Analýze návštevnosti sa do určitej miery venuje každý, kto má čo dočinenia s e-commerce. Hĺbka takejto analýzy je však v mnohých prípadoch až žalostne nízka a len málokedy tak pomáha riešiť reálne problémy majiteľov e-shopov. V tomto článku poukážem na päť dôležitých metrík z Google Analytics, ktoré sa často interpretujú nedostatočne, prípadne vôbec, hoci by sa im malo venovať oveľa viac pozornosti.

Ak totiž investujete vaše peniaze do e-shopu a pozorne nesledujete dáta, je to akoby ste „investovali” do hracích automatov. Pýta si to dosť peňazí, celé to bliká, sem tam to niečo zarobí, no v konečnom dôsledku neuvidíte žiadnu spojitosť medzi tým, čo ste stlačili, a tým, čo ste vyhrali alebo prehrali.

Aby ste zbytočne nevyhadzovali peniaze až dovtedy, kým sa vám úplne neminú, začnite svedomito sledovať dáta, rozumieť im a využívať ich vo váš prospech.

Za obzvlášť dôležité považujem aj nasledujúce často zanedbávané metriky:

Bounce rate

Bounce rate, čiže miera okamžitého odchodu, je jedna z najviac sledovaných metrík pri reportingu návštevnosti. Marketéri ho často používajú ako jedno z KPI's pri vyhodnocovaní svojich aktivít a vy sa tak zrejme často pohoršujete či utešujete pri pohľade na bounce rate svojho e-shopu. Ako ho však vedieť vyhodnotiť správne a ďalej s ním pracovať?

Skúmajte bounce rate jednotlivých podstránok či skupín podstránok.

Vo všeobecnosti je bounce rate veľakrát hodnotený príliš elementárne, a to na úrovni zdroja návštevnosti. Málokedy sa v rámci analýzy berú do úvahy aj typy podstránok a to, že každá z nich má v rámci webstránky iný cieľ, a teda aj iný “optimálny” bounce rate.

Ak sa na bounce rate pozeráme len na úrovni zdroja návštevnosti, stáva sa, že rôzne typy podstránok sú zmiešané do jedného čísla a meraný bounce rate nám tak nemusí hovoriť takmer nič.

Predstavte si, že váš e-shop má okrem desiatok či stovák produktových podstránok aj ďalšie podstránky, ktorých hlavným cieľom nie je predaj. Takýmito podstránkami môžu byť kontaktné údaje vašej firmy, rôzne informačné podstránky, fórum, či blogové články.

Každú z týchto podstránok ste na svojom e-shope vytvorili z rôznych dôvodov a každá z nich na e-shop privádza inú návštevnosť.

Nižšie si môžete pozrieť screenshot návštevnosti účtu istého e-shopu (sledované obdobie a ani meno e-shopu je pre tento príklad nepodstatné).
 

Bounce rate pri organickom vyhľadávaní je na úrovni 73.60 %, čo sa dá považovať za pomerne negatívny údaj. Pri tom najjednoduchšom interpretovaní to znamená, že viac ako 7 ľudí z 10, ktorí navštívia tento e-shop z organiky, nenavštívi viac ako jednu podstránku. To znie celkom zle, však? Veď vy potrebujete, aby sa ľudia preklikli ďalej a urobili nákup.
Pozrime sa však na túto bounce rate podrobnejšie, čiže na úrovni podstránok.

Nižšie prikladám 10 najnavštevovanejších podstránok daného e-shopu, na ktorom okrem produktových podstránok vzniká aj blogový obsah.

Pri analýze bounce rate jednotlivých podstránok je hneď jasné, že práve blogové články, ktoré majú pomerne vysokú návštevnosť z organického vyhľadávania, majú vysoký bounce rate. A práve ony majú výrazný vplyv na celkový napohľad negatívny bounce rate organickej návštevnosti.

Ak aj vy tvoríte blogové články, ktoré sú reálne navštevované, je veľká šanca, že budú mať negatívny dopyt na váš bounce rate (v prípade, že necháte meranie bounce rate na default nastavení). A to je v poriadku.

Je totiž úplne v poriadku, ak návštevníci narazia na váš blogový príspevok v Google, prídu na váš web, dozvedia sa, čo hľadali, a odídu bez navštívenia ďalších podstránok.
Preto odporúčam skúmať bounce rate nielen z pohľadu zdrojov návštevnosti, ale aj na úrovni podstránok, prípadne na úrovni skupín podstránok. Pokojne si rozdeľte podstránky vášho e-shopu napríklad do dvoch skupín – e-commerce a zvyšok. Sledujte vývoj bounce rate jednotlivých skupín.

Ak máte štruktúrovane riešené URL adresy, vyfiltrovať tieto skupiny na základe príznaku v URL adrese by nemal byť až taký problém. Iba tak budete vedieť relevantne ohodnotiť vývoj bounce rate na úrovni skupín podstránok a tiež na úrovni zdroja návštevnosti.

Landing pages

Landing pages alebo vstupné podstránky sú tie, cez ktoré vaši návštevníci vstúpia na váš e-shop. Je to teda miesto, kde by návštevník v ideálnom prípade mal nájsť to, čo hľadá, a mal by vykonať vami očakávanú akciu.

Ako som už spomínal v časti o bounce rate, každá z podstránok môže v rámci e-shopu plniť rôzne role, a preto odporúčam rôzne typy podstránok rozdeliť do určitých skupín na základe ich cieľa.

Následne analýzou landing pages dokážeme identifikovať tie podstránky, cez ktoré sa vaši návštevníci prekliknú na web najčastejšie, ako aj to, ako z hľadiska vašich cieľov performujú.

V prípade môjho príkladového e-shopu som si podstránky rozdelil na e-commerce a blogové podstránky. Na tie sa zameriam hlbšie z hľadiska vstupných podstránok.

Pozrieme sa teda na e-commerce podstránky (pri nich som ponechal detail produktu, kategórie a tiež homepage e-shopu).

Ak sa pozrieme na 10 najviac navštevovaných landing pages (všeobecne), môžeme hneď identifikovať niekoľko problémov.

Pri zhodnotení konverzného pomeru (koľko percent z celkovej návštevy danej landing page tvorili návštevy s nákupom), vieme veľmi rýchlo identifikovať nadpriemerne či podpriemerne performujúce landing pages.

Ak v reporte zbadáme podstránky, na ktoré smerujú naše platené reklamy a máme pri nich nadpriemerný bounce rate a podpriemerný konverzný pomer, môže to pre nás znamenať zdvihnutý ukazovák a dôvod skontrolovať naše reklamné kampane.

Odporúčam však ísť ešte viac do hĺbky a sledovať landing pages na úrovni zdroja návštevnosti.

Pri organike takto dokážeme identifikovať výkonnostne slabšie produktové podstránky, ktoré majú organickú návštevnosť, a teda potenciál na zvýšenie predajov.

Identifikujte si podstránky s vysokým bounce rate či nízkym konverzným pomerom a skúmajte ďalej, čo môže byť dôvodom. Je možné, že produkt má chybný popis, vysokú cenu alebo nesprávne zvolený obrázok.

Urobte zmeny a sledujte, ako sa budú metriky vyvíjať v ďalšom období.

Internal search

Google aktuálne sprocesuje až 40 000 vyhľadávaní v priebehu jednej sekundy. Používatelia internetu jednoducho milujú vyhľadávanie a inak to nie je ani v prostredí e-shopov. Ak teda máte možnosť vyhľadávania priamo vo vašom e-shope a nachádza sa na mieste, kde ho vaši návštevníci nájdu, počítajte s tým, že ho aj budú používať.

Podľa E-consultancy až vyše 30% návštevníkov e-shopov reálne využíva vyhľadávanie na webstránkach. Preto mu venujte dostatočnú pozornosť.

Analýzou toho, čo vaši návštevníci vyhľadávajú priamo na vašom e-shope, získate veľmi cenné informácie o tom, čo vaši návštevníci potrebujú. Tieto informácie môžu slúžiť na to, aby ste rozšírili svoje produktové portfólio, upravili spôsob, ako váš vyhľadávač funguje, premenovali vaše produkty, prípadne sa zamysleli nad cenami, ak množstvo vyhľadávania nezodpovedá množstvu predaných produktov.

Na toto všetko môžete použiť priamo Google Analytics. Tieto štatistiky nájdete po pomerne jednoduchej implementácii v časti Behaviour a Site search.
Následne veľmi prehľadne, rovnako ako v ostatných reportoch na platforme, získate pohľad o tom, čo vaši návštevníci chcú nájsť na vašom e-shope najviac a ako sa po využití vyhľadávania správajú.

Report interného vyhľadávania na e-shope so zvýraznenými vysokými mierami opustenia.

Spravte si aspoň raz mesačne prehľad o tom, čo bolo na vašom e-shope vyhľadávané. Prejdite si najviac vyhľadávané slová a pozrite si pri nich metriku.

Zbadali ste tam produkt, ktorý nepredávate, no vidíte, že ho u vás pravidelne vaši návštevníci vyhľadávajú? Popremýšľajte o jeho zaradení do ponuky.

Sledujte tiež mieru opustení e-shopu po vyhľadávaní (dá sa predpokladať, že návštevník odíde preto, že nenájde, čo hľadal). Ak je toto číslo vyššie, ako je priemer, je načase zamyslieť sa nad tým, prečo je to tak, a skúsiť urobiť nápravu.

Multi channel funnels

Google Analytics zvyčajne pripisuje konverzie či transakcie jednotlivým zdrojom návštevnosti na základe posledného kliknutia.

To znamená, že keď niekto navštívi váš e-shop niekoľkokrát, vždy na základe iného podnetu (ide priamo na e-shop po tom, čo si o vašom e-shope prečítal PR článok, následne sa preklikne na váš blogový článok cez Facebook a o pár dní navštívi e-shop cez PPC reklamu, keď aj nakúpi), Google Analytics pripíše konverziu tomu poslednému. V tomto prípade PPC kampaniam.

Je však zrejmé, že aj PR článok či Facebook príspevok sa do určitej miery podieľali na tom, aby spravili z tohto návštevníka zákazníka. Ako teda dokázať pripísať určitú časť konverzie aj týmto ďalším kanálom, prípadne pochopiť, čo všetko pôsobí na vášho zákazníka predtým, než vykoná nákup?

Na to slúžia Multi-Channel Funnels reporty v Google Analytics, ktoré nájdete v časti Conversion.

Sledujte, ako vyzerajú najčastejšie cesty vašich zákazníkov až k dokončeniu nákupu v časti Top Conversion Paths, aby ste pochopili, ako vaše aktivity vplývajú na rozhodovací proces zákazníka.

Na screenshote vyššie vidíme 10 najčastejších ciest, cez ktoré si návštevník prejde, kým vykoná konverziu na príkladovom e-shope.

Ako vidíme, pri každej z 10 najčastejších nákupných ciest zákazníci prišli s e-shopom k viac ako jednej interakcii. Pri viac ako polovici nákupov išlo o kombináciu viacerých typov či zdrojov interakcií.

Môžeme tak vidieť, ako sa zákazník správa a akým spôsobom je „zasiahnutý” vašimi aktivitami predtým, ako nakúpi.

Na screenshote si taktiež môžete všimnúť, že v troch z ciest, kde sa nachádza platená reklama, zákazník vykoná nákup až pri ďalšej interakcii – buď cez priamu návštevu (Direct), alebo organické vyhľadávanie (Organic Search). V rámci Google Analytics je táto konverzia pripísaná poslednému kliku, aj keď do veľkej miery za konverziou stála platená reklama.

Okrem konverzných ciest sledujte aj metriky časového oneskorenia (Time Lag) a dĺžku konverznej cesty (Path Length).

Zatiaľ čo Time Lag vám povie percentuálny pomer, koľko času (v dňoch) potrebujú vaši návštevníci, aby vykonali nákup, Path length hovorí o počte interakcií s e-shopom, ktoré zákazník vykoná predtým, ako nakúpi.

Na základe týchto dát pochopíte, koľko času trvá zákazníkom rozhodnúť sa pre nákup u vás, a budete sa môcť zamyslieť nad tým, kedy ho viac motivovať k nákupu.

Funnel visualisation

Takmer každého prevádzkovateľa e-shopu trápia nedokončené nákupy. Aj keď robíte všetko, čo sa dá, nikdy sa ich nezbavíte. Jediné, čo vám ostáva, je dostať pomer nedokončených nákupov na čo najnižšie číslo.

Jedným zo spôsobov, ako pochopiť, prečo vaši zákazníci nedokončia nákup na vašom e-shope, je sledovať konverzný lievik a identifikovať, ktoré kroky v ňom sú pre predčasné ukončenie nákupného procesu najkritickejšie. Aj s týmto vám pomôže Google Analytics.

Otagujte si jednotlivé kroky vo vašom košíku a nastavte si váš checkout proces v nastaveniach e-commerce (Ecommerce Settings) v admine na úrovni View.

Google Analytics vám následne v časti Funnel Visualisation vytvorí perfektnú vizualizáciu vášho košíka s presnými údajmi o tom, koľko % ľudí postupne opúšťa nákupný proces medzi prvým krokom vášho košíka a dokončením objednávky.

Následne je na vás, aby ste hľadali spôsoby, ako tieto metriky zlepšovať a zapracovať tak na zvyšovaní dokončených objednávok.

Problém môže byť napríklad v spôsobe doručenia, v spôsobe platby či v cenách oboch. váš košík môže mať zbytočne veľa alebo málo krokov, prípadne neprehľadne vytvorenú štruktúru.

Dôvodov na vysokú mieru opustených košíkov môže byť veľa, v prvom rade ju však začnite merať.
 

Pri akejkoľvek analýze dát je však úplne najdôležitejšia snaha pochopiť, čo dané čísla znamenajú, akým spôsobom sú merané a čo viedlo k daným výsledkom.

Skúste sa preto najbližšie pri prezeraní dát z Google Analytics alebo pri čítaní reportov od vašej agentúry nad číslami zamyslieť. Pýtajte sa na význam daných čísel a hľadajte spôsoby, ako ich zlepšiť. Iba takto budete schopní meniť veci k lepšiemu a neustále dosahovať lepšie výsledky.

A čo ďalšie vás ešte zaujíma v súvislosti s analýzou návštevnosti cez Google Analytics? Dajte mi vedieť v komentári. Možno práve vašej otázke či problému venujem môj nasledujúci článok. :-)