Uważaj na samotne metryki! Uniknij analitycznej pułapki

|
|
Kategorie: Analityka Internetowa

Każdy dobry analityk wie, że na dane zawsze należy patrzeć szerzej, biorąc pod uwagę ogólny kontekst, w którym są osadzone. Pojedyncze informacje nie pozwolą nam wyciągnąć wartościowych wniosków. Zobacz, na czym dokładnie polegają Samotne Metryki, i jak się ich wystrzegać!

 

Jaka jest definicja Lonely Metrics, czyli Samotnych Metryk? Twórcą pojęcia jest guru analityki internetowej – Avinash Kaushik, który opisuje samotne metryki jako główne składowe Koncepcji PALM (People Against Lonely Metrics) –  w książce Web Analytics 2.0. oraz na swoim blogu (zachęcamy do lektury wszystkich żądnych analitycznej wiedzy).

Samotne metryki to dane, które potrzebują „przyjaciół”, ponieważ w pojedynkę nie prowadzą do żadnych wartościowych wniosków. Wyobraź sobie sytuację, w której musisz wyciągnąć z UA informacje dotyczące działań użytkowników w Twojej witrynie. Nie będzie to proste, gdy bierzesz pod uwagę tylko dane dotyczące np. liczby odwiedzin użytkowników uporządkowanych według źródła. W tym momencie pojawia się wątpliwość, czy te wartości doprowadzą Cię do konkretnych wniosków. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że nie.

 

Co należy w takim przypadku zrobić?

Najprostszym rozwiązaniem jest poszerzenie horyzontów doboru metryk do analizy. Do tabeli danych dotyczących odwiedzin wystarczy dodać miarę, która będzie uzupełnieniem tej pierwszej, np. współczynnik konwersji.

 

Jak to wygląda w praktyce?

Może być tak, że odwiedziny w witrynie pochodzące z jednego źródła generują spory spadek ruchu, ale gdy dodasz do nich informacje, które niesie ze sobą współczynnik konwersji, zauważasz że w tym czasie odnotował on tendencje wzrostową.

 

Jakie z tego wnioski?

Ograniczając się do analizy wyłącznie liczby odwiedzin mógłbyś stwierdzić, że ruch w Twojej witrynie się zmniejszył, a Ty oddalasz się od realizacji swoich celów. Jednakże okazuje się, że jesteś w błędzie, ponieważ mimo ogólnego spadku odwiedzin, dane źródło w tym czasie przekierowało do witryny większą liczbę użytkowników, którzy realizują założone w niej cele/konwersje.

lm1

 

Innym przykładem uzupełniania miar o szerszy kontekst może być korzystanie z raportów porównawczych. Warto sprawdzić jak dane dotyczące Twojej witryny kształtują się na tle konkurencji (Odbiorcy → Test porównawczy). Wartości w tabeli pokazują, o ile procent lepiej lub gorzej wypada Twoja witryna w porównaniu z danymi firm (wskaźnikami porównawczymi) z tej samej kategorii branżowej.

lm2

 

W powyższej tabeli znajduje się zestawienie wartości porównawczych naszych danych dla każdego kanału do danych konkurencji. Biorąc pod uwagę tylko liczbę sesji dla danego kanału, widzimy, że w porównaniu z konkurencją na naszą korzyść działa kanał Social. W sumarycznym zestawieniu takich danych także wypadamy bardzo dobrze. ALE oczywiście w tym wypadku także należy „patrzeć szerzej”, czyli wziąć pod uwagę kilka metryk, a nie tylko jedną.

lm3

 

Gdyby z danymi dotyczącymi liczby sesji zestawić metrykę strony/sesja, zauważamy, że w porównaniu z konkurencją wypadamy już trochę gorzej, ponieważ podczas jednej sesji przeciętny użytkownik odwiedza o połowę mniej stron w obrębie naszej witryny, niż robi to u konkurencji. Taki wynik daje nam jasno do zrozumienia, że nasza witryna ma potencjał, lecz należy zwrócić uwagę na to, czy spełnia wymagania użytkowników i wzbudza ich zainteresowanie.

 

Przykładów na wykorzystanie koncepcji PALM jest tyle, co możliwości raportów, czyli bardzo dużo! Należy pamiętać, że głównym problemem Samotnych Miar jest to, że nie mają one żadnego kontekstu i nie umożliwią Ci zrozumienia w pełni aspektu wydajności Twojej witryny. Dlatego zalecane jest unikanie raportowania na podstawie pojedynczych metryk.

Na tyle, na ile to możliwe, staraj się wykorzystywać w roli „najlepszego przyjaciela” miarę, która ułatwia Ci mierzenie sukcesu Twojej witryny. Oczywiście powinieneś także pamiętać, że nie wszystkie metryki można ze sobą logicznie łączyć. Najlepiej jest wybierać te, które należą do podobnego zakresu.

 

Nie raportuj pojedynczych metryk. Pamiętaj, że na dane zawsze należy patrzeć szerzej!

 

Baner na bloga Semahead - mniejszy

 

Komentarze do artykułu: Uważaj na samotne metryki! Uniknij analitycznej pułapki