Jak na analýzu návštěvnosti (aneb základní reporting NENÍ dostatečným využitím vašich webových dat)
„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:
- 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
- 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.
- 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.
- 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:
Komentáře k tomuto článku již byly uzavřeny. Komentovat se dají pouze aktuální články.
Blog o optimalizaci obchodní výkonnosti webu a webové analytice od firmy Optimics.
Přihlašte se do našeho e-mailového magazínu a každý měsíc obdržíte užitečné články a studie přímo do vaši schránky!


Moc pěkný článek, děkuji za informace o této problematice, určitě bych Vás rád poprosil o další námět konverze versus návštěvnost, čím ji měřit a jak ovilvňuje návštěvnost prodej. Návštěvnost ještě nezaručí přímou konverzi (nákup v eshopu), jak správně měřit a porovnat výsledky v GA.
Jaký postup vyhodnocení zvolit a jak používat nastavení měřícího kodu, pro správnou analýzu?
Muzete doporucit nejake specialni programy cerpajici data z GA?
[1] To je mnoho poměrně obecných otázek. Můžete to trošku upřesnit?
[2] Zkuste http://excellentanalytics.com/ nebo http://www.shufflepoint.com/