Start up - moje doświadczenia w USA i w Polsce | Arek Skuza | Blog

Spędzając sporo czasu z analityką webową, rozmawiając z ludźmi, czytając fora i newslettery zauważyłem, iż analityka webowa (najczęściej w Polsce kojarzona z Google Analytics) postrzegana jest zbytnio, jako zestaw statystyk. Produkowanie kolejnych numerków do raportu jest z pewnością ważnym i istotnym zadaniem, ale jeszcze ważniejszym jest wnioskowanie, projektowanie akcji i wdrażanie zmian.
Narzędzia do analityki webowej dostarczają wyłącznie liczb (statystyk).  Liczby zawarte w np. Google Analytics pozwolą obiektywnie ocenić, to, że dany layout graficzny jest praktyczny lub nie. Liczby pozwolą obiektywnie powiedzieć “ten layout jest piękny i ładny, wszystkim nam się podoba, ale jest niepraktyczny. Użytkownicy z niego nie korzystają ponieważ…….(zestaw liczb pokazujących funkcjonalność layoutu graficznego)”. Natomiast to, jak zmienić dany layout, jak go optymalizować i w jaki sposób rozmieścić na nim elementy zależy już od umiejętności wnioskowania i umiejętności / możliwości wdrożenia zmian.

Oparcie zmian o analitykę webową jest fantastyczne ponieważ analityka webowa dostarcza solidnych dowodów na to, że coś (landing page, layout, formularz itp.) działa lub nie, że jest funkcjonalne czyli dobre dla użytkownika. Do zadań specjalistów analityki webowej, w mojej ocenie, powinno należeć przede wszystkim projektowanie zmian. Zatem nie tylko analiza liczb, ale przede wszystkim projektowanie kierunku zmian.

Warto przy tym pamiętać o wsparciu analiz ilościowych, analizami jakościowymi. Analiza jakościowa to nic innego jak zbliżenie się do punktu widzenia użytkownika, wejście w “jego buty”. Jeśli analizujemy liczby w Google Analytics, zorganizujmy np. konkurs na Facebook’u pod tytułem “Powiedz nam co sądzisz na temat naszego serwisu internetowego a dostaniesz od nas koszulkę”. Z sukcesem przeprowadzony konkurs pozwoli na pozyskanie opinii użytkowników, które pogrupowane, przeanalizowane, skondensowane pozwolą potwierdzić / osłabić wnioski wyciągnięte na podstawie analityki webowej.

Reasumując moje spostrzeżenia:
1. Analizuj liczby - każdą analizę zakończ sformułowaniem wniosków
2. Pamiętaj - liczby to nie wszystko, liczy się wnioskowanie i wdrożona zmiana
3. Wesprzyj analizy ilościowe (web analityka) analizami jakościowymi (feedback od użytkowników)

Mam nadzieję, że moje spostrzeżenia przydadzą się w Twojej pracy.

Miłego i fantastycznego dnia (Właśnie popijam kawę W Biegu Cafe na ul. Puławskiej w Warszawie, skąd pozdrawiam)
Arek

Kilka ostatnich artykułów na znanych polskich portalach zainspirowało mnie do napisania tego krótkiego postu.

12 godzin, 14 godzin, 18 godzin na stronach serwisów społecznościowych, 5 godzin na serwisach prasowych itd. Wspaniałe wyniki - hm….?

Zgodnie z moim przekonaniem, które przemycam na tym blogu - segmentuj, segmentuj, segmentuj dane, a zbliżymy się do prawdy.

Czy 2 godziny na stronie gazety wyborczej można jednoznacznie ocenić  jako zaangażowanie na wysokim poziomie? Co jeśli użytkownik poszukiwał informacji na onet.pl i nie mógł jej znaleźć? Jeśli spędziłem 30 minut na stronie logitech’a w poszukiwaniu sterowników, czy to oznacza moje zaangażowanie i ekscytację zawartością strony internetowej?

Prawdziwe wyzwanie dla “żonglujących” analityką web’ową (web analytics) to pozyskanie umiejętności głębokiej, biznesowej analizy wskaźnika czas na stronie (zapraszam przy okazji do mojego postu poświęconego zagadnieniu web analytics w serwisach społecznościowych). Warto pamiętać, że analizy wskaźników www (web metrics) są tym bardziej rzetelne im mocniej oddzielają dane ilościowe od jakościowych. Innymi słowy warto pamiętać, że dane ilościowe  (web metrics) wpisane mają w swoje “DNA” ograniczenie polegające na tym, że mierzą stopień zaangażowania (czas na stronie), ale nie potrafią mierzyć rodzaju zaangażowania (pozytywne, negatywne doświadczenie). W tej kwestii potrzebna jest solidna analiza i wnioskowanie.

Warto zatem zderzyć czas na stronie choćby z:

- głębokością wizyt,

- liczbą subskrypcji RSS,

- liczbą subskrypcji newsletter’ów.

Wciąż jednak należy pamiętać, że mierzymy poziom zaangażowania a nie jego rodzaj. Nadal nie jesteśmy w stanie powiedzieć czy w związku z wizytą na naszej www użytkownik odszedł usatysfakcjonowany czy też nie, czy nasza www dostarczyła pozytywnych wrażeń czy też uprzedziła i zapisała się w pamięci jako np. trudna w nawigacji.

Narzędzia, które mogą okazać się pomocne w procesie rozpoznania rodzaju zaangażowania to:

- ankiety online (nie myślę tutaj jednak o pop up’ach czy innych utrudniających życie elementach :),

- narzędzia śledzące “szepczących” czyli wszelkie pomoce, które pozwolą poznać opinię innych o nas,

- analizy długoterminowe (kilku letnie) pozwalające mierzyć w długim okresie czasu rozkład wskaźników lojalności (np. liczba powracających użytkowników).

Aby wygrać trzeba grać…..

Powodzenia

Arek

blog @ arekskuza.pl

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):

Większość 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

Wykorzystanie wskaźników www w kampaniach reklamowych jest oczywiście koniecznością. Wskaźniki www (web metrics) mogą, bowiem odpowiedzieć na pytania:

• czy kampania reklamowa była efektywna,
• jakiego poziomu ROI (zwrot z inwestycji) dostarczyła,
• jakiego rodzaju ruch przyniosła (jakościowa analiza ruchu).

Wskaźnik www rozpatrywane bez segmentacji nie dostarczają wystarczającej ilości wiedzy na temat efektywności kampanii internetowych. Wynika to z faktu, że zrozumienie danych dostarczanych przez narzędzia analityczne (omniture, woopra, googla analytics itp.) powinno być osiągane poprzez porównanie różnych wskaźników. Zupełnie inną interpretację uzyskamy analizując ilość użytkowników serwisu np. 10 000, a zupełnie inną, kiedy zauważymy, że z owych 10 000, 5567 pozostało na stronie więcej aniżeli sekundę. Tym samym prowadzimy analizę jakościową (poprzez segmentację danych analitycznych), która cechuje się znacznie większym poziomem użyteczności, aniżeli analiza ilościowa.

Celem niniejszego opracowania jest wskazanie kilku wartościowych sytuacji analitycznych, jakie warto uwzględnić w procesie prowadzenia analiz biznesowych (business insight).

#1 Analiza słów kluczowych i wspierających (długi ogon) w wyszukiwarkach.

Mierzenie popularności słów kluczowych i wspierających jest oczywistym, rutynowym zajęciem każdego specjalisty SEO, SEM. Innymi słowy osoby prowadzące działania promocyjne i reklamowe w Internecie poszukują informacji na temat jak popularne są słowa kluczowe i słowa wspierające, które wykorzystywane są przez użytkowników w procesie poszukiwania informacji. Korzystając z dobrodziejstwa narzędzi analitycznych warto zadać sobie pytanie: Jak dane słowo kluczowe wypada w poszczególnych wyszukiwarkach internetowych. Dla przykładu:

Źródło: stonetemple.com

Powyższe zestawienie wykonane w narzędziu ClickTracks, dostarcza informacji na temat, jak poszczególne słowa kluczowe i wspierające wykorzystywane są w wyszukiwarkach internetowych przez użytkowników. Dzięki temu dowiadujemy się jak poszczególne słowa “radzą sobie” w poszczególnych wyszukiwarkach. Taką samą analizę można oczywiście przeprowadzić w przypadku kampanii SEO i SEM, wykorzystując choćby takie narzędzia jak ClickEquations Analyst:

Źródło: clickequations.com

W powyższym przykładzie można zauważyć, że słowa “dog collars” świetnie wypadają w procesie wyszukiwania w MSN natomiast zupełnie nie przynoszą ruchu, jeżeli chodzi o Google. Z odwrotną sytuacją mamy do czynienia w przypadku “cat harness”, których wyniki są zdecydowanie lepsze w Google. Samie jednak wskaźniki ilościowe nie dostarczają maksymalnej wartości analitycznej. Korzystając z analizy porównawczej, (wykorzystanie słów / kliknięcia) warto spojrzeć, jak poszczególne słowa przyciągają kliknięcia użytkowników:

Źródło: clickequations.com

Powyższa analiza dostarcza informacji o tym, jak poszczególne słowa magnetyzują kliknięcia użytkowników.  Idąc dalej, warto analizę kliknięć per słowo, per wyszukiwarka pogłębić o analizę z wykorzystaniem współczynnika konwersji. Dodanie do powyższego raportu współczynników konwersji pozwoli na głęboką analizę jakościową, która odpowie na pytania:

- jak poszczególne słowa magnetyzują kliknięcia użytkowników,

- jaki jest zwrot (ROI) z poszczególnych słów,

- jaki jest zwrot z kliknięć (podstawa analizy porównawczej koszty vs. przychody).

Kończąc tę sekcję opracowania warto wspomnieć także o elemencie kosztów, które dodane do raportów dostarczą informacji jak na przykładzie:

Źródło: clickequations.com

# 2 Szukaj minusów i słabych słów.

… czyli stracone kliknięcia. Pamiętajmy, że celem jakościowo dobrej analizy jest dostarczenie rzetelnej informacji biznesowej bazującej na porównywaniu kilku wskaźników (segmentacja). W tym punkcie poruszony został aspekt wykorzystania liczby utraconych kliknięć, czyli takiej analizy, która pokaże jaka liczba kliknięć nie przyniosła żadnego efektu biznesowego. Dokonując segmentacji ilości kliknięć utraconych, warto odnieść ją choćby do utraconych przychodów. Konstruując raport warto, zatem sformatować wykres, który może mieć następującą postać:

Źródło: clickequations.com

W powyższej analizie zastosowany został podział wszystkich kliknięć w Google w taki sposób, aby uzyskać kliknięcia utracone, czyli takie, które nie przyniosły przychodu. Z tego punktu widzenia są kosztem, który został utracony. Na powyższym wykresie, na osi X, umieszczone zostały kampanie. Na poszczególną kampanię składa się zestaw słów, których efektywność pokazuje wykres. Warto skorzystać z takiego ujęcia graficznego danych, które wyraźnie pokazuje, jaki procent w puli kliknięć stanowią kliknięcia utracone. Prowadząc taką analizę, jesteśmy zaledwie o krok od analizy wartościowej. Innymi słowy konwertując procenty na budżety możemy przeprowadzić nominalną analizę wskaźników efektywności PPC, SEM.

#3 Zmiana w przychodach pieniężnych na poszczególnych kampaniach.

Analiza efektywności słów kluczowych w czasie, zgodnie z założeniem prezentowanym na początku tego materiału, dobrze, jeżeli prowadzona jest z wykorzystaniem segmentacji danych. Przykładowe arkusze Excel mogłyby wyglądać następująco:

W przykładach zaczerpniętych z ClickEquations zastosowane zostały dwa parametry segmentujące, przychód (Revenue) i koszt kliknięć (CPC). Warto także rozważyć zastosowanie CPA (cost per action), a także w przypadku sprzedaży i dystrybucji materiałów elektronicznych typu muzyka, ebook czy film, współczynnika kosztu pobrania. Koszt pobrania (KP) jest specyficznym rodzajem CPA, który dotyczy akcji pobrania produktu elektronicznego (download), którą można analizować, jako oddzielny element. Przykładem takiej odseparowanej analizy może być wskaźnik błędów pobrania, który determinuje ilość nieudanych pobrań (np. ilość pobrań zakończonych przerwaniem połączenia internetowego). Tym samym analizując słowa kluczowe w czasie można porównać je z udanymi pobraniami i nieudanymi pobraniami. Łącząc taką analizę z analizą z rysunku powyżej uzyskamy informację o koszcie słów kluczowych, które “sprowadziły” użytkownika, ale który nie dokonał zakupu z uwagi na wadliwy proces pobierania (download). Tym samym dokonujemy łączenia wskaźników oceny efektywności kampanii internetowych z wskaźnikami oceny efektywności serwisów internetowych (web metrics).

#4 Dopasowanie słów i fraz.

Korzystając z narzędzi analitycznych bardzo szybko możliwe jest uzyskanie listy słów czy fraz, które sprowadzają ruch (ilość) na konkretny serwis internetowy. Przekładając tę listę na kampanie marketingowe, bardzo szybko można uzyskać raport pokazujący ilość ruchu sprowadzoną przez dane słowa kluczowe i wspierające. Warto także zastanowić się jak głębokie jest dopasowanie słów wyszukiwanych przez użytkowników, a tych, które wybraliśmy do kampanii internetowej. Taka analiza opiera się na założeniu, że:

- dokładne dopasowanie słów (exact match) jest bardziej efektywne aniżeli dopasowanie zdaniowe (phrase match),

- dopasowanie zdaniowe jest efektywniejsze aniżeli dopasowanie ogólne (broad match).

Na tej podstawie przygotować można następujący raport:

Źródło: opracowanie własne

Dzięki takiemu ujęciu w bardzo prosty sposób można zauważyć jak rozkłada się dopasowanie słów kluczowych i wspierających. W pierwszej kolumnie umieszczone zostały frazy, które poszukiwane są przez użytkowników wyszukiwarek internetowych. W kolumnie “słowo kluczowe / wspierające” zamieszczone są słowa kluczowe, które zostały wykupione w ramach kampanii internetowych. Kolumna dopasowanie wyraża trafność połączenia pomiędzy poszukiwaną przez użytkowników frazą a wykupionym w kampanii internetowej słowem / słowami. Stąd już krok do analizy opłacalności, czyli takiego ujęcia sytuacji, które w jednym wykresie pokaże jak poszczególne dopasowanie magnetyzuje użytkowników (przyciąganie kliknięć), jaki jest CPC, Przychód, Konwersja i np. wskaźnik odbicia.

Podsumowanie

Analizę efektywności słów kluczowych i wspierających warto oprzeć o dobrze przygotowaną segmentację danych. Dzięki porównywaniu różnych wskaźników możliwe jest uzyskanie ciekawych interpretacji biznesowych, które złożą się na głęboką i dobrą jakościowo analizę biznesową.

Chciałbym usłyszeć od Ciebie, co sądzisz? blog @ arekskuza . pl

Oto także artykuły, które mogą Cię zainteresować:

Analizuj i zarabiaj