Wielu ludzi analitykę internetową utożsamia z zainstalowaniem narzędzia, które służy do ilościowej analizy ruchu na stronie. Obecnie najpopularniejszą tego typu aplikacją jest darmowe Google Analytics. Jednak takie narzędzia, to nie jedyne źródło wiedzy płynącej prosto od użytkowników witryny. Narzędzia typu Google Analytics odpowiadają jedynie na pytania typu „Co?”, np. skąd przyszli użytkownicy, ile czasu średnio spędzili na stronie, ile stron w tym czasie obejrzeli i wiele innych.

Bardzo ważną informacją dla właściciela witryny jest również wiedza „Dlaczego?” tak się stało. Z pomocą przychodzą tutaj narzędzia jakościowej analizy ruchu. Pozwalają one zadać niemal każde pytanie odwiedzającym. Jedynie na podstawie takich danych (ilościowych i jakościowych plus dodatkowo danych dotyczących otoczenia konkurencyjnego) podejmuje się trafne decyzje dotyczące aktywności online, lecz nie wystarczą zainstalowane narzędzia – potrzebna jest również strategia analityki internetowej, ponieważ aby dojść do celu, trzeba go najpierw określić.

Podstawowym pojęciem analityki internetowej jest metryka (miara). Jest to miara dostępna w narzędziach typu Google Analytics opisująca dany aspekt ruchu na stronie internetowej. W szczególności może to być:

• liczba nominalna, np. liczba odwiedzających witrynę,
• czas, np. średni czas spędzony na stronie,
• współczynnik (udział), czyli iloraz dwóch miar nominalnych, np. współczynnik odrzucenia, tj. udział użytkowników, którzy opuścili witrynę po obejrzeniu jedynie jednej strony.

Drugim, najbardziej istotnym terminem jest konwersja. Najprościej mówiąc, jest to akcja, którą podejmuje użytkownik, np. wysłanie formularza zapytania ofertowego czy włożenie produktu do koszyka. Każdy serwis istnieje w jakimś celu, dlatego każdy właściciel witryny wie, jakich akcji oczekuje od odwiedzających. Stąd najważniejszą miarą dla właściciela witryny jest współczynnik konwersji, czyli udział ludzi, którzy podjęli zamierzoną dla nich akcję do ogółu ludzi, którzy dotarli na witrynę.

Najbardziej obrazowym przykładem jest konwersja zakupu w sklepie internetowym – nikt nie zaprzeczy, że sklep online istnieje po to, aby sprzedawać. Stąd głównym jego celem jest akcja zakupu, natomiast im więcej ludzi podejmie tę akcję w stosunku do wszystkich przybywających (większy współczynnik konwersji), tym lepiej. Oczywiście, w ramach tej konwersji (zakupu) mogą występować mikro konwersje (wejście na stronę produktu, włożenie produktu do koszyka itp.).

Analityka internetowa ma na celu analizę tych konwersji, a w szczególności ich pomiar i identyfikację przyczyn niskiej efektywności. Wiedząc już, co i dlaczego dolega Twojej witrynie, możesz przystąpić do działań optymalizacyjnych, mających na celu zwiększenie współczynnika konwersji. Jest to bardzo dobry sposób na zwiększenie przychodu Twojej witryny.

Weźmy dla przykładu sklep internetowy, który odwiedza 20.000 użytkowników miesięcznie. Średnia wartość zamówienia w tym sklepie wynosi 300 zł, a współczynnik konwersji zakupu 3%. Dzięki prostej kalkulacji wiemy, że miesięczny przychód sklepu jest na poziomie 180.000 zł miesięcznie. Załóżmy teraz, że dzięki działaniom optymalizacyjnym podnieśliśmy współczynnik konwersji do 4%, czyli o 30%, co w praktyce nie jest dużym wzrostem (analityka internetowa pozwala na dużo więcej!). Dzięki temu widzimy, że przychód miesięczny wzrósł do 240.000 zł miesięcznie – zyskaliśmy 60.000 zł miesięcznie i aż 720.000 zł rocznie!

Mały wzrost – duży efekt, do tego osiągnięty bez inwestowania kolejnej złotówki w reklamę!

Na pewno zadajesz sobie pytanie, jak osiągnąć taki wynik. Cała istota polega właśnie na analizie danych płynących z analityki internetowej. Jedną z metod optymalizacji sklepu internetowego jest poprawa procesu zakupowego. Dzięki jego wizualizacji możesz zidentyfikować wąskie gardła w całym procesie. Weźmy dla przykładu następujący proces zakupowy.

Widzimy, że składa się on z 6 kroków. Google Analytics pokazuje współczynniki konwersji na poszczególnych jego etapach (mikro konwersje) oraz strony, z jakich przyszli użytkownicy, którzy rozpoczęli proces nie-od-koszyka oraz strony, na które przenieśli się kupujący w wyniku opuszczenia procesu zakupowego.

W ten sposób identyfikujemy wąskie gardła. Dla przykładu, na etapie podawania danych aż 20% użytkowników opuszcza proces. Może to oznaczać, że wymagamy od kupujących zbyt dużo informacji – jest to wskazówka, że należy poprawić tę stronę. Przede wszystkim musisz zapytać samych użytkowników, dlaczego przerwali proces zakupowy. Informację na ten temat można zdobyć np. przy pomocy krótkiej ankiety, która wyświetla się użytkownikowi po opuszczeniu formularza. Zadajesz w niej jedno proste pytanie z kilkoma wariantami odpowiedzi (plus z wariantem „Inne” – w końcu sam nie możesz znać wszystkich potencjalnych przyczyn), np. „Co skłoniło Cię do opuszczenia procesu zakupowego?”.

Znając powody, dla których użytkownicy opuścili, możesz przystąpić do optymalizacji strony „Podanie danych”. Do tego celu powinieneś wykorzystać testy A/B lub testy wielowymiarowe - w zależności od planowanych zmian. Testując nowe wersje formularzy zbierania danych osobowych, przekonasz się, które z nich dają lepsze rezultaty. Poprawiając mikro konwersję, wpłyniesz również na współczynnik konwersji całego procesu, tj. zwiększysz liczbę osób, które dokonały zakupu, a tym samym przychód Twojego sklepu.

Powyższe działania mają zastosowanie nie tylko w sklepach internetowych. W końcu każda strona biznesowa jest w jakiś sposób stroną sprzedażową, która zarabia na cały biznes. Podobnie możesz optymalizować konwersję wysyłania formularza zapytania ofertowego, zapisania się do newslettera itp.

Poradę przygotował dla Czytelników Dziennika Internautów Mariusz Michalczuk

Mariusz Michalczuk jest współautorem Conversion blog oraz głównym analitykiem w firmie Conversion. Jest związany z branżą internetową od dwóch lat – współpracował przy wielu biznesach internetowych, wdrażając analitykę internetową i optymalizując konwersję.