谷歌数据分析工具，详细告诉你如何测量社交转化量

Google Analytics是一款非常强大的数据分析工具，今天那我们就来看一下如何使用它来测量社交媒体的工作成效，将效果以具体数据的形式量化。

在这篇文章中,我们将介绍基本的谷歌分析报告,建立目标转换,学习如何检视来自于社交平台的转化，并把所有最重要的报告到一个可下载的社交媒体营销的dashboard。

一，建立目标转化

成功测量社交工具策略的第一步就是，搞清楚网站里有哪些东西是需要测量的。因为目的、目标和关键指标对每个部门，每个公司都不一样。常规目标包括下载,时间,查看的页面,或者一个特定的序列页面查看。

为了使用谷歌Analytics，点击Admin选项卡，找到view，单击Goals > + New Goal。

假设我们要设置一个可以测量网上电子邮件数量的目标，目标设置通常会有一些模板，但建议选择自定义。

Goal description（目标描述）其实就是一个后会出现在报告里的转化名称。

在Goal details的下方空白区域内填入thank you的URL和域名。或者,如果你知道电子邮件用户的生命周期价值,在Value的区域中输入它，在Funnel的空白区域内填入你希望流量进入的目的地的通道。

保存之后它就能测量进入Goal details的所有流量了。往下，我们来观察如何决定社交媒体的对网站产生什么样的影响。

二，识别哪个社交平台的引流量最多

为了能够精确地测量社交媒体对网站产生的影响，必须能够看到独立于其他流量资源的社交平台所带来的流量。

这个可以通过点击Acquisition > All Traffic > Channels进行设置。

渠道报告将所有单个流量来源分成相应的组，使企业可以轻松地比较每个通道的流量类型。企业不仅可以检查每通道总网站访问，还可以获取渠道与渠道之间的转换率数据。

使用这和date选项，就可以对比每月，甚至每年的流量，转化，客户参与度的变化。

三，使用社交媒体进行视图转换

查看从社交平台而来的转换量的方法有很多，最简单的一种是上文提到过的渠道报告中的Social 检视。

最重要的是测量与社交平台有关的转化。“转化是由之前的流量引起的“，大多数情况下，这是一个很容易被误解的转化报道。

比如这种情况，一个客户，他最先是从推特平台而来到网站的，三天之后他又通过广告再次来到网站并且最终成为了一个消费者，这种情况应该怎样看待呢？付费广告这种情况下机会把它定义为由广告引入的流量，尽管消费者最先是由社交平台引起的。

这种情况我们把它叫做” Last Click Attribution “。（即将转化行为的发生归为消费者在消费前最后一次的点击途径）。

为了观察社交媒体的引流作用，依旧要借助工具，按顺序点击  Conversions > Multi-Channel Funnels > Assisted Conversions， 打开Assisted Conversions报告表。如下。

在上图中我们可以很清晰地看到，Last Click Attribution报道中所显示的社交带来的转化量是903，其中有一项是“帮助转化“（Assisted Conversions），数据为173，也就是说，有173个转化量是在其他地方发生的。

在Assisted Conversions的顶端有一个First Interaction Analysis的选项卡，点开显示社交引起的转化量为941，这个数据指代的是消费者第一次进入网站是由社交平台引入的。我们把它称之为First Click Attribution。（首次点击归属）。

以上这些数据就是谷歌分析工具功能相互结合的结果，它能使我们更清楚地了解社交媒体在网站转化中所扮演的重要角色。

三，创建一个社交媒体营销dashboard

只有数据才能证明社交 平台所带来的影响力和重要作用，而这，没有比用谷歌分析工具建立一个营销dashboard更好的方法了。

首先，依次单击Dashboard > New Dashboard，然后选择Blank Canvas，为新建的dashboard命名，单击Create Dashboard进行创建。

第一个widget建议创建Total Social Visits（总社交访客），那么选择的时候把Metric作为Standard（标准），Sessions作为Metric（指标）。

Dashboard中每个widget最重要的一点就是过滤掉所用的非社交媒体流量，这需要添加一个相匹配的过滤应用程序，Only show + Default Channel Grouping + Containing + Social。

这样就可以通过添加不同的widget来追踪目标。记住，要过滤掉任何非社交媒体流量。常用的widget有Conversions by Network，Time on Site by Network， Pages Per Session by Network和New Visitor Acquisition by Network。