Unul dintre motivele pentru care datele din web analytics nu sunt folosite în anumite organizații este că nu ar fi corecte. Se vorbește foarte mult despre faptul că analytics raportează greșit, analytics face sampling etc.

ruleta

De unde vin problemele

Nimeni nu poate nega că există diferențe între cifrele raportate de diferite tool-uri de analytics, între analytics și datele interne, între analytics și furnizorii de publicitate online etc. Pentru început, să afăm motivele pentru care apar aceste diferețe în majoritatea cazurilor!

Datele diferite oferite de diverse instrumente vin din metodologiile folosite de acestea. Există tool-uri care folosesc firt-party cookies și tool-uri care folosesc third-party cookies. Cele din urmă sunt mai des blocate de către firewall-uri, software-uri de securitate sau chiar de browsere. De asemenea, tool-urile pot colecta datele server-side sau browser side, fiecare metodă are avantaje și dezavantaje. După ce colectează date, fiecare instrument le interpretează diferit. Atenție cum definește fiecare durata vizitei, unicii, precum și ceilalți indicatori raportați, pentru cât timp plaseaza cookie-urile etc. Verificați și cât de des sunt actualizate rapoartele, dar mai ales după cât timp apar datele complete. Atenție și la diferențele de fus orar!

Tehnologia web nu este perfectă. pe lângă problemele de mai sus, ne mai putem confrunta cu erori de javascript, lipsa javascript, ștergerea cookie-urilor, expirarea cookie-urilor, blocarea tag-urilor de analytics în anumite rețele, device-uri mobile care nu încarcă în întregime paginile web etc.

Problemele de implementare sunt și ele foarte des întâlnite. Am întâlnit multe cazuri în care nu s-a implementat corect analytics, dar erau nemulțumiți de rezultate. Verifică dacă ai tag-ul de analytics în toate paginile site-ului, în site-ul mobil, dacă acesta are conflicte cu alte scripturi, dacă are erori, dacă https îi face probleme, dacă nu e instalat de mai multe ori în aceeași pagină etc. E posibil ca pe versiunea de mobil să fie instalat doar parțial corect, de exemplu să fie tag-ul general de analytics, dar nu și cel de ecommerce tracking.

Problemele de setare sunt și ele cauzate de utilizatori, în cele mai multe cazuri. Filtre în plus sau în minus, setări de țară și fus orar,  trackingul campaniilor, importul de date externe sunt câteva dintre setările care pot altera datele.

Problemele noi. Internetul se schimbă mereu și asta provoacă și noi probleme pentru analytics. Utilizatorii navighează acum deschizând multe tab-uri în browser, multe dintre ele rămânând inactive. Vizitele de pe diverse device-uri (mobile, consolde de jocuri etc.) sunt tot mai dese, precum și vizitatori care folosesc mai multe device-uri pentru a accesa site-ul. Să nu uităm de aplicații mobile care în anumite cazuri înlocuiesc site-urile sau de acțiuni începute online și terminate, modificate sau anulate offline. În plus, surse tradiționale de date dispar și apar diverse aplicații (în special de social media) care nu transferă date de referral ca paginile web.

Ce putem face

În primul rând, putem elimina problemele care țin de utilizator apelând la o persoană care cunoaște foarte bine tool-ul de analytics pentru implementare, dar și pentru interpretare. Lucrați cu aceasta și la implementările care apar pe parcurs, chiar dacă unele dintre acestea par mai simple.

În al doilea rând, trebuie să înțelegem că sunt date pe care anumite tool-uri le prezintă la o calitate mai slabă. Nu există un instrument panaceu de analytics. De exemplu, sunt instrumente care raportează mai bine viteza site-ului și vizitele de pe dispozitive mobile față de Google Analytics. Este important să alegem instrumentul potrivit pentru fiecare treabă.

Interpretarea datelor

În al treilea rând și poate cel mai important, contează cum folosim și cum interpretăm datele. Trebuie să cunoaștem foarte bine instrumentele de web analytics și limitele fiecăruia înainte de a lua decizii pe baza lor. Ce rost are să discutăm în ședință despre timpul pe pagină de doar 12 secunde dacă nu știm cum e calculat acel timp în analytics? Ce rost are să dezbatem niște variații aflate în marja de eroare?

Dincolo de toate aceste neconcordanțe și diferențe, web analytics ne oferă o mulțime de date utile care, folosite cum trebuie, ne ajută să optimizăm veniturile și profiturile celor pentru care lucrăm. Chiar dacă datele nu sunt perfecte, asta nu înseamnă că nu sunt acurate. Instalat corect, va raporta totuși (aproximativ) corect mare parte din date. Cu toate problemele menționate, avem în digital analytics date mai bune față de ce cele disponibile pentru orice alt mediu (de exemplu TV). Pierdem timpul discutând că datele nu sunt perfecte în timp ce concurența le folosește și ne depășește?

Este important să petrecem timp pe datele care pot duce la acțiuni și optimizări, pe analiza tendințelor și nu pe urmărit dacă datele sunt 100% exacte. Putem considera unele rapoarte din analytics ca pe niște studii de piață – acestea urmăresc comportamentul unei părți din public, dar concluziile sunt relevante pentru tot publicul.

Nu există instrument perfect și acum nu mă refer numai la cele de web analytics. Rapoartele interne au și ele o listă de probleme care alterează datele. E bine să înțelegem limitele fiecărui instrument și fiecărui raport, dar apoi să mergem mai departe la ce contează, nu să nu mai folosim deloc date pentru că nu sunt 100% perfecte. Să ne focusăm pe ce avem pentru că avem mai multe date decât folosim!

Tags: , , ,