Графики движения в отчетах Google Analytics

графики движения — прекрасное дополнительное средство визуализации данных. Они превращают статичные, сухие двумерные таблицы данных в нечто интересное и даже увлекательное — редкое явление в мире анализа данных! Но что наиболее важно, графики движения анимируют данные во времени, что позволяет наблюдать изменение нескольких метрик. Статическая версия графика движения показана на рис. 5.21.

Сам по себе график движения не является отчетом. Скорее это анимированное представление существующего отчета. Поэтому доступ к графикам движения можно получить из большинства отчетов Google Analytics, выбирая кнопку Graph Mode (Графический режим) в верхней части диаграммы. Во время анимации отчета на графике отображаются пять измерений: ось X, ось Y, размер точки данных, цвет точки данных и время. Поскольку словами трудно описать взаимодействие между собой всех этих элементов, я настоятельно рекомендую просмотреть официальное видео Google Analytics tv.

В представленном на рис. 5.21 примере для каждой точки данных отображаются следующие пять измерений:

  • количество посещений — отображается по оси Y;
  • количество страниц на посещение — отображается по оси X;
  • коэффициент конверсии цели — отображается цветом;
  • среднее время пребывания на сайте — отображается размером окружности;
  • время — отображается ползунком времени под графиком (остановлен 10 января).
Рис. 5.21. График движения для отчета Traffic Sources Medium (Источники и средства трафика)

Рис. 5.21. График движения для отчета Traffic Sources Medium (Источники и средства трафика)

На этом графике движения признаками успеха служат перемещающиеся вверх и вправо точки данных, представленные большими окружностями, окрашенными «горячим» цветом (оттенком красного). Они информируют о любых средствах, которые привлекают большие объемы трафика с сильной заинтересованностью (выраженной количеством страниц на посещение и временем нахождения на сайте) и большим числом конверсий. Если и когда это происходит, насколько долго длится такая ситуация и как каждое средство действует во времени — все это фрагменты информации, которые практически невозможно оценить по статическому набору таблиц данных.

Существует также множество других особенностей диаграмм движения, которые следует изучить. Например, можно использовать логарифмическую шкалу для осей X и Y (в тех случаях, когда диапазон отображаемых значений очень широк), настраивать скорость анимации, вычерчивать следы для каждой точки данных, увеличивать определенную область графика, изменять непрозрачность точек данных для выделения наиболее важных из них, и даже изменять преставление с пузырькового на столбчатое — хотя я всегда предпочитаю пузырьковый формат графика. В начале перемещение множества метрик по экрану может затуманивать взор и даже оказывать гипнотическое воздействие. Первоначальную реакцию пользователей можно выразить словами: «Это замечательно, но о чем оно говорит?». Однако, привыкнув следить за различными метриками, вы научитесь распознавать необычные события, которые требуют дальнейшего исследования.

Ключ к наиболее эффективному использованию этого отчета — выбор длительных периодов времени (дольше одного месяца) и многократный просмотр анимации в замедленном показе. После трех-четырех просмотров вы должны заметить любую активность, представляющую интерес. Установите флажок Trails (Следы) и настройте непрозрачность, чтобы сосредоточить внимание на определенных точках данных. Помните, что график движения — это инструмент визуализации, т.е. предтеча дальнейшего анализа.

Обязательно применяйте все пять доступных измерений графика движения — даже если для представления данных требуется меньше измерений. Например, я часто использую цвет и размеры пузырьков в качестве дубликатов метрики, чтобы нагляднее выделить значительное изменение. В примере, приведенном на рис. 5.21, если бы среднее время на сайте не представляло интереса, я применял бы размер пузырьков также для представления коэффициента конверсии цели. В результате точки данных с более высоким коэффициентом конверсии выделялись бы дважды — более крупными пузырьками и более теплым цветом. Чем более выделяющимися можно сделать важные данные, тем лучше.


Top