Szerző: Dojcsák Dániel

2013. január 25. 07:25

Universal Analytics: középpontban a felhasználó

A web tagadhatatlanul fejlődik, s a Superweek webanalitikai konferencia tapasztalatai azt mutatják, hogy ezt igyekszik követni folyamatosan a webmestereket, tartalomtulajdonosokat, szolgáltatókat és kereskedőket kiszolgáló piac. Mostanra viszont annyira megváltozott az online közeg, hogy a Google-nek nem volt elég csiszolni az Analyticset, teljesen az alapoktól kellett újraépíteni az egészet.

Az első kérdés, ami még a Google Analytics célcsoportjának fejében is kivétel nélkül felvetődik: miért van szükségem részletes adatokra a látogatásokról, miért ne tudnám magamtól jól csinálni a dolgom, ki kérdőjelezi meg a szakértelmem kereskedelemben vagy bármi másban? A válasz az, hogy amennyiben valaki egy webes felületet nem saját magának, hanem az ügyfeleinek csinál, ha nem magának, hanem vásárlóknak akarja kényelmessé tenni a használatát, akkor illene megtudni azt is, hogy ők mit csinálnak a weboldalon.

Akinek vannak kérdései, annak hasznos az elemzés

Attól függetlenül, hogy szolgáltatásról, médiumról vagy webboltról van szó, biztos, hogy az üzemeltetés során felvetődnek kérdések az ügyfélről, olvasóról, s amennyiben ezek a kérdések bármi olyanra irányulnak, ami mérhető, akkor a webes analitika képes nagyon precízen meghatározni a válaszokat. A Superweek konferencia keretén belül az Egyesült Államokból érkező Jesse Nichols, a Google Analytics globális partnerprogramjának a vezetője mutatta be, hogy hová is ért el az Aanalytics 2012 végére, s milyen szempontrendszer alapján és milyen képességekkel épül fel a már fejlesztői bétában kipróbálható, de még nem éles Universal Analytics rendszer.

A webanalitika továbbra is három nagyon fontos sarokpont köré épül: a látogató forrása, tehát, hogy kit és honnan sikerült magunkhoz csábítani, mésrészt az ő viselkedése, tehát mit végez el, milyen utat jár be az általunk felkínálthoz képest, harmadrészt pedig a kereskedelemben legfontosabb konverzió, azaz a nálunk bolyongók közül ki hajtja végre a végső küldetést is, például egy vásárlást.

A web és a web elérésére használt eszközök világa azonban annyit változott, hogy alapvető paradigmákat is le kell cserélni. Az évek során az oldalletöltés szentsége után a látogatás vált az alapegységgé, mostanra pedig már a szakma igyekszik magát a látogatót nyakon csípni. Nichols szerint a Google Analytics jövője, hogy képessé válik sokkal közelebbé kerülni az emberi szempontokhoz, s éppen ezért a legnagyobb változás az, hogy a teljes rendszer középpontjában már nem a látogatások állnak, hanem az egyedi felhasználók. Ami nem jelenti azt, hogy a jövőben lehetne nevesíteni egy-egy látogatót, az erre vonatkozó szabályok változatlanok, de személyes adatok felvésése nélkül is kiválóan definiálható egy adott vásárló, s a látogatásainak sorozatai kiegészíthetőek az offline üzletterekben végzett aktivitásokkal vagy éppen külső statisztikai adatokkal.

Kusza hálózatban az eszközök és látogatások

Jesse Nichols emlékeztet arra, hogy a 2012-es fejlesztések is már ebbe az irányba mutatnak, s sokan még mindig nem használják például a közösségi aktivitások mérésének lehetőségét, a valós idejű analitikát, az új és az aktív felhasználók szegmentálását. Pedig a 2012 első negyedévében bevezetett újdonságok éppen a gyorsan, könnyen elérhető információkat adják a webmesterek kezébe, s már itt elkezdődött az PC-s látogatások mellett a mobil web és a mobil appok precíz mérésének lehetősége. A közösségimédia-kampányok irányában komoly szkepticizmus van, pedig minden webmester könnyen követheti, hogy egy adott közösségi kampány végül hány új felhasználót hajtott az oldalára, azok közül mennyi maradt meg, hogyan alakult a konverzió, s ez a csoport hogyan viselkedik azóta.

Szintén tavaly bemutatott eszköztár az úgynevezett „remarketing”, ami az Analytics adatait felhasználva, az AdWords hirdetési rendszerbe integrálódva tesz lehetővé szegmentációt a célcsoporton belül. Megvizsgálható, hogy mikor és milyen hatás volt, ami a meglévő felhasználók számára a legerősebbnek bizonyult, kideríthető, hol akadtak el a felhasználók, illetve könnyedén megszólítható különböző hirdetéstípusokon keresztül a korábbi vásárlók, ügyfelek újraszűrt tömege.
Nichols 2012-es áttekintésében arra is kitér, hogy érdemes feltölteni a GA rendszerébe minden kampányadatot, amivel a webes kampányt üzemeltető rendelkezik, így nem csak az online hirdetések, keresőkampányok hasonlíthatóak össze, hanem pontos haszonelemzést lehet számolni akár a PR-tevékenységre is. Az adatokat a GA képes egyszerű táblázatos, csv formátumban is fogadni, de egy automatikus API-n keresztül is betölthető, frissíthető, sőt, tucatnyi alkalmazás létezik erre a funkcióra, mint amilyen a Nextanalytics.com, IN2GA, Analyticscanvas.com, GA Data Uploader.

Kifinomult felhasználók, aprózódó típusok

Azok a webmesterek, akik már most érzik, hogy a felhasználók forradalma miatt kicsúszik alóluk az adatelemzés talaja, elkezdhetnek megismerkedni a Universal Analytics képességeivel a bevezetés előtt is. Az alapoktól való újraalkotás szükségességét olyan szempontok is jelzik, mint a használt források száma. Egy átlagos amerikai online vásárló 2010-ben még 5,27 információforrást vett igénybe, egy évvel később már 10,4-et és ez egyre csak nő. Ráadásul a vásárlók nem egy eszközről érkeznek, 90 százalékuk párhuzamosan legalább két eszközt vesz igénybe, például egy tabletet és egy okostelefont, vagy PC-t és tabletet. A variációk számával pedig az igények is különbözőek, nehéz kategorizálni a típusokat.

Nem csak számtalan internetezésre alkalmas eszköz született és terjedt el néhány év alatt, a hirdetési csatornák száma is is robbanásszerűen nő, változik a tartalomterjesztés módja, egyre komolyabb feladat a bejelentkezett vagy épp nem bejelentkezett felhasználók kezelése, illetve nyílik a szakadék mobilon az alkalmazások és a webes felületek közt is. A probléma, amit a Google igyekszik az Universal Analytics-szel megoldani, hogy az elmúlt évek csiszolgatásai a meglévő hiányosságokat már nem megoldotta, hanem csak mélyítette.

A tervezőelv, hogy amint egy probléma felvetődik, rögtön meg kell vizsgálni, mérhető-e, rendelkezésre állnak-e adatok és van-e erőforrás az eredmények figyelembevételére, hasznosítására. Az új Analytics négy pillérre épül: az egyszerű mérési mechanizmus, a fogyasztói azonosító (ID) kezelése, az offline konverziók beemelése, illetve a további dimenziók integrálása, külső adatok csatlakoztatása.

Egyszerű mérési mechanizmus

Az első pont, az egyszerű mérési mechanizmus a sokféle eszköz miatt válik fontossá. A pontos forrásfelismerés és a követhetőség kritkus, csökkenteni kell a bejövő adatokat, a vele járó adminisztrációt, értelmezhető méretűre csökkenteni a cookie-kat. Jesse Nichols azt mondja, hogy a jövőben inkrementális mentés válthatja fel a mostani elveket, csak az kerül be az adatbázisba, ami újonnan jövő adat és eddig nem állt rendelkezésre. Teljesen felesleges termelni az adatot, ha nincs hozadéka. az eddigi utma, utmb, utmc, utmd mintázatú cookie-cunami helyett a jövő az egyszeri GA cookie lehet.

A második szempont a fogyasztói, felhasználói ID kontroll. A felhasználók több eszközt használnak párhuzamosan, ez pedig erősen torzíthatja a méréseket. Egyre gyakoribbak a mobilon elkezdett, de egy PC-n befejezett vásárlás. Minden webmester számára kiderítendő tehát, hogy a mobilos és asztali látogatottságában mekkora az átfedés. Könnyen mondja valaki, hogy van ennyi webes „és” annyi mobilos látogatása, ennek nagy része egy közös metszetet képez, azonos felhasználóktól érkezik. Az Universal Analytics épp ezért teljesen összegyúrja az asztali, a mobilos és az appon belüli méréseket, de nem áll meg itt, kiegészül a platformok listája a játékkonzolokkal és az okostévékkel is. Érdemes átgondolni, hogy milyen előnyök származnak egy adott üzletmenetben abból, ha összeköthetővé válik a felsorolt platformok tengelyén oda-vissza mozgó felhasználó és az aktivitása végigrajzolható.

Sosem látott variációk és összefüggések

A harmadik pillér, ami az új analitikai rendszert támogatja, az az offline terek becsatornázása az online mérésekbe. A webshopok számára ez talán érdektelen, de a legtöbb kereskedő, szolgáltató vagy vendéglátóipari hely elkezdheti az értékesítési folyamatot a weben, de a konverzió valamilyen offline eseménnyel valósul meg - ez lehet egy telefonhívás, személyes találkozó, látogatás, belépés az üzlettérbe. A GA ezt eddig nehezen kezelte, de a jövőben a fizikai világ struktúrái is leírhatóak, beilleszthetőek. Az Universal Analytics támogatja az offline rendszerekből érkező szignálokat is, ezekkel is ugyanúgy lehet tervezni, ezeket is fel lehet venni a kondíciók közé.

A negyedik pillér szintén a kifelé kacsintás jegyében született. A Google oldaláról hitelesnek hangzik a minél több adat, annál több nyereség elve. A meglévő variációk kiegészíthetőek egészen új dimenziókkal és szegmensekkel, olyanokkal, amik alapján a meglévő vásárlók és felhasználókról tudható meg még több. Nichols egyszerű példával szemléltette ezt: egy utazási irodánál többször vásárolnak vagy többet költenek-e az egyedülállók? Ha nem, akkor érdemes lehet családi fotókra cserélni a weboldalon látható, egyedülálló fiatalokat ábrázoló promóciós fotóit. Egy szolgáltatás esetében vajon a férfiak és a nők másképp böngésznek-e, kell e számukra külön utakat definiálni? Vagy épp egy médium esetében akár a hirdetéskihelyezésnél is sokat számíthat, ha a kiadó tudja, mely szerzői vonzanak magasabb végzettségű olvasókat.

Toxikus vezetők szivárványa

Az IT munkakörülményeket, a munkahelyi kultúrát alapjaiban határozzák meg a vezetők, főleg ha még toxikusak is.

Toxikus vezetők szivárványa Az IT munkakörülményeket, a munkahelyi kultúrát alapjaiban határozzák meg a vezetők, főleg ha még toxikusak is.

Az ilyenek kiderítéséhez a szolgáltató a saját adatbázisait csatolja össze a Google Analytics-szel, a felhasználói profilokból kinyerhető adatok, metaadatok, külső statisztikák, call center adatbázis vagy bármi befűzhető, amihez van hozzáférés. Az Universal Analytics nem látogatásokban, session-ökben, hanem felhasználókban gondolkodik.

Bújócska

Az online élet ugyan egyre könnyebb, de épp emiatt az elemzés egyre nehezebb. Ha ellátogatunk egy webshopba és kinézünk egy ruhát, fél órával később visszamegyünk, megnézünk egy másikat másik színben, egy héttel később újra végigpörgetjük egy másik eszközről, majd egy újabb időpontban egy tabletről céltudatosan a vásárlási oldalra megyünk és megrendelünk valamit, akkor egy klasszikus statisztika szerint mi történik? Volt egy direkt látogatás egy konverzióval és néhány "bounce", illetve "exit". Mi áll közelebb a valósághoz, ha ezeket naponként, session-önként leválogatva külön kezeljük, vagy ha ez az egész egy felhasználó köré van fűzve?

Korábban a kérdés úgy hangzott, melyik látogatásból származott konverzió. Ma úgy, hogy ki volt az, aki legalább kétszer volt az oldalon és bármelyik látogatásából konverzió lett. A szegmensek adatokon alapulhatnak, megvizsgálható például, hogy mit csináltak az oldalon azok a felhasználók, akik az októberi kampány vagy hírlevél hatására jöttek be. Kiderül, hogy mely eszközök hatékonyak igazán, s nem csak a folyamatok végét hámozgatja az elemzés.

Ez azonban egyelőre még nem a valóság, a Google Analytics felhasználók közül még nagyon kevesek érhetik el a fejlesztői próbaváltozatot, s nem is javasolt élesben kísérletezni vele. Hónapokon belül azonban megjelenik, azt követően érdemes a szakmai leírásokat figyelni és a saját üzletre vonatkozó gyakorlatokat elsajátítani. A Universal Analytics fejlesztői programjába jelentkezni itt lehet, illetve Jesse Nichols egy kutatási jegyzetét is érdemes letölteni, a szakértő azt állítja, hogy minden egyes analitikára költött dollár 10,66 dollárt termel vissza.

Nagyon széles az a skála, amin az állásinterjú visszajelzések tartalmi minősége mozog: túl rövid, túl hosszú, semmitmondó, értelmetlen vagy semmi. A friss heti kraftie hírlevélben ezt jártuk körül. Ha tetszett a cikk, iratkozz fel, és minden héten elküldjük emailben a legfrissebbet!

a címlapról