načítání...
nákupní košík
Košík

je prázdný
a
b

Kniha + CD: Webová analytika 2.0 - Avinash Kaushnik

Webová analytika 2.0
-13%
sleva

Kniha + CD: Webová analytika 2.0
Autor:

Chcete také provádět strategická a obchodní rozhodnutí na základě analýzy reálných uživatelských dat a využít veškerá webová data na maximum? Nechte si poradit od propagátora ... (celý popis)
513
Produkt teď bohužel není dostupný.


»hlídat dostupnost


hodnoceni - 75.7%hodnoceni - 75.7%hodnoceni - 75.7%hodnoceni - 75.7%hodnoceni - 75.7% 100%   celkové hodnocení
1 hodnocení + 0 recenzí

Specifikace
Nakladatelství: Computer press
Médium: Kniha + CD
Rok vydání: 2011-02-21
Počet stran: 456
Rozměr: 167 x 225 mm
Úprava: 456 stran : ilustrace , mapy
Vydání: Vyd. 1.
Název originálu: Web analytics 2.0
Spolupracovali: překlad Pavel Jašek, David Čepička
Vazba: brožovaná lepená
Téma: návštěvnost webu
ISBN: 9788025129647
EAN: 9788025129647
Ukázka: » zobrazit ukázku
Popis

Chcete také provádět strategická a obchodní rozhodnutí na základě analýzy reálných uživatelských dat a využít veškerá webová data na maximum? Nechte si poradit od propagátora analytiky společnosti Google – představí vám nové postupy, díky nimž dramaticky zlepšíte schopnost vaší organizace provádět rychlá a chytrá rozhodnutí. Kompletní průvodce představuje revoluční analytické metody a modely kombinující jednoduché i výkonnější nástroje analytiky pro zpracování veškerých dat, experimentů i testování. Naučíte se, jak měřit, analyzovat a zacházet s nejrychleji se rozvíjejícími webovými technologiemi a trendy – včetně sociálních médií, videa, mobilních technologií a na zákazníky zaměřených online služeb. Autor poskytuje konkrétní, snadno pochopitelné, pokročilé metody, s nimiž dosáhnete vrcholu analytiky. Naučíte se mimo jiné, jak: - Stanovit ekonomické hodnoty webu a měřit konverze e-shopů, neziskových i firemních webů - Profitovat z analýzy vyhledávání na webu, marketingu v PPC systémech i optimalizace pro vyhledávače (SEO) - Stanovit relevantní klíčové indikátory výkonnosti (KPI) vaší organizace a vytvořit aktivní plán změny - Správně využít analýzu Twitteru, YouTube, blogů, mobilů a online služeb - Využít experimenty a testování k vytvoření webu orientovaného na potřeby uživatelů, a rychleji tak provádět jeho inovace - Řešit ty nejtěžší výzvy, včetně multikanálové analytiky a atribuční analýzy multikanálových kampaní Přiložené CD obsahuje více než 4 hodiny videopřednášek a rozhovorů, hodinu zvukových nahrávek a cenné prezentace, šablony a modely. O autorovi: Avinash Kaushik je významným výzkumníkem a analytikem s vlastním blogem Occam’s Razor. Působí také jako Analytics Evangelist pro společnost Google a Chief Education Officer pro společnost Marketing Movie. Je autorem bestselleru Web Analytics: An Hour A Day a často přednáší na konferencích po celém světě. Od americké asociace statistiků získal za rok 2009 ocenění statistika roku. (kompletní průvodce analýzami návštěvnosti)

Předmětná hesla
webová analytika
Související tituly dle názvu:
Webové programování v ASP.NET 2.0 Webové programování v ASP.NET 2.0
Bellinaso Marco
Cena: 169 Kč
Webové metodiky Webové metodiky
Molhanec Martin
Cena: 266 Kč
JavaScript JavaScript
Žára Ondřej
Cena: 254 Kč
Ke zboží "Webová analytika 2.0" doporučujeme také:
E-komerce internetový a mobil marketing -- od A do Z E-komerce internetový a mobil marketing
 
Recenze a komentáře k titulu
Zatím žádné recenze.


Ukázka / obsah
Přepis ukázky

85

KAPITOLA 4

Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení Nyní nastává ten správný okamžik, kdy se můžeme pustit do opravdové práce. V této kapitole se dozvíte řadu informací týkajících se těch nejdůležitějších přehledů z webové analytiky. Také vám prozradím, jak vytvářet skutečně skvělé a užitečné přehledy pro optimalizaci pro vyhledávače, pro interní vyhledávání, analýzu widgetů apod. Poté se vrhneme na vyšší úroveň odbornosti ve webové analytice. Dozvíte se, jak se vypořádat s některými z nejsložitějších výzev, které komplikují život nás, lidí živených internetovými daty. Pokud jste při studiu knihy vynechali předchozí kapitoly, doporučuji vám alespoň projít obsah kapitoly 3, protože tato kapitola z ní přímo vychází. Když rázem otevřete XiTi (nebo Omniture či jinou vámi oblíbenou analytickou aplikaci), ocitnete se tváří v tvář ohromujícímu množství přehledů. A právě tady začneme tuto kapitolu, kdy si zdokonalíme své dovednosti v rozeznání, co je důležité a jak z těchto všech dat dostat přesně ty údaje, které potřebujeme. Základy webové analytiky Webová analytika 2.0 není sice hračka pro děti, ale na druhou stranu není ničím, co by se nedalo pochopit. Ostatně stejně jako všechno v životě je cesta k používání této aplikace poměrně složitá. Můžete začít tím nejjednodušším a věnovat se těm nejsnáze používaným nástrojům, a poté, jakmile se zaškolíte, můžete pokračovat složitějšími nástroji a získat tak znalosti a dovednosti na vyšší úrovni. A konečně postupem času získáte určitě ještě daleko více zkušeností a praxe, a když ve svém úsilí vytrváte, pak se bezpochyby stanete naprosto špičkovým odborníkem na analýzu!

V této kapitole se dozvíte:

Základy webové analytiky

Nejlepší přehled získaný

z webové analytiky

Základní strategie

používané v analýze

Každodenní clickstream

analýzy

provedené v akceschopné

podobě

Posouzení reálnosti:

perspektivy

klíčových problémů

webové analytiky

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

86 Budeme-li se tedy držet výše zmíněného, začněme s vědomím, že jsme naprostými začátečníky, a určitě tak budeme vděčni za každou radu, která nás posune po našem pomyslném žebříčku na cestě k tomu stát se odborníkem na analýzu. Následující rady jsou velmi jednoduché a můžete je použít prakticky na každém webu. Myslím, že na žebříčku odbornosti s hodnotami od 0 do 100 (kde hodnota 100 odpovídá expertovi), vás tato část posune z nuly na 35 za několik dnů. Pro každou radu použiji snadno srozumitelnou následující strukturu:

Co je to zač? Touto otázkou rozumějte dotaz na to, co se v přehledu vyskytuje.

O čem vypovídá? Jde o to vědět, jak metriky a informace interpretovat.

Co dělat dál? Toto je můj dárek pro vás – vede na další úroveň porozumění.

Jaké jsou výsledky? Rozpoznejte, co můžete nakonec očekávat. Vyloučení primitivních ukazatelů Pojďme se ponořit do světa roztomilých čísel. Na obrázku 4.1 vidíte snímek klíčových metrik, které uvidíte, když se přihlásíte do klasického nástroje pro webovou analýzu. Obrázek 4.1: Základní klíčové indikátory výkonu webu Vzhledem ke své naprosto přirozeně srozumitelné povaze představuje následujících šest metrik – Počet návštěv, Míra opuštění, Počet zobrazených stránek, Počet stránek na jednu návštěvu, Průměrný čas strávený na webu, Počet procent nových návštěv – naprosto ideální odrazový můstek pro vaši cestu po stopách webové analytiky. Základní metriky: co jsou zač? Počet návštěv odpovídá počtu relací na vašem webu – jde tedy o to, kolikrát někdo brouzdal vaším webem. Míra opuštění představuje počet uživatelů, kteří web opustili okamžitě! Každé z těchto metrik jsem se obsáhle věnoval v kapitole 3. Počet zobrazených stránek ukazuje, kolik stránek bylo při těchto návštěvách vyžádáno. A samozřejmě Počet stránek na jednu návštěvu zobrazuje množství stránek vtažených na jednu návštěvu. Průměrný čas strávený na webu odpovídá času, který uživatelé průměrně strávili na vašem webu. Počet procent nových návštěv odpovídá počtu relací od uživatelů, kteří navštívili váš web poprvé. O čem vypovídají? Nejprve se potěšte vědomím toho, jak jste dobří (nebo naopak zesmutněte, pokud je návštěvnost na vašem webu mizerná). Vidíte ty křivky vedle každého čísla? Jedná se o trendy pro každou z metrik, přičemž se zobrazuje trend síly metriky v čase. Nyní vám ukážu, jak já osobně provádím analýzu dat, kterou vidíte na obrázku 4.1, a doporučuji vám totéž provést i pro váš web. Počet návštěv se podle všeho vyvíjí tím správným směrem pro firmu. Vypadá to, že před několika týdny se stalo něco, co způsobilo ono maximum v grafu, takže si tuto skutečnost poznamenám k pozdějšímu prozkoumání.

Základy webové analytiky

87

Praktická řešení

4

Dál mám všechny možné podklady pro tvrzení, že děláme něco velmi dobře, protože stoupající

trend mají i metriky Počet stránek na jednu návštěvu a Průměrný čas strávený na webu. Poně

kud mě to překvapuje, protože tyto dvě metriky spolu navzájem nijak nesouvisejí. Přece jen

prohlédnou hodně stránek, nenajdou, co hledají a stráví tak na webu méně času a obráceně.

Pozornost si zaslouží i Míra opuštění se svou hodnotou 57 %, ovšem nedávno provedené změ

ny na webu a strategie zaměřená na zvýšení návštěvnosti očividně také přinesla své ovoce

a snížila tak Míru opuštění (vidíte onu křivku vedle čísla 57,78 %?).

Růst každé firmy (komerčně zaměřené i nekomerční) spočívá na růstu svého působení přita

hováním potenciálních zákazníků. Počet procent nových návštěv vypadá se svojí hodnotou

65,01 % kladně, ovšem všimněte si, že křivka má tendenci klesat. To znamená, že i když je hod

nota slušných 65 %, zvyšuje se tedy počet opakovaných návštěv (to by vysvětlovalo i menší po

čet opuštění a více času stráveného na webu).

Obecně lze říci, že mohu být s výsledkem analýzy spokojený.

Co dělat dál? Prozkoumejte tyto trendy podrobněji. Za náhledem křivek vyjadřujících trendy

uvidíte vývoj během posledních několika měsíců a můžete tak porovnat mezi sebou hodnoty

metrik pro minulý a aktuální měsíc.

Nezávisle na analytickém řešení obvykle nebudete muset v žádném programu klepnout více

než dvakrát nebo třikrát, abyste se dostali k těmto číslům.

Odhalení výsledků č. 1. Vaše snažení netrvalo ani moc dlouho (odhaduji tak okolo 30 minut), a

přesto jste se dozvěděli hlavní metriky. Nyní tak víte, jak na tom celkově jste. Ani to nebolelo, že ne?

Prací s primitivními metrikami jste si přilepšili 5 % ze 35 % na naší cestě stát se odborníky na

sto procent.

Způsoby získávání návštěvníka

Na počátku vašeho putování webovou analytikou je naprosto klíčové pochopit, odkud k vám

na web přichází vaši návštěvníci (o něco více se dozvíte v části, která bezprostředně následuje

za touto). Na obrázku 4.2 vidíte klasický přehled zdrojů návštěvnosti, a to na poměrně vysoké

úrovni, což je přesně to, co v tuto chvíli potřebujete.

Obrázek 4.2: Hlavní metody získávání návštěvníka

Všechno důležité je víceméně skryto v tomto skromném a malém koláčovém grafu.

Metody získávání návštěvníka: co jsou zač? Přímou návštěvnost provádí ti uživatelé, kteří se

na váš web dostanou po zapsání adresy URL přímo do adresního řádku nebo prostřednictvím

záložky uložené v internetovém prohlížeči.

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

88

Poznámka: Při zadávání vašich kampaní nezapomeňte správně označit všechny odkazy, abyste

zajistili, že se taková návštěvnost nezobrazí v podobě přímé návštěvnosti. Pod pojmem odkazující weby se rozumí weby, které obsahují odkazy na váš web, a to včetně blogů, webů různých zaměstnaneckých společností, fór, konkurenčních webů, stránek vaší matky, která na váš web pyšně odkazuje atd. Vyhledávače jistě znáte: Google, Yahoo!, Bing, Ask a další není třeba představovat. Tento soubor obsahuje jak přirozenou, tak i placené (PPC/SEM) návštěvnosti, na to nezapomeňte. Nakonec je tady soubor návštěvnosti pod označením Jiné. Obsahuje bannerové reklamy, e-mailové kampaně, kampaně v sociálních sítích, provizní partnerství, atd. Právě na těchto místech obvykle utrácíte peníze, abyste za ně získali nějakou tu návštěvnost na svém webu (kromě přirozeného vyhledávání). O čem vypovídají? Nejprve se podívejte na přímou návštěvnost, abyste získali přehled o tom, kolik návštěvnosti získáváte od uživatelů, kteří již znají adresu URL vašeho webu, popřípadě ji mají uloženou v záložkách. Hodnota okolo 21 % je v tomto směru velmi slušná. Ta správná hodnota je samozřejmě vždy závislá na oboru podnikání, nicméně nízká hodnota pro přímou návštěvnost by mohla poukazovat na problémy s udržením návštěvníků nebo skutečným spojením se zákazníky. Dále se podívejte na odkazující weby, abyste identifikovali zdroje, které vás neznají, nicméně k vám na web posílají nějakou tu návštěvnost. Nebude od věci tyto weby navštívit a zjistit důvod. Pokud se bude jednat o spolehlivé weby, pak případně s nimi můžete navázat obchodní vztahy. Obvykle takovéto weby ukazují na váš web zdarma. Samozřejmě je logické, že budete chtít, aby toto číslo bylo co možná největší, ale i přesto se asi nikdy nedostane na hodnotu 80 %! Na druhou stranu, pokud bude dosahovat například pouze dvou procent, pak jste pravděpodobně svou marketingovou kampaní nikoho nezasáhli, popřípadě jste nezískali dosti uživatelů, kteří jsou ochotni na váš web odkázat – to samozřejmě není v žádném případě optimální. Velmi důležitý je i soubor internetových vyhledávačů. U mnoha webů činí návštěvnost vyhledávačů třetinu až polovinu veškeré návštěvnosti. Vzhledem k tomu, že valná většina uživatelů vyhledává dnes informace právě pomocí vyhledávačů, jedná se o soubor, který je klíčové sledovat. Na obrázku 4.2 činí tento podíl 60 %, což je velmi slušné, i když opět přesné číslo je velmi závislé na oboru, v němž podnikáte. Na základě svých zkušeností biju na poplach, když je to okolo 10 %, to je totiž velmi málo. Položka Jiné obvykle bude zabírat jen malou část vašeho koláčového grafu, což je dobře, protože právě tato položka většinou obsahuje výsledky snah o získání návštěvníků, neboli jsou to právě návštěvnost, za niž utrácíte peníze a jejichž výsledkem má být zvýšení návštěvnosti na vašem webu. Pokud je obsah balíčku Jiné kupříkladu 45 %, znamená to, že jste nepracovali dostatečně pilně na získání návštěvnosti, která by nestála nic (přirozené vyhledávání, odkazující stránky, přímá návštěvnost). Co dělat dál? Prozkoumejte pro každý balíček dlouhodobé trendy. Lepšíte se nebo horšíte? Zvažte segmentaci dat a podrobnější zkoumání oblastí s vyšší prioritou. Na obrázku 4.3 například naleznete jednoduchou a rychlou ukázku segmentace návštěvnosti z vyhledávačů. Moje původní interpretace dat na obrázku 4.3 byla v tom smyslu, že se web stal příliš závislý na placeném vyhledávání. Podívejte se na tento případ podrobněji, abyste pochopili, proč tomu tak je. Už vidíte, jak to funguje?

Základy webové analytiky

89

Praktická řešení

4

Rovněž vám doporučuji podívat se podrobněji na jednotlivé weby, které vám posílají návštěv

nost, a samozřejmě to samé platí i pro klíčová slova a fráze, které přivádějí návštěvnost na váš

web. Obojí vám totiž do značné míry pomůže porozumět záměrům návštěvníků.

Obrázek 4.3: Dělení na neplacené a placené návštěvy získané přes vyhledávače

V obou případech se připravte na překvapivá zjištění.

Odhalení výsledků č. 2. Pravděpodobně jste asi 30 minut strávili studiem předchozího obrázku a pro

hlížením další úrovně přehledu. Nyní již víte, odkud návštěvníci přicházejí, a také máte minimálně prv

ní náznaky porozumění, zda vaše firma vynakládá peníze na marketing skutečně efektivně.

Nastudováním této části jste postoupili o 10 bodů směrem ke hranici 35 bodů odbornosti.

Rychlé opravy a šetření penězi

Věřím tomu, že jste netrpělivě strávili jednu hodinu nad přehledy. Ovšem nyní je čas na opravu chyb

a ušetření peněz. Nejprve je nutné zjistit ty webové stránky, které jsou hlavní příčinou neúspěchu.

V kapitole 3 jsem vám popsal, jak na to: prozkoumáním nejčastějších vstupních stránek a jejich

metriky Míry opuštění.

Obrázek 4.4: Počet procent krátkých návštěv (opuštění) – Clicktracks

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

90

Další výborným, a přitom velmi akčním způsobem pro vyhledání míst k nápravě (a ušetření

peněz) je podívat se na 25 nejlepších klíčových slov, která přivádějí návštěvnost, a také na jejich

míru opuštění (nebo jak se nazývají na obrázku 4.4 z programu Clicktracks – krátké návštěvy).

Nejnavštěvovanější vstupní stránky, klíčová slova a opuštění: co jsou zač? Stejně jako v ná

sledujícím přirovnání – máte obchodní dům s několika vchody. Pomocí vstupních stránek

a pomocí Míry opuštění můžete identifikovat dveře, kterými lidé nemohou vcházet do vašeho

obchodu. Jde skoro o zločin!

Přehled vstupních stránek vám zobrazuje ty stránky, které vaše návštěvníky a potažmo i vás,

chudáčka, úplně zklamou. Přehled klíčových slov vám pomůže identifikovat klíčová slova, kde

je něco špatně. Je dokonce lepší podívat se jen na klíčová slova pro placené vyhledávání.

O čem vypovídají? To je jednoduché. O vašem nepovedeném webu.

Připomeňme si, že míra opuštění měří nepodařenost webu z pohledu návštěvníka v duchu hes

la: „Přišel jsem, z toho co jsem viděl se mi udělalo nevolno, a tak jsem hned odešel.“ Stránky

s vysokou mírou opuštění nedokázaly splnit účel, za jakým tam návštěvník přišel. Vaši pozor

nost si zasluhuje deset vstupních stránek na prvních místech ve vašem přehledu. Pokud je

opravíte, zvýšíte pravděpodobnost, že návštěvníci budou ochotni procházet váš web více do

hloubky a možná i provedou nějakou konverzi.

Ještě zajímavější je přehled s klíčovými slovy. Tady sledujete přímo záměr návštěvníka. Ná

vštěvník vám totiž přímo sděluje, proč váš web navštívil, a klíčová slova s vysokou mírou opuš

tění jsou těmi, která záměru návštěvníka vůbec neodpovídají. Je možné, že jste dobře umístěni

na špatná klíčová slova, nebo stránky pro uživatele, kteří se na ně dostanou, nemají tu správnou

„šťávu“, aby je donutily k nějaké akci. Určitě je opravte.

Co dělat dál? Tento problém podrobně rozebírám v kapitole 7, nicméně vašimi přáteli jsou

v tomto směru experimenty a testování. Začněme jednoduchými testy A/B. Spusťte nějakou

zdarma dostupnou utilitu, například Google Website Optimizer. Jen pro zajímavost – tento ná

stroj toho dokáže asi z 95 % tolik, co jakýkoliv placený nástroj. Pokud již máte zakoupený pro

gram jako například Optimost, Offermatica nebo SiteSpect, pak použijte některý z nich.

Vyberte ty stránky, které chcete opravit, vytvořte pár verzí stránek a spusťte testování. Změna

rozložení prvků na stránce, obsah stránky, obrázky či výzvy k činnosti – vše je povoleno. Při

testování zdokonalujete stránky na základě ohlasů uživatelů.

Odhalení výsledků č. 3. Vytvoření přehledu zabere asi dvě minuty, další minutu vám pak bude

trvat prohlížení čísel a klepnutí na několik tlačítek. Asi za půl hodiny pak již budete mít vytvo

řen speciální seznam oblastí, na které se máte zaměřit. Budete vědět, se kterými stránkami po

třebujete začít dělat úpravy, a také budete moci zdokonalit vaše placené kampaně.

Za jednu a půl hodiny jste na dvaceti bodech z celkových 35 na naší cestě k dosažení profesio

nality v oblasti webové analytiky. Nyní již také víte, co děláte, což je k nezaplacení!

Analýza hustoty prokliků

Miluji přehled překryvných dat stránky. A jak vám tento přehled může pomoci?

Nyní jste vylepšili stránky nejnavštěvovanější jako první a také klíčové kampaně přivádějící návštěv

nost (přes klíčové výrazy). Nyní se pokusme pochopit, proč stránky, které podle našeho názoru

prostě musí být hojně navštěvované, navštěvované nejsou, a proč stránky s výzvou k akci nedosahují

Základy webové analytiky

91

Praktická řešení

4

úspěchu. Pojďme se zaměřit na obvyklé příčiny neúspěchu (neboli kde se často vyskytují chyby). Na

obrázku 4.5 vidíte přehled překryvných dat stránky www.fotonaura.org v Google Analytics.

Obrázek 4.5: Přehled překryvných dat stránky v Google Analytics

Moje obliba tohoto typu přehledu má dva následující důvody:

Pro spoustu lidí jsou čísla, metriky a tabulky přehršlí údajů. Přehled překryvných dat stránky

odstraňuje tyto slabiny. Data vidíte pěkně přehledně vizuálně.

I když se stanete zkušeným odborníkem na analýzu, nebudete na provedení analýzy tak dob

rým, jak byste mohl být, protože prostě jen zřídkakdy používáte ten web, u něhož právě analý

zu provádíte. Pokud použijete přehled překryvných dat stránky, bude se jednat o skvělou příle

žitost, jak se alespoň na chvíli ocitnout v kůži návštěvníka.

Překryvná data stránek: Co to je? Jedná se o analýzu prováděnou na základě počtu klepnutí

na odkaz.

Přehled překryvných dat stránek ukazuje počet klepnutí na každý odkaz na stránce (viz obrázek

4.5). Kromě toho poskytuje i další užitečné informace, jako je kupříkladu výpočet výnosu

z klepnutí na odkaz, konverzní poměr za vybraný časový úsek, atd.

Každý nástroj zobrazuje počet klepnutí trochu jinak. Mým oblíbencem je v tomto případě ná

stroj ClickTracks, jenž právě v přehledu překryvných dat stránky zároveň zobrazuje data v sou

vislostech s klíčovými metrikami týkající se dané stránky (viz obrázek 4.6).

Přehled překryvných dat stránek zobrazuje počet procent zobrazených stránek, čas strávený

na stránce, čas pro dosažení stránky, počet procent odchodů a klíčová slova, jež návštěvníky na vaši

stránku nasměrovala. Stručně řečeno zde najdete všechno, co je třeba pro posouzení výkonu stránky.

O čem vypovídá? Když se díváte na přehled překryvných dat stránek, hledáte shluky s velkým

počtem prokliků. Zkuste vyhledat dva nebo tři odkazy, na něž se klepalo nejvíce, a zkuste je

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

92

sladit s odkazy, u nichž chcete, aby na ně návštěvníci klepali. Podívejte se, kteří návštěvníci kle

pají na odkazy, k nimž se musí dostat rolováním stránky, a zde se možná dostanete rovněž

k překvapivým výsledkům.

Obrázek 4.6: Přehled navigace s metrikami týkajícími se úrovně stránek v programu ClickTracks

Rovněž se podívejte na odkazy, které bez problémů dosahují vysoké míry konverze (konverzí

můžete dosáhnout jak na webu pro elektronické obchodování, ale i u nekomerčně zaměřených

webů, jako je například na obrázku 4.6). Hledejte vše, co může lidi spojovat. Tak například se

můžete podívat, zda více lidí objednává zboží, když klepnou na odkaz pro porovnání produktů

na titulní stránce, nebo když jdou přímo na stránku s detailem zboží?

Zkuste několik takových nejnavštěvovanějších odkazů sledovat dále a dívejte se, co návštěvníci

dělají poté, co na tento odkaz klepnou. Jděte jednoduše v jejich stopách a vyzkoušejte si takto

svůj vlastní web.

Základy webové analytiky

93

Praktická řešení

4

Zkontrolujte odkazy, z nichž návštěvníci na vaše stránky přicházejí – tato skutečnost vám po

může objasnit míru opuštění a míru odchodů.

Nakonec se podívejte na hodnotu průměrného času potřebného k dosažení stránky. Pokud ná

vštěvníkům trvá nalezení vašich klíčových stránek příliš dlouho, pak máte problém s vašimi zá

kladními navigačními prvky nebo způsobem jejich propagace.

Co dělat dál? Vytvořte si pro vaše stránky seznam vylepšení.

Nyní, když víte, co mají návštěvníci v oblibě, zvažte možnosti křížového a navyšovacího prode

je. Například asi nikdo neklepne na blikající proužek s reklamou uprostřed stránky, protože až

příliš vypadá jako reklama.

Pokud to vámi používaný analytický nástroj dovolí, zkuste jednotlivá klepnutí segmentovat. Kam

klepají lidé, kteří konvertují vs. ti ostatní vs. lidé z vyhledávačů vs. lidé z e-mailové kampaně?

Segmentací dat tedy nejen porozumíte všem těmto záležitostem globálně, z pohledu všech ná

vštěvníků, ale zároveň můžete začít chápat odlišné typy lidí, kteří váš web navštíví. A dokonce

s nimi můžete podle toho i zacházet!

Odhalení výsledků č. 4. Pomocí přehledů překryvných dat stránky pochopíte, jak se návštěvní

ci pohybují na vašem webu. Přitom tento typ přehledu je snadno srozumitelný a sází na pře

hlednost vizualizace. Dále pochopíte, které metody na vašem webu skutečně fungují a které ni

koliv. Žádné tabulky, žádná čísla, žádné grafy – prostě skvělé a názorné!

S přehledem překryvných dat stránek můžete strávit tolik času, kolik chcete. Nejprve možná

strávíte 30 až 60 minut prozkoumáváním těch nejúspěšnějších stránek. A na konci už budete

na 25 bodech z celkem 35 bodů na cestě k dosažení profesionality v oblasti webové analytiky.

Měření počtu návštěv vedoucích k nákupu

Mám na mysli naprosto jedinečný fakt, který řada z nás opomíjí – jde o to, že návštěvníci in

ternetových obchodů obvykle při své první návštěvě nic nekoupí. Ovšem většina z nás se zamě

řuje na to, aby lidé pokud možno nakoupili co nejdříve. Snaží se toho dosáhnout obzvláště ti,

kteří měří jako svůj cíl konverzní poměr webu nebo počet návštěv.

Jistou pomocí proti tomuto nedokonalému přístupu je přehled počtu návštěv k dosažení náku

pu, jak to ukazuje obrázek 4.7.

Počet návštěv k dosažení nákupu: Co to

je? Váš nástroj pro webovou analytiku za

číná anonymně sledovat návštěvníka

od jeho první návštěvy. Pokud si tento ná

vštěvník koupí nějaké zboží z vašeho

webu, pak se tato skutečnost zaznamená.

Přehled o počtu návštěv na jeden nákup

pak vypovídá o rozložení počtu návštěv,

které byly potřeba, než si nějaký návštěv

ník něco z vašeho webu koupil. Oním

„nákupem“ se také může označovat vlo

žení příspěvku nebo získání kontaktu či jiné položky podobného typu. Tak například když si

prezident USA Obama bude shromažďovat e-maily a kontakty všech lidí, kteří jej budou pod

Obrázek 4.7: Přehled počtu návštěv na jeden nákup

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

94

porovat při jeho znovuzvolení v roce 2011, pak jeho volební tým nebude sledovat víceméně nic

jiného, než počet návštěv k odeslání kontaktních údajů. Úplně to stejné.

O čem vypovídá? Hledáte, jak moc rovnoměrně jsou jednotlivá čísla v přehledu rozložena.

Z obrázku 4.7 je vidět, že pouhých 42 % návštěvníků si nějaké zboží koupilo v rámci první ná

vštěvy. Pak následuje mírný pokles, který pokračuje až k xxx návštěvám.

Tyto informace vám poslouží k pochopení nákupního chování vašich zákazníků přes několik

návštěv. Dozvíte se, co lidi přesvědčí k tomu, že koupí právě to vaše nabízené zboží. Pokud

na svém webu prodáváte Ferrari nebo iPody, pak je určitě kriticky důležité vědět, proč si kupují

Ferrari již při první návštěvě vašeho webu, a iPod až při patnácté návštěvě. (Však proč by ne?

Takto podivné jednání může způsobit třeba krize středního věku.)

Co dělat dál? S přehledem, který je obdobou Počtu návštěv k dosažení nákupu souvisí Počet

dní k dosažení nákupu. Průnik obou těchto přehledů vám pak pomůže zjistit, kolik dnů uply

nulo mezi jednotlivými návštěvami.

Většina uživatelů kupříkladu nakupuje po třech návštěvách vašeho webu. Tyto tři návštěvy se

však mohou uskutečnit v intervalu delším než patnáct dní, nebo naopak se klidně mohou usku

tečnit během jednoho jediného dne.

Tato analýza pomáhá k pochopení chování uživatele tak dobře, že jste schopni hned reagovat.

Nyní se můžete vrátit zpět a optimalizovat způsob prodeje každého druhu zboží, způsob jeho

propagace, či dokonce provést optimalizaci vašich skladových zásob!

Odhalení výsledků č. 5. Vyvození závěrů z přehledu z počtu návštěv k dosažení nákupu a po

čtu dní k dosažení nákupu není nijak příliš časově náročné, navíc jsou tyto přehledy standardní

součástí většiny nástrojů pro webovou analytiku. Celý proces může trvat asi 20 minut. Daleko

více času (dejme tomu 40 minut) pak pojme srovnání těchto dat se strategií prodeje a následné

vyhledání poznatků, na které budete schopni reagovat.

Nicméně v každém případě máte za hodinu vyděláno celých 35 bodů, což je ta nejlepší cesta,

jak se stát skutečným odborníkem na webovou analytiku!

Jen si to porovnejte – za tři hodiny práce jste ušli hodný kus cesty. Začali jste několika málo

fakty z oblasti webové analytiky, propracovali jste se na úroveň začátečníka a podle toho, co jste

se naučili, jste byli schopni hned vylepšit váš web.

Nejlepší přehled získaný z webové analytiky

Na řadě konferencí, jichž jsem se zúčastnil, jsem položil následující otázku: „Jaký přehled byste

si s sebou vzali na pustý ostrov, pokud byste si mohli z nástroje pro webovou analytiku vybrat

pouze jeden?“

Mohu si dovolit zbabělý úhyb – samozřejmě to do značné míry závisí na druhu vašeho podnikání.

Jaké tři strategie uplatňujete? Používáte strategii B2B nebo B2C? Určitě víte, co mám na mysli.

Toto vše jsou otázky takříkajíc na tělo, nicméně vůbec se nemusíte cítit nějakým způsobem za

raženi, že nemáte kompletní informaci (každý analytik vám řekne, že prakticky nikdo nemůže

mít zcela úplné informace).

Existuje ovšem jeden přehled, který bude fungovat u jakéhokoliv webu, a tím se alespoň

v mých očích povyšuje na úroveň toho nejlepšího přehledu z webové analytiky – jedná se

o přehled výsledků podle všech zdrojů provozu. Shodou okolností se naprosto přesně shoduje

Nejlepší přehled získaný z webové analytiky

95

Praktická řešení

4

s hlavním přístupem Web Analytics 2.0, a je tedy perfektně využitelný. Na obrázku 4.8 vidíte,

jak přehled výsledků ze všech druhů provozu vypadá – jedná se v tomto případě o přehled

z nástroje Google Analytics.

Obrázek 4.8: Výsledky/Konverze ze všech zdrojů provozu

V opravdovém moři plném metrik dostupných v našich nástrojích pro webovou analytiku uka

zuje tento přehled na dvě věci, které si zaslouží vaši pozornost v první řadě – zdroje návštěv

nosti a výsledky.

Zdroje provozu

Došel jsem k závěru, že pokud poznáte zdroje návštěvnosti vašeho webu, můžete s velkou úspěš

ností odvodit, jací uživatelé váš web navštěvují, a také trochu i proč jej navštěvují (jejich záměr).

Já jsem kupříkladu velkým fanouškem přímé návštěvnosti, a budu o ní hovořit v této kapitole

také později. Pokud si správně označujete všechny své kampaně, pak přímý provoz odpovídá

neplacené návštěvnosti, protože pochází od uživatelů, kteří na váš web přichází pomocí oblíbe

ných položek, zapsáním adresy URL přímo do adresního řádku, či podobnými způsoby. Přímá

návštěvnost je tedy provoz, který vás již nějak zná, obvykle představuje ty uživatele, kteří se

na váš web vrací, a jedná se tak s největší pravděpodobností o již známé zákazníky. Na obrázku

4.8 mě potěšila tak vysoká hodnota přímého provozu, a všimněte si, že míra konverze je velmi

vysoká, což je pro ni naprosto typické.

Pokud jsem ovšem během uplynulých 30 dnů utratil značnou část peněz k tomu, abych přitáhl

na svůj web nějaké nové návštěvníky (potenciální zákazníky), pak takto vysoká míra přímého

provozu pro mne příliš dobrou vizitkou nebude.

Všimněte si na obrázku 4.8 rámečku ohraničujícího twitter.com. V předchozích 30 dnech ne

byl ani mezi 20 nejvíce navštěvovanými stránkami, a nyní je na pátém místě. Hned tak vidíte,

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

96

jak se může vyplatit investice do sociálních sítí. Také si snadno odvodíte, že se jedná o návštěv

níky většinou velmi technicky orientované, a to na té nejvyšší úrovni. Tento zdroj vám tedy

pomůže daleko lépe poznat charakter vašich návštěvníků.

Na řádku 6 se nachází údaje o doméně stumbleupon.com. Obsahuje údaje o nových návštěvní

cích, jež by pravděpodobně mohly zajímat nově publikované články, nebo pokud by se jednalo

o e-shop, mohlo by to znamenat nedávné reklamní akce, uvedení nových produktů apod. Do

mény jako Stumbleupon.com, digg.com a další jsou tedy ukázkou známky toho, že je obsah

webu dobrý a šíří se rychle k dalším uživatelům, které dosud ještě neznáte.

Na řádku 9 je uvedena doména wilsonweb.com, která představuje návštěvnost, k níž bych se ji

nak vůbec nedostal, neboť jde o přímé nebo tradiční marketéry. Dr. Ralph Wilson píše o Inter

netu od roku 1995 a podařilo se mu získat naprosto jedinečnou skladbu uživatelů. Osobně jsem

mu velmi vděčný, že mi zdarma posílá tak hodnotnou návštěvnost.

A ještě jeden příklad – Google. Jeho vztah k tomuto webu je naprosto jasný. Poskytnutá čísla

jasně ukazují, že práce vložena do optimalizace pro vyhledávače nese skutečně plodné výsledky.

Zvláštním případem tohoto je řádek 4, který obsahuje provoz z domény images.google.com.

V tomto případě se jedná o odměnu za čas a úsilí vynaložené na označkování každého obrázku

příslušnými popisky.

Výše uvedené příklady by mohly být přímými ukázkami toho, kolik se toho můžete dozvědět

jen tím, že se budete snažit porozumět zdrojům, které vám posílají návštěvnost. Ostatně vidíte,

zda celá struktura návštěvnosti odpovídá vaší strategii pro získávání návštěvnosti a konečně

i to, zda váš web navštěvují ti správní uživatelé.

Měly by se všechny tyto weby stát vašimi nejlepšími přáteli? To závisí na skutečnosti, zda vám

posílají kvalitní provoz, čímž se dostanete k další kapitolce.

Výsledky

V kapitole 1 jsem upozornil na velký význam sledování výsledků – a to je jeden z důvodů, proč

jsou naprosto klíčovou součástí toho nejlepšího přehledu webové analytiky 2.0. Chcete-li změ

nit kulturu libovolné firmy, zaměřte se právě na výsledky (a nezajímejte se vůbec o zjišťování

počtu návštěv, času stráveného na webu či snad o nejvíce opouštěné stránky).

Na obrázku 4.8 vidíte míru konverze pro nekomerční web. Na první pohled vidím celkovou

míru konverze (to je ta v rámečku), zároveň mohu procházet seznam webů a rychle zjišťovat,

které z nich mi posílají kvalitní návštěvnost – jinými slovy takovou návštěvnost, která provádí

takové aktivity, jež zvyšují můj konečný finanční výsledek.

Zároveň mohu rychle identifikovat i své oblíbené weby (v tomto případě twitter.com). Vidím

zdroje, které mi posílají spoustu návštěvnosti, ovšem nejsou mými pravými přáteli (například

v tomto případě stumbleupon.com, nebo i images.google.com). Všimněte si, jak se dostanete

k naprosto odlišným závěrům, když si namísto počtu návštěv vyberete úplně jiný a možná da

leko významnější pohled.

V tomto přehledu se můžete ponořit do daleko větších podrobností. Všimněte si, že je nutno

zaměřit se na více cílů. Každá část vašeho podnikání by mohla mít odlišné finanční výsledky

podle cílů, jež jsou v přehledu uvedeny jako Cíl2, Cíl3 a Cíl4. Takový přehled pak každé části

firmy či vedoucímu dokáže prozradit, do jaké míry plní svůj přesně definovaný cíl. Základní strategie používané v analýze

97

Praktická řešení

4

Základem nejlepšího přehledu pro webovou analytiku je to, že především odpovídá na dva dotazy: kdo? a jak moc? Jestliže začnete s přehledem výsledků ze všech zdrojů návštěvnosti, shledáte najednou, že vaši nadřízení se najednou začnou zajímat o vaše analytické přehledy. Najednou vám kladou správné a podnětné dotazy a vyhledávají vás i za jiným účelem, než aby s vámi vyrazili dveře. Není to roztomilé? Základní strategie používané v analýze Zbytek této kapitoly vám pomůže vybudovat si postupně myšlení v oboru clickstream analýzy (často nazývané jako webová analytika). Dozvíte se několik informací o takových analytických strategiích, jako je například segmentace a zaměření se na metriky o chování zákazníka. Poté se vrhneme na speciální případy analýz, které budete provádět takřka každodenně. Během každé lekce budu doufat, že se budete zaměřovat nejen na metriky a přehledy, které se analyzují, ale i na důvody výběru metriky a myšlenkový proces točící se okolo vytvoření propracovaných analýz. Jen tak totiž pochopíte, že je možné používat i řadu dalších typů analýz, a to i těch, které nejsou v této knize vůbec uvedeny. Segmentuj nebo odejdi domů V analytice není snad nic důležitějšího než segmentace. Víte proč? Protože na naše weby nikdy nepřichází jednotná masa. Možná jste se teď trochu polekali. I přesto se většina našich přehledů a analýz odehrává na agregované úrovni. Je to něco, jako kdyby obrázek 4.9 představoval návštěvnost přicházející na váš web. Skutečnost ovšem spíše odpovídá obrázku 4.10.

Obrázek 4.9: Reprezentace analýzy provozu v celku

Obrázek 4.10: Aktuální odraz provozu

vašeho webu Na váš web přichází různé typy návštěvníků. Každý z nich přitom má úplně jiné záměry, různé problémy či přístupy a také se jedná o naprosto odlišné osobnosti. Tento naprosto jedinečný jev vám doslova přikazuje, abyste jako součást procesu webové analytiky použili maximálně efektivní a trvalou strategii segmentace.

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

98 Výhody segmentace Síla segmentace metrik je v tom, že jakoby pohlížíte za oponu a dozvíte se tak o metrice daleko více, než byste mohli normálně. Toto jsou výhody, které segmentací získáte:

Segment vašich dat nelze vytvořit, aniž byste pochopili, co je pro vaše podnikání důležité

a jakých cílů chcete dosáhnout. Znamená to, že musíte strávit docela hodně času pochope

ním vlastního podnikání, což určitě není na závadu.

Segmentací dat se rychle zdokonalíte v oblastech, jež zasluhují podrobnější studium, čímž

se dostanete k odhalení klíčových poznatků, které přinesou hodnotné změny.

Naši nadřízení a obecně všichni, kdo se podílejí ve firmě na rozhodování, nerozumí celkové

složitosti a kouzlu webu. Ukázání trendů v segmentech tak představuje velmi účinný ná

stroj pro komunikaci. A nejlepší na tom je, že k těmto výsledkům není nutno ani nic dodá

vat – obrázek totiž hovoří úplně za vše! Segmentací dat se ovšem nerozumí zaměření v globálním měřítku, ale jde spíše o specifičnost. Toto zaměření vám pomůže k tomu, aby vaše poznatky byly vůbec použitelné. Abyste se sami i vnitřně přesvědčili o síle segmentace, podívejte se na následující obrázek. Na obrázku 4.11 je zobrazena výše tržeb z webu, a to za období 12 měsíců. Věřím, že i ve vaší firmě máte obdobný graf, jako je na tomto obrázku. Obrázek 4.11: Vývoj měsíčních tržeb během 12 měsíců Pěkné. Vidíte, že křivka stoupá i klesá. Vaši nadřízení již znají, že prosinec tradičně bývá sezónně velmi dobrým měsícem, stejně jako květen. Tímto grafem jim víceméně jen potvrdíme to, co již dávno vědí. Hodnoty jednotlivých měsíců jsou pak málo zajímavé. Nicméně, jaké rozhodnutí lze učinit na základě tohoto grafu? Vůbec žádné. Podívejte se na obrázek 4.12, kde je vidět ta samá křivka, ovšem nyní ukazuje ty nejdůležitější segmenty z celkového objemu tržeb. Nádhera! V tomto grafu vaši nadřízení krásně vidí měsíční vývoj z pohledu podílu prvků, které nejvíce přispěly k tržbám firmy. Z tohoto grafu se dá jednoduše odvodit, že ze všech peněz, které se vynakládají, nejvýznamnějšími přispěvovateli je přímá návštěvnost, zdarma získaná návštěvnost! Placené vyhledávání či platba za proklik (PPC) je tím, čemu je nutno aktuálně věnoZákladní strategie používané v analýze

99

Praktická řešení

4

vat akutní pozornost. I přes vynaložení spousty finančních prostředků se nedostavil odpovídající efekt v podobě zvýšené tržby. A podívejte se ještě na to, jak pokoutný marketér provedl drobný experiment s YouTube. Tento experiment se podle všeho povedl, takže zmíněný marketér zaslouží skutečně pěknou pochvalu. Šlo totiž po všechny měsíce o docela slušnou tržbu. Obrázek 4.12: Vývoj měsíčních tržeb v jednotlivých segmentech během 12 měsíců – zdroje tržeb Už chápete, co tím vším popisem zamýšlím? Efektivním segmentováním totiž přinesete svým nadřízeným daleko cennější výstupy než pouhým vytvořením přehledů dat. Vytváření a používání segmentů Určení vhodného chování, zdrojů, metrik či výsledků pro segmentaci představuje dovednost, kterou budete postupně vypilovávat až k naprosté dokonalosti (a já věřím, že jí skutečně dosáhnete). Nicméně vytvoření segmentů a jejich využití ve vašich přehledech je daleko snazší. Představte si, že pracuji u firmy Intel a odpovídám za marketing Intelu a jeho další vývoj ve východní Evropě. Proto bych mohl segmentovat data z webu www.intel.com, přičemž bych použil geografickou segmentaci. Nebo bych mohl zvolit poněkud specifičtější postup a zasloužit si plat tím, že se pokusím pochopit chování zákazníka právě pomocí segmentace. Moji strategii vystihuje obrázek 4.13. Prostě otevřu složky nalevo (jedná se o položku Výběr skupiny), přetažením a následným puštěním vložím své metriky či dimenze na paletu. 1. Nejprve si přetáhnu přirozené vyhledávání. Musím totiž najisto vědět, jak zacházím s ná

vštěvností z vyhledávání, která není nijak placená. 2. Dále mě zajímá pouze provoz, který se nějakým způsobem dotýká pouze procesorů (firma

Intel samozřejmě vyrábí spoustu komponent, ovšem já se v tuto chvíli specializuji pouze

na procesory). 3. Ani mě tolik nezajímá, co se stane s provozem, který z webu hned uteče. Chci poznat klíčo

vá slova, která přináší provoz, jenž způsobuje opakované návštěvy (když je počet návštěv

větší než 3). 4. Nakonec omezím výsledky analýzy pouze na provoz z východní Evropy.

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

100

Obrázek 4.13: Podrobná segmentace dat z webu – Yahoo! Web Analytics

Dříve bylo nutné znát poměrně komplikovaný dotaz v jazyce SQL, a také jste museli znát zá

kladní návrh databáze, abyste mohli tímto způsobem segmentovat. Nyní můžete jen přetahovat

políčka myší!

Nyní mohu použít tento segment v přehledu obsahu, což mi pomůže pochopit, které typy pro

cesorů jsou pro tento naprosto úžasný segment nejzajímavější. Pak jej mohu použít na přehle

dy vyhledávání a porozumět upřednostňované vyhledávače obyvatel východní Evropy, a také

která cenná klíčová slova na náš web posílají takovouto důležitou návštěvnost. Dále mohu da

leko podrobněji zkoumat, zda tito uživatelé stahovali specifikace produktů nebo odeslali své

kontaktní údaje.

Přichází poslední příklad, který má ilustrovat, jak můžete nacházet odpovědi na každodenní

dotazy, na které by se mohly jen obtížně hledat odpovědi. Může padnout otázka, do jaké míry

vstupní stránka zaujme návštěvníky, aby si přečetli naprostou většinu obsahu webu? Nebo ji

nak – jak skvělý byl první dojem na návštěvníka?

Vypadá to jako docela obtížná otázka, že ano? Obrázek 4.14 ukazuje, jak na ni dostat odpověď co

nejrychleji. Ze seznamu dimenzí a metrik vytáhnu všechny metriky, které potřebuji – nejprve vy

beru hloubku stránky a poté počet návštěv, u nichž návštěvníci viděli více než tři stránky (jedná se

o vysokou úroveň engagementu – viz kapitolu 3). V dalším kroku vyberu vstupní stránku, protože

mě zajímají pouze ti uživatelé, kteří začínají na mé vstupní stránce, a nikoliv uživatelé, kteří se rov

nou dostali někde hluboko v mém webu a na titulní stránku se dostali až následně.

Za uvedené období web navštívilo 57 063 návštěvníků. Z nich na web vstoupilo 14 025 ná

vštěvníků na vstupní stránce (tady vidíte, proč říkám, že jsou vstupní stránky už jaksi mimo

hru). Dále 3 684 návštěvníků přečetlo více než tři webové stránky.

Základní strategie používané v analýze

101

Praktická řešení

4

Obrázek 4.14: Efektivita vstupní stránky z pohledu vysoké úrovně engagementu – Google Analytics

A moje odpověď? 1 607 návštěvníků. Pouhých 1 607 návštěvníků z možných 14 625 uživatelů

získalo dojem, že moje vstupní stránka stojí za prohlédnutí, což je docela smutné. Vidíte ale,

jak snadné bylo pro mě najít odpověď, když jsem znal otázku?

Tento příklad jasně ukazuje jednu velmi vydařenou funkci v Google Analytics. Jde o to, že

u většiny nástrojů pro webovou analytiku musíte nejprve sdělit dodavateli, jaká data budete

chtít segmentovat, a oni poté navrhnou úpravu implementace značkování JavaScriptu. Několik

dnů počkáte, abyste získali nějaká data, pak musíte vytvořit segment, odeslat jej, počkat

na zpracování a teprve potom se konečně dostat k datům, která potřebujete.

Google Analytics (a také v Yahoo! Web Analytics) naproti tomu vůbec nemusíte Googlu pře

dem prozrazovat, co chcete segmentovat, nemusíte měnit žádné značkování stránek, a dokonce

ani nemusíte odesílat žádný segment a čekat na jeho zpracování. Jednoduše myší přetáhnete

pár políček, po skončení otestujete segment (na obrázku 4.14 se jedná o tlačítko vpravo naho

ře). Výsledek dotazu pak uvidíte hned v rámci vytváření tohoto pokročilého segmentu.

Nyní proveďte to samé s Google či Yahoo! Web Analytics a podívejte se, jak na tom je vaše ti

tulní stránka.

Když to shrnu – pokud nemáte žádný segment, nemáte žádné poznatky. Pokud nesegmentuje

te, nebudete mít po dlouhou dobu žádnou práci.

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

102 Segmentace představuje strategii, která se v této knize používala, aniž jste si jí pravděpodobně vůbec všimli. Také se bude naprosto volně používat i ve zbytku této knihy. Doufám, že i vy budete segmentaci používat také takto svobodně, zejména když se budete zabývat zodpovězením velmi těžkých firemních otázek. Zaměřte se na chování zákazníků, nikoliv na celková čísla To se znovu budeme zabývat agregovanými hodnotami!? Ano, čtete správně. Nicméně v této části se bude výrazem agregované označovat něco trochu jiného. Chci vám totiž objasnit poněkud odlišný způsob analýzy dat. Tentokrát se nebudeme zaměřovat na agregované metriky, jako jsou metriky Počet jedinečných návštěvníků či Průměrná doba strávená na webu apod. Naopak se budeme snažit najít naprosto hodnověrné a akceschopné poznatky a zaměříme se na metriky, které nám umožní získat přehled o chování zákazníků na našem webu. Měření počtu návštěv na vašem webu během jednoho měsíce je bezpochyby minimálně velmi zajímavé. Toto číslo bude klesat nebo růst, či dosáhne nějaké vámi předem stanovené hodnoty. Všechno toto bude mít svoji určitou vypovídací schopnost. Ještě daleko cennější je orientace na metriky sledující chování návštěvníků, jako je například míra opuštění. Ta totiž, jak již víme z předchozích částí knihy, vyjadřuje ono úsloví: „Přišel jsem, z toho co jsem viděl se mi udělalo nevolno, a tak jsem hned odešel.“ Při provedení analýzy vašeho webu pomocí míry opuštění vám pomůže na různých úrovních porozumět, co funguje, co nikoliv, co bude nutno vylepšit, a co je již v pořádku (více informací najdete v kapitole 3). Pojďme si uvést jeden příklad. Tak kupříkladu budu odpovědný za provoz webu news.bbc.co.uk. Úspěšnost webu se bude měřit pomocí souhrnné metriky, například pomocí počtu zobrazených stránek nebo pomocí počtu stránek na jednu návštěvu – viz obrázek 4.15. Jen z toho neplyne příliš poznatků. Pro stanici BBC má cenu takový návštěvník, který si na webu prohlédne více než čtyři stránky. Obrázek 4.16 ukazuje rozložení počtu návštěv podle počtu stránek za návštěvu. Vida, konečně zajímavé výsledky, se kterými se dá něco dělat. Je vidět, že 76 % všech návštěvníků webu se ke kýženému cíli nedostává. Nyní můžete snadno segmentovat chování uživatelů na to, které vašemu podnikání pomáhá, což jsou právě čtyři stránky a více při jedné návštěvě, a provést analýzu zákazníků (to je oněch 24 %), kteří vámi zadané kritérium splnili. Můžete se na ně zaměřit a pokusit se pochopit, co upřednostňují. Čtou si rádi informace o sportu? A co podcasty nebo články z celého světa? Nebo ještě něco jiného? Určitě víte, kam tímto směřuji. Všechny výše zmiňované způsoby analýzy vám umožní pochopit, jací jsou návštěvníci, jichž si ceníte nejvíce, jaký je zajímá obsah, což vám následně pomůže při vylepšování webu. (Možná by to chtělo více seriózní web? Nebo zajímavější obsah?) Samozřejmě můžete si vybrat i opačný segment s počtem zhlédnutých stránek pod čtyři stránky. I v tomto případě budete sledovat, co si návštěvníci četli, odkud přišli a co je donutilo k odchodu.

Obrázek 4.15: Tři metriky souhrnného

charakteru: Počet návštěv, počet

zobrazených stránek a počet stránek

na jednu návštěvu

Každodenní clickstream analýzy provedené v akceschopné podobě

103

Praktická řešení

4

Obrázek 4.16: Rozložení podle počtu stránek zobrazených při každé návštěvě

Metriky založené na chování jsou všude okolo nás. Patří mezi ně kupříkladu věrnost návštěv

níků, aktuálnost a počet vracejících se návštěvníků. Těmto metrikám bude věnována kapitola 5.

Prostě řečeno – zaměřte se na metriky popisující chování a sláva vás nemine.

Každodenní clickstream analýzy

provedené v akceschopné podobě

Pojďme se nyní podívat na pět nejběžnějších typů clickstream analýzy, které pravděpodobně

budete provádět, až vám začnou trochu šedivět vlasy na hlavě, nebo abych to vyjádřil korektně

ji, když nabudete více zkušeností. Jedná se o interní vyhledávání, optimalizaci pro vyhledávače,

placené vyhledávání, přímou návštěvnost a e-mailové kampaně.

Analýza interního vyhledávání

Prakticky všechna data pocházející z webové analytiky postrádají jednu naprosto klíčovou sou

část, a to záměr uživatele.

Klíčová slova, jež uživatelé zadávají do internetových prohlížečů typu Google, Bing či Yahoo!

obsahují vždy alespoň trochu nějakého záměru, který sledoval uživatel, když tato slova do in

ternetového prohlížeče zadával. Doslova zlatým dolem pak je interní vyhledávání, které určitě

máte i na svém webu. Cože? Vy jej nemáte? Pak určitě patříte mezi několik posledních webů

na této planetě, který nemá interní vyhledávání. A to je docela škoda.

Pokud jasně porozumíte záměru návštěvníků, pak logicky snáze porozumíte i příčinám úspě

chu či propadu webu.

Uvedu vám následující příklad. Zkuste se podívat na deset nejnavštěvovanějších internetových

stránek vašeho webu a pokuste se pochopit, co asi chtěli lidé, kteří váš web navštívili. Nebo ji

nak. Jak byste se jinak dozvěděli, které stránky návštěvníci vašeho webu chtěli vidět? Pokud ná

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

104 vštěvníci stránky, které hledají, nenajdou, pak tuto návštěvnost nemůže ani žádný nástroj pro webovou analytiku zaznamenat. Jednou z cest, jak vyzrát nad tímto problémem zjištění záměru uživatele, je podívat se na data zadaná do vašeho interního vyhledávače, a neprojet seznam výrazů, co návštěvníci zadali. S těmito daty z vyhledávače pak proveďte tři následující typy analýz, ze kterých budete čerpat poznatky: využití interního vyhledávání, kvalitu interního vyhledávání a, vydržte, co přijde, ...., segmentaci! Využití interního vyhledávání Když se podíváte na to, jak se interní vyhledávání využívá, je nutno si nejprve zodpovědět následující základní otázky: nakolik se funkce vyhledávání používá a jaká klíčová slova se nejčastěji používají. Na obrázku 4.17 vidíte přehled, který ukazuje, jak může vypadat využití interního vyhledávání. Obrázek 4.17: Křivka využití vyhledávání uvnitř vašeho webu Již na první pohled vidíte, jak důležité je interní vyhledávání (18,57 %) a jak se jeho míra využití mění v čase. Návštěvníci pak nebudou při navigaci webem potřebovat prakticky žádnou jinou pomoc, protože se vyhledávání na webu stane hlavním nástrojem pro navigaci. Samozřejmě toto ještě není ještě ta úroveň detailu, jakou byste přesně chtěli. Vy chcete vidět, jaké jsou nejvyhledávanější výrazy. Podívejte se na obrázek 4.18. Tento přehled je přesně tím, co vám umožní nahlédnout do mysli návštěvníka a na to, co vlastně na vašem webu hledá! A můžete jít ještě dále: můžete si totiž vytvořit přehled vyhledávání určitého klíčového slova v čase, jak je ostatně vidět na obrázku 4.19.

Obrázek 4.18: Přehled nejvíce zadávaných výrazů

do vyhledávače uvnitř webu

Každodenní clickstream analýzy provedené v akceschopné podobě

105

Praktická řešení

4

Obrázek 4.19: Podrobnější údaje týkající se vyhledávání uvnitř webu pro jedno zadané vyhledávané

slovo nebo výraz. V tomto případě se jedná o výraz bounce rate (míra opuštění)

Na tomto přehledu pak vidíte trend či zájem o daný výraz včetně sezónních výkyvů. To vše

vám umožní pochopit výkon tohoto jednotlivého dotazu, ať se jedná o pohled na podrobnou

statistiku nebo o klepnutí na záložku konverzí za vybraný časový úsek.

Je čas to trochu více rozjet!

Měření kvality interního vyhledávání

Nyní, když je vám jasná důležitost interního vyhledávání, je čas podívat se na to, zda váš vyhle

dávač poskytuje kvalitní výsledky.

Vzpomínáte si ještě na míru opuštění? Nepochybuji, že ano. U některých nástrojů pro webo

vou analytiku naleznete míru opuštění pro interní vyhledávání. Označuje se jako procento od

chodů po vyhledání. Jedná o podobnou záležitost, jako je míra opuštění. Jde totiž o počet uživa

telů, kteří váš web opustí bezprostředně po tom, co se jim zobrazí výsledky interního vyhledá

vání. Příslušný přehled vidíte na obrázku 4.20.

Už letmý pohled na sloupcový graf vpravo vám prozradí, které výsledky vyhledávání uvnitř va

šeho webu jsou funkční a které nikoliv. Ve výše uvedeném případě vyžadují okamžitý zásah do

tazy 2, 4 a 7 (kde je míra odchodu 71 %!). Příčinou může být třeba použití nesprávných algo

ritmů pro interní vyhledávání, nebo třeba jen nemáte zboží, služby či stránky, které by tomuto

vyhledávání odpovídaly. V každém případě je nutno tuto situaci řešit.

KAPITOLA 4 Úžasný svět clickstream analýzy: praktická řešení

106

Obrázek 4.20: Počet procent odchodů po vyhledávání. Čím vyšší je počet procent, tím hůře

pro vás a váš web!

Dalším způsobem, jak popřemýšlet o kvalitě vyhledávání je měření počtu stránek vrácených

po zadání příslušného dotazu. Jedná se o ty stránky, které se zobrazí návštěvníkovi. Všechny

dnes nejpoužívanější internetové vyhledávače nás naučily, že nejrelevantnější výsledky se zob

razují na první stránce hned ze začátku.

Při měření počtu zobrazených stránek výsledků na jedno vyhledání můžete předpokládat, že

když umístíte ty nejvíce odpovídající výsledky vyhledávání na první stránku, pak návštěvníci

klepnou na jeden z odkazů, který je nejvíce nahoře a že budou spokojeni. Na obrázku 4.21 vidí

te tuto metriku v podobě přehledu.

Obrázek 4.21: Měření kvality vyhledávání pomocí počtu výsledných zobrazených stránek

na jedno vyhledání

Tento přehled zobrazuje dotazy pro vyhledání, u nichž se musí návštěvníci ponořit do výsledků

vyhledávání poněkud hlouběji, protože jen tak naleznou to, co hledají. Uvažujme kupříkladu

jako dotaz pro vyhledání slovo gears, které má v průměru 1,92 zobrazení. Osobně jsem musel

prohledat dvě stránky (znamenalo to prohlédnout 30 – 40 odkazů), než se mi podařilo najít, co

návštěvník hledal, a to je příliš mnoho. Je tedy nutno se podívat, jaké výsledky jsou na první

stránce a opravit je. Každodenní clickstream analýzy provedené v akceschopné podobě

107

Praktická řešení

4

Poznámka: Některé nástroje pro webovou analytiku automaticky zobrazují i čas strávený na webu

po provedení vyhledání a počet stran zobrazených po prohledání webu. Obě tyto metriky beze

sporu mohou rovněž posloužit jako ukazatele kvality vyhledávání, i když je obtížné jejich hodnoty

zevšeobecňovat. Například když návštěvník nalezl to, co chtěl, pomocí interního vyhledávače a roz

hodl se nalezený produkt ihned zakoupit (v tomto případě je lepší malá hodnota metriky počtu

stran zobrazených po prohledání webu). Naprosto odlišný případ nastane, když si návštěvník

na webu najde to, co chce a vyhledané téma ho zaujme natolik, že si chce přečíst ještě další články

(v tomto případě je lepší vysoká hodnota metriky počtu stran zobrazených po prohledání webu).

Proto když tyto metriky používáte, věnujte obzvláště vysokou pozornost jejich interpretaci. Rozhodujícím způsobem pro měření kvality vyhledávání je – ještě jednou – zaměření na chování zákazníka. Způsob, kterým návštěvníci upřesňují své dotazy, aby dosáhli nejlepších výsledků, vám pomůže pochopit metrika upřesnění vyhledávání. Na obrázku 4.22 vidíte sloupeček v procentech vyjadřující upřesnění vyhledávání, a to v přehledu interního vyhledávání. Obrázek 4.22: Upřesnění dotazů pro vyhledávání v procentech, a to pro vyhledávání uvnitř webu Z přehledu okamžitě vidíte, že n



       
Knihkupectví Knihy.ABZ.cz - online prodej | ABZ Knihy, a.s.
ABZ knihy, a.s.
 
 
 

Knihy.ABZ.cz - knihkupectví online -  © 2004-2019 - ABZ ABZ knihy, a.s. TOPlist