Veľa ľudí si myslí, že práca digitálneho analytika spočíva vo vytváraní a odosielaní reportov. Tomu, aby sme sa k nejakému reportu ale dostali, predchádza ešte veľa práce – ktorá často nie je tak ľahko viditeľná.
Inšpiráciou pre tento článok bol event Pivo po piatej, ktorý z času na čas Visibility organizuje – k zaujímavým témam z digitálneho marketingu si môžete vychutnať chladené pivko. 🙂 Pokiaľ sa vám nepodarí uchmatnúť si miesto priamo vo Visibility, sledujte Visibility na Facebook-u, kde nájdete livestream a po skončení aj kompletný videozáznam z prezentácie.
Pred pár týždňami som pripravil prvé „pivo“ na analytickú tému.Rozprával som o tom, ako v DASE postupujeme pri analytickom projekte. Tému digitálnej analytiky sme však ešte neuzavreli – pripravujeme ďalšie pivá o digitálnej analytike, takže určite sledujte Visibility na Facebook-u, aby vám nič neušlo.
Biznis ciele nie sú len nekonkrétne rozprávky
Každý projekt, ani analytický nie je výnimkou, by sa mal začínať definovaním cieľov.
Poviete si, že je predsa samozrejmé, aby každý klient mal definované ciele, no možno by ste realitou boli prekvapení. Často sa stretávame s trápnym tichom po otázke: „Tak, aké sú vaše ciele na budúci rok?“ alebo s odpoveďou typu:
„Chceme viac návštevníkov, leadov a predajov.“
Pri takto definovanom cieli potom musia nasledovať dodatočné otázky, ako:
- Čo je viac?
- V akom časovom horizonte?
- Z akých kanálov?
- …
Preto lepšie definovaný cieľ by vyzeral takto:
„Potrebujeme získať 20 000 návštevníkov, ktorí vygenerujú 500 leadov a 12 z nich prekonvertujeme na zákazníkov v časovom horizonte jedného roka, čím dosiahneme náš cieľ – ročný obrat 600 000 EUR.”
Čo sú SMART ciele?
Rozdiel medzi prvým a druhým cieľom je, že druhý je SMART. Čo to znamená?
Každé písmeno reprezentuje vlastnosť, ktorú by mal mať každý cieľ, ktorý si stanovíme, a to nasledovne:
- Specific – špecifický, presný,
- Measurable – merateľný,
- Achievable – uskutočniteľný, reálny,
- Relevant – relevantný pre náš biznis,
- Time Based – založený na čase.
Vytvorenie plánu merania
Plán merania pozostáva z dvoch častí:
- určenie KPIs,
- definovanie interakcií, ktoré sú musíme merať, aby sme vedeli vyčísliť tieto metriky.
KPIs (teda Key Performance Indicators) sú kľúčové metriky, ktoré priamo indikujú, ako úspešne plníme definovaný cieľ. Okrem nich definujeme celý rad ďalších metrík, ktoré budeme taktiež sledovať.
Keď už vieme, na aké metriky sa sústredíme, následne musíme určiť, čo na webe musíme merať, aké meranie nasadiť, aby sme boli schopní tieto metriky aj reálne vyčísliť.
V prípade, že naším cieľom je rast obratov, musíme byť schopní merať transakcie, ktoré sa na webe uskutočnia. Ak potrebujeme budovať značku, musíme vedieť odmerať počet odoberaní newslettera alebo sociálnu interakciu s obsahom, ktorý vytvárame a podobne.
Analytický scan
Ďalším krokom je analytický scan. Tento scan vytvárame najmä pre nových klientov, aby sme sa oboznámili s aktuálnym stavom Google Analytics a Google Tag Manager účtom.
V prvom rade si prezrieme Google Analytics účet, aby sme sa ubezpečili, že je nastavený správne. Taktiež je potrebné určiť, či dáta, ktoré sa zbierajú, sú konzistentné, a či sú v čo najlepšej kvalite.
V prípade, že spozorujeme problém v kvalite dát, snažíme sa ho odstrániť priamo v Google Analytics – či už nastavením filtra, alebo upravením iných nastavení. Podobne si prejdeme aj Google Tag Manager kontajner.
Samozrejme, dáta v dokonalej kvalite neexistujú. Je nemožné ich súčasnou technológiou dosiahnuť. Musíme však zabezpečiť, že nastavenia, na ktoré máme dosah, boli správne, a tak dosiahneme dostatočnú kvalitu dát.
Tento scan nám tiež pomôže určiť, čo sa aktuálne na webe meria, a čo budeme musieť zapracovať do implementačného dokumentu, a následne implementovať.
Zbieranie dát – vytvorenie plánu implementácie
Po analytickom scane už máme predstavu, aké merania bude potrebné implementovať, aby sme boli schopní sledovať metriky, ktoré sme definovali.
Podľa náročnosti implementácie a zdrojov klienta rozhodneme, či:
- jednotlivé body z implementačného dokumentu pripravíme kompletne cez GTM,
- alebo bude potrebný zásah web developera.
Práca web developera je nevyhnutná najmä pri implementácii Enhanced Ecommerce alebo iných pokročilejších meraniach.
Po úspešnej implementácii a testovaní, či dáta plynú do Google Analytics tak, ako majú, začína proces zbierania dát. Neostáva nič iné, len čakať, kým nazbierame dostatočné množstvo na to, aby sme mohli začať so samotnou analýzou.
Analýza dát
Analýza dát je veľmi širokou témou, a určite by sa ňou dalo zaoberať omnoho viac, ako len jedným odstavcom v článku, preto sa určite budeme téme samotnej analýzy dát venovať na našom blogu aj v budúcnosti.
Často sa stáva, že analýzu začína samotný klient nejakou konkrétnou otázkou. Aj tu však narážame na dva druhy otázok:
„Takže, ako sa darí mojej stránke?“
Úprimne povedané, takéto otázky nemáme príliš radi, a to z jednoduchého dôvodu – je nemožné na ňu odpovedať. Navyše to svedčí o nízkej vyspelosti klienta, pretože okrem toho, že nie je dostatočne konkrétna, nepodnecuje žiadnu akciu.
Nasledovný graf výborne ilustruje problém klientských otázok a analýz, ktoré sa na ich základe urobia:
Na x-ovej osi je zobrazená náročnosť analýzy, na y-ovej zase hodnota, ktorú výsledok analýzy klientovi poskytne.
V spodnej časti grafu (nízka náročnosť –nízka hodnota) sú všetky otázky a analýzy, ktoré sa zaoberajú opisom toho, čo sa stalo, respektíve, prečo sa to stalo. Samozrejme, aj odpovede na takéto otázky môžu byť dôležité, no hľadanie odpovedí na takéto otázky by nám nemalo zabrať väčšinu času. Nakoľko výsledkom nie je žiadna akcia, aj celková hodnota odpovede je nízka.
Na druhej strane, ak sa zvýši náročnosť otázky, priamo úmerne sa zvýši aj hodnota odpovede. V tejto časti sú otázky typu: „Čo sa stane?“(predikcia) alebo „Ako to môžeme dosiahnuť?„
Dôležitou úlohou webového analytika je preto aj učiť klientov, ako sa pýtať správne otázky. Pretože odpovede na dobré otázky majú pre klienta reálnu hodnotu, a navyše pre nás je omnoho zaujímavejšie hľadať odpoveď na tieto, hoci aj ťažšie otázky.
Vizualizácia dát a reportovanie
Po analýze musíme zistenia klientovi odprezentovať. Na prezentáciu dát, vytváranie dashboardov a rôznych reportov využívame Google Data Studio.
Je to nástroj od Googlu, ktorý je priamo určený na vytváranie interaktívnych reportov. Veľkou výhodou je priama integrácia všetkých ostatných Google produktov, ako Google Analytics, Google AdWords, Search Console a pod. Taktiež máte možnosť prepojiť Google Data Studio s Google Sheets, čo vám umožňuje do vašich reportov importovať dáta z akéhokoľvek zdroja.
Pri vizualizácii dát, a vlastne reportovaní vo všeobecnosti, je dôležité uvedomiť si, že to nie je len o prezentovaní pekných grafov, čísel a tabuliek (hoci veľa klientov by sa uspokojilo aj s takýmto výstupom).
Pri reportovaní je dôležitý prínos digitálneho analytika v podobe krátkeho (či obšírnejšieho) popisu, na čo sa vlastne klient v danom reporte pozerá. Je to akýsi záver, ktorý z danej analýzy vyústil. Čísla a grafy slúžia len ako podpora tohto tvrdenia. Je dôležité porozprávať príbeh, nie ukazovať čísla, lebo tie bez interpretácie nemajú žiadnu hodnotu.
Získavanie náhľadov a vykonanie akcie
Tento bod je priamo prepojený s tým predošlým – výsledok každej analýzy musí byť akcia. Preto je dôležité (ako som spomínal v niektorom bode vyššie), aby samotná otázka, ktorá bola „spúšťačom“ celej analýzy, podnecovala nejakú akciu. Pretože ak výsledkom práce webového analytika nie je akcia, nič sa nezmení a váš biznis nikdy nebude riadený dátami (data-driven). Navyše všetko vynaložené úsilie je prakticky zbytočné.