Web-analytiikka ei tarkoita sivustolle asennettavaa kävijäseurantaa
Web-analytiikan tarkoitus on parantaa verkkosivuston liiketoiminnalle tuottamaa lisäarvoa. Sen tehtävänä on siis löytää keinoja, jolla sivustoa voidaan kehittää palvelemaan entistä paremmin sivuston käyttäjiä.
Kehittäminen tarkoittaa (toivottavasti) valistuneita arvauksia. Arvaukset perustellaan analytiikan tuottamalla datalla.
Todellisessa elämässä web-analytiikka ymmärretään teknologisena ratkaisuna. Sille on jäänyt pelkkä tiedon raportoijan tehtävä. Analytiikka kertoo vierailut, konversiot ja sivulataukset. Niihin ei voi perustaa valistuneita arvauksia. Analytiikka on kuin Seiska. Se täyttää tiedonjanomme mutta ei tuota lisäarvoa.
Web-analytiikka voidaan ymmärtää myös prosessina, jossa dataa kerätään ja analysoidaan tavoitteellisesti. Tärkeintä ei ole se, mistä, millä tai miten data on kerätty. Tärkeintä on se, että analytiikka palvelee liiketoiminnan verkkosivustolle asettamaa tehtävää.
Yritän tässä postauksessa hahmotella jonkinlaista kehikkoa, johon tavoitteellinen web-analytiikka on mahdollista rakentaa. Ajatuksena on, ettei web-analytiikan tavoitteena ole seurata kävijöitä, vaan kehittää oman verkkosivuston suorituskykyä.
Web-analytiikassa kerättävä data on hyödyllistä vain, mikäli se kertoo jotain sivuston liiketoiminnallisista tavoitteista. Klikkaa isommaksi
1. Liiketoiminnallinen tehtävä
Internet on väärällään sivustoja, joiden tekijät/tilaajat ovat unohtaneet isoimman ja tärkeimmän kysymyksen: Mitä tämän kuuluisi tehdä?
Verkkosivustolle täytyy määritellä liiketoiminnallinen tehtävä, jotta kaikelle mitä sivustolla tapahtuu, voidaan antaa jokin merkitys.
Isoimman ja tärkeimmän kysymyksen vastaukset liittyvät usein jollakin tasolla rahaan. Verkkosivusto, joka ei vaikuta millään tavalla viivan alle, on hyödytön.
Verkkosivuston tehtävä määrittelee lopulta kaiken, mitä sivustolla tehdään. Analytiikan kannalta olennaista on, että tehtävä antaa verkkosivustolle (toivottavasti mitattavat) tavoitteet.
- Liiketoiminnallinen tehtävä tekee mahdolliseksi asettaa verkkosivustolle tavoitteita
- Tavoitteisiin voidaan kehittää relevantit mittarit, joilla tavoitteiden edistymistä seurataan
- Seuraamalla mittarien antamaa dataa, analyytikko osaa kertoa, täyttääkö sivusto tavoitteet (eli palveleeko verkkosivusto sille asetettua tehtävää.)
2. Tavoitteet
Jos verkkosivusto olisi jalkapallojoukkue, sen tehtävä olisi pelata jalkapalloa. Tavoitteeksi voidaan esimerkiksi asettaa kansallisen sarjan voitto. Lisäksi tavoitteena voi olla yli 10 000 katsojan yleisökeskiarvo ja makkaranmyynnin kaksinkertaistaminen.
Analytiikka alkaa todellisuudessa vasta tavoitteista. Verkkosivuston tehtävä kuitenkin antaa tavoitteiden asettamiselle mielekkään viitekehyksen. Ellei tehtävää ole, ei ole tavoitteitakaan.
Tavoitteita miettiessä ei kannatta antaa teknologian rajoittaa ajattelua. Kaikkien tavoitteiden toteutumista ei voi välttämättä mitata clickstream-datasta (esim. Google Analytics), mutta se ei tee tavoitteista yhtään vähemmän hyödyllisiä.
Osa tavoitteista on ilmiselviä. Haluamme lisätä sivustomme liiketoiminnallista arvoa kasvattamalla esimerkiksi
- sivuston tuottamaa myyntiä
- sivuston kävijämääriä
Tavoitteet voivat olla myös vähemmän tavanomaisia. Sivuston tavoitteena voi olla esimerkiksi se, että se palvelee tuotteen/aihepiirin ympärille kertynyttä yhteisöä (esim. harrastelehdet) mahdollisimman hyvin. Toisaalta myös seuraaavan tavoitteen seuranta soveltuu hyvin web-analytiikaan:
- Kilpailijoita vahvemman internetbrändin rakentaminen
Vertaileva analytiikka ei onnistu perinteisellä kävijäseurannalla. Google Insights kertoo kuitenkin hakulauseiden käyttäjien määrän sujuvasti vertailtavassa grafiikassa. Tarkkoja hakumääriä voi selvittää esimerkiksi Adwordsin Keywords Toolin avulla.
Tarkoilla navigaatiohakulauseilla kodinkonekauppiata haettiin kuukausittain seuraavia määriä:
- Gigantti – 368 000
- Veikon Kone – 40 500
- Musta Pörssi – 49 500
Jos vastaisin Veikon Koneen analytiikasta, olettaisin, että navigaatiohakujen suhde muuhun liikenteeseen on likimain sama kaikilla kilpailevilla yrityksillä. Näin saadaan kohtuullisen tarkka arvio kilpailevien sivustojen liikennemääristä ja tavoitteen vaatimasta työmäärästä.
Jos verkkosivustolle osataan määritellä tarkoituksenmukainen tehtävä ja sille asetetaan liiketoimintaa palvelevat tavoitteet, niin web-analytiikka muuttuu turhasta datan raportoinnista oikeasti merkitykselliseksi toiminnaksi. Se asettaa myös haasteita. Jos tavoitteeseen pääseminen edellyttää käyttäjän motivaation ymmärtämistä tai kilpailjoiden huomioimista, perinteinen kävijäseuranta ei tarjoa riittävästi mahdollisuuksia kerätä dataa.
3. Mittarit
Mittaamisen tavoitteena ei ole kerätä dataa. Tavoitteena on kerätä verkkosivuston tavoitteiden kannalta relevanttia dataa.
Usein web-analytiikkaa tehdään siten, että kerätään ensin data ja mietitään sitten, mitä se meille kertoo.
Tavoitteellinen analytiikka pyrkii päinvastaiseen. Vasta tavoitteiden asettamisen jälkeen mietitään, miten tavoitteiden täyttyminen mitataan. Mittaamiseen tarvitaan usein
- Perinteistä kävijäseurantaa
- kävijöiden antamaa palautetta
- varta vasten järjestettyä käytettävyystestausta
- kilpailjoiden analysointia
Kuka sanoi, että ainoa tapa tehdä analytiikkaa on asentaa sivustolle web-analytiikkaohjelmisto? Anopin mielipide ja huolella tehty A/B-testaus voivat molemmat kertoa jotain olennaista verkkosivuston suorituskyvystä.
Kävijöiden antama palaute voi olla tuhansia kertoja arvokkaampaa kuin analytiikkaohjelmiston tulostamat tunnusluvut, jos tavoitteena on ymmärtää käyttäjän motivaatiota vierailla sivustolla. Jos tavoitteena on päihittää kilpailijat, niin oman sivuston kävijöiden seuraaminen ei auta tilanteen hahmottamisessa.
4. Lukemat (eli data)
Data, joka on kerätty jotain tiettyä tavoitetta varten kertoo jotain olennaista sivuston suorituskyvystä. Sillä miten data on kerätty ei ole juuri merkitystä.
- Clickstream-data (Perinteisen kävijäseurannan avulla saatua dataa)
- Kävijäkyselyiden kvalitatiivinen/kvantitatiivinen data
- Kilpalija-analyysien tuottamaa data
- Mikä tahansa muu (relevantti) data
Useampien metodien käyttäminen tuottaa väistämättä kokonaisvaltaisemman kuvan sivustosta, kuin pelkkä klikkidataan turvautuminen. Web-analytiikkaa voi hyvin tehdä vain yhtä metodia hyödyntäen. Kysymys kuuluu kuitenkin, että miksi pitäisi?
Clickstream-datan ongelma on usein siinä, että se tuottaa hälyttävän vähän rahanarvoisia oivalluksia. Datasta saatavat oivallukset vaativat automaattisesti generoitujen raporttien lukemisen sijaan datan segmentoimista ja segmenttien vertailua. Analytiikkaohjelmiston asentaminen ei riitä. Tästä syystä valmiiksi pureskeltuun kvalitatiiviseen dataan perustuvat päätökset ovat usein helpommin tehtävissä.
Kvalitatiivisen datan varassa tehtyjen päätösten oikeellisuus voidaan tietysti mitata kävijäseurannan avulla. Numerot eivät valehtele. (Siksi ne eivät uskalla puhua juuri mitään.)