Szkolenia z Google Analytics, Google Tag Managera i Optymalizacji Konwersji 5-8 czerwca 2017, WARSZAWA

Zarejestruj się już dziś »


Procesy w analityce internetowej: trzeci z filarów analityki internetowej

Jeżeli czytaliście poprzedni post Narzędzia to nie wszystko: 3 filary analityki internetowej wiecie już, że trzy filary analityki internetowej to:

  1. Narzędzia i Dane
  2. Ludzie
  3. Procesy

W tym poście skupię się na procesach, które powinny stanowić nieodłączną część analityki internetowej w każdej organizacji.

Nawet jeżeli zaimplementujemy najdroższe i najlepsze narzędzia, zbierzemy pełne i poprawne dane, a nawet podkupimy cały zespół specjalistów Web Analytics Demystified – bez odpowiednio wypracowanych procesów nie zbudujemy analityki.

Jak stworzyć dobre procesy analityczne w swojej organizacji?

Po pierwsze, trzeba je odpowiednio zaprojektować, dopasować do organizacji i przygotować harmonogram.Po drugie, trzeba zadbać o ich wdrożenie, podczas którego zapewnimy odpowiednie narzędzia i wystarczający know-how w zespole. Po trzecie, trzeba zadbać o ich ciągłość i powtarzalność – tak aby sukcesywnie rozwijały organizację.

Brzmi jak wyzwanie?

Faktycznie, można zaryzykować stwierdzenie, że stworzenie ciągłych i efektywnych procesów w organizacji to najtrudniejszy i najbardziej wymagający element całej układanki.

Z drugiej strony – to właśnie dzięki dobrze stworzonym procesom możemy dostrzec korzyści, które płyną z analityki internetowej.

Poniżej kilka najważniejszych procesów, które uwolnią potencjał analityki internetowej w Twojej organizacji:

Proces raportowania kluczowych metryk dla osób decyzyjnych w organizacji z wykorzystaniem kokpitów managerskich.

Punktem wyjścia dla tego procesu jest zdefiniowanie celów biznesowych naszej organizacji. Następnie – okreśenie działań, które przybliżą nas do osiągania wyznaczonych celów.

Aby mierzyć to, w jakim stopniu udaje nam się realizować nasze założenia niezbędne jest określenie KPI – Kluczowych Wskaźników Wydajności. To metryki, na podstawie których czarno na białym sprawdzimy w jakim punkcie jest nasza organizacja. W dobie Big Data nie jesteśmy w stanie monitorować wszystkiego co dzieje się w serwisie.

Zamiast kierować brygadę analityków do raportowania wszystkiego, lepiej określić kilka mocnych metryk, które analizowane w odpowiedni sposób przyniosą wymierne korzyści dla naszego biznesu.

Gdy mamy zdefiniowane KPI, powinniśmy dobrać narzędzia, które pozwolą nam je mierzyć (tak jak pisałam we wstępie – nigdy w innej kolejności). Jednak, powtarzając się, same metryki nie mają znaczenia, jeżeli nie będą zaprezentowane w odpowiedni sposób.

Dlatego niezbędne jest wdrożenie systemu raportowania kluczowych metryk – na przykład za pomocą kokpitów managerskich. Są to narzędzia, które na jednym ekranie prezentują Kluczowe Wskaźniki Wydajności. Dzięki temu, że są automatyczne generowane oszczędzamy czas, który analityk może poświęcić na analizę. Poszczególni udziałowcy procesu widzą jak w czasie zmieniają się metryki i na tej podstawie zgłaszają do analityka potrzebę szczegółowej analizy pod kątem danej zmiany. Dzięki temu analityk ma więcej czasu i może lepiej przyjrzeć się badanemu zjawisku, przez co wnioski płynące z takich analiz są z pewnością lepsze.

KPI nie są raz na zawsze: po jakimś czasie wypalają się (chociażby w przypadku, gdy uda nam się osiągnąć założony cel) i należy je aktualizować.

Proces analizy danych ad hoc

Proces analizy danych „na bieżąco” jest kluczowy dla organizacji. W wielu firmach proces ten tożsamy jest z raportowaniem – podczas gdy generowanie raportów powinni być punktem wyjściowym do analiz, a nie ich sednem.

Wartością, którą przynosi analityka internetowa są działania podejmowane na podstawie danych. Mówiąc bez ogródek: wartością jest zysk, który da się wygenerować na podstawie przedstawionych rekomendacji i działań.

Dlatego samo raportowanie jest jałowym procesem z punktu widzenia organizacji.

Pierwszym etapem jest zebranie danych. Musimy pamiętać, że dane muszą być rzetelne (prawidłowo opisywać rzeczywistość) i użyteczne (odpowiadać kluczowym dla nas metrykom). Analiza danych opiera się w głównej mierze na odpowiedzi na pytania: co się stało i dlaczego tak się stało. Dzięki jasno sprecyzowanym hipotezom stawiamy rekomendacje –definiujemy zmiany, które należy wprowadzić aby usprawnić analizowane obszary. Następnie podejmujemy działania, które, w dłuższej lub krótszej perspektywie, mają wpłynąć na poprawę wyników finansowych firmy.

Proces: analiza
Co dalej? Dane, Analiza, Rekomendacje, Działanie. A później? Dane, Analiza, Rekomendacje, Działanie. I znowu? Tak. Tylko dzięki stałemu powtarzaniu tego procesu i wprowadzaniu ciągłych usprawnień możemy skutecznie rozwijać naszą firmę.

Ten proces dotyczy nie tylko Działu Analityki, ale właściwie wszystkich osób w organizacji, które pracują na danych. Chociażby Dział marketingu – efektem dobrze wdrożonego procesu analizy danych ad hoc powinna być ścisła współpraca pomiędzy marketerami, którzy zadają mądre pytania biznesowe, i analitykami, którzy dzięki analizom potrafią na nie sensownie odpowiedzieć.

W każdej organizacji powinien istnieć taki proces – po to aby ciągle realizować założone cele biznesowe.

Proces optymalizacji współczynnika konwersji

Nie ma chyba procesu, który bardziej bezpośrednio przekłada się na zysk. Proste: współczynnik konwersji w górę o 3%, to zysk większy o 3%.

Często organizacje podejmują radykalne decyzje w postaci redesignu serwisu. W wielu przypadkach dużo efektywniej byłoby wdrażać niewielkie zmiany – zamiast porywać się na wielomiesięczne, kosztowne projekty zmiany całego serwisu, które często kończą się przekroczonymi terminami i budżetami.

Wdrożenie procesu ciągłego optymalizacji współczynnika konwersji powinno być podstawą nie tylko w sklepach internetowych, ale także w serwisach generujących zapytania sprzedażowe.

O tym, że zafiksowanie na testowanie serwisu to recepta na sukces niech świadczy fakt, że Amazon przeprowadza jakieś 200 testów miesięcznie. Efekty? 30% każdego dolara wydawanego na zakupy online w USA trafia do imperium Jeffa Bezosa.

Proces optymalizacji współczynnika konwersji to niekończąca się opowieść. Najpierw identyfikujemy pole do optymalizacji na podstawie danych ilościowych i jakościowych, następnie stawiamy hipotezy, potem weryfikujemy je na podstawie testów A/B. Jeżeli mamy wzrost współczynnika konwersji – wdrażamy poprawki i testujemy dalej. Jeżeli nie – zastanawiamy się i analizujemy przyczyny porażki, po to żeby następnym razem trafniej stawiać hipotezy.

Procesy optymalizacji kampanii marketingowych

Zastanawiające jest to, dlaczego wiele organizacji przeznaczając niebotyczne środki na kampanie marketingowe, nie decyduje się wydać nawet ułamka tych kwot na optymalizację i analizowanie swoich działań.

Kampanie newsletterowe, banerowe czy te w mediach społecznościowych powinny podlegać procesowi ciągłej optymalizacji. Należy je mierzyć, analizować, testować i poprawiać – wszystko po to, aby uzyskać jak najwyższy zwrot z inwestycji.

Proces powinien obejmować zarówno analizę ad hoc – w momencie, gdy pojawiają się jakieś anomalie (np. współczynnik otwarć newslettera nagle spada) jak i ciągła optymalizację, np. w postaci testowania przekazów marketingowych czy optymalizacji budżetu przeznaczanego na poszczególne kanały marketingowe.

W momencie, kiedy wydajemy kilkaset złotych dziennie na remarketing AdWords niemierzenie jego skuteczności i nie podejmowanie działań na tej podstawie jest wyrzucaniem pieniędzy w błoto.

Proces optymalizacji kampanii marketingowych to dobry wstęp do kolejnego, bardziej zaawansowanego procesu: optymalizacji media mix.

Proces optymalizacji media mix

Wciąż wiele firm hołduje słowom Johna Wanamakera, który stwierdził, że zdaje sobie sprawę z tego, że połowa jego budżetu marketingowego jest stracona – i nie wie tylko która.

Przy dzisiejszych możliwościach analizy takie podejście jest całkowitym marnotrawieniem potencjału. Dlatego też powinniśmy zaprojektować procesy, które pozwolą nam na analizę środków przeznaczanych na działania marketingowe a tym samym – pozwolą efektywnie je wykorzystywać.

Optymalizacja marketingu mix to proces, który pozwoli trafnie podejmować decyzje dotyczące lokowania środków na poszczególne kanały marketingowe.

Proces powinien obejmować analizę raportów ścieżek wielokanałowych. To pokaże jakie kanały są najbardziej efektywne na kolejnych etapach procesu zakupowego i jaką wartość możemy przypisać poszczególnym kanałom w momencie konwersji.

Jeżeli użytkownik dokonuje konwersji po otrzymaniu komunikatu marketingowego z jednego źródła – na przykład po kliknięciu w reklamę displayową – mamy wyjątkowo dużo szczęścia.

Zdecydowanie częściej jest to proces, który w zależności od specyfiki produktu (dostępności, ceny) trwa dłużej i obejmuje różne etapy. I tak na bardzo wczesnym etapie procesu zakupowego, w momencie kreowania potrzeby, najbardziej efektywne mogą być reklamy typu display. To one rozpoczynają kontakt z serwisem. Na ostatnim etapie, kiedy użytkownik jest bliski podjęcia decyzji, kanałem zamykającym konwersję może być np. newsletter.

Marketing mix
Gdy przypiszemy cały „zysk” z konwersji źródłu „newsletter” zebrane dane będą niepełne. Wówczas okaże się, że display nie przynosi żadnego zysku – to źródło bardzo rzadko zamyka konwersję. Wniosek: inwestować tylko w kampanie newsletterowe. Czy na pewno?

Przecież gdyby nie reklama display, użytkownik w ogóle nie trafiłby do naszego serwisu, nie dostałby newslettera, i prawdopodobnie – nic by nie kupił.

Aby rozpocząć pracę nad optymalizacją media mix należy eksperymentować z różnymi modelami atrybucji, które pozwoli nam mierzyć efektywność poszczególnych kanałów na ścieżce zakupowej, a później – umożliwiać ich optymalizacje. I tylko na tej podstawie – a nie bazując na przeczuciach – powinniśmy decydować o przesuwaniu, zwiększaniu lub zmniejszaniu budżetów marketingowych na poszczególne kanały.



Analitykę internetową tworzą narzędzia i dane, ludzie oraz procesy. Same narzędzia to tylko wycinek procesu budowy analityki internetowej w organizacji. Skupiając się tylko na ich instalacji i zaawansowanej konfiguracji możemy przeoczyć rzeczy, które są równie ważne – o ile nie najważniejsze.

Fakty są takie: analityka internetowa ma przekładać się na zysk. Jeżeli tak nie jest – możemy rozpocząć pracę nad wdrożeniem trzech wspomnianych filarów, albo odpuścić sobie ją w ogóle.

Autor: Elżbieta

Ela nie tylko dużo gada, ale także dużo pisze. Dlatego w Conversion odpowiada za PR i Marketing, i to ona sprawuje pieczę nad naszym blogiem. Ma milion pomysłów na minutę, o których koniecznie i natychmiast musi komuś opowiedzieć. W życiu prywatnym, podobnie jak w pracy, nie znosi nudy i … ciszy :)





x

Pobierz najnowsze case study

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

Pobierz case study
Przeczytaj poprzedni wpis:
Narzędzia to nie wszystko: 3 filary analityki internetowej

Nasi Klienci często zlecają nam instalacje i konfigurację narzędzi. I tak przeprowadzamy audyty narzędzi śledzących, implementujemy Google Tag Managera, wdrażamy...

Zamknij