Unified Calculated Metrics – Brets Karten

Heute geht es in dieser Miniserie über die unified calculated metrics um Brets Karten, die ich in der Übersicht schon erwähnt hatte. Ich selber habe 6 dieser Karten auf dem Schreibtisch liegen, soweit ich weiss sind das alle.

Ich schlage vor, wir gehen die in aufsteigender Reihenfolge durch.

New Visitors

„Shows the number of new visitors acquired. Use this globally or in ranked reports to identify how new visitors interact with the site.“

Diese Metrik fügt einfach einen neuen Aspekt neben der eingebauten „Visitors“ Metrik hinzu, nämlich die Anzahl der Visitors, die neu auf der Site sind.

Das hilft bei einer ganzen Reihe von Betrachtungen, angefangen beim Pages Report (sehen sich neue Besucher das gleiche an wie reguläre?), über Navigation oder Interne Suche (suchen Neue viel? Was?), bis hin zu Conversion(s) (Ist die Rate niedriger, oder kaufen Leute beim Erstbesuch? Was kaufen sie?), und so weiter.

Gemacht wird diese Metrik einfach mit einem Segment „New Visitors“ und der „Visitors“ Metrik.

In Analytics sieht das dann so aus:

Man beachte die „Summary“ und „Definition“ Abschnitte. Die Summary dürfte für einen Menschen einfacher zu lesen zu sein, bearbeiten kann man nur die Definition.

Percent Mobile Visitors

„Percentage of visitors who visit content from a mobile device. Use on pages report to see which content is frequented by mobile devices.“

Auch diese Metrik basiert auf einem Segment und der „Visitors“ Metrik.

Zwei Unterschiede:

1. Benutzen wir die Metrik einmal mit Segment und einmal ohne
2. Konfigurieren wir sie als „percentage“

In Analytics sieht das so aus:

Man beachte, wie diese Metrik eine gewisse Schachtelung hat. Die obere „Unique Visitors“ Metrik ist innerhalb eines Blocks („Container“), der hier durch das „Mobile Devices“ Segment definiert wird.

Estimated Revenue

„Estimate what a piece of content would generate in terms of revenue if it were promoted such that it was in the 85th percentile, weighted at 80% because conversion isn’t as high for high trafficed pages.“

Das sollte man vielleicht mal übersetzen oder auseinandernehmen, am liebsten am einfachsten Beispiel: Produkte im Retail.

Die Frage ist: Ich habe hier ein Produkt A, welches gut gekauft wird. Das Produkt gehört nicht zu den am häufigsten angesehenen oder gekauften Produkten. Lohnt es sich, das Produkt zu promoten? Wieviel Revenue könnte ich haben, wenn ich das Produkt in’s Top 85 Percentile promote, es also zu einem der 15% meistgesehenen Produkt mache?

Die KPI dazu ist einfach der Revenue pro Visit für das Produkt, multipliziert mit der Anzahl der Visits für das 85 Percentile (Wieviel Visits bräuchte das Produkt, damit es in’s 85 Percentile kommen könnte?), und dann davon 80%, weil wir wissen, dass Produkte etwas schlechter konvertieren, wenn sie heftig promoted werden.

Simpel.

Neu hier ist die Funktion „percentile(metric,percentage)“, die Teil der statistischen Funktionen ist, die man für UCMs zur Verfügung hat.

Als Teil der Miniserie werde ich über die Funktionen noch mehr schreiben.

Die Konstante bekommt man übrigens über den hellgrauen „Add“ Link oben rechts, dann „Static Number“.

Weighted Bounce Rate

„Pushes the ‚interesting‘ traffic to the top and bottom of the report. Sort or reverse sort this metric on the pages report to find dogs and diamonds. Be sure to include the real bounce rate in the report.“

Die Weighted Bounce Rate addressiert das Problem, dass eine Sortierung nach „normaler“ Bounce Rate schwierig ist, weil oben und unten jede Menge Ausreisser auftauchen. Das Ziel ist, diese Ausreisser zu entschärfen.

Auch hier geht es in erster Linie um die Funktionen, hier speziell „mean(metric)“ und „maxv(metric)“, im Interface „Column Max“. Es gibt noch die zwei Ansätze aus der Hilfe, aber auch dieser hat seine Berechtigung.

WICHTIG: Die Karte ist falsch! Die „1-“ gehört vor den Bruch!

Wenn man diese Metrik bauen möchte, muss man Klammern machen können, bzw. wie es im Metric Builder heisst „Container“. Die macht man auch über das „Add“.

Filtered RPV

„Revenue per visit for products with non-trivial traffic. Uncovers products with opportunity for promotion, while filtering out products with high revenue per visit but little traffic and therefore little opportunity.“

Diese Metrik ist quasi der Counterpart zur „Estimated Revenue“ Metrik, und man kann gut beide zusammen einsetzen.

Neu hier ist das „If“, also eine Bedingung in der Metrik. Die „>“ Bedingung ist wieder eine Funktion, nämlich „Greater Than“.

Standard Deviations

„The number of standard deviations an item is away from the mean. Use this in a ranked report or trended report to identify outliers in the report.“

Auch hier haben wir wieder eine statistische Funktion, diesmal ist die Metrik sogar recht einfach.

Notes

UCMs sind wie Segmente, insofern als sie beim Abruf des Reports berechnet werden, nicht im Moment des Trackings.

Das bedeutet, dass ich eine neue Metrik heute erstellen, aber für Daten in der Vergangenheit verwenden kann, und zwar prinzipiell für alle Daten seit der Umstellung von SiteCatalyst 14 auf 15 im Jahre 2011 — 2012.

Diese Umstellung ist länger her als die Speicherdauer der meisten Analyticsaccounts, d.h. die UCMs funktionieren auf allen Daten, die man gesammelt hat.