Jokainen verkkosivuston omistaja tekee kymmeniä päätöksiä. Mitä otsikkoa käytetään. Mitä sivua mainostetaan. Panostetaanko SEO:hon vai maksettuun mainontaan. Auttoiko uudistus oikeasti. Ilman dataa nämä päätökset nojaavat vaistoon, henkilökohtaisiin mieltymyksiin tai siihen, kuka huutaa huoneessa kovimmin.
Analytiikka muuttaa tämän. Se näyttää, mitä kävijät oikeasti tekevät, ei sitä, mitä oletat heidän tekevän. Dataan perustuvissa päätöksissä ei ole kyse harkintakyvyn korvaamisesta. Kyse on harkinnan perustamisesta todisteisiin. Kun tiedät, mitkä sivut konvertoivat, mitkä lähteet tuovat sitoutuneita kävijöitä ja mikä sisältö saa ihmiset toimimaan, lakkaat arvailemasta ja alat valita varmoin mielin.
Raakadatasta toimiviin päätöksiin
Pelkkä data ei tee päätöksiä puolestasi. Raportti, jossa on kymmenentuhatta sivunäyttöä, on tietoa. Se, että tiedät hinnoittelusivusi saavan kymmenentuhatta katselua mutta vain kaksitoista yhteydenottolomakkeen lähetystä, on oivallus. Päätös yksinkertaistaa hinnoittelusivun asettelua tämän aukon perusteella on päätös.
Polku datasta päätökseen etenee kolmessa vaiheessa. Havainnoi, mitä data näyttää. Tulkitse, mitä se tarkoittaa liiketoiminnallesi. Toimi tietyn hypoteesin pohjalta ja mittaa tulos.
Minkä tahansa vaiheen ohittaminen johtaa huonoihin tuloksiin. Havainnointi ilman tulkintaa tuottaa näkymiä, joita kukaan ei käytä. Tulkinta ilman toimintaa tuhlaa oivalluksen. Toiminta ilman mittaamista tarkoittaa, ettet koskaan opi, toimiko päätös.
Päätökset, joita analytiikka parantaa suoraan
Tietyistä sivustopäätöksistä tulee objektiivisesti parempia, kun sinulla on analytiikkadataa. Näillä alueilla todisteet päihittävät intuition johdonmukaisesti.
Sisällön prioriteetit
Analytiikkasi näyttää, mitkä sivut houkuttelevat liikennettä, mitkä pitävät kävijät mukana ja mitkä tuottavat konversioita. Sen sijaan että kirjoittaisit sisältöä sen perusteella, mitä luulet yleisösi haluavan, kirjoitat sen perusteella, mihin he jo reagoivat.
Jos opassivusi saavat kolme kertaa enemmän liikennettä kuin tuotesivusi, tiedät, missä yleisön kiinnostus on. Jos kävijät viettävät neljä minuuttia asiakastarinoissa mutta kolmekymmentä sekuntia ominaisuuslistoissa, tiedät, mikä muoto rakentaa luottamusta. Tähän dataan perustuvat sisältöpäätökset tuottavat enemmän sitä, mikä toimii, ja vähemmän sitä, mikä ei.
Markkinointikanavien kohdentaminen
Hankintaraportit paljastavat, mitkä kanavat tuovat kävijöitä, jotka oikeasti sitoutuvat ja konvertoivat. Sosiaalisen median kanava voi tuoda paljon liikennettä mutta vähän sitoutumista. Sähköposti voi tuoda vähemmän kävijöitä mutta korkeammalla konversioprosentilla.
Ilman analytiikkaa jaat vaivan tasaisesti kanavien kesken. Analytiikan avulla panostat enemmän kanaviin, jotka tuottavat tuloksia, ja vähennät panostusta kanaviin, jotka tuottavat vain kohinaa. Tämä on yksi vaikuttavimmista päätöksistä, jotka analytiikka mahdollistaa.
Sivun suunnittelu ja käyttökokemus
Korkeat poistumisprosentit, vähäinen vierityssyvyys ja poistumissivut paikantavat, missä sivustosi menettää kävijöitä. Sen sijaan että uudistaisit koko sivuston esteettisten mieltymysten perusteella, korjaat ne yksittäiset sivut, joilta data osoittaa kävijöiden lähtevän.
Yhteystietosivu, jonka poistumisprosentti on yhdeksänkymmentä prosenttia, tarvitsee erilaisen lomakeasettelun tai vähemmän kenttiä. Tuotesivu, jolla kävijät vierittävät syvälle mutta eivät koskaan klikkaa ostopainiketta, tarvitsee selkeämmän toimintakehotuksen. Käyttäytymisdataan perustuvat kohdennetut korjaukset päihittävät mielipiteisiin perustuvat täysuudistukset.
Konversioiden optimointi
Konversiodata näyttää, missä suppilosi katkeaa. Analytiikka kertoo, mihin keskittyä. Harkintasi kertoo, mitä kokeilla. Lue oppaamme yleiset analytiikan virheet, ennen kuin luotat dataan suurissa päätöksissä.
Yleiset sudenkuopat dataan perustuvassa päätöksenteossa
Analytiikan käyttäminen päätöksiin kuulostaa suoraviivaiselta, mutta useat sudenkuopat nappaavat verkkosivuston omistajat, jotka ohittavat perusasiat.
Liian vähäisen datan perusteella toimiminen on yleisin. Kymmenen istuntoa ei riitä sivun uudistuksen arviointiin. Odota, kunnes sinulla on vähintään muutama sata istuntoa, ennen kuin teet johtopäätöksiä. Korrelaation tulkitseminen syy-seuraussuhteeksi on toinen sudenkuoppa. Liikenne nousi, kun vaihdoit logoa, mutta liikenteen kasvu tuli kausitrendistä, ei logosta.
Datan laadun sivuuttaminen heikentää jokaista päätöstä. Jos seurantasi on rikki, suodattimet puuttuvat tai bottiliikenne paisuttaa lukuja, data johtaa sinut väärään suuntaan. Lue oppaamme yleiset analytiikan virheet, joita aloittelijat tekevät, ennen kuin luotat datasi varaan suurissa päätöksissä.
Analyysihalvaus on päinvastainen sudenkuoppa. Loputon näkymän läpikäynti ilman toimintaa ei tuota parannuksia. Aseta sääntö: jos sinulla on selkeä oivallus ja tarpeeksi dataa, tee muutos neljänkymmenenkahdeksan tunnin kuluessa.
Analytiikan yhdistäminen liiketoiminnan kontekstiin
Parhaat päätökset yhdistävät analytiikkadatan tietoon, jota analytiikka ei voi tarjota. Asiakaskeskustelut, myyntitiimin palaute, toimialan trendit ja kilpailutilanteen muutokset tuovat kaikki asiayhteyttä, jonka pelkät luvut jättävät huomaamatta.
Käytä analytiikkaa selvittääksesi, mitä tapahtuu. Käytä liiketoiminnan kontekstia ymmärtääksesi, miksi. Äkillinen orgaanisen liikenteen lasku voi olla tekninen SEO-ongelma, hakualgoritmin muutos tai kausivaihtelu. Analytiikka nostaa laskun esiin. Kontekstisi selittää syyn ja muokkaa vastauksen.
Myös sen ymmärtäminen, mistä datasi tulee, on tärkeää. Omalla sivustollasi kerätty ensimmäisen osapuolen data kertoo eri tarinan kuin yhdistetyt kolmannen osapuolen arviot. Oppaamme ensimmäisen osapuolen data vs kolmannen osapuolen data selittää, miksi datasi lähde vaikuttaa päätöksiin, joita voit tehdä varmuudella.
Päätökset, joita WEMASY-analytiikka tukee
WEMASY rakentaa analytiikan samaan järjestelmään, jolla hallitset sivustoasi. Tämä integraatio tarkoittaa, että datasi heijastaa täsmälleen sitä, mitä sivustollasi tapahtuu, ja se kerätään ensimmäisen osapuolen datana ilman verkkotunnusten välistä seurantaa.
Liikenteen lähteet, sivujen suorituskyky, sitoutumisen mittarit ja konversioseuranta ovat kaikki yhdessä paikassa. Kun huomaat oivalluksen analytiikassasi, voit tehdä vastaavan muutoksen sivustoosi samassa järjestelmässä. Ei työkalujen vaihtamista. Ei vienti- ja tuontikierroksia. Näe data, tee muutos, mittaa tulos.
Usein kysytyt kysymykset
Kuinka paljon dataa tarvitsen ennen päätöksen tekemistä?
Sivutason päätöksiin odota vähintään sata tai kaksisataa istuntoa kyseisellä sivulla. Liikennelähteiden vertailuun kokonainen kuukausi dataa antaa luotettavan lähtötason. Kausiluonteisessa liiketoiminnassa vertaa vuodesta toiseen kuukaudesta toiseen sijaan. WEMASY-sivustonrakentajassa analytiikka alkaa kerätä dataa siitä päivästä, kun otat sen käyttöön, joten lähtötasosi rakentuu automaattisesti.
Entä jos analytiikkadata on ristiriidassa vaistojeni kanssa?
Luota dataan, kun määrä on riittävä ja seuranta puhdasta. Vaistot ovat arvokkaita hypoteesien luomisessa, mutta data vahvistaa ne. Jos vaistosi sanoo sivun olevan tärkeä mutta analytiikka näyttää lähes olematonta sitoutumista, selvitä syy. Sivulla voi olla tekninen ongelma, tai yleisösi voi aidosti pitää muusta sisällöstä enemmän.
Voiko analytiikka kertoa, mitä sivustollani pitäisi muuttaa?
Analytiikka näyttää, mitä tapahtuu, ei aina sitä, mitä pitää korjata. Korkea poistumisprosentti kertoo, että kävijät lähtevät nopeasti. Se ei kerro, onko ongelma hidas latausaika, epärelevantti sisältö vai sekava asettelu. Käytä dataa ongelmien tunnistamiseen. Käytä yleisösi tuntemusta ratkaisujen valintaan. Mittaa sitten, toimiko korjaus.
Miten seuraan, toimivatko päätökseni oikeasti?
Määritä mittari ennen kuin teet muutoksen. Jos yksinkertaistat lomaketta, seuraa lomakkeen lähetysprosenttia. Jos kirjoitat otsikon uudelleen, seuraa poistumisprosenttia ja aikaa sivulla. Vertaa kahden tai neljän viikon dataa ennen muutosta kahteen tai neljään viikkoon sen jälkeen. Oppaamme analytiikkanäkymäsi ymmärtäminen näyttää, mistä löydät ennen ja jälkeen -vertailut.
Kannattaako pienten sivustojen vaivautua dataan perustuviin päätöksiin?
Kyllä. Pienet sivustot hyötyvät eniten, koska jokaisella kävijällä on enemmän merkitystä. Kun kävijöitä on viisikymmentä viikossa, puolen heistä menettäminen huonon laskeutumissivun takia on tuhoisaa. Analytiikka auttaa tunnistamaan ja korjaamaan nämä vuodot varhain. Et tarvitse yritystason datamäärää tehdäksesi fiksuja, todisteisiin perustuvia valintoja.
Kuinka usein minun kannattaa tehdä analytiikkaan perustuvia muutoksia?
Yksi merkittävä muutos viikossa on kestävä tahti. Useampi tekee mahdottomaksi tietää, mikä muutos aiheutti minkäkin tuloksen. Lue oppaamme reaaliaikaisesta analytiikasta, niin tiedät, milloin muutokset kannattaa varmistaa heti ja milloin odottaa yhdistettyä dataa.