Magento可以说是外贸建站中最流行的一款免费开源程序,流行度相当于WordPress在独立博客建站中的应用。Google Analytics同样是大多数外贸B2C网站的数据分析首选,本文主要讲述Google Analytics在Magento系统中的高级应用。
对于大多数GA的初级用户而言,使用GA貌似很简单,复制GA后台的跟踪代码到程序模版中就算完事了,然后就看流量,跳出率等基本维度数据,做的好点的可能会添加一个订单成功的页面目标,然后就算完事了。
但是,电子商务是一个真刀实枪的战场,你应该做更多,挖掘更多有价值的数据,了解网站和用户,改善网站体验和提升体验,从而进一步减少浪费(转化成本),提升转化率和转化价值。那么,本文将按照这个思路进行讲解:获得数据——了解数据——改进数据。
我们需要获得怎样的数据?怎么获得这些数据?基础的数据获取当然非常简单了,但是这是远远不够的;要获得这些额外的数据,其实也并不困难。主要使用以下几个高级跟踪技术:
毫无疑问,这是任何电子商务网站必须首要关注的,你需要了解每日的订单趋势及其来源渠道,产品销量数据。当然,你可以通过网站的后台系统获得一些数据,但是关键是如何对接这些数据,将用户行为和产品销售进行对接,就得依靠电子商务跟踪了。(注:本人非程序员出身,因此代码具体实现方式请找相关程序员,本文仅阐述方法,对于一般程序员来说,实现起来并不困难,大多数只是动态值的替换而已)
_gaq.push(['_trackPageview']);
// e-commerce tracking begin
_gaq.push(['_addTrans', 'test1234', // order ID - required
'test1234', // affiliation or store name
'12.34', // total - required
'12.34', // tax
'12.34', // shipping
'test1234', // city
'test1234', // state or province
'AU' // country
]);
// add item might be called for every item in the shopping cart
// where your ecommerce engine loops through each item in the cart and
// prints out _addItem for each
_gaq.push(['_addItem', 'test1234', // order ID - required
'test1234', // SKU/code - required
'test1234', // product name
'test1234', // category or variation
'12.34', // unit price - required
'12' // quantity - required
]);
_gaq.push(['_addItem', 'test1234', // order ID - required
'test1234', // SKU/code - required
'test1234', // product name
'test1234', // category or variation
'12.34', // unit price - required
'12' // quantity - required
]);
_gaq.push(['_trackTrans']); //submits transaction to the Analytics servers
// e-commerce tracking end
(function () {
此段代码插入到GA代码的相应位置,并且放到订单跳转去支付的前一个页面,放到跳转前的好处是数据最全,缺点是可能部分订单最终并未支付。当然你也可以安装到支付成功的返回页面,这种方式优点是可以跟踪所有成功的订单,确定是可能部分用户不正常返回。最佳解决方案是2个位置均放置代码,使用2个GA的ID,然后分别查看数据。
转化渠道跟踪:
Magento系统一般来说主要有2种支付模式,分页支付或者单页支付(onepage),前者比较好办,直接添加相应的URL到目标渠道即可,后者的话,就需要使用虚拟页面跟踪了。分别在各个按钮的位置添加虚拟页面跟踪,使用onclick事件并定位容易理解的虚拟URL,然后将这个URL同理添加到URL页面形式的目标渠道中即可。主要代码如下:
onclick = “shipping.save();_gaq.push(['_trackPageview', '/order/shipping_info']);”
onclick = “shippingMethod.save();_gaq.push(['_trackPageview', '/order/shipping_method']);”
onclick = “payment.save();_gaq.push(['_trackPageview', '/order/payment']);”
onclick = “review.save();_gaq.push(['_trackPageview', '/order/review']);”
搜索页面路径转化,大多数外贸网站会依靠SEO,因此可能会对页面进行伪静态处理,出现一个问题就是搜索结果页面没有?cat=category&q;=keyword这种字符参数,因此,你就需要对这些页面的URL进行转化,将伪静态的URL转化成可被GA搜索配置中识别的参数形式。
代码范例如下:
_gaq.push(['_trackPageview', '?cat=category&q;=keyword']);
错误页面这个经常被忽略,其实通过GA的虚拟页面跟踪,可以很方便的了解哪些页面出错了。代码如下:
_gaq.push(['_trackPageview', '/404.html?page=' + document.location.pathname + document.location.search + '&from;=' + document.referrer]);
结果在内容页中搜索404.html,后面的值分别为出错路径和引荐来源,可导出使用Excel的分列功能分析数据。
虚拟页面的另外一个应用就是外链的跟踪,比如链接到facebook,twitter等sns社区的链接,paypal认证及其他认证的的外部链接,等等。
说完虚拟页面跟踪,就不得不说事件跟踪了,大多数情况下,建议使用事件跟踪,尤其是站内的一些点击事件,因为虚拟页面跟踪的一个很大弊端是会产生更多的页面浏览,会影响跳出率及停留时间等基础数据。而是用事件跟踪的话,基于今年出的一个事件跟踪赋值,它可以对跳出率不产生影响。事件跟踪的另外一个好处是它有更多的参数,因此对于一些稍微复杂的应用,事件跟踪会更好用一些。比如下面说到的导航菜单点击事件跟踪,购物车按钮点击跟踪,快速支付点击跟踪。
导航菜单的点击事件跟踪,在很多网站都可以看到应用,比如小米网,铁血网(百度开放统计还拿它做案例,其实人家用的是GA),敦煌网卖家平台。代码范例如下(事件跟踪须特别注意大小写及空值的处理,转化价值的空值直接使用空格,不得使用’ ‘,另外事件价值必须为整数数字,不得使用小数点及单位):
onclick = “_gaq.push(['_trackEvent','menu','category','sub', ,true]);
购物车按钮的跟踪,购物车也是一种转化,虽然它离转化还有一些距离,但是极具参考价值。代码范例如下:
onclick = “productAddToCartForm.submit(this);_gaq.push(['_trackEvent', 'add to cart','category', 'sku-id','1234',true]);
快捷支付,大多数外贸网站都会使用PayPal进行收款,但是普通的付款方式有时候有些麻烦,各种表单填写,因此采用快捷支付在某种程度上会提升整体的转化率,就如大多数国内电商均采用支付宝或新浪微博或qq号等账号直接登录一个道理。注:这里使用onmousedown而不适用onclick主要是为了避免跟踪代码来不及加载而统计不到部分数据,当然你也可以通过进行延时处理来实现。
onmousedown = “_gaq.push(['_trackEvent','paypal','category','sku-id',1234,true]);
自定义变量主要作用是对会员行为进行分析,如果广泛而言,你可以分为2大类,会员和非会员。当然,为了更细致了解相关用户行为,你可以对每个会员进行跟踪,将各个会员的ID添加到访客级自定义变量中。主要代码(会员记录会员号,非会员记录cookie值):
_gaq.push(['_setCustomVar', 1, 'vip/non-vip', 'id/cookie', 1]);
自定义变量不光可以用来记录会员信息,还可以跟踪语言,货币,国际或城市(读取会员地址信息或根据IP进行转化),浏览的产品及其对应类别,等等,根据具体应用范围,可使用访客、访问、页面等三级别的自定义变量。
以上就是主要的几个高级应用了,希望对外贸B2C的童鞋们有帮助,通过使用GA的这些高级功能,是不是又发现了一片新天地了?你可以做更具针对性的营销策略,更科学有效的成本控制,更合理的产品及页面调整。
当然,以上只是告诉你如何获取数据,关于如何使用这些数据,如何利用这些数据给你带来真正的商业价值,请听下回分解。