Получение даты первого посещения из cookie с помощью GTM
Дата первого посещения (сеанса) – это дата первого зарегистрированного взаимодействия пользователя с вашим контентом. Фактически, это тот момент, когда пользователю в Google Analytics был присвоен уникальный идентификатор пользователя. Чем же так полезен этот параметр?
С помощью данной метрики группируются когорты в отчете «Когортный анализ». Благодаря ей мы можем проанализировать в разрезе заданной когорты любой из 14 доступных в Analytics показателей.
Доступные показатели в когортном анализе
Когортный анализ используется при анализе LTV или удержание клиентов, рекламных кампаниях, когда необходимо отслеживать окупаемость рекламных каналов, в аналитике мобильных приложений (так называемый «Retention Rate %»), для SaaS – проектов, когда дата регистрации и использование пробного периода не равна дате покупки платной подписки, в том же e-commerce и многих других областях.
Разберем классический случай. У вас есть интернет-магазин по продаже какой-либо продукции, и вы вкладываете деньги в рекламу, допустим, Яндекс.Директ и Google Ads. Вы понимаете, что человек может купить у вас не сразу, а спустя несколько дней. Но смотря в разрезе каждого дня вы видите, что стоимость ежедневных затрат на рекламу больше дохода от продаж. И вы начинаете паниковать.
Давайте построим таблицу, в которой будет видно, как пользователи регистрировали/посещали ваш сайт впервые, и через какое время они делали у вас первую покупку и на какую сумму. Например, у нас получились такие данные по месяцу работ:
Дата регистрации и дата 1 покупки
Из таблицы видно, что есть люди, которые впервые зашли на сайт 1 июля (это и есть дата первого сеанса), но некоторые из них купили только 5 и 6 июля (не все покупают в тот же день). 2 июля два человека купила сразу же, один – 31 июля, другой – 12 июля, а один аж в следующем месяце – 14 августа. И т.д.
Теперь мы можем построить зависимость дата регистрации на сайте от даты 1 покупки. Сделаем это с помощью сводной таблицы, и разложим метрики по строкам и столбцам. Получим:
Сводная таблица в Excel
Теперь разберем одну когорту – людей, которые зашли на наш сайт с рекламного трафика 1 июля:
Когорта - 1 июля
Всего это когорта принесла нам дохода на общую сумму 20 545 руб. Однако если бы вы смотрели в разрезе одного дня (Доход/Расход на рекламу), вы могли бы видеть убыток. Но благодаря когортному анализу вы можете оценить потенциальный вклад пользователей в долгосрочной перспективе.
Если кратко, то так и строится когортный анализ. Однако в Google Analytics нельзя анализировать какую-то одну цель. Для построения когорт доступен общий показатель «Достигнутые цели». Теперь вы понимаете, о чем я?
Также дату первого посещения можно использовать при создании сегментов и анализе эффективности рекламных кампаний.
Сегмент - Дата первого сеанса
В специальных и стандартных отчетах нельзя добавлять дату первого посещения в качестве параметра. Но почему бы не передавать ее в Google Analytics в качества пользовательского параметра? Просто извлечь дату создания cookie файла из _ga, преобразовать ее в понятный формат ДД-ММ-ГГГГ, а затем использовать в любых измерениях?
Кроме этого, мы сможем легко сопоставить дату первого посещения пользователя даже в том случае, если затем в представлении наложили фильтры на дублирующие источники трафика.
"Задубливание" источников трафика
Извлекать дату первого посещения из cookie будем с помощью Google Tag Manager. Последовательность действий следующая:
- создать пользовательский параметр с областью действия «Пользователь»;
- запомнить индекс пользовательского параметра;
Запоминаем индекс специального параметра
- перейти в GTM и создать пользовательскую переменную типа «Собственный код JavaScript»
- вставить код (взят с thyngster.com, немного изменен формат даты) и сохранить изменения:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
function(){ var regex = new RegExp("_ga=([^;]+)"); var value = regex.exec(document.cookie); var cookieCreationDate = (value != null) ? new Date(value[1].split('.')[3]*1000) : undefined; if(typeof(cookieCreationDate)!=="undefined") { var year = cookieCreationDate.getFullYear().toString(); var month = (cookieCreationDate.getMonth()+1).toString(); var day = cookieCreationDate.getDate().toString(); cookieCreationDate = (day[1]?day:"0"+day[0]) + "-" + (month[1]?month:"0"+month[0]) + "-" + year; } return cookieCreationDate; } |
Конфигурация переменной GTM
- перейти в тег Universal Analytics и в дополнительных настройках, в специальных параметрах добавить индекс и значение параметра нашей пользовательской переменной;
Добавление специального параметра в тег GA
На этом все! Перед публикацией изменений можно проверить корректность передачи данных в режиме отладки.
Режим отладки GTM
В моем блоге дата первого посещения (когда был создан Client ID) числится 11 марта 2019 года. Но так ли это?
Проверить очень просто. В консоли разработчика браузера вводим команду document.cookie, затем копируем уникальный идентификатор пользователя:
Копирование идентификатора клиента GA
Далее идем в Google Analytics в отчет «Статистика по пользователям». В правом углу в поиске вставляем наш идентификатор и переходим внутрь.
Поиск записи по идентификатору клиента
Слева будет отображена основная информация по пользователю – идентификатор клиента, источник, канал, кампания, тип устройства, платформа и т.д. Под графой «Источник» будет отображена Дата. Это и есть дата моего первого посещения osipenkov.ru из данного браузера.
Карточка пользователя
Она полностью совпадает с той информацией, что мы видели в режиме предварительного просмотра в Google Tag Manager.
Теперь можно перейти в любой отчет и добавить пользовательский параметр в качестве дополнительного.
Дополнительный параметр First Date
Или же создать свой собственный. Например, из скриншота ниже видно, что пользователь выполнил конверсию и заказал бесплатный анализ проекта 5 июня 2019 года, а дата первого посещения моего блога была 13 марта. Прошло 2,5 месяца прежде, чем этот человек решился оставить заявку на аудит.
Анализ в разрезе конверсий
Таким образом, дата первого посещения, извлеченная из cookie с помощью GTM, и добавленная в кастомный параметр Google Analytics, дает нам возможность строить и анализировать когорты по каждой из конверсий, а также проще определять временной период принятия решения о покупке потенциального клиента.
