ประโยชน์ของ Campaign Analysis

ผมจะยกตัวอย่างสมมุติซักอย่าง เพื่อให้เห็นการนำ Campaign Analysis มาใช้ประโยชน์ในแง่ Marketing Evaluatio

สมมุติว่าเว็บไซต์อสังหาริมทรัพย์เว็บไซต์หนึ่ง ตั้ง Goal ของเว็บไซต์คือ เมื่อไรก็ตามที่ visitor ทำการนัดหมายเข้าชมโครงการบ้านจัดสรรผ่านทางเว็บไซต์ นั่นถือว่าเกิด Goal Conversion

มือใหม่ในการทำ Marketing Evaluation ต้องลองทำความเข้าใจเรื่องของ conversion กันซักหน่อย การ conversion คือการเปลี่ยนสถานะกลุ่มเป้าหมาย จากสถานะหนึ่งไปสู่อีกสถานะหนึ่ง เช่น…

• จากกลุ่มที่ไม่รู้จักแบรนด์ มาเป็นกลุ่มที่รู้จักแบรนด์ นี่ก็คือการ conversion 1 ขั้น
• จากกลุ่มที่รู้จักแบรนด์ มาเป็นกลุ่มที่เริ่มสนใจในตัวสินค้า นี่ก็คือการ conversion อีก 1 ขั้น
• จากกลุ่มที่สนใจในตัวสินค้า มาเป็นกลุ่มที่ตัดสินใจติดต่อฝ่ายขาย นี่คือการ conversion ที่สำคัญอีก 1 ขั้น
• สุดท้าย กลุ่มที่ตัดสินใจติดต่อฝ่ายขาย ตัดสินใจซื้อ…!! นี่ก็เป็นการ conversion เช่นกัน

ในฐานะสื่อของเว็บไซต์ที่ไม่ใช่อีคอมเมิร์ซ การตั้งวัตถุประสงค์เป็นเรื่องสำคัญ ในกรณีเว็บไซต์อสังหาริมทรัพย์ดังกล่าว ได้ตั้งเป้าหมายของเว็บไซต์ไว้ว่า เมื่อไรก็ตามที่ visitor ตัดสินใจนัดหมายเยี่ยมชมโครงการบ้านกับทางฝ่ายขาย ผ่านทางเว็บไซต์ นั่นเป็นตัวชี้วัดว่าเว็บไซต์ประสบความสำเร็จ ซึ่งก็คือคำว่า Goal Conversion ที่ผมพูดถึงด้านบนนั่นเอง

การทำ Campaign Analysis จะช่วยแยก Segmentation ของกลุ่ม visitor ได้ว่า คนที่เข้าเว็บไซต์จากสื่อประเภทใด ที่มีอัตราการ Goal Conversion สูงสุด (Goal Conversion Rate) ยกตัวอย่างเช่น อสังหาริมทรัพย์ดังกล่าวมีการลงโฆษณาไปยังสื่อ 3 สื่อ…

• สื่อแมกกาซีน มีคนเข้าชม 10,000 visit มีอัตราการ conversion 8% = 800 คน (นัดหมายเข้าเยี่ยมชมโครงการ 800 จากทั้งหมด 10,000 คน)
• สื่อ Banner เว็บไซต์ มีคนเข้าชม 7,000 visit มีอัตราการ conversion 3% = 210 (นัดหมายเข้าเยี่ยมชมโครงการ 210 จากทั้งหมด 7,000 คน)
• สื่อ Pay per Click มีคนเช้าชม 8,000 visit มีอัตราการ conversion 8% = 640 (นัดหมายเข้าเยี่ยมชมโครงการ 640 จากทั้งหมด 8,000 คน)

เราสามารถทำการคำนวณ Cost per Conversion ได้ด้วยสูตร

Cost per Conversion = Media Investment/(Total Visit x Conversion Rate)

จะได้ผลลัพธ์ตามตารางด้านล่าง

จะเห็นได้ว่า การลงทุนด้าน Banner เว็บไซต์เป็นการลงทุนที่แพงที่สุด ในขณะที่ Pay per Click นั้นเป็นการลงทุนที่ประหยัดที่สุด

ปัญหาของ Campaign Analysis

หลายๆ คนคงเห็นประโยชน์ของเทคนิคการทำ Campaign Analysis กันพอสมควรแล้ว แต่ในเนื้อหาส่วนนี้จะเป็นข่าวร้ายนิดหน่อย คือผมจะมาบอกถึงข้อจำกัด และปัญหาที่อาจจะพบจากการทำ Campaign Analysis ของ Google Analytics (รวมถึง Web Analytics อื่นๆ)

ก่อนจะเริ่มอธิบาย ลองมาฟังตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงกันก่อน
-วันที่ 1 มกราคม เพื่อนของคุณ (นาย A) แนะนำราเมงร้านอร่อยแถบทองหล่อให้กับคุณ
-วันที่ 5 มกราคม คุณไปกินราเมงร้านที่ว่า
-วันที่ 10 ติดใจในรสอร่อย ไปกินราเมงอีกรอบ
-วันที่ 20 คุณลืมๆ เรื่องราเมงร้านที่ว่าไปบ้างแล้ว แต่บังเอิญเห็นโฆษณาในแมกกาซีนอาหาร จึงเดินทางไปกินอีกรอบ

หากมีคนถามว่า คุณรู้จักราเมงร้านนี้ได้อย่างไร…?
คุณจะตอบว่า… “เพื่อนแนะนำมา″

ใช่หรือไม่ครับ…?

ลองมาวิเคราะห์การกินราเมงด้วย Google Analytics

• ราเมงร้านนี้ ถือว่า “คุณ” คือ 1 Absolute Unique Visitor
• “คุณ” เข้าร้านนี้ 4 Visit ในเดือนมกราคม
• utm_medium ของคุณคือ “viral (เพื่อนแนะนำ)” และ utm_source ของคุณคือ “mister-a (นาย A)”
• ไม่ว่าหลังจากนั้น คุณจะอ่านแมกกาซีน ดูทีวี เล่นอินเทอร์เนต เจอเรื่องเกี่ยวกับราเมงนี้อีกกี่รอบ การรับรู้ของคุณได้เกิดขึ้นแล้ว ในครั้งแรก จากเพื่อนของคุณ..!! ไม่ใช่แมกกาซีน ไม่ใช่วิทยุ หรือไม่ใช่ทีวี

นี่คือจุดสำคัญ การวิเคราะห์ traffic ของ Google Analytics จะถือว่า ช่องทางการรับรู้ในช่องทางแรกคือแหล่งที่มาของการ visit ในทุกๆ รอบที่คุณกลับมาเยี่ยมซ้ำ

พอจะเห็นปัญหาที่กำลังจะเกิดไหมครับ…?

หากคุณกำลังหาซื้อบ้านเดี่ยวซักหลัง เลยลองเข้าหาข้อมูลใน google เจอผลลัพธ์ใน AdWords ที่น่าสนใจ คือ โครงการอสังหาริมทรัพย์ที่ผมยกตัวอย่างด้านบนนั่นเอง พอสนใจก็เลยคลิกเข้าไป

นี่เป็นครั้งแรกในการเข้าชมเว็บไซต์ดังกล่าว ทำให้ Google Analytics ตัดสินว่า คุณรู้จักเว็บไซต์นี้จาก Adwords ดังนั้น…

• utm_medium = ppc
• utm_source = Google Adwords

หลังจากดูไปซักพัก ยังไม่มีบ้านโครงการไหนที่คุณสนใจเป็นพิเศษ คุณจึงปิดเว็บไซต์และไปหาข้อมูลจากเว็บไซต์อื่นเพิ่มเติม

ผ่านไป 1 เดือน คุณซื้อแมกกาซีนบ้านและสวนมา และพบโฆษณาส่วนลดบ้านพิเศษของอสังหาริมทรัพย์เจ้าเดิม รวมถึงข้อความเชิญชวนให้เยี่ยมชม และรับข้อมูลส่วนลดพิเศษจากทางเว็บไซต์ คุณจึงตาม URL ในแมกกาซีน เข้าไปเว็บไซต์ซึ่งจริงๆ มันก็คือเว็บไซต์เดิมที่คุณเคยเข้ามาเมื่อเดือนที่แล้วนั่นเอง

หลังจากดูข้อมูลโปรโมชั่นซึ่งถูกใจคุณเป็นอันมาก จึงตัดสินใจคลิก “นัดหมายเยี่ยมชมบ้าน” เพื่อนัดหมายฝ่ายขาย ในการเข้าเยี่ยมชม… เป็นอันว่า “คุณ” เป็น 1 คนได้บรรลุ Goal Conversion ของอสังหาริมทรัพย์ดังกล่าวเรียบร้อยแล้ว

ถามกันตามหลักความเป็นจริง สื่อใดเป็นสื่อที่มีอิทธิพลในการตัดสินใจนัดหมายทีมฝ่ายขายเพื่อเข้าชมโครงการครับ..? แมกกาซีน แน่นอน..!!

แต่สื่อใดใน Google Analytics ที่ถือเป็น Segmentation หลักในการ conversion..? Pay per Click..!!

ความจริงแล้ว Pay per Click เป็นช่องทางที่ทำให้คุณเกิด Brand Awareness ในขณะที่แมกกาซีน เป็นช่องทางที่ทำให้เกิด Brand Recognition และ Brand Interest และท้ายสุดเกิด Final Decision..!!

ดังนั้น ทุกคนทราบปัญหาของการประเมินผลสื่อด้วย Web Analytics แล้ว ในตอนสุดท้าย ตอนที่ 6 ผมจะบอกถึงวิธีที่จะแก้ไขปัญหาเรื่องที่ว่า ด้วยเทคโนโลยีการประเมินผลสื่อขั้นสุดยอดอย่าง Conversion Attribution ครับ

Popularity: 49%

ผ่านไปสามตอน มาถึงตอนนี้ซึ่งจะเป็นโพสด้านเทคนิค สำหรับคนที่ต้องการทำ URL Redirect ซึ่งต้องใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมเข้ามาช่วยด้วย คนที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์อ่านแล้วอาจจะงง ๆ ผมแนะนำว่าให้คุยกับคนที่ทำเว็บไซต์ให้คุณ เพื่อช่วยสร้าง URL Redirect ให้ สำหรับโปรแกรมเมอร์แล้วการทำ URL Redirect นั้นง่ายเหมือนปอกกล้วยเข้าปากครับ เสร็จได้ใน 1 นาที

จากตัวอย่างในตอนที่แล้ว ผมอยากทำ URL Redirect จาก…

http://www.maxions.com/fhm

…ไปที่หน้า Landing Page ที่มี URL ยาวเฟื้อยแบบด้านล่าง…

http://www.maxions.com/promotion.html?utm_campaign=christmas-promotion&utm_medium=magazine&utm_source=fhm&utm_content=up-to-80-percent-discount

เราสามารถทำการ Redirect ได้หลายวิธี ผมจะยกตัวอย่างวิธีที่เป็นที่นิยมกัน 7 วิธีครับ…

วิธีที่ 1 - Redirect ด้วยภาษา PHP

• เริ่มจากต้องรู้ชื่อไฟล์ default ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เสียก่อน โดยปกติจะเป็น index.php เนื่องจากเมื่อเราเรียก URL http://www.maxions.com/fhm นั้นจะมีค่าเท่ากับการเรียกหน้าเว็บเพจ default ของไดเรกทอรีนั้น นั่นก็คือ http://www.maxions.com/fhm/index.php นั่นเอง
• สร้างไฟล์ชื่อ http://www.maxions.com/fhm/index.php ขึ้นมา และต้องแน่ใจว่า ในไดเรกทอรี fhm นั้นมีไฟล์ default เพจคือ index.php เพียงไฟล์เดียว (เพื่อป้องกันความสับสนในลำดับการเรียกไฟล์ default)
• ในไฟล์ดังกล่าว ใส่โค้ดภาษา PHP ดังนี้

<?

Header( "HTTP/1.1 301 Moved Permanently" );

Header( "Location: http://www.maxions.com/promotion.html

   ?utm_campaign=christmas-promotion

   &utm_medium=magazine

   &utm_source=fhm

   &utm_content=up-to-80-percent-discount");

?>

…ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย

วิธีที่ 2 - Redirect ด้วยภาษา ASP .NET

• เริ่มจากต้องรู้ชื่อไฟล์ default ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เสียก่อน โดยปกติจะเป็น index.aspx เนื่องจากเมื่อเราเรียก URL http://www.maxions.com/fhm นั้นจะมีค่าเท่ากับการเรียกหน้าเว็บเพจ default ของไดเรกทอรีนั้น นั่นก็คือ http://www.maxions.com/fhm/index.aspx นั่นเอง
• สร้างไฟล์ชื่อ http://www.maxions.com/fhm/index.aspx ขึ้นมา และต้องแน่ใจว่า ในไดเรกทอรี fhm นั้นมีไฟล์ default เพจคือ index.aspx เพียงไฟล์เดียว (เพื่อป้องกันความสับสนในลำดับการเรียกไฟล์ default)
• ในไฟล์ดังกล่าว ใส่โค้ดภาษา ASP .NET ดังนี้…

<script runat="server">

private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)

{

Response.Status = "301 Moved Permanently";

Response.AddHeader("Location","http://www.maxions.com/promotion.html

   ?utm_campaign=christmas-promotion

   &utm_medium=magazine

   &utm_source=fhm

   &utm_content=up-to-80-percent-discount");

}

</script> 

...ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย

วิธีที่ 3 - Redirect ด้วยภาษา ASP

• เริ่มจากต้องรู้ชื่อไฟล์ default ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เสียก่อน โดยปกติจะเป็น index.asp เนื่องจากเมื่อเราเรียก URL http://www.maxions.com/fhm นั้นจะมีค่าเท่ากับการเรียกหน้าเว็บเพจ default ของไดเรกทอรีนั้น นั่นก็คือ http://www.maxions.com/fhm/index.asp นั่นเอง
• สร้างไฟล์ชื่อ http://www.maxions.com/fhm/index.asp ขึ้นมา และต้องแน่ใจว่า ในไดเรกทอรี fhm นั้นมีไฟล์ default เพจคือ index.asp เพียงไฟล์เดียว (เพื่อป้องกันความสับสนในลำดับการเรียกไฟล์ default)
• ในไฟล์ดังกล่าว ใส่โค้ดภาษา ASP ดังนี้

<%@ Language=VBScript %><%Response.Status=”301 Moved Permanently”

Response.AddHeader "Location","http://www.maxions.com/promotion.html

   ?utm_campaign=christmas-promotion

   &utm_medium=magazine&utm_source=fhm

   &utm_content=up-to-80-percent-discount"%> …ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย

วิธีที่ 4 - Redirect ด้วยภาษา JSP

• เริ่มจากต้องรู้ชื่อไฟล์ default ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เสียก่อน โดยปกติจะเป็น index.jsp เนื่องจากเมื่อเราเรียก URL http://www.maxions.com/fhm นั้นจะมีค่าเท่ากับการเรียกหน้าเว็บเพจ default ของไดเรกทอรีนั้น นั่นก็คือ http://www.maxions.com/fhm/index.jsp นั่นเอง
• สร้างไฟล์ชื่อ http://www.maxions.com/fhm/index.jsp ขึ้นมา และต้องแน่ใจว่า ในไดเรกทอรี fhm นั้นมีไฟล์ default เพจคือ index.jsp เพียงไฟล์เดียว (เพื่อป้องกันความสับสนในลำดับการเรียกไฟล์ default)
• ในไฟล์ดังกล่าว ใส่โค้ดภาษา JSP ดังนี้

<%response.setStatus(301);

response.setHeader( "Location", "http://www.maxions.com/promotion.html

   ?utm_campaign=christmas-promotion

   &utm_medium=magazine&utm_source=fhm

   &utm_content=up-to-80-percent-discount" );

response.setHeader( "Connection", "close" );%>… ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย

วิธีที่ 5 - Redirect ด้วยภาษา Perl

• เริ่มจากต้องรู้ชื่อไฟล์ default ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เสียก่อน โดยปกติจะเป็น index.pl เนื่องจากเมื่อเราเรียก URL http://www.maxions.com/fhm นั้นจะมีค่าเท่ากับการเรียกหน้าเว็บเพจ default ของไดเรกทอรีนั้น นั่นก็คือ http://www.maxions.com/fhm/index.pl นั่นเอง
• สร้างไฟล์ชื่อ http://www.maxions.com/fhm/index.pl ขึ้นมา และต้องแน่ใจว่า ในไดเรกทอรี fhm นั้นมีไฟล์ default เพจคือ index.pl เพียงไฟล์เดียว (เพื่อป้องกันความสับสนในลำดับการเรียกไฟล์ default)
• ในไฟล์ดังกล่าว ใส่โค้ดภาษา Perl ดังนี้

$q = new CGI;

print $q->redirect("http://www.maxions.com/promotion.html

   ?utm_campaign=christmas-promotion

   &utm_medium=magazine&utm_source=fhm

   &utm_content=up-to-80-percent-discount");… ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย

วิธีที่ 6 - Redirect ด้วยภาษา Ruby on Rails

• เริ่มจากต้องรู้ชื่อไฟล์ default ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เสียก่อน โดยปกติจะเป็น index.rb เนื่องจากเมื่อเราเรียก URL http://www.maxions.com/fhm นั้นจะมีค่าเท่ากับการเรียกหน้าเว็บเพจ default ของไดเรกทอรีนั้น นั่นก็คือ http://www.maxions.com/fhm/index.rb นั่นเอง
• สร้างไฟล์ชื่อ http://www.maxions.com/fhm/index.rb ขึ้นมา และต้องแน่ใจว่า ในไดเรกทอรี fhm นั้นมีไฟล์ default เพจคือ index.rb เพียงไฟล์เดียว (เพื่อป้องกันความสับสนในลำดับการเรียกไฟล์ default)
• ในไฟล์ดังกล่าว ใส่โค้ดภาษา Ruby on Rails ดังนี้

def old_actionheaders["Status"] = “301 Moved Permanently”

redirect_to "http://www.maxions.com/promotion.html

   ?utm_campaign=christmas-promotion

   &utm_medium=magazine&utm_source=fhm

   &utm_content=up-to-80-percent-discount"end … ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย

วิธีที่ 7 - Redirect ด้วยภาษา ColdFusion

• เริ่มจากต้องรู้ชื่อไฟล์ default ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เสียก่อน โดยปกติจะเป็น index.cfm เนื่องจากเมื่อเราเรียก URL http://www.maxions.com/fhm นั้นจะมีค่าเท่ากับการเรียกหน้าเว็บเพจ default ของไดเรกทอรีนั้น นั่นก็คือ http://www.maxions.com/fhm/index.cfm นั่นเอง
• สร้างไฟล์ชื่อ http://www.maxions.com/fhm/index.cfm ขึ้นมา และต้องแน่ใจว่า ในไดเรกทอรี fhm นั้นมีไฟล์ default เพจคือ index.cfm เพียงไฟล์เดียว (เพื่อป้องกันความสับสนในลำดับการเรียกไฟล์ default)
• ในไฟล์ดังกล่าว ใส่โค้ดภาษา ColdFusion ดังนี้

<.cfheader statuscode="301" statustext="Moved permanently">

<.cfheader name="Location" value="http://www.maxions.com/promotion.html

   ?utm_campaign=christmas-promotion

   &utm_medium=magazine&utm_source=fhm

   &utm_content=up-to-80-percent-discount"> … ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย 

ท้ายสุด หากการตั้งชื่อ URL ในรูปแบบ http://www.maxions.com/fhm ยังไม่เป็นที่พอใจ และต้องการทำเป็นรูปแบบ subdomain อย่าง… http://fhm.maxions.com

ก็สามารถทำได้ ด้วยวิธีเดียวกัน เพียงแต่จะต้องทำการเปิดใช้งาน subdomain ดังกล่าวเสียก่อน (ติดต่อเจ้าหน้าที่โฮสติ้งของเว็บไซต์ของคุณ เพื่อแจ้งความจำนงค์) หลังจากนั้นสร้างไฟล์ default เอาไว้ที่ root เช่น http://fhm.maxions.com/index.??? เพียงแค่นี้ เมื่อผู้เข้าชมเข้ามาที่ subdomain ที่ว่า ระบบเว็บเซิร์ฟเวอร์ก็จะทำ URL Redirect ไปยังหน้า Landing Page ได้อย่างถูกต้อง พร้อมมีการเก็บข้อมูล Google Analytics ในส่วนของ Campaign Analysis แบบออฟไลน์เรียบร้อยอีกด้วย

หรือหากคุณต้องการสร้างแคมเปญพิเศษจริงๆ อาจจะลงทุนจดโดเมนใหม่ เช่น 

• http://www.maxionsgreatgift2009.com หรือ
• http://www.maxionspromotion.com หรือ
• http://www.mxgreatgift.com

และทำ URL Redirect จากโดเมนที่ว่ามายังหน้า Landing Page ได้เช่นเดียวกัน ค่าจดโดเมนสมัยนี้ปีละแค่ไม่กี่ร้อยบาทครับ เป็นอีกไอเดียที่น่าสนใจทีเดียว

เกือบจะจบเรื่องของ Campaign Analysis แล้ว ในตอนที่ 5 ผมจะอธิบายถึงข้อจำกัดบางประการของการทำ Campaign Analysis รวมไปตอนสุดท้ายตอนที่ 6 ที่จะพูดถึงแนวโน้มเทคโนโลยีการประเมินสื่อแบบใหม่ที่มีชื่อว่า Conversion Attribution ที่กำลังเป็นที่สนใจในกลุ่มนักการตลาด New Media ของเมืองนอกกันพอสมควร

Popularity: 47%

ในตอนที่ 1 ผมแนะนำเรื่อง Campaign Analysis เบื้องต้น บอกถึงวิธีการของ Google ในการแยกแยะแหล่งที่มาของการเข้าชมเว็บไซต์จากสื่อหลายๆ ประเภท
ส่วนในตอนที่ 2 ผมอธิบายวิธีการใส่ Link Tagging เพื่อติดตามผลสื่อออนไลน์ที่ Google ไม่รู้จัก ไม่ว่าจะเป็น Rss, Blog, หรือ E-mail Marketing อย่าง Newsletter

ส่วนในตอนที่ 3 นี้ ผมจะพูดถึงเทคนิคเล็กน้อยในการติดตามผลสื่อประเภท Offline อย่างพวกหนังสือพิมพ์, นิตยสาร หรือ วิทยุ

การประเมินผลทางการตลาดของสื่อประเภทต่าง ๆ เป็นแนวทางที่นักการตลาดค้นหามาตลอดหลายสิบปี ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน ยังไม่มีวิธีการประเมินผลทางการตลาดที่แม่นยำนัก ปัญหาเนื่องมาจากว่า นักการตลาดไม่มีเครื่องมือตรวจติดตามพฤติกรรมของผู้บริโภคสื่อที่ดีพอ ยกตัวอย่างง่าย ๆ การโฆษณาทางโทรทัศน์ นิตยสาร หรือวิทยุ ผู้โฆษณาจะทำอย่างไร จึงจะทราบได้ว่า คนที่ดูโฆษณาแล้วมีความสนใจในตัวสินค้าจริง…?

แต่หลังจากเว็บไซต์กลายเป็นสื่อมาตรฐานที่คนทั่วโลกใช้งานกัน รวมถึงมีเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลเว็บไซต์ชั้นสูงอย่างเช่น Google Analytics ทำให้นักการตลาดมีช่องทางติดตามผลของสื่อได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้จะไม่แม่นยำถึงขนาด 100% แต่ก็มีความก้าวหน้าไปมากกว่าการประเมินผลทางการตลาดในอดีตอย่างก้าวกระโดด

ในบทที่แล้ว ผมเคยแนะนำเรื่อง Link Tagging กันไปบ้างแล้ว ลองคิดกันเล่น ๆ ว่า หากเรานำ Link Tagging มาใช้กับสื่อ Offline อย่างเช่นนิตยสาร ผลลัพธ์จะเป็นอย่างไร…?
แทนที่ในนิตยสาร เราจะลง Copy Writing ว่า…

โปรโมชั่นพิเศษ ในช่วงเทศกาลคริสมาสต์
รับส่วนลดสูงสุดถึง 80% ข้อมูลเพิ่มเติมที่ www.maxions.com

เราเปลี่ยนเว็บแอดเดรส URL ไปเป็น…

โปรโมชั่นพิเศษ ในช่วงเทศกาลคริสมาสต์
รับส่วนลดสูงสุดถึง 80% ข้อมูลเพิ่มเติมที่ www.maxions.com/promotion.html?utm_campaign=christmas-promotion&utm_medium=magazine
&utm_source=fhm&utm_content=up-to-80-percent-discount

ตามทฤษฏีแล้ว หากมีใครที่อุตริเข้าเว็บไซต์โดยพิมพ์ URL ที่ยาวเป็นหางว่าวขนาดนี้ Google Analytics ก็จะสามารถเก็บข้อมูลแหล่งที่มาของ traffic ได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากใน Link Tagging เราระบุ…

• utm_medium เป็น magazine และ
• utm_source เป็น fhm

…เอาไว้

แต่ในทางปฏิบัติแล้ว คงไม่มีกลุ่มเป้าหมายคนไหนจะขยันพิมพ์ URL ที่ยาวขนาดนี้

ดังนั้น ในตอนที่ 3 นี้แหละครับ ผมจะบอกเทคนิคพิเศษในการใช้ Link Tagging และ URL Redirect เพื่อให้คุณสามารถทำ Link Tagging ลงสื่อแบบ Offline ด้วยชื่อเว็บแอดเดรส URL แบบสั้น ๆ

เทคนิคที่ 1 URL Redirect

ผมจะพูดถึง URL Redirect กันก่อน URL Redirect คือการสร้างเว็บไซต์ขึ้นมาหนึ่งหน้า โดยที่หน้าเว็บไซต์ นั้นๆ ไม่มีข้อมูลใด ๆ ภายในเว็บไซต์ แต่หน้านั้นมีหน้าที่เป็นสะพานเพื่อกระโดด ผ่านไปยังหน้าอีกหน้าหนึ่ง การกระโดดดังกล่าวนี้เรียกว่า URL Redirect

การใช้ URL Redirect มีประโยชน์หลายอย่าง ยกตัวอย่างเช่น หน้าเว็บบางหน้ามีชื่อ URL ที่ยาวมากจนยากแก่การจดจำ เช่น…

http://www.maxions.com/solution/web-analytics/seminar-registration.html

…เราสามารถสร้าง URL Redirect สั้น ๆ เช่น…

http://www.maxions.com/register …ไว้เป็นตัวกลางเพื่อให้บราวเซอร์กระโดดต่อมายัง URL ด้านบนได้

คำถามของคนทั่วไปก็คือ เหตุใดเราจึงไม่กำหนดชื่อ URL ให้สั้น และเข้าใจง่ายไว้เสมอ เพื่อจะได้ไม่ต้องสร้างหน้า URL Redirect ให้เสียเวลา คำตอบก็คือในปัจจุบัน การทำ SEO ฮิตขึ้นมามาก และการตั้งชื่อ URL ที่ยาวอย่างเหมาะสมและบ่งบอกรายละเอียดของหน้านั้น ๆ ในชื่อ URL เลย จะเป็นตัวช่วยจัดอันดับ SEO ของเว็บไซต์ให้สูงขึ้น เนื่องจากพวก search engine อย่าง Google หรือ MSN จะสามารถตีความเนื้อหาของเว็บ เพจหน้านั้น ๆ ได้ทันทีโดยดูจากข้อมูลชื่อ URL นั่นเอง ดังนั้น มีแนวโน้มมากว่าในระยะหลัง ๆ ชื่อ URL แบบสั้นกระชับ จะน้อยลง และ URL แบบยาวขึ้นและสื่อความหมาย จะมีมากขึ้นเรื่อย ๆ ดังนั้น การทำ URL Redirect จึงค่อนข้างจำเป็นสำหรับเว็บไซต์ในยุคปัจจุบัน

เช่นเดียวกัน การทำ Link Tagging กับสื่อประเภท Offline อย่างนิตยสาร FHM ที่ผมเกริ่นไว้ด้านบน ผมสามารถสร้าง URL Redirect ขึ้นมา 1 URL เช่น… 

http://www.maxions.com/fhm 

…เพื่อทำการ Redirect ไปยังชื่อ URL ที่ยาวกว่า อย่าง…

http://www.maxions.com/promotion.html?
utm_campaign=christmas-promotion
&utm_medium=magazine&utm_source=fhm
&utm_content=up-to-80-percent-discount

…ดังนั้น โฆษณาที่เราลงในนิตยสาร ก็จะมีชื่อสั้น ๆ ให้กลุ่มเป้าหมายพิมพ์เข้ามาได้ง่าย แต่ในความจริงแล้วมันจะทำการ Redirect ไปยังหน้าที่เรามีการทำ Link Tagging เอาไว้อย่างแยบยล และ Google Analytics ก็จะเป็นสถิติได้ทันทีว่า การเข้าเยี่ยมชมครั้งนี้ มาจากสื่อนิตยสาร FHM

ที่สำคัญ เราควรเพิ่มเทคนิคเพิ่มเติมเล็กน้อยในการเขียน Copy Writing เพื่อดึงดูดให้กลุ่มเป้าหมาย เข้ามาในเว็บไซต์ตาม URL ที่ระบุ ยกตัวอย่างเช่น ผมจะเปลี่ยน Copy Writing ด้านบนไปเป็น…

โปรโมชั่นพิเศษ ในช่วงเทศกาลคริสมาสต์
รับส่วนลดสูงสุดถึง 80% เฉพาะผู้อ่าน FHM เท่านั้น
ข้อมูลเพิ่มเติมที่ www.maxions.com/fhm

Copy Writing ด้านบนนั้น เขียนเพื่อเชิญชวนให้ผู้อ่านนิตยสาร FHM พิมพ์ URL ที่ระบุไว้เพื่อเข้าสู่เว็บไซต์
แทนที่จะพิมพ์เพียงแค่ www.maxions.com เท่านั้น แน่นอนว่า จะต้องมีกลุ่มผู้อ่านนิตยสารบางคนที่ขี้เกียจพิมพ์ยาว อาจจะพิมพ์สั้น ๆ เพียงแค่ www.maxions.com ในกรณีนี้ เราจะไม่มีทางแบ่งแยกได้เลยว่า คน ๆ นี้เข้าเว็บไซต์มาจากสื่อ FHM จริง

เทคนิคที่ 2 Domain Redirect

หากผมดัดแปลงการทำ URL Redirect เพิ่มอีกเล็กน้อย โดยเปลี่ยน Copy Writing ในนิตยสาร FHM ไปเป็น…

โปรโมชั่นพิเศษ ในช่วงเทศกาลคริสมาสต์
รับส่วนลดสูงสุดถึง 80% เฉพาะผู้อ่าน FHM เท่านั้น
ข้อมูลเพิ่มเติมที่ fhm.maxions.com

จะเห็นได้ว่า ชื่อ URL เป็นทั้งศาสตร์และศิลป์ที่จะเชิญชวนให้กลุ่มเป้าหมายพิมพ์ URL เพื่อเข้าสู่เว็บไซต์
ส่วนเทคนิคการทำ Redirect นั้น มีวิธีที่แตกต่างกันหลายวิธี ผมจะบอกวิธีในตอนที่ 4 ครับ

ก่อนจบตอนที่ 3 ผมมีตัวอย่างการแบ่งประเภทสื่อ เนื่องจากก่อนหน้านี้ผมเคยทำการประเมินผลสื่อให้กับลูกค้าที่เป็นหนังสือพิมพ์หนึ่งราย โดยหนังสือพิมพ์ของลูกค้าของผม มีการโฆษณาผ่านทางสื่อที่เรียกว่า Strip ด้านล่างของหนังสือพิมพ์หน้าแรก ผมตั้งชื่อตัวแปรสำหรับการทำ Link Tagging ว่า

• utm_medium = firstpagestrip
• utm_source = newspaper

หลังจากผ่านไปหนึ่งเดือนผมลองทำการตรวจสอบสถิติ โดยการเข้าไปในรายงานส่วน All Traffic Source

จากรายงานสถิติของ Google แสดงให้เห็นว่า ผู้เข้าชมที่มาผ่านทางสื่อโฆษณาของหนังสือพิมพ์นั้นมีจำนวน 246 visitor ในเดือนดังกล่าว แน่นอนว่าจำนวนนี้เทียบไม่ได้กับผู้เข้าชมทั้งหมด 81,448 visitor ตลอดเดือน แต่หากจะถามว่า สื่อหนังสือพิมพ์ล้มเหลวจริงหรือไม่ เราต้องลองดูรายละเอียดอื่นๆ ประกอบด้วย เช่น ถ้าเราจะสังเกตคุณภาพของการเข้าชมแต่ละครั้ง จะเห็นได้ว่า กลุ่มผู้เข้าชมที่มาจากสื่อหนังสือพิมพ์นั้น มีการบริโภคข้อมูลสูงกว่า ผู้เข้าชมจากสื่อออนไลน์จำพวก organic หรือ referral โดยดูจากตัวเลข Pages/Visit ที่สูงถึง 12.06 หน้าต่อการเข้าชมหนึ่งครั้ง

นอกจากนี้เรายังสามารถประเมินผลทางการตลาดได้โดยการนำส่วนของ Advance Segmentation ในส่วน Campaign Analysis มาทำการตรวจสอบกับ Goal Conversion ของเว็บไซต์ได้

โดยเริ่มจากการสร้าง Advanced Segmentation ดังภาพด้านล่าง

และทำการบันทึกเป็น Segment ใหม่ที่ชื่อว่า Newspaper First Page Strip

หลังจากนั้น ทำการเข้าไปในส่วน Goals > Conversion Rate ทำการเลือก Advanced Segment ที่เพิ่งสร้างขึ้นมา

ข้อมูลสถิติในส่วนนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า กลุ่มผู้เข้าชมใน Segment ที่มาจากหนังสือพิมพ์นั้น ถือเป็นกลุ่มคุณภาพอย่างแท้จริง เนื่องจากมี Conversion Rate ที่บรรลุวัตถุประสงค์เป้าหมายของเว็บไซต์ได้ สูงกว่าค่าเฉลี่ยมากเกือบเท่าตัว (ในที่นี้ ผมทำ Goal Settings ของเว็บไซต์นี้เป็นการประเมินผลการค้นหาข่าวจากคีย์เวิร์ดที่ต้องการและได้อ่านข่าวอย่างละเอียดไม่ต่ำกว่า 5 นาที รายละเอียดวิธีการทำ Goal Settings แบบซับซ้อนนี้ผมจะมาบอกกล่าวกันในภายหลัง)

Popularity: 49%

จากตอนที่ 1 ผมเกริ่นนำเรื่อง Campaign Analysis ไปบ้างเบื้องต้น โดยสื่อมาตรฐานที่ Google Analytics รู้จักนั้นประกอบไปด้วย organic, cpc, referral และ (none) ในขณะที่สื่อพิเศษอื่น ๆ ที่ Google Analytics ไม่รู้จักนั้น หลาย ๆ คนยังคงสงสัยว่า เราจะ track ได้อย่างไร

ในตอนที่ 2 นี้ ผมจะเริ่มแนะนำพื้นฐานการ track สื่อในรูปแบบ online ก่อน
การจัดสื่อในรูปแบบออนไลน์นั้น อันที่จริงขึ้นอยู่กับนักการตลาด ผมเองจะลองยกตัวอย่างสื่อออนไลน์จากการจัดประเภทของผมได้ดังนี้

• rss เป็นสื่อใหม่ที่ได้รับความนิยม หลาย ๆ คนคงอยากจะรู้ว่า มีคนติดตาม RSS Feed ของเว็บไซต์ หรือบล็อกของเรามากน้อยแค่ไหน เมื่อเทียบกับสื่ออื่น ๆ อย่างพวก organic
• newsletter หรือ email สื่อแบบนี้ได้รับความนิยมมานานจนมีพัฒนาการไปในด้านลบเป็น spam mail ไปเสียแล้ว แต่อย่างไรก็ตาม อีเมล์ยังเป็นช่องทางการสื่อสารกับผู้บริโภคที่มีประสิทธิภาพเสมอ เราสามารถ track traffic ภายในเว็บไซต์ที่เกิดจากการคลิกผ่านทางอีเมล์ได้ด้วย
• banner การทำการตลาดแบบโฆษณา banner เป็นการตลาดแบบแรก ๆ ในยุคอินเทอร์เนต จนบัดนี้ ถึงแม้จะถูกมองว่าเป็น interruption marketing ประเภทหนึ่ง แต่หลาย ๆ องค์กรก็ยังคงนิยม
• blog ใครเข้าเว็บหลัก ผ่านการอ่านบล็อกของเราบ้าง
• และอื่น ๆ

เริ่มต้นการทำ Link Tagging
เทคนิคการติดตามผม traffic จากสื่อต่าง ๆ ด้านบนนั้น เรียกเป็นทางการว่าการทำ Link Tagging
Link Tagging จริง ๆ ไม่ยากเลย อธิบายง่าย ๆ คือในทุก ๆ สื่อจะต้องมีลิงค์เพื่อนำทางสู่ landing page ของเว็บไซต์ ยกตัวอย่างเช่น URL ด้านล่าง

http://www.maxions.com/promotion.html

การทำ Link Tagging คือ การใส่ข้อมูลเพิ่มเข้าไปใน URL เพื่อให้ Google Analytics รู้ข้อมูลที่มาของ traffic นั้น ๆ โดยข้อมูลที่ Google สามารถตรวจสอบได้ก็มีตัวแปร 4 ตัว ที่ผมได้เกริ่นไว้แล้วในตอนที่ 1
การ track สื่อทำได้โดยการเพิ่มตัวแปร 4 ตัวแปร เข้าไปใน URL ของ landing page โดยตัวแปร 4 ตัวแปรมีดังนี้

• utm_campaign
• utm_medium
• utm_source
• utm_content

ไม่จำเป็นต้องทำ Link Tagging ครบทุกตัวแปร แค่ตัวแปรที่เราต้องการเก็บสถิติก็เพียงพอ
วิธีการทำ Link Tagging ก็คือ ให้เตรียมชื่อตัวแปรทั้ง 4 ตัวที่ต้องการ ใส่เครื่องหมาย = ตามด้วยค่าของตัวแปร ทุกตัวอักษรติดกันหมด ห้ามมี white space เด็ดขาด เช่น เว็บไซต์ออกแคมเปญโปรโมชั่นวันคริสมาสต์ ผ่านทาง banner โดยใช้บริการของ pantip.com โดยใช้เนื้อหา “ส่วนลดสูงสุด 80%” สามารถทำ Link Tagging ได้ดังนี้

• utm_campaign=christmas-promotion
• utm_medium=banner
• utm_source=pantip
• utm_content=up-to-80-percent-discount

หลังจากนั้น นำตัวแปรทั้งหมดมาต่อกันด้วยเครื่องหมาย & จะได้ดังนี้

• utm_campaign=christmas-promotion&
  utm_medium=banner&utm_source=pantip&utm_content=up-to-80-percent-discount

ท้ายที่สุด นำข้อความยาวๆ ที่ได้นี้ ไปต่อท้าย URL โดยคั่นจาก URL ด้วยเครื่องหมาย ? จะได้ URL เต็มๆ ดังนี้ http://www.maxions.com/promotion.html?utm_campaign=christmas-promotion&utm_medium=banner&utm_source=pantip&utm_content=up-to-80-percent-discount

เพียงแค่นี้ การทำ Link Tagging ก็เป็นอันเสร็จเรียบร้อย เราจะใช้ URL นี้ลิงค์มายัง landing page แทน URL เดิม ทาง Google Analytics ก็จะสามารถตรวจจับได้ทันทีว่า traffic นี้มีข้อมูลเพิ่มเติมถึงแหล่งที่มาอย่างไรบ้าง 

ข้อควรจำก็คือ หากคุณมีการใช้สื่อหลาย ๆ สื่อ รวมถึงผู้ให้บริการหลาย ๆ เจ้า (รวมถึง Adwords ด้วย) อย่าลืมตั้งชื่อตัวแปรต่าง ๆ ให้สอดคล้องกัน เช่น หาก Adwords กับ banner เป็นแคมเปญเดียวกันแล้ว ค่าของ utm_campaign กับชื่อ Adwords campaign ควรเป็นค่าเดียวกัน ทุกตัวอักษร!! เช่น

• christmas-promotion ไม่เว้นแม้แต่ตัวเล็กตัวใหญ่ เพื่อให้รายงานของ Google Analytics ไม่สับสนในการแบ่งหมวดหมู่ campaign, medium, source และ content ดูตัวอย่างแผนการทำ media planning ด้านล่าง

ทีนี้พอเราทำการ Link Tagging เรียบร้อย สิ่งที่ควรจะทำต่อไปก็คือ การตรวจสอบผลรายงานว่า การทำ Link Tagging นั้นมีตรงไหนพลาดไปหรือเปล่า(ทีมน้องใหม่ของบริษัทผมเจอเข้าไปเต็มๆ คือพิมพ์ชื่อตัวแปรผิด จาก utm_medium กลายเป็น utm_meduim ทำให้ผลลัพธ์ในรายงานของ Google นั้นไม่แสดงผล)

ก่อนดูรายงาน ผมแนะนำให้ลองคลิกลิงค์นั้นๆ เพื่อให้ Google ทำการทดสอบเก็บสถิติซัก 4-5 ครั้ง แล้วรอระยะเวลาซัก 4-5 ชั่วโมง เพื่อให้สถิติในรายงานนั้นอัพเดท

แล้วให้เข้าหน้ารายงาน Google Analytics แล้วคลิกไปที่ Traffic Sources

คลิกไปที่ All Traffic Sources เพื่อดูผลลัพธ์ ของสถิติ source และ medium

คลิกเลือกได้ว่าจะกรองเฉพาะข้อมูล source หรือ medium

จะเห็นข้อมูลจากภาพว่า ผมได้ทำการ track medium ประเภทใหม่ ๆ นอกเหนือที่เรารู้จักกันหลายตัว หนึ่งในนั้นก็คือ rss ครับ (หากเข้ามาในหน้ารายงานนี้แล้ว ยังไม่เจอ source หรือ medium ที่เราทำ Link Tagging ไว้ ให้เริ่มตรวจสอบการ Tag ตัวแปรว่าพิมพ์ถูกต้องครบถ้วนหรือไม่ หากทุกอย่างครบถ้วนสมบูรณ์ไม่มีอะไรผิด ลองอดทนรอซักหน่อย รายงาน Google ไม่ได้อัพเดทแบบเรียลไทม์ครับ)

นอกจากนี้ ด้วยคุณสมบัติใหม่ของ Google Analytics เราสามารถสร้าง Advance Segmentation โดยการกรองเฉพาะกลุ่มผู้เข้าชมที่มาจาก rss ได้ด้วยครับ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเรื่อง Advance Segmentation แนะนำให้คลิก ที่นี่ ผมได้เขียนอธิบายไว้ค่อนข้างละเอียดแล้ว

ในตอนที่ 3 ผมจะสอนวิธีการประยุกต์ใช้ Link Tagging เข้ากับสื่อออฟไลน์ประเภทอื่น ๆ อย่าง หนังสือพิมพ์ นิตยสาร บิลบอร์ด และวิทยุ

Popularity: 47%

ผมเคยเกริ่นนำเรื่องของ Traffic Tracking ไปบ้างแล้วในซีรี่ย์ 7 ปัญหาคาใจใน Google Analytics ตอนที่ 5 ในเรื่องของ Sources และ Media (http://blog.maxincube.com/analytics/for-newbies/7-faq-on-google-analytics-chapter-5-sources-and-media)

อธิบายสั้นๆ Campaign Analysis เป็นการวิเคราะห์แคมเปญการตลาดผ่านทางรายงานของ Google Analytics ก่อนอื่นเราต้องลองทำความเข้าใจโครงสร้างข้อมูลของการวิเคราะห์แคมเปญการตลาดเบื้องต้นเสียก่อน แคมเปญการตลาดมีโครงสร้างข้อมูลหลักๆ ที่สำคัญอยู่ 4 ตัวแปร ได้แก่
1. Campaign (Google Analytics ใช้ชื่อตัวแปรว่า utm_campaign) หมายถึงตัวแคมเปญการตลาดเอง เช่น

• โปรโมชั่นลดราคาสิ้นปี
• ซื้อ 1 แถม 1 ฉลองเปิดสาขา
• รักแม่ส่ง SMS หาแม่
• ฯลฯ

หากใครเคยลงโฆษณา Adwords กับ Google Adwords เราจะเห็นว่ามีการสร้าง Campaign ใน Adwords นั่นก็คือตัวแปรเดียวกันกับ Campaign ใน Google Analytics ครับ หากมีการใช้ทั้ง Google Adwords และ Google Analytics แล้ว เราจะเห็น Campaign ที่เราสร้างใน Adwords มาแสดงผลใน Google Analytics ด้วย

2. Medium (Google Analytics ใช้ชื่อตัวแปรว่า utm_medium) Medium หมายถึง “สื่อ” ที่ใช้ใน Campaign คำว่า “สื่อ” ในทาง Web Analytics ก็คือ ช่องทางใดๆ ก็ตามที่ทำให้คนเข้าถึงเว็บไซต์ได้ สื่อในที่นี้แบ่งออกเป็นสองประเภท

2.1 สื่อมาตรฐานที่ Google Analytics รู้จัก สื่อมาตรฐานเหล่านี้ได้แก่

• organic หมายถึง สื่อที่เป็น Search Engine แบบไม่มีค่าใช้จ่าย เช่น Google, Yahoo!, MSN แต่ไม่รวมถึง Adwords, Yahoo! Search Marketing และ ppc อื่นๆ เนื่องจากสื่อพวกนี้เป็นสื่อที่ต้องมีค่าใช้จ่าย
• cpc หมายถึง สื่อที่ผ่าน Search Engine แบบเสียเงิน เช่น Adwords, Yahoo! Search Marketing เป็นต้น
• referral หมายถึง สื่อที่เป็นเว็บไซต์อื่นๆ ลิงค์เข้ามาหาเว็บไซต์ของเรา เช่น ลิงค์จาก Pantip, ลิงค์จาก Google Group เป็นต้น
• (none) การเข้าเว็บไซต์โดยตรงโดยการพิมพ์ URL บนเว็บบราวเซอร์และกด Enter เพื่อเข้าสู่เว็บไซต์

สื่อในหัวข้อ 2.1 นั้น Google สามารถตรวจสอบได้โดยใช้ตัวแปรพื้นฐานของเทคโนโลยีเว็บไซต์ ทำให้ Google Analytics รับรู้ได้ว่า ก่อนที่ Visitor จะเข้าถึงเว็บไซต์นั้น Visitor มาจากที่ไหน (ตัวแปรดังกล่าวเรียกว่า referrer) แล้ว Google ก็ทำการจัดกลุ่ม referrer เพื่อกำหนดให้แต่ละ referrer เป็นสื่อประเภทต่างๆ ดูภาพด้านล่าง

ดังนั้น สื่อประเภทอื่นๆ ที่ Google ไม่รู้จักนั้น จะถูกจัดกลุ่มอยู่ใน (none) และ referral ทั้งหมด โดยสื่อแบบออฟไลน์นั้นจะถูกจัดกลุ่มอยู่ใน (none) เพราะ Google ไม่มีทางรู้ว่า Visitor เข้าถึงเว็บไซต์จากหนังสือพิมพ์, นิตยสาร หรือ Billboard

ส่วนสื่อแบบออนไลน์อย่างการส่ง newsletter ไปหาลูกค้านั้น เมื่อลูกค้าคลิกจาก newsletter กลับเข้ามาที่เว็บไซต์ traffic นั้นก็จะถูกจัดไม่เป็น (none) ก็เป็น referral (หากเราใช้อีเมล์ Hotmail คลิก newsletter เพื่อเข้าสู่เว็บไซต์ traffic นั้นก็จะกลายเป็น referral มาจาก Hotmail ทันที หรือหากเราใช้อีเมล์ไคลเอนท์อย่าง Outlook หรือ Lotus Note คลิก newsletter เพื่อเข้าเว็บไซต์ traffic นี้จะถูกจัดเป็น (none) เนื่องจาก Google ไม่มีข้อมูลว่า Visitor รายนี้เข้าสู่เว็บไซต์ด้วยวิธีการใด) ดูภาพด้านล่าง

2.2 สื่อพิเศษที่ Google Analytics ไม่รู้จัก โดยสื่อในรูปแบบนี้จะเป็นสื่อที่เรากำหนดเองได้ตามใจ โดยทั่วๆ ไปจะแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม คือ

• Online เช่น blog, rss, newsletter, banner, social-network ฯลฯ เทคนิคการระบุประเภทสื่อแบบออนไลน์นี้ผมจะพูดในตอนที่ 2
• Offline เช่น newspaper, radio, tv, billboard, magazine ฯลฯ
  กลยุทธ์การระบุประเภทสื่อแบบ offline นี้จริงๆ ค่อนข้าง tricky เล็กน้อย ผมจะบอกเทคนิคในตอนที่ 3

3. Source (Google Analytics ใช้ชื่อตัวแปรว่า utm_source) Source หมายถึง “แหล่งที่มาของสื่อ” สื่อประเภทหนึ่งๆ จะมีหลาย Source เช่น

• สื่อแบบ organic ก็จะมี source เป็น google, yahoo, msn ฯลฯ
• สื่อแบบ referral ก็จะมี source เป็น www.pantip.com, webindex.sanook.com ฯลฯ
• สื่อแบบ cpc ก็จะมี source เป็น google (Adwords), yahoo (Search Marketing) ฯลฯ

ส่วนสื่อในรูปแบบ 2.2 นั้น เราสามารถกำหนด เองได้ ดังที่ผมจะบอกวิธีในตอนที่ 2 และ ตอนที่ 3

4. Content (Google Analytics ใช้ชื่อตัวแปรว่า utm_content ส่วน Google Adwords เรียกว่า Ad Versions) ตัวแปร Content คือเนื้อหาของแคมเปญนั่นเอง ยกตัวอย่างง่ายๆ สมมุติว่าเราได้ออกแคมเปญลดราคาในช่วงสิ้นปี ทีมการตลาดตัดสินใจไม่ถูกว่าจะเขียน copy writing แบบใด ระหว่าง

• ลดกระหน่ำฉลองสิ้นปี หรือ…
• ส่วนลดพิเศษสูงสุดถึง 80%

ตัวแปร Content จะเป็นตัวบอกเราว่า เนื้อหา copy writing ชิ้นไหน โดนใจกลุ่มเป้าหมายได้มากกว่ากัน ลองมองภาพรวมตัวแปรทั้ง 4 จะมีความสัมพันธ์กันดังภาพด้านล่าง

ก่อนจบตอนที่ 1 ผมขอยกภาพตัวอย่างจากโพสเก่าที่เคยพูดถึง Source กับ Medium ไปแล้วมาอธิบายให้เห็นภาพอีกครั้ง

ในตอนที่ 2 ผมจะเสริมเรื่องการ track สื่อประเภท online ที่ Google Analytics ไม่รู้จัก ไม่ว่าจะเป็น rss, blog, newsletter หรือ banner

Popularity: 53%

จากตอนที่แล้ว Introduction to Google Analytics 3.0 Part I - New Features

ผมเกริ่นเกี่ยวกับคุณสมบัติใหม่ๆ ของ Google Analytics 3.0 ไปพอหอมปากหอมคอ ในซีรี่ย์นี้ ผมจะเจาะลึกคุณสมบัติต่างๆ อย่างละเอียดไล่เรียงกันไปทีละหัวข้อครับ โดยจะเริ่มกันที่คุณสมบัติที่ผมเห็นว่ามีประโยชน์มากที่สุดก่อน นั่นก็คือ Advanced Segmentation

เริ่มต้นกับ Advanced Segmentation

ยกคำอธิบายมาจากโพสก่อน Advanced Segmentation เป็นการเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สามารถแบ่งเซกเมนต์ของ traffic ในเว็บไซต์ได้ ยกตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบ Bounce Rate ระหว่างกลุ่ม visitor ที่เป็น Paid Traffic กับ visitor ทั้งหมด หรือแม้กระทั่งกรองข้อมูลเฉพาะกลุ่ม quality visitor และตัด traffic ด้อยคุณภาพออกไป

ผมจะเริ่มจากวิธีการใช้ Advanced Segmentation ในส่วนรายงานก่อน…

เริ่มจากเข้าสู่ระบบ Google Analytics ตามปกติครับ ลองสังเกตที่มุมบนขวาของ Dashboard เราจะเห็นเมนูพิเศษเกิดขึ้นมาที่เขียนว่า (Beta) Advanced Segments

ที่นี้ ผมเกิดอยากจะลองเปรียบเทียบว่า ไอ้เจ้า Visit ที่มาจากพวก Search Engine นั้น เป็นสัดส่วนเท่าไหร่ เมื่อเทียบกับ Visit ทั้งหมด (การเปรียบเทียบนี้เป็นประโยชน์ เพื่อให้เรารับรู้ว่า เราจะสร้าง Awareness ให้กับเว็บไซต์ด้วยกลยุทธ์ใด) ลองกดไปที่ All Visits นะครับ แล้วเราจะเห็น Segment อื่นๆ ให้เลือกตามภาพด้านล่าง เลื่อนลงมากาเครื่องหมายถูกที่ Search Traffic แล้วกด Apply

จะเห็นเส้นกราฟสองเส้น เส้นสีน้ำเงินปกติ คือ Visit ทั้งหมด ส่วนเส้นสีส้ม คือ Visit ที่มาจาก Segment ของ Search Traffic เท่านั้น (พูดง่ายๆ ก็คือ ถ้าคุณเข้าเว็บไซต์จาก Google คุณจะถูกจัดใน Segment สีส้ม แต่ถ้าคุณเข้าเว็บไซต์ตรงๆ หรือลิงค์มาจากเว็บอื่นๆ ที่ไม่ใช่ Search Engine คุณจะถูกจัดอยู่ในส่วนสีน้ำเงิน)

เราสามารถเปรียบเทียบ Segment ได้หลายๆ Segment พร้อมๆ กัน (Google อนุญาตให้เราเลือกได้สูงสุด 4 Segment) ดังภาพด้านล่าง ผมเปรียบเทียบ Visit ทั้งหมด เทียบกับ Visit ที่มาจาก Search Traffic (สีส้ม), การเข้าเว็บตรงๆ (สีเขียว), รวมถึงการลิงค์มาจากเว็บชาวบ้าน (สีเหลือง) เห็นได้จัดเจนว่าคนเข้าจาก Search Engine เยอะที่สุด

Segment ทั้งหมดที่คุณเลือกจะตามติดไปในรายงานอื่นๆ โดยอัตโนมัติ ยกตัวอย่างเช่น เราต้องการ ตรวจสอบ Bounce Rate ของ Segment ต่างๆ เปรียบเทียบกัน ก็คลิกไปที่ Bounce Rate จะเห็นได้ว่าเราสามารถเปรียบเทียบอัตราการ Bounce ของ แต่ละ Segment ได้อย่างละเอียด

สร้าง Segment พิเศษของเราเอง

ข้อดีอีกอย่างของ Advanced Segmentation ก็คือ เราสามารถสร้าง Segment พิเศษเฉพาะของเราเองได้ โดย Segment ที่ถูกสร้างขึ้นจะแยกส่วนจาก Segment มาตรฐานของ Google Analytics

ผมจะลองยกตัวอย่างง่ายๆ เนื่องจากเว็บไซต์ของลูกค้าผมรายนี้ มีการวางระบบ RSS Feed เพื่อการติดตามข่าวสารด้วย Visitor คนใดก็ตามที่ติดตามข่าวสารของเว็บไซต์ผ่านทาง RSS Reader (เช่น Google Reader) จะสามารถเข้าเว็บไซต์ลูกค้าของผมได้ทันทีที่มีการอัพเดทข่าวสาร

ทีนี้ผมเริ่มอยากรู้ว่า มีคนกี่เปอร์เซ็นต์ที่ Visit เว็บไซต์ผ่านทาง RSS (เนื่องจากว่าถ้าคนเข้าเว็บไซต์ผ่านทาง RSS มาก ก็แปลว่า การอัพเดทข่าวสารนั้นได้ผล ในการดึงดูดคนเข้าชมเว็บไซต์ เราสามารถเลือกกลยุทธ์ในการอัพเดทข่าวสารให้มากขึ้น ดีกว่าไปทำ SEO หรือการโปรโมตรูปแบบอื่น เนื่องจาก Visit ที่มาจาก RSS นั้นถือเป็น Visit ที่มีคุณภาพสูงสุด สูงกว่า Visit ที่เกิดจาก Search Traffic เสียอีก)

(ผมได้พูดถึงวิธีการแยกกลุ่มผู้เข้าชมที่มาจาก RSS Feed ในโพสนี้ครับ ใครสนใจข้ามไปอ่านก่อนได้)

คำศัพท์ของ Web Analytics เรียกช่องทางการเข้าถึงเว็บไซต์อย่าง RSS, Search Engine ต่างๆ เหล่านี้ว่า สื่อ (Medium) ใครไม่คุ้นกับคำนี้ ลองอ่านโพสเกี่ยวกับ Medium ดูที่นี่ครับ

http://blog.maxincube.com/analytics/for-newbies/7-faq-on-google-analytics-chapter-5-sources-and-media

เราสามารถสร้าง Segment พิเศษสำหรับ Visit ที่มาจาก RSS ได้โดยการเลือกไปที่ Settings > Advanced Segments ที่มุมล่างซ้าย หรือกด Advanced Segments > Create a new advanced segment ที่บนขวา

ระบบจะเปิดมาที่หน้า Create Advanced Segment ซึ่งจะมีหน้าตาดังภาพด้านล่าง

ทางซ้ายมือจะเป็นตัวแปรต่างๆ ที่ Google Analytics อนุญาตให้เรานำมาใช้ทำ Segmentation ของเราเองได้ การจะสร้าง Segmentation จะต้องมีความเข้าใจเบื้องต้นถึงตัวแปรต่างๆ เหล่านี้เสียก่อน ในโพสนี้ผมจะขออธิบายแต่เพียงคร่าวๆ

ตัวแปรของ Google Analytics นั้นมีทั้งหมดสองชุด ชุดสีเขียวด้านบน เรียกว่า Dimensions ส่วนชุดสีฟ้าด้านล่าง เรียกว่า Metrics

หลายๆ คนมักจะสับสน เรื่องของ Dimensions และ Metrics ผมขออธิบายง่ายๆ ดังนี้

· Dimensions คือ ตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับ Visitor และการ Visit แต่ละครั้งของคนๆ นั้น เช่น เข้ามาดูกี่หน้า (Page Depth), เข้ามาล่าสุดกี่วันแล้ว (Days Since Last Visit), เป็น Visitor มาใหม่ หรือ Visitor เก่า (Visitor Type), มาจากจังหวัดไหน (City), ค้นหาเว็บเจอด้วยคีย์เวิร์ดอะไร (Keyword), เข้ามาในเว็บไซต์ผ่านทางสื่อประเภทใด (Medium), เข้ามาดูหน้าไหนบ้าง (Page), เข้ามาคนหาคำว่าอะไร (Search Term), ซื้อสินค้าอะไรของเราไปบ้าง (Product), เข้าเว็บมากี่ครั้งถึงจะซื้อของ (Count of Visits to a Transaction) ฯลฯ

· Metric คือ ตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับตัวหน้าเว็บไซต์เอง เช่น Bounces หมายถึง Traffic ประเภทที่เข้ามาแล้วออกไปทันที (มีค่าให้เลือกเป็น 1, 0 หรือ จริง/เท็จ นั่นเอง), Goal1 Starts หมายถึงการนับเฉพาะ Traffic ที่มีการเริ่ม Goal1 หรือ Goal1 Completions หมายถึงการนับเฉลาพ Traffic ที่สำ Goal1 สำเร็จ

หากงงๆ ระหว่าง Dimensions และ Metrics ให้มองว่ามันเป็นชุดตัวแปรเดียวกันก็ได้ครับ จะได้ไม่สับสน แต่ Metrics นั้นจะมีการเซตค่าที่เป็น จริง/เท็จ (ใช้แทนด้วย 1, 0) เยอะมากเป็นพิเศษ

เอาล่ะครับ มาต่อกันที่โจทย์ของเรา นั่นก็คือผมต้องการหาจำนวน Traffic ที่เข้ามาจาก RSS ดังนั้นตัวแปรที่ผมต้องการใช้ก็จะต้องเกี่ยวกับ Medium แน่นอนครับ วิธีการง่ายที่สุดในการเลือกตัวแปร ให้กรอก ตัวแปรที่เราต้องการลงใน ช่อง type to filter ตามภาพด้านล่าง

Google Analytics จะกรองตัวแปรทั้ง Dimensions และ Metrics ให้เหลือเฉพาะตามที่เรา filter เอาไว้ ที่นี้เราจะเห็นตัวแปร Medium สีเขียวโผล่หราขึ้นมาแล้ว ให้เราลาก Medium มาทิ้งไว้ที่เส้นประทางด้านขวามือดังภาพครับ

กล่องทางด้านขวามือ ผมขอเรียกว่า Segment Condition หรือพูดภาษาไทยก็คือ เงื่อนไขการ Segment นั่นเอง โจทย์ของเราก็คือ “medium ที่มาจาก RSS” เราต้องทำการแปลโจทย์ให้เป็น Segment Condition ให้ได้ครับ ซึ่งเงื่อนไขตัวอย่างแรกนี้ง่ายมาก ให้เราเลือก Condition “Matches Exactly” และใส่ Value ลงไปว่า rss

(ช่อง case sensitive นั้นหมายถึงการเจาะจงให้ Google Analytics แบ่งแยกความแตกต่างของตัวอักษรใหญ่ เล็ก ไม่เหมือนกัน เช่น ถ้าเราระบุ Condition ว่า Matches Exactly RSS จะไม่เท่ากับ Matches Exactly rss)

พอเรียบร้อยให้กดปุ่ม Test Segment เพื่อตรวจสอบตัวเลขของการ Segment ว่า ใกล้เคียงค่าความจริงมากน้อยแค่ไหน (เผื่อเราตีโจทย์หรือเข้าใจความหมายของตัวแปรผิดไป)

ในที่นี้หลังการ Test Segment ปรากฏว่า Medium Matches Exactly rss นั้นมีทั้งหมด 22,016 visits ถ้าไม่เป็น 0 ก็แปลว่า การทำ Segmentation ของเราน่าจะถูกต้องแล้วล่ะครับ

เพียงแค่นี้ก็เป็นอันเสร็จสิ้นขั้นตอนการทำ Advanced Segmentation แบบง่ายๆ ทำการบันทึก Segment ใหม่ของเรา โดยการตั้งชื่อให้กับ Segmentation ของเราว่า RSS Traffic แล้วกดปุ่ม Create Segment จะเห็น Segment ใหม่ของเราโชว์หราอยู่ที่หน้า Manage Advanced Segments ดังภาพด้านล่าง

ทีนี้ย้อนกลับไปที่หน้า Dashboard เพื่อลองทดสอบใช้งาน Segment ใหม่ที่เราเพิ่งสร้างกันขึ้นมา

กดไปที่ Advanced Segment แล้วเราจะเห็น Segment ใหม่ของเราเกิดอยู่ที่คอลัมน์ขวามือของ Advanced Segments จากรูป ผมลองเปรียบเทียบ Segment ที่มาจาก Search Traffic (อย่างพวก Google) กับ Segment ที่มาจาก RSS Traffic ดู

ได้ผลลัพธ์ดังนี้ครับ

น่าแปลกใจไม่น้อย อัตราการเข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ที่มาจากสื่อ (Media/Medium) อย่าง RSS นั้น สูสีกับการเข้ามาผ่านทาง Search Engine อย่างไล่เลี่ยกันทีเดียว แปลได้ว่า คนปัจจุบันบริโภคข่าวผ่านทาง RSS มากขึ้นอย่างไม่น่าเชื่อครับ (โดยเฉพาะเว็บไซต์นี้ซึ่งเป็นเว็บเกี่ยวกับการลงทุนและตลาดหุ้น) แถมอัตรา Bounce Rate จาก RSS Traffic ยังต่ำกว่า Search Traffic ถึง 10% อีกด้วย ยืนยันได้อย่างดีว่า RSS เป็นสื่อที่มีคุณภาพเหมาะกับเว็บไซต์ลูกค้าผมจริงๆ และนี่เป็นสาเหตุที่ผมตัดสินใจยื่นเสนอลูกค้าของผมเพื่อลงทุนทำการปรับปรุงระบบ RSS ให้พัฒนาก้าวไปไกลมากขึ้น แทนที่จะลงทุนในการทำ SEO อย่างในอดีต

RSS Traffic เป็น Segment ตัวอย่างที่สร้างได้ง่ายๆ ในโพสต่อไปผมจะยกตัวอย่างการทำ Segment ที่ซับซ้อนขึ้น มีเงื่อนไขที่หลากหลายมากขึ้นเพื่อวิเคราะห์เจาะลึกรายงาน Google Analytics ได้อย่างที่ไม่คาดคิดมาก่อนครับ

โพสที่เกี่ยวข้อง

• 7 ปัญหาคาใจใน Google Analytics - ตอนที่ 5: Sources และ Media

• Campaign Analysis ตอนที่ 1-6

• Tracking FeedBurner or RSS Traffic in Google Analytics Part 1

• Tracking FeedBurner or RSS Traffic in Google Analytics Part 2

• ชิมของใหม่ Google Analytics - Advanced Segmentation - Part 1

Popularity: 55%

เดือนที่ผ่านมา Google Analytics ได้มีการปรับปรุงครั้งใหญ่เป็นรอบที่สามนับตั้งแต่เปิดตัว Google Analytics มา ผมเข้าใจว่าการปรับปรุงนี้เป็นการยกระดับความสามารถของ Google Analytics เพื่อต้อนรับสงคราม Free Web Analytics ที่กำลังมาแรงในช่วงปลายปี 2008 จากการเปิดตัว Yahoo! Web Analytics ของ Yahoo! ที่มุ่งมั่นจะเทียบชั้นเจ้าตลาดอย่าง Google

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของ Google Analytics 3.0 มีดังนี้

ปรับปรุงหน้าตาการใช้งานในส่วน Administrative ให้ใช้งานง่ายยิ่งขึ้น ผู้ใช้สามารถบริหาร profile ภายใน Google Analytics Account ได้อย่างง่ายดาย

Advanced Segmentation เป็นการเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สามารถแบ่งเซกเมนต์ของ traffic ในเว็บไซต์ได้ ยกตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบ Bounce Rate ระหว่างกลุ่ม visitor ที่เป็น Paid Traffic กับ visitor ทั้งหมด หรือแม้กระทั่งกรองข้อมูลเฉพาะกลุ่ม quality visitor และตัด traffic ด้อยคุณภาพออกไป

Motion Charts เป็นรายงานอีกรูปแบบหนึ่งที่ใช้แสดงผลข้อมูลแบบ 3 มิติ โดยมีมิติหลักสองมิติในแกน x และ y เป็น metric ที่ผู้ใช้งานเลือกเอง ส่วนแกน z เป็นแกนเวลา ซึ่งจะวิ่งไปข้างหน้าเรื่อยๆ แสดงให้เห็นความเปลี่ยนแปลงของความสัมพันธ์ของข้อมูลทั้งสองแกนที่แปรผันตามเวลา

Custom Reports เป็นหน้าจอรายงานแบบพิเศษที่ผู้ใช้สามารถเลือกออกแบบรายงานตามที่ตนเองต้องการได้ (อันนี้เข้าใจว่าเป็นไอเดียเดียวกันกับ Yahoo! Web Analytics) ใช้งานง่าย ด้วยการ drag and drop ข้อมูลที่ต้องการแสดงออกเป็นรายงาน สามารถสร้างรายงานที่ต้องการได้ไม่จำกัดจำนวน

นอกจากฟีเจอร์หลักๆ สามหัวข้อนี้แล้ว ยังมีฟีเจอร์พิเศษที่เป็น private beta คือเป็นเวอร์ชั่นทดสอบเฉพาะกลุ่มผู้ใช้งานบางส่วนเท่านั้น ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่น่าสนใจไม่แพ้กัน ได้แก่

• Adsense Integration รวมรายงานเกี่ยวกับ Google Adsense ภายในเว็บไซต์เข้ามาใน Google Analytics ด้วยเลย
• Google Analytics API เป็นเครื่องมือสำหรับ developer ในการดึงข้อมูลของ Google Analytics ไปใช้งานภายนอกเว็บไซต์ Google Analytics ได้ อันนี้เป็นฟีเจอร์ที่มีประโยชน์มากเนื่องจากฐานข้อมูลของ Google Analytics นั้น สามารถต่อยอดไปในการทำรายงานวิเคราะห์เชิงลึกได้อีกมากมาย ไม่ว่าจะเป็นการทำ Data Mining, Market Basket Analysis ฯลฯ

ในตอนถัดๆ ไปผมจะเริ่มขยายความฟีเจอร์ใหม่ๆ แต่ละฟีเจอร์ พร้อมบอกประโยชน์โดยสรุป และยกตัวอย่างการใช้งาน โดยจะเริ่มที่ Advanced Segmentation ก่อนครับ

Popularity: 37%

อ่านตอนแรกที่นี่ > Best Practice - Google Analytics Installation Guide for Beginner

Step 5 - ทำความเข้าใจรหัสติดตาม (Understand Tracking Code)

หลายคนอาจจะใจร้อนอยากรีบติดตั้งรหัสติดตาม แต่ก่อนอื่นผมอยากอธิบายหลักการเก็บสถิติของ Google Analytics กันซะก่อน

รหัสติดตามของ Google Analytics จริงๆ แล้วเป็นโค้ดที่เรียกว่า JavaScript มีลักษณะเบื้องต้นตามภาพด้านล่าง…

การแทรกรหัสติดตามจริงๆ แล้วก็คือการแทรกโค้ดดังกล่าวลงในเว็บไซต์ทุกๆ เพจ HTML ของคุณนั่นเอง (ง่ายได้อีก)

เว็บไซต์ทุกเว็บไซต์ในโลกนี้ถูกพัฒนาบนพื้นฐานของ HTML (Hyper Text Markup Language) โดยโครงสร้างของเพจ HTML พื้นฐานนั้นประกอบไปด้วยส่วนประกอบหลักๆ สองส่วน ก็คือ ส่วนหัว <head> และส่วนเนื้อหา <body>

ตำแหน่งที่จะแทรกรหัสติดตามนั้นมีสองตำแหน่งให้เลือก คือ หลังเปิด <body> (ดู 1) หรือก่อนปิด </body> (ดู 2)

เมื่อเราเปิดโปรแกรมบราวเซอร์เพื่อเรียกดูเว็บไซต์ (เช่น http://www.yourweb.com/)

• 1. บราวเซอร์จะร้องขอข้อมูล (request) ไปยังเว็บเซิร์ฟเวอร์ปลายทาง (ในที่นี้ก็คือเว็บเซิร์ฟเวอร์ของ yourweb)
• 2. ทางเว็บเซิร์ฟเวอร์หลังจากได้รับการร้องขอข้อมูล ก็จะทำการตอบสนอง (response) โดยการส่งข้อมูลข้ามโลกกลับมาที่บราวเซอร์ ข้อมูลที่ส่งกลับมานี่เองที่มีโครงสร้างเป็นภาษา HTML บราวเซอร์จะทำการอ่านข้อมูลจาก response ตั้งแต่ต้นจนจบ และจะทำการแสดงผล (render) จากบนลงล่าง
• 3. หากมีการแทรกรหัสติดตามของ Google Analytics ลงไปใน HTML เว็บไซต์ทำการบันทึกสถิติไปยังระบบของ Google เมื่อบราวเซอร์ทำการ render ถึงตำแหน่งในการแทรกรหัสติดตาม

การแทรกรหัสติดตามที่ตำแหน่งหลัง <body> นั้น เพจจะบันทึกสถิติไปยัง Google ก่อนที่เพจ HTML จะทำการ render เว็บไซต์จะมีการดีเลย์ก่อนการแสดงผลนิดนึง (ดีเลย์เนื่องจากอัพเดทสถิติไปยัง Google ก่อน) หากเซิร์ฟเวอร์ Google บังเอิญล่ม หรืออินเทอร์เนตของคุณไม่สามารถติดต่อไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ Google ได้ เว็บไซต์ของคุณจะมีปัญหาในการแสดงผลในช่วงเวลาหนึ่งทันที

ดังนั้นผมไม่แนะนำให้ทำการแทรกรหัสติดตามที่ตำแหน่งหลัง <body> ครับ..!!

การแทรกรหัสติดตามที่ตำแหน่งก่อน </body> นั้น เพจจะบันทึกสถิติไปยัง Google หลังจากที่เพจ HTML ทำการ render เสร็จแล้ว ทำให้เราไม่มีปัญหาในการแสดงผล ไม่ว่าเซิร์ฟเวอร์ Google จะมีปัญหาหรือไม่ก็ตาม… สรุปก็คือผมแนะนำว่า…

การแทรกรหัสติดตามควรทำการแทรก ณ ตำแหน่งสุดท้าย คือก่อน </body>

ทีนี้มารู้จักโครงสร้างของ UID ของรหัสติดตามกันบ้าง ตัว UID นั้นมีลักษณะแบบด้านล่างนี้ครับ

UA-123456-1

เลข 123456 เป็นหมายเลขบัญชีของ GA Account ของคุณ ส่วน 1 ด้านหลังเป็นหมายเลขของ profile

ในกรณีที่คุณมี profile 2 profile ที่ชี้ไปที่โดเมนเดียวกัน (Add a Profile for an existing domain) UID จะเป็น UID เดียวกันก็คือ UA-123456-1

แต่ในกรณีที่คุณมี profile 2 profile ที่ต่างโดเมนกัน (Add a Profile for a new domain) UID จะต่างกันที่เลขตัวหลัง ก็คือ UA-123456-1 และ UA-123456-2

หลังจากเข้าใจรหัสติดตามแล้ว ขั้นตอนต่อไปจะเป็นการสร้าง profile ทดสอบ (Test Profile) เพื่อทดลองติดตั้ง Google Analytics ลงเว็บไซต์กันจริงๆ เสียที

Popularity: 56%

อ่านตอนแรกที่นี่ > Best Practice - Google Analytics Installation Guide for Beginner

Step 4 - ปรับแต่ง GA Profile (Customise GA Profile)

ขั้นตอนนี้ไม่ยากอะไรครับ เอากระดาษใบเดิมที่เราจดไว้ขึ้นมากางดู ว่าที่ Step 2 นั้นเรามี profile อะไรที่ต้องสร้างบ้าง…?

เปลี่ยนชื่อ profile หลัก

เริ่มจากเปลี่ยนชื่อ profile หลักของเรา ให้ตรงตามแพลนที่เราตั้งไว้ก่อน (main profile) เริ่มจาก Sign in เข้า Google Analytics แล้วทำตามขั้นตอนด้านล่าง ผมจะไปอย่างรวดเร็วเพื่อไม่ให้เสียเวลา

เสร็จแล้วก็กดปุ่ม Save Changes ก็เป็นอันเรียบร้อย การปรับแต่ง Main Profile เบื้องต้นก็เป็นอันเสร็จสิ้น

สร้าง profile เพิ่มเติมให้ครบตามแพลน

ทีนี้สร้างอีก 2 profile ที่เหลือให้เรียบร้อยครับ วิธีการสร้างก็ง่ายๆ ตามขั้นตอนด้านล่างครับ

อย่าลืมเลือก Add a Profile for an existing domain ด้วย ที่เลือกแบบนี้เพราะว่าทั้ง 3 profile เราใช้ใน www (แม้จะมีการใช้งานที่ subdomain ด้วยก็ตาม) การที่เลือกออปชั่นนี้จะทำให้เราได้รหัสติดตามชุดเดียวกันหมดทั้ง 3 profile จะช่วยให้ง่ายในการติดตามผลสถิติโดยภาพรวม

ถ้ามันเป็นรหัสติดตามชุดเดียวกันแล้ว จะแยกทำไมหลายๆ profile..?

สาเหตุก็คือ ในแต่ละ profile เราจะวาง Goal Settings ที่แตกต่างกัน และที่สำคัญก็คือว่าแต่ละ profile สร้าง Goal ได้สูงสุดเพียง 4 Goal เท่านั้น ดังนั้นกลับไปดู กลุ่มเป้าหมายที่เป็นลูกค้าในอนาคต  จะเห็นได้ว่ามี Goal 5 Goal ดังนั้น เราต้องสร้าง 2 profile สำหรับกลุ่มเป้าหมายนี้ จึงจะครบตามต้องการ

สรุปก็คือ ผมจะมี…

• Main Profile และ Main Profile 2 - สำหรับกลุ่มลูกค้าในอนาคต (5 Goal จากทั้งหมดที่เก็บได้ 8 Goal)
• Customer Profile - สำหรับกลุ่มลูกค้าเดิม (3 Goal จากทั้งหมดที่เก็บได้ 4 Goal)
• Agent Profile - สำหรับเอเย่นต์ (3 Goal จากทั้งหมดที่เก็บได้ 4 Goal)

เสร็จเรียบร้อยครับ แค่นี้ก็พร้อมที่จะแทรกรหัสติดตามแล้ว

แต่อย่างไรก็ตาม ก่อนจะแทรก ผมอยากให้ใจเย็นๆ นิดนึง ทำความเข้าใจรหัสติดตามกันใน Step 5 ก่อน

สำหรับ Step 4 ก็แค่นี้ครับ… บาย บาย…

P.S. หากทำการเลือก Add a Profile for a new domain จะทำให้เราได้รหัสติดตามที่ไม่เหมือน profile เก่า เช่น UA-XXXXXX-1 และ UA-XXXXXX-2 ซึ่งจะทำให้การเก็บข้อมูลของ 2 profile นั้นได้ข้อมูลกลุ่มเป้าหมายที่ต่างกัน แต่จะเหมาะในกรณีที่เรามีโดเมนย่อยตามแต่ละกลุ่มเป้าหมายเท่านั้น เช่น customer.bangkokfinest.com, agent.bangkokfinest.com ข้อดีก็คือเราสามารถตรวจสอบพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายแต่ละกลุ่มได้แยกกันอย่างอิสระ ส่วนข้อเสียก็คือ เว็บไซต์ที่ไม่ได้ออกแบบมารองรับการวิเคราะห์แบบนี้ตั้งแต่ต้น จะบริหารงานได้ลำบากมากๆ

Popularity: 50%

อ่านตอนแรกที่นี่ > Best Practice - Google Analytics Installation Guide for Beginner

Step 3 - ลงทะเบียน GA Account (Register GA Account)

ใน Step 2 เราได้เตรียมความพร้อมของเว็บไซต์และวางแผนการสร้าง profile ไว้เรียบร้อยแล้ว มาถึง Step 3 ก็เริ่มเอาจริงกันล่ะครับ โดยการทำการเปิดบัญชี Google Analytics Account กัน (ต่อจากนี้ผมจะเรียกว่า GA Account) ก่อนจะเปิดบัญชี GA Account ได้ เราต้องเข้าใจระบบบัญชีของ Google Analytics กันเสียก่อน

เข้าใจระบบบัญชีของ Google Analytics

เปิดบัญชี Google Account (ถ้ามีอยู่แล้วก็ใช้ของเดิมได้)

ผมเคยเขียนโพสอธิบายโครงสร้างระบบบัญชีเอาไว้แล้ว ก็สามารถคลิกไปอ่านได้เลย >> 7 ปัญหาคาใจใน Google Analytics - ตอนที่ 6: Google Analytics Account

ทวนกันซักนิด สำหรับคนที่เข้าใจแล้ว สรุปก็คือ เราจะเปิดบัญชี GA Account ได้ จำเป็นจะต้องมี Google Account เสียก่อน (คลิกดูที่รูปด้านซ้าย) ผมจะสมมุติว่าคุณมี Google Account แล้ว แต่ถ้ายังไม่มี Google Account ก็สร้างได้ง่ายๆ ที่นี่ >> http://www.google.com/accounts/ หรือเปิดบัญชี Gmail เราก็จะได้ Goole Account เช่นกัน >> http://www.gmail.com/

หลังจากคุณมี Google Account เรียบร้อยแล้ว ก็ถึงขั้นตอนถัดไป คือ Sign in เข้าสู่ระบบ Google Analytics ด้วย Google Account ซึ่งจะเป็นการสร้าง GA Account แบบอัตโนมัติ

Sign in เข้าสู่ระบบ Google Analytics ที่ http://www.google.com/analytics/

ในที่นี้ผมสมมุติว่าใช้ Google Account ที่ชื่อว่า max.analytics@gmail.com หลังจากทำการ Sign in เข้า Google Analytics

เนื่องจากเป็นการ Sign in ในครั้งแรก Google Analytics จึงบังคับให้เราทำการลงทะเบียน (Sign up/Register) GA Account เสียก่อน

การ Sign up ในครั้งแรกนี้ทาง Google Analytics จะสร้าง profile เว็บไซต์หลักให้เราอัตโนมัติ 1 profile ด้วย

หลังจากเสร็จเรียบร้อย เราก็จะได้ profile แรกของเรามาแล้ว พร้อมทั้งรหัสติดตาม ที่จะเป็นหัวใจของระบบ Google Analytics ในตอนนี้ยังไม่ต้องสนใจอะไรเกี่ยวกับรหัสติดตาม (เราจะเข้าใจใน Step 5) เพียงแค่จดตัวเลขรหัสติดตาม (UID) มาเก็บไว้ก็พอ

เสร็จแล้วก็คลิกที่ปุ่ม Continue แล้วเราก็จะจบ Step 3 กันที่ตรงนี้ครับ

Popularity: 49%