Merknader i Google Analytics

Merknader (eller annoteringer som det kalles i Google Analytics) er en gammel, men også ofte glemt funksjon for informasjonsdeling i Google Analytics.

Jobber du et sted hvor flere brukere benytter de samme profilene til sine analyser og rapporter, så er merknadsfunksjonen noe å merke seg.

Merknadsfunksjonen lar deg knytte enkle små meldinger (merknader/annoteringer) opp mot konkrete datoer. Typiske ting å notere seg der er:

  • Kampanjestart /-slutt
  • Annonsestart /-slutt
  • Endringer som er gjort i kampanjer
  • Endringer som er gjort i datagrunnlaget
  • Endringer som kan påvirke datakvaliteten
  • Offline-aktiviteter (Avis/TV/Radio)
  • Redaksjonell omtale, f.eks. innslag på nyhetene
Se bildet under for å se konkrete eksempler fra en av mine profiler:

Merknadsfunksjonen kan således fungere som en rapporteringsmetode blant alle som jobber med den samme profilen, uten at dere må notere, ringes eller sitte sammen i samme kontorfellesskap.
Merknadene kan også gjøres private og dermed bli din egen personlige notatblokk. Personlig så har jeg andre, bedre, systemer til det. Så etter min mening er det først og fremst med tanke på informasjonsdeling at jeg mener denne funksjonen er spesielt nyttig.
Posted in Google Analytics, Rapportering | Tagged , , , , , , , | Comments Off

Hva er dine forretningsmål?

En grunnleggende faktor for å kunne måle om noe er suksess eller fiasko, er at du vet hva du vil oppnå. Paradoksalt nok så er også dette den største og vanligste utfordringen jeg møter hos mine kunder. Ofte så vet de egentlig ikke hva de vil oppnå.

En ting er at man ikke har satt opp mål i Google Analytics eller at man ikke har satt verdi på konverteringene sine (fordi ulike mål ha ulik viktighetsgrad). Alt det kan ordnes ganske fort, men hvis du ikke vet hva du vil oppnå så blir det straks litt verre.

Ikke alle har mål om å selge eller tjene penger for den sakens skyld, men alle har en grunn for å eksistere. Noen vil informere, andre vil omvenne og noen vil automatisere (f.eks. saksbehandlingen). Se en god artikkel om ulike forretningsmodeller på websuksess.no .

Det er imidlertid påfallende ofte at disse tingene ikke er konkretisert. Og her ligger poenget. Alle har en ide om hva de vil. Alle har i det minste en vag formening om hva som er målet. Svært få klarer imidlertid å konkretisere eller sette mål for hva de vil oppnå.

Før du ser på tallene, før du gjør aktiviteter og før du kjøper annonser, så må du vite hva du vil oppnå. Du må vite hva som er suksess for deg eller din organisasjon. FØR.

Noen sier de vil selge mer. Hva er mer? Hvor mye er mer? Og hvilke ting er det de vil selge? (eksempler fra salg er alltid så “rene” former for konverteringer at de egner seg godt for å være eksempler, men de samme prinsippene gjelder for alle typer konverteringer)

Er det bra om du selger 1 – en – enhet? Er det bra om du selger 10 stk ?

Hvis du kvantifiserer målene dine FØR du iverksetter aktivitetene så vil du få ærlige svar tilbake i etterkant. Ærlige svar gir også grobunn for å stille spørsmål om hvorfor. Det er igjen forutsetningen for å oppnå læring. Hva var det som virket? Hvordan kan jeg bruke dette til å lykkes dobbelt så mye neste gang?

Det som vanligvis skjer er imidlertid at målene ikke kvantifiseres i forkant. Det som skjer er at vi setter de i etterkant, når vi vet hva resultatene ble. Men hva skjer da? Jo, vi finner alltid grunner til at resultatet vi oppnådde var bra eller i det minste godt nok. På den måten lykkes vi hver eneste gang. Fordi det ikke finnes noe annet alternativ enn å lykkes…

Når vi ikke har satt målene på forhånd her vi jo heller ikke fått noe kriterie for å skille hva som er dårlig fra hva som er bra, så mulighetene for læring blir små. Slik faller vi inn i en ond sirkel hvor vi får stor selvtillit, men liten eller ingen læring.

Mitt viktigste tips til alle blir derfor å finne ut hva som er dine eller din organisasjons mål, og konkretisere dem.

Lykke til !!

 

Posted in Hvordan Webanalyse?, Hvorfor Webanalyse?, Kampanjeanalyse, KPIer, ROI, Webanalyse, Webstatistikk | Tagged , , , , , , , , , , , , , , , | Comments Off

Viktige tips om design av webskjema

The Dirty Designer – Jakob Thyness –  har på sin blogg dirtydesign.no laget en liste over viktige tips for en som skal lage et webskjema må huske på. Siden jeg har målt og analysert veldig mange webskjema så tenkte jeg at jeg skulle utvide denne artikkelen med en kommentar hvor jeg ytterligere prioriterer denne listen basert på målingene som jeg har gjort i årenes løp.

Det er først og fremst ift 3 av disse 9 punktene jeg har sett at brukerne avbryter sin prosess på veien gjennom et webskjema. Dette gjelder spesielt punkt 1 (del opp), 5 (obligatoriske felter) og 6 (marker feilutfyllinger). Det er helt klart feil i punkt 5 om obligatoriske felter som slår sterkest ut oftest.

Når det gjelder punkt 1 om å dele opp skjemaet, så er det viktig for norske brukere og desto viktigere jo mer informasjon du ønsker å samle inn. Det handler ikke om hvor mange steg man har i et skjema. Det er ofte lurere å ha enda et ekstra steg, enn å ha ett for lite. Det som er avgjørende er at oppdelingen er logisk og at feltene på hver del hører naturlig sammen. Navn og adresse hører naturlig sammen, det samme gjelder valg av produkt og antall.

Det som imidlertid er den mest avgjørende faktoren når man deler opp et skjema, er at man legger inn en “tracker” (typisk lokalisert øverst i midtfeltet over skjemaet) som viser brukeren hvor han/hun er i prosessen. Gjelder skjemaet salg eller kjøp er det fordelaktig å angi tydelig for brukeren hvor i prosessen forpliktelsen skjer, slik at brukeren føler seg trygg hele veien gjennom alle stegene. Denne angivelsen kan både ligge i prosesstrackeren og/eller synliggjøres via tekst i knappene som leder fra steg til steg (pkt 7 hos Jakob).

Når det gjelder punkt 5 om obligatoriske felter, så er dette den jeg opplever som desidert viktigst i webskjema. Det er flere feil man kan gjøre. Den første er at du må følge konvensjoene på hvordan man merker av obligatoriske felt. Obligatoriske felt skal være merket med en rød sirkel. Dette er noe brukerne kjenner igjen fra før. Selv bruk av en vanlig stjerne eller å gjøre den røde sirkelen til en firkantet prikk gir dårligere resultatet, selv om utslaget ikke nødvendigvis blir kjempestort.

Der hvor de store blemmene oppstår er hvis man lager et felt obligatorisk, og samtidig inkluderer en dårlig label eller feltbeskrivelse, eller legger på vanskelig validering. Da vil det oppstå feil i skjemaene. Da blir brukerne sittende fast. Jeg har sett tilfeller hvor brukerne i snitt har forsøkt å sende inn samme side i samme skjema i gjennomsnitt mer enn 4 ganger. 4 – fire – ganger i gjennomsnitt. Da skjønner du at mange gir opp.

Hvor ille dette slår ut vil avhenge av brukerens motivasjon for å gjennomføre skjemaet. Gjelder dette offentlige tjenester som f.eks. søknader om barnehageplass hvor eneste mulighet er gjennom akkurat dette skjemaet, så vil folk forsøke igjen og igjen inntil de blir blå. Er skjemaet en del av din handlekurvprosess og du lever i en verden med stor konkurranse taper du masse penger.

Det er viktig at man vurderer sterkt bruken av obligatoriske felt. Brukerundersøkelser viser nå at brukerne normalt vil prøve å fylle ut alle feltene du legger inn i skjemaet ditt uansett om de er obligatoriske eller ikke. En bruker er som regel ganske pliktoppfyllende, så i hvor stor grad er det egentlig bruk for obligatoriske felter?

Svaret er egentlig at det nesten bare er behov for obligatoriske felter dersom de inngår i etterfølgende automatiserte prosesser eller inneholder forretningskritisk informasjon. Skal du sende brukeren en ordrebekreftelse på email så må du ha en emailadresse. Driver du salg må du ha nok data til å forplikte mottakeren, som vil si navn eller firmanavn og en kontaktmulighet.

Til slutt har vi punkt 6 om å markere feil. Dette punktet er bare vesentlig dersom du har lagt inn obligatoriske felter og/eller validering. Kan du klare deg uten det, så sikrer du at brukeren får sendt inn skjema med eller uten feil. Blir skjemaet fylt ut med feil, så skyves denne byrden over på deg og den senere oppfølgingen. Det kan ofte være lurt.

Hvis du vet at en henvendelse uansett må følges opp i ettertid, så kan det være lurt å akseptere noen feil i skjemaet, som du heller kan kvalitetssikre sammen med brukeren senere. Alternativet kan nemlig være at du ikke får henvendelsen i det hele tatt, hvis brukeren ikke skjønner hva feilen er eller ønsker å ta seg bryderiet med å rette opp. Har du usikre brukerne eller brukere med med lav motivasjon for å fullføre skjemaet kan det lønne seg å heller akseptere feil informasjon.

Likevel, feil informasjon skaper alltid merarbeid. Enten for deg, senere, eller for brukeren nå. Det er lurt å informere brukeren godt mens de fyller ut skjemaet (punkt 3 hos Jakob) og i det minste sørge for tydelige feilangivelser ved valideringsfeil eller manglende obligatoriske felter.

Jeg vil dessuten anbefale at denne informasjon en om feil angis i selve skjemaet, koblet direkte mot markering av de aktuelle feltene med feil. Dette er spesielt viktig dersom brukerne gjøre flere feil enn en. En bruker vil typisk forvente at alt er greit når den første feilen er rettet opp. Vi legger av en eller annen grunn ikke så godt merke til at vi har gjort enda flere feil. Da er det lurt å markere feilene i selve skjemaet slik at brukeren oppdager dem alle på veien mot knappen som sender inn skjemaet enda en gang.

Det var mine viktigste tips om temaet webskjema. Håper det hjalp.

Trenger du mer hjelp så holder Jakob og jeg kurs sammen om disse tingene.
Følgende kurs kan være relevante:

 

 

Posted in Webstatistikk | Comments Off

Er webanalyse en vitenskap eller et håndverk?

Forskjellen mellom vitenskap (science) og håndverk (arts and craft) er at vitenskapen finner konkrete og tildels entydige sannheter. “Svar med to streker under”. Håndverk baserer seg i større grad på tolkning og vurdering. Hva passer best i denne situasjonen?

Hva er så tilfellet med webanalyse?
Jeg mener webanalyse kan være begge deler, men at det i lille Norge mest er et håndverk.

For at noe skal bli en vitenskap og for at konklusjonen skal nærme seg å bli fakta, må ting settes i system og vi må ha nok tilnærmer like data i stor skala for å kunne validere på et høyt nok konfidensnivå.

Hvis du er en stor organisasjon (f.eks. DnB NOR eller større) så har du systemene og dataene. Hvis du så inkluderer nok mennesker til likningen, så kan klare å skape en tilnærming til webanalyse som blir vitenskaplig. Hvor tallene alene og automatisk forteller hav som er fakta eller “sannheten”.

er du derimot litt mindre, med få mennesker tilgjengelig, med begrenset trafikk og et gratis verktøy som rapporteringssystem (jeg beskriver nå majoriteten av norske bedrifter), så blir det vanskeligere å etablere “fakta” og “sannheter”. Da er det tolkninger og vurderinger som vil gjøre seg gjeldende.

Hvilke implikasjoner har så dette?
Det har ganske store implikasjoner ift læring og opplæring.

En vitenskap kan man som regel lese seg til å forstå, man kan lære det på skolebenken. Håndverk derimot må oppleves og utføres. Læring skjer over tid, med erfaring. Man kan lære av seg selv eller man kan lære av eller med andre (f.eks. som lærling), men det kreves tid.

En håndverker kan fortsatt læres opp i rammeverk og i konkrete verktøy via skolebenken, men det som kommer etterpå krever typisk erfaring. Hva er en god vurdering eller tolkning. Har man sett disse dataene før. Hva betydde de da? Betyr de det samme nå eller er kontekst så annerledes at de samme tallene faktisk indikerer noe annet?

Det er alltså ingen snarveier til gode resultater innen webanalyse. Hvis webanalyse i Norge først og fremst er et håndverk, så trenger vi mennesker som jobber med faget over tid. De er det ikke mange av, men heldigvis er tallet stigende, og det er gledelig.

Et kurs kan fortsatt hjelpe deg igang:

Men den viktigste faktoren er tid, innsatsvilje og tålmodighet.

Posted in Webstatistikk | Comments Off

Konferanse om webanalyse 18. oktober i Oslo

18. oktober arrangerer Arena Data (den norske leverandøren av WebTrends) sin årlige konferanse om webanalyse. Da jeg så foredragsholderne ble jeg positivt overrasket, så denne konferansen vil jeg anbefale.

Det er tre av foredragsholderne jeg spesielt vil anbefale:

Bente Bastiansen, også kåret til årets nettredaktør på webforum i mars iår. Det burde vel være nok honnør alene, men hun representerer alltså Oslo kommune som har gjort store og relevante omlegginger i sin enorme webarkitektur. Uten at jeg kjenner til selve foredraget så vil jeg forvente at du får se hvordan kommunen har brukt sine data for å fatte fornuftige valg og prioriteringer under denne omleggingen.

Andreas Zahl Kristiansen har skrevet en masteroppgave om webanalyse i bedrifter i Norge. Jeg har lest hele oppgaven, som gir noen ganske klare konklusjoner på hva som driver fokuset på webanalyse fremover i norske bedrifter. Jeg kommer til å skrive noe mer om det her på denne bloggen også om en uke eller to, men jeg vil også anbefale deg å høre det fra kilden selv på konferansen 18. oktober, hvis du har mulighet.

Så har vi min gamle kollega i DnB NOR, Richard Fossum. Han var en uslepen webanalytiker-diamant, som nå er blitt enda mer finslepen siden den gangen jeg jobbet der. Han jobber alltså i den bedriften i Norge med det største webanalysemiljøet (dnb nor), og der har de mange, mange tall som analyseres i strukturert og målbevisst form.

Vil du vite mer om konferansen, følg denne lenken

Posted in Hvordan Webanalyse?, Hvorfor Webanalyse?, KPIer, Kurs og foredrag, Rapportering, ROI, Webstatistikk | Comments Off