A konverziós arány csak a pontos számlálóval és nevezővel együtt értelmezhető. A vásárlások száma, a vásárlást tartalmazó munkamenetek száma és a vásárló felhasználók száma eltérhet. Ha az egyik riport eseményeket, a másik embereket számol, a különböző százalékos érték önmagában nem bizonyít mérési hibát.
Ugyanaz az üzlet három nézőpontból
Szemléltető időszakunkban 8000 azonosított felhasználó 10 000 munkamenetet indít. Összesen 350 érvényes rendelés történik, 300 külön munkamenetben, 280 külön felhasználótól. A példa feltételezi, hogy a rendelések duplikációját már ellenőriztük.
| Kérdés | Művelet | Eredmény |
|---|---|---|
| Hány rendelés jut 100 munkamenetre? | 350/10 000 × 100 | 3,5 |
| A munkamenetek hány százalékában vásároltak? | 300/10 000 × 100 | 3% |
| A felhasználók hány százaléka vásárolt? | 280/8000 × 100 | 3,5% |
Az első sor eseménygyakoriság. A második és harmadik sor legalább egy vásárlást tartalmazó egységeket számol. A két 3,5-ös szám itt véletlenül egyezik; eltérő kérdésekre válaszolnak.
Miért lehet több rendelés egy munkamenetben?
Egy vásárló külön rendelést adhat le, vagy ugyanaz a felhasználó az időszakban többször is visszatérhet. Az eseményalapú és az egyedi egységalapú számolás ezért természetes módon eltér. A többször elküldött azonos vásárlási esemény viszont adatminőségi hiba lehet. Ezt rendelésazonosító és a valós rendelési nyilvántartás alapján ellenőrizd.
A GA4 külön munkamenet- és felhasználói kulcsesemény-arányt dokumentál. Az egyik a kulcseseményt tartalmazó munkameneteket az összes munkamenethez, a másik az érintett felhasználókat az összes felhasználóhoz viszonyítja. A Google Ads konverziós aránya ezzel szemben a követhető hirdetési interakciókból indul ki. A két termékben szereplő mutatót ezért a definíció elolvasása után hasonlítsd össze.
Ugyanaz a 350 rendelés 420 eseményként
A fenti időszak egy hibás, szemléltető exportjában 420 vásárlási esemény szerepeljen, miközben a rendelésazonosítókhoz tartozó érvényes rendelések száma továbbra is 350. A különbség 70 ismételten elküldött esemény. Feltételezzük, hogy az egyedi azonosítókat a rendelési nyilvántartással egyeztettük, és mind a 350 rendelés ugyanahhoz az időszakhoz tartozik.
A nyers eseményszámot osztva 420/10 000 × 100 = 4,2 rendelésnek látszó esemény jutna száz munkamenetre. Az egyeztetett rendelési gyakoriság 3,5 marad. A nyers események száma így 20%-kal túlbecsüli az érvényes rendelésszámot, miközben a tényleges üzlet nem változott.
Hibakereséskor készíts egy rendelésazonosítónkénti listát, az események darabszámával. A többször előforduló azonosítóknál ellenőrizd, valóban ugyanazt a vásárlást küldték-e el többször. Ezt követően képezd újra a vásárlást tartalmazó egyedi munkamenetek és felhasználók halmazát. A 300 munkamenet és 280 felhasználó külön egyediségi ellenőrzés eredménye; a 70 esemény levonása önmagában nem állítja elő ezeket a számokat.
A százalék felső határa is elárulja, mit mérsz
Egy másik kitalált időszakban nyolc munkamenetből mind a nyolcban történik vásárlás, összesen tizenkét rendelés. A vásárló munkamenetek aránya 8/8 × 100 = 100%. A száz munkamenetre jutó rendelési gyakoriság viszont 12/8 × 100 = 150. Ez a gyakoriság meghaladhatja a százat; a legalább egy vásárlást tartalmazó munkamenetek részaránya legfeljebb 100% lehet.
A fenti 150-et ezért „150 rendelés / 100 munkamenet” címkével őrizd meg. A példát kézi osztással ellenőrizheted; a konverziós arány mezőjébe akkor adj meg részarányt, ha a számláló valóban a nevezőben szereplő egységek egy részhalmaza.
Kattintásból nem következik egy munkamenet
Több hirdetéskattintás tartozhat egy látogatási folyamathoz, és a mérőrendszerek eltérően is azonosíthatják az aktivitást. Az időzóna, a konverzióhoz rendelés időpontja, az engedélyezett mérés és az attribúció szintén befolyásolhatja a riportok körét. Az eltérés vizsgálatát az alapadatok definícióival kezdd; azonos elnevezésű oszlop sem mindig jelent azonos megfigyelést.
Ha egy kampány 4000 követhető interakciójából 120 megadott konverzió származik, a saját eseménydefiníció szerint 120/4000 × 100 = 3% az arány. Ezt a 120-at csak akkor oszthatod a webhely összes felhasználójával, ha kifejezetten arra az új kérdésre keresel választ, és a csoportok valóban összeillenek.
Javulhat az összesített arány, miközben mindkét csoport romlik
A pontos nevező önmagában még nem teszi összehasonlíthatóvá a két időszakot. Az alábbi külön példában kizárólag a legalább egy vásárlást tartalmazó munkameneteket számoljuk, két egymást kizáró eszközcsoportban.
| Csoport | Korábbi munkamenet | Korábbi vásárló munkamenet | Új munkamenet | Új vásárló munkamenet |
|---|---|---|---|---|
| Asztali | 1000 | 80, azaz 8% | 9000 | 630, azaz 7% |
| Mobil | 9000 | 180, azaz 2% | 1000 | 10, azaz 1% |
| Együtt | 10 000 | 260, azaz 2,6% | 10 000 | 640, azaz 6,4% |
Mindkét csoport aránya egy százalékponttal csökkent. Az összesített arány mégis nő, mert az új időszakban sokkal nagyobb az eleve magasabb arányú asztali forgalom súlya. A korábbi 10% asztali és 90% mobil súlyt megtartva az új arány 0,1 × 7% + 0,9 × 1% = 1,6% lenne. Ezzel a rögzített összetétellel a romlás már látható.
A jelentésben az összesített érték mellé tedd a csoportonkénti arányt és munkamenetszámot. A rögzített súlyú számítás az összetétel szerepét mutatja; a változást kiváltó okot külön vizsgálat igazolhatja. Ugyanaz a látogató más eszközön másik munkamenetet indíthat, ezért ebből a táblázatból egyedi vásárlói arányt nem számolunk.
Egyedi felhasználókat kampányok között is egyedileg összesíts
Ugyanaz az azonosított ember több kampány felhasználói között is szerepelhet. A kampánysorok egyedi felhasználószámainak összege ezért eltérhet a teljes kör egyedi felhasználószámától. Az összevont vásárlói arányhoz képezd újra a vizsgált kör felhasználóinak és a közülük vásárlóknak a halmazát, azonos azonosítási szabállyal. A kampánysorok egyszerű összeadása az átfedést is újra megszámolná.
Ha csak összesített kampánysorok állnak rendelkezésre, az átfedés mértéke ezekből önmagában nem állapítható meg. Ilyenkor őrizd meg a kampányonkénti mutatót, és az összesített felhasználói arányt kérd le a teljes körre. Munkamenet-alapú mutatónál ehhez a munkamenetek egyediségét használd.
Használható ellenőrzési sorrend
Rögzítsd az időszakot, a felhasználói csoportot, a számlált eseményt és az egyediség szabályát. Ezután győződj meg róla, hogy a számláló elemei a nevezőben szereplő körhöz tartoznak. Nulla nevező esetén arányt nem lehet számolni; ezt ne írd át automatikusan nulla százalékra.
A konverziós arány kalkulátor a bevitt számokból osztást végez. A számláló és nevező megfelelő kiválasztását neked kell elvégezned. A marketingmutató-kalkulátor akkor ad összefüggő képet, ha a költés, kattintás és konverzió ugyanahhoz a mérési körhöz tartozik.
Hivatalos definíciók
Google Analytics – dimenziók és mutatók, valamint Google Ads – konverziós arány. A táblázat minden darabszáma saját szemléltető példa.
A kulcsesemény kiválasztása is legyen azonos
Ha a vásárlást vizsgálod, a riportban kifejezetten a vásárláshoz tartozó kulcsesemény körét válaszd. Az összes kulcseseményre számolt munkamenetarányban egy ajánlatkérés vagy más kijelölt művelet is szerepelhet. Ekkor ugyanazzal a munkamenetszámmal is eltérő számlálót kapsz. A mentett kivonathoz ezért az esemény szűrését is írd oda; a cikk 300 vásárló munkamenete kizárólag a vásárlásra vonatkozik.
Záró tudáspróba
Válassz kérdésenként egy választ. Ez kézzel pontozható próba: minden helyes válasz 1 pont, a hibás vagy kihagyott válasz 0 pont.
1. kérdés: 10 000 munkamenetben 350 rendelés történt, de csak 300 munkamenetben vásároltak. Mennyi a vásárló munkamenetek aránya?
- A) 3%.
- B) 3,5%.
- C) 30%.
2. kérdés: Nyolc munkamenet mindegyikében vásároltak, összesen tizenkét rendelés született. Melyik értelmezés helyes?
- A) A tizenkét rendelés biztosan mérési hiba.
- B) 100% vásárló munkamenet és 150 rendelés / 100 munkamenet.
- C) 150% vásárló munkamenet.
3. kérdés: Mindkét eszközcsoport aránya romlott, az összesített mégis 2,6%-ról 6,4%-ra nőtt. Mit igazol a példabeli táblázat?
- A) Mindkét csoport vásárlási hajlandósága javult.
- B) Az összevont arány biztosan hibás.
- C) A nagyobb alaparányú asztali forgalom súlya erősen megnőtt.
Megoldások és magyarázatok
- 1. A. A legalább egy vásárlást tartalmazó 300 munkamenetet osztjuk az összes 10 000-rel. A 350 rendelésből 3,5 rendelés/100 munkamenet gyakoriságot kapnánk. Ha mást választottál, ezt nézd át újra: rendelésgyakoriság és vásárló munkamenetek aránya.
- 2. B. A részhalmazként számolt arány legfeljebb 100%, az egy munkamenetre jutó rendelések száma viszont meghaladhatja az egyet. A duplikációt ettől külön ellenőrizd. Ha mást választottál, ezt nézd át újra: részarány felső határa és eseménygyakoriság.
- 3. C. A csoportok 8%-ról 7%-ra és 2%-ról 1%-ra változtak, közben az asztali súly 10%-ról 90%-ra nőtt. Az eredeti súlyokkal az új arány 1,6%. Ha mást választottál, ezt nézd át újra: összetételváltozás és rögzített súlyú összehasonlítás.
Mit jelent az eredményed?
- 0 pont: kezdd az alapösszefüggéssel: rendelésgyakoriság és vásárló munkamenetek aránya. Számold végig a cikk kapcsolódó példáját.
- 1 pont: a két eltévesztett kérdés magyarázatához térj vissza, és írd le a megfelelő bemeneteket.
- 2 pont: a kihagyott vagy hibás kérdés témájában ellenőrizd a viszonyítási alapot és a feltételeket, majd számolj újra.
- 3 pont: a három vizsgált összefüggést helyesen alkalmaztad. Próbáld ki saját adatokkal, és a összetételváltozás és rögzített súlyú összehasonlítás rész korlátait is jegyezd fel.