Monitoring produktów niedostępnych w sklepach e-commerce poprzez Google Analytics

Monitoring produktów niedostępnych w sklepach e-commerce poprzez Google Analytics
3.5 (70%) 2 votes

W serwisach e-commerce nadal częstym problemem pod kątem ich użyteczności jest trafianie użytkowników na produkty, które są już niedostępne. Można sobie wyobrazić, że takie sytuacje wpływają negatywnie na odbiór serwisu oraz na konwersje. Poniżej przedstawię rozwiązanie, które daje informację o tym, jak duże jest to zjawisko i jak wpływa na ruch w serwisie.

Posłużymy się Google Analytics (GA) w połączeniu z Google Tag Managerem (GTM). Aby wyodrębnić ruch użytkowników trafiających na nieistniejące produkty, potrzebujemy stworzyć zdarzenie uruchamiające się w momencie odsłony strony z niedostępnym produktem. Zatem po kolei, co musimy zrobić w GTMie:

1. Najpierw zakładamy zmienną typu Custom JavaScript, która będzie nas informowała, czy na stronie jest komunikat o niedostępnym produkcie. Nazwijmy ją „product checker”. Przykładowo może ona wyglądać w ten sposób:

1
2
3
4
5
function () {
var product_status = document.getElementsByClassName('nazwa-klasy')[0].textContent.trim();
var wzor = /(.*)niedost(.*)/;
return (wzor.test(product_status) == true) ? "produkt niedostepny" : "produkt dostepny";
}

gdzie w miejscu ‚nazwa-klasy’ wpisujemy klasę przypisaną do danego tagu zawierającego informację o niedostępności. Można to sprawdzić klikając prawym przyciskiem myszy i wybierając ‚Zbadaj’ lub ‚Zbadaj element’.
Musi to być pierwszy element tej klasy na stronie. W innym przypadku będziemy musieli zmienić indeks [0] na odpowiednio dalszy.

Następnie definiujemy wzór tekstowy, do którego będziemy porównywać treść ze strony. W kodzie powyżej odpowiada za to fragment:

1
var wzor = /(.*)niedost(.*)/;

Jeżeli na stronie będziecie mieć zamiast komunikatu „produkt niedostępny” np. komunikat „brak produktu” to wówczas zmienna wzór może wyglądać w ten sposób:

1
var wzor = /(.*)brak(.*)/;

Kod zwraca nam wartość „produkt niedostepny” lub „produkt dostepny”.

2. Tworzymy tag typu Universal Analytics. Typ mierzenia: event.

W kategorii zdarzenia umieszczamy w podwójnych nawiasach klamrowych nazwę stworzonej w pkt 1 zmiennej. W naszym przypadku: {{product checker}}.

W akcji zdarzenia możemy umieścić nazwę strony, na której jest ono wywoływane w postaci wbudowanej zmiennej: {{Page Path}}.

W etykiecie zdarzenia możemy umieścić nazwę strony poprzedniej w postaci wbudowanej zmiennej: {{Referrer}}.

Istotnym jest, by zmienić pole Non-Interaction Hit na True. W innym przypadku sztucznie zaniżymy nasz Bounce Rate.

Oto ostateczny wygląd tagu:

3. Tworzymy trigger, będący regułą, dla której tag z pkt 2 będzie się wywoływał.

Zakładamy, że zależy nam tylko na stronach produktowych.
Tworzymy zatem zmienną typu Page View – DOM Ready. Jeżeli założymy typ Page View (bez DOM Ready) może dojść do sytuacji, że tag wywoła nam się, zanim zostanie odczytana treść dotycząca dostępności produktu. Wówczas w kategorii znajdzie się zwrot ‚undefined’.
Dodajemy warunek, że Page URL powinien zawierać ‚/produkty’ (oczywiście jeżeli w ten sposób są u nas oznaczone adresy URL stron produktowych).

W przypadku, gdy chcemy wykorzystać nasze statystyki, w działaniach SEO możemy pokusić się o zmianę konfiguracji triggera. Możemy wówczas dodać do warunków wykluczenie ze strony referrującej naszej domeny. W ten sposób nasz tag będzie się wywoływał tylko dla stron docelowych – będziemy widzieli, jakie strony z niedostępnymi produktami pojawiają się w wynikach wyszukiwania Google. Wówczas trigger zmieni postać na:

Po opublikowaniu mamy już działające zdarzenie. Możemy teraz założyć sobie segment w Google Analytics, w którym kategoria zdarzenia będzie zawierała zwrot „produkt niedostępny”. Następnie patrzeć, które źródła ruchu kierują na niepożądane strony. Patrząc na raport poprzednich stron możemy też sprawdzać, z jakich miejsc linkowanie wewnętrzne w naszym serwisie kieruje na niedostępne produkty.

 

 

 

Damian Krawczyk
Zajmuję się Analityką Webową od podłogi do dachu. Czyli od wdrożenia kodu do rekomendacji co zmienić by ulepszyć biznes klienta. W tzw. międzyczasie nadzoruję pracę pozostałych członków teamu analitycznego K2 Media, przekazuję wiedzę innym, zachęcam Klientów do podejmowania działań w szeroko rozumianej analityce mediowej itd.
Do K2 przyszedłem w 2009r. i zacząłem zajmować się… SEO. Kręta ścieżka „kariery” sprowadziła mnie ściśle na analityczne obszary. Zresztą, działałem w nich od początku mojej styczności ze Światem Internetu.
Moją pasją jest piłka nożna. Lubię pograć na PSie. Czekam aż mój Syn dorośnie do momentu kiedy będzie łoić Ojca w Fifę.