Dine analytics-værktøjer har brug for adgang til data om din hjemmeside og dine besøgende. Hvilke produkter der vises. Hvad de koster. Hvilken bruger der er logget ind. Hvilke handlinger de har foretaget. Din hjemmeside har disse data. Men analytics-værktøjer kan ikke komme direkte til dem. Du skal bruge et datalag (data layer). Et datalag er en struktureret beholder med de data, din hjemmeside har. Analytics-værktøjer læser fra datalaget. Uden et datalag er det svært at sætte avanceret sporing op. Med et datalag er det ligetil.
Denne artikel forklarer, hvordan du implementerer et datalag.
Hvad er et datalag
Et datalag er et JavaScript-objekt på din hjemmeside. Det indeholder data om siden eller brugeren. Produktnavn og pris. Bruger-id og type. Sidens kategori og indhold. Din hjemmeside fylder datalaget. Analytics-værktøjer læser fra det.
Datalaget sidder mellem din hjemmeside og analytics-værktøjerne. Din hjemmeside kender dataene. Datalaget gemmer dem. Analytics-værktøjer henter dem fra datalaget. Den adskillelse gør opsætningen renere. Analytics-værktøjer behøver ikke at skrabe din side. De læser strukturerede data.
Et datalag er særligt nyttigt til tag managers. Tag managers kan ikke komme direkte til hjemmesidens kode. Men de kan komme til datalaget. Du fylder datalaget én gang. Alle analytics-værktøjer læser fra det. Du behøver ikke at indstille hvert værktøj for sig.
Bestem din datastruktur
Før du går i gang, så bestem, hvilke data du har brug for. Hvilke data har din forretning brug for? Hvilke data har analytics-værktøjerne brug for?
Start med det grundlæggende. Oplysninger om siden. Oplysninger om brugeren. Oplysninger om hændelser. Tilføj så detaljer. For en webshop tilføjer du oplysninger om produkter. For SaaS tilføjer du oplysninger om abonnementer. For udgivelse tilføjer du oplysninger om artikler.
Lav en dataordbog. Skriv ned, hvad hvert datapunkt er. Hvor det kommer fra. Hvilket format det har. Den dokumentation hjælper udviklere med at implementere rigtigt. Den hjælper analytikere med at forstå data.
Fyld datalaget, når siden indlæses
Datalaget skal være fyldt, før analytics-værktøjerne indlæses. Din hjemmeside indlæses. Den sætter datalaget op med data om siden. Den fylder data om brugeren, hvis vedkommende er logget ind. Så indlæses analytics-værktøjerne. De læser datalaget med det samme.
Brug en global JavaScript-variabel. Kald den dataLayer eller brug din virksomheds navn. Fyld den med alle relevante data.
Timing er vigtig. Fylder du datalaget, efter analytics er indlæst, går analytics glip af data. Fyld først. Indlæs så analytics. Så har analytics adgang til alle data.
Tilføj produktoplysninger til webshops
Webshops har brug for produktdata. Produktnavn. Produktpris. Produktkategori. Produkt-id. SKU. Antal på lager.
På produktsider skal du lægge produktdetaljer i datalaget. På sider med indkøbskurv skal du lægge alle produkter i kurven med deres detaljer. Ved betaling skal du lægge ordrens samlede beløb og listen over varer.
Struktureret produktdata lader dig spore, hvilke produkter de besøgende ser. Hvilke de lægger i kurven. Hvilke de køber. Uden produktdata i datalaget er sporingen umulig.
Tilføj brugeroplysninger til personalisering
Spor brugeroplysninger i datalaget. Bruger-id. Brugertype. Abonnementsniveau. Kontoens alder. Egne egenskaber.
Brugerdata lader dig opdele analytics i segmenter. Du kan sammenligne gratis og premium-brugere. Nye og tilbagevendende brugere. Forskellige brugergrupper opfører sig måske forskelligt.
Vær forsigtig med personhenførbare oplysninger. Medtag kun brugerdata, hvis du har samtykke. Lav hash af følsomme værdier. Vis ikke personoplysninger i kode, der kører hos brugeren.
Opdatér datalaget ved hændelser
Datalaget er ikke statisk. Opdatér det, når der sker noget. Når en besøgende lægger et produkt i kurven, så opdatér datalaget. Når de starter en video, så opdatér det. Når de sender en formular, så opdatér det.
Tag managers holder øje med opdateringer i datalaget. Når datalaget ændrer sig, opdager tag managers det. De kan udløse hændelser eller sætte tags i gang ud fra det, der ændrede sig.
Strukturér hændelsesdata ens. Hver hændelse skal have de samme egenskaber. Hændelsens navn. Tidsstempel. Bruger-id. Relevante detaljer om hændelsen. Ens struktur gør data lettere at analysere.
Test, at datalaget bliver fyldt
Når du har implementeret det, skal du kontrollere, at datalaget bliver fyldt rigtigt. Brug browserens udviklerværktøjer. Åbn konsollen. Skriv "dataLayer" eller navnet på din datalagsvariabel. Tjek, at den indeholder de forventede data.
Test på forskellige sider. Produktside. Betalingsside. Bekræftelsesside. Hver side skal have de rigtige data.
Test hændelser. Læg et produkt i kurven. Tjek, at datalaget opdateres. Udfør en handling. Tjek, at hændelsesdata dukker op. Kontrollér timingen. Dukker dataene op, før analytics har brug for dem?
Ofte stillede spørgsmål
Har vi brug for et datalag, hvis vi bruger Google Analytics direkte?
Det er ikke et krav. Google Analytics kan spore grundlæggende data uden et datalag. Men bruger du en tag manager eller har brug for avanceret sporing, gør et datalag det enklere. Planlægger du at udvide sporingen, så implementér et datalag fra start. Med WEMASY's hjemmesidebygger kan du sætte det op direkte på din hjemmeside.
Kan vi have flere datalag?
Teknisk set ja, men det anbefales ikke. Ét datalag er enklere. Flere datalag skaber forvirring. Forskellige værktøjer læser forskellige data. Hold dig til ét fælles datalag.
Hvad sker der, hvis datalaget indeholder forkerte data?
Analytics-værktøjerne rapporterer de forkerte data. Dårlige data ind giver dårlige data ud. Kontrollér, at datalaget bliver fyldt rigtigt. Test før udrulning. Følg med efter udrulning. Fang problemer med datakvaliteten tidligt.
Skal vi lægge personoplysninger i datalaget?
Kun med samtykke. Bruger-id'er er fine. Konkrete navne og e-mailadresser kræver omhu. Lav hash af følsomme oplysninger. Log ikke personhenførbare oplysninger, hvis du ikke har brug for dem. Dataminimering gælder også for datalaget.
Hvordan finder vi fejl i datalaget?
Brug browserens udviklerværktøjer. Tjek konsollen. Undersøg datalagsobjektet. Sammenlign med den forventede struktur. Mangler der felter, så tjek din kode. Er værdierne forkerte, så kontrollér datakilderne. Brug analytics-rapporter i realtid til at bekræfte, at værktøjerne læser dataene.
Hvad er forskellen på et datalag og variabler?
Et datalag er et struktureret objekt med alle data. Variabler er enkelte datapunkter. Et datalag er en beholder. Variablerne er indholdet. Brug et datalag til at organisere variabler. Det er renere end spredte variabler.