🙆🏾 📚 🤹🏽 Google Analytics और Google डॉक्स का उपयोग करके व्यापक वेब प्रोजेक्ट एनालिटिक्स 👩‍⚕️ 🧑🏿‍🤝‍🧑🏿 🚣🏿

हाल ही में, हमने कई विश्लेषणात्मक प्रणालियों से निपटने, एक आर्थिक मॉडल बनाने और पंजीकरण और सक्रियण में रूपांतरणों को अनुकूलित करने के लिए कई प्रयोग किए हैं। Ilya Krasinsky (पूर्व लिंग्वियो उत्पाद प्रमुख) के लिए धन्यवाद, हमने Google Analytics डेटा को ठीक से कॉन्फ़िगर और विश्लेषण करने का तरीका सीखा, इंटरनेट परियोजनाओं के लिए आर्थिक मॉडल बनाने का तरीका सीखा। अगला, हमने ईवेंट आधारित एनालिटिक्स और मिक्सपैनल कॉन्फ़िगरेशन के साथ सौदा करना शुरू किया। अब हमने इस ज्ञान को हाबर-समुदाय के साथ साझा करने का निर्णय लिया।

इस लेख में हम विचार करेंगे:

Google स्प्रैडशीट का उपयोग करके उत्पाद अर्थशास्त्र का निर्माण करना
सहकर्मियों और चैनलों द्वारा Google Analytics रिपोर्ट तैयार करना
पेड चैनल प्रदर्शन विश्लेषण तालिका बनाना

Google स्प्रैडशीट का उपयोग करके उत्पाद अर्थशास्त्र का निर्माण करना

सबसे पहले, एक आर्थिक मॉडल का निर्माण करें। अधिकांश ऑनलाइन प्रोजेक्ट सरलतम योजना के अनुसार काम करते हैं:

उपयोगकर्ता का आकर्षण -> पंजीकरण -> सक्रियण -> भुगतान

तदनुसार, लगभग सभी परियोजनाओं को निम्नलिखित मैट्रिक्स पर विचार करने की आवश्यकता है:

उपयोगकर्ता अधिग्रहण - इसमें शामिल उपयोगकर्ताओं की संख्या

पंजीकरण रूपांतरण - एक आकर्षित उपयोगकर्ता से एक पंजीकृत करने के लिए रूपांतरण

पंजीकरण - पंजीकृत उपयोगकर्ताओं की संख्या

भुगतान रूपांतरण - आकर्षित उपयोगकर्ता से भुगतान के लिए रूपांतरण

भुगतान - खरीद की संख्या

राजस्व - राजस्व

इसके अलावा, एक उपयोगकर्ता कई खरीदारी कर सकता है। इसके अलावा, विभिन्न खरीद विभिन्न आकारों की हो सकती है, इसलिए, उत्पाद अर्थव्यवस्था बनाने के लिए, हमें कुछ और मीट्रिक की आवश्यकता होगी:

औसत मूल्य - औसत खरीद मूल्य

औसत भुगतान गणना - पूर्ण खरीदी की औसत संख्या

अब जब हम अपने उपयोगकर्ता के औसत बिल और भुगतान की औसत संख्या जानते हैं, तो हम गणना कर सकते हैं कि प्रत्येक भुगतान करने वाला उपयोगकर्ता हमारे लिए कितना धन लाता है। खरीद की औसत संख्या से औसत जांच को गुणा करें।

भुगतान करने वाले उपयोगकर्ता का औसत राजस्व - एक भुगतान करने वाले उपयोगकर्ता से प्राप्त औसत राशि:

ARPPU = औसत मूल्य * APC

तो, हम मुख्य मेट्रिक्स में से एक के लिए मिला।

प्रति उपयोगकर्ता औसत राजस्व - एक आकर्षित उपयोगकर्ता से प्राप्त औसत राशि

यदि हम भुगतानकर्ता द्वारा भुगतान से रूपांतरण से औसत आय गुणा करते हैं, तो हम यह आंकड़ा प्राप्त कर सकते हैं:

ARPU = ARPPU * रूपांतरण का भुगतान

या हम केवल शामिल उपयोगकर्ताओं की संख्या से राजस्व को विभाजित कर सकते हैं:

ARPU = राजस्व / उपयोगकर्ता अधिग्रहण

लगभग हमेशा, इंटरनेट परियोजनाएं विभिन्न भुगतान किए गए प्रचार चैनलों का उपयोग करती हैं, इसलिए हम कुछ और मैट्रिक्स पेश करेंगे:

विपणन लागत

मूल्य प्रति अधिग्रहण - प्रति उपयोगकर्ता लागत

CPA = विपणन लागत / उपयोगकर्ता अधिग्रहण

और हां, अगर हम अपने राजस्व से उधार लेने की लागत को घटाते हैं, तो हम लाभ कमाएंगे।

लाभ - लाभ

लाभ = राजस्व - विपणन लागत

अब एक उदाहरण पर विचार करें:

हमने 100,000 रूबल के लिए 10,000 उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया। 20% उपयोगकर्ताओं ने पंजीकरण किया और 1% उपयोगकर्ताओं ने खरीदारी की। औसत खरीद रसीद 500 रूबल थी और उपयोगकर्ता हमें औसतन 1.2 गुना भुगतान करते हैं।

फिर हमें निम्नलिखित मॉडल मिलता है:

उपयोगकर्ता अधिग्रहण	10000
पंजीकरण रूपांतरण	20%
पंजीकरण	2000
भुगतान रूपांतरण	1%
भुगतान	100
औसत मूल्य	500 रगड़
औसत भुगतान गणना	1.2
ARPPU	600 रगड़
एआरपीयू	6 रगड़ना
सीपीए	10 रगड़ना
विपणन लागत	100,000 रगड़।
राजस्व	60 000 रगड़।
लाभ	-40 000 रगड़।

जैसा कि हम देखते हैं, एक उपयोगकर्ता को आकर्षित करने की लागत 10 रूबल है, और हम प्रति उपयोगकर्ता केवल 6 रूबल कमाते हैं। अधिकांश उत्पाद अर्थव्यवस्थाएं भुगतान नहीं करती हैं। लेकिन अब हम जानते हैं कि उत्पाद को वापस करने के लिए हम किन मापदंडों को प्रभावित कर सकते हैं।

जो लोग अपने प्रोजेक्ट के लिए एक समान मॉडल बनाना चाहते हैं, मैंने प्रत्येक मीट्रिक के लिए तैयार फ़ार्मुलों और टिप्पणियों के साथ एक Google स्प्रेडशीट बनाई ।

Google Analytics में सहकर्मियों और चैनलों द्वारा जनरेशन रिपोर्ट

ऊपर संकलित तालिका को भरने के लिए, हमें विभिन्न विश्लेषणात्मक प्रणालियों से सही संख्या प्राप्त करने की आवश्यकता है।

इनमें से अधिकांश संख्याएँ Google Analytics को ठीक से स्थापित करके प्राप्त की जा सकती हैं। हम मापन प्रोटोकॉल का उपयोग करते हैं, जो आपको सीधे बैकएंड से घटनाओं को भेजने की अनुमति देता है। हम ईकॉमर्स ट्रैकिंग का भी उपयोग करते हैं, जो आपको खरीद और राजस्व पर डेटा स्थानांतरित करने की अनुमति देता है।

माप प्रोटोकॉल का उपयोग करके डेटा भेजने के लिए सरल रूबी वर्ग

Google उपयोगकर्ता को यादृच्छिक रूप से उत्पन्न क्लाइंट आईडी द्वारा पहचानता है, जो _ga कुकी में संग्रहीत है। उदाहरण मान GA1.2 कुकी में संग्रहीत । 1405340423.128133435 । क्लाइंट आईडी को एक बिंदु से जुड़े 10 अंकों के बोल्ड - दो समूहों में हाइलाइट किया गया है। डेटा भेजते समय, इस मान को पास करना न भूलें।

class GoogleAnalyticsApi def initialize(cid) @client_id = cid end def event(params) data = default_params.merge( t: "event", ec: params['category'], ea: params['action'], ev: params['value'] ) send_data(data) end def pageview(params) data = default_params.merge( t: "pageview", dp: params['path'] ) send_data(data) end def ecommerce(params) transaction_data = default_params.merge( t: 'transaction', ti: params['id'], tr: params['revenue'], cu: "RUB" ) send_data(transaction_data) params['items'].each do |item| item_data = default_params.merge( t: 'item', ti: params['id'], in: item['name'], ip: item['price'], iq: item['quantity'], cu: 'RUB' ) send_data(item_data) end end private def send_data(params) RestClient.post("http://www.google-analytics.com/collect", params: params) rescue => e #handle timeout and other errors end def default_params { v: 1, tid: "tracking-code-here", cid: @client_id } end end

इस प्रकार, हम निम्नलिखित घटनाओं को भेज सकते हैं:

पंजीकरण
सक्रियण
क्रय

हमारे मामले में, हमने माना कि यदि वह किसी भी पाठ्यक्रम का कम से कम एक पाठ देखता है, तो उपयोगकर्ता सक्रिय हो जाएगा।

इसके बाद, विभिन्न घटनाओं के लिए रूपांतरण डेटा प्रदर्शित करने के लिए आपको Google Analytics में लक्ष्य निर्धारित करने होंगे।

लक्ष्य मेनू में व्यवस्थापक टैब पर कॉन्फ़िगर किए गए हैं। खरीद लक्ष्य सेट करने की कोई आवश्यकता नहीं है, यदि आप इसे ईकॉमर्स ट्रैकिंग के माध्यम से सबमिट करते हैं तो खरीद को स्वचालित रूप से एक लक्ष्य माना जाता है।

अगला चरण सेटिंग टैब में एक रिपोर्ट तैयार करना है, जिसके लिए हम प्रत्येक चैनल के लिए पंजीकरण, सक्रियण और खरीदारी के लिए रूपांतरण देखेंगे।

समय के साथ उत्पाद परिवर्तनों का विश्लेषण करने के लिए, हम सहकर्मियों की स्थापना कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, ऊपरी बाएं कोने में तीर पर क्लिक करें और पहले सत्र की तारीख के साथ सेगमेंट बनाएं। आमतौर पर, सहकर्मियों को साप्ताहिक या मासिक बनाया जाता है।

नतीजतन, आपको इस ग्राफ़ की तरह कुछ मिलना चाहिए:

यह ध्यान देने योग्य है कि इस मामले में केवल नए उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखा जाता है जो फ़नल से होकर गए थे - आकर्षण -> पंजीकरण -> सक्रियण -> खरीद। यदि आपका उपयोगकर्ता पहली बार किसी खोज से आया है, तो एक पत्र प्राप्त किया और एक पत्र के माध्यम से खरीदारी की, यह पहली यात्रा नहीं होगी, और इस रिपोर्ट में आकर्षण के चैनल को ई-मेल माना जाएगा, खोज नहीं।

पेड चैनल प्रदर्शन विश्लेषण तालिका बनाना

रिपोर्ट के डेटा का उपयोग करके, हम विभिन्न चैनलों के प्रदर्शन की तुलना कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, उपयुक्त मेनू का उपयोग करके तालिका में डेटा निर्यात करें। फिर हम अनावश्यक ट्रैफ़िक स्रोतों को हटाते हैं, मैट्रिक्स जोड़ते हैं और प्रत्येक चैनल के लिए लागत का संकेत देते हैं। नतीजतन, आपको इस तालिका जैसा कुछ मिलना चाहिए:

इस तालिका का उपयोग करते हुए, हम सक्रियण और विपणन / राजस्व के अनुपात में प्रत्येक चैनल की प्रभावशीलता का विश्लेषण कर सकते हैं। तो आप समझ जाएंगे कि कौन सा विज्ञापन आपको लाभ पहुंचाता है, और कौन सा केवल नुकसान।

अब आप जानते हैं कि अपने ऑनलाइन प्रोजेक्ट का मूल विश्लेषण कैसे किया जाता है। अगला कदम उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण करना और रूपांतरणों को अनुकूलित करने के लिए प्रयोगों का संचालन करना है। इन उद्देश्यों के लिए, हम सक्रिय रूप से एक और विश्लेषणात्मक उपकरण - मिक्सपेन का उपयोग कर रहे हैं।

Google Analytics और Google डॉक्स का उपयोग करके व्यापक वेब प्रोजेक्ट एनालिटिक्स

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Google Analytics में सहकर्मियों और चैनलों द्वारा जनरेशन रिपोर्ट

पेड चैनल प्रदर्शन विश्लेषण तालिका बनाना

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