Webanalyse

Hva er webanalyse?

Webanalyse er måling og analyse av data for å få en bedre forståelse av brukeratferd på tvers av nettsider.

Analyseplattformer måler aktivitet og atferd på et nettsted. For eksempel

• Markedsførere og innholdsskapere: For å vurdere kampanjeeffektivitet og ROI. Hvor mange brukere som besøker nettstedet, hvor lenge de blir værende, hvor mange sider de besøker, hvilke sider de besøker, og om de kommer inn ved å følge en lenke eller ikke.
• UX-designere: For å forstå hvordan besøkende samhandler med et nettsted eller en app. Liker de tekst eller bilder, hvilke ikoner liker de, og hvilke alternativer klikker de på?
• Eiere av e-handelsbedrifter: For å måle og sammenligne nettstedets ytelse og se på viktige resultatindikatorer som driver virksomheten, for eksempel konverteringsfrekvensen ved kjøp.

Nettanalyseplattformer sporer ulike beregninger, for eksempel antall besøkende og demografi, tid brukt på nettstedet, besøkte sider og navigasjonsveier, trafikkilder, konverteringsfrekvenser og mer.

Webanalyse samler innsikt gjennom ulike metoder:

• Brukersegmentering: Gruppering av besøkende basert på felles kjennetegn
• Atferdsanalyse: Studerer brukernes handlinger og interaksjoner på nettstedet
• Traktanalyse: Undersøke stegene brukerne tar mot et mål (f.eks. kjøp, nedlasting av innhold osv.)
• Kohortanalyse: Samle inn data fra trafikken på nettstedet for å sammenligne grupper av brukere over tid

Virksomheter utnytter denne innsikten til å optimalisere nettstedets ytelse og forbedre brukeropplevelsen.

Hvorfor er webanalyse viktig?

Et gammelt forretningsordtak er at alt som er verdt å gjøre, er verdt å måle.

Nettstedsanalyser gir innsikt og data som kan brukes til å skape en bedre kundeopplevelse for besøkende på nettstedet.

Å forstå kundeatferd er også nøkkelen til å optimalisere et nettsted med tanke på viktige konverteringsberegninger.

Webanalyse kan for eksempel vise deg de mest populære sidene på nettstedet ditt og de mest populære kjøpsveiene.

Med digital analyse kan du også spore effektiviteten av de digitale markedsføringskampanjene dine, slik at du kan bruke det som grunnlag for fremtidig innsats.

Viktige komponenter i webanalyse:

• Metoder for datainnsamling: Dette omfatter datainnsamlingsteknikker som JavaScript-tagger, informasjonskapsler og serverlogger. Riktig datainnsamling er avgjørende for nøyaktig analyse og beslutningstaking.
• Metrikker og KPI-er: De spesifikke måleparameterne som brukes til å evaluere nettstedets ytelse. Eksempler er avvisningsfrekvens, konverteringsfrekvens og gjennomsnittlig øktvarighet.
• Rapportering og visualisering: Dette innebærer å presentere data i lett forståelige formater som diagrammer, grafer og dashbord. Tydelig visualisering bidrar til rask forståelse og kommunikasjon av innsikt.

Prosess for webanalyse

De fleste analyseverktøy "tagger" nettsidene sine ved å sette inn en JavaScript-kodebit i nettsidens kode.

Ved hjelp av denne taggen teller analyseverktøyet hver gang siden får en besøkende eller et klikk på en lenke. Taggen kan også samle inn annen informasjon som enhet, nettleser og geografisk plassering (via IP-adresse).

Webanalysetjenester kan også bruke informasjonskapsler for å spore individuelle økter og for å fastslå gjentatte besøk fra samme nettleser.

Siden noen brukere sletter informasjonskapsler, og nettlesere har ulike begrensninger rundt kodesnutter, kan ingen analyseplattform hevde at dataene er helt nøyaktige, og ulike verktøy gir noen ganger litt forskjellige resultater.

Hovedsakelig fokuserer webanalyseprosessen på de fire hovedkomponentene:

1. Datainnsamling

   Dette er grunnlaget for webanalyse, der rådata samles inn fra brukernes interaksjon med nettstedet. For eksempel

   • Tidsstempler: Når brukerne besøker eller interagerer med nettstedet
   • Henvisningsadresser: Hvor brukerne kom fra (f.eks. søkemotorer, sosiale medier)
   • Søkeord: Hva brukerne søkte etter for å finne nettstedet
   • Sidevisninger: Hvilke sider brukerne besøkte
   • User-agent-strenger: Informasjon om brukernes enheter og nettlesere

2. Gjør data om til innsikt

   Data omdannes til handlingsrettet innsikt ved hjelp av beregninger som beskriver brukeratferd. Eksempler på beregninger inkluderer

   • Avvisningsfrekvens: Prosentandel av besøk på én side
   • Unike besøkende: Antall individuelle brukere som besøker nettstedet
   • Sidevisninger per økt: Hvor mange sider brukerne ser på i gjennomsnitt

3. Utvikle nøkkelindikatorer for ytelse (KPI-er)

   Målinger kombineres med forretningsmål for å skape KPI-er som måler suksess. Dette inkluderer

   • Gjennomsnittlig ordreverdi: Typisk beløp brukt per transaksjon
   • Fullføringsgrad for oppgaver: Hvor ofte brukerne fullfører en spesifikk oppgave
   • Kundens livstidsverdi: Forventet nettofortjeneste fra hele det fremtidige kundeforholdet

4. Formulering av strategi

   Virksomheter setter seg mål og lager handlingsplaner for å oppnå ønskede resultater. Eksempler på strategiske mål kan være

   • Øke salget med en viss prosentandel
   • Å oppnå en større markedsandel
   • Forbedre kundelojaliteten
   • Forbedre brukerengasjementet på nettstedet

Eksempel på webanalysedata

Webanalysedata presenteres vanligvis i oversikter som kan tilpasses etter brukerpersona, datointervall og andre attributter. Dataene deles inn i kategorier, for eksempel

Publikumsdata

• antall besøk, antall unike besøkende
• forholdet mellom nye og tilbakevendende besøkende
• hvilket land de kommer fra
• hvilken nettleser eller enhet de bruker (desktop vs. mobil)

publikums atferd

• vanlige destinasjonssider
• vanlige utgangssider
• hyppig besøkte sider
• hvor lang tid de bruker per besøk
• antall sider per besøk
• fluktfrekvens

Kampanjedata

• hvilke kampanjer som drev mest trafikk
• hvilke nettsteder som henviste mest trafikk
• hvilke søkeordsøk som resulterte i et besøk
• fordeling av kampanjemedium, for eksempel e-post vs. sosiale medier

Webanalyse er avgjørende for å forbedre brukeropplevelsen, noe som har direkte innvirkning på avvisningsrater og SEO-rangeringer. A/B-testing gjør det mulig å sammenligne ulike versjoner av nettsider eller markedsføringsmateriell, noe som gir grunnlag for beslutninger om design og innhold. Segmentering gjør det mulig å skreddersy UX- og markedsføringstiltak basert på brukeregenskaper. Målretting, basert på segmentering, muliggjør personaliserte opplevelser, noe som forbedrer engasjementet og konverteringsraten.

Ved å konsekvent bruke disse analysedrevne strategiene kan du skape en syklus av kontinuerlige UX-forbedringer.

Eksempler på webanalyse

Det mest populære webanalyseverktøyet er Google Analytics, men det finnes mange andre på markedet som tilbyr spesialisert informasjon, for eksempel sanntidsaktivitet eller varmekartlegging. Mange av disse verktøyene kan også integreres direkte i innholdsstyringssystemet (CMS) eller andre deler av martech-stakken.

Få mest mulig ut av webanalyseverktøyene dine

Når du velger en webanalyseplattform, bør du tenke på følgende

• Tilgang til data i sanntid: Mulighet til å se og handle på data etter hvert som de samles inn
• Integrasjoner: Kompatibilitet med eksisterende teknologi og markedsføringsverktøy
• API-funksjoner: Fleksibilitet til å hente ut og manipulere data for tilpasset rapportering
• Sporing av kundereiser: Mulighet til å følge brukere på tvers av flere berøringspunkter og enheter
• Skalerbarhet: Kapasitet til å håndtere datavolumet etter hvert som virksomheten vokser
• Brukervennlighet: Brukervennlig grensesnitt og rapporteringsfunksjoner
• Kostnad: Prisstruktur som er tilpasset budsjettet og forventet avkastning på investeringen

Mest brukte verktøy for nettanalyse:

1. Google Analytics
   "Standardverktøyet" for nettstedsanalyse, gratis og mye brukt
2. Adobe Analytics
   Svært tilpasningsdyktig analyseplattform (Adobe kjøpte analyselederen Omniture i 2009)
3. Mixpanel
   Avansert mobil- og nettanalyse som måler handlinger i stedet for sidevisninger
4. Parse.ly
   Tilbyr detaljert sanntidsanalyse, spesielt for publisister
5. CrazyEgg
   Måler hvilke deler av siden som får mest oppmerksomhet ved hjelp av "heat mapping

Det finnes et bredt utvalg av analyseverktøy på markedet, og hvilke leverandører som passer best til bedriftens behov, avhenger av dine spesifikke krav. Heldigvis kan Optimizely integreres med de fleste ledende plattformene for å forenkle dataanalysen.

Utfordringer med nettanalyse

Datanøyaktighet er et vedvarende problem, og faktorer som sampling, bot-trafikk, annonseblokkere og deaktivert JavaScript kan potensielt forvrenge resultatene. Sporing på tvers av enheter byr på problemer når det gjelder å identifisere brukere på tvers av flere enheter, noe som ofte fører til overestimering av antall unike besøkende.

En annen utfordring er å tolke dataene riktig, ettersom tall uten kontekst kan være misvisende. Tekniske begrensninger, som den potensielle innvirkningen på nettstedets hastighet og manglende mulighet til å spore offline-interaksjoner, kompliserer bildet ytterligere.

Det er avgjørende å forstå disse utfordringene. Regelmessige revisjoner av analyseoppsett, å holde seg oppdatert på personvernregelverket og å bruke flere datakilder kan bidra til å redusere disse begrensningene.

Skarpere analyser, bedre innsikt

Data kan bare fortelle deg noe hvis du kan samle dem inn på en effektiv måte. Erfaringer fra 127 000 eksperimenter viser at team med analyseverktøy har 32 % bedre resultater enn team uten. I tillegg hadde de 16 % større suksess ved å legge til varmekartlegging.

Det betyr at bruk av analyser er en viktig forbedringsmulighet for de fleste virksomheter.