O nástrojích webové analytiky

Druhy webových analytických nástrojů


Na webové analytické nástroje lze pohlížet různě. Následující dělení podle různých hledisek je také návodem, jaké vlastnosti nástrojů sledovat při výběru.

Jedním z častých hledisek je cena analytického nástroje. Z pohledu ceny lze nástroje rozdělit na tři základní skupiny:

  • placené nástroje – např. Omniture Site Catalyst,
  • základní verze zdarma a rozšířené verze placené – např. 4Q,
  • zdarma – např. Piwik.

Dalším hlediskem může být způsob získávání dat:

  • značkování stránek – např. Google Analytics,
  • serverové logy – např. AWStats,
  • měření tečkou – např. TOPlist.
  • sledování packetů,
  • hybridní metoda.

Z hlediska komplexnosti lze nástroje dělit na:

  • nástroje poskytující komplexní služby – např. Google Analytics,
  • víceúčelové poskytující řadu služeb – např. AWStats,
  • jednoduché informativní – např. TOPlist,
  • specializované – např. 4Q, SessionCam.

Podle poskytovaných služeb lze nástroje rozčlenit na nástroje k:

  • analýze dat z vlastního webu,
  • průzkumu u návštěvníků/zákazníků,
  • testování,
  • analýze sociálních sítí,
  • analýze konkurence,
  • analýze mobilních aplikací,
  • analýze jiné platformy,
  • analýze e-mailu,

Podle způsobu prezentace výsledků lze nástroje rozdělit na nástroje prezentující výsledky formou:

  • grafů,
  • tabulek,
  • map (teplotní mapy, mapy kliků apod.),
  • videí,
  • přehledů kombinujících tabulky a grafy.

Jak správně vybrat nástroj pro webovou analýzu


Správný výběr analytického nástroje znamená úsporu času, financí a podpoří růst organizace. Existuje spousta osvědčených a dostupných nástrojů. Každý z těchto nástrojů je v něčem unikátní. Následující doporučení pokrývají požadavky na nástroje pro analýzu rozsáhlých webových sídel i malých webů.
Výběr analytického nástroje není jednoduchá záležitost. Je ovlivněn subjektivními faktory každé organizace. Avinash Kaushik[1] uvádí pravidla a doporučení, která by se měla vzít v úvahu při výběru nástroje:

  • Pravidlo 10:90 říká, že cena analytického nástroje včetně poskytovaných služeb by měla tvořit desetinu investic. Zbytek je třeba investovat do kvalitních analytiků, přeměny dat do poznatků napříč organizací a šíření znalosti v procesech zpracování. Po implementaci nástroje zůstává veškerá práce na analyticích a průběžném nastavování parametrů nástroje podle potřeb uživatelů. Požadavky na znalosti analytika jsou velké. Musí znát jak organizační stránku firmy, strategické cíle, rozumět struktuře organizace a analytickému nástroji. Velké firmy mohou využívat více nástrojů a informačních systémů, což znamená znát i vazby mezi nástroji a systémy.
  • Zhodnocení stávajícího stavu organizace znamená zhodnocení silných a slabých stránek, zhodnocení lidí, investic a vlastních možností. Při hodnocení je třeba zohlednit cíle, kam se chce organizace dostat.
  • Je nutné zvážit, zda nástroj má umět integrovat data z jiných systémů, např. z podnikového. Stejně důležitý je požadavek na export dat pro potřeby navazujících systémů. Organizace může využívat více analytických nástrojů a v ten moment se stává možnost importu a exportu dat podstatnou požadovanou funkcí.
  • Nástroj musí umět zpracovávat data z různých zdrojů a v různých formátech právě pro potřeby exportu/importu dat v návaznosti na výstupy pro různé druhy uživatelů.
  • Výsledky webové analýzy musí být srozumitelné tomu, komu jsou určeny.
  • Analytický nástroj má posloužit současným potřebám a blízké budoucnosti. Složitý nástroj s mnoha zbytečnými funkcemi může být překážkou ve správném použití a nastavení.
  • Je nutno provést důkladnou kalkulaci nákladů, které souvisí s vlastnictvím analytického nástroje.
  • Poskytovatel analytického nástroje musí být schopen obhájit své postavení na trhu, stabilitu a schopnost dostát svým závazkům. Z tohoto pohledu je důležitá podpora profesionálních služeb.
  • Segmentace dat je zásadní požadavek. Nástroj musí umožnit segmentaci podle potřeb. Podrobné otestování této funkcionality je nutné ve fázi testování nástroje.

Samotný výběr nástroje, který sice splňuje výše uvedená kritéria, neznamená, že se jedná o ten pravý nástroj. Vlastnosti, pro které byl nástroj vybrán, je třeba otestovat. Avinash Kaushik[1] doporučuje při testování vybraného nástroje:

  • Mít dostatek času na testování – nákup či výběr nástroje se odvíjí především od výsledku testování. Je důležité nepodléhat nátlakům na koupi při prvních pozitivních výsledcích ať již do uživatelů nebo poskytovatele.
  • Testovat na každodenních činnostech.
  • Ověřit funkcionalitu, pro kterou byl právě tento nástroj vybrán, v reálných situacích.
  • Prověřit použitelnost pro všechny koncové uživatele – výsledné reporty musí obsahovat takové informace, které uživateli budou podporou při rozhodování. Uživatelům musí být reporty srozumitelné.
  • Zhodnotit náročnost a případné budoucí změny v technické implementaci – každý softwarový produkt předpokládá jisté nároky na systém a hardware, stejně to tak je i u analytického nástroje.
  • Ověřit odezvu při zvládání různých objemů dat, poskytování reportů a schopnost reakce poskytovatele na specifické potřeby.
  • Při testování různých nástrojů mít stejné požadavky a pochopit rozdílnost v interpretaci dat.
  • Ověřit segmentaci dat je jedna z nejdůležitějších věcí a je specifická pro každou firmu. Segmentace dat je primární pro správné zpracování a výsledky.
  • Otestovat změny při sdružování obsahu. Webové stránky nejsou statickou záležitostí. Často je třeba provést přeskupování obsahu či měnit kategorie v nabídce. Na tyto změny musí umět nástroj reagovat a akceptovat je.
  • Ověřit kvalitu podpory jak v nápovědě nástroje, tak u poskytovatele. Webový analytický nástroj musí být tvárný z hlediska potřeb uživatele. Ne vždy je jednoduché nástroj nastavit. Implementací nástroje nekončí požadavky na pomoc ze strany poskytovatele. Je tedy třeba ověřit si srozumitelnost nápovědy v nástroji, na webových stránkách poskytovatele případně dotazem a rychlostí odezvy na dotaz. Ne všechny služby jsou poskytovány bezplatně. S těmi je třeba kalkulovat v průběžných nákladech.
  • Znovu ověřit náklady na vlastnictví.
  • Ověřit bezpečnost techniky, dat, uživatelských přístupů, zálohování, monitoring.
Literatura a použité zdroje
1. KAUSHIK, Avinash. Webová analytika 2.0: kompletní průvodce analýzami návštěvnosti. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2011, s. 32-48. ISBN 978-80-251-2964-7.
Není-li uvedeno jinak, obsah této stránky je pod licencí Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License