Tīmekļa analītika: kas tas tāds un kāpēc tā ir vajadzīga

Tīmekļa analītika – tā ir datu apkopošanas un analīzes sistēma. Tā ļauj saprast lietotāju uzvedību vietnē un izsekot ceļu, kuru viņi iziet, mijiedarbojoties ar produktu.

Bet tas nozīmē, ka tīmekļa analītika palīdz pieņemt no tirgzinības un uzņēmējdarbības viedokļa efektīvākus lēmumus.

Kādus uzdevumus risina tīmekļa analītika?

Tīmekļa analītika:

• Izpēta mērķauditoriju;
• Nosaka klientu vajadzības un preferences;
• Atrod problēmas tīmekļa vietnēs;
• Mēra mārketinga kampaņu efektivitāti;
• Paaugstina reklāmguvuma rādītājus dažādos posmos.

Uzņēmumiem, kas izmanto tīmekļa analītiku, ir vairāk izaugsmes un attīstības iespēju nekā tiem, kas to nedara.

Reklāmguvums – tas ir process, kurā vietnes apmeklētājs pārtop par klientu, kurš izdara pirkumu vai veic citu darbību, kas ļauj sasniegt mērķi.

Tīmekļa analītikas veidi

Atkarībā no uzņēmuma mērķiem, tiek izmantoti dažādi tīmekļa analītikas veidi, kas analizē dažādus vietnes aspektus:

Šis analītikas veids ļauj pētīt vietnei pienākošās datplūsmas avotus, kā arī noteikt, kādi piesaistes kanāli darbojas visefektīvāk, mērīt vietnes apmeklētāju skaitu un viņu uzvedību tajā. Šī ir ļoti svarīga informācija mārketinga kampaņām, jo tā palīdz pielāgot reklāmas kampaņas maksimālam reklāmguvumam.

Šis analītikas veids ļauj analizēt lietotāju uzvedību vietnē – piemēram, tajā pavadīto laiku, apskatīto lapu skaitu, vidējo vietnē pavadīto laiku, lapu ielādes ātrumu. Izmantojot iegūto informāciju, var optimizēt vietni, uzlabot lietotāju pieredzi un rezultātā paaugstināt reklāmguvumu.

Šis analītikas veids pēta auditorijas pārvēršanas procesu no parastiem vietnes apmeklētājiem klientos. Reklāmguvuma analītika ļauj uzzināt, kādas darbības vietnē noved pie reklāmguvuma paaugstināšanas (piemēram, atgriezeniskās saites veidlapas aizpildīšana, pasūtījuma noformēšana vai abonēšana) un kādi faktori var, gluži pretēji, pasliktināt to (piemēram, neērta saskarne vai ilga lapas ielāde). Reklāmguvuma tīmekļa analītika ļauj optimizēt vietni reklāmguvuma paaugstināšanai.

Šis analītikas veids pēta vietnes satura efektivitāti. Tīmekļa vietnes satura analītika ļauj uzzināt, kādas vietnes lapas ir populārākas lietotāju vidū, cik daudz laika lietotāji pavada katrā lapā, kādi materiāli auditorijai ir interesantāki. Šī informācija var palīdzēt uzlabot saturu vietnē un paaugstināt tā efektivitāti.

Sociālā analītika pēta reklāmas kampaņu efektivitāti sociālajos tīklos un citos tiešsaistes kanālos. Šis analītikas veids ļauj saprast, kādas reklāmas kampaņas ir iedarbīgākas, kādi satura veidi ir interesantāki auditorijai, kādi sociālie mēdiji lietotāju vidū ir populārākie. Ar sociālās analītikas palīdzību var optimizēt reklāmas kampaņas un celt zīmola virzīšanas efektivitāti sociālajos tīklos.

Tīmekļa analītikas rīki

Īpašie tīmekļa analītikas rīki būtiski atvieglo datu apkopošanas un analīzes procesu. Populārākie ir: Google Analytics, Adobe Analytics, Hotjar, Crazy Egg.

1. Google Analytics — viens no populārākajiem tīmekļa analītikas rīkiem, kas ļauj apkopot informāciju par vietnes apmeklētājiem, piemēram, datplūsmas avots, demogrāfiskie dati, uzvedība vietnē un daudz ko citu. Ar Google Analytics palīdzību var veikt daudz dažādu analīžu, piemēram, reklāmguvuma analīze, reklāmas iedarbīguma analīze u. t. t.
2. Adobe Analytics ir uzņēmuma Adobe produkts, kas ļauj apkopot vietnes apmeklētāju datus un analizēt tos reāllaikā. Adobe Analytics piedāvā progresīvākas funkcijas, piemēram, unikālas metrikas, nepalicēju procenta analīzi, satura efektivitātes analīzi u. t. t.
3. Hotjar — šis rīks apkopo vietnes apmeklētāju uzvedības datus, izmantojot siltuma kartes, ekrāna ierakstus un aptaujas. Hotjar palīdz labāk izprast vietnes apmeklētāju vajadzības un motīvus, kā arī uzlabot vietnes lietojamību un UX dizainu.
4. Crazy Egg — vēl viens tīmekļa analītikas rīks, kas ļauj apkopot datus par vietnes apmeklētāju uzvedību, izmantojot siltuma kartes un ritināšanas analīzi. Tas palīdz noteikt vietnes problemātiskās zonas.

KPI tīmekļa analītikā

Galvenie veiktspējas rādītāji (KPI) tīmekļa analītikā demonstrē, cik veiksmīga ir jūsu vietne un kādos virzienos ir jāstrādā, lai uzlabotu tās efektivitāti.

Reklāmguvuma piltuve atspoguļo ceļu, ko noiet lietotājs, pirms kļūt par klientu vai izpildīt citu vēlamo darbību jūsu vietnē: piemēram, vietnes apmeklēšana, preces apskats, preces pievienošana grozam, pasūtījuma noformēšana un apmaksa.

Tas ir vidējais laiks, ko apmeklētāji ir pavadījuši jūsu vietnē. Jo augstāks ir šis rādītājs, jo lielāku interesi lietotājiem izraisa jūsu vietnes saturs.

Nepalicēju procents atspoguļo to lietotāju procentuālo daļu, kas pamet vietni pēc vienas lapas apmeklēšanas. Ja nepalicēju procents ir augsts, tas var norādīt uz problēmām ar izmantošanas ērtību, satura kvalitāti vai citiem faktoriem.

Vidējais čeks – tā ir vidējā summa, ko klients iztērē jūsu vietnē. Šis rādītājs ļauj noteikt, kādas preces un pakalpojumi klienu vidū ir populārākie. Ja vidējais čeks ir augsts, tas var nozīmēt, ka klienti dod priekšroku dārgākiem produktiem un pakalpojumiem.

Groza pamešanas rādītājs parāda to lietotāju procentuālo daudzumu, kas ir pievienojuši preci grozam, bet nav veikuši pirkumu. Šis rādītājs palīdz noteikt, cik efektīvs ir iegādes process kopumā, un atrast problemātiskos punktus lietotāja ceļā līdz darījuma veikšanai.

Datu analīze un lēmumu pieņemšana, pamatojoties uz tīmekļa analītikas rezultātiem

Pēc informācijas apkopošanas un galveno veiktspējas rādītāju (KPI) noteikšanas pienāk brīdis galvenajam posmam – pašai datu analīzei un lēmumu pieņemšanai uz to pamata.

Viens no galvenajiem tīmekļa analīzes datu analīzes rīkiem ir pārskatu un informācijas paneļu izveide. Tie ļauj uzskatāmi attēlot informāciju un ātri noteikt problēmas. Piemēram, nepalicēju procenta (Bounce Rate) pārskats var parādīt, kādās vietnes lapās lietotāji visbiežāk to pamet (tas var notikt neērtas navigācijas vai neliela satura daudzuma dēļ).

Turklāt ir svarīgi veikt salīdzinošu rādītāju analīzi dažādos laika periodos, lai noteiktu tendences un izmaiņas. Piemēram, salīdzinot vietnes apmeklētāju skaitu mēnesī pirms un pēc reklāmas kampaņas palaišanas, var novērtēt, vai tā ir efektīvi ietekmējusi datplūsmu.

Pamatojoties uz datu analīzi, var pieņemt lēmumus par vietnes vai reklāmas kampaņu optimizāciju. Piemēram, ja analīze liecina, ka lielākā lietotāju daļa pamet vietni pasūtījuma noformēšanas lapā, tad iespējams, ka ir problēmas ar pasūtījuma procesu, un tas ir jāvienkāršo vai jāuzlabo.

Tādā veidā datu analīze un lēmumu pieņemšana uz tā pamata uzlabo vietnes sniegumu un reklāmas kampaņu efektivitāti.

Kas gaida tīmekļa analītiku nākotnē?

Tīmekļa analītika strauji attīstās. Tās nākotne noteikti sola būt aizraujoša – lūk dažas galvenās tendences:

Mašīnmācīšanās un māklsīgais intelekts var būtiski vienkāršot un paātrināt datu analīzes procesu. Tas ļaus precīzāk noteikt, kādi faktori ietekmē reklāmguvumu un kādiem rādītājiem ir jāseko. Kā arī mašīnmācīšanās un māklsīgais intelekts var izraisīt jaunu datu analīzes rīku radīšanu, kas pašreiz mums vēl nav zināmi.

Attīstoties tehnoloģijām, pieaug arī informācijas noplūdes risks, tāpēc datu drošība šodien ir aktuāla jebkuram uzņēmumam. Ar laiku uzņēmumi veltīs drošībai arvien vairāk uzmanības – tas būtiski ietekmēs datu analīzes rīku un metožu izvēli tīmekļa analītikas speciālistiem.

Tīmekļa analītika bieži darbojas pārī ar citām sistēmām (piemēram, CRM, CMS, elektroniskais pasts, sociālie tīkli un daudz kas cits). Tuvākajā laikā ir sagaidāms tīmekļa analītikas un citu rīku un sistēmu integrācijas pieaugums. Tas ļaus pilnīgāk aptvert klientu un uzņēmuma mijiedarbības procesu.

Ar katru gadu pieaug lietotāju skaits, kas piekļūšanai vietnēm izmanto mobilās ierīces. Tādēļ mobilā analītika izvirzās pirmajā plānā. Arvien vairāk uzmanības tiks vērsts tam, lai izprastu mobilo ierīču lietotāju uzvedību un uzlabotu viņu mijiedarbību ar vietnes mobilo versiju.

Kā arī tīmekļa analītika arvien vairāk integrējas ar citām tiešsaistes uzņēmējdarbības jomām: tirgzinību, produkta pārvaldību un izstrādi. Tas nozīmē, ka tīmekļa analītiķiem ir jābūt gataviem darbam plašākajā kontekstā. Kopumā, tīmekļa analītikas nākotne ir saistīta ar sarežģītākiem datu apstrādes un analīzes uzdevumiem, kā arī ar integrāciju ar citām tiešsaistes uzņēmējdarbības jomām.

Tīmekļa analītika neapšaubāmi ir viens no svarīgākajiem rīkiem tiešsaistes uzņēmējdarbības efektivitātes paaugstināšanai. Tādēļ ir svarīgi to integrēt jūsu uzņēmuma pēc iespējas agrāk. Sāciet ar nepieciešamo rīku instalēšanu un atbilstošu efektivitātes rādītāju iestatīšanu. Neaizmirstiet analizēt rezultātus un veikt nepieciešamos pasākumus savas uzņēmējdarbības uzlabošanai.