Prezentacja Roberta Drózda z WebAudit w ramach World Usability Day Tour 2009!

1. (użyteczna)
Magia
Google Analytics
Robert Drózd. WebAudit.pl
10.11.2009 World Usability Day, Warszawa

2. Dlaczego analityka i użyteczność?
Analityka potrzebuje użyteczności
• Nic ci tego, że wiesz co się dzieje, jeśli nie
wiesz dlaczego.
Użyteczność potrzebuje analityki
• Nie możesz mówić o przyczynach, dopóki
nie wiesz co właściwie się dzieje.
Louis Rosenfeld, What and Why, and How they Fit , kwiecień 2009

3. Ile raportów ma Google Analytics?

4. Odpowiedź: 75

5. Razy 23 razy 5

6. Kto to wszystko czyta. Prymusi?
• Po co większość serwisów zainstalowała sobie
GA? Bo jest darmowe?
• I jak się ma do tego użyteczność?

7. Trzy problemy.
„Zwykłe” Analytics
1. Brak przygotowań i czekanie
na „jakieś” przypadkowe
wyniki
2. Patrzenie na serwis tylko z
jednej perspektywy
3. Ograniczanie się do
podstawowych metryk, które
ignorują charakter serwisu
„Magiczne” Analytics
1. Przygotowanie do wdrożenia i
opracowanie tego, co chcemy
dostać
2. Segmentacja i spojrzenie
oczami użytkowników
3. Wybór metryk dla
konkretnego rodzaju serwisu

8. 1. PRZYGOTOWANIE

9. Na czym polega przygotowanie?
• Myślenie:
– Jak możemy podzielić użytkowników naszego serwisu?
– Jakie metryki będą najważniejsze dla każdego
segmentu?
– Jakie działania użytkowników jesteśmy w stanie
mierzyć?
– Co może nam ewentualnie wypaczyć statystyki?
• Działanie:
– Definiujemy segmenty
– Definiujemy filtry
– Definiujemy cele

10. Czy ktoś nam kradnie statystyki?

11. 2. SEGMENTY

12. Co rozumiem przez segment?
• Segment = Grupa użytkowników, której
zachowanie nas interesuje
• Np.
– Osoby już zarejestrowane w serwisie
– Power userzy
– Ludzie, którzy jeszcze nic nie kupili
– Dzieciaki z Wykop.pl

13. Skąd bierzemy segmenty w Analytics?
1. Istniejące segmenty zaawansowane
2. Własne segmenty zaawansowane
3. Osobny profil na podstawie zmiennych
identyfikujących segmenty

14. Istniejące segmenty zaawansowane

15. Własne segmenty zaawansowane

16. Zmienne określające segmenty
• Zmienne określające segmenty (nie wolno identyfikować pojedynczych
osób), które musi wygenerować nasz serwis i wysłać do Analytics
• Wystarczy wywołać je raz i są pamiętane przez Analytics przez 2 lata.
pageTracker._setCustomVar(
1, // This custom var is set to slot #1
"Typ", // The name of the custom variable
„Klient", // The value of the custom variable
1 // Sets the scope to visitor-level
);
pageTracker._setCustomVar(
2, // This custom var is set to slot #1
„LTV", // The name of the custom variable
„10000-20000", // The value of the custom variable
1 // Sets the scope to visitor-level
);

17. Tworzymy filtr i profil na podstawie
wartości zmiennych

18. 3. METRYKI
zwane także KPI (key performance indicators)

19. Jak to wygląda zazwyczaj?
• „Wzrosło czy spadło?”
• „Ilu mamy Unikalnych Użytkowników?”
• „Czy więcej osób wchodzi z Google?”
• Podstawowa metryka: liczba
wizyt/użytkowników
• Podstawowy wymiar: wszyscy lub Google

20. Najważniejszy dla metryki jest kontekst
• Pytania:
– Czy umiemy wyjaśnić zmiany trendu?
– Czy metryka odpowiada na jakieś pytanie biznesowe?
• Przykłady
– Wzrost „liczby użytkowników” vs. wzrost
„powracających”?
– Wzrost „wejść z Google” vs. „wzrost wejść na frazy
brandowe”.
– Spadek „wskaźnika odrzuceń” vs. spadek „wskaźnika
odrzuceń dla podstawowych stron docelowych”

21. TRZY PRZYKŁADY

22. Przykład: blog
• Na czym nam właściwie zależy?
– Kto czyta?
– Kto się angażuje?
– Skąd pozyskujemy wiernych czytelników
– Gdzie warto umieszczać linki do bloga?

23. Przykład: blog
• Segmenty:
– Powracający (to nasi najważniejsi czytelnicy)
– przypadkowi z Google (ci nas mało obchodzą)
• Cel:
– dodanie komentarza,
– zapisanie się na RSS/newsletter,
– wysoka wartość odsłon/wizytę
– wysoki czas w serwisie

24. Cele nastawione na zachowanie

25. Przykład: serwis społecznościowy
Zainteresowanie
serwisem
Rejestracja
Pierwsze kroki
po rejestracji
Zaawansowane
korzystanie z
serwisu

26. 1. Zainteresowanie
• Segment:
– Niezarejestrowani (użytkownicy bez zapisanej
zmiennej „rejestracja”)
– Nowi użytkownicy (ale ostrożnie)
• Liczba odsłon/wizytę
• Liczba powracających, choć
niezarejestrowanych

27. 2. Rejestracja
• Segment:
– niezarejestrowani
• Cel: dokonanie rejestracji
• Lejek rejestracji:
1. strona rejestracji
2. strona podziękowania
• Czy trafili za wcześnie, czy za późno?
• Co robią po opuszczeniu strony rejestracji?

28. 3. Pierwsze kroki w serwisie
• Segment:
– zarejestrowani
• Cel:
– dodanie komentarza,
– dodanie zdjęcia,
– dodanie/zakup w aukcji,
– dodanie czegokolwiek.

29. 4. Użytkownicy zaawansowani
• Segment:
– ludzie, którzy zrobili „czynność zaawansowaną”.
• Miara:
– liczba wizyt na liczbę zaawansowanych
– częstotliwość czynności zaawansowanych

30. Przykład: sklep
• Segmenty:
– wizyty z transakcjami (segment zaawansowany)
– ci, którzy kupili (po zmiennych)
– i którzy nie kupili
– kupujący regularnie
– odwiedzający regularnie, ale nie kupujący

31. Nie wszystko załatwi Analytics
• W co dokładnie ludzie klikają?
– Programy do heatmap: clicktale, gemius Heatmap
• Co ludzie sądzą o serwisie?
– Ankiety, serwisy opiniac.com, sugester.pl
• Dlaczego ludzie zachowują się w taki sposób?
– Klasyczne badania IDI, FGI
• Jak wychodzi ludziom korzystanie z
konkretnych funkcji serwisu
– Testy użytecznosci

32. Powtórka: włączamy myślenie
1. Jakie metryki?
2. Jakie segmenty (jacy użytkownicy?)
3. Jakie przygotowania potrzebne?

33. Dziękuję!
• www.webaudit.pl/blog/
• rd@webaudit.pl