GA4 को छूने से पहले एक मापन ढाँचा डिज़ाइन करना

GA4 को छूने से पहले एक मापन ढाँचा डिज़ाइन करना


ज्यादातर मामलों में, Google Analytics 4 प्रोजेक्ट तकनीकी अनुरोध के रूप में शुरू होते हैं। एक मार्केटिंग टीम, ग्राहक या हितधारक ट्रैकिंग स्थापित करने के लिए कहता है। किसी को संपत्ति तक पहुंच मिल जाती है और वह मान लेता है कि डेटा अंततः सुनने लायक कहानी बताएगा।

शायद कभी-कभी ऐसा होता है. लेकिन अधिकांश समय, यह संख्याओं का एक संग्रह तैयार करता है जो सटीक लगता है लेकिन उन प्रश्नों का उत्तर देता है जो वास्तव में किसी ने नहीं पूछे हैं।

माप ढाँचा पहले आना चाहिए। बाकी सब कुछ इसका अनुसरण करना चाहिए। क्योंकि यह किसी को भी मापना शुरू करने से पहले तकनीकी सेटअप को एक उद्देश्य देता है।

मुख्य मुद्दा यह है कि बहुत अधिक डेटा है और पर्याप्त कार्रवाई नहीं है। और यही वह अंतर है जिसे मापने के ढांचे को बंद करना होता है।

कार्य को ट्रैक करने से पहले कार्य को फ़्रेम करें

1. सबसे पहले सफलता को सरल भाषा में परिभाषित करें

प्रश्न का उत्तर देने के लिए आवश्यक ईवेंट बनाने से पहले, सफलता को परिभाषित करें। सफलता का वर्णन इस तरह से किया जाना चाहिए कि लोग उसे देखकर पहचान सकें।

यदि आपका लक्ष्य लीड जनरेशन है, तो क्या सफलता का मतलब अधिक समग्र पूछताछ, या बेहतर-योग्य पूछताछ है?

सामग्री प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं? फिर, सफलता मेट्रिक्स को अधिक जैविक ट्रैफ़िक, लौटने वाले विज़िटर, अधिक वाणिज्यिक पृष्ठ विज़िट, या अधिक सहायता प्राप्त रूपांतरण प्राप्त करने के रूप में परिभाषित करें।

यदि आप ईकॉमर्स वृद्धि चाहते हैं, तो क्या सफलता का मतलब अधिक खरीदारी, उच्च औसत ऑर्डर मूल्य, कम चेकआउट ड्रॉप-ऑफ़ या अधिक बार-बार दोहराने वाले ग्राहक हैं?

प्रत्येक उत्तर एक अलग माप योजना की ओर ले जाता है।

यही कारण है कि मुझे नहीं लगता कि एनालिटिक्स योजना को व्यावसायिक संदर्भ से अलग किया जा सकता है। कंपनी क्या हासिल करने की कोशिश कर रही है, इसके आधार पर वही डेटा उपयोगी, अप्रासंगिक या भ्रामक हो सकता है।

2. प्रश्नों से शुरू करें, मेट्रिक्स से नहीं

यह वह बिंदु है जहां मैं माप ढांचे को परिभाषित करने वाले महत्वपूर्ण प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करने से पहले रिपोर्ट बनाने में अभी भी देरी करूंगा। अपने व्यवसाय से ऐसे पूछताछ करें जैसे यह कोई क्रश हो और वह डेटा प्राप्त करें! लेकिन सबसे पहले, प्रश्नों की एक स्पष्ट सूची निर्धारित करें और जब तक आपको उत्तर न मिल जाएं, रुकें नहीं।

खैर, अब आप सोच सकते हैं कि व्यवसाय को अधिक आत्मविश्वास से उत्तर देने की क्या आवश्यकता है?

उदाहरण के लिए:

  • उपयोगकर्ता पूछताछ सबमिट करने से पहले क्यों छोड़ रहे हैं?
  • कौन से लैंडिंग पृष्ठ बहुमूल्य पूछताछ उत्पन्न करते हैं?
  • लौटने वाले आगंतुक का व्यवहार पहली बार आने वाले आगंतुक के व्यवहार से किस प्रकार भिन्न है?
  • किस उत्पाद या सेवा पृष्ठ में सुधार की आवश्यकता है?

इस स्तर पर, लक्ष्य माप सेटअप को आकार देना है। क्योंकि डैशबोर्ड को लोगों को यह तय करने में मदद करनी चाहिए कि आगे क्या करना है।

यह स्पष्ट लगता है, लेकिन यहीं पर कई रिपोर्टिंग सेटअप गड़बड़ हो जाते हैं। उनमें मेट्रिक्स शामिल हैं क्योंकि मेट्रिक्स उपलब्ध हैं, इसलिए नहीं कि किसी ने यह निर्णय लिया है कि वे किस कार्रवाई का समर्थन करते हैं।

यहां अभ्यास सरल है लेकिन कभी-कभी छोड़ दिया जाता है: प्रत्येक प्रश्न लिखें जो आपकी नेतृत्व टीम पूछेगी कि क्या उनके पास असीमित, पूरी तरह से स्वच्छ डेटा तक पहुंच है। फिर उस सूची को देखें और पहचानें कि आपका वर्तमान सेटअप किन प्रश्नों का उत्तर दे सकता है।

उन दो सूचियों के बीच के अंतर को बंद करना आपके माप ढांचे का काम है। एक बार जब ये प्रश्न मौजूद हो जाते हैं, तो रूपरेखा यह परिभाषित करने में आगे बढ़ सकती है कि परिणाम वास्तव में कैसा दिखता है।

3. पता लगाएं कि उन सवालों के जवाब देने में क्या मदद मिल सकती है

एक बार सफलता परिभाषित हो जाने पर, अगला प्रश्न यह होता है: वेबसाइट पर क्या हो रहा होगा? उपयोगकर्ता क्या कर रहा है?

एक अच्छे माप ढाँचे को उन व्यवहारों की पहचान करने का प्रयास करना चाहिए जो दर्शाते हैं कि कोई व्यक्ति सार्थक कार्रवाई के करीब जा रहा है।

उदाहरण के लिए, यदि प्रश्न यह है, “उपयोगकर्ता पूछताछ सबमिट करने से पहले क्यों छोड़ रहे हैं?”, तो कुछ चीजें हैं जिन्हें हमें पहले समझने की आवश्यकता हो सकती है।

क्या लोग कॉल-टू-एक्शन तक पहुंच रहे हैं? क्या मोबाइल पर ड्रॉप-ऑफ़ बदतर है? क्या यह किसी विशिष्ट लैंडिंग पृष्ठ या ट्रैफ़िक स्रोत से अधिक होता है?

ये वे व्यवहार हैं जो प्रश्न के पीछे बैठते हैं।

यही बात इस प्रश्न पर भी लागू होती है, “कौन से लैंडिंग पृष्ठ मूल्यवान पूछताछ उत्पन्न करते हैं?” इसका उत्तर संभवतः केवल सत्रों की संख्या में नहीं है। आपको यह देखने की आवश्यकता हो सकती है कि पृष्ठ पर पहुंचने के बाद उपयोगकर्ता क्या करते हैं।

आपके प्रश्न मापन के लिए तब अधिक उपयोगी हो जाते हैं जब आप उन्हें किसी अवलोकन योग्य चीज़ से जोड़ पाते हैं।

4. प्रत्येक मीट्रिक को KPI की तरह न मानें

एनालिटिक्स रिपोर्ट के भ्रमित होने का एक कारण यह है कि ट्रैक की गई कार्रवाइयों को ऐसे माना जाता है मानो उन सभी का महत्व समान स्तर का हो। वे नहीं करते। उदाहरण के लिए, कोई भी खरीदारी निस्संदेह उत्पाद पृष्ठ दृश्य के समान नहीं है।

इसका मतलब यह नहीं है कि छोटे कार्य बेकार हैं। लेकिन वे एक अलग भूमिका निभाते हैं।

मैं माप को तीन परतों में अलग करना पसंद करता हूं:

व्यावसायिक परिणाम:

ये वे परिणाम हैं जिनकी कंपनी अंततः परवाह करती है: राजस्व, योग्य लीड, पाइपलाइन, खरीदारी, सदस्यता, प्रतिधारण, या ग्राहक अधिग्रहण।

प्रदर्शन सूचक:

ये सहायता दिखाते हैं कि क्या उपयोगकर्ता इस प्रकार के परिणामों की ओर बढ़ रहे हैं: डेमो अनुरोध दर, चेकआउट पूर्णता दर, परीक्षण साइनअप दर, लौटने वाले विज़िटर रूपांतरण दर, या सामग्री से वाणिज्यिक पृष्ठों तक आंदोलन।

नैदानिक ​​संकेत:

ये यह समझाने में मदद करते हैं कि कुछ क्यों हो रहा है: फॉर्म परित्याग, डिवाइस-स्तर ड्रॉप-ऑफ, फ़िल्टर उपयोग, आंतरिक खोज व्यवहार, सीटीए क्लिक, या विशिष्ट पृष्ठ प्रकारों के साथ जुड़ाव।

यह मायने रखता है क्योंकि प्रत्येक संख्या एक ही रिपोर्ट में नहीं होती है। हितधारकों को परिणामों और कुछ प्रदर्शन संकेतकों की आवश्यकता है। मार्केटिंग टीमों को चैनल, लैंडिंग पृष्ठ और सामग्री-स्तरीय संकेतों की आवश्यकता हो सकती है।

समस्याओं की जांच के लिए विश्लेषकों को नैदानिक ​​डेटा की आवश्यकता हो सकती है। कार्यान्वयन काम कर रहा है या नहीं, इसकी पुष्टि के लिए डेवलपर्स को इवेंट-स्तरीय विवरण की आवश्यकता हो सकती है।

→ यह भी देखें: GA4 मेट्रिक्स पर प्रत्येक विज्ञापनदाता को ध्यान देना चाहिए

5. तय करें कि क्या नहीं मापना है

यह योजना का सबसे अधिक अनदेखा हिस्सा हो सकता है। हालाँकि, एक अच्छे माप ढांचे में यह भी बताया जाना चाहिए कि क्या ट्रैक करने की आवश्यकता नहीं है।

यह असहज महसूस हो सकता है क्योंकि एनालिटिक्स टूल बहुत अधिक ट्रैकिंग को संभव बनाते हैं। लेकिन अधिक ट्रैकिंग का मतलब स्वचालित रूप से बेहतर माप नहीं है।

कभी-कभी इसका मतलब सिर्फ अधिक रखरखाव होता है। क्योंकि हर आयोजन की एक लागत होती है. किसी को इसे लागू करना होगा, इसका परीक्षण करना होगा, इसका दस्तावेजीकरण करना होगा, इसकी व्याख्या करनी होगी और अंततः निर्णय लेना होगा कि क्या यह अभी भी मायने रखता है।

यदि कोई भी डेटा का उपयोग नहीं करने जा रहा है, तो संभवतः यह मूल सेटअप में नहीं है।

इस बिंदु पर, एक साधारण परीक्षण मदद कर सकता है। यदि यह संख्या बदल गई, तो क्या कोई कुछ अलग करेगा? यदि उत्तर नहीं है, तो यह अभी ट्रैकिंग के लायक नहीं होगा।

6. ध्यान रखें कि GA4 संपूर्ण माप प्रणाली नहीं है

कार्यान्वयन से पहले एक और महत्वपूर्ण बातचीत होनी चाहिए: GA4 पर किस उत्तर पर भरोसा किया जाना चाहिए और किसी अन्य प्रणाली को सत्य के स्रोत के रूप में कहाँ माना जाना चाहिए?

क्योंकि GA4 आपको डिजिटल व्यवहार के बारे में बहुत कुछ बता सकता है। यह दिखा सकता है कि उपयोगकर्ता कहां से आए, उन्होंने कौन से पृष्ठ देखे, उन्होंने कौन सी कार्रवाई की और वे कहां चले गए। लेकिन इसे हमेशा हर चीज़ का अंतिम उत्तर नहीं माना जाना चाहिए।

जैसा कि रेमी केरहोस ने तर्क दिया है, सत्य का एक ही स्रोत चुनना एक आरोप जाल बन सकता है क्योंकि प्रत्येक प्रणाली का अपना मॉडल, सीमाएँ और अंध बिंदु होते हैं।

इसलिए, उदाहरण के लिए, ईकॉमर्स व्यवसायों के लिए, ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म ऑर्डर और राजस्व के लिए सत्य का स्वच्छ स्रोत हो सकता है। बी2बी व्यवसायों के लिए, सीआरएम प्रणाली लीड गुणवत्ता के लिए सच्चाई का बेहतर स्रोत हो सकती है।

इसलिए, यहां मेरी अनुशंसा यह है कि, माप ढांचे पर विचार करते समय, आप यह निर्धारित करें कि GA4 किन प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, किन प्रश्नों के लिए किसी अन्य प्रणाली की आवश्यकता है, और कहां डेटा की तुलना करने की आवश्यकता है।

7. रूपरेखा को कार्यान्वयन संक्षिप्त में बदलें

एक बार जब आप जान जाते हैं कि व्यवसाय के लिए सफलता का क्या अर्थ है, किन प्रश्नों के उत्तर देने की आवश्यकता है, कौन से व्यवहार उनका उत्तर देने में मदद कर सकते हैं, तो तकनीकी कार्य बहुत आसान हो जाता है।

यह वह बिंदु है जहां GA4 प्रक्रिया में आता है।

अब टीम निर्णय ले सकती है:

  • किन घटनाओं को ट्रैक करने की जरूरत है.
  • किन घटनाओं को प्रमुख घटनाओं के रूप में चिह्नित किया जाना चाहिए.
  • किन मापदंडों की जरूरत है.
  • कौन से दर्शक या वर्ग मायने रखते हैं.
  • कौन सी रिपोर्ट बनाई जानी चाहिए.
  • किस डेटा की तुलना सीआरएम, ईकॉमर्स, बिक्री या उत्पाद डेटा से की जानी चाहिए।
  • किन इंटरैक्शन को अभी तक ट्रैक नहीं किया जाना चाहिए.

यह पहले GA4 खोलने और टूल के अंदर निर्णय लेने का प्रयास करने की तुलना में बहुत अधिक स्वच्छ है।

रूपरेखा संक्षिप्त हो जाती है। कार्यान्वयन अभी भी तकनीकी है, लेकिन यह अब अनुमान नहीं है।

8. किसी के भी डेटा का उपयोग करने से पहले सत्यापित करें

एक मजबूत ढांचे के साथ भी, डेटा को अभी भी जांचने की आवश्यकता है। GA4 में दिखाई देने वाली किसी घटना का स्वचालित रूप से यह अर्थ नहीं है कि वह विश्वसनीय है।

यह दो बार फायर कर सकता है. या यह बहुत जल्दी जल सकता है। यह सहमति सेटिंग्स आदि से प्रभावित हो सकता है।

यही कारण है कि सत्यापन को अंत में एक छोटा तकनीकी कार्य नहीं माना जाना चाहिए।

लक्ष्य पूर्ण डेटा नहीं है. संपूर्ण डेटा शायद ही कभी मौजूद होता है. लक्ष्य वह डेटा है जो पर्याप्त रूप से स्पष्ट रूप से परिभाषित हो और निर्णयों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त रूप से विश्वसनीय हो।

सोच के बाद आता है टूल

मैं हमेशा पाता हूं कि GA4 क्षमताएं वास्तव में उपयोगी हैं। हालाँकि, यह प्रक्रिया सफलता की परिभाषा और व्यावसायिक प्रश्नों से शुरू होनी चाहिए जिनका उत्तर देना आवश्यक है। जब टीमें इन्हें पहले निर्धारित करती हैं, तो एनालिटिक्स सेटअप कहीं अधिक केंद्रित हो जाता है।

ईवेंट एक उद्देश्य प्राप्त करते हैं, डैशबोर्ड एक विशिष्ट कार्य पूरा करते हैं, और रिपोर्ट को समझाना आसान हो जाता है।

यदि आप इन पहले चरणों को छोड़ देते हैं, तो GA4 अस्पष्टता के भंडार में बदल जाता है। इसीलिए मापन ढाँचा सबसे पहले आता है।

और अधिक संसाधनों:


विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: इमेजफ्लो/शटरस्टॉक



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