Google Analytics

Google Analytics Pivot Tablo Kullanımı

Yayın:
Pivot tablo hakkında temel bilgiler verdiğim Pivot Table Nedir? Nasıl Kullanılır? ve farklı servislerden edindiğimiz verileri özetleyebileceğimiz Google Data Studio Pivot Table Kullanımı yazısının ardından ...
GÖRSEL
Pivot tablo hakkında temel bilgiler verdiğim Pivot Table Nedir? Nasıl Kullanılır? ve farklı servislerden edindiğimiz verileri özetleyebileceğimiz Google Data Studio Pivot Table Kullanımı yazısının ardından Google Analytics Pivot Tablo Kullanımı ile devam ediyorum.

Google Analytics Pivot Tablo Kullanımı

Google Analytics standart raporları tam rapor görünümünde Veri, Yüzde, Performans, Karşılaştıma ve Pivot biçiminde verileri görüntüleyebiliriz. Ön tanımlı olarak Veri biçiminde sunulan veriler Edinme, Davranış ve Dönüşümler bağlamlarına göre sütunlar ve satırlarla ifade edilirken Pivot biçiminde bulunulan standart rapor Gezgin > Özet içeriğini ilgili sekmeye göre oluşturur.Yukarıdaki görselde Veri ve pivot tablolarını karşılaştırmalı olarak görebilirsiniz. İlgili rapor görünümlerine Kitle > Coğrafi > Dil yolu üzerinden ulaşabilirsiniz. Raporlarda herhangi bir segment, boyut değişikliği ve/ya filtreleme yapılmamıştır. Şimdi bir adım daha öteye gidelim ve standart görünümdeki Pivot tablomuzu ihtiyaçlarımıza göre özelleştirelim. Çeşitlilik olması adına, bu işlem için ziyaretçilerin yaş bilgileri (Kitle > Demografi > Yaş) üzerinden ilerleyelim.Herhangi bir filtreleme, segment, boyut ve metrik farklılığı uygulamaksızın elde ettiğimiz görüntü yukarıdaki gibi olacaktır. O halde özelleştirmeye başlayabiliriz.Birincil Boyut: Yaş iken İkincil Boyut olarak Ülke seçimini yaptığımızda 2. sütun alanında ülkelerin listelendiğini ve her yaş için ülke bağlamında yeni bir satır grubu oluşturulduğunu görebilirsiniz. Özetle olarak Cinsiyet seçiminin ardından sütunlar bölümünde de gruplandırmaların (özetleme) oluştuğunu görebilirsiniz. Artık Metrik alanını da Özet metrikler ile detaylandırabiliriz. Ben belirtilen ülkeler, yaş değerleri bağlamında Kullanıcılar ve bu kullanıcılar içeriğindeki Yeni Kullanıcılar değerlerini Cinsiyet bağlamında görmek istiyorum.

Pivot Tablo: Segment ve Filtreleme

Hatta bir adım daha öteye gidip rapora yansıyan verileri Organik Trafik, Doğrudan Trafik ve Yönlendirme Trafiği olarak segmentlere ayırıyorum. Bu sayede tek bir tablo üzerinden pek çok değerlendirme yapmam mümkün hale gelmekte. Elbette şu anda belirttiğimiz metrik ve boyutlar bağlamında genel verilere dair bir tablo oluşturulmuş durumda.Sunulan verileri daha da daraltmak için filtrelerden faydalanabiliriz. Bunun için yapmamız gereken en temel işlem arama bölümüne filtre uygulayacağımız bir sorgu girmek olacaktır. Örneğin, 18-24 yazarsak tablo sadece 18-24 yaş aralığı bağlamında metrik ve boyut içeriklerini pivot olarak sunacaktır. Raporumuzu şimdi de ülke yerine İkincil Boyut olarak Kaynak / Araç seçimiyle oluşturalım ve az önce temel düzeyde gerçekleştirdiğimiz filtreleme işlemini device segmentleri (mobil, tablet ve desktop) üzerinden genişleterek uygulayalım.Kaynak / Araç içeriğimiz Google üzerinden gerçekleşen trafiklerle sınırlandırılsın. Herhangi bir Araç (organic, cpc vb.) seçmediğimiz için Kaynak olarak Google temel alınacak ve bu kaynak bağlamındaki tüm Araçlar tabloda sunulacaktır. Özet haline getirilecek Şehir sınırlandırmasını da İstanbul, Ankara ve İzmir olarak belirtiyorum ve son olarak 18-24, 25-34 yaş aralığını belirtmek amacıyla 13 ve 34 sayısal değerlerini giriyorum. Tüm bu işlemlerin sonucunda İstanbul, Ankara ve İzmir şehirlerinde yaşayan, 18-24 ve 25-34 yaş aralığında, Google üzerinden edindiğim ziyaretçileri (cpc ya da organik ayrımı olmaksızın) kullandıkları cihazlara göre değerlendirebilmekteyim. Bu tabloya göre 25-34 yaş aralığı hem organic hem de cpc trafikte yoğunluk göstermekte. Elbette burada cpc bağlamında hedeflemeyi de değerlendirme sürecine dahil ederek bir yorumda bulunmalıyım. Şehirler kırılımında da yoğunluğun İstanbul > Ankara > İzmir şeklinde sıralandığını görebiliriz. Ayrıca, oluşturduğunuz bu tabloları özelleştirilmiş raporlar olarak kayıt altına alabilirsiniz.

Sonuç Olarak

Pivot tablonun sağladığı faydalardan Pivot Table Nedir? Nasıl Kullanılır? başlıklı yazıda bahsetmiştim. Bu bağlamda Google Analytics üzerinden pivot tablolar oluşturduğumuzda pek çok detaylı yorum yapmamız da mümkün hale gelmekte. Diğer yandan, bu işlevselliği Google Data Studio üzerinden farklı veri kaynaklarını da dahil ederek daha geniş çerçevede elde edebilmekteyiz. Elbette veri kaynaklarımız çeşitlendikçe, hesaplanmış alanlar, özel metrik ve boyutlar da sürece dahil edildikçe ziyaretçilerimiz hakkında daha detaylı ve isabetli yorumlar da yapmamız mümkün hale gelmektedir. Yine ilgili yazılarda sıklıkla tekrarladığım üzere verilerin geçerli, sistemli ve tutarlı olmaları en öncelikli konu. Ardından, ilgili verileri ihtiyaçlar doğrultusunda farklı biçimlerde görüntüleyebiliriz. Pivot tablo da bu biçimler arasında en detaylı ve kullanışlılarından biri olarak pek çok araç içerisinde sunulmakta.
Ceyhun Enki Aksan

Kullanıcı Davranışları Analizi (User Behavior Analysis) ve Kullanıcı Deneyim Tasarımı (UX Design) üzerine çalışmalar yürütmekte, bu süreçte edindiğim teknik ve pratik bilgileri fayda sağlamak motivasyonuyla (afaik / as far as i know) paylaşmaktayım.

HABERDAR OL

Yeni eklenen projeler, eğitimler, içerikler ve yayınlanan videolar e-posta adresine gelsin.