Otat käyttäytymisanalytiikan käyttöön. Asennat lämpökartat. Otat tallenteet käyttöön. Seuraat sitoutumista. Mutta sitten ei tapahdu mitään. Keräät dataa, mutta et käytä sitä. Analysoit käyttäytymistä, mutta et optimoi. Ymmärrät ongelmat, mutta et korjaa niitä. Moni tiimi tekee tämän virheen. He sijoittavat työkaluihin ja datan keräämiseen, mutta ohittavat ratkaisevan vaiheen. Toimimisen. Käyttäytymisanalytiikka toimii vain, kun toimit oivallusten mukaan. Sen ymmärtäminen, mihin kävijät klikkaavat, ei merkitse mitään, jos et paranna elementtiä, jota he klikkasivat. Kävijöiden vaikeuksien tallentaminen ei merkitse mitään, jos et korjaa vaikeutta. Toiset tiimit tekevät muita virheitä. He seuraavat liikaa dataa. He määrittelevät liikaa mittareita. He analysoivat kuukausia. He optimoivat huonosti. He ajavat testejä ilman kunnollisia lähtötasoja. He tekevät johtopäätöksiä liian vähästä datasta. He toteuttavat muutoksia mittaamatta vaikutusta. Yleiset virheet haaskaavat analytiikkasijoituksen. Parhaat käytännöt moninkertaistavat arvon. Sen tietäminen, mitä ei pidä tehdä, on yhtä tärkeää kuin sen tietäminen, mitä pitää tehdä. Ero kasvua ajavan analytiikan ja työtä lisäävän analytiikan välillä on toteutus. Oikeat käytännöt väärin toteutettuna epäonnistuvat. Oikeat käytännöt oikein toteutettuna kasvavat korkoa korolle. Käyttäytymisanalytiikan menestys syntyy hyvästä datasta ja johdonmukaisesta toiminnasta.
Tässä artikkelissa kerromme yleisimmät virheet ja miten vältät ne parhaiden käytäntöjen avulla.
Virhe: datan kerääminen ilman käyttöä
Moni tiimi asentaa käyttäytymisanalytiikan työkalut eikä sen jälkeen katso dataa. Työkalu pyörii. Data kertyy. Mutta kukaan ei analysoi sitä. Kukaan ei toimi sen perusteella. Tämä haaskaa sijoituksen.
Käyttäytymisanalytiikka toimii vain, kun toimit. Sovi aikataulu. Viikoittaiset lämpökarttojen tarkistukset. Kuukausittainen kohorttianalyysi. Neljännesvuosittaiset trendikatsaukset. Aikataulutettu analyysi varmistaa toiminnan. Anna vastuu. Kuka analysoi datan. Kuka toimii havaintojen perusteella. Kuka mittaa vaikutuksen. Selkeä vastuu estää ajelehtimisen.
Data ilman toimintaa on hukkaa. Toiminta ilman dataa on arvailua. Yhdistä molemmat. Aikatauluta analyysi. Toimi havaintojen mukaan. Mittaa tulokset.
Virhe: liian laaja seuranta
Jotkut tiimit seuraavat kaikkea. Jokaista klikkausta. Jokaista vieritystä. Jokaista vuorovaikutusta. He luovat satoja mittareita. Data tulee ylivoimaiseksi. Analyysihalvaus iskee. Kukaan ei tiedä, mihin keskittyä.
Seuraa sitä, mikä on tärkeää liiketoimintatavoitteille. Määrittele kolme-viisi keskeistä mittaria. Keskity niihin. Älä välitä muista. Liika seuranta luo kohinaa. Liika kohina hukuttaa signaalin.
Aloita yksinkertaisesti. Lisää mittareita tarpeen mukaan. Älä rakenna monimutkaista mittausjärjestelmää etukäteen. Rakenna vähitellen. Yksinkertaisuus voittaa.
Virhe: analysointi ilman toimintaa
Jotkut tiimit analysoivat laajasti. He tekevät kauniita raportteja. He esittelevät yksityiskohtaisia havaintoja. Sitten he eivät tee mitään. Oivallukset eivät muutu toiminnaksi.
Analyysin pitäisi johtaa toimintaan. Jos analyysi ei ehdota mitään muutettavaa, siitä ei ole hyötyä. Jokaisen analyysin pitäisi päättyä selkeään toimenpiteeseen. Testaa tämä muutos. Paranna tätä elementtiä. Poista tämä sisältö. Ilman toimintaa analyysi on älyllinen harjoitus.
Aseta sääntö. Jokaiseen analyysiin kuuluu yksi selkeä toimenpide. Yksi testattava asia. Yksi parannettava asia. Tämä estää analyysihalvauksen.
Virhe: testit ilman lähtötasoa
Jotkut tiimit ajavat A/B-testejä ilman lähtötasoa. He testaavat ideaa. Se näyttää toimivan. He ottavat sen käyttöön. Mutta heillä ei ole dataa siitä, millainen suorituskyky oli aiemmin.
Määritä lähtötasot ensin. Mittaa nykyinen suorituskyky ennen testaamista. Sitten testaa. Sitten mittaa uudelleen. Ennen ja jälkeen -vertailu näyttää vaikutuksen. Ilman lähtötasoja et voi mitata testin vaikutusta. Arvaat.
Lähtötasojen määrittäminen kestää viikon. Pieni hinta luotettavasta datasta.
Virhe: johtopäätökset liian vähästä datasta
Jotkut tiimit testaavat muutaman päivän. Liikennettä on vähän. Otoskoko on pieni. Satunnaisuus luo kohinaa. He tekevät johtopäätöksiä epäluotettavasta datasta. He toteuttavat muutoksia virheellisten testien pohjalta.
Aja testejä riittävän pitkään tilastollisen luottamuksen saavuttamiseksi. Vähintään viikko. Kuukausi on parempi. Vähäliikenteiset sivustot tarvitsevat pidempiä testejä. Paljon liikennettä saavat sivustot voivat testata nopeammin. Mutta älä tee johtopäätöksiä liian vähästä datasta.
Tilastollinen luottamus on aikaa vievää. Mutta se kannattaa. Huonot päätökset huonon datan pohjalta maksavat enemmän.
Virhe: analyysia ei segmentoida
Jotkut tiimit analysoivat kaikki kävijät yhdessä. He tekevät yhden lämpökartan. Yhden konversiosuppilon. Yhden sitoutumispistemäärän. He tasoittavat erot keskiarvoksi.
Segmentoi analyysisi. Mobiili ja tietokone. Uusi ja palaava. Maksettu ja luonnollinen haku. Jokainen segmentti tarvitsee usein erilaisen optimoinnin. Keskiarvo kätkee erot. Segmentointi paljastaa ne.
Segmentointi tekee analyysista toimintakelpoisemman. Yleisen optimoinnin sijaan sinulla on segmenttikohtainen optimointi.
Paras käytäntö: rakenna palautesilmukat
Parhaat tiimit rakentavat palautesilmukoita. Data johtaa toimintaan. Toiminta johtaa mittaukseen. Mittaus paljastaa tulokset. Tulokset ohjaavat seuraavia askeleita. Silmukka toistuu. Tuloksena on jatkuva parantaminen.
Perusta silmukka. Viikoittainen datakatsaus. Toimi viikon sisällä. Mittaus kahden viikon sisällä. Tulokset ohjaavat seuraavan viikon katsausta. Silmukka toistuu. Palautesilmukat eivät tarvitse hienoja työkaluja. Viikoittaisia muutoksia seuraava taulukko riittää. Tärkeintä on johdonmukaisuus. Silmukka toistuu säännöllisesti.
Paras käytäntö: keskity vaikutukseltaan suuriin muutoksiin
Priorisoi muutokset, joilla on suuri vaikutuspotentiaali. Lomakekenttä, jonka kanssa moni kävijä kamppailee, on suuren vaikutuksen mahdollisuus. Pieni tekstimuutos on vähäinen vaikutus. Keskity ensin suuriin mahdollisuuksiin.
Nopeat voitot tulevat myöhemmin. Keskity aluksi isoihin voittoihin. Isot voitot luovat vauhtia. Ne näyttävät tuloksia. Ne oikeuttavat jatkuvan sijoituksen.
Vaikutus kertautuu. 5 prosentin parannus kassalla on valtava. 5 prosentin parannus unohdetulla sivulla ei merkitse mitään. Valitse taistelusi viisaasti.
Usein kysytyt kysymykset
Kuinka usein käyttäytymisanalytiikan dataa kannattaa analysoida, jotta analyysihalvaus vältetään?
Viikoittain on ihanteellista. Liian tiheästi, eikä uutta dataa ole tarpeeksi. Liian harvoin, ja vauhti katoaa. Viikoittainen analyysi antaa tasaisen rytmin. Katso joka maanantai viikon data. Tunnista yksi toimenpide. Testaa se viikon aikana. Mittaa tulokset. Toista. Tämä rytmi ajaa tasaista parantamista ilman halvaantumista. WEMASY-sivustonrakentajalla voit ottaa tämän käyttöön suoraan sivustollasi.
Mikä on pienin otoskoko, jonka jälkeen käyttäytymisanalytiikan havaintoihin voi luottaa?
Se riippuu liikennemäärästä. Paljon liikennettä saavilla sivustoilla muutama päivä antaa luotettavaa dataa. Vähäliikenteisillä tarvitaan viikko tai kuukausi. Yleissääntö: kerää dataa, kunnes näet selkeät kaavat. Jos kaava on epäselvä, kerää lisää. Kaavat, jotka näkyvät selvästi useilla ajanjaksoilla, ovat luotettavia.
Pitäisikö testata yksi muutos kerrallaan vai useita yhtä aikaa?
Testaa yksi muutos kerrallaan, kun se on mahdollista. Useat muutokset aiheuttavat sekaannusta. Et tiedä, mikä muutos aiheutti tulokset. Yhden muuttujan testaus erottaa vaikutuksen. Mutta jos muutokset ovat toisistaan riippumattomia eivätkä häiritse toisiaan, samanaikainen testaus säästää aikaa. Ole siinä harkitseva.
Miten vältän vahvistusharhan käyttäytymisdataa analysoidessa?
Etsi ristiriitaista näyttöä. Jos data viittaa ongelmaan, etsi aktiivisesti näyttöä siitä, ettei ongelmaa ole. Jos data viittaa siihen, että ratkaisu toimii, yritä löytää näyttöä siitä, ettei se toimi. Epäilevä asenne estää vahvistusharhaa. Kysy vaikeita kysymyksiä. Voisiko dataa tulkita toisin? Voisiko olla vaihtoehtoisia selityksiä? Haasta oletuksesi aktiivisesti.
Mikä on nopein tapa edetä käyttäytymisoivalluksesta toteutukseen?
Liiku nopeasti. Älä odota täydellistä dataa. Toimi riittävän varmojen oivallusten mukaan. Testaa nopeasti. Mittaa nopeasti. Opi nopeasti. Tiimi, joka oppii nopeimmin, voittaa. Täydellisyyden tavoittelu hidastaa oppimista. Nopea testi selvällä tuloksella voittaa kuukausia kestävän täydellisen analyysin. Iteroi nopeasti.
Miten mittaan, parantavatko käyttäytymisanalytiikan toimeni oikeasti tuloksia?
Seuraa konversiomittareita ajan yli. Kuukausittainen konversioprosentti. Kuukausittainen keskimääräinen tilausarvo. Kuukausittainen asiakashankinnan kustannus. Piirrä nämä mittarit kuukausi kuukaudelta. Kun toteutat käyttäytymiseen perustuvia optimointeja, paranevatko nämä mittarit? Se on todellinen mittari. Parempi analytiikka tarkoittaa parempia liiketoiminnan mittareita. Jos liiketoiminnan mittarit eivät parane, käyttäytymisanalytiikka ei toimi.