Kokpity menedżerskie, określane również jako dashboardy, są świetnym sposobem na bieżące monitorowanie najważniejszych wskaźników naszej strony. Zamiast przekopywać się przez niezliczone raporty, które oferuje nam Google Analytics, możemy bezpośrednio przejść do indywidualnego kokpitu i zapoznać się z najważniejszymi dla nas informacjami dotyczącymi strony oraz obserwować, jaki wpływ na wskaźniki w długim okresie czasu mają podejmowane przez nas działania.

Wskaźniki prezentowane na dashboardach określamy jako KPI – Key Performance Indicators, tłumaczone jako Kluczowe Wskaźniki Wydajności albo Sukcesu. KPI mierzą naszą efektywność w realizacji celów operacyjnych oraz strategicznych – wskazują, czy działania, które podejmujemy zbliżają nas do założonych celów i stanowią obiektywną ocenę podejmowanych przez nas działań. A z kolei w ich monitorowaniu i przystępnej wizualizacji wspomoże Cię Google Data Studio.

Odpowiedni wybór wskaźników w naszych dashboardach jest bardzo istotny, gdyż pozwala na:

• ukierunkowanie naszej energii oraz zasobów na działania, które są dla nas najistotniejsze, i nie marnotrawienie ich na działania, które nie pomagają w realizacji założonej strategii,
• szybsze podejmowanie decyzji dotyczących rozwoju strony dzięki szybkiemu i łatwemu dostępowi do najważniejszych dla nas informacji,
• lepszą priorytetyzację zadań,
• usprawnienie komunikacji w firmie dzięki temu,
• lepsze wykorzystanie dostępnych zasobów, dzięki informacji zwrotnej jak podejmowane działania wpływają na realizację naszych celów.

Stworzenie KPI oraz dashboardów menedżerskich jest ostatnim etapem w całym procesie tworzenia Kluczowych Wskaźników Wydajności. Zanim przystąpimy do określenia naszych celów oraz związanych z nimi wskaźników, bardzo ważne jest, abyśmy zrozumieli, jakie są najważniejsze dla nas obszary biznesowe oraz elementy naszej strony.

Cały proces tworzenia KPI składa się z 6 etapów, które przedstawia poniższy wykres.

Proces tworzenia wskaźników KPI składa się z 6 etapów – budowa KPI według powyższego schematu zagwarantuje, że stworzone wskaźniki będą odpowiadały naszym celom strategicznym i operacyjnym.

Przeprowadzenie całego procesu według powyższego planu zagwarantuje, że stworzone wskaźniki będą odpowiadały naszym celom strategicznym i operacyjnym.

Dzisiaj chciałabym opowiedzieć Wam o pierwszym etapie w procesie tworzenia Kluczowych Wskaźników Wydajności – o warsztatach KPI, które obejmują swoim zakresem trzy pierwsze etapy na powyższym wykresie.

Głównym celem warsztatów KPI jest zmapowanie i ustrukturyzowanie najważniejszych obszarów biznesowych naszej strony internetowej i prowadzonego biznesu. Przykładowo: najważniejszym celem strony internetowej, która oferuje buty, jest sprzedaż produktów. Możemy jednak wyróżnić wiele strategii, które pozwolą nam zwiększyć sprzedaż: (1) możemy zwiększać środki wydawane na działania marketingowe w Internecie i poprzez te działania zwiększać ogólny ruch na stronie albo (2) możemy przeznaczyć więcej zasobów na wykorzystanie naszych dotychczasowych klientów poprzez oferowanie ich atrakcyjnych cenowo produktów. W przypadku zarówno (1) jak i (2) strategii będziemy zwracać uwagę na kompletnie inne informacje, które do nas spływają ze strony. Właśnie zmapowaniu takich obszarów biznesowych służą warsztaty KPI. Ponadto każda z osób, która pracuje przy stronie może mieć swoje własne cele wyznaczone przez prowadzony zakres działań.

Informacje zebrane w trakcie takich warsztatów stanowią następnie podstawę dla analityków do ustrukturyzowania celów strategicznych i operacyjnych strony, a następnie przypisania im wskaźników, które określałyby poziom ich wykonania. Warsztaty zatem mają być źródłem informacji na temat najważniejszych obszarów biznesowych oraz celów strony. W przypadku wszystkich analiz – im dokładniejsze dane uda nam się zebrać, tym lepszy będzie końcowy wynik naszych badań. Dokładnie ta sama zasada przyświeca warsztatom KPI – im lepiej zrozumiemy model biznesowy danej strony, tym lepsze wskaźniki jesteśmy w stanie zaproponować do oceny realizacji strategii biznesowej.

Metodykę przeprowadzania takich warsztatów zaproponował Steve Jackson.

Miałam okazję parę razy przeprowadzać warsztaty oparte na tej metodyce i rezultaty za każdym razem były bardzo dobre – dokładne poznanie wymagań i potrzeb osób bezpośrednio pracujących przy stronie pozwalało stworzyć wskaźniki, które najlepiej odpowiadały ich potrzebom i specyfice ich pracy.

Warsztaty składają się z trzech części i każda część odpowiada kolejnemu etapowi w procesie tworzenia KPI:

1. pierwszy etap: określenie udziałowców
2. drugi etap: stworzenie modelu REAN
3. trzeci etap: pytania biznesowe

Pierwszy etap: określenie udziałowców

Na samym początku przydzielamy osoby obecne na warsztatach do jednej z trzech grup:

Właściciele budżetu – są to osoby, które decydują, jak ulokować dostępny budżet. Przykładowo właścicielem budżetu jest najczęściej szef działu marketingu, który na podstawie dostępnych informacji podejmuje decyzje, w które projekty zainwestować dostępne środki, a z których projektów zrezygnować.

Właściciele biznesu – są to osoby odpowiedzialne za poprawę działania określonego obszaru biznesu w Internecie. Przykładowo właścicielem biznesu jest osoba, która zajmuje się sprowadzaniem ruchu na stronę czy osoba odpowiedzialna za content.

Osoby techniczne – osoby, które odpowiadają za utrzymanie serwisu. Są to najczęściej specjaliści IT, których głównym zadaniem jest zapewnienie, że serwis działa poprawnie dla wszystkich użytkowników.

Każda z osób obecnych na warsztacie, po przydzieleniu do odpowiedniej grupy udziałowców, powinna następnie opisać, czym zajmuje się na co dzień i jakie decyzje podejmuje. Wszystkie te informacje zapisujemy na tablicy, żeby osoby obecne na warsztatach mogły się im przyjrzeć i w razie potrzeby uszczegółowić bądź dodać kolejne informacje.

Pierwszy etap warsztatów pomaga nam w zrozumieniu roli każdej osoby obecnej na warsztatach w procesie kreowania strategii biznesu w Internecie. Dzięki tym informacjom wiemy, jak przypisać stworzone w późniejszym etapie KPI do konkretnych osób. Efektywnym rozwiązaniem jest, aby każda z osób posiadała swój własny kokpit menedżerski – dzięki temu będzie mogła skupić się jedynie na KPI, które odnoszą się do jej celów.

Drugi etap: stworzenie modelu REAN

Kolejnym etapem warsztatów jest stworzenie modelu REAN dla omawianego biznesu internetowego. Jest to model, który pozwala na usystematyzowanie wszystkich działań marketingowych prowadzonych zarówno w Internecie, jak i poza nim.

REAN obejmuje następujące działania:

REACH – pozyskiwanie: są to wszystkie działania skierowane (1) na zachęcenie użytkowników do odwiedzenia naszej strony oraz (2) na zbudowanie wizerunku marki wśród grupy docelowej. Przykładowo tutaj wpadają wszystkie działania marketingowe w Internecie – reklamy tekstowe czy banery, które przekierowują użytkowników na naszą stronę. W tej grupie znajdą się również działania SEO oraz w Facebook jako źródła, z których przychodzą do nas użytkownicy.

ENGAGE – zaangażowanie: obejmuje swoim zakresem wszystkie interakcje użytkownika z naszą stroną i produktem, które mają mu pomóc w podjęciu decyzji o tym, czy jest zainteresowany tym, co mu oferujemy. Przykładowo dla stron produktowych może to być obejrzenie filmików prezentujących cechy sprzedawanego produktu, dla bloga będzie to przeczytanie najnowszych wpisów, które mają zachęcić użytkownika do subskrypcji.

ACTIVATE – aktywacja: oznacza, że użytkownik skonwertował, czyli dokonał działania, które jest głównym celem istnienia danej strony internetowej. Przykładowo może to być: zakup produktu, pozostawienie swoich danych kontaktowych czy zapisanie się na newsletter.

NURTURE – pielęgnowanie: są to wszystkie działania, które podejmujemy, aby utrzymać i ponownie aktywować naszych klientów. Przykładem takich działań mogą być karty stałego klienta czy specjalne rabaty na kolejne zakupy.

REAN obejmuje wszystkie fazy, w których znajduje się użytkownik w swojej drodze do spełnienia celów istnienia danej strony internetowej. Kompleksowe podejście modelu pozwala na zmapowanie, a następnie przeanalizowanie, wszystkich prowadzonych działań.

W trakcie warsztatów dzielimy tablicę na cztery części i na każdej z nich wpisujemy jeden z czterech elementów modelu:

W trakcie omawiania etapu REACH rozdajemy każdemu uczestnikowi warsztatu karteczki (najlepiej, aby każdy uczestnik miał inny kolor) i prosimy o wypisanie najważniejszych według nich źródeł pozyskiwania użytkowników. Gdy uczestnicy skończą wypisywanie źródeł ruchu – zbieramy karteczki, grupujemy według odpowiedzi i przyklejamy w odpowiednie miejsce na tablicy. Następnie rozmawiamy o wyborach naszych uczestników – nierzadko zdarza się, że uczestnicy mają bardzo odmienne zdania na temat, które ze źródeł ruchu są najbardziej popularne i najważniejsze dla ich biznesu.

W momencie, gdy temat się wyczerpie, przechodzimy do ENGAGE. W tym przypadku prowadzimy rozmowę z uczestnikami, w jaki sposób próbują zaangażować użytkowników, którzy już znaleźli się na ich stronie i przekonać ich do spełnienia głównego celu strony. Wszystkie odpowiedzi zapisujemy na tablicy.

W przypadku ACTIVATE postępujemy podobnie jak dla REACH – każdy uczestnik otrzymuje karteczki, na których ma wypisać cele strony. Główny cel, dla którego została stworzona strona, jest zawsze jasny dla wszystkich osób zaangażowanych w biznes. Inaczej wygląda sytuacja w przypadku celi pośrednich – takich, których spełnienie przez użytkownika przybliża go do spełnienia głównego celu strony. Przykładem celu pośredniego może być zapisanie się na newsletter z najnowszymi ofertami na stronie sprzedającej buty.

W przypadku omawiania NURTURE ponownie prowadzimy dyskusję z uczestnikami, jakimi sposobami starają się aktywować swoich dotychczasowych klientów. Nierzadko zdarza się, że ten etap interakcji z użytkownikiem jest najbardziej zaniedbany, a czasem nawet całkiem pominięty przy planowaniu działań marketingowych.

Zebranie wszystkich prowadzonych działań na jednej tablicy pozwala osobom pracującym przy danym biznesie na kompleksowe spojrzenie na prowadzone działania i zastanowienie się, czy wszystkie etapy modelu są adresowane w odpowiedni sposób.

Po zbudowaniu takiego modelu mamy pełną informację o tym, jakie działania są prowadzone przez zespół, jak również które z nich są postrzegane jako najistotniejsze.

Trzeci etap: pytania biznesowe

Trzeci etap warsztatów stanowią pytania biznesowe. Prosimy użytkowników, aby wymienili pytania dotyczące strony, na które chcieliby uzyskać odpowiedź. Chodzi o takie informacje, które pomogą im w podejmowanie decyzji i prowadzeniu swoich działań. Możemy również poprosić uczestników wcześniej, aby przed warsztatami przygotowali sobie taką listę pytań.

Głównym celem tego etapu jest zrozumienie, które informacje pochodzące ze strony są szczególnie istotne dla uczestników.

Warto jest poprosić uczestników, aby podawali wszystkie pytania, również te, na które myślą, że nie ma szansy uzyskać odpowiedzi. To już jest zadanie dla analityka w późniejszym etapie, aby sprawdzić, na które z zadanych pytań możemy uzyskać odpowiedzi. Przykładowo uczestnicy mogą chcieć wiedzieć, jaka pogoda była danego dnia, np. jeżeli sprzedają lody albo stroje kąpielowe na swojej stronie. Dzięki Google Tag Manager i odpowiedniej konfiguracji przekazanie tych danych do GA jest już możliwe, czego uczestnicy badań mogą nie wiedzieć.

Wszystkie pytania zapisujemy na tablicy.

Efekt – mnóstwo informacji o modelu biznesowym

Po tak przeprowadzonych warsztatach posiadamy wszystkie informacje, które są nam potrzebne do wypracowania KPI:

• • Znamy zakres obowiązków wszystkich osób pracujących w zespole,
  • Wiemy, jakie działania są obecnie prowadzone i które z nich są najistotniejsze,
  • Wiemy, jakich informacji potrzebują uczestnicy, aby podejmować decyzje dotyczące ich działań.

Kolejny etap należy do analityków, którzy na podstawie dostarczonych informacji przeprowadzą kategoryzację pytań biznesowych i wypracują wskaźniki, które następnie przydzielą do odpowiednich osób.

Dzięki kompleksowemu podejściu zapewnimy, że stworzone KPI będą odpowiadały specyfice biznesu i będą stanowiły podstawę do podejmowania decyzji biznesowych.

Jeśli potrzebujesz audytu konfiguracji narzędzi analitycznych (Google Analytics, AT Internet, Adobe Analytics czy Webtrends) lub chcesz rozwijać analitykę internetową wewnątrz organizacji skontaktuj się z Conversion by poznać nasze podejście. Więcej o analityce internetowej dowiesz się pobierając przygotowane przez nas bezpłatne poradniki, raporty oraz case studies.

The post KPI – od czego zacząć? first appeared on Conversion.

Największą uwagę powinniśmy jednak zwrócić na cztery, najczęściej popełniane, błędy:

1. „Testowanie jest kompletnie darmowe! Nie trzeba nad nim myśleć – trzeba działać”

We wszystkich naszych postach, tak na temat danych jakościowych jak i również testów online piszemy, że nie ma wymówek przed ich wykorzystywaniem, ponieważ można to robić praktycznie za darmo.

Praktycznie, nie oznacza jednak, że w pełni. Oczywiście, znajdziemy świetne narzędzia, które są darmowe i poświęcimy swój czas, aby przeanalizować dane i przygotować nowe propozycje. Nasz czas jednak kosztuje. I nie jest on bynajmniej jedynym elementem, za który przyjdzie nam zapłacić.

Nie wszystkie propozycje dadzą pozytywny efekt.

Testy online pomagają nam w szybszym popełnianiu błędów i wyciąganiu z tego konstruktywnych wniosków. Powoduje to jednak, że przez pewien okres – zanim poprawimy konwersję – będziemy tak naprawdę zarabiać mniej.

Wyobraźmy sobie sytuację w której testujesz propozycje A (oryginalna), B i C. Po dwóch tygodniach otrzymujemy następujące wyniki: A – 2,5% B – 3% C – 1,1%

Jeśli każda z wersji otrzymała 33% ruchu, to średni współczynnik konwersji przez okres dwóch tygodni jest równy 2,2% (średnia z trzech liczb: 2,5%, 3%, 1,1%). Gdyby testów nie było ten współczynnik równałby się 2,5%. Oznacza to 12% gorszy współczynnik konwersji niż gdybyśmy testów nie przeprowadzali!

W długim okresie na pewno wygramy. Nie odbędzie się to jednak zerowym kosztem.

W gorszej sytuacji znajdujemy się, jeśli testowane przez nas kombinacje mają wynik słabszy niż wersja oryginalna. Oznacza to nie tylko, że naraziliśmy się na niższy dochód ze swojej witryny internetowej przez okres testu, ale również poniekąd straciliśmy zainwestowany do tej pory czas, ponieważ wnioski z analizy okazały się niepoprawne. Tak czasem się zdarza – nie powinniśmy się jednak załamywać. W takich wypadkach trzeba przeanalizować co nie odpowiadało naszym użytkownikom i wystartować z nowym testem, który będzie wolny od tych błędów.

Należy sobie również odpowiedzieć na pytanie, czy testy są w tym momencie priorytetem? Koszt alternatywny innych działań może przewyższyć przychód z ich przeprowadzenia. Powinniśmy pamiętać o priorytyzacji.

Z powyższych powodów nie należy traktować testów, jako kompletnie darmowego rozwiązania.

2. „Zróbmy szybsze testy A/B. Po co testować interakcje pomiędzy elementami i tracić czas? Czuję, że ich nie ma!”

Testy A/B i wieloczynnikowe porównujące skuteczność jedynie wybranych kombinacji zakładają, że nie ma interakcji pomiędzy poszczególnymi zmiennymi. W Internecie bardzo często nie jest to prawdą.

Aby łatwiej było wyobrazić sobie interakcje pomiędzy zmiennymi zerknijmy na poniższy przykład.

Mamy dwie zmienne. Obrazek oraz nagłówek.

Nagłówek ma tylko jedną odmianę: Samochody Ferrari są najszybsze

Obrazek ma natomiast dwie odmiany:

Źródło: http://www.sportscarcup.com/; http://www.lotustalk.com/

W obu przypadkach z tym samym nagłówkiem będziemy mieli zupełnie różne przekazy.

Jak to może wpłynąć na przeprowadzane przez nas testy? Jeżeli przykładowo założymy, że pomiędzy elementem X i Y nie ma interakcji możemy przeprowadzić testy A/B w których zmienimy połączenie tych dwóch elementów (traktujemy je jako jedna zmienna). Testy dają pozytywny wynik wzrostu konwersji o 12,5% – świętujemy sukces.

Tak naprawdę, nie wiemy w tym momencie, czemu zawdzięczasz sukces. Może być tak, że w zwycięskiej wersji zmiana elementu X zwiększała konwersję o 50%, natomiast zmiana elementu Y obniżała ją o 25% i stąd wziął się wynik 12,5%. Jak widzimy nie jest to wynik optymalny, ponieważ nie zmieniając elementu Y konwersja zostałaby poprawiona o 50% (a nie liche 12,5% ).

Oznacza to, że należy mocno przyglądać się możliwym interakcjom pomiędzy zmiennymi i je monitorować, ponieważ zakładając z góry, że tych interakcji nie ma – można narazić się na niepełne wykorzystanie potencjału testowanych elementów.

3. „Po dwóch dniach mam statystycznie istotne wyniki! Mamy zwycięzcę, więc startujemy z kolejnym testem.”

Zbyt krótki okres zbierania danych może prowadzić do przesadnego hurraoptymizmu. Przy zbieraniu danych będziemy obserwowali fluktuacje i nic na to nie poradzimy.

Zbyt częste sprawdzanie wyników testu na początku jego trwania może nas doprowadzić do błędnych wniosków. Na początku możemy święcić triumfy, a po kilku dniach okaże się, że jednak poprawa była mniejsza niż wskazywały na to wstępne dane.

Dzięki statystyce, zebranie coraz większej liczby danych powinno ustabilizować nam szacowane współczynniki konwersji na rzeczywistym poziomie. Zmniejszą się wtedy zakresy błędu szacunkowego, który zawsze powinniśmy brać pod uwagę analizując dane z testu.

Patrząc na powierzchownie na powyższe dane widzimy, że wersja próbna daje o 33% gorsze wyniki – jej wynik to współczynnik konwersji na poziomie 12,5%, natomiast wersja oryginalna zanotowała wynik rzędu 18,9%. Różnica wynosi 6,4 punkta procentowego!

Jeśli jednak weźmiemy pod uwagę błąd szacunkowy, może okazać się że różnica ta jest jednak znacznie mniejsza. Minimalny wynik współczynnika konwersji dla wersji oryginalnej to 15,7% (18,9% – 3,2%), natomiast maksymalny wynik dla wersji próbnej to 15,2% (12,5% + 2,7%). Różnica to 0,5 p.p. Różnica w poziomie konwersji już nie jest tak jednoznaczna i powalająca, prawda?

Z powyższych powodów powinniśmy zawsze czekać aż uda nam się uzbierać większą ilość danych. Test, który będzie dla nas podstawą do wdrożenia zmiany nanaszej witrynie, powinien trwać ok. 2 tygodnie. Do tego czasu zakres błędu mocno się ograniczy, a prezentowanym wynikom będzie można uwierzyć.

4. „Przecież moje testy trwają tylko 2 tygodnie. Po co mam brać pod uwagę sezonowość?”

Najgorszym możliwym typem testowania jest prezentowanie przez np. tydzień wersji strony A, a przez kolejny tydzień wersji strony B. Możemy mieć pewność, że z porównania takich danych nic dobrego nie wyjdzie, ponieważ zbyt wiele czynników jest zmiennych.

Niektóre z nich mają również bardzo poważny wpływ przy przeprowadzaniu testów równoległych. Nawet ci sami ludzie odwiedzając nasza witrynę w różnych okresach mogą zachowywać się różnie. Maja na to wpływ takie czynniki jak np. znajomość naszego produktu czy działania konkurencji.

W związku z tym powinniśmy pamiętać o tym, aby testy:

• przeprowadzać na stabilnych źródłach ruchu – nie zmieniać ich zestawu w trakcie prowadzonego testu (segmentujmy ruch),
• starać się ominąć sezony sprzedażowe – np. święta (chyba, że testujemy specjalnie pod nie).

A co Wy dopisalibyście do powyższej listy 4 najczęściej popełnianych błędów? Czy nie zgadzacie się z którymś punktem? Zapraszam do komentowania.

Ciekawym dopełnieniem powyższej listy 4 najczęstszych błędów, związanych z testowaniem, jest post Mateusza na temat tego, jaki model współpracy w ramach projektu optymalizacji konwersji należy wybrać.

Chcesz dowiedzieć się więcej o optymalizacji konwersji? Przeczytaj nasz artykuł o tym jak poprawić swój proces testowania i poznaj sprawdzone sposoby na poprawę swoich testów A/B.

UWAGA: Z dniem 1 sierpnia 2012 roku Google Website Optimizer został zastąpiony przez Eksperymenty Google Analytics!

The post 4 najczęstsze błędy przy testach A/B lub wieloczynnikowych first appeared on Conversion.

• jako pierwsze zostały zainicjowane wg zasady „kto pierwszy ten lepszy” (ang. first in, first out),
• są nadzorowane przez osoby wyżej postawione w organizacji.

Powyższe podejścia są intuicyjne, lecz nie do końca zgodne ze zdrowym rozsądkiem, ponieważ okazuje się, że projekty, które mogłyby mieć znaczący wpływ na przychód firmy ustępują mniej ważnym zadaniom. W związku z tym pojawia się potrzeba priorytyzacji.

W ostatnich moich dwóch artykułach pisałem o modelach monetyzacji, a w szczególności o ich istocie oraz o tym, jak tworzyć takie modele. Wspomniałem wówczas również, że te modele mogą być podstawą priorytyzacji w firmie – stąd mój dzisiejszy post na ten temat:)

Chciałbym w nim krótko zwrócić Twoją uwagę na ten bardzo ważny aspekt. W końcu Twoja strona nie istnieje jedynie dla Twojego kaprysu – z reguły ma po prostu zarabiać na Twój biznes. W szczególności chciałbym przedstawić koncepcję dynamicznej priorytyzacji zaproponowaną przez firmę ZAAZ Inc.

Dynamiczna priorytyzacja

Dzięki temu podejściu firma może oszacować optymalny efekt każdego z planowanych przedsięwzięć. Takie estymacje bazują wówczas na stworzonym wcześniej modelu monetyzacji. Każdy planowany projekt powinien mieć wartość dodaną dla serwisu – nie zawsze można to wyrazić bezpośrednio w kategoriach pieniężnych, ale pamiętajmy, że istnieje coś takiego jak koszt alternatywny tj. koszt utraconych możliwości. Jeżeli planujemy wprowadzić funkcjonalność, która bezpośrednio nie wpływa na zwiększenie przychodu ze strony, to kosztem alternatywnym wprowadzenia tego projektu jest wartość jaką moglibyśmy uzyskać wprowadzając inną zmianę, która bezpośrednio wpłynie np. na współczynnik konwersji celu. W takim wypadku bardzo istotnym jest, aby poszczególnym zadaniom przypisywać potencjalną wartość dodaną wynikającą z modelu monetyzacji, jaka zostanie osiągnięta po implementacji projektu.

Jakkolwiek koncepcja dynamicznej priorytyzacji zakłada również wgląd na inne aspekty projektu – nie tylko na potencjalną wartość przedsięwzięcia wynikającą z modelu monetyzacji. W szczególności należą do nich:

• koszt podjęcia inicjatywy, czyli co będziesz potrzebował, aby wdrożyć projekt w życie,
• prawdopodobieństwo, że osiągniesz zakładany poziom poprawy – w jakim stopniu jesteś pewny, że osiągniesz zakładany poziom zmian np. współczynnika konwersji,
• potencjalny zysk z wprowadzonych zmian – zysk i przychód to dwie różne rzeczy. Kategorią, która je rozróżnia jest koszt, który nie zawsze rośnie proporcjonalnie do wzrostu przychodu, który to wynika bezpośrednio z modelu monetyzacji,
• czas, jaki jest potrzebny do całkowitego wdrożenia projektu,
• czas spłaty projektu tzn. ile musi minąć, aby zainwestowane środki zostały wyrównane przez zyski z wprowadzonej zmiany,
• ogólny wpływ na wizerunek firmy – czy rozpatrywany projekt przypadkiem nie zmieni wizerunku firmy o 180 stopni.

Pewnie zastanawiasz się teraz, na czym tak naprawdę polega koncept dynamicznej priorytyzacji, że z jednej strony najważniejszy jest model monetyzacji, a z drugiej trzeba wziąć pod uwagę tyle aspektów. Otóż tutaj tkwi całe sedno tego konceptu. W zależności od Twojego biznesu, grupy celowej – odbiorców usług/produktów oraz branży w której działasz musisz dostosować tak swoje działania, aby brały pod uwagę wszystkie powyższe aspekty z monetyzacją na czele.

Podsumowując…

… można powiedzieć, że słowem kluczem w priorytyzacji, zwłaszcza w koncepcji dynamicznej priorytyzacji jest elastyczność w ramach powyższych aspektów.

Co o tym myślicie?

Ktoś zapyta, po co ta cała zabawa w priorytety. Odpowiedź jest (moim zdaniem) prosta – jeżeli już wiesz dokąd zmierzasz (masz opracowaną strategię analityki internetowej i zgodnie z nią optymalizujesz swoją stronę aby osiągać założone kluczowe wskaźniki wydajności) to nie wystarczy iść tylko przed siebie – potrzeba tak opracować drogę, żeby do celu dotrzeć jak najszybciej!

The post O priorytyzacji w analityce internetowej słów kilka first appeared on Conversion.

]]>