Custom Channel Groupings Neden Önemlidir?

Can Taner
DAM Growth Hackers Not Defteri
4 min readSep 10, 2015

--

Türkçesini bulamadığım, kendim çevirdiğimde de pek lezzetli bir çeviriye mazhar olmayan (özelleştirilmiş edinim kanalı guruplamaları — tanrım sana geliyorum) “Custom Channel Grouping” özelliğine aslında kısaca Hayat kurtaran küçük şeyler yazı dizisinin 2. bölümünde kısaca değinmiştik. Ancak bu özelliğin önemini vurgulayabilmek ve biraz daha detaylı anlatabilmek için ayrıca değinilmeyi hakettiğini düşünerek bu yazıya başlıyorum. Afiyet olsun…

Öncelikle işin “custom” kısmını şimdilik bir kenara bırakırsak “channel grouping” denilen nane aslında kısaca insanların sitenize hangi kaynaktan, hangi yolla geldiğini belirtmeye yarayan kümeleştirmeyi ihva eder. Bu kümeler yani gruplar belirli kuralları sağladıklarında o kurallara göre gelen trafiğin sınıflandırılmasıyla oluşur. Siz herhangi bir ayar yapmadan önce, Google Analytics ham haliyle trafiği belirli ana gruplara ayırır; direkt, organik arama, ücretli, sosyal ağlar, email, referral(yönlendirme), ücretli arama, diğer reklamlar, Display . Bu gruplandırmanın adıda “Default Channel grouping” olarak geçer. Bu gruplandırmaları Google’ın neye göre yaptığını şuradan teknik detaylarıyla öğrenebilirsiniz.

Peki bu haliyle bize ilgili raporlar bilgi veremez mi? Tabi ki verebilir. Ancak unutmayalım ki Google Analytics web analytics için tercih edilen araçlar arasında dünya çapında %80’i temsil ediyor. Bu nedenle de haklı olarak aracın kutudan çıkmış hali yeterince özelleştirilmiş, yeterince işletmenin pazarlama harcamalarına ve eforlarına odaklanabilecek bir yapıda bize gelmiyor. Zira her işletme, marka, site ve ürün farklı ihtiyaç ve stratejilerle kullanıcı edinimi sağlıyor. İşte biraz önce kenera koyduğumuz o “custom” kısmı burada işe yarıyor.

Custom channel groupings özelliğinin nasıl bir farklılık yarattığına dair buyrun size mümkün olduğunda az maskelenmiş bir örnekle yardımcı olmaya çalışayım;

Bu örnekte öncelikle Default versiyonuna bakalım. İlk yapacağımız şey sağ menüden Acqusition > Overview’ e tıklayarak edinim genel raporunu görüntülemek olacak. Burada zaten aksi bir ayarlama yapılmadıysa (bu aksi kısmını yazının ilerleyen bölümünde anlatacağım) karşınıza ilk olarak default gruplama çıkacaktır.

İlk bakışta “arkadaş amma da gizlermişsin” diyebilirsiniz o yüzden numaralandırma kullanarak size ipucu vermeye çalışacağım, merak etmeyin.

Raporda önümüze ilk çarpan nokta “top channels” kısmındaki pie chart. Bu chart bize bir bakışta pazarlama stratejimizin sonucunda nasıl bir dağılıma sahip olduğumuzu göstermekte. Sizin de görebiceğiniz gibi en fazla “Display” kanalından edinim sağlıyoruz. Bu kanalı takip edenler ise organik trafik ve referral olmuş.

Pie chart’ın hemen sağ tarafındaki 1 ve 2 numaralı alanlarda ise session ve dönüşüm verilerini gösteren birer graph görülür.

Tablo yapısı bu rapordaki en önemli yerdir. kanalların dimension olarak görüldüğü bu alanda Acqusition (edinim), Behaviour (davranış) ve Conversion (dönüşüm) metriklerini gözlemleyebiliriz. Böylece hangi kanaldan ne kadar trafik gelmiş, gelen trafiğin davranış oranları ve paternleri nelermiş ve sonucunda nasıl bir dönüşüm elde edilmiş rahatlıkla görebiliriz. Bu bağlamda 3. alan session sayılarını, 4. alan Bounce rate oranını, 5. alan da dönüşüm oranını göstermektedir. Arzu edersek Acquisition alanında siteye ilk defa gelen trafiğin oran ve sayılarını, davranış alanında sayfa başına görüntüleme oranını ve ortalama session süresini, dönüşüm alanında da goal tamamlama sayılarını ve goal değerlerini görüntüleyerek bu eksenlerde de analiz gerçekleştirebiliriz. Biz bu örnek kapsamında default gelen alanları kısaca inceleyelim.

En çok trafiğin geldiği Display alanındaki bounce rate çok yüksek ve dönüşüm oranı en az olan kanal. Öte yandan organik trafik en az bounce rate’e sahip ve en yüksek dönüşümü sağlıyor. Referrral ise Display kanalından daha iyi olmakla birlikte yine yüksek bir bounce rate’e ve düşük bir dönüşüm oranına sahip.

Bu küçük analiz bile bize Display ve Referral kanallarında daha efektif çalışmamız gerektiğini gösteriyor. Fakat nasıl? Hangi Display veya referral kanalında sorun daha fazla? nereden başlamalıyız? Bu soruların yanıtını bize bir çırpıda mevcut kanal gruplaması ne yazık ki vermiyor. İşte burada yardımımıza custom channel grouping koşuyor.

Bu örnekteki gruplamada şahsen en efektif yöntem olduğunu düşündüğüm URL etiketleme ve source/medium karışımını kullanıyoruz.

Ne yazık ki firmaya özel isimlendirmeler bulunduğundan kanalların isimlerini maskelemek durumundayım. Ama bu görselle ne kadar detaylı bir gruplama yaptığımızı rahatça görebilirsiniz. Peki sonuç nedir?

Ve vola! 1 ve 2 numaralı kanalların en fazla sorunu yaşadığını, en ivedilikle bu kanalların gözden geçirilmesi gerektiğini bir çırpıda nokta atışı yaparak görebiliyoruz. Özellikle 2. kanalın neredeyse tamamen bounce aldığını ve dönüşme yok denecek kadar az katkı sağlayarak “çöp trafiğe” yol açtığını görebiliyoruz. Bu iki kanalın toplam edinime %65 katkı sağladığını düşünürsek, acilen daha efektif hedeflemeler yapılması ve/veya bu kanalların kullanımındansa 3. kanalın kullanımının arttırılması gerektiğini görebiliyoruz. Birde bu rapora advanced segmentation eklediğimizi düşünsenize! crème de la crème!

Sonuç itibariyle görüldüğü üzere custom channel groupings kullanarak pazarlama eforunuzun performansını çılgınca raporlar hazırlayarak büyük bir çalışma yerine bir defada ve düzenli olarak görebilmenizi sağlayabilirsiniz. Eğer oluşturduğunuz gruplandırmaya yeterince güveniyorsanız bu gruplandırmayı default olarak atayarak hem oluşturduğunuz özel raporlarda hem de Google Analytics üzerindeki diğer standart raporlarda default olarak görülmesini sağlayabilirsiniz. Ama unutmayın ki eğer hatalı bir guruplandırma yaparsanız, default gruplandırmaya dönmeniz mümkün olsa da sistem tarafından otomatik ayarlanmakta olan gruplandırmanın retroaktif çalışmamasından ötürü geriye dönük performansı göremezsiniz. Aman dikkat.

İyi analizler dilerim…

Originally published at www.damgh.com on September 4, 2015.

--

--

Can Taner
DAM Growth Hackers Not Defteri

IGS & Monash alumnus, Growth Hacking & Digital Analytics lover, Product Manager, Business Analyst, Husband and father of one.