Отчет «Аудитория → Демография → Обзор» позволяет оценить половозрастную структуру аудитории. Например, понять, люди какого возраста составляют ее ядро:
Демографические сведения и информация об интересах пользователей поступают из внешних файлов cookie DoubleClick. DoubleClick — это рекламная сеть Google, которая используется на множестве сайтов, в том числе работающих с сервисом контекстной рекламы AdSense. На основе истории посещения ресурсов, участвующих в сети DoubleClick, определяется возрастная группа пользователя, пол и круг интересов. Поскольку не все пользователи заходят на сайты-партнеры DoubleClick, демографическая информация в Analytics доступна лишь для определенной части аудитории (ее процент на фрагменте отчета выше выделен красным).
Отслеживание демографических сведений в GoogleAnalytics по умолчанию недоступно. Чтобы его подключить, необходимо добавить строку в код отслеживания (выделено черным):
Включить отслеживание данных о пользователях можно в том же отчете «Аудитория → Демография → Обзор», нажав на кнопку «Включить»:
Структура отчетов «Пол» и «Возраст» во многом схожа и отличается лишь основным параметром. В отчетах «Аудитория → Интересы» базовыми являются три критерия:
-
«Близкая категория (охват)» идентифицирует юзеров в соответствии с тем, чем они увлекаются и какие сведения ищут в Сети. К примеру, можно выделить по интересам любителей домашних животных, спортивных болельщиков, кулинаров;
-
«Сегмент аудитории, присутствующей на рынке» идентифицирует юзеров с точки зрения их покупательских интересов;
-
«Другая категория» дает возможность составлять максимально точное описание целевых юзеров. Например, в то время как в «Сегментах аудитории по интересам» существует раздел «Продукты питания и напитки», в «Других категориях» есть аудитория «Кулинария и рецепты/Национальная кухня/Кухня Юго-Восточной Азии».
Первое, что мы видим в отчете «Возраст», — «слоеная» диаграмма распределения возрастов. Верхний слой соответствует самой обширной группе, дальше они идут в порядке убывания величины. Ниже графика представлен табличный отчет:
Нажав на конкретную возрастную группу, можно детализировать данные до распределения по полу. Например, для группы «25–34», которая составляет основную часть аудитории сайта в нашем примере, отчет будет выглядеть так:
Внутри каждой гендерной группы можно посмотреть интересы пользователей (по параметру «Другая категория»). Рассмотрим, к примеру, чем интересуется женская и мужская аудитории сайта 25–34 лет:
Для большей детализации данных можно добавить параметр «Близкая категория (охват)» или «Сегмент аудитории, присутствующей на рынке». В нашем примере к отчету с параметром «Близкая категория (охват)» по мужчинам 25–34 лет добавились следующие данные:
Отчет с параметром «Сегмент аудитории, присутствующей на рынке» по женщинам 25–34 лет:
Отчеты по демографии позволяют не только составить портрет потенциального пользователя, но и определить, какой сегмент аудитории обладает наивысшим коэффициентом транзакций. Для этого создадим отчет по основному параметру «Возраст», добавив дополнительный параметр «Пол», и применим взвешенную сортировку по коэффициенту транзакций:
Как видим, наибольшим коэффициентом транзакций и ценностью сеанса обладает сегмент «Женщины 35–44» (35–44 female). Развернем возрастную группу «35–44» и перейдем в гендерную группу «Женщины» (female):
Из отчета видно, что наиболее выгодные для сайта посетители — это женщины 35–44 лет, которые интересуются новостями и погодой, бизнесом и искусством, любят музыку и домашних животных.
Ценность отчетов «Демография» и «Интересы» состоит в том, что по этим данным можно настраивать ремаркетинг Google AdWords, тонко таргетировать рекламу на наиболее выгодный сегмент аудитории, точнее подбирать площадки для размещения рекламы.
Отчет «Аудитория → География → Местоположение» позволяет оценить распределение пользователей сайта по регионам.
На странице этого отчета представлена карта мира, насыщенность цвета фрагментов которой указывает на количество сеансов из данного региона. Кликнув по стране на карте, можно увидеть подробные данные и сменить основной параметр на более детальный. К примеру, кликнув на «Russia», мы будем наблюдать статистику по регионам России с таблицей, в которой представлена детализация по параметру «Регион». Добавив дополнительный параметр «Город», вы сможете вывести детализацию по городам:
Такой отчет может быть полезным для определения географического таргетинга (разбиения целевой аудитории на группы по определенному признаку для более адресного показа рекламы). Применим расширенный фильтр по региону «Moscow Oblast» (Московская область) и отсортируем по числу транзакций:
Для уверенности в том, что транзакции по городам осуществлялись разными пользова- телями, применим встроенный сегмент «Посетители, совершившие покупку»:
Данные в этом сегменте позволяют оценить, сколько новых (вновь пришедших) пользователей стало клиентами. Если число транзакций равно числу новых пользователей в сегменте «Посетители, совершившие покупку», значит, каждая из них была совершена уникальным (вновь пришедшим в отчетном периоде) пользователем. Такой пример наблюдается в городе «Podolsk» (Подольск):
Отчет «Аудитория → Поведение → Новые и вернувшиеся» позволяет понять распреде- ление сеансов между новыми и вернувшимися пользователями.
Распределение строится по параметру «Тип пользователя».
Сеансы новых пользователей (New Visitor) — визиты, в рамках которых пользователь впервые пришел на сайт (т. е. был создан новый cookie-файл Google Analytics). В группе «New Visitor» количество посетителей всегда равно числу сеансов.
Сеансы вернувшихся пользователей (Returning Visitor) — сессии посетителей, которые прежде уже были на сайте (т. е. на момент открытия нового сеанса в браузере уже был записан cookie- файл Google Analytics). В группе «Returning Visitor» количество новых пользователей равно 0.
Оценивать распределение новых и вернувшихся пользователей интересно в разрезе какого- либо источника трафика. Добавим к отчету дополнительный параметр «Источник» и применим к нему фильтр «yandex»:
Показательным может быть график динамики изменения числа сеансов новых и вернувшихся пользователей:
Как видно в нашем примере, пик посещаемости приходится на новых посетителей. Эти данные могут быть полезны, например, для оценки эффективности рекламных кампаний по привлечению новых пользователей и возвращению тех, кто ранее уже посещал ваш сайт.