Webanalyse – Slik målte vi effekten av vår kampanje

Hvorfor analyse er nyttig

Dette innlegget skriver jeg i forbindelse med min siste eksamen i valgfaget digital markedsføring. Innlegget vil handle om hvorfor analyse er nyttig og hvorfor det er viktig å bruke tid på det. I tillegg vil jeg beskrive hvordan jeg gikk frem for å måle effekten av kampanjen jeg utarbeidet sammen eksamensgruppen min.

Hvorfor bruke tid på analyse?

Analyse er først og fremst nyttig for å kunne skille mellom det som fungerer bra fra det som ikke fungerer. Analyse danner dermed grunnlag til å ta bedre avgjørelser samtidig som risikoen for å ta feilaktige eller ubegrunnet beslutninger minsker. 

Fremveksten av det digitale nettsamfunnet har ført til at mengder data øker. Det betyr at man i større grad enn tidligere har mulighet til å samle og analysere store menger data som kan hindre en i gjøre dårlige investeringer. Behovet for analyse har økt deretter.

Grunnene til at du bør bruke tid på analyse oppsummerer jeg som følger:

  • Du tar bedre avgjørelser
  • Du reduserer usikkerhet
  • Du kan identifisere muligheter
  • Du kan måle resultater
  • Du kan forstå målgruppen din bedre
  • Du kan oppnå økt lønnsomhet

… listen er lang. Poenget er at du har mye å vinne på å jobbe med analyse, og det er ikke bare relevant for store bedrifter. Selv jeg kan hente inn flere gevinster av å analysere data for denne bloggen.

Det finnes mange ulike analyser – alt fra trafikkanalyser og atferdsanalyser til konverteringsanalsyer. Hvilke du bør utføre er avhengig av hva du driver med og hva du er opptatt av å måle.

I forbindelse med min eksamen handlet analyse om å bruke det til å måle resultatet av vår digitale strategi. I henhold til målet vi satt oss for kampanjen utførte vi både atferds- og konverteringsanalyser.

Videre tenkte jeg å gå gjennom de analyse jeg utførte, samt hvordan jeg og mine medstudenter valgte å måle effekten av vår digitale strategi.

Usikker på hva en digital strategi innebærer? Les gjerne innlegget til min medstudent Elise Gundersen for innsikt i hva en digital strategi er.

Hvordan målte vi effekten av vår strategi?

For å måle effekten av vår digitale strategi benyttet vi oss primært av Google Analytics (GA). Dette er et gratis måle-og analyseverktøy som vi har brukt for å finne ut om vi har nådd våre KPIer.

Google Analytics er et fantastisk analyseverktøy som tilbyr mange nyttige funksjoner og innebygde rapporter som kan gi deg god innsikt. Disse kom godt med når vi skulle analysere våre resultater.

I tillegg til Google Analytics har vi brukt Google Tag Manger. Dette for å lage konverteringssporinger, og for å kunne se statistikk over brukerinteraksjonene vi var ute etter å spore i Google Analytics.

Hva var de viktigste tallene å følge med på i Google Analytics?

Vår digitale strategi fulgte følgende mål:

«Levere innhold av høy relevans over lang tid (eviggrønt innhold)».

Med utgangspunkt i målet vi satt oss valgte vi å definere viktige tall å følge med på. Dette var en god måte for oss å måle progresjon på, samt om vi var på rett vei mot det overordnede målet.

De viktigste tallene for oss å følge med på definerte vi hjelp av følgende 5 KPIer:

Alle KPIene er basert på målinger i tidsperioden 22.05.2019 – 01.06.2019.

Hva ble resultatet?

Prosessen med å analyse resultatene har både vært lærerikt og gøy. Resultatene sier jeg meg også fornøyd med, da vi til slutt endte opp med å nå 4/5 KPIer. Les videre om du er nysgjerrig på hva resultatene ble, og hvordan vi kom frem til dem.

KPI 1 – Hvor mange konverteringer endte vi opp med?

Vår første KPI var knyttet til konverteringer. For å ha noe konkret å jobbe mot satte vi oss et mål om 100 konverteringer innen 01.juni 2019.

For å kunne spore antall konverteringer benyttet vi oss av Google Tag Manager. Ved å opprette tags eller sporinger her, samt opprette mål i Google Analytics, ble vi i stand til å samle data om antall ganger den konkrete handlingen inntraff.

I vårt tilfelle ønsket vi nemlig å måle interaksjoner knyttet til klikk på CTA-knapper som inneholdt link til vår digitale ordbok. Vi opprettet i forbindelse med dette ulike tags for hver CTA-knapp vi implementerte på bloggen.

For å se statistikken over konverteringene benyttet jeg meg av den innebygde Atferdsrapporten til Google Analytics. Videre klikket jeg meg videre til > Aktiviteter > Topphendelser.

I denne rapporten fikk jeg oversikt over hvor mange ganger de ulike hendelsene har funnet sted. I perioden 22.mai-01.juni har vi totalt målt 257 hendelser, hvorav 115 av disse er unike hendelser.

Resultatet viser at 115 personer har konvertert (utført den handlingen vi var interessert i å spore), men at noen av disse personene har utført handlingen flere ganger. Dermed klarte vi målet om 100 konverteringer.

KPI 2 – Hvor mange unike hendelser ble utført av nye brukere?

Videre var vi opptatt av å finne ut av hvor mange av de som konverterte som var nye brukere. Dette var interessant for oss fordi nye brukere viser til personer som ikke har vært innom bloggen før, og som mest sannsynlig har funnet veien hit ved hjelp av våre taktikker. I tillegg gir det en indikasjon på om innholdet er relevant.

For å se statistikk over dette, tok jeg utgangspunkt i samme rapport som vi brukte på vår første KPI, men bare at jeg la til et segment bestående av “nye brukere”. I tillegg sørget jeg for at det var “unike hendelser” jeg så data over, og ikke hendelser totalt sett.

Rapporten viser at 60 nye brukere har konvertert. Dette betyr at vi også klarte KPI 2. Resultatet reflekterer at i underkant av 60% av de nye brukerne har konvertert sammenlignet med de totale unike hendelser inntruffet.

KPI 3 – Hva var konverteringsraten blant brukerne?

Når man lager seg et konverteringsmål vil det som oftest være interessant å måle CTR (Conversion Rate) eller konverteringsrate på norsk. Ofte brukes måleparameteret i forbindelse med annonser, men for oss var det interessant for å finne ut av hvor mange prosent av de som så landingssiden, som faktisk konverterte. Dette er også et godt parameter for å sjekke om brukerne syntes innholdet var nyttig og relevant.

For å kunne regne ut konverteringsraten er det to nøkkeltall en må ta utgangspunkt i; totalt antall sidevisninger og konverteringer.

I og med at vi implementerte tre CTA-knapper fordelt på to landingssider, ble jeg nødt til å skille mellom antall konverteringer og sidevisninger per landingsside. Dette fordi KPI 3 kun tar sikte i CTR på landingssiden vi lagde til ordboken. CTR vil derfor beregnes ut ifra konverteringene generert av de to CTA-ene på denne siden. Du kan se landingssiden her.

Ved hjelp av Topphendelsesrapporten under Atferdsrapporten, kan jeg summere antall konverteringer generert på siden. Når jeg legger antallet sammen får jeg at landingssiden har generert 202 konverteringer.

Merk at jeg nå tar utgangspunkt i total antall ganger hendelsen har inntruffet, og ikke antall unike hendelser slik vi gjorde i sammenheng med analysen av KPI 1.

Videre må jeg finne ut av hvor mange sidevisninger landingssiden har generert. Dette gjør vi ved å se på Atferdsrapporten. Nærmere bestemt under >Nettstedinnhold > Alle Sider.

I oversikten over de ulike sidene klikker jeg på URL-linken knyttet til landingssiden for å få se antall sidevisninger. Slik tabellen under viser, har landingssiden generert 372 sidevisninger.

Nå har jeg funnet tallene jeg trenger, og det gjenstår bare å fylle ut ligningen. Regnestykket ble som følger:

Landingssidens CTR er 54, 30% og vi har nådd KPI 3. Resultatet betyr at over halvparten av de som har besøkt landingssiden, har fullført vår ønskede handling.

KP1 4 – Scroll depth på 50%?

Neste KPI var knyttet til scroll depth. Dette er et måleparameter man kan få statistikk over via Google Tag Manager, og som viser til prosentandelen av siden besøkende har sett eller “scrollet”.

Scroll depth kan være et godt mål på engasjement; jo lenger ned på siden besøkende scroller, desto mer interessant betyr det at innholdet er for dem. Dette egner seg også godt for konverteringsoptimalisering, da du eksempelvis kan finne ut av om de som ser over 50% av siden konverterer mer enn de som ikke gjør det.

Google Analytics kategoriserer scroll depth som hendelser, og dermed kan jeg finne statistikken i Atferdsrapporten under >Aktiviteter > Topphendelser.

Vi satte oss et mål om 200 hendelser med 50 % scroll depth. Ut ifra tabellen nedenfor kan vi se at det kun er 156 hendelser målt med denne karakteristikken. Dette betyr at vi ikke har klart denne KPIen. Likevel er vi fornøyd da resultatet ikke er langt unna målet vi satt oss.

KPI 5 – Hva ble gjennomsnittlig øktvarighet?

Vår siste KPI var relatert til øktvarighet som er et mål på gjennomsnittlig tid besøkende bruker på nettstedet. Dette var interessant for oss å måle fordi det fungerer som en indikasjon på om brukerne engasjeres av innholdet. Siden vi har laget en digital ordbok, ønsket vi gjerne at brukerne skulle ta seg tid til å se på den.

For å se statistikk over hvor lang tid brukerne gjennomsnittlig har brukt på landingssiden, slår jeg opp Atferdsrapporten og klikker meg videre > Nettstedinnhold > Sider. Videre velger jeg å klikke på URL-linken til landingssiden jeg ønsker å se data for.

Tabellen under viser at den gjennomsnittlige tiden på siden er 2 minutter og 41 sekunder, og betyr at vi har nådd vår KPI. Resultatet tar jeg som et tegn på at innholdet anses både som interessant og relevant for brukerne.

En liten disclaimer til slutt..

Jeg er ingen analyseekspert! Dette er bare mine egne erfaringer med Google Analytics. Fremover vil jeg fokusere på å bli bedre på analyse da jeg ser stor verdi i det. I tillegg hører vi stadig at det er stor etterspørsel etter personer med gode analytiske evner med kjennskap til digitale verktøy som Google Analytics.

Ønsker du også lære mer om hvordan du kan benytte deg av Google Analytics? Da vil jeg anbefale deg å ta Googles egen sertifisering. Den ga meg gode grunnkunnskaper om analyse og GA som verktøy. Du finner sertifiseringen til Google Analytics her.

Jeg vil også anbefale deg å ta en titt på innlegget til dyktige medstudent Julie Foss. Det gir deg oversikt over flere relevante sertifiseringer du kan ta for å øke din kunnskap innenfor digital markedsføring. Innlegget finner du her.

/Azul Delfina

One Reply to “Webanalyse – Slik målte vi effekten av vår kampanje”

  1. […] Azul Delfina Albrigtsen June 9, 2019 Innlegget leses best på den opprinnelige studentbloggen […]

Legg igjen en kommentar