सकता है, उसे रिपोर्ट में इस्तेमाल किया सकता है, और उस सेगमेंट के लिए आईडी एक्सपोर्ट किए जा सकते हैं. उसके बाद, आईडी के आधार पर साइट के अनुभव को अपने हिसाब से बनाया जा सकता है. साथ ही, अपने विज्ञापनों की मदद से हर ग्रुप को काम का कॉन्टेंट भेजा जा सकता है.
अपसेल
अपने ग्राहकों के साथ रिश्ता बेहतर होने पर, आप शायद उन्हें ऊपर के लेवल वाले कन्वर्ज़न पर भी ले जाना चाहें, यानी ज़्यादा खरीदारी करने वाले ग्राहकों में शामिल करना चाहें. जब आपको ऊपर के लेवल के ग्राहकों की खरीदारी का तरीका समझ में आ जाता है, तब अगली कैटगरी के ग्राहकों पर भी उस तरीके का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, अगर आप ऐसी ट्रैवल एजेंसी हैं जो 8, 10, और 15 दिनों की यात्रा बुक करती है, तो थोड़ी और मेहनत करके, 10 दिनों की यात्रा बुक करने वाले अपने ग्राहकों को 15 दिनों की यात्रा बुक करने के लिए भी प्रेरित किया जा सकता है.
उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर रिपोर्ट की मदद से यह पता किया जा सकता है कि आपके अहम उपयोगकर्ताओं का आपकी साइट से किस तरह का जुड़ाव है, वे किस पाथ को फ़ॉलो करते हैं, अपना समय कहां बिताते हैं, और वे किन प्रमोशन पर क्लिक करते हैं. यह जानकारी मिलने के बाद, मिडल लेवल की कैटगरी में शामिल ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए, साइट में उनकी पसंद के मुताबिक बदलाव किया जा सकता है. इसके तहत, उस कॉन्टेंट और ऑफ़र को शामिल किया जा सकता है जो टॉप लेवल की कैटगरी में शामिल ग्राहकों को उपलब्ध कराया जाता है.
इसके लिए दो सेगमेंट बनाएं: पहला मिडल लेवल की कैटगरी के ग्राहकों का और दूसरा टॉप लेवल की कैटगरी के ग्राहकों का. उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर रिपोर्ट में टॉप लेवल की कैटगरी वाला सेगमेंट इस्तेमाल करें. साथ ही, सेशन के व्यवहार की जांच करके यह पता लगाएं कि वे उपयोगकर्ता आपकी साइट पर किस तरह से दिलचस्पी दिखाते हैं, किस कॉन्टेंट के साथ सबसे ज़्यादा इंटरैक्ट करते हैं, और कौनसे कॉन्टेंट की वजह से कन्वर्ज़न होते हैं. उसके बाद मिडल-लेवल की कैटगरी वाले ग्राहकों का सेगमेंट लागू करें और उनके आईडी एक्सपोर्ट करें. आईडी की उस सूची का इस्तेमाल करके, साइट इस्तेमाल करने से जुड़े उनके अनुभव को बेहतर बनाएं. यह कुछ इस तरह करें कि उन्हें टॉप लेवल की कैटगरी के ग्राहकों जैसा अनुभव मिले.
एक्सपोर्ट किए गए आईडी की सूची का इस्तेमाल करके, मिडल लेवल की कैटगरी के ग्राहकों की ऑडियंस बनाई जा सकती है और उन्हें महंगे यात्रा पैकेज के विज्ञापन दिखाए जा सकते हैं.
रीमार्केटिंग
अलग-अलग सेशन में व्यवहार की जांच करके यह देखा जा सकता है कि आपके उपयोगकर्ता, लक्ष्यों को कब पूरा नहीं कर पाते. उदाहरण के लिए, यह देखा जा सकता है कि उपयोगकर्ता अपने कार्ट में आइटम कब जोड़ते हैं, लेकिन लेन-देन पूरा नहीं करते. साथ ही, जब वे कोई आइटम खरीदते हैं, लेकिन उसके साथ दिखाए गए दूसरे आइटम को नहीं खरीदते. जैसे, उन्होंने हैट खरीदा, लेकिन स्कार्फ़ नहीं.
इस तरह के मामलों में, आपके पास हर उपयोगकर्ता के अनुभव से जुड़ी खास जानकारी होती है. इसकी मदद से, आपके पास उनके साथ फिर से मार्केटिंग करने के बढ़िया मौके होते हैं. उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं को याद दिलाया जा सकता है कि उन्होंने कार्ट में कोई आइटम छोड़ा है. इसके अलावा, अगर किसी उपयोगकर्ता ने हैट खरीदा है, तो उसे हैट से मिलते-जुलते स्कार्फ़ के विज्ञापन दिखाए जा सकते हैं.
अगर आपका कारोबार अपने ग्राहकों को उनकी पसंद के मुताबिक ग्राहक सेवा उपलब्ध कराता है, तो उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर रिपोर्ट की मदद से हर एक उपयोगकर्ता की पिछली जानकारी देखी जा सकती है. इससे आपके ग्राहक सेवा प्रतिनिधि को स्थिति समझकर, सही दिशा-निर्देश देने में मदद मिलती है.
उदाहरण के लिए, अगर आपका कारोबार किराये पर प्रॉपर्टी देने का है, तो ग्राहक सेवा प्रतिनिधि यह देख सकता है कि उपयोगकर्ताओं ने पहले कौनसी प्रॉपर्टी किराये पर ली थी और ग्राहक सेवा को कॉल करने से पहले कौनसी प्रॉपर्टी देखी होगी.
पर्सोना की पहचान करें
अगर आपको मार्केटिंग के एक हिस्से के तौर पर पर्सोना डेवलप करने हैं, तो अलग-अलग सेगमेंट के व्यवहार की जांच करें. इससे आपकी साइट से उपयोगकर्ताओं के जुड़ाव के आधार पर पर्सोना तैयार किए जा सकते हैं.
उदाहरण के लिए, 18 से 34 साल के पुरुष उपयोगकर्ताओं के ऐसे सेगमेंट बनाएं जो अलग-अलग पसंदीदा कैटगरी के हों. जैसे: निवेशक, खेल-कूद पसंद करने वाले, संगीत प्रेमी वगैरह. उन सेगमेंट को रिपोर्ट में इस्तेमाल करें और उसके बाद सेशन गतिविधि देखकर यह पता लगाएं कि उन्होंने कौन-कौनसे प्रॉडक्ट देखे और किन प्रॉडक्ट की खरीदारी की या फिर वे अक्सर किन लक्ष्यों को पूरा करना चाहते हैं.
तकनीक
आईडी निर्यात करें
उपयोगकर्ता एक्सप्लोरर रिपोर्ट के सेगमेंट बनाने पर, आपके पास उस सेगमेंट से जुड़े ऐसे सभी आईडी की सूची होती है जिन्हें एक्सपोर्ट किया जा सकता है.
सेगमेंट को रिपोर्ट पर लागू करें.
एक्सपोर्ट किए गए डेटा का फ़ॉर्मैट चुनने के लिए 'एक्सपोर्ट' मेन्यू का इस्तेमाल करें.
इसके बाद, एक्सपोर्ट किए गए आईडी को ऑफ़लाइन डेटा के साथ मर्ज करें.
अपने उपयोगकर्ताओं से जुड़ा ऑनलाइन और ऑफ़लाइन डेटा एक ही जगह पर इकट्ठा करना
Google Analytics 4 का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाने के लिए, नई वेबसाइट google.com/analytics/learn पर जाएं. नई वेबसाइट में वीडियो, लेख, और आपको गाइड करने के लिए बनी प्रोसेस शामिल हैं. साथ ही, इसमें Google Analytics Discord, Blog, YouTube चैनल, और GitHub का डेटा स्टोर करने की जगह के लिंक दिए गए हैं.
