Materiály ke školení a článku na téma "Rozdíl mezi webovou analytikou a počítadlem návštěvnosti". Více v článku http://lynt.cz/blog/nastaveni-universal-analytics-a-jeho-dalsi-moznosti

1. infrastruktura webová řešení marketing
Rozdíl mezi webovou
analytikou a počítadlem
návštěvnosti
Jakub Kašparů (Lynt services s.r.o.)
https://twitter.com/JKasparu (moc nepíšu)
http://lynt.cz/blog (není čas, ale snažím se)

2. Proč je analytika důležitá
2

3. Obsah školení
1. část (40 minut)
• Nástroje pro webovou analytiku.
•Placené vs neplacené.
• Implementace Google Analytics.
•Google Tag Manager vs napřímo.
• Kompletní nastavení Google Analytics.
3

4. Obsah školení
• 2. část (40 minut)
• Technologické problémy měření.
• 4 metriky, které každý zná a jsou sami o sobě k ničemu.
• Atribuční modely.
• Práce se segmenty.
• Události a co s nimi měřit.
• Zajímavé přehledy v Google Analytics.
• Rozšířené možnosti měření.
• Nástroje napojené přímo na API Google Analytics.
4

5. Nástroje pro webovou analytiku
• Analytické nástroje zdarma
• Google Analytics
• Piwik
• Clicky
• Placené nástroje
• Google Analytics
• Adobe marketing cloud
5

6. Proč zvolit Google Analytics
1. Nejrozšířěnější nástroj na trhu.
2. Přímé napojení na Google Adwords.
3. Nové možnosti Universal Analytics:
1. Sledování registrovaných uživatelů.
2. Vlastní dimenze a metriky.
3. Možnost provázat s externími systémy. (CRM)
4. Vlastní importy dat. (Například útrat z Heureka apod.)
6

7. Založení Google Analytics
7
https://www.google.com/intl/cs/analytics/

8. Založení nového účtu
8

9. Struktura Google Analytics účtů
9
Úroven účet Úroven služba Úroveň výběr dat
Každá společnost by
měla mít svůj účet
Na této úrovni
zakládáte jednotlivé
měřící kódy
Náhledy nad
jednotlivými výběry
dat.

10. Dohledání měřícího kódu
10

11. Vložení Google Analytics
1. Přímo do html kódu.
2. Pomocí Google Tag Manageru.
Zdroj https://support.google.com/analytics/answer/1008080?hl=cs#GA
Zdroj https://support.google.com/tagmanager/answer/2574370
11

12. Google Tag Manager
1. Vložíte značku pro Google Tag Manager.
2. Následně veškeré měřící kódy řídíte přes webové rozhraní.
3. Jejich spouštění řídí sám Google Tag manager.
12

13. Výhody GTM
• Není nutné pro každou značku oslovit vývojáře.
• Každou změnu je možné ověřit pomocí debug módu.
• Předpřipravené řešení na sledování událostí a dalších akcí.
• Ohromné množství návodů na implementaci (nutná znalost EN)
13

14. 15 věcí, které musíte
nastavit v Google Analytics
14

15. Jak vypadá nastavení
15

16. Struktura Google Analytics účtů
16
Úroven účet Úroven služba Úroveň výběr dat
Každá společnost by
měla mít svůj účet
Na této úrovni
zakládáte jednotlivé
měřící kódy
Náhledy nad
jednotlivými výběry
dat.

17. 17
• Název účtu, souhlas s podmínkami.
• Uživatelé (Pozor na volbu správa uživatelů = může Vás smazat)
• Vyloučení návštěv klienta, zaměstnanců, agentury atd
Nastavení na úrovni účet

18. Účet - Všechny filtry
Základní nastavení:
• Vylučujeme návštěvnosti klienta a vůbec všech zaměstnanců
• Vyloučíme vývojáře, grafiky, agenturu, která na webu pracuje.
• Pokročilejší funkce:
• Možnost korekce špatně nastavených utm kódů (PPC na ppc)
18

19. Úroveň účet > Všechny filtry
Pokročilé nastavení:
• Korekce návštěv ze subdomén heureka.cz (Zdroj: Medio Interactive)
• Můžeme obsah subdomény přesunout do dimenze “Kampaň”
• Získáme i trasu odkazující stránky z heureka.cz
• Zbožové porovnávače jako samostatné médium (Zdroj: Medio Interactive)
19

20. 20
Nastavení na úrovni služba
• Název, výchozí výběr dat, aktivace funkcí pro inzerenty, GWT
• Zdroje z neplaceného vyhledávání, vyloučené odkazující stránky.
• Spárování s Google Adwords.
• Konfigurace remarketingu a výběr profilu.
• Zakládání vlastních dimenzí a metrik.
• Můžeme vložit Youtube kanál.

21. Úroveň služba - Údaje o měření - Zdroje z
neplaceného vyhledávání
21

22. Úroveň služba - Údaje o měření - Zdroje z
neplaceného vyhledávání
• Některé vyhledávače Google nezná. Jedná se například o centrum, atlas,
firmy.cz
• Kompletní seznam, které Google Analytics umí rozpoznat
• Přehledný seznam, které vložit včetně parametrů
22

23. Úroveň služba - Údaje o měření -
Propojení účtu Adwords
• Umožňuje přímo v prostředí Google Adwords dodatečné sloupce z GA:
• Míru opuštění jednotlivých klíčových slov.
• Počet stránek na návštěvu.
• % nových návštěv.
• Průměrná délka návštěvy.
23

24. 24
• Název, měna, země, filtrování robotů, vyhledávání na webu
• Nastavíme cíle webu.
• Nastavíme brandové dotazy.
• Nastavíme v případě eshopu.
• Nastavíme upozornění v případě problémů.
Nastavení na úrovni výběru dat

25. 3 zásady pro výběry dat
1. Mít více výběrů dat, kde můžete jinak pracovat s daty.
2. Mít jeden výběr dat, na který nejsou aplikované žádné filtry.
3. V případě subdomén mít výběry dat pro každou subdoménu zvlášť.
25

26. Výběr dat - Nastavení zobrazení -
Vyhledávání na webu
• Umožňuje zobrazit vyhledávací
dotazy, které návštěvníci
zadávají.
• stačí vložit vyhledávací
parametr.
• http://example.cz/hledat/?
q=dotaz
26

27. Výběr dat - Nastavení zobrazení -
Vyhledávání na webu
• Ideální pro klienta.
• Ukazuje o jaké produkty je zájem a míru opuštění z hledání.
• Můžeme doplnit dané produkty, obsah na web.
• Lze spojit s událostí v případě, že se uživateli nezobrazí žádný výsledek.
27

28. Výběr dat - Nastavení zobrazení - Cíle
• Makro cíle = zásadní vliv pro klienta
• Poptávka na webu.
• Uzavření obchodu.
• Objednávka.
• Rezervace.
• Mikro cíle = jedná se o dílčí cíl, který vede ve výsledku k makro cíly.
• Přihlášení k odběru novinek.
• Stáhnutí souboru.
• Přečtení celého článku.
• Uživatel strávil na webu X minut. Případně zobrazil X stránek.
• Přidání produktu do košíku.
28

29. Výběr dat - Nastavení zobrazení - Cíle
• Možné nastavit jako:
• Děkovací stránka po dokončení objednávky. example.com/dekujeme.
• Událost. (Například práce s kalkulačkou, klik na tlačítko stáhnout)
• Počet stránek na návštěvu.
• Doba trvání návštěvy.
29

30. Výběr dat - Nastavení zobrazení - Cíle
• Co je dobré nastavit:
• Hodnota cíle. Může sloužit pro atribuční modely. Případně pro přehledy
stránek.
• Cesta. Zobrazuje Vám cestu k cíly a odchody na jednotlivých krocích.
Může identifikovat problémy v nákupním procesu, případně kroku
poptávky.
30

31. Výběr dat - Nastavení zobrazení -
Seskupení obsahu
• Slouží k seskupení obsahu do skupin podle různých typu stránek.
• Je možné nastavit ve 3 úrovních.
• Pomocí úpravy měřícího kódu.
• Pomocí extrakce regulérním výrazem.
• Podle definice sady pravidel.
31

32. Výběr dat - Nastavení zobrazení -
Seskupení obsahu
• Jaké mohou být typy sekcí:
• Podle typu stránky = detail produktu, kategorie eshopu, nákupní proces,
články, obecné.
• Podle struktury webu = Pro muže, Pro ženy, Pro něco mezi.
• Je možné nastavit až 5 pohledů na dané sekce.
32

33. Výběr dat - Nastavení zobrazení -
Seskupení obsahu
33

34. Výběr dat - Nastavení zobrazení -
Seskupení obsahu
• Na jaké otázky seskupení obsahu pomůže odpovědět:
• Na jaké typy stránek uživatelé nejčastěji vstupují?
• Jak se lidé chovají na jednotlivých typech stránek? (detail produktu,
kategorie, článek)
• Jaké kategorie produktů jsou nejnavštěvovanější?
34

35. Výběr dat - Nastavení zobrazení - Vlastní
kanály
35
Sklik vyhledávací síť Google vyhledávání brand Katalogy
Sklik reklamní síť Seznam vyhledávání brand Zbožáky
Sklik remarketing Facebook skupina Odkazující stránky
Google vyhledávací síť Facebook kampaně Google remarketing
Google reklamní síť Facebook retargeting

36. Výběr dat - Nastavení zobrazení - Vlastní
kanály
• Vše je možné nastavit na základě pravidel
• Je možné použít reg. výrazy. možnostA|možnostB|možnostC
• Nastavení na základě média, zdroje, kampaně, klíčového slova atd.
Podmínky a, nebo.
36

37. Výběr dat - Nastavení zobrazení - Vlastní
kanály
37

38. Výběr dat - Elektronický obchod
• Umožňuje měřit:
• Obrat eshopu za dané období.
• Množství nákupů jednotlivých produktů.
• Průměrnou hodnotu objednávky.
• Kategorie produktů, které byly objednanané.
• Průměrnou objednávku jednotlivých kampaní / zdrojů návštěvnosti.
38

39. Enhanced ecommerce vs starší
ecommerce
• Umožňuje pohled na jednotlivé kroky nákupního procesu (dříve bylo nutné nastavit cíle a cestu k cíly.
• Více zaměřené na jednotlivé produkty kde je možné vidět:
• Průměrná pozice zobrazení produktu ve výpise spolu s počtem zobrazení.
• CTR prokliku na detailu produktu (můžete tak hledat neatraktivní produkty)
• % úspěšnost přidání produktu do košíku a jeho nákup. (je možné najít produkty, o které není zájem.
• Poměry uživatelů kteří přišli na web vs byli v detailu produktu vs přidali produkt do košíku vs
nakoupili.
• Rozdíl v nákupním procesu v rámci jednotlivých zařízení.
39

40. Enhanced ecommerce vs starší
ecommerce
• Je možné nahrávat data o stornovaných objednávkách.
• Je možné sledovat slevové kupony a produkty ve slevě.
• Je možné mít produkt až v pěti kategoriích a podle něj seskupovat přehledy.
( Boty, pánské boty, polobotky atd)
• Je možné pracovat s více měnami. Ceny se přepočítají podle aktuálního
kurzu.
40

41. 41
Zdroj http://analytics.blogspot.cz/2014/05/better-data-better-decisions-enhanced.html

42. Výběr dat - Vlastní upozornění
• Umožňují upozornit na určitou situaci emailem:
• Snížení průměrné denní návštěvnosti webu o 50 %. (Něco je špatně)
• Snížení průměrného obratu/počtu konverzí o 50 %. (Něco je špatně)
• To samé může platit pro zvýšení, případně další akce.
42

43. Jak funguje měření Google Analytics
• Měřící kód posílá údaje o zobrazení stránky
• Uživatele identifikujeme na základě cookies (sbíráme sušenky ne reálné
uživatele.
• Google Analytics neumí identifikovat dobu uživatele na stránce - pouze sčítá
rozdíl mezi zobrazením stránek = neví, jak dlouho jsme byly na poslední
stránce.
43

44. Služba - Údaje o měření - Nastavení relace
44

45. Úroveň služba - Údaje o měření -
Nastavení relace
Délka relace:
• Po jaké době neaktivity dojde k opuštění webu.
• Člověk, který si na 31 minut odběhne a poté pokračuje v návštěvě = nová
návštěva.
45

46. Co je to dimenze a metrika
• Dimenze = Rozděluje data podle určitého pohledu. Například z pohledu
média, města odkud byla uskutečněná návštěva, prohlížeče, operačního
systému.
• Metrika = Metriky jsou jednotlivé prvky dimenzí, které lze změřit a
zaznamenat jako počet nebo poměr. Například počet návštěv pro jednotlivé
dimenze (například verze prohlížeče)
• Nabývá pouze číselných hodnot v %, nastavené měně, případně čísle.
46

47. Co je to dimenze a metrika
47
DIMENZE METRIKA METRIKA
Zdroj
návštěvnosti
Míra opuštění Cíle
Google 10 % 2
Seznam 58 % 6
Facebook 38 % 7

48. Jak funguje měření přes Google Analytics
<!-- Google Analytics -->
<script>
(function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){
(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),
m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
})(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga');
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
ga('send', 'pageview');
</script><!-- End Google Analytics -->
48

49. Jak funguje měření Google Analytics
• Pomocí měřícího kódu GA posbírá informace níže a pošle zobrazení stránky.
• Odkud jste přišli. (Seznam, Google, odkazující stránka)
• Rozlišení obrazovky.
• Operační systém.
• Stránka, na které jste.
• V cookies ověří zdali jste na webu předtím nebyli a založí cookies utma, kde
přidělí prohlížeči ID a další informace.
49

50. Identifikace uživatelů na více zařízeních
• Návštěvníci se identifikují na základě cookies. Bohužel dnes má každý
mobil, tablet, firemní pc, domácí pc, druhý tablet, služební telefon, chytrou
televizi, xbox atd :)
• Řešení = User ID. Pokud se uživatel prozdraví ( přihlášení ke svému účtu,
zadání emailu v daném prohlížeči. Spojíme dané zařízení pomocí cookies s
jednou osobou a dalšími zařízeními uživatele.
50

51. Co je to cookies
• Jako cookie (anglicky koláček, oplatka, sušenka) se v protokolu HTTP
označuje malé množství dat, která WWW server pošle prohlížeči, který je
uloží na počítači uživatele. Při každé další návštěvě téhož serveru pak
prohlížeč tato data posílá zpět serveru. Cookies běžně slouží k
rozlišování jednotlivých uživatelů, ukládají se do nich uživatelské
předvolby apod.
Zdroj https://cs.wikipedia.org/wiki/HTTP_cookie
51

52. Google Analytics ID
52
Zdroj http://www.analytics-ninja.com/blog/2011/12/how-unique-are-
unique-visitors-in-google-analytics.html

53. 4 metriky, které Vám sami o sobě nic
neřeknou
• Míra opuštění. Jaká je správná míra opuštění ?
• Kolik je správné % nových návštěv ?
• Měříme délku návštěvy správně ?
• Má vůbec význam číslo počtu uživatelů?
53

54. 4 metriky, které Vám sami o sobě nic
neřeknou
Co je to míra opuštění a proč je k ničemu
• Míra opuštění = Procento uživatelů, kteří zůstali pouze na vstupní stránce a následně
odešli = nenavštívili další stránku.
• Uživatel může přečíst celý článek, prozkoumat celý návod, parametry produktu. Být velmi
spokojený, pokud ale nepokračuje dále považujeme návštěvu za vnitřně za špatnou.
• Řešení měření scrollování na stránce uživatele. Pokud někdo přečetl polovinu článku
není to přeci špatná návštěva.
• Možné použít například v remarketingu, chování v různém typu stránek.
54

55. Řešením je sledování scrollování na
stránce, případně další možnosti
55
Zdroj https://github.com/robflaherty/jquery-scrolldepth

56. 4 metriky, které Vám sami o sobě nic
neřeknou
Měříme délku návštěvy správně ?
• Uživateli, kteří navštíví pouze 1. stránku a poté odejdou se počítá do
průměrné doby návštěvy hodnota 0.
• Google Analytics nemá technickou možnost zjistit délku návštěvy na první
stránce webu, pokud dojde k opuštění.
• Nemůže, ale zjistit ani délku návštěvy na poslední stránce. Proto jí vůbec
do průměrné doby na webu nepočítá.
56

57. Porovnání všech návštěv vs lidé, kteří
navštívili více než 2 stránky
57

58. Atribuční modely
Co je to atribuce:
•Připisování významu, vlastností nebo příčiny určitému objektu nebo situaci.
•V našem případě v případě více návštěv uživatele, jakému zdroji připíšeme
konverzi.
K čemu slouží atribuční modely:
•Můžeme zkoumat z jakých zdrojů lidé před nákupem přišli na náš web.
•Jaký zdroj byl první, které seznámil uživatele s naším webem. Jaký zdroj poslední.
58

59. Atribuční modely
59
Kterému zdroji návštěvy se připíše obchod / konverze?
1. návštěva 2. návštěva 3. návštěva 4. návštěva Počet obchodů
google / organic google / cpc heureka / zbozaci direct / (none) 5
Kterému zdroji návštěvy se připíše obchod / konverze ?
1. návštěva 2. návštěva 3. návštěva 4. návštěva Počet obchodů
direct / (none) seznam / cpc direct / (none) direct / (none) 3

60. Reálné příklady
60

61. Atribuční model Google Analytics
Google Analytics připočítá v základním atribučním modelu konverzi
poslednímu nepřímému zdroji návštěvy
61

62. Problémy s poslední nepřímou atribucí
• Zdroje, které přinesli úvodní návštěvu, která mohla a nemusela uživatele
přesvědčit nezískají konverzi. Jsou tedy podceněné.
• V případě, že používáte remarketingové kampaně, často jim bude
připisováno více konverzí než je spravedlivé.
• Dokonalý atribuční model neexistuje.
62

63. Porovnání atribučních modelů
• Použijeme přehled atribuční modely.
• Můžeme porovnat proti sobě dva atribuční modely a jejich vliv na
počet konverzí.
• Můžeme si vytvořit vlastní atribuční modely.
• Můžete odhadnout skutečný dopad pozastavení některých kampaní.
63

64. Segmenty
• Slouží k výseči určité skupiny návštěv a jejich další zkoumání.
• Segmentovat můžete vše od zdrojů návštěvnosti, médií, kampaní,
podmínek na metriky, věk, pohlaví, lokalitu, průměrnou hodnotu
objednávky atd.
• Jakýkoliv segment = Remarketingové publikum v Google Adwords.
64

65. Segmenty
65

66. Segmenty
66

67. Zajímavé segnemty
• Rozdělit uživatele podle pohlaví, věku.
• Lidé co byly v nákupním procesu a nenakoupili.
• Lidé co nakoupili v minulosti a za poslední měsíc neobjednali.
• Lidé s více než X nákupy.
67

68. Události
• Používáme k měření akci, které negenerují nové zobrazení stránky.
• Kliknutí na tlačítko.
• Přehrání videa.
• Interakce s kalkulačkou.
• Rozbalení submenu.
• Sledování scrollování.
68

69. Parametry události
• Kategorie (Cesta do detailu produktu)
• Akce (Kliknutí)
• Záložka (Kliknutí na obrázek, Nadpis, tlačítko pod výpisem)
• Volitelně můžeme nastavit hodnotu a zdali je event interaktivní (v
takovém případě uživatel není brán v případě návštěvy pouze 1 stránky
jako opuštění)
69

70. Použití události k měření pohybu
uživatele po webu
• Na jednu stránku webu vede mnoho cest a GA je nedokáže odlišit.
• Zjistíme, jaké elementy uživatelé používají k pohybu po webu.
• Rozdělíme si web na bloky (Hlavní menu, submenu, obsah, pravý blok)
• Na co si odpovíme:
• Používají lidé horní menu, odkazy v obsahu, submenu nebo patičce k
pohybu ?
70

71. Měření navigace
71

72. Měření navigace
72

73. Komu může být přehled užitečný
• Grafikovi (Zjistíme, že hlavní menu je nevýrazné, případně něco není
pochopitelné a správně graficky oddělené)
• Je možné sledovat sekvence událostí:
• Navštěvník přijde > klikne na sekci > projde realizaci > jde do poptávky
> poptá
• Nebo se chová jinak ?
73

74. Vizualizace pohybu
74
Kde lidé klikají na webu
0
7,5
15
22,5
30
Menu Submenu Obsah Pravý blok

75. Další možnosti
• Přes jaký prvek jdou lidé do detailu realizace?
• Odkud lidé přijdou do poptávkového formuláře? (Detail realizace, patička, homepage)
• Kliknutí na chat.
• Kliknutí na email v kontaktech hlavičce.
• Klik na telefon na webu.
• U eshopů, jakým způsobem lidé volí varianty produkty, přidávají produkty do košíku.
• Při hledání na webu nebylo nic nelezeno.
• Chyba 404.
75

76. Zajímavé přehledy v Google Analytics
• Nebudeme procházet všechny (není čas)
• Přehledy pro:
• Vývojáře
• SEO
76

77. Přehledy pro vývojáře
• Jaké prohlížeče a jejich verze lidé používají a jaký je rozdíl v konverzním
poměru? (Cílové publikum > technologie > Prohlížeče a operační systém)
• Poměr mobilních návštěv vs počitač a rozdíl v konverzním poměru? (Cílové
publikum > technologie > Prohlížeče a operační systém)
• Kde lidé opuštějí nákupní proces ( konverze > Cíle > vizualizace cesty)
77

78. Přehledy pro SEO
• Přes jaké vstupní stránky lidé chodí na web? (Chování > Obsah webu >
Vstupní stránky > Segment organická návštěvnost)
• Rozdíl počtu stránek a zobrazení titulků stránek v přehledy chování >
obsah webu > všechny stránky = Větší počet url naznačuje duplicitní
stránky. Je nutné prověřit zda jsou kanonické.
• Také přehled o rychlosti.
78

79. Rozšířené možnosti implementace GA
• Vlastní dimenze:
• Typ uživatele (registrovaný uživatel, nový zákazník, velkoobdběratel)
• Počasí v době návštěvy (podle stupňů venku)
• Na Vaši fantazii :)
79

80. Rozšířené možnosti implementace GA
• Vlastní metriky:
• Zisk z prodeje produktu (lepší sledování návratnosti v případě velkého
rozdílu marží jednotlivého typu zboží)
• Uzavření obchodu (Po fyzickém podpisu smlouvy pošlu informaci, že byl
uzavřen obchod - lepší sledování návratnosti)
• Otevření emailu v mailingu
80

81. Služba - Údaje o měření - Vlastní definice -
Vlastní dimenze
81

82. Služba - Údaje o měření - Vlastní definice -
Vlastní dimenze
• Příklady vlastních dimenzí:
• Počasí v době návštěvy uživatele na základě jeho lokality.
• Typ návštěvníka (registrovaný uživatel, neregistrovaný uživatel,
velkoodběratel)
• Autor stránky (Například v případě magazínu nebo blogu)
82

83. Jak vypadají uživatelé dle typu
83
Reg. uživatelé Nový uživat. Velkoodběratel
Leden 17 26 53
Únor 55 43 70
Březen 100 200 80

84. Služba - Údaje o měření - Vlastní definice -
Vlastní dimenze
• Dimenze existují na úrovni:
• Hitu (zobrazení konkrétní stránky - hodí se například pro typ stránky)
• Návštěvy (dimenze po dobu celé návštěvy - hodí se pro počasí v době
návštěvy)
• Uživatele ( Dimenze platící pro uživatele = prohlížeč. Například
registrovaný uživatel, neregistrovaný uživatel atd)
• Produktu (rozšířující dimenze produktu)
84

85. Služba - Údaje o měření - Vlastní definice -
Vlastní metrika
• Vlastní metriky použijeme pro:
• Měření skutečných obchodů z našeho CRM systému.
• Měření zisku z prodeje produktu.
85

86. Služba - Údaje o měření - Vlastní definice -
Import údajů
Co vše můžeme importovat:
• Uživatelská data
• Data o kampaních ( například útraty v Skliku, Firmy.cz atd)
• Data obsahu (Autor článku, kategorie)
• Data produktu ( značka, kategorie, varianta)
• Vlastní data
86

87. Služba - Údaje o měření - User ID
87

88. Služba - Údaje o měření - User ID
• Umožňuje sledovat uživatele napříč zařízeními, prohlížeči.
• Nutné Google Analytics říct pomocí ID uživatele, že jde o tu samou osobu.
(Musíte tedy vy vědět, že na mobilu se přihlásit ten konkrétní uživatel)
• Jedna z novinek Universal Analytics.
• V praxi často nepoužitelné.
88

89. Propisování dat z CRM systémů
• Měření uzavření obchodu.
• Možné dohledat konkrétní návratnost investic do reklamy.
• Je možné měřit i zisk produktů z prodeje.
89

90. Vlastní přehledy v Google Analytics
• Jaké jsou možnosti:
• Použít builder vlastních přehledů v Google Analytics.
• Napojit se přímo na API Google Analytics.
• Použít externí nástroje používající API přes Excel, google spreadsheets.
• http://supermetrics.com/
• http://www.outfox.com/excellentanalytics/
• Oficální doplněk do Google tabulek
90

91. Supermetrics
• Klíčové vlastnosti:
• Automatická aktualizace přehledů
• Možnost rozšířených dotazů, které počítá sám doplněk.
• Možnost duplikovat všechny dotazy na nového klienta (reporting)
• Možnost automaticky barevně vyznačit výsledky.
• Je zdarma (možnost placené verze)
91

92. Zajímavé blogy o analytice
• http://www.analytics-ninja.com/blog.html
• http://blog.medio.cz/
• http://www.optimics.cz/blog/
• http://www.lunametrics.com/blog/
• http://www.kaushik.net/avinash/
• http://www.slideshare.net/paveljasek/co-dokete-vydmat-z-google-analytics-pro-svj-
obsah-35758259
• http://nicomiceli.com/
92

93. Děkuji za pozornost.
93