Conversie optimalisatie op basis van web statistieken de valkuilen

10 okt 2014
.
Door: Michiel Hassink
No votes yet.
Please wait...

10
(0)

Tegenwoordig zijn er veel tools waarmee je de statistieken van jouw website kunt meten. Een enorme hoeveelheid aan data staat voor je ter beschikking. Naast dat het natuurlijk interessant is om te weten hoeveel mensen jouw website bezoeken, worden deze statistieken ook veel gebruikt voor conversie optimalisatie. Cijfers liegen niet, maar de interpretatie van de cijfers kan wel verschillen. Wat zijn de valkuilen bij het interpreteren van web statistieken?

Een bekend broodje aap verhaal: een supermarkt ziet in hun cijfers dat klanten die bier inkopen eveneens luiers aanschaffen. Vervolgens komt de supermarkt tot de conclusie dat klanten die bier drinken incontinent zijn. Uit de cijfers blijkt dat er een relatie bestaat tussen de aankoop van bier en luiers. De interpretatie van de cijfers laat op zijn zachts gezegd te wensen over en is een mooi voorbeeld van hoe het mis kan gaan bij de interpretatie van de cijfers. Want wie zegt dat deze klanten niet gewoon alle boodschappen in één keer doen?

Websitestatistieken analyseren: de valkuilen

 

1. Geen (meet)plan voor webanalyse vooraf

Meten is weten. Het is belangrijk dat je jezelf focust op de data die belangrijk is voor jouw organisatie. Zorg dus vooraf dat je weet wat de hoofd- en subdoelen van jouw website zijn en leg dit vast in een meetplan. Wil je bijvoorbeeld dat bezoekers contact met je opnemen? Dat ze jouw bedrijfsbrochure downloaden of dat ze een aankoop doen? Wanneer je alle doelstellingen in kaart heeft gebracht stel je een meetplan op en richt je de tools die je gebruikt voor webanalyse hierop in.

In onze AdWords QuickScan zien we jammer genoeg vaak dat deze stap over wordt geslagen. Men adverteert zo breed dat er kosten worden verspild op zoektermen die niet relevant zijn. Denk hierbij bijvoorbeeld aan een autodealer die auto’s wil verkopen en daarom breed inzet op de zoekterm auto. De advertentie wordt vertoond en klanten klikken op de advertentie voor de zoekterm auto wassen. Hij trekt dus bezoekers naar de website die nooit zullen converteren. Dit kost de autodealer dus veel geld

 

2. Niet alle websitestatistieken verzamelen

Je hebt misschien niet direct alle data nodig, maar het is wel belangrijk om alle informatie te verzamelen. Jouw doelen kunnen namelijk veranderen. Het is handig dat je in het verleden verzamelde informatie ook aan deze nieuwe doelen kunt toepassen. Je hebt bijvoorbeeld als nieuw doel ‘het doen van een contactaanvraag’, maar je hebt dit in het verleden niet ingesteld. Wanneer je in het verleden niet alle informatie hebt verzameld, is het niet of nauwelijks mogelijk om deze data met terugwerkende kracht toe te passen. De reden hiervoor is dat de data in het verleden is toegespitst op het doel van toen. Data die niet bestaat of is toegespitst op een bepaald doel kun je niet creëren of veranderen. Zorg dus dat je alle informatie verzamelt.

 

3. Een hoog bounce- en verlatingspercentage negatief interpreteren

Een hoog bounce percentage betekent dat bezoekers al bij het bezoeken van eerste en dezelfde webpagina van jouw website, de website ook verlaten. Een hoog verlatingspercentage betekent dat bezoekers na het bezoeken van één of meerdere webpagina’s op jouw website de website verlaten. De woorden ‘bounce’ en ‘verlaten’ klinken misschien niet heel positief, maar dit kunnen ze wel zijn.
De interpretatie van deze cijfers is namelijk afhankelijk van de doelstellingen van jouw website.

Stel, iemand staat met pech langs de weg en heeft de hulp nodig van de ANWB. In zijn mobiele telefoon zoekt hij naar de website van de ANWB, noteert het nummer en verlaat vervolgens de website om de ANWB te bellen. In dit soort situaties zal je als organisatie een hoog bounce- en/ of verlatingspercentage tegen kunnen komen in jouw cijfers. En dit terwijl klanten de doelen van de website wel behalen. Een hoog bounce percentage is in dit geval positief.

Een ander voorbeeld: Een schoenenwinkel merkt op dat klanten na het bezoeken van hun website direct of na het kijken van enkele pagina’s gelijk afhaken. De schoenenwinkel loopt dus omzet mis of spreekt de verkeerde bezoekers aan. In dit scenario is een hoog bounce en/of verlatingspercentage wél slecht en moet er actie worden ondernomen.

Verlies het meetplan daarom niet uit het hoog en verdiep je in het uitgangspunt van uw website en de wijze waarop klanten met jouw website interacteren.

 

4. Doel- en e-commerce conversie instellen voor hetzelfde doel

Met Google Analytics kan je doel conversies en e-commerce conversies instellen. Een doel conversie bestaat uit het meten van een microdoel op jouw website. Hierbij kan je denken aan het aanmelden voor een nieuwsbrief of het downloaden van één of meerdere bestanden. Een e-commerce conversie richt zich op aspecten die betrekking hebben op de directe verkoop.
Doordat het uitgangspunt van beide conversies anders is, is de wijze van meten ook anders. Een doel conversie binnen Google Analytics wordt maar één keer toegekend binnen een bezoek aan een website. En bij een e-commerce conversie wordt iedere verkoop als een doel gezien. Het maakt hierbij dus niet uit of er binnen hetzelfde bezoek aan de website één of meerdere bestellingen door dezelfde klant worden geplaatst.

Binnen Google Analytics is het mogelijk om een doel- en een e-commerce conversie in te stellen voor één en hetzelfde doel. Doe dit niet, want dan wordt de e-commerce conversie bij de doelconversie opgeteld waardoor er een vertekend beeld ontstaat. Zorg dus voor een goede scheiding tussen de doel- en e-commerce conversies om foutieve data te voorkomen.

 

5. Conversie van AdWords en Analytics met elkaar vergelijken

Doordat iedere tool zijn eigen uitgangspunt heeft, is de data en de wijze waarop ze meten ook verschillend. AdWords werkt bijvoorbeeld middels het laatste klik principe. AdWords meet dus enkel hoeveel mensen op jouw advertentie klikken. Dat is een conversie in AdWords. Google analytics conversies zijn gebaseerd op doelen die veelal bestaan uit het uitvoeren van één of meerdere stappen op jouw website.
Stel je wilt graag dat mensen een offerte aanvraag bij jou doen. Je zet Google AdWords in om te adverteren. Veel zoekers klikken op jouw advertentie. De conversie in AdWords is dus hoog. Vervolgens doen deze bezoekers geen offerte aanvraag. Het conversiepercentage in Analytics is dan dus laag.

Hoewel beide tools dus op correcte wijze het begrip conversie toepassen is de data waaruit de conversie bestaat anders. Er worden appels en peren met elkaar vergeleken. Natuurlijk is wel belangrijk om Google Analytics en Google AdWords met elkaar te combineren. Zo krijg je namelijk inzicht in hoe klanten zich op jouw website gedragen nadat deze op jouw advertentie hebben geklikt.

 

Kortom: meten is weten

Maar zorg er wel voor dat je vooraf weet wat je wil meten. Een goed resultaat begint met een goed plan. En vanuit een goed plan kunt vervolgens de resultaten meten en kunt je jouw website optimaliseren voor meer conversie.

Send this to friend