Každý majitel webu dělá desítky rozhodnutí. Jaký titulek použít. Kterou stránku propagovat. Zda investovat do SEO, nebo do placené reklamy. Zda redesign skutečně pomohl. Bez dat se tato rozhodnutí opírají o pocit, osobní preference nebo o toho, kdo mluví v místnosti nejhlasitěji.
Analytika to mění. Ukazuje, co návštěvníci skutečně dělají, ne co si myslíte, že dělají. Rozhodování podle dat neznamená nahrazení úsudku. Znamená to opřít úsudek o důkazy. Když víte, které stránky konvertují, které zdroje přivádějí zapojené návštěvníky a který obsah vede k akci, přestanete hádat a začnete se rozhodovat s jistotou.
Od syrových dat k rozhodnutím, podle kterých se dá jednat
Samotná data za vás nerozhodují. Report ukazující deset tisíc zobrazení stránek je informace. Vědět, že váš ceník má deset tisíc zobrazení, ale jen dvanáct odeslaných kontaktních formulářů, je poznatek. Rozhodnout se na základě tohoto rozdílu zjednodušit rozvržení ceníku je rozhodnutí.
Cesta od dat k rozhodnutí má tři kroky. Pozorujte, co data ukazují. Vyložte, co to znamená pro vaše podnikání. Jednejte podle konkrétní hypotézy a změřte výsledek.
Přeskočení kteréhokoli kroku vede ke špatným výsledkům. Pozorování bez výkladu vytváří přehledy, které nikdo nepoužívá. Výklad bez jednání promarní poznatek. Jednání bez měření znamená, že se nikdy nedozvíte, zda rozhodnutí fungovalo.
Rozhodnutí, která analytika přímo zlepšuje
Některá rozhodnutí o webu jsou objektivně lepší, když máte data z analytiky. Jsou to oblasti, kde důkazy soustavně překonávají intuici.
Priority obsahu
Vaše analytika ukazuje, které stránky přitahují návštěvnost, které návštěvníky udrží a které vedou ke konverzím. Místo psaní obsahu podle toho, co si myslíte, že vaše publikum chce, píšete podle toho, na co už reaguje.
Pokud mají vaše stránky s návody třikrát víc návštěvnosti než stránky s produkty, víte, kde je zájem publika. Pokud návštěvníci tráví čtyři minuty u případových studií, ale třicet vteřin u seznamů funkcí, víte, který formát buduje důvěru. Rozhodnutí o obsahu podložená těmito daty vytvářejí víc toho, co funguje, a méně toho, co ne.
Rozdělení marketingových kanálů
Reporty akvizice odhalují, které kanály přivádějí návštěvníky, kteří se skutečně zapojí a konvertují. Sociální síť může posílat vysokou návštěvnost s nízkým zapojením. E-mail může posílat méně návštěvníků, ale s vyšším konverzním poměrem.
Bez analytiky rozdělujete úsilí rovnoměrně mezi kanály. S analytikou víc investujete do kanálů, které přinášejí výsledky, a snížíte výdaje na kanály, které vytvářejí jen šum. To je jedno z rozhodnutí s nejvyšším dopadem, které analytika umožňuje.
Design stránek a uživatelský zážitek
Vysoká míra okamžitého opuštění, malá hloubka posouvání a výstupní stránky přesně ukazují, kde váš web ztrácí návštěvníky. Místo redesignu celého webu podle estetické preference opravíte konkrétní stránky, na kterých podle dat návštěvníci odcházejí.
Kontaktní stránka s devadesátiprocentní mírou odchodu potřebuje jiné rozvržení formuláře nebo méně polí. Stránka produktu, kde návštěvníci posouvají hluboko, ale nikdy neklikají na tlačítko nákupu, potřebuje jasnější výzvu k akci. Cílené opravy podle dat o chování překonávají kompletní redesigny podle názoru.
Optimalizace konverzí
Data o konverzích ukazují, kde se váš trychtýř láme. Analytika vám říká, kam se zaměřit. Váš úsudek vám říká, co zkusit. Než se u zásadních rozhodnutí spolehnete na data, přečtěte si náš návod o běžných chybách v analytice.
Běžné pasti při rozhodování podle dat
Používat analytiku k rozhodování zní přímočaře, ale několik pastí chytá majitele webů, kteří přeskočí základy.
Nejčastější je jednat na základě příliš malého množství dat. Deset relací nestačí k posouzení redesignu stránky. Počkejte, až budete mít alespoň pár set relací, než vyvodíte závěry. Další past je považovat korelaci za příčinu. Návštěvnost vzrostla po změně loga, ale nárůst pocházel ze sezónního trendu, ne z loga.
Ignorování kvality dat podkopává každé rozhodnutí. Pokud je vaše sledování rozbité, chybí filtry nebo návštěvnost robotů nadsazuje čísla, data vás povedou špatným směrem. Než se u zásadních rozhodnutí spolehnete na svá data, přečtěte si náš návod o běžných chybách začátečníků v analytice.
Paralýza z analýzy je opačná past. Nekonečné procházení přehledů bez jednání nepřináší žádné zlepšení. Stanovte si pravidlo: pokud máte jasný poznatek a dost dat, proveďte změnu do čtyřiceti osmi hodin.
Spojení analytiky s obchodním kontextem
Nejlepší rozhodnutí spojují data z analytiky se znalostmi, které analytika poskytnout nemůže. Rozhovory se zákazníky, zpětná vazba obchodního týmu, trendy v oboru a změny u konkurence přidávají kontext, který samotná čísla minou.
Analytiku použijte k určení, co se děje. Obchodní kontext použijte k pochopení, proč. Náhlý pokles organické návštěvnosti může být technický problém SEO, změna vyhledávacího algoritmu nebo sezónní pokles. Analytika pokles označí. Váš kontext vysvětlí příčinu a utvoří reakci.
Důležité je také pochopit, odkud vaše data pocházejí. Data první strany sesbíraná na vlastním webu vyprávějí jiný příběh než agregované odhady třetích stran. Náš návod o datech první strany vs datech třetích stran vysvětluje, proč zdroj vašich dat ovlivňuje rozhodnutí, která můžete dělat s jistotou.
Rozhodnutí, která analytika WEMASY podporuje
WEMASY zabudovává analytiku do stejného systému, ve kterém web spravujete. Díky tomuto propojení vaše data přesně odrážejí, co se na webu děje, a jsou sbírána jako data první strany bez sledování napříč doménami.
Zdroje návštěvnosti, výkon stránek, ukazatele zapojení a sledování konverzí jsou na jednom místě. Když v analytice zahlédnete poznatek, můžete odpovídající změnu webu udělat ve stejném systému. Žádné přepínání nástrojů. Žádné cykly exportu a importu. Podívejte se na data, udělejte změnu, změřte výsledek.
Často kladené otázky
Kolik dat potřebuji, než se rozhodnu?
Pro rozhodnutí na úrovni stránky počkejte alespoň na sto až dvě stě relací na dané stránce. Pro srovnání zdrojů návštěvnosti dává spolehlivý základ celý měsíc dat. U sezónních podnikání srovnávejte meziročně, ne měsíc po měsíci. S Tvůrcem webů WEMASY analytika začne sbírat data ode dne, kdy ji zapnete, takže se váš základ buduje automaticky.
Co když data z analytiky odporují mé intuici?
Věřte datům, když máte dost velký objem a čisté sledování. Intuice je cenná při vytváření hypotéz, ale data je ověřují. Pokud vám intuice říká, že je stránka důležitá, ale analytika ukazuje téměř nulové zapojení, zjistěte proč. Stránka může mít technický problém, nebo vaše publikum může opravdu preferovat jiný obsah.
Řekne mi analytika, co na webu změnit?
Analytika ukazuje, co se děje, ne vždy co opravit. Vysoká míra okamžitého opuštění říká, že návštěvníci rychle odcházejí. Neříká, zda je problém v pomalém načítání, nerelevantním obsahu nebo matoucím rozvržení. Data použijte k odhalení problémů. Znalost svého publika použijte k výběru řešení. Pak změřte, zda oprava zabrala.
Jak sledovat, zda moje rozhodnutí skutečně zabrala?
Před změnou si definujte ukazatel. Pokud zjednodušíte formulář, sledujte míru odeslání formuláře. Pokud přepíšete titulek, sledujte míru okamžitého opuštění a čas na stránce. Porovnejte dva až čtyři týdny dat před změnou s dvěma až čtyřmi týdny po ní. Náš návod o porozumění přehledu analytiky vám ukáže, kde najít srovnání před a po.
Mají se malé weby zabývat rozhodováním podle dat?
Ano. Malé weby z toho těží nejvíc, protože každý návštěvník má větší váhu. S padesáti návštěvníky týdně je ztráta poloviny z nich kvůli špatné vstupní stránce zničující. Analytika vám pomůže tyto úniky včas odhalit a opravit. K chytrým rozhodnutím podloženým důkazy nepotřebujete objem dat jako velká firma.
Jak často mám dělat změny podle analytiky?
Jedna smysluplná změna týdně je udržitelné tempo. Víc než to znemožňuje poznat, která změna způsobila který výsledek. V našem návodu o analytice v reálném čase se dozvíte, kdy změny ověřovat hned a kdy počkat na agregovaná data.