Wanneer je van Web AnalyticsWeb analytics is het meten, verzamelen, analyseren en rapporteren over web / internet data, met als doel om inzicht te krijgen in bezoekersgedrag. Daarnaast kan deze informatie gebruikt worden om de website te optimaliseren.Meer over: Web Analytics pakket gaat wisselen is het noodzakelijk om stil te staan bij de consequenties die dit heeft voor de data die je rapporteert en analyseert. Ian Lurie heeft ervaring waar het gaat om het veranderen van analyticspakket en hij laat zien waar je rekening mee moet houden.
How many people here used WebTrends or something similar up until a few years ago?

How many switched to, say, Google Analytics, Omniture or Urchin 6?

OK, last question: How many of you nearly got fired when your visitors, pageviews or other metrics inexplicably plunged?

De verschillen in meetresultaten hebben niks te maken met slecht meten. Dit heeft volgens Ian alles te maken met Metric Madness. Metric Madness treedt op wanneer je van pakket wisselt en je organisatie niet inlicht over de gevolgen. Zo geeft Ian het voorbeeld van een wisseling van (een oude versie van) WebTrends naar Google Analytics. Na deze wissel was het aantal pageviews gemeten na één jaar gedaald met 10%! En dit terwijl gedacht werd dat het aantal pageviews zou stijgen omdat er veel tijd en geld in SEO was gestoken.
10% minder pageviews
December 2006 – WebTrends: 300,000 pageviews
December 2007 – Google Analytics: 270,000 pageviews
Waar zijn mijn pageviews?
De vraag die direct gesteld zal worden is: waar zijn de pageviews? Hoe kan het zijn dat we minder pageviews hebben, we zouden er juist meer moeten hebben!? Zijn ze verdwenen in een zwart gat? Zijn ze écht weg? Doen we iets verkeerd?
Het antwoord is ‘Nee’. WebTrends en Google Analytics meten op verschillende manieren, met een verschillende techniek. WebTrends meet aan de hand van logfiles (in het voorbeeld van Ian) en Google Analytics maakt gebruik van een javascipt tag. Deze verschillende technieken zorgen voor verschillende metingen.
Logfiles vs. Javascript
Een pakket dat gebaseerd is op het analyseren van logfiles zal alle opgevraagde pagina’s meten en de daarbij behorende bezoeker, ongeacht of de pagina bij het opvragen direct weer wordt gesloten. Alle pagina’s zouden helemaal geladen moeten worden om dezelfde uitkomst te krijgen van een pakket dat met javascript tagging werkt. Deze tag staat vaak onderin de pagina waardoor het sluiten van de pagina voordat deze volledig geladen is niet zal leiden tot een meting (van pageview en bezoeker). Daarnaast activeren spiders geen javascript. De pagina’s die deze spiders opvragen worden (wanneer je niks filtert) wel gemeten door pakketten die gebruik maken van logfile analyse.
De verschillen tussen de pakketten
Ian geeft een interessant lijstje van procentuele verschillen, waarmee je rekening moet houden wanneer je van het ene pakket naar het andere switcht.
From Urchin using UTM.js to Google Analytics: 20% drop
From Log file-only WebTrends or Urchin to Google Analytics: 30-50% drop
From Webalyzer to Google Analytics: 20-30% drop
From Google Analytics to Compete.com: 20-60% drop
Een mooie lijst, die gebaseerd is op de ervaringen van Ian zelf, het zijn zeker geen marktwaardes. Zijn er lezers die soortgelijke ervaringen hebben met andere pakketwisselingen?
Wanneer je inzichtelijk hebt wat een wisseling betekent voor je metingen kan je de organisatie inlichten en voorbereiden op de verandering. Daarnaast kan je cijfers van bijvoorbeeld Compete.com, Multiscope of Google Trends gebruiken om de overall trend te tonen. Deze pakketten zullen minder invloed ondervinden van de pakketwissel en zullen veelal een stijging laten zien, in plaats van een daling. Ook kan je altijd nog een analyse doen op basis van de logfiles van je site, of gebruik maken van een standaard statistiekenpakket dat je webhoster aanbiedt om aan te tonen wat er écht gebeurt.
Dus, geen paniek als je van pakket gaat wisselen, bereid je collega’s voor en gebruik third party tools als Compete, Multiscope of Google Trends om je verhaal te onderbouwen.
En als je wisselt van Google Analytics naar WebTrends?
Niks doen! Een stijging is altijd goed!
Lees meer: Switching Web Analytics Tools Without Getting Fired (Ian Lury)
Afdelingshoofd Front End Ontwikkeling
SNS Bank
Medeoprichter webanalisten.nl en in het dagelijks leven afdelingshoofd front end ontwikkeling bij SNS Bank.
Lees verder »Nieuwsbrief
Voortdurend op de hoogte van het laatste analytics en optimalisaties nieuws met onze nieuwsbrief!
Gebruik je al Hitslink?
Deze Web Analytics software wordt in Nederland onder andere gebruikt door
Lees meer over HitslinkAangeboden door AboutAnalyticsNieuwste reacties
- Erwin: Je hebt dan inderdaad gelijk. Het verschil tussen Modified Broad match en exacte zoekwoorden ligt dan in het feit dat...
- Geert Stolk: Er staat op de supportpagina van adwords het volgende: " Naast spelfouten hebben andere sterk gelijkende variant...
- Alouette Edens: Bij de instellingen van AdWords staat: Bevat meervoudsvormen, spelfouten en andere sterk lijkende varianten Maar ik...
- Alouette Edens: Ik heb nog geen resultaten jammer genoeg. Medio mei zou deze aanpassing doorgevoerd worden. Ik heb net nog gekeken maar...
8 reacties
Herkenbaar verhaal. Logfiles zitten altijd lekker hoog, terwijl google analytics veel lager zit
Een ander schrikbarend fenomeen was dat het switchen van website (een heel nieuw cms en een nieuwe server) ervoor zorgde dat het bezoek volgens GA afnam. In beide gevallen zat de code in de footer, maar het oude cms dat gebruikt werd was op vele manieren buggy. Blijkbaar kan ook de implementatie van de code invloed uitoefenen op de cijfers. Beangstigend idee trouwens. Hoog tijd voor statische pagina’s
Gelukkig is de pageview hartstikke dood. Bij een wissel naar een ander pakket zullen de conversiecijfers niet veel last ondervinden (elke pagina heeft dezelfde procentuele verandering in aantallen), maar…. Je moet je organisatie inderdaad vertellen wat er allemaal gebeurd en natuurlijk zorgen dat je goed samengestelde KPI’s hebt. Die kunnen namelijk wel raar gaan doen (tijd per pagina e.d.). UIteindelijk gaat het om de conversie en de groei (instroom – uitstroom) en hoe je dit alles optimaliseert. Die webanalyse tool is slechts een middel om inzichten te verkrijgen waar je moet verbeteren
Aanvullende externe tools om te bekijken hoe je het doet: http://www.alexa.com http://www.nielsennetratings.com http://www.hitwise.com
Wie wat hoe meet vind je hier in dit geweldige white paper van Brian Clifton: http://www.advanced-web-metrics.com/docs/web-data-sources.pdf
Laatste update is van mei 2008.
Misschien goed om deze even te uppen naar slideshare of sribd en te delen in de post / of een apart artikel van maken
Handige link met veel paketten tegen elkaar vergeleken:
http://www.webanalyticsworld.net/2007/03/ultimate-web-analytics-comparison.html
Let wel op dat sommige vergelijkingen verouderd zijn.
En tot slot het meest uitgebreide artikel van stonetemple.com die in augustus 2007 met de 55 pagina’s tellende webanalytics shootout kwamen, waarbij alle belangrijke web analytics tools met elkaar vergeleken zijn in resultaat bij het meten op een aantal druk bezochte websites:
deel1: http://www.stonetemple.com/articles/analytics-report-august-2007.shtml
deel2: http://www.stonetemple.com/articles/analytics-report-august-2007-part2.shtml
Betreft:
- Clicktracks
- Google Analytics
- IndexTools
- Unica Affinium NetInsight
- Visual Sciences’ HBX Analytics
- Omniture SiteCatalyst
- WebTrends
(@reinout oud nieuws, maar vanwege de informatie verdient het wel een apart artikel vind ik)
Sowieso een goed idee om het nieuwe en oude pakket een maandje of twee, drie naast elkaar te laten draaien en de statistieken te vergelijken. Dan heb je een goed idee van de verschillen in gerapporteerde aantallen.
@Inge ja, apart is dat. Was het exact dezelfde site? Ik heb bij SNS ook een redesign (+ ander CMS) gemeten en daar kwamen ook veel verschillen naar boven, maar die waren wel te verklaren door de nieuwe opbouw van de site. Wanneer je twee dezelfde sites meet en enkel het CMS wisselt dan zijn er dus ook verschillen meetbaar, best boeiend.
@Ton Dank voor de nuttige info. Het is inderdaad wel een goed plan om een apart artikel te schrijven en alle verschillen te tonen tussen de pakketten. Best nuttig voor de markt om deze informatie bij elkaar te hebben.
@Barry Goede toevoeging. Dat is inderdaad misschien wel de beste methode om het verschil (en de oorzaak) te tonen!
Erg nuttig.
ik sta nu ook voor een redesign en nieuwe back-end van een webshop, en wil een nieuw pakket parallel implementeren om bovenstaande redenen.
Ik hoop eventuele verschillen dan te kunnen verdedigen.
zijn er nog tips om dit betrouwbaar te doen of wordt simultaan gebruik van meerdere paketten afgeraden?
@ Reinout: zowel het cms als de website zelf waren helemaal nieuw. Toch was in beide sites het geval dat de GA-code in de footer zat. Je zou zeggen dat theoretisch dit dus qua de wijze waarop bezoek wordt gemeten geen verschil zou mogen maken. Zie hieronder voor het effect: in de oude situatie werd er aan het begin van de week meer traffic gemeten, terwijl er in de nieuwe situatie juist meer aan het einde van de week gemeten werd. Heel apart.
http://skitch.com/ingejanse/x49x/dashboard-google-analytics
@Wim ik denk dat in jouw geval het simultaan draaien van de pakketten een hele goede keuze is. Daarmee vang je verschillen (die gaan optreden) af die worden veroorzaakt door het redesign en het veranderen van je backend. Door het oude pakket mee te laten draaien kan je een goede vergelijking maken met de oude cijfers en tegelijk de cijfers van het nieuwe pakket ijken. Let er wel op dat de implementatie goed wordt uitgevoerd (zie comments van Inge Janse), de beste vergelijking kan je maken door technisch het oude pakket op dezelfde manier te implementeren als voorheen en het nieuwe ernaast te draaien.
Nog een afsluitende tip: bedenk van te voren wat je verwachting is van het resultaat van het redesign. Verwacht je bijvoorbeeld meer/minder te verkopen (in de eerste twee weken, na twee weken?), moet het conversiepercentage van verkopen vanaf de homepage/productpage/landingspage omhoog gaan? Meer terugkerende bezoekers? Minder vragen in de FAQ? Hierdoor ben je beter in staat om de uiteindelijke resultaten te beoordelen (wat niet wil zeggen dat wat je van te voren bedenkt altijd goed is
)
@Inge dat is inderdaad aardig gek. Techniek is soms een onbegrijpelijke factor
De grafieken zijn inderdaad op bepaalde dagen zeer verschillend. Ik ben benieuwd hoe dit is als je het over een langere periode vergelijkt (met geaggregeerde data op dag niveau).
Interessant artikel en goede links in de reacties!
Nog wel goed om te weten: n.a.v. een artikel op MF (http://www.marketingfacts.nl/berichten/20080115_hoe_betrouwbaar_zijn_website_statistieken/) zijn we binnen TNO ICT bezig om een proef op te zetten voor het vergelijken van de metingen van website statistieken met de eisen die klanten en mediabureaus hebben, en de onderlinge verschillen tussen de pakketten. Het is de bedoeling om een aantal (de 4-5 belangrijkste) pakketten naast elkaar te laten lopen, en de verschillen (bij ceteris paribus en bij bestaande sites met bezoekers) inzichtelijk te maken.
Daarnaast werd afgelopen woensdag (27-08-08) tijdens de Web Analytics Association bijeenkomst ook melding gemaakt van een initiatief van de WAA task force Online Media om de verschillen tussen pakketten, DART en STIR metingen inzichtelijk te maken (http://waanetherlands.wordpress.com/2008/08/28/verslag-waw-27-augustus/)