Your SlideShare is downloading. ×
0
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?

1,813

Published on

Predavanje z dogodka Spletne urice v Kiberpipi, 20.10.2010. …

Predavanje z dogodka Spletne urice v Kiberpipi, 20.10.2010.
Predavanje govori o različnih vidikih spletne analitike, njene uporabe in predstavi razmišljanje Demande o pomembnosti merjenja.

Published in: Business, Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
1,813
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Spletna analitika: kako in zakaj jo uporabiti?
    Miran Agnič
  • 2. “Največja prednost interneta je, ker lahko na njemu spremljamo, analiziramo in testiramo vse...
    In hiba?
    ...v tem, ker lahko spremljamo, analiziramo in testiramo prav vse.”
    Bryan Eisenberg, FutureNow
  • 3. Predstavitev Demande
    Specialisti za spletno analitiko (ustanovljeni v začetku leta 2008)
    Demanda je neodvisno svetovalno podjetje specializirano za:
    Izbiro in implementacijo rešitev za spletno analitiko
    Analizo in optimizacijo spletnih mest
    Optimizacijo trženjskih aktivnosti
    Poslovno spletno analitiko kupcev in prodaje
    Social mediamonitoring
  • 4. Teme
    Poslovna analitika
    Optimizacija spletnega mesta
    Multichannel - spremljanje trženjskih aktivnosti
    Primeri
  • 5. Poslovna analitika
  • 6. Kaj zvemo o kupcih v offline in online svetu
  • 7. Kaj lahko izvemo
    Spremljanje ciljev - KPI (Ključni kazalci uspeha)
    Vpliv prednakupnih aktivnosti na prodajo
    Kateri izdelki/storitve so oz. bodo postali aktualni
    Kdo so naši obiskovalci - Profili uporabnikov
    Kdo so naši obiskovalci - Spremljanje posameznikov (za izbrani profil)

  • 8. Kaj niso KPI (Ključni kazalci uspeha)
    200.000 Pageviews
    71.000 Uniquevisitors
    220 Naročil
  • 9. KPI
    “Key performance indicators are always rates, ratios, averages or percentages; they arenever raw numbers. Raw numbers are valuable to web analytics reporting to be sure, butbecause they don’t provide context, are less powerful than key performance indicators.”
    Eric T. Peterson
  • 10. Vpliv prednakupnih aktivnosti na prodajo
    Primerjava
    Vpliv posamezne aktivnosti na prodajo
    Največkrat primerjani izdelki
    Rang prodaje za najpogosteje primerjane izdelke
    Prednakupna aktivnost 2
    Prednakupna aktivnost 3
  • 11. Aktualni izdelki
  • 12. Spoznajte svoje obiskovalce
  • 13. Spoznajte svoje obiskovalce
  • 14. Uporaba profilov in posameznikov pri trženju
    Kaj gledajo
    Kaj kupujejo
    Kupci
    Knowhow o profilih
    Potencialni kupci
    Od kje in kako pridejo
    Prednakupne aktivnosti
    Naročniki na newsletter
  • 15. Optimizacija spletnega mesta(skozi oči obiskovalcev)
  • 16. Koncept, ki ga zagovarjamo
    Najpomembnejši, najkoristnejši, najštevilčnejši in najcenejši vir informacij o uporabnosti in učinkovitosti vašega spletnega mesta so:
    OBISKOVALCIvašega spletnega mesta
  • 17. Spletno mesto je lahko…
    Vstopne strani
    Neustrezni viri obiska
    Zapleten konverzijski proces
    Preveč dodatnih povezav in vsebin v konverzijskem procesu
    Obrazci in zahtevani podatki
  • 18. Razumevanje učinkovitosti konverzijskih procesov
    Analiza prodajnih procesov
    Analiza spletnih obrazcev
  • 19. Razumevanje UX skozi oči vaših obiskovalcev
    AT Internet: Spremljati uporabo spletnega mesta
    Poznati poti uporabnikov
  • 20. Razumevanje UX skozi oči vaših obiskovalcev
    ClickTale:
    Snemanje aktivnosti uporabnikov
    Heatmaps - Premikanje miške, Kliki, Attention (deli strani)
    Scrollview
    Procesi
    Spletni obrazci
    Analiza povezav

  • 21. Odsvetujemo
    AttentionWizard:
    “AttentionWizard uses advanced software algorithms tosimulate visual perception and attention. It is a combination of “bottom-up” visual system building blocks and “top-down” higher cognitive processes such as object recognition. Bottom-up features considered include: color differences, contrast , density, brightness and intensity, edges and intersections, length and width, curves and line orientations. Top-down algorithms recognize larger letters and text, skin texture, and human faces.”
  • 22. Vpliv izboljšav (npr. nakupnega procesa) na prodajo
  • 23. Multichannel spremljanje (online in offline) aktivnosti
  • 24. Spremljanje online kampanj
    Spletno mesto
    Oglasna pasica, Oglas na iskalnikih, Newsletter
    Vstopna stran
    Uspešnost prodajnega procesa, Spletni obrazec
  • 25. Optimizacija online kampanj
    Oglasna pasica, Oglas na iskalnikih, Newsletter
    Vstopna stran
    Uspešnost prodajnega procesa, Spletni obrazec
  • 26. Primeri
  • 27. Primeri
  • 28. Spremljanje offline kampanj
  • 29. Spremljanje internetnega buzz-a 1/3
  • 30. Spremljanje internetnega buzz-a 2/3
  • 31. Spremljanje internetnega buzz-a 3/3
  • 32. Primeri
  • 33. Primer 1
    Projekt:
    Oglaševanje s pasicami
    Cilj oglaševanja pridobiti kontaktne podatke za B2B naročnika
    Rezultati po prvem valu oglaševanja:
    2,1% konverzije
    Rezultati po analizi, spremembah na vstopni strani in spletnem obrazcu ter drugem delu oglaševanja:
    5,4 % konverzije
    Izboljšanje stopnje konverzije: 157%
  • 34. Primer 2
    Projekt:
    Proces optimizacije v teku (analiza zaključena, opravljene prve spremembe na spletnem mestu)
    Vrednost posameznega naročila cca. 40 Eur.
    Povprečno število naročil na posameznika na leto je 4.
    Stopnja konverzije pred začetkom optimizacije:
    Stopnja konverzije 0,98 %
    Rezultati po prvih spremembah spletnega mesta oz. prodajnega procesa:
    Stopnja konverzije 1,32%
    Povečanje stopnje konverzije za 34,7%.
  • 35. Kontaktni podatki
    Miran Agnič
    Email: miran.agnic@demanda.si
    GSM: +386 41 606 898
    www.demanda.si

×