5 rapporti di Google Analytics per aiutarti a creare i tuoi Buyer Personas

5 rapporti di Google Analytics per aiutarti a creare i tuoi Buyer Personas

“Cattura un uomo un pesce, dagli da mangiare per un giorno. Insegna a un uomo a pescare, nutrilo per tutta la vita “. Gocce microfono.

Non c’è niente come sentirsi potenziati, vero? E se ti dicessi che se leggi questo post nella sua interezza, imparerai qualcosa che sarà determinante nella costruzione di ogni campagna di marketing che contribuisci a creare? Per favore, permettimi di riprendere il microfono e calpestare la mia soapbox. Perché sei a sole 1.000 parole e poche immagini dall’essere potenziato.

La questione del marketing senza tempo

Diciamo la verità. In qualità di professionisti del marketing digitale, abbiamo un lavoro duro. Le aspettative di ciò che dovremmo sapere come fare (IMO) non sono in linea con la realtà.

La maggior parte dei professionisti del marketing è creativa o analitica, ma la dinamica sta cambiando laddove ci si aspetta che siano entrambi. Ciò è particolarmente vero per le piccole imprese che non hanno le risorse per investire in un reparto marketing su larga scala. Indipendentemente dal settore in cui operi o dal tuo [marketing] il titolo è, c’è una domanda senza tempo che viene posta prima di iniziare una campagna:

“A chi lo stiamo indirizzando?”

Se non conosci la risposta, come la troveresti? La risposta generica e impulsiva sarà / dovrebbe essere: “La persona che ha maggiori probabilità di acquistare il mio prodotto o servizio”. Quindi, chiedo di nuovo: se non sai CHI è, come lo troveresti?

La risposta breve: Statistiche di Google.

Non deve essere difficile o un processo lungo e prolungato per scoprire queste persone. Con Google Analytics, puoi generare rapporti in modo rapido ed efficace che ti mostreranno il tipo di persona che ha le maggiori probabilità di effettuare un acquisto.

Durante la lettura, ti suggerisco di aprire l’account Google Analytics della tua azienda in una finestra separata su un altro monitor. Vai avanti e fallo ora … OK, è fantastico riaverti indietro – andare avanti!

Divulgazione completa: mi ci è voluto un po ‘di tempo per prendere l’abitudine di navigare nei rapporti giusti e di estrarre i dati più importanti. Sono certo che la maggior parte di voi sappia come accedere, scegliere il contenitore giusto ed estrarre un rapporto sul comportamento per capire quale delle pagine del proprio sito web ha ricevuto più traffico.

Sto scrivendo anche questo sulla base del presupposto che qualcuno all’interno della tua azienda abbia già creato un account Google Analytics! Se in effetti quel passaggio non è stato completato, utilizzare questa risorsa per iniziare. Infine, se sei un principiante, ti consigliamo di seguire i corsi di formazione online di Google. Anche avendo più anni di esperienza in Google Analytics, ho imparato molto!

Ai fini della creazione di buyer personas utilizzando i rapporti di Google Analytics, la scheda Pubblico sarà la base di partenza.

Prima di iniziare a generare rapporti come un capo, assicurati di impostare l’intervallo di date nell’angolo in alto a destra. Torna il più indietro possibile per estrarre tutti i dati storici rilevanti. Per gli scopi di questo blog, ho estratto i dati da tutto il 2015.

Rapporto n. 1: panoramica demografica

Passando da informazioni generali a specifiche, iniziamo tirando un rapporto Panoramica demografica che ci mostrerà le informazioni di base su età e sesso – vedi sotto:

Analisi rapida dei dati:

  • La fascia di età favorisce i 25-34 anni
  • La maggior parte sono maschi

Passaggi successivi per un’analisi più approfondita con questo rapporto

Questo rapporto è piuttosto generico e non offre alcun modo per approfondire i dati. Se stai contemporaneamente costruendo un mazzo di buyer personas da presentare agli stakeholder, assicurati di fare screenshot e di annotare.

Rapporto n. 2: Dati demografici: età

Andando un po ‘più a fondo nei dati, ora possiamo vedere un file visualizzazione più dettagliata della ripartizione per età e dell’intervallo che genera le entrate maggiori – supponendo che tu abbia configurato l’analisi e-commerce o un contenitore separato in Google Analytics che tiene traccia solo dei dati di acquisto.

Se non hai impostato il monitoraggio dell’analisi dell’e-commerce, puoi comunque utilizzare i dati per fornire un’analisi molto dettagliata del traffico del sito web. Questi dati saranno comunque preziosi e utili per creare i profili dei clienti ideali.

Per estrarre questo rapporto, accedi al menu a discesa Dati demografici nella scheda Pubblico e seleziona Età. Vedi sotto:

Analisi rapida dei dati:

  • La fascia di età 25-34 anni genera la maggior parte delle entrate
  • 25-34 hanno il maggior numero di sessioni e transazioni
  • 25-34 ha il miglior tasso di conversione

Da asporto: dovremmo prendere di mira i millennial.

Passaggi successivi per un’analisi più approfondita con questo rapporto

Questo rapporto è molto informativo e ci consente di comprendere la fascia di età che ha la più alta probabilità di acquistare i nostri prodotti. Torneremo a questo rapporto perché ne avremo bisogno per approfondire in modo più granulare e informativo dati di interesse.

Rapporto n. 3: Dati demografici: sesso

Simile al rapporto sull’età, il La relazione sul genere ci consentirà di vedere e capire se gli uomini o le donne ci stanno facendo più soldi. A seconda del prodotto o della linea di servizio, questo potrebbe non essere un rapporto che apre gli occhi. Ad esempio, il team di marketing di Victoria’s Secret probabilmente non ha bisogno di tirare questo rapporto … a pensarci bene, forse lo fanno. Io divago.

Per le aziende il cui pubblico è più ambiguo, questo rapporto sarà molto importante da analizzare.

Per estrarre questo rapporto, vai alla scheda Pubblico> menu a discesa Dati demografici> fai clic su Sesso. Quindi, voilà! Vedi sotto:

Analisi rapida dei dati:

  • I maschi hanno un tasso di conversione più alto (oltre l’1% in più)
  • I maschi hanno generato oltre 1 milione di dollari di entrate in più rispetto alle donne
  • La maggior parte (56%) del nostro traffico è di sesso maschile

Da asporto: dovremmo prendere di mira i maschi (probabilmente tra i 25 ei 34 anni).

Passaggi successivi per un’analisi più approfondita con questo rapporto

A questo punto, dovresti avere un ottimo punto di partenza per costruire i tuoi primi tre acquirenti. Dopo aver analizzato i dati forniti, è facile dedurre che il nostro acquirente più redditizio è un maschio più che probabile di età compresa tra 25 e 34 anni. Il prossimo rapporto sulla lista lo confermerà.

Rapporto n. 4: Dati demografici: età (+ sesso)

Quindi ti svelerò un piccolo segreto. Questo rapporto non risiede naturalmente in Google Analytics. Significa che non puoi trovarlo nella barra laterale sinistra. Per accedere, è necessario eseguire il pull dello stesso rapporto sull’età demografica (n. 2) e fare clic sulla fascia di età per visualizzare la ripartizione per sesso.

Dopo aver utilizzato quei magici poteri di clic, vedrai un rapporto simile a questo:

Analisi rapida dei dati:

  • Proprio come sospettato, i maschi 25-34 generano la maggior parte delle entrate (quasi ¼ del totale)
  • I maschi 25-34 rappresentano oltre il 22% di tutte le transazioni (5.049 / 22.986)
  • I maschi 25-34 rappresentano il 20% di tutte le sessioni del sito web (24.140 / 120.148)

Da asporto: abbiamo capito. Il maschio 25-34 è il primario. Ma a cosa sono interessati?

Passaggi successivi per un’analisi più approfondita con questo rapporto

Adesso entriamo negli interessi. Analogamente al rapporto Età + sesso, l’estrazione di un rapporto sugli interessi basato su Età + sesso non vive organicamente in Google Analytics. Ci sono un paio di modi per accedere a questo rapporto, ma permettimi di mostrarti il ​​più semplice.

Rapporto (i) n. 5: Dati demografici: età / sesso + interessi

Non lasciare il rapporto corrente in cui ti trovi! Rimani inserito nell’analisi Età + Sesso, ma ora il prossimo grande segreto è fare clic su maschio. Se il tuo Google Analytics funziona come il mio, dovrebbe portarti al rapporto “Altre categorie”. Questo è un rapporto sugli interessi molto granulare, ma passiamo a interessi più generici; Ecco come:

Proprio sopra la dimensione secondaria vive la dimensione primaria. La parola “Altro” dovrebbe essere in blu. Fai clic su “Altro” e passa a “Categorie di affinità”. Fare clic sulla casella verde corrispondente nel menu a discesa. Una volta completato, il rapporto seguente dovrebbe essere compilato:

Analisi rapida dei dati: (maschi 25-34)

  • Questo segmento è molto esperto di tecnologia
  • Amano guardare la TV (probabilmente NetFlix – perché, ovviamente)
  • Amano viaggiare, guardare film (anche su NetFlix) e leggere le notizie (sui loro telefoni)

Per continuare l’analisi degli interessi di questo segmento, devi tornare al menu a discesa della dimensione principale, fare clic su “altro” e digitare “Segmenti in-market”. Ciò cambierà completamente la dimensione primaria e fornirà solo i dati che hai richiesto in opposizione all’aggiunta di un elemento secondario.

Ecco uno sguardo a questo rapporto:

Analisi rapida dei dati: (maschi 25-34)

  • Amo volare e soggiornare in hotel
  • Hanno lavori nel settore finanziario o immobiliare
  • Amo i telefoni cellulari, i computer (elettronica in generale) e i vestiti

Come puoi vedere, il report è una continuazione dell’analisi di affinità. Si tuffa un po ‘più in profondità ma l’analisi va anche oltre. Torna alla dimensione principale un’ultima volta e digita “altro” per tornare al rapporto Altro interesse a cui sei stato originariamente portato.

Ecco il rapporto finale:

Analisi rapida dei dati: (maschi 25-34)

  • Video online + viaggi aerei = adorano guardare la TV / i film su un aereo
  • Nei film di Bollywood / dell’Asia meridionale (ovvero, sono più che probabili di decenti indiani)
  • Ho fatto molte ricerche sui visti e sulle leggi sull’immigrazione

Tirare tutto insieme per creare un profilo (con un esempio sorprendente!)

E con questo, hai tutti i dati necessari per mettere insieme la tua prima persona acquirente. Il prossimo passo sarebbe tornare indietro e vedere quale dovrebbe essere il prossimo profilo. È sempre consigliabile crearne almeno tre.

La domanda rimane: ora che ho tutte queste informazioni, come posso utilizzarle?

Sono contento che tu l’abbia chiesto. Ecco il profilo che ho costruito utilizzando tutti i suddetti dati di Google Analytics:

È ora di andare a pescare

Non era poi così male, vero? Penso che Google Analytics possa essere piuttosto intimidatorio a volte. Diventiamo così bravi a estrarre i rapporti più elementari senza cercare di approfondire per saperne di più ed estrarre i dati per scoprire informazioni più approfondite.

Bene. È tutto passato. Ora hai le conoscenze per creare personalmente i buyer personas senza l’aiuto di nessuno. Inizia subito e sorprendi il tuo capo questa settimana con alcune incredibili informazioni sui tuoi clienti.

Hai domande o commenti su questo processo? Fammi sapere lasciando un commento!

Sono contento che sei arrivato fin qui, puoi tornare alla sezione di S.E.O.

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