Vysoká škola ekonomická v Praze Webová analytika v internetovém obchodování

66 Pages·2008·1.41 MB·Czech

Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta informatiky a statistiky
Katedra informačních technologií

Student: Pavel Jašek
Vedoucí bakalářské práce: Prof. Ing. Jaroslav Jandoš, CSc.

TÉMA BAKALÁŘSKÉ PRÁCE

Webová analytika v internetovém obchodování

ROK : 2008
Prohlášení

Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma Webová analytika v internetovém obchodování zpracoval
samostatně a že jsem uvedl všechny použité prameny a literaturu, ze kterých jsem čerpal.

V Praze dne 30. června 2008 .............................................................
podpis
Poděkování

Rád bych poděkoval vedoucímu práce panu Prof. Ing. Jaroslavu Jandošovi, CSc. za odbornou pomoc
a vedení při psaní této práce.
Abstrakt
Tato práce se zaměřuje na webovou analytiku a popisuje její nejdůležitější aspekty. Rozebírá základní
koncepci zdrojů dat, jejich zpracování i posuzování. Je popsán trh programových nástrojů i webových
analytiků. Stěžejní přínos této práce je ve vysvětlení podstaty a účelu klíčových ukazatelů se zaměřením
na internetové obchody. Aspekty využití webové analytiky v rámci internetového marketingu a
principy geografické lokalizace návštěvníků jsou taktéž podrobně rozepsány.
Abstract
This thesis covers all main aspects of web analytics. Basic concepts, sources of data and the ways to
make actionable decisions are mentioned. Web analytics market is considered by two point of views: as
a market of software analytical tools and a market of web analysts. The main goal of this thesis is to
describe the concepts and the usage of key metrics that are useful for e-shops. Aspect of using web
analytics for internet marketing and the principles of geographic location of users are described.
Obsah
1 ÚVOD.............................................................................................................................................................7
1.1 TÉMA PRÁCE..................................................................................................................................................................................7
1.2 CÍL PRÁCE......................................................................................................................................................................................8
1.3 STRUKTURA PRÁCE.......................................................................................................................................................................8
2 OBJASNĚNÍ A CÍLE WEBOVÉ ANALYTIKY............................................................................................9
2.1 POJEM WEBOVÁ ANALYTIKA......................................................................................................................................................9
2.2 CÍLE WEBOVÉ ANALYTIKY.........................................................................................................................................................9
2.3 ROZHODOVÁNÍ NA ZÁKLADĚ ANALÝZ – DECISION MAKING...........................................................................................11
2.4 UŽITEČNOST PRO MARKETING................................................................................................................................................11
2.5 ODHALOVÁNÍ PŘÍLEŽITOSTÍ....................................................................................................................................................12
2.6 ODHALOVÁNÍ CHYB A SLABÝCH STRÁNEK WEBU................................................................................................................12
3 TRH WEBOVÉ ANALYTIKY......................................................................................................................14
3.1 TRH PROGRAMOVÝCH NÁSTROJŮ............................................................................................................................................14
3.2 TRH WEBOVÝCH ANALYTIKŮ...................................................................................................................................................20
4 ZÁKLADNÍ KONCEPCE WEBOVÉ ANALYTIKY....................................................................................22
4.1 TECHNIKY SBĚRU CLICKSTREAM DAT....................................................................................................................................22
4.2 KVALITATIVNÍ DATA.................................................................................................................................................................28
4.3 ANALÝZA KONKURENCE..........................................................................................................................................................30
5 METRIKY PRO WEBOVOU ANALYTIKU................................................................................................31
5.1 VYMEZENÍ METRIK....................................................................................................................................................................31
5.2 ZÁKLADNÍ METRIKY..................................................................................................................................................................31
5.3 METRIKY INTERNETOVÝCH OBCHODŮ.................................................................................................................................36
5.4 NEDOSTATKY METRIK..............................................................................................................................................................42
5.5 NEPŘÍLIŠ PODSTATNÉ METRIKY..............................................................................................................................................48
5.6 ŽIVOTNÍ CYKLUS METRIK.........................................................................................................................................................48
5.7 REPORTOVÁNÍ............................................................................................................................................................................49
5.8 NÁVAZNOST NA PODNIKOVÉ PROCESY.................................................................................................................................50
6 MARKETINGOVÉ ASPEKTY VYUŽITÍ WEBOVÉ ANALYTIKY............................................................52
6.1 INTERNETOVÝ MARKETING.....................................................................................................................................................52
6.2 DLOUHÝ CHVOST – LONG TAIL...............................................................................................................................................55
6.3 SEGMENTACE UŽIVATELŮ........................................................................................................................................................55
7 GEOLOKACE NÁVŠTĚVNÍKŮ..................................................................................................................57
7.1 TEORETICKÁ VÝCHODISKA GEOLOKACE..............................................................................................................................57
7.2 METODY ZPŘESNĚNÍ.................................................................................................................................................................58
7.3 NABÍDKA PRODUKTŮ NA TRHU...............................................................................................................................................59
7.4 VYUŽITÍ GEOLOKACE V OBLASTI INTERNETOVÉHO OBCHODOVÁNÍ.............................................................................60
7.5 REÁLNOST GEOGRAFICKÉ LOKALIZACE...............................................................................................................................61
8 ZÁVĚR...........................................................................................................................................................62
9 SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY...........................................................................................................63
10 PŘÍLOHY......................................................................................................................................................64
10.1 PŘÍLOHA 1: VIZUALIZACE NÁKUPNÍHO PROCESU..........................................................................................................64
10.2 PŘÍLOHA 2: SROVNÁNÍ GEOGRAFICKÝCH DAT...............................................................................................................65
1 Úvod
1.1 Téma práce
Internetové obchodování v segmentu B2C1 jako součást celého elektronického podnikání je velkým
trendem současné doby. Statistické průzkumy ukazují, že výrazně roste2 počet jednotlivců nakupujících
přes internet. V roce 2007 přes 17 % všech obyvatel ČR ve věku 16 a více let alespoň jednou k nákupu
využilo internet.
18,00%
16,00%
14,00%
12,00%
10,00%
8,00%
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
2003 2004 2005 2006 2007

Podíl nakupujících 3,40% 5,20% 5,47% 11,69% 15,28%

Obrázek 1: Podíl jednotlivců nakupujích přes internet3 - vývoj 2003 až 2007
Zdroj: Český statistický úřad
Nejen zvyšující se trend počtu nakupujících (viz obrázek 1), ale zároveň i růst objemu peněz v tomto
oboru činí internetové obchodování velmi zajímavou oblastí. Nutno říci, že již skončila doba, kdy
hlavním argumentem existence internetových obchodů bylo snížení transakčních nákladů využitím
prostředků informačních a komunikačních technologií, potažmo internetu. Současné podniky se na
internetový obchod coby virtuální prodejní distribuční kanál dívají čím dál více realisticky a uvědomují
si nejen jeho benefity, ale také všechny nutné náklady. Snaží se snižovat a zefektivňovat své výdaje na
propagaci, zároveň však požadují stále vyšší výkony a zisky.
E-shopy jsou ovlivňovány právním prostředím, dodavateli, konkurencí, svými interními procesy, ale
především zákazníky. Poznání a uspokojování jejich požadavků je podstatným směrem internetových
obchodů, aby si získali co nejvíce nových návštěvníků a udržovali ty staré. Pro všechny tyto obchodní
a marketingové aspekty existují velká množství dat, které lze analyzovat. Obor, který se tímto zabývá,
se jmenuje webová analytika (angl. web analytics).

1 B2C = business to client. Obchodování probíhá mezi podnikem a subjektem – fyzickou osobou.
2 Vyplývá to ze zprávy: Český statistický úřad. Využívání informačních a komunikačních technologií v domácnostech a
mezi jednotlivci v roce 2007. Dostupné online z http://www.czso.cz/csu/2007edicniplan.nsf/publ/9701-07-v_roce_2007
3 Jedná se o uživatele, kteří si objednali či nakoupili zboží přes internet v posledních 12 měsících. Zdrojová zpráva je
součástí výše uvedeného zdroje ČSÚ:
Český statistický úřad. Podíl jednotlivců nakupujících přes internet – vývoj 2003 až 2007. Dostupné online z:
http://www.czso.cz/csu/2007edicniplan.nsf/t/7000286BDD/$File/97010748.pdf
- 7 -
1.2 Cíl práce
Cílem práce je zaměřit se na webovou analytiku jako na kvalitní zdroj informací pro podnikové
rozhodování, převážně z pohledu marketingu v internetovém obchodování. Kromě základních
konceptů jsou vysvětleny klíčové metriky s důrazem na jejich praktické využití. Část práce je věnována
také webům s regionálním zaměřením, jejichž návštěvníky lze kvalitativně analyzovat prostřednictvím
tzv. geolokace pomocí IP adres.
Na analytické nástroje je pohlíženo jako na prostředky pro zodpovězení důležitých otázek, které
najdou uplatnění v rozhodovacím procesu. Snahou je upozornit na správné porozumění sledovaných
metrik uvedením praktických příkladů.
Celá práce je zaměřena na využití webové analytiky pro internetové obchody. Tento typ komerčních
webů potřebuje transparentní způsoby pro posuzování efektivnosti. Praktický pohled je ukázán na
zcela konkrétních datech a analýzách projektů, na kterých se podílím, převážně internetovém obchodu
MojePekárna.cz.
Hlavním zdrojem informací jsou praktické zkušenosti s analýzou internetových obchodů. Práce je plna
odkazů na knižní i aktuálnější internetové zdroje. Nelze vyloučit obrovský vliv jednoho
z nejznámějších webových analytiků Avinashe Kaushika, který v současné době zastává pozici
Analytics Evangelist ve společnosti Google. Mnohé praktické ukázky z programových nástrojů
pochází z volně dostupného programu Google Analytics, ačkoliv práce se snaží oprostit od závislosti
na konkrétním produktu.
1.3 Struktura práce
Práce je rozdělena na sedm kapitol. Po této úvodní části budou v kapitole 2 uvedeny základní pojmy
webové analytiky a účel její existence.
V třetí kapitole je popsán trh programových nástrojů webové analytiky a také trh samotných analytiků.
Základní koncepce sběru dat a jejich zpracování jsou nastíněny v bodě 4, na nějž navazuje bod 5
Metriky pro webovou analytiku, kde jsou vymezeny základní ukazatele, které jsou pro internetové
obchody vhodné ke sledování.
Šestá kapitola rozebírá marketingové aspekty webové analytiky, např. schopnost měření reklamních
kampaní.
Navazující sedmá kapitola pojednává o využití geografické lokalizace uživatele a jejím využití
v internetovém obchodování.
- 8 -
2 Objasnění a cíle webové analytiky
2.1 Pojem webová analytika
Jako v jiných informatických oborech, i ve webové analytice je nejčastěji využívaným jazykem
angličtina, proto některé definice zde uvedu v původním znění. Jejich český ekvivalent je rozebrán dále
v textu. Web Analytics Association definuje webovou analytiku takto4:
Web Analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of Internet data for the purposes of understanding and
optimizing Web usage.
V [KAU, str. 2] je zmíněna starší definice Web Analytics Association:
Web Analytics is the objective tracking, collection, measurement, reporting, and analysis of quantitative Internet data to
optimize websites and web marketing initiatives.
Pro snadné pochopení pojmu je významná podrobnější a konkrétnější definice Avinashe Kaushika5:
1) The analysis of qualitative and quantitative data from your website and the competition
2) to drive a continual improvement of the online experience that your customers, and potential customers have,
3) which translates into your desired outcomes (online and offline).
Obzvláště Kaushikova definice se více zaměřuje na hlavní činnosti a zmiňuje i účel, na co webová
analytika slouží.
2.2 Cíle webové analytiky
Kaushikova definice je záměřně rozdělena na tři podbody, neboť aby byly získané poznatky něčím
podložené a zároveň reálně aplikovatelné pro rozhodování, je třeba využít tří hlavních zdrojů
informací. V anglické literatuře, především v [KAU, str. 15 – 21], se užívá pojmu Trinity mindset6,
čímž se myslí postoj k webové analytice ze tří hlavních pohledů – na chování návštěvníků, spokojenost
návštěvníků a splnění jejich cílů. Pomocí jednotlivých pohledů lze odpovědět nejen na otázky, co se
stalo, ale zároveň také proč se tak stalo.
V následující části jsou tyto tři pohledy (zobrazené na obrázku 2) ve stručnosti popsány.

4 Zdroj: Web Analytics Association: The Official WAA Definition of Web Analytics.
Dostupné online z: http://www.webanalyticsassociation.org/en/cms/?306
5 Zdroj: Hamel, Stéphane. An evolving definition of Web Analytics. Blog Inmeria.
Dostupné online z: http://blog.immeria.net/2007/11/evolving-definition-of-web-analytics.html
Rovněž zmíněno v: Kaushik, Avinash. Rethink Web Analytics: Introducing Web Analytics 2.0. Occam’s Razor.
Dostupné online z: http://www.kaushik.net/avinash/2007/09/rethink-web-analytics-introducing-web-analytics-20.html)
6 Kaushik, Avinash. Trinity: A Mindset & Strategic Approach. Occam’s Razor. Dostupné online z:
http://www.kaushik.net/avinash/2006/08/trinity-a-mindset-strategic-approach.html
- 9 -
Obrázek 2: Trinity mindset označující postoj k informacím webové anyltiky
Zdroj: Lauweres, Filip7 podle originálního konceptu Avinashe Kaushika.
 Analýza chování – Behaviour
Základní složkou celé webové analytiky je analýza chování návštěvníků. Snahou je pochopit jejich
působení na stránkách. Podle dostupných zdrojových dat je možné zjistit nejen celkový obraz o
návštěvnících, ale pomocí segmentace také objevit hodnotná poznání při pohledu na data z více úhlů.
Základní koncepce měření těchto dat jsou uvedeny v kapitole 4.1 Techniky sběru clickstream dat.
 Analýza splnění cílů – Outcomes
V návaznosti na cíle, které má web stanoveny, lze posuzovat výkonnost a efektivitu. Pro internetové
obchody se bude jednat zejména o finanční ukazatele zisku, počtu objednávek a poměru mezi
objednávkami a počtem příchozích návštěvníků. Zároveň zapojením poznatků z analýzy chování je
možné lépe posoudit, čím byly takovéto výsledky způsobeny. Plnění cílů je rozebráno v kapitole 5.
Metriky pro webovou analytiku.
 Analýza spokojenosti návštěvníků – Experience
Jakkoli jsou užitečné předchozí dvě oblasti, jejich výsledkem je pouze zjištění, co se stalo. Nejsou však
známy žádné důvody, proč se tak dělo, jak se návštěvníci skutečně chovali a co je vedlo k určitým
cílům. Toto lze zjistit pouze zapojením kvalitativních poznatků, ať již automatizovaných – např. A/B
testování – či velmi konkretizovaných – uživatelskými testováními, dotazováním návštěvníků i
zákazníků. Cílem je zapojit do řetězce poznatků i hlas samotného návštěvníka webu, potencionálního
zákazníka firmy. Získávání takovýchto prvotřídních dat je zmíněno v kapitole 4.2 Kvalitativní data.

7 Lauweres, Filip. Measuring online customer engagement. Dostupné online z
http://blog.netmining.com/index.php/2008/04/28/measuring-online-customer-engagement/
- 10 -