Startup – moje doświadczenia w USA i w Polsce | Arek Skuza | Blog

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

Wyszukiwarki zdecydowanie wpłynęły na sposób wykorzystania stron internetowych. Indeksując serwisy internetowe, ich strony i podstrony mamy obecnie do czynienia z sytuacją gdzie strony główne nie są już jedynymi
stronami wejścia. Stron wejścia jest znacznie więcej, co ujęte zostało na przykładzie banku BZWBK.

Przykładowy wynik wyszukania dla słów “lokata wbk oszczędności” wygląda następująco:

W tym przypadku dla wybranych słów wyszukiwania mamy do czynienia z trzema stronami wejścia do serwisu banku BZ WBK:

1. dlaciebie.bzwbk.pl/10327

2. prasa.bzwbk.pl/67130

3. dmbzwbk.pl/14948

Strony wejścia są ważnym elementem z punktu widzenia budowania wizerunku marki, pierwszego wrażenia a także pierwszego doświadczenia. Dostarczają użytkownikowi pierwszych emocji związanych z firmą, marką czy produktem. Są stronami pierwszego kontaktu, pierwszego spojrzenia na stronę, sklep internetowy czy serwis społecznościowy.

Poniższy materiał ma na celu przybliżenie czterech elementów, o których warto pamiętać w procesie doskonalenia stron wejścia. Oto one:

# 1 Dopasowanie informacyjne (szukam vs. znalazłem)

Jak mocne i krótkie jest połączenie pomiędzy tym, co użytkownik poszukuje lub co jest promowane, a tym co znajdzie na stronie wejścia? Przykładem luźnego połączenia o dużym dystansie pomiędzy szukałem vs. znalazłem, może być następująca sytuacja:

Wyszukując ubezpieczenia dla samochodu BMW (słowa: ubezpieczenie bmw x3 oferta) otrzymujemy wynik w postaci
sponsorowanej reklamy firmy, AXA Direct. Wraz z linkiem użytkownik napotyka treść
reklamową o doskonałym ubezpieczeniu pojazdów BMW.

Odwiedzając wskazany link, pojawia się strona wejścia (w tym przypadku strona główna), która pozbawiona jest spersonalizowanej informacji dla posiadaczy BWM, zgodnej z treścią sentencji reklamowej:

Związek pomiędzy poszukiwaną informacją a informacją znalezioną ma wpływ na satysfakcję klientów. Ścisły związek gwarantuje precyzyjny wynik  i pozwala uniknąć dezorientacji klienta. Osiągnięcie dobrego połączenia informacji poszukiwanej, z informacją znalezioną z reguły wymaga przygotowania sprecyzowanej strony wejścia. Dodatkowo, kreowanie związku jest procesem nieustannie trwającym z uwagi na niezliczoną ilość słów kluczowych a szczególnie słów wspierających generowanych przez użytkowników Internetu (więcej informacji w artykule z zakresu długiego ogona).

# 2 Użyteczność interfejsu graficznego

W świecie przeładowania informacyjnego strona wejścia powinna przyciągać uwagę użytkownika trafnością informacji. Powinna
dostarczać treści, której użytkownik poszukuje i jednocześnie powinna oferować użyteczne funkcjonalności. Zatem warto poświęcić czas na analizę użyteczności stron wejścia. Warto przy tym zwrócić uwagę na to czy:

- użytkownik posiada wiedzę o tym, w jakim miejscu serwisu się znalazł. Najczęściej użytecznym elementem są breadcrumbs (pomoc w nawigacji serwisów internetowych najczęściej wyświetlana, jako sekwencja kroków dojścia do danej podstrony) jasno pokazujące, na jakiej głębokości serwisu znalazł się odwiedzający,

- strona posiada widoczny nagłówek komunikujący informację o tym, co jest treścią danej strony wejścia. W jednym przypadku będzie to strona z ogłoszeniem o sprzedaży domu a w innym strona pokoju kasina internetowego,

- linki są publikowane w podobnym stylu (posiadają podkreślenie i ujednoliconą kolorystykę – więcej na ten temat, zapraszam do artykułu poświęconego użyteczności stron z wiadomościami i nowościami),

- czy obrazki posiadają odpowiednie opisy służące dostępności treści dla osób wykorzystujących automatycznych lektorów,

Wykorzystanie multimediów niesie ze sobą kolejne wyzwania w procesie kreowania użyteczności stron internetowych. Strona wejścia bogata w multimedia z pewnością przyczyni się do większej popularności i będzie angażować użytkowników bardziej aniżeli sam tekst. Przy tej okazji warto pamiętać o kilku zasadach:

- multimedia wydłużają czas ładowania strony wejścia,
w przypadku urządzeń mobilnych lub łącz internetowych o niskiej przepustowości
strona może być niedostępna częściowo lub całkowicie (w przypadku np. flash dla telefonów iPhone 3G),

- jeżeli video lub muzyka na stronie wejścia włącza się automatycznie, dobrze jest
jeżeli, użytkownik posiada wyraźny i dostępny przycisk pozwalający na szybkie wyłączenie multimediów,

- animacje są świetnym nośnikiem informacji i jednocześnie angażują użytkowników. Istotne jest, aby animacje i video były użyteczne, czyli dostarczały informacji na poszukiwany temat. Ważne jest, aby animacje i video nie były wykorzystywane wyłącznie, jako dekoracje ponieważ istnieje wówczas wysokie prawdopodobieństwo zniechęcenia użytkownika i podwyższenia wskaźnika odbicia (wskaźnik odzwierciedlający jak duża grupa użytkowników zapukała do serwisów, zerknęła i natychmiast odeszła. Przyjęło się, iż są to użytkownicy, którzy spędzili na serwisie około 4 sekund),

Użyteczność jest ważna w kształtowaniu właściwych stron wejścia, czyli takich, które użytkownik odczyta jako, przejrzyste, sprawne i przystępne. Z pewnością wówczas wskaźnik odbicia będzie niski a to z uwagi na fakt, iż strona www dostarczy oczekiwanej wartości i będzie przy tym łatwa w użyciu.

#3 Aktualność i głębokość informacji

Strony wejściowe powinny zawierać tylko aktualne informacje. Użytkownik, który po raz pierwszy odnajduje dany serwis www będzie budował swoje wrażenie w oparciu o trafność informacji, jaką znalazł a także w oparciu o jej aktualność. Zbyt często spotyka się serwisy korporacyjne, które wyglądają podobnie jak poniższy przykład:

Ważne jest, aby użytkownik miał przekonanie, że wchodzi w interakcje z serwisem, który posiada aktualne informacje. Wątpliwe
jest, że będzie przekonany o ważności internetowej oferty PEKAO Leasing w sytuacji, gdy najnowsze aktualności
z życia firmy pochodzą z 30 kwietnia 2009 (czyli około 3 miesięcy temu). Warto zwrócić, więc uwagę na to:

- Jak często odświeżane i udoskonalane są strony wejścia?
- Jak kształtuje się wskaźnik aktualizacji stron, podstron i sekcji stron?

Jeżeli strony wejścia nie zmieniły się od kilku miesięcy, istnieje
wysokie prawdopodobieństwo, że są nieaktualne i ich użyteczność jest niska. Taki fakt może przesądzać o wysokiej wartości
wskaźnika odbicia.

Kolejnym elementem wpływającym na atrakcyjność stron wejścia jest głębokość informacji. Głębokość określa jak wartościowa i bogata jest
informacja na stronie, na którą w procesie poszukiwania trafił użytkownik. Czy są tam jedynie ogólne informacje o np. ofercie? Czy
informacja jest rozproszona i trudna do kompleksowego przyswojenia? Czy też użytkownik ma dostęp do wielu informacji, sklasyfikowanych i łatwo dostępnych?

Strony wejścia muszą być monitorowane i przebudowywane tak,
aby użytkownik, który szukając za pomocą słów “ubezpieczenie bmw x3″ faktycznie trafił na stronę,
która oferuje informacje o takiej usłudze, ale także znalazł kompleksową i ustrukturalizowaną informację o ubezpieczeniu pojazdów marki BMW.

Głębokość nie oznacza, że zamieszczone powinno być wszystko, co możliwe na danym temat. Warto zastosować podejście stron wejścia z wieloma poziomami. Wówczas użytkownik w miarę rosnącego zainteresowania będzie
zagłębiał się w kolejne poziomy i odnajdywał kolejne informacje na dany temat.

Głębokość jest raczej wyrazem jakości oferowanego contentu aniżeli ilości.

# 4 Wskaźniki www

Liczby nie kłamią, czyli wskaźniki www (web metrics). Monitorując efektywność stron wejścia warto wykorzystać
wskaźniki www (web metrics), których przegląd jest możliwy dzięki narzędziom takim jak omniture, hitwise czy google analytics.
Przy analizie efektywności stron wejścia wykorzystanie takich narzędzi jest bardzo pomocne.  Dla przykładu, warto skorzystać z wskaźnika (jednego z kilku tysięcy), który zestawi najczęściej odwiedzane strony wejścia:

Dzięki takiemu rankingowi bardzo szybko możliwe jest przejrzenie najczęściej odwiedzanych stron wejścia (NSW). Taka analiza pozwala stwierdzić, gdzie najczęściej przybywają użytkownicy. Warto także prowadzić segmentację wyników i dla przykładu zastanowić się:

- jakich słów używają użytkownicy w dotarciu do określonej strony wejścia,

- jaki jest czas, który użytkownicy poświęcają dla danej strony wejścia (czas na stronie, CZS),

- jak często użytkownicy powracają do danej strony wejścia (wskaźnik lojalności, LU),

- jaka część użytkowników przybywa z wyszukiwarki Google a jaka z Bing.

Analiza wskaźników pozwala na przejrzyste wnioskowanie. Studiowanie wskaźników www (web analytics) z pewnością pozwoli ocenić czy użyteczność stron wejściowych jest na właściwym poziomie oraz czy użytkownicy korzystają z contentu oferowanego przez strony wejścia.

Zapraszam Cię do dyskusji: blog @ arekskuza .pl

Chcesz zbadać użyteczność swojej strony wejścia, zapraszam do kontaktu: blog @ arekskuza .pl

Poniższy artykuł jest kontynuacją pierwszej części materiału poświęconego

mierzeniu efektywności serwisów społecznościowych. W części pierwszej przedstawione zostały cztery wskaźniki:

1. liczba wyszukiwań w wyszukiwarkach internetowych (WWI)
2. liczba unikalnych odwiedzin (LUO)
3. liczba zarejestrowanych użytkowników (ZU) oraz liczbę powracających użytkowników (PU)
4. popularność linkowań (PL)

W poniższym materiale chciałbym zaprezentować kolejnych pięć wskaźników

5. liczba zindeksowanych stron (LZS) oraz procent indeksacji (PI)
6. liczba wystąpień w wiadomościach internetowych (LWW)
7. liczba wpisów w blogach (LWB)
8. liczba użytkowników aplikacji wieloźródłowych typu mush-up (UAW)
9. czas na stronie (CZS)

Celem całości publikacji jest przybliżenie zestawu wskaźników mierzących efektywność serwisów społecznościowych. Prezentowane wskaźniki mogą być źródłem informacji dla analityków, funduszy inwestycyjnych czy samych właścicieli serwisów społecznościowych.

Wskaźnik 5: Liczba zindeksowanych stron (LZS) oraz wskaźnik procentowej indeksacji (PI).

LZS określa liczbę stron internetowych (podstrony, strona główna), które zostały pomyślnie zindeksowane przez określoną wyszukiwarkę internetową np. Bing. LZS świadczy o m.in. jakości działań SEM ( search engines marketing), strategii tagów (słowa kluczowe przypisane do określonego fragmentu informacji) czy jakości zawartości (content). Generalnie rzecz ujmując im więcej zindeksowanym stron danej witryny internetowej tym większe szanse na uzyskanie ruchu z wyszukiwarek internetowych.

Poniżej przedstawiony został przykład zastosowania wskaźnika LZS:

Rysunek 1: Liczba zindeksowanych stron w wyszukiwarkach internetowych (źródło: marketleap)

Zauważmy, że Google zindeksowało jedną stronę www.nasza-klasa.pl. Jednocześnie zindeksowanych zostało 6 540 000 stron serwisu fotka.pl. Jednak, aby ocenić czy jest to wartość wysoka czy niska należy porównać wskaźnik LZS do ilości wszystkich stron składających się na daną witrynę.

Jeżeli dany serwis społecznościowy posiada 100 000 stron a wyszukiwarki zindeksowały 200 stron, wówczas wskaźnik PI wynosi: 200  / 100 000 = 0,2%

Dzięki temu wskaźnikowi można określić, jaki procent wszystkich stron serwisu społecznościowego został zindeksowany. Wysoki poziom wskaźnika świadczy o dobrze skonfigurowanych stronach serwisu, które są łatwo indeksowalne przez wyszukiwarki internetowe typu Google, Yahoo itp.

Wskaźnik 6: Liczba wystąpień w wiadomościach (LWW)

Liczba wzmianek może świadczyć o popularności danego serwisu społecznościowego.

Oczywiście wskaźnik LWW nie określa jakości wzmianki (złe wiadomości vs. dobre wiadomości), określa jednak poziom

zainteresowania danym serwisem oraz jego żywotność w wiadomościach internetowych.

Liczba wiadomości jest pochodną aktywności (upgrade serwisu, zmiany na serwisie, wydarzenia wokół serwisu) i świadczy o sile wpływu aktywności serwisu na wiadomości (news). Im wyższy ten wpływ tym większe oddziaływanie na życie użytkowników Internetu, opinię publiczną i większy wpływ PR.

Rysunek 2: Wzmianki w wiadomościach internetowych o wybranych słowach (źródło: Google News Polska)

W podanym wyżej przykładzie można zauważyć, że liczba  wiadomości związanych ze słowem „comarch” (słowo nawiązuje do polskiej spółki informatycznej www.comarch.pl) jest wyższa aniżeli np. słowa fotka.pl. Warto w tym przykładzie porównać jak plasowałyby się wyniki w przypadku zamiany:

- spryciarze.pl na spryciarze (problem z podobieństwem nazwy do rzeczownika, potrzebne dodatkowe analizy filtrujące)

- goldenline.pl na goldenline (problem z wieloznaczeniowością słowa golden Line, potrzebne dodatkowe analizy filtrujące)

- fotka.pl na fotka (problem z wieloznaczeniowością słowa fotka, potrzebne dodatkowe analizy filtrujące)

Wskaźnik 7: Liczba wpisów w blogach (LWB)

Popularność serwisu społecznościowego wiąże się także z liczbą wpisów na blogach, które wymieniają, poruszają czy dyskutują dany serwis społecznościowy. Im większe rozproszenie informacji o serwisie społecznościowym i szersza obecność serwisu na blogach i forach tym lepsze są:

- wyniki pozycjonowania w wyszukiwarkach Yahoo, Bing itp.,

- wskaźniki ilości unikalnych odwiedzin,

- wskaźniki rejestrowanych użytkowników,

- wskaźniki lojalnych użytkowników,

- wskaźniki świadomości konsumentów, poinformowania o istnieniu serwisu,

- wskaźniki widzialności serwisu społecznościowego.

Przykładem analizy wskaźnika LWB może być porównanie wpisów dotyczących serwisów społecznościowych w Polsce:

Rysunek 3: Liczba wpisów na blogach dla wybranych serwisów społecznościowych (źródło: icerocket)

Na polskim rynku, w podanym przykładzie benchmark’iem mogą być serwisy nasza-klasa.pl, wykop.pl oraz epuls.pl. Dla pełnej i kompleksowej analizy należy przeprowadzić także analizę wariacji nazw serwisów społecznościowych. Dla przykładu, analizując LWB dla mojageneracja.pl należy sprawdzić:

- moja generacja.pl

- moja-generacja

- moja-generacja.pl

….

Wskaźnik 8: Liczba użytkowników aplikacji wieloźródłowych (mash-up) (UAW)

Aplikacje wieloźródłowe to rodzaj oprogramowania internetowego, który łączy dane lub funkcjonalności z różnych źródeł w jedną zintegrowaną aplikację. Zazwyczaj są to aplikacje korzystające z otwartych API. Przykładem tego typu aplikacji są: Google Maps, MafiaWars (facebook.com), SuperPoke (slide.com).

Aplikacje wieloźródłowe są istotnym elementem serwisów społecznościowych, można by je nazwać złodziejami czasu (lub wypełniaczami czasu). Użytkownicy korzystają z aplikacji wieloźródłowych grając w gry,

wymieniając zdjęcia, dodając do zdjęć ramki czy wyprowadzając na spacer swojego elektronicznego pupila. Jednym z głównych celów serwisów społecznościowych jest wydłużanie czasu

jaki użytkownicy spędzają na strona serwisu społecznościowego. Aplikacje wieloźródłowe odgrywają bardzo ważną rolę w realizacji tego celu.

Przykładem może być analiza wykorzystania aplikacji Texas Holdem (gra w poker) oraz aplikacji Causes (wspieranie wolontariatu).

Rysunek 4: Liczba użytkowników aktywnych aplikacji wieloźródłowych w serwisie facebook.com (źródło: trendrr)

Analizę UAW należy prowadzić w porównaniu z innymi wskaźnikami. Przykładem może być następujący scenariusz:

- liczba użytkowników aktywnych wynosi 100 000 osób, ale jednocześnie czas korzystania z aplikacji wieloźródłowej wynosi 3 sekundy (niski wskaźnik czasu na stronie, CZS),

- 40 % użytkowników doświadczyło problemów podczas procesu pobierania aplikacji (niski wskaźnik sukcesu instalacji).

Wskaźnik 9: Czas na stronie (CZS)

Czas spędzony na stronach serwisu społecznościowego jest wskaźnikiem, który wskazuje na zaangażowanie użytkowników i odwiedzających. Innymi słowy, jeśli zawartość serwisu społecznościowego jest atrakcyjna i użyteczna, wartość wskaźnika powinna rosnąć, jak na poniższym przykładzie (analiza w danym okresie analitycznym):

Rysunek 5: Średnia ilość czasu na osobę (źródło: Agencja Nielsen)

Celem serwisów społecznościowych jest łączenie osób (np. Ja i moi przyjaciele) czy grup (np. klasy w naszej-klasie.pl) w większe sieci. Jednak opieranie serwisu jedynie na możliwości budowania połączeń nie jest wystarczające (niski wpływ na wskaźnik CZS). W związku z tym serwisy oferują wiele atrakcji, których celem jest wydłużanie czasu, jaki użytkownicy dedykują danej społeczności. Dla przykładu:

- fotka.pl oferuje np. gry, imprezy, telewizję

- nasza-klasa.pl oferuje np. czat

- facebook.com oferuje np. wyślij znajomym drinka, zagraj w grę „mafia”

Czas na stronie powinien być ostrożnie analizowany i rozważany w zestawieniu z innymi wskaźnikami, takimi jak:

- głębokość przeglądania (analiza pokazująca jak głęboko użytkownicy wędrują, np. CZS może wskazywać 5 minut, ale jednocześnie możliwe jest, że użytkownik spędził owe 5 minut wyłącznie na stronie głównej. Jednym z wniosków może być fakt, że użytkownik przez 5 minut poszukiwał konkretnej informacji i opuścił stronę nieusatysfakcjonowany)

- ranking stron wyjścia (porównanie, które pokazuje z jakich stron użytkownik opuścił dany serwis społecznościowy. Jeżeli użytkownik po 50 minutach wylogowuje się i opuszcza stronę, należy sprawdzić, z jakiej strony nastąpiło wylogowanie. Inną informacją będzie fakt wylogowania się ze strony głównej danego serwisu społecznościowego a inną zakończenie przygody na stronie error 404.

- ranking wyszukiwarek przynoszących ruch (porównanie jak długi jest czas na stronie tych użytkowników, którzy trafili do nas z Google, Yahoo czy Bing. Takie porównanie może pokazywać, z jakich wyszukiwarek internetowych otrzymujemy jaką jakość ruchu)

Popularność serwisów społecznościowych sprawia, że zdobywają one coraz więcej nowych użytkowników oferując więcej funkcjonalności. W związku z tym stają się serwisami bardziej skomplikowanymi. Mierzenie efektywności serwisów społecznościowych powinno, więc być prowadzone wielopłaszczyznowo z wykorzystaniem wielu wskaźników jednocześnie.

Zgadzasz się? Chciałbym dodać coś nowego? Zapraszam do kontaktu blog @ arekskuza .pl

Jeżeli chciałbyś poznać część pierwszą powyższego materiału, zapraszam serdecznie.