Benieuwd naar de successen die we behaald hebben met onze klanten? Laat je inspireren.
Google Analytics is een onmisbare Web Analytics tool voor online marketeers. Het overzien en beheren van data is namelijk cruciaal voor het online succes van een bedrijf. Of het nu gaat om een start-up of een onderneming die al jaren actief is, optimalisatie blijft belangrijk en hierbij speelt de beschikbare data een grote rol. Je kunt bijvoorbeeld denken aan standaardcijfers zoals bezoekersaantallen, het bouncepercentage van een pagina en het aantal conversies. Er zijn echter nog veel meer manieren om naar data te kijken. En Google Analytics helpt je hierbij.
Google Analytics zit boordevol handige rapporten en functies die nauwelijks gebruikt worden maar wel degelijk bijdragen aan verbeterd inzicht in de online prestaties van je website en campagnes. In dit artikel gaan we verder in op de diverse mogelijkheden binnen Google Analytics, waardoor het gebruik van deze tool een stuk gemakkelijker wordt!
Voordat je de data in Google Analytics gaat interpreteren, is het belangrijk dat je het databereik bepaalt. Van welke periode wil je de data analyseren? Bovendien is het verstandig om altijd meerdere periodes met elkaar te vergelijken. Hoe deed je website het in deze maand vorig jaar? Kijk hierbij zowel naar korte perioden als langere perioden.
De standaardinstelling van Google laat ons de resultaten van de afgelopen 3 dagen zien. Dit is prima voor het bestuderen van de meest recent gepubliceerde pagina’s en om wijzigingen te analyseren die recentelijk zijn doorgevoerd. Maar door het datumbereik te vergroten tot bijvoorbeeld drie of zes maanden, kunnen grotere trends opgepakt worden. Op deze manier ben je veel beter in staat om bijvoorbeeld de organische groei te analyseren. Tevens geeft dit een completer beeld van welke pagina’s het merendeel van het organische verkeer, pageviews en conversies ontvangen. Daarnaast krijg je inzicht in mogelijke verschillen in data door bijvoorbeeld seizoenswisselingen.
Als een website al een langere tijd online staat, dan is het analyseren en vergelijken van een jaar of langer ook erg interessant. Het is bijvoorbeeld handig om te bekijken welke delen van je website in de loop van de tijd zijn verbeterd of verslechterd en welke wijzigingen voor een langetermijneffect hebben gezorgd.
Om je periodieke data nog begrijpelijker te maken, is de functie om periodes met elkaar te vergelijken slim om te gebruiken. Je kunt bijvoorbeeld de afgelopen 30 dagen vergelijken met dezelfde periode een jaar geleden. Op deze manier breng je overzichtelijk in kaart of de website beter of slechter presteert en welke kanalen of pagina’s gezorgd hebben voor dit resultaat.
Goed ingerichte landingspagina’s spelen een grote rol in het succes van een website. Indien de landingspagina’s worden geoptimaliseerd op basis van je data, zullen bezoekers namelijk vaker en langer op een website blijven, gaat je website beter converteren en beïnvloed je zaken als een hogere (Google Ads) kwaliteitsscore en verbeterde organische rankings. De prestatie van een landingspagina kan bekeken worden in Google Analytics. Begin met het bekijken van de 20 beste landingspagina’s, zie ‘inhoud > inhoud van site > bestemmingspagina’s’.
Probeer de pagina’s met een hoge bounceratio te identificeren. Het beste is om dit te meten met een langer ingesteld datumbereik. Bekijk deze pagina’s met een kritische blik. Wat is er mis met deze pagina’s? Bekijk dit zowel op technisch vlak als op het gebied van usability testing (gebruikersgemak). Zijn er ontbrekende calls-to-action elementen, niet werkende links of te weinig inhoud? Voldoet de content aan de verwachting van de bezoeker en sluit de pagina goed aan op de belofte van bijvoorbeeld een advertentie of meta description? Het spelen met het datumbereik is belangrijk. Wijzigt de bouncerate over een periode of blijft hij gelijk? Stijgt de bouncerate plotseling en kun je dit gegeven toekennen aan een bepaalde wijziging op de website? Je kunt hierdoor tot veel inzichten komen.
Een andere goede manier om meer te weten te komen waarom je pagina’s slechter presteren, is door gebruik te maken van verschillende segmenten. Je kunt bijvoorbeeld kijken of er verschillen zitten in bezoekers afkomstig van verschillende kanalen. Bekijk specifiek eens het betaalde verkeer of de organische bezoekers. Op deze manier kun je herleiden of er iets niet goed in de campagne staat ingesteld of de pagina niet goed aansluit bij de verwachtingen. Probeer van de landingspagina’s te leren die goed presteren en verbeter de slecht presterende landingspagina’s. Het verbeteren van een SEO-campagne blijft vooral doen en leren van de data, om zo nog betere resultaten te behalen.
Het liefst wil je natuurlijk weten welk pad een bezoeker aflegt op je website. Wat als we vertellen dat er gewoon een functie is die dit voor je inzichtelijk maakt. De functie om een bezoekersstroom in kaart te brengen kun je vinden onder ‘doelgroep > bezoekersstroom’.
Het startpunt van de bezoekersstroom is hoe een gebruiker een website heeft ingevoerd. Vervolgens komt de stroom bij het eerste blok: de bestemmingspagina. De lijnen tussen verschillende pagina’s laten zien hoe bezoekers door de website hebben geklikt. Deze lijnen kunnen gebruikt worden om in kaart te brengen op welke pagina’s een gemiddelde bezoekers klikt en welk pad de gemiddelde bezoeker zal volgen binnen je website.
Een snelle blik op deze data laat vaak vooral een rommelig beeld zien; geen zorgen, dit is normaal. Het is misschien wat overweldigend, maar deze data hoort ook wat rommelig te zijn. Er worden namelijk dikkere lijnen gebruikt tussen paginablokken als er meer bezoekers dezelfde route afleggen. Er kan bijvoorbeeld een dikkere lijn ontstaan wanneer er een blog wordt geplaatst met een link naar een andere pagina op je website. De meeste gebruikers hebben dan de blog als bestemmingspagina. Het bestuderen van patronen in bezoekersstromen is waardevol om eventuele positieve patronen door te voeren in de rest van je website.
Uit onderzoek blijkt dat 95% van de websitebezoekers niet converteert bij hun eerste bezoek aan een website. Gemiddeld kost het voor bezoekers 3 tot 4 bezoeken om daadwerkelijk tot conversie over te gaan. Indien je dus alleen de waarde van één kanaal analyseert, krijg je geen volledig beeld van hoe de conversie tot stand is gekomen. Het is namelijk aannemelijk dat meerdere kanalen uiteindelijk hebben bijgedragen aan een specifieke conversie. Om de customer journey beter te begrijpen, moeten de conversiepaden van klanten in Google Analytics bekeken worden. Om de beste conversiepaden te vinden, kan gekeken worden bij ‘conversies > multi-channel trechters > beste conversiepaden. Daarnaast kun je enkele andere rapporten bekijken, zoals: ‘ondersteunende conversies’, ‘tijdsvertraging’ en ‘padlengte’.
De volgende optie is ‘ondersteunende conversies’. Ondersteunde conversies is het aantal conversies waarvoor een bepaald kanaal of een bepaalde bron invloed had in het proces, maar niet de uiteindelijke bron of kanaal was voor de specifieke conversies. Als voorbeeld: een ondersteunende conversie is wanneer een bezoeker de site heeft verlaten na binnen te zijn gekomen via Google Ads, vervolgens terugkeert na een klik op een organisch resultaat en vervolgens heeft geconverteerd. Deze gegevens kunnen bekeken worden via ‘conversies > ‘multi-channel trechters’ > ‘ondersteunde conversies’ om het rapport met ondersteunde conversies te vinden.
Ten slotte kan gekozen worden voor ‘vertraging’ en ‘padlengte’. Vertraging in Google Analytics vertelt je het aantal dagen dat jouw bezoekers nodig hebben om de uiteindelijke conversie te voltooien na hun eerste interactie. Het padlengterapport in Google Analytics geeft aan hoe vaak een gebruiker is teruggekomen om uiteindelijk een laatste conversie te voltooien.
Bovengenoemde standaardrapporten bieden natuurlijk een goede basis om data te analyseren. Naast deze standaardrapporten is het in Google Analytics ook mogelijk om zelf data te combineren, om zo aangepaste rapporten te maken. Met deze rapporten hebben we de mogelijkheid om de nodige data te combineren, om tot de ideale data te komen. Binnen Google Analytics vind je in het verticale navigatiemenu de mogelijkheid om een aangepast rapport aan te maken.
Bij het maken van een aangepast rapport, zijn er verschillende mogelijkheden. Bij het instellen van een aangepast rapport wordt een keuze gemaakt in het type aangepaste rapport, de statistiekgroep, de dimensiedetails, de filters en de weergaven. Op deze manier kan er altijd een rapport op maat gemaakt worden. Deze rapporten zijn gemakkelijk te delen en om te hergebruiken. We delen graag enkele voorbeeldrapporten met je om je houvast te bieden wanneer je zelf aan de slag gaat.
Wanneer je website gebruikmaakt van een funnel, is dit de eerste stap waar je zou moeten beginnen. Dit rapport laat je zien waar en hoeveel verkeer er in welke funnelfase afhaakt.
Aan deze funnel valt direct op dat er in de eerste fase veel verkeer uitstapt. Van de bezoekers op deze pagina converteert slechts 2,93%. Ondanks dit lage percentage kunnen we niet direct zeggen dat hier het probleem zit. Wellicht presteert de homepage wel goed, maar is het verkeer dat hierop binnenkomt irrelevant of niet geïnteresseerd in het product.
Laten we er vanuit gaan dat de homepage goed werkt en dat 3% van het verkeer kwalitatief verkeer is. Als je verder kijkt in de funnel zie je dat de ‘subscribe’ pagina eigenlijk de minst presterende stap is. Voordat de bezoekers op deze pagina komen, hebben ze al twee stappen in de funnel gehad. Dit zou betekenen dat de bezoekers wel degelijk geïnteresseerd zijn. Een conversiepercentage van 25% op een checkout of registratie pagina is redelijk ondermaats. De stap waar dan ook als eerste geoptimaliseerd zou moeten worden, is deze pagina.
Note: Controleer altijd of de funnel goed ingesteld staat, voordat je hiermee aan de slag gaat. Loop bijvoorbeeld de stappen in de funnel zelf nog een keertje langs of check of het conversiepercentage bij de stappen niet te mooi is om waar te zijn.
Het gebeurt regelmatig dat een website niet goed werkt met elke browser. Dit kan voor zowel desktop, mobiel als tablet. Kijk eens naar het conversiepercentage per browser. Hierbij is het belangrijk dat je de browsers ook uitsplitst in verschillende versies, zoals IE11 vs IE10 vs IE9 etc.. Een rapport kan er als volgt uitzien:
Wanneer je in deze data duikt is het van belang dat je dit bekijkt per apparaatcategorie, dus desktop, mobiel en tablet.
In bovenstaand rapport kunnen we zien dat het conversiepercentage bij IE11 7,24% is en bij IE8 slecht 4,65%. Dit is een te groot verschil en hier liggen dus kansen voor verbetering. Het is van belang om de website te testen in een IE8 versie om zo de bug te vinden.
Een belangrijk kanttekening bij dit rapport is dat je niet aan de slag gaat met rapporten met minder dan 100 conversies per browserversie. Mocht dit het geval het zijn? Vergroot dan de tijdsperiode.
Deze stap lijkt op stap twee, alleen is dit apparaat-specifiek. Hierbij wordt er gekeken of er bepaalde problemen voorkomen bij specifieke apparaten, zoals een Samsung Galaxy S8 of een Iphone 7. Om te beginnen kijken we eerst naar de conversies per apparaatcategorie:
In dit rapport is al direct te zien dat het conversiepercentage kan verschillen. Nu is dit bijna altijd het geval. Uit ervaring blijkt dat tablet redelijk gelijk aan het percentage van desktop ligt. Mobiel blijft daar vaak nog wel wat in achter. Wel worden de mobiele schermen steeds groter en zit hier ook verbetering in.
Als de meeste bezoekers binnenkomen via mobiel is het belangrijk om hiermee te beginnen. Sinds de mobile-first indexatie is het ook van belang dat het mobiele apparaat goed presteert. Wanneer de website nog geen responsive design of goede mobiele website heeft, is het essentieel om hiermee te beginnen. Als je dit al hebt, dan kan je aan de slag gaan met het analyseren van de mobiele/tablet conversies per besturingssysteem:
Soms zien we grote verschillen in besturingssystemen van apparaten. Dit laat dan ook zien dat er ergens een bug in de website zit. In bovenstaand rapport is alles in orde en daarom gaan we door naar de specifieke apparaten, zoals de Android telefoons:
Hieruit kunnen we opmaken dat apparaat #6 het best converteert met een percentage van 9,29%, terwijl apparaat #7 een percentage heeft van 5,89%. Maar wat betekent dit nu? Om dit beter te kunnen begrijpen, maken we het nog iets visueler:
Door gebruik te maken van de vergelijkingsoptie, wordt het eenvoudiger om te zien hoeveel procent welk apparaat slechter scoort dan het gemiddelde. Ook wordt het gemakkelijker om het potentiële ROI te berekenen voor slecht presterende apparaten.
Note: Ook hierbij is het van belang dat je genoeg data verzameld hebt en niet op basis van lage cijfers gaat optimaliseren.
Wanneer je hard werkt om verkeer naar je website te leiden, wil je natuurlijk ook weten waar dit verkeer naartoe gaat. Naast dat het interessant is om te weten naar welke pagina’s je bezoeker gaat, is het ook heel handig om te weten op welke pagina’s de bezoeker afhaakt.
Deze gegevens kan je inzien door naar ‘gedrag’ > ‘site inhoud’ > ‘alle pagina’s’ te gaan.
In dit overzicht kan je naar je top 25, 50 en 100 verkeerspagina’s gaan. Bij welke pagina’s haken mensen af? Wanneer je vervolgens de knop ‘vergelijking’ inschakelt kan je zowel het bouncepercentage als het exit-percentage inzien (hierbij is het bouncepercentage voor mensen die afkomstig zijn van een externe link en het exit-percentage voor mensen die afkomstig zijn van een interne link).
Op deze manier kan je een mooi overzicht maken van pagina’s die niet of slecht presteren. Deze kun je vervolgens vergelijken met de goed scorende pagina’s om te zien of er verschillen zijn. Aan de hand hiervan kan je aanpassingen op de slecht presterende pagina’s doorvoeren, zodat het bouncepercentage en exit-percentage zullen verlagen.
De gebruikers die op je website komen, gebruiken hiervoor verschillende apparaten. Dat brengt met zich mee dat gebruikers ook verschillende schermresoluties hebben. In Analytics kan je de bouncepercentages en conversieratio’s per schermresolutie vergelijken. Dit kan je goede inzichten geven met betrekking tot bepaalde ‘lekken’ op je website.
Aan de hand van de gegevens die je verzamelt, krijg je natuurlijk bepaalde inzichten. Op basis van deze inzichten kan je gaan bepalen wat je uit moet gaan voeren om je website te verbeteren.
Uit bovenstaande gegevens lijkt het dus dat gebruikers met een hoge resolutie beter converteren. De volgende stap is om te achterhalen hoe dit kan. Hebben ze misschien meer geld? Of hebben mensen met een lage resolutie een slechte gebruikerservaring op jouw website? Dit is natuurlijk goed mogelijk en het is aan jou om aan de hand hiervan te optimaliseren.
Besteed dus aandacht aan de schermresoluties met een hoge bounce en lage conversieratio. Identificeer deze pagina’s en maak aan de hand hiervan een plan waarmee je kan inspelen op de gegevens die je hebt verzameld.
Een ander handig overzicht dat je kan gebruiken in Google Analytics het aantal conversies per verkeersbron. Met dit overzicht kan je achterhalen welke verkeersbronnen werken en welke verkeersbronnen juist niet werken en misschien wel een verspilling van tijd zijn.
Eén van de makkelijkste manieren om je conversies te verbeteren, is om irrelevant verkeer van slechte kwaliteit te vermijden en je te focussen op kanalen die wel werken. Aan de hand van dit overzicht kan je dus heel goed je marketingplan opzetten.
In de afbeelding hierboven is bijvoorbeeld te zien dat ‘e-mail’ een hele hoge conversieratio heeft. Dit is dus een kanaal dat heel goed werkt, en die wil je vaker inzetten. Banners hebben een hele lage conversieratio, dus hieruit kan je opmaken dat je deze bron misschien wel helemaal niet moet inzetten. De tijd die je hiermee bespaart kan je dan inzetten voor e-mail, zodat je daar nog meer uit gaat halen.
De ‘nieuwe bezoekers vs terugkerende bezoekers’ rapportage van Analytics is ook een handige overzicht waarmee je kan bepalen waar je website geld misloopt. Het kan bijvoorbeeld zo zijn dat je bij nieuwe bezoekers geld misloopt, omdat je te agressief probeert te verkopen aan deze doelgroep.
Er hoeft niet altijd veel verschil te zitten tussen nieuwe bezoekers tegenover terugkerende bezoekers. Maar constateer je dat dit wel het geval is, dan moet je hier op inspelen.
Weinig verschil:
Veel verschil:
Aan de hand van de bovenstaande gegevens kan je een plan opzetten waarmee je nieuwe bezoekers op een andere manier benadert. Je weet namelijk dat wanneer ze terugkerende bezoekers worden, ze hoogstwaarschijnlijk meer zullen converteren.
In dit geval kan je bijvoorbeeld een experiment uitvoeren waarbij je je bij nieuwe bezoekers focust op het verkrijgen van e-mailadressen. Vervolgens kan je gerichte e-mail marketing campagnes opzetten om deze bezoekers terug te laten keren naar je website, met als doel dat ze dit keer wel een bestelling doen. Hiermee verzamel je nieuwe gegevens die je weer kan gebruiken om nieuwe experimenten op te zetten.
Als online marketeers zijn we dagelijks bezig met het optimaliseren van campagnes op basis van data. Het is hierbij noodzakelijk om de juiste data te gebruiken, bijvoorbeeld als je calltracking wilt toepassen. In bovenstaand artikel hebben we enkele voorbeelden gegeven van veelgebruikte functies in Google Analytics. We moeten echter niet vergeten dat Google Analytics enorm veel mogelijkheden heeft om data met elkaar te combineren. Alle informatie kan te veel zijn om meteen te verwerken, leg de focus dus altijd op de eindresultaten.
Wil je meer weten over het optimaal gebruik maken van Google Analytics? Of heb je hulp nodig bij de online marketing van jouw website? Neem dan gerust contact met ons op.
Vul de onderstaande gegevens in én wij nemen binnen 3 werkdagen contact met je op.