Mērķtiecīga tīmekļa analīze: KPI identificēšana, mērīšana un interpretēšana: pareizo KPI identificēšana, mērīšana un interpretēšana.

Ievads

Dati ir tiešsaistes mārketinga mugurkauls. Taču ikviens, kas ir strādājis ar tādiem tīmekļa analīzes rīkiem kā Google Analytics 4 vai Matomo, zina, ar ko ir jāsaskaras: milzīgais metriku skaits ātri vien var kļūt neskaidrs. Uzņēmumi riskē analizēt pārāk daudz vai nepareizus datus un šajā procesā zaudēt koncentrēšanos. Tātad, kā tīmekļa analītiku var veikt efektīvi? Atbilde slēpjas skaidri strukturētā pieejā, izmantojot pareizos KPI.

Kāpēc tīmekļa analīze ir būtiska uzņēmumiem

Tiešsaistes mārketinga kampaņu īstenošana bez ticamiem datiem ir kā braukšana miglā. Uzņēmumiem ir jāzina, kuras kampaņas ir veiksmīgas, kurš saturs rada rezonansi un kurās jomās ir iespējami uzlabojumi. Tīmekļa analītika sniedz ne tikai skaitļus, bet arī pamatu stratēģisku lēmumu pieņemšanai. Tomēr vispirms ir jānosaka pareizie galvenie rezultatīvie rādītāji (KPI - Key Performance Indicators). Tas, kuri rādītāji ir patiesi būtiski, lielā mērā ir atkarīgs no konkrētajiem uzņēmējdarbības mērķiem.

Kopumā analīzei jākoncentrējas uz svarīgākajiem KPI, kas ļauj izmērīt tīmekļa vietnes vai kampaņas panākumus. Pamatprincips: labāk mazāk, bet nozīmīgāku metriku, nekā noslīkt nebūtisku datu jūrā.

Galvenie rādītāji, lai sāktu darbu

Lai gan pareizo metriku izvēle vienmēr ir atkarīga no individuāliem uzņēmējdarbības mērķiem, lielākajā daļā digitālo stratēģiju ir svarīgi šādi galvenie KPI:

• Bounce Rate: Tas norāda, cik lietotāju atstāj vietni bez mijiedarbības. Palīdz noteikt nepietiekami efektīvas lapas vai saturu.
• Vidējais sesijas ilgums: Mēra, cik ilgi lietotāji uzturas jūsu tīmekļa vietnē, un tas liecina par satura atbilstību.
• Lapas sesijā: atspoguļo navigācijas kvalitāti un iekšējo saišu efektivitāti.
• Konversiju rādītājs: Cik lietotāju pabeidz vēlamo darbību (piemēram, pirkumu, reģistrāciju)?

Šīs metrikas nodrošina stingru pamatu, lai izprastu lietotāju uzvedību. Taču ar skaitļiem vien nepietiek - tie ir jāinterpretē kontekstā.

Interpretācijas māksla: Konteksts ir atslēga

Metrikas bieži vien tiek aplūkotas izolēti. Taču tikai tad, ja tos aplūko saistībā ar citiem faktoriem, tie sniedz noderīgu ieskatu. Piemēram, ilgs sesijas ilgums ne vienmēr ir pozitīvs rādītājs. Ja lietotāji lapā pavada daudz laika, bet neveic konvertēšanu, tas var liecināt par sliktu lietojamību vai neskaidriem CTA.

Tas pats attiecas uz atteikumu skaitu. Augsts atteikšanās rādītājs bloga ierakstā ne vienmēr nozīmē, ka saturs ir slikts - tas var nozīmēt, ka apmeklētājs atrada tieši to, kas viņam bija nepieciešams, un aizgāja apmierināts.

Reāls piemērs: SaaS uzņēmums novēroja augstu vidējo laiku, kas pavadīts tā cenu lapā, bet zemu konversijas rādītāju. Lietotāju aptauja atklāja, ka informācija bija pārāk sarežģīta. Pēc lapas pārstrukturēšanas un valodas vienkāršošanas konversijas palielinājās par 35 %, nemainot lapas apmeklētību.

Stratēģiskā datu analīze nozīmē, ka ir jāraugās tālāk par atsevišķiem KPI. Metriku apvienošana palīdz atklāt derīgus modeļus. Piemēram, daudz lapu skatījumu vienā sesijā ar zemu konversiju skaitu var norādīt uz sliktu vietnes navigāciju.

Cik bieži jāanalizē tīmekļa dati?

Viens no biežāk uzdotajiem jautājumiem ir, cik bieži jāveic analīze. Ir pagājuši tie laiki, kad ik mēnesi pa e-pastu tika saņemts darbības rādītāju pārskats. Izmantojot reāllaika datus, tirgotāji var nepārtraukti uzraudzīt rezultātus. Tomēr pastāvīga padziļināta analīze ne vienmēr ir nepieciešama. Lūk, vispārīgas vadlīnijas:

• Kampaņas dati: Aktīvas kampaņas laikā ikdienas izsekošana var savlaicīgi atklāt tendences.
• SEO un organiskā datplūsma: Iknedēļas vai ikmēneša pārskati ir pietiekami, jo tendences ir lēnākas.
• Informatīvo biļetenu sniegums: Ikdienas pārbaudes pirmajās dienās pēc izsūtīšanas, pēc tam kopsavilkums pēc vienas līdz divām nedēļām.

Profesionāļu padoms: Izmantojiet tādus rīkus kā Ranktracker, lai nepārtraukti uzraudzītu atslēgvārdu redzamību un lapas darbību. Tas ir īpaši noderīgi ilgtermiņa SEO uzraudzībai.

Ieteicamie rīki tīmekļa analītikai

Google Analytics 4 dominē tirgū ar aptuveni 80 % tirgus daļu. Tas piedāvā padziļinātu ieskatu lietotāju uzvedībā un labi integrējas ar Google Ads. Tiem, kam prioritāte ir datu konfidencialitāte, Matomo ir spēcīga atvērtā koda alternatīva ar servera puses izsekošanu.

Papildu rīki, piemēram, Hotjar (siltuma kartēm), Optimizely (A/B testēšanai) un Ranktracker (SERP uzraudzībai, atslēgvārdu izvietojumam un ieskatam konkurencē), uzlabo jūsu datu granularitāti un palīdz saistīt SEO ar lietotāja pieredzi.

Instrumentu kopuma piemērs: Vidēja lieluma uzņēmums ieviesa Google Analytics, Ranktracker un Hotjar. Apmeklētāju datplūsmas datu, atslēgvārdu izsekošanas un lietotāja mijiedarbības lapas iekšpusē kombinācija palīdzēja optimizēt izrakstīšanās procesu. Rezultāts: tikai trīs mēnešu laikā par 20 % samazinājās grozu pamešanas gadījumu skaits.

Mākslīgais intelekts tīmekļa analīzē: Nākotne ir klāt.

Mākslīgais intelekts arvien vairāk ietekmē datu analīzes veidu. Google Analytics 4 jau izmanto mašīnmācīšanos, lai noteiktu tendences un ieteiktu darbības. Ar mākslīgā intelekta balstīta analītika var paredzēt atteikuma riskus vai prognozēt produktu pieprasījumu.

Tādi rīki kā Ranktracker piedāvā arī automatizētus brīdinājumus un tendenču atpazīšanu, ļaujot uzņēmumiem savlaicīgi reaģēt uz meklēšanas uzvedības izmaiņām. Šīs atziņas palīdz optimizēt kampaņas, samazināt nelietderīgi tērētos līdzekļus un palielināt ROI.

Gadījuma izpēte: reālās prakses KPI stratēģija e-komercijā

Tiešsaistes mazumtirgotājs, kas specializējas ilgtspējīgas modes jomā, vēlējās noskaidrot, kuri mārketinga kanāli faktiski rada ieņēmumus. Izmantojot UTM izsekošanu, Ranktracker un uz datiem balstītu atribūcijas modeli, viņi izpētīja pilnu klientu ceļojumu. Pārsteidzošais rezultāts: Lielākā daļa pārdošanas apjomu netika iegūta no apmaksātām sociālajām reklāmām, bet gan no organiskās produktu meklēšanas.

Viņi pārdalīja budžetu no maksas reklāmām uz SEO un saturu. Pēc sešiem mēnešiem:

• +45% organiskā datplūsma
• +18% konversijas koeficients
• -22% reklāmas izdevumi

Secinājums: Tīmekļa analītikas izmantošana kā stratēģisks rīks

Tīmekļa analītika ir kas vairāk nekā tikai skaitļu apkopošana - tā ir datu izmantošana, lai pieņemtu labākus lēmumus. Galvenais ir izvairīties no izolētas metriku aplūkošanas. Apvienojiet tos, meklējiet sakarības un iegūstiet noderīgas atziņas.

Piemērojot strukturētu pieeju KPI, izmantojot viedus rīkus un izmantojot tādas mākslīgā intelekta atbalstītas platformas kā Ranktracker, uzņēmumi var pārvērst neapstrādātus datus reālās konkurences priekšrocībās.

Ātrs kontrolsaraksts mārketinga speciālistiem:

• Vai esmu skaidri definējis savus galvenos KPI?
• Vai apvienoju vairākus rādītājus, lai gūtu dziļāku ieskatu?
• Vai izmantoju tādus rīkus kā Ranktracker, lai prognozētu tendences?
• Vai ziņojumi tiek regulāri pārskatīti un pārvērsti darbībā?

Ja uz lielāko daļu no šiem jautājumiem varat atbildēt "jā", jūs esat uz pareizā ceļa. Ja nē - tagad ir īstais laiks sākt.

Piezīme: Ja vēlaties pilnveidot savas tīmekļa analītikas prasmes (vācu valodā), apsveriet kādu no praktiskajiem mācību kursiem, ko piedāvā eMBIS tiešsaistes mārketinga akadēmija.