11 najważniejszych trendów w analityce internetowej

Analityka internetowa stanowi ogromne wsparcie dla działań marketingowych i sprzedażowych online, czyniąc te procesy efektywnymi i sprawnie zarządzanymi.

Bez analityki błądzisz jak dziecko we mgle. Aby podejmować mądre i skuteczne decyzje, musisz w jak największym stopniu wykorzystywać dostępne narzędzia oraz nieustannie usprawniać procesy zbierania i przetwarzania informacji.

Nie każdy marketer musi być ekspertem od analizy danych, lecz wszyscy muszą umieć zadawać kluczowe pytania i wiedzieć, gdzie można szukać na nie odpowiedzi.

Pamiętaj, że nie ma dobrego marketingu, który byłby oparty tylko na opowiadaniu historii– dobry marketing nie zależy tylko od kreatywnego myślenia. Najpierw trzeba się „przemęczyć” przez raporty, badania, analizy etc., poznać dobrze swoją grupę docelową, a dopiero potem można przejść do etapu tworzenia komunikatów reklamowych. W tym tekście przedstawię 11 najważniejszych trendów w analityce internetowej, dzięki którym twoje działania marketingowe staną się skuteczniejsze.

Panele z danymi nie tylko dla zaawansowanych specjalistów. Wielu marketerów zakłada, że analityka jest przydatna jedynie w takich obszarach pozyskiwania ruchui wspierania sprzedaży jak marketing w wyszukiwarkach czy reklamy w serwisach społecznościowych. Oczywiście tam, gdzie istnieje możliwość precyzyjnego targetowania i wyznaczania konwersji jako bezpośredniego celu działań (czyli na przykład przy reklamach na Facebooku lub w Google AdWords prowadzących do sklepów internetowych), analityka jest koniecznością. Już na etapie przygotowania kreacji, dobierania formatów i targetowania, warto bazować na dostępnych danych. Analiza powinna mieć miejsce także w trakcie kampanii, bo bez tego, przy tak wielu zmiennych optymalizacja jest niemożliwa.

Na koniec każdej kampanii rozliczanej efektywnościowo (np. CPC, CPV, CPL ang. cost per click/cost per view/cost per lead), również wskazane jest przeanalizowanie poszczególnych segmentów, konwersji wspomaganych etc. Nie oznacza to jednak, że przy tzw. działaniach „kreatywnych”, czyli zorientowanych na budowanie zaangażowania i relacji z marką, bazowanie na danych jest zbędne. Nic bardziej mylnego! Mimo że KPI (ang. key performance indicators) są trudniejsze do wyznaczenia, to analityka również powinna być wsparciem. Do przygotowania strategii, potrzebna jest obserwacja grupy docelowej – to z niej biorą się kluczowe spostrzeżenia, które mogą posłużyć jako podstawa do projektowania skutecznej komunikacji.

Aby dobrze alokować budżety mediowe, należy zebrać informacje nie tylko ilościowe, ale także dane jakościowe na temat odbiorców i sposobu, w jaki wchodzą w interakcję z różnymi formatami. Innymi słowy, aby planowanie miało sens i było czymś więcej niż ciągłym zgadywaniem lub radosną twórczością „artystyczną” na koszt klienta (do tego się czasem sprowadza praca „kreatywnych” wymyślaczy), musi mieć solidne analityczne fundamenty. Na etapie realizowania i podsumowywania kampanii bez liczb i danych również zbyt daleko nie zajdziesz.

KPI (ang. key performance indicators) – kluczowe wskaźniki efektywności, czyli takie, które pozwalają oceniać stopień realizacji najważniejszych założeń i celów kampanii. Dobry KPI to np. „liczba pozyskanych leadów”, natomiast „średni czas spędzony na stronie” zazwyczaj nie definiuje jednoznacznie skuteczności prowadzonych działań.

Mam nadzieję, że ten tekst pozwoli Ci trochę lepiej poznać szerokie spektrum, a także istotność analityki w pracy marketera. Być może któryś z jej obszarów Cię zainteresuje na tyle, aby samemu zająć się nim zawodowo lub stwierdzisz, że będzie stanowić świetne wsparcie dla realizowanych przez ciebie działań marketingowych i poszukasz specjalistów, którzy Ci pomogą wykonywać twoją pracę jeszcze skuteczniej.

Analityka to zajęcie dla osób, które nieustannie chcą się doskonalić, które mają tendencję do ciągłego stawiania pytań i kwestionowania wszystkich informacji, z którymi się spotykają.

Czy powyższe zdanie nie powinno stanowić także poniekąd definicji dobrego marketera?

Nie równaj w dół, a podnoś sobie poprzeczkę! W końcu ambicja i dociekliwość to cechy niezbędne do tego, by tworzyć wspaniałe kampanie, angażujące formaty i skuteczne strategie. Zatem bardzo zachęcam do tego, aby nieustannie edukować się w zakresie analityki.

Trendy w analityce

1. Więcej testów A/B, ale…

Rys. 1. Kalkulator Opimizely.com pomagający wyznaczyć niezbędną wielkość próby
źródło: optimizely.com

Opis: Na stronie narzędzia Optimizely znaleźć można kalkulator, który w oparciu o trzy podstawowe kryteria (bazowa konwersja, oczekiwana dostrzegalna zmiana, istotność statystyczna) wyliczy niezbędną wielkość próbki na każdy z wariantów testu.

Test A/B to eksperyment pozwalający na porównanie dwóch wariantów danej kreacji na przykład banneru reklamowego lub formularza zapisu na szkolenie. Przeprowadzając testy A/B należy pamiętać, aby wariant porównawczy różnił się od bazowego tylko jednym elementem, co pozwoli wyciągnąć miarodajne wnioski. Aby wynik tego działania był statystycznie istotny, należy dysponować odpowiednio dobraną i dużą próbą. Przedstawię to na prostym przykładzie.

PORADA

Wyobraź sobie, że testujesz dany banner w dwóch opcjach. Na jednym jest zielony przycisk call-to-action (np. „Zapisz się”) a na drugim niebieski. Pokazujesz to trzem osobom. Dwie wybrały przycisk zielony, a jedna niebieski. Przewaga pierwszej opcji jest przytłaczająca, prawda? To aż 2:1. Czy to oznacza, że możesz na tej podstawie stwierdzić, który przycisk będzie bardziej skuteczny i proporcje będą podobne, gdy kampanię wyświetli 30 000 użytkowników? Nie. Do testu należy dobrać odpowiednią próbę.

Testy A/B nie są wcale nowym narzędziem, ale na pewno zyskają na popularności, gdy marketerzy zaczną do nich podchodzić z większą świadomością.

Pamiętaj, że analityka może być szkodliwa, gdy używa się jej niewłaściwe.

Na rynku pojawia się coraz więcej narzędzi, które umożliwiają prowadzenie testów A/B – testuj je i ucz się podstaw wnioskowania statystycznego.

2. Dane behawioralne vs. deklaratywne

W badaniach społecznych bardzo ważny jest typ pozyskiwanych danych. Analityka to nie sztuka dla sztuki, lecz narzędzie odpowiadające na istotne (z perspektywy biznesu) pytania.
Dlatego każdy marketer, badacz, analityk, strateg musi umieć rozróżnić dane deklaratywne od danych behawioralnych. W działaniach internetowych można skorzystać z szeregu narzędzi, pozwalających zadawać użytkownikom, fanom, klientom najróżniejsze pytania. Są to ankiety, formularze, pop-upy itp. Warto jednak pamiętać, że sama forma zadawanego pytania może bardzo często sugerować odpowiedzi. Możesz sam sobie zaszkodzić, przygotowując ankietę udowadniającą wcześniej założoną tezę, lecz nie pokazującą faktycznego stanu rzeczy.

PORADA

Należy bardzo ostrożnie i z dużą świadomością podchodzić do tego typu narzędzi. Wystarczy, że spojrzysz na swoje wydarzenia na Facebooku – ile razy kliknąłeś, że weźmiesz udział w danym evencie i tego nie zrobiłeś? Obstawiam, że w większości przypadków właśnie tak to wygląda.

Wyobraź sobie, że Twoi respondenci często są nagradzani za to, że wezmą udział w ankiecie. Czy na pewno odpowiadają szczerze? Czy może chcą się tylko przeklikać do nagrody? Weź pod uwagę także liczne błędy poznawcze, które mogą wpłynąć na niepowodzenie twojego badania. Na pytanie „Czy dobrze traktujesz kobiety?” większość mężczyzn z pewnością odpowie twierdząco. Czy to znaczy, że z takiej ankiety można wyciągnąć wniosek, że kobiety są powszechnie dobrze traktowane przez mężczyzn? Jedyny wniosek to taki, że mężczyźni myślą, że dobrze traktują kobiety. Logika!

Dane behawioralne natomiast opierają się na obserwacji realnych zachowań użytkowników.

Dane behawioralne natomiast opierają się na obserwacji realnych zachowań użytkowników. Nie pytasz klienta, który produkt woli, lecz uruchamiasz kampanię testową i obserwujesz jego decyzje zakupowe. Widzisz czarno na białym, co i jak. Jeśli tylko narzędzie, którym się posługujesz przy obserwacji (np. Google Analytics, Hotjar etc.) jest dobrze skonfigurowane (a to też sztuka), to nie pozostawiasz wielkiego pola do interpretacji. Znasz prawdę. Dlatego, gdy następnym razem dostaniesz wyniki badania, które mówią „Młodzi ojcowie wolą produkty, które…”, to zadaj sobie pytanie o to, jak zostało przeprowadzone to badanie.

3. Kompleksowe audyty i optymalizacja

Przez wiele lat obserwowałem, jak różnego rodzaju specjaliści kształtowali wygląd i strukturę serwisów internetowych. Specjalista SEO kazał wrzucić ogromny blok tekstu pisanego maczkiem na stronę główną. Designer wywalał ten tekst i wrzucał ogromny slider. Specjalista od UX zastępował slider jakimś interaktywnym elementem… Co z tego wychodziło? Różnego rodzaju potworki – strony zoptymalizowane do pozyskiwania ruchu, lecz niedające szansy na konwersje i zatrzymanie użytkownika. Lub odwrotnie – serwisy bardzo przyjazne dla użytkowników, lecz całkowicie nieprzyjazne dla wyszukiwarek (nawet w działaniach płatnych!). Kompleksowe podejście do tematu pozwala osiągać kompromisy. Jeśli masz kilka czynników wpływających na sukces strony (podstawowe to wolumen ruchu i współczynnik konwersji), to nie możesz nieustannie maksymalizować jednych kosztem drugich. Musisz szukać optimum – na tym właśnie polega optymalizacja, czyli szukanie najbardziej efektywnej kombinacji. Aby móc to robić, należy opierać się na analityce, na danych, a nie abstrakcyjnych pomysłach wziętych z kapelusza. Trudno o specjalistów, którzy jednocześnie znają się na poziomie eksperckim na SEO, UX, analityce i projektowaniu eksperymentów, strategii etc. Dlatego przyszłość będzie moim zdaniem należała do wyspecjalizowanych zespołów, które będą potrafiły te obszary sprawnie łączyć. Mam nadzieję, że jak najszybciej do lamusa odejdą sklepy internetowe projektowane pod gust i koncepcję żony szefa firmy…

4. Skupienie się na RFM + CLV

W dobie coraz bardziej intensywnej konkurencji spowodowanej globalizacją, a także konsolidacją przedsiębiorstw lokalnych, efektywność działań będzie jeszcze bardziej istotna. Już można to zaobserwować na rynku e-commerce (podejrzewam, że na innych też). „Dość dobrze” nie będzie wystarczające. Jeszcze parę lat temu, w czasach nienasyconych rynków, w sieci internetowej wystarczyło mieć produkt i efektywnie pozyskiwać ruch. To samo w sobie pozwalało osiągnąć rentowność i z czasem nawet wzrost. Teraz nawet skuteczne pozyskiwanie klientów to nie wszystko. Koszt dotarcia do użytkownika, a następnie zdobycia klienta na konkurencyjnych rynkach e-commerce jest dużo wyższy niż koszt jego utrzymania. Ba, czasem nawet pierwsza sprzedaż może być po kosztach lub jej koszt może przewyższać marżę!

To, na czym powinno zależeć marketerom w dłuższej perspektywie, to budowanie lojalności, skupienie się na CLV (ang. customer lifetime value) i analizowaniu zachowań powracających klientów w czasie.

Dzięki takiej analizie możesz efektywnie zarządzać budżetami, bo masz możliwość dodatkowej segmentacji w obrębie już pozyskanych klientów. Ta segmentacja powinna odbywać się na podstawie oceny koszyków – realnych decyzji zakupowych, a nie ogólnych danych demograficznych.

5. Lepsze mierzenie konwersji

Jeśli mowa o analizie skuteczności i optymalizacji działań w sieci, to trzeba pamiętać, co jest punktem odniesienia. Jeśli nie masz jasno określonego celu, którego realizacja jest zależna od Twoich działań, to nie możesz powiedzieć, że kampania jest skuteczna lub nie.

Skuteczność to właśnie miara realizacji celu.

Przerażające jest, w jak wielu panelach Google Analytics nie ma zdefiniowanych celów. Konwersje (czyli pożądane zdarzenia zmieniające dowolnego użytkownika w leada lub klienta) to podstawa analityki internetowej. Ważne jest, aby świadomie i precyzyjnie je mierzyć. Przyszłość to coraz bardziej precyzyjne mierzenie konwersji wielokanałowych (następujących po interakcji z różnych źródeł ruchu), pochodzących z różnych urządzeń i systemów (ang. cross device conversion tracking), budowanie modeli opartych o przemyślane mikrokonwersje (czyli na przykład zapis do newslettera poprzedzający zakup produktu), świadomość ścieżki zakupowej konsumenta (ang. customer journey), a także coraz bardziej precyzyjna analiza po ID użytkownika. Jeśli twój panel Google Analytics jeszcze nie ma zdefiniowanego celu konwersji, to widzisz, jak wiele jest do nadrobienia.

6. Analityka danych nieustrukturyzowanych

Większość dostępnych danych nie jest ustrukturyzowana. Klasyczna analityka skupia się na opisywaniu, co się dzieje – mierzeniu i kwantyfikowaniu procesów, ciągów zdarzeń. Tymczasem coraz większe znaczenie nabiera analiza różnych formatów komunikacji, których nie da się wrzucić do jednej, spójnej bazy danych – jak chociażby coraz istotniejsza analityka formatów wideo. Znaczenie wideo marketingu jeszcze nie jest tak potężne, jak mogłoby być, właśnie z powodu braku umiejętności poprawnej analizy i optymalizacji w takim stopniu, jak chociażby reklamy display. A to w zestawieniu z niemałymi budżetami potrzebnymi do produkcji filmów powoduje, że przedsiębiorcy po prostu boją się inwestować.

Brak danych zwyczajnie podnosi ryzyko.

Nabierający tempa rozwój takich dziedzin, jak machine learning, sprawia jednak, że analiza tych trudnych zbiorów informacji będzie coraz bardziej przystępna. Jeśli chcesz realizować skuteczne kampanie – zarówno w Internecie, jak i w telewizji – zacznij nadstawiać ucha.

7. Wizualizacja danych

Im więcej danych i analizowanych procesów, tym większa potrzeba przystępnego przedstawiania raportów.

Aby dane były użyteczne, muszą być zaprezentowane tak, żeby mogły być sprawnie interpretowane i aby mogły stanowić podstawę do podejmowania decyzji – czasem naprawdę szybkich.

Nie każdy marketer musi być analitycznym geniuszem. Nie każdy przedsiębiorca lub menedżer, który zatwierdza budżety i daje zielone światło marketerom, musi rozumieć skomplikowane tabele i wykresy korelacji. Dlatego też pozyskanie danych to dopiero wstęp do dobrych decyzji, które wpłyną na sukces rynkowy organizacji. Należy nieustannie rozglądać się za narzędziami, które stanowić będą integralną część systemu analitycznego i pozwolą na szybkie zwizualizowanie zgromadzonych uprzednio informacji.

8. HR dla analityków

Rekruterzy, menedżerowie i pracodawcy będą musieli nauczyć się zatrudniać dobrych analityków – także różnego rodzaju juniorów, u których predyspozycje intelektualne i mentalne będą niezwykle istotne. Już teraz mówi się, że analityk biznesowy, specjalista od big data, analityk e-commerce to najbardziej pożądane profesje.

Świadczy o tym chociażby zeszłoroczny raport z LinkedIn nt. najczęściej poszukiwanych zawodów. Jeśli myślisz, że nie musisz rozumieć analityki, bo wystarczy, że zatrudnisz specjalistę, to jesteś w błędzie. Po pierwsze musisz określić wymagania, wybrać dobrego kandydata, a potem umieć z nim rozmawiać.

9. Segmentacja i personalizacja

Praca na dużych zbiorach danych pozwala wyciągać jedynie bardzo ogólne wnioski. Nie znajdziesz w nich recepty na stworzenie idealnej kampanii dla wszystkich. Marketerzy dostrzegają coraz częściej potencjał w segmentacji grup docelowych i personalizacji komunikacji. Jak jednak personalizować przekaz, jeśli brakuje precyzyjnych danych dotyczących preferencji poszczególnych użytkowników?

Dobra analityka połączona z narzędziami do szybkiego tworzenia rozbudowanych kampanii różniących się poszczególnymi czynnikami będzie stanowić motor większości skutecznych działań w Internecie.

10. Więcej danych z nowych źródeł

Postęp technologiczny przyspiesza! Jeszcze parę lat temu źródłem danych były po prostu serwery. Z czasem dołączyły do nich przeglądarki, konta mailowe, a chwilę później prawdziwą kopalnią informacji o użytkownikach stał się świat mobile – system operacyjne (myślisz, że po co Google inwestował w Androida?) oraz aplikacje. Dziś można zaobserwować cyfryzację kolejnych obszarów ludzkiej aktywności. Zjawiska zwane IoT, IoE (ang. Internet of Things, czy też Internet of Everything) pozwolą zbierać dane ze źródeł takich, jak pralki, piekarniki, samochody czy na przykład specjalistyczna aparatura medyczna. To dopiero będzie siła napędowa dla big data!

Mając coraz większe wolumeny danych, coraz bardziej będziesz potrzebować narzędzi analitycznych, aby je przetworzyć i analityków, aby nimi zarządzać i je interpretować.

Czy jako marketer jesteś na to gotowy?

Wybrane rewolucyjne trendy, które wpłyną na marketing

i analitykę

• IoT/IoE: internet wszystkiego, od pralki, przez samochód,
  po tkaniny.
• machine learning / AI: coraz mądrzejsze algorytmy,
  które same będą się udoskonalać i wręcz projektować za nas optymalne rozwiązania.
• VR, AR – wirtualna i mieszana rzeczywistość (zwłaszcza to drugie).

11. Nowe warstwy, nowe pytania, nowe odpowiedzi i przepisy na rzeczywistość

Wykorzystanie danych można podzielić na kilka warstw. Pierwsza to raportowanie, czyli opisywanie rzeczywistości – np. 1425 użytkowników odwiedziło stronę produktu w sklepie internetowym. Kolejna warstwa pozwala znaleźć odpowiedź na pytanie, dlaczego coś się stało. Następną warstwą, jeszcze do niedawna niedostępną dla analityków, jest analiza predyktywna, która pozwala stawiać tezy dotyczące tego, co się wydarzy. Jednak naprawdę ciekawie się robi, gdy przyjrzysz się analityce preskryptywnej, czyli warstwie związanej z tworzeniem nowych scenariuszy działania zorientowanych na osiągnięcie konkretnego celu.

Analityka tej klasy powinna odpowiadać na pytanie „Co trzeba zrobić, aby stało się to, czego chcę?”.

Takie podejście pozwoli w dużo bardziej kontrolowany sposób kreować rzeczywistość rynkową, a przecież to właśnie podstawowe zadanie marketerów!

Buduj trendy w swoim otoczeniu

Jeśli chcesz korzystać z dobrodziejstw analityki, to… rób to na każdym poziomie. Stosowanie narzędzi analitycznych, zbieranie danych – to wszystko sprawia, że badaniu przez algorytmy mogą być poddawane coraz większe zestawy danych. A im większe fundamenty, tym wyższą piramidę można zbudować. Chcąc pracować z narzędziami zapewniającymi analizę preskryptywną, wspieraj trend, jakim jest wykorzystanie analityki w marketingu. Niestety zdecydowana większość marketerów, których spotykam na swojej ścieżce zawodowej, czuje niechęć do pracy z danymi i nie wie, jak wnioskować ze statystyk. Wdrożenie Google Analytics i odpowiednie zdefiniowanie mierzenia celów konwersji, analiza behawioralna użytkowników sklepu, testy A/B – to jeszcze pieśń przyszłości dla bardzo wielu biznesów.

Spraw, aby przemiany w tym zakresie następowały jak najszybciej. Inaczej wypadniesz z rynku (jako marketer). Z rynku wypadną także firmy, dla których będziesz pracować.

Pamiętaj także o tym, że marketing nie tylko musi badać rzeczywistość, ale przede wszystkim ją kształtować. Jeśli chcesz, aby coś się stało trendem, twórz samospełniające się przepowiednie – zarówno w swojej branży, jak i w działaniach zawodowych dla klientów i pracodawców.