Proč je webová analytika základ každého úspěšného marketingu

V online prostředí máme obrovskou výhodu: díky webové analytice můžeme detailně vyhodnocovat chování návštěvníků a úspěšnost marketingových aktivit. Jak řekl pionýr reklamy John Wanamaker, „vím, že polovina investic do reklamy jsou vyhozené peníze, jen nevím, která polovina“. Dnes to již na webu zjistit lze – webová analytika je proto pro marketéry doslova nástrojem snů! 

Co si pod webovou analytikou představit? Jak pomáhá při marketingovém rozhodování, jak prakticky začít měřit svůj web (od stanovení cílů po výběr metrik) a jaké nástroje jsou k dispozici?  

Měřením k lepším výsledkům 

Představte si, že byste provozovali kamenný obchod, ale nesledovali byste, kolik lidí do něj přichází, o které zboží je největší zájem nebo kde zákazníci narážejí na problémy. Právě tak by to vypadalo, kdybyste web spustili a dále ho nijak neměřili. Bez analytiky byste nevěděli, kdo jsou vaši návštěvníci, odkud přicházejí a co na webu dělají. Všechny marketingové experimenty (např. nové landing page či úpravy obsahu) by byly bez ověření dat a pravděpodobně by selhaly, protože byste neměli zpětnou vazbu. 

Webová a digitální analytika je dnes základním kamenem moderního marketingu. Umožňuje nám přiřadit výsledky ke konkrétním kampaním, zjistit návratnost investic do reklamy. Díky datům z webu můžete odhalit i slabá místa, která byste jinak přehlédli – třeba že návštěvníci často nedokončí kontaktní formulář nebo že určitá stránka odrazuje většinu příchozích. Nad každým důležitým projektem by proto měla být analytika – ta je totiž cestou ke konverzím a lepším výsledkům. 

Dobrou zprávou je, že nástroje pro webovou analytiku jsou dnes dostupnější a často i zdarma. Nezáleží přitom ani tak na samotných nástrojích, jako spíše na pochopení celé problematiky měření a interpretace dat. Jinými slovy – není klíčové, zda používáte ten či onen nástroj, ale že rozumíte údajům, které získáváte. I netechnicky zaměření marketéři se mohou naučit dívat se na základní čísla z webu a vyvozovat z nich užitečné závěry.  

Co je to webová analytika a jak pomáhá v marketingu 

Webová analytika je proces analýzy chování návštěvníků na webových stránkách. Jejím cílem je získat data, která pomohou optimalizovat web, přilákat více návštěvníků, udržet stávající uživatele a zvýšit konverze. Webová analytika nám v praxi odpovídá na otázky jako například: 

• Kdo jsou návštěvníci našeho webu? Získáme demografické údaje, informace o jejich zájmech (pokud jsou dostupné) či jaké technologie používají (mobil/desktop, prohlížeč atd.). 
• Odkud na web přicházejí? Zjistíme, jaké zdroje návštěvnosti fungují – zda lidé chodí přes vyhledávače (SEO), placenou reklamu, sociální sítě, newslettery nebo třeba přímo zadáním URL. 
• Co na webu dělají a jak se chovají? Sledujeme, jaké stránky si prohlížejí, kolik času na nich stráví, na co klikají, kudy procházejí webem a kde případně odcházejí. 
• Plní na webu naše cíle? Díky měření tzv. konverzí vidíme, kolik návštěvníků provede požadovanou akci – např. kolik jich vyplní kontaktní formulář, stáhne katalog, přihlásí se k odběru novinek nebo nakoupí v e-shopu. 
• Jak úspěšné jsou naše marketingové kampaně? Webová analytika jasně ukáže, jak zabraly reklamní akce – ať už online (PPC kampaně, bannerová reklama, e-mailing), nebo dokonce offline (i tiskovou či venkovní reklamu lze částečně měřit, pokud chytrým způsobem přivede lidi na web, např. speciální URL adresou). 

Marketérovi dává do ruky fakta místo dojmů – pomáhá poznat vašeho zákazníka, odhalit slabé i silné stránky webu a díky datům neustále vylepšovat marketingové výsledky. Co neměříme, to neřídíme – a v digitální době máme možnost měřit téměř vše, co má smysl, a dělat tak rozhodnutí podložená daty místo pocitů. 

Příklad z praxe: Menší IT firma zjistila pomocí analytiky, že téměř 70 % návštěvníků opouští web už na stránce s nabídkou služeb a vůbec nedojde k odeslání poptávkového formuláře. Podrobnější analýzou odhalili, že na stránce služeb chyběla jasná výzva k akci a formulář byl schovaný dole pod dlouhým textem. Po úpravě stránky – zkrácení textu, zvýraznění tlačítka „Kontaktovat obchodníka“ a zjednodušení formuláře – se počet odeslaných poptávek zdvojnásobil. Tento příklad ilustruje, jak data z webu dokážou upozornit na problém a nasměrovat k jeho řešení. 

Jak přistupovat k měření webu: cíle, metriky a chování uživatelů 

Abychom z webové analytiky získali hodnotné informace, je potřeba přistupovat k měření systematicky. Zejména začínající marketéři často tápou, co vlastně na webu sledovat a jak začít. Níže najdete základní postup a principy: 

Definujte cíle webu a konverze 

Nejprve si ujasněte obchodní cíle svého webu. Jiné cíle má web softwarové firmy nabízející B2B služby (např. získat nové leady – kontakty na zájemce), jiné třeba e-shop s IT příslušenstvím (prodat zboží) a jiné web s nabídkou školení (přimět uživatele k registraci na kurz). Sepište si primární akce, které od návštěvníků očekáváte – typicky odeslání formuláře, registrace, objednávka, telefonát, stažení materiálu apod. Tyto akce budou představovat konverze neboli cíle vašeho webu. Pokud máte více cílů, rozdělte je na hlavní (makro) konverze – ty klíčové pro byznys, a vedlejší (mikro) konverze – méně významné akce, které mohou naznačovat zájem (např. přehrání videa, proklik na ceník atd.). 

Nastavení cílů v praxi: V Google Analytics můžete tyto cíle nastavit, aby se automaticky počítaly. Případně v GA4 sledujete důležité události (events), kterým přiřadíte status konverze. Měření bez jasně stanovených cílů nikam nevede – data sice budete mít, ale nevíte, co z nich vyčíst. Proto si na definici cílů dejte záležet. 

Určete, jaké metriky a údaje budete sledovat 

Když víte, jaké cíle sledujete, vyberte vhodné metriky, které vám o plnění cílů a výkonu webu napoví. Metrika je číselný údaj, který něco měří – například počet návštěv, počet zobrazených stránek, průměrný čas na webu, míra okamžitého opuštění (bounce rate), počet konverzí, míra konverze (procento návštěvníků, kteří splnili cíl) apod. Dále jsou tu dimenze, které metriky rozdělují do kategorií – typicky zdroj návštěvy, typ zařízení, kampaň, navštívená stránka atd. Těmto pojmům porozumíte postupně praxí, důležité je vědět, na která čísla se dívat jako první: 

Návštěvnost a zdroje návštěv 

Kolik lidí web navštívilo (uživatelé, případně relace rovnají se návštěvy) a odkud přišli (organické vyhledávání, přímá návštěva, sociální sítě, kampaně…). Zjistíte tak, které marketingové kanály fungují nejlépe. U B2B webů často vede organické hledání (SEO) a přímé návštěvy (lidé znají vaši firmu). U kampaní je dobré označovat odkazy UTM parametry – například u e-mailingu či bannerů – abyste v analytice viděli konkrétní kampaň jako zdroj návštěvnosti. 

Chování na webu 

Sledujte, jaký obsah lidi zajímá – které stránky mají nejvíce zobrazení, jak dlouho na nich návštěvníci jsou, kolik stránek si prohlédnou za návštěvu. Důležitá je míra okamžitého opuštění (bounce rate, v GA4 nahrazena metrikou míra zapojení): vysoká hodnota může značit, že stránka nesplnila očekávání návštěvníka (okamžitě odešel). Pozor ale na kontext – pokud někdo přijde jen pro kontakt a hned odejde, není to nutně špatně. Důležité je také sledovat výstupní stránky (které stránky jsou poslední před odchodem) a tok chování (funnel), pokud máte vícekrokový proces. To odhalí, kde v procesu zákazníci odpadají. 

Plnění cílů (konverze) 

Nakonec nejpodstatnější – kolik návštěvníků splnilo cíle, které jste si definovali. Zde sledujte počet konverzí a konverzní poměr (procento návštěv, které vedly ke splnění cíle). Pokud máte e-commerce aktivity, tak i tržby a průměrnou hodnotu objednávky. Tyto metriky přímo ukazují, jak web přispívá k obchodním výsledkům. Dávejte je do souvislosti se zdroji návštěv – možná zjistíte, že třeba z LinkedInu vám chodí málo lidí, ale mají vysoký konverzní poměr, zatímco z hromadné reklamy sice přišlo hodně návštěv, ale téměř bez konverzí. Taková zjištění jsou k nezaplacení pro plánování rozpočtu a aktivit. 

Nasaďte vhodný nástroj a začněte měřit 

Jakmile víte, CO chcete měřit, je čas rozhodnout JAK to měřit – tedy jaký nástroj použijete a jak ho nasadíte na web. Na trhu existuje řada řešení, ale pro většinu začínajících marketérů je ideální Google Analytics ve verzi GA4 (Google Analytics 4). Google Analytics 4 je bezplatný nástroj od Googlu, který slouží k analýze návštěvnosti webových stránek (a případně i mobilních aplikací). Jde o nástupce dřívější verze Universal Analytics, která skončila v roce 2023. GA4 nabízí pokročilé možnosti sledování událostí na webu, přehledy o publiku i napojení na reklamní systémy Google. Pro vlastní potřeby si vystačíme s tím, že GA4 dokáže měřit vše podstatné: návštěvy, zdroje, chování i konverze na vašem webu. 

 

Nejrozšířenější způsob, jak nasadit měřicí kód GA4 na web, je použití nástroje Google Tag Manager (GTM). GTM funguje jako správce měřicích značek – místo abyste vkládali mnoho skriptů přímo do kódu webu, vložíte tam jen kontejner GTM a v něm pak jednoduše spravujete veškeré měřicí kódy. To oceníte, pokud nemáte po ruce vývojáře – GTM umožňuje nasadit Google Analytics (a třeba i pixel pro reklamu na Facebooku či LinkedInu) bez nutnosti programování. Pro základní nastavení GA4 nabízí Google i jednodušší možnosti (vyplnění měřicího ID přímo v redakčním systému webu), ale GTM je do budoucna velmi užitečný, jakmile budete chtít měřit pokročilejší věci. Přečtěte si o GTM více.

Dalším užitečným nástrojem je Google Looker Studio (dříve Google Data Studio). Jde o nástroj pro tvorbu interaktivních reportů a dashboardů. Data z Google Analytics (a dalších zdrojů) si v něm můžete poskládat do přehledných grafů a tabulek na míru – například měsíční report návštěvnosti a konverzí pro šéfa nebo marketingový dashboard s klíčovými ukazateli. Looker Studio je také zdarma. Pro začátek můžete samozřejmě využívat vestavěné přehledy přímo v Google Analytics – ty nabízejí spoustu možností filtrování, grafů a exportů. V GA4 si lze také uložit vlastní průzkumy a reporty. Jakmile vám ale standardní UI nebude stačit, Looker Studio vám dá volnost v prezentaci dat (a vypadá profesionálně na poradách). Zjistěte víc!

Další nástroje 

Kromě Google Analytics existují i další analytické nástroje. Pro úplnost zmiňme například Matomo (open-source alternativa hostovaná na vlastním serveru, dříve Piwik), Adobe Analytics či IBM Digital Analytics(enterprise placená řešení) a různé specializované nástroje jako Mixpanel (pokročilá práce s událostmi, oblíbený u vývojářů aplikací) nebo Hotjar/Smartlook (nástroje pro tzv. kvalitativní analytiku – nahrávají návštěvy, zobrazují heatmapy kliknutí apod., což pomáhá pochopit, proč se uživatel chová určitým způsobem. Drtivá většina online marketérů však využívá právě Google Analytics – důvodem je kombinace širokých možností, jednoduchého nasazení a nulových nákladů. Proto se dále zaměříme především na práci s Google Analytics, která je pro začátečníky nejdostupnější. 

Vyhodnocujte data pravidelně a v souvislostech 

Klíčové je data z webu pravidelně vyhodnocovat a interpretovat je ve správném kontextu. Doporučujeme si zavést zvyk (např. jednou týdně či měsíčně) projít hlavní metriky – kolik přišlo návštěv, kolik z nich splnilo cíle, odkud přišly atd. Sledujte vývoj v čase: jsou trendy stoupající, nebo klesající? Pokud náhle návštěvnost klesla, pátrejte proč (Nebyla nějaká kampaň ukončena? Nezmizeli z organického vyhledávání?). Pokud naopak vyskočil počet poptávek, zjistěte, co to způsobilo (např. zvýšený zájem o určitý produkt). 

Velmi důležité je dívat se na data v souvislostech a s odstupem. Nesoustřeďte se na jednu metriku izolovaně, ale vždy zkoumejte více ukazatelů společně. Například samotný počet návštěvníků vám nic neřekne, pokud nevíte, kolik z nich jsou potenciální klienti a zda konvertují. Webová analytika umožňuje segmentovat data – např. podívat se zvlášť na chování nových návštěvníků vs. vracejících se zákazníků nebo vyhodnotit určitou kampaň oproti jiným. Tato schopnost filtrovat a segmentovat vám odhalí cenné souvislosti. 

Pozor na unáhlené závěry. Začátečníci někdy chybně interpretují statistiky – například vidí, že míra okamžitého opuštění na homepage je 60 % a hned to považují za špatné, aniž by vzali v potaz okolnosti (návštěvník třeba našel hned na homepagi to, co potřeboval – telefon nebo adresu – a odešel spokojen). Vždy zvažujte, co data skutečně znamenají a ověřujte si domněnky. Ideální je zkombinovat kvantitativní data (čísla z Google Analytics) s kvalitativními poznatky (pozorování z uživatelských testů, zpětná vazba zákazníků). Tím získáte úplnější obrázek. 

Pokud si nejste jisti, nebojte se poradit s kolegy či odborníky, případně dohledat informace – komunit kolem webové analytiky je dost a rádi pomohou vysvětlit, „co tím chtěla data říct“. Ptřebujete poradit? Kontaktujte nás!

Příklad z praxe: Jiná B2B firma zjistila, že polovina všech návštěv webu přichází z mobilních zařízení, ale zároveň u mobilních uživatelů zaznamenali o 30 % vyšší míru okamžitého opuštění než u desktopových. To byl varovný signál. Díky analytice a následnému testování se ukázalo, že mobilní verze webu měla nepřehledné menu a některé prvky (tabulky s technickými specifikacemi) nebyly na malém displeji dobře čitelné. Firma proto investovala do responsivního redesignu a zlepšení mobilní použitelnosti. Výsledek? Míra opuštění mobilních návštěv klesla o desítky procent a počet poptávek z mobilu výrazně stoupl. Data tedy pomohla odhalit nedostatky v UX pro mobilní uživatele – což je dnes zásadní, protože i B2B klienti si často prohlížejí nabídky na telefonu či tabletu. 

Nejčastější chyby při webové analytice 

Pojďme se nyní podívat na některé časté chyby a omyly, kterých je dobré se při měření a vyhodnocování webu vyvarovat: 

• Měření bez jasného cíle nebo plánu: Spustit Google Analytics a jen „sbírat data“ nestačí. Chyba je nemít definované cíle a otázky, na které chcete z analytiky odpověď. Bez plánu pak snadno přehlédnete důležité poznatky nebo se naopak utopíte v datech. Vždy si proto určete, co a proč měříte – například „chci zjistit, kolik lidí vyplní formulář a z jakého zdroje přicházejí“. 
• Špatná nebo neúplná implementace měření: Dalším častým problémem je, že měřicí kód není nasazen správně. Může se stát, že na některých stránkách webu chybí, takže o části návštěv nemáte ponětí. Jindy je kód vložen dvakrát a data se duplikují, případně jsou špatně nastavené filtry a promíchají se vám údaje z různých web. Tyto technické chyby mohou zásadně zkreslit data. Řešením je pečlivá implementace (ideálně přes Google Tag Manager, který takové chyby minimalizuje) a průběžná kontrola – Google Analytics nabízí například v reálném čase ověření, zda se vaše návštěva započítává. Také nezapomeňte vyloučit z měření interní provoz (návštěvy vašich zaměstnanců), aby vám neovlivňovaly statistiky. 
• Nepochopení nebo špatná interpretace metrik: Webová analytika nabízí spoustu údajů a není ostuda některým zpočátku úplně nerozumět. Chybou ale je, když vyvozujete závěry na základě metrik, kterým nerozumíte. Příkladem může být už zmíněná míra okamžitého opuštění – vidíte vysoké číslo a usoudíte, že stránka je špatná, přitom v kontextu může být vše v pořádku. Nebo naopak, počítáte „průměrný čas na stránce“ všech návštěv, ale nevíte, že u návštěv s jednou stránkou se čas neměří (v Universal Analytics to tak historicky bylo). Proto se vzdělávejte v pojmech, využijte nápovědu Google (v češtině) a klidně si zapisujte poznámky, co která metrika znamená. Postupně se v tom zorientujete. Nebojte se také ptát na fórech či skupinách – komunita webových analytiků (třeba na LinkedInu nebo Facebooku) je v ČR aktivní. 
• Sledování nesprávných ukazatelů („vanity metrics“): Mnoho začátečníků se nadchne pro čísla jako počet návštěv, počet followerů, zhlédnutí stránky apod., aniž by řešili, zda tyto metriky mají vliv na byznys. Říká se jim vanity metrics (metriky ješitnosti) – vypadají hezky, ale o úspěchu nerozhodují. Není důležité, že web navštívilo 10 000 lidí za měsíc, pokud nikdo z nich nekonvertuje v zákazníka. Zaměřte se proto spíše na ukazatele výkonnosti (KPI), které souvisí s vašimi cíli – konverzní poměr, počet kvalifikovaných leadů, tržby, návratnost investic (ROI) apod. Ostatní data berte jako doplňková pro kontext. 
• Ignorování kontextu a souvislostí: Tato chyba se prolíná vším, co tady bylo zmíněno – vytržení čísla z kontextu. Například meziroční srovnání návštěvnosti může vypadat špatně, ale už nezohlední, že loni touto dobou běžela velká kampaň a letos ne. Nebo porovnáváte dvě marketingové taktiky jen podle počtu návštěv, i když jedna míří na úzkou skupinu a druhá na širokou veřejnost. Každé číslo potřebuje kontext, aby dávalo smysl. Proto vždy přemýšlejte, co mohlo data ovlivnit (sezona, kampaň, změna Google algoritmu…). A pokud si nejste jisti, raději nic unáhleně neměňte – nejprve si hypotézu ověřte dalším zkoumáním dat či testem. 

Praktické tipy pro začátečníky, jak s analytikou začít 

Začněte od nejdůležitějších otázek: Ptejte se například „Kolik návštěvníků udělá na webu to, co od něho potřebuji?“, „Který zdroj mi přivádí nejvíc potenciálních zákazníků?“, „Kde návštěvníci nejčastěji opouštějí web?“. Tyto otázky vás navedou, jaká data hledat v analytice. Nenechte se zavalit stovkami reportů – soustřeďte se zpočátku jen na pár klíčových metrik souvisejících s vašimi cíli. 

Využijte přednastavené přehledy a šablony: Google Analytics (GA4) má v základu řadu užitečných reportů – Přehled publika (uživatelé, demografie), Přehled akvizice (zdroje návštěv), Přehled zapojení (nejnavštěvovanější stránky, události) a samozřejmě sekci Konverze. Projděte si je a zkuste v nich najít odpovědi na své otázky.  

Nebojte se „klikat a zkoumat“: Uživatelské rozhraní GA4 může být pro nováčka trochu nezvyk, ale není potřeba se ho bát. Zkuste si proklikat různé nabídky, otevřít reporty a měnit v nich základní nastavení (např. filtr na určitý kanál, změnu časového období, přidání druhé dimenze do tabulky apod.). 

Sledujte trendy, ne jednotlivé dny: Nenechte se vylekat jedním špatným dnem nebo naopak nadchnout jednorázovým výkyvem. Věnujte pozornost spíše trendům v delším období – týdenním, měsíčním, kvartálním. Trendy odhalí skutečný posun (nebo problém).  

Vyvarujte se předsudků a nechte se překvapit daty: Možná máte zažitou představu, že váš typický zákazník je například ředitel ve věku 50+ a že chodí na web jen přes počítač dopoledne. Data vás mohou vyvést z omylu – třeba zjistíte, že překvapivě velká část poptávek přichází večer a z mobilu nebo že o váš e-book si často říkají i mladší specialisté. Nechte čísla, ať vyprávějí příběh. 

Učte se a zlepšujte krok za krokem: Webová analytika je široké pole a nikdo učený z nebe nespadl. Začněte základními věcmi. Důležité je stále se ptát a učit.  

Nebojte se chyb a buďte trpěliví: Na začátku možná uděláte v analytice nějakou chybu (např. zapomenete filtr, špatně nastavíte cíl). To se stává a není to žádná tragédie, pokud se z ní poučíte. Práce s daty spočívá vneustálém zlepšování. 

Data jako nejlepší přítel marketéra 

V prostředí B2B IT marketingu, kde obchodní cykly mohou být dlouhé a zákazníci nároční, je schopnost využívat data z webu konkurenční výhodou. Webová analytika vám umožní lépe porozumět vašim potenciálním zákazníkům, přizpůsobit jim obsah a změřit efekt každé kampaně nebo změny. I pokud nejste „datový typ“, věřte, že základní orientace v Google Analytics je dnes téměř nutností pro každého marketéra – podobně jako kdysi práce s Excelem.  

Nebojte se tedy do webové analytiky pustit. Začněte postupně, třeba právě dnes – vymezte si hodinku, projděte si metriky svého webu a zkuste si zodpovědět jednu důležitou otázku, kterou ohledně webu máte.Pamatujte, že cílem není data sbírat, ale využít je pro lepší rozhodování. 

Více takových článků naleznete u nás v časopisu!

 

Zdroje: nazakladedat.cz, jirka-svoboda.cz, marketingmind.cz, digitalniarchitekti.cz