První ročník v Česku ojedinělé soutěže pro mladé analytiky, má své vítěze. Přes 200 přihlášených vysokoškoláků spolu svedlo lítý boj a kdo stane na stupních slávy nebylo jisté až do posledního dne.

O čem byla Analytics Challenge?

Cílem soutěže bylo nalézt mezi českými a slovenskými vysokoškoláky nadějné talenty pro práci v oboru prediktivní analytiky.

Úkolem totiž bylo předpovědět prodeje společnosti AVAST na dva měsíce dopředu. Soutěžící museli sestavit prediktivní model pouze na základě poskytnutých skutečných dat o prodejích z předchozího roku. Předpovídali vývoj prodejů ve třech zemích světa a pro tři různé produkty.

Soutěž probíhala od 15. října do 30. listopadu. Během tohoto období bylo možno každý den zaslat soutěžní model k vyhodnocení a na základě zpětné vazby v podobě průběžného skóre  model ladit k vyšší přesnosti.

Ke komunikaci mezi pořadateli a soutěžícími sloužily speciální webové stránky, na kterých lze i po skončení soutěže nalézt mnoho doplňkových informací.

Jak to dopadlo?

První příčku sebevědomě obsadila Simona Oberhauserová, studentka MFF UK, jejíž prediktivní model se shodoval se skutečnými prodeji s téměř 86% přesností. Na druhém místě se umístil její spolužák Matúš Baniar a v těsném závěsu Michal Ginzl z VŠE Praha. Autoři těchto nejlepších prediktivních modelů si převzali své výhry v sídle společnosti AVAST 30. ledna při slavnostním setkání všech zúčastněných stran – tedy výherců a zástupců Optimics, AVAST a MFF UK. Rozhovor s výherkyní si můžete přečíst na blogu AVASTu.

Nutno podotknout, že všichni výherci se pohybovali v předních příčkách dlouhodobě a na stupních vítězů stojí oprávněně.

Závěrečné pořadí

Celkové pořadí všech soutěžících, kteří zaslali alespoň jeden prediktivní model splňující požadavky, naleznete na samostatné stránce s výsledky.

Cesta k vítězství

Společnost AVAST poskytla anonymizovaná data skutečných prodejů z různých zemí světa. Pro soutěžící byla k dispozici data o prodejích za 1 rok zpětně a neměli tušení, o jaké země se jedná a jaké jsou specifické vlastnosti zákazníků.

Sestavit tedy takto výkonný prediktivní model je značně obtížné. Vývoj přesnosti prediktivních modelů u všech tří výherců však vykazoval velmi podobné rysy. Systematické ladění jednotlivých segmentů, tedy zemí a jednotlivých produktů, a účelné zapracování doprovodných dat vedlo k neustálému zdokonalování.

Průběh přesnosti prediktivního modelu Simony Oberhauserové ukazuje systematické zlepšování přesnosti v čase: (Pozn: modrá křivka je aritmetickým průměrem třech ostatních, jež znázorňují jednotlivé produkty.)

Nejtěžší pro většinu soutěžících bylo předpovědět vývoj prodeje u produktu znázorněného hnědou barvou. Vynikal nejkomplikovanějším chováním zákazníků a správné předpovězení vyžadovalo pochopení jejich unikátních vlastností.

Vítězný model byl naprogramován v EViews. S tímto softwarem pro matematické modelování a predikci dat mají bohaté zkušenosti oba studenti z MFF UK. Třetí vítězný model byl vytvořen s pomocí software SPSS.

Všem výhercům gratulujeme!

Napište první komentář!

Zatím poslední setkání Web Analytics Wednesday (WAW) se neslo ve slavnostní a zároveň komornější atmosféře, než je pro WAW zvykem. Pozvání přijala jedna z velkých postav webové analytiky Adam Greco, Senior Partner společnosti Web Analytics Demystified, který dříve působil v Omniture Consulting Group a poté jako ředitel webové analytiky v Salesforce.com.

Adam se s účastníky podělil o své letité zkušenosti s nástrojem SiteCatalyst a zároveň poodkryl, co lze očekávat od jeho nové knihy o SiteCatalyst, kterou právě dokončuje. Samotné konání se tentokrát přesunulo do prostor kavárny Friends Coffee House, kde se sešly přibližně 3 desítky lidí z firem, které v ČR využívají výhody tohoto sofistikovaného nástroje na měření online kampaní a webu.

Adam Greco (napravo) společně s Jiřím Brázdou na WAW

Na začátku své půlhodinové prezentace se Adam Greco snažil inspirovat k využití plného potenciálu nástroje SiteCatalyst a na všechny přítomné apeloval, ať v žádném případě nepodcení samotný proces implementace nástroje. Postavit pevné základy sběru dat pro webovou analytiku je podle něj samotným základem dalších analýz. Správná implementace spočívá mimo jiné ve vhodné volbě architektury reportovacích sestav (Reporting Suites), definici názvů a typů stránek. Nemělo by se rozhodně zapomenout na měření kampaní (interních a externích) a vyhledávání na webu samotném. „Návštěvníky od počátku segmentujte,“ doporučil Adam Greco.

Dále se zmínil o tom, jak často se setkává s tím, že společnosti sice často investují do licence samotného nástroje, ale znalost jeho možností je mnohdy velmi omezená. Je nezbytné, aby se každý, kdo má nástroj SiteCatalyst pod kontrolou (interně nebo i jako konzultant), nejen důkladně seznámil se základním nastavením, ale stal se pro tento nástroj opravdovým expertem.

V poslední části došlo i k zapojení obecenstva, kdy se všichni společnými silami snažili přijít na odpovědi na otázky pokročilých technik implementace SiteCatalyst, které vždy Adam Greco vystupující jako imaginární nadřízený přítomných vznesl. Na Adamovu nabídku na sázku o 5000 Euro, pokud někdo správně odpoví všechny 3 dotazy, si nikdo z přítomných netroufl. Prostor dostala témata jako Visitor Engagement, KPI Pathing, Recurring Revenue, Cross-Visit Participation, využití klasifikace SAINT ad. Pro mě osobně byla tato část nejvíce zajimavá a velmi inspirativní pro mou další práci.

Hned první téma Visitor Engagement bylo podle mě velmi přínosné. Adam v něm nastínil, jak postupovat při implementaci měření hodnocení každého návštěvníka podle aktivit, které na webu provedl. Pro toto měření doporučil využít nepříliš používanou formu proměnné eVar a to jako Counter eVar. Ta umožňuje při ohodnocení předdefinovaných událostí na webu (vyhledávání, přihlášení k odběru emailingu ad.) ukládat pro jednotlivého návštěvníka jeho skóre. Následně lze toto skóre využít při tvorbě reportů a sledovat jeho korelaci např. s konverzí.

Ukázka z prezentace Adama Greco, Visitor Engagement

Své vystoupení Adam Greco uzavřel doporučením, aby každá organizace věnovala dostatečný čas analýze kvality dat. Doporučil pro tento účel využití nástrojů pro audit implementace nástrojů webové analytiky jako je např. ObservePoint.

Po skončení prezentace Adam Greco neopomenul poděkovat Jiřímu Brázdovi za pozvání a vyjádřil nadšení nad tím, že i zde v Praze komunita okolo Web Analytics Wednesday aktivně spolupracuje a schází se. To si, jak zmínil, ani on, ani samotný autor tohoto projektu Eric T. Peterson při startu v roce 2005 vůbec nedokázal představit.

Napište první komentář!

Za téměř 3 roky existence Optimics se nám podařilo uvést mezi přední online hráče v ČR myšlenku, že je dobré využívat data k lepšímu pochopení zákazníků a kampaní, a díky tomu zlepšovat prodej a marketing. A jsme za to rádi. Pro práci na projektech našich klientů však potřebujeme najít nové lidi, kteří by pracovali s námi – učili se a šli nahoru spolu s firmou.

Co získáte prací u nás

1. Šanci pracovat v perspektivním oboru pro velké klienty – webová analytika a obecně analýza dat jsou jednimi z nejrychleji rostoucích sektorů v naší době. Ve zprávách dnes často slyšíme, že ekonomika stagnuje, spousta firem a celých odvětví klesá. Dat je ale čím dál tím více a jejich analýza a pochopení bude v budoucnu vyžadovat násobně více lidí než dnes, protože v jejich analýze leží často cesta k růstu i vyšší ziskovosti. Už dnes je pozice webový analytik se zkušenostmi na trhu velmi nedostatkovým zbožím (zeptejte se v jakékoliv větší firmě, která to s internetem myslí vážně).
2. Možnost se hodně naučit – neočekáváme, že budete umět hned vše, co je potřeba. Budete se hodně učit – z knih, článků, školení, konferencí a především z praktické práce. K učení ale budete mít ideální podmínky: vlastní rozpočet na školení podle vašeho výběru, důkladné vedení zkušenějšími kolegy, čas na sebevzdělávání v rámci pracovní doby.
3. Fajn podmínky k práci – flexibilní pracovní doba (můžete pracovat klidně v noci nebo o víkendu, pokud vám to vyhovuje víc než standardní pracovní doba), možnost práce z domova 1–2 dny v týdnu, pohodový kolektiv mladých lidí a reprezentativní kanceláře v centru Prahy (Národní třída).

A co hledáme?

Především nadšení a chuť dělat s čísly, s webem, s online marketingem a prodejem. Chuť se intenzivně vzdělávat a poznávat nové. Nepotřebujeme, abyste ovládali přesně to, co děláme, jsme schopni vás to naučit, ale obvykle je výhodou zkušenost z podobné práce.

Konkrétně bychom nyní chtěli obsadit především tyto pozice:

Pokračování »

Před několika dny jsme uspořádali další setkání z cyklu Web Analytics Wednesday (WAW), na kterém se potkávají analytici a online marketéři. Tématem červnového setkání byl Data mining a prediktivní analytika v marketingu a na webu. Jedním z přednášejících byl také Jiří Brázda, spoluzakladatel Optimics.

Pokud jste na WAWu nebyli, máte příležitost se na přednášky Jiřího Brázdy a Filipa Vítka (Allianz – Slovenská poisťovňa) podívat na videu.

Jiří Brázda (Optimics): Real-time prediktivní analytika na webu

Filip Vítek (Allianz – Slovenská poisťovňa): CRM poklady ve vlastních datech

Související články:

• Video: A/B testování v praxi
• Jak využít data z vašeho webu ke zvýšení předvánočního prodeje (1/2)
• Jak využít data z vašeho webu ke zvýšení předvánočního prodeje (2/2)
• Co je zákaznická analytika?
• Prezentace z Ecommerce Fora 2012

Napište první komentář!

V polovině května se v Praze konal 5. ročník konference Ecommerce Forum, na které za naši agenturu vystoupil její spoluzakladatel Jiří Brázda. Jeho přednáška se týkala měření úspěšnosti strategického rozhodnutí jako je otevření nové pobočky pro osobní odběr. Praktický význam poté ukázal na datech z jednoho českého eshopu, který po krátké fázi stagnace otevřel novou pobočku a znovu nastartoval dynamický meziroční růst.

Děkujeme všem, kteří na přednášku přišli, a věříme, že pro ně byla zajímavá a poučná. Pokud jste na konferenci nebyli, máte možnost si přednášku i samotnou prezentaci prohlédnout níže.

Zákaznická analytika – kompas pro strategická rozhodnutí

Související články:

• Prezentace z WebExpo 2009 – optimalizace webu Kentico.com
• Prezentace z WebExpo 2010

Komentáře: 1

Video je trend! Mnoho našich klientů, kteří nyní redesignují korporátní web nebo produktovou microsite, aktivně využívá video jako alternativní a pro určitý typ zákazníků lépe stravitelnou formu prezentace produktových informací.

Adobe SiteCatalyst přináší podporu pro měření videa na širokém spektru přehrávačů pomocí mnoha metrik, jako jsou počet spuštění (Total Views), zhlédnutý čas (Time Spent) a podíl zhlédnutých videí (Completion Rate). Samozřejmostí je provázání těchto metrik na veškerá data o prodejích.

Segmentace zákazníků

Výraznou motivací pro implementaci měření videa může být možnost segmentovat návštěvníky. SiteCatalyst umožňuje provádět segmentaci nad všemi dostupnými daty v reálném čase. Budete mít tedy možnost srovnávat objednávky jednotlivých produktů či služeb v závislosti na tom, zda daný člověk zhlédl konkrétní video, nebo zda si vůbec nějaké video před objednávkou alespoň spustil.

Reálný příklad: Produktové video Garance u ING Pojišťovny

ING Pojišťovna před nedávnem zprovoznila novou prodejní microsite, na které propaguje své online produkty mimo jiné i pomocí videa vkládaného na web ze serverů YouTube.

Zajímalo nás, jaký vliv může mít zhlédnutí videa na produktové stránce Investiční pojištění Garance Plus (stránka Microsite | Product Detail | Unit Linked na screenshotu dole), popisující výhody tohoto produktu, na přechod do formuláře s možností on-line sjednání produktu (stránka Microsite | Form | Unit Linked).

Pro tento účel jsme vytvořili segment návštěvníků, kteří si kdykoliv v minulosti alespoň 1× spustili video propagující produkt Garance a srovnali jej se segmentem návštěvníků, kteří si toto video nikdy nepustili.

Podíl lidí v segmentu návštěvníků, kteří video viděli a pokračovali v narýsované cestě směrem ke sjednání, je přibližně 3× vyšší než v případě segmentu návštěvníků, kteří video ani jednou nespustili (vzhledem k ochraně dat našeho klienta jsme konkrétní data v reportu smazali). Navíc zanedbáme-li návštěvníky, kteří i přes shlédnutí videa stránku opustí (exits), pak přímo do formuláře přechází více než polovina návštěvníků. V neposlední řadě se vlivem zhlédnutí videa snížil samotný exit rate. Video tedy plní svůj účel velmi dobře.

Technologie a podporované přehrávače

Měření videa funguje díky kódu JavaScript, který se přidá ke kódu přehrávače videa. V případě videa (na rozdíl od běžného kódu SiteCatalyst) dochází k předání dat o videu až při prvním spuštění. Dále pak přehrávač posílá informace během přehrávání v pravidelných intervalech nebo v předem specifikovaném čase stopáže. Samozřejmostí je odeslání dat při zastavení, anebo dokončení přehrávání videa.

SiteCatalyst umožňuje měřit informace z většiny běžně používaných přehrávačů videa. Mezi podporované technologie patří ActionScript pro Flash, také jako OSMF, .NET v případě Silverlight, a v neposlední řadě JavaScript pro takřka všechny zbylé webové video přehrávače (Windows Media Player, Quicktime ad.).

Měřit lze i videa vložená ze serveru YouTube. Je dobré upozornit, že sesbíraná data pochází výhradně z přehrávače umístěném na vašem webu a s daty o přehrávání přímo na youtube.com je přímo propojit nelze.

Reporty

SiteCatalyst nabízí řadu reportů pro hodnocení výkonu videa na webu.

Video Overview Report

Report Video Overview Report nabízí rychlý přehled o všech videích na vašem webu. Je složen z agregovaných údajů o videu na webu celkově, několika grafů zobrazujících výkonnost nejsledovaněj­ších videí.

Tento report Vám umožní rychle identifikovat videa s nadstandardním počtem spuštění, vysokým podílem dokončených zhlédnutí a zhlédnutým časem.

Videos Report

Pro srovnání všech videí podle libovolných metrik je k dispozici Videos Report. V základním nastavení zobrazuje informace o počtu spuštění (Total Views), celkovém zhlédnutém čase (Video Time Viewed) a počtu zhlédnutých videí (Video Completes) pro každé video na webu. Kliknutím na název videa lze navíc přejít do největšího detailu, který SiteCatalyst nabízí a to je Video Detail Report.

Video Detail Report

Video Detail report přináší detailní pohled na interakci návštěvníka s konkrétním videem. V závislosti na implementaci SiteCatalyst lze každé video například rozdělit na několik stejně časově dlouhých segmentu (Video Segments) a sledovat postupný „odpad“ diváku v průběhu přehrávání. Lze také definovat libovolný počet pevně stanovených milníku (Milestones) a zjistit kolik procent diváků tyto milníky zhlédlo (v horším případě – kolik nikoliv).

Proč se pustit do implementace měření videa?

Závěrem shrňme důvody, pro které je dobré investovat prostředky do implementace videa v rámci SiteCatalyst. Tento nástroj podporuje široké spektrum přehrávačů a jeho nasazení není vůbec složité. Video je, jak vyplývá z příkladu ING Pojišťovny, efektivní způsob komunikace s návštěvníky. Navíc díky segmentaci návštěvníků a pokročilé analýze dat je možné snadno sledovat a hodnotit vliv videí na engagement a konverzi (například uzavření obchodu on-line).

Napište první komentář!