Графіки руху в звітах Google Analytics

графіки руху – прекрасне додатковий засіб візуалізації даних. Вони перетворюють статичні, сухі двовимірні таблиці даних в щось цікаве і навіть захоплююче – рідкісне явище в світі аналізу даних! Але що найбільш важливо, графіки руху анімуйте дані в часі, що дозволяє спостерігати зміну декількох метрик. Статична версія графіка руху показана на рис. 5.21.
Сам по собі графік руху не є звітом. Швидше це анімаційне уявлення існуючого звіту. Тому доступ до графіків руху можна отримати з більшості звітів Google Analytics, вибираючи кнопку Graph Mode (Графічний режим) у верхній частині діаграми. Під час анімації звіту на графіку з’являється п’ять вимірів: вісь X, вісь Y, розмір точки даних, колір точки даних і час. Оскільки словами важко описати взаємодію між собою всіх цих елементів, я настійно рекомендую переглянути офіційне відео Google Analytics tv.

У представленому на рис. 5.21 прикладі для кожної точки даних відображаються наступні п’ять вимірів:

  • кількість відвідувань – відображається по осі Y;
  • кількість сторінок на відвідування – відображається по осі X;
  • коефіцієнт конверсії цілі – відображається кольором;
  • середній час перебування на сайті – відображається розміром окружності;
  • час – відображається повзунком часу під графіком (зупинений 10 січня).

Мал. 5.21. Графік руху для звіту Traffic Sources Medium (Джерела і засоби трафіку)

На цьому графіку руху ознаками успіху служать переміщаються вгору і вправо точки даних, представлені великими колами, пофарбованими «гарячим» кольором (відтінком червоного). Вони інформують про будь-яких засобах, які залучають великі обсяги трафіку з сильною зацікавленістю (вираженої кількістю сторінок на відвідування і часом перебування на сайті) і великим числом переходів. Якщо і коли це відбувається, наскільки довго триває така ситуація і як кожен засіб діє в часі – все це фрагменти інформації, які практично неможливо оцінити по статичному набору таблиць даних.

Існує також безліч інших особливостей діаграм руху, які слід вивчити. Наприклад, можна використовувати логарифмічну шкалу для осей X і Y (в тих випадках, коли діапазон відображуваних значень дуже широкий), налаштовувати швидкість анімації, викреслювати сліди для кожної точки даних, збільшувати певну область графіка, змінювати непрозорість точок даних для виділення найбільш важливих з них , і навіть змінювати кончина з бульбашкового на стовпчасті – хоча я завжди віддаю перевагу бульбашковий формат графіка. На початку переміщення безлічі метрик по екрану може затуманювати погляд і навіть надавати гіпнотичний вплив. Первісну реакцію користувачів можна висловити словами: «Це чудово, але про що воно говорить?». Однак, звикнувши стежити за різними метриками, ви навчитеся розпізнавати незвичайні події, які вимагають подальшого дослідження.

Обов’язково застосовуйте всі п’ять доступних вимірів графіка руху – навіть якщо для представлення даних потрібно менше вимірювань. Наприклад, я часто використовую колір і розміри бульбашок в якості дублікатів метрики, щоб наочніше виділити значну зміну. У прикладі, наведеному на рис. 5.21, якби середній час на сайті не представляло інтересу, я застосовував би розмір бульбашок також для подання коефіцієнта конверсії цілі. В результаті точки даних з більш високим коефіцієнтом конверсії виділялися б двічі – більшими бульбашками і більш теплим кольором. Чим більше виділяються можна зробити важливі дані, тим краще.

Ссылка на основную публикацию