למה 90 יום ולמה דווקא בסדר הזה?
רבעון הוא פרק זמן שארגון יכול להתחייב אליו ושאפשר לראות בסופו תוצאה. הוא ארוך מספיק כדי לתקן מדידה, לבנות דוחות ולהתחיל להשתמש בהם, אבל קצר מספיק כדי שהתוכנית לא תהפוך לפרויקט בלי תאריך סיום.
הסדר נובע מתלות פשוטה: החלטות תלויות בדוח שסומכים עליו, דוח תלוי בהגדרות של מדדים ומדדים תלויים בנתונים שנאספים נכון. מי שמתחיל מהסוף בונה פעמיים.
תוכנית 90 יום
ארבעה שלבים, כל אחד נשען על הקודם
מה עושים בשבוע הראשון?
יש כמה הגדרות שההשפעה שלהן מתחילה רק מהרגע שנוגעים בהן. לכן הן לא מחכות לאודיט.
- בודקים את שמירת הנתונים ב-GA4. לפי התיעוד של Google, בנכס רגיל אפשר לבחור שמירה של 2 או 14 חודשים. ההגדרה משפיעה על Explorations ועל דוחות משפך, לא על הדוחות המצטברים הרגילים. הארכה חלה רק על נתונים שעדיין לא נמחקו ונכנסת לתוקף אחרי 24 שעות, כך שדחייה פירושה נתונים ישנים שנמחקים ולא יחזרו ל-Explorations.
- מקשרים את GA4 ל-BigQuery. לפי התיעוד הנתונים מתחילים להגיע בתוך 24 שעות מהקישור. בנכס רגיל יש מגבלה של מיליון אירועים ביום בייצוא היומי, בעוד שלייצוא בסטרימינג אין מגבלת אירועים. את השיקולים פירטנו בייצוא GA4 ל-BigQuery.
- מסדרים גישות ובעלים. מי מנהל את נכס ה-GA4, את הקונטיינר ואת חשבונות הפרסום. חשבון שהמנהל היחיד שלו עזב את החברה הוא סיכון שמתגלה תמיד ברגע הלא נכון.
- פותחים את Tag Diagnostics. לפי התיעוד הכלי נותן לתג ציון איכות, שהמצב החמור בו הוא Urgent. מצב כזה מטופל מיד, לפני כל דבר אחר.
- ממנים בעלים לתוכנית. אדם אחד בצד העסקי שמחליט על סדרי עדיפויות ומשחרר חסמים מול הפיתוח.
מה עושים בחודש הראשון?
המטרה: בסוף החודש יודעים על אילו מספרים אפשר לסמוך ומה שנשבר כבר נמצא בתיקון.
- אודיט. בדיקה של האיסוף, ההגדרות והתאמה מול מקור אמת עסקי. מה כולל אודיט כזה ומה מקבלים ממנו הסברנו באודיט אנליטיקס: מה בודקים ומה מקבלים.
- תוכנית מדידה. מהיעדים העסקיים לשאלות, מהשאלות לאירועים ולפרמטרים. הדרך מפורטת בתוכנית מדידה מהיעדים העסקיים.
- מסמך למפתחים. כל פער בין מה שנמדד למה שצריך להימדד נכתב כדרישה מדויקת, עם שמות אירועים וערכים לדוגמה.
- תיקונים דחופים. המרות כפולות, תגים חסרים בעמודים מרכזיים ובעיות הסכמה לא מחכים לסוף החודש.
- קו בסיס. רושמים את המספרים המרכזיים כפי שהם היום, כולל הפער מול מערכת ההזמנות או ה-CRM. בלי קו בסיס אי אפשר להראות בסוף הרבעון מה השתפר. לדוגמה, בנתוני דמו: היום GA4 מציג 82% מההזמנות שבמערכת והיעד שסוכם לסוף הרבעון הוא 95%.
טעות נפוצה בחודש הזה היא לנסות לתקן הכול. מספיק שההמרות המרכזיות והמקורות שלהן יהיו אמינים, כשהשאר נכנס לרשימה מתועדפת.
מה עושים בחודש השני?
המטרה: בסוף החודש יש דוח אחד שההנהלה משתמשת בו ומערכת שמתריעה כשמשהו נשבר.
- מילון מדדים. הגדרה כתובה לכל מדד בדוח: מה נספר, מאיזה מקור, באיזה חלון זמן. בלי זה שני אנשים קוראים את אותו מספר אחרת.
- עץ מדדים. הקשר בין היעד העסקי למדדים שהצוות יכול להשפיע עליהם, כפי שהסברנו בעץ KPI לשיווק.
- דשבורד ניהולי אחד. לא חמישה. עקרונות הבנייה נמצאים בדשבורד ניהולי ב-Looker Studio.
- קצב דיווח. דוח שבועי קצר לצוות ודוח חודשי להנהלה, עם תאריך קבוע ואחראי.
- ניטור. התראות על ירידה חריגה במדדים המרכזיים.
לניטור יש כלי מובנה ב-GA4: Custom Insights, תנאים שאתם מגדירים על מדד מסוים ושולחים מייל כשהם מתקיימים. לפי התיעוד של Google אפשר ליצור עד 50 כאלה בנכס. איך יוצרים אותם ואילו התראות כדאי להגדיר פירטנו בניטור איכות נתונים ב-GA4.
מה עושים בחודש השלישי?
המטרה: הנתונים מפסיקים להיות דוח ומתחילים להיות חלק מקבלת ההחלטות.
- רשימת שאלות עסקיות. חמש עד עשר שאלות שהצוות רוצה תשובה עליהן, מתועדפות לפי גודל ההחלטה שתלויה בהן.
- ניתוח עומק ראשון. שאלה אחת מהרשימה, עם המלצה ברורה בסוף. ניתוח אחד שהוביל לשינוי שווה יותר מעשרה שנשארו במצגת.
- ניסוי ראשון. שינוי אחד שנבדק בצורה מסודרת, עם היפותזה כתובה ומדד הצלחה שנקבע מראש.
- הדרכה. הצוות לומד לקרוא את הדשבורד ולשאול שאלות בעצמו. בלי זה כל שאלה חוזרת לאנליסט.
- כללי עבודה. מוסכמות לשמות קמפיינים ולתיוג UTM, תהליך בדיקה לפני שעולה גרסה חדשה של האתר ומי מאשר תג חדש בקונטיינר.
- סיכום רבעון. מה השתנה מול קו הבסיס ומה נכנס לרבעון הבא.
מה התוצרים של כל חודש?
| התקופה והמטרה | התוצרים | איך יודעים שסיימתם |
|---|---|---|
| שבוע 1: לעצור אובדן נתונים | שמירת נתונים מעודכנת, קישור BigQuery, רשימת גישות ובעלים | אין הגדרה קריטית שמחכה להחלטה |
| חודש 1: נתונים שאפשר לסמוך עליהם | מסמך אודיט, תוכנית מדידה, מסמך למפתחים, קו בסיס | ההמרות המרכזיות תואמות למקור האמת בפער שהוסכם מראש |
| חודש 2: שפה אחת ודוח אחד | מילון מדדים, דשבורד ניהולי, דוח שבועי וחודשי, התראות | ישיבת ההנהלה נפתחת מהדשבורד ולא מגיליון פרטי |
| חודש 3: החלטות מנתונים | ניתוח עומק, ניסוי, הדרכה, כללי עבודה, סיכום רבעון | יש לפחות החלטה אחת מתועדת שהתקבלה בזכות ניתוח |
מי צריך להיות מעורב בתוכנית?
תוכנית אנליטיקס נכשלת לעיתים רחוקות בגלל כלים. היא נכשלת כי חסר אחד מארבעת התפקידים האלה:
- בעלים עסקי. מנהל שיווק או דיגיטל שמגדיר את השאלות ומחליט מה קודם למה.
- אנליסט. מי שמבצע את האודיט, מגדיר את המדידה, בונה את הדוחות ומנתח. הוא יכול להיות עובד החברה או גורם חיצוני, לפי השיקולים שפירטנו באנליסט פנימי או חיצוני.
- מפתח. זמן פיתוח מוקצה מראש לחודש הראשון. בלי זה מסמך הדרישות נשאר מסמך.
- ספונסר בהנהלה. מי שמבקש לראות את הדשבורד בישיבה, כי זה מה שהופך אותו לכלי עבודה.
מה משבש תוכנית 90 יום?
מתחילים מהדשבורד. זה התוצר שהכי קל להראות, לכן הלחץ להתחיל ממנו גדול. דשבורד על נתונים שלא נבדקו מאבד אמון בפעם הראשונה שמספר בו לא מסתדר עם מה שההנהלה יודעת. את האמון הזה קשה מאוד להחזיר.
אין זמן פיתוח. רוב התיקונים של החודש הראשון דורשים שינוי באתר. אם המפתחים פנויים רק בעוד חודשיים, התוכנית כולה זזה בחודשיים.
יותר מדי מדדים. ארגון שמנסה לעקוב אחרי ארבעים מדדים לא עוקב אחרי אף אחד. בחודש השני בוחרים מעט ומגדירים היטב.
מחליפים כלי באמצע. מעבר לפלטפורמה אחרת של דוחות או של ניהול תגים באמצע הרבעון מאפס את השעון.
אין מה שיקרה ביום ה-91. בלי קצב דיווח קבוע ובלי בעלים, המצב חוזר בהדרגה לקדמותו. לכן סיכום הרבעון כולל גם תוכנית לרבעון הבא.
שאלות נפוצות
מה כוללת תוכנית 90 יום לאנליטיקס?
שלושה חודשים עם מטרה אחת לכל חודש. בחודש הראשון מייצבים את איסוף הנתונים: אודיט, תוכנית מדידה ותיקונים דחופים. בחודש השני בונים מילון מדדים, דשבורד ניהולי אחד, קצב דיווח והתראות. בחודש השלישי עוברים לשימוש: ניתוח עומק, ניסוי ראשון, הדרכה לצוות וכללי עבודה. הכול נמדד מול קו בסיס שנרשם בהתחלה.
מה עושים בשבוע הראשון של תוכנית אנליטיקס?
מטפלים בהגדרות שההשפעה שלהן מתחילה רק מרגע השינוי. לפי התיעוד של Google, שמירת הנתונים בנכס GA4 רגיל היא 2 או 14 חודשים והארכה חלה רק על נתונים שעדיין לא נמחקו. הקישור ל-BigQuery מתחיל להזרים נתונים בתוך 24 שעות. בנוסף מסדרים גישות, בודקים את Tag Diagnostics וממנים בעלים לתוכנית.
למה לא מתחילים מבניית דשבורד?
כי דשבורד תלוי בהגדרות של מדדים והמדדים תלויים בנתונים שנאספים נכון. דשבורד שנבנה לפני שהמדידה נבדקה מציג את אותן טעויות בצורה משכנעת יותר. ברגע שמספר אחד בו לא מסתדר עם מה שההנהלה יודעת, הדשבורד מאבד אמון. לכן הוא נבנה בחודש השני, אחרי האודיט והתיקונים.
מה משבש תוכנית 90 יום לאנליטיקס?
ארבעה דברים חוזרים על עצמם: אין זמן פיתוח שהוקצה מראש לתיקונים של החודש הראשון, מנסים לעקוב אחרי עשרות מדדים במקום מעטים שהוגדרו היטב, מחליפים כלי דוחות או כלי לניהול תגים באמצע הרבעון, אין קצב דיווח קבוע ובעלים ליום ה-91. כל אחד מהם דוחה את התוכנית בשבועות או מחזיר את המצב לקדמותו.
מי צריך להיות מעורב בתוכנית אנליטיקס של 90 יום?
ארבעה תפקידים: בעלים עסקי שמגדיר את השאלות ואת סדר העדיפויות, אנליסט פנימי או חיצוני שמבצע את העבודה, מפתח עם זמן שהוקצה מראש לתיקונים של החודש הראשון, ספונסר בהנהלה שמבקש לראות את הדשבורד בישיבות. כשאחד מהם חסר התוכנית נתקעת, בדרך כלל בשלב התיקונים באתר.
איך יודעים שתוכנית 90 יום הצליחה?
לפי ארבעה סימנים: ההמרות המרכזיות תואמות למקור האמת העסקי בפער שהוסכם מראש, ישיבת ההנהלה נפתחת מדשבורד אחד, יש התראות שמזהות תקלת מדידה לפני שמישהו שם לב בדוח, קיימת לפחות החלטה אחת מתועדת שהתקבלה בזכות ניתוח. בנוסף צריכה להיות תוכנית כתובה לרבעון הבא.
מה השורה התחתונה?
תוכנית 90 יום טובה היא סדר, לא רשימת משימות. קודם עוצרים אובדן נתונים, אחר כך מוודאים שהמספרים נכונים, אחר כך בונים דוח אחד שכולם קוראים באותה צורה ורק בסוף מנתחים ומנסים. מי ששומר על הסדר הזה מגיע ליום ה-90 עם פחות תוצרים ממה שתכנן, אבל כאלה שמשתמשים בהם. המדריך הזה מתאר את התוכנית מהצד של הארגון. את אותה תקופה מהצד של מי שמבצע אותה תיארנו בהחודש הראשון של אנליסט חיצוני. זאת בדיוק העבודה שאנחנו עושים בשירות ליווי אנליטי שוטף לצוותי שיווק ודיגיטל. אם אתם רוצים לבנות תוכנית כזאת לרבעון הקרוב, כתבו לנו.
מקורות
Google Analytics Help: Data retention, Google Analytics Help: [GA4] Set up BigQuery Export, Google Analytics Help: Analytics Insights, Google Analytics Help: Troubleshoot tag issues with Tag Diagnostics
יועץ אנליטיקה דיגיטלית ומייסד DigiKnowledge. מרצה לאנליטיקה דיגיטלית באוניברסיטת תל אביב, באוניברסיטה הפתוחה ובאוניברסיטת אריאל. לעמוד האישי