datakwaliteit

10 Tips voor het verhogen van datakwaliteit en inzichten uit Google Analytics

Lees meer over datakwaliteit en hoe je deze kunt verbeteren in het nieuwe artikel van Reinier Koolmees: Datakwaliteit: Waar streef je naar?

In een wereld die overstroomt van data, is het cruciaal om datakwaliteit hoog op de agenda te hebben staan. Immers, het nemen van beslissingen o.b.v. incorrecte of incomplete data is zelfs nog veel erger dan het nemen van geen beslissingen.datakwaliteitHet pakket Google Analytics – meestgebruikte web analyse tool – is met relatief weinig kennis te implementeren.

Ondoordachte implementaties leiden tot verkeerde business beslissingen met mogelijk dramatische gevolgen.

Binnen dit artikel beschrijf ik 10 tips die de kwaliteit van je Google Analytics data drastisch zullen verhogen. Waardoor je ook meer waardevolle inzichten zult vergaren.

1. Start met het definiëren van je online business doelstellingen

Hoe weet je wat je wilt meten als je niet weet wat je doelstellingen zijn?

Allereerst is het belangrijk om je voornaamste business doel te formuleren.

Er zijn twee type doelen te onderscheiden:

  • Macro doel: het meest belangrijke doel op je website.
  • Micro doel: een secundair doel meestal gekoppeld aan het hoofddoel op je website.

Wat het macro doel van jouw website is, hangt o.a. af van het type website.

Bij een e-commerce shop zal het doel vaak gerelateerd zijn aan hoeveelheid verkopen, omzet en marge. Bij een leadgeneratie website ligt het aantal ingezonden formulieren voor de hand.

Zo is er voor iedere website een hoofddoel ofwel macro doel te formuleren. Zorg dat je deze zorgvuldig opstelt en je implementatie erop aan laat sluiten.

2. Test je implementatie voor live gang

Het is belangrijk om je implementatie uitgebreid voor live gang te testen. Een valse start bij het verzamelen van data maak je later niet meer goed. Immers, een deel van je data zal altijd onbruikbaar blijven.

Er zijn diverse tools op de markt om je Google Analytics data te debuggen. In dit blogartikel worden 6 tools beschreven die je zou kunnen inzetten.

Avinash Kaushik twitterde onlangs nog over de tool GA checker, ook zeker het proberen waard.

Debugging Google Analytics - Avinash tweetTip: zet je implementatie eerst klaar op een staging omgeving en gebruik onderstaand filter om te testen of de data juist binnenkomt.Google Analytics filter staging omgevingHet kan één tot twee uur duren voordat het filter in werking treedt.

3. Sluit je eigen bezoeken uit

Het filteren van je eigen bezoeken en die van andere bekenden (denk aan collega’s, partnerbedrijven, leveranciers etc.) is een must.

Immers, het gedrag dat jij vertoont op je website vervuilt de data. Jij bent immers geen website bezoeker die al dan niet zal gaan converteren. Ook eventuele partners of leveranciers zijn niet de website bezoekers waar jij je op focust in het optimalisatie proces.

Mijn advies is dan ook om het IP adres van deze groepen uit te sluiten.

Hier kun je je eigen IP adres opzoeken.

Binnen Google Analytics kun je m.b.v. een filter een IP adres eenvoudig uitsluiten (voorbeeld: IP adres 36.74.94.81):

Filter eigen verkeer uitsluitenHerhaal dit voor alle IP adressen die je wilt uitsluiten.

Het kan ook voorkomen – zeker op bedrijfslocaties – dat je een range van IP adressen wenst uit te sluiten.

Voorbeeld: 66.173.191.1 t/m 66.173.191.254.

AnalyticsMarket heeft een handige IP range tool hiervoor.

IP Range Regular Expression BuilderDe in blauw weergegeven reguliere expressie kun je vervolgens in een Google Analytics filter opnemen:

Filter uitsluiten eigen verkeer (IP range)

Hiermee voorkom je dat jouw data vervuild wordt door eigen gedrag. Bij websites met extreem veel verkeer zal het verschil niet zo groot zijn.

Bij websites met weinig bezoeken maakt het een groot verschil of je je eigen IP adres en andere bekende IP adressen al dan niet uitsluit.

In alle gevallen advies ik bekende IP adressen uit te sluiten; dit verhoogt de kwaliteit van je Google Analytics data!

4. Besteed de implementatie uit als je onvoldoende kennis hebt

Met de komst van Google Tag Manager mag het implementeren voor sommigen van ons dan iets gemakkelijker geworden zijn. Dit neemt niet weg dat een professionele kijk (bij ingewikkelde implementaties) zeker aan te raden is.

Focus je op de dingen die je goed kunt en kies een betrouwbare partner als dat de beste uitkomst is.

Als je zelf meer wilt leren over implementaties en in het bijzonder Google Tag Manager, dan raad ik Simo Ahava’s blog aan.

5. Investeer in alle fasen van web analytics

Je kunt iedere week cijfers rapporteren, maar heeft het zin als er geen actie op wordt ondernomen?

Zorg ervoor dat je niet een van de vele reporting squirrels wordt.reporting-squirrel

De volgende vijf fasen verdienen dan ook je aandacht:

  1. Pre-implementatie: verzamelen van informatie rondom je online business doelstellingen, wat er gemeten dient te worden en e.e.a. gepresenteerd in een helder implementatiedocument.
  2. Implementatie: implementatie van scripts en het testproces.
  3. Configuratie: instellen van doelen, filters, segmenten, op maat rapporten en alle andere account configuratie instellingen in Google Analytics.
  4. Analyse: analyseren van website data, welke kanalen presteren goed / welke minder? Op welke pagina’s zouden we kunnen A/B testen?
  5. Optimalisatie: optimaliseren van online marketing mix, A/B testen op basis van kwantitatieve en kwalitatieve data en psychologie.

6. Leer de basisbegrippen binnen Google Analytics

Ken je het verschil tussen uitstappercentage en bouncepercentage?

Wist je dat het conversie percentage berekend wordt op basis van sessies en niet op basis van gebruikers?

Om de data in het juiste perspectief te kunnen plaatsen en daarbij correcte beslissingen te nemen, is het belangrijk dat je de basisterminologie kent.

Met handige info icoontjes (?) in Google Analytics kun je van een groot aantal begrippen achterhalen wat ze betekenen.

Google Analytics terminologie

7. Leer de basisregels van statistiek

Het komt regelmatig voor dat op basis van lage aantallen een campagne al dan niet opgeschaald of uitgezet wordt.

Ook binnen A/B testen worden beslissingen – welke variant presteert beter? – vaak genomen op basis van te lage aantallen.

Verdiep jezelf in begrippen als statistische significantie, p-waarden, false positive en false negative, voordat je klakkeloos beslissingen neemt op basis van data.

Joost de Valk schreef in 2008 een artikel over statische significantie en web analytics, nog steeds de moeite waard om te lezen!

8. Formuleer eerst een business vraag

Marketeers, maar ook analisten, kunnen zichzelf verliezen in een brei aan data.

Als je voor jezelf eerst een heldere business vraag formuleert, ben je al half op weg.

  • Tegen welke uitdaging loop je op dit moment aan?
  • Wat zou je willen verbeteren?
  • Welke data is hierbij van toepassing?

Een paar simpele vragen brengen helderheid in jouw zoektocht naar de gewenste data.

9. Besef dat jouw situatie uniek is

Benchmark rapporten in Google Analytics of daarbuiten, kunnen een schat aan informatie opleveren.

Echter, deze rapporten hebben ook beperkingen.

Jouw organisatie is uniek in meerdere facetten:

  • Bedrijfshistorie
  • Propositie
  • Budgetten
  • Focus
  • Doelgroep

Het is goed om je allereerst te focussen op je eigen metrics, online doelstelligen, KPI’s en targets alvorens het veld breder te bekijken.

10. Realiseer dat gemiddelden misleiden

Gemiddelden zijn misleidend en segmentatie is de weg naar inzicht en verbetering!

Wat zegt het als het gemiddelde bouncepercentage 50% is? Of de gemiddelde conversieratio 2%? Je wilt weten hoe die 50% of 2% tot stand komt.

Hoe presteren de verschillende kanalen en pagina’s op je website? Vragen die je verder zou moeten onderzoeken.

Een aantal suggesties voor het analyseren van de conversie ratio (CR) metric:

  • CR per apparaat categorie (mobiel, tablet, desktop)
  • CR per dag
  • CR per landingspagina
  • CR per verkeersbron
  • CR per gebruikerstype (nieuw, terugkerend)

Als je een metric of KPI wilt verbeteren, dien je inzicht te vergaren in de onderliggende factoren. Waar gaat het goed en waar gaat het minder goed?

Als dit duidelijk is, kun je gericht aan de slag om je website m.b.t. Google Analytics data verder te verbeteren.

Segmentatie is cruciaal bij optimalisatie. Dit geldt zowel bij het optimaliseren van de (online) marketing mix als bij experimenten (A/B testen).

Heb je nog tips m.b.t. datakwaliteit en inzichten halen uit Google Analytics waar anderen hun voordeel mee kunnen doen? Je reactie wordt op prijs gesteld!

Reacties (1)

  1. Uitgebreid artikel Paul. één toevoeging:

    De implementatie van campagne metingen zou ik toevoegen in je artikel. En dan vooral het meten van niet-Google AdWords campagnestatistieken. 95% van de marketeers meten bijvoorbeeld wel de sessies/conversies, maar niet de kosten/klikken. Een gemiste kans, wat mij betreft.

Reacties zijn gesloten.