LOADING

Hvordan lage segment av eksperimentdata fra Google Optimize i Analytics

av Rebecca Andersson Publisert: 15 oktober, 2018
Etter et avsluttet eksperiment er man som ofteste sjukt spent på å finne ut hvordan det gikk. Traff vi, hadde vi rett? | Right Brain

Segment – Få de på plass
Etter et avsluttet eksperiment er man som ofteste sjukt spent på å finne ut hvordan det gikk. Traff vi, hadde vi rett? Hvilken versjon gjorde det best, hvem ble egentlig vinneren?

Nettopp her ser vi at mange gjør en grov og nærmest utilgivelig feil. De trekker nemlig forhastede konklusjoner, uten å granske dataen fra eksperimentet tilstrekkelig.

Det er som å dyppe tåa så vidt ned i vannet for så å skryte av en real dukkert. Det, min venn, er virkelig sløseri med både data og innsikter. Ikke minst kan en slik tilnærming være direkte skadelig både for din nettside og din bedrift.

Her skal du selvsagt få litt hjelp av oss for å komme ut av denne uløkka. Du har sikkert hørt oss si det før, men vi gjentar – vi simpelthen e-l-s-k-e-r komboen av A/B-testverktøyet Google Optimize og analyseverktøyet Google Analytics (Google ass <3).

Får du disse to til å spille på lag er det både enkelt og smidig å segmentere og grave videre i datagrunnlaget fra eksperimentene dine i Google Analytics.

Vi skal meget snart dele en enkel oppskrift på hvordan du selv kan segmentere eksperimentdataen. Har du segmentene på plass kan du gå inn i hvilken som helst rapport og se hvordan både den opprinnelige versjonen og utfordreren presterte.

 

Viktig å segmentere eksperimentdata

Vi har nettopp snakket om det å dyppe tåa så vidt ned i vannet, du husker det? Men hvorfor skal man egentlig hive seg uti? Står ikke alt du trenger å vite uansett i rapporten “Behavior > Experiments” i Google Analytics?

Grunnen til at du faktisk bør våge deg ut på dypvann, er at du mest sannsynlig vil bli skikkelig forbløffet over det du oppdager under overflaten. Var det egentlig A som vant? Eller var det B? Hmm… 🤔

 

“The goal is to turn data into information, and information into insight.” Carly Fiorina, Former CEO of HP

 

For å finne ut av hvem som faktisk vant må du grave eller dykke dypere. Gå inn og se på hvordan mobilversjonen leverte. Beveg deg så videre til desktop-brukere og se hvordan de oppførte seg. Hva med den organiske trafikken eller de nye og tilbakevendende besøkende? Fikk du samme resultat overalt? Det kan så være, men dette er ingen selvfølge.

Kjører du samme design under eksperimentet på både mobil og desktop, bør du virkelig se separat på de ulike enhetene. Selv om noe presterer godt på desktop, er det absolutt ikke sikkert at det er en fulltreffer på mobil. Dette opplevde vi blant annet da vi kjørte et eksperiment på Hafslund startside.

Så hva gjør du, nå som du har bestemt deg for å dykke ned og ikke komme opp igjen før du har utforsket alle tall og rariteter? Jo, da setter du opp segmenter i Google Analytics.

 

Segment som henter ut dataen fra originalen

For å kunne skape dette segmentet i Google Analytics må du først finne ut hvilken ID ditt eksperiment har. Gå derfor inn på Google Optimize og velg eksperimentet du vil kikke nærmere på.

Når du ser på et konkret eksperiment får du opp en meny til høyre. Her finner du eksperiment-IDen du trenger.

 

Når du ser på et konkret eksperiment får du opp en meny til høyre. Her finner du eksperiment-IDen du trenger. | Right Brain

 

Skriv opp eller kopier IDen. Den trenger du for å sette opp et tilsvarende segment i Google Analytics.

For å lage et segment i Google Analytics kan du gå inn på hvilken som helst rapport. I dette tilfellet har vi valgt å starte i rapporten “Behavior > Experiments”.

Begynn med å klikke på “+ Add Segment”.

 

Begynn med å klikke på “+ Add Segment”. | Right Brain

 

Velg så den røde knappen “+ New Segment”.

 

Velg så den røde knappen “+ New Segment”. | Right Brain

 

Da får du opp en meny med flere ulike valg. For å lage et segment som gjør at du bare ser data fra originalversjonen, går du i menyen til venstre under “Advanced” og klikker på “Sequences”.

Her kan du velge å inkludere sesjoner som oppfyller dine kriterier.

 

For å lage et segment som gjør at du bare ser data fra originalversjonen, går du i menyen til venstre under “Advanced” og klikker på “Sequences”. | Right Brain

 

Velg “Experiment ID” fra listen under Step 1. Still inn for å få nøyaktige treff (exactly matches) og legg inn eksperiment-IDen du hentet fra Google Optimize. Da ser du bare dataen som har vært med i det eksperimentet du har valgt.

Klikk på “And” for å legge til flere deler og velg “Variant” fra listen. Her vil vi også ha en eksakt match og stiller dette inn på 0 da vi i dette segmentet ønsker bare data fra originalen og ikke versjonen vi testet.

Velg et navn som passer til segmentet. Da er det også mye lettere å finne tilbake til dette senere. Et beskrivende navn kan være “Eksperimentdata (ORIGINAL)”. Husk å lagre segmentet før du går ut igjen.

 

Segment som viser data fra din versjon

For å opprette et segment som viser data fra versjonen du testet, følger du i bunn og grunn samme prosedyre. Du lager et nytt segment, gjør de samme innstillingene, legger inn eksperiment-ID, men velger i det siste steget å matche på “1” istedenfor. I dette segmentet vil du bare se dataen fra utfordrer-versjonen.

Da har du brått to ulike segmenter med data fra ditt eksperiment, som du kan bruke i alle rapporter i Google Analytics. Test å legge til disse segmentene før du går inn på rapporten “Audience > Behavior > New vs. Returning”. Oppdaget du noe interessant?

 

I dette segmentet vil du bare se dataen fra utfordrer-versjonen. | Right Brain

 

Oppsummering

Å sette opp segmentering på eksperimentdata er en skikkelig gullgruve. Lov oss derfor at du virkelig går inn for å analysere informasjonen du får inn hver gang du avslutter et eksperiment.

Da forsikrer du deg om at du får gravd ut alt gullet. Hvem vet, kanskje din nye innsikt leder til en ny og enda mer spennende hypotese?

Vil du segmentere enda mer, er det bare å kjøre på og skape flere segmenter. Du kan for eksempel segmentere på enheter. Følg den samme fremgangsmåten og legg til de aktuelle enhetene under “Technology” i segmentmenyen.

Du tenker kanskje “Åh gurimalla, så kronglete det er med disse segmentene!”

Men la oss fortelle deg en liten hemmelighet. Dette gjør du bare én gang. Segmentene blir i ditt view og kan gjenbrukes, gang på gang på gang på gang… Det eneste du trenger å huske på er å oppdatere eksperiment-IDen i segmentet når du skal kjøre en analyse.

Synes du at dette litt hørtes vanskelig ut? Det er lov og det er også lov å ringe oss og spørre om hjelp. Vi forklarer og lærer bort det vi kan.

For segmentering og rapportering er virkelig alfa og omega. Det er like viktig å ha kontroll på dette som det å sette opp selve eksperimentet. 1, 2, 3 – Førstemann til å sette opp flest segmenter! 🏃🏃

 

Webkommunikatør og atferdsviter. Stor interesse for mennesker, internett og psykologi. De siste årene har hun jobbet som Project & Campaign Manager i Oslo, og som webredaktør hos leketøysgiganten Lekmer. I dag jobber hun som Konverteringsspesialist hos Right Brain.

Deling

Få konverteringstips!

Lær deg mer om konvertering og få nyttige tips, direkte på e-post.

Relaterte artikler

2 Kommentarer

Kommentarfelt

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket *

  • Finge
    |

    Nyttig artikkel, Rebecca 👍🏼

    Istedenfor å segmentere på sessions bør denne endres til users. Altså filter include USERS, ikke sessions 🙂

    Det gir et riktigere tallgrunnlag og kan faktisk utgjøre en ganske stor forskjell på A/B testen du analyserer.

    Svar
  • Rebecca Andersson
    |

    Så kul höra att du tyckte artikeln var nyttig!

    Du har helt rätt i att man också kan filtrera på Users. Det kan man göra om man till exempel kör fler experiment under samma period för att vara säker på att man får med sig korrekt data från rätt experiment. Är man säker på att man bara har haft ett experiment gående under en period så går det dock helt fint att man filtrerar på sessions.

    Vi var nog lite otydliga i inlägget att filtreringen som vi visar till gäller om man bara har kört ett experiment på sin sida under en period. Vi tar emot feedbacken och ska göra en uppdatering i blogginlägget för att klargöra 🙂

    Svar

Hvordan lage segment av eksperimentdata fra Google Optimize i Analytics

av Rebecca Andersson lesetid: 6 min