Analityka webowa, a kultura analityczna w organizacji 

Analityka webowa to nie nauka o liczbach i danych, to wiedza o kluczowych miernikach sukcesu Twojego serwisu internetowego. W analityce webowej przede wszystkim chodzi o: fakty, ludzi i pieniądze, tzn.:  

• skoncentruj się na Faktach: zapomnij o swojej intuicji i zdaj się na dane, które wskazują wprost jak zachowują się użytkownicy odwiedzający Twój serwis internetowy. 
• myśl o Ludziach: zdarzenia w twoim serwisie to oczywiście intencje i motywacje istot żywych, a nie modeli analitycznych tworzonych przez sztuczną inteligencję. 
• licz Pieniądze: to nie kwestia tego, ile zarobisz lub ile powinieneś wydać, to wiedza o tym jak optymalizować wydatki, aby maksymalizować zyski.  

Ważne, żebyś pamiętał, że decyzje jakie podejmują użytkownicy w interakcji z Twoim serwisem internetowym są zależne od Twoich decyzji biznesowych w oparciu o kluczowe wskaźniki efektywności (KPI).  

Analiza stron internetowych powinna zatem zawierać Insighty dotyczące zarówno użyteczności samej strony (Web Usability) jak i zachowań użytkowników (User Experience) w celu łatwiejszego przykucia, pozyskania i zatrzymania uwagi potencjalnego konsumenta, aby w konsekwencji zwiększać Lifetime Value klienta (LV).  

Czym jest analityka webowa? 

Na pewno nie jest jedynie źródłem wiedzy służącej do monetyzacji strony internetowej. Jest czymś znacznie głębszym. Zbieranie i analizowanie danych webowych pomaga nie tylko optymalizować działania marketingowe, ale w ogóle stymuluje cały biznes oparty o on-line. Analityka webowa to spojrzenie w głąb witryny przez pryzmat: 

• kluczowych wskaźników efektywnościowych
• niestandardowych raportów i przepływu danych z różnych źródeł 
• kampanii marketingowych i kreacji reklamowych 
• rekomendacji dotyczących użyteczności i dostępności serwisu 
• wizualizacji zgromadzonych danych   

Do czego może nam się przydać analityka webowa?

1. Przede wszystkim do poprawy efektywności serwisu. Zanim rozpoczniesz jakiekolwiek działania zmierzające do zmiany wyglądu strony, zastanów się co ma być głównym efektem zmiany. Czy sama użyteczność serwisu, czy może optymalizacja ścieżki konwersji.  
2. Po drugie dzięki analityce webowej masz szansę poznać swoich użytkowników, ich zachowania w odniesieniu do konkretnej formy i treści prezentowanych w witrynie. Dowiesz się które elementy przyczyniły się do sukcesu, a które do porażki w stosunku do swoich założeń. 
3. Analityka webowa to również główne źródło danych do optymalizacji działań marketingowych poza Twoim serwisem. Nie wszyscy użytkownicy sieci są Twoimi użytkownikami. To w jaki sposób przekonujesz ich do siebie i budujesz zaufanie do marki poza serwisem jest powodem, dla którego odwiedzą go lub nie. Analityka webowa to generowanie wniosków na przyszłość we wszystkich punktach styku biznesu z użytkownikami online. 

Choć wdrożenie analityki webowej możesz postrzegać jako koszt, to jednak dzięki niej masz szansę osiągnąć znacznie większą przewagę konkurencyjną, niż gdybyś podejmował decyzje intuicyjnie. 

Jaki jest cel wprowadzenia kultury organizacyjnej opartej o dane?

Celem wprowadzania kultury organizacyjnej opartej o dane jest zmiana podejścia do danych jako zasobów ugruntowanych biznesowo na wszystkich szczeblach organizacji. Dotyczy to nie tylko analityki webowej, ale również wielu innych obszarów działania firmy. 

Inaczej mówiąc, wszyscy pracownicy wiedzą i rozumieją wartość jakościowych danych, chcą z nich korzystać nie tylko dla osiągnięcia własnych targetów, ale przede wszystkim na rzecz wspólnego celu. 

Samo wprowadzenie mechanizmów data-driven w podejmowaniu decyzji na poziomie managerskim, jest tak samo nieefektywne, jak wpuszczenie do organizacji analityka webowego bez wsparcia w budowaniu przepływów danych między współpracownikami, działami, partnerami biznesowymi czy klientami. By analizować dane dotyczące serwisów internetowych musimy zaangażować cały zespół w proces efektywnego wykorzystywania danych na poziomie ich gromadzenia, przetwarzania i testowania. 

Gromadzenie danych 

Pierwszym i najważniejszym etapem zmiany w podejściu do zarządzania danymi jest stworzenie spójnego i ujednoliconego miejsca przechowywania danych. Takim jednym i jedynym źródłem danych jest Master Customer Data – centralny silos, do którego wpadają wszystkie rekordy dotyczące działań całej organizacji, z pomocą konektorów, integracji i strumieni danych.  

W organizacjach, w których brakuje jednolitej struktury gromadzenia danych, każdy dział ma swój odrębny silos danych, a połączenie ich ze sobą wiąże się z ręcznym dostosowywaniem danych między sobą, za każdym razem, gdy przystępujemy do analizy. 

Gromadzenie danych w odpowiedni sposób na poziomie Web, jak i całej organizacji to kluczowy krok do budowania przewagi konkurencyjnej opartej o wiedzę.  

Przetwarzanie danych 

Proces przetwarzania danych w dużej mierze jest uwarunkowany tym, co się dzieje na poprzednim etapie. Wraz z wprowadzeniem centralnego silosu danych (Master Customer Data) optymalizujemy czas pracy związanej z ujednolicaniem i oczyszczaniem danych, co często stanowi 50-80% czasu pracy analityka. A przecież zatrudniamy analityków by przeprowadzali analizy, stawiali hipotezy czy też wyciągali wnioski z danych.  

Biorąc pod uwagę zjawisko GIGO (Garbage In Garbage Out), to może się okazać, że cały proces przetwarzania danych pod analizy jest utrudniony na tyle, że wnioski są obarczone dużym marginesem błędu. W analityce webowej z założenia wszystko jest policzalne. Od tego, w jaki sposób przygotujesz dane do dalszego etapu, w dużej mierze zależy czy w ogóle osiągniesz zamierzone cele. 

Testowanie danych 

Ostatnim etapem w procesie zarządzania danymi jest tworzenie modeli opartych o dwukierunkowy przepływ danych. Dzięki temu mamy wiedzę o tym jakie zdarzenia, miały wpływ na konkretny efekt. Testowanie hipotez w oparciu o zebrane dane to kluczowe zadanie analityka w organizacji.  

W analityce webowej utarło się przekonanie, że analityk jedynie gromadzi dane i na ich podstawie raportuje efekt działań. Każda analiza, również ta webowa powinna kończyć się konkretnym działaniem lub zmianą, a nie tylko ładną tabelką czy wizualizacją danych.  

Kultura organizacyjna oparta o dane jest w tym pomocna i sprawia, że cele każdego zespołu lub działu są zintegrowane z celami serwisu internetowego jak i celami biznesowymi organizacji, jej strategią i misją.  

W większości przypadków, ludziom wydaje się, że analizę danych mają we krwi, a dzięki swojej intuicji podejmują jedynie trafne decyzje. Nic bardziej mylnego. Jest jeden prosty sposób na weryfikację tego, czy już potrzebujemy analityka danych na pokładzie – to moment, w którym Twoi pracownicy tłumaczą wzrosty efektem własnych działań, a spadki niezależnymi od nich działaniami rynku, gospodarki, czy innych sił nadprzyrodzonych.  

A jak w tym wszystkim odnajduje się analityk webowy? Jak ryba w wodzie, w końcu dane to jego środowisko naturalne. 

W jakich obszarach może Cię wesprzeć analityk webowy?

Analityka webowa oderwana od rzeczywistości biznesowej nie dostarcza żadnych wymiernych korzyści. Rolą analityka webowego w firmie jest odpowiadać na pytania biznesu w kwestii efektywności serwisu, weryfikować stawiane tezy za pomocą testów A/B czy też rekomendować najlepsze ścieżki do zwiększania zwrotu z inwestycji w działania online podjęte przez pracowników innych działów.  

Dzięki niemu dowiesz się: 

• na które dane patrzeć i czy te dane zbierane są w prawidłowy sposób,  
• czy serwis internetowy jest na etapie poprawy użyteczności czy optymalizacji konwersji,  
• w które kanały marketingu online warto mocniej zainwestować lub z których warto się wycofać 
• jakie działania mikro w serwisie doprowadziły do osiągnięcia konkretnego celu makro. 

Zacznij zmieniać zasady gry już dziś. Przestań myśleć, że inwestowanie w analitykę webową jest działaniem wtórnym lub że zaspokoisz tym swoje wszystkie analityczne potrzeby. Tylko włączenie analityki danych na różnych poziomach organizacji da Ci możliwość realizowania celów mikro i makro na różnych etapach lejka zakupowego i punktach styku użytkowników z biznesem.  

FAQ