Ulepszone e-commerce. Google Analytics w dobrym zdrowiu. Case study. cz.1

Analiza skuteczności sprzedaży poszczególnych produktów należy do kluczowych procesów w każdym e-commerce. Uzyskane w ten sposób dane mogą być odpowiedzią na bardzo istotne dla biznesu pytania, dotyczące m.in. sezonowości, logistyki, czy skuteczności marketingu. W długiej perspektywie są fundamentem strategicznych decyzji – choćby o planowanym kierunku rozwoju, który będzie najlepszą odpowiedzią na potrzeby klientów.

Diagnostyka x Harbingers

W drugim kwartale 2021 r. z prośbą o pomoc w tym obszarze zwrócił się do nas jeden z naszych kluczowych Partnerów, Diagnostyka. Krakowska spółka od lat jest liderem na wyjątkowo wymagającym rynku badań zdrowotnych. Rozbudowana sieć placówek w całej Polsce sprawia, że trudno jest znaleźć wśród znajomych osobę, która nigdy nie korzystała z profesjonalnych usług punktów pobrań i laboratoriów Diagnostyki.

Wygodna możliwość sprawdzenia wyników online niedługo po wykonaniu badania połączona z bezpieczeństwem i wysokimi standardami sprawia, że z usług spółki skorzystały już miliony Polaków. Jesteśmy dumni, że już od lat możemy wspierać Diagnostykę w imponującym rozwoju, w którym ważną rolę odgrywa Internet. Tylko w TOP3 indeksu Google w drugiej połowie grudnia 2021 roku znajdowało się ponad 18 000 fraz kluczowych.

Analiza widoczności serwisu diag.pl. Źródło: Senuto.

Analiza widoczności serwisu diag.pl. Źródło: Senuto.

Plan i metodologia

Case study naszej współpracy w zakresie analityki rozłożymy na 3 części

W pierwszej – którą właśnie czytasz – opiszemy, w jaki sposób konfigurowaliśmy kolejne elementy ulepszonego modułu e-commerce, aby otrzymać jak najpełniejszy obraz zachowania użytkownika w witrynie. W drugiej skupimy się na końcowym etapie konwersji: przejściu do kasy, kolejnych etapach koszyka i płatności. Ostatnią część poświęcimy pozostałym pytaniom biznesowym, na które znajdowaliśmy rozwiązania przy użyciu analitycznych narzędzi.

Chcemy, aby każda z tych części była dla Ciebie cennym kompendium wiedzy na dany temat. Choć opisane problemy dotyczą konkretnej współpracy, to zaproponowane przez nas rozwiązania mogą być stosowane w bardzo wielu kontekstach. W tekstach znajdziesz szczegółowe opisy naszej pracy, w tym kompletne skrypty z komentarzami. Mamy nadzieję, że taka forma okaże się dla Ciebie atrakcyjna. Jeżeli będziesz potrzebował dopowiedzenia lub porady ekspertów, jak poradzić sobie z takim czy innym wdrożeniem – po prostu do nas napisz.

Omówienie problemu

Sklep online Diagnostyki oferuje bardzo szeroki zakres badań, zarówno pod kątem COVID-19, jak i alergologii czy chorób tarczycy, a także typowych badań podstawowych i biochemicznych. Bardzo ważną funkcjonalnością jest sprzedaż tzw. e-pakietów, obejmujących kilka jednostek badawczych. Dzięki temu klient nie musi posiadać specjalistycznej wiedzy, aby móc wybrać badania adekwatne do jego wieku czy sytuacji zdrowotnej.

Nazwy poszczególnych pakietów, takich, jak na przykład „e-Pakiet dla kobiet w ciąży” czy „e-Pakiet dla mężczyzn” – są bardzo czytelne. Wraz z dodaniem takiej pozycji do koszyka, trafia tam zestaw kilku bądź kilkunastu badań, najbardziej adekwatnych do danej sytuacji. Przykładowo, podstawowy Pakiet dla kobiet w ciąży zawiera m.in. badanie poziomów glukozy, kwasu foliowego czy elektrolitów w organizmie.

Przykładowe e-Pakiety badań. Źródło: diag.pl.

Przykładowe e-Pakiety badań. Źródło: diag.pl.

 

Jednocześnie firma nie ogranicza możliwości samodzielnego dobierania badań w tzw. pakiety użytkownika. Dzięki temu bardziej świadomi pacjenci mogą korzystać z diagnostyki skrojonej na miarę ich potrzeb, oszczędzając jednocześnie pieniądze.

To rozwiązanie, wyjątkowo wygodne dla użytkowników, miało jednak niedostrzegalną na pierwszy rzut oka wadę. W sytuacji, w której klient decydował się na samodzielne skomponowanie pakietu swoich badań, do Google Analytics trafiała informacja o zakupie „pakietu użytkownika” bez rozbicia go na poszczególne badania. W efekcie nawet ponad 20% procent przychodów w raportach sprzedażowych trafiało do zbiorczej pozycji „Pakiet użytkownika”. Zespół zarządzający sklepem nie widział, jakie produkty w rzeczywistości trafiały do tych zestawów. Co za tym idzie, dane na temat skuteczności sprzedaży były zaburzone w sposób istotny, a ich wiarygodność ograniczona.

Możliwość stworzenia własnego pakietu badań. Źródło: diag.pl

Możliwość stworzenia własnego pakietu badań. Źródło: diag.pl

Ulepszone e-commerce Google Analytics – studnia (prawie) bez dna

Postanowiliśmy rozwiązać ten problem, korzystając z funkcji, jakie daje moduł ulepszonego e-commerce Google Analytics. Dla przypomnienia – jest to funkcjonalność, która daje dostęp do szeregu szczegółowych raportów umożliwiających mierzenie m.in. skuteczność sprzedaży poszczególnych produktów, efektywność kodów rabatowych czy zwrotów zakupów.

W pierwszej kolejności zasugerowaliśmy usunięcie z tablicy produktów wysyłanej do GA na etapie koszyka pozycji „Pakiet użytkownika”. Zamiast tego wszystkie produkty widniały jako pojedyncze pozycje – jak na paragonie. Jak jednak w takim razie określić, czy dany produkt został kupiony w pakiecie czy solo?

Zdecydowaliśmy się na wykorzystanie zero-jedynkowego wymiaru niestandardowego zakładającego wykorzystanie wartości logicznych false lub true. Brzmi to dość technicznie, jednak rozwiązanie jest bardzo proste. W sytuacji, w której dane badanie było częścią pakietu, przyjmował on wartość true. W innym wypadku do GA trafiała wartość false. Kod prezentował się następująco:

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  'event’: 'eec.purchase’,
  'ecommerce’: {
    'currencyCode’: 'PLN’,
    'purchase’: {
      'actionField’: {
        'id’: 'T12345′,
// ID transakcji
        'revenue’: '35.43′, // Przychód
        'tax’: '4.90′, // Podatek
        'shipping’: '5.99′ // Koszt dostawy
        'coupon’: 'NAZWA’  // Kupon – jeżeli został wykorzystany
      },
      'products’: [{ // Tablica zakupionych produktów
        'name’: 'SARS-CoV-2, przeciwciała’,     // Nazwa e-pakietu lub  badania
        'id’: ’4868’, // Kod badania z kodu oferty
        'price’: '119.99′, // Cena
        'dimension2′: 'true’, // Wymiar niestandardowy ‘W pakiecie użytkownika’
        'dimension3′: 'Tak – 50%’, // Wymiar niestandardowy ‘Rabat’
        'brand’: 'diag.pl’,
        'category’: 'Badania przeciwciał anty-SARS-CoV-2′, // tutaj jest to przekazywane już w obecnej konfiguracji, czyli odwołujemy się do tej samej zmiennej
        'quantity’: 1, // Liczba sztuk danego badania/e-pakietu
      },
      {
        'name’: 'SARS-CoV-2 metodą real time RT-PCR z zaświadczeniem lekarskim dla Japonii’,
        'id’: ’5423’,
        'price’: '450.0′,
        'dimension2′: 'true’,
        'brand’: 'diag.pl’,
        'category’: 'Badania SARS-CoV-2 met. RT-PCR z zaświadczeniem lekarskim’,
        'quantity’: 1
      }]
    }
  }
});

Dzięki temu Diagnostyka zyskała dostęp do danych na temat popularności całego wachlarza sprzedawanych badań. Co więcej, wiedzieliśmy też, czy dany produkt został sprzedany w zestawie czy też nie.

Potencjalne ryzyka

Zaproponowane przez nas rozwiązanie nie było wolne od ryzyka. Były to jednak sytuacje podobne do przypadków, z którymi już się mierzyliśmy. Jedna z trudności w raportowaniu sprzedaży produktów oferowanych w zestawach wiąże się z rabatami. W jaki sposób przedstawiać wartość poszczególnych części składowych zestawu, jeżeli tylko całość objęta jest rabatem? Zastosowanie raportu niestandardowego – jak widać w powyższym kodzie – nie rozwiązuje sprawy. Informacja o fakcie rabatu nie pomaga w rachunkach. Uznaliśmy, że w takiej sytuacji priorytetem jest zgodność danych Google Analytics z CRM Partnera. Zaproponowaliśmy zatem uwzględnienie identycznej wartości procentowej rabatu na wszystkich produktach tak, aby sumował się odpowiednio do finalnej kwoty transakcji.

Konsekwencją takiego podejścia jest rozbieżność cen tych samych produktów w raportach. Aby w czytelny sposób móc ocenić zarówno liczbę sprzedanych pakietów, jak i ich średnią wartość, zaproponowaliśmy wykorzystanie segmentów uwzględniających omówione powyżej wymiary niestandardowe.

Możliwości ulepszonego e-commerce Google Analytics – mierzenie odsłon i kliknięć produktów

Podczas następnych etapów współpracy coraz bardziej zagłębialiśmy się w możliwości, które oferuje moduł ulepszonego e-commerce Google Analytics. Dodając kolejne linijki kodu do skryptów, uzyskiwaliśmy dostęp do coraz bardziej precyzyjnych informacji, umożliwiających analizę kolejnych porcji danych.

W sklepie Diagnostyki produkty prezentowane są na różnorodne sposoby: w karuzeli na stronie głównej, na kartach poszczególnych badań, w katalogu itd. Zaproponowaliśmy mierzenie wyświetleń oraz kliknięć tych pozycji. W ten sposób mogliśmy postawić hipotezy związane ze skutecznością poszczególnych list. Czy występują na stronie miejsca, w których użytkownicy często wyświetlają produkty, ale niekoniecznie w nie klikają? Jeżeli tak – co jest tego powodem?

Jeden z listingów produktowych, karuzela. Źródło: diag.pl

Jeden z listingów produktowych, karuzela. Źródło: diag.pl

Aby móc przystąpić do takiej analizy, należało dokonfigurować skrypt i skorzystać z kolejnej funkcjonalności ulepszonego e-commerce. Dla każdej pozycji na stronie przypisaliśmy różne wartości parametru list. Mierząc zarówno wyświetlenia (impressions w kodzie), jak i kliknięcia (clicks), byliśmy w stanie wyliczyć CTR-y poszczególnych list produktowych oraz konkretnych pozycji wchodzących w ich skład.

Aby w pełni wykorzystać możliwości oferowane przez Analytics, do powyższych wskaźników dołączyliśmy jeszcze mierzenie wyświetleń kart produktowych. Dzięki ilościowemu porównaniu tej miary z kliknięciami w produkty możemy wyciągnąć wnioski na temat wydajności witryny – jak wielu użytkowników, którzy kliknęli w dany produkt, dotarło do jego podstrony?

Szczegółowe rozwiązanie przedstawiamy poniżej. Ważne jest, aby poniższy skrypt uruchamiał się w momencie, kiedy zaczytany jest cały kod Google Tag Managera. Dopiero w tym momencie dataLayer jest zadeklarowany w całości, co pozwala na przekazywanie do GA wartości opisanych powyżej parametrów.

Ulepszone e-commerce – skrypt mierzenia odsłon produktów:

 

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  event: ’eec.impressionView’, // Nazwa zdarzenia – wyświetlenie produktu
  ecommerce: {
    impressions: [{
      id: ’1′, // Kod badania z oferty
      name: ’Badanie moczu’
      list: ’Katalog – badania’, // Nazwa listy produktowej
      position: 1, // Pozycja, na której jest dany produkt, liczona od lewej oraz od góry
    },{
      id: ’2′,
      name: ’Inne badanie’,
      list: ’Katalog – badania’,
      position: 2,
    }]
  }
});

 

Ulepszone e-commerce – skrypt mierzenia kliknięć w produkty:

 

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  event: ’eec.impressionClick’, // Nazwa zdarzenia – kliknięcie
  ecommerce: {
    click: {
      actionField: {
        list: ’Katalog – badania’
      },
      products: [{
        id: ’1′,
        name: ’Badanie moczu’,
        position: 1,
      }]
    }
  }
});

 

Ulepszone e-commerce – skrypt mierzenia wyświetleń karty produktu:

 

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  event: 'eec.detail’, // Nazwa zdarzenia – wyświetlenie karty produktu
  ecommerce: {
    detail: {
      actionField: {
        list: ’Katalog – badania’
      },
      products: [{
        id: ’1′,
        name: ’Badanie moczu’,
        brand: ’diag.pl’,
      }]
    }
  }
});

 

Coraz bliżej konwersji – dodawanie i usuwanie produktów z koszyka

Każdy z opisanych powyżej etapów przybliża użytkownika do dokonania zakupu

Widzimy więc, jak w miarę rozwoju skryptu przesuwamy się w dół lejka sprzedażowego. Jedną z ostatnich czynności na tej ścieżce, którą z czystym sumieniem możemy nazwać mikrokonwersją, jest dodanie produktu do koszyka. Kończąc pierwszy etap wdrażania skryptów związanych z ulepszonym e-commerce, zaproponowaliśmy mierzenie zarówno dodawania, jak i usuwania produktów z koszyka.

Zdarzenie eec.addToCart uruchamiane jest za każdym razem, kiedy produkt trafia do koszyka. Jak widzimy na skrypcie poniżej, oprócz danych na temat samego produktu możemy zauważyć również, w którym miejscu witryny nastąpiło kliknięcie (parametr list).

 

Ulepszone e-commerce – skrypt mierzenia dodawania produktów do koszyka:

 

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  event: ’eec.addToCart’, // Nazwa zdarzenia – dodanie do koszyka
  ecommerce: {
    add: {
      actionField: {
        list: ’Wyszukiwarka’
      },
      products: [{
        id: 1′,
        name: ’Badanie moczu’,
        brand: ’diag.pl’,
        quantity: 2,
      }]
    }

Bardzo podobnie prezentuje się skrypt, który informuje o usunięciu produktu. Można zauważyć, że actionField nie zawiera tu żadnych informacji. Jest to zrozumiałe: w oczywisty sposób, usunięcie produktu z koszyka musi mieć miejsce… właśnie tam.

 

Ulepszone e-commerce – skrypt mierzenia usuwania produktów z koszyka:

 

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  event: ’eec.removeFromCart’, // Nazwa zdarzenia – usuwanie z    koszyka
  ecommerce: {
    remove: {
      actionField: {
      },
      products: [{
        id: 1′,
        name: ’Badanie moczu’,
        brand: ’diag.pl’,
        quantity: 2,
      }]
    }

 

Podsumowanie

Powyższe case study pokazuje, jakich narzędzi i wiedzy może nam dostarczyć prawidłowo skonfigurowany Google Analytics

Oczywiście, żaden z przedstawionych wyżej skryptów nie jest sztuką dla sztuki. Dane pozyskane za ich pomocą odpowiadają na bardzo precyzyjne pytania. Które produkty cieszą się największą popularnością? Czy pewne badania są łączone ze sobą tak często, że powinniśmy sprzedawać je w odgórnie zdefiniowanym pakiecie? Jak skuteczne są poszczególne listingi produktów?

W kolejnej części case study współpracy z Diagnostyką pokażemy, w jaki sposób mierzyć kolejne kroki na ścieżce konwersji: przejście do kasy, poszczególne kroki koszyka, dokonanie płatności. Podobnie, jak w przypadku powyższych skryptów, będziesz mógł potraktować je jako instruktaż do podobnych wdrożeń we własnym zakresie. A jeżeli będziesz przy tej okazji potrzebować podpowiedzi ekspertów – nie wahaj się do nas odezwać. Pomożemy!

Harbingers
Piotr Werner
SEO & DIGITAL ANALYTICS MANAGER
Współpraca z Diagnostyką jest dla naszego zespołu Analityki wyzwaniem i przyjemnością. Możemy w pełni wykorzystywać możliwości, jakie daje Google Analytics po to, aby tworzyć wzorcowy cykl pracy analitycznej: dostarczanie narzędzi, analiza wyników, stawianie hipotez i skuteczna optymalizacja.

Marzy ci się wzrost widoczności na frazy nawet o 500%?

Wypełnij formularz i skorzystaj z darmowej konsultacji strategicznej, która odmieni Twój biznes.
Rozmowa strategiczna

    KROK 1 z 6

    Gotowy na darmową rozmowę strategiczną?
    Zrób pierwszy krok na drodze do wzrostu sprzedaży! Wypełnij wskazane pola, a my przeanalizujemy Twój serwis i sprawdzimy jak radzi sobie Twoja konkurencja.

    Imię i Nazwisko
    E-mail służbowy
    Telefon
    Nazwa firmy
    Stanowisko
    Strona internetowa

    KROK 2 z 6

    Jakie są Twoje cele na najbliższy rok?
    Wskaż co chcesz zrealizować, a my powiemy Ci jak to zrobić.

    Inne

    KROK 3 z 6

    Interesuje Cię
    Zaznacz usługi, które Cię interesują.

    Inne

    KROK 4 z 6

    Co przeszkadza Ci osiągnąć wyznaczone cele?
    Jakie blokery nie pozwalają Ci osiągnąć założonych celów?

    Inne

    KROK 5 z 6

    Z kim konkurujesz?
    Opisz nam kto jest Twoją bezpośrednią konkurencją.


    KROK 6 z 6

    Ile wynosi Twój miesięczny budżet marketingowy?
    Wybierz przedział budżetu miesięcznego.


    This will close in 0 seconds

      KROK 1 z 6

      Gotowy na darmową rozmowę strategiczną?
      Zrób pierwszy krok na drodze do wzrostu sprzedaży! Wypełnij wskazane pola, a my przeanalizujemy Twój serwis i sprawdzimy jak radzi sobie Twoja konkurencja.

      Imię i Nazwisko
      E-mail służbowy
      Telefon
      Nazwa firmy
      Stanowisko
      Strona internetowa

      KROK 2 z 6

      Jakie są Twoje cele na najbliższy rok?
      Wskaż co chcesz zrealizować, a my powiemy Ci jak to zrobić.

      Inne

      KROK 3 z 6

      Interesuje Cię
      Zaznacz usługi, które Cię interesują.

      Inne

      KROK 4 z 6

      Co przeszkadza Ci osiągnąć wyznaczone cele?
      Jakie blokery nie pozwalają Ci osiągnąć założonych celów?

      Inne

      KROK 5 z 6

      Z kim konkurujesz?
      Opisz nam kto jest Twoją bezpośrednią konkurencją.


      KROK 6 z 6

      Ile wynosi Twój miesięczny budżet marketingowy?
      Wybierz przedział budżetu miesięcznego.


      This will close in 0 seconds