Blog analytikaPoznámky a postřehy z oboru analýzy návštěvnosti webu

Klíčové ukazatele výkonu (KPI – Key Performance Indicator) se podle mého názoru u nás často používají úplně špatně. Mám v úmyslu tímto článkem ukázat prstem na ty, kteří to špatně chápou podle mě. Pokud je ale špatný můj pohled, může být závěr mého článku může zcela opačný, než k jakému se hodlám dobrat. Ale to nevadí. Důležitější je nebýt vedle než si myslet, že mám pravdu :-).

Klíčové ukazatele výkonu

Pro mě jsou (webová) KPI velmi praktická čísla, která vycházejí z dlouhodobého měření a podle nejlepších pozorování a analýz skutečně pomáhají ukázat, jestli se (na webu) něco děje, případně, jak daleko máme k plnění stanovených cílů.

Za tímto účelem taky tato „měřítka“ zřejmě vznikla. Mají fungovat jako jakési semafory, které upozorní na případný průšvih nebo úspěch. A jakožto ukazatele mají být tato čísla maximálně přehledná, smysluplná a vypovídající. To platí i pro jejich případné vizualizace (grafy).

Stará čísla ne

Jednou z častých začátečnických chyb při využívání principu KPI je tendence sledovat tato čísla za příliš dlouhé období.

Je správné sledovat trendy. To jistě ano, ale analýza trendů není totéž jako reportování KPI. Příliš mnoho trendů rozptyluje a taky trochu paralyzuje. Trend totiž často bývá výmluvou lenochů – „Tak to chodí každý rok.“ Přitom se obvykle málokdo zabývá skutčně kvalitní analýzou trendu – křivky se většinou neporovnávají a nesezónní pokles se tak může ztratit.

U trendovaných KPI mají jejich uživatelé výrazně menší motivaci hlouběji analyzovat data, spokojí se s primitivním vysvětlením a mají větší strach přijímat rozhodnutí (to je ta paralýza).

Trocha psychologie a praxe

Mají-li nám data pomáhat, musíme jim tu roli trochu usnadnit. Jinak sami sebe zahrneme příliš velkým množstvím informací, ve kterém se ani sami nevyznáme.

Denně potkáváme různé ukazatele a mnoho z nich splňuje základní vlastnosti KPI: srozumitelnost, přehlednost a názornost. Takový klíčový ukazatel by nám měl ukázat, co asi tak máme dělat. Vezměme si třeba takový semafor. Na něm má každá barva svůj jasný význam a každý vlastník řidičáku ví, co má dělat. Na semaforu nevidíte, za jak dlouho blikne červená a už vůbec vám neradí, jaký rychlostní stupeň máte zařadit – to už je váš problém. Stený význam mají mít KPIčka. Mají vás prostě informovat o stavu.

Reportujte KPI, analyzujte detaily

Při práci s KPI se velmi často zaměňuje význam a funkce analýzy a reportingu. Často se tak tráví mnoho času reportováním zbytečného balíku čísel, která mají částečně zastoupit kvalitní analýzu, na kterou díky tomu už není čas nebo rozpočet.

Rád bych apeloval především na cílevědomé manažery, aby se naučili pracovat s daty, která mají vypovídací schopnost, ale nejdou zbytečně do hloubky. Zároveň aby k těmto číslům vyžadovali vysvětlení od svých podřízených – ti je totiž svými skutky naplňují, tudíž by se sami měli velice detailně zabývat analýzou, která odhalí více.

A jak KPI ve vaší firmě vnímáte a provozujete vy?

Minule jsem se zaměřil spíše na „politické“ problémy související s používáním kampaňových parametrů. A teď se zaměřím na praxi v Google Analytics.

Velmi jednoduchý princip

Google Analytics nabízí celkem 5 kampaňových parametrů. Každý má jiný význam, ukládá se do jiné kolonky a společně utvářejí poměrně detailní pohled na jednotlivé kampaně. Výhodou je, že úroveň detailu si můžete zvolit sami jen tím, jak přesně parametry používáte.

Kampaňové parametry se připojují na konec URL cílové stránky, jak jsem už uváděl v předchozím článku:
http://blog.romag.cz/?utm_medium=ppc&utm_source=sklik&utm_campaign=leto-2009
(V příkladu je celá adresa s trojicí kampaňových parametrů.)

Všech pět pohromadě

Následují aprametry seřazené od toho, který nese nejobecnější informaci až po ten s nejhlubším detailem. První dva jsou „povinné“ (když používáte kampaňové parametry, tyto dva musíte použít vždy). Ostatní používejte dle vlastního uvážení.

utm_medium (povinný)

Hlavní kategorie kampaní – výraz medium poměrně trefně vystihuje, jakou informaci tady máte uvést.

Nejčastěji se používají tyto (názvy hovoří snad samy za sebe):

• utm_medium=ppc
• utm_medium=cpc (stejné jako PPC, jen anglická zkratka a běžně používaná v Google Analytics)
• utm_medium=banner
• utm_medium=email
• utm_medium=partner (často pro affiliate partnery apod.)

Pozn.: Google Analytics standardně používá 3 média: (none) pro přímé přístupy, organic pro přístupy z vyhledávačů, referral pro přístupy pomocí odkazu z jiných stránek. Standardně žádné z těchto médií nepoužijete. Pokud kampaňové parametry nepoužijete Google Analytics k prokliku banneru či inzerátu přidělí automaticky některý z uvedených typů.

Analytics používá ještě jedno speciální médium: cpc pro reklamní formáty placené za klik (např. Google AdWords) tyto inzeráty ale Google Analytics sám od sebe nedokáže rozeznat např. od přístupů z vyhledavačů a nepřiřadí jim medium cpc. V Google AdWords však můžete zapnout tzv. auto-tagging, který všechny AdWords inzeráty zařadí do kolonky cpc.

utm_source (povinný)

Zdroj – kde inzerát nebo banner či odkaz vlastně byl. Jako zdroj se nejčastěji uvádí doména ve tvaru „domena.cz“ nebo název reklamního systému „sklik“. Jiná informace se do utm_source uvádí jen tehdy, má-li to opravdu smysl – např. pro emailovou kampaň.

Příklady typického použití:

• utm_source=adwords
• utm_source=sklik
• utm_source=novinky.cz
• utm_source=idnes.cz
• utm_source=email

utm_campaign

Název kampaně, případně propagovaného produktu. Toto pole už není povinné, ale doporučuji, abyste ho používali. Velmi to usnadňuje vyhodnocování kampaní. Pro PPC inzeráty se do utm_campaign nejčastěji zadává název reklamní sestavy (ne kampaně), případně „kampaň:sestava“. Je-li pro danou kampaň typické nějaké časové vymezení, bývá právě utm_campaign ten nejvhodnější parametr.

Příklady:

• utm_campaign=leto-2009 (tématická kampaň)
• utm_campaign=odborne-poradenstvi (název reklamní PPC sestavy)
• utm_campaign=iphone-3gs (název produktu)
• utm_campaign=newsletter-2009-07 (název emailové komunikace s uvedeným datem)
• utm_campaign=m-p-1345 (pro konkurenci nesrozumitelné označení, bohužel se takto označené kampaně hůře vyhodnocují)

utm_content

Detaily reklamního formátu. Nejčastěji se zde objevují rozměry banneru, označení různých variant, obsahové téma.

• utm_content=250×250 (rozměry banneru)
• utm_content=skyscraper (pojmenování rozměru)
• utm_content=250×250-v2 (rozměr a verze)
• utm_content=slevovy-kupon (tématické zaměření inzerátu nebo sdělení)

utm_term

Klíčové slovo. Tento parametr nepoužívám a nedoporučuji to ani vám. Hodnota parametru utm_term se v Google Analytics uloží mezi klíčová slova, která Analytics automaticky „sbírá“ z návštěv z vyhledavačů. Ručně přidávaná klíčová slova zkreslují statistiky těch skutečných.

Zdroje a nástroje

• Nástroj URL Builder – šikovná utilitka, která usnadňuje vytváření kampaňových parametrů.
• Nápověda GA Porozumění proměnným kampaně: Pět dimenzí sledování kampaně – shrnutí kampaňových parametrů.
• Nápověda GA Jak mohu označkovat své odkazy? – poněkud hůře stravitelný text – čtěte raději anglicky nebo vůbec.
• Článek Proč lidi kašlou na kampaňové parametry – o procesních problémech při používání kampaňových parametrů a základní úvod do problematiky kampaňových parametrů.
• Článek Vyhněte se duplicitám při měření kampaní – o potenciálních SEO problémech při používání kampaňových parametrů a jak jim předcházet (tzv. „křížková metoda“ :-)).

Další zdroje rád přidám, budu rád za každý dobrý tip.

Možnost vyhodnocovat kampaně je výsadou jen těch, kteří měří svůj či cizí web nějakým nástrojem, který to umí. Ale ani ten nejlepší nástroj na světě to nedokáže bez poctivého přispění lidského faktoru. Nástroj dokáže konkrétní kampaň poznat jen tehdy, pokud kampaň patřičně označkujete. No a právě tady selháváme. :-)

Cože? Kampaňové parametry?

Ještě jste o nich neslyšeli? Nevadí!

Slyšeli jste někdy o utm_medium, utm_source, utm_campaign atd? Tak to je ono.

Neslyšeli? Nevadí!

Snad každý banner či odkaz nebo reklamní inzerát na itnernetu vede po prokliku na nějakou stránku. Té se říká vstupní stránka (anglicky též landing page). No a tahle stránka má nějakou adresu (URL), např. http://blog.romag.cz/. Tato adresa žádné kampaňové parametry neobsahuje, a pokud byste tuto adresu dali třeba do banneru, je příliš velká šance, že později nebudete schopní správně vyhodnotit kampaň.

Pro odlišení kampaní se tedy přidávají tzv. kampaňové parametry, které měřicímu nástroji přesně řeknou, z jaké reklamy či kampaně uživatel přišel. Ty se přidávají zpravidla na konec URL. V tomto příkladě by to pro Google Analytics vypadalo např. takto:

http://blog.romag.cz/?utm_medium=ppc&utm_source=sklik&utm_campaign=leto-2009.

Jednotlivé měřicí parametry jsou tedy:

• utm_medium=ppc (uživatel přišel z kampaně v nějakém PPC systému)
• utm_source=sklik (uživatel přišel přes kampaň v systému Sklik)
• utm_campaign=leto-2009 (uživatel přišel přes kampaň, které říkáme leto-2009)

Asi jste si všimli, že před prvním parametrem je ? (otazník) a mezi jednotilivými parametry je & (ampersand). Aby kampaňové parametry fungovaly správně, je dobré mít v adrese pouze jeden otazník. Pokud základní adresa už nějaké parametry obsahuje, musíme tyto kampaňové připojit ampersandem (&). Např.:

http://blog.romag.cz/?parametr=abc&utm_medium=ppc&utm_source=sklik&utm_campaign=leto-2009.

Už je to jasnější? Jestli ne, tak se klidně ptejte a mějte klidně i hloupé dotazy (k tématu :-)).

Lidi na kampaňové parametry nekašlou

Oni jen nevědí, jak je používat. Ale co hůř! Oni často nevědí, že je mají používat! Jedno ani druhé není často jen nezkušenost konkrétních lidí na online marketingových židlích. Často se v tom nevyznají ani agentury. Ale co. Někdy se s tím začít musí. Musí se na to trpělivě a pořád od začátku a musí se na to dohlížet. A stejně v tom bude spousta chyb, než se to naučí úplně všichni, kteří to potřebují. :-)

Chybí systém, proces a návyk

Často chceme, aby ONI kampaňové parametry používali, ale nikdo jim neřekl jak. A co by měli vědět?

• Jak mají vypadat parametry pro jednotlivé kampaně.
• K čemu všemu se mají parametry přidávat.
• Co všechno je taky kampaň z pohledu měření. (Ano, je to potřetí skoro stejný bod – záměrně.)
• Koho se mají ptát, když si nebudou jistí.
• Kdo je odpovědný za to, že tam budou.
• Odteď už je to povinné. (Často přidává parametry někdo, pro koho nemají žádný přímý přínos, tudíž se může jevit, že je to práce navíc. Kampaně tu byly dříve než jejich měření, proto je tohle téměř vždy novinka a práce navíc.)

Vědí to ti vaši, kteří to používají špatně nebo vůbec? Ne? tak co se divíte, že to dělají jinak? ;-)

Buďte tedy shovívaví, trpěliví, ale důslední! Trvejte na tom, že se to měřit má musí. Opravujte chyby. Vysvětlujte, co bylo špatně. Zajímejte se, co je potřeba udělat, aby to příště bylo lepší.

Prostor pro vás

Přidávání měřicích parametrů je často hodně bolavé téma. Jedni obviňují druhé, přehazují odpovědnost na někoho jiného apod. Rád bych, aby to tak nebylo. A tak budu rád, když nám všem pomůžete tohle téma vyřešit jednou pro vždy.

Podělte se s námi o vaše zkušenosti, potíže, problémy a komplikace. Určitě se najde někdo, kdo má nebo bude mít podobný problém. Díky!

Stále více přicházím na chuť metrice uživatel, potažmo unikátní uživatel. Je úžasná a dokáže ledacos zajímavého prozradit. A je ještě zajímavější, pokud se ve svém analytickém bádání neomezujete na Google Analytics.

Dnes mi přišel email s prosbou o pomoc právě s unikátními uživateli v Google Analytics. O odpověď se podělím i s vámi.

Unikátní uživatel

Tahle metrika je snadná, ale dokáže pěkně zatopit. Obzvlášť, když z ní potřebujeme dělat nějaké závěry a ještě hůře, když je to za delší období. Unikátnost uživatele se vztahuje vždy na nějaké období a liší se v jednotlivých nástrojích. V praxi narazíte na 3 základní přístupy:

1. Máte na výběr, jestli chcete vidět unikátní uživatele za rok, kvartál, měsíc, týden, den či hodinu, tak to dělá třeba Omniture SiteCatalyst. Všechno to má smysl, ale hodí se pokaždé jiné číslo. 
2. Pevná hranice, přes kterou se nástroj s unikátností uživatele prostě nepřenese - Clicktracks (PRO) – celé měsíce.
3. Unikátní v každém pohledu - Google Analytics.

(Přiznám se, že se mi nechtělo studovat metodiku dalších nástrojů. Pokud tedy víte, jak to chodí jinde, podělte se o to s námi v komentářích. Díky!)

Unikátní znamená, že se za danou periodu každý měřitelný uživatel počítá pouze jednou. To zní jednoduše. Pokud ale máte „uživatele po měsících“ a sledujete období za 3 měsíce, započítá se vám určitá skupina (vracejících se) uživatelů třikrát. Prostý součet měsíčních uživatelů je vyšší než skutečný počet unikátních uživatelů.

„Unikáti“ v Google Analytics

Google Analytics vždy uvádí uživatele unikátní (nesčítá) bez ohledu na to, jak dlouhé období zvolíte. Pokud ale ve statistice Návštěvníci > Přehled přejedete myší po grafu, uvidíte unikátní počty návštěvníků po dnech, týdnech či měsících (podle toho, jak máte graf nastavený). Schválně se zkuste podívat na období několika měsíců – a graf po měsících. I tady platí, že součet měsíců nedá počet unikátů za celé období, toto číslo je ale vidět právě ve statistice Návštěvníci.

Noví uživatelé v Google Analytics

Google Analytics také pracuje se statistikou Nové návštěvy, která sice má co do činění s uživateli, ale neuvádí procento nových návštěvníků. Jak už sám název napovídá, jedná se o podíl návštěv uskutečněných novými uživateli. Procento nových uživatelů se od procenta nových návštěv může lišit zcela zásadně. (Extrémní případ: Máme 5 unikátních uživatelů. 4 přišli na web jen jednou, pátý v daném období 96x. Řekněme, že tito uživatelé na webu předtím nebyli, to dává 100% nových uživatelů, ale jen 5%! nových návštěv - tedy návštěv uskutečněných novými uživateli.)

Snadno se to plete

Opatrnost je rozhodně na místě. Slovíčka návštěva a návštěvník, resp. anglicky visit a visitor jsou si velmi podobná, ale přístup k číslům musí být zcela odlišný. Zatímco unikátní návštěvníky za několik období nelze beztrestně sčítat, návštěvy (ostatně i zobrazení stránky, objednávky, apod.) sčítat lze.

Unikátní uživatel = unikátní cookie

Dnes už všechny moderní nástroje dávají přednost odlišování uživatele na základě cookies, což jsou dočasné soubory uložené ve vašem prohlížeči (více o cookies na Wikipedii). Dříve se hojně využívalo odlišování na základě IP adresy, ale s rostoucím počtem rozsáhlých sítí o více počítačích ukrytých za jednou IP adresou tato metoda pozbývá smyslu a je více nepřesná než cookies, které zase mohou uživatelé mazat apod.

Podělte se s námi v komentařích o vaše zkušenosti či problémy s měřením a analyzováním unikátních uživatelů.

Že Google testuje zobrazování výsledků hledání pomocí AJAXu není nic nového. Uvědomujeme si ale všichni, že to má vliv na statistiky? Ve vašich statistikách totiž mohou chybět slova u návštěv z hledání ve vyhledavači Google.

Jak to obvykle chodí

Všechny měřicí systémy, které rozpoznávají klíčová slova, přes která uživatel přišel na web, tak činí na základě referera. To je URL předchozí stránky. U většiny vyhledavačů platí, že se zadaný dotaz objeví v URL. Viz např. stránka s výsledky hledání fráze Google Analytics v Googlu obsahuje v URL hledaný text: „q=google+analytics“.

AJAX neprozradí klíčové slovo

Výsledky hledání v Googlu zobrazené pomocí AJAXu způsobí, že se v URL neobjeví, co uživatel hledal. A z toho plyne náš problém. Měřicí nástroje nemají kde vzít informaci o tom, co uživatel hledal. Významnou nepřesnost dnes ve statistikách nečekejte. Naprostá většina hledání probíhá stále standardně.

Zatím je sice AJAX na Googlu jen v testování, a tak doufám, že pokud se Google pustí do AJAXu naplno,  přistoupí předtím k nějaké geniální změně a umožní nám měřit, která klíčová slova přivedla uživatele na náš web.

Na toto téma mě upozornil Bill Mungovan svým článkem Google Testing AJAX on Search Results Pages. Zajímavé je i vyjádření Googlu, které odkazuje na článek z roku 2006 s názvem This is a test. This is only a test., který má zřejmě ilustrovat, že Google experimentuje už dlouho :-).

Nebo, že by znemožnění měření klíčových slov byl záměr a snaha o boj proti SEO praktikám? ;-)

Každý by se měl čas od času zamyslet nad svou prací. Analýzy návštěvnosti by měly generovat náměty ke změnám a inovacím, a tak se ptám vás všech, kteří používáte Google Analytics nebo kterýkoli jiný nástroj pro měření a analyzování webů. Udělali jste díky statistikám něco jinak?

Schválně, zkuste se zamyslet nad následujícími otázkami a upřímně si odpovědět. Věřím, že všichni máme co zlepšovat ;-).

KPIs [kejpi:a:js]

Zvláštně zprofanovaná zkratka, díky které mnohé firmy často reportují kdeco a často úplně k ničemu.

• Nejspíš pravidelně sledujete čísla, která na webu měříte – donutila vás některá k nějaké změně nebo nějaké hlubší analýze?
• Když už nějaká čísla pravidelně sledujete, opravdu pro vás něco znamenají, nebo to jen někdo chce vědět „pro zajímavost“? A kolik je kterých?
• A vůbec – čekáte, že vám webové KPIs dají konkrétní odpovědi, nebo jen naznačí, že se něco mění a je třeba zjistit, co se děje?

Analýzy a vyhodnocování

K číslům a analýze je taky potřeba přistupovat zodpovědně.

• Zohledňujete vždy souvislosti, nebo je při poklesu konverzního poměru oheň na střeše, i když je víc objednávek?
• Věnujete čas odpovídající analýze, nebo od stolu rozdáváte smrtící rány na základě jednoho čísla?
• Jste si jistí, že při rozhodování máte vždy dostatek informací?
• Víte, kdo ve vaší firmě nejlépe rozumí statistikám návštěvnosti?

Profesionální přístup

• Je to všechno jen problém a chyba nadřízených?
• Můžete vy sami nastartovat nový proces či iniciovat změnu?

Přivedly vás moje otázky k zamyšlení? Podělte se s námi o vaše zkušenosti.

Nejen komentáře pod mým předchozím článku na téma konverzní poměr mě přesvědčily o tom, že se význam tohoto čísla příliš přeceňuje. Rád bych se tedy na to podíval z druhé stránky.

Konverzní poměr ovlivňuje marketingová a obchodní strategie ve všech podobách (značka, její známost a oblíbenost, cenová politika, zásadní vliv má také forma a obsah komunikace), totéž ve srovnání s konkurencí (a obchodními partnery), technické řešení webu, spolehlivost a dostupnost stránek. Záměrně jsem se v tom výčtu vyhnul často omýlaným typicky webovým pojmům jako je grafika, účinné texty apod. To vše už v tom totiž dávno je.

Zásadním omylem při hodnocení konverzního poměru je příliš velká soustředěnost na web, jeho technologie a nadhodnocená specifika. Ve skutečnosti zde velmi silně schází orientace na zákazníka a marketing. 

Iluze webové analytiky

Detailní měřitelnost a relativně snadná analyzovatelnost bohužel vytváří iluzi, že je web snadno vyčíslitelný a jeho uživatelé se chovají podle předvídatelných vzorců, které lze s matematickou přesností vyjádřit.

Tuto iluzi zvyšuje i mizerná kvalita resp. schopnosti měřicích nástrojů, které často neumí o moc víc než měřit konverze a konverzní poměr. To je veliký problém. Jeden z mála způsobů, jak porozumět uživatelům – potenciálním zákazníkům – je právě analýza návštěvnosti, kterou schonosti nástroje silně limitují.

Kdo si alespoň jednou v životě vyzkoušel vyhodnocování návštěvnosti webu pomocí pomocí silnějšího nástroje než je Google Analytics a poznal kouzlo pokročilé segmentace, zajisté už ví, že konverzní poměr říká o webu a uživatelích přibližně totéž co průměrná mzda o platech obyvatelstva (a síle ekonomiky).

Hodní a zlí

Konverzní poměr dělí uživatele webu na hodné a zlé – ti, kteří koupili a ti, kteří nekoupili. Ale existuje mnoho jiných a lepších škatulek, do kterých můžeme uživatele zařadit. Z těch primitivních jsou to například uživatelé, kteří navštívili jen jednu stránku (Bounces, Bounce rate, Short visit, Okamžité odchody). Zkuste si orientačně spočítat konverzní poměr pouze z návštěv, které neskončily okamžitým odchodem. ;) WOW!

Můžeme ale zajít dále – uživatelé, kteří nějakým způsobem (ne)započali proces nákupu – přihodili do košíku zboží, nebo také zboží v určité minimální hodnotě, uložili si košík na příště apod.

Jiní uživatelé zase na daném webu mají zcela jiný záměr – zjištění detailních informací o produktu, o firmě, zapojit se do diskuze, provést výběr před nákupem na pobočce, vyhledání zboží, které by si zde mohli koupit známí apod.

Přidejme do této matematiky fakt, že každý uživatel má jinou částku v peněžence, má jiné mínění o webu či značce a mnoho jiných faktorů i kvalitu jednotlivých zdrojů návštěvnosti.

Není to trochu moc proměnných na jedno číslo?

Uděláte-li jakoukoli změnu, potřebujete spíše vědět, jestli vzrostl konverzní poměr, nebo to, jaký má ta změna vliv uživatele?

Chápu, že není-li k dispozici nic lepšího než konverzní poměr, mají lidé tendenci hodnotit web podle něj, ale rozhodně je velká chyba u této metriky zůstávat.

Kolik nesmyslů se už okolo konverzního poměru napovídalo… a ještě napovídá. Debaty o konverzním poměru ve firmě většinou odstartují příliš málo poučení ajťáci, kteří prostřednictvím primitivního vzorce nebo i drahého sofistikovaného nástroje objeví, že něco takového existuje. 

Ajťáka taky napadne něco jako.: „Zvýšíme konverzní poměr a předběhneme konkurenci! Heuréka! (A dostanu přidáno! Hurá)“ Z toho samozřejmě logicky vyvodí, že konverzní poměr je záležitost webu, nastaví ho jako jedno z KPI a oznámí všem, že tohle číslo značí, jak dobrý má firma web. V horším případě o tom napíše i článek. Dál už se ta hloupost šíří sama. A čím výš se to dostane, tím rychleji se to pak šíří.

Problém je, že si málokdy k těm statistikám sedne člověk, který rozumí lidem, oslovování, získávání zákazníků, péči o ně a vůbec všemu tomu obchodničení. Ten by totiž velmi záhy pochopil, jak se to ve skutečnosti má.

V reálném světě by se dal konverzní poměr přirovnat k úspěšnosti pojišťováka (nebo jiného prodejce). Růst či pokles konverzního poměru i úspěšnosti pojišťováka ovlivňují stejné faktory, jen v malinko jiných světech a úplně jinak měřené.

Průměrný ajťák má s prodáváním (mnohdy i s nakupováním) zkušenosti pramalé. Konverzní poměr je snadná veličina, a navíc je tak oslnivě krásná a populární jako Agáta Hanychová. Na rozdíl od Agáty je ale konverzní poměr veličina po čertech zrádná. Jde spočítat jedním primitivním vzorečkem, ale změnit ho lze milionem různých způsobů – opravením základních chyb webu počínaje a totálním přepracováním marketingové strategie konče.

Přes to všechno konverzní poměr na mnoha webech budí dojem, že funguje tak, jak si mnoho nešťastníků myslí. Ale to jen do té doby než se z webu odstraní ty největší překážky. Pak už návratnost investic do webu a jejich vliv na konverzní poměr rapidně klesá.

I když je to tak primitivní numero, vyvolává konverzní poměr podobný zájem jako třeba iPhone, ale koncentrace na něj mnohdy nepřináší odpovídající účinek, ale spíše až neadekvátní odliv peněz. :)

Pokračování příště…

Co vy na to? Jak vy se díváte na konverzní poměr vašeho webu?

Znáte KPI? Je to hrozný trend. Dneska se pořád něco reportuje a vykazuje, ale málokdo vlastně ví, k čemu to slouží.

KPI jsou čísla, kterými by se v ideálním případě měl měřit úspěch či neúspěch byznysu. S nějakými KPI pracuje každý… jedním z opravdu klíčových ukazatelů je třeba výše platu :). V podnikání to často bývá zisk, obrat, výše měsíční fakturace apod. Na webu se často počítá návštěvnost, nějaké ty konverzní ukazatele a poměr zdrojů návštěvnosti.

Každé definované KPI by ale mělo mít význam a skutečně by mělo nějakým způsobem odrážet úspěšnost projektu.

Hodně často se KPI zaměňují s pouhými reporty. Report je prostě „výcuc“ z detailnějších statistik např. 20-50 nejzajímavějších čísel z Google Analytics, které mohou zajímat někoho, kdo je zodpovědný za rozhodnutí, ke kterým ta čísla prostě potřebuje.

A jak často se KPI sledují? Denně? Týdně? Měsíčně? Ročně? V zásadě záleží na rychlosti vašeho byznysu, ale minimální období je 1 týden.

Jak je to u vás? Jaká čísla jsou pro vás ta „klíčová“?