Baneutforskning i Google Analytics viser deg hva brukerne gjør på nettstedet ditt, steg for steg. I motsetning til standardrapporter som gir deg totaltall, lar baneutforskning deg følge den faktiske rekkefølgen av handlinger. Du ser hvilke sider brukerne besøker etter at de lander, hvilke hendelser de utløser underveis, og hvor de faller av.
Dette gjør baneutforskning til et av de mest nyttige verktøyene i utforsk-rapportene. Der andre rapporter svarer på "hva skjedde?", svarer baneutforskning på "i hvilken rekkefølge skjedde det?".
Hva er baneutforskning i Google Analytics?
Baneutforskning er en utforsk-rapport som visualiserer brukerreiser som et flytskjema. Du velger et startpunkt, og rapporten viser deg de vanligste stiene brukerne tar derfra. Hvert steg i flyten kalles en node, og nodene er koblet sammen med linjer som viser hvor mange brukere som beveger seg mellom dem.
Rapporten egner seg spesielt godt til å forstå navigeringsmønster, identifisere frafall i kjøpsprosesser og oppdage uventede brukerreiser. Du kan analysere baner fremover fra et startpunkt, eller bakover fra et sluttpunkt.
Slik kommer du i gang med baneutforskning
For å opprette en baneutforskning går du til Utforsk i venstremenyen i Google Analytics. Her finner du en ferdig mal for baneutforskning som du kan bruke direkte. Klikk på malen, og du får en rapport med forhåndsdefinerte data som du kan tilpasse.
Grensesnittet er delt i tre paneler:
- Variabler (venstre panel) viser tilgjengelige dimensjoner, segmenter og måltall du kan bruke i rapporten
- Innstillinger (midtre panel) lar deg konfigurere rapporten ved å velge nodetype, startpunkt og filtre
- Rapporten (høyre panel) viser selve flytskjemaet med brukerbanene
Denne tredelingen er den samme strukturen du finner i alle utforsk-rapporter, så har du brukt en, kjenner du igjen oppsettet i de andre.
Nodetyper: hendelser eller sidetitler
Det første valget du gjør i baneutforskning er hvilken nodetype du vil bruke. Du har to hovedalternativer:
- Hendelsesnavn viser hendelser som session_start, page_view, scroll og purchase
- Sidetittel og skjermklasse viser de faktiske sidene brukerne besøker
Standardinnstillingen er hendelsesnavn. Da ser du flyten som en sekvens av handlinger: session_start fører til page_view, som fører til first_visit, og så videre. Dette gir deg oversikt over brukeratferden på et overordnet nivå.
Bytter du til sidetittel, ser du de konkrete sidene brukerne besøker. For eksempel kan du se at 49 501 brukere lander på forsiden, og at 945 av dem navigerer videre til en produktkategori. Denne visningen er mer intuitiv når du vil forstå hvilke sider som faktisk får trafikk i en bestemt rekkefølge.
Baneutforskning Google Analytics: velg startpunkt
Standardrapporten starter med session_start som utgangspunkt, altså starten av en brukerøkt. Men du trenger ikke å starte derfra. Du kan velge et hvilket som helst startpunkt som er relevant for analysen din.
Et praktisk eksempel: Bytt startpunkt til begin_checkout for å følge brukerne gjennom betalingsprosessen. Da ser du hva som skjer etter at noen starter utsjekkingen. Rapporten kan for eksempel vise at 1 341 brukere scroller, 1 064 har en sidevisning, og av de som ser en ny side, legger 710 til betalingsinformasjon. Til slutt fullfører 310 et kjøp.
Denne typen analyse avdekker nøyaktig hvor brukerne faller av i konverteringstrakten. Ser du et stort frafall mellom add_payment_info og purchase, vet du at betalingssteget trenger oppmerksomhet. Du kan sammenligne denne innsikten med det du finner i traktutforskning, som viser frafallet i prosentvis fordeling.
Analyser bakover fra et sluttpunkt
Baneutforskning lar deg også jobbe baklengs. I stedet for å starte med en hendelse og se hva som skjer etterpå, kan du starte med sluttpunktet og se hva som førte dit. Klikk Start over i rapporten og velg å bruke et sluttpunkt i stedet for et startpunkt.
Velger du purchase som sluttpunkt, viser rapporten den vanligste banen bakover: purchase ble utløst av en page_view, som ble utløst av add_payment_info, som igjen ble utløst av en page_view som kom fra begin_checkout. Du leser altså banen fra høyre mot venstre.
Denne reverseringsmetoden er verdifull fordi den viser den faktiske konverteringsbanen. I stedet for å gjette hvilken reise som fører til kjøp, ser du den dokumentert med reelle tall. Du kan bruke dette til å identifisere de mest effektive sidene og hendelsene i kjøpsprosessen.
Praktiske bruksområder for baneutforskning
Baneutforskning i Google Analytics gir mest verdi når du bruker den til å svare på konkrete spørsmål. Her er noen vanlige bruksområder:
- Forstå navigasjonsmønster - start med session_start og bruk sidetittel som nodetype for å se hvilke sider brukerne besøker først, og hvor de klikker seg videre
- Identifisere frafall i kjøpsprosessen - start med begin_checkout og følg brukerne gjennom betalingsstegene for å finne flaskehalser
- Kartlegge konverteringsbaner - bruk purchase som sluttpunkt og analyser bakover for å se den vanligste veien til kjøp
- Evaluere innholdssider - start med en bestemt artikkelside og se om brukerne leser videre eller forlater nettstedet
Resultatene fra baneutforskning kan du kombinere med engasjementsrapporten for å se hvor lenge brukerne er aktive på de ulike stegene i banen.
Tips for bedre analyser
For å få mest mulig ut av baneutforskning bør du huske noen ting. Rapporten viser de mest populære banene, men ikke alle. Baner med svært få brukere kan bli skjult. Derfor fungerer analysene best når du har et tilstrekkelig datagrunnlag.
Du kan også bruke segmenter for å filtrere rapporten. Vis for eksempel bare brukere fra organisk søk, eller bare brukere på mobil. Dette lar deg sammenligne brukerreiser på tvers av trafikkilder og enhetstyper. Googles dokumentasjon for baneutforskning har mer om segmenter og avanserte innstillinger.
Husk at baneutforskning viser sekvenser av hendelser og sider, ikke tidspunkter. Hvis du trenger å forstå når brukerne faller av i forhold til en tidslinje, bør du se på kohortutforskning i stedet.
Neste steg
Nå vet du hvordan du bruker baneutforskning i Google Analytics til å følge brukerreiser fremover og bakover. Prøv å sette opp en baneutforskning med begin_checkout som startpunkt, og se om du finner frafall i din egen betalingsprosess. Kombiner gjerne med traktutforskning for å få prosentvise frafallstall i tillegg.
Denne videoen er hentet fra kurset Google Analytics på Utdannet.no. I det fulle kurset lærer du standardrapporter, utforsk-rapporter og hendelsesporing, alt bygget opp steg for steg med praktiske eksempler.
