ลูกค้าของคุณกำลังหลงทางที่ไหนในเว็บไซต์ ? หาคำตอบด้วย Path Exploration ใน GA

หลายครั้งที่เราวิเคราะห์เว็บไซต์ด้วย Google Analytics เพื่อตรวจสอบว่ามีจุดไหนที่ควรปรับปรุง อาจพบว่ามีตัวชี้วัดมากมายจนเลือกใช้ไม่ถูก แต่ถ้าคุณต้องการเข้าใจว่าผู้ใช้เข้าเว็บไซต์จากหน้าไหนและเดินทางไปหน้าต่าง ๆ อย่างไร “Path Exploration” ใน GA4 คือเครื่องมือที่สามารถช่วยตอบคำถามนี้ได้

Path Exploration ใน GA คืออะไร และมีประโยชน์อย่างไร?

Path Exploration ใน GA4 คือ เทคนิคที่แสดงภาพวิธีที่ผู้ใช้เดินทางผ่านเว็บไซต์หรือแอป ซึ่งทำให้คุณสามารถเห็นขั้นตอนต่าง ๆ ที่ผู้ใช้ทำโดยไม่ต้องกำหนดเส้นทางล่วงหน้า การสำรวจแบบนี้มีความสำคัญในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้และช่วยระบุรูปแบบการใช้งานที่ไม่คาดคิด หรือกรณีที่ผู้ใช้วนซ้ำ ซึ่งอาจบ่งบอกถึงความสับสนหรือปัญหาด้านการออกแบบเว็บไซต์

ประโยชน์หลายประการของการใช้ Path Exploration ประกอบไปด้วย:

• การค้นพบพฤติกรรมการใช้งานที่ไม่คาดคิด: Path Exploration ช่วยให้คุณเข้าใจการกระทำของผู้ใช้ที่อยู่นอกเหนือจากเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เผยให้เห็นเส้นทางอื่นที่ผู้ใช้เลือก ซึ่งเป็นประโยชน์เมื่อการวิเคราะห์เส้นทางเดิมแสดงการละทิ้งในระดับสูง การตรวจสอบนี้ช่วยให้คุณระบุตำแหน่งที่ผู้ใช้ออกจากเส้นทางปกติได้อย่างชัดเจน
• การระบุพฤติกรรมการใช้งานแบบวนซ้ำ: ด้วยการแสดงภาพการเดินทางของผู้ใช้ คุณสามารถมองเห็นรูปแบบที่ผู้ใช้กลับไปกลับมาระหว่างหน้าเว็บหรือการกระทำต่าง ๆ ได้ง่าย พฤติกรรมนี้มักบ่งบอกถึงความสับสนหรือความยากลำบากในการค้นหาสิ่งที่ต้องการ การรู้ถึงการวนซ้ำเหล่านี้จะช่วยให้คุณปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ โดยอาจทำให้นำทางง่ายขึ้นหรือเนื้อหาชัดเจนขึ้น
• เริ่มต้นการวิเคราะห์จากจุดใดก็ได้: Path Exploration มีความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์ คุณสามารถเริ่มต้นจากจุดใดจุดหนึ่ง เช่น หน้า Landing Page เพื่อติดตามขั้นตอนถัดไปที่ผู้ใช้ทำ หรือกำหนดจุดสิ้นสุด เช่น การซื้อสินค้า แล้วตรวจสอบเส้นทางที่ผู้ใช้ทำก่อนที่จะมาถึงจุดนั้น วิธีการย้อนกลับนี้ช่วยให้เข้าใจขั้นตอนที่นำไปสู่การเปลี่ยนแปลง ซึ่งเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้ก่อนที่จะทำการกระทำสำคัญ
• การแยกตามมิติข้อมูล: การแสดงภาพใน Path Exploration สามารถแยกออกตามมิติข้อมูลอื่น ๆ เช่น ประเภทอุปกรณ์หรือประเทศ ซึ่งช่วยให้เห็นวิธีที่กลุ่มผู้ใช้แต่ละกลุ่มใช้งานเว็บไซต์ และช่วยปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมกับความต้องการและความชอบของแต่ละกลุ่มผู้ใช้

การใช้ Path Exploration ช่วยให้คุณได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้ ระบุตำแหน่งที่ควรปรับปรุงในเว็บไซต์ และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมและการเปลี่ยนแปลง

วิธีใช้ Path Exploration เพื่อตรวจหาหน้าที่ผู้ใช้งานกดออกมากที่สุด

ถ้าหากคุณกดเข้ามาครั้งแรก โดยยังไม่ตั้งค่า หน้าตาของ Path Exploration จะเป็นแบบตัวอย่างข้างต้น ซึ่งทำให้เราสามารถเข้าใจได้ว่า ผู้เข้าใช้งานส่วนใหญ่เข้ามามีพฤติกรรมอย่างไร ซึ่งจะเป็นการดูพฤติกรรมจากการติด Tracking ในหน้าต่างๆ

หากอยากรู้ว่าแบบเจาะจงว่า หน้าไหนผู้ใช้งานกดออกมากที่สุด ให้กดเลือกประเภทโหนด (Node Type) ที่คุณต้องการวิเคราะห์ สำหรับการหาหน้าออก ให้เลือก “Page path and screen class” เพื่อดูหน้าที่ผู้ใช้เข้าชมก่อนออก ตามตัวอย่างข้างต้น ในกรณีนี้มี 3 ขั้นตอนหลัก:

ขั้นตอน -2: หน้า /payment.html ซึ่งมีผู้เข้าชม 316 ครั้งในขั้นตอนนี้

ขั้นตอน -1: หน้า /ordercompleted.html มีผู้เข้าชม 319 ครั้งก่อนที่จะไปถึงขั้นตอนสุดท้าย

จุดสิ้นสุด (Ending Point): กิจกรรมหรือเหตุการณ์ที่แสดงถึงการซื้อ (purchase) เกิดขึ้น 357 ครั้ง

ผู้ใช้สามารถคลิกที่โหนดต่าง ๆ ในแผนภูมิเพื่อดูเส้นทางการเข้าชมก่อนหน้านั้น ตัวอย่างเช่น ลูกศรชี้ไปที่โหนดซึ่งสามารถคลิกเพื่อขยายเส้นทางและแสดงขั้นตอนก่อนหน้าที่ผู้ใช้อาจดำเนินการก่อนหน้านี้ ข้อมูลนี้มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้ เช่น ขั้นตอนก่อนการซื้อว่ามีการดำเนินการใดที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อหรือการออกจากหน้าเว็บ

การวิเคราะห์และตีความข้อมูลจากหน้าออก (Exit Page)

การวิเคราะห์ข้อมูลจากหน้าออกเป็นสิ่งสำคัญในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ และช่วยในการระบุจุดที่ต้องปรับปรุงบนเว็บไซต์ของคุณ ข้อมูลที่ได้จากแหล่งข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณใช้รายงานการสำรวจของ GA4 ในการวิเคราะห์ข้อมูลหน้าออก และค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยยกระดับประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้

การตีความข้อมูลจากการวิเคราะห์หน้าออกต้องพิจารณาบริบทของเว็บไซต์และเป้าหมายธุรกิจของคุณ อัตราการออกจากหน้าเว็บสูงไม่ได้หมายความว่าเป็นสิ่งที่ไม่ดีเสมอไป ตัวอย่างเช่น อัตราการออกจากหน้า “ขอบคุณ” หลังจากการซื้อสำเร็จก็ถือว่าเป็นจุดสิ้นสุดของ Journey และเป็นปกติ
โดยการตีความข้อมูลจากหน้าออกให้เน้นที่การระบุรูปแบบและแนวโน้มที่บ่งชี้ถึงปัญหาหรือโอกาสในการปรับปรุง เช่น หากมีการหลุดออกจากหน้าแสดงรายละเอียดผลิตภัณฑ์อย่างสม่ำเสมอ อาจบ่งบอกถึงความจำเป็นในการจัดระเบียบเนื้อหาหรือการสร้างคำกระตุ้นการตัดสินใจที่ชัดเจน

การปรับปรุงเว็บไซต์เพื่อลดอัตราการออกจากเว็บไซต์

หากคุณต้องการปรับปรุงเว็บไซต์ของคุณและลดอัตราการออกจากเว็บไซต์ ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ แนะนำการใช้ Google Analytics 4 (GA4) เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้และระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น การผสานข้อมูลเหล่านี้กับวิธีการหรือเครื่องมืออื่น ๆ จะช่วยให้คุณสามารถสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดียิ่งขึ้นและลดอัตราการออกจากเว็บไซต์ได้

การแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

การใช้งาน (Usability): หากหน้าเว็บบางหน้ามีอัตราการออกสูง อาจบ่งบอกถึงปัญหาการใช้งาน เช่น หน้าเว็บโหลดช้า รูปแบบการออกแบบที่สับสน หรือไม่มีการกระตุ้นการทำกิจกรรมที่ชัดเจน คุณอาจพิจารณาการทดสอบผู้ใช้เพื่อระบุปัญหาการใช้งานและรวบรวมข้อเสนอแนะ

ความเกี่ยวข้องของเนื้อหา (Content Relevance): ผู้ใช้อาจออกจากเว็บไซต์หากเนื้อหาบนหน้าต่าง ๆ ไม่ตรงกับความต้องการหรือความคาดหวังของพวกเขา ควรให้ความสำคัญกับการสร้างเนื้อหาที่ดึงดูด ให้ข้อมูลที่ตรงประเด็น และตรงกับวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ การทดสอบ A/B จะช่วยให้คุณทราบว่าเนื้อหาประเภทใดที่มีความสัมพันธ์กับกลุ่มเป้าหมายมากที่สุด

การนำทาง (Navigation): ระบบการนำทางที่สับสนหรือไม่สะดวกอาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกหงุดหงิดและออกจากเว็บไซต์ไป คุณควรทำให้การนำทางของเว็บไซต์ง่ายและชัดเจน และใช้งานได้สะดวกในทุก ๆ หน้า ควรพิจารณาใช้เครื่องมือเช่น Heatmaps เพื่อดูว่าผู้ใช้มีปฏิสัมพันธ์กับการนำทางอย่างไร และหาจุดที่ต้องการปรับปรุง

ปัญหาทางเทคนิค (Technical Issues): ปัญหาทางเทคนิค เช่น ลิงก์เสีย หรือหน้าเว็บที่โหลดช้า อาจทำให้ผู้ใช้ทิ้งเว็บไซต์ไป ควรทดสอบเว็บไซต์ของคุณเป็นประจำเพื่อหาปัญหาทางเทคนิคและปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพการใช้งานบนอุปกรณ์และเบราว์เซอร์ที่ต่างกัน

การกระตุ้นการทำกิจกรรมที่ชัดเจน (Clear Calls to Action): ช่วยให้ผู้ใช้รู้ว่าควรกระทำอะไรต่อไป เช่น การซื้อสินค้า การสมัครสมาชิก หรือการดูเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง โดยการใช้ข้อความที่กระชับและดึงดูด

รูปแบบเนื้อหาที่น่าสนใจ (Engaging Content Formats): ทดลองใช้รูปแบบเนื้อหาหลายประเภท เช่น วิดีโอ อินโฟกราฟิก หรือองค์ประกอบที่มีความโต้ตอบ เพื่อทำให้หน้าเว็บไซต์น่าสนใจและช่วยให้ผู้ใช้ไม่เบื่อหน่าย

การปรับแต่งส่วนบุคคล (Personalization): ปรับประสบการณ์การใช้งานให้เหมาะสมกับพฤติกรรมและความชื่นชอบของผู้ใช้ ซึ่งสามารถทำให้เว็บไซต์ดูเกี่ยวข้องและดึงดูดให้ผู้ใช้ใช้เวลาอยู่บนเว็บไซต์นานขึ้น

การปรับปรุงเว็บไซต์ที่จำเป็นจะขึ้นอยู่กับเป้าหมายและกลุ่มเป้าหมายของเว็บไซต์ และการทดสอบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องคือกุญแจสำคัญในการเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้และลดอัตราการออกจากเว็บไซต์

ข้อจำกัดของการสำรวจเส้นทาง (Path Exploration) ใน GA4

แม้ว่าเครื่องมือ Path Exploration ใน GA4 จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการทำความเข้าใจเส้นทางการใช้งานของผู้ใช้และการระบุจุดที่ผู้ใช้ออกจากระบบ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการที่ควรพิจารณา:

• เมตริกที่จำกัด: ในการใช้งาน Path Exploration คุณจะสามารถใช้เมตริกได้เพียง 3 ตัวเท่านั้น ได้แก่ จำนวนเหตุการณ์ (Event count), รายได้รวม (Total revenue), และจำนวนการดูหน้าจอ (Screen views) ซึ่งจะจำกัดการวิเคราะห์ของคุณให้เฉพาะเมตริกเหล่านี้เท่านั้น และอาจไม่เหมาะสมสำหรับการศึกษาพฤติกรรมผู้ใช้ในแง่มุมอื่นๆ
• การกรองที่จำกัด: เมื่อใช้ตัวกรองใน Path Exploration คุณจะต้องใช้เงื่อนไข “ตรงกับ” (exactly matches) สำหรับทั้งมิติและเมตริก ซึ่งจำกัดความสามารถในการสร้างเงื่อนไขการกรองที่ซับซ้อนและอาจทำให้ข้อมูลที่สำคัญถูกมองข้ามไป
• การมุ่งเน้นที่ขั้นตอนแรก: เมื่อใช้มิติการแบ่งกลุ่ม (เช่น ประเภทอุปกรณ์) ใน Path Exploration จะมีการพิจารณาเพียงค่าแรกของมิติในแต่ละเส้นทางเท่านั้น เช่น ถ้าผู้ใช้เริ่มต้นที่อุปกรณ์มือถือแล้วเปลี่ยนไปใช้แท็บเล็ตในระหว่างการใช้งาน ผู้ใช้จะถูกนับเป็นหมวดหมู่มือถือในทุกๆ ขั้นตอน ซึ่งอาจไม่สะท้อนเส้นทางการใช้งานทั้งหมดของผู้ใช้ โดยเฉพาะหากการเปลี่ยนอุปกรณ์ระหว่างการใช้งานเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นบ่อย
• ข้อจำกัดในการแสดงผล: การแสดงผลใน Path Exploration มีคอลัมน์สูงสุดเพียง 10 คอลัมน์ ซึ่งจำกัดความลึกของเส้นทางที่คุณสามารถวิเคราะห์ได้ ทำให้คุณสามารถเห็นเพียงขั้นตอนจำนวนจำกัดที่เกิดขึ้นก่อนหรือหลังจุดใดจุดหนึ่งในเส้นทาง
• การเลือกโหนด (Node): โดยค่าเริ่มต้น GA4 จะเลือกโหนดที่สำคัญ 5 อันดับแรกสำหรับแต่ละขั้นตอนใน Path Exploration แม้ว่าคุณจะสามารถเลือกโหนดอื่นๆ ได้เอง แต่การมุ่งเน้นไปที่ 5 โหนดแรกอาจทำให้เส้นทางที่มีความถี่น้อยแต่มีความสำคัญถูกมองข้ามไป

การใช้งาน Path Exploration ใน GA4 ควรคำนึงถึงข้อจำกัดเหล่านี้และไม่ควรใช้เพียงเครื่องมือเดียวในการวิเคราะห์ ควรใช้ร่วมกับรายงานอื่นๆ หรือวิธีการวิจัยอื่นๆ เพื่อให้ได้มุมมองที่ครบถ้วนและมีความเข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้น เช่น การใช้ Funnel Exploration ใน GA4 หรือ Custom Funnel ใน GA 360 จะช่วยให้สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ได้อย่างลึกซึ้ง ครอบคลุม และมีความยืดหยุ่นมากขึ้น โดย Custom Funnel ให้คุณระบุเส้นทางที่ต้องการวิเคราะห์อย่างเฉพาะเจาะจง ขณะที่ Path Exploration ช่วยให้คุณค้นพบเส้นทางหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด ทำให้คุณสามารถปรับปรุงกลยุทธ์และเส้นทางเพื่อเพิ่มโอกาสในการบรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพได้

Kay Takeaway Path Exploration: การค้นหาเส้นทางและจุดที่ผู้ใช้ออกจากเว็บไซต์ใน GA4

Path Exploration ใน Google Analytics 4 เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเห็นภาพการเดินทางของผู้ใช้ผ่านเว็บไซต์ของคุณแบบกราฟิก ช่วยให้คุณติดตามเส้นทางของผู้ใช้ตั้งแต่จุดเริ่มต้น หรือย้อนกลับจากจุดสิ้นสุด เพื่อค้นหารูปแบบพฤติกรรมและระบุพื้นที่ที่ควรปรับปรุง Kay Takeaway สำคัญมี ดังนี้

• การเข้าใจการเคลื่อนไหวของผู้ใช้: Path Exploration เผยให้เห็นเส้นทางที่ผู้ใช้เดินทางบ่อย ทำให้คุณเข้าใจวิธีที่ผู้ใช้เคลื่อนผ่านเว็บไซต์ของคุณ ไม่ว่าจะเป็นการก้าวไปสู่การกระทำที่คุณต้องการ หรือพบกับความยากลำบากในการดำเนินการ
• การระบุหน้าที่ผู้ใช้ออกจากเว็บไซต์: โดยการตั้ง “Ending point” เป็นเหตุการณ์การออก เช่น “session_end” คุณจะสามารถเห็นหน้าที่ผู้ใช้มักออกจากเว็บไซต์มากที่สุด ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณสามารถให้ความสำคัญกับการปรับปรุงหน้าเหล่านั้นได้อย่างตรงจุด
• การค้นพบพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด: เครื่องมือนี้สามารถเผยพฤติกรรมการวนกลับ (looping) ซึ่งอาจบ่งบอกถึงความสับสนหรือความยากลำบากในการนำทาง หากผู้ใช้เยี่ยมชมหน้าซ้ำๆ หรือกลับไปกลับมาในบางจุด อาจชี้ให้เห็นถึงปัญหาในการนำทาง ความชัดเจนของเนื้อหา หรือฟังก์ชันการทำงานของเว็บไซต์
• การระบุจุดที่เกิดปัญหา (Friction Points): อัตราการออกที่สูงในบางจุดตามเส้นทางอาจบ่งบอกถึงปัญหาด้านการใช้งาน ความเกี่ยวข้องของเนื้อหา หรือการนำทางที่สับสน การวิเคราะห์ขั้นตอนที่นำไปสู่จุดที่ผู้ใช้ออกจากเว็บไซต์ช่วยให้คุณระบุพื้นที่ที่ต้องการการปรับปรุงได้อย่างชัดเจน
• ข้อจำกัดบางประการ: แม้ว่า Path Exploration จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น จำนวนเมตริกที่ใช้ได้จำกัด และการตั้งค่าตัวกรองที่จำกัดไว้เฉพาะ “exactly matches” นอกจากนี้ การให้ความสำคัญกับโหนด 5 อันดับแรกในแต่ละขั้นตอนอาจทำให้เส้นทางที่พบไม่บ่อย แต่มีความสำคัญ ถูกบดบังได้ และเมื่อใช้มิติเพื่อแยก (breakdown dimension) จะนับเฉพาะค่าของมิติในครั้งแรกที่พบ ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลการเดินทางของผู้ใช้ผิดเพี้ยนไปในกรณีที่มีการเปลี่ยนอุปกรณ์

เพื่อความเข้าใจที่ครบถ้วนของพฤติกรรมผู้ใช้ ควรใช้ Path Exploration ร่วมกับเทคนิคอื่นๆ เช่น Free-form Exploration สำหรับการวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่น และ Funnel Exploration สำหรับการตรวจสอบเส้นทางการเปลี่ยนแปลงที่กำหนดไว้ นอกจากนี้ การผสมผสานกับวิธีการวิจัยเชิงคุณภาพ เช่น การทดสอบผู้ใช้ (user testing) heatmaps และการบันทึกการใช้งาน จะช่วยให้คุณเข้าใจแรงจูงใจและความไม่พอใจของผู้ใช้ในเชิงลึกมากขึ้น

หากสนใจสอบถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Path Exploration สามารถกรอกแบบฟอร์มด้านล่าง เพื่อให้ทีมงาน Predictive ติดต่อกลับได้เลยค่ะ

---

ขอบคุณรูปภาพและข้อมูล Google Analytics 4 Explorations: a Complete Guide