Broken Links: ze zijn er altijd

http://www.webanalisten.nl/analyse/bezoekers/broken-links-ze-zijn-er-altijd.html

Onderstaand artikel is geschreven door Ton Wesselink en gepubliceerd op webanalisten.nl.

Afgelopen week heb ik meegewerkt aan een Expert Review voor 4 travel websites. De resulaten van dit onderzoek werden met de learnings gepresenteerd op het Emerce Insight Travel congres (zie hier voor de presentatie). Eén van de onderdelen van de review is het controleren van de website op broken links. Wat ik bijzonder blijf vinden is dat er altijd broken links zijn. Niet zomaar een verweg verstopte extrene link, nee, echt het niet meer werken van interne hyperlinks waarvan je weet dat veel mensen ze gebruiken. Niet werkende hyperlinks die er voor zorgen dat de bezoeker het proces waarhij mee bezig was niet kan afmaken. Eerst 2 voorbeelden, daarna een overzicht van gratis tools die kunnen worden gebruikt om broken links te voorkomen!

Bij Neckermann staat op de homepage in de rechterkolom een menu met landeninformatie. Wij vonden 2 landen waarvan de link eindigde op een foutmeldingspagina: Hongarije en Kroatië:

Bij Kras wordt er een rss feed gebruikt voor notificatie van… tja, van wat? De browser rss knop werkt niet (404 server foutmelding) en het aanklikken van het rss icoon in het menu brengt je naar een uitleg rss pagina, maar waar bij elke rss link niet werkt (niet om aan te klikken, maar ook niet na copiëren van de link en opvragen in een browser):

In het voorbeeld van Kras zul je echt in je server log files moeten duiken voordat je merkt dat de rss linkjes niet werken. Er is namelijk geen 404 pagina aangemaakt die kan worden gemeten door hun webanalytics oplossing (Google Analytics). Bij Neckermann is er wel een standaard 404 html pagina. Deze wordt ook gemeten door hun sofware (Omniture), maar blijkbaar kijkt er niemand heel actief naar de 404 rapportage.

Er zijn vele soorten scripts in omloop voor het controleren op broken links. Ik wil je graag doorverwijzen naar de meest gebruikte checkers binnen hun eigen niche:

• Online: W3C broken link checker
• Softwaretool voor windows: Xenu’s link sleuth
• Softwaretool voor Mac: Integrity
• Script (php) voor installatie op eigen server: http://linkchecker.sourceforge.net/

Met het laatst genoemde script kan natuurlijk een geautomatiseerd proces worden ontwikkeld, waarbij bijvoorbeeld wekelijks alle beheerders een email krijgen met niet werkende links op de webpagina. Dit artikel verscheen op webanalisten.nl

Onze reactie hierop

Binnen Speedtrap meten we gewoon de 404 pagina’s met daarbij de referer page en link. Wat we ook uit deze rapportage halen zijn verzonnen urls van mensen. Die hebben het gelezen en proberen dit zo goed mogelijk te reproduceren. Dit is voor ons dan weer voer om redirects aan te maken op de foute url naar de juiste url. Tenslotte gaan we de 404 gebruiken als business alert. Kortom we sturen een bericht bij een 404 en laten een geluid afspelen op de afdeling. Zo kun je met een ogenschijnlijk niet veel zeggend rapport veel acties toepassen die bijdragen aan de optimalisatie van je website.

Bovenstaande illustraties laten zien dat het pakket niet het verschil maakt maar de mensen die ermee werken.

Online Formulieren

Online formulieren en verwachtingen

Geschreven door: Matthew Niederberger - Conversion CompanysluitenAuteur: Matthew Niederberger - Conversion Company
Naam: Matthew Niederberger - Conversion Company
Site: http://www.actualinsights.com/
Alle artikelen van Matthew Niederberger - Conversion Company (1) in: methoden en technieken, optimalisatie tips, usability, verbeteren

Boeken, boeken en nog eens boeken. Na bijna heel Amazon.com leeg gekocht te hebben van boeken over onderwerpen van web analytics tot aan usability (en zo af en toe ook nog een van John Grisham of Robert Ludlem) kan ik alleen maar concluderen dat het lezen hiervan enorm helpt en inspirerend werkt. Ik ben net klaar met het lezen van Caroline Jarrett en Gerry Gaffney’s boek ‘Forms That Work‘. Een boek over het ontwerpen van formulieren vanuit een grotedeels usability en klant ervaring perspectief. Als web analist ben ik niet direct verwantwoordelijk voor usability en customer experience, maar er zijn echter wel veel raakvlakken en verdiep me daarom graag in de stof.

Nog meer hooi op je vork… waarom?

Waarom zou ik als web analist interesse hebben in formulier usability? Tuurlijk, wij meten o.a. volledige formulier processen van start tot eind. We hebben een duidelijk inzicht in de uitval percentages per stap. We bezitten vaak een bak vol kwantitatieve data, erg interessant natuurlijk, maar we moeten al snel toegeven aan het feit dat zonder kwalitatieve data onze optimalisatie opties zeer beperkt zijn.

Hoe gaan we verder? Er wordt niet veel geschreven over online formulier optimalisatie op het internet. Bij een snelle zoekopdracht vind ik er maar twee. Zo schreef Reinout Wolfert hier bij Webanalisten.nl een artikel over het optimaliseren van formulier lengte met Google Analytics. Ruben Timmerman schreef zelfs in 2006 al het artikel “36 Checks & tips voor usability van formulieren” op Usarchy.com. Dit zijn interessante artikelen over de inhoud van het formulier zelf, maar dan vraag ik jullie deze stelling:

Kunnen we de uitval van formulieren beperken en klant ervaring verbeteren door de verwachtingen van het formulier voorafgaand van het invullen beter te definiëren?

Deze stelling heeft met name betrekking op formulieren waarbij veel ‘verzamelde gegevens’ of ‘derde partij’ informatie nodig is om het volledig in te vullen.

Hoe beantwoord je een vraag?

In het boek ‘Forms That Work‘ wordt er gesproken over de vier stappen van het beantwoorden van een vraag door een bezoeker. Deze stappen zijn gebaseerd op onderzoeken van Tourangeau, Rips en Rasinski en staan beschreven in het boek “The Psychology of Survey Reponse“. De stappen die zij vast hebben gelegd m.b.t. het beantwoorden van vragen in een onderzoek zijn:

1. De vraag begrijpen
2. Zoeken naar een antwoord
3. Bepalen of het antwoord bij de vraag past
4. Plaatsen van het antwoord in het formulier

Ik zou graag stap 2 iets verder toelichten omdat het betrekking heeft op de eerder geplaatste stelling. Bij het zoeken naar een antwoord, zijn er in principe vier bronnen beschikbaar. Deze vier bronnen zijn:

1. Directe geheugen
2. Verzamelde gegevens
3. Een derde partij
4. Verzonnen gegevens

Gegevens uit de directe geheugen, zoals leeftijd/geslacht/naam/adres, zijn het makkelijkste om in te vullen. Een bezoeker vult deze gegevens al vaak in uit gewoonte. Verzonnen gegevens zijn gegevens waarbij een bezoeker enige inzet moet doen om ‘maar iets in te vullen’. Vaak zijn dit gegevens die ingevuld worden in ‘bericht/comments’ vakken in een formulier. Het echte probleem, waar een bezoeker meer moeite voor moet doen zijn de verzamelde gegevens of de gegevens die alleen bij een derde partij bekend zijn. Deze gegevens liggen vaak niet bij de hand. Denk hierbij aan je paspoort gegevens, Kamer van Koophandel nummer, polisnummer, klantnummer en ga zo maar door. Om deze gegevens te verzamelen zal een bezoeker wat extra zoek werk moeten verrichten, wat kan resulteren in o.a. :

• frustraties bij de bezoeker
• een vertraging bij het invullen van je formulier
• een bezoeker die het proces geheel verlaat

Bij alle drie punten gaan er bij mij alarmbellen af. Hoe kunnen dit voorkomen?

Alles bij de hand?

Ik gaf net aan dat ik graag boeken lees, maar daartegenover ben ik ook een grote fan van praktische voorbeelden. Daarom wil ik er meteen een met jullie delen, immers zeggen ze het Engels altijd ‘a picture speaks a thousand words‘:

Dit plaatje is van de site van Univé. Het plaatje wordt getoond wanneer een bezoeker een autoverzekering wilt gaan afsluiten. Dus nog voor de daadwerkelijke formulier proces zelf. Hoor ik daar kwartjes vallen? Gelukkig.

Univé geeft hier duidelijk aan dat bij het afsluiten van een autoverzekering zij bepaalde gegevens nodig hebben van de bezoeker. Gegevens die, zo anticipeert Univé op een vriendelijke wijze, niet direct bij de hand liggen en ook zeker niet oproepbaar zijn uit de directe geheugen. Bezoekers hebben nu een veel duidelijker beeld van de inhoud van de formulier zelf voordat ze echt beginnen met het invullen ervan.

De verwachtingen zijn duidelijk. Dat hoewel minder mensen het proces zullen starten, de ‘completion rate’ wel stijgt omdat bezoekers beter voorbereid zijn op je formulier. Als web analist zou ik nu natuurlijk wat data moeten tonen waarbij mijn theorie bewezen wordt (foei, ik heb deze data niet).

De bezoeker heeft nu in principe twee opties. De bezoeker kan gaan beginnen met het invullen en gokt er op dat alle gegevens toch uit de directe geheugen oproepbaar zijn of de bezoeker verlaat de pagina en probeert later terug te keren naar de pagina wanneer alle gegevens bij de hand liggen.

Met de twee bovenstaande opties moet je eigenlijk niet tevreden zijn. De bezoeker heeft zijn weg al naar je gevonden en dat wil je benutten. Ik zal mijn advies beperken tot wat je kan doen voor een bezoeker begint met het invullen van de formulier.

Advies: Opslaan of Versturen, de twee verborgen opties!

Het plaatje links (bron: Vodafone) toont in hoeverre wij de mogelijkheid beschikken om de bezoeker toch gebonden te houden aan een bepaalde product of in dit geval een selectie producten in een winkelwagen.

In dit artikel geef ik aan hoe je formulier cq bestelproces/flow uitval kan minimaliseren door de juiste verwachtingen vooraf te definiëren. Wat doen we dan als een bezoeker bepaalt dat niet alle gegevens bij de hand liggen? Hoe voorkomen we dat de bezoeker de website verlaat? Zetten wij ons vertrouwen op ‘lot’ en hopen we dat de bezoeker ooit weer terugkomt, of helpen we ‘lot’ een handje?

Bied de bezoeker de mogelijkheid aan om de winkelwagen op te slaan of te versturen naar een e-mail adres. Marketeers zullen zeggen dat ‘verstuur naar e-mail’ de beste (en enige) optie zou zijn. Vergeet echter niet dat het misschien te vroeg is in de relatie met je bezoeker om een e-mail adres te vragen. Een veilige optie om de winkelwagen daarom ‘anoniem’ op te slaan biedt daarbij een geweldige uitkomst.

Tools (voor bezoekers)

1. Sxipper (http://www.sxipper.com/) een Firefox browser plugin voor het automatische invullen van basis gegevens in formulieren
2. Google Toolbar (http://toolbar.google.com/T5/intl/nl/) een plugin beschikbaar voor vele browsers waarmee basis gegevens in formulieren automatisch ingevuld kan worden
3. Roboform (www.roboform.com/nl/) een plugin beschikbaar voor vele browsers waarmee basis gegevens in formulieren automatisch ingevuld kan worden

Dit artikel is eerder verschenen op actualinsights.com en Webanalisten.nl

Online inzichten helpen offline keuzes te maken

Onderstaande artikel komt van Webanalisten.nl

Het online kanaal levert veel inzicht in het gedrag van bezoekers. Slimme managers weten deze inzichten te vertalen in waarde voor de hele organisatie. Zij leggen een heldere relatie tussen online gedrag en offline resultaat. Hieronder zal ik drie indicatieve cases behandelen, die opvielen tijdens de laatste editie van de Emetrics summit in Washington:

1: New York Times: relatie tussen page views en vrije verkoop
Op maandag 10 maart 2008 werd bekend dat een prominente Gouverneur van New York, Eliot Spitzer, verbonden was aan een prostitutienetwerk. De NYT had de primeur van dit “ranzige” nieuws, dat meteen op de website werd geplaatst. Als gevolg van dit nieuwsbericht en de bijbehorende foto’s van de dame van losse zeden, braken die middag alle online traffic records.

Grote vraag was: hoeveel kranten moeten we morgen bijdrukken om aan de vraag te kunnen voldoen?
De uitdaging: niet te weinig drukken, want dan lopen we inkomsten mis. Maar ook niet teveel drukken want dan verspillen we veel geld aan papier, distributie- en productiekosten.

Een snelle duik in het web analytics systeem bracht uitsluitsel.

Het bleek dat de page views op dag X namelijk een zeer sterke relatie hadden met de vrije verkoopoplage op dag X+1. De relatie die werd gevonden was dat iedere 100% toename in page views leidt tot 29% volumetoename de volgende dag in vrije verkoop. De correlatiecoëfficiënt voor deze relatie bedroeg 0,74, wat zeer sterk is.

Uitkomst: de drukkerijen produceerden conform de gevonden formule en de voorspellingen bleken te kloppen. Sindsdien zijn de page views van dag X leidend bij het bepalen van de drukkerijvolumes op dag X+1.

2: Home Depot: productintroducties eerst online
Home depot is een grote Amerikaanse doe-het-zelf keten. Online zijn ze zeer prominent aanwezig, maar hun grootste omzetten behalen ze offline in hun 2259 winkels.

Probleem: Home depot heeft veel productintroducties. Een productintroductie is een kostbare aangelegenheid. Men moet immers het product verschepen naar de 2259 verschillende winkels. Daar volgt dan een heel circus van het in schappen plaatsen, prijzen en labelen. Voor een geslaagde productintroductie zijn al deze kosten natuurlijk geen probleem. Maar een mislukte introductie is kostbaar. De inkomsten blijven achter, winkelruimte is verspild. En, de onverkochte spullen moeten weer uit de schappen en teruggescheept naar de distributeur.

Oplossing: doe de productintroductie eerst online en evalueer het effect met web analytics.
Na de online introductie kan men nagaan welke verkoopvolumes het nieuwe product behaalt. Daarmee is al een goede schatting voor een geslaagde offline introductie te maken. Met Web Analytics kan men verder nagaan hoeveel interesse er is in het product. Daartoe meet men de productviews. Daarnaast gebruikt home depot nog enquêtesoftware om de interesse vast te stellen onder de webbezoekers.

Uitkomst: Met de online introducties kan Home Depot tegen een fractie van de distributiekosten een product aanbieden. Door de meetbaarheid van het online kanaal kunnen ze daarna goed inschatten of een productintroductie rendabel zal zijn.

3: Mec Sporting Goods: Locatie nieuwe winkel afhankelijk van online ordergrote
Canadese bergsportbeoefenaars kopen spullen bij de Mountain Equipment Coop (MEC). De organisatie levert offline via 14 winkels. Online leveren ze door het hele land.

Probleem: Het openen van een nieuwe fysieke winkel is geen makkelijke opgave in het dunbevolkte Canada

Oplossing: Web Analytics data maakte duidelijk dat een relatie bestaat tussen gemiddelde ordergrote en afstand tot een fysieke winkel. Hoe groter de afstand, hoe hoger de gemiddelde ordergrote. Door deze relatie te plotten op een kaart vond de organisatie enkele hotspots waar de ordergrote een piek vertoonde. Deze hotspots hadden, hoe kan het ook anders, geen winkel. Die plekken werden vervolgens de locaties voor nieuwe vestigingen.

Bovenstaande voorbeelden spreken tot de verbeelding. Ze maken duidelijk dat online data een enorme rol kan spelen bij organisatiebrede tactische en strategische besluitvorming. De waarde die de beslissingen oplevert was natuurlijk enorm. Volgens mij zijn dergelijke cases voor iedere organisatie haalbaar. 3 aspecten zijn van belang.

Focus niet op techniek. Alle bovenstaande cases zijn uitvoerbaar met de simpelste software. De informatie was op het niveau van visits en page views. Met gratis software is dergelijke data goed te achterhalen.
Kijk organisatiebreed. De cases maken duidelijk dat de analisten zochten naar de betekenis van de informatie voor de gehele organisatie. Meestal vind analyse van web data plaats in de context van het webkanaal. De inzichten zullen zich dan ook beperken tot het webkanaal. Wanneer men zich zou afvragen wat web data betekent voor het geheel van de organisatie komen de “brede” inzichten vanzelf.
Focus op problemen en zoek naar oplossingen. Alle bovenstaande cases zijn gericht op inzet van data om veranderingen te sturen. Actie komt vanzelf door de focus te leggen op problemen die een oplossing nodig hebben. Analyse richt zich dan op het effect van de mogelijke oplossingen en op de uitvoering van de meest kansrijke oplossingen.

Presentatie van Meten naar Testen

Onderstaand een mooie presentatie van Reinout Wolfert. Ik denk dat de opmars van meten is weten naar testen een belangrijke is. Ik heb nu zelf ervaren hoe waardevol testing is en wat dit aan extra omzet betekent. Vaak kan je met simpele kleine test 10% meer omzet genereren. En je zal verbaast staan over de uitkomsten!! Testen is Cool en meten is zweten.

Webanalytics, Testen en verder

View SlideShare presentation or Upload your own. (tags: woensdag wednesday)

Web data in een silo?

Onderstaand artikel is afkomstig van Webanalisten

Integratie van web analytics met andere marketing- en webdata komt zelden voor.

Dat is één van de conclusies uit het web analytics onderzoek dat ClickValue heeft uitgevoerd in samenwerking met Marketingfacts en WebAnalyticsFacts.

Deze constatering uit het onderzoek bevestigt het beeld dat Web Analytics data zich veelal in een silo bevindt naast andere datasilo’s. De praktijk van de respondenten uit het onderzoek is precies datgene waar bijvoorbeeld Avinash Kaushik constant voor waarschuwt. Hij betoogt dat de waarde van data juist ligt in de integratie, “The Gold”. Door de silo’s blijven veel kansen onbenut.

Wat mij het meest verbaasde is dat men verzuimt om Expert Reviews, Usability Tests en Online Surveys te integreren met web analytics. Hier is het immers een organisatorische aangelegenheid –een inkopper- om web analytics te integreren met de kwalitatieve data. Technisch stelt het bijna niets voor. Maar blijkbaar praten de teams niet eens met elkaar.Of veel organisaties realiseren zich niet dat deze zaken goed integreerbaar zijn.

Een andere opvallend feit is de gebrekkige integratie met advertentiesystemen. Dit is weliswaar technisch inspannend. Het is echter onontbeerlijk voor serieuze optimalisatie van het online marketing rendement. Advertentiesystemen als Dart, Atlas en Eyeblaster zijn als geen ander in staat om volledig inzicht te geven in de effecten van kanalen op elkaar. Daarbij kunnen zij in tegenstelling tot geavanceerde web analytics software, de post view effecten van advertenties op omzet en het rendement in andere kanalen rapporteren. Bovendien maakt de integratie lucratieve remarketing mogelijk.

Download hier het onderzoek naar het gebruik van web analytics.

Onderzoek

Ik herken het feit dat veel data nog in een silo zit en deze niet met elkaar zijn verbonden. Wij doen dit nu pragmatisch door afslagen van de data aan elkaar te koppelen en hierop analyses los te laten. En inderdaad zit hier nog veel ongewonnen goud. Ik zal binnenkort hierover een artikel plaatsen.

Daarnaast hebben we nu net onze survey gekoppeld aan onze web anlaytics pakket (speedtrap) en ik ben benieuwd naar de eerste analyses. De eerste analyse die we gaan uitvoeren is gaan kijken als mensen aangeven een technische storing te ervaren of dit werkelijk zo is of dat er informatie wordt gevraagd die ze fout invullen en waarbij wij dus niet duidelijk communiceren wat en waar iets moet worden ingevuld.

De integratie gaat stapvoets maar dit zijn mijns inziens de grote stappen naar het sneller komen tot de inzichten die waardevol zijn voor de organisatie en altijd verborgen waren

Online Middelen Matrix

De Online Middelen Matrix

Binnen ons vak zijn we steeds op zoek naar nieuwe inzichten die ons helpen de online strategie in te vullen. De uitdaging is om de organisatie te voeden met informatie welke uiteindelijk resulteert in kennis en actie. In de quest hierna zijn we gekomen tot een model die we graag willen delen en bespreken met collega webanalisten.
Het model, genaamd de ‘ONLINE MIDDELEN MATRIX’, moet inzicht geven in de investeringskeuze in online marketingmiddelen (SEO, SEA, email, etc.). Welke middelen dragen het meeste bij aan het bedrijfsresultaat? Hoe zorgen we dat bepaalde middelen meer gaan dragen aan het bedrijfsresultaat? Moeten we investeren in de hoeveelheid traffic, de kwaliteit van de traffic of klantbeleving op de site? Dit model geeft antwoord op deze vragen en is daarom een essentieel hulpmiddel voor het bepalen van de online strategie. Voor zowel de ‘externe presence’ als de strategie van je ‘winkel’.
Het model combineert een tweetal metrics: traffic en conversie (zie onderstaand figuur). De assen zijn gebaseerd op de doelstelling van de metrics voor een bepaalde periode. De verticale as (y-as) laat in dit geval de traffic van het middel zien waarbij de middellijn de doelstelling is. De horizontale as (x-as) doet hetzelfde met conversie (doelconversies/traffic). De kleur van de bol geeft aan of het middel een positieve ROI heeft, de omvang van de bol geeft bijdrage aan de omzet weer.
Het is een dynamisch model hierin staat de dynamiek tussen de middelen en de targets centraal. Het helpt bij het bepalen van de strategie en keuzes te maken met betrekking tot geld en energie.

De prioriteit is bepaald op basis van de winst die er op korte termijn gehaald kan worden. Middelen met een grote bol en veel traffic verdienen daarom de meeste aandacht op korte termijn. De matrix kan daarom ook uitstekend worden gebruikt keuze op strategisch niveau te maken. Bijvoorbeeld: hoe worden budgetten verdeeld? waar ligt de focus voor online marketeers?
Het ‘magische woord’ in deze analyse is segmentatie. Hoe wordt de traffic naar de site gesegmenteerd, maar ook segmenteren we het gedrag op de website? Een voorwaarde is dus om de analytics tool hierop in te richten. De inzichten die het geeft zijn van grote waarde voor onze organisatie. De eerste acties zijn inmiddels uitgezet op basis van deze analyse. We zijn benieuwd of onze collega webanalisten dezelfde waarde zien in deze matrix of zien jullie nog verbeterpunten? Graag jullie reactie.


Het volledige artikel en model staat op Webanalisten.nl

Beter goed gejat dan slecht verzonnen

De kampioenen zijn bekend en hieronder zie je de winnaars. Een goede manier om te leren op welke wijze je kan presenteren en data kan vertalen naar kennis.

Doe er je voordeel mee.

De winnaar
ClickThinking

Runner up
Predicta
Clotet.pdf
%20Intelligence

Post-view bannerresultaten: zin of onzin?

De laatste tijd heb ik me enigszins verbaasd over de manier waarop banner resultaten worden geïnterpreteerd. Verbaasd is misschien een understatement, geïrriteerd is een beter woord.

Waar we vroeger alleen keken naar de views en CTR, kijken we nu ook naar het gedrag na de klik. Dit is een zeer goede ontwikkeling, want we willen niet alleen traffic, maar kwalitatieve traffic op onze site. Post-click resultaten zijn hier voor goed te gebruiken.

Het nadeel hiervan is dat we de banner uitsluitend beoordelen op clickgedrag van de bezoeker, maar wat zijn de effecten van het tonen van de banner. Het regelmatig tonen van een banner aan de doelgroep, heeft waarschijnlijk ook een effect op de evoked-set van de doelgroep. Voor dit effect zijn de post-view resultaten toegevoegd aan de evaluatie van bannercampagnes. Dus wat is het gedrag van mensen die alleen de banner hebben gezien en niet hebben geklikt? Komen ze alsnog op de homepage en sluiten ze misschien alsnog het product online?

Nu wordt het gevaarlijk, want hoe interpreteren we deze cijfers? Wanneer kunnen we gaan spreken van een toegevoegd effect? Laat ik het illustreren met een voorbeeld:

In een campagne wordt een banner op 3 verschillende plekken weggezet: A, B, en C. De volgende resultaten kwamen hier op binnen:









De banners verschillen erg in bereik. Dit heeft vaak invloed op de CTR van de banner. Het is dan ook veel moeilijker om met CPC netwerken gericht je doelgroep te benaderen. Daarentegen levert het heel veel goedkope traffic op. Het nadeel van deze goekope traffic is dat het een zeer hoge bounce-rate heeft. Uit mijn ervaring hebben CPC netwerken een gemiddelde bounce rate van 70%. Maar omdat het zo goedkoop is, is vaak de cost-per-action acceptabel.

Als we bovenstaande tabel interpreteren en we kijken naar de laatste kolom dan komt banner B als best uit de strijd. 16 euro per sale op basis van post-click en post-view resultaten. De resultaten kloppen, maar is dit de juiste interpretatie? NEE, ABSOLUUT NIET!

We kunnen met geen mogelijkheid alle post-view resultaten toewijzen aan een bepaalde banner. Wie zegt dat de banner gezien is en dat deze daarom bewust of onbewust ging sluiten. Laten we eens een rekensom maken voor banner C:

5.000.000 mensen (unieke views) hebben de banner kunnen zien. Dit is, laten we zeggen, 25% van de totale online wereld. Dus zou het logisch zijn dat ze minstens 25% van de totale online verkopen uit deze bannerviews komen. Alles boven deze 25% is het effect van de banner. Het komt er op neer dat met 5.000.000 unieke views, het logisch is dat daar veel verkopen op gemeten zijn (post-view).

Willen echt gaan meten wat het effect is van postview resultaten is er maar 1 oplossing:

Neem een controlegroep van 5.000.000 personen (in het geval van banner C) die geen banner getoond hebben gekregen van deze campagne. Zet de post-view resultaten naast elkaar en het verschil hiertussen is het extra effect van het zien van banner C. Dit verschil kun je dan meenemen in het berekenen van de cost-per-sale. De uitkomst van de analyse is nu ineens heel anders (zie onderstaande tabel). Bij beoordeling op cost-per-sale is nu banner A de winnaar.







Een lang saai verhaal, maar wel een om rekening mee te houden. Online media bureau’s willen maar al te graag laten zien dat hun bannerinkoop goed is geweest en willen het liefst zoveel mogelijk verkopen laten zien. Iemand die niet dagelijks in deze cijfers zit, zal de zelfde conclusie trekken als de bureau’s en dus verkeerde sturing van een campagne ongemerkt voorbij laten gaan. Of nog erger, een bannercampagne beoordelen als heel succesvol, terwijl het in werkelijkheid niks heeft opgeleverd.

POST-VIEW resultaten: Geen onzin, maar wel heel gevaarlijk!!

Het licht gaat aan!

Beste HiPPO BV,

Oke de oprichter van HiPPO BV is overtuigd en gaat verder in op zijn online winkel. Hij is een ondernemer in hart en nieren en wil zoveel mogelijk verkopen via zijn website hij bespaart hiermee veel kosten. Hij heeft de online wereld ontdekt en investeert in email, banner, search en natuurlijk zijn website.

Oké het doel is welk middel verkoopt het meest.

Duidelijk search heeft het grootste aantal dus alles op search of wilt u ook weten wat het gekost heeft en of u iedere Euro weer heeft terugverdient? ............JA

Oké de bezoeker kan product a kopen voor EUR 250 en product b voor EUR 500 we zien dan:










Oké nog steeds Search nummero's 1, maar banner draagt ook bij en dat geldt bij Organic en email ook, wat nu?

Nu wordt het interessant. Banner levert niet de investering op maar wellicht met wat gerichte keuzes in de netwerken en plaatsen moeten we deze rendabel kunnen krijgen (actie 1). Email laat de mooiste ROI zien voor elke Euro krijgen we er 6 terug. HiPPO bv mailt alleen op bestaande klanten dus dit is beperkt in oplage. Search is ook prima en Organic ook alleen hier is het aantal nog zeer beperkt en kijkend naar conversie zien we:

Dat organic een hogere conversie heeft. Actie 2 is om de website stevig aan te pakken middels URL beschrijving, aanpassen Tags, Link building etc... Search daarentegen gaan we verder uitbreiden en optimaliseren (Actie 3). Aangezien de HiPPO BV traffic wil blijven houden (voor de RB van HiPPO bv) zien we nog dat bannering de laagste Cost per Visit heeft en het daarom legitiem is om deze als traffic generator te blijven volgen (Actie 4) en daarnaast geven we de directeur van HiPPO BV een keurig rapport mee voor zijn RB zodat we deze actie gauw kunnen schrappen.

Mooie acties voor de aankomende periode en verder inzoomen op de funnels zal nog meer aan het licht brengen. We blijven in contact HiPPO BV.

PS Bovenstaande wordt nu wekelijks bijgewerkt en zien we waar de veranderingen plaatsvinden ben volgende week met vakantie maar zal online en aan het strand met u de gegevens doornemen.

Met vriendelijke Groet,

Een uitgelaten Web Analist!

Waar is het knopje?

Ik zie op het web veel pakketten voor het MKB. Deze bieden een tool die voor weinig of geen geld data levert voor de website van de ondernemer. Wat ik niet zie is dat deze data wordt omgezet in kennis die ervoor zorgt dat de ondernemer meer geld/waarde creëert met zijn website. Recente onderzoeken geven ook aan dat meer dan de helft niet weet wat er gebeurt op zijn website en het niet volledig benutten.

http://sync.nl/bedrijven-benutten-hun-website-vaak-niet/?from_rss=true

Laat we een grafiek nemen die de visits laat zien.




Als een ondernemer dit belangrijk vind en vervolgens de grafiek ziet zal hij een dikke sigaar opsteken, het gaat toch de goede kant op? Als we doorvragen bij de ondernemer merken we dat hij het veel belangrijker vind dat de bezoekers tijd besteden in zijn winkel. Het doel wordt al duidelijkere en we halen de bounce rate (sessie korter dan 10 seconden op uw site) erbij.



We zien nu dat ook de bounce rate sterk is toegenomen en dat we dus ook minder blij mogen zijn met de nieuwe visits. Helemaal als blijkt dat we fors hebben geïnvesteerd bijvoorbeeld door middel van bannering. Om uiteindelijk een actie te maken zou ik tevens nog naar de andere middelen kijken. Welk middel draagt het meest bij aan het doel en waarom? En kunnen we het doel nog ontleden in subdoelen (conversie, branding en service)

Ik sta te popelen om in gesprek te gaan met de oprichters van de website en samen met hun licht te schijnen in die mooie online winkel van hun. Wij kunnen het licht knopje vinden en lampen laten schijnen en de ondernemer een blik geven over wat er de bezoeker in zijn winkel doet of niet doet. Wij kunnen samen met de ondernemer aanpassingen maken in de winkel (ander looppad, nieuw kleurtje en goede service) waardoor niet alleen de ondernemer maar vooral de KLANT weer met een glimlach vertrekt en niet zuur kijkt na 5 seconden wanneer hij realiseert dat dit niet was wat hij zocht.

Koppelen online en offline data voor modelbuilding

Omdat we in de prettige omstandigheid zitten dat we Speed-trap als analyse tool gebruiken, kunnen we afslagen maken van de ruwe data die verzameld wordt. Alles wat de bezoeker doet wordt opgeslagen, waaronder ook alle waardes die een klant invult op de site.

Hieronder valt ook de postcode die bezoekers invullen voor het maken van een premieberekening of invullen tijdens het aanvraagproces. Wat kun je met deze data? In ieder geval niet gebruiken om bezoekers te herinneren aan de actie die ze hebben verricht op de site. We mogen namelijk deze data niet gebruiken om op individueel niveau mensen aan te spreken op hun webgedrag, dit is niet opgenomen in onze privacy statament.

Wat kunnen we dan wel met deze postcodes? We kunnen het meenemen in de modellen die we gebruiken om DM-selecties te maken. Voor alle structerele DM-uiting selecteren wij klanten vanuit een modellen die transactiegedrag voorspellen. Een zeer goede voorspelregel uit dit model zou natuurlijk kunnen zijn:

- heeft een premieberekning op de site gemaakt of;

- is gedurende het aanvraagproces afgehaakt.

Door een koppeling te maken op postcode 6 of postcode/huisnummer combinatie met onze klantenbestand kunnen we deze regels toevoegen. We kunnen dan op huishoudniveau of op straatniveau nagaan of één van deze modelregels van toepassing is. We spreken ze niet aan op hun sitebezoek, maar gebruiken het alleen voor de selectie voor de meest kansrijke klant voor crosssell.

We zijn zeer recentelijk gestart met dit project en hebben daarom nog geen resultaten. Wanneer de eerste resultaten bekend zijn, kom ik met een nieuwe post.

Ik zie je niet maar hoor je wel

Geluid en beelden zeggen voor mij meer dan duizend woorden. Een plaatje, grafiek of kleur spreekt mij aan. Lange rapporten met veel tekst zijn voor mij vermoeiend maar die ene plaat dekt de lading. Dit is ook wat ik wil met metrics. Metrics aanbieden in al zijn vormen. De grafieken kennen we en de rapporten die beschrijven wat er gebeurt ook, maar geluid was voor ons een uitdaging. Ik ben daarom wel trots dat we een zeer goede vorm hebben gevonden en geimplementeerd en jawel het werkt.

Een mooi smartboard hebben we mogen verwelkomen hierop zie je alle mooie realtime dashboards en resultaten van klantonderzoeken. Klik maar op het scherm en de informatie staat voor je klaar om tot je te komen. Wat we tevens hebben gedaan is dat we real time een geluid laten horen wanneer we online een sales verrichten. Het geluid varieert per product en dit betekent in totaal 8 verschillende geluiden. Het volume op 12 en de gehele afdeling kan het horeen. Een metrics die van zich laat horen en zo niet dan weten wij dat we aan de bak moeten. Ik ben nu al op zoek naar de volgende metric die van zich laten horen, ideeen?

EK 2008 en Web Analytics

WE doen het geweldig. We overtroefen de Italianen en hebben de Fransen een rottige avond bezorgt. Maar wat hebben WIJ genoten. En wat gebeurt er dan met onze website? Blijven de mensen komen of krijgen we een flatliner.

Een simpele analyse leert dat op de memorabele avond tegen de Italianen wij 30% minder traffic hadden in de periode acht uur tot elf uur. Daarna werd het niet goed gemaakt je zou immers kunnen denken dat de mensen daarna alsnog effe komen maar de vreugde was blijkbaar te groot. Verder zien we 53% minder leads en 18% minder aanvragen. Alleen die mensen die niet achter Oranje staan of echt nu de aanvraag in orde moeten maken komen bij ons langs. Misschien wel met in de ene hand een flesje bier en een stukje kaas en de laptop op de schoot. Memorabel dan wel dat de het conversie percentage maar liefst omhoog ging met 72%.

Interessant om verder in het EK te gaan kijken hoe de traffic en andere metrics zich ontwikkelen. Geldt ook hier "vrouwen bloot handel dood" of niet? We zullen het zien maar wat mij betreft krijgen we een heerlijke flatliner te zien op 29 juni want dan kijkt iedereen naar de Finale met ONS elftal die de sterren van de hemel speelt en waar we een traan laten als Van der Sar die beker omhoog houdt. Voetbal is net Web Analytics it Rules.

Deze Samenvattingen van de wedstrijden puur genieten!

Nederland - Italie



Nederland - Frankrijk

Congres 29 Mei 2008

Web Analytics staat op de kaart. Het bezoekersaantal heeft dit wel laten zien. Het krijgt steeds meer de aandacht die het verdient en wij krijgen steeds meer inzicht in de verschillende metrics en de toepassing hiervan.

Kers op de taart was natuurlijk Avinash die op een zeer inspirerende, humoristische en persoonlijke wijze zijn visie op web analytics gaf. Ik had de presentatie al een paar maal op You Tube gezien maar live is altijd beter. “Web Analytics gaan we sexy maken” weg met het suffe en stoffige imago, geen bakken met data maar metrics die je laten zien of iets “good” is of “sucks” in een oogopslag. En alles kan je meten er zijn geen excuses meer.

Naast deze top presentatie nog geluisterd naar Independer, Ditzo, Hotelspecials en Stichting Kijkonderzoek. Mooi om te zien hoe Ditzo (onderdeel van Fortis) in de korte tijd een heel merk heeft opgestart. Mijn interesse ging uit naar de database en de integratie van offline en online data. De bronnen die Ditzo gebruikt zijn allen gekoppeld en ik denk dat ze in de toekomst hier mooie dingen mee kunnen doen. Ze werken met Omniture en besteden alles uit ook ander specialisme besteden ze uit met kort termijn contracten zo blijf je flexibel en onafhankelijk.

De dag werd afgesloten met een pre-publish van het onderzoek onder web analisten. De steekproef was nog niet hoog maar een goed initiatief die de markt in kaart brengt met betrekking tot web analytics.

Voor ons genoeg stof tot nadenken en de volgende dag gelijk de dashboards opgestart en nieuwe gebouwd. Configuratie iets anders gezet en draaien maar “ Web Analytics Rules”

View Upload your own