Analýza webu

Analýza webu je činnosť zameraná na sledovanie vybraných ukazovateľov daného webu s cieľom web zlepšiť. Analýza návštevníkov na webe sleduje a snaží sa ponúknuť odpovede na otázky ako odkiaľ návštevníci na web prišli a čo na webe robili dokiaľ web neopustili.
Súčasné informačné a komunikačné technológie (ICT) a ich rozšírenie medzi cieľové skupiny ponúka možnosť získavať tieto údaje bez toho, aby si návštevníci webu uvedomovali, že sú skúmaní a pri nízkych nákladoch tieto údaje uchovávať. Takto získané údaje majú veľký význam hlavne pre E-commerce weby, ktoré vďaka nim môžu upraviť svoje marketingové a obchodné činnosti vo svoj prospech.
Z ekonomického hľadiska je cieľom analýzy webu porozumieť správaniu potenciálnych a reálnych zákazníkov a využiť túto vedomosť na optimalizáciu webu s cieľom zvýšiť príjmy plynúce z webu.
Dôvody analyzovania webu.
Pre zlepšenie dosahovania cieľov správcu webu je vhodné pre web vedieť:
Meranie údajov o návštevníkoch webu.
Existujú 2 hlavné spôsoby, ako získavať a analyzovať údaje o návštevníkoch webu – "analýzou log súboru" a "vložením kódu" do každej webovej stránky webu. Oba tieto spôsoby majú svoje výhody aj nevýhody a preto niektoré podniky využívajú oba spôsoby naraz. Výhodou analýzy log súboru je, že server zaznamenáva každé vyžiadanie si stránky, alebo časti stránky nezávisle od používateľovho prehliadača. Pri meraní pomocou vloženého JavaScript kódu musí prehliadač túto funkciu povoľovať. Nevýhodou analýzy log súboru je cache – ak návštevník príde na stránku znova, stránka sa nemusí načítať zo serveru, ale z cache pamäte v počítači. Takéto zobrazenie stránky pomocou log súboru server nezaznamená. Pri využití sledovacieho JavaScriptu v kóde sa tento kód spustí aj ak je stránka načítaná z cache pamäte.
Získané údaje je potrebné interpretovať v súvislosti typom webu, ktorý sledujeme a ďalšími údajmi. Počet návštevníkov za sledované obdobie nám hlavne ukazuje trend vývoja v porovnaní s predchádzajúcim obdobím. Pre zistenie, či je mesačný počet návštevníkov nízky, priemerný alebo vysoký je potrebné porovnanie s obdobným webom v odvetví. Pri internetovom obchode by vysoká miera okamžitého opustenia znamenala, že veľká časť návštevníkov nenašla na webe to čo hľadala a odišla – čo je pre obchod značne nepriaznivé, zatiaľ čo pri blogu je aj vysoká miera okamžitého opustenia obvykle v poriadku nakoľko väčšina návštevníkov na web príde, prečíta si úvodnú stránku s novinkami a potom blog opustí.
Vybrané sledované kľúčové ukazovatele.
Pre potreby optimalizácie webu na mesačnej báze odporúčame sledovať nasledovné ukazovatele. Údaje získané z účtovníctva – výška tržieb, náklady, náklady na 1 objednávku, počet objednávok. Údaje získané pomocou web analýzy – počet unikátnych návštevníkov, konverzný pomer (podiel zákazníkov na všetkých návštevníkoch), najvyhľadávanejšie kľúčové slová, najzobrazovanejšie stránky, najvýznamnejšie zdroje návštevníkov, najčastejšie vstupné stránky.
Počet návštevníkov je štatistika interpretovaná ako množstvo návštevníkov, ktoré mal daný web v sledovanom období. V skutočnosti táto štatistika vyjadruje koľko prehliadačov (so samostatnými nastaveniami a dátami z určitej IP adresy) si za určité obdobie vyžiadalo danú stránku. Obvykle sa ako časová jednotka používa jeden mesiac. Hodnotu tohto ukazovateľa môžeme považovať za počet unikátnych návštevníkov za predpokladu, že z jedného prehliadača v počítači s nastaveniami a dátami tohto prehliadača pristupuje iba jedna osoba. Ak táto osoba využíva viacero prehliadačov, ktoré majú samostatne uložené svoje nastavenia a dáta, bude sa serveru javiť ako viacero unikátnych návštevníkov. Naopak, ak daný prehliadač v počítači využíva viacero osôb a pre tieto osoby prehliadač neukladá údaje oddelene, budú sa tieto osoby serveru javiť ako jedna osoba. V bežnej praxi sa predpokladá, že sa tieto odchýlky vyrovnajú a ich vplyv je minimálny. Takouto odchýlkou je tzv. hotelový problém.
Analýza, interpretácia a využitie údajov o návštevníkoch.
Pri analýze webu vychádzame z údajov interpretovaných v súvislosti s mnohými ďalšími informáciami. Dôležité je sledovať vybrané ukazovatele v čase. Napríklad podnik zaznamená pokles tržieb – pri ceteris paribus by bolo správnou úvahou to, že pokles spôsobili posledné aktivity podniku. Túto zmenu v tržbách však mohlo spôsobiť aj niečo iné – napr. podnik predáva sezónny tovar, alebo tento tovar začala predávať aj konkurencia.