Google Analytics: maar hoe begin je er mee?

Google Analytics is geïmplementeerd, de data stromen binnen en je bent helemaal klaar om aan de slag te gaan. Maar na de eerste week heb je eigenlijk geen idee meer waar je naar moet kijken. Bekend probleem? Lees dan verder.

Data zeggen niets

Te vaak kom ik dit probleem tegen. Een webanalytics-pakket is geïnstalleerd en vervolgens wordt er gewacht op data waarmee de site verbeterd kan worden. Dan blijkt het tegen te vallen hoeveel er gedaan kan worden, de cijfers zeggen niet zoveel en acties blijven uit. En dat terwijl die acties verreweg het belangrijkste zijn. De data zelf doen eigenlijk helemaal niets.

Het is net als een bezoek aan de fysiotherapeut die constateert een probleem dat veroorzaakt wordt door een zwakke rug. Mooi dat hij dat kan zien, maar je hebt er verder niets aan. Door vervolgens 3 maanden in de sportschool te hangen (actie) zal het probleem verholpen worden. Zo gaat dat ook met websites: een te hoge bouncerate, actie en na 3 maanden is het probleem verholpen.

Maar welke actie neem je dan? Waar kijk je dan naar? Er is een aantal basisrapporten die een leuk uitgangspunt vormen:

• bouncerates van landingspagina’s

• exitpercentages van zoekopdrachten in de interne zoekmachine

• conversiecijfers per browser of device

• enz.

Vervolgstappen

Maar na een week ken je deze cijfers wel en lopen velen tegen het feit aan dat ze niet meer weten waar je dan verder naar moet kijken. In dit proces zijn dit de meest gangbare stappen die genomen worden:

1. Implementatie meetscripts

2. Instellen hoofdconversiedoel

3. Analyseren van de binnen gekomen data

En na een tijdje weet men niet meer waar te kijken. Dat komt omdat er twee hele belangrijke stappen vergeten worden. Idealiter zou het als volgt moeten zijn:

1. Opstellen doelen

2. Implementatie meetscripts

3. Instellen hoofdconversie doel

4. Analyseren van de binnen gekomen data

5. Definiëren van KPI’s

Pas als je weet wat de hoofdoelen van je site zijn, kun je de technische implementatie doen. Vaak genoeg zie ik (als ik achteraf ingeschakeld word) dat men bijvoorbeeld nieuwsbriefinschrijvingen belangrijk vind, maar dat de meetcode het inschrijfveldje niet juist doormeet. Als van te voren alle hoofd-, sub- en bijdoelen vastgelegd zijn, kan hier in de technische implementatie rekening mee gehouden worden. Toegegeven: de doelen worden steeds vaker al van te voren bepaald en dat is goed. Maar doelen zelf doen nog niets, de echte stap die belangrijk is, is het opstellen van de…

KPI's

De KPI’s, dat zijn je actiegetallen. Stel dat je ziet dat het conversiepercentage van je site 0,5% is. Dus een halve procent van al je bezoekers doet een aankoop, dan wil je dat verbeteren. Allereerst breng je context aan bij dit getal. Er zijn misschien ook bezoekers die alleen je telefoonnummer willen weten, die tellen niet mee voor je ‘verkoop’-doel. Neem dan bijvoorbeeld het aantal bezoekers dat een productcategorie of productdetailpagina heeft gezien (dit kan makkelijk door het maken van een segment in Google Analytics). Stel dat dit 75% van al je bezoekers is, dan is je conversiepercentage opeens 0,67%.

Op deze groep ga je inzoomen en daar zie je dat bij het invullen van de naw-gegevens 90% de site verlaat. Nu heb je een aandachtspunt gevonden dat aansluit bij je doel. In de andere stappen verlaten veel minder mensen de site. Het is ook geen betaalpagina waar dit vaker gebeurt, maar een simpele invulpagina. Blijkbaar is hier iets aan de hand wat aangepakt moet worden. De KPI die hierbij hoort is:

“Het verlatingspercentage van de NAW-stap van het bestelproces van de mensen die een productcategorie of –detailpagina hebben bekeken.”

Daar hang je een SMART-formulering aan om een doelstelling te creëren:

“Het verlatingspercentage van de NAW-stap van het bestelproces is nu 90% en moet in 6 maanden gedaald zijn naar 50%.”

Gefeliciteerd, je hebt je eerste KPI opgesteld! Simpel gezegd is een KPI gewoon een getal waaraan je kunt zien hoever je bent in het behalen van een doelstelling. In dit voorbeeld begint dat getal op 90% en moet het uiteindelijk lager worden dan 50%.

Dit proces doe je nog 5 keer. De allereerste keer zouden de meeste KPI’s met de hoofddoelen van je site te maken moeten hebben. Dit heeft als effect dat na een tijdje de site simpelweg beter functioneert voor wat betreft deze doelen. In de praktijk zijn 4 à 6 KPI’s het maximale wat je tegelijk aan kunt. Alleen al de KPI hierboven kan heel veel tijd kosten:

• Waarom haken mensen af? Wellicht moet je hier een enquête voor op de site zetten.

• Of je gaat werken met een panel en je laat 5 mensen een product bestellen terwijl je meekijkt.

• Je loopt langs de afdeling klantenservice om te vragen of er vaak wordt geklaagd over het bestelproces.

• Je probeert een A/B-test met een andere indeling van het formulier die meer aansluit bij de standaarden (als die er al zijn).

• Je bekijkt de browsers voor die pagina om te zien of het een browserspecifiek probleem is.

• Even controleren of de backoffice hetzelfde ziet in het aantal bestellingen, of klopt de meting simpelweg niet en heeft het een technische oorzaak?

• Enz.

Er zijn tientallen acties te bedenken zijn die allemaal te maken hebben met deze ene KPI. Dat kost tijd, maar zoals je wellicht al doorhebt, heb ik opeens een hoop concrete actiepunten en werk gecreëerd waar je zo mee aan de slag kan. En dan moeten er nog 5 KPI’s bij die ook elk hun eigen actiepunten kennen.

Dashboards

De volgende stap is dat je deze KPI’s zo veel mogelijk in een dashboard gaat plaatsen. Misschien zelfs wel een dashboard per KPI. Elke keer als er een wijziging of actie heeft plaatsgevonden op het betreffende deel van de site kun je op dat dashboard alle getallen zien die hiermee te maken hebben. Je hoeft dan niet op 10 plaatsen zaken op te zoeken, wat weer onnodig tijd zou kosten.

Het idee is dat je elke ochtend of eens per week de dashboards naloopt, even kijkt naar de actuele status van je KPI’s en dan kiest of er actie ondernomen moet worden of niet.

Naast deze KPI’s zul je ook wat algemenere dashboards moeten hebben om globale zaken in de gaten te houden:

• Laadtijden: als die opeens omhoog schieten moet er ingegrepen worden.

• Conversiecijfers: plotselinge dalingen kunnen duiden op technische problemen

• Enz.

Tot slot

Wanneer je op deze manier met het webanalytics-pakket werkt, zul je zien dat het niet de tool is waar je begint met analyseren. Maar dat de tool een hulpje is die je laat zien wat de werkzaamheden betreffende de site opleveren. Je begint met je KPI’s en werkt vanuit daar verder.

Je verdrinkt dan ook niet in alle data, want je opent het webanalytics-pakket alleen als je concreet iets zoekt. En met die concrete vraagstelling kun je heel gericht zoeken naar de getallen die daarbij horen.

Vraag

Het lijkt best simpel en logisch, en je zou verwachten dat dit artikel voor beginners is. Maar niets is minder waar. Er zijn weinig bedrijven die op deze manier actiegericht met webanalytics bezig zijn. Vraag maar eens aan een site-eigenaar naar zijn doelen, KPI’s en gedane acties om die te halen. Hoe is dat bij jullie? Herkenbaar?