Traktutforskning i Google Analytics viser deg hvor brukerne faller av i kjøpsprosessen. Du definerer en serie steg, fra produktvisning til fullført kjøp, og ser nøyaktig hvor stor andel som går videre fra hvert steg. Hvis 100 personer ser på et produkt, men bare 4 kjøper, forteller traktutforskningen deg hvor de andre 96 forsvant.
Traktutforskning er en av teknikkene i utforsk-rapportene. I motsetning til standardrapportene som viser ferdig oppsummerte data, lar utforsk-rapportene deg bygge egne analyser fra bunnen av. Traktutforskning er den mest brukte teknikken for nettbutikker og nettsider med en tydelig brukerreise.
Slik setter du opp traktutforskning i Google Analytics
Du finner traktutforskningen under Utforsk i venstremenyen i Google Analytics. Klikk på Tom for å starte med en blank utforskning. Øverst i oppsettet ser du et felt som heter Teknikk. Endre denne fra "Friformsutforskning" til Traktutforskning.
Nå får du et panel der du definerer stegene i trakten. Hvert steg representerer en handling brukeren skal utføre, definert av en hendelse. For en typisk nettbutikk ser stegene slik ut:
- Steg 1: view_item - brukeren ser på et produkt
- Steg 2: add_to_cart - brukeren legger produktet i handlekurven
- Steg 3: begin_checkout - brukeren går til kassen
- Steg 4: purchase - brukeren fullfører kjøpet
For hvert steg klikker du på Legg til steg, gir steget et navn og velger hendelsen som betingelse. Du kan legge til så mange steg du vil, men fire til seks steg er vanligst for en e-handelstrakt.
Direkte og indirekte oppfølging mellom steg
Mellom hvert steg i trakten kan du velge om brukeren må gå direkte eller indirekte videre til neste steg. Denne innstillingen påvirker resultatene dine betraktelig.
Indirekte oppfølging (standardvalget) betyr at brukeren kan gjøre andre ting mellom stegene. De kan besøke andre sider, se på flere produkter eller komme tilbake en annen dag. Så lenge de til slutt utfører neste steg, telles de med.
Direkte oppfølging betyr at neste steg må være den aller neste hendelsen brukeren utfører. Hvis brukeren gjør noe annet imellom, for eksempel ser på en annen side, faller de ut av trakten. Denne innstillingen gir deg et strengere bilde, men kan gi urealistisk lave tall fordi brukere sjelden følger en perfekt lineær sti.
For de fleste analyser er indirekte oppfølging det beste valget. Bruk direkte oppfølging når du vil undersøke en spesifikk flyt der brukeren ikke bør avbrytes, for eksempel stegene inne i en betalingsflyt.
Tidsbegrensninger mellom steg
Du kan også sette en tidsbegrensning mellom stegene. For eksempel kan du kreve at brukeren går fra view_item til add_to_cart innen 5 minutter. Alle som bruker lengre tid, faller ut av trakten.
Tidsbegrensninger er nyttige når du vil analysere impulsive kjøp eller teste om rask handling korrelerer med høyere konvertering. For de fleste nettbutikker gir det mer mening å starte uten tidsbegrensninger og heller analysere gjennomsnittlig tid mellom stegene i etterkant.
Slik leser du resultatene av traktutforskningen
Når du har definert stegene, viser Google Analytics trakten som et stolpediagram. Hver stolpe representerer et steg, og du ser andelen brukere som gjennomfører hvert steg. Et typisk resultat for en nettbutikk kan se slik ut:
| Steg | Andel fra start | Fullføringsrate fra forrige steg |
|---|---|---|
| view_item | 100 % | - |
| add_to_cart | 24,6 % | 24,6 % |
| begin_checkout | 8,2 % | 33,1 % |
| purchase | 4,2 % | 51 % |
Kolonnen "Andel fra start" viser hvor stor andel av de opprinnelige brukerne som når hvert steg. Kolonnen "Fullføringsrate fra forrige steg" viser konverteringsraten mellom to påfølgende steg. Begge perspektivene er viktige.
Legg merke til tallene i eksempelet: 33,1 % av de som legger noe i handlekurven, går videre til kassen. Men hele 51 % av de som starter kassen, fullfører kjøpet. Det betyr at den største friksjonen ligger mellom handlekurv og kasse, ikke mellom kasse og kjøp. Halvparten som legger noe i handlekurven, forlater den uten å gå videre. Det er et tydelig signal om at noe kan forbedres i overgangen mellom handlekurv og kasse.
Neste handling: hva gjør brukerne etter hvert steg?
Traktutforskning i Google Analytics har en funksjon som heter neste handling. Den lar deg se de fem vanligste handlingene brukerne utfører etter hvert steg. For å bruke den legger du til en dimensjon, for eksempel Hendelsesnavn, i oppsettet.
Denne funksjonen gir deg kontekst som tallene alene ikke viser. Etter view_item kan du for eksempel se at de fleste brukerne utfører en pageview, altså at de navigerer til en annen side. Etter add_to_cart kan du se at mange legger enda et produkt i handlekurven. Etter begin_checkout ser du kanskje scroll og preview_order, noe som tyder på at brukerne leser gjennom ordredetaljene før de bestemmer seg.
Innsikten fra neste handling hjelper deg med å forstå hvorfor brukere faller av. Hvis mange forlater siden rett etter begin_checkout, kan det tyde på uventede fraktkostnader, mangel på foretrukket betalingsmåte eller en forvirrende kasseside.
Vis tid mellom stegene
En annen nyttig funksjon er Vis medgått tid, som viser gjennomsnittlig tid mellom hvert steg i trakten. Denne funksjonen avslører hvor lang kjøpsreisen er.
I et typisk eksempel kan gjennomsnittlig tid fra produktvisning til handlekurv være 17 timer og 49 minutter. Fra handlekurv til kasse kan det gå 11 timer og 14 minutter. Fra kasse til kjøp er det gjerne kortere, for eksempel 6 timer. Totalt tar kjøpsreisen godt over ett døgn for mange brukere.
Disse tallene viser at de fleste kjøp ikke er impulsive. Brukerne trenger tid til å vurdere, sammenligne og bestemme seg. Annonsering med remarketing til folk som har lagt noe i handlekurven, men ikke kjøpt, kan være en effektiv strategi basert på denne innsikten.
Praktisk bruk av traktutforskning
Traktutforskningen gir størst verdi når du bruker den systematisk. Sjekk trakten jevnlig for å fange opp endringer. Hvis konverteringsraten mellom to steg plutselig synker, kan det skyldes en teknisk feil, en designendring eller en prisøkning.
Kombiner traktutforskningen med andre utforsk-teknikker for dypere analyse. Med baneutforskning kan du se de konkrete sidene brukerne besøker mellom stegene i trakten. Brukt sammen gir disse to teknikkene deg både oversikten og detaljene du trenger for å optimalisere brukerreisen.
Du kan også segmentere trakten etter ulike brukergrupper. Legg til et segment basert på enhetskategori for å sammenligne mobil og desktop. Eller segmenter etter trafikkilde for å se om brukere fra Google konverterer annerledes enn brukere fra sosiale medier. Googles offisielle dokumentasjon for traktutforskning beskriver flere avanserte innstillinger.
Neste steg
Nå vet du hvordan du setter opp og leser en traktutforskning i Google Analytics. For å komme i gang med utforsk-rapportene generelt, les innføringen i utforsk. Vil du spore stegene i trakten, trenger du hendelsene på plass. Start med view_item for produktvisninger og purchase for fullførte kjøp.
Denne videoen er hentet fra kurset Google Analytics på Utdannet.no. I det fulle kurset lærer du alle utforsk-teknikkene, fra traktutforskning til baneutforskning og friformsanalyser.
