Wspólnie z „Hotelarzem” rozpoczynamy cykl warsztatów z analityki internetowej dla hotelarzy opartej o popularną i bezpłatną platformę Google Analytics – narzędzie doskonale znane w teorii, ale w praktyce wykorzystywane zaledwie w niewielkiej części swoich możliwości. Cykl otworzy elementarz będący wprowadzeniem do analityki internetowej, aby w następnej kolejności zagłębić się w bardziej tajemnicze wskaźniki, cele i konwersje e-commerce, segmentowanie użytkowników, raporty niestandardowe czy ścieżki wielokanałowe. Przedstawione zostaną sposoby oceny efektywności strony internetowej, prowadzonych kampanii i pracy agencji zewnętrznych oraz sprawdzone metody automatyzacji pracy z narzędziem analitycznym. Czytelnicy Hotelarza uzyskają dostęp do wiedzy i gotowych rozwiązań, które znacznie zwiększą możliwości bezpłatnej wersji Google Analytics. Z pomocą niestandardowych implementacji czytający przekonają się, że nawet stan baterii w urządzeniu użytkownika odwiedzającego stronę hotelu nie pozostanie tajemnicą.
Wprowadzenie do Google Analytics
Znaną prawniczą paremię „Ignoranta iuris nocet” można doskonale zastosować do analityki internetowej, której nieznajomość szkodzi. Czy wiesz, że postępujące zjawisko shiftingu sprawia, że ilość realnych użytkowników na Twojej stronie jest znacznie mniejsza niż pokazują statystyki? Czy wiesz ile naprawdę czasu spędza przeciętny użytkownik na stronie? Z pomocą przyjdą podstawowe metryki na które powinieneś zwrócić uwagę na stronie Twojego hotelu.
Sesje i użytkownicy których realnie jest mniej niż myślisz
Są podstawowymi wskaźnikami ilościowymi w analityce internetowej. Sesje oznaczają okres w którym użytkownicy aktywnie przeglądają stronę internetową. Jeśli przestają być aktywni, sesja zostanie zakończona po 30 minutach. Użytkownik powracający po tym czasie wygeneruje kolejną sesję.
Nową sesję wygeneruje także użytkownik dla którego zmieni się źródło wizyty na stronie np. odwiedzi stronę z kampanii płatnej, następnie powróci po 15 minutach z odesłania z innej strony internetowej. W tej sytuacji jeden użytkownik wygeneruje 2 sesje pod warunkiem, że nie wejdzie za drugim razem na stronę hotelu bezpośrednio (czyli wpisując adres hotelu w przeglądarkę) – to wyjątek który nigdy nie zastępuje pierwotnego źródła. Kanał inaczej zwany źródłem wizyty określa sposób w jaki użytkownik znalazł się na stronie hotelu (istnieje kilka standardowych kanałów w Google Analytics np. kanał płatny to m.in. popularne kampanie Google Adwords, a odesłania to wizyty z innych stron gdzie podany jest adres URL naszego hotelu).
Nowa sesja użytkownika nastąpi także wtedy gdy zmieni się kampania z której użytkownik wszedł na stronę hotelu (np. oznaczana za pomocą tzw. zmiennych UTM – zestawu parametrów dołączanych do docelowych adresów URL w prowadzonym newsletterze czy płatnej kampanii na Facebooku). Popularnym błędem jest oznaczanie wewnętrznych kampanii na stronie hotelu (np. POP’upa na stronie głównej) za pomocą parametrów UTM co skutkuje nadpisywaniem właściwego źródło wizyty oraz generowania dodatkowej sesji dla konkretnego użytkownika.
Wskaźnik użytkownicy oznacza z kolei ilość osób które korzystają ze strony hotelu. Są to tak naprawdę unikalne komputery oznaczane za pomocą plików cookie. Analizując liczbę użytkowników powinieneś uwzględnić tzw. zjawisko shiftingu czyli sytuację, w której użytkownik rozpoczyna akcję na jednym urządzeniu, a kończy na kolejnym. W przykładzie w którym konkretny człowiek pozyska informacje o hotelu na desktopie w pracy, powróci po informacje na smartfonie, a zakończy rezerwację na domowym laptopie zostanie wg Google Analytics zidentyfikowany jako 3 użytkowników, podczas, gdy realnie jest to 1 użytkownik. Do tego spora część użytkowników regularnie lub okresowo czyści pliki cookie. Takie sytuacje sprawiają, że ich realna liczba jest znacznie mniejsza niż widzimy w statystykach – nawet o 20%.
Rys. 1. Rosnące zjawisko shiftingu czyli przełączania się użytkowników pomiędzy urządzeniami sprawia, że realna liczba ruchu na stronie jest mniejsza.
Na ilość odwiedzin strony składa się wiele czynników – okres obecności marki na rynku, siła poszczególnych kanałów ruchu związana z podejmowanymi działaniami marketingowymi, siła kampanii płatnych, zróżnicowanie oferty, konstrukcja strony itp. Statystyczna miesięczna liczba odwiedzin istniejącego od lat hotelu wypoczynkowego o wielkości 50 – 100 pokoi wacha się w granicach od 10 000 do 30 000 sesji. W hotelu miejskim o podobnej wielkości jest to przeważnie zakres od 7 000 do 20 000 sesji.
Współczynnik odrzuceń, który wprowadza Cię w błąd
Jest to bardzo ważny wskaźnik określający udział wizyt, w czasie których użytkownik zobaczył jedynie jedną stronę, po czym opuścił serwis. W teorii bardzo prosty wskaźnik, lecz często wprowadzający hotelarzy w błąd. O ile zbiorczy współczynnik odrzuceń dla witryny hotelu zawiera się zazwyczaj w przedziale od 20% do 40%, o tyle np. współczynnik odrzuceń dla strony z ofertą wakacyjną czy konferencyjną potrafi wynosić już 80% i nie jest niczym dziwnym. Dlaczego tak się dzieje? Na stronie głównej hotelu nie można zazwyczaj zdobyć zbyt wielu informacji – użytkownik dla którego stanowi ona stronę wejścia (czyli ląduje tam w pierwszeństwie) musi przejść dalej aby zapoznać się z ofertami, wobec czego jego wizyta zostanie zakwalifikowana jako nieodrzucenie. Tutaj wysoki współczynnik odrzuceń mógłby być niepokojącym sygnałem, że Twoje kanały ruchu wymagają optymalizacji.
Czy wobec tego wysoki współczynnik odrzuceń jest niekorzystny? To zależy. Przyjrzymy się przypadkowi sprowadzania użytkowników na konkretną podstronę np. z kampanii Adwords czy FB. Promując ofertę wakacyjną częstokroć strona lądowania zawiera wszystkie niezbędne informacje na etapie zbierania danych – podstawową ofertę, warunki rezerwacji, cenę oferty oraz kanały rezerwacji – telefon, email, system rezerwacji który nie powoduje przeładowania strony. To wszystko sprawia, że standardowy współczynnik odrzuceń będzie taki sam dla osoby która weszła i wyszła nie wykazując żadnego zainteresowania jak i dla osoby która faktycznie ofertę przeczytała, wykonała telefon i zarezerwowała pakiet.
Innym przykładem może być oferta konferencyjna odrzucona przez jednego użytkownika, podczas gdy drugi poświęcił jej sporo uwagi, pobrał ją w PDF po czym wydrukował i przekazał osobie decyzyjnej w firmie. Jeśli nie mamy skonfigurowanych zdarzeń (czyli śledzenia interakcji użytkowników z treścią strony np. pobrań plików lub kliknięć linków), to w obydwu przypadkach współczynnik odrzuceń dla użytkowników będzie równy 100%. Dodatkowo na jego wartość wpływa także konstrukcja strony – na coraz popularniejszych „onepagerach” gdzie wszystkie informacje są na jednej podstronie bez konieczności przeładowywania współczynnik odrzuceń będzie bliski 100%.
Rys. 2. Wykres obrazujący wprowadzenie realnego współczynnika odrzuceń opartego o czas (dzień wdrożenia został oznaczony kolorem czerwonym)
Kluczowe jest wobec tego jego prawidłowe mierzenie, gdzie z pomocą może przyjść realny współczynnik odrzuceń oparty o czas spędzony na stronie. Za pomocą odpowiednio przygotowanej funkcji możemy sprawdzić np. czy po 15 sekundach użytkownik dalej jest na stronie i czyta ofertę. Jeśli tak, zakwalifikujemy jego wizytę jako wartościową. Takie rozwiązanie można szybko wdrożyć za pomocą Google Tag Managera – jeśli masz go zainstalowanego na stronie, to pod linkiem https://goo.gl/PVwT1d znajdziesz w pełni opisaną procedurę implementacji realnego współczynnika odrzuceń opartego o czas. Pamiętaj jednak, że samo obniżenie współczynnika odrzuceń nic nie da, jeśli nie będziesz jednocześnie analizować innych ważnych metryk.
Czas trwania sesji który w praktyce nim nie jest
Czas trwania sesji, z definicji to całkowity czas wszystkich sesji podzielony przez liczbę sesji. To co z definicji jest proste, w rzeczywistości jest trudne do wyliczenia. Google Analytics czas trwania sesji oblicza odejmując od siebie tzw. znaczniki czasu. W standardowej implementacji narzędzia analitycznego, czas trwania sesji jest obliczany przy przejściach pomiędzy konkretnymi stronami. Przykładowo jeśli sesja rozpocznie się na ofercie konferencyjnej o godz. 10:00 a na stronę kontaktową przejdziemy o godz. 10:05 i zamkniemy ją po kolejnych 10 minutach, nasz czas trwania sesji będzie wynosił 5 minut. Coś się wobec tego nie zgadza. Google Analytics nie odnotowuje czasu spędzonego na ostatniej podstronie, bo nie jest w stanie określić czasu zamknięcia przeglądarki lub opuszczenia strony. To sprawia, że średni czas trwania sesji nie obejmuje często czasu spędzonego na kluczowej stronie w ścieżce wizyty danego użytkownika.
Rys. 3. W powyższej sytuacji gdy użytkownik zamknie stronę kontaktową nawet po 20 minutach rozmowy telefonicznej z hotelem śr. czas trwania sesji będzie wynosił tylko 5 minut.
Przykładem problemu zmierzenia czasu może być prowadzenie kampanii CPC w Google Adwords, gdzie oferta wakacyjna jest stroną wejścia użytkownika, a ponieważ znajdują się na niej wszystkie niezbędne informacje na etapie poszukiwania ofert przez potencjalnego Klienta, to taka strona stanowi nawet w 80% przypadków stronę wyjścia – na tym etapie użytkownik ją zamyka. Czas trwania jego sesji będzie wynosił 0 sekund, pomimo, że np. czytał ofertę przez 5 minut.
Rys. 4. W sytuacji gdy stroną lądowania z kampanii CPC jest np. oferta wakacyjna czas trwania sesji będzie równy 0 sekund niezależnie od faktycznego czasu spędzonego poświęconego na czytanie oferty – oczywiście pod warunkiem, że użytkownik nie przejdzie dalej.
Na znacznik czasu mają jednak wpływ interakcje. Jeśli masz przygotowaną obsługę zdarzeń w instalacji Google Analytics np. śledzenie obejrzeń wideo, wysłania formularzy, kliknięcia w dynamiczne elementy strony itp. to takie zdarzenie będzie interakcją a informacje o czasie działania zostaną wysłane do narzędzia analitycznego. W takim przypadku jeśli na ostatniej podstronie w ramach sesji zostanie np. wysłany formularz po 5 minutach czytania, to czas od momentu rozpoczęcia oglądania strony do momentu wysłania formularza zostanie wysłany do Google Analytics. Interakcje stają się punktami odniesienia, dzięki którym może zostać wyliczony czas. Istnieją także niestandardowe rozwiązania pozwalające na mierzenie prawdziwego czasu trwania sesji.
Podobnie jak współczynnik odrzuceń czas trwania sesji może prowadzić do błędnych wniosków – może również oznaczać, że użytkownik długo musiał szukać potrzebnych informacji np. z powodu błędnie wykonanej nawigacji serwisu co skutkuje zagubieniem się i kluczeniem użytkownika po stronie hotelu. Podobna sytuacja będzie miała miejsce jeśli użytkownik został wprowadzony w błąd na wejściu. Jeśli wyświetlasz się np. na frazie „sala konferencyjna Zakopane” podczas gdy twój hotel jest w Warszawie, to użytkownik może dowiedzieć się o tym dopiero na końcu przy przejściu na stronę z lokalizacją – zdąży jednak wygenerować pewien określony czas swojej sesji, ostatecznie porzucając zapewne stronę. Jeśli w analizie czas spędzony na Twojej stronie jest dużą wartością, ale współczynnik konwersji jest niski, warto przyjrzeć się takiej sytuacji bliżej.