8 nasvetov za izboljšanje sledenja v analitiki

Objavljeno v ponedeljek, 25. september 2017 v kategoriji Google Analytics. Članek za 6 min branja • Piše:

Karmen Krumpestar

Naj vam zaupam majhno skrivnost. Naš Boštjan vedno pravi: »Kadar imamo aktivnosti, ki imajo visok ROI in dobre rezultate, je vse v najlepšem redu. Kadar ne gre dobro, v šali rečemo, da je zagotovo kriva analitika.« #agencylife

In včasih se res zgodi, da analitika ne dela prav. To je situacija, ki je običajno najlažje rešljiva. Včasih pa je enostavno težje pojasniti podatke in situacijo, ker je toliko različnih dejavnikov, ki vplivajo na uspeh aktivnosti. Včasih so pri analitiki težave ali slabi podatki in tega sploh ne vemo. Da se temu izognete, je tule seznam najpogostejših pomanjkljivosti, ki jih prepogosto spregledamo ali celo ne vemo, da bi bile stvari lahko zastavljene bolje.

1) Zapustna stopnja (bounce rate) je (pre)nizka.

Kadar je zapustna stopnja resnično nizka, je to pogosto zato, ker je nekaj narobe. Seveda dopuščam možnost, da k vam na stran prihajajo samo relevantni uporabniki, ki si ogledajo več strani in je podatek o zapustni stopnji pravilen. Je pa takšnih spletnih strani zelo malo in če ste samo za trenutek podvomili v zapustno stopnjo na spletni strani, verjetno vaša stran ni med njimi.

Kako torej preveriti, če je zapustna stopnja pravilno izmerjena? Preveriti je treba, ali je (neposredno na strani ali prek Google Tag Managerja) koda za Google Analytics nameščena samo enkrat in se tudi samo enkrat proži ob ogledu strani. Preveriti je treba, da se ob nalaganju pristajalne strani ne sproži tudi kakšno dodatno pojavno okno (pop up), okno za pogovor (chat) ali napačno nastavljen neinterakcijski dogodek, ki v uporabnikovem imenu v analitiko pošlje ogled nove strani. Vsi takšni dodatki morajo biti označeni kot neinterakcijski dogodki (ang. non-interaction event).

2) Merjenje kampanj, ki ne potekajo online … je nemogoče?

Ni res. Morda se ne da vsega v celoti pomeriti, se pa da pridobiti vsaj del podatkov. Kako? Pripravite posebno pristajalno stran za offline kampanjo, ki je dosegljiva samo tako, da uporabnik neposredno v URL vrstico vtipka njen naslov. Naslov naj seveda ne bo zapleten in dolg, ker tega sicer ne bo naredil nihče. Tako boste vedeli, da so uporabniki, ki so prišli na to stran, to storili zaradi stika z offline kampanjo. Lahko bi dlakocepili in za vsak offline kanal pripravili svojo pristajalno stran, kjer bi bilo verjetno premalo obiska za analize ali iskanje vzorcev, bi pa imeli zelo natančno informacijo, koliko ljudi lahko iz posameznih offline kanalov spodbudite k obisku spletne strani. 🙂

3) Podrobno označevanje z UTM-ji.

Podjetja se pogosto pohvalijo, da aktivnosti na družbenih kanalih uredijo z UTM oznakami. Pogosto najdemo eno UTM oznako za celotno kampanjo in tako podatki o vseh različicah oglasa letijo na isti kupček. V vmesnikih za oglaševanje imamo običajno na voljo nekaj podatkov o uspešnosti posameznih verzij oglasa, kar je sicer super, a tudi precej neuporabno. Najpogosteje nas zanima, kaj se je z uporabnikom, ki je prišel na spletno stran, zgodilo. Če imajo vsi oglasi isto UTM oznako, lahko vidite le, da je npr. 1000 obiskovalcev opravilo 20 nakupov. Če pa ima vsak oglas svojo UTM oznako, lahko vidite, da je npr. en oglas znotraj prodajne kampanje dobil 100 klikov in da se je 10 obiskovalcev odločilo za nakup. Druga verzija oglasa pa je dobila 900 klikov in tudi tu se je 10 obiskovalcev odločilo za nakup. Katera verzija oglasa je torej boljša?

Ja, res vzame kakšno minutko več, da pravilno označite vse oglase, a pomislite, koliko denarja vam to lahko prihrani oz. koliko boljši ROI lahko ustvarite, če lahko že med kampanjo ugotovite, kateri od oglasov ne deluje dobro in ga ustavite.

4) Kliki v Google AdWords se ne skladajo s podatki o sejah v analitiki.

Drži. Razhajanje, ki je manjše od 20 %, je po mnenju Googla še sprejemljivo. Ko je razhajanje večje, vas na to opozori AdWords sistem z obvestilom o »Clicks and Sessions Discrepancy«. Vedno pa lahko tudi sami preverite, da ste res naredili vse, da bi bili podatki čim bolj skladni. Preverite, da imajo vse pristajale strani, kamor vodijo AdWords oglasi, pravilno in delujočo kodo Google Analytics. Presenečeni bi bili, kolikokrat je to vzrok za razhajanje! Preverite nastavitve v sistemu AdWords, da je omogočeno samodejno označevanje aktivnosti AdWords. Preverite tudi hitrost nalaganja spletne strani. Spletne strani, ki se nalagajo počasi, beležijo veliko razhajanje med kliki in sejami, saj veliko ljudi po kliku na oglas odide, še preden se stran sploh naloži.

5) Zaključene kampanje iz AdWords še vedno beležijo promet v analitiki.

Do takšne situacije pride, če je v kampanjah iz AdWords omogočena nastavitev »auto-tagging« in uporabnik shrani ali drugemu uporabniku pošlje naprej URL, ki ima še vedno shranjene vse te parametre. Klik na takšno povezavo lahko tudi po končanem oglaševanju zabeleži sejo in jo pripiše tej kampanji. Podobno se dogaja, ko npr. uporabnik klikne na povezavo v e-novičniku, ki ste ga pošiljali že davno, in obišče spletno stran. A v tem primeru se običajno ne vprašamo, kako je to mogoče. Brez skrbi, tako v prvem kot drugem primeru je klik na povezavo za vas brezplačen.

6) Statistika na Facebooku kaže večje številke, kot jih kaže analitika.

Drži. Razhajanja so lahko zelo velika in do njih prihaja iz več razlogov. Facebook kot »klik« označi več akcij kot le klik iz oglasa naprej na spletno stran. Ljudje kliknejo na povezavo dvakrat ali celo večkrat. Facebook zabeleži vse klike, čeprav na koncu lahko pride do le ene seje na spletni strani. Pogosto pa se zgodi, enako kot pri 3. točki, da se spletna stran dolgo nalaga in da do seje sploh ne pride. Kljub temu, da je lahko vse pravilno nameščeno in nastavljeno, v večini primeri vidimo med 30 in 50 % razhajanja v podatkih, pri čemer so številke v Facebook vmesniku vedno »boljše«. Tu je, bolj kot popravljanje same analitike, treba sprejeti dejstvo, da imata Facebook in Google različna načina merjenja in da število klikov ni nikoli enako številu sej.

 7) Ista pristajalna stran se v analitiki prikazuje večkrat.

Ste kdaj v analitiki opazili različne podatke za isto pristajalno stran, le da je bila enkrat zapisana z malimi črkami, drugič pa z velikimi? Analitika to obravnava kot 2 povsem ločeni strani, čeprav je to pravzaprav ena pristajalna stran. Napako odpravimo z nastavitvijo ustreznega filtra, kjer nastavimo, da se vsi naslovi zapisujejo z malimi tiskanimi črkami. S tem zagotovimo, da se vsi podatki za eno pristajalno stran akumulirajo na enem mestu.

 

8) Analitika kaže veliko neposrednih obiskov (ang. direct traffic).

Kot neposredne obiskovalce običajno razumemo tiste uporabnike, ki so neposredno v URL vrstico vnesli naslov in prišli na spletno stran. Sem spadajo tudi tisti, ki so imeli naslov shranjen med priljubljenimi in so samo kliknili nanj. Realnost pa je zelo drugačna. Pod ta kanal se beleži tudi obisk iz aplikacij in družbenih omrežij, kadar brskalnik napotitelja ne zna identificirati, promet iz Outlooka, promet iz neoznačenih/napačno označenih kampanj, promet s spletnih strani, kjer manjka Javascript, promet iz offline PDF, Word in drugih dokumentov. Nenazadnje pa lahko veliko količino direktnega prometa ustvari tudi podjetje samo, če nima pravilno nastavljenih filtrov, ki na podlagi IP-naslova izključi obisk zaposlenih. Medtem ko je v preostalih kanalih zelo natančno segmentiran obisk, je v neposrednem obisku pravzaprav množica različnih virov, ki jih brskalnik ne zna identificirati. Kaj lahko storite? Poskrbite, da so vse digitalne aktivnosti pravilno označene. Kjer je le mogoče, uporabite oznake UTM ali del prometa, ki bi bil lahko težko prepoznan, speljite na točno določene podstrani, ki so dosegljive samo prek posredovanega URL naslova. Nastavite filter za izključitev prometa z internega IP-naslova, lahko tudi IP-naslovov poslovnih partnerjev, če ta promet napačno vpliva na prikaz podatkov v analitiki (npr. promet programerske hiše ali promet medijske agencije).

S kolikšno gotovostjo lahko zatrdite, da v vaši analitiki ni takšnih težav? Če odgovor ni vsaj 110 %, morate v bližnji prihodnosti pregledati vse, kar smo navedli, in poskrbeti za izboljšave. S prstom kažemo na vsakega, ki se odloča na podlagi napačnih podatkov. Pozabljamo pa, da sami delamo enako, če nimamo analitike dobro urejene in nastavljene. Ne pustite, da vas slabi podatki usmerijo k napačnim poslovnim odločitvam.

Še vedno tukaj?
Vprašanje? Zapišite ga v komentar spodaj, pa ga skupaj predebatiramo.

Dodaj odgovor