Szkolenia z Google Analytics, Google Tag Managera i Optymalizacji Konwersji 13-16 marca 2017, WARSZAWA

Zarejestruj się już dziś »


Czym różni się raportowanie od analizy?

Obecnie na rynku dostępne są dziesiątki lub nawet setki narzędzi służących do gromadzenia danych z kanału online. Ich stosunkowo prosta implementacja, która została znacząco ułatwiona dzięki wykorzystaniu podejścia SaaS (Software-as-a-Service) oraz kodów JavaScript, przekłada się na ich powszechne wykorzystanie. Większość podmiotów obecnych na polskiej scenie e-commerce ma więc wdrożoną przynajmniej podstawową instalację Google Analytics oraz korzysta doraźnie z kilku dodatkowych narzędzi do badań jakościowych (np. ankiet).

Dlaczego w takim razie tak niewiele firm odnosi sukces dzięki analityce internetowej? Wynika to w dużej mierze ze złego rozumienia pojęcia analizy i mylenia go z gromadzeniem i raportowaniem danych, a co za tym idzie nieefektywnej alokacji pieniędzy i zasobów.

Nieefektywna alokacja zasobów

Aktualnie obserwujemy w firmach silne skupienie wokół gromadzenia i raportowania dużych ilości danych, podczas gdy główne korzyści, które osiągamy z analityki internetowej płyną z przeprowadzanych później analiz. W mojej opinii sytuacja ta wynika z przestarzałego przekonania, że „kto ma dane ma przewagę”. Biorąc pod uwagę łatwość dostępu oraz bardzo szeroki zakres danych płynących z kanału online, w porównaniu do specyfiki prowadzonych w przeszłości biznesów, samo ich posiadanie nie stawia nas w uprzywilejowanej pozycji względem konkurencji. Dopiero odpowiednia analiza, wyciągnięcie wniosków, przygotowanie rekomendacji, a w końcu wprowadzanie i ocena zmian na podstawie danych pozwala na ciągłe poprawianie efektywności prowadzonych działań i osiąganie celów biznesowych. To właśnie za to chcą płacić managerowie – za lepsze wyniki przekładające się na wzrost zysku, czy to poprzez wzrost przychodów, czy przez ograniczenie kosztów. Nie zaś za dodatkową tabelę ze statystykami.

Nieefektywna alokacja zasobów

Niekorzystna sytuacja, kiedy bardziej pracochłonne raportowanie zajmuje większość zasobów, przez co niemożliwe jest osiąganie wymiernych korzyści płynących z analizy.

Definicje

Aby być w stanie odróżnić raportowanie od analizy, a następnie odpowiednio rozdysponować pomiędzy nie posiadane zasoby niezbędne jest ustalenie co tak naprawdę rozumiemy pod omawianymi pojęciami. Podejmując próbę tłumaczenia opisów zawartych przez Brenta Dykesa w książce „Web Analytics Action Hero” (której to lekturę podczas letnich wyjazdów każdemu szczerze polecam) możemy przyjąć następujące definicje:

  • Raportowanie – proces organizowania danych w informacyjne raporty w celu monitorowania efektywności różnych obszarów biznesu.
  • Analiza – proces eksplorowania danych i raportów w celu wyciągnięcia wartościowych wniosków, które mogą być użyte do lepszego zrozumienia biznesu i poprawy jego efektywności.

Dla lepszego zrozumienia różnic pomiędzy analizą i raportowaniem, a także umożliwienia oceny Twojej organizacji/pracy wydzielić można pięć kluczowych obszarów, które różnicują te dwie czynności.

I. Cel

Technicznie rzecz ujmując raportowanie przetwarza surowe dane w łatwiej przyswajalne zestawy informacji. Dzięki regularnym raportom, tworzonym ze wspomnianych zestawów, pozwala na monitorowanie sytuacji oraz alarmowanie, kiedy dane zaczynają zachowywać się niestandardowo. Raportowanie odpowiada więc na pytanie „co?” (np. co wydarzyło się w segmencie ruchu płatnego w ostatnim miesiącu?).

Cel raportowania

Cel raportowania to odpowiedź na pytanie „co?”

Z drugiej strony, analiza ma na celu odpowiedź na pytanie „dlaczego?” (np. dlaczego użytkownicy coraz szybciej opuszczają nasz serwis?) . Realizowane jest to poprzez zagłębienie się w dostarczane informacje, ich dokładną interpretację i wypracowanie rekomendacji, na podstawie których można podjąć konkretne działania mające na celu poprawę sytuacji.

Cel analizy

Cel analizy to odpowiedź na pytanie „dlaczego?”

Współpracując z firmami podczas projektów wdrożenia analityki internetowej zauważamy regularnie, że im bardziej organizacja rozwija się w tym zakresie tym większe zapotrzebowanie istnieje właśnie na odpowiedź na pytania związane z tym dlaczego pewne zachowania użytkowników, zmiany w danych występują. Wynika to w dużej mierze z osiąganych realnych efektów, które tak jak wspominałem wcześniej płyną głownie z etapu analizy danych.

II. Realizowane zadania

Jeżeli praca, którą wykonują osoby pracujące z danymi obejmuje czynności takie jak: konfigurowanie, organizowanie, formatowanie, podsumowywanie, możesz być pewny, że jest to raportowanie. Elementy te można (a nawet należy) zautomatyzować, aby więcej czasu przeznaczyć na zadania, które przynoszą firmie większe korzyści. Są one jak zapewne się domyślasz związane z analizą i obejmują: stawianie pytań biznesowych, badanie, interpretowanie, porównywanie, potwierdzanie lub odrzucanie hipotez.

W wielu przypadkach realizowanie zadań związanych z raportowaniem jest po prostu mniej wymagające, dlatego też znacznie łatwiej znaleźć na rynku osoby, które będą dobrze je realizowały. Prawdziwy analityk internetowy powinien mieć doświadczenie zarówno w zakresie zaawansowanej analizy różnych rodzajów danych, znać specyfikę branży e-commerce, lecz także motywować całą organizację do wykorzystania danych i rekomendacji przez niego wytwarzanych. Pozyskanie lub wykształcenie takich kompetencji w zespole wymaga więc dużej pracy i jest jednym z kluczowych etapów, które przechodzimy z naszymi klientami wdrażając u nich analitykę internetową. W tym samym czasie, samo raportowanie jest odpowiednio automatyzowane (m.in. za pomocą kokpitów menedżerskich) aby móc przesunąć zasoby ludzkie do generującej większe korzyści analizy.

III. Rezultat

Nawiązując do automatyzacji o której pisałem we wcześniejszym punkcie, generowanie i wykorzystanie raportów zazwyczaj nie wiąże się z aktywnym podejściem osób związanych z biznesem. Dostarczane regularnie zbiory danych, które są wynikiem procesu raportowania, można więc podzielić na:

a) standardowe raporty generowane przez narzędzie analityczne – zawierają standardowy zestaw metryk, które są okresowo monitorowane przez odbiorców,
b) dashboardy (kokpity menedżerskie) – raporty dostosowane do indywidualnych potrzeb odbiorców, zawierające Kluczowe Wskaźniki Sukcesu (KPI) pochodzące często z różnych źródeł,
d) alerty (ostrzeżenia) – warunkowe raporty, które wysyłane są do odbiorców w momencie wystąpienia określonych kryteriów.

Alerty w Google Analytics

Przykład alertów skonfigurowanych w Google Analytics.

Z drugiej strony, analiza oparta jest na aktywnym wykorzystaniu osób biznesowych. To od nich wychodzą pytania, na które analitycy starają się znaleźć odpowiedź. Następnie wypracowane rekomendacje wracają do pytającego, który na ich podstawie może podjąć odpowiednie decyzje wpływające na poprawę efektywności prowadzonych działań. Rezultatem analizy mogą być więc:

  • bieżące odpowiedzi na zapytania – tego rodzaju zadania są najczęściej związane z krótkim terminem wykonania, dlatego też przeprowadzane analizy nie są dogłębne, a ich wynikiem jest zwięzłe podsumowanie zawierające jedynie wskazówki odnośnie możliwych działań,
  • prezentacje analityczne – dotyczą pytań biznesowych, które wymagają szerszego omówienia i przeprowadzenia dodatkowych badań. Dzięki możliwości głębszego zagłębienia się w dane rezultatem są konkretne rekomendacje, odpowiednio poparte wnioskami z analiz.

U jednego z naszych klientów wdrożyliśmy w związku z tym aspektem m.in. proces regularnych spotkań poszczególnych działów i analityków. Osoby biznesowe na podstawie automatycznych dashboardów (rozwiązanie kwestii dużej ilości bieżących zapytań o dane) przygotowują zestawy pytań, aby następnie po dokładnym ich przeanalizowaniu przez analityków zaprezentować na regularnym spotkaniu wyniki (prezentacja analityczna) i na ich podstawie podjąć odpowiednie decyzje odnośnie poprawy aktualnej sytuacji.

Głównymi czynnikami odróżniającymi analizę od raportowania w tym wymiarze są więc: kontekst (analiza oparta jest na pytaniach, które aktualnie nurtują dany dział) oraz wypracowywane rekomendacje, na podstawie których podejmowane są decyzje.

IV. Dostarczenie rezultatu

Z racji, że raportowanie jest zadaniem realizowanym głównie za pośrednictwem różnego rodzaju zautomatyzowanych narzędzi, również forma dostarczania raportów jest od nich zależna. Obejmuje ona wiele rozwiązań od arkuszy Excel, przez dostęp do systemu za pośrednictwem serwisu www, po powiadomienia mailowe czy SMS. Szczególnie efektywną formą dostarczania danych są spersonalizowane kokpity menedżerskie (dashboardy), o których wspominałem już kilkukrotnie w tym wpisie i które wykorzystujemy współpracując z klientami.

Analiza jest jednak domeną ludzi, więc sama forma dostarczania rekomendacji ma również bardziej ludzki wymiar. Znacznie efektywniej wyniki analiz prezentuje się na bezpośrednich spotkaniach, na których zainteresowane osoby mają również możliwość zadania dodatkowych pytań, a analitycy szansę na ostateczne przekonanie strony biznesowej, dzięki czemu ostatecznie podejmowane są decyzje bazujące na rzetelnych danych.

V. Wartość

Zarówno analiza, jak i raportowanie bezsprzecznie wypracowują znaczącą wartość dla firmy. Znajdują się one jednak na innych etapach tworzenia owej wartości i są niejako zależne od siebie.

Obróbka surowych danych i raportowanie informacji dla kluczowych osób jest podstawą do rozpoczęcia kreowania wartości. Na tym etapie szczególnie zadbać należy o rzetelność gromadzonych danych – nawet najlepsze analizy przeprowadzone na niepoprawnych danych nie pozwolą na wystawienie dobrych rekomendacji, a co za tym idzie na poprawienie efektywności biznesu. Zmiany zauważane w raportach powinny być światłem ostrzegawczym, bodźcem do postawienia pytań, a następnie przejścia do analizy w celu znalezienia na nie odpowiedzi. Do ostatecznej korzyści dla organizacji potrzebne są już wtedy jedynie dwa kroki, które wspierane są przez rzetelną analizę: podjęcie decyzji i wdrożenie wypracowanych rekomendacji.

Tworzenie wartości

Schemat tworzenia wartości dzięki analityce internetowej.

Raportujesz czy analizujesz?

Jak widać pojęcia raportowania i analizy nie są tożsame i na pewno nie powinny być ze sobą mieszane. Zapomnienie zarówno o jednym jak i o drugim uniemożliwia organizacji czerpanie korzyści z analityki internetowej, natomiast należy być świadomym, iż to właśnie w procesie analizy drzemie największy potencjał i jemu powinna być poświęcana szczególna uwaga i zasoby (odwrotnie niż jest to w dużej liczbie firm). Pamiętajcie także o unikaniu najważniejszych błędów w zbieraniu i analizie danych!

A jak sytuacja wygląda w Twoim przypadku? Czy Twoja firma skupia się na raportowaniu, czy może dużą wagę przykłada do procesu analizy? Daj znać w komentarzach ☺.

Autor: Michał

Michał zawsze dąży do osiągnięcia postawionego przed nim celu. Pewnie dlatego optymalizacja konwersji tak dobrze mu wychodzi. Ukończył studia w Szkole Głównej Handlowej i od zawsze interesował się branżą IT.
W wolnych chwilach stara się patrzeć na Świat przez obiektyw, a pracując ma często słuchawki na uszach, ponieważ, nie ma co ukrywać, lubi dobrą muzykę.





  • http://uxfocus.pl Bartek Dymecki

    Z moich doświadczeń wręcz od pewnego poziomu skomplikowania wzrost ilości gromadzonych danych utrudnia analizę. W idealnej sytuacji analizy powinny skupiać się wokół mądrze zdefiniowanych KPI.

  • Michał Długosz

    Bartek, dziękujemy za komentarz :)

    Jak najbardziej zgadzam z tym co piszesz. Branie pod uwagę jednocześnie zbyt dużej ilości zmiennych oraz danych, często na bardzo szczegółowym poziomie, w zasadzie uniemożliwia wyciąganie poprawnych wniosków i tworzenie skutecznych rekomendacji do poprawy (a także powoduje zniechęcenie w zespole).

    W tym temacie polecam również wpis o kokpitach menedżerskich : http://www.conversion.pl/blog/kokpity-dashboardy-

  • http://analitykinternetowy.pl Analityk

    > Dlaczego w takim razie tak niewiele firm odnosi sukces dzięki analityce internetowej?

    Uważam, że większość firm ogranicza się do kumulowania ogromnej ilości danych, ale nie przykada należytej wagi do ich analizowania. Wielokrotnie się z tym spotykałem tj. z nastawieniem: "instalujemy wszystkie analityksy", a gdy pojawia się propozycja omówienia i przeanalizowania danych to nagle okazuje się, że nie ma czasu, bo danych jest dużo…

    Ok, widzę, że w dalszej części artykułu pojawia się hipoteza podobna do mojego komentarza tj.: "Aktualnie obserwujemy w firmach silne skupienie wokół gromadzenia i raportowania dużych ilości danych, podczas gdy główne korzyści, które osiągamy z analityki internetowej płyną z przeprowadzanych później analiz.".

    Poza tym, bardzo ciekawy post, z pewnością będę tu częściej zaglądał.

  • Michał Długosz

    Zgadza się – wnioski na podstawie obserwacji mamy podobne. Zapraszam do regularnego przeglądania :).

    Z mojej perspektywy oprócz głównego powodów jakim jest brak czasu (powiązany często z dużą ilością danych) pojawia się również brak zrozumienia po co w ogóle zbieramy dane. Ich posiadanie przynosi korzyści dopiero wtedy, gdy po analizie podejmiemy na ich podstawie konkretne działania mające na celu poprawę serwisu. Bez podjęcia dalszych działań stają się one tylko tłem, które z czasem traci na znaczeniu.

  • http://semkonsultant.pl Tomek

    Zgadzam się z poprzednikami – większość firm nie rozumie korzyści płynących z długofalowej i dogłębnej analityki. Spora część firm kończy analitykę na podstawowych współczynnikach (współczynnik konwersji, liczba odwiedzin, czas na stronie ewentualnie liczba konwersji) – brutalna prawda że bardziej złożone analizy tak naprawdę ich nie interesują, gdyż nie są w stanie jej zrozumieć (nie mówiąc już o wdrożeniu wniosków płynących z analiz)

  • Analityk

    Niestety w przypadku mojej firmy sytuacja wygląda tak, jak w większości: mamy świetny system BI, jednak i tak praca analityka sprowadza się do klepania raportów w Excelu, bo najwyższym menedżerom nie chce się korzystać z BI ;( przykre to…

x

Pobierz najnowsze case study

Przeczytaj jak Limango Polska wykorzystuje potencjał analityki internetowej w swojej organizacji.

Pobierz case study
Przeczytaj poprzedni wpis:
Optymalizacja stron docelowych z Google Analytics

Strona docelowa to pierwsza strona, na jaką trafia użytkownik w naszej witrynie. Może to być prosta strona docelowa (ang. landing...

Zamknij