Blog analytikaPoznámky a postřehy z oboru analýzy návštěvnosti webu

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.

Čas od času se někdo zeptá, jak je možné, že se v Google Analytics objevují zdroje návštěvnosti nebo klíčová slova, u kterých je nula návštěv a někdy dokonce i konverze či transakce. Kde se to bere?

Není to chyba

Nula návštěv se započítává v případě, že uživatel v rámci už probíhající návštěvy znovu z nějakého zdroje přišel na web. Ale proč nula, když to lidi mate?!

• Nula proto, že samotná návštěva už nějaký zdroj návštěvnosti má.
• Nula proto, aby se nezapočítávala jedna návštěva víckrát.
• Nula proto, aby se vůbec uložila informace o druhém zdroji návštěvnosti.
• Nula proto, aby se nedeformovaly statistiky, které se vztahují k návštěvě – počet stránek, čas apod.
• Nula proto, že Google Analytics němůže vědět, zda původní návštěva neskončila.

Tak třeba proto.

Pokud v pokračující návštěvě dojde ke konverzi či transakci, pak se započte právě k tomuto poslednímu zdroji.

Každopádně, pokud ve svých statistikách najdete zdroj návštěvnosti nebo klíčové slovo, které má nula návštěv, znamená to, že uživatel vstoupil do už započaté návštěvy. Buďme za to rádi, jinak bychom přicházeli o spoustu zajímavých (obvykle long-tailových) klíčových slov nebo jedinečných „refererů“ (odkazujících adres).

Návštěva s více začátky

Kdo byl na mém školení Google Analytics, které nyní převzal Honza Tichý, určitě hned na začátku nepřeslechl, že návštěva může začít víckrát. Pro ostatní upřesním.

Žádný měřicí nástroj nedokáže číst myšlenky uživatele, a také nedokáže poznat, co se stránkou otevřenou v okně prohlížeče právě děje (aniž by si průběžně neposílal nějaké údaje). Proto má jen omezené možnosti, jak označit návštěvu za ukončenou. Návštěva v Google Analytics končí zavřením okna prohlížeče nebo vypršením třicetiminutové lhůty - standardní doba, po kterou může být uživatel neaktivní.

Jak ale může návštěva víckrát začít. Snad v objasnění pomůže pár příkladů.:

• Uživatel má web otevřený v jiné záložce prohlížeče a omylem nebo záměrně někde klikne na odkaz vedoucí na ten samý web. (Návštěva už běží, ale uživatel přišel ještě odjinud.)
• Uživatel zavře záložku prohlížeče nebo prostě odejde z webu, ale v zápětí se na něj zase vrátí (do 30 minut) - opět z nějakého zdroje.
• Uživatel pomocí vyhledavače hledá nějaký produkt, kliká na výsledky, ale pak dotaz ještě upřesňuje a opět proklikne odkaz vedoucí na web, kde už před chvílí byl.
• Některé stránky webu se neměří, uživatel se na webu chová zcela „normálně“, ale při přechodu zpět na měřenou stránku se jedná o nový vstup na web z nějaké „cizí“ adresy (byť to může být stejná doména).
• V rámci interní navigace webu se používají kampaňové měřicí parametry, které Analytics říkají: “ Uživatel právě přišel z toho a toho zdroje.
• U webů s opravdu velkou návštěvností roste i riziko, že nedojde ke změření některé stránky a uživatel kliknutím na odkaz provede vstup do již probíhající návštěvy. (Nepodloženo.)

Celé je to o tom, že uživatel má stále otevřené okno prohlížeče a znovu odněkud přijde na web, dříve než vyprší doba, po kterou měřicí nástroj netuší, zda uživatel stránku vůbec vidí.

Jak se vám líbí tento postup Google Analytics při měření a vyhodnocování návštěv?

KPI graf je snad v každém Google Analytics reportu a jdou s ním dělat divy. Vedle dalších zajímavých vychytávek je zde (asi i díky velkému nátlaku komunity uživatelů) možnost zobrazit data nejen po dnech, ale i týdnech a měsících, jenže…

Už jsem dříve psal o tom, jak nastavení jazyka ovlivňuje kalendář v Google Analytics. Bohužel tato změna má sice vliv pouze na kalendář a jen usnadní jeho používání. Pokud však přepnete KPI graf do týdenního zobrazení, vždy týdny začínají nedělí bez ohledu na jiné nastavení.

Situaci ilustruje následující obrázek – týdny v kalendáři začínají pondělím, ale graf ukazuje týdny od neděle do soboty.

Rozdílný začátek a konec týdne v kalednáři a na grafu.

Týdenní pohled na data se hodí, když chcete sledovat trend vývoje např. počtu návštěv (denní výkyvy mohou hodně zkreslit realitu). Obvykle tento rozdíl v týdnech nevadí a KPI graf vám i tak dá poměrně dobrý náhled na to, jak se asi situace vyvíjí. Bohužel jsem ale minulý týden narazil na situaci, kdy tohle neplatí. Poslední týden měl každý den o maličko menší počet návštěv než týden předchozí. Ale v týdenním zobrazení šla křivka nahoru, protože se do posledního týdne započítala výjimečně silná neděle z minulého týdne.

Na KPI grafu můžete většinou nastavit, která metrika (visits, bounce rate, % new visitors) má být na tom grafu má být. Můžete si také zobrazit grafy dvou hodnot přes sebe, abyste viděli, jak se vzájemně ovlivňují.

Porovnání dvou metrik.

¨
Používáte KPI graf v Google Analytics? Všimli jste si této vlastnosti?