Základy webové analytiky pro (ne)webové (ne)analytiky

Tohle je první ze série článků o webové analytice. Postupem času se tento seriál bude rozrůstat (snad). Takže pojďme na to.

Na začátek trocha teorie, kterou však doporučuji přečíst, najdete tam možná také pár odpovědí na vaše otázky, které podle mého soudu řeší anebo řešil snad každý, co s webovou analytikou začínal. Předem také rád na úvod uvedu, že se nepovažuji za nejlepšího guru na webovou analytiku a tak budu rád, pokud se (nedejbůh) objeví někde nějaká nepřenost, tak že mi ji (mile) omlátíte o hlavu, abych se vyhnul tomu, že v tomto článku budou Πčoviny.

Celý tento seriál je psán tak, aby byl pochopitelný pro každého – zejména pro ty, co webům moc nerozumí, s webovou analytikou začali včera a chtěli by do toho trochu proniknout. A pokud chcete, aby se rozrůstal, tak určitě pomohou jakékoliv ohlasy (ať už kladné / negativní).

K čemu slouží webová analytika? Respektive, co to vlastně je?

Účelem webové analytiky je sběr, měření, analýza, reporting a pak následná interpretace dat získaných z webu za účelem jejich dalšího využití.

Česky řečeno – abyste pochopili:

• Kolik lidí navštívilo vaše webové stránky.
• Co uživatelé na vašem webu dělají (anebo nedělají).
• Proč nechodí na určité stránky, jaké možné překážky asi musí řešit uživatel během návštěvy vašeho webu atd. (tzn. co je třeba zlepšit)
• Odkud na váš web přišli (respektive – která webová stránka na vás odkazovala a dostala uživatele k vám na web),
• Jestli peníze investované do kampaní přinášejí výsledky a pokud ano, tak jaké (jste schopni je vyhodnotit?). Jsou kampaně efektivní?
• Jaké aktivity, do kterých investujete čas i peníze, naopak nejsou příliš efektivní?

A spoustu dalších věcí, údajů a informací o vašich webových stránkách, tak musíte pomocí nějakého nástroje (např. Google Analytics) o uživatelích nasbírat potřebná data (= sběr),abyste mohli jejich aktivitu nějak změřit (měření = nástroj změří, že přišlo např. 10 lidí a podívali se na stránku A a B, C je nezajímala).

Následně tato data systém rozháže do správných chlívečků, abyste si je mohli zobrazit za pomocí tabulek a grafů či si je zkrátka nějakým způsobem zobrazili a pochopili, jak váš web asi funguje (anebo nefunguje).

Vy se na data pak díváte. A nejenom díváte, ale analyzujete je. Snažíte se je pochopit a snažíte se pomocí nich podpořit či vyvrátit své domněnky (zdá se mi to, nebo tohohle tlačítka si nikdo nemůže všimnout?) a rozhodnutí (uděláme redesign, protože náš web je nepřehledný).

A na základě těchto závěrů pak jdete s tím vaším webem něco dělat. Až změnu provedete, rozjíždí se celé tohle kolečko nanovo. Fungovalo to? Nefungovalo? Pokud ne, tak proč? Co jsme udělali špatně / dobře? Projevila se nějak tato změna?

Zkrátka – je to nikdy nekončící proces sbírání, dat, analyzování, přemýšlení, vylepšování (to, kolik času nad tím vším budete trávit, je pak na vás).

A celý tento obor, který se právě věnuje všem těmto oblastem, se nazývá webová analytika :-).

Je vůbec nutné měřit web?

Dost často slýchám větu, že každý, kdo podniká v online prostředí anebo má aspoň web, tak musí prostě řešit webovou analytiku. Podle mě nemusí. Protože jeho byznys leží třeba někde zcela jinde a web je mezi prioritami na seznamu někde mezi čísly 103 456 až plus nekonečno a web mu negeneruje žádné anebo minimální příjmy.

Pak už je jen na vás, abyste ho přesvědčili o opaku (agentury) – buď pomocí slibů (tohle prostě musíte mít, protože Franta od vedle to má taky!). Anebo dat – třeba právě z webové analytiky. dost často lidem stačí ukázat statistiky, které dokazují, že se všechno postupně přesouvá na internet – některé obory rychleji (e-commerce), jiné pomaleji (strojírenství, zdravotnictví a také veřejný sektor :-)).

Další možností, kdy zkrátka moc nedává smysl řešit nějakou webovou analytiku je situace, kdy prostě daný člověk / firma nemá web :-). Anebo na tohle nemá čas (a prostředky) – představte si typicky třeba živnostníka – stavaře, který od ráno do večera je někde na stavbě a přijde v osm večer domů. Většinou to není někdo, kdo by pak sednul za PC a šel se učit, jak si změřit web, když má teď zakázek nad hlavu (to, že to za měsíc tak již být nemusí, je otázka jiná, ale ne každý nad tím takto přemýšlí).

Proto bych řekl, že (nejenom) v českém prostředí se setkáte nejčastěji s těmito variantami:

• Webová an…. CO?!? Nevím, neznám!
• Neměříme vůbec nic na webu a přesto vyděláváme (pro mnohé online markeťáky věc vymykající se zcela lidskému chápání). A protože vyděláváme, tak neřešíme nějakou webovou analytiku. Proč taky? Tedy nechápeme, k čemu je webová analytika dobrá, jak by nám mohla pomoci, což ještě více umocňuje fakt, že jsme teď ve vatě… Zkrátka nás webová analytika teď vůbec nezajímá.
• Neměříme vůbec nic, protože je to moc složité a nejsou peníze na to, aby se s tím babral někdo jiný.
• Něco měříme, něco tam padá, ale z dat neumíme nic vyčíst, protože o webové analytice a vůbec onlinu toho víme asi tolik jako pana Maria o análním sexu.
• Měříme, ale už nevíme, jaké jsou přihlašovací údaje.
• Měříme, známe přihlašovací údaje, ale nevíme, na které stránce se máme zalogovat. Naposledy jsme totiž nástroj použili v roce 1999. Ale měříme!
• Měříme, známe přihlašovací údaje, dokonce jsme se dostali i do aplikace! Ale je to moc složité… Ale stále měříme…
• Měříme, ale měříme blbě.
• Měříme, ale na data se nikdo nedívá, protože web stejně denně navštíví 3 lidé – majitel firmy, sekretářka a nějaká zbloudilá duše, která se teprve učí používat vyhledávač (případně nějaký SEO šaman).
• Měříme, výstupy nám posílá agentura ve formě Excelu a my je s železnou pravidelností hážeme rovnou do koše…
• Měříme, ale na data se nikdo nedívá, protože není čas.
• Měříme, ale na data se nikdo nedívá, protože máme stovky tisíc různých webů a vlastně ani nevíme, který web ještě patří nám (běžný problém v korporacích).
• Měříme, na data se díváme, rozumíme jim, pošleme je dál o úroveň výše v hiearchii firmy a tam už se na ně nikdo ani nepodívá. A tak tyto reporty posíláme s železnou pravidelností pořád na ta stejná místa.
• Měříme, na data se díváme, rozumíme jim, pošleme je dál o úroveň výše v hiearchii firmy a tam už se na někdo podívá a vyvodí z nich zcela mylné závěry…
• Měříme, na data se díváme, rozumíme jim, pošleme je dál o úroveň výše v hiearchii firmy a rovnou dopíšeme, co z dat vyplývá. Pro jistotu, aby někdo z vedení firmy nezačal pořádat hurá akce na základě své nevědomosti. Nic z těchto závěrů se už nikdy k ničemu nevyužije, protože není čas vůle, chuť, odhodlání anebo se prostě nechce, aby se do toho více vidělo (říkejme tomu politika uvnitř firmy).
• Měříme úplně všechno, vše vyhodnocujeme a trávíme nad webovou analytikou neskutečně moře času, ale to je asi tak všechno. Prostě chybí ten další krok, tedy na základě závěrů z web analytiky udělat další kroky (něco změnit, začít dělat jinak, než doposud).
• Měříme úplně všechno, vše vyhodnocujeme a trávíme nad webovou analytikou neskutečně moře času, ale přináší nám to nějaké výsledky (nebo si to aspoň myslíme).

Nástroje webové analytiky – s čím lze měřit web?

Nástrojů pro webovou analytiku existuje celá řada. U nás je v současnosti nejpopulárnější (bezplatný) nástroj Google Analytics (Universal Analytics).

Google Analytics existují i v placené verzi, která stojí 150 000 dolarů za rok. Tedy asi při současném kurzu 3,5 milionu korun a tak je pro většinu malých / středně velkých projektů tato placená verze zcela nedostupná.

Na druhou stranu většině projektům plně postačuje neplacená verze „GÁček“, rozdílům mezi neplacenou a placenou verzí Google Analytics se budu věnovat někdy jindy. Prozatím vám postačí jako filtr, jestli jít do placené či neplacené verze cena :-)).

Z těch neplacených stojí za zmínku také ještě třeba Piwik.org.

V dřívějších dobách se u nás používal hlavně TOPlist (takové to malé hnusné počítadlo přístupů na web, které v dřívějších dobách bylo skoro všude) a AWstats. Oba tyt nástroje jsou také zdarma.

Setkat se můžete také s webově analytickými nástroji:

• Adobe Omniture Site Catalyst (Adobe Marketing Cloud),
• Webtrends,
• Coremetrics (od IBM),
• CrazyEgg,
• Clicktale.

Všechny tyto nástroje jsou však již placené. V českém prostředí bych pak ještě zmínil Gemius NetMonitor, což je taktéž placený nástroj a v rámci českého prostředí se pak weby data z této platformy využívají ke sbírání informací o návštěvnosti českého internet (když to hodně zjednoduším).

Podobných nástrojů sloužící k měření existuje samozřejmě více. Každý se hodí k něčemu trošku jinému, respektive má určité fičury, které buď v jiném nástroji zcela chybí anebo jsou nedotažené. Proto je dobré vědět, co vám který nástroj může nabídnout.

CrazyEgg a Clicktale mají kupříkladu vymakané heatmapy, zatímco v Google Analytics byste podobnou fičury sice našli také, jen je slušně řečeno úplně k hovnu :-). A tak třeba pro potřeby redesignu, kdy budete hodnotit, kam lidé klikají, využijete oba nástroje (jak Google Analytics, tak Clicktale). 

Nicméně s výčtem nástrojů pro webovou analytiku, který jsem uvedl výše, vystačí hádám 99,99 % všech českých projektů a valná většina českých projektů stejně nakonec skončí u Google Analytics.

I když všechny výše zmíněné nástroje řeší v zásadě to samé (pomáhají nám lépe pochopit chování uživatelů na webu), dokonce i v mnoha případech používají stejné metriky (návštěvy, návštěvnost aj.), tak data do těchto systémů nelze srovnávat mezi sebou. Jelikož každý systém data získává anebo vyhodnocuje trošku jinak. Proto nelze srovnávat například počet návštěv z TOPlistu a kupříkladu z Google Analytics, i když pracují oba systémy s metrikou zvanou návštěvy.

A teď takové dvě řečnické otázky.

1. Máte na starosti web (a je jedno, jestli malinký pidiwebík anebo velký / velké korporátní web / weby). Pro jaký nástroj se rozhodnete?

2. Chcete se něco naučit o webové analytice. S jakým nástrojem začnete?

Máte na starosti web (a je jedno, jestli malinký pidiwebík anebo velký / velké korporátní web / weby). Pro jaký nástroj se rozhodnete?

Podle toho, co vy od nástroje očekáváte (jaké funkce má / musí mít) a jak s ním budete pracovat. Budete s ním pracovat vy sami, respektive umíte s tímto nástrojem pracovat (pokud ne, jak / kde se to naučíte)? Nebo na to budete mít agenturu či si budete muset sami sestavit tým? Máte nějaké další požadavky, na které kladete důraz vy nebo vaše organizace (zabezpečení, inovace, cloud)?

Vysvětlím každou část bod po bodu a také to, proč mi (zatím) jako vítěz vychází nástroj Google Analytics.

Představte si, že máte malý web a budete si muset nejenom měření, ale i vyhodnocování řešit svépomocí. Jste prostě na všechno sami (běžné u začínajících startupů).

Někde si informace musíte načíst. Bez lezení do zadnice Googlu musím říct, že alespoň pro Google Analytics (GA) existuje nějaká oficiální nápověda (teď již po letech je také přeložená do češtiny – můj odhad je, že to dělali přes Google Translate, blbě se to čte, dost frází pochopíte až poté, co si je 10x přečtete, ale je to v češtině – prostě je to stále takový kočkopes no, ale i snaha se cení :-)).

A i když v této nápovědě na spoustu dotazů nenajdete odpovědi, tak tady máme aspoň Developer forum. Zkuste to samé najít pro jiné nástroje. Někde pochodíte, jinde ne. Čili, když budete chtít a obětujete trochu času, tak si pomocí všemožných tutoriálů můžete nastavit vše sami.

Ne vždy se vám to povede, ale minimálně základní nastavení zvládne každý, kdo absolvoval 9 tříd základní školy.

Pokud se budeme bavit o finanční náročnosti, tak i zde v mnoha případech vítězí Google Analytics – jsou zdarma a jak jsem již řekl, pro většinu projektů je free verze zcela postačující.

A nemusí se jednat jen o menší projekty, jestli si pamatuji správně, tak free verzi GA využívá třeba také hlavní web ČT. Proč také ne, pouze data získáváte s určitým zpožděním. Na data z úterý se podíváte prostě až třeba někdy ve čtvrtek, ale je to skutečně až takový problém?.

Představte si, že budete mít budget na to, aby se vám o nastavení a implementaci starala externí agentura, tak i zde bych volil „Analyticsy“, pokud by k tomu nebyl nějaký pádný důvod.

Např. používá se v celé korporaci jiný měřící nástroj a přechod na jiný by zkrátka byl moc drahý – může se stát a setkal jsem se s tím, otázka je pak, jestli z dlouhodobého pohledu nevyjdou Google Analytics také levněji. Opět vysvětlím.

Skočte na LinkedIn a zkuste si vyhledat lidi se znalostí Google Analytics. A totéž zkuste pro další platformy. Zjistíte, že rozdíl je někdy značný – přibližně desetinásobně více lidí přišlo do styku s Google Analytics. Co z toho vyplývá?

Že bude daleko levnější sehnat takového člověka. A to jak pro agenturu, která u nejspíše má někoho v týmu, kdo s GAčky umí pracovat. Ale už daleko méně lidí zná další platformy a takoví lidé budou (nejenom v CZ prostředí) žádanějším zbožím.

Stejně tak je jednodušší si sestavit tým z lidí, kteří znají Google Analytics. Jednoduše je jich na trhu víc. Zatímco expertů na jiné platformy najdete méně a budou logicky dražší (je jich na trhu méně). Stejně tak jakékoliv další školení od externích agentur (u Google Analytics si v mnoha případech vystačíte s oficiální nápovědou, na mnohé otázky najdete odpovědi také v češtině a i lidí školících Google Analytics najdete už i v ČR relativně dost).

Další požadavky mohou být:

• Je aplikace v cloudu?
• Tzn. mohu k datům přistupovat odkudkoliv, stačí mít k dispozici připojení k internetu?
• Jak reaguje zákaznická podpora (u free verze Google Analytics nereaguje prakticky nijak :-), u placené máte k ruce accounta a ten s vámí případné problémy řeší)?
• Jak často a jak rychle se celá platforma pro webovou analytiku vylepšuje? Jednou za deset let anebo se několikrát za rok objeví v platformě nové funkce – jako v případě Google Analytics?
• Jak se o těchto inovacích dozvíte? U neplacené verze Google Analytics většinou tak, že si všimnete, že někde něco přibylo a jde zkoumat, co to je. Nebo tak, že o nové fičuře někdo napíše (v ČR se to moc neděje). Anebo se o novinkách dozvíte na oficiálních akcích jen pro zvané (pár vyvolených z agentur), kteří pak pustí chlup dál a poví, co se nového dozvěděli. U placené verze GAček máte pak dřívě přístup k novým funkcionalitám, než neplatící zákazníci (máte tedy náskok).
• Podle těchto kritérií se pak rozhodnete, jestli vám budou Google Analytics stačit anebo, zda si raději zaplatíte jiný nástroj.

Chcete se něco naučit o webové analytice. S jakým nástrojem začnete?

Po přečtení výše uvedeného asi s Google Analytics a pak se rozhodnete, jestli se budete věnovat i dalším platformám. Ony v zásadě vypadají dost podobně i zevnitř, princip vyhodnocování (analýza) dat je prakticky stejný.

Mění se v zásadě jen občas názvy metrik a to, jak data jednotlivé nástroje sbírají (= proto statistiky z jednotlivých nástrojů nelze porovnávat mezi sebou, protože každý nástroj data sbírá trochu odlišným způsobem), jak se nasazují měřící kódy (pokud se bavíme o implementaci).

Ale jinak řešíte v zásadě stále to samé. A právě Google Analytics jsou podle mého soudu tím správným odrazovým můstkem.

Zde bych potom ještě zmínil také fakt, že webové analytiky lze rozdělit v zásadě na 3 typy:

• Implementátory – to jsou ti, kteří primárně řeší technickou stránku (jak nastavit měření tak, aby to vlbec něco měřilo). Je to takový mix člověka s programátorskými znalostmi (protože bude většinou řešit zadání pro programátory či samotné nastavení třeba v Google Tag manageru) a někým, kdo zná Google Analytics. Hrabe se hlavně ve zdrojáku, případně řeší Google Tag manager či jiný nástroj, pomocí kterého řeší značkování na webu.
• Datoví analytici, co řeší potom samotné výstupy, ověřují hypotézy, hrabou se v datech. Je to spíše mix mezi mezi markeťákem a datovým analytikem. Potřebuje mít trošku hlubší znalosti právě online marketingu, aby byl schopný dostat z reportů potřebné insights.
• Mix mezi implementátorem a datovým analytikem, zkrátka ovládá obě fáze naprosto perfektně. Těch je méně a je to stejně tak raritní jako mix PPCéčkaře a třeba SEO konzultanta. Obojí se dá, ale pak je hrozně složité udržovat si povědomí o novinkách / co se změnilo. Na druhou stranu – asi každý by měl umět od každého trochu. Protože těžko pak budete řešit měření kliků pomocí eventů, když ani nevíte, co to ten event je, jak se měří apod. Ale časem se asi stejně budete muset rozhodnout, na kterou oblast se budete specializovat více.

Source : Krcmic.cz