Web Analytiikka ei ole muuttunut (tai kehittynyt) käytännössä lainkaan viimeisen kymmenen vuoden aikana. Itseasiassa, se ei ole juurikaan muuttunut tai kehittynyt sen koko elinkaarena. Kuten niin monessa muussakin verkko-bisneksen osassa, isien virheiden toistaminen on yllättävän yleistä. Kokemus on näyttänyt, että AWStatsista Omnituren SiteCatalystiin analytiikka-ohjelmistot tarjoavat samaa huttua erilaisessa kuoressa ja erilaisella viballa. Toinen toistaan vaikeampi käyttää tai toinen toistaan puutteellisempi. Pahimmillaan sekä että. Ja mikä pahinta, luokattomasta kuonasta jota asiakkaat eivät viitsi edes avata, maksetaan jopa yli 100 euroa kuussa. Siis ihan ´perus´ analytiikasta. Esm. juuri Omnituren hintalappu onkin sitten ihan eri luokassa.
Tilaa tästä heti Fiidi ja varmista, että et missaa mitään!
Osa 1: Monttubileet Bounce Ratelle
[Kuvittele tähän Albinonin Adagio tunnelman lisäämiseksi]
Web Analytiikka on statistiikkaa, ja statistiikka perustuu oikeellisten lukujen käyttämistä. Tietääkseni yksikään analytiikka-ohjelma ei osaa lainkaan erottaa bounceria ja vain yhden sivulatauksen tehnyttä vierailijaa. Tämä tarkoittaa siis käytännösssä sitä, että yksi tärkeimmistä ja laajimmin käytetyistä laatumittareista, Bounce Rate, on perustavanlaatuisesti väärin.
Otetaan esimerkki:
Sinisiin Widgetteihin omistautunut Blogisi saa vierailija A:n, joka tulee hakukoneesta tässä tapauksessa ei-relevantilla termillä ´punaisia widgettejä´ Vierailija A siirtyy laskeutumussivulta välittömästi lukemaan koko postia, mutta poistuukin välittömästi koneeltaan vastaamaan puhelimeen. Palattuaan 10 minuutin päästä, A sulkee selaimensa ja lähtee syömään.
Samaan blogiisi tulee maksamastasi Adwords kampanjasta vierailja B relevantilla hakutermillä ´erikoisia widgettejä´. Vierailija aloittaa lukemalla kaikki snippetit laskeutumissivulta ja pitää Blogistasi niin paljon, että päättää tilata sen fiidin. B:llä on jo kiire lähteä töistä kotiin, ja tämä sulkeekin koneensa.
Analytiikka-ohjelmistojen näkökulmasta A, joka ei ollut relevanttia liikennettä eikä välttämättä enää koskaan palaa blogiin ei ollut Bounceri. Ja taas B, joka edustaa jokaisen blogin toivepokaa, merkitään Bounceriksi.
Eli tilanteessa, jossa Blogisi saa 10 vierailijaa, joista unelmallisen utopistisesti 1 A:ta ja 9 B:tä, Bouncerateksi lasketaan 90%.
Otetaan toinen esimerkki:
Yritykselläsi on sivusto, jossa esitellään tuotteitasi ja palveluitasi. Vieras C menee Googleen, jonka kautta tulee ns. Brändihakutermillä ´sinun yrityksesi´ sivustollesi. Vieras A on kuullut hyvää yrityksestäsi ja on etsimässä puhelinnumeroasi, jotta voisi ottaa yhteyttä ja pyytää teitä käymään kertomaan lisää tarjonnastanne. C löytyy numeron kätevästi etusivulta, näppäilee sen puhelimeensa ja pyytää teitä käymään.
Samalle sivustollesi tulee Googlesta hakutermillä ´sinun yrityksesi toimiala´ Vieras D, joka etsii tutkimuksia toimialastasi. Vieras D on itseasiassa kilpailijasi edustaja, ja vaikka varsinaisia tutkimuksia ei sivustoltasi löydäkään, tämä päättää selata sivut läpi jo ihan tietääkseen missä yrityksesi alalla menee. Vieras D poistuu selattuaan kaikki 12 toimialapitoista sisältösivua.
Analytiikka-ohjelmistojen näkökulmasta C, joka edustaa malliesimerkkiä onnistuneesta käyttökokemuksesta. Hienosti tarve tyydytetään ideasta toteutukseen nopeammin kun C ehtii sanoa ”knik knäk pädi wäk”. C merkitään kirjoihin bouncerina. Taas D, jota voidaan pitää meluna tyypillisimmillään, otetaan ylös varsin laadukkaana vierailuna.
Eli valioliikennettä Bouncereina ja melua valioliikenteenä. Niin sitä pitää! Hyvä hyvä web analytiikka, mene ja mene lujaa. Hautaan. Monta vuotta tätä kusetusta kesti, mutta nyt aika jättää ja uudet tuulet puhaltavat. Juttu jatkuu paksumpana pitkin vuotta.
HAASTAN SINUT: Kysymään omalta analytiikkakumppaniltasi miksi heidän laitteet tarjoaa hienoissa mittareissaan ihan väärää dataa. Dataa josta ei sinulle, hyvä ystäväni, ole suurtakaan todellista iloa.