Archive

Archive for November, 2009

Koncentracja na kliencie - czyli web analytics i użytkownicy stron www

November 26th, 2009 Arek Skuza No comments

Analityka webowa jest zagadnieniem szalenie interesującym i bardzo głębokim w swoim zakresie i możliwościach wnioskowania. Często spotykam się jednak z sytuacją, kiedy analitykę webową traktuje się tak (rysunek):

wnioskowanie-a-web-metricsWiększość firm, przedsięwzięć i projektów, które korzystają z web analytics traktują web analytics, jako proces gromadzenia danych i kolekcjonowania wskaźników. Sytuację można porównać do obrazka (po lewej stronie), gdzie większy prostokąt symbolizuje liczbę danych, jakie są dostępne podczas korzystania z narzędzi analitycznych (np. google analytics, omniture, woopra) a mniejszy symbolizuje ilość wniosków poczynionych na mocy tychże danych.

Najczęściej fakty są takie: dużo danych a mało analiz i wnioskowania. Innymi słowy, bardziej przywiązujemy wagę do “co?” niż do “dlaczego?” W ten sposób tracimy możliwość podejmowania akcji usprawniających, które pozwolą pójść w kierunku wartościowych zmian. Koncentracja na “co?” (ilość wejść na stronę, ilość kliknięć, godziny wejść na stronę itp.) uniemożliwia nam dojście do etapu “i co z tego wynika”. Bazując na prowadzonych projektach w Europie i USA, chciałbym przedstawić kilka elementów, które w procesie korzystania z web analytics, z pewnością okażą się pomocne:

1. Analiza kliknięć.

Analiza kliknięć odpowiada naszemu “co?”. Dostarcza informacji wprost o tym ile jest wizyt, ile jest unikalnych odwiedzin, jaki jest poziom współczynnika odrzuceń itp. Mając analizę kliknięć, mamy mnóstwo “co?”, czyli poruszamy się w obszarze żółtego prostokąta.

2. Analiza opinii użytkowników (radar nasłuchuje).

Analiza opinii użytkowników dostarcza przejrzystej wiedzy o “dlaczego?”. Nasłuchując Internet, śledząc blogi, korzystając z narzędzi typu technorati.com, google wonderwheel itp., mamy możliwość nasłuchiwać tego, dlaczego użytkownicy podjęli na danej stronie www pewne akcje a dlaczego nie podjęli innych kroków. Należy pamiętać, że narzędzia analityczne typu google analytics dostarczą nam jedynie “nagrania” i “rejestr” tego co użytkownicy zrobili na stronie www. Analizując opinie użytkowników a dodatkowo łącząc je z ankietami online, testami użyteczności, analizami heatmap otrzymujemy prawdziwie pełny obraz “dlaczego?”.

3. Spinam analitykę www (web analytics) z celami mojego biznesu.

Analizując “co?” często zerkamy na 100, 150, 200 różnych danych zebranych w raporty (web analytics dashboards) i rzadko zastanawiamy się, jak te dane łączą się z celami biznesowymi. Każda strona internetowa ma swoje cele np. ilość pobrań oprogramowania, ilość użytkowników, ilość obejrzanego video, które w efekcie wpływają na sprzedaż i pozyskiwanie użytkowników (proszę nie mylić z lojalnością :)). Zatem analiza “co?” połączona z wnioskowaniem “dlaczego?” powinna być łączona z celami biznesowymi strony internetowej.

4. Analiza konkurencji, czyli klasyka i web metrics.

Porównujmy się - tak najprościej można rozwinąć ten punkt. Poszukujmy wiedzy o wskaźnikach www naszej konkurencji. Analizujmy wskaźniki www tych, którzy budują wartość na naszym polu, którzy szukają sukcesu w tej samej grupie docelowej. Dla przykładu, mając na uwadze wskaźnik średniej ilości sekund spędzonej na naszej stronie www, porównujmy go ze średnią branży (np. raporty IAB), średnią konkurencji (np. raporty Gemiusa). Wówczas nasze wnioskowanie nabierze zupełnie nowego rozmiaru.

Powodzenia. I jak zwykle piszcie do mnie blog @ arekskuza.pl

Zbieranie punktów i gwiazdek a analityka webowa.

November 5th, 2009 Arek Skuza 2 comments

Mierzenie popularności, wiarygodności a analityka webowa.

Hm…… można się zastanowić co ma wspólnego zestaw gwiazdek przy użytkowniku z analityką webową. Zestaw gwiazdek, punktów, logo super sprzedawcy w serwisach aukcyjnych, odznaka super-usera w serwisach społecznościowych.

Mam 4 gwiazdki wiarygodności i spędziłem w serwisie 30 godzin. Można wynik podzielić i zobaczyć, że każdą gwiazdkę zdobywałem po średnio 7 godzinach działania. Można sprawdzić gdzie gwiazdki są zdobywane (na jakich URLach). Czyli możliwe jest uzyskanie informacji o rankingu URLi, które są “wiarygnodnościogenne”. Na podstawie tego rankingu możemy wyznaczyć docelowe strony wejścia “landing pages”.

Ach ta analityka webowa, stąd taka fascynująca, że wysysa z tłoku, natłoku i zamazania, schematy prowadzące do wnioskowania. Dziękuję w tym miejscu wszystkim profesorom akademickim w Polsce i USA, którzy wciskali we mnie wiedzę statystyczno - analityczną.

© 2009-2010 Start up - fascynacja, wyzwania, Europa, USA Wszelkie prawa zastrzeżone, kontakt: blog @ arekskuza . pl