Czego dowiesz się z tego wywiadu:

Czym jest strategia danych i po co jej potrzebujemy?

Sygnały ostrzegawcze: kiedy firma potrzebuje strategii?

Dlaczego same dashboardy nie rozwiązują problemów?

Drzewo KPI i walka z silosowością organizacji

Od danych do decyzji: 3 kroki do wdrożenia

Czym jest strategia danych i po co jej potrzebujemy?

Sens zbierania informacji w dobie nadmiaru danych

Mariusz Michalczuk: Cześć, witam Cię w kolejnym odcinku z serii Date with Data Talks, czyli podcastu od praktyków danych do praktyków wykorzystania danych i vice versa. Dzisiaj moim i Twoim gościem jest Daniel, który w Conversion zajmuje się strategią danych dla naszych klientów. Czyli co to znaczy, czym się zajmujesz, co robisz na co dzień?

Daniel Połeć: Cześć Mariusz. Strategia danych jest o osiąganiu celów biznesowych i o rozwiązywaniu problemów, a konkretnie o tym, w jaki sposób dane online mogą nam pomóc. Czyli w tym, żeby ten nasz cel osiągnąć, zmierzyć się z problemem lub go rozwiązać.

Mariusz Michalczuk: Tych danych jest tak dużo, że pojawia się pytanie: po co jeszcze do tego strategia? Mamy tak dużo informacji, że wydaje się wręcz niemożliwe, by nie pomagały w rozwiązywaniu problemów fizycznych.

Daniel Połeć: Już nie ma gdzie dolać, bo ta szklanka jest pełna, prawda? Strategia danych to jest ta szklanka. Właśnie dlatego, że tych danych jest tak dużo, w tym morzu można utonąć. Jeżeli my nie wiemy, DO CZEGO te dane będą nam potrzebne, do czego chcemy ich użyć, jaką rolę pełnią w podejmowaniu decyzji, skazujemy się na skrajności. Albo te dane totalnie zignorujemy i w ogóle ich nie będziemy mieli, albo pójdziemy w drugą stronę: będziemy mieli tak duży chaos i szum informacyjny, że nie będziemy w stanie z nich skorzystać. Ta pierwsza sytuacja jest rzadsza. Natomiast ta druga, gdzie toniemy w danych i nie wiemy, co jest ważne, więc nie patrzymy na nic, jest bardzo częsta – od małych po duże organizacje.

Wspólny język i definicje jako fundament

Mariusz Michalczuk: Czyli można powiedzieć, że wszyscy mają dane, ale mało kto wie, jak z nich korzystać?

Daniel Połeć: Wiedzą ci, którzy mają jakąś strategię. Może być spisana, oficjalna lub tylko z tyłu głowy – to jest okej, jeżeli działa. Jeżeli jej w ogóle nie mamy, nie jesteśmy w stanie z tych danych skorzystać. Co z tego, że mamy super samochód na podjeździe, skoro nie potrafimy nim jeździć.

Mariusz Michalczuk: Strategia to szumne słowo. Odmienia się je przez przypadki w całej organizacji, od zarządu przez marketing. Jak opowiedziałbyś bardziej namacalnie, czym ta strategia w kontekście danych jest? Co w niej się znajduje i jak jest widoczna w organizacji?

Daniel Połeć: Poza tym, że bywa odmieniana przez wszystkie przypadki, wydaje się wielkim i mądrym pojęciem. Zwykło się uważać, że trzeba mieć ogromny segregator ze strategią danych. Zupełnie nie. Wszystko zależy od etapu rozwoju organizacji. Na najprostszym poziomie: bardzo ważnym elementem strategii danych są definicje. Jak rozumiemy konkretną metrykę jako organizacja. Spotkaliśmy się kiedyś z metryką „udział w rynku”. Brzmi mądrze, prawda? Tylko okazało się, że u klienta nikt do końca nie wiedział, skąd te dane się biorą i jak ten udział jest liczony. Ktoś to wyliczał na podstawie starych zasad, ale nikt na to nie patrzył. Niewiele to dawało.

Musimy ustalić definicję metryk. Czym innym jest zakup dla marketingu (złożenie zamówienia), czym innym dla logistyki, a czym innym dla zarządu, który patrzy na zysk i koryguje wynik o zwroty. Nie istnieje jedna idealna definicja. Mamy trzy różne metryki i patrząc na raport, musimy wiedzieć, na którą z nich patrzymy, ponieważ to poprowadzi nas do konkretnych decyzji. Jeżeli rozmawiamy ze sobą przez pryzmat raportów, musimy rozumieć się nawzajem. To jak obietnica „fajnych wakacji” – dla każdego oznacza to co innego. Drugim bardzo ważnym elementem strategii jest odpowiedź na pytanie: do czego te dane nam w ogóle służą? To najważniejsza rzecz z naszej rozmowy. W tej układance nie chodzi o dane, chodzi o decyzje.

Sygnały ostrzegawcze: kiedy firma potrzebuje strategii?

Rozjazdy w systemach i utrata zaufania do liczb

Mariusz Michalczuk: Chciałbym Cię zapytać, bo wymieniłeś te elementy: definicje i cel gromadzenia danych. W jakich przypadkach klienci do nas przychodzą? Co jest impulsem, że zaczynamy rozmawiać o strategii danych?

Daniel Połeć: Warto rozróżnić motywacje świadome i nieświadome. Częstą świadomą motywacją jest to, że klienci obserwują rozjazdy w danych i po prostu przestają im ufać.

Mariusz Michalczuk: W ogóle przestają patrzeć na te dane.

Daniel Połeć: Na przykład. To częsta sytuacja: w reklamach Meta mają przychodu milion złotych, a w Google Analytics dla źródła Meta system pokazuje siedemset tysięcy. Na co mają patrzeć? Różnica to trzysta tysięcy, trzydzieści procent.

Mariusz Michalczuk: A na końcu okazuje się, że w CRM masz dwa razy mniej niż suma wszystkich systemów reklamowych.

Daniel text: Zdecydowanie tak. Wtedy pojawia się frustracja. Skoro w CRM są realne pieniądze najbliższe stanowi konta, to po co patrzeć na resztę? Klienci przychodzą, chcąc ujednolicić te źródła, aby móc podejmować decyzje. Niestety, ujednolicenia do jednej idealnej liczby zrobić się nie da. Obecny stan przypomina sytuację z zegarkami: jak masz jeden zegarek, wiesz, która godzina. Jak masz dwa – przestajesz być pewny.

\

Dlaczego same dashboardy nie rozwiązują problemów?

Nie chodzi o to, by liczby się zgadzały, ale by wspierały decyzje

Mariusz Michalczuk: Klienci nie wiedzą, komu ufać. Każdy system reklamowy gra do swojej bramki, by pokazywać jak najwięcej przypisanej wartości. To oczywiste.

Daniel Połeć: Klienci proszą o „czary-mary”, żeby liczby się zgadzały. Oczywiście poprawne wdrożenie i pokrycie danych między analityką a CRM to podstawa. Zawsze najpierw dbamy o jakość danych. Nie dążmy jednak do tego, by liczby z różnych platform zawsze były identyczne. Zastanówmy się, w jakiej sytuacji skorzystamy z liczby raportowanej przez Metę, a w jakiej z Google Analytics. To jest nieświadoma motywacja – przychodzą po ujednolicenie, a my musimy dać im strategię używania tych danych z różnych perspektyw.

Mariusz Michalczuk: Rozbieżności były, są i będą. Załóżmy jednak firmę świadomą. Czy takie organizacje od razu przychodzą po strategię danych?

Daniel Połeć: Jest mało sytuacji, gdzie ktoś przychodzi bezpośrednio po strategię danych. Najczęściej zgłaszają objawy braku strategii. Czasami to firmy pragnące rozwoju. Mówią: chcielibyśmy podejmować lepsze decyzje, być bardziej data-driven. Nie dajemy im od razu paczki pięciu raportów do wdrożenia. Zaczynamy skupiać się na ich celach i problemach, układając proces wokół biznesu.

Raport jako narzędzie bez kontekstu biznesowego

Mariusz Michalczuk: Powiedzmy, że mamy definicje, wszystko jest zwizualizowane. Czy to już jak za dotknięciem czarodziejskiej różdżki wszystko rozwiązuje? Mam raport, więc jestem data-driven?

Daniel Połeć: Nie wystarczy. Raport czy dashboard to rodzaj produktu, który sam w sobie niczego nie rozwiązuje. Jak kupujesz młotek, to nie znaczy, że obrazy same zawisną na ścianach. Musisz go użyć. Łączymy się w bólu z analitykami: często tworzą dashboardy, z których później w firmie nikt nie korzysta lub robi to niewłaściwie. Powód? Raport nie prowadzi bezpośrednio do celu. Czy jeżeli kupię podnośnik samochodowy, to stanę się mechanikiem?

Mariusz Michalczuk: Dlaczego te raporty nie pomagają? Czego brakuje?

Daniel Połeć: Clue sytuacji tkwi w biznesie. Robiąc wywiad z klientem, pytamy o model biznesowy, konkurentów, wartości firmy. Klienci bywają zdziwieni, bo przecież „przyszli po dane”. Pytamy o cele na dany kwartał i wyzwania. Tylko dzięki temu potrafimy dopasować rozwiązanie. Dashboard nieosadzony w kontekście biznesowym i niewspierający konkretnej decyzji – sam z siebie nic nie zrobi.

Drzewo KPI i walka z silosowością organizacji

Zrozumienie dekompozycji wskaźników

Mariusz Michalczuk: Wydaje się, że wszystko musi zaczynać się od poziomu zarządczego. Lider ma ogromne zadanie: doprowadzić do powstania raportów i zatroszczyć się o proces decyzyjny.

Daniel Połeć: Cały czas mówimy o dashboardach, a przecież narzędziem do podjęcia decyzji może być alert. Są metryki jak ciśnienie w oponach – nie sprawdzasz tego codziennie. Jeśli wartość spadnie poniżej pewnego progu, dostajesz powiadomienie i musisz zareagować. To zdejmuje problem z głowy i pozwala skupić się na jeździe. W niektórych procesach automatyczny alert jest znacznie lepszym rozwiązaniem niż kolejny wykres.

Mariusz Michalczuk: Mamy stałe raportowanie, mamy alerty. Czasami też zlecamy analizę naszemu analitykowi. Moje obserwacje są takie: te analizy często kończą się suchym raportem, w którym brakuje rekomendacji i wyciągnięcia wniosków. Z czego to wynika?

Daniel Połeć: Jak myślisz, dlaczego brakuje tam rekomendacji?

Mariusz Michalczuk: Myślę, że problemem jest czas. Na 100 jednostek czasu, analityk spędza 85 na gromadzeniu, integracji i wyjaśnianiu rozbieżności. Na samą kwintesencję, czyli wyciągnięcie wniosków, zostaje 15 procent czasu.

Daniel Połeć: Zgadzam się, ten proces bywa czasochłonny. Jednak większym problemem jest brak kontekstu biznesowego. Gdybyś dał mi dostęp do Google Analytics i poprosił o ciekawe wnioski bez znajomości modelu biznesowego naszej firmy, nie wiedziałbym, do czego przypiąć te dane. Zauważyłbym wzrosty i spadki, ale nie umiałbym postawić celnej rekomendacji. Kontekst musimy ustalić na samym początku analizy. To jak prośba do żony o zaplanowanie „fajnych wakacji” bez podania kryteriów. Przyniesie oferty nad morzem, a ty wolałeś góry.

Pytanie nie brzmi: co powinniśmy mierzyć? Pytanie brzmi: co jako organizacja chcemy osiągnąć? Dopiero mając cel, dobieramy dane, które nam w tym pomogą. To kolosalna różnica w podejściu i klamra spinająca to, dlaczego zawsze zaczynamy od biznesu.

Metodologia działania „step down”

Mariusz Michalczuk: Zdarza się, że raport pokazuje świetne wyniki, a na końcu CFO mówi, że pieniądze na koncie się nie zgadzają. Dlaczego firmy patrzą na liczby, ale nie wiedzą, co faktycznie działa?

Daniel Połeć: Opisałeś idealny objaw silosowości. W naszym dziale wszystko świeci na zielono, a w ujęciu finansowym firma traci. Dochodzi do tego dlatego, że nie mamy drzewa KPI (KPI tree). Zaczynamy od dochodu (przychód minus koszty). Schodzimy w dół analizując, jak liczba kliknięć reklam wpływa na kolejne szczeble, aż po sam dochód. Jeśli wyłączymy opłacalne reklamy, w krótkiej perspektywie zaoszczędzimy koszty, ale z czasem zabraknie ruchu i przychodów. Widząc te powiązania na mapie metryk, skutecznie burzymy silosy.

Mariusz Michalczuk: To przypomina mapę biznesu opartą na tablicy rozdzielczej w samochodzie.

Daniel Połeć: Świetne porównanie. Gdy zapali się kontrolka check engine, wiemy, że musimy zareagować, podpiąć komputer i sprawdzić detale. Nie musimy wrzucać wszystkich najdrobniejszych wskaźników na główny ekran, bo powstanie szum. Wybieramy metryki priorytetowe. Co ważne, inicjatywa musi wyjść z góry – od zarządu, przez dyrektorów, do specjalistów. Nawet jeśli obecnie brakuje nam danych do wyliczenia idealnej metryki korygującej zwroty w marketingu, zaplanujmy ją, ale pracujmy na tym, co już mamy.

Od danych do decyzji: 3 kroki do wdrożenia

Jak pracować z dashboardami na co dzień?

Mariusz Michalczuk: Tablica rozdzielcza w aucie sugeruje wizytę u mechanika, ale dashboard nie mówi „skręć w lewo”. Jakie pytania powinniśmy zadawać do danych, żeby prowadziły do działania?

Daniel Połeć: Należy zadawać pytanie „dlaczego?”. O czym świadczy dany wzrost lub spadek? Odpowiedź znajdziemy dzięki drzewu KPI. Obserwujemy powiązania. Content manager piszący artykuły na bloga widzi, jak ilość i tematyka tekstów wpływają na jakość ruchu i konwersję w całej firmie. Dashboard główny pokaże mu, że dowieziono mniej ruchu. Wtedy ten specjalista otwiera swój lokalny kokpit, przeprowadza dekompozycję i analizuje wskaźniki szczebel niżej w Google Search Console.

Mariusz Michalczuk: Trochę jak pilot samolotu – ma checklistę i kolejne kroki w przypadku awarii.

Daniel Połeć: Pilot wie, co robić, bazując na doświadczeniu. Content manager z dobrym frameworkiem analizy również wie, czy musi zmienić tematykę tekstów, czy publikować częściej. Narzędzie daje sygnał (trigger) do działania. To dlatego każde stanowisko potrzebuje nieco innych danych. Nie ma rozwiązań uniwersalnych dla wszystkich.

Podsumowanie: Analityka przyspieszająca decyzje

Mariusz Michalczuk: Słowo „decyzja” przewija się tu stale. Zatem dobra analityka powinna prowadzić do decyzji, a nie zatrzymywać się na informacji z dashboardu?

Daniel Połeć: Analityka to fundament procesu decyzyjnego. Zabezpiecza przed chaosem i zgadywaniem. W zeszłym roku, gdy weszły powiadomienia AI w Google, wielu firmom spadł ruch. Przez brak dekompozycji i panikę ratowano się zwiększaniem budżetów w płatnych reklamach. Ruch wrócił, ale kosztem przepalonego budżetu, bo problem leżał gdzie indziej. Dane pozwalają robić właściwe kroki w odpowiednim czasie. Inaczej nie jesteśmy data-driven, lecz dashboard-driven.

Mariusz Michalczuk: Jakie są konkretne kroki dla słuchaczy, żeby faktycznie przejść od danych do decyzji?

Daniel Połeć: Krok pierwszy: Zdefiniowanie celów i problemów. Co nas blokuje w pracy z danymi? Czasami barierą jest czas tracony na ręczne eksportowanie Exceli. Zdiagnozujmy to.
Krok drugi: Ustalenie definicji metryk na poziomie całej firmy. Zbudowanie wspólnego słownika i przypisanie ownerów do konkretnych wskaźników (kogoś, kto odpowiada za daną decyzję).
Krok trzeci: Powiązanie tych metryk w drzewo KPI (KPI tree). Adaptacja tej zmiany uodporni organizację na podejmowanie chaotycznych ruchów.

Mariusz Michalczuk: Potwierdzeniem sukcesu będzie moment, w którym wyprzedzimy dział finansowy i będziemy dokładnie wiedzieli o ewentualnym spadku, zanim zapisze się on w bilansie bankowym. Stajemy się wywiadem biznesowym.

Daniel Połeć: Dokładnie. Poprzez działające drzewo KPI burzymy silosy i widzimy pełen obraz sytuacji na bieżąco.

Mariusz Michalczuk: Mega dzięki. Turbo inspirujące i bardzo konkretne. Do zobaczenia.

Daniel Połeć: Było mi bardzo miło. Do zobaczenia.

The post Czym jest strategia danych – Daniel Połeć – Date with Data Talks first appeared on Conversion.

Co można uznać za prawdziwą miarę sukcesu stron oraz sklepów internetowych? Czy jest nią odpowiednia liczba odwiedzających użytkowników? Określony czas, jaki spędzają na przeglądaniu serwisu lub konkretna ilość zakładek, które otwierają? Wykonanie przez nich konkretnych akcji (np. zakupu, zapisu na newsletter, dodania produktów do koszyka, wysłaniu zapytania itp.)? A może po prostu czysty zysk wynikający z funkcjonowania tego typu witryny?
Niestety, na tak postawione pytania nie jestem w stanie udzielić Ci jednoznacznej i wyczerpującej odpowiedzi. Za to z chęcią opowiem Ci o jednym ze sposobów, które pozwolą Ci wyznaczać, a także mierzyć skuteczność Twojej strony www.

Tym razem zapraszam Cię do lektury artykułu, z którego dowiesz się wszystkiego na temat konwersji w Internecie. Poznasz jej definicję, przeznaczenie, rodzaje, a nawet zobaczysz, jak ją mierzyć. No to zaczynamy !

Co znajdziesz w tym artykule?
Czym jest i do czego służy konwersja?
Co to jest konwersja w kontekście marketingu?
Konwersja – jak do niej podchodzić?
Jakie są rodzaje konwersji?
Jak mierzyć konwersję?
Jak dokonywać pomiaru konwersji za pomocą Google Analytics?
Współczynnik konwersji e-commerce a współczynnik celu. Jakie są różnice?
Wszystko na temat konwersji i jej współczynników – podsumowanie

Czym jest i do czego służy konwersja?

W rozwiązaniu tej zagadki z pomocą przychodzi nam słownik języka polskiego. Według znajdujących się tam zapisów, konwersja to, uwaga…

“przekształcenie postaci czegoś”

Nie wiem, jak Ty, ale ja uważam, że nie jest to do końca precyzyjna odpowiedź. W związku z czym postaram się ją nieco bardziej rozwinąć .

Konwersja (zwłaszcza ta odnosząca się do działań online), to określony rodzaj akcji, jaką powinien wykonać dany użytkownik witryny internetowej, aby firma lub właściciel serwisu mógł spełnić zakładane cele. Można więc powiedzieć, że konwersja to miara efektywności serwisu internetowego, a jej nadrzędnym celem jest oczywiście realizowanie określonych celów biznesowych.

W myśl tej definicji konwersją mogą być takie czynności, jak na przykład:

• zakupy w sklepie internetowym,
• pozostawienie danych kontaktowych (tzw. lead generation),
• pobranie konkretnego pliku (raportu, dokumentu, poradnika itp.),
• zapisanie się na newsletter, notyfikacje web push, jak i do innego modelu subskrypcji,
• wykonanie wielu innych czynności, w tym: spędzenie określonego czasu na stronie, kliknięcie w konkretny przycisk, zapoznanie się z treściami video, a nawet założenie konta.

Co to jest konwersja w kontekście marketingu?

Konwersja to konkretne działanie, które użytkownik wykonuje w Twoim serwisie – na przykład złożenie zakupu, zostawienie danych kontaktowych czy zapis na newsletter.

Oznacza moment, w którym odwiedzający przestaje być jedynie „przypadkowym kliknięciem”, a staje się aktywnym elementem Twojej ścieżki marketingowej. Warto zauważyć, że konwersja może dotyczyć nie tylko sprzedaży – również mikro-akcje, jak pobranie e-booka lub obejrzenie wideo, mają znaczenie w budowaniu zaangażowania i dalszych kontaktów.

Znaczenie konwersji dla biznesu online

Konwersja ma ogromny wpływ na wyniki operacyjne i finansowe firmy działającej w internecie. Wyższy współczynnik konwersji oznacza, że z tej samej liczby odwiedzających generujesz więcej wartościowych działań – co poprawia efektywność Twojego budżetu marketingowego.

Poza tym analiza konwersji pozwala lepiej zrozumieć potrzeby i decyzje Twoich klientów, co umożliwia dopasowanie oferty i ścieżki zakupowej. Dodatkowo, w środowisku mocnej konkurencji online – kto lepiej przekształca odwiedzających w klientów, ten łatwiej zyskuje przewagę

Konwersja – jak do niej podchodzić?

Zanim przejdę do “rozbicia” tego tematu na części pierwsze – pozwól, że opowiem Ci nieco więcej o rzeczach, które muszą się “zadziać”, aby mogło dojść do omawianej konwersji.
Każdy taki proces powinien być “rozbity” na 3 obszary, które ja, jak i wielu analityków internetowych nazywamy po prostu “ABC”.

• • A, jak aquire, czyli pozyskanie użytkowników

Aby odbiorcy mogli w ogóle konwertować, najpierw trzeba ich w jakikolwiek sposób pozyskać. Ten cel można realizować za pomocą kampanii płatnych (np. Facebook i Google Ads), pozycjonowania (SEO), działalności w mediach społecznościowych (np. Facebook, Instagram, TikTok itp.), e-mail i SMS marketingu, jak i szeregu innych aktywności.

• • B, jak behave, czyli zaangażowanie użytkowników

Fakt, że userzy znajdują się na Twojej stronie lub sklepie internetowym wcale nie oznacza, że natychmiast wykonają akcję, na której Ci zależy. Właśnie dlatego tak istotny jest kolejny etap związany z ich właściwym zaangażowaniem, które ma przekonać odbiorców do dalszej aktywności.

• • C, jak convert, czyli skonwertowanie użytkowników

“Odrobienie pracy domowej” (czytaj: wykonanie dwóch powyższych kroków A i B) może doprowadzić do tego, na czym najbardziej Ci zależy, czyli konwersji. Jakie formy może przybrać, jak ją liczyć oraz ile to wszystko może trwać – opowiem Ci już za chwilę – w kolejnych akapitach tego tekstu.

Od pozyskania, poprzez zaangażowanie, aż na konwersji kończąc. Ile może trwać taki proces?

Zdecydowanie mało który biznes może pozwolić sobie na “drogę na skróty”, czyli błyskawiczne przeskoczenie z punktu A od razu do punktu C. Co jednak nie oznacza, że nie jest to możliwe. Warto pamiętać, że proces prowadzący do finalnej konwersji jest zazwyczaj bardzo mocno skorelowany z ceną, jaką przyjdzie zapłacić danemu użytkownikowi.

Zakupy o stosunkowo niskiej wartości (takie, jak chociażby produkty spożywcze), nie wymagają angażowania ogromnych środków finansowych. A to z kolei przekłada się również na znaczne skrócenie procesu decyzyjnego. W ich przypadku czas przejścia z od punkt A (aquire) do C (convert) może wynosić nawet kilkadziesiąt sekund. I to często z całkowitym pominięciem etapu B (behave).

Zupełnie inaczej wygląda to w przypadku zakupów związanych z poważnymi wydatkami. Zagraniczna wycieczka, drogi sprzęt elektroniczny, samochód, a nawet nieruchomość. W takich przypadkach procesy decyzyjne wymagają odpowiednio długiego czasu, a sam proces przejścia z punktu A do B oraz z B do C, może trwać całe dnie, tygodnie, miesiące, a nawet lata.

Jakie są rodzaje konwersji?

Formy, jakie może przyjąć konwersja, są uzależnione od firmy, jej branży, potrzeb biznesowych, a nawet specyfiki samej strony internetowej. Co do zasady, wyróżniamy dwa główne podziały na: mikrokonwersję oraz makrokonwersję.

Makrokonwersja – co to takiego?

Pojęcie makrokonwersji odnosi się bezpośrednio do głównych celów, jakie stawia przed sobą konkretny biznes. W tym miejscu warto podkreślić, że jej wartość nie zawsze jest wyrażana w pieniądzach. Chociaż w wielu przypadkach stanowi pośredni efekt, który znajduje swoje odzwierciedlenie również w finansowych zyskach przedsiębiorstwa.

Miara konwersji może być inna, w zależności od firmy, branży, jak i wyzwań. W przypadku sklepów internetowych (e-commerce) są nią zazwyczaj zakupy. W serwisach skupionych na promocji usług – przyjmuje przeważnie formę ilości pozyskanych kontaktów (tzw. leadów). Z kolei, jeśli mowa o tzw. serwisach contentowych, które opierają swoje dochody o publikowanie reklam – makrokonwersją będzie najczęściej czas spędzony na stronie (dla rozliczenia w formie CPM), a także zainteresowanie samymi reklamami (kliknięcia w kreacje – rozliczane w formie CPC).

W tym miejscu chciałbym również wspomnieć o zdecydowanie mniej popularnej formie makrokonwersji, którą stosują tzw. witryny serwisowe. W ich przypadku miara ta odnosi się nie do generowanych przychodów, ale przede wszystkim do oszczędności. W praktyce może nią być znalezienie przez użytkownika odpowiedzi na stronie internetowej, które pozwala ograniczyć lub całkowicie wyeliminować udział “żywnej obsługi” (w tym odciążyć infolinie czy osoby odpowiedzialne za obsługę zapytań mailowych).

Mikrokonwersja – czym jest?

Warto wziąć pod uwagę, że konwersja nie zawsze musi być wyrażana wartościami pieniężnymi. W wielu przypadkach stanowi pewną formę miary, która dostarcza informacji o tym, jakie cele zostały zrealizowane przez użytkowników, a co za tym idzie – jak daleko “przesunęły” ich działania na danej ścieżce zakupowej i nie tylko.

W tym obszarze największą rolę odgrywają tzw. mikrokonwersje. Jest to cały szereg różnych aktywności, które mogą potwierdzać to, że dany użytkownik jest zainteresowany ofertą i istnieje duża szansa, iż już wkrótce wróci do serwisu, aby kontynuować ścieżkę i doprowadzić do finalnej (makro) konwersji.

Zgodnie z tym podejściem, mikrokonwersja może być mierzona za pomocą:

• Liczby odwiedzonych podstron, które działają w ramach danego serwisu internetowego.
• Łącznego czasu spędzonego na przeglądaniu danej witryny internetowej.
• Dodania wybranych produktów do koszyka (jeszcze bez ich zakupu).
• Wykonywania dodatkowych aktywności na stronie www, na przykład: skorzystanie z kalkulatorów lub konfiguratorów, wysłanie zapytania za pomocą formularza kontaktowego, rozmowa z tzw. chatbotem, jak i kontakt oraz wejście w interakcję z doradcą dostępnym online.

Jak mierzyć konwersję?

Podstawowy wzór wskaźnika konwersji przedstawia się następująco:

Interpretacja otrzymanych wyników jest bardzo prosta. Mianowicie wyższa wartość wskaźnika dostarcza informacji o tym, że firma lepiej realizuje założone przez siebie cele.

Jak dokonywać pomiaru konwersji za pomocą Google Analytics?

W tym miejscu warto również zaznaczyć, że w tzw. Universal Analytics znajdują się 2 rodzaje tego współczynnika.
Pierwszym z nich jest współczynnik konwersji e-commerce, który odnosi się bezpośrednio do mierzenia skuteczności działań sklepów internetowych. Jego wzór wygląda właśnie tak:

Innym stosowanym w GA wskaźnikiem, jest ten dotyczący bezpośrednio tzw. celu. On kolei może odnosić się do innych akcji, które mogą wykonywać użytkownicy strony www (w tym wspomnianych już: pozostawianiu danych kontaktowych, pobierania plików, jak i wielu innych). Jego wzór przedstawia się w taki sposób:

Jak łatwo zauważyć – pierwszy ze współczynników odnosi się bezpośrednio do zakupów dokonywanych w sklepach internetowych. Natomiast drugi z nich dotyczy konwersji, która może być definiowana na różne sposoby (uzależnione od celów i potrzeb właściciela biznesu).

Współczynnik konwersji e-commerce a współczynnik celu. Jakie są różnice?

Oprócz samej wartości, która podlega analizie, tym, co odróżnia oba współczynniki, jest również sposób podejścia do ich mierzenia.

• W przypadku liczby transakcji (współczynnik konwersji e-commerce) – każda z nich liczy się dokładnie tyle razy, ile była wygenerowana w trakcie trwania pojedynczej sesji. W praktyce 10 zakupów sklepie online, będzie oznaczało 10 wykonanych transakcji.
• W przypadku konwersji (współczynnik celu) – każda z nich opiera się o unikalne zdarzenia. W ten sposób np. 10 pobrań e-booka może być zakwalifikowane jako 1 konwersja. To samo dotyczy operacji dodania do koszyka np. 10 produktów (w trakcie trwania 1 sesji), które również zostanie zaliczone jako jedna konwersja.

Wszystko na temat konwersji i jej współczynników – podsumowanie

Jak widzisz, konwersja niejedno ma imię, a to, jak ją mierzyć i jaka jej wartość będzie dla Ciebie zadowalająca, zależy głównie od Twoich celów, potrzeb, a także specyfiki Twojego biznesu.

Mam nadzieję, że treść tego artykułu przybliżyła Ci ten temat i pozwoliła zrozumieć nie tylko, czym jest konwersja, ale także dowiedzieć się, jak podchodzić do wyznaczania, mierzenia i interpretowania jej wartości.

Szukasz innych ciekawych wpisów? Więcej praktycznej wiedzy na temat analityki, w tym stosowanych miar czy wskaźników, czeka na Ciebie na naszym analitycznym blogu Conversion. Gorąco zachęcam do regularnego zaglądania na nasz serwis!

The post Konwersja: czym jest, do czego służy i jak ją mierzyć? first appeared on Conversion.