Přejít k obsahu  Přejít k hlavnímu menu

Firemní weblog poradenské společnosti H1.cz

Zobrazit všechny články
Zpět

Analytics & Zkreslení dat 1 - Zmatení pojmů

Při vyhodnocování návštěvnosti webů nebo výkonnosti e-shopů se často setkávám se zkreslením pohledu na data. Někdy je na vině implementace nástrojů, jindy interpretace dat, která tyto nástroje naměří. V textu budu problémy nejčastěji demonstrovat na nástrojích Google Analytics, Google AdWords a Sklik . Některé problémy ale nastávají i při použití jiných analytických a reklamních systémů.

Problémy jsem rozdělil do 3 skupin (okruhů):

1) Rozdílné metriky pro různé situace a jejich záměna

Různé systémy používají různé metriky, jako jsou například počet kliknutí, počet návštěv, počet konverzí, počet transakcí… A ke zkreslení mnohdy dochází “jen” proto, že dojde k záměně zcela odlišných metrik.

2) Implementace měření a technické problémy

Data mohou být ”nepřesná” už v okamžiku, kdy je sbíráte. Nevhodné nastavení může ovlivnit počet reportovaných konverzí i zdroje návštěvnosti, ke kterým jsou konverze přiřazeny.

3) Atribuce konverzí a rozdíly mezi systémy

Vidíte v každém systému jiný počet konverzí? Nemusí to být chyba. Musíte ale vědět, jak jednotlivé systémy přiřazují zásluhy za konverze k jednotlivým zdrojům návštěvnosti.

Miniseriál jsem tedy rozdělil na tři části – a každá z nich se bude věnovat jednomu okruhu problémů. V tomto díle si probereme ten první.

Rozdílné metriky se hodí pro různé situace

V online světě koluje řada mýtů. „Počet kliků musí být vyšší než počet návštěv” nebo “Míra okamžitého opuštění musí být do XY procent” jsou jen některé z nich. Pojďme si projít metriky Google Analytics, u kterých často dochází ke zmatení.

Návštěva vs. Uživatel

Za návštěvu (Session) se považuje sled zobrazení stránek webu (viz detailní popis metriky). Uživatel (User) je potom jeden počítač, respektive jeden prohlížeč. V praxi to tedy znamená, že pokud používáte na počítači Chrome, Firefox a Internet Explorer a navštívíte skrze ně stejný web, budete v přehledu návštěvnosti figurovat nikoli jako 1, ale jako 3 uživatelé (viz detailní popis).

A pro doplnění: V Google Analytics pojem uživatel (User) nahradil dříve používaný pojem návštěvník (Visitor).

Noví vs. Vracející se

V Google Analytics najdeme další dva velmi snadno zaměnitelné pojmy:

  • dimenze New Visitor a Returning Visitor (nemá v GA český překlad)
  • metrika Noví uživatelé (New Users)

I pokud máte Google Analytics v češtině, vidíte hned v souhrnném přehledu Publikum koláčový graf New Visitor vs. Returning Visitor. Což by se dalo intuitivně chápat jako podíl mezi novými a vracejícími se uživateli. Ale pozor – tak to není! Reálně jde o podíl mezi novými návštěvami (prvonávštěvami) a opakovanými návštěvami uživatelů. Proto modrá výseč New Visitor odpovídá metrice % nových návštěv.

Publika, noví uživatelé a vracející se návštěvy 

Počet uživatelů, kteří v daném období (řekněme lednu) navštívili poprvé náš web, udává metrika noví uživatelé (New Users).

Je vidět, že není možné ve sloupci Uživatelé (Users) sčítat New Visitors a Returning Visitors (51851+11327=­63178), protože bychom dostali větší součet, než je reálný počet Uživatelů (Users) (56676).

Pokud totiž během nastaveného období (leden) přijdu poprvé na web, moje návštěva je označena jako New Visitor a když přijdu v lednu podruhé je označena již jako Returning Visitor. Přitom jde stále o stejného uživatele.

Uzivatel jako new i returning visitor

Pokud nemáte rádi výpočty, klidně další odrážky přeskočte.

Teď si můžeme odpovědět na otázky:

  • Kolik bylo vracejících se uživatelů?
  • 56676 (Uživatelé) – 51907 (Noví uživatelé) = 4769
  • Kolik uživatelů přišlo v lednu poprvé a ještě se na web alespoň jednou vrátili?
  • 51851 (uživatelé s dimenzí New Visitor ) + 11327 (uživatelé s dimenzí Returning Visitor) – 56676 (uživatelé celkem) = 6502 (říkejme jim zdvojení uživatelé)
  • Pokud bychom chtěli něco jako “kontrolní propočet”, kolik bylo vracejících se uživatelů (tedy těch, kteří u nás byli dříve než v lednu) můžeme také spočítat jako: 11327 (uživatelé s dimenzí Returning Visitor) – 6502 (zdvojení uživatelé) = 4825 (což by se v ideálním případě mělo rovnat hodnotě 4769 z první odrážky)

Důležité je uvědomit si, že výsledky při pohledu na nové a vracející se uživatele budou ovlivněné tím, za jaké období se na data budeme dívat. Pro objasnění nabízím příklad:

Tomáš poprvé navštívil web v lednu a udělal dvě návštěvy. Na web se vrátil v únoru a udělal jednu návštěvu. Uvažujeme, že Tomáš byl jediným uživatelem, který v období leden-únor (1.1.-28.2.) na web přišel.

Reportované období

Návštěv

% nových návštěv

Uživatelů

Nových uživatelů

Uživatelů s dimenzí New Visitor

Uživatelů s dimenzí Returning Visitor

1.1.-31.1.

2

50 %

1

1

1

1

1.2.-28.2.

1

0%

1

0

0

1

1.1.-28.2.

3

33 %

1

1

1

1

Unikáti

Unikáti – tohle slovo bych zakázal. Slýchám ho často, ale může to znamenat leccos. Může jít o uživatele v terminologii Google Analytics, ale třeba také o unikátnost nastavenou v jiném systému na úrovni celé kampaně či média nebo přepočet cookies na reálné uživatele. Závěr je jasný: Pokaždé, když uslyšíte slovo “unikáti”, ptejte se, co to znamená.

Kliknutí (Clicks) vs. Návštěvy (Sessions)

Kliknutí je metrika, která přichází z reklamních systémů, jako jsou Google AdWords či Sklik. Pro to, abyste proklik změřili, nemusíte mít ve zdrojovém kódu webu žádný měřící kód. Naopak návštěva se započítá až v okamžiku, kdy se načte webová stránka (na níž je vložený Google Analytics kód).

Skutečnost, že v Google Analytics (GA) vidíme počet návštěv i počet prokliků z AdWords reklam je daná tím, že jsou (mohou být) Google Analytics a AdWords propojené. A pak mohou nastat tyto 3 situace:

Situace 1: Počet kliků je větší než Počet návštěv

Situace může nastat, když se uživatelé prokliknou reklamou a:

a. cílová webová stránka neexistuje (například kvůli překlepu v URL)
b. zavřou cílovou webovou stránku dříve, než se načte GA kód
c. následně dojde k přesměrování na web, kde není implementovaný GA měřící kód (nebo tam je GA měřící kód, ale s jiným ID)
d. následně dojde k přesměrování na stránku, a tím se ztratí trackovací UTM parametry, které označují zdroj návštěvy

Situace 2: Počet kliků je menší než Počet návštěv

Tato situace typicky nastává, když se uživatelé, kteří se proklikli reklamou, opakovaně vracejí. Pokud se na web prokliknu v pondělí skrze reklamu AdWords a pak se na web vrátím v úterý a následně ve středu, zaznamená se 1 proklik, ale 3 návštěvy (protože návštěva v Google Analytics se standardně připíše poslednímu nepřímému zdroji návštěvy).

V praxi mezi jednotlivými návštěvami nemusí být ani denní odstup – nová návštěva se v Google Analytics započte po návratu na web už po 30minutové “nečinnosti” (typicky po nezobrazení další stránky webu). Stačí tedy odejít na oběd a procházení webu po obědě se už počítá jako nová návštěva.

Nezapomeňte na to, že situace 1 a situace 2 mohou nastat (a nastávají) současně a podobný počet kliků a návštěv tak může být pouze shodou okolností nebo vzniknout díky protichůdným vlivům.

Události vs. Cíle

Při používání pojmů cíl a událost dochází často k nedorozumění. Mnoho lidí totiž neví, co přesně může být cílem a k čemu se naopak hodí události.

Ve zkratce lze říct, že:

  • Splnění cíle se započítá maximálně 1× za návštěvu, ale událost se počítá pokaždé, tj. klidně i několikrát za návštěvu.
  • Cíl je pojem nadřazený události, protože ke splnění cíle může dojít nejen na základě uskutečnění události.

V Google Analytics slouží události k zaznamenání uživatelských interakcí, jako jsou stažení souboru, odeslání formuláře či přehrání videa.

screen z GA událostí

Cíle v Google Analytics slouží ke stručnému pohledu na konverze nebo na aktivitu uživatelů na webu a můžeme je rozdělit na 4 typy. Pro každý typ si uveďme příklad:

Cíl 1: Dokončená objednávka (podmínka dle URL)
Podmínka: URL začíná řetězcem “/objednavka/de­kujeme”.

Cíl 2: Stažení souboru (podmínka dle události)
Podmínka: Kategorie události = Download

Cíl 3: Návštěvník byl na webu alespoň 3 minuty
Podmínka: Doba trvání návštěvy je větší než 00:03:00

Cíl 4: Návštěvník zobrazil alespoň 4 stránky
Podmínka: Počet stránek na návštěvu větší než 4

Splnění cíle je započteno během jedné návštěvy maximálně jednou . To tedy v praxi znamená, že pokud během jedné návštěvy dokončím objednávku vícekrát nebo stáhnu více souborů, počet splnění cíle se zvýší jen o 1 pro každý z cílů.

Událost tedy může, ale nemusí být zároveň cílem.

Transakce vs. Cíle

I zde mnohdy dochází k nejasnostem. Typicky pokud vidíme v Google Analytics například 300 transakcí a jen 280 splnění cíle Dokončení objednávky (která je založena na podmínce zobrazení děkovací stránky “/objednavka/de­kujeme”).

V Google Analytics můžete definovat až 20 cílů (a to jednoho ze čtyř výše uvedených typů). Konkrétní cíl může být během jedné návštěvy splněn maximálně jednou.

V Google Analytics zachycují transakce obvykle dokončení objednávek e-shopu, tedy objednávek, které mají stanovenou cenu, případně i položky objednávky.

Během jedné návštěvy může být započteno více transakcí, ale každý cíl může být splněný maximálně 1×. To znamená, že v případě e-shopu počet transakcí ukazuje počet nákupů a počet splnění cíle Dokončení objednávky ukazuje během kolika návštěv došlo alespoň k jednomu nákupu.

Transakce vs. Cile

Míra okamžitého opuštění (Bounce rate) vs. Procento odchodů

Míra okamžitého opuštění je podíl (procento) jednostránkových návštěv bez interakce na všech návštěvách.

V Google Analytics ale najdeme v přehledu stránek dvě metriky s podobným názvem. Každá se počítá jinak a má tedy jinou vypovídací hodnotu.

Bounce rate vs. Procento odchodu

Míra okamžitého opuštění vztažená ke stránce vám pomůže zhodnotit, zda stránka plní svůj cíl. Typicky:

  • Vysoká míra opuštění u stránky s kontaktními údaji není problém, protože stránka pravděpodobně splnila svůj cíl – návštěvník našel telefon či adresu provozovny.
  • Vysoká míra opuštění u úvodní stránky (homepage) nebo rozcestníku značí problém. Návštěvník se nedostal k bližším informacím, natož kontaktu, poptávce či zakoupení zboží.

Procento odchodů sleduji jen u vybraných stránek. Například u chybové stránky “ Error 404 – Stránka nenalezena” může procento odchodů značit, zda se nám daří návštěvníka navést zpět na správnou cestu, nebo jestli to návštěvník s naším webem vzdá.

Pokud třeba doplníte na chybovou stránku vyhledávání nebo odkazy na klíčové stránky, můžete pomocí metriky Procento odchodů sledovat, zda to návštěvníkům pomohlo a oni na webu setrvali.

Máme za sebou pohled na časté metriky, kde intuitivní chápání názvů může vést ke špatným závěrům. Příště se podíváme na další typy zkreslení dat, ke kterým může docházet z podstaty technického řešení nebo nesprávným zadáním implementace měřících kódů.

Uložit

Uložit

Uložit

Uložit

RSS feed komentářů k tomuto článku
RSS feed komentářů ke všem článkům



(nebude zveřejněn)



Položky označené * jsou povinné