4 odporúčania ako dolovať z reportov informácie


4 odporúčania ako dolovať z reportov informácie

Leto je preč. Koniec čvachtania sa vo vode, koniec ležérneho leňošenia, koniec konzumovania langošov na obľúbenom kúpalisku… Je najvyšší čas začať na sebe opäť makať! Ak rozmýšľate v čom by ste sa mohli zdokonaliť, tak aby to bolo všeobecne užitočné a súčasne vlastníte alebo spravujete webové sídlo – máme pre vás tip. Čo tak zdokonaliť sa v používaní Google Analytics a vo webovej analytike všeobecne? Prebehnúť si niekoľko tipov štatistického vyhodnocovania výsledkov sídla, naučiť sa ako interpretovať Google Analytics reporty tak, aby ste na ich základe mohli robiť reálne rozhodnutia a veci zlepšovať – to znie užitočne, nie?

A práve preto vám v priebehu októbra a novembra prinesieme sériu článkov z cyklu Jesenné tipy ako na Google Analytics. Spolu nás čakajú 4 články.

Ak ste doteraz Google Analytics veľmi nepoužívali, nevadí. Začíname takmer na zelenej lúke, stačí ak sa aspoň trochu vyznáte v rozhraní Google Analytics (ak nie, začnite týmto článkom o rozbehaní a základoch práce s Google Analytics na MOZ.com). A inak vám bude stačiť už len chuť a elán sa zorientovať a zlepšovať v problematike webovej analytiky. Ale dosť bolo úvodných omáčok, poďme sa do toho hneď zahryznúť.

Session #1 – 4 odporúčania ako vydolovať z reportov hodnotnejšie informácie

V prvej časti série sa budeme baviť o štyroch základných best practices (z mnohých – ale nasledujúce štyri sú z tých najpodstatnejších ;), ktoré potrebujeme vedieť ešte skôr než sa prihlásime do rozhrania Google Analytics (alebo podobného nástroja).

Za prvé – porovnávajte!

Začnime zľahka. Pozrime sa na obrázok nižšie:

Čo vieme vyčítať z informácií na obrázku?

Na obrázku vidíme dva údaje – počet návštev sídla X za mesiac február a priemerné trvanie jednej návštevy. Plus krivku ako sa vyvíjal počet návštev po dňoch. Položme si otázku:

Vieme z týchto dát vyčítať ešte niečo naviac?

Alebo inak, je 5.635 návštev veľa alebo málo? A čo priemerné trvanie návštevy? Sú necelé 4 minútky dobrá alebo nedobrá hodnota?

Popravde netušíme. Zoberme si len návštevy. Ak bolo na sídle v rovnakom čase rok dozadu 10.000 návštev, tak potom hodnota 5.635 návštev rozhodne nebude úplne optimálna. Naopak, ak sme v minulý rok vo februári dosiahli 3.000 návštev, tak potom vidíme v tomto roku značné zlepšenie.

Pozrime sa ako bude situácia vyzerať ak si aktuálne februárové výsledky porovnáme s februárom rok dozadu:

Medziročné porovnanie

Bum! A hneď je to jasné. Medziročne nám návštevnosť stúpla o 3,28 percenta. To predstavuje len veľmi mierny nárast (skôr stagnáciu). Ale trvanie návštevy sa medziročne zlepšilo (sídlo zjavne lepšie funguje v zmysle schopnosti zaujať návštevníkov – priemerne nám návštevníci strávia na sídle o viac ako minútu viac času ako rok dozadu).

A zrazu vieme či je 5.635 návštev veľa alebo málo (skôr málo, pretože medziročne by sme chceli asi dosahovať väčšie rasty).

Prvým základným odporúčaním preto je – porovnávajte!

Akonáhle porovnávame, dostaneme značne hodnotnejšiu informáciu než keď pozeráme len na aktuálne výsledky.

Za druhé – pozerajte na dlhodobé trendy

Medziročné alebo medzimesačné porovnávanie nám vie povedať veľa. V niektorých prípadoch sa ale potrebujeme pozrieť na dlhodobé trendy. Prečo? Pretože nám umožnia rýchlo identifikovať sezónnosť. A rovnako ako pri porovnávaní platí, že nám poskytnú komplexnejší obraz. Pozrime na graf nižšie:

03

Vidíme dve krivky. Tmavomodrú vyjadrujúcu návštevnosť za svetlomodrú vyjadrujúcu priemerné trvanie návštevy. Každý bod na grafe je konkrétny mesiac v roku. A takmer okamžite môžeme postrehnúť rysujúcu sa sezónnosť. Od marca až do apríla na sídlo prišlo citeľne viac návštev než v iných mesiacoch. A naopak august až november vyzerá skôr na uhorkovú sezónu.

Už len na doplnenie – v nasledujúcich článkoch si ukážeme ako si napríklad pozrieť trend predajnosti konkrétneho typu / konkrétnej kategórie produktov na vašom e-shope  (napríklad aká je sezónnosť pri predaji mikrovlniek a aká pri predaji GPS navigácií, atď.).

Druhým základným odporúčaním je nezabúdať pozerať aj na dlhodobé trendy.

Za tretie – porovnávajte! Ale tentoraz rôzne segmenty návštev

Jeden z postupov, ktorý reálne pomáha vydolovať z Google Analytics čo najviac poznatkov, je porovnávať segmenty návštev.

Napríklad segment návštevníkov tvoriacich mobilnú návštevnosť (na vašom sídle surfujú pomocou svojho smartfónu) verzus segment návštevníkov, ktorí používajú klasický počítač alebo notebook. Viď obrázok nižšie:

Segmentácia návštev v Google Analytics

Akonáhle sme celkovú návštevnosť rozdelili do dvoch samostatných chlievikov (segmentov), opäť dostávame konkrétnejšiu a hodnotnejšiu informáciu. Vidíme, že návštevníci používajúci mobilné zariadenie si počas návštevy priemerne prezrú oveľa menej stránok a taktiež strávia na sídle priemerne o minútu kratšie než návštevníci používajúci notebook alebo PC. A pre nás to znamená, že by sme sa mali začať pýtať prečo to tak je.

Jednou z najlepších vlastností Google Analytics je, že umožňuje vytvárať vlastné segmenty návštev. Napríklad návštevníkov, ktorí kúpili produkt X, alebo návštevníkov, ktorí za obdobie Y spravili aspoň 3 návštevy, alebo návštevníkov, ktorí sú z Trnavy a spravili nákup nad 300€. Atď, atď, atď. A akonáhle začnete rôzne segmenty porovnávať, väčšinou z toho vyliezajú užitočné postrehy.

Pokiaľ sa so segmentáciou v Google Analytics ešte veľmi nekamarátite, potom vám určite dobre padne druhý článok zo série jesenných tipov venujúci sa tejto problematike podrobnejšie.

Tretím základným odporúčaním je segmentovať návtševnosť a porovnávať rozdiely medzi jednotlivými segmentami.

Za štvrté – dajte si pozor na extrémy!

Porovnávanie so sebou nesie jedno potenciálne nebezpečenstvo. Ide o extrémy. Keďže často pracujeme s priemernými hodnotami (priemerný čas strávený na sídle, priemerná hodnota objednávky, atď), musíme držať v hlave, že priemerné hodnoty sú citlivé na extrémy. Pozrime na obrázok nižšie:

Pri porovnávaní treba dávať pozor na extrémne hodnoty

Ide o graf a tabuľku objednávok z mesiaca marec. Vidíme, že jedna z objednávok mala značne vyššiu hodnotu. Natoľko vyššiu, že ju môžeme považovať za extrém. A kvôli tejto objednávke sa stane nasledovné:

  • Ak budeme porovnávať marec s februárom, tak nám z toho vylezie, že marec bol z pohľadu výnosov značne lepší ako február. Ale dôvodom nebudú úpravy, ktoré sme na sídle vykonali, ale jedna extrémna objednávka. Ak by sme si pred porovnaním neskontrolovali či v dátach nemáme extrém, mohli by sme prísť k nesprávnym záverom.
  • A potom príde apríl a budeme ho porovnávať s marcom. A čo sa zrazu stane? Za apríl nám pravdepodobne bude Analytics ukazovať horšie výsledky z pohľadu tržieb než boli v marci. Ale nebude to kvôli tomu, že sa na sídle/kampaniach/inde niečo pokazilo, ale kvôli extrémnej objednávke, ktorá sa nám v dátach objavila. Aj v tomto prípade môžeme spraviť v apríli nesprávny záver.

Posledné dnešné základné odporúčanie znie – vždy keď porovnávame, skontrolujeme či nemáme v porovnaní extrémne hodnoty!

Drobná vsuvka – čo Google Analytics nikdy nepovie, lebo to nevie?

Čo Google Analytics nevieVráťme sa k otázke prečo návštevníci používajúci mobilné zariadenie strávili na sídle značne menej času než návštevníci používajúci notebook alebo tablet (viď obrázok s porovnaním segmentov vyššie v texte). Na túto otázku vám Google Analytics nevie poskytnúť odpoveď. Google Analytics vám ukáže ako sa návštevníci správajú, aké stránky si prezerajú, aké produkty vložili do košíka a podobne.

Nikdy ale nepovie prečo sa návštevníci správajú tak ako sa správajú. Na to sú určené iné nástroje a spôsoby vyhodnocovania. Majte na pamäti, že na to aby sme zistili prečo nám návštevníci na webe stvárajú všetko s výnimkou toho čo po nich chceme, sme my. Weboví analytici ;).

Jedným z rozumných spôsobov ako postupovať pri práci s Google Analytics je:

  1. Identifikujeme slabé miesto (zle performujúci segment návštev, kampaň so slabými výsledkami a podobne)
  2. Vypracujeme hypotézy prečo sa deje čo sa deje a ako to zlepšiť
  3. Skúsime hypotéty potvrdiť kvantitatívnymi dátami z Google Analytics (čo sa môže ale aj nemusí podariť, viac v neskorších článkoch)
  4. Spravíme zmeny
  5. Na dátach z Google Analytics overíme, či sa výsledky zlepšili alebo nie (porovnám obdobie pred zmenami s obdobím po zmenách)

Rozumných postupov je samozrejme viac. Záleží od situácie. Ale dopredu si napísať hypotézy a tie sa snažiť overiť je väčšinou postup, ktorý zabezpečí, že sa pri práci nezamotáte v grafoch a tabuľkách a reportoch. Pretože akonáhle máte hypotézu a dopredu (pred začiatkom hrabania sa v reportoch) si stanovíte ako by ste mohli danú hypotézu skúsiť potvrdiť – potom máte (väčšinou) jasný postup a jasnú predstavu, ktoré reporty a ktoré dáta su pre vás podstatné.

Rýchla rekapitulácia

  1. Porovnávajte, porovnávajte, porovnávajte! Medziročne, medzimesačne, akokoľvek potrebujeme.
  2. Pozerajte na dlhodobé trendy.
  3. Segmentuje. A porovnávajte, porovnávajte, porovnávajte… jednotlivé segmenty medzi sebou.
  4. Pri porovnaní si dávajte pozor na extrémy.

Dáva to hlavu a pätu? Súhlasíte alebo nesúhlasite? Chcete sa niečo spýtať? Zabudli sme na niečo podstatné? Neváhajte a využite diskusiu pod článkom. My aj ďalší čitatelia sa potešíme každému príspevku.

+ Diskusia nemá žiadne príspevky