In acest articol voi aminti de segmentarea avansata si voi prezenta un segment foarte util in analiza unei campanii pe termen lung. Daca segmentarea ti se pare un lucru complex si greu de realizat, iti recomand sa parcurgi articolul despre Crearea si partajarea segmentelor avansate si utilizarea acestora.

(In)voluntar acest articol poate fi considerat o reactie la studiul realizat de IAB Romania & eResearch Corp care arunca in piata cateva procente aberante imbucuratoare, ar zice publisherii. Din pacate in ultima vreme in .ro apar tot mai multe studii cu cifre care numai in analiza traficului nu se reflecta. E foarte usor sa faci un studiu in care cooptezi toti prietenii si dupa 2 saptamani sa tragi concluzia, de exemplu, ca 75% de utilizatorii de Facebook din Romania cumpara online totul (si 73% platesc cu cardul).

Efectele unei campanii publicitare se pot masura si altfel decat se face in mod obisnuit (nu, nu ma refer la acei X% care sunt convinsi fara sa dea click). Cea mai simpla forma de calcul a eficientei este analiza ROI-ului, desi in unele cazuri e dificil de realizat acest lucru. La ROI lucrurile sunt simple si nu am sa intru in detalii, fiecare poate sa faca un “calcul banal” si din venituri sa scada cheltuielile. Daca da cu minus atunci ati castigat awareness, chiar daca nu acesta a fost scopul campaniei. Trecand peste toate lucrurile simple “facute de toti” ajung la partea sensibila: Cu ce a ramas siteul/brandul pe termen lung?

Cu ce a ramas siteul/brandul pe termen lung?

Pe termen scurt o campanie mixta (bannere+PPC+advertoriale+etc) bine proiectata poate avea o eficienta foarte buna. Bannerele sunt mai slabe ca performanta, dar cat timp nu sunt platite la CPM lucrurile sunt normale. PPC-ul e mult peste bannere, iar conversia pe baza lui e net superioara, cel putin pe campaniile rulate de mine pana acum.

Siteurile sustinute constant de campanii pot observa pe termen lung o crestere a brandului in online. Poate e mult spus crestere a brandului, dar in esenta ma refer la acei vizitatori intro oarecare masura loiali. Pentru ca lucrurile sa fie si mai bine delimitate, in asa zisul segment ce masoara “puterea brandului” sunt inclusi doar vizitatorii ce vin in mod direct pe site si cei care vin in mod organic din motoarele de cautare pe cuvinte ce contin brandul. Segmentul in cauza este acesta si in el trebuie doar sa schimbi cuvintele pe care sa se faca segmentarea, filtru Keywords.

Doua posibile combinatii de care veti avea nevoie:

- Varianta cu un singur cuvant ca parte din mai multe combinatii posibile. Sa luam de exemplu prezenta cuvantului pantoc in cautari. In acest caz la Condition se trece Contains si la Value se trece pantoc. In acest fel toate combinatiile ce contin cuvantul pantoc vor fi contorizate.

- Varianta cu mai multe cuvinte ce se regasesc in cautari. In exemplul oferit ca share am luat cazul format din pantoc si analiza web. In acest caz am folosit o forma ceva mai complexa de atribuire a unei valori, nu am sa intru prea mult in detalii, iar in exemplele voastre inlocuiti doar cuvintele si tineti cont de:  urmatoarele cuvinte incep obligatoriu cu | si nu exista nici un spatiu intre paranteze si aceasta bara (ce in traducere inseamna sau). Pentru valoarea (pantoc|analiza web), Analyticsul intelege sa afiseze toate cuvintele ce contin cuvantul pantoc sau cuvantul analiza web.

Avem segmentul, urmeaza aplicarea

Scrieti cuvintele ce va reprezinta ca brand, alegeti profilele in care sa fie vizibil segmentul, salvati segmentul. Acum va mai ramane sa aplicati pe profilul ce doriti sa-l analizati. Recomand selectarea doar a acestui filtru, fara All Visits ce e default selectat. In felul acesta veti obtine doar traficul ce reprezinta puterea brandului. Avand un singur filtru, este permisa si compararea cu o perioada de timp anterioara.

Doua studii de caz

S1.

De curand am analizat acest segment pe un site la care desfasor o campanie mixta (bannere+PPC) din luna mai. Dupa cum se poate vedea din imaginea de mai jos campania a avut un efect semnificativ. De mai bine de un an siteul nu are o crestere evidenta pe acest segment. Comparand luna iulie, cand a beneficiat de aproximativ 850 000 de afisari pe bannere, cu luna aprilie cresterea e de aproximativ 12%.

Pe moment exista acest trend de crestere, dar raportat la volumul de afisari si de clickuri, acest plus obtinut pe brand e nesemnificativ. Din experienta, odata cu oprirea campaniilor acest segment are o usoara scadere, dar un usor plus tot mai ramane. Depinde mult si de profilul siteului si modul in care ii faci pe vizitatori sa revina la tine, dar fidelizarea e alta poveste.

S2.

Cand asociez intrebarea de mai sus cu multe dintre campaniile facute in ultima vreme imi cam da… cu minus. Un exemplu bun de amintit e campania Lumea cafelei ce a adunat in martie 2010, pe ele.ro, 33% din utilizatorii de internet din Romania. O cifra impresionanta daca nu se compara cu bounce rate-ul si timpul in site, acestea si acum sunt foarte slabe la ele.ro, ce sa mai zic atunci cand toti alergau dupa vizitatori. In astfel de cazuri siteul e doar o platforma de lansare, de castigat pe termen lung nu poate fi vorba. Cu ce a ramas brandul in urma campaniei pe un site ce a avut 70% din vizite cu timp mai mic de 60 secunde… ei stiu mai bine. O astfel de campanie invoca usor awareness-ul si atunci analiza nu isi are sensul, mai raman celelalte bazate pe performanta masurabila (vanzare, leaduri etc.).

Bonus

Si parerea mea legata de acel studiu cu care am inceput articolul este prezentata in imaginea de mai jos. Din cate campanii am analizat pana acum, acel 37% cam asa se putea obtine.

Segmentarea avansata (in Google Analytics – Advanced Segments) permite separarea clara a datelor pe baza mai multor filtre de analiza (segmente). Detalii despre asta si in cap 3.5 din Analiza web.

Segmentarea traficului nu mai este de ignorat iar pentru o analiza buna e necesara utilizarea minim a segmentelor de baza. Fara segmentarea traficului, timpul in site pe care-l analizam in articolul precedent avea o valoare foarte buna, dar in realitate lucrurile stateau altfel. La nivel de accesare a segmentelor lucrurile sunt cu siguranta clare, am sa ma rezum doar la informatiile minime ce sunt prezentate in imagine de mai jos.

1 – Sectiunea de Advanced Segments este disponibila in partea dreapta sus a profilului.

2 – Segmentele de baza pe care Google Anlytics le ofera. Acestea se rezuma la nevoile de baza ce ar trebui analizate.

3 – Segmentele personalizate. In aceasta caseta vor fi disponibile segmentele ce au fost salvate pentru profilul respectiv. Crearea unui segment se realizeaza accesand Create a new advanced segment.

Crearea unui segment avansat

Inainte de a crea un segment din punct de vedere tehnic, trebuie identificata o necesitate a segmentarii si pe baza ei se aleg filtrele. O necesitate de exemplu ar fi cea de a identifica vizitele orei 10.

Din punct de vedere al complexitatii, crearea unui segment nu este o activitate complicata. Majoritatea lucrurilor sunt intuitive si la baza nu sunt decat actiuni de drag and drop cu filtrele din (1) si (2) in zona special marcata din partea dreapta. Dupa adaugarea unui filtru, se poate alege un alt filtru si adauga (4) si se repeta procesul pana scopul segmentului va fi atins. Dupa adugarea filtrului acesta va trebui sa aiba o conditie de aplicare (Condition) si o valoare de referinta (Value). La conditii lista posibilitatilor este destul de mare si probabil o voi aborda intr-un articol separat cu exemple concrete. In cazul exemplului cu segmentarea pe ora 10 se foloseste filtru Hour of the day pe valoarea 10 cu conditia de potrivire exacta. (3)

Dupa fiecare adaugare de filtru se poate realiza o testare a acestuia (5). Daca rezultatul returnat de filtru este zero, atunci filtru fie e eronat, fie chiar nu are ce afisa. De multe ori problema vine de la conditia de aplicare ce nu a fost aplicata corect. La final filtrului va trebui sa-i dai un nume si sa alegi pe ce profile sa fie disponibil (6). Acesta disponibilitate se refera la prezenta filtrului in caseta de segmente personalizate ce urmeaza sa fie aplicate.

Management si partajare

Dupa salvarea filtrului acesta se poate aplica la nivel de profil, edita sau copia in vederea crearii unui nou segement. O alta functie foarte utila este cea de partajare a segmentului (Share). In acest mod oricine poate folosi segmentul creat de tine si adapta la profilul siteului ce-l analizeaza. La accesarea butonului de Share Google Analytics ofera un link, acel link reprezinta accesul public la structura segmentului. Odata cu partajarea nu oferiti decat o structura de filtre gata setate, nimic mai mult.

Linkul pentru segmentul ora 10 este acesta , la accesare vi se va deschide Analyticsul, iar daca nu sunteti autentificat vi se va solicita autentificarea. In mod standard se iau datele din primul profil din cont in ordine alfabetica. Pentru a verifica corectitudinea filtrului puteti realiza o testare, mai apoi alege profilele in care sa fie vizibil si in final crearea segmentului (butonul Create Segment).

Utilizarea filtrelor avansate

Pentru a folosi filtrele create nu va ramane decat sa le bifati din lista de Custom Segments. Odata cu aplicarea, toate rapoartele vor afisa datele generale ale siteului (recomand pastrarea segmentului All visits) si cele pentru segmentul aplicat. In momentul de fata Analyticsul permite aplicarea simultanta a patru segmente si pentru unele dintre ele segementul All visits este obligatoriu. Segmentarea lipseste din cateva rapoarte si in momentul de fata nu se poate realiza segmentare cu compararea datelor din doua intervale de timp. In unele cazuri aveam nevoie de segmente si de comparare pe intervale de timp, dar cum nu a fost posibil solutia a fost sa export datele in excel si acolo sa le compar.

Un articol ce are la baza doi termeni care in Google Analytics sunt denumiti Avg. Time on Site si Avg. Time on Page. Primul se refera la timpul mediu petrecut in site si al doilea la timpul mediu petrecut intr-o anumita pagina. Avg. Time on Site se calculeaza astfel: timpul total petrecut de vizitatori in site raportat la numarul de vizite fara bounce rate. Detalii suplimentare despre acesti termeni si unde se gasesc, in e-book.

Timpul mediu in site e unul dintre parametri ce sunt de interes pentru oricine. Pe langa faptul ca e usor de inteles, ofera si multe detalii relevante cu privire la situatia generala a siteului. Un timp mic in site poate reprezenta un interes scazut, dar in acelasi timp poate insemna un lucru bun. Timpul in site trebuie sa se interpreteze uneori in acelasi timp cu numarul de pagini vizualizate, dar despre astfel de interpretari paralele intr-un articol viitor. De mentionat ca aceste informatii nu se aplica la blogurilor care afiseaza integral articolele noi pe prima pagina.

Timpul mediu in site

O intrebare ce am primit-o de multe ori si raspunsul meu a fost de genul: “Hai sa calculam!“. Pentru unii timpul de doua minute era ideal, iar pentru altii un semn de alerta. Cel mai simplu mod in care se poate determina un timp mediu bun ar fi cel in care aproximezi o serie de posibile vizite si apoi calcula timpul in care s-ar putea realiza. Sa luam de exemplu un site de prezentare in care se viziteaza in medie 4-6 pagini pana se ajunge la ceea ce se cauta. Sa presupunem ca timpul mediu in pagina pentru a lua decizia de a merge mai departe este de 50 secunde. In final durata unei vizite ar fi cuprinsa intre 3 si 5 minute. In cazul unui astfel de site un timp mediu  de 3 minute este decent, iar bun ar fi cat mai aproape de 5 minute. Mai mult de atat, ridica semne de intrebare si trebuie cautata problema.

La siteurile de prezentare sau cele care au in general putine pagini problema e simpla, dar ce te faci la un magazin online cu 1000 de produse. In astfel de cazuri estimarile sunt mai dificil de facut si de multe ori incerc sa fac cateva scenarii si sa obtin un timp mediu ce la randul sau e o medie a scenariilor. Scenariile mele au la baza cel putin urmatoarele: numarul mediu de pagini per vizita, cele mai vizitate pagini, paginile de aterizare, paginile ce trebuie vizitate pana la comanda si uneori cantitatea medie de produse per comanda. Plecand de la acestea se poate face o estimare decenta a timpului mediu pe care magazinul online il poate avea.

Orientativ se poate compara timpul cu valoarea oferita de Analytics prin raportul Benchmarking, disponibil in sectiunea Visitors. Datele respective se pot “lua de bune” asa cum le prezinta google, dar se pot alege manual in functie de categoria in care se incadreaza siteul. Sunt date generale la nivel de Analytics, fara vreo segmentare regionala sau orice altceva. Personal nu le iau in considerare si nici nu le dau ca referinta.

Timpul mediu in pagina

O alta masura de referinta este timpul mediu in pagina. Aici probleme e mai complicata si recomand identificarea paginilor importante din site si analiza sa se faca doar la acestea. Revin din nou la acea presupusa vizita formata din 4-6 pagini. Sa presupunem ca avem patru pagini vizitate. Pagina 3 este cea in care se poate lua decizia de a realiza actiunea care aduce un beneficiu (inscriere la newsletter, solicitare detalii, download ebook etc.). In Pagina 3 se poate ajunge doar din Pagina 2 (pentru a simplifica lucrurile). Timpul mediu in pagina trebuie analizat in aceste doua pagini.

Timpul mediu pe care ar trebui sa-l aiba aceste pagini se poate estima ca si in cazul siteului per total. Doar ca de acesta data lucrurile sunt mult mai fine si trebuie presupuse mai multe vizite. In unele cazuri rog 2-3 persoane diferite sa faca acest test si suplimentez cu cateva vizite inregistrate cu crazyegg sau clixpy. Pana nu se poate identifica un comportament in pagina, nu se poate deduce un timp mediu in pagina “ideal”.

Problemele pentru care un timp mediu nefavorabil sunt nenumarate, o parte tin de continutul slab iar o parte de siteul per total (design, structura etc). Cateva sfaturi legate de continut gasiti aici si aici.

Si cum te poti minti singur…

Toate bune pana la analiza segmentata a datelor. Stim timpul “ideal” in site, ne-am facut toate estimarile, dar parca in realitate lucrurile nu se reflecta in conversie. Informatiile suplimentare eu le obtin prin segmentarea avansata la nivel de vizitatori noi vs. reintorsi (cap 3.5 in e-book).

Si incep sa apara si  problemele, in cazul de fata un timp exagerat de mare pe vizitatori reintorsi in majoritatea zilelor. La siteurile de prezentare ce au ca scop preluarea de leaduri de multe ori aceasta e problema principala la un timp mediu in site foarte bun, dar nereflectat in conversie. Analizand mai departe, explicatia era una singura, angajatii firmei stateau constant pe site fara a fi filtrati. De aici si vizitele cu timp mediu de 15 – 20 minute. La siteurile mici si medii astfel de vizite influentau foarte mult timpul in site. Nu se aplica la un magazin online, dar si acolo raportat la o luna, un numar consistent de astfel de vizite poate fi derutant.

La multe dintre siteurile de leaduri decizia e imediata si vizitatorii noi sunt cei care convertesc cel mai mult, prin urmare timpul in site se analizeaza pe segmentul acesta.

Dorim sa realizam un mic studiu, te rugam sa ne ajuti. Detalii in finalul articolului.

Dupa postul precedent in care comparam traficul din iunie 2009 cu cel din 2010, Krumel s-a oferit sa-mi furnizeze cateva serii de date. Cum o comparare cu ce publicasem eu nu a fost posibila datorita profilelor diferite ale siteurilor, a aparut ideea de a compara 4 magazine online.

Despre datele comparate

Magazine online din trei piete: Auto, IT&C, Hobby.

Traficul nu este unul influentat semnificativ de sezon, iar luna iunie este una aproape ca celelalte din an.

Vizitele sunt exprimate in procente si sunt o medie a orei respective.

Cateva concluzii

Intervalul 12:00-17:00 este in continuare cel mai intens.

Orele 13-14 sunt de top in ambele cazuri, posibil influentate si de faptul ca multi acceseaza internetul in pauzele de masa.

Update

Plecand de la ideea inceputa cu aceste magazine, ne-am gandit (eu si Krumel) sa realizam un mic studiu al intervalelor orare in care acceseaza vizitatorii romani siteurile. Ne intereseaza siteul doar ca domeniu in care se afla, nu vrem numele lui sau traficul pe care-l are. O singura conditie exista, traficul sa fie majoritar din Romania (>90%).

Ne-ar ajuta procentele pe intervale orare, iar pentru asta puteti folosi acest excel, astfel vi se vor genera si graficele. In el puneti vizitele din Analytics si restu se obtine de la sine.  Seria de date o puteti obtine in doua moduri:

1. Din Analytics sectiunea Visitors/Visitor Trending/Visits. Sub calendar la Graph by alegeti Hour. Dupa care din partea de sus de la Export alegeti varianta CSV for Excel.

2. Pentru cine a mai lucrat cu Custom Reporting, o varianta rapida de a obtine aceasta distributie este acest raport creat de mine. Salvati, apoi aplicati pe siteul in cauza, alegeti 1 iunie 30 iunie si dati export in CSV for Excel.

Procentele sau excelul completat il puteti trimite pe adresa bogdan[@]pantoc.[ro]. Multumim!

Din ciclul, tuturor ne plac cifrele cand le vedem la altii, m-am gandit sa ofer o analiza interesanta pe care am observat-o pe luna iunie 2010. Partea interesanta vine in momentul compararii datelor cu cele din perioada similara a anului 2009.

Despre datele comparate

Traficul apartine unui site ce ofera produse de sezon si care au cautare in special in lunile de vara.

Numarul de vizite din iunie 2010 este cu aproximativ 10% mai mare fata de iunie 2009.

Pentru o comparare buna, distributia vizitelor pe ore ale zilei am transformat-o in procente.

E o distributie medie pe ore. Analizata la nivel de zilele lucratoare (luni-vineri) e cam acceasi tot timpul, pe weekend e usor schimbata.

Traficul este 99% din Romania.

Cateva concluzii

Orele bune ale diminetii din iunie 2009 au scazut in 2010. Lucru reflectat si in vanzari.

Accesarea internetului dupa ora 18 a scazut foarte mult.

Intervalul 12-17 genereaza aproape 50% din traficul total.

Au trecut doua saptamani de la publicarea e-book-ului Analiza Web si a venit vreme rapoartelor.  Din punctul meu de vedere lucrurile stau destul de bine, iar interesul aratat e mult peste asteptarile mele. Bineinteles, fara ajutorul multora resursa nu ar fi ajuns sa fie cunoscuta. Tin sa multumesc in special lui Krumel / SEO Romania si Radu Velcea / Photoshop Romania pentru promovare si sustinere.

Datele de mai jos arata ca internetul romanesc da semne ca ar dori sa ia in calcul analiza web a datelor. Pentru mine sunt rezultatele pe care le doream pentru a continua proiectul Anliza Web.

Cateva mentiuni la raportul de mai jos:

Total completari se refera la numarul celor care au completat formularul de download cu o adresa de email valida.

Confirmate se refera la numarul descarcarilor unice efectuate de cei care au primit emailul.

Reffer este numarul celor care au descarcat resursa de pe un link generat altcuiva. I-am numarat doar pe cei veniti de pe alt IP decat cel folosit la prima descarcare.  Intervalul maxim dintre cele 2 descarcari a fost de 3 ore. Astfel am incercat sa-i exclud cumva pe cei care au descarcat la job si acasa (au fost si cazuri pe care le-am considerat de acest fel).

Pe twitter au mai promovat ebook-ul (ordine aleatoare): @AlexandraGavril @busaco @calinbiris @CiprianGavriliu @gabiu @marinaena @VladGadea @StefaMedia @justpixel @TheFUA @Cathubodua @dracsor @VictorCaras

Va multumesc!

In urma cu aproape 5 ani imi faceam primul blog, nu din propria initiativa, ci fiindca aceasta era una dintre temele pe care le-am avut in anul I de facultate. Am copiat pe el cateva informatii ce le aveam pe siteul personal si apoi l-am abandonat. Doi ani mai tarziu am descoperit platforma WordPress si de atunci am inceput sa dezvolt pe ea, atat pluginuri, cat si templateuri. Desi nu mi-am pus problema monetizarii blogului personal, analiza vizitatorilor am facut-o constant.

Un blogger de cele mai multe ori este preocupat de monetizare sau de conturarea unui brand personal. In e-book ofer cateva solutii pentru monitorizarea acestor doua obiective principale si nu numai.

Ca blogger, obiectivele tale ar putea fi :

Citeste continuarea articolului

Analiza Web e unul dintre proiectele pe care le voi sustine in urmatoarea perioada. Am gandit acest proiect ca fiind compus din doua parti distincte. O partea informativ/educationala cu resurse practice de folosire a unor instrumente de masurare si interpretare a datelor si o parte cu mici instrumente de calcul si analiza.

In cadrul primei parti am lansat acum doua saptamani ebook-ul Analiză Web – Descoperă tot ce trebuie să știi despre vizitatorii siteului tău. Acesta se poate descarca gratuit de pe www.analizaweb.ro, asta daca nu ati facut-o deja . In e-book fac referire la urmatoarele resurse pe care intentionez sa le scriu: una de analiza a traficului campaniilor AdWords, in vederea imbunatatirii performantelor si una strict pe analiza traficului dintr-un magazin online.

Instrumentele ce intentionez sa le dezvolt au la baza necesitatile de prelucrare primara a datelor pe care Anlyticsul (si nu numai) le ofera. Inca sunt la partea de idei la cateva dintre ele si sper ca pana la sfarsitul anului sa se concretizeze. Ca si resursele, accesul va fi gratuit si cel mai probabil vor exista conturi de utilizator pentru a exista un istoric al datelor.

Urmatoarea resursa va fi glosarul de termeni pe care l-am omis intentionat din e-book. Am dorit un anumit format de prezentare si de aceea am considerat ca e mai potrivit pe site, decat static in e-book.

Dupa o pauza de un an si aproape 4 luni am revenit cu blogul personal. Fiindca ceea ce mi-am propus e diferit de blogul generalist, scris in trecut, am renuntat de tot la bogdan-pantoc.com si voi scrie doar pe pantoc.ro. Pe vechiul blog inca mai sunt discutii deschise si pe moment nu-l voi redirectiona spre aceasta, poate in viitor.

Subiectele abordate de acum incolo vor fi mai tehnice, orientate spre interesele si specialitatile mele. Voi incerca sa fiu practic pentru ca ceea ce scriu sa ajute intr-o oarecare masura. In principal voi scrie despre analiza web a traficului unui site si voi aduce constant completari la e-book-ul publicat de curand.