Webanalytics: niet het Wat maar het Wie en Waarom
In de sessie van Neil Mason (Applied Insights) op de eMetrics Summit te Stockholm werd vooral het negatieve effect behandeld van het degraderen van de klant naar een cijfer in het web analytics pakket. Met de groei in het gebruik van web analytics pakketten lijken ‘harde’ cijfers steeds meer strategie, marketing budgetten en online processen te bepalen.
De sessie van Mason ging in op het integreren van clickstream data met klant- en bezoekgegevens om zo een beter beeld te geven van de prestaties van de website. Prestaties die moeilijk of niet kunnen worden gemeten met behulp van data vanuit analytics pakketten alleen.
Mason pleitte voor het gebruik van meerdere bronnen om klanten en het gedrag van klanten te definiëren. Data vanuit onderzoek, web analytics- en CRM pakketten geven een completer beeld van de bezoeker en (toekomstige) klant. Juist het wie en waarom in plaats van alleen het wat wordt steeds belangrijker.
Clickstream data (het virtuele spoor dat een surfer achterlaat) zoals wordt gehaald uit web analytics pakketten zegt weinig tot niets over de individuele klant. Data uit clickstream is onderhevig aan regels, hiërarchie en filters. Terwijl juist ook aandacht moet worden geschonken aan: wie bezoekt mijn website, waarom zijn zij hier, wat vindt men van de website en kunnen zij vinden waarvoor zij op de website zijn?
Het advies was dan ook om bruikbare segmenten te creëren die datgene gemeen hebben dat belangrijk is voor de onderneming. Zogenaamde visitor profiles. Deze profiles worden vervolgens gebruikt om content te bieden die op maat is gesneden voor het type bezoeker. Segmenteren kan op basis van demografie, gedrag en attitude. Demografie en attitude zijn online (nog) moeilijk te meten maar gedrag kan juist erg goed door zogenaamde klikpaden (wanneer klant klikt op aanbieding x tonen we pagina y) worden gemeten. Toch wordt hier tot op heden te weinig mee gedaan, aldus Mason.
Misschien wel terecht want in hoeverre mogen wij denken en bepalen voor de bezoeker/klant, is een bezoeker/klant wel in te delen in segmenten aan de hand van data en zo ja, hoe lang is deze verdeling houdbaar? Is het mooie van het ‘wat’ meten niet dat acties reacties bepalen? Al met al een zeer interessante sessie. Ik ben benieuwd naar jullie mening.
Tim Bakker is bij Traffic4u werkzaam als Search Advertising en Web Analytics Consultant. Zijn takenpakket bestaat onder andere uit het beheer van een aantal advertising campagnes alsmede uit het geven van training en advies op het gebied van Web Analytics. Zijn kennis van online marketing en usability is daarbij van groot belang. Daarnaast houdt hij een eigen blog bij: Web Analytics Blog. Voor Marketingfacts zal Tim zich richten op nieuws en interessante ontwikkelingen en toepassingen in de mooie wereld van Web Analytics.
Hoe zou denk ik geen of/of maar en/en moeten zijn. Ik geloof zelf iets meer in het meten van gedrag en daarop sturen omdat er vaak verschil zit in wat mensen zeggen en doen. Segmenteren op gedrag werkt (bijna) altijd beter dan op basis van zachtere kenmerken. Ik zie overigens niet hoe dat antwoord op het ‘waarom’ geeft.
Jouw opmerkingen in de laatste alinea laten zien dat de klant tegenwoordig helemaal niet zo ‘in control’ is als dat voorgesteld wordt. Op internet is alles wat de klant doet meetbaar en daarmee beter voorspelbaar. Als je hier als bedrijf dus goed op in speelt (en dus bepaalt wat je klant ziet), kun je simpelweg meer verdienen. In bijvoorbeeld call centers is een dergelijke aanpak al jaren gebruikelijk.
Ik denk dat het zeker mogelijk is om aan de hand van data, impliciete interesse indicatoren (tijd op de pagina, scrollgedrag, enz.)en expliciete interesse indicatoren (zoals registratieformulieren, forum posts en ratings) gebruikers in bepaalde groepen te segmenteren. In combinatie met kwalitatieve onderzoeken zoals user research en mini enquetes op de website is het ook nog om de eigenschappen van de gebruikers in kaart (wie ze zijn en wat hun voornamelijkste doel op de website is) te brengen en eventueel persona’s voor de grootste gebruikersgroepen op te stellen.
Moeilijker lijkt mij deze gegevens effectief te gebruiken. Ondanks dat je een aantal persona’s hebt met algemene kennis van de doelgroepen en hun doelen, blijft personaliseren een gevaarlijke aangelegenheid. Je gaat er vanuit dat mensen die een bepaald gedrag vertonen gelijk zijn aan de mensen die eerder de gegevens hebben aangeleverd. Mensen hebben echter individuele behoeftes en deze kunnen op een aantal variabelen afwijken van de segmentatie. Zelfs als je nu kunt voorspellen wat de exacte wensen van al je gebruikers zijn, betekent niet dat het volgende week hetzelfde blijft. Dit vereist dus een constant proces dat bijgehouden moet worden.
Interessant artikel Tim (is dit je eerste op MF?) We spraken een tijd terug al over clickstreams maar deze afzetten tegen vooraf gedefinieerde persona’s is nieuw voor mij. Ik hoor je nu praten over een bepaalde methodiek. Wat ik interessanter vind is of deze al toegepast wordt. Zo ja, door wie? En met welk resultaat? Mocht je nog een proefkonijn zoeken om deze interessante theorie in de praktijk toe te passen, je weet dat nu het moment is om dat aan te dragen. Goed dat we snel een kopje koffie doen in A’dam 😀
Eerlijk gezegd snap ik niet waarom dit ‘nieuws’ is. De tekortkomingen van Web Analytics zijn reeds jaren geleden blootgelegd, omdat het niet de belangrijkste factor in zich heeft, namelijk het begrijpen van motivaties van (belangrijke) bezoekers en dus het niet kunnen voorspellen van de relatie ‘wijziging’ richting ‘gewenst gedrag’. Overigens zijn er meerdere methoden om dit wel redelijk voor elkaar te boxen, niet op individueel niveau wel op segmentniveau.
Dat het al jaren zo gaat zegt niets over de nieuwswaarde van dit artikel. Het is juist goed om mensen wakker te schudden met dit soort berichten, want het klopt wel.
Toch wordt er in dit artikel 1 hele grote partij(en) vergeten; namelijk Google. Zij en andere zoekmachines hebben profielen van gebruikers waar je u tegen zegt. Op basis van o.a. zoekopdrachten kun je per persoon al een flinke adressantenbundel samenstellen.
Spiegelen we dit artikel terug op de fysieke wereld dan moeten we ook niet te veel klagen. Hoeveel winkels en ondernemingen weten hoe hun klanten precies in elkaar steken?
Goed artikel, aandachtspunt waardig!
@marcel
Het feit dat de concepten niets nieuws bevatten vind ik geen diskwalificatie. Volgens mij zijn bijna alle CRM concepten en meetbaarheidsutopieen al 10 jaar bekend.
Mason maakte echter duidelijk dat het organisatorisch mogelijk is.
Hij maakte duidelijk dat de diverse silo’s in de organisatie zijn te koppelen. Dat hij de privacykwesties wist te slechten. En dat hij onderzoek kon doen vanuit concrete businessvragen met managementsupport vanuit de hoogste lagen.
De tekortkomningen van webanalytics zijn niet een opzichzelfstaand iets. Iedere onderzoeksmethode heeft tekortkomingen. Belangrijker is dat het onderzoek antwoord geeft op een probleem.
Goed onderzoek gaat uit van een probleemstelling op basis waarvan de onderzoeksmethode wordt bepaald. Idealiter worden meerdere technieken ingezet. En zeer vaak is webanalytics in de online wereld één van die technieken, voornamelijk vanwege prijs en accuraatheid. Het is echter een verkeerd uitgangspunt dat Webanalytics alle antwoorden zou geven. Maar dat kunnen de andere onderzoeksmethoden evenmin.
@Victor Geerdink: Precies! Wanneer ik de eerste keer op een website kom en ik wordt klant door iets te kopen heeft mijn volgende bezoek waarschijnlijk een heel ander doel: service, contact met andere gebruikers, garantiebepalingen etc. Echter, ik kan ook voor een herhalingsaankoop de website weer bezoeken.
@Victor K: Mason gebruikte the Royal Mail als voorbeeld. Resultaten heb ik helaas niet. Koffie in Amsterdam lijkt me een prima plan. Ik ben zeer benieuwd naar jullie kantoor.
@Marcel: Dat het meten van clickstream beperkingen heeft is iets waar ik helaas dagelijks tegenaan loop. Het heeft echter ook hele mooie voordelen:
Het is simpel en goedkoop – Doormeten van je website met bijv Google Analytics is gratis en kan in vijf minuten geregeld zijn.
Het is snel – Binnen een aantal dagen verzamelen heb je al bakken met data.
Representativiteit – tienduizenden acties van duizenden bezoekers. Daar kan geen (betaalbaar) offline onderzoek tegenop.
Onzichtbaar – Ik hoef mijn bezoekers niet af te houden van het doel dat zij hebben met het bezoek aan mijn website door het gebruik van online surveys.
Meten via clickstream, off- en online onderzoek kan hele mooie inzichten als gevolg hebben. Daarnaast ben ik met Daniël eens dat aan de hand van de probleemstelling het arsenaal aan instrumenten moet worden gekozen.
Gerelateerde artikelen
Marketingfacts. Elke dag vers. Mis niks!
Marketingfacts. Elke dag vers. Mis niks!