Nucleus: 1$ investit in Analytics generează 10.66$

Un studiu ceva mai vechi (noiembrie 2011) prin care s-a analizat ROI pentru mai multe proiecte a ajuns la concluzia că fiecare dolar investit în analytics aduce venituri ce 10.66 dolari. Au fost analizate în general activitățile de analytics (inclusiv business intelligence, performance management, predictive analytics).

Analytics livrează 3 tipuri de date utile pentru profitabilitatea afacerilor:

  • Venituri – Cunoscând produsele vândute și motivele vânzărilor, managerii pot lua decizi optime privind ciclurile de vânzări, strategiile de prețuri, vânzările multiple
  • Marja de profit – Programale de analytics evidențiază produsele cu marje ridicate
  • Cheltuieli –  Costurile de operare sunt și ele mai bine înțelese cu ajutorul activităților de analytics

Același studiu a ajuns și la concluzia că deși tehnologiile de analytics sunt accesibile, nu sunt la fel de folosite precum soluții ca CRM sau ERP. Pentru un ROI bun al activităților de analytics, se recomandă software orientat pe date financiare (venituri, costuri) și crearea unei echipe de consultanți.

Deși se focusează în special pe partea de software de analytics și nu se rezumă la web analytics, studiul Nucleus atrage atenția asupra analytics-ului ca o activitate profitabilă, interesantă pentru cei care ocupă funcții de CFO.

Etichete: , , , ,

A apărut Webtrends Streams

Webtrends a lansat Streams, produsul despre care spune că va revoluționa industria de analytics. Webtrends Streams este o soluție de digital intelligence în timp real ce analizează comportamentul la nivel de vizitator.

Noul produs strânge informații despre comportamentul vizitatorilor din toate proprietățile digitale (precum site, aplicație mobilă, canale sociale), segmentează și oferă informații pe loc, astfel încât utilizatorii să poată face optimizări în cel mai scurt timp. Un alt punct forte al său este modul în care prezintă vizual datele.

streams

Webtrends dă semnalul că e timpul ca toată lumea să treacă de la raportare la analiză, precum și la decizii și optimizări în timp real. Rămâne de văzut cât de puternic va fi acest instrument pentru optimizări. Fără îndoială, este un generator ideal de dashboard-uri live.

Etichete: , , , ,

Să începem cu începutul

Preocuparea pentru instrumente de măsurare a crescut în ultima perioadă. Sunt preferate instrumentele scumpe, probabil așteptându-se de la acestea să facă minuni și să rezolve toate problemele care țin de online. Din păcate, se uită că este nevoie și de persoane care să folosească acele instrumente sau servicii web. Și așa se ajunge în situația de a plăti instrumente complexe și totuși acestea să rămână neutilizate o perioadă lungă de timp. Eventual, după un timp se renunță și la abonamentul pentru instrumente pentru că treaba asta cu analytics-ul nu ajută la nimic.

Instrumentele devin tot mai complexe, adăugând noi și noi rapoarte mereu. De multe ori, chiar abundența de date este cea care dăunează, făcându-ne să nu mai fim atenți la ceea ce contează.

O persoană care cunoaște instrumentele respective poate aprecia cât de corecte și utile sunt datele din fiecare instrument. De asemenea, poate face observații și propuneri de optimizări și pe baza informațiilor adunate cu un instrument mai puțin scump sau chiar gratuit.

Așadar, dacă vă hotărâți să investiți în web analytics începeți prin a avea în echipă o persoană care să aibă timp alocat pentru această activitate. O oră pe săptămână pentru a exporta datele și a le așeza într-un raport pentru client nu înseamnă timp suficient pentru analytics. Instrumentele cu costuri ridicate au rolul lor, dar investiția în personal ar trebui să fie mai mare decât cea în instrumente. La fel ca în orice altă specializare online, nu?

 

Măsurarea sentimentelor în social media

Pentru că simpla numărare a mențiunilor s-a dovedit inutilă, campaniile în social media au început să fie evaluate după numărul de mențiuni pozitive. Eventual, lângă el se trece și numărul de mențiuni negative. Nu toate sunt ușor de catalogat într-una dintre cele două categorii (de exemplu cele ironice). Chiar și după ce s-a făcut o convenție solidă despre ce e numărat la bune și ce la rele, aceste numere tot nu spun prea multe.

Identificați mențiunile cu câteva instrumente diferite care fac asta și veți vedea diferențe foarte mari. Căutați mențiunile unui cuvânt generic și veți vedea multe rezultate inutile (și multe campanii din România folosesc titluri generice). Folosiți chiar tool-uri care se laudă că filtrează doar utilizatorii locali de rețele sociale, dar dacă vă uitați atenți veți observa că nu e chiar așa. Desigur, lista motivelor care pot altera numerele de mențiuni este mult mai lungă. Și atunci ce alegem, cel mai mare număr ca să pară impactul ridicat?

Mai interesantă ar fi o proporție între tipurile de sentimente. O propunere de calculare a acestui indicator care mi s-a părut mai utilă decât altele auzite este (Număr mențiuni cu sentimente pozitive – Număr mențiuni cu sentimente negative)/Număr total mențiuni.

Desigur, rămâne eroarea și subiectivitatea umană la catalogarea mențiunilor între categorii sau chiar la filtrarea celor care se datorează campaniei, dar cel puțin avem un indicator exprimat în procente care poate fi relevant și dacă în timp se schimbă instrumentul utilizat. Se poate observa și evoluția în timp sau se poate compara cu rezultatele altor campanii. Ar fi interesant de văzut un raport când acest indicator este negativ 😉

Imagine de la Skley

Etichete: ,

Măsurarea campaniilor interne

Campaniile interne sunt cele din propriul site. Adică după click pe reclamă, vizitatorul rămâne în același site. M-am gândit să scriu asta după ce am auzit din direcții diferite că măsurarea acestor campanii s-ar face folosind același tagging ca la orice campanie online.

Folosind tagging-ul gândit pentru campanii externe, la fiecare click pe o reclamă internă tool-urile de analytics vor vedea ca o nouă vizită dintr-o sursă externă. Astfel, parametrii vizitei vor fi împărțiți la cele două vizite (de exemplu timpul în site) și nu vei putea nici să vezi traseul în site.

Tagging pentru campanii interne

Da, putem folosi tagging și pentru campanii interne, cu condiția să fie un sistem propriu de notare. Adică, în locul parametrilor care încep cu utm în cazul Google Analytics, să folosim… orice altă notație decât cele folosite de instrumentele de analytics pe care le avem pe site.

Astfel, o campanie internă spre pagina /promotie.html ar trebui să aibă un link de genul /promotie.html?sursa=promoianuarie.

Ce face asta? În rapoartele de conținut (pagini) din analytics vom vedea ambele url-uri, astfel că vom avea informații despre succesul campaniei interne, fără să altereze alți indicatori. Sigur, succesul paginii promotie.html nu va mai fi trecut pe un singur rând, dar un filtru după acest nume va rezolva problema, însumând indicatorii de la toate aceste url-uri care sunt, în realitate, o singură pagină.

Event Tracking

O altă metodă de a măsura campaniile interne este pentru utilizatorii Google Analytics și Event Tracking-ul. Adăugarea unei mici porțiuni de cod în link-urile campaniei va face ca fiecare click să fie raportat ca un Event și să fie catalogat după câteva criterii.

Un exemplu de cod care transmite events:

onclick=”_gaq.push([‘_trackEvent’, ‘intern’, ‘top-banner’]);”

Dezavantajul este că trebuie umblat în codul sursă al site-ului, avantajul este că pe baza events putem seta și Goals (să ne amintim de Event Goals).

Etichete: , ,