7 fundamentale segmenter i Google Analytics

Vil du lære din online kanal at kende helt ud til fingerspidserne? Så lyt godt efter.

Google Analytics giver dig som udgangspunkt en række gennemsnitlige tal, der indikerer trafikken på din online kanal. Men ved at segmentere trafikken yderligere kan du lave nogle enkelte udsnit, som gør dig meget klogere på, hvad der virker på din online kanal - og hvad der ikke virker.

Selvom du kun har brugt Google Analytics ganske lidt, men aldrig anvendt segmentering, ja så er du gået glip af en af de mest værdifulde Analytics-funktioner overhovedet, når du skal have indsigt i dine webstatistik. 

Hvad er segmentering?

Kort fortalt er det smarte ved segmentering, at du kan isolere et bestemt udsnit af din trafik i stort set alle dine Google Analytics-rapporter. Du kan endda få vist op til fire segmenter ad gangen og på den måde nemt sammenligne segmenter på tværs af trafikken i rapporten.

Google har været så venlig at lave en del forskellige standardsegmenter, som du kan teste af med det samme. Det er f.eks. et segment med de brugere, der har udført et køb, brugere med kun én session, brugere med flere sessioner og trafik fra tablets og computere.

Alene i standardsegmenterne kan du bl.a. se, hvordan konverterende brugere adskiller sig fra ikke-konverterende brugere i deres adfærd på sitet, eller hvilke sider dine tilbagevendende brugere typisk vender tilbage til. Der er altså masser af guldkorn at finde ved at dykke ned i tallene.

Hvordan bruger jeg Analytics-segmenter?

For at tilføje et segment i en rapport - eksempelvis for kilde/medium - trykker du på enten "Alle sessioner" eller "Tilføj segment". "Alle sessioner" er et udtryk for den generelle trafik på din online kanal, mens du ved at trykke på "Tilføj segment" kan få en segmentering af trafikken - altså et udsnit. Det udsnit kan enten stå alene, men ofte giver det god mening at sammenligne den øvrige trafik.

Oprettelsen af segmenter i Google Analytics, step 1.

Sådan ser det ud, hvis du klikker "Alle sessioner" og herefter på "System". Det er et standardsegment, som Google allerede har oprettet for os. 

Oprettelse af segmenter i Google Analytics, step 2.

Eksemplet her viser både "Brugere med flere sessioner" og "Brugere med én session". Disse to grupper kan jeg holde op imod hinanden i nærmest alle mine rapporter i Google Analytics.

Du kan bl.a. se, hvor de to forskellige grupper typisk falder fra på sitet. Du kan se demografiske data så som køn og alder for de forskellige grupper. Eller du kan se, hvilke kanaler der fungerer bedst til at tiltrække de forskellige grupper – og få dem til at konvertere. Eksempelvis kan én kanal være bedre til at få målgruppen til at konvertere med det samme, mens en anden kanal fungerer bedre henover tid, fordi brugerne herfra kræver en del længere beslutningsproces.

Det er kun fantasien, der sætter grænserne for, hvilke segmenter man kan opstille og analysere på. Ved bare at tilføje et segment og klikke rundt i de rapporter, som du normalt ser på, vil du højest sandsynlig allerede dér se nogle tal, der vil overraske dig, og give dig helt ny viden om dine online kanals performance.

Disclaimer: Stikprøver, brugere og 93 dage

Når alt det er sagt – og før vi går videre til de mest værdifulde segmenter – skal det siges: Segmentering har nogle begrænsninger.

Det er især værd at bemærke, at hvis du har meget trafik til dit site, vil segmentering (især over længere tidsperioder) gøre din trafik stikprøvebaseret. Undgå derfor alt for lange tidsserier, hvis din trafik kun viser en stikprøve. Og hvis den gør, så bør du tage tallene med et gran salt.

En af styrkerne ved segmentering er samtidig, at det er muligt at gøre på brugerniveau. Det er altid brugbart at spore brugeradfærd på tværs af flere forskellige besøg, men det kommer med den begrænsning, at du kun kan se tidsintervaller på maksimalt 93 dage.

Det er ikke et kæmpe problem, men det bør nævnes.

De 7 værdifulde segmenter

Som lovet er her de syv tilpassede segmenter, der giver mest værdi for statistikken på din online kanal i Google Analytics.

1. Segmentér efter køn og/eller alder

Demografiske data blev introduceret til Google Analytics for et par år siden, og selvom de ikke er perfekte, for du kan bl.a. ikke se data for alle dine besøgende, og der er altid en risiko for, at flere personer bruger samme computer eller tablet, kan de give en stærk viden om dine besøgende. 

Som udgangspunkt kan du lave segmenter for hvert enkelt aldersgruppe samt for henholdsvis mænd og kvinder. Her ses et eksempel på, hvordan du laver et segment kun for kvinder.

Demografisk segementering efter køn og alder i Google Analytics.

Demografisk segmentering efter køn og alder i Google Analytics.

På ovenstående screenshot ser du en webshop, hvor mænd og kvinders konverteringsfrekvens bliver sammenlignet på basis af ugedage. Konverteringsfrekvensen ser ud til at være højere for mænd gennem det meste af ugen. Men tag så lige et kig på 'dag 0' (søndag) – her er konverteringsfrekvensen markant højere for kvinder. 

Med den viden kan du lave målrettede søndagskampagner over for kvinder eller trække produkter, ofte købt af kvinder, i centrum af shoppen hver søndag. 

2. 'Super-konverterende' brugere

I mange tilfælde vil du have en lille gruppe kunder/besøgende, som driver en uforholdsmæssig stor del af din omsætning.

Hvis du har en webshop, kan det f.eks. være en gruppe af brguere, som har en omsætning, der ligger markant over den gennemsnitlige omsætning for sitet. Eller det kan være brugere, som har udført mere end 3 af dine mest værdifulde konverteringer over en længere periode.

Herunder ser du et eksempel på, hvordan man laver et segment med brugere, der har mere end 2 transaktioner i perioden, og som har genereret en omsætning på over 12.000 kr. (en gennemsnitlig transaktion på denne webshop er omkring 2.000 kr.). Husk at lave segmentet på brugerniveau.

Segmentering af super-konverterende brugere i Google Analytics.

Segmentet kan bl.a. bruges til at se på, hvor de besøgende kommer fra i landet, hvilke tidspunkter de besøger sitet på, og hvilke af dine kampagner og kanaler de typisk kommer fra.

Tilpas selv segmentet efter dine behov samt adfærden på din side.

3. Segment uden 'falsk' trafik

Hvis du igennem det sidste års tid har set mistænkelige trafikkilder så som "semalt.com", "floating-share-buttons" og "event-tracking.com", så er du ligesom alle andre blevet ramt af fænomenet 'referral spam'. Det er falsk trafik. Så godt som alle Google Analytics sites er ramt af referral spam, og det er især problematisk ved mindre sites, hvor det kan udgøre en meget stor andel af trafikken.

Vi anbefaler at filtrere denne type trafik fra på dine Google Analytics-profiler. Få guiden til at sortere spamtrafik fra her.

Et filter virker dog kun bagudrettet, men her kommer segmentering dig til hjælp. Ved hjælp af et regulært udtryk kan du nemlig eksludere kilder så som "buttons-for-website", "share-bottons-com" og mange andre og herved lave et ”rent” segment, fri for referral spam.

Som det ses af previewet i højre side var kun omkring 71 % af trafikken til dette lille website reel trafik – resten var ubrugelig spam.

Segmentering af "ren" trafik i Google Analytcis, dvs. uden referral spam.

Et segment, renset for spamtrafik, skal som oftest 'vedligeholdes', fordi der løbende kommer nye, uønskede kilder. Men selve processen med at lave segmentet er rimelig håndgribeligt ved brug af de regulære udtryk. Du kan i øvrigt læse mere om regulære udtryk her, hvis du vil vide mere om det.

4. Konverterende førstegangsbesøgende

I mange tilfælde vil der være en lang beslutningsproces inden et produktkøb eller en konvertering fra en besøgende. Men i nogle tilfælde vil der også være brugere, som kommer direkte ind på dit site og køber.

Det segment kan bl.a. bruges til at analysere, hvilke kilder og kampagner som især er stærke til at generere direkte salg, samt hvilke landingssider der er særligt stærke til at lede direkte til et salg. 

Segmentering af konverterende førstegangsbesøgende på dit website i Google Analytics.

5. Brugere, der smutter, lige før de køber

Mens det er yderst interessant at se på dine mest værdifulde besøgende, er det mindst lige så interessant at se på de besøgende, der kan være meget tæt på at gennemføre en konvertering, men som giver op lige før målet er nået.

Her et eksempel på en webshop, hvor vi har defineret et segment på brugere, der har set siden "checkout/onepage", men som ikke har set kvitteringssiden "checkout/onepage/succes". Det er altså brugere, der har besøgt siden, gjort sig den ulejlighed at lægge et produkt i kurven og tage alle trin frem til det sidste step i købsprocessen, hvor brugeren er faldet fra og aldrig er vendt tilbage for at gøre købet færdigt.

Segmentering af brugere, der smutter lige inden betalingen i en webshop, i Google Analytics.

Spørgsmålene er mange: Hvor kommer de fra? Hvilke sider ser de? Og mere vigtigt: Hvilke sider ser de ikke, og hvilke sider bouncer de på?

Her kan det også være interessant at se på forskellige browsere, styresystemer og enheder for at se, om der tegner sig et mønster for mulige tekniske problemer bag.

Nu har vi taget udgangspunkt i en Magento-webshop, hvor flowet ser ud som ovenfor. Men du bør selvfølgelig tilpasse segmentet efter flowet på din shop eller website. Ofte vil du se en stor gruppe brugere, som har investeret mange minutter på at navigere rundt på dit site, men som på en eller anden måde er blevet tabt lige før målstregen.

Der kan være mange penge at hente ved at fokusere på segmentet "tabte" brugere.

6. Brugere, der klikker på kampagner – hvad gør de bagefter?

Lad os sige, at du kører en landsdækkende banner-kampagne på Ekstra Bladet i starten af maj. Du kan se, at du får en lang række klik mens kampagnen kører, men vil gerne vide, om kampagnen har haft en langsigtet effekt - altså om de besøgende er vendt tilbage til siden, og hvordan kampagnen har fået en langsigtet effekt.  

Først sætter du datoen for første session til den periode, hvor kampagnen kørte (i dette tilfælde 1. og 2. maj). Og du sætter "Sekvenser" og "Første Brugerinteraktion" til navnet på din kampagne (f.eks. Ekstra Bladet) for kilde/medium. Herefter kan du se på, hvordan adfærden for de besøgende er efter kampagnen: Vender de tilbage og bliver kunder? Eller er der andre af dine kanaler, f.eks. Adwords, som fungerer bedre?

Segmentering af brugere, der har klikket på din kampagne, i  Google Analytics.

7. Interesserede, ikke-interesserede, engagerede og konverterende

Det sidste segment er faktisk hele fire segmenter, og det er nok dem vi har brugt mest her i Novicell: Opsplitning af dine besøgende i henholdsvis interesserede, ikke-interesserede, engagerede og konverterende.

Hvorfor er det et interessant segment?

Når du ser på tal i Google Analytics, er det typisk ud fra et gennemsnit. Måske har du en gennemsnitlig sessionsvarighed på 3 minutter, men den tegner ikke det fulde billede.

Måske har du oplevet en relativ kraftig stigning i trafik gennem den seneste tid. Antallet af konverteringer er måske ikke steget tilsvarende, men du har alligevel en fornemmelse af, at det går i den rigtige retning.

Ved at segmentere dine brugere i de ovennævnte grupper får du et meget bedre billede af, hvordan det faktisk går. Måske er de brugere, der udgør stigningen i din overordnede trafik, i virkeligheden ikke interesseret i dit indhold, mens at udviklingen i de virkelig interessante grupper - de interesserede, engagerede og konverterende - går i den forkerte retning.

Et eksempel på opsætningen af de fire segmenter kunne være følgende:

1. Ikke-interesserede:

  •  Har brugt under 120 sekunder på siden eller set 3 sider og derunder
  •  Derudover ingen konverteringer

2. Interesserede:

  • Har brugt mere end 120 sekunder på siden eller set 3 sider og derover
  • Derudover ingen konverteringer

3. Engagerede:

  • Har gennemført én eller flere mikro-konverteringer, f.eks. download af et PDF-dokument eller set en youtube-video

4. Konverterende:

  • Har gennemført en makro-konvertering, eksempelvis et køb eller en tilmelding

Du justerer naturligvis segmenterne efter de målkonverteringer, som du har sat op på dit eget site, og efter hvordan trafikken ellers ser ud. Hvis gennemsnitstiden på siden f.eks. er 55 sekunder, bør du nok justere tiden ned. Med den viden bliver du meget mere fokuseret på det segment af besøgende, som rent faktisk har værdi for dig.

Brug for mere inspiration?

Vil du have mere inspiration til at definere segmenter, er du mere end velkommen til at kontakte Novicell.

Tilbage er der bare at sige: God fornøjelse med at eksperimentere med segmenter i Google Analytics!