
如何用Google Analytics衡量用户交互
在过去的 30 年里,互联网在很多方面改变了世界。 它现在是我们生活中至关重要的一部分,用于通信、购物、娱乐、教育和许多其他目的。Google Analytics 服务是一套非常强大且广泛使用的工具。 该平台为网站所有者和营销人员提供了各种见解。
本文将带你了解以下内容:
- 什么是交互?
- GA 中的事件指标有什么区别?
- 应该在何时使用唯一维度组合(Unique Dimension Combinations)?
- 如何计算交互率(Interaction Rate)?
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如何通过 GA 衡量用户交互,从而推动产品发展 —-克洛伊摩根(Cloe Morgan)
什么是交互?
交互是指用户与网站上元素接触的点,由分析师或 Google Analytics 用户定义,形式包括点击、悬停、滚动等。
交互率是与某个元素交互(点击、悬停、点击)的用户占比。
作为衡量标准,交互率在产品分析领域非常有用,可以帮助分析师在网站或应用程序上找到客户可能遇到的问题。
假设,软件工程师告诉我们,网站上的某些“添加到购物车”按钮失效,我们需要知道通常会使用该元素的会话的占比,以便开发团队了解修复此按钮的紧急程度。
该指标还可用于深入了解用户是否会转化的原因,并可用作衡量目标和目的的关键绩效指标。
需要了解的信息
Google Analytics(通用版)包含 3 个主要指标:总事件数(Total Events)、唯一事件(Unique Events)和另一个更复杂的指标,即唯一维度组合(Unique Dimension Combinations)。
我们通常使用以下 3 个维度进行分析:事件类别(Event Category)、事件操作(Event Action)和事件标签(Event Label)。
事件指标之间有什么区别?
为了了解用户在网站和应用程序上的操作,我们可以查看这三个事件指标:事件总数、唯一事件和唯一维度组合。但它们之间有什么区别呢?
我们可以通过某袜子网站的数据,研究产品构成之间的交互。
如果,用户单击“添加到购物车”按钮 4 次,则该事件将被发送或“触发”4 次到 Google Analytics,“事件总数”指标将为 4。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
如果另一个用户也点击“添加到购物车”按钮 4 次,则此按钮的事件总数将为 8。Google Analytics 会根据触发跟踪组合的次数增加“总事件数”指标。
跟踪组合:
- 活动类别:产品
- 事件操作:点击
- 活动标签:添加至购物车

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
对于唯一交互,Google Analytics在在第一次点击时记录1,并忽略接下来同一个用户的其他相同动作。
因此,我们点击“添加到购物车”按钮时,唯一事件(Unique Events) 数量总数将变为 2,对应在会话中点击事件的用户。每次发送该值时,总事件数指标都会计入在内。
接下来,我们讲一下唯一维度组合(Unique Dimension Combinations)。这个指标是用来计算报表中每个维度的唯一维度值组合的数量。大多数情况下,该指标通常接近于唯一事件的值,但可能会根据你所使用的维度而有所不同。
唯一维度组合可以帮助你对维度进行组合或分组,无需更新或添加额外跟踪。
示例一
此示例包含来自 Google Analytics 演示帐户的数据,因此你可以跟着操作试试。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
在这里,我们有一些来自谷歌商品商店(Google Merchandise Store)的交互事件。对于黑色YouTube帽子,我们可以看到,该产品快速查看量达 1,045 次。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
但其中只有121次交互是唯一维度组合。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
在这里我们可以看到,唯一事件(Unique Events)、会话(Sessions) 和唯一维度组合(Unique Dimension Combinations)是相同的。这是因为类别(Category)、操作(Action)和标签(Label)维度是同时发送至 Google Analytics。

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假设公司利益相关者想要开展促销活动,并希望了解从美国用户端登录的用户中,有多少与产品进行了交互。
如果你创建了一个包含国家(Country)、设备(Device)的报告,并过滤事件类别(Event Category)(即升级版电子商务报告),你可以得到不同于之前唯一参数的值。这是因为国家(Country)和设备(Device)事件在会话中分别被发送至Google Analytics,同时也生成升级版电子商务报告。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
在这种情况下,采取唯一事件会扩大利益相关者宣传的受众规模。唯一维度组合可以查看在 1 个会话中触发这些事件的唯一会话数。这样我们就可以得到执行这组操作的总人数。
示例二
如果你访问 Google Merchandise 网站,并点击主页上的黑色帽子、红色帽子、男装页面上的黑色帽子和女装页面上的黄色帽子,那么你在 Google Analytics(分析)中的交互将如下表所示。
对于你采取的 4 个唯一操作,唯一事件总数为 4,唯一维度组合为 4。

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如果你从报告中删除事件标签,Google Analytics 会显示 2 个唯一事件和 1 个唯一维度组合,用于与主页快速查看元素进行交互。
这是因为,唯一事件只会算页面上的黑色和红色帽子的两次交互。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
这里你需要记住,事件类别、操作和标签会同时触发 Google Analytics。为了查看快速查看交互,我们点击黑色帽子,发送交互至Google Analytics。然后我们点击红色帽子,交互会在另一个事件中发送至Google Analytics。(如下图所示)

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
如果我们想从全面了解快速查看元素的唯一交互,我们需要在唯一级别的操作(Action)类别中,对这些交互进行组合或分组。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
多个用户示例
在我们有多个用户的情况下,用户1点击黑色帽子的短时间查看,事件被发送至Google Analytics。接着,用户1快速查看红色帽子,此交互将被单独发送至Google Analytics。
接着用户2快速查看了黑色、红色和黄色帽子。这些事件将被单独发送至Google Analytics。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)在Pexels 制作的图像
为了全面了解快速查看量性能,我们需要对事件-操作级别进行组合或分组。
如果我们在表格中进行查看,唯一事件将变成 5。
- 用户一占2个唯一事件
- 用户二占3个唯一事件

克洛伊摩根(Cloe Morgan)在Pexels 制作的图像
这是因为,唯一事件仍在查看图表开头的数据,并将用户 2 的事件计为 3 次唯一点击,将用户 1 计为 2 次唯一点击。
唯一维度组合查看的是图表的组合级别,因此占 2个唯一事件。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
回到我们的利益相关者问题——有多少人通过设备与产品交互,唯一维度组合对点击多个产品的客户进行删减,并把结果一起统计。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
那么我们应该才何时使用唯一维度组合?
你要了解事件是如何在你的网站上触发交互的,帮助你确定要使用哪个指标。

克洛伊摩根(Cloe Morgan)
- 如果事件同时发送至 Google Analytics,则唯一事件将与唯一维度组合指标匹配。
- 如果事件在会话内的不同时间发送至 Google 分析,这些指标将不匹配,并且唯一事件数将被增加。
- 如果在此过程中有任何疑问,则使用唯一维度组合,因为使用唯一维度组合适用于这两种情况。

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计算交互率(Interaction Rate)
如果我们想了解有多少人与“添加到购物车”这个按钮进行了交互,我们首先要查看元素所在页面的所有会话。在 Google Analytics 中,你可以为交互页面创建一个段,方便查找会话数。
接下来,我们将了解袜子产品页面上,“添加到购物车”触发的事件类别、操作和标签有多少唯一维度组合。
通过唯一维度组合创建包含页面(Page)、事件类别(Event Category)、事件操作(Event Action)、事件标签(Event Label)的自定义报告,用于查看交互数量。
在本例中,Sock 产品页面出现在100个会话中,并将80个唯一维度组合发送至Google Analytics进行点击“添加到购物车”的交互。

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现在我们可以将唯一维度组合除以会话 ,乘以100% ,得出交互率。在本例中,答案为 80%。

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衡量会话中元素交互的平均次数也非常有用。(即平均点击次数),有助于了解痛点。
如果一个只应该被点击一两次的元素有很高的平均点击次数,那么可能表明,用户是因为卡住了进行的点击,或是因为生气而多次点击。

克洛伊摩根
我们来总结一下:
- 什么是交互?
即对网站上使用的标签捕捉的行为事件的分析。
- 在Google Analytics 中如何发现事件
在自定义报告中或存储在界面中的行为 > 事件中。
- 主要指标
- 事件总数(Total Events)
- 唯一事件(Unique Events)
- 唯一维度组合(Unique Dimension Combinations)
- 什么是唯一维度组合,应该何时使用?
- 唯一维度组合是与事件组合进行交互的唯一会话数。
- 最佳使用方式——在衡量唯一交互时,保持使用唯一维度组合。
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原文作者:Chloe Morgan
翻译作者:Lia
美工编辑:过儿
校对审稿:Jiawei Tong
原文链接:https://towardsdatascience.com/how-to-measure-user-interactions-in-google-analytics-cc5f5a32b02b