Téma: Webová analytika

Pokud návštěvníkům vašeho e-shopu nebo webu nabízíte možnost registrace a následného přihlášení, určitě vás bude zajímat, jak se tito návštěvníci na vašich stránkách chovají, jak odlišný je jejich rozhodovací a nákupní proces od ostatních návštěvníků a další údaje. Jak je můžete sledovat?

Pokračování »

Google Analytics poskytují mnoho zajímavých možností, jak zjistit o návštěvnících vašeho webu více informací, případně usnadnit si práci. Bohužel, mnoho z těchto možností není příliš známých. Proto se vám pokusíme představit některé z nich v několika následujících článcích o pokročilém využití Google Analytics.

Víte, na které odkazy na stránce návštěvníci klikají?

V základním reportu Google Analytics (GA) sice existuje report Site Overlay (Vizualizace na webu), které vám podá souhrnné informace, kolik lidí z dané stránky přešlo na jinou. Nezjistíte z něj ale, zda lidé klikli na odkaz v menu, na odkaz v článku nebo na obrázek. Jako příklad můžeme využít stránku Služby na našem webu. V Site Overlay vidíme, že 13 % návštěvníků kliklo na odkaz vedoucí na stránku Optimalizace webu. Nevíme už ale, zda klikli na nadpis v hlavním sloupci, na obrázek, na odkaz pod textem nebo na odkaz v menu napravo. U všech těchto odkazů je uvedeno 13 %:

Abychom dokázali určit, na který z odkazů návštěvníci skutečně klikají, je potřeba nastavit u každého z těchto odkazů sledování události GA – pomocí následujícího javascriptu (tzv. event):

Jednotlivé položky ve skriptu označují:

• Category (povinná položka) = název pro skupinu objektů, které chcete označit. V našem případě např. „Odkaz-optimalizace“.
• Action (povinná položka) = konkretizace objektu, na kterém se akce provádí, např. zda se jedná o odkaz v menu, obrázek, video, atp. V našem případě to může být „nadpis“, „obrázek“, „odkaz“ a „menu“.
• Label (nepovinná položka) = sem můžete volitelně přidat další informace o akci, např. že se jedná o kliknutí, spuštění nebo zastavení videa, přejetí myší atp. My jsme tento parametr v tomto případě nepotřebovali.

Celý odkaz na stránku Optimalizace webu tak může vypadat takto:

Takto je třeba označit veškeré odkazy, které chcete měřit.

Pro zobrazení statistik prokliků klikněte v sekci Content (Obsah) na položku Event Tracking (Sledování událostí), kde naleznete několik reportů pro vyhodnocování dat.

Protože označování několika odkazů vedle sebe může být tímto způsobem zdlouhavé, můžete je označit také skupinově. Jak na to se dozvíte v článku Track outbound links and file downloads automatically in Google Analytics od Briana Cliftona.

Události v GA – mocný nástroj

Události, jejichž použití jsem vám ukázal v tomto článku, se dají používat pro sledování mnoha dalších prvků, o jejichž používání návštěvníky byste se dozvídali jinak jen těžko. Snadno pomocí nich můžete změřit např. kolikrát si návštěvníci stáhli soubor s vaším ceníkem, jestli si spustili video, na které externí odkazy klikají, jestli posouvají stránku dolů či přejedou myší nad určitým prvkem. Události jsou pro vás připraveny velmi obecně a dají se zapojit do jakýchkoliv javascriptových událostí na stránce – fantazii se tedy meze nekladou.

Pokud byste zatoužili po více informacích o událostech, navštivte dokumentaci na webu Google Analytics.

Související články:

• Sledování přihlášených uživatelů

Komentáře: 5

Je to již přes rok, co Dennis na svém blogu oznámil příchod Yahoo! Web Analytics 9.5 a jednou z hlavních novinek nové verze byly demografické údaje jako je pohlaví a věk. Dennis je špičkový expert na webovou analytiku a ve svém videu ukázal několik způsobů, jak taková data využít. Pokud jste se ještě s prostředím Yahoo! Web Analytics nesetkali, doporučuji vám před čtením následujícího článku toto video shlédnout.

Nicméně několik analytiků z evropských zemí po tomto oznámení zpochybnilo schopnost Yahoo! poskytovat relevantní data tam, kde Yahoo! Search nemá téměř žádný podíl na trhu, jako například v Česku. Berte to pouze jako orientační údaj, ale v praxi vidím, že pro české weby s návštěvností několika málo tisíc návštěvníků může Yahoo! opravdu poskytnout relevantní data se spolehlivostí 80 %, pro weby s návštěvností nad 50 tisíc návštěvníků pak se spolehlivost blížící se až k hranici 95 %.

Schopnost Yahoo! shromažďovat demografická data vyplývá z faktu, že tato data pocházejí z Yahoo! ID, které potřebujete k používání široké škály webových aplikací od Yahoo!, zejména Yahoo! Mail a webu pro sdílení fotografií Flickr, který je populární prakticky ve všech zemích světa, a tak je pravděpodobně i zdrojem většiny českých návštěvníků s Yahoo! ID.

Pro mne, a doufám, že i pro mnohé z vás, to tedy již není otázka jen o tom, zda Yahoo! může poskytnout demografické údaje o návštěvnících vašeho webu, protože odpověď je jednoznačně ano. Tou skutečnou otázkou je, zda můžeme těmto údajům věřit, využít je pro analýzu chování v jednotlivých demografických segmentech, a přijímat rozhodnutí na základě těchto informací.

Proto jsem se rozhodl prozkoumat demografické údaje, specificky pohlaví, které Yahoo! Web Analytics poskytuje, a srovnat je s daty z NetMonitoru, což je oficiální platforma pro měření návštěvnosti internetu v České republice, na jejímž základě se formuje poptávka na místním trhu online médií a reklamy.

Srovnání jsem prováděl na webu Okoun.cz (tradiční diskusní fórum fungující od roku 2001). Veškerá data jsou uváděna za období 4 měsíců od listopadu 2009 do února 2010.

Pokračování »

Docela často od klientů dostáváme dotaz, zda Yahoo! Web Analytics (YWA) umí to či ono. Přestože to nejdůležitější popisujeme na naší stránce o Yahoo! Web Analytics, je zřejmé, že na českém internetu chybí dostatek konkrétních článků a případových studií o tom, jaké užitečné funkce a jiné výhody YWA nabízí. A protože nemalá část těchto dotazů přichází od eshopů, rád bych se dnes zaměřil na 5 konkrétních věcí, které s velkou radostí využije každý majitel a manažer většího eshopu.

1. Cross-sell report

Téměř každý eshop řeší, co, jak a kde připrodat zákazníkovi, který momentálně nějaké zboží v košíku na webu již má a chystá se dokončit nákup. Obvykle lze v košíku zobrazit několik málo položek a otázkou je, podle jaké logiky by se měl řídit výběr tohoto zboží. V českých eshopech se nejčastěji jedná o zboží, které je v akci nebo o zboží ve výprodeji.

U velkých eshopů lze ovšem využít i sofistikova­nějších metod, jejichž průkopníkem je Amazon, a které jsou založené na analýze transakčních a behaviorálních dat. Nejjednodušší, ovšem také jednou z nejplodnějších je analýza zboží, které se nejčastěji nakupuje v rámci jednoho košíku. Tato data můžete dolovat z interního systému a poté analyzovat v nějakém statistickém nástroji, ale proč, když to jde jednoduše v YWA prostřednictvím reportu Cross-sell analysis? Samozřejmě i s napojením na kampaně a další možnosti filtrování a segmentace, kterou YWA standardně nabízí.

Pokračování »

Google udělal se svým nástrojem Google Analytics opravdu hodně pro rozšíření nástrojů pro webovou analytiku. Co když už ale ve svém online marketingu narážíte na hranice tohoto nástroje? Co vám nabízí pokročilá řešení, které již používají i české firmy, a o jaká z nich se zajímat?

Google Analytics – skvělý začátek

Google Analytics vám řeknou o vašich návštěvnících a webu hodně. Ačkoliv jsou zdarma, nabízejí bohatou funkcionalitu, dobré uživatelské rozhraní a širokou nápovědu. Jedná se o ideální startovací bod: nasadíte je na svůj web a postupně poznáváte, jaké informace vám webová analytika může přinést.

Především pokud jste větší firma, máte hodně navštěvovaný nebo složitý web, přestanou vám však Google Analytics postupně stačit. Ačkoliv nabízejí mnoho z enterprise-level funkcionality, mnoho jedinečných reportů a zajímavých funkcí, nejedná se o enterprise-level řešení, a žádnými úpravami v něj Google Analytics nepřetvoříte. Architektura Google Analytics je navržena pro masové použití na všech možných webech, vy však budete potřebovat úplně jiný přístup s důrazem na možnost přizpůsobení a individualizace (dostanu se k tomu dále).

Toto je velmi důležitý bod. Google Analytics nejsou špatným nástrojem, a pro některé weby a firmy zůstanou ideálním nástrojem „napořád“. Pro pokročilá řešení webové analytiky byste se měli rozhodnout ve chvíli, kdy už pracujete určitým způsobem s čísly a daty ze svého webu – nejen že je sledujete a reportujete, ale i využíváte pro optimalizaci kampaní a obchodní výkonnosti webu.

Co vám mohou nabídnout pokročilá řešení pro webovou analytiku

Pokračování »

„Žijeme v informačním věku, kdy největší hodnotu nemají továrny a ruce dělníků, ale informace.“

Podobná tvrzení slýcháme všichni poměrně často po posledních 10–20 let. Osobně jsem k nim dost skeptický. Nesprávně nám totiž vnucují myšlenku, že všechny informace, kterých dnes máme k dispozici obrovské množství, představují zlatý poklad. Mnoho lidí a firem se potom zaměřuje především na sběr co největšího množství informací a dat, a jejich prohlížením – málokdy z nich ale získají nějakou přidanou hodnotu nebo konkurenční výhodu.

Hezky se to dá ilustrovat na analýze návštěvnosti z dat Google Analytics (GA). Odhaduji, že 90 % uživatelů GA používá tento nástroj pro přehled o několika základních metrikách a faktech – počet návštěvníků, počet objednávek/kon­verzí, nejnavštěvovanější stránky, počet stránek shlédnutých na návštěvníka, průměrný čas strávený na webu a celkový bounce rate. U těchto metrik pak zkoumají vývoj v čase a zkouší si ho nějakým způsobem vysvětlit.

Na tom je hezky vidět celý problém. Informace vám samy o sobě (v základních reportech) nic nepřinesou, jsou příliš obecné – např. na průměrný čas na webu mohou mít vliv nárůsty a poklesy různých zdrojů návštěvnosti, kampaně, nové stránky na webu či úpravy stávajících, výpadky serveru… Abyste z těchto informací mohli získat nějakou přidanou hodnotu, reálný nárůst prodeje, musíte data analyzovat:

• Nezabývat se pouze agregátním souborem, ale dívat se na menší podskupiny i jednotky souboru – jen tak můžete velké množství dat očistit od desítek nerozpoznatelných externích faktorů, působících společně i proti sobě.
• Zasazovat informace do kontextu, spojovat je s jinými informacemi a hledat závislosti.
• Být kreativní, přemýšlet o informacích v souvislostech.
• Pečlivě se snažit získat všechny externí faktory, které mohou data ovlivňovat.

Konkrétně pro analýzu návštěvnosti na základě dat Google Analytics bych vám doporučil:

1. Základní metriky mohou být ovlivněny tolika vlivy, že se téměř nedají samy o sobě analyzovat. Základem pro analýzu je tedy rozdělení vaší návštěvnosti do několika segmentů, což je v GA proklatě jednoduché (viz pravý horní roh rozhraní).

   Vytvořte si segmenty pro vaše nejčastější zdroje návštěvnosti (přímé přístupy a brandové dotazy, kampaně, vyhledávače, významné odkazující weby) a pro různé typy návštěvníků – např.:

   • ti, kteří hned z webu neodešli
   • zákazníci (konvertující návštěvníci)
   • zaujatí návštěvníci – např. podle počtu shlédnutých stránek, počtu návratů, času stráveného na webu, návštěvy určitých konkrétních stránek
   • zákazníci s vysokou hodnotou objednávky
   • návštěvníci přicházející přes konkrétní vstupní stránku
2. Hledejte příčiny pro různé změny, odchylky a zvláštnosti v datech, snažte se získat opravdu věrohodná vysvětlení. Jděte v datech hluboko (drill-down), překřižujte si různé dimenze dat (např. vstupní stránky a zdroje návštěvnosti), vytvářejte si i pro jednorázové použití segmenty návštěvníků, obvykle již vcelku malé a specifické – např. návštěvníci, kteří si prohlédli několik důležitých prodejních stránek, a poté se nestali zákazníky. Tyto specifické segmenty vám umožní nahlédnout do nákupního cyklu a získat konkrétní náměty pro změny na webu.
3. Snažte se podchytit externí vlivy, které mají na návštěvnost vašeho webu (ne jen na kvantitu, ale hlavně na kvalitu) dlouhodobě vliv – probíhající kampaně, vývoj vašeho oboru, média, změny vaší nabídky, změny vašeho webu… Všechny tyto vlivy je nejlepší si průběžně zaznamenávat přímo v GA do anotací (pod každým grafem) – při analýze díky tomu máte k ruce všechny podstatné informace.
4. Pro některé analýzy již není dostatečné rozhraní Google Analytics – nebojte se v takovém případě použít Excel. Ať už pro poznamenávání různých součtů, výpočet mediánů a dalších statistik, tvorbu ad-hoc grafů, porovnávání různých údajů. GA export do Excelu samy podporují, kromě toho lze využít i různých speciálních programů čerpajících data z GA.

Bez této pečlivější analýzy vypadá celá analytika jako něco, do čeho nemá smysl dávat prostředky. Webová analytika musí vždy směřovat k jasným akcím, doporučovat změny na webu i v marketingu – neslouží jen ke sbírání údajů. Jakmile dokážete informace správně analyzovat, rázem můžete zjistit, kde jsou přesně problémy vašeho webu, jaké skupiny zákazníků oslovit s jakým sdělením, z jakých hlavních důvodů ztrácíte potenciální zákazníky – a rázem se před vámi otevřou nové možnosti a pohledy. Jen to není zadarmo!

Související články:

• Pokročilé nástroje webové analytiky (aneb až vám Google Analytics přestanou stačit)
• Segmentace dat v Google Analytics

Komentáře: 3