Analytika a práce s daty je v posledních letech velké téma, což je samozřejmě dobře. Měření a vyhodnocování dat je tu víceméně pro každého, kdo má business navázaný na online prostředí. Základní přehled o tom, co se na webu nebo e-shopu děje, by měl mít majitel pár stránkového blogu, i majitel milionových e-shopů. Co měřit a jak s daty pracovat?
- Životní cyklus projektu
- Analytiky u obsahového webu
- Analytika u e-shopu
- Ohodnocení cílů
- Co si představujeme pod základním měřením
- Hlavně s daty pracujte
- Největší chyby v analytice
Životní cyklus projektu
Každý projekt má svůj životní cyklus.
Vše začíná jakýmsi “bouřením” – tehdy většinou do každého z marketingových kanálů investujete po pár stovkách a systémy si trochu osaháte.
Hned poté ale začínáte přemýšlet nad investicemi = přichází do hry analytika. Potřebujete vědět, co zákazníci na webu dělají, z jakých marketingových aktivit přicházejí a zároveň si musíte definovat cíle, které budou stát na reálných základech.
V některých případech se dostáváte do fáze, kdy řešíte plánování na několik let dopředu, potřebujete podklady pro získání úvěru nebo si potřebujete obhájit rozpočty na marketing u majitele či investora.
A zde všude potřebujete mít alespoň základní data pro manažerské i operativní rozhodnutí.
Analytika u obsahového webu
Obsahové weby se po analytické stránce dost liší od e-shopových řešení. Tím největším rozdílem je absence přímého nákupu jako hlavní konverze. Obsahové weby lze pak rozdělit na dva hlavní typy:
- web, který nabízí obsah (a případně chce vydělat na reklamě nebo spolupracích)
- web postavený na generování leadů (poptávkové formuláře, kalkulačky)
V rámci základního měření považujeme za klíčové určení zdroje návštěvnosti (organic, sociální sítě), na což většinou stačí základní vložení měřícího kódu. U větších projektů se pak nabízí podívat se více na marketingové kanály a atribuci marketingových investic (zda lastclick přivádí správné návštěvy) nebo se pověnovat content groupingu (seskupení obsahu dle typu příspěvku, kategorie, štítku). U seskupení obsahu pak můžete na pár kliknutí zjistit, jaké příspěvky v kategorii Dovolená (když to není jasně poznat z URL) jsou nejvýkonnější.
U obsahových webů, které mají za cíl generovat leady, je to trochu jinak. Obvykle lze měřit nějakou formu interakce (odhad nákladů hypotéky, předběžná nabídka, kalkulátor nákladů, konfigurátor produktu) a zajímá nás, kdo tyto konverze plní a případně následná práce s tímto uživatelem. V případě dlouhých nákupních procesů (tepelná čerpadla, stavební materiál, automobily) pak může být i v rámci základního měření implementace anonymních ID uživatelů. V tomto případě budete i po delší době schopni k jednomu leadu spárovat uživatele a podívat se na celou jeho konverzní cestu.
Jaké cíle doporučujeme měřit?
Některé cíle jsou pro obsahové weby specifické, ale většinou je lze využít i u e-shopů s tím, že ecommerce řešení měří navíc celý nákupní proces – košík, funnely apod.
- hlavní konverze
- registrace nebo předplatné (platba)
- stažení (například produktových listů, především u B2B)
- mikrokonverze
- dočtenost článku (kombinace statického času nebo počtu znaků v článku + hloubka scrollování
- zapojení do videa – spuštění, přehrání části videa
- prokliknutí fotky
- vyhledávání na webu – poslouží jako možná inspirace pro tvorbu nového obsahu nebo zpětná vazba na to, že zákazník něco nemůže snadno najít
Analytika u e-shopu
U e-shopu je hlavní měřit to, co doopravdy využiji. Často k nám chodí klienti s nastaveným měřením téměř na všechno – takové měření může být nákladné, marketingové systémy mohou mít problém s rozklíčováním dat a samozřejmě i orientace v datech je složitá. To co měřím, by mělo odpovídat analytické vyspělosti organizace či projektu.
TIP: Pokud je transakcí v e-shopu málo, ale reklamní systémy potřebují pro optimalizaci kampaní více konverzí, lze postoupit o krok zpět v nákupním trychtýřy a rozšířit měření například vstupu do košíku a vyplnění adresy. Když ani to nestačí, poskočte na měření “přidání do košíku”.
Kromě cílů, které jsme popsali výše u obsahových webů, můžete u e-shopu měřit např:
- košík a celá nákupní proces (trychtýř)
- registrace do e-shopu, odběr newsletteru, slevové kupóny (poznám i to, od jaké hodnoty bývá sleva zajímavá)
- vyhledávání (dle objemu jsem schopen odhadovat skladové zásoby nebo potenciál k naskladnění novinek)
- rezervace a přidání do seznamu přání
Z dlouhodobého pohledu nás u e-shopu zajímá rozklíčování skutečného zisku (částka, která zůstane po odečtení doprav, vratek, dárků, práce, daní a dalších nákladů) tedy zjištění tzv. čisté marže, která skutečně zůstává na vašem účtu. Je důležité si uvědomit, že doprava zdarma je bezplatná pouze pro zákazníka.
Nedoporučujeme měřit v rámci Google Analytics vratky, storna a reklamace – obvykle toto řešíme v samostatném měření mimo Google Analytics. Stejně tak nemá smysl údaje importovat zpět, ale dělat si analýzu nad jednotlivými kanály mimo Analytics (například díky transformaci a práci s daty).
Též bychom se vyhnuli měření impresí produktů v kategoriích (co je zobrazeno, ale neprokliknuto). S těmito daty ručně nic neuděláte – je potřeba dost složité automatizace a strojového učení, aby byly výpisy produktů měněny dle dat..
Ohodnocení cílů
Ve všech případech základního měření doporučujeme ohodnotit všechny měřené cíle finanční částkou (například přečtení článku 5 Kč, stažení PDF 20 Kč apod). Díky tomu bude možné porovnávat je s náklady výkon webu. Technika, jakou se dopočítáte k hodnotě cílů, se může lišit od pocitového ohodnocení, přes odborný odhad až ke skutečné kalkulaci.
Příklad: u obsahového webu víte, jaká je míra prokliku reklamy a jaký je průměrný zisk z jednoho prokliku. Podle toho víte, kolik vám jedna návštěva přinese a kolik jich potřebujete k tomu, abyste své cíle splnily.
Co si představujeme pod základním měřením a jak pracujeme?
Obvykle klienta nepustíme dál, než nám řekne, co chce s daty dělat. Měřit cokoli bez této informace bude problémové nejen kvůli náročnosti nastavení a možná nulového využití, ale také s ohledem na ochranu soukromí uživatelů na internetu tzv. eprivacy – dát si na web několik remarketingových kódu, které se spouští bez souhlasu uživatelů, ve stylu “kdyby náhodou” je již nyní na pováženou a po zpřísnění díky ePrivacy směrnici Evropské unie, která vejde v platnost pravděpodobně příští rok, se vystavujete možným postihům.
K základu měření doporučujeme toto:
- vše nasazené přes GTM – vždy stejně vše u našich klientů převádíme, aby nad měřením byla kontrola
- sbírání návštěvnosti na vstupních stránkách – mnohdy stačí základní měřící GA kód (případně chytřejší GA4 kód, který umí měřit i hloubku scrollu, stažení pdf apod).
- dva, tři remarketingové kódy, které využiji (obvykle Sklik, Ads, FB pixel), abychom mohli správně a legálně sbírat publikum
- u e-shopu měření košíku (případně Enhanced Ecommerce)
U analytiky mobilních aplikací je pak i základní měření výrazně složitější – samo od sebe měření moc nefunguje a je mu potřeba věnovat větší péči.
Co si z článku odnést:
“Ať už měříte cokoli, největší posun bude, když na data budete koukat pravidelně. Raději měřte méně věcí, ale sledujte vývoj vybraných metrik a podle toho něco dělejte.”
Bez ohledu na nastavení měření (správné i špatné) se bez kouknutí na data stává měření k ničemu – něco se měří, ale nikdo s daty nepracuje, nepoužívá je reportingu ani optimalizaci, nikdo data nerozporuje a není z nich žádný efekt. Je to taková Schödingerova kočka – dokud s daty nezačnete pracovat, mohou být, jak správná tak chybná.
Naše myšlenka je taková, že data v jakékoliv podobě by vám měli pomoci v zefektivnění procesů a čerpání zdrojů. Tato efektivnost může přijít, jak v podobě časové tak i finanční úspory nebo zvýšeného obratu. Takto získané prostředky můžete pak využít k dalšímu rozvoji, inovacím či podpoře komunity v nejbližším okolí společnosti.
Největší chyby v analytice
O nejčastějších chybách ve webové analytice jsme již psali. Vypíchněme si ale to nejzásadnější:
- S daty se nijak nepracuje
- Mám základní měření a můj web funguje na Javascriptu (např. se nepřenačítá stránka, jsou zde pouze virtuální pageviews)
- Chybí práce s krokovým trychtýřem (např. skrz košík)
- Měří se vše bez souhlasu návštěvníka (spíše právní věc)
- Měření zůstává i na vývojových verzích aktivní (old., dev.) a u velkých projektů to může data dost zkreslovat
- Posílají se do různých systémů osobní údaje (například po obnovení hesla zůstává e-mail v URL, což se propíše do Analytics)
- Platební brány a bookovací platformy přepisují zdroje návštěv a připisují si konverze (naštěstí to už se zlepšuje a lidi to vylučují)
Výše uvedená téma řeší na každém projektu pozice digitálního analytika. Ten může být externí či interní. Podívejte se jaké další činnosti spadají do jeho kompetence.
