Webanalytics heeft de laatste jaren een enorme vlucht genomen, vooral dankzij de introductie van Google Analytics. Hiermee kreeg iedere website gratis een geavanceerde tool om het online gedrag van zijn bezoekers te meten. Gratis tools als RobotReplay maken het zelfs mogelijk om bezoekersgedrag later terug te kijken.

Toch schuilt hierin een gevaar. De huidige web analytics tools zijn vooral geschikt om te rapporteren en niet om te analyseren. Hoewel rapporteren natuurlijk beter is dan helemaal niets doen, is de echte winst te halen door te analyseren wat er gebeurt in plaats van hierover te rapporteren.

Het ideale klikpad

In tegenstelling tot offline marketing is online marketing in staat om het gedrag van de klant tot in de kleinste details te meten. Dit heeft geleid tot mooie conversiefunnels waarmee het salesproces in iedere stap kan worden geoptimaliseerd. Deze lineaire funnels houden echter geen rekening met menselijk gedrag.

Een bezoeker op je site zal in veel gevallen een ander klikpad volgen dan het zo zorgvuldig ontwikkelde ‘ideale klikpad’. Hiervoor zijn legio redenen aan te voeren, die van persoon tot persoon en moment tot moment kunnen verschillen. Allereerst komen veel bezoekers helemaal niet op je site om meteen tot aankoop over te gaan. Daarnaast zijn mensen heel snel afgeleid (zowel op internet als daarbuiten), waardoor ze op je site gaan zwerven of je site verlaten.

Het klikgedrag van bezoekers op een site verloopt dus zelden zo gestructureerd als de conversiefunnelrapportages ons willen doen geloven. Hierdoor is er vaak weinig tot geen voorspellende waarde uit dit klikgedrag te halen.

Web intelligence

Op het analysevlak kan webanalytics nog een boel leren van business intelligence. Business intelligence heeft zich in het laatste decennium ontwikkeld van een rapportage tool tot een real time sturingsinstrument. Via datamining kan toekomstig klantgedrag worden voorspeld en krijgt iedere klant de best passende aanbieding voorgeschoteld.

Om het klantgedrag op internet te kunnen voorspellen is het niet nodig om de klant in de tijd te gaan volgen. Zoals we hebben gezien is het gedrag van een bezoeker binnen een sessie zo irrationeel dat hier geen voorspellende waarde uitgehaald kan worden. Door de klant nu in de tijd te gaan volgen ontstaat een reeks aan bezoeken aan de site. Uit deze reeks is wel voorspellende waarde te halen, bijvoorbeeld over de kans dat iemand een bepaald product gaat kopen.

Als we echte slagen willen maken in conversie zul je naar het werkelijke gedrag van je klant moeten kijken en je niet blind staren op conversiefunnels. Alleen dan kan web analytics transformeren naar web intelligence. Voor organisaties waar internet slechts één van de kanalen is zal het zelfs gewoon ‘intelligence’ zijn, waarbij online en offline gedrag is geïntegreerd, maar daarover later meer.

2 Reacties op “Het ideale klikpad bestaat niet”
  1. Deep thinking - adds a new diimesnon to it all.

  2. None

Plaats een reactie