Web Analytics 2.0.
Œwiadome rozwijanie
witryn internetowych
T³umaczenie: Miko³aj Szczepaniak
ISBN: 978-83-246-2649-6
Tytu³ orygina³u:
Web Analytics 2.0: The Art of Online
Accountability and Science of Customer Centricity
Format: 180235, stron: 600
Ta ksi¹¿ka odpowiada na cztery pytania egzystencjalne:
• Co?
• Ile?
• Dlaczego?
• Co dalej?
Web Analytics 2.0 ca³kowicie zmienia dotychczasowy sposób obróbki danych o witrynach
internetowych. Pozwala Ci odkryæ wp³yw i wartoœæ ekonomiczn¹ Twojej witryny na
podstawie œcis³ych, precyzyjnie zdefiniowanych analiz. Pomaga w podejmowaniu
dzia³añ zale¿nych od g³osu klienta oraz otwiera na korzystanie z potencja³u eksperymentów
– to zaœ gwarantuje szybsze zmienianie nietrafionych decyzji. Stwarza te¿ mo¿liwoœæ
wyjœcia poza ramy w³asnych danych i stosowania metod analizy konkurencyjnoœci jako
sposobu odkrywania mocnych oraz s³abych punktów konkurentów.
Jeœli chcesz wiedzieæ, jak sprawnie mierzyæ, trafnie analizowaæ i radziæ sobie
z b³yskawicznie ewoluuj¹cymi technologiami oraz trendami – w tym z serwisami
spo³ecznoœciowymi, zapisami wideo, technologiami mobilnymi czy metodami doboru
treœci pod k¹tem klienta – lider analityki internetowej poprowadzi Ciê przez model
nowej generacji, analitykê internetow¹ 2.0!
Pozycja obowi¹zkowa dla ka¿dego profesjonalisty pracuj¹cego w œwiecie witryn
internetowych.
• Optymalna strategia doboru narzêdzi wspieraj¹cych analitykê internetow¹.
• Analizy przep³ywu u¿ytkowników – osiem kluczowych miar witryny internetowej.
• Zasady i metody korzystania z danych jakoœciowych.
• Problem wyboru dostawcy rozwi¹zañ w zakresie badañ online.
• Nowe rozwi¹zania w zakresie badania odczuæ u¿ytkowników.
• Szybsze odkrywanie niepowodzeñ: uwalnianie potencja³u testów
i eksperymentów.
• Analiza konkurencyjnoœci, ruchu na witrynach internetowych i zachowañ
u¿ytkowników wyszukiwarek.
• Nowe formy analiz: portale spo³ecznoœciowe, serwisy mobilne i treœci wideo.
• Optymalne rozwi¹zania problemu ukrytych pu³apek analityki internetowej.
Czêsto porównujê analitykê internetow¹ do Angeliny Jolie – samo to
zestawienie pokazuje, jak seksowna, silna i dobra jest analityka internetowa.
Jestem pewien, ¿e gdzieœ w po³owie lektury tej ksi¹¿ki zrozumiesz
i zaczniesz podzielaæ moj¹ opiniê.
Avinash Kaushik
7
SPIS
TR
E
CI
Spis treci
O autorze .............................................................................................. 17
Wprowadzenie ...................................................................................... 19
Rozdział 1. Nowy, odważny świat analityki internetowej 2.0 ...................................... 25
Stan analityki internetowej ...........................................................................................26
Stan rynku ...................................................................................................................27
Nowe postrzeganie analityki internetowej — poznaj analityk internetow 2.0 ...........29
„Co” — przepyw uytkowników ................................................................................................32
„Ile” — analiza wielu wyników ....................................................................................................32
„Dlaczego” — eksperymenty i testy ............................................................................................33
„Dlaczego” — gos klienta ..........................................................................................................34
„Co jeszcze” — analiza konkurencyjnoci ....................................................................................35
Zmiana — tak, moemy! .............................................................................................36
Imperatyw strategiczny ...............................................................................................................36
Zmiana taktyczna ........................................................................................................................37
Analityka dodatkowa ..................................................................................................................39
Rozdział 2. Optymalna strategia doboru narzędzi wspierających
analitykę internetową ........................................................................... 41
Wstpne szacowanie kryteriów przyszego sukcesu .......................................................42
Krok 1. Trzy podstawowe pytania, które naley sobie zada przed przystpieniem
do poszukiwania narzdzi wspierajcych analityk internetow .................................44
Pytanie 1. Chc raportowa czy analizowa? ................................................................................44
Pytanie 2. Dysponujemy silnym dziaem IT, silnymi dziaami stricte biznesowymi
czy jednym i drugim? ...............................................................................................................47
Pytanie 3. Dymy tylko do ledzenia uytkowników czy do analityki internetowej 2.0? .............48
Krok 2. Dziesi pyta do producentów przed wyborem ich produktów ......................49
Pytanie 1. Czym wasze narzdzie (rozwizanie) róni si
od darmowych narzdzi firm Yahoo! i Google? ........................................................................49
Pytanie 2. Czy wasza dziaalno polega w stu procentach na dostarczaniu
usug aplikacyjnych (ASP), czy raczej oferujecie pewn wersj istniejcego
oprogramowania? Planujecie wydanie jakiej wersji tego oprogramowania? ..............................50
Pytanie 3. Jakie mechanizmy przechwytywania danych stosujecie? ..............................................50
Pytanie 4. Czy potraficie obliczy czny koszt posiadania (TCO) waszego narzdzia? ..................51
Pytanie 5. Jaki rodzaj wsparcia oferujecie? Co oferujecie za darmo, a za co trzeba bdzie
dopaca? Czy darmowe usugi s dostpne 24 godziny na dob 7 dni w tygodniu? ..................53
Pytanie 6. Czy oferowane narzdzie zawiera funkcje umoliwiajce segmentacj danych? ............54
8
SPIS
T
RE
CI
Pytanie 7. Czy oferowane narzdzie zawiera opcje eksportowania danych
do naszego firmowego systemu? ...............................................................................................54
Pytanie 8. Czy oferowane narzdzie zawiera funkcje umoliwiajce integracj z nim danych
pochodzcych z innych róde? .................................................................................................55
Pytanie 9. Czy potraficie wskaza dwie nowe funkcje, narzdzia lub przejcia, które wasza
firma planuje na najblisze trzy lata, aby utrzyma lub wzmocni pozycj na rynku? ................56
Pytanie 10. Co spowodowao zerwanie kontraktów przez dwóch ostatnich klientów,
którzy si na to zdecydowali? Z jakich narzdzi korzystaj teraz? Czy moemy si
z nimi skontaktowa? ...............................................................................................................57
Porównywanie producentów narzdzi analityki internetowej
— zdywersyfikuj i rzd ............................................................................................58
Strategia trzech koszyków ...........................................................................................................59
Krok 3. Identyfikacja najlepszego wsparcia dla planowanej analityki internetowej
(jak efektywnie przeprowadzi program pilotaowy) ..................................................60
Krok 4. Negocjowanie warunków kontraktu — dokadnie sprawd zapisy SLA
w kontrakcie z producentem wybranego narzdzia ....................................................64
Rozdział 3. Wspaniały świat analizy przepływu użytkowników — miary ......................... 67
Nowe spojrzenie na standardowe miary — osiem krytycznych miar
witryny internetowej .................................................................................................69
Wizyty (odwiedziny) i odwiedzajcy ............................................................................................69
Czas spdzony na stronie i czas spdzony na witrynie ...................................................................78
Wspóczynnik odrzuce ...............................................................................................86
Wspóczynnik wyj .....................................................................................................89
Wspóczynnik konwersji ..............................................................................................91
Zaangaowanie .............................................................................................................92
Miary internetowe bez tajemnic ...................................................................................97
Cztery atrybuty doskonaej miary ................................................................................................97
Przykad doskonaej miary internetowej ....................................................................................100
Trzy yciowe lekcje Avinasha, które mog zdecydowa o wielkim sukcesie ................................101
Taktyki wyboru waciwych miar internetowych przystosowane do szerszej strategii .....102
Diagnozowanie pierwotnej przyczyny wydajnoci miary — konwersja .......................................103
Korzystanie z raportów niestandardowych .................................................................................105
Rozpoczynanie pracy od wniosków makro .................................................................................110
Rozdział 4. Wspaniały świat analizy przepływu użytkowników
— rozwiązania praktyczne .................................................................... 115
Elementarz analityki internetowej ..............................................................................116
Opanowanie prostych wskaników ............................................................................................116
Odkrywanie mocnych i sabych stron pozyskiwania odwiedzajcych ..........................................118
Eliminowanie usterek i oszczdzanie pienidzy ...........................................................................121
Analiza gstoci klikni ............................................................................................................123
Mierzenie odwiedzin prowadzcych do zakupu ..........................................................................126
Najlepszy raport analityki internetowej ......................................................................128
róda ruchu .............................................................................................................................129
Wyniki ......................................................................................................................................130
9
SPIS
TR
E
CI
Podstawowe strategie analityczne ...............................................................................131
Segmentuj lub daj sobie spokój z analityk ................................................................................131
Koncentruj si na zachowaniach klientów, a nie ogólnych zestawieniach ...................................138
Praktyczne spojrzenie na codzienne analizy przepywu uytkowników ........................139
Analiza wewntrznej wyszukiwarki ............................................................................................140
Analiza optymalizacji dla wyszukiwarek internetowych (SEO) ...................................................147
Pacenie za klikanie i analiza patnego wyszukiwania .................................................................158
Analiza ruchu bezporedniego ...................................................................................................166
Analiza kampanii mailingowych ................................................................................................170
Analiza bogatych dozna — Flash, zapisy wideo i widgety ........................................................174
Zderzenie z rzeczywistoci — najwaniejsze wyzwania
zwizane z analityk internetow .............................................................................179
Pliki cookies ledzce odwiedzajcych ........................................................................................179
Próbkowanie danych — pierwsza pomoc ...................................................................................184
Warto danych historycznych ..................................................................................................188
Przydatno odtwarzania zapisu wideo z doznaniami klientów ...................................................192
Lista czynnoci niezbdnych do zestawienia rónych danych ......................................................195
Rozdział 5. Klucz do sławy — mierzenie sukcesu ..................................................... 205
Koncentruj si na kilku krytycznych elementach ........................................................208
Pi przykadów praktycznych wskaników KPI wyników .........................................210
Wspóczynnik wykonania zada ................................................................................................210
Udzia wyszukiwarek .................................................................................................................211
Lojalno odwiedzajcych i szybko powrotów ..........................................................................212
Odbiorcy kanau RSS .................................................................................................................212
Odsetek wartociowych wyj ....................................................................................................213
Wyjcie poza ramy wspóczynników konwersji ...........................................................213
Porzucanie koszyka lub formularza zamówienia .........................................................................214
Dni i odwiedziny przed zakupem ...............................................................................................215
rednia warto zamówienia ......................................................................................................216
Podstawowy cel odwiedzin (identyfikacja odwiedzajcych moliwych do konwersji) ..........................217
Mierzenie konwersji makro i konwersji mikro .............................................................219
Przykady konwersji makro i konwersji mikro ...........................................................................220
Szacowanie wartoci ekonomicznej .............................................................................223
Mierzenie sukcesu niekomercyjnej witryny internetowej .............................................227
Lojalno odwiedzajcych ..........................................................................................................227
Szybko powrotów ...................................................................................................................229
Dugo odwiedzin ....................................................................................................................230
Gboko odwiedzin .................................................................................................................231
Mierzenie sukcesu witryn B2B ...................................................................................232
Rozdział 6. Rozwiązanie łamigłówki „dlaczego”
— korzystanie z danych jakościowych ................................................... 237
Laboratoryjne studia uytecznoci — co, dlaczego i ile ...............................................238
Czym jest laboratoryjny test uytecznoci? .................................................................................238
Jak przeprowadzi test ...............................................................................................................240
10
SPIS
T
RE
CI
Najlepsze praktyki laboratoryjnych studiów uytecznoci ..........................................................242
Korzyci wynikajce z laboratoryjnych testów uytecznoci .......................................................243
Obszary wymagajce ostronoci ...............................................................................................244
Alternatywne formy testów uytecznoci — testy zdalne i testy online
zlecane firmom zewntrznym ..................................................................................245
Rekrutacja na ywo i zdalne badania uytkowników ..................................................................245
Badania — naprawd skalowalne wsuchiwanie si w gos klienta ..............................250
Rodzaje bada ...........................................................................................................................250
Najwikszy bd popeniany przez badajcych ...........................................................................255
Trzy najwaniejsze pytania zadawane w trakcie bada ...............................................................257
Osiem wskazówek zwizanych z wyborem dostawcy rozwiza w zakresie bada online ............259
Nowe rozwizania w zakresie badania odczu uytkowników .....................................263
Studia wydajnoci na tle konkurencji .........................................................................................263
Byskawiczne testy uytecznoci ................................................................................................263
Studia online polegajce na sortowaniu kart ..............................................................................264
Wizualne mapy cieplne tworzone przy uyciu metod sztucznej inteligencji ................................265
Rozdział 7. Szybsze odkrywanie niepowodzeń
— uwalnianie potencjału testów i eksperymentów ................................. 267
Elementarz opcji testowych — A/B i MVT ................................................................269
Testy A/B ..................................................................................................................................269
Testy wielowymiarowe ..............................................................................................................271
Praktyczne pomysy na testowanie .............................................................................275
Poprawiaj najwikszych przegranych — strony docelowe ..........................................................276
Koncentruj si na stronach zatwierdzania zamówie, rejestracji i finalizacji transakcji ................276
Optymalizuj liczb i ukad reklam .............................................................................................277
Testuj róne ceny i taktyki sprzeday .........................................................................................277
Testuj ukady opakowa, okadki DVD i inne produkty sprzedawane w tradycyjny sposób .......278
Optymalizuj przedsiwzicia skadajce si na marketing wychodzcy .......................................279
Eksperymenty kontrolowane — zrób nastpny krok w swojej grze analitycznej! ........279
Mierzenie wpywu patnych reklam w wyszukiwarkach na sowa kluczowe
zwizane z mark i kanibalizacj .............................................................................................280
Przykady eksperymentów kontrolowanych ...............................................................................283
Wady i zalety eksperymentów kontrolowanych .........................................................................284
Tworzenie i doskonalenie kultury testowania .............................................................284
Wskazówka 1. Istot Twojego pierwszego testu jest alternatywa „zrób to albo gi” ..................285
Wskazówka 2. Nie ulegaj modzie na narzdzia i konsultantów ..................................................285
Wskazówka 3. Odkryj karty — wznie si na wyyny ...............................................................286
Wskazówka 4. Zacznij od hipotezy ............................................................................................286
Wskazówka 5. Sformuuj kryteria oceny celów i decyzje, które podejmiesz na ich podstawie .....287
Wskazówka 6. Testuj i mierz wiele wyników .............................................................................287
Wskazówka 7. Testuj rozwizania problemów sygnalizowanych przez samych klientów ............288
Wskazówka 8. Analizuj dane i komunikuj wycigane wnioski ...................................................289
Wskazówka 9. Dwa elementy, bez których zmiana kultury nie jest moliwa
— szerzenie wiary i wiedza ekspercka .....................................................................................289
11
SPIS
TR
E
CI
Rozdział 8. Analiza konkurencyjności ..................................................................... 291
róda danych, rodzaje i sekrety analizy konkurencyjnoci .........................................292
Dane gromadzone przez pasek narzdzi .....................................................................................293
Dane panelowe ..........................................................................................................................294
Dane operatorów internetu (ISP) ...............................................................................................296
Dane wyszukiwarek internetowych ...........................................................................................297
Zestawienia oferowane przez producentów rozwiza w zakresie analityki internetowej .............297
Dane o wasnej witrynie ............................................................................................................299
Dane hybrydowe .......................................................................................................................300
Analiza ruchu na witrynach internetowych .................................................................302
Porównywanie dugoterminowych trendów w ruchu .................................................................302
Analiza zachodzenia na siebie konkurencyjnych witryn i szukanie okazji ....................................304
Analiza witryn ródowych i docelowych ...................................................................................305
Analiza zachowa uytkowników wyszukiwarek i wydajnoci sów kluczowych ..........306
Trendy w wydajnoci najwaniejszych sów kluczowych .............................................................307
Zainteresowanie wedug regionów geograficznych i analiza okazji .............................................308
Pokrewne i szybko zyskujce popularno wyraenia wpisywane w wyszukiwarkach ..................312
Analiza udziau na póce ............................................................................................................313
Analiza przewagi konkurencyjnej w kontekcie sów kluczowych ...............................................315
Analiza powizanych sów kluczowych ......................................................................................317
Identyfikacja odbiorców i analiza segmentowanych danych ........................................318
Analiza segmentacji demograficznej ..........................................................................................319
Analiza segmentacji psychograficznej ........................................................................................321
Zachowania uytkowników wyszukiwarek i analiza segmentacji odbiorców ...............................322
Rozdział 9. Nowe formy analiz — portale społecznościowe,
serwisy mobilne i treści wideo ............................................................... 325
Mierzenie nowego nurtu serwisów spoecznociowych
— wyzwanie zwizane z danymi ..............................................................................326
Ewolucyjna demokratyzacja treci ..............................................................................................328
Rewolucja zapocztkowana przez serwis Twitter ........................................................................332
Analiza dozna klientów poza witryn (aplikacje) .......................................................333
Analizowanie dozna klientów mobilnych ..................................................................335
Gromadzenie mobilnych danych — moliwe rozwizania ..........................................................336
Raportowanie i analiza danych mobilnych .................................................................................340
Mierzenie sukcesu blogów ..........................................................................................345
Wkad autora ............................................................................................................................345
Wzrost cznej liczby odbiorców ................................................................................................346
Cytaty i wspóczynnik reakcji ....................................................................................................350
Koszt prowadzenia blogu ..........................................................................................................351
Korzyci (ROI) z prowadzenia blogu .........................................................................................352
Szacowanie skutków aktywnoci w serwisie Twitter ...................................................355
Wzrost liczby zwolenników .......................................................................................................356
Wzmacnianie przekazu ..............................................................................................................357
Wspóczynniki klikalnoci (CTR) i konwersje ............................................................................358
Wspóczynnik konwersacji ........................................................................................................361
12
SPIS
T
RE
CI
Nowe miary Twittera ................................................................................................................362
Analiza wydajnoci zapisów wideo ..............................................................................363
Gromadzenie danych dla zapisów wideo ....................................................................................364
Najwaniejsze miary i analizy zapisów wideo .............................................................................366
Zaawansowana analiza wideo ....................................................................................................370
Rozdział 10. Optymalne rozwiązania problemu ukrytych pułapek
analityki internetowej ......................................................................... 375
Celno czy precyzja? ..................................................................................................377
Szecioetapowy proces podnoszenia jakoci danych .....................................................378
Budowa praktycznych tablic wyników .......................................................................381
Tworzenie wartociowych tablic wyników .................................................................................381
Skonsolidowana tablica wyników ...............................................................................................384
Pi regu tworzenia tablic wyników wpywajcych na decyzje odbiorców ..................................385
Okazje marketingu nonline i mierzenie wydajnoci wielokanaowej ............................389
Nastanie modelu marketingu nonline ........................................................................................389
Analityka wielokanaowa ...........................................................................................................391
Oczekiwania i utrudnienia zwizane z kierowaniem przekazu wedug zachowa ........394
Oczekiwania zwizane z kierowaniem przekazu wedug zachowa .............................................394
Rozwizywanie podstawowych problemów analityki ..................................................................395
Dwa warunki kierowania przekazu wedug zachowa ................................................................397
Eksploracja danych o witrynie internetowej i analityka prognostyczna — wyzwania ....399
Rodzaj danych ...........................................................................................................................400
Liczba zmiennych ......................................................................................................................400
Wiele gównych celów ...............................................................................................................401
Wiele zachowa podczas odwiedzin ...........................................................................................402
Brak kluczy gównych i zbiorów danych ....................................................................................402
Droga do nirwany — kroki ewolucji ku analityce inteligentnej ..................................404
Krok 1. Znaczniki, tylko znaczniki! ...........................................................................................405
Krok 2. Konfigurowanie ustawie narzdzia do analityki internetowej ......................................406
Krok 3. ledzenie kampanii i pozyskiwania klientów .................................................................407
Krok 4. Przychody i zaawansowane dane ...................................................................................409
Krok 5. ledzenie bogatych mediów (Flash, widgety, wideo) .....................................................410
Rozdział 11. Jak osiągnąć perfekcję właściwą wojownikom ninja analizy ..................... 413
Najwaniejszy jest kontekst ........................................................................................414
Porównywanie wartoci najwaniejszych miar w rónych okresach .............................................414
Zapewnianie kontekstu poprzez segmentacj .............................................................................416
Porównywanie kluczowych miar i segmentów z wartociami rednimi dla caej witryny .............417
Koncepcja PALM (People Against Lonely Metrics) ....................................................................419
Korzystanie ze statystyk w danej brany lub z danych o konkurencji .........................................420
Korzystanie z tajemnej wiedzy ...................................................................................................422
Porównywanie trendów wskaników KPI w czasie .....................................................423
Prezentacja wiedzy korporacyjnej ..............................................................................................424
Ratunkiem jest segmentacja! .....................................................................................................425
13
SPIS
TR
E
CI
Wyjcie poza ramy pierwszej dziesitki — wykaz zmian ............................................427
Prawdziwa warto — mierzenie dugotrwaych konwersji
i zachowa odwiedzajcych ......................................................................................430
Dugotrwae zachowania odwiedzajcego ...................................................................................431
Dugotrwae konwersje ..............................................................................................................433
Cztery bezwartociowe techniki mierzenia wskaników KPI .......................................434
Wartoci rednie ........................................................................................................................434
Wartoci procentowe .................................................................................................................436
Wspóczynniki ..........................................................................................................................440
Miary zoone lub miary wyliczane ............................................................................................441
Wyszukiwanie — dochodzenie do optymalnej strategii dugiego ogona .....................444
Oblicz swoj gow i ogon .........................................................................................................445
Identyfikacja wyrae kluczowych marki i kategorii ..................................................................447
Optymalna strategia marketingu w wyszukiwarkach .................................................................449
Realizacja optymalnej strategii dugiego ogona ..........................................................................451
Wyszukiwanie — mierzenie wartoci sów kluczowych
z pocztku procesu dochodzenia do konwersji ..........................................................453
Wyszukiwanie — zaawansowana analiza kampanii PPC ............................................457
Identyfikacja okazji do poprawy wyników sów kluczowych ........................................................458
Koncentrowanie uwagi na tym, co ulego zmianie .....................................................................460
Analiza wizualnego udziau w odsonach i analiza utraconych przychodów ................................461
Korzystanie z raportu o rozkadzie stopy zwrotu z inwestycji (ROI) ...........................................463
Waciwe dobieranie zapyta wpisywanych przez uytkowników
i opcji dopasowania sów kluczowych .....................................................................................464
Rozdział 12. Zaawansowane zasady stosowane przez wojowników ninja analizy ......... 469
Analiza udziau kampanii wielodotykowych ................................................................470
Na czym polega wielodotykowo? ............................................................................................470
Czy problem udziau wystpuje take w Twoim przypadku? .....................................................472
Modele zakresów .......................................................................................................................474
Podstawowe wyzwanie analizy udziau w rzeczywistym wiecie .................................................479
Obiecujce alternatywy dla analizy udziau ................................................................................480
Kocowe przemylenia na temat kampanii wielodotykowych ....................................................483
Analityka wielokanaowa — mierzenie efektywnoci wskazówek w wiecie nonline ...484
ledzenie wpywu kampanii poza internetem na wyniki witryny internetowej ...........................484
ledzenie wpywu kampanii internetowych na wyniki poza internetem ......................................493
Rozdział 13. Kariera w świecie analityki internetowej ............................................... 505
Planowanie kariery analityka internetowego
— moliwoci, perspektywy zarobków i rozwój zawodowy ......................................506
Samodzielny konsultant techniczny ...........................................................................................508
Samodzielny konsultant biznesowy ............................................................................................509
Lider zespou technicznego ........................................................................................................511
Lider zespou biznesowego .........................................................................................................513
Doskonalenie umiejtnoci niezbdnych do osignicia sukcesu
w wiecie analityki internetowej ..............................................................................515
Zrób to — uywaj swoich danych ..............................................................................................516
Zdobywaj dowiadczenie w pracy z rónymi narzdziami ...........................................................516
14
SPIS
T
RE
CI
Odpowiadaj na potrzeby rzeczywistego wiata ...........................................................................517
Zosta detektywem tropicym dane ..........................................................................................519
Pamitaj o matematyce — opanuj podstawy statystyki .............................................................520
Zadawaj dobre pytania ..............................................................................................................521
Blisko wspópracuj z zespoami biznesowymi .............................................................................521
Opanuj techniki efektywnego wizualizowania i prezentowania danych ......................................522
Trzymaj rk na pulsie — bierz udzia w darmowych webinariach .............................................524
Trzymaj rk na pulsie — czytaj blogi .......................................................................................524
Optymalny dzie z ycia wojownika ninja analizy ......................................................526
Zatrudnianie najlepszych — rady dla menederów i dyrektorów dziaów analityki .....529
Najwaniejsze cechy doskonaych specjalistów od analityki ........................................................529
Dowiadczony czy nowicjusz — jak dokona waciwego wyboru ..............................................531
Pojedynczy, najskuteczniejszy test w ramach rozmowy kwalifikacyjnej — mylenie krytyczne ..... 531
Rozdział 14. HiPPO, wojownicy ninja i masy
— tworzenie kultury działania na podstawie danych ................................ 533
Zmiana kultury firmy — jak zainteresowa ludzi analityk ........................................534
Zrób co zaskakujcego — nie zarzucaj wszystkich dookoa danymi ..........................................535
Dostarczaj raporty i analizy prowokujce do konkretnych dziaa ..............................539
Filtr przycigania uwagi ............................................................................................................541
Wizanie wniosków z waciwymi danymi .................................................................................542
Modyfikowanie definicji miar jako sposób na zmian kultury
— indeks propagatorów marki ................................................................................543
Poszczególne przypadki i ogólna analiza ....................................................................................544
Problem ....................................................................................................................................545
Rozwizanie ...............................................................................................................................546
Wyniki ......................................................................................................................................546
Efekt .........................................................................................................................................547
Alternatywne wyliczenia — rednia waona ..............................................................................547
Pointa .......................................................................................................................................548
Pokonaj smoka jakoci danych — przesta kwestionowa dane, zacznij ich uywa ...549
Zmie szefa ...............................................................................................................................550
Zaskakuj swoich HiPPO praktycznymi wnioskami ....................................................................552
Pierwsza tajemnica — dane o gowie mog zawiera praktyczne wnioski
ju po pierwszym tygodniu lub miesicu ................................................................................552
Druga tajemnica — precyzja danych jest tym wiksza, im bliej koca procesu .........................553
Wdroenie kolejnego narzdzia nie rozwie problemu! .............................................................554
Identyfikacja malejcej kracowej stopy zwrotu .........................................................................555
Maa witryna — wiksze problemy ...........................................................................................555
W wiecie internetu poraki przychodz szybciej .......................................................................557
Pi zasad przekonywania szefa do postpowania na podstawie danych ......................557
Zmie wasne postpowanie ......................................................................................................557
Zaakceptuj niekompletno .......................................................................................................558
Dorzucaj 10 procent od siebie ....................................................................................................558
Zosta marketingowcem ...........................................................................................................559
Firma w subie danych? Nigdy! ................................................................................................560
Zaakceptuj model umysowy analityki internetowej 2.0 ............................................................561
15
SPIS
TR
E
CI
Potrzebujesz rodków? Jak zawstydzi swoj organizacj ............................................561
Zaimplementuj program eksperymentów i testów .....................................................................562
Przechwytuj gos klienta ............................................................................................................562
Wyznacz punkty odniesienia .....................................................................................................563
Analiza konkurencyjnoci — Twój nowy najlepszy przyjaciel ....................................................564
Skorzystaj z zaprzyjanionej witryny internetowej ......................................................................564
Jeli wszystko zawodzi… zadzwo po mnie! ..............................................................................565
Strategie radzenia sobie z utrudnieniami w mierzeniu witryny internetowej ...............566
Najpierw zaskakujce odkrycie ..................................................................................................566
Brak budetu i (lub) zasobów ....................................................................................................567
Brak strategii ............................................................................................................................568
Zamknita organizacja ..............................................................................................................568
Brak zrozumienia ......................................................................................................................569
Zbyt wiele danych .....................................................................................................................570
Brak wsparcia przeoonych .......................................................................................................570
Niezgodno danych ..................................................................................................................571
Brak zaangaowania zespou IT .................................................................................................571
Brak zaufania do analityki .........................................................................................................574
Braki kadrowe ...........................................................................................................................574
Saba technologia .......................................................................................................................575
Kto odpowiada za analityk internetow? ..................................................................575
Centralizowa czy nie centralizowa ...........................................................................................576
Ewolucja zespou .......................................................................................................................578
Skorowidz ........................................................................................... 579
205
KLU
CZ DO SAWY — M
IE
R
ZENIE SU
K
C
ES
U
Klucz do sawy —
mierzenie sukcesu
Analitycy zwykle nie mog liczy na mio, szacunek
i fundusze, na które zasuguj, poniewa nie potrafi
skutecznie mierzy jednego z najwaniejszych aspektów swojej
pracy: celów. Poniewa dysponujemy ogromnymi ilociami
danych, ograniczamy si do raportowania o odwiedzinach,
czasie i powrotach. Z czasem powicamy si wycznie
mierzeniu tych wskaników. Okazuje si jednak, e naszych
szefów interesuje co duo prostszego: korzyci wynikajce
w danym momencie z posiadania witryny.
W tym rozdziale omówi sztuk mierzenia wyników
osiganych przez witryny internetowe. Zajmiemy si
zarówno oczywistymi zagadnieniami (tak, konwersjami!),
jak i problemem mierzenia wspóczynników konwersji
na witrynach niezwizanych z handlem elektronicznym.
Lektura tego rozdziau pozwoli Ci zmieni sposób
postrzegania pozostaych miar sukcesu, w tym faktyczn
warto ekonomiczn witryny Twojej firmy.
Zawartość rozdziału:
Koncentruj się na kilku krytycznych elementach
Pięć przykładów praktycznych wskaźników KPI wyników
Wyjście poza ramy współczynników konwersji
Mierzenie konwersji makro i konwersji mikro
Szacowanie wartości ekonomicznej
Mierzenie sukcesu niekomercyjnej witryny internetowej
Mierzenie sukcesu witryn B2B
206
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Chciabym rozpocz ten rozdzia od pewnej historii, która dobrze pokazuje,
dlaczego warto koncentrowa swoj uwag na wynikach. Jestem wdziczny losowi
za moliwo pracy nad rozwojem Market Motive, Inc., w której trakcie spotykaem
si z wieloma bardzo ciekawymi ludmi na caym wiecie. Jestem tak mocno
zaangaowany w t prac, e czas na sporzdzanie wpisów na swoim blogu znajduj
dopiero po pónocy.
Pewnej nocy powiedziaem do ony: „Kochanie, musz jeszcze powici
par godzin na przygotowanie wpisu na blogu”. Moja kochana ona, która bardzo
dba o moje zdrowie, odpowiedziaa: „Id do óka, musisz odpocz”. Chciabym,
aby mój szef (w tym przypadku ona) wyznacza do realizacji zada niezbdne zasoby
(w tym przypadku mnie). Aby przekona go, jak wana jest moja praca, zapytaem:
„Czy w ogóle zdajesz sobie spraw z tego, jakim jestem wanym projektem?”.
Odpowiedziaa: „Id do óka”.
Ile razy prowadzie podobne rozmowy ze swoim szefem lub kim
z kierownictwa Twojej firmy? Kiedy potrzebujemy wicej zasobów, analityków
lub systemów, w pierwszym odruchu próbujemy przekona przeoonych, jak wany
jest realizowany projekt. Wrómy wic do mojej historii.
Nie pogodziem si z porak. Udaem si do ony wyposaony w konkretne
dane. W kocu to dane s naszym najwikszym atutem, prawda? Powiedziaem:
„Czy wiesz, e w cigu ostatnich 30 dni mój blog by odwiedzany przez 79 631
uytkowników pochodzcych ze 176 krajów? Zdarzali si nawet odwiedzajcy
z Sudanu, Mongolii, Panamy i Togo!”.
Co usyszaem w odpowiedzi? „wietnie, id do óka”.
Ju widz oczami wyobrani Twój szeroki umiech. Przecie sam próbowae
robi dokadnie to samo ze swoim szefem. Dowodzie, e potrzebujesz wsparcia,
wysyae mu raporty narzdzia Omniture o odwiedzajcych, liczbie odson stron
na odwiedzajcych i o obserwowanych trendach. Robie to zupenie bezskutecznie,
prawda? Powód jest prosty — tego rodzaju liczby maj pewn warto i konkretne
znaczenie dla Ciebie, ale oznaczaj bardzo niewiele dla menedera. Odwiedzajcy
to wci bardzo niejasne pojcie, zatem Twój szef nie moe pozwoli sobie na
uzalenianie swoich dziaa od podobnych statystyk. W tej sytuacji, ku naszemu
wielkiemu rozczarowaniu, nasze sterty raportów i liczne prezentacje w PowerPoincie
na nikim nie robi wraenia.
Musz przekona szefa do swoich racji, co nie jest moliwe bez argumentów,
które wanie jemu wydadz si naprawd wartociowe. Zaczem si wic zastanawia,
po co w ogóle prowadz swój blog. Jak warto ma ten blog dla mojej firmy? Nie
zarabiam na reklamach, nie udostpniam formularza, za którego porednictwem
uytkownicy mogliby zamawia moje usugi consultingowe, niczego nie sprzedaj.
Mimo to mój blog wci realizuje przecie jakie cele. Udao mi si zidentyfikowa
cztery cele: szybsza realizacja zada przez klientów, szerzenie wiedzy o moim
istnieniu, zwikszanie zainteresowania moimi wykadami i liczby zaprosze
207
KON
CEN
TR
UJ SI
N
A
K
IL
K
U K
RY
T
Y
C
ZNY
CH EL
EME
N
T
A
C
H
na konferencje oraz zyskiwanie coraz wikszej liczby odbiorców kanau RSS.
Zaimplementowaem te cele w swoim narzdziu do analityki internetowej wraz
z absolutnie kluczowym wskanikiem wartoci celów. Efekt moich stara pokazano
na rysunku 5.1.
Rysunek 5.1. Cele, wartości celów i wartość ekonomiczna
Wróciem do mojego szefa i powiedziaem: „Musisz pozwoli mi na pisanie
blogu, poniewa tylko w ostatnich 30 dniach jego czna warto ekonomiczna
wyniosa 26 210 dolarów”.
Po chwili ciszy usyszaem: „W takim razie pracuj ciej”.
Widzisz zmian? Identyfikacja wyników generowanych przez moj witryn
internetow pozwolia mi przekaza szefowi co, co móg szybko skojarzy z wynikami
firmy, co, co móg z czystym sumieniem wykorzysta podczas podejmowania decyzji.
Na tym wanie polega urok mierzenia wyników i komunikowania ich decydentom.
Wyniki pozwalaj zmieni sposób prowadzenia dyskusji z „Id precz!” na „Jak mog
Ci pomóc w skuteczniejszej realizacji Twoich zada?”.
208
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Wyznaczanie wartoci ekonomicznej jest wyjtkowo skutecznym sposobem
osigania tego celu — metodyk prowadzenia tego rodzaju oblicze opisz
szczegóowo w dalszej czci tego rozdziau.
PS. Poniewa chciabym by z Tob uczciwy (oraz unikn przykrej
reprymendy ze strony swojej ony), musz przyzna, e w rzeczywistoci ostatnia
odpowied usyszana od ony brzmiaa: „Id teraz do óka, a jutro powiesz mi,
z którego ze swoich obecnych piciu zaj moesz zrezygnowa, aby zachowa i zdrowie,
i moliwo rozwijania wartoci ekonomicznej swojego blogu”. To najwspanialsza
ona na wiecie i miaem mnóstwo szczcia, e trafiem na kogo takiego.
Koncentruj się na kilku krytycznych elementach
Kady wybór udanej miary internetowej musi rozpoczyna si od odpowiedzenia
sobie na bardzo proste pytanie: „Dlaczego w ogóle istniej?”.
No dobrze, nie chodzi o Twoje istnienie. W rzeczywistoci naley zada
sobie pytanie o sens istnienia Twojej firmy (lub organizacji non profit). W wiecie,
w którym mamy do dyspozycji wicej danych, ni sam Bóg chcia nam udostpni,
nietrudno zapomnie o tym kluczowym pytaniu i od razu, bezrefleksyjnie przystpi
do raportowania gromadzonych miar. Takie rozwizanie jest o tyle kuszce, e samo
znajdowanie tych miar nie stanowi obecnie najmniejszego problemu.
W czasie pracy w firmie Intuit nauczyem si pewnej wanej zasady
zaczerpnitej ze wiata metodyki six sigma i doskonaoci procesów: koncentruj
si na moliwie niewielu krytycznych elementach, nie na wielu niewiele
znaczcych elementach.
Zasada kilku krytycznych elementów zachca do koncentrowania uwagi
tylko na kilku elementach i — co waniejsze — na elementach, które rzeczywicie s
wane dla Twojej firmy. Proces wyboru miar powiniene rozpocz od odpowiedzenia
sobie na kilka pyta, które pozwol Ci zidentyfikowa najwaniejsze czynniki dla
Twojej firmy:
x
Jaki jest najwaniejszy problem na poziomie strategii firmy, który ma by
rozwizywany przez Twoj witryn internetow?
x
Gdyby jedna miara pozwalaa okreli, czy Twoja firma chyli si ku upadkowi,
czy rozwija si prawidowo, to któr miar wybraby do tej roli?
x
Które miary pozwol Ci stwierdzi, czy trzy wyznaczone priorytety biznesowe
rzeczywicie maj sens i prowadz do poprawy wyników biznesowych?
x
Czy oddzielie informacje, które warto posiada, od informacji, których
znajomo jest absolutnie niezbdna?
x
Gdyby dysponowa kwot 100 zotych, któr musiaby podzieli pomidzy
wszystkie dziaania podejmowane na rzecz poprawy swojej witryny internetowej,
jak rozdzieliby te pienidze? Kto mógby liczy na najwiksz inwestycj?
209
KON
CEN
TR
UJ SI
N
A
K
IL
K
U K
RY
T
Y
C
ZNY
CH EL
EME
N
T
A
C
H
x
Co jest najwikszym potencjalnym zagroeniem dla Twojego istnienia?
Skd wiesz, czy wskazany czynnik ju teraz nie dziaa przeciwko Tobie?
Wanie od tych pyta egzystencjalnych powiniene rozpocz rozmow
z osobami odpowiedzialnymi w Twojej firmie za podejmowanie decyzji. Na kocu
procesu poszukiwania odpowiedzi na te pytania najprawdopodobniej potrafisz
wskaza dwie lub trzy miary, których znaczenie dla Twojej firmy jest nieporównanie
wiksze ni w przypadku pozostaych miar. Te dwie lub trzy miary stanowi Twój
wasny zbiór kilku krytycznych wskaników. Niemal we wszystkich przypadkach
tego rodzaju zbiory s zdominowane (skdind susznie) przez miary wyników. Jeli
chcesz wiedzie, dlaczego istniejesz, musisz rozumie, do czego dysz i tym samym
jakie wyniki chcesz osign. Jeli opisana powyej seria pyta nie doprowadzia
Ci do identyfikacji konkretnych celów, sprawd, czy rzeczywicie odpowiedziae
na te pytania prawidowo.
Koncepcja kilku (niewielu) krytycznych miar jest taka wana, poniewa
pozwala caej organizacji zidentyfikowa obszary wymagajce szczególnego
zainteresowania i wskaza kierunki rozwoju. Kilka krytycznych miar eliminuje wic
panujcy do tej pory niead. Uatwiaj one okrelenie pozycji docelowej wyznaczonej
dla danej firmy i popularyzacj tej wiedzy wród pracowników firmy — kady
doskonale wie, co mierzy i co jest naprawd wane dla jego firmy.
Nie powiniene wybiera wicej ni trzech – czterech krytycznych miar.
Jeli w wyniku powyszych pyta zidentyfikowae wicej ni cztery takie miary,
najprawdopodobniej Twoje odpowiedzi na te pytania nie byy do koca przemylane.
Wró wic do tych pyta i przeanalizuj je ponownie.
Chciabym podzieli si z Tob wyjtkowo inspirujcym przykadem, o którym
opowiedzia mi kiedy Daniel Cotlar, dyrektor marketingu witryny Blinds.com.
Poznalimy si na pewnej konferencji, na któr obaj zostalimy zaproszeni w roli
prelegentów. W trakcie swojego wykadu Daniel powiedzia, e dla witryny Blinds.com
zdecydowanie najwaniejsz miar jest mara brutto na odwiedzajcego (Gross Margin
per Visitor). Przykad wykresu wartoci tej miary pokazano na rysunku 5.2.
Musz przyzna, e to stwierdzenie pocztkowo byo dla mnie szokujce.
Moje zdumienie wynikao z tego, e do tej pory nie spotkaem firmy, której udao
si wykorzysta proces identyfikacji kilku kluczowych elementów do wskazania
zaledwie jednej miary.
Korzyci dla waciciela witryny Blinds.com byy do proste — kady
pracownik tej firmy doskonale wiedzia, nad czym pracuje i co powinien osign.
Oznacza to, e kada decyzja zwizana z marketingiem, pozyskiwaniem klientów,
ludmi, systemami i produktami musiaa by poprzedzona odpowiedzi na proste
pytanie: „Czy w ten sposób mona podnie mar brutto na odwiedzajcego?”.
210
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Rysunek 5.2. Kilka krytycznych elementów: miara marży brutto na odwiedzającego
Koncentracja uwagi pracowników na zaledwie jednej mierze okazaa si
zadziwiajco skuteczna. Na pokazanym wykresie wida, jak warto tej miary
rosa w przecigu blisko dwóch lat.
Waciciel witryny Blinds.com oczywicie korzysta te z innych miar, jak
wspóczynnik powtórze na ródo, odsetek udanych sprzeday w trybie samoobsugi,
odsetek sprzeday okrelonego produktu, wspóczynnik ucieczek oraz wspóczynnik
konwersji od analizy próbki do zamówienia. Kada z tych miar miaa bezporednie
przeoenie na gówn, kluczow miar. Brak takiego przeoenia eliminowa
moliwo stosowania danej miary.
W przypadku Twojej firmy identyfikacja jednej takiej miary moe okaza si
niemoliwa. Warto jednak spróbowa. Jeli nie uda Ci si znale jednej miary,
przynajmniej pamitaj, e nie moesz stosowa dwudziestu kluczowych miar.
Nie moesz uywa w tej roli nawet siedmiu wskaników. Jeli naprawd chcesz
skoncentrowa swoje wysiki na dochodzeniu do konkretnych celów, optymalnym
rozwizaniem bdzie wybór nie wicej ni czterech miar.
Pięć przykładów praktycznych wskaźników KPI wyników
Aby lepiej zrozumie ide wyników, w tym podrozdziale spróbujemy wyj poza
ramy najbardziej oczywistych wskaników, które przychodz mi do gowy w tym
kontekcie. Mam nadziej, e opisane poniej miary bd stanowiy dla Ciebie
inspiracj podczas poszukiwania kluczowych wskaników wydajnoci (KPI) wanych
dla Twojej firmy.
Współczynnik wykonania zadań
Wspóczynnik wykonania zada (Task Completion Rate) to odsetek odwiedzajcych
Twoj witryn, którzy mieli moliwo osignicia podstawowego celu stawianego
sobie na pocztku odwiedzin. Zdecydowanie zbyt czsto koncentrujemy si na miarach
211
PI
PR
ZYK
ADÓW PRAKTYCZNYCH WSKA
N
IKÓW KPI WYN
IKÓW
waciwych sklepom internetowym i zwizanym ze ledzeniem odwiedzajcych. Jak
wspomniaem w rozdziale 1., waciwa konwersja wikszoci odwiedzajcych nie
nastpuje w trakcie wizyty. Co wicej, nawet w przypadku sklepów internetowych
celem odwiedzajcych nie zawsze jest dokonanie zakupu. Zamiast traci czas
na odgadywanie, czy odwiedzajcy osignli zamierzone cele (na przykad na
podstawie danych ze ledzenia uytkowników), moesz posuy si badaniami opinii
odwiedzajcych, którzy opuszczaj Twoj witryn. Badania tego typu pozwol
Twoim odwiedzajcym wyrazi wasne oceny zgodnoci witryny z ich oczekiwaniami.
Spojrzenie na witryn z perspektywy jej odwiedzajcych umoliwi Ci odejcie
od modelu, w którym koncentrowae si na przyczynach budowy tej witryny,
na rzecz modelu, w którym skupisz swoj uwag na tym, jakich zachowa
oczekujesz od swoich odwiedzajcych. Dopiero wówczas odkryjesz, co odwiedzajcy
mog, a czego nie mog zrealizowa na Twojej witrynie.
Dane zgromadzone podczas tego rodzaju bada uatwi Ci aktywne
zaangaowanie klientów w ustalanie priorytetów i obszarów witryny, które wymagaj
udoskonalenia.
Udział wyszukiwarek
Udzia wyszukiwarek (Share of Search) to udzia ruchu przyciganego na Twoj witryn
za porednictwem wyszukiwarek internetowych w cznym ruchu przyciganym t
sam drog przez Twoich najwaniejszych konkurentów.
Optymalizujesz swoj witryn dla wyszukiwarek internetowych i inwestujesz
niemae pienidze w patne reklamy w wyszukiwarkach. By moe jeste zadowolony
z powolnego, ale stabilnego wzrostu liczby odwiedzajcych, którzy trafiaj na Twoj
witryn za porednictwem wyszukiwarek lub po wpisaniu okrelonych sów
kluczowych. A co z Twoj konkurencj? Jak ona radzi sobie z tym problemem
i jak wypadasz na jej tle?
W wyznaczaniu tej doskonaej miary wyników pomog Ci takie narzdzia,
jak Hitwise, Compete czy Google Insights for Search. By moe odkryjesz, e chocia
sam osigasz redniomiesiczny wzrost na poziomie 5 procent, Twoi konkurenci
miesicznie ciesz si a 25-procentowym wzrostem. A moe w czasie, gdy wszystkie
siy zaangaowae w kilka wybranych sów kluczowych, utracie na rzecz konkurencji
mnóstwo klientów posugujcych si bardziej ogólnymi sowami (odnoszcymi si
na przykad do szerszych kategorii produktów).
W tym przypadku interesujcy nas wynik nie jest bezporednio zwizany
z przychodem — wynik polega raczej na skutecznoci stosowanej strategii
przycigania uytkowników wyszukiwarek w osiganiu zaoonych korzyci. Jeli
Twoja strategia nie zdaje egzaminu, moesz do atwo zidentyfikowa punkty
wymagajce poprawy.
212
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Lojalność odwiedzających i szybkość powrotów
Lojalno odwiedzajcych (Visitor Loyalty) mierzy rozkad liczby odwiedzin wedug
odwiedzajcych Twoj witryn. Na podstawie tej miary mona wic odpowiedzie
na pytanie: „Ile razy Avinash odwiedzi moj witryn?”. Szybko powrotów
(Recency) mierzy czas dzielcy dwie kolejne wizyty tego samego odwiedzajcego.
Innymi sowy, odpowiada na pytanie: „Wiem, e Avinash odwiedzi moj witryn
wczoraj, ale kiedy by u mnie wczeniej?”.
Wprost uwielbiam te dwie uzupeniajce si miary, poniewa opisuj
zachowania odwiedzajcych i pozwalaj ocenia dugoterminowe skutki przyjtej
strategii. Okrelaj, czy Twój wynik (w tym przypadku polegajcy na budowie
dugoterminowych relacji z klientem) jest osigany dotychczasowymi rodkami.
Nakonienie uytkownika do odwiedzenia witryny i przeczytania jakiego artykuu
bd kupienia jakiego produktu jest dosy trudne. Jeszcze trudniejsze jest jednak
zaproponowanie na witrynie czego, co skoni odwiedzajcego do wielokrotnego
powracania na Twoje strony.
Lojalno odwiedzajcych i szybko powrotów to fantastyczne wyniki
zasugujce na blisz analiz, poniewa pozwalaj ocenia faktyczn warto
Twojej witryny.
Odbiorcy kanału RSS
Miara odbiorców kanau RSS mierzy liczb uytkowników, którzy zdecydowali si
zgosi swoje zainteresowanie kanaem RSS publikowanym przez Twoj witryn
lub Twój blog.
Kanay RSS (od ang. really simple syndication) zyskay popularno dziki
blogom internetowym, jednak z czasem zaczy by stosowane niemal wszdzie.
Mog na przykad odbiera kana serwisu CNN, filtrujc wiadomoci zgodnie
z wybranymi preferencjami. Równie dobrze mog odbiera kana producenta
mojego routera bezprzewodowego i dowiadywa si t drog o najnowszych
aktualizacjach oprogramowania i na bieco korzysta z wydawanych udoskonale.
Mierzenie odbiorców kanau RSS jest o tyle wane, e pozwala oceni liczb
osób zainteresowanych treci publikowan na Twojej witrynie, ale te chccych
unikn koniecznoci kadorazowych odwiedzin (korzystajcych ze specjalnego
interfejsu WWW lub innego oprogramowania). Aktywno tych uytkowników
zwykle jest cakowicie niewidoczna dla Twojego narzdzia do analityki internetowej.
Odbiorcy kanau RSS to wprost fantastyczna miara wyników, poniewa
pozwala mierzy zachowania najcenniejszej grupy odbiorców Twojej treci
— uytkowników, którzy sami zdecydowali si na jej otrzymywanie i których
nie musisz szuka ani przyciga na swoj witryn!
213
WYJCI
E POZA
RA
MY WSPÓ
CZYN
N
IK
ÓW KO
NWER
SJI
Odsetek wartościowych wyjść
Odsetek wartociowych wyj (% of Valuable Exits) mierzy procentowy udzia
odwiedzajcych, którzy opucili Twoj witryn po klikniciu czego, co ma
dla Twojej firmy jak warto.
Stosowanie liczby bd odsetka wyj w roli miary wyników z pocztku
wydaje si do dziwne. Wyobramy sobie jednak witryn ksiki telefonicznej,
witryn treci utrzymujcej si z baneru reklamowego lub nawet blog, którego
twórca liczy na przychody z programu AdSense. W kadym z tych przypadków
zdarzenie opuszczenia Twojej witryny wskutek kliknicia firmy reklamowanej
w ksice telefonicznej (z kodem witryny ródowej!) lub reklamy AdSense jest
podanym wynikiem.
Istniej zarówno ze wyjcia, czyli wyjcia w wyniku odrzucenia Twojej witryny
przez odwiedzajcych, jak i dobre wyjcia, czyli wyjcia polegajce na klikniciu
opcji udostpnianych odwiedzajcym. Powiniene rozrónia te dwie formy
opuszczania Twojej witryny i ledzi dobre wyjcia jako wartociowy wynik.
Wikszo narzdzi do analityki internetowej oferuje wbudowane mechanizmy
ledzenia czy wychodzcych. Jeli Twoje narzdzie nie udostpnia podobnej
funkcji, moesz do atwo zaimplementowa to rozwizanie samodzielnie —
wystarczy doda zdarzenie kliknicia (
onclick
), które bdzie przechwytywane przez
Twoje narzdzie analityczne. Po zgromadzeniu statystyk odwiedzin, które zakoczyy
si cennym klikniciem cza wychodzcego, moesz przystpi do segmentacji
tych danych. Bdziesz móg na tej podstawie okreli róda odpowiedniego ruchu,
tre interesujc t grup odwiedzajcych oraz wyraenia i sowa kluczowe, których
szukali na Twojej witrynie. Analiza tych zachowa uatwi Ci lepsze zrozumienie
odwiedzajcych oraz optymalizacj samej witryny i kampanii prowadzonych
pod ktem ich oczekiwa.
Podsumowujc, bd otwarty na wszystkie rodzaje wyników, które moesz
mierzy, poniewa od dokonanego wyboru bd zaleay analizy prowadzone
przez Twój zespó oraz warto wywodzonych na tej podstawie wniosków. Mam
nadziej, e powysze przykady zainspiruj Ci do zmiany sposobu mylenia.
Wyjście poza ramy współczynników konwersji
W rozdziale 3. miae okazj pozna zarówno definicj wspóczynnika konwersji, jak
i niuanse zwizane z wyborem waciwego mianownika: odwiedzin lub odwiedzajcych.
Sam zachcaem Ci do stosowania w tej roli miary odwiedzajcych.
Mimo e konwersje mog mie miejsce take na witrynie niezwizanej
z handlem elektronicznym, w tym podrozdziale skoncentrujemy si na miarach,
które pozwalaj nam wyj poza krpujce miary wspóczynnika konwersji i które
równie skutecznie identyfikuj okazje do poprawy osiganych wyników finansowych.
214
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Porzucanie koszyka lub formularza zamówienia
Zanim nastpi konwersja odwiedzajcego Twoj witryn, kandydat na klienta
musi przej proces skadania zamówienia. Co wicej, przed finalizacj zamówienia
musisz skoni odwiedzajcego do dodania Twoich produktów do koszyka.
Kad duy nacisk na wspóczynnik porzuce (Abandonment Rate), poniewa
jest wiarygodn miar wskazujc na liczb odwiedzajcych, którzy byli gotowi
do zakupu produktu na Twojej witrynie (do konwersji) i nagle zrezygnowali
z dokoczenia transakcji. Twoim zadaniem jest okrelenie miejsca i przyczyny
porzucenia. Najwiksz zalet tej miary jest moliwo podniesienia przychodów
bez koniecznoci wydawania dodatkowych pienidzy na reklamy czy inne akcje
marketingowe — wystarczy poprawi kilka niewielkich elementów na witrynie.
Wiele narzdzi do analityki internetowej mierzy czn liczb porzuce
w trakcie procesu dokonywania zakupu, czyli liczb odwiedzajcych, którzy dodali
co do koszyka, pomniejszon o liczb pomylnie zakoczonych procesów skadania
zamówie. W wymiarze matematycznym tego rodzaju obliczenia s oczywicie
w peni trafne, jednak z wasnego dowiadczenia wiem, e tylko komplikuj analiz
i utrudniaj koncentrowanie si na waciwych udoskonaleniach.
Powiniene raczej mierzy dwa inne wspóczynniki:
Porzucanie koszyka (procentowo). To zaledwie jedno dzielenie (wystarczy
podzieli odwiedzajcych, którzy rozpoczli procedur skadania zamówienia,
przez czn liczb klikni przycisku Dodaj do koszyka).
Porzucanie formularza zamówienia (procentowo). To take tylko jedno
dzielenie (wystarczy podzieli liczb odwiedzajcych, którzy zoyli zamówienie,
przez czn liczb odwiedzajcych, którzy przystpili do skadania zamówienia).
Mierzc oba wskaniki niezalenie od siebie, moesz jeszcze skuteczniej
koncentrowa swoj uwag na waciwych problemach.
Zachcam do rozpoczcia od analizy wspóczynnika porzuce formularza
zamówienia (Checkout Abandonment). Na wikszoci witryn proces skadania
zamówienia obejmuje zalewie dwie lub trzy strony (w rzadkich przypadkach liczba
tych stron jest wiksza). Mierzenie wspóczynnika porzuce formularza zamówienia
pomoe Ci zrozumie, ile osób zrezygnowao z zakupu na tych dwóch lub trzech
stronach, co w przypadku tak niewielkiej liczby pozwoli Ci szybko odkry obszary
wymagajce poprawy. By moe interesujce nas strony s zbyt dugie, by moe
liczba kroków narzuconych odwiedzajcym jest zbyt dua, a moe odpowiednie
przyciski nie s wystarczajco widoczne.
Wspóczynnik porzuce koszyka (Cart Abandonment) uatwia zrozumienie
efektywnoci strategii sprzeday na witrynie. Ta miara pokazuje, jak wielu
odwiedzajcych wyrazio wstpn gotowo do zakupu (poprzez dodanie czego
do koszyka), po czym zrezygnowao z finalizacji transakcji. Mimo e problem
215
WYJCI
E POZA
RA
MY WSPÓ
CZYN
N
IK
ÓW KO
NWER
SJI
polega na rezygnacji z zaledwie jednego kliknicia (Zó zamówienie), powody,
dla których odwiedzajcy nie decyduj si na kontynuacj transakcji, mog by
bardzo róne. By moe powiniene skoncentrowa si na zachowaniach
odwiedzajcych bezporednio przed przejciem do koszyka — na stronach, które
odwiedzili, na kampaniach, które przycigny ich na witryn, na produktach,
które dodali do koszyka, itp. Porzucenia koszyka s duo trudniejszym problemem
do zinterpretowania i rozwizania, a kady z wymienionych aspektów warto
szczegóowo analizowa w oderwaniu od pozostaych.
Kada poprawa której z tych dwóch miar wspóczynnika porzuce bdzie
miaa bezporednie przeoenie na ilo pienidzy spywajcych do Twojej kieszeni.
Dni i odwiedziny przed zakupem
Wiele przedsibiorstw prowadzcych witryny internetowe wierzy, e kade
odwiedziny s okazj do konwersji. W praktyce jednak niewiele osób prosi
partnerk o rk na pierwszej randce — zdecydowana wikszo kawalerów
wstrzymuje si z podobnymi deklaracjami przynajmniej do kilku kolejnych
spotka. To, e odwiedzajcy Twoj witryn nie decyduj si na zakup podczas
pierwszych odwiedzin, nie stanowi wic adnego problemu.
Miara dni przed zakupem (Days to Purchase) pokazuje rozkad liczby dni,
których potrzebowali odwiedzajcy do podjcia decyzji o zakupie produktów
oferowanych na Twojej witrynie internetowej. Miara odwiedzin przed zakupem
(Visits to Purchase) opisuje liczb odwiedzin, po których nastpia oczekiwana
przez nas decyzja. Obie te miary powinny Ci uatwi zrozumienie, na ile proces
podejmowania decyzji o zakupie rozciga si w czasie. Moesz na tej podstawie
odpowiednio zmodyfikowa swoje dziaania marketingowe, swój przekaz i swoje
zachty do dziaania.
Jeli na przykad podjcie decyzji o zakupie zajmuje przecitnemu
odwiedzajcemu wiele dni, powiniene skoncentrowa swoje wysiki na zapewnianiu
odwiedzajcym moliwie wielu informacji, które uatwi im ocen Twojej oferty i jej
wybór. Jeli ograniczysz si tylko do nakaniania ich do zakupu, najprawdopodobniej
nie osigniesz spodziewanych efektów. Jeli jednak czas podejmowania decyzji jest
stosunkowo krótki, moesz przyj, e przecitny odwiedzajcy zachowuje si
spontanicznie — w takim przypadku warto stosowa strategie zacht cenowych
i inne, podobne udogodnienia.
Skojarzenie statystyk zawartych w tych dwu raportach moe prowadzi
do wartociowych wniosków. Jeli na przykad odwiedzajcy podejmuje decyzj
o zakupie tego samego dnia, ale po piciu odwiedzinach, powiniene podj zupenie
inne kroki ni w sytuacji, gdy pi wizyt potrzebnych do podjcia decyzji zajmuje
odwiedzajcemu a siedem dni.
216
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Średnia wartość zamówienia
Czy mona podnie wspóczynnik konwersji i jednoczenie ograniczy przychody?
Oczywicie. Jeli 10 tysicy niepowtarzalnych odwiedzajcych skada 200 zamówie,
osigamy wspóczynnik konwersji na poziomie 2 procent. Jeli jednak ograniczymy
ruch do 100 niepowtarzalnych odwiedzajcych, którzy zo 20 zamówie,
wspóczynnik konwersji wzronie do 20 procent. To oczywicie znaczna poprawa,
tyle e przychody z 20 zamówie zwykle s nisze od przychodów z 200 zamówie.
Skuteczne mierzenie i podnoszenie wspóczynnika konwersji wymaga wic
stosowania waciwych testów i statystyk. Dobrym wskanikiem jest przychód
(jak w opisanym powyej scenariuszu). Sam jednak czciej wybieram miar redniej
wartoci zamówienia (Average Order Value), która stanowi lepszy punkt wyjcia
dla pogbionych analiz prowadzcych do praktycznych wniosków.
rednia warto zamówienia jest wyjtkowo prost miar. To czny przychód
podzielony przez czn liczb zoonych zamówie. Na rysunku 5.3 pokazano
przykad analizy korelacji tej miary ze wspóczynnikiem konwersji.
Rysunek 5.3. Porównanie trendów współczynnika konwersji i średniej wartości zamówienia
217
WYJCI
E POZA
RA
MY WSPÓ
CZYN
N
IK
ÓW KO
NWER
SJI
Jak wida, w tych samych okresach miay miejsce wzrosty i spadki zarówno
wspóczynnika konwersji, jak i redniej wartoci zamówienia. Co ciekawe, z pokazanego
zestawienia wynika, e istnieje pewna odwrotna relacja obu wskaników. Wydaje si,
e najwiksze zamówienia skadano w czasie, kiedy wspóczynnik konwersji by
najniszy!
Korelacje nie zawsze oznaczaj zwizki przyczynowo-skutkowe. Stwierdzenie
takiego zwizku wymaga zgromadzenia i przeanalizowania dodatkowych danych.
W tym przypadku warto bliej przestudiowa róda ruchu (sposoby przycigania
odwiedzajcych, którzy podlegali konwersji najczciej) i zidentyfikowa nieudan
kampani marketingow, która mimo inwestowania niemaych pienidzy
w pozyskiwanie ruchu nie przyniosa wzrostu wspóczynnika konwersji. Z drugiej
strony ruch, który cechowa si wysokim wspóczynnikiem konwersji, nie wymaga
podobnych nakadów. Okazuje si, e kiedy marketingowcy ograniczali swoj
aktywno, rednia warto zamówienia (a wic take czny przychód) istotnie
wzrastaa.
Jak nietrudno odgadn, podobna analiza skonia opisan firm do gruntownej
przebudowy strategii marketingowej i sprzeday.
Podstawowy cel odwiedzin (identyfikacja odwiedzających możliwych do konwersji)
Jedn z najwikszych przeszkód utrudniajcych podejmowanie optymalnych
decyzji o kierunkach rozwoju sklepu internetowego jest niedostateczna wiedza
o okazjach do udoskonale. Przypumy, e Twoja witryna zostaa odwiedzona
przez 100 uytkowników, z których tylko 2 odwiedzajcych dokonao konwersji.
Oznacza to, e wspóczynnik konwersji tej witryny wynosi 2 procent. To jeden
z najwaniejszych raportów, który musisz regularnie prezentowa swoim przeoonym.
Kierownictwo firmy pocztkowo jest zaniepokojone, jednak po chwili zwraca uwag
na 98 odwiedzajcych, którzy nie dokonali konwersji, i przechodzi do wydawania
polece: „Mamy wprost wymarzon okazj do poprawy. Przekonwertowalimy
zaledwie dwóch odwiedzajcych. Czy naprawd tak trudno przekonwertowa
choby 10 sporód 98 uytkowników? Do roboty!”.
Twoi przeoeni nie rozumiej jednak (poniewa nigdy nikt im tego nie
wyjani), e nie wszyscy sporód pozostaych 98 odwiedzajcych mieli zamiar
dokona zakupu, a cz nigdy nie zdecyduje si na zakup na Twojej witrynie.
Pole do poprawy jest wic nieporównanie mniejsze ni 98 odwiedzajcych. Twoim
zadaniem jest zrozumienie powodów, dla których 100 uytkowników zdecydowao si
odwiedzi Twoj witryn, i wyznaczenie rozmiaru wycinka okazji (liczby
odwiedzajcych, którzy przynajmniej rokuj moliwo konwersji).
Mona ten cel osign, analizujc treci, z którymi zapoznawali si odwiedzajcy
Twoj witryn. Moe si okaza, e na przykad 20 procent odwiedzajcych
zapoznawao si tylko ze stronami sekcji Praca, 20 procent pobierao Twoje biuletyny,
218
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
a pozostae 60 procent odwiedzao strony konkretnych produktów. To wane
spostrzeenie — wycinek okazji obejmuje nie 98, a tylko 60 odwiedzajcych.
Do podobnych wniosków mona dochodzi take za pomoc bada
prowadzonych na odwiedzajcych, którzy opuszczaj Twoj witryn — wystarczy
pyta ich o gówny cel odwiedzin. Takie badanie moe sprowadza si do zadania
najprostszego moliwego pytania: „Dlaczego tu jeste?”. Odpowiedzi na to pytanie
umoliwi Ci sporzdzenie wykresu podobnego do tego z rysunku 5.4.
Rysunek 5.4. Powody odwiedzania Twojej witryny internetowej
Po przeprowadzeniu tego rodzaju bada duo lepiej bdziesz rozumie
intencje przywiecajce Twoim odwiedzajcym. Okazuje si, e 7% odwiedzajcych
chciao sprawdzi, czy warto zainwestowa w papiery Twojej firmy, zatem z pewnoci
nie byli zainteresowani zakupem. To samo dotyczy osób szukajcych wsparcia
technicznego lub zainteresowanych prac w Twojej firmie.
Nie ma wtpliwoci, e 18 procent odwiedzajcych, którzy przyznali, e ich
gównym celem by zakup, naley wczy do wycinka okazji. Mona do tego wycinka
zaliczy take 30 procent odwiedzajcych, którzy poszukuj informacji na Twojej
witrynie (by moe chcieli dokona zakupu w tradycyjnym sklepie lub tylko poszerzy
swoj wiedz, co nie oznacza, e nie moesz ich przekona do zakupu wanie
u Ciebie). Zatem o okazji do poprawy mona mówi zaledwie w przypadku
48 procent odwiedzajcych.
Taka informacja powinna uatwi Twoim przeoonym lepsze zrozumienie
faktycznych rozmiarów pola do poprawy i uwiadomienie sobie, e rzeczywisty
wspóczynnik konwersji znacznie przekracza pocztkowo zmierzone 2 procent!
219
MIER
ZE
NIE
KONW
E
RSJ
I M
A
KRO I KO
N
W
ER
SJI MI
K
RO
Wycinek okazji w kadej firmie jest inny i zaley od odmiennych regu.
W tej sytuacji niezwykle wana jest identyfikacja wasnych okazji do poprawy
wydajnoci witryny, przekazanie stosownej wiedzy kierownictwu firmy i wspópraca
z marketingowcami na rzecz sporzdzenia moliwie skutecznej strategii.
Mierzenie konwersji makro i konwersji mikro
Miary konwersji makro (Macro Conversions) i konwersji mikro (Micro Conversions) s
naprawd proste i wyjtkowo przydatne. Co wicej, pozwalaj zmieni sposób
mylenia o mierzeniu sukcesu.
W poprzednim podrozdziale zawarem wskazówk sugerujc wag
przywizywan przeze mnie do powodów, dla których odwiedzajcy trafiaj
na witryn internetow. Nie ma na wiecie witryny, która istniaaby z zaledwie
jednego powodu. W tej sytuacji analiza skoncentrowana tylko na cznym
wspóczynniku konwersji witryny byaby dalece niedoskonaa i nie dawaaby
nam penego obrazu sytuacji.
Niezalenie od przyczyn istnienia Twojej witryny internetowej jest wiele
rónych powodów, dla których uytkownicy decyduj si na jej odwiedziny. Moesz
oczywicie budowa swoj witryn z myl o handlu elektronicznym, jednak
rzeczywisto moe Ci mocno rozczarowa. Wielu uytkowników odwiedzi Twoj
witryn tylko po to, by zapozna si ze specyfikacjami oferowanych produktów
i aby nastpnie skorzysta z tej wiedzy podczas zakupu tych samych produktów
w sklepie Amazon.com. By moe ogranicz si tylko do pobrania najnowszych atek
do oprogramowania. A moe szukaj ciekawych ofert pracy. Moe si te okaza,
e poszukuj informacji o produktach i usugach, które chc kupi poza internetem.
Majc na uwadze wszystkie te uwarunkowania, chciabym sformuowa
nastpujce zalecenie: koncentruj si na mierzeniu konwersji makro (cznej),
ale dla optymalnych wyników identyfikuj i mierz take konwersje mikro.
Chciabym przy tej okazji nadmieni, e mówic o konwersji nie mam na myli
wycznie konwersji w rozumieniu handlu elektronicznego! W dalszej czci tego
podrozdziau przyjrzymy si konwersjom, które mog mie miejsce na rozmaitych
witrynach niebdcych sklepami internetowymi.
Chcesz wiedzie, jak konkretnie mona to robi? Jasne. Na rysunku 5.5
pokazano, jak przebiega standardowa analiza i jakie pytanie zadajemy sobie
zdecydowanie zbyt rzadko.
Mierzysz konwersj (zamówienia, wypenione formularze, pobrane pliki,
datki, pobrane widgety itp.), ale ignorujesz 98 procent ruchu na witrynie, który
nigdy nie dokonuje konwersji, poniewa internauci odwiedzaj t witryn z innych
powodów (o czym ju wspomniano). Czy rzeczywicie moemy sobie pozwoli
na ignorowanie tych odwiedzajcych? Nie!
220
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Rysunek 5.5. Typowe pytanie spędzające sen z powiek analityka lub marketingowca
Twoja witryna stale realizuje te pozostae zadania. Uatwia odwiedzajcym
uzyskiwanie wsparcia, uzyskiwanie dodatkowych informacji o produktach,
poszukiwanie pracy, znajdowanie najbliszych sklepów, zdobywanie wiedzy
o potencjale inwestycji i realizacj wielu innych czynnoci! Dlaczego wic nie
mierzy sukcesu witryny w realizacji tych zada, aby moliwie najpeniej zrozumie
czny odbiór proponowanych przez Ciebie treci?
Jednym z najwaniejszych celów Twojej witryny jest konwersja makro.
Okazuje si jednak, e wszystkie pozostae zadania realizowane przez Twoj
witryn to tzw. konwersje mikro (patrz rysunek 5.6).
Rysunek 5.6. Konwersje makro i mikro na typowej witrynie handlu elektronicznego
Hura!
Wanie przedstawie swoim przeoonym kompletny obraz sukcesów
osiganych przez Twoj witryn internetow. Wykazae, e osigasz wprost
doskonae wyniki, poniewa wreszcie udao Ci si zmierzy sukces w kontekcie
wszystkich odwiedzajcych. To bezcenne!
Przykłady konwersji makro i konwersji mikro
Kilka konkretnych przykadów rónych witryn internetowych wraz konwersjami
makro i mikro powinno wyzwoli w Tobie kreatywne spojrzenie na miary wasnej
witryny.
Witryna do publikacji i dzielenia się fotografiami
Mój przyjaciel Fernando Ortega prowadzi hiszpask witryn internetow
powicon fotografii nazwan Fotonatura (www.fotonatura.org). Z oczywistych
wzgldów konwersja makro ma miejsce wtedy, gdy odwiedzajcy wysya na witryn
wasne zdjcia (na rysunku 5.7 oznaczono t konwersj jako drugi cel — Goal 2).
221
MIER
ZE
NIE
KONW
E
RSJ
I M
A
KRO I KO
N
W
ER
SJI MI
K
RO
Największe zalety mierzenia konwersji mikro
Przy okazji uzyskiwania coraz szerszej wiedzy o mierzeniu różnych form konwersji warto mieć
na uwadze korzyści wynikające z mierzenia konwersji mikro.
x Koncentrujesz się na więcej niż jednej przyczynie utworzenia swojej witryny internetowej.
x Mierzysz szerokie wpływy swojej witryny internetowej poza jej głównym przeznaczeniem.
Większość analityków nie dysponuje budżetem niezbędnym do prowadzenia badań
z prawdziwego zdarzenia, ponieważ koncentruje się wyłącznie na przebiegu niewielkiego
odsetka odwiedzin. Rozszerzaj zakres swoich badań i zwyciężaj.
x Nowy sposób postrzegania konwersji wymusza na Tobie dobre rozumienie wielu różnych
postaw odwiedzających. Zaufaj mi — samo zrozumienie cech charakterologicznych
użytkowników jest warte miliony. Mierzenie konwersji mikro zachęca Cię do segmentacji
odwiedzających, ich zachowań i generowanych wyników. Szybko odkryjesz ograniczenia
czystej strategii badania przepływu użytkowników i wypracujesz prawdziwie różnorodną
strategię (niemożliwą do zrealizowania za pomocą samego narzędzia Google Analytics,
Omniture czy Coremetrics). Ta zmiana będzie korzystna zarówno dla Twojej firmy, jak
i Twojej kariery.
x Będziesz naprawdę szczęśliwy. Większość ludzi zajmujących się analityką internetową jest
smutna i sfrustrowana, ponieważ nadmiernie koncentruje swoją uwagę na niewielkim
obszarze, a mimo to dysponuje nieporównanie większą ilością danych, niż jest w stanie
przetworzyć. Dopiero poszerzenie horyzontów i poszukiwanie wniosków w nowych
obszarach pozwoli Ci odkryć wartość tych wszystkich danych. Będziesz uśmiechał się dużo
częściej, ponieważ odkryjesz prawdziwy sens swojej pracy. Szczęścia nigdy za wiele.
Rysunek 5.7. Konwersje makro i konwersje mikro na witrynie do dzielenia się fotografiami
Mój przyjaciel wie ju, e na jego witrynie miao miejsce 6156 konwersji
i moe bliej przeanalizowa zgromadzone dane, aby odkry, e wspóczynnik
konwersji makro wyniós 1,58 procent. Warto jednak zwróci uwag na trzy
dodatkowe konwersje mikro zidentyfikowane przez Fernanda:
x
Pierwszy cel (Goal 1): rejestracja odwiedzajcego na witrynie.
x
Trzeci cel (Goal 3): odwiedzajcy, którzy zarejestrowali si jako uytkownicy
z dostpem do ekskluzywnych materiaów.
222
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
x
Czwarty cel (Goal 4): odwiedzajcy, którzy zgodzili si na otrzymanie biuletynu
lub ogosze (ci uytkownicy s doskonaymi kandydatami do konwersji
w przyszoci i szerzenia wiedzy o marce).
Jak wida na rysunku 5.7, Fernando mierzy kady z tych celów niezalenie
od siebie. Ten sposób mierzenia sukcesu dodatkowo uatwia mu zrozumienie,
e czny wspóczynnik konwersji w rzeczywistoci jest duo wyszy, ni mona
by wnioskowa na podstawie pierwszego wskanika. Na podstawie tego raportu
Fernando moe te odkrywa zadania, które jego witryna powinna realizowa
lepiej ni do tej pory.
Witryna poświęcona wsparciu technicznemu
Najwaniejszym zadaniem witryny internetowej powiconej wsparciu technicznemu
jest rozwizywanie problemów odwiedzajcych. Oznacza to, e konwersja makro jest
w istocie wspóczynnikiem wykonania zadania. Okazuje si jednak, e typowa
witryna wsparcia technicznego realizuje te inne zadania. Oto moje pomysy
na konwersje mikro dla tego rodzaju witryn.
x
Unikanie telefonów. Ten wskanik opisuje liczb odwiedzajcych, którzy
weszli na stron z numerem telefonu (hipoteza: jeli Twoja witryna jest
naprawd dobra, liczba tych odwiedzajcych powinna z czasem male).
x
Konsumpcja treci. Ten wskanik wyraa liczb odwiedzin koncentrujcych si
na obszarach witryny cile zwizanych ze wsparciem technicznym (na przykad
stronach ze wskazówkami dla uytkowników lub stronach powiconych
konkretnym problemom).
x
Liczba zgosze wsparcia. Ten wskanik opisuje liczb zgosze wsparcia
skadanych za porednictwem Twojej witryny (warto przeanalizowa zmiany
tej miary w porównaniu ze zgoszeniami drog telefoniczn).
x
Sprzeda. Ta miara reprezentuje przychody wedug witryn ródowych
— w tym przypadku ródem ruchu jest witryna wsparcia technicznego,
a witryn docelow sklep internetowy (czasem najlepszym sposobem rozwizania
problemu jest zakup najnowszej wersji produktu lub jego aktualizacji).
x
Promotorzy (lub prawdopodobiestwo rekomendacji). To odsetek
odwiedzajcych (lub przynajmniej ich przybliona reprezentacja), którzy
bd rekomendowa produkty Twojej firmy po kontakcie z witryn
wsparcia technicznego.
Zapewne zwrócie uwag na to, jak wiele uwagi powicam zarówno
dobremu rozumieniu ogólnego celu (w tym przypadku jest to moliwie szybkie
udzielanie uytkownikom poszukiwanych odpowiedzi), jak i mniej wanym, ale
istotnym aspektom, na przykad poprawie sposobu postrzegania Twojej marki
(i rosncej wskutek tej poprawy liczbie promotorów).
223
S
Z
A
C
O
WA
NI
E
WAR
T
O
CI
EK
ON
OMI
CZN
EJ
Wielozadaniowa witryna handlu elektronicznego
Miara konwersji makro w przypadku sklepu internetowego z natury rzeczy
reprezentuje odsetek odwiedzajcych, którzy zostali przekonwertowani na klientów
gotowych zapaci za oferowane produkty. Okazuje si jednak, e poza nakanianiem
odwiedzajcych do skadania zamówie witryna handlu elektronicznego realizuje
te wiele innych zada. Warto wic zidentyfikowa konwersje mikro, nawet jeli
koncentrujemy si przede wszystkim na zarabianiu pienidzy.
Liczby widoczne na rysunku 5.8 nie wymagaj dodatkowych wyjanie
— zdecydowaem si na ich prezentacj, poniewa chciaem pokaza, jak ciekawe
wnioski mona wycign, identyfikujc wszystkie wyniki.
Rysunek 5.8. Konwersje makro i konwersje mikro wielozadaniowej witryny internetowej
Waciciel tej witryny koncentruje si przede wszystkim na wskaniku
zrealizowanych zamówie (Completed Orders). W dalszej kolejnoci zwraca uwag
na odwiedzajcych, którzy zaoyli konta, uytkowników zainteresowanych
pobieraniem próbnych lub penych wersji oprogramowania oraz odwiedzajcych
oczekujcych moliwoci atwego kontaktowania si z przedstawicielami sklepu.
Mam nadziej, e przytoczone przykady pomog Ci w tworzeniu wasnego,
niepowtarzalnego obrazu Twojej witryny. Jeli do tej pory nie skupiae si
na wynikach, mierzenie cho jednego, dowolnego wyniku bdzie dowodem
ogromnego postpu. Jeli jednak nauczysz si mierzy caociowy sukces swojej
witryny, bdziesz móg liczy na dozgonn mio swoich przeoonych. Inn zalet
tego rozwizania bdzie oczywicie zdolno do lepszej oceny danej witryny i tym
samym umiejtno skuteczniejszego dostosowywania jej do potrzeb odwiedzajcych.
Szacowanie wartości ekonomicznej
W tym podrozdziale chciabym skojarzy ze sob dwa z pozoru niezwizane wtki.
Na pocztku tego rozdziau opisaem wasne dowiadczenia w przekonywaniu
mojego szefa (mojej piknej ony) do koncepcji dalszego prowadzenia blogu.
Udao mi si zyska jej przychylno, kiedy wyznaczyem i zakomunikowaem
warto ekonomiczn tego blogu.
224
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Wanie dowiedziae si, jak identyfikowa wszystkie zadania realizowane
przez Twoj witryn internetow i jak modelowa te zadania w formie konwersji
makro i konwersji mikro. Twoim celem nie jest sama identyfikacja wartoci konwersji
makro (co zwykle jest do proste); powiniene raczej zidentyfikowa warto
wszystkich konwersji — mikro i makro.
Przypumy, e odpowiadasz za ksztat sklepu internetowego. Identyfikacja
wartoci konwersji makro nie jest najmniejszym problemem. To po prostu osigane
przychody. Okazuje si, e take identyfikacja wartoci konwersji mikro nie jest
niemoliwa — jest tylko odrobin trudniejsza. Musisz wykaza si kreatywnoci
i wyj poza granice dotychczasowego sposobu postrzegania konwersji.
Termin warto ekonomiczna definiuje si na wiele rónych sposobów.
W tym kontekcie warto ekonomiczna oznacza warto przypisywan dziaaniom
podejmowanym przez odwiedzajcych witryn. Zapewne zadajesz sobie teraz pytanie:
„Czy wynik dziaa podejmowanych przez odwiedzajcego ma jakkolwiek wymiern
warto dla mojej firmy?”.
Oto prosty przykad. Mój blog realizuje dwa cele — ma zwiksza liczb
odbiorców kanau RSS oraz liczb klikni cza do strony z wykazem planowanych
odczytów (Speaking Engagements). Zachcanie uytkowników do subskrypcji mojego
kanau RSS jest najczystsz form tzw. marketingu za przyzwoleniem (w myl
definicji zaproponowanej przez Setha
Godina, autora ksiki Permission Marketing:
Turning Strangers into Friends and Friends into Customers
). Moi Czytelnicy sami
daj wyraz zainteresowaniu moj treci, co czyni z tego kanau wany kana
marketingowy. Udzia we wszystkich moich wykadach jest patny, zatem kierowanie
odwiedzajcych mój blog na odpowiednie konferencje przekada si na wzrost
liczby uczestników tych konferencji.
Sam obliczam warto ekonomiczn swojego blogu, oceniajc warto
kwalifikowan listy odwiedzajcych. Okazuje si, e pojedynczy, sprawdzony adres
poczty elektronicznej pozyskiwany na potrzeby kampanii mailingowej kosztuje
okoo 4 dolarów. Mog wic traktowa t cen jako pewien punkt odniesienia dla
wartoci kadego z 23 tys. odbiorców mojego kanau RSS. W ostatnim miesicu
zanotowaem 470 nowych odbiorców. Jaka wic bya warto ekonomiczna mojego
blogu w tym okresie? 470 × 4 = 1880 dolarów. To, e nie planuj — co oczywiste
— sprzeday tych adresów poczty elektronicznej ani danych osobowych subskrybentów
mojego kanau RSS, nie oznacza, e nie mog policzy na wasny uytek ich wartoci
ekonomicznej.
Wyznaczenie wartoci ekonomicznej klikni strony powiconej planowanym
odczytom jest prostsze. Wszystkie cza na mojej stronie oznaczyem specjalnymi,
ledzcymi plikami cookies. Po zakoczeniu konferencji pytam organizatora, ile
uczestników zgosio swój udzia po wizycie na moim blogu. Mog na tej podstawie
obliczy warto kadego kliknicia, dzielc cen uczestnictwa w konferencji
przez liczb klikni. Udzia w ostatniej konferencji kosztowa 1900 dolarów.
225
S
Z
A
C
O
WA
NI
E
WAR
T
O
CI
EK
ON
OMI
CZN
EJ
Swoje uczestnictwo w tej konferencji zgosio 30 Czytelników mojego blogu. Jaka wic
jest warto jednego takiego kliknicia? 1900 / 30 = 63 dolary. Mog te obliczy
redni warto kliknicia w ostatnich trzech miesicach i oceni, e kade z nich
byo warte okoo 25 dolarów. Jaka bya czna warto miesiczna? 338 × 25 = 8450
dolarów. Te pienidze oczywicie nie spywaj bezporednio do mnie, ale poniewa
organizator konferencji paci mi za odczyt, jestem porednim beneficjentem tych
rodków.
Przeanalizujmy teraz inne, by moe trudniejsze przykady wyznaczania
wartoci ekonomicznej.
Jeli jeste wacicielem sieci Burger King i przyjmujesz za porednictwem
witryny internetowej wnioski o franczyz, obliczenie wartoci ekonomicznej tej czci
witryny nie stanowi najmniejszego problemu. Wystarczy zapyta dzia finansowy
o wspóczynnik konwersji w przypadku wniosków o franczyz przysyanych
w tradycyjny sposób oraz warto pojedynczej franczyzy. Moesz nastpnie
zestawi te informacje ze swoj witryn internetow.
Zwró uwag na wany aspekt tego przykadu — nie oczekuj od Ciebie
umiejtnoci wyznaczania wartoci Twojej witryny (przynajmniej od samego
pocztku); moesz skorzysta z pomocy dziau finansowego. Dopiero wówczas
powiniene upewni si, e Twój system CRM ledzi konwersje zachodzce poza
witryn, tyle e w wyniku aplikacji skadanych za jej porednictwem. Dopiero na tej
podstawie bdziesz móg oszacowa rzeczywist warto ekonomiczn generowan
przez wnioski internetowe.
Gdyby by wacicielem Mazdy i chcia oceni warto swojej witryny
internetowej, by moe powiniene ledzi liczb pobieranych broszur. Zwró si
do dziau finansowego z prob o miary uywane do oceny wskanika ROI z wysyania
tych samych broszur tradycyjn poczt. Pracownicy tego dziau powinni dysponowa
stosownymi danymi, poniewa rozsyanie materiaów reklamowych poczt wie si
z okrelonymi kosztami. Porównaj t warto ze statystykami pobierania broszur
z witryny internetowej. Jeli preferujesz bardziej konserwatywny model, podziel
warto opisujc liczb broszur wysyanych tradycyjn poczt przez dwa, po czym
zastosuj otrzymany wynik dla broszur pobieranych z witryny (sam traktowabym
obie wartoci zupenie inaczej, poniewa broszury reklamowe trafiaj do wszystkich,
niczym spam, natomiast broszury dostpne na witrynie s pobierane tylko przez
odwiedzajcych, którzy naprawd s nimi zainteresowani). Podzielenie tej liczby
pozwoli Ci unikn niepotrzebnych sporów na temat wiarygodnoci obu statystyk.
Gdyby by wacicielem firmy Intuit i przyjmowa za porednictwem
internetu aplikacje kandydatów do podjcia pracy, powiniene oszacowa warto
aplikacji skadanych t drog w porównaniu z pozostaymi ródami kandydatów.
Wiele firm paci wyspecjalizowanym agencjom rekrutacyjnym na przykad 2500 z
za kadego zgoszonego i przyjtego do pracy kandydata. Oznacza to, e kada
aplikacja otrzymana drog elektroniczn, która zakoczya si zatrudnieniem
226
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
kandydata, jest warta wanie 2500 z. Jaka jest wic warto ekonomiczna zgosze?
200 aplikacji × 2-procentowy wspóczynnik konwersji = 10 tys. z oszczdnoci.
Warto ekonomiczna moe reprezentowa wzrost przychodów lub redukcj
kosztów.
Jeli jeste wacicielem wytwórni Universal Studios, która ponosi koszt
reklamy najnowszego filmu na poziomie 9 milionów dolarów, aby trafi do 8 milionów
widzów ogldajcych pewien program w cigu tygodnia — koszt dotarcia do kadego
widza wynosi wic 1,13 dolara. Na witrynie internetowej powiconej temu filmowi
ten sam zwiastun zosta obejrzany w caoci blisko 500 tys. razy. Jaka jest warto
ekonomiczna tego zwiastuna w internecie? 500 000 × 1,13 = 562 500 dolarów.
Warto ekonomiczna zwiastuna w internecie take w tym przypadku jest
niedoszacowana, poniewa 75 procent sporód 8 milionów widzów reklamy
telewizyjnej w rzeczywistoci udaje si do azienki na czas reklam, a pozostae
20 procent „przewija” reklamy, korzystajc z nowoczesnych dekoderów
nagrywajcych. To jednak nie nasz problem, prawda?
Jeli jeste wacicielem firmy Target, doskonale zdajesz sobie spraw z tego,
ile kosztuje rozsyanie cotygodniowych broszur tradycyjn poczt oraz jak wiele
osób zapoznaje si z t sam treci w internecie i samodzielnie drukuje proponowane
kupony rabatowe. Na podstawie statystyk zgromadzonych dla tradycyjnej formy
rozsyania broszur mona oszacowa warto udostpniania tych broszur w internecie.
Nie zapominaj te o wyznaczeniu wartoci osób, które zdecydoway si same zgosi
swoje zainteresowanie broszurami promocyjnymi rozsyanymi za porednictwem
poczty elektronicznej! Poniewa wiesz, ile kosztuj kwalifikowane (sprawdzone)
adresy pocztowe, moesz posuy si tymi liczbami w kontekcie wartoci swojej
witryny. Oblicz, ile pienidzy oszczdzasz dziki uytkownikom zgaszajcym swój
lub lub narodziny dziecka; przeanalizuj te warto odwiedzajcych, którzy tworz
na Twojej witrynie listy prezentów, poniewa najprawdopodobniej ich rodzina
i przyjaciele wróc na Twoj witryn i dokonaj zakupów. Wystarczy przyjrze si
danym historycznym i obliczy warto przeszych konwersji generowanych przez
listy prezentów!
Koncentrowanie uwagi na zaledwie jednym zadaniu witryny internetowej
i ignorowanie konwersji mikro jest prawdziw zbrodni. wiadom rezygnacj
z wyznaczania kompletnej wartoci ekonomicznej witryny naley traktowa jako
wykroczenie przeciwko zdrowemu rozsdkowi. Procedura szacowania tej wartoci
skada si z dwóch prostych procesów:
1.
Skontaktuj si ze swoimi odpowiednikami realizujcymi te same zadania
poza internetem i zdobd informacje o wartoci tych dziaa. Na tym etapie
Twoimi najwikszymi sprzymierzecami s dziay finansowe i sprzeday.
2.
Upewnij si, e dane o aktywnoci odwiedzajcych (skadajcych aplikacje
o zatrudnienie, wypeniajcych formularze itp.), które przekadaj si
227
MIER
ZE
NIE
SUKCES
U N
IEKO
MERCYJNEJ WITRYNY INTERN
ETOWEJ
na stosowne dziaania tradycyjnych systemów (poza internetem), s prawidowo
identyfikowane jako konwersje majce swoje ródo w skutecznoci witryny
internetowej (przekonwertowani klienci, zaakceptowane kandydatury
pracowników, rozesane katalogi oraz zamówienia poszczególnych katalogów).
Twoi przeoeni ju nigdy nie bd traktowali Twojej pracy w dotychczasowy
sposób, jeli tylko uda Ci si zrealizowa to wane zadanie. Bdziesz si cieszy wprost
nieograniczon mioci, tak jak ja ze strony swojej ony!
Mierzenie sukcesu niekomercyjnej witryny internetowej
Tematem przewodnim tego rozdziau jest poszukiwanie metod (zwykle
wykraczajcych poza to, co oczywiste) mierzenia wartoci dodanej witryny
internetowej. Analizowalimy ju techniki mierzenia zarówno wartoci dziaa
niezwizanych z handlem elektronicznym, jak i dziaa typowych dla klientów
sklepów internetowych. W poprzednim przykadzie przyjrzelimy si kilku
przykadom witryn, które w wikszoci nie maj wiele wspólnego z handlem
elektronicznym.
W podrozdziale powiconym konwersjom mikro i konwersjom makro
posuyem si przykadem witryny wsparcia technicznego, która z natury rzeczy
nie realizuje zada waciwych handlowi elektronicznemu. Zidentyfikowaem sze
konkretnych wskaników umoliwiajcych mierzenie sukcesu tej witryny.
Chciabym teraz omówi specyficzny przypadek — witryn treci, która
nie ma nic wspólnego z handlem elektronicznym w jakiejkolwiek formie. Ludzie
odwiedzaj t witryn, konsumuj jej tre, zachwycaj si Twoj doskonaoci
i udaj si gdzie indziej. Cz z tych uytkowników wielokrotnie wraca na Twoj
witryn. Do kategorii regularnie odwiedzanych witryn nale witryny z wiadomociami,
blogi i codzienne biuletyny akademickie.
Gdyby sam by wacicielem której z tych witryn, jak mierzyby jej
sukces? Nie mów tylko, e ograniczyby si do mierzenia odwiedzin lub redniej
liczby odson strony — byoby to dla mnie wyjtkowo przykre odkrycie. Powiniene
raczej mierzy zachowanie odwiedzajcego, poniewa w tym przypadku wanie
od zachowania zaley ocena witryny pod ktem realizacji wartociowych celów.
Istniej cztery miary uatwiajce analiz zachowa: lojalno odwiedzajcych, szybko
powrotów, dugo odwiedzin i gboko odwiedzin. W kolejnych punktach tego
podrozdziau zaproponuj pewne dziaania, które powiniene podj na podstawie
danych zgromadzonych z uyciem tych miar.
Lojalność odwiedzających
Lojalno odwiedzajcych (Visitor Loyalty) to miara pokazujca, jak czsto odwiedzajcy
wracali na Twoj witryn w okrelonym okresie. Przykad odpowiedniego raportu
pokazano na rysunku 5.9.
228
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Rysunek 5.9. Raport o lojalności odwiedzających
Statystyki widoczne w tym raporcie opisuj redni liczb odwiedzin
na odwiedzajcego. W wikszoci przypadków rednia wynosi 1,3 odwiedzin.
Okazuje si jednak, e sama rednia wyjtkowo skutecznie ukrywa prawd.
Dopiero analiza rozkadu odwiedzin na poziomie grup (swoistych koszyków)
reprezentujcych ich liczb pozwala zrozumie zachowania odwiedzajcych. Z raportu
pokazanego na rysunku 5.9 wynika, e 46 procent odwiedzajcych trafio na t
witryn tylko raz i nigdy nie zdecydowao si na powrót (buu!). Okazuje si jednak,
e istnieje te grupa obejmujca cznie 38 procent odwiedzajcych, którzy
odwiedzili t witryn od 9 do 200 (i wicej) razy (super!).
Decyzje podejmowane na podstawie redniej liczby odwiedzin
na odwiedzajcego bd zupenie inne, jeli uwzgldni wiedz o 38 procentach
uytkowników wykazujcych daleko idc lojalno wobec tej witryny.
Dziaanie. (a) Zidentyfikuj cel dla swojej witryny niebdcej sklepem internetowym
w zakresie oczekiwanej liczby odwiedzin w danym okresie (na przykad w cigu
tygodnia lub miesica). (b) Zmierz rzeczywisty stan swojej witryny za pomoc
raportu o lojalnoci odwiedzajcych. (c) Porównaj wydajno swojej witryny
w czasie, aby mie pewno, e zmiany id w dobrym kierunku (patrz rysunek 5.10).
229
MIER
ZE
NIE
SUKCES
U N
IEKO
MERCYJNEJ WITRYNY INTERN
ETOWEJ
Rysunek 5.10. Zestawienie lojalności odwiedzających w dwóch okresach
Z raportu pokazanego na rysunku 5.10 jasno wynika, e w obecnym okresie
(od 7 maja do 6 czerwca) wyniki notowane przez t witryn byy nieznacznie
gorsze z uwagi na wikszy odsetek uytkowników, którzy odwiedzili j tylko raz.
Szybkość powrotów
Szybko powrotów (Visitor Recency) pokazuje, ile czasu mino od ostatnich
odwiedzin Twojej witryny przez danego odwiedzajcego. Mona te interpretowa
ten wskanik jako miar przerwy pomidzy dwiema kolejnymi odwiedzinami tego
samego uytkownika (patrz rysunek 5.11).
Rysunek 5.11. Raport o szybkości powrotów
230
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
C
Z
DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
KCES
U
Witryny internetowe nastawione na publikowanie treci (na przykad portale
informacyjne) zwykle s aktualizowane wyjtkowo czsto — wiele razy w cigu
tygodnia lub nawet wiele razy dziennie. Raport o szybkoci powrotów pokazuje,
czy uytkownicy odwiedzali dan witryn z czstotliwoci niezbdn do uzyskiwania
caej publikowanej treci. W tym przypadku 34 procent odwiedzajcych trafio
na witryn mniej ni 0 dni temu (czyli mniej ni 23 godziny temu!). Co wicej,
a 69 procent odwiedzajcych wrócio na witryn po nie wicej ni szeciu dniach.
To wprost doskonaa wiadomo, poniewa wskazuje na przywizanie odwiedzajcych
do tej witryny i istnienie gbszych relacji.
Mierzenie szybkoci powrotów zdaje egzamin take w przypadku witryny
firmy rekrutacyjnej, witryn ogoszeniowych i wszystkich innych serwisów, których
model biznesowy zakada czste odwiedziny.
Dziaanie. Sprawd, jak czsto umieszczasz na swojej witrynie wie, aktualn
tre. Wyznacz sobie cel w zakresie dugoci odstpu pomidzy odwiedzinami tych
samych odwiedzajcych i sprawd, czy osigasz przyjte zaoenia. Jeli nie, spróbuj
okreli, czy poprawy wymaga tre witryny, jej projekt czy szersza strategia
marketingowa. Czy nie powiniene skuteczniej dziaa na rzecz zwikszenia udziau
wracajcych uytkowników wród wszystkich odwiedzajcych? Czy obserwowane
wartoci rosn, czy malej? Jeli poradzisz sobie z tymi problemami, bdziesz
potrafi wyjtkowo skutecznie zachca uytkowników do czstszych odwiedzin
— z czasem odwiedziny bd czstsze ni Twoje pomiary sukcesu!
Wskazówka:
Większość narzędzi do analityki internetowej generuje raporty o szybkości powrotów
w sposób nieprawidłowy. Domyślne raporty tego typu uwzględniają wszystkie odwiedziny, co oznacza,
że nowe odwiedziny (wizyty osób, które nigdy wcześniej nie odwiedziły Twojej witryny) są zaliczane do
koszyka „0 dni temu”. Takie rozwiązanie jest całkowicie błędne. W prawym górnym rogu raportu z rysunku 5.11
widać, że wygenerowałem ten raport tylko dla powracających odwiedzających (Returning Visitors). Dopiero
takie zawężenie przetwarzanych danych pozwala uzyskać wiarygodne statystyki.
Długość odwiedzin
Dugo odwiedzin (Length of Visit) mierzy ich jako rozumian jako czas trwania
sesji odwiedzajcego wyraony w sekundach. redni czas na witrynie jest bodaj
najczciej stosowan miar analityki internetowej na wiecie. Jeli jednak jeden
uytkownik przeglda Twoj witryn przez minut, a inny przez 100 minut, sama
rednia jest bezuyteczna. W takim przypadku konieczna jest analiza rozkadu
czasu odwiedzin (patrz rysunek 5.12).
231
MIER
ZE
NIE
SUKCES
U N
IEKO
MERCYJNEJ WITRYNY INTERN
ETOWEJ
Rysunek 5.12. Raport o długości odwiedzin
Informacje w tym ksztacie prowadz do interesujcych wniosków. Mimo e
redni czas na witrynie wyniós 2 minuty i 53 sekundy, naley ze smutkiem stwierdzi,
e a 83 procent wszystkich odwiedzajcych spdzio na witrynie zaledwie minut lub
krócej. Istnieje te niewielka, ale lojalna grupa, która przebywaa na witrynie duej
ni trzy minuty. Z drugiej strony niewtpliw zalet tego raportu jest moliwo
byskawicznej identyfikacji problemu.
Dziaanie. Spróbuj znale nowe, niecodzienne sposoby zachcania odwiedzajcych do
wikszego zaangaowania — co mona zrobi, aby przyciga uwag odwiedzajcych
przez 60 sekund lub duej? Warto zastosowa segmentacj danych o odwiedzajcych,
którzy spdzili na witrynie duej ni dwie minuty, i przyjrze si konsumowanej
przez nich treci, ródom ruchu itp. Na tej podstawie bdziesz móg okreli, które
sposoby przycigania uwagi s najskuteczniejsze i zasuguj na szersze stosowanie.
Wyznacz wasne cele i mierz sukces zarówno w kontekcie dugich odwiedzin,
jak i w kontekcie krótkich wizyt.
Głębokość odwiedzin
Gboko odwiedzin (Depth of Visit) mierzy rozkad liczby stron przegldanych
w ramach odwiedzin Twojej witryny internetowej w danym okresie. Gboko
odwiedzin jest siostrzan miar wskanika dugoci odwiedzin. Miara gbokoci
odwiedzin jest o tyle ciekawa, e sam czas na witrynie bywa mylcy. Na podstawie
czasu mona by doj do przykrego i bdnego odkrycia: „Och, to takie smutne,
e odwiedzajcy spdzali na mojej witrynie zaledwie minut”. W praktyce jednak
caa populacja uytkowników internetu sprawia wraenie grupy dotknitej zespoem
zaburze uwagi (ang. Attention Deficit Disorder — ADD); grupy, która jest w stanie
przejrze siedem stron w cigu minuty: kliknicie, to nie to, kliknicie, to ciekawe,
kliknicie, nie ta strona, kliknicie. Rozumiesz, do czego zmierzam?
Ten standardowy raport, szczególnie w porównaniu z dugoci odwiedzin,
moe Ci pomóc zrozumie wzorce konsumpcji treci przez odwiedzajcych Twoj
232
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
witryn. Po przeprowadzeniu wszystkich tych analiz dla witryny niezwizanej
z handlem elektronicznym powiniene rozumie, ilu odwiedzajcych czsto
odwiedzao dan witryn, ile dni mijao pomidzy kolejnymi odwiedzinami,
jak dugo przebywali na witrynie (ale nie: jak dugo powinni na niej pozostawa)
i ile stron odwiedzili.
Tak rozbudowane dane ostatecznie powinny Ci pomóc w zrozumieniu
charakteru dugoterminowych relacji budowanych przez Twoj witryn. Wanie
od tych relacji zaley wzrost liczby odwiedzajcych i tym samym rozwój firmy.
Warto przeanalizowa ciekawy przykad. Mierzenie sukcesu serwisu
spoecznociowego Facebook poprzez analiz liczby zakadanych profili byoby
dalece niedoskonae. To oczywiste, e waciciele Facebooka chc, aby zakadano
jak najwicej profili, jednak rzeczywist warto stanowi tylko aktywne profile
i uytkownicy, którzy odwiedzaj ten serwis wiele razy dziennie, uytkownicy
zadeklarowani jako znajomi innych uytkowników (co pogbia relacje z tym
serwisem), uytkownicy, którzy polecaj ten serwis swoim znajomym i którzy
rozsyaj w swoim imieniu zaproszenia do tworzenia profili. Poniewa ródem
waciwej wartoci dla serwisu Facebook s czonkowie tej spoecznoci, lepszymi
miarami sukcesu bdzie lojalno odwiedzajcych, szybko powrotów i gboko
odwiedzin.
Dziaanie. W przypadku swojej witryny niezwizanej z handlem elektronicznym
spróbuj okreli, które zachowania odwiedzajcego maj najwiksz warto
z perspektywy Twojej firmy. Moesz nastpnie przystpi do mierzenia tej wartoci.
Aby zapewni optymalny sukces, powiniene moliwie wczenie zaangaowa
w ten proces osoby odpowiedzialne za podejmowanie decyzji w Twojej firmie
— wyjanij im, dlaczego same wartoci rednie s bezuyteczne, i spróbuj wspólnie
z nimi wyznaczy cele. I wreszcie, aby odkrywa naprawd wartociowe wnioski,
segmentuj dane bez opamitania!
Mierzenie sukcesu witryn B2B
Nic, dosownie nic nie drani mnie bardziej od podobnych pyta formuowanych
przez wacicieli witryn typu B2B (ang. business-to-business): „Przecie moja firma
ma charakter stricte B2B, wic po co mielibymy przejmowa si klientami w sposób
waciwy witrynom B2C?”.
Czy witryny B2B s odwiedzane przez jakie roboty? Nawet jako firma B2B
wci próbujesz co sprzeda innym ludziom, próbujesz sprzedawa produkty, usugi
lub tre dokadnie tak jak sklepy Gap czy Amazon; chcesz te wpywa na osoby
podejmujce decyzje — powiniene wic dziaa tak jak kady waciciel witryny.
Twoj witryn odwiedzaj ywi ludzie, niezalenie od tego, czy jest to
witryna B2B, czy B2C. To prawda, e cykle sprzeday w przypadku niektórych
witryn B2B mog by dusze, jednak mona to zjawisko traktowa zaledwie jako
233
MIER
ZE
NIE
SUK
C
ES
U WI
TRYN B
2B
jeden dodatkowy argument na rzecz mierzenia tak cennych konwersji. Poniewa
podjcie decyzji o zakupie moe zaj przecitnemu odwiedzajcemu wicej czasu,
warto mierzy takie wskaniki, jak lojalno, szybko powrotów i liczba dni przed
zakupem. Twoim celem powinno by wpywanie na cae organizacje, nie pojedyncze
osoby, co oczywicie nie zwalnia Ci z odpowiedzialnoci za tworzenie witryn
angaujcych, przycigajcych uwag i atwych w uyciu dla ludzi reprezentujcych te
organizacje. Wiele konwersji ma miejsce poza internetem, poniewa witryny B2B
nierzadko ograniczaj si do udostpniania informacji — taka forma konwersji
dodatkowo zwiksza znaczenie technik analityki internetowej jako sposobu oceniania
faktycznego wpywu informacji zawartych na witrynie na wyniki biznesowe.
Mocno wierz w to, e sensem istnienia wszystkich witryn jest utwierdzanie
odwiedzajcych w przekonaniu o moliwoci realizacji zada, które skoniy ich
do odwiedzenia tych witryn — dotyczy to w równym stopniu witryn B2B i B2C.
Przeanalizujmy teraz przykad witryny firmy Texas Instruments (TI) dostpnej
pod adresem www.ti.com. Wspomniana witryna zawiera pewne niewielkie aspekty,
które mona by traktowa jako elementy przekazu B2C, jednak 99 procent jej
treci ma charakter stricte B2B. Jak w takim razie naleaoby zmierzy sukces tej
witryny B2B? Poniej opisaem miary, których sam uybym w tym przypadku.
Odsetek odwiedzin obejmujcych zapoznanie si z katalogami folderu
produktów. Znaczna cz treci na witrynie internetowej TI dotyczy szczegóów
technicznych oferowanych produktów inynierskich i jako taka jest bardzo
rozbudowana. W tym przypadku za sukces firmy mona uzna sytuacj, w której
zdecydowana wikszo odwiedzajcych jej witryn zapozna si z t cenn treci.
Gdyby analitycy tej firmy chcieli zbada ten obszar nieco gbiej, powinni dokona
segmentacji tych odwiedzin wedug rodzajów produktów, których sprzeda jest
dla TI priorytetem (na przykad najnowszych lub najdroszych), lub wedug róde
najbardziej wartociowego ruchu na witrynie.
Odsetek odwiedzajcych, którzy pobrali przewodniki po oferowanych
rozwizaniach. Ten wskanik nie ilustruje tylko liczby pobieranych przewodników
— pokazuje, jak due jest prawdopodobiestwo zaangaowania wikszej liczby
pracowników potencjalnych kontrahentów w proces podejmowania decyzji o zakupie
(przewodniki maj im w tym pomaga). Firma TI moe ledzi liczb pobieranych
przewodników w czasie i porównywa je ze statystykami sprzeday produktów
zalecanych w tych przewodnikach.
Liczba zamówionych darmowych próbek. Z pewnoci nie jest to najwaniejszy
skadnik opisywanej witryny internetowej. Odwiedzajcy mog dostosowywa pewne
produkty (kontrolery podsystemów, liniowe regulatory napicia, przeczniki
zintegrowane itp.), po czym zamawia drobne próbki do testów. Wysanie takiej
próbki znacznie zwiksza prawdopodobiestwo tego, e potencjalny klient zdecyduje si
na przykad na zakup dwóch miliardów takich samych przeczników zintegrowanych!
234
ROZDZ
IA
5
.:
KLU
CZ DO SAWY — MI
E
R
ZEN
IE SU
K
C
E
S
U
Liczba otwartych kont my.TI. Otwarcie konta my.TI zapewnia klientowi wiele
dodatkowych korzyci — moe zapisywa swoje zmiany w projektach, zgasza
swój udzia w szkoleniach, liczy na oferty specjalne itp. Tumaczenie: w ten sposób
mona zwikszy zaangaowanie odwiedzajcych witryn ti.com i znacznie poprawi
wizerunek marki Texas Instruments. Jak ju wiesz, sama liczba kont nie jest
najwaniejszym wynikiem (firma TI chce ledzi zachowania wacicieli kont,
zatem ledzenie liczby nowych kont jest dobrym punktem wyjcia).
Liczba obejrzanych w caoci zapisów wideo. Firma TI dostrzega postp
i udostpnia na swojej witrynie sporo fantastycznej treci w formie zapisów wideo.
Poza seri Thank an Engineer wikszo tych filmów zawiera jzyk, który dla
wikszoci z nas jest zupenie niezrozumiay, ale nie stanowi najmniejszego
problemu dla docelowej grupy odbiorców produktów firmy TI. Zapisy wideo
uatwiaj tej firmie efektywnie trafia ze swoim przekazem do potencjalnych
klientów i pomagaj tym klientom w podejmowaniu szybszych decyzji.
Odsetek rozwiza zaproponowanych przez tych samych uytkowników.
To bardzo ciekawy aspekt tej witryny. TI udostpnia forum dla inynierów, gdzie
zachca spoeczno do aktywnego uczestnictwa w prowadzonych dyskusjach
i wzajemnej pomocy. Jedn z wanych miar sukcesu byaby wic rosnca liczba
uytkowników, którzy zdecydowali si pomaga innym uytkownikom. Sam
identyfikowabym to zjawisko, mierzc odsetek uytkowników najbardziej
zaangaowanych w pomaganie innym (czyli majcych najwikszy pozytywny
wpyw na funkcjonowanie spoecznoci i samej firmy TI).
Zakres stosowania oferowanych narzdzi wspomagania decyzji. Na witrynie
firmy TI mona znale mnóstwo narzdzi stworzonych z myl o pomaganiu
klientom w wyborze produktów speniajcych ich potrzeby — od kalkulatorów, przez
projektory DLP, po mikrokontrolery. Narzdzia tego typu uatwiaj uytkownikom
okrelanie, który produkt bdzie najlepszy dla ich firmy. Te same narzdzia
wspomagania decyzji s te niezwykle wane dla samej firmy TI, zatem ledzenie
ich wykorzystania pozwala tej firmie odkry, czy s warte kosztów zwizanych
ze swoim wytworzeniem. Po skojarzeniu tych danych ze statystykami sesji, w których
uycie tych narzdzi zakoczyo si konwersj (zamówieniem próbki, pobraniem
specyfikacji itp.), firma TI moe do precyzyjnie okreli wpyw tych narzdzi
na swoje wyniki finansowe.
Chciabym teraz zdradzi pewien sekret, którego nigdy nie wyjawiem nikomu
z firmy TI (zaznaczam, e nie nale do docelowej grupy klientów tej firmy).
Zrozumienie celów (wyników) i wartoci (zachowa odwiedzajcych) witryny
www.ti.com zajo mi zaledwie pó godziny przegldania. Po tym czasie i okreleniu
potencjalnych wyników i zachowa odwiedzajcych t witryn mógbym przywdzia
swój kapelusz analityka i przystpi do próbkowania miar, które wybraem do roli
235
MIER
ZE
NIE
SUK
C
ES
U WI
TRYN B
2B
wskaników sukcesu. Mógbym nawet podj prób odgadnicia wartoci
ekonomicznej kadego z tych wyników. Jeli pracujesz w firmie TI, oczywicie
nie musisz zgadywa — wszystko moesz sam policzy.
Przeprowad ten sam proces na swojej witrynie internetowej (koncentrujc si
na konwersjach mikro, konwersjach makro i optymalnych zachowaniach odwiedzajcych).
Poniewa analizujesz wasn witryn, masz do dyspozycji bezcenny atut — wiesz ju,
co próbujesz osign przy uyciu tej witryny! Wykorzystaj t wiedz. Ach, i nie
zapomnij obliczy jej cznej wartoci ekonomicznej!
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
informatyka web analytics 2 0 swiadome rozwijanie witryn internetowych avinash kaushik ebook
Witryna w Internecie – zasady tworzenia i funkcjonowania odpowiedzi na0
ASP NET 2 0 Tworzenie witryn internetowych z wykorzystaniem C i Visual Basica aspntw
Godzina dziennie z Web Analytics
CSS Witryny internetowe szyte na miarę Autorytety informatyki Wydanie II [PL]
Praca Dyplomowa Cala - Witryna internetowa, Różne
Witryna w Internecie – zasady tworzenia i funkcjonowania - Odpowiedzi 100%, IT-Szkoła odpowiedzi, Wi
wprowadzenie do internetu, wit zajecia 7, Podstawy projektowania witryn internetowych
funkcjonowanie witryn internetowych jako narzędza marketingowego w przedsiębiosrtwach przemysłowych
IT Witryna w Internecie
więcej podobnych podstron