Webanalyse er et stort fag innen digital markedsføring og berører de fleste underliggende fagområder. Vi går derfor gjennom noen retningsledere og tips, for at webanalysen skal bli bra som overhodet mulig, samt hvordan gå fra innsikt til handling.
Innhold
Vi er altfor dårlige til å se bak KPI tallene og det som rapporteres hver dag. Vi bør også se på trender, og da ikke bare rådata, men gjerne også prosentvis endring. Google Analytics har ikke alltid visualiseringen eller kalkuleringen, så det kan hende du er nødt til å hente ut tallene i et excel ark og jobbe med analysen der.
Prosentvis endring over tid, vil kunne avdekke en negativ trender før du begynner å tape penger.
Eksempel:
100 – 110 – 119 – 128 – 137 – 146
Dette ser ut ved første øyekast, at trenden er positiv. Derimot, hvis vi ser med prosentvis endrings-øyne, så ser vi at trenden er på vei nedover. Hvis vi tar det utslagsgivende her, ved å se på den faktiske endringen fra måned til måned, vil du se at det går ned med 1, for hver iterasjon.
På et tidspunkt, vil denne treffe 0, og du vil gå i minus, da -1. Dette er da noe du kan identifisere tidlig, ved å se på prosentvis endring.
Pass også på at du sammenligner dataperioder som er like. Måned med måned er ikke et godt sammenligningsgrunnlag. Selger du mer på søndager, så kan det hende at forrige måned hadde både flere dager, og flere søndager. Da vil du oppnå negativt resultat måneden etter.
Det kan være lurt å hente dataen ut i excel, for å kjøre trendanalyse der. Webanalytikere bruker excel og andre statistiske verktøy for dette, for å kunne hente ut trender til analyse og innsiktsjakt.
Som analytiker har man ofte vært borti tilfeller der man har trodd at man har kommet over noe viktig, men vist seg at det ikke var tilfelle likevel.
Hvis du har gravd deg dypt ned i materien på kampanjer og annonser, og ser at en annonse har droppet med 90% siste uka, i forhold til den forrige uka før der igjen, så kan det fort trigge en respons.
Derimot, hvis annonsene er ment for skolestart, og uken du ser på er høstferien, så er det kanskje ikke så rart.
Det er viktig å kjenne til tidsperioden du benytter, når du ser på utvalg av data. Hvis annonsen du analyserer er for desktop, og tidsperioden du ser på er for sommeren, så vil nok ofte desktop komme ganske dårlig ut av det, ettersom vi benytter mobil mye mer i ferien og vi er borte fra våre jobbskjermer.
Et lite tips, er å se om svingningene er mer enn 2 ganger standardavviket over middelverdien.
Det er ingen vits i å se på de aggregerte tallene. Med det mener jeg tallene som representerer hvert eneste besøk. I Google Analytics, har du muligheten til å benytte deg av segmenter, som er utdrag av trafikken og den dataen den genererer.
Her kan du se på dataen for «betalt annonsering», «besøk som ikke bouncer» osv. Dette er segmenter, altså deler av din data basert på spesifikke vilkår.
Hvis du ønsker å lese mer om Segmenter, webanalysen hellige gral, klikk her
Vi operer til daglig med å tilfredsstille følgende tre pillarer:
Hver gang du mottar en rapport, et tall eller lignende, så skal du tenkte: «Kan dette påvirke de 3 pilarer?»
For eksempel:
"Siste innlegg på facebook, fikk 53 000 likes og 500 delinger, hvor 1000 likes og 10 delinger er normalt. Det er en stor økning og vil bli rapportert som en positiv utvikling."
Kan eksempelet påvirke de 3 pilarer? I seg selv, så kan de ikke det. Det betyr at historien her, ikke er ferdig. Så hvordan kan vi fullføre historien?
Hvor mange av disse som liker, eller delt, har ført til konvertering av noe slag? Hva var hensikten bak innlegg i utgangspunktet? Hvis hensikten, som det er for de fleste, å øke konverteringer, så må vi se på tallene i forhold til den hensikt innlegget ble laget.
Sett til side alle rapporter, blogginnlegg, influencere og eksperter. Start med å se på hva som påvirker din digitale forretningsvirksomhet.
Start for eksempel med de tingene som kanskje er enklest, nemlig hindringene og problemene. For problemene du har, er de som holder tilbake besøk, konverteringer og inntekt..
La oss snu disse problemene til områder med potensiale. Det er slik at alle nettsteder trenger optimalisering. Noen nettsteder har kommet lenger enn andre, men det betyr ikke at du ikke kan ta opp kampen med dine konkurrenter for det.
Alle nettsteder er forskjellige, selv om de selger de sammen tingene. Elkjøp og Power selger mye likt, men har to vidt forskjellige hindringer og problemer å jobbe med.
Ved å ta «Vi sliter med..», så kan vi snu den til «hvordan kan vi…».
Og her ligger gullet i å kunne presisere «pain points». Ikke bare nevne «hvordan kan vi få mer trafikk», men heller «hvordan kan vi få mer organisk trafikk fra google?».
Eksempler:
Det finnes mange slike muligheter. I tillegg, spør deg selv når du har definert disse potensialområdene; «vil løsningen her kunne påvirke min inntekt/profitt/konvertering?» Hvis svaret er ja her, så er det et viktig punkt å jobbe med.
Hva er innsikt egentlig? Innsikt er informasjon som gir deg grundig kunnskap og kjennskap gjennom sammenhenger du tidligere ikke har sett.
I det, så ligger det også et indirekte potensiale for å handle.
Eksempel:
- Innsikt: Brukerne som kommer via Safari, får ikke lagt til varene i handlekurven.
I dette eksemplet, så ser vi at vi indirekte har vi et teknisk problem med siden, som ikke fungerer som den skal i nettleseren Safari. I det så ligger også handlingen om å få den fikset, slik at dette ikke er et problem lenger.
Flere eksempler:
Hvilke(n) av disse eksemplene er innsikt? Kun den siste. Kun den siste inneholder noe som kan påvirke de 3 pilarene, samt at det foreligger indirekte løsning på problemet.
Hva med eksemplet:
Selv om dette er et svært positivt og alle vil bli glade av å høre det, så gir det altså ingen innsikt. Det foreligger ingen mulighet til å handle på dette, og det gir ingen grunn til hvorfor det er økt med 20%, eller hvordan vi kan fortsette å øke salget.
Hvis vi dykker litt til ned i dataene:
Sistnevnte gir mye mer forståelse av det som rapporteres og Google Ads og Facebook Ads, har lønnet seg i stor grad. Her ville man fulgt opp med hvorfor disse annonsene har gjort det så bra, og hypoteser man kan bruke på senere tidspunkt.
Eksempelvis, så kan for eksempel en «spend» brytes hvis budsjettet blir brukt opp iløpet av dagen.
Hvis du har et budsjett på 1000 kroner dagen, og denne blir brukt opp kl 14, så har du mange timer igjen av dagen der dine annonser ikke blir sett og dermed kan ikke konvertere.
Hvis du går ut i fra at alt du gjør, er for lærings hensikt, uansett utfall, vil du iallefall kunne skaffe deg innsikt fra negative utfall. Men det krever at du på forhånd har en plan og mål med det du gjør. Det er ingen vits i å kjøre samme annonse, til enhver tid, uten å forbedre den og tenke at “nå er det vel på tide at den presterer”.
Negative utfall, der en annonse eller kampanje går dårlig, kan være grunnlag for læring. Ikke at alle negative annonser er det, for de er som regel en del av dem man endrer, pauser eller fjerner..
Men ved å se på forskjellene og eventuelt korrelasjoner, positive eller negative, vil det kunne gi deg en pekepinn fremover mot innsikt.
Så tidlig som mulig, definer hvilke suksesskriterier du har. Spør deg selv deretter om du har dataen for disse suksesskriteriene, slik at du kan analysere på disse når du trenger det.
Start med en måleplan, gjerne enkel, med få punkter, som kan være enklere å starte med og jobbe med som utgangspunkt. Dine behov til data vil vokse i takt med din innsikt.
Bruk klare og enkle KPIer og fokuser dine kampanjer, aktiviteter og tiltak for å påvirke disse i positiv retning.
Ut i fra klare og tydelige behov for innsikt, basert på disse klare og tydelige suksesskriteriene, som påvirker de 3 pilarer, kan du begynne å teste.
Dokumenter læringen, såvel som målet.
Som sagt, innsikt er ikke bare rapportering av tall og trender, men også en forklaring og kontekst som gir en forståelse utover bare tallet eller trenden. Det må være ny kunnskap, som vil påvirke de 3 pilarer, som vi kan gjøre noe med.
Hvis du ønsker hjelp av oss, til å finne innsikt i dine data, ta kontakt!
