Funnel Analysis

Complexity made simple.
Funnel Analysis
Analiza konwersji na stronie internetowej z
Przez ostatnie kilka lat znacznie zwiększyły się transakcje poprzez witrynę www.
Monitorowanie zachowań klientów na stronie internetowej staje się coraz bardziej
popularne. W wielu przypadkach okazuje się być jednym z głównych punktów
w sprzedaży, marketingu czy strategii rozwoju produktu.
Nawigacja na stronie internetowej
Lejek konwersji oznacza zwężany ku dołowi lejek, który obrazuje migrację klientów na danej
witrynie. U góry znajdują się wszyscy użytkownicy trafiający na daną witrynę, na dole natomiast
pozostają ci, którzy ostatecznie zdecydowali sie na zakup produktu (lub usługi) przez internet.
Pomiędzy tymi punktami mieści się właściwy lejek. Posiada różne poziomy (w zależności
od potrzeb), które oznaczają kolejne etapy wędrówki po stronie. Ścieżki te są monitorowane w celu
zrozumienia zależności i – w konsekwencji – optymalizacji sposobu poruszania się użytkowników
po witrynie. Szczegółowa wiedza na ten temat może posłużyć do poprawy fukcjonalności,
jak również zwiększenia konwersji (wyższa sprzedaż). Analiza lejka konwersji często wymaga
przetwarzania ogromnej bazy danych (logi serwerowe). Dlatego też IMPAQ znalazł rozwiązanie
– Apache™ Hadoop® (platforma pamięci masowej umożliwiająca obsługę dużych zbiorów).
Pozwala ono na całościową analizę tego, w jaki sposób użytkownicy poruszają się po witrynie.
Korzyści dla biznesu
Śledzenie
witryny jest ważne, ponieważ odkrywa zainteresowanie stroną www docelowej
grupy użytkowników.
Funnel Analysis może poprawić funkcjonalność oraz zwiększyć konwersję na danej witrynie
– nawet o kilkanaście procent.
Zwiększa sprzedaż produktów online.
Rozwiązanie, które proponuje IMPAQ, umożliwia mierzenie efektywności kampanii reklamowych
oraz reklam w ogóle.
Pokazuje zachowanie użytkowników na stronie.
Zrozumienie i lepsza reakcja na potrzeby klientów związane ze stroną internetową.
Możliwość pełnego wykorzystania potencjału witryny.
Big Data to technologia obsługująca ogromne wolumeny danych zarówno nieustrukturyzowanych,
jak i częściowo ustrukturyzowanych. Biorąc pod uwagę rozmiar danych i ich niekoniecznie
ustrukturyzowaną naturę, analizy tych danych są nieodpowiednie dla relacyjnych baz danych.
Analiza konwersji strony internetowej wymaga zastosowania Big Data. Dlatego znaleźliśmy
rozwiązanie dotyczące Funnel Analysis, które mogliśmy wdrożyć w Apache Hadoop.
Popularne problemy związane z analizą konwersji rozwiązane przez IMPAQ.
Krótkie porównanie z Google Analytics:
Nasze
rozwiązanie pozwala na analizę retrospektywną.
Daje możliwość porównania raportów przez interfejs.
Pozwala na zapisanie danych.
W naszym rozwiązaniu źle zaimplementowany filtr nie powoduje nieodwracalnej utraty danych.
Ponadto – zaimplementowanie filtru nie powoduje utraty danych, które nie zostały objęte filtrem.
W Google Analytics dane są posiadane przez Google.
Dlaczego Big Data?
Volume
– olbrzymie wolumeny danych,
szybko rosnące i zmieniające się;
ariety – dane nie są ustrukturyzowane,
V
pochodzą z wielu źródeł oraz z różnych
urządzeń;
elocity – analiza danych powinna
V
być dokonywana w czasie rzeczywistym
albo bliskim rzeczywistemu;
alue – Big Data to sposób
V
na generowanie nowych przychodów
lub unikanie niepotrzebnych kosztów.
Visitors to web site
Przykładowe zastosowanie:
Jakie
są najpopularniejsze ścieżki prowadzące do zadanej strony?
Gdzie na stronie użytkownicy najczęściej kończą sesję?
O jakiej porze produkty na stronie cieszą się największym zainteresowaniem?
Na ile skuteczna jest kampania reklamowa (Traffic Sources Report)?
Jakie są najbardziej prawdopodobne ścieżki przejść?
20 000 total visitors
to the site
100%
of visitors
Case study – przykładowe zastosowanie:
Category of previous viewing
Category
Home
Account Category Produkt Information Shop. C.
21
4
Account
3
59
0
Category
15
2
60
Home
Category Produkt
of current
Information
viewing
2
Order
Exit
11
3
0
10
1
2
14
0
1
25
13
5
0
22
1
2
5
21
44
13
6
0
6
26
17
7
17
44
14
80
61
Shop. cart
2
9
1
3
4
46
20
1
Order
0
0
0
0
0
10
0
0
Exit
31
4
9
9
13
1
0
0
Marginal
5
6
33
16
20
7
1
12
initial prob.
15
3
16
5
60
2
0
0
Tabela pokazuje wyrażone w procentach ścieżki konwersji. Nazwy kolumn reprezentują
strony poprzedniego widoku (z jakiej strony użytkownik przeszedł na stronę bieżącą),
nazwy wierszy natomiast pokazują stronę, na której użytkownik znajduje się aktualnie.
Co zawiera matryca przejść (przykłady)?
Spójrzmy na kolumnę o nazwie ‘Home’. Wartości w kolumnie pokazują procent
użytkowników, którzy odwiedziwszy stronę główną (Home), podjęli następujące ruchy:
21% załadowało stronę główną ponownie (odświeżyło widok), 3% poszło do strony
‘Account’, 15% do ‘Category’, 2% do ‘Products’ itd. Suma wszystkich wartości w kolumnie
‘Home’ (i w każdej innej kolumnie) wynosi oczywiście 100% (21% + 3% + … + 31% =100%).
Inny przykład: procent użytkowników, których ścieżka zaczęła się na stronie ‘Category’
(nazwa kolumny) i którzy następnie przeszli do strony ‘Shopping Cart’ (wiersz w kolumnie
‘Category’) wynosi 1%.
Spójrzmy na ostatni wiersz poniżej tabeli: pokazuje on, że użytkownicy całą sesję na stronie
zaczynają najczęściej od ‘Information page’ ( 60%), ‘Home’ (15%) i ‘Category page’ (16%).
Co można wywnioskować z tych przykładowych danych?
Przykład 1: Większość wartości w wierszu ‘Order’ wynosi 0%. To znaczy, że jedyna
droga, by dostać się na stronę ‘Order’, to droga od strony ‘Shopping cart’ (10%). Może
powinniśmy zatem zastanowić się nad przemodelowaniem strony – tak by dało się przejść
do strony z zamówieniami (‘Order’) również innymi ścieżkami (nie tylko wchodząc najpierw
na ‘Shopping cart’). Przemodelowanie strony na podstawie danych z macierzy przejść
to skuteczny sposób, aby zoptymalizować stronę i w konsekwencji – aby podnieść wyniki
sprzedaży oferowanych przez stronę produktów.
total visitors
57%
visit shooping
area
35%
place item
in cart
3%
make
a purchase
130 visitors complete goal
Czynniki poszerzające badany lejek
konwersji
Dopasowanie
oferty do potrzeb potencjalnych klientów.
Rozumiane jako optymalizacja źródeł
pozyskiwania ruchu na stronie internetowej
oraz właściwy przekaz marketingowy.
Poprzez zadbanie o dopasowanie,
można zmiejszyć współczynnik odrzuceń
badanej witryny.
Unikalna
wartość oferty
Zabiegi marketingowe we właściwych
miejscach (miescach największego ruchu
na stronie), informujące klienta dlaczego
powinien wybrać produkt danej firmy,
a nie konkurencji.
Bodźce
wpływające na zachowanie
użytkowników
Sposób prezentacji informacji na stronie
pod względem funnel analysis. Klient
powinien w łatwy sposób móc znaleźć
wszystkie potrzebne informacje. Wgląd
do ofert specjalnych, promocji itd.
Klarowność
przekazu
Grafika i tekst powinny być umiejscowione
we właściwym miejscu. Logi witryny jako
punkt wyjścia.
Dodatkowe informacje na temat IMPAQ
www.impaqgroup.com
Przykład 2: Innym sposobem zoptymalizowania strony poprzez analizę konwersji jest
pozyskanie informacji o najbardziej prawdopodobnym przebiegu ścieżki. Może to pokazać
na przykład, gdzie należałoby stworzyć linki pomiędzy danymi stronami.
Konrad Hoszowski
Practice Manager
Machine to Machine
and Cloud Computing
IMPAQ Sp. z o.o.
Mokotów Nova
ul. Wołoska 22, 02-675 Warszawa
Tel.
+48 22 31 46 000
Fax
+48 22 31 46 001
Mobile +48 606 985 380
[email protected]