Minden weboldal-tulajdonos több tucat döntést hoz. Melyik címsort használja. Melyik oldalt népszerűsítse. Fektessen-e SEO-ba vagy fizetett hirdetésekbe. Segített-e valóban egy újratervezés. Adatok nélkül ezek a döntések megérzésre, személyes ízlésre, vagy arra épülnek, hogy ki beszél leghangosabban.
Az analitika ezt megváltoztatja. Megmutatja, mit csinálnak valójában a látogatók, nem azt, amit feltételezel. Az adatvezérelt döntések nem az ítélőképesség helyettesítéséről szólnak. Arról, hogy az ítélőképességedet bizonyítékra alapozd. Ha tudod, mely oldalak konvertálnak, mely források hoznak elkötelezett látogatókat, és mely tartalmak ösztönöznek cselekvésre, abbahagyod a találgatást, és magabiztosan döntesz.
A nyers adatoktól a megvalósítható döntésekig
Az adat önmagában nem hoz döntést helyetted. Az a riport, amely tízezer oldalmegtekintést mutat, információ. Az, hogy tudod: az árazási oldalad tízezer megtekintést kap, de csak tizenkét kapcsolatfelvételi űrlap érkezik, már betekintés. Az, hogy ennek a résnek az alapján úgy döntesz, hogy egyszerűsíted az árazási oldal elrendezését, döntés.
Az adattól a döntésig vezető út három lépésből áll. Figyeld meg, mit mutat az adat. Értelmezd, mit jelent az üzleted számára. Cselekedj egy konkrét hipotézis alapján, és mérd az eredményt.
Bármelyik lépés kihagyása rossz eredményhez vezet. A megfigyelés értelmezés nélkül olyan vezérlőpultokat szül, amelyeket senki nem használ. Az értelmezés cselekvés nélkül elpazarolja a betekintést. A cselekvés mérés nélkül azt jelenti, hogy soha nem tudod meg, működött-e a döntés.
A döntések, amelyeket az analitika közvetlenül javít
Bizonyos weboldal-döntések objektíven jobbá válnak, ha vannak analitikai adataid. Ezek azok a területek, ahol a bizonyíték következetesen felülmúlja az ösztönt.
Tartalmi prioritások
Az analitikád megmutatja, mely oldalak vonzanak forgalmat, melyek tartják lekötve a látogatókat, és melyek ösztönöznek konverzióra. Ahelyett, hogy azt írnád, amit szerinted a közönséged akar, azt írod, amire már reagál.
Ha az útmutató-oldalaid háromszor annyi forgalmat kapnak, mint a termékoldalaid, tudod, hol van a közönség érdeklődése. Ha a látogatók négy percet töltenek az esettanulmányokon, de harminc másodpercet a funkciólistákon, tudod, melyik formátum épít bizalmat. Az ilyen adatokkal alátámasztott tartalmi döntések többet hoznak abból, ami működik, és kevesebbet abból, ami nem.
Marketingcsatornák elosztása
A forrás riportok megmutatják, mely csatornák hoznak olyan látogatókat, akik valóban elköteleződnek és konvertálnak. Egy közösségi média csatorna sok forgalmat küldhet alacsony elköteleződéssel. Az e-mail kevesebb látogatót küldhet, de magasabb konverziós aránnyal.
Analitika nélkül egyenletesen osztod el az erőfeszítést a csatornák között. Analitikával többet fektetsz azokba a csatornákba, amelyek eredményt hoznak, és kevesebbet azokba, amelyek zajt termelnek. Ez az egyik legnagyobb hatású döntés, amelyet az analitika lehetővé tesz.
Oldaldizájn és felhasználói élmény
A magas visszafordulási arány, az alacsony görgetési mélység és a kilépési oldalak megmutatják, hol veszíti el a látogatókat az oldalad. Ahelyett, hogy esztétikai ízlés alapján újratervezed az egész oldalt, azokat az oldalakat javítod, ahol az adatok szerint a látogatók elmennek.
Egy kapcsolat oldalnak, amelyről a látogatók kilencven százaléka kilép, más űrlap-elrendezésre vagy kevesebb mezőre van szüksége. Egy olyan termékoldalnak, ahol a látogatók mélyen görgetnek, de soha nem kattintanak a vásárlás gombra, világosabb cselekvésre ösztönzés kell. A viselkedési adatokra épülő célzott javítások felülmúlják a véleményre épülő teljes újratervezéseket.
Konverzió-optimalizálás
A konverziós adatok megmutatják, hol törik meg a tölcséred. Az analitika megmondja, hova összpontosíts. Az ítélőképességed megmondja, mit próbálj ki. Olvasd el a gyakori analitikai hibákról szóló útmutatónkat, mielőtt nagy döntéseknél megbíznál az adatokban.
Az adatvezérelt döntéshozatal gyakori csapdái
Az analitika döntésekhez való használata egyszerűen hangzik, de több csapda is elkapja azokat a weboldal-tulajdonosokat, akik átugorják az alapokat.
A leggyakoribb, hogy túl kevés adat alapján cselekszel. Tíz munkamenet nem elég egy oldal újratervezésének megítéléséhez. Várj, amíg legalább néhány száz munkameneted lesz, mielőtt következtetéseket vonsz le. Egy másik csapda az összefüggés összetévesztése az okozatossággal. A forgalom nőtt, miután megváltoztattad a logót, de a forgalomnövekedés szezonális trendből jött, nem a logóból.
Az adatminőség figyelmen kívül hagyása minden döntést aláás. Ha a követésed hibás, a szűrőid hiányoznak, vagy a botforgalom felfújja a számokat, az adatok rossz irányba visznek. Olvasd el a kezdők gyakori analitikai hibáiról szóló útmutatónkat, mielőtt nagy döntéseknél megbíznál az adataidban.
Az elemzési bénulás az ellentétes csapda. A vezérlőpult végtelen átnézése cselekvés nélkül semmilyen javulást nem hoz. Állíts fel egy szabályt: ha van világos betekintésed és elég adatod, végezd el a változtatást negyvennyolc órán belül.
Az analitika és az üzleti környezet összekapcsolása
A legjobb döntések az analitikai adatokat olyan tudással kombinálják, amelyet az analitika nem tud adni. Az ügyfélbeszélgetések, az értékesítői csapat visszajelzései, az iparági trendek és a versenyhelyzet változásai mind olyan összefüggést adnak, amelyet a számok önmagukban elmulasztanak.
Az analitikával azonosítsd, mi történik. Az üzleti összefüggésekkel értsd meg, miért. Az organikus forgalom hirtelen esése lehet technikai SEO-probléma, keresőalgoritmus-változás vagy szezonális visszaesés. Az analitika jelzi az esést. Az összefüggéseid megmagyarázzák az okot, és alakítják a választ.
Az is számít, hogy érted, honnan származnak az adataid. A saját oldaladon gyűjtött első fél adat más történetet mesél, mint az összesített harmadik fél becslései. Az első fél és harmadik fél adatairól szóló útmutatónk elmagyarázza, miért befolyásolja az adataid forrása, hogy milyen döntéseket hozhatsz magabiztosan.
A döntések, amelyeket a WEMASY analitikája támogat
A WEMASY az analitikát ugyanabba a rendszerbe építi, amellyel a weboldaladat kezeled. Ez az integráció azt jelenti, hogy az adataid pontosan azt tükrözik, ami az oldaladon történik, első fél adatként gyűjtve, domainek közötti követés nélkül.
A forgalmi források, az oldalak teljesítménye, az elköteleződési mutatók és a konverziókövetés mind egy helyen vannak. Amikor betekintést találsz az analitikádban, ugyanabban a rendszerben végezheted el a megfelelő változtatást az oldaladon. Nincs eszközváltás. Nincs export-import kör. Nézd az adatot, végezd el a változtatást, mérd az eredményt.
Gyakran ismételt kérdések
Mennyi adat kell, mielőtt döntést hozok?
Az oldalszintű döntésekhez várj legalább száz-kétszáz munkamenetre az adott oldalon. A forgalmi források összehasonlításához egy teljes hónapnyi adat megbízható alapszintet ad. Szezonális vállalkozásoknál évről évre hasonlíts, ne hónapról hónapra. A WEMASY weboldalépítőjével az analitika attól a naptól gyűjt adatot, hogy bekapcsolod, így az alapszinted automatikusan épül.
Mi van, ha az analitikai adatok ellentmondanak az ösztöneimnek?
Bízz az adatokban, ha elég a mennyiség és tiszta a követés. Az ösztön értékes a hipotézisek megalkotásához, de az adatok igazolják őket. Ha az ösztönöd szerint egy oldal fontos, de az analitika szinte nulla elköteleződést mutat, nézz utána, miért. Lehet, hogy az oldalnak technikai problémája van, vagy a közönséged valóban más tartalmat részesít előnyben.
Megmondhatja az analitika, mit változtassak a weboldalamon?
Az analitika megmutatja, mi történik, nem mindig azt, mit kell javítani. A magas visszafordulási arány azt mondja, hogy a látogatók gyorsan elmennek. Azt nem mondja meg, hogy a probléma a lassú betöltés, a nem releváns tartalom vagy a zavaros elrendezés. Az adatokkal azonosítsd a problémákat. A közönséged ismeretével válassz megoldásokat. Aztán mérd, működött-e a javítás.
Hogyan követem, hogy a döntéseim valóban működtek?
Határozz meg egy mutatót, mielőtt elvégzed a változtatást. Ha egyszerűsítesz egy űrlapot, kövesd az űrlapbeküldési arányt. Ha átírsz egy címsort, kövesd a visszafordulási arányt és az oldalon töltött időt. Hasonlíts össze a változtatás előtti két-négy hét adatait a változtatás utáni két-négy héttel. Az analitikai vezérlőpultod megértéséről szóló útmutatónk megmutatja, hol találod az előtte-utána összehasonlításokat.
Foglalkozzanak a kis weboldalak az adatvezérelt döntésekkel?
Igen. A kis weboldalak profitálnak a legtöbbet, mert minden látogató többet számít. Heti ötven látogatónál az, hogy a felüket elveszíted egy rossz céloldal miatt, pusztító. Az analitika segít korán azonosítani és befoltozni ezeket a réseket. Nem kell vállalati méretű adatmennyiség ahhoz, hogy okos, bizonyítékokon alapuló döntéseket hozz.
Milyen gyakran hajtsak végre analitika-vezérelt változtatásokat?
Hetente egy érdemi változtatás fenntartható tempó. Ennél több mellett lehetetlen tudni, melyik változtatás melyik eredményt okozta. A valós idejű analitikáról szóló útmutatónkban megtudhatod, mikor érdemes azonnal ellenőrizni a változtatásokat, és mikor várni az összesített adatokra.