diplomovka.sme.skdiplomovka.sme.sk/zdroj/3699.docx · web view(faculty of economics, matej bel...
TRANSCRIPT
UNIVERZITA MATEJA BELA V BANSKEJ BYSTRICIEKONOMICKÁ FAKULTA
METRIKY A ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA PODNIKU AKO MARKETINGOVÝ NÁSTROJ
(bakalárska práca)80d79a3f-a16a-48bc-ba65-9b994d8640c7
2011 Matúš Vitko
UNIVERZITA MATEJA BELA V BANSKEJ BYSTRICIEKONOMICKÁ FAKULTA
METRIKY A ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA PODNIKU AKO MARKETINGOVÝ NÁSTROJ
(bakalárska práca)
80d79a3f-a16a-48bc-ba65-9b994d8640c7
Študijný program: Ekonomika a manažment podnikuŠtudijný odbor : 3.3.16 Ekonomika a manažment podniku Pracovisko (katedra/ústav): katedra ekonomiky a manažmentu podnikuVedúci bakalárskej práce: Doc. RNDr. Juraj Pančík, CSc. Stupeň kvalifikácie: bakalár (v skratke „Bc.“)Dátum odovzdania práce: ...........Dátum obhajoby: ..........
Banská Bystrica, 2011 Matúš Vitko
2
Poďakovanie
Ďakujem pánovi doc. RNDr. Jurajovi Pančíkovi, CSc. za poskytnutie potrebných
údajov na analýzu, za ochotu, cenné rady a usmernenie pri písaní bakalárskej práce.
3
ABSTRAKT
VITKO, Matúš: Metriky a analýza návštevnosti webového sídla podniku ako
marketingový nástroj. [Bakalárska práca] / Matúš Vitko. - Univerzita Mateja Bela v
Banskej Bystrici. Ekonomická fakulta; Katedra ekonomiky a manažmentu podniku.
2011. - Vedúci: doc. RNDr. Juraj Pančík, CSc. – Stupeň odbornej kvalifikácie:
Bakalár. - Banská Bystrica : EF UMB, 2011. 46 s.
Bakalárska práca sa zaoberá metrikami a analýzou návštevnosti vybraného webového
sídla www.ef.umb.sk (Ekonomická fakulta Univerzity Mateja Bela v Banskej Bystrici
– EF UMB). Cieľom bakalárskej práce je na základe teoretických východísk
návštevnosti webových sídiel identifikovať ukazovatele a faktory, ktoré ju
ovplyvňujú. V prvej kapitole definujeme základné pojmy ako metrika, analýza,
marketing, marketingový nástroj a aj prepojenie medzi internetom a marketingom.
Ďalej popisujeme možnosti analýzy webových sídiel a taktiež nástroje, ktoré na to
slúžia. Záver prvej časti opisuje príklady z praxe podnikov, ktorým práve webová
analýza pomohla zvýšiť ukazovatele návštevnosti. Praktická časť sa venuje analýze
návštevnosti vybraného webového sídla EF UMB pomocou služby Google Analytics
za vybrané časové obdobie (kalendárny rok 2010). Analýza pozostáva zo 4 častí,
analyzujeme výkyvy v návštevnosti, návštevníkov, zdroje návštevnosti a obsah
webového sídla. Na záver praktickej časti je opísaný spôsob importu a exportu dát,
ktorý poskytuje služba Google Analytics.
Kľúčové slová: návštevnosť, webové sídlo, Google Analytics, návštevníci,
www.ef.umb.sk, marketing
4
ABSTRACT
VITKO, Matúš: Metrics and traffic analysis of company’s web site as a marketing
tool. [Bachelor Thesis] / Matúš Vitko. - Matej Bel University . Faculty of economics;
Department of Corporate Economics and Management. 2011. - Consultant: doc.
RNDr. Juraj Pančík, CSc. – Degree: Bachelor. - Banská Bystrica: EF UMB, 2011. 46
pages.
Bachelor thesis deals with metrics and traffic analysis of the selected web site
www.ef.umb.sk (Faculty of Economics, Matej Bel University in Banská Bystrica - EF
UMB). Aim of this thesis is to define main theoretical terms connected to traffic
analysis and also identify indicators and factors which are affecting it. The first
chapter defines the necessary concepts such as metrics, analysis, marketing, marketing
tool and also a connection between the Internet and marketing. Afterwards we
describe the types of web sites analysis and also tools which can be used on the
analysis. End of the first section describes practical examples of companies whom
web analytics has helped to raise various traffic indicators. In the practical part is
traffic analysis of selected web site FE UMB using Google Analytics during the
selected period of time (calendar year 2010). Analysis consists of 4 parts, we analyze
the fluctuations in traffic, visitors, traffic sources and content of the web site. At the
end of practical part is described import and export of data provided by Google
Analytics.
Key words: traffic, web site, Google Analytics, visitors, www.ef.umb.sk, marketing.
5
OBSAH
ÚVOD 7
1. TEORETICKÉ VYMEDZENIE MARKETINGU A ANALÝZY
NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÝCH SÍDIEL AKO MARKETINGOVÉHO
NÁSTROJA 8
1.1 Podstata marketingu 8
1.1.1 Marketingový mix, marketingový nástroj 9
1.1.2 Vzťah medzi internetom a marketingom 9
1.1.3 Internetový alebo Online marketing? 11
1.2 Základné pojmy z oblasti merania návštevnosti 11
1.3 Analýza návštevnosti 13
1.3.1 Metódy analýzy 14
1.3.2 Hlavné ukazovatele 14
1.3.3 Informácie poskytované webovou analýzou 15
1.4 Nástroje na analýzu návštevnosti 16
1.4.1 Nástroj Google Analytics 16
1.4.2 Ostatné nástroje, slúžiace na meranie návštevnosti 20
1.5 Prípadová štúdia o využití Google Analytics 21
1.5.1 Reklamná kampaň ČSOB poisťovne 22
2. ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA www.ef.umb.sk 24
2.1 Prístup k dátam služby Google Analytics 24
2.2 Hlavná ponuka dát služby Google Analytics 25
2.2.1 Informačný panel 25
2.2.2 Spravodajstvo Analytics 27
2.2.3 Návštevníci 29
2.2.4 Zdroje návštevnosti 36
2.2.5 Obsah stránky www.ef.umb.sk 42
2.3 Export a import údajov 43
ZÁVER 45
ZOZNAM BIBLIOGRAFICKÝCH ÚDAJOV 46
6
ÚVOD
Informačné technológie už v dnešnej dobe zasahujú takmer do všetkých sfér
podnikania. Výnimkou nie je ani marketing a toho dôkazom je vznik tzv.
internetového marketingu. Súčasťou marketingu tohto typu je okrem iného aj
využívanie internetovej stránky a to na rôzne účely - na zvýšenie povedomia o svojej
značke, vytvorenie elektronického obchodu a podobne. Jednou z kľúčových rysov
prevádzky internetových stránok je zistenie počtu ľudí, ktorí na ňu každý deň prídu,
kam chodia návštevníci najviac alebo aj z akých stránok najčastejšie odchádzajú.
Na všetky tieto otázky, a na mnoho ďalších, odpovedajú webové služby
a aplikácie, ktoré sa zaoberajú návštevnosťou webových sídiel. Ich významnosť čím
viac narastá. Jednou z týchto služieb je aj Google Analytics, od spoločnosti
s rovnomenným internetovým vyhľadávačom Google, ktorú využijeme pri
analyzovaní webového sídla.
Hlavným cieľom bakalárskej práce je na základe teoretických východísk
návštevnosti webových sídiel, identifikovať ukazovatele a faktory, ktoré ju
ovplyvňujú. Predmetom analýzy v našej bakalárskej práci je webové sídlo
Ekonomickej fakulty UMB. Potrebné informácie sme získali zo služby Google
Analytics, ktorá svoje merané údaje sprístupňuje cez internet. Za čiastkové ciele sme
si zvolili charakterizovať potrebné pojmy na pochopenie problematiky návštevnosti
webových sídiel, analýzu návštevnosti pomocou Google Analytics a využitie analýzy
návštevnosti v praxi na základe skúseností vybraných firiem.
Obsah práce je rozdelený do dvoch častí – teoretickej a praktickej.
V teoretickej prezentujeme poznatky zo zozbieranej literatúry, definujeme základné
ekonomické pojmy a potrebné pojmy týkajúce sa návštevnosti webových stránok
vrátane všeobecných základných pojmov ako metrika a analýza. Obsahom druhej
časti je praktická analýza webového sídla www.ef.umb.sk. Analyzujeme rôzne kritéria
návštevnosti a definujeme aj určité trendy v návštevnosti, ktoré sme počas analýzy
zistili.
7
1. TEORETICKÉ VYMEDZENIE MARKETINGU A ANALÝZY
NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÝCH SÍDIEL AKO
MARKETINGOVÉHO NÁSTROJA
1.1 Podstata marketingu
„S marketingom je spojený veľmi široký a rozsiahly súbor ľudských aktivít,
ktoré podmieňujú množstvo jeho definícií formulovaných v odlišných vedeckých
a praktických hľadísk“ (KITA, 2002 s. 19).
Kotler, často označovaný aj ako „otec marketingu“, definoval marketing ako
„spoločenský a riadiaci proces, v ktorom jednotlivci a skupiny získavajú
prostredníctvom vytvárania a výmeny produktov a hodnôt to, čo potrebujú a chcú“
(KOTLER, a iní, 1992).
„Voľnejšie definovanie marketingu, vychádzajúce z praxe, nám umožňuje
označiť marketing ako:
- umenie predávať produkty,
- proces výmeny medzi jednotlivcami alebo organizáciami, ktorého výsledkom
je vzájomný prínos a uspokojenie zúčastnených,
- riadiaci proces, ktorý účinne a efektívne identifikuje, predvída a uspokojuje
zákazníkove požiadavky,
- spôsob riadenia a usmerňovania hospodárskej činnosti podľa požiadaviek trhu,
- spojovací článok medzi výrobcami a zákazníkom,
- filozofia myslenia a konania firmy zameraná na trh“ (POLIAČIKOVÁ, 2007
s. 5).
Iní autori (Fmph.uniba.sk, 2011) definujú marketing ako:
- „postup identifikácie, zabezpečovania, predpokladania alebo ovplyvňovania dopytu
po tovaroch a službách. Marketing závisí od reklamy a trhu.
- obchodnú a výrobnú politiku vychádzajúcu z požiadaviek trhu zameranú na
dosiahnutie maximálneho ekonomického efektu v trhových vzťahoch.
- metódu, ktorou sa riadi proces plánovitej realizácie nápadov na trhu. Konečným
sudcom, ktorý rozhoduje o kvalite nápadu, je trh. Zisk z predaja je odmenou, ale
hlavne meradlom úspešnosti podnikania“.
8
„Aby sme pochopili hore uvedené definície, je potrebné si uvedomiť, že
marketing je proces, ktorý predstavuje komplex ekonomických kategórií ako sú:
potreby, požiadavky, dopyt, ponuka, výmena, transakcia, trh, produkty, hodnota,
uspokojenie, kvalita. Sledovanie uvedených kategórií tvorí neoddeliteľnú súčasť
samotnej podstaty marketingu“ (POLIAČIKOVÁ, 2007 s. 5).
1.1.1 Marketingový mix, marketingový nástroj
„Marketingový mix je súbor marketingových nástrojov, ktoré firma používa na
to, aby dosiahla marketingové ciele na cieľovom trhu“ (KOTLER, 1998).
„V roku 1964 vypracoval N. Borgen koncepciu marketingového mixu.
Pôvodom anglosaský pojem zahŕňa štyri základné nástroje marketingového mixu:
- produkt (product)
- cenu (price)
- distribúciu (promotion)
- marketingovú komunikáciu (public relations)“ (KITA, 2002 s. 26).
„Mix tvoria štyri základné prvky, často označované ako 4P. V odbornej
literatúre sa však môžeme stretnúť i s 5P, kde je doplnený i prvok ľudia (people – P)“
(POLIAČIKOVÁ, 2007 s. 11).
1.1.2 Vzťah medzi internetom a marketingom
„Marketing na internete predstavuje využívanie internetových služieb na
realizáciu či podporu marketingových aktivít. Marketingové aktivity na internete sú
napríklad: marketingový výskum, podpora imidžu výrobku alebo firmy, public
relations, cenové politiky, distribúcia online, jej podpora a mnoho ďalších.
Marketing sa snaží zosúladiť ciele - záujmy firmy, so záujmami zákazníkov
a celej spoločnosti. Aby však bolo toto možné, musí medzi týmito skupinami
vytvárať, podporovať a analyzovať obojstranné informačné toky. Kľúčovým slovom
marketingu je komunikácia (najdôležitejším však stále ostáva zákazník). Máme na
mysli všeobecnú komunikáciu, ktorá prechádza všetkými čiastkovými oblasťami
marketingu. Bezproblémová komunikácia je veľmi dôležitá pre mnoho sfér;
v marketingu je však jej bezproblémové fungovanie a plynulosť otázkou života
a smrti“ (STUCHLÍK, a iní, 2000 s. 16).
(STUCHLÍK, a iní, 2000 s. 17) ďalej tvrdia, že „internet uľahčuje
komunikáciu medzi svojimi užívateľmi, ktorými sú dnes veľké množstvá ľudí
9
rôznych profesií a záujmov. Marketing bežne pracuje so všetkými tradičnými
prostriedkami komunikácie ako osobný styk so zákazníkmi, pomocou pošty, telefónu,
televízie, filmov a iných masmédií. Internet využíva všetky tieto tradičné možnosti,
ale často omnoho efektívnejšie: môže osloviť nielen konkrétneho človeka alebo aj
skupinu ľudí s rovnakými záujmami a umožniť s nimi komunikáciu. Internet sa bez
marketingu zaobíde – moderný marketing bez internetu nie“.
V literatúre sa často objavujú pojmy online a offline marketingové prostredie
(alebo marketing). Pre online marketingové prostredie platí, že sa marketingové
činnosti uskutočňujú priamo na internete, kdežto keď sa jedná o offline prostredie,
uskutočňujú sa všade inde, len nie práve na internete. Offline prostredie je teda
označenie prostredia mimo internetu.
„Internet hrá v súčasnosti tak významnú rolu, že niektoré firmy, čo sa
marketingu týka, úplne upustili od offline prostredia. Či je to správna cesta je ťažká
otázka. V niektorých prípadoch firmám offline aktivity vôbec nechýbajú. Je to typické
pre niektorých dodávateľov produktov pre online prostredie (ako napr. software).
Dá sa zhrnúť, že internetový marketing je výrazne lepší oproti offline
marketingu:
- v monitorovaní a meraní – väčší objem lepších dát,
- v dostupnosti 24 hodín denne – marketing sa na internete realizuje
nepretržite,
- vo svojej komplexnosti – zákazníkov môžeme osloviť viacerými spôsobmi,
- v možnostiach individuálneho prístupu – neanonymný zákazník, komunity,
„správni“ zákazníci pomocou kľúčových slov a obsahu,
- svojím dynamickým obsahom – neustále sa mení“ (JANOUCH, 2010 s. 17).
(JANOUCH, 2010 s. 16) taktiež napísal, že „internetový marketing je už
v dnešnej dobe významnejší než klasický marketing tam, kde ľudia využívajú vyspelé
technológie. Toto hodnotenie nie je zatiaľ podľa objemu vydaných prostriedkov, ale
podľa účinnosti. Časom bude pravdepodobne marketing, tak ako ho mnohí poznajú
a ako bol opisovaný v literatúre, úplne iný. Tento logický vývoj avšak ešte väčšina
podnikov nie je schopná prijať“.
10
1.1.3 Internetový alebo Online marketing?
Podľa (JANOUCH, 2010 s. 17) sú „pojmy internetový a online marketing
často brané ako synonymá, čo nie je správne. Internetová encyklopédia Wikipedia
uvádza aj ďalšie príklady ako i-marketing, web marketing. Na sprehľadnenie je lepšie
používať internetový marketing na všetky marketingové aktivity odohrávajúce sa na
internete a online marketing ako pojem, ktorý rozširuje tieto aktivity o marketing
používajúci mobilné telefóny alebo podobné zariadenia.
Rozdiely sú však už v dnešnej dobe malé, pretože už skoro každý mobilný
telefón je štandardne vybavený internetovým prehliadačom a ľudia začínajú používať
mobil ako počítač“.
1.2 Základné pojmy z oblasti merania návštevnosti
Podľa webového servera (Euroekonom.sk, 2011) je metrika „presne
vymedzený ukazovateľ alebo hodnotiace kritérium, používané k hodnoteniu úrovne
efektívnosti konkrétnej oblasti (v našom prípade je to návštevnosť webového sídla
podniku). Metrika slúži ako nástroj efektívnosti a výkonnosti, najmä so zameraním na
ciele, kritické faktory úspechu, procesy, aktivity a výkonnosť zdrojov. Má tieto
atribúty: názov a identifikáciu, definíciu, vlastníka, dimenzie, začiatočnú a cieľovú
hodnotu, zdroje pre meranie dát, postupy merania a postupy overovania. Metrika
umožňuje hodnotenie cieľov, optimalizáciu procesov, previazanie všetkých úrovní
činností, nastavenie pravidiel vzťahov, podporu rozhodovania a zníženie rizika. Tento
výraz sa často používa v oblastiach kontrolingu a manažmentu“.
K téme metrík a analýze návštevnosti webových sídiel podnikov či inštitúcií
existuje veľmi rozsiahla zásoba pojmov. V nasledujúcich riadkoch sú uvedené
základné a neskôr aj rozšírené pojmy k danej problematike.
Základné pojmy:
Client (klient) – v informatike znamená „počítačový program komunikujúci so
serverom“ (Wikipédia, 2011).
IP Address (adresa IP) – je číselný identifikátor sieťovej karty počítača v sieti, ktorý
komunikuje pomocou špecifického protokolu IP s internetom (Wikipédia, 2011).
„Server (webový server) – technický prostriedok (pozn.: vrátane potrebných
software-ových aplikácii), ktorý umožňuje fungovanie danej webovej stránky.
11
Hit, Hits (požiadavka na server) – udáva počet všetkých požiadaviek (napr.
požiadavka na zaslanie textu stránky, jednotlivých obrázkov a iných elementov) na
server za dané obdobie.
Visit (návšteva) – za návštevu sa považuje vstup užívateľa na www server
prostredníctvom internetového prehliadača (Browser). Za vstup môžeme považovať
odoslanie požiadavky na zaslanie prvej www stránky serveru.
Visits (návštevy) – súhrnný ukazovateľ všetkých návštev daného webového sídla za
určité obdobie.
View Time (doba návštevy) – z marketingového hľadiska je View time veľmi
zaujímavou veličinou, ktorú veľkosť zaujíma nielen prevádzkovateľa serveru
(vypovedá o zaujímavosti obsahu) ale takisto aj zadávateľa reklamy (čím dlhšiu dobu
sa návštevník na stránke s reklamnou plochou zdrží, tým je väčšia pravdepodobnosť,
že reklamu uvidí, prípadne na ňu klikne).
Rozširujúce, často používané pojmy:
Log File (log súbor) – špeciálny súbor na disku serveru, do ktorého sa zaznamenávajú
všetky požiadavky na server (hits) z klientských počítačov (client).
Unique Host (unikátna IP adresa) – informácie o užívateľovej IP adrese sa ukladajú
do log súboru na disku serveru pri žiadosti o www stránku.
Unique Hosts (počet unikátnych IP za určité obdobie) – spätnou analýzou log súboru
serveru môžeme určiť, aké množstvo IP adries navštívilo server za dané obdobie.
Pokiaľ by každý užívateľ internetu mal svoju vlastnú unikátnu IP adresu, tak by
Unique hosts udávalo počet návštevníkov, ktorí server za isté časové obdobie
navštívili, teda návštevnosť serveru (Visits). Skutočnosť je však iná.
Typickým príkladom je podnik, ktorého lokálna sieť (LAN) je pripojená na internet
prostredníctvom proxy serveru, takže všetci zamestnanci podniku vystupujú pod
jednou IP adresou (IP adresou proxy serveru).
Page View (zobrazenie www stránky) – v praxi sa často používa aj pojem „prezretie“
stránky pretože je takmer isté, že zobrazená stránka bude naozaj prezretá.
Page Views (počet zobrazení www stránok za obdobie) – ide o najčastejšie používaný
reklamný termín. Podľa počtu Page Views sa zostavujú rebríčky návštevnosti www
serverov.
Page Request (vyžiadanie www stránky) – žiadosť o zobrazenie stránky zasiela na
vzdialený server internetový prehliadač (browser). Na základe zaslanej požiadavky
12
zašle server stránku klientovi a vytvorí zápis do log súboru. Úspešné zobrazenie
stránky na PC monitore označuje ako Page View.
Page Requests (počet vyžiadaných www stránok za isté obdobie) – táto veličina sa dá
pomerne jednoducho zmerať spätnou analýzou log súboru. Často sa tento ukazovateľ
mylne interpretuje ako totožný s Page Views (počet zobrazení), ale dôsledkom
technických porúch sa môže stať, že klient o stránku požiada, no nebude mu
zobrazená. Preto platí vzťah: Page Views < Page Requests.
Doplňujúce pojmy:
Banner (reklama) – reklamná technológia, pri ktorej inzerent umiestni reklamu na
dobre navštevované www stránku. Najčastejšie v podobe obrázku obdĺžnikového
tvaru.
Click (kliknutie) – kliknutie myšou na reklamnú plochu.
Homepage (domovská stránka) – označovaná aj ako hlavná stránka servera. Cieľom
tejto stránky je podať návštevníkovi základnú predstavu o obsahu servera
s možnosťou jednoduchej navigácie do jednotlivých sekcii stránky“ (STUCHLÍK, a
iní, 2000 s. 184,201).
1.3 Analýza návštevnosti
„Analýza (z gréckeho ana–lyó) znamená rozbor, metódu skúmania zložitejších
skutočností rozkladom na jednoduchšie. Používa sa v mnohých vedných disciplínach,
napr. vo filozofii ale aj v bežnom živote, keď chceme dospieť k určitým výsledkom na
základe detailného poznania podrobností“ (Wikipedie, 2011).
„Analýza návštevnosti, monitorovanie chovania návštevníkov na webe,
sledovanie prichádzajúcich odkazov, kontrola kampaní - to všetko sú kľúčové faktory
úspechu a slúžia ako podklad pre ďalšie rozhodovanie a vylepšovanie nielen stránok,
ale celého marketingu na internete.
Analýza sa uskutočňuje preto, aby sa zistila efektívnosť prezentácie webových
stránok a hlavne aby sa zistilo, či spĺňajú svoj cieľ. Od toho sa potom odvíjajú ďalšie
kroky vedúce k zmene stránok, ponuky, reklamy a podobne. Oproti klasickému
marketingu je k dispozícii nástroj, s ktorého pomocou môžeme merať účinnosť alebo
návratnosť investícií (ROI – Return On Investments) prakticky akýchkoľvek aktivít
na internete“ (JANOUCH, 2010 s. 115).
13
1.3.1 Metódy analýzy
„Pre analýzu návštevnosti sa spravidla používa jedna z 2 metód a to:
- meranie pomocou log súboru,
- meranie pomocou aktívneho súboru/stránkových značiek (pozn. túto metódu
využíva Google Analytics)“ (JANOUCH, 2010 s. 115).
„Log súbor je špeciálny súbor vytváraný a ukladaný na serveri, ktorý
zaznamenáva údaje o aktivite prebiehajúcej v prostredí servera. Zvyčajne sú to údaje
o prístupoch k serveru, požiadavkách na server a podobne .Serverové log súbory sú
potom využívané nástrojmi na analýzu návštevnosti web stránok na vytváranie
štatistík ich návštevnosti“ (Cookie.sk, 2011).
„Meranie pomocou aktívneho súboru využíva JavaScriptový kód umiestnený
v HTML kóde stránky, ktorý umožňuje v spolupráci so serverom Google Analytics
analyzovať aktivity návštevníkov.
Každá z metód ma svoje výhody a nevýhody. Odporúča sa používať
kombináciu obidvoch metód. Vo všeobecnosti sa dá povedať, že analýza pomocou
logu vykazuje značné nadhodnotenie návštevnosti, meranie pomocou aktívneho
súboru zase podhodnotenie“ (JANOUCH, 2010 s. 115).
1.3.2 Hlavné ukazovatele
„Z oboch vyššie uvedených metód sa dá získať veľké množstvo rôznych
informácií. Mnohé údaje sú dôležité, iné sa prakticky nedajú využiť. Problém je
taktiež v nepresnosti niektorých údajov. Medzi hlavné ukazovatele, ktoré je nutné
sledovať, patria:
- vracajúci sa návštevníci – aby sme zistili ich chovanie,
- noví návštevníci – dôvodom je zistenie odkiaľ na stránku chodia,
- návštevy bez okamžitého odchodu – zistí sa fungovanie webu, jeho štruktúra,
- návštevy s konverziami (výraz „konverzie“ vysvetlený v stati 1.3.3) –
najdôležitejšia analýza, ak podnik sleduje konverzie (pozn. hlavne podniky,
ktoré prevádzkujú elektronický obchod)“ (JANOUCH, 2010 s. 116).
14
1.3.3 Informácie poskytované webovou analýzou
„Nedostatočne výkonný web zastaví návratnosť investícii a môže poškodiť
firemnú značku. Potrebujeme zistiť, čo presne web brzdí. Je na vine marketingová
kampaň alebo schopnosť webu viesť ku konverziám? Výraz konverzie najlepšie
vystihuje nasledujúci obrázok, ktorý opisuje mieru konverzií v rokoch 2005 – 2007,
kedy sa pohybovala v rozmedzí 2 až 3 percentá“ (CLIFTON, 2009 s. 20).
Obrázok č.1: Miera konverzii sa v rokoch 2005 až 2007 pohybovala medzi 2-3%
(CLIFTON, 2009).
„Ak sme prevádzkovateľmi internetového obchodu, tak je pre nás miera
konverzií jeden z kľúčových faktorov, pretože predstavuje percento návštevníkov
webu, ktorí si u nás niečo skutočne zakúpia. Webová analytika poskytuje nástroje na
zhromažďovanie informácii o tom, čo sa na našom webe deje, a umožňuje nám
otestovať ich účinky.
Výraz webová analýza obsahuje široké spektrum oblastí, ktoré vyžadujú
rozličné metodiky a techniky na zhromažďovanie dát. Napríklad nástroje pracujúce
mimo samotný web (offline tools) sa používajú na zistenie veľkosti množiny našich
potenciálnych zákazníkov, sily nášho hlasu – viditeľnosť a aktuálneho diania na
internete (komentáre). Oproti tomu nástroje pracujúce na webovej stránke (onsite
alebo online tools) sledujú trasu návštevníka, jej kritické faktory a komerčný účinok
nášho webu, s ktorého existenciou sú tieto charakteristiky priamo spojené“
(CLIFTON, 2009 s. 20).
15
Jedna zo služieb s názvom Google Analytics, ktorú podrobnejšie rozoberieme
v nasledujúcej kapitole, je webovým nástrojom na vytváranie prehľadu
o návštevnosti. Pod pojmom webová analýza budeme vo všeobecnosti rozumieť
webové nástroje na meranie.
„Treba však mať na pamäti to, že webová analýza je iba nástrojom, nemala by
byť cieľom. Nedokáže nám povedať, prečo sa návštevníci webu správajú tak, ako sa
správajú, ale ktoré vylepšenia by sme mali vykonať. K tomu je nutné investovať do
analýzy štatistík, čo znamená najať odborníka, vyškoliť pracovníkov, využiť služby
externých konzultantov alebo toto všetko skombinovať dohromady“ (CLIFTON, 2009
s. 20).
1.4 Nástroje na analýzu návštevnosti
Na internete existuje veľké množstvo rôznych systémov, aplikácií, ktoré sú či
už zložitejšie, jednoduchšie na ovládanie, platené alebo voľne prístupné, určené pre
malé alebo veľké podniky. Avšak z každého takéhoto zdroja dokážeme určiť isté
množstvo informácií, ktoré boli pre nás doteraz neprístupné a ktoré nám môžu
pomôcť vylepšiť svoju webovú stránku, napr. ako prilákať nových návštevníkov alebo
si udržať súčasných, atď.
V tejto kapitole budeme analyzovať nasledujúce nástroje na prehľad návštevnosti
webových stránok:
- Google Analytics
- a ostatné nástroje, slúžiace na meranie návštevnosti.
1.4.1 Nástroj Google Analytics
„Ak implementujeme Google Analytics, alebo aj webovú analýzu po prvýkrát,
je potrebný určitý prehľad metrík návštevnosti, ktoré slúžia na zistenie úrovne
„premávky“ a rozloženia návštevníkov. Medzi príklady metrík prvej úrovne patria
nasledujúce:
- počet denne prijímaných návštevníkov,
- priemerná miera konverzie (napr. predaj, registrácia alebo sťahovanie),
- najnavštevovanejšie stránky,
- priemerná doba návštevy webu a množstvo návratov návštevníkov,
- priemerná hĺbka návštevy v súvislosti s tým, odkiaľ návštevník prišiel,
16
- geografické rozloženie návštevníkov a ich jazykové nastavenia
- miera „lepkavosti“ stránok: či návštevníci pretrvajú na stránke dlhší čas, alebo
navštívia len prvú a odídu“ (CLIFTON, 2009 s. 21).
„Ak je súčasťou webu aj elektronický obchod, dôležité sú aj nasledujúce tvrdenia:
- Aký príjem web generuje a odkiaľ zákazníci prichádzajú?
- Aké sú najpredávanejšie výrobky a aká je priemerná hodnota faktúry pri ich
objednaní?“ (CLIFTON, 2009 s. 21).
Nemenej dôležitá otázka, čo sa týka celého fungovania podniku, či inštitúcie,
je návratnosť investície vloženej do tejto analýzy. Služba Google Analytics je
zadarmo ponúkaný nástroj na zber a sledovanie dát. Netreba však zabudnúť na fakt,
že analýza, interpretácia a samotné zmeny na webe vyžadujú zo strany
prevádzkovateľa vynaloženie istých prostriedkov. Peňažný obnos investovaný do
webovej analýzy je preto závislý od dôležitosti potreby webu vzhľadom k podnikaniu.
1.4.1.1 Postup nastavenia služby Google Analytics
„Služba Google Analytics sa dá nastaviť pomerne jednoducho v šiestich
nasledujúcich krokoch:
a. Navštíviť stránku Google Analytics (http://www.google.com/analytics).
b. Kliknúť na „Zaregistrovať sa teraz“. Na registráciu je potrebný e-mail. Dá sa
použiť e-mail od firmy Google (Gmail) alebo aj iný.
c. Prihlásiť sa do Google Analytics, kde v pravom hornom rohu je potrebné
vybrať v „Moje účty Analytics“ možnosť „Vytvoriť nový účet“.
d. Vyplniť adresu URL webových stránok a názov, pod ktorým chceme účet
viezť, potom je potrebné vyplniť meno a krajinu a nakoniec odsúhlasiť
zmluvné podmienky.
e. Google následne vygeneruje kód, ktorý je nutné vložiť do HTML kódu každej
stránky nášho webu (ktorý chceme sledovať).
f. Potom, čo Google overí vloženie kódu, začne sledovať naše stránky“
(JANOUCH, 2010 s. 119).
17
1.4.1.2 Rozhodnutia, s ktorými nám Google Analytics môže pomôcť
(CLIFTON, 2009 s. 22) tvrdí, že „je dôležité, aby organizácia venovala istý
čas plánovaniu svojich kľúčových ukazovateľov výkonnosti (Key Performance
Indicators – KPI). Tieto ukazovatele nám poskytujú zostručnený výpis zo širokej
škály údajov o návštevnosti webu vo forme čistej informácie. Jednoducho povedané,
KPI predstavujú kľúčové faktory, ktoré sú pre organizáciu špecifické, ktoré sú teda
meradlom úspechu.
Služba Google Analytics poskytuje údaje, z ktorých sa dajú určitým postupom
zostaviť kľúčové ukazovatele výkonnosti, a ktoré môžu v niektorých prípadoch
poskytovať tieto informácie priamo. Väčšina kľúčových ukazovateľov sú pomerové
hodnoty, kde hrá dôležitú úlohu analytik, ktorý tieto hodnoty posúdi s ohľadom na
konkrétnu organizáciu. Úlohou organizácie bude na základe týchto informácii prijať
rozhodnutia“.
„Pri zapájaní do procesu zlepšovania výkonnosti webu, je potrebné pozerať sa
na tieto zmeny ako na kontinuálny proces, nie ako na jednorazovú opravu.
Tento proces sa dá vyjadriť pomocou skratky ZMAT, ktorá zahŕňa:
- Získanie návštevníkov,
- Meranie výkonnosti,
- Analýza trendov,
- Testovaním k zlepšeniu“ (CLIFTON, 2009 s. 23).
1.4.1.3 Kľúčové rysy a schopnosti služby Google Analytics
Clifton rozpísal vo svojej knihe veľké množstvo výhod služby Google
Analytics. Nasledujúci zoznam obsahuje vybraných 11 najdôležitejších,
najzákladnejších:
1. „Podpora a rozhranie v niekoľkých jazykoch. Služba Google Analytics vie
zobraziť prehľady v 25 jazykoch a toto číslo sa neustále zvyšuje. Patrí tam aj
slovenčina, čeština, maďarčina, poľština, nemčina, ruština, angličtina
a podobne.
2. Veľká škála využitia. Cieľové publikum služby Google Analytics sa dá
prirovnať k publiku internetovej reklamy – všetci. Paleta klientov sa pohybuje
od niekoľkých zobrazení stránok za deň, až k najznámejším značkám
18
s najvyťaženejším webom internetu, čo sú weby s návštevnosťou vyššou ako
miliarda za deň.
3. Prvky použiteľné pre veľké spoločnosti aj malých podnikateľov. Obidva
typy užívateľov chápu, že potrebujú zmerať návštevnosť ich webu, ale
obávajú sa, že kombináciou s ostatnými aspektmi obchodnej činnosti ich zahltí
príval dát.
4. Vizualizácia „lieviku“. Tieto „lieviky“ (angl. funnels), sú cesty ktorými
prechádzajú návštevníci pred dosiahnutím cieľovej konverzie. Zrejmou a už
spomínanou konverziou je nákup v internetovom obchode, kde cesta
predstavuje proces dokončenia objednávky. Existujú však aj iné, ako napríklad
registračný proces alebo kontaktný formulár. Vizualizáciou tejto cesty
môžeme vidieť ktoré stránky vedú k stratám konverzii a kam naši potenciálni
zákazníci odchádzajú.
5. Riadiaci panel na mieru. Riadiaci panel (angl. dashboard) je prvá časť, ktorú
vidíme pri prezeraní našich prehľadov. Môžeme tu rozmiestniť a usporiadať
kľúčové časti svojich prehľadov pre okamžité porovnanie. Prehľady na
riadiacom paneli sú kópiami z hlavných častí služby Google Analytics.
Kedykoľvek je možné zmeniť a preusporiadať až 12 prehľadov podľa potreby.
6. Lokalizácia užívateľov na mape. Táto funkcia ponúka grafický spôsob
reprezentácie dát, ktorý vyjadruje, z akej časti sveta sa návštevníci pri
prezeraní webu pripájajú. Na základe databázy lokalít IP adries sa zobrazujú
kľúčové metriky nad mapou sveta, oblasti alebo krajiny. Máme tak
k dispozícii jasnú predstavu o tom, z akých častí sveta prichádzajú návštevníci
a to až na úroveň jednotlivých miest.
7. Export dát a plánovanie. Údaje z prehľadu sa dajú ručne exportovať do
najrôznejších formátov, ako XLS, CSV, PDF, alebo aj overený formát XML.
Môžeme taktiež naplánovať, aby sa na našu a zároveň aj na 24 iných e-
mailových adries automaticky odoslalo ľubovoľné hlásenie.
8. Porovnanie časových období. Okrem porovnávacieho zobrazenia časových
období vedľa seba v jednom okne prehliadača ponúka služba Google
Analytics unikátnu metódu „okna na časovej osi“ slúžiacej na výber časových
období bez straty prehľadu o dlhodobých trendoch. Môžeme si tak napríklad
vybrať časové obdobie, ktoré zobrazuje maximálny počet návštevníkov,
ktorého sme si predtým neboli vedomí.
19
9. Tvorba prehľadov pre elektronické obchody. Môžeme sledovať zdroje
návratnosti investícii na úrovni jednotlivých produktov.
10. Štatistiky interného vyhľadávania. Pri zložitých weboch (obsahujúcich
veľký počet stránok) predstavuje interné vyhľadávanie dôležitú súčasť jej
navigačného systému. Môžeme zistiť koľko užívateľov vyhľadávanie použilo,
ktoré stránky vedú návštevníkov k vyhľadávaniu a aké stránky navštevujú
z výsledkov vyhľadávania.
11. Sledovanie udalostí. Tento prehľad zobrazuje udalosti zvlášť od počtu
zobrazení stránok. Ak stránka obsahuje napríklad videá, flash-ové prvky,
možnosť stiahnutia súboru, prehľad zobrazí aké množstvo návštevníkov tieto
súčasti využije“ (CLIFTON, 2009 s. 48,49,50).
1.4.2 Ostatné nástroje, slúžiace na meranie návštevnosti
Google Analytics od spoločnosti Google patrí medzi najznámejšie
a najpoužívanejšie nástroje na meranie návštevnosti webových stránok, no tejto
problematike sa venujú aj iné organizácie. V tejto kapitole spomenieme niektoré
vybrané príklady týchto nástrojov, medzi ktoré patria:
- software Urchin,
- Omniture (www.omniture.com),
- Weblog Expert (www.weblogexpert.com),
- Webalizer (www.mrunix.net/webalizer),
- Lyris HQ Web Analytics Solution (www.lyris.com/solution/lyris-hq/web-
analytics/),
- Webtrends Analytics (www.webtrends.com),
- Site Meter (www.sitemeter.com),
- Coremetrics (www.coremetrics.com),
- PHPmyvisites (www.phpmyvisites.us).
Z vyššie uvedených nástrojov sa budeme dôkladnejšie venovať softvéru Urchin.
1.4.2.1 Software Urchin
„Urchin je softvérovou spoločnosťou a technológiou, ktorú v roku 2005
odkúpila spoločnosť Google a ktorá sa stala východiskom na vytvorenie Google
Analytics. Software Urchin je nástroj webovej analýzy, ktorý je k dispozícii na
20
stiahnutie a ktorý funguje na lokálnom serveri (Unix či Windows). Urchin vytvára
prehľady spracovaním serverových log súborov (viď kapitola 1.3.1), vrátane
hybridných, ktoré kombinujú údaje log súborov a stránkových značiek“ (CLIFTON,
2009 s. 54).
(CLIFTON, 2009) tvrdí, že Urchin je v podstate rovnaká technológia ako
Google Analytics, no v prevádzkovaní sa vyskytujú určité rozdiely. Prvým dôležitým
rozdielom je, že služba Google Analytics je bezplatná, zatiaľ čo Urchin je licencovaný
produkt a preto je nutné si ho zakúpiť. Druhým podstatným rozdielom je, že Google
Analytics odstraňuje značnú časť režijných nákladov z oblasti IT, ktoré sú obvykle
spojené s implementáciou nástrojov na webovú analýzu. Zber a uloženie dát, údržbu
a aktualizáciu programu za nás vykonáva spoločnosť Google, pričom v prípade
software Urchin to máme na starosti my. Software Urchin dokáže sledovať
a zobrazovať dáta tak dlho ako chceme, služba Google Analytics sa v súčasnosti
zaviazala uchovávať dáta po dobu minimálne 25 mesiacov.
(Pozn. Približne každých 1000 návštevníkov vytvorí približne 4MB záznamu. To
znamená, že 10 000 návštev za mesiac vytvorí 500MB za rok. Ak rátame 100 000
návštev za mesiac, za rok je to 5GB dát a tak ďalej)
Podľa (CLIFTON, 2009) existujú však aj prípady, keď je práve Urchin
výhodnejším riešením. Je to v prípade ak má spoločnosť intranetový web za bránou
firewall, ktorá blokuje internetovú aktivitu (teda odosielanie údajov o návštevnosti
smerom na server Google Analytics) – Google Analytics si na svoju funkčnosť
vyžaduje bezproblémový a priamy prístup na internet. Ďalším z niekoľkých prípadov
je, keď nie je možné stránku vybaviť potrebnými značkami (napr. na weboch typu
WML pre mobilné telefóny), vtedy Google Analytics nie je možné použiť.
1.5 Prípadová štúdia o využití Google Analytics
Dôkazom toho, že služba Google Analytics je celosvetovo používanou
službou, svedčí fakt, že na internete sú voľne dostupné prípadové štúdie rôznych
spoločností, ktoré sa rozhodli túto službu využiť. V nasledujúcich odstavcoch
spomenieme prípadovú štúdiu ČSOB poisťovne.
21
1.5.1 Reklamná kampaň ČSOB poisťovne
ČSOB poisťovňa využila obsahovú sieť Google vo svojej letnej kampani na
cestovné poistenie. Pomocou nástroja na tvorbu grafickej reklamy, softvéru s názvom
Display Ad Builder, sa pokúsili čo najefektívnejšie zamerať svoju reklamu na
návštevníkov vybraných webových stránok.
Pozn.: Obsahová sieť (Content network) je veľká skupina webových stránok,
spravodajských serverov, blogov a iných, ktoré spolupracujú so spoločnosťou Google
na zobrazovanie reklám. Obsahová sieť zasahuje až 76% (interný zdroj Google)
internetových užívateľov, ktorí na podobných stránkach trávia väčšinu svojho času.
„Podľa špecialistky na internetový marketing v ČSOB poisťovni, spoločnosť
vidí v obsahovej sieti tieto výhody:
- interakcia s užívateľmi na cieľových weboch,
- vytvorenie asociácie medzi obsahom stránky reklamným odkazom
užívateľom,
- možnosť tematického zamerania podľa témy webovej stránky“
(Sites.google.com, 2011).
Poisťovňa použila vo svojej kampani 2 typy reklám – textové a grafické
reklamy. Čo sa týka textových reklám v obsahovej sieti, ČSOB poisťovňa sa zamerala
predovšetkým na propagáciu produktov, ktoré je potrebné užívateľom obšírnejšie
vysvetliť.
„S grafickými reklamami to bolo o čosi zložitejšie, pretože niektoré české
weby (na rozdiel od obsahovej sieti Google) nepodporujú formáty bannerov (viď
Doplňujúce pojmy v časti 1.2) podľa štandardov IAB (The Internet Advertising
Bureau). Z toho dôvodu bolo nutné vytvárať 2 sady bannerov, čo malo samozrejme
svoj dopad na náklady na samotnú kampaň. Riešením na tento problém bol
spomínaný nástroj na tvorbu grafických reklám Display Ad Builder. ČSOB tak
nemusela platiť druhým firmám za tvorbu týchto reklám, jednoducho si ich sama
vytvorila. Tvorba bannerov v tomto nástroji je veľmi intuitívna a môže si ich
prispôsobiť presne podľa svojich predstáv“ (Sites.google.com, 2011).
22
Obrázok č.2: Výsledky kampane ČSOB cestovného poistenia (Sites.google.com,
2011).
Na obrázku č. 2 je zobrazený výsledok kampane počas dvoch mesiacov od 1.7.
do 1.9. Meraná veličina s názvom „imprese“ podľa (Adaptic.cz, 2011) znamená
„jedno zobrazenie banneru, resp. odoslanie reklamného banneru potom, čo reklamný
systém príjme požiadavku príslušného servera. Tento termín je často mylne
prekladaný ako „pozretie“, čo je nesprávne, pretože počet zobrazení stránky, na ktorej
je banner, neznamená, že návštevník si musel všimnúť aj danú reklamu“. Na obrázku
č. 2 je zobrazená skratka CPT (Cost Per Thousand), taktiež označovaná aj ako CPM
(Cost Per Mille), podľa (STUCHLÍK, a iní, 2000 s. 197) znamená „cenu za tisíc
zobrazení reklamného banneru. CPM sa udáva v peňažných jednotkách a informuje,
koľko bude stáť 1000 (tal. Mille) zobrazení jedného banneru. Napríklad CPM = 350
CZK znamená, že zadávateľ reklamy zaplatí za jedno zobrazenie 35 halierov“.
23
2. ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA
www.ef.umb.sk
Úlohou druhej kapitoly je analyzovať návštevnosť vybraného webového sídla
na základe dostupných údajov. Záver tejto kapitoly obsahuje zhrnutie poznatkov
zistených z analýzy a obsahuje taktiež aj niekoľko návrhov na zlepšenie. Pár týždňov
po zadaní tejto témy sme sa pokúsili kontaktovať niektoré vybrané firmy s prosbou
o spoluprácu, avšak ani jedna z oslovených spoločností ju s nami nechcela nadviazať
a tak sme museli zdroje hľadať niekde inde. Pán Ing. Laco z katedry kvantitatívnych
metód a informačných systémov Ekonomickej fakulty UMB v Banskej Bystrici mi
ponúkol možnosť použiť a analyzovať informácie z fakultnej webovej stránky
Univerzity Mateja Bela. Na nasledujúcich stranách použijeme informácie o webovom
sídle www.ef.umb.sk zo služby Google Analytics.
2.1 Prístup k dátam služby Google Analytics
Prístup k dátam služby Google Analytics je umožnený cez internetovú stránku
google.com/analytics, je veľmi jednoduchý, jedinou podmienkou je mať tam
vytvorený svoj účet alebo napríklad stačí aj mailová adresa služby Gmail (Google
Mail). Po kliknutí na „Prístup k službe Analytics“ sa objaví stránka, kde je potrebné
sa prihlásiť so svojím účtom a po absolvovaní tohto kroku môžeme sledovať
návštevnosť našej vybranej webovej stránky.
24
Obrázok č. 3: Úvodná stránka služby Google Analytics (Google.com/analytics,
2011).
2.2 Hlavná ponuka dát služby Google Analytics
Po zobrazení prehľadu o návštevnosti vybranej webovej stránky (ďalej len
„prehľad“) je na ľavej strane zobrazený panel s možnosťami, aký druh prehľadu si
želáme prezerať. Celý systém je rozdelený do viacerých skupín a to:
- informačný panel,
- spravodajstvo Analytics (beta),
- návštevníci,
- zdroje návštevnosti,
- obsah,
- ciele,
- vytváranie vlastných prehľadov.
Celý proces analyzovania a poznávania údajov v tejto službe je veľmi
intuitívny, údaje sa zobrazujú v závislosti od kontextu. To znamená, že keď máme
niekde prehľad o počte návštevníkov za vybraný týždeň, hneď vedľa sú informácie
o tom ako sa na danú webovú stránku dostali a podobne.
Pozn.: Záber sledovaných informácii službou Google Analytics je veľmi široký
a rozsiahly, preto sme si pre prehľadnosť zvolili len určité časové obdobie, ktoré bude
predmetom analýzy a to kalendárny rok 2010.
2.2.1 Informačný panel
Informačný panel je prvý typ prehľadu, ktorý sa nám zobrazí na obrazovke.
Ak nie je nastavené inak, graf bude zobrazovať informácie za posledný kalendárny
mesiac, ak je dnes napríklad 2. apríla budú zobrazené údaje od 1. marca do 1. apríla.
Aktuálny deň sa nezapočítava z toho dôvodu, aby neboli informácie skreslené, budú
dostupné až na druhý deň (teda podľa príkladu by to bolo 3. apríla).
Keďže sme si vybrali za sledované obdobie rok 2010, na obrázku vidíme graf
návštevnosti za celý rok. Tento graf sa dá prispôsobiť, aby zobrazoval návštevnosť za
25
každý deň, týždeň alebo mesiac. Meniť tieto prehľady sa dajú jednoduchým výberom
v pravom hornom rohu vedľa „Graf podľa“.
Obrázok č. 4: Graf návštevnosti sídla www.ef.umb.sk za rok 2010 podľa týždňov
(Google.com/analytics, 2011).
Návštevnosť tohto webového sídla kolíše v závislosti od časového obdobia
v roku - či práve prebieha semester, prázdniny, skúškové obdobie, či je tesne pred
semestrom a študenti sa prihlasujú na rozvrh a podobne. Tieto a mnohé iné kritéria
ovplyvňujú návštevnosť tejto stránky, ktorú budeme hlbšie analyzovať
v nasledujúcich riadkoch.
Za rok 2010 Google Analytics zaznamenal súhrnne 1 220 632 návštev
a 4 794 598 zobrazení stránok. Návštevou sa myslí vstup užívateľa na stránku a počet
zobrazení znamená súhrnný počet zobrazení všetkých (pod)stránok sídla EF UMB.
Treba zdôrazniť fakt, že spomenutý počet návštev nehovorí o tom, koľko rôznych
ľudí spolu prišlo na stránku. O tomto hovorí iný ukazovateľ a to absolútny počet
jedinečných návštevníkov, ktorý má na sídle Ekonomickej fakulty UMB hodnotu
161 910 návštevníkov. To znamená, že bolo zaznamenaných 161 910 návštev, kde
každá návšteva bola uskutočnené z jedinečnej IP adresy. Tento údaj je najviac
smerodajný, ak chceme približne zistiť, koľko rôznych ľudí navštívilo naše sídlo.
Avšak ani ten nie je úplne presný, pretože jeden a ten istý človek mohol navštíviť
stránku z dvoch alebo viac rôznych počítačov (s rozdielnymi IP adresami – napríklad
raz z domu, druhýkrát z internetovej kaviarne, ...) – je to v podstate jedna a tá istá
osoba, no pre Google Analytics sú to dvaja rôzni návštevníci. Niektoré typy
domáceho internetového pripojenia priraďujú rôzne IP adresy už pri každom
prihlásení do siete – takéto IP adresy sa nazývajú dynamické, je to ďalší z faktorov,
ktorý treba brať do úvahy ak sa pracuje práve s ukazovateľom absolútneho počtu
jedinečných návštevníkov.
26
Pomerom ukazovateľa počtu zobrazení stránok a počtu návštev dostaneme
priemerný počet zobrazení stránok na jedného užívateľa. Tento ukazovateľ je veľmi
zaujímavý, pretože hovorí, koľko stránok si daný užívateľ „prekliká“, kým z nej
odíde. Môže to značiť okrem iného to, že daná stránka má zaujímavý obsah
a užívatelia si ju radi prezerajú, študujú, alebo môže hovoriť o tom, že užívateľ musí
prejsť istým počtom stránok, kým sa dostane k tomu, čo chce. Webové sídlo EF UMB
má priemerný počet stránok na jednu návštevu za sledované obdobie hodnotu 3,93.
Ďalším ukazovateľom, ktorý nám ponúka informačný panel, je miera
odchodov zo vstupnej stránky. Miera odchodov zo vstupnej stránky je percentuálne
vyjadrenie návštev jedinej stránky alebo návštev, počas ktorých používateľ opustí
webovú lokalitu zo vstupnej (úvodnej) stránky. Toto kritérium môžeme používať na
meranie kvality návštevy. Vysoká miera odchodov zo vstupnej stránky zvyčajne
znamená, že vstupné stránky webovej lokality nie sú pre návštevníkov relevantné.
Čím príťažlivejšia vstupná stránka je, tým viac návštevníkov na danej webovej
lokalite zostane. Na webe Ekonomickej fakulty je táto miera odchodov 22,93%.
Google Analytics taktiež meria aj priemernú dobu, akú každý návštevník strávi na
stránke, za rok 2010 to na sídle EF UMB boli 4 minúty 20 sekúnd.
Informačný panel ponúka taktiež niekoľko vybraných prehľadov, ktoré sa nám
zobrazia na prvej stránke služby Google Analytics, sú usporiadané v spodnej časti.
Pre stránku EF UMB sú to prehľady o zdrojoch návštevnosti, o absolútnom počte
návštevníkov, o zobrazení návštevníkov na mape a prehľad obsahu - tieto prehľady sa
dajú odstrániť alebo nahradiť ich inými, pre nás dôležitejšími prehľadmi.
Všetky vyššie uvedené informácie sú obsahom informačného panelu
a poskytujú tieto informácie hneď na úvod. V nasledujúcich kapitolách si tieto
informácie hlbšie zanalyzujeme a ukážeme si aj ich priebeh počas roka.
2.2.2 Spravodajstvo Analytics
Spravodajské prehľady sú toho času v službe Google Analytics viac menej
novinkou, pretože sú ešte označované slovíčkom BETA, čo znamená že táto služba je
ešte v testovacej verzii. Hlavnou myšlienkou tejto služby je, že zdôrazní akúkoľvek
abnormalitu týkajúcu sa návštevnosti webového sídla za sledované obdobie. Teda či
práve v daný deň neprišlo o 300% viac návštevníkov ako obvykle, alebo či sa zrazu
rapídne neznížil čas strávený na stránke a podobne. Rozsah sledovaných faktorov je
naozaj široký a detailný. Google Analytics ponúka na výber z troch možností týchto
27
prehľadov, a to denné, týždenné a mesačné upozornenia. Logika káže, že týždenné
prehľady budú súhrnom denných upozornení a mesačné prehľady súhrnom
týždenných upozornení, no nie je tomu tak. Denné prehľady upozorňujú na anomálie
zistené v rámci jedného meraného dňa v porovnaní s inými dennými priemernými
hodnotami, týždenné prehľady toto robia v rámci celého týždňa a mesačné v rámci
mesiaca. Teda ak sme počas mesiaca apríl zaznamenali napríklad 6 rôznych denných
upozornení, môže sa stať, že v rámci mesiaca to nebude žiadny výkyv z priemerných
hodnôt.
V službe Spravodajstvo Analytics sa dá nastaviť aj tzv. miera citlivosti
upozornenia pričom pri nízkej miernej citlivosti sa budú zobrazovať len tie
najdôležitejšie upozornenia a naopak pri najväčšej všetky upozornenia.
Za celý rok 2010 sa na sídle EF UMB vytvorilo celkovo 48 mesačných
upozornení z toho 34 bolo vytvorených v jednom mesiaci a to v júly, ktorý si bližšie
rozoberieme o pár riadkov nižšie.
Mesiac Počet mesačných
hlásení
Mesiac Počet mesačných
hlásení
Január 2 Júl 34
Február 2 August 0
Marec 1 September 4
Apríl 1 Október 1
Máj 0 November 1
Jún 2 December 0
Tabuľka 1: Prehľad počtu mesačných hlásení pre jednotlivé mesiace roku 2010
(Zdroj: vlastné spracovanie).
Celkový počet týždenných hlásení je 246, kde maximálny počet 31 hlásení za
týždeň bol zaznamenaný v týždni od 19.12.2010 do 25.12.2010. Údaj o denných
hláseniach nie je k dispozícii, no maximálny počet 14 hlásení sa vyskytol 3.8.2010.
Ako vidíme, potvrdil sa fakt, že ak máme za deň určitý počet hlásení, z mesačného
hľadiska sa nám to tak výrazne nemusí premietnuť.
O tom, že služba Google Analytics môže plne nahradiť aj celý tím analytikov,
ktorí by sa zaoberali skúmaním návštevnosti vybraného sídla, hovorí nasledujúca
hĺbková analýza, ktorú vykonáva Google Analytics. Počas mesiaca júl bolo
28
zaznamenaných 34 z celkového počtu 48 mesačných hlásení, čo predstavuje približne
71% z celkového počtu. Google Analytics napríklad zistil, že na stránke je očakávaná
celková návštevnosť za mesiac júl v rozpätí 116 383 – 131 129 návštev. Bola však
zistená veľká odchýlka od tohto odhadu, pretože z istého dôvodu bola len 40 323, čo
predstavuje pokles o 66%. V mesiaci júl bol očakávaný počet 21 299 – 24 205 nových
návštevníkov, no prišlo 11 024, čo je pokles o 50%. Takisto sa znížil aj celkový počet
zobrazení stránok o 68% z očakávaných 444 917 – 594 123 na 147 128. Google
Analytics nerobí len celkové prehľady, ale aj v rámci miest. V Banskej Bystrici sa
vyskytli v júli 2010 3 anomálie. Znížil sa priemerný čas na stránke o 53%, znížil sa
taktiež počet zobrazení stránok o 84% a miera odchodov zo vstupnej stránky o 57%.
Pre porovnanie s júlom roku 2009, kde bolo vytvorených 19 upozornení
z celkového počtu 56 upozornení za rok, čo predstavuje len 33,9% je na mieste
otázka, prečo Google Analytics očakával taký veľký počet návštevníkov a prečo boli
všetky tieto ukazovatele v skutočnosti nadhodnotené niekde viac ako o 30%. Počet
týždenných hlásení za júl 2010 je 28, mesačných 34, pričom za január toho istého
roku bolo vygenerovaných 44 týždenných hlásení, no len 2 mesačné. Treba však brať
do úvahy obdobie, za ktoré sa táto služba na danej webovej stránke používa
a množstvo údajov dostupných z minulých období a fakt, že Spravodajstvo Analytics
je ešte len v testovacej verzii.
2.2.3 Návštevníci
V sekcii Návštevníci sú prezentované všetky potrebné informácie
o návštevníkoch a návštevách uskutočnených na našu vybratú stránku.
2.2.3.1 Zobrazenie na mape
Google Analytics ponúka možnosť zobrazenia návštev na mape sveta, kde
zobrazuje koľko návštev bolo zaznamenaných z tej ktorej krajiny. Ako bolo
spomenuté v predchádzajúcich kapitolách, súhrnný počet návštev predstavuje sumu
1 220 632. Najviac návštev, 1 183 956, bolo zaznamenaných zo Slovenskej republiky.
(CLIFTON, 2009) tvrdí, že tento údaj je veľmi dôležitý, pretože nám umožňuje
identifikovať, odkiaľ prichádzajú naši návštevníci, čo nám z pohľadu podnikania
pomôže identifikovať tie najlukratívnejšie trhy vzhľadom ku geografickej polohe. Na
nasledujúcom obrázku je zobrazená mapa sveta, kde najtmavšie miesta znamenajú
najvyššiu návštevnosť a najsvetlejšie najmenšiu.
29
Obrázok č. 5: Mapa návštev webového sídla EF UMB (Google.com/analytics, 2011).
Ako bolo spomenuté, zo Slovenskej republiky bolo uskutočnených najviac
návštev. Pre ostatné krajiny boli namerané nasledujúce hodnoty.
P. č. Krajina Počet návštev P. č. Krajina Počet návštev
1 Slovenská republika 1 183 956 8 -Neidentifikovateľné- 1 347
2 Česká republika 11 604 9 Poľsko 1 150
3 Spojené kráľovstvo 3 358 10 Švajčiarsko 1 092
4 Nemecko 3 247 11 Grécko 845
5 Rakúsko 2 329 12 Francúzsko 804
6 USA 1 966 13 Taliansko 758
7 Španielsko 1 622 14 Írsko 670
Tabuľka č. 2: Prehľad návštev prvých 14 krajín sveta usporiadané zostupne (Zdroj:
vlastné spracovanie)
Na konci tohto zoznamu je niekoľko štátov ktoré majú iba jednu návštevu
(napríklad Mongolsko, Albánsko, Kuvajt, Čile, Srí Lanka, Sýria, Kambodža,
Turkmenistan) a celkový zoznam má dĺžku 113 položiek – teda zo 113 rôznych krajín
bola uskutočnená minimálne 1 návšteva. Avšak treba spomenúť opäť jeden fakt a to,
že Google meria tieto údaje na základe IP adries. Každá krajina ma priradené svoje
charakteristické cifry a podľa týchto cifier vie návštevníkov Google zaradiť do danej
krajiny. Existujú však aj počítačové programy, ktoré dokážu túto IP adresu zmeniť na
inú a dokonca aj na IP adresu iného štátu. Môže sa teda stať, že spomenuté návštevy
30
z ďalekých štátov nemuseli byť vôbec uskutočnené odtiaľ, ale napríklad aj zo
Slovenska.
Google Analytics nemeria návštevy len na úrovni štátov, dá sa zobraziť aj
prehľad na úrovni kontinentov, subkontinentov, či miest. My sa zameriame na
mestskú úroveň v Slovenskej republike. Na prekvapenie najviac návštev bolo
zaznamenaných z Bratislavy a to celkovo 460 467 návštev, pričom z Banskej Bystrice
len 343 296, čo predstavuje 28,99% z celkového počtu.
P. č. Mesto Počet návštev P. č. Mesto Počet návštev
1 Bratislava 460 467 8 Ružomberok 23 376
2 Banská Bystrica 343 296 9 Martin 22 636
3 Žilina 37 833 10 Spišská Nová Ves 16 499
4 Košice 37 823 11 Nitra 13 058
5 Poprad 29 338 12 Prievidza 11 483
6 Zvolen 27 627 13 Brezno 11 162
7 Liptovský Mikuláš 25 491 14 Trnava 10 749
Tabuľa č. 3: Prehľad návštev z úrovne miest zoradené zostupne (Zdroj: vlastné
spracovanie).
Google Analytics meria údaje aj v rámci jednotlivých miest, pre Banskú
Bystricu je priemerný čas strávený užívateľmi na stránke je 03:48 minúty, čo je
približne o 30 sekúnd menej ako celoročný priemer celkovo. Miera odchodov zo
vstupnej stránky je 31,46%, čo je o 37,18% viac ako priemer stránky celkovo.
Priemerný počet stránok na jednu návštevu predstavuje 3,33, čo je 0,6 menej ako
priemer stránky a percento nových návštev je 7,52% pričom priemer stránky je
12,01%. Celkovo sa teda dá povedať, že hodnoty pre Banskú Bystricu sú
podpriemerné.
2.2.3.2 Noví a vracajúci sa návštevníci
Ako bolo už párkrát spomenuté, celkový počet návštev predstavuje 1 220 632.
Tento údaj sa skladá z dvoch častí a to z nových a vracajúcich sa návštevníkov.
Rozdiel je veľmi jednoduchý, Google Analytics označí návštevníka ako vracajúceho
sa vtedy, ak vo webovom prehliadači, prostredníctvom ktorého získava prístup na
našu stránku, existuje malý súbor zvaný „cookie“. Server (Support.mozilla.com,
2011), definuje súbor cookie nasledovne: „Cookie je súbor vytvorený webovou
stránkou a uložený vo vašom počítači, ktorý obsahuje napr. informácie o nastaveniach
31
pri návšteve tejto webovej stránky. Pri návšteve stránky používajúcej cookies, táto
stránka môže požiadať Firefox o uloženie jedného alebo viacerých súborov cookies na
pevný disk počítača.“ Laicky povedané, ak daná stránka nájde v počítači tento súbor
a užívateľ ho má povolený vo svojom prehliadači, dotyčný bude označovaný ako
vracajúci sa návštevník. Z celkového počtu návštev predstavuje 12,18% nových
návštevníkov, čo je počet 148 699 návštev, a zvyšných 87,82% predstavujú vracajúci
sa návštevníci, čo je v absolútnom vyjadrení 1 071 933 návštev.
Vracajúci sa návštevníci teda predstavujú majoritu všetkých návštev a preto sú
ich hodnoty o priemernom čase strávenom na stránke, miere odchodov zo vstupnej
stránky a počet stránok navštívených za jednu návštevu takmer identické
s celoročnými priemermi.
Obrázok č. 6: Graf vracajúcich sa návštevníkov, denný prehľad
(Google.com/analytics, 2011).
Z predchádzajúceho obrázku je jasne vidieť, že počet návštev veľmi výrazne
osciluje. Dajú sa tam identifikovať 3 obdobia, počas ktorých návštevnosť stúpa, a 3
obdobia keď návštevnosť klesá. Stúpajúcu tendenciu evidujeme od začiatku roka
približne do prvej polovice februára. Je to spôsobené tým, že pre študentov v tom čase
vrcholí semester a skúškové obdobie. Z toho dôvodu stránku navštevujú študenti,
ktorí sa chcú dostať do Akademického informačného systému (AIS) a mnohí iní, ktorí
chcú získať informácie o predmetoch a podobne. Veľmi dôležitý dátum je taktiež deň,
keď sa zapisuje rozvrh hodín na letný semester – v tom období sa dá povedať, že je
návštevnosť najvyššia počas celého roka. Druhé obdobie charakteristické zvyšujúcou
sa návštevnosťou je mesiac máj, počas ktorého je skúškové obdobie pre letný
semester a takisto vrcholí príprava na bakalárske alebo inžinierske štátne skúšky.
Tretie obdobia je v septembri, keď študenti hľadajú informácie ohľadom rozvrhu
hodín na nasledujúci zimný semester.
Obdobie úpadku je charakteristické menšou návštevnosťou ako sú priemerné
hodnoty, je to práve v období medzi semestrami. Najzaujímavejšími dátumami sú 5.
32
august 2010, kde na stránku prišlo len 8 návštevníkov, o 10 dní neskôr len 14
návštevníkov za deň a celkovo v tomto čase bola všeobecne návštevnosť veľmi nízka.
Z pohľadu týždňa sa dá taktiež definovať určité pravidlo, ktorým je charakteristický
daný graf, a to, že návštevnosť je najvyššia cez pondelky a počas týždňa postupne
klesá. Soboty a nedele majú spravidla najmenší počet návštev/návštevníkov.
Pre kvalitu a rozvoj stránky sú taktiež veľmi dôležité údaje o nových
návštevníkoch, kde každý údaj hovorí o tom, ako naňho dokázala daná webová
stránka zapôsobiť a motivovať ho, aby sa z nového návštevníka stal vracajúci sa
návštevník.
Obrázok č. 7: Graf nových návštevníkov, denný prehľad (Google.com/analytics,
2011)
Priemerný čas na stránke pre nových návštevníkov za sledované obdobie
kalendárneho roku 2010 predstavuje 3 minúty a 14 sekúnd, čo je o 25,39% menej ako
priemer za všetky návštevy. Miera odchodov zo vstupnej stránky predstavuje 25,58%,
pričom priemerná hodnota je 22,93%. Pozitívna zmena oproti celkovému priemeru za
stránku je údaj o počte stránok za jednu návštevu, ktorý predstavuje 4,41 stránky, čo
je o 12,18% viac ako priemer.
2.2.3.3 Lojalita návštevníka
V predchádzajúcich kapitolách sme definovali pojem vracajúci sa návštevník.
S týmto pojmom priamo súvisí jeho lojalita. V tejto časti prezentujeme, koľkokrát sa
vracajúci návštevník vrátil, koľko dní ubehlo od jeho predchádzajúcej návštevy,
koľko stránok si prezrie a koľko času strávi na stránke.
Opakovanie
návštev
Počet
návštev
Vyjadrenie v
%-ách
Opakovanie
návštev
Počet
návštev
Vyjadrenie v
%-ách
1x 148 699 12,18 8x 14 626 1,20
2x 47 801 3,92 9x - 14x 70 170 5,75
3x 30 943 2,53 15x - 25x 90 242 7,39
4x 24 333 1,99 26x - 50x 135 398 11,09
33
5x 20 779 1,70 51x - 100x 155 583 12,75
6x 18 363 1,50 101x - 200x 165 575 13,56
7x 16 382 1,34 201x - viac 281 738 23,08
Tabuľka č.4: Lojalita návštevníkov (Zdroj: vlastné spracovanie).
V Tabuľke č. 4 je zobrazený počet návštev, ktorý pripadá k rôznym počtom
opakovaných návštev. Podľa serveru google.com/support/analytics/ sa lojálni
návštevníci obyčajne veľmi zaujímajú o našu značku a veľa viacnásobných návštev
ukazuje na dobré udržiavanie pomeru zákazníkov (v našom prípade študentov -
potenciálnych alebo aj súčasných) a návštevníkov. Vysoký počet nových
návštevníkov ukazuje na výkonné získavanie návštevníkov. Tabuľka hovorí o tom, že
najväčšia časť návštevníkov je verná webovému sídlu EF UMB, keďže takmer 23%
návštevníkov ju navštevuje viac ako dvestokrát, no je tam aj dosť vysoké číslo pri
jednorazových návštevách, ktorých bolo bezmála 150 tisíc za rok.
Ďalší ukazovateľ, miera záujmu používateľa o našu stránku, určuje frekvenciu
návratov návštevníkov v určitom časovom rozsahu (raz, dvakrát, desaťkrát) a zisťuje,
koľko dní uplynie do ich návratu (či majú tendenciu vykonať návštevu raz za týždeň
alebo raz za mesiac). Štatistiky sa vypočítavajú na jedinečného návštevníka. V ten istý
deň sa na stránku www.ef.umb.sk vrátilo 718 916 návštev, a na druhý deň sa vrátilo až
876 067. Z týchto údajov je zrejmé, že drvivá väčšina návštevníkov sa frekventovane
vracia a kontroluje obsah danej webovej lokality, čo je určite pozitívum.
V predchádzajúcich kapitolách sme definovali priemerný čas strávený
návštevníkmi na stránke s hodnotou 04:20 minút. Je to priemerná hodnota, no Google
Analytics meria aj jednotlivé časové intervaly a počty návštevníkov, ktorí na stránke
strávia toľko koľko času.
Trvanie návštevy (v
sekundách)
Návštevy s týmto trvaním Percentuálna hodnota všetkých
návštev
0-10 607 844 49,80
11-30 175 582 14,38
31-60 86 965 7,12
61-180 124 917 10,23
181-600 119 393 9,78
34
601-1 800 83 560 6,85
1 801- viac 22 371 1,83
Tabuľka č. 5: Prehľad trvania dĺžky návštevy a množstva návštev (Zdroj: vlastné
spracovanie).
Z tabuľky sa dá zistiť charakter najčastejších návštev na našu sledovanú
webovú stránku. Návštevník príde na ľubovoľnú stránku, krátky čas sleduje, čo ho
zaujíma, či sa niečo nezmenilo a za krátko opustí stránku. S týmto ukazovateľom
nepriamo súvisí aj miera odchodov zo vstupnej stránky, kde vstupnou stránkou sa
rozumie ľubovoľná podstránka webového sídla EF UMB. Množstvo ľudí používa tzv.
záložky, kde má uloženú požadovanú stránku (napríklad Aktuálne informácie alebo
Novinky, ...), preto sa čas strávený na stránke takto skracuje.
Taktiež sme spomenuli ukazovateľ priemerného počtu stránok na užívateľa,
ktorý predstavoval hodnotu 3,93. Táto hodnota je taktiež priemernou veličinou, ktorá
vznikla z nasledujúcich hodnôt. Ide teda o hĺbku návštevy, ktorá predstavuje počet
stránok, ktoré si užívateľ prejde predtým, ako stránku opustí.
Počet zobrazení stránky Návštevy s týmto počtom zobrazení Percentuálna hodnota
všetkých návštev
1 279 890 22,93
2 392 123 32,12
3 140 524 11,51
4 110 820 9,08
5 71 598 5,87
6 50 929 4,17
7 36 048 2,95
8 27 136 2,22
Tabuľka č. 6: Počet návštev pripadajúcich k rôznemu počtu zobrazení stránok (Zdroj:
vlastné spracovanie).
Google Analytics meria hodnoty počtu zobrazení stránok až po 20, no zvyšné
hodnoty od 9-20 majú percentuálnu hodnotu menšiu ako 2% a tak sme ich do tabuľky
pre lepšiu prehľadnosť neuviedli. Väčšinu návštevníkov tvoria tí, ktorí si prezrú 1-2
stránky, čo korešponduje s vyššie uvedenou tabuľkou, kde najviac návštevníkov
trávilo na stránke pod 10 sekúnd. Dá sa teda tvrdiť, že webové sídlo má dobre
konštruovanú štruktúru stránky a je ľahké sa dostať k požadovaným informáciám.
35
2.2.3.4 Možnosti prehliadača
Google Analytics taktiež sleduje rôzne prehliadače, cez ktoré návštevníci
uskutočňujú svoje návštevy. Cez stránku EF UMB sa dá priamo dostať aj na
Akademický informačný systém AIS, v ktorom sa dá pracovať len v dvoch
prehliadačoch a to Internet Explorer a Mozilla Firefox. Tieto dva webové prehliadače
aj preto predstavujú 86,16%-ný podiel z celkového počtu návštev a prehliadačov.
Zvyšné prehliadače (Chrome, Opera, Safari, Mozilla, Opera Mini) majú
niekoľkonásobne menší podiel. Google Analytics taktiež skúma aj operačné systémy,
ktoré používajú návštevníci, kde 98,61% používa Windows. Dôležitým údajom pre
stránky, ktoré obsahujú flash-ové prvky, je aj údaj o verzii formátu Flash, ktorý
používajú návštevníci. Keďže naše sledované webové sídlo takéto možnosti
nevyužíva, nie je tento údaj smerodajný.
Google Analytics zisťuje dokonca aj rozlíšenie obrazovky návštevníkov. Tento
údaj je dôležitý, aby tvorcovia vedeli, na aké správne rozlíšenie má byť stránka
vytvorená, aby bola dobre viditeľná a čitateľná.
2.2.4 Zdroje návštevnosti
Funkcia zdrojov návštevnosti v službe Google Analytics sa zameriava na
zistenie cesty návštevníka, teda ako sa na našu vybratú webovú stránku dostal. Vo
všeobecnosti existujú tri spôsoby ciest ako sa bežní návštevníci dostávajú na
ľubovoľnú stránku. Prvou je priama návštevnosť, kde návštevník pozná hneď celý
názov webového sídla, ktorý napíše do panelu adresy v internetovom prehliadači.
Druhý spôsob je pomocou tzv. sprostredkovacích stránok, kde označenie
sprostredkovateľská značí to, že sa na nej nachádza prepojenie (link) na našu webovú
stránku. Posledný, tretí spôsob, je cez vyhľadávacie nástroje ako populárny Google,
Yahoo, Bing alebo Zoznam, kde návštevník zadá kľúčové slová a vyhľadávač nájde
želanú stránku.
Zdroje návštevnosti Počet návštev Percentuálny podiel na celku
Priama návštevnosť 549 343 45,00%
Vyhľadávacie nástroje 480 958 39,40%
Sprostredkujúce stránky 190 199 15,58%
Iné 132 0,01%
Tabuľka č. 7: Počet návštev pripadajúci na jednotlivé zdroje návštevnosti (Zdroj:
vlastné spracovanie)
36
V tabuľke číslo 7 je vyobrazené percentuálne zastúpenie jednotlivých zdrojov
návštevnosti, položka Iné vyjadruje špecifickú reklamnú kampaň, ktorá bola na danej
webovej lokalite implementovaná počas sledovaného obdobia.
2.2.4.1 Priama návštevnosť
Priama návštevnosť teda tvorí 45% z celkového počtu návštev. Pod priamou
návštevou sa nemyslí len situácia, keď sa návštevník zadaním adresy www.ef.umb.sk
dostane na úvodnú stránku, ale pomocou tzv. záložiek vo webových prehliadačoch je
možné sa dostať priamo na inú akúkoľvek stránku v jej štruktúre. Samozrejme
najčastejšie sa využíva prvá možnosť, ktorá predstavuje až 90,03% z celkovej priamej
návštevnosti, v absolútnom vyjadrení je to 491 543 priamych návštev. Bolo namerané,
že spolu na 953 podstránkach bola nameraná aspoň jedna priama návšteva, avšak len
prvé 4 podstránky majú podiel väčší než 1% z celkového počtu priamych návštev.
Cieľová stránka Počet priamych
návštev
Percentuálne vyjadrenie z celk.
priamych návštev
Hlavná stránka 491 543 90,03
Novinky 9 763 1,78
Prístup k elektr. pošte 7 433 1,35
Vstup do systému AIS (pre študentov) 6 608 1,20
Aktuálne informácie 1 711 0,31
Pre študentov (Úvodná stránka) 925 0,17
Moodle 918 0,17
Vstup do systému AIS (pre
zamestnancov)
910 0,17
Literatúra. k prijímacím skúškam 906 0,16
Tabuľka č. 8: Počet priamych návštev pripadajúcich na jednotlivé stránky, zoradené
zostupne za sledované obdobie kalendárneho roku 2010 (Zdroj: vlastné spracovanie).
V ostatných ukazovateľoch, ako priemerný čas strávený na stránke, miera
odchodov a počet stránok na 1 návštevu sa nijako výrazne nemení oproti priemerným
hodnotám za všetky typy zdrojov návštevnosti spolu.
37
2.2.4.2 Vyhľadávacie nástroje
Po zadaní kľúčového hesla do vyhľadávača nám nájde požadované stránky
a zoradí ich podľa istého poradia. Existujú 2 druhy stránok, ktoré nám vyhľadávač
ponúkne – tie, ktoré si platia za popredné miesta v zoznamoch a ostatné, ktoré
neplatia. Webové sídlo EF UMB si neplatí žiadne popredné pozície vo vyhľadávačoch
a tak máme dostupné údaje len z nespoplatnených výsledkov vo vyhľadávačoch –
takýto typ vyhľadávania sa nazýva organický (z angl. organic). Celkový počet
návštev z vyhľadávacích nástrojov, ktorý bol zaznamenaný za sledované obdobie
(kalendárny rok 2010), predstavuje 480 958 návštev čo je 39,40% z celkovej hodnoty
z metriky všetkých návštev za tento rok. Z hľadiska priemerných hodnôt času
stráveného na stránke a počtu navštívených stránok sa nijak zásadne neodlišuje od
priemerných hodnôt za celkovú návštevnosť až na jednu premennú. Je ňou percento
nových návštev, ktoré predstavuje pre návštevy z vyhľadávačov 7,34%, čo signalizuje
takmer tretinové zníženie oproti priemernej hodnote 12,01%.
Najčastejšie používanými vyhľadávacími nástrojmi návštevníkov stránky EF
UMB je vyhľadávač Google, ktorý má 93,49% podiel, Bing a Search majú takmer
zhodne po tri percentá. Populárny český vyhľadávač Seznam.cz k nám poslal len 57
návštev, čo je zanedbateľných 0,01%. Ďalšími veľmi dôležitými údajmi sú kľúčové
slová, ktoré používatelia napísali do vyhľadávacieho poľa, na základe ktorých sa
dostali na webové sídlo EF UMB.
Vyhľadávač Google nameral spolu až 23 480 rôznych slovných spojení, na
základe ktorých sa umiestnila stránka www.ef.umb.sk na vyhľadávaných pozíciách.
Každá z nich priniesla minimálne 1 návštevu. Šedá časť na obrázku 8 predstavuje
81,08% z celkového počtu 480 958 návštev uskutočnených z vyhľadávacích
nástrojov. Z pohľadu spomínaného zoznamu rôznych slovných spojení, 81,08%
návštevnosti predstavuje súčet slovných spojení 11 až 23 480.
38
Obrázok č. 8: Percentuálne zastúpenie vyhľadávaných výrazov
(Google.com/analytics, 2011).
Na prvých desiatich pozíciách sa nachádzajú tieto slovné spojenia zoradené
podľa počtu prilákaných návštev zostupne: ef umb (5,83%), ef.umb.sk,
www.ef.umb.sk, umb, ekonomická fakulta umb, http://www.ef.umb.sk/, ef.umb,
moodle, smernica, isic. Je treba podotknúť, že vyhľadávače rozlišujú slová oddelené
bodkami alebo medzerami a dokonca aj slovosled, takže umb ef a naopak ef umb sú 2
rôzne výrazy.
Tomu, ako dosiahnuť najlepšie a najpoprednejšie pozície vo vyhľadávačoch,
sa venuje špecifická oblasť marketingu, nazývaná anglickou skratkou SEM. SEM je
skratka pre Search Engine Marketing a podľa (KUBÍČEK, 2010 s. 16) je to
„označenie oblasti marketingu smerované pre vyhľadávače. Vychádza z predpokladu,
že najdôležitejšie je byť nájdený vyhľadávačom a na dané kľúčové slovo súvisiace
s obsahom stránky byť užívateľovi zobrazený“. Na skratku SEM nadväzuje skratka
SEO (Search Engine Optimization), ktorá je akýsi praktický nástroj tohto typu
marketingu. (KUBÍČEK, 2010 s. 17) ho definuje ako „konkrétne techniky
zaoberajúce sa spôsobmi, ktorými sa umiestňujú stránky na čo najlepšie pozície vo
vyhľadávaní“ – teda ako prakticky dosiahnuť tie najlepšie pozície. Ďalej tvrdí, že
SEM sa delí na dve základné časti. Základné rozdelenie je, že s vyhľadávačmi
spolupracujeme buď formou umiestňovania platených odkazov, alebo sa snažíme
prispôsobiť obsah stránok tak, aby ich vyhľadávač sám pri zobrazovaní výsledkov po
zadaní kľúčových slov návštevníkom umiestnil na čo najlepšiu pozíciu. Webové sídlo
www.ef.umb.sk je navrhnuté takým spôsobom, že po zadaní kľúčového slova
„ekonomická fakulta“ bez akýchkoľvek iných kritérií sa cez vyhľadávač Google
zobrazí na prvej pozícii, čo je veľmi výhodné aj napríklad pre potenciálnych
39
študentov, ktorí sú rozhodnutí pre štúdium ekonómie. Po zadaní „univerzita mateja
bela“ (vyhľadávač nerozlišuje malé a veľké písmená) sa ako prvý na zozname zobrazí
web www.umb.sk a ako druhá je stránka EF UMB, za ňou nasledujú ostatné fakulty.
2.2.4.3 Sprostredkujúce stránky
Sprostredkujúce stránky, teda stránky, na ktorých je akýkoľvek odkaz na
webové sídlo EF UMB, presmerovali celkovo 190 199 návštev, čo predstavuje
15,58% z celkového počtu návštev za sledované obdobie. Celkový počet
sprostredkovateľských stránok, ktoré využili návštevníci na vstup na webovú stránku
Ekonomickej fakulty, je 420. Vo všeobecnosti platí, že väčšina týchto
sprostredkovateľských stránok odkazuje na našu webovú stránku „bez vedomia jej
tvorcov“, pretože tieto odkazy nemusia byť len na katalógových vyhľadávačoch alebo
iných portáloch, ale napríklad aj o článkoch o situácií v slovenskom školstve, kde na
konci bude prepojenie na web ekonomickej fakulty, pritom hlavná myšlienka článku
bude o niečom inom. Takisto spomínané číslo 420 sprostredkovateľských stránok nie
je jednoznačný počet všetkých stránok, ktoré majú nejaký odkaz na stránku EF UMB,
pretože na desiatkach iných stránkach môže takisto existovať prepojenie, no nikto ešte
z daného prepojenia stránku fakulty nenavštívil.
Základné údaje o návštevnosti stránky zo sprostredkovateľských prepojení sa
tentoraz výraznejšie líšia v nasledujúcich ukazovateľoch:
- Počet stránok na jednu návštevu – 4,60 (priemer stránky sa rovná 3,93 –
pozitívna zmena 17,19%)
- Priemerný čas na stránke – 05:11 (priemer stránky sa rovná 04:20 – pozitívna
zmena 19,66%)
- Percento nových návštev – 17,03% (priemer stránky sa rovná 12,0%)
- Miera odchodov zo vstupnej stránky – 19,81% (priemer stránky sa rovná
22,93%)
Pozitívny rozdiel predchádzajúcich ukazovateľov je viac menej očakávaný,
pretože sa predpokladá, že návštevník, ktorý využije prepojenie zo
sprostredkovateľskej stránky, má záujem o jej obsah, keďže na prepojenie „klikne“
s určitým úmyslom.
Najväčší počet návštev prepojilo na stránku EF UMB webové sídlo
www.umb.sk, celkovo 92 692 návštev s podielom 48,73%. Druhá v poradí je sociálna
40
sieť facebook.com, ktorá odkázala spolu 50 070 návštev, čo predstavuje 26,33%.
Ďalšie stránky v poradí sa nachádzajú v nasledujúcej tabuľke.
Zdroj návštevy Počet návštev Percentuálne vyjadrenie
www.umb.sk 92 692 48,73
www.facebook.com 50 070 26,33
www.econ.umb.sk 13 155 6,92
www.zoznam.sk 5 033 2,65
www.desmaslovakia.sk/efumb 3 260 1,71
www.google.sk 2 593 1,36
www.zelpo.sk 1 270 0,67
www.images.google.sk 1 014 0,53
www.spisskanovaves.eu 977 0,51
www.runonce.msn.com 914 0,48
Tabuľka č. 9: Počet návštev pripadajúci na rôzne sprostredkujúce stránky zoradené
zostupne (Zdroj: vlastné spracovanie).
Hore uvedených 10 sprostredkujúcich stránok má spolu 89,89%-ný podiel na
celkovom počte návštev z iných stránok. Zvyšných 10,11% je tvorených
návštevníkmi zo stránok v rozhraní 11-420. Na druhom mieste je spomínaná sociálna
sieť. Význam sociálnych sietí časom viac a viac narastá a je to cenný zdroj
návštevníkov pre akúkoľvek webovú stránku, čo sa týka podnikateľskej alebo inej
sféry. Dá sa tam prezentovať zadarmo a reklama sa takpovediac „sama“ šíri ďalej
medzi ľudí.
Ďalšími dôležitými údajmi o nových návštevníkoch sú údaje o zdrojoch
návštevnosti, teda o spôsobe ako sa dostanú na našu webovú stránku. V kapitole
o návštevníkoch, sme vyčíslili počet nových návštev na 148 699. Z toho, na
prekvapenie, 81 192 bolo uskutočňovaných priamo, teda bez pomoci akýchkoľvek
sprostredkovacích stránok či vyhľadávačov.
Zdroje návštevy Počet návštev Percentuálne vyjadrenie
Priama návšteva 81 192 54,25
www.google.sk 33 926 22,67
www.umb.sk 20 629 13,78
www.econ.umb.sk 2 239 1,50
www.zoznam.sk 2 058 1,38
Tabuľka č. 10: Najčastejšie zdroje návštevnosti, ktoré používajú noví návštevníci, pri
prvej návšteve stránky EF UMB (Zdroj: vlastné spracovanie).
41
2.2.5 Obsah stránky www.ef.umb.sk
Štruktúra stránky EF UMB je koncipovaná spôsobom, ktorý je menej
„priateľský“ pre prehliadače a zároveň aj rádových návštevníkov. Keď je užívateľ na
stránke napríklad Aktuálne informácie, tak na paneli adresa v internetovom
prehliadači sa zobrazí odkaz: http://www.ef.umb.sk/ef/index.asp?uid=418. Väčšina
užívateľov a aj vyhľadávačov uprednostňuje, aby adresa zobrazovala jednotlivé
úrovne, na ktorých sa dané stránky nachádzajú. Teda ak Aktuálne informácie sa
nachádzajú v sekcii Pre študentov a tam Aktuálne informácie, mal by odkaz vyzerať
nasledovne: http://www.ef.umb.sk/prestudentov/aktualne, alebo podobným spôsobom.
Nielenže si priemerný návštevník dokáže jednoduchšie zapamätať takúto adresu, ale
aj samotné vyhľadávače ich preferujú, pretože sa jednoduchšie prechádzajú
a indexujú, tvrdí server web.fresh-design.sk. Napriek týmto faktom dosahuje stránka
EF UMB výborné umiestnenia vo výsledkoch vyhľadávaní.
Dôležitými údajmi v rámci analýzy obsahu sledovanej stránky sú vstupné
a výstupné stránky. Vstupné stránky z toho dôvodu, aby sa presne vedelo, na ktoré
stránky prichádzajú návštevníci najviac a teda ktorým treba venovať väčšiu
pozornosť, aby si návštevníka daná stránka udržala. Na druhej strane, na výstupných
stránky treba čo najlepšie zdokonaliť obsah tak, aby návštevníkov čo najviac lákal na
zotrvanie, prípadne hlbšie preskúmanie danej webovej lokality.
Najčastejšou vstupnou stránkou je podľa očakávania prvá úvodná stránka,
ktorá sa zobrazí po zadaní adresy www.ef.umb.sk. Celkovo bolo na túto úvodnú
stránku nameraných 1 031 693 návštev z celkového počtu 1 220 632, čo predstavuje
84,52% z celku. Miera odchodov z tejto stránky je 17,17%, teda 177 135
návštevníkov si prezeralo túto stránku a potom hneď odišlo preč. Nad 10 000
návštevníkov majú iba 3 ďalšie stránky a to stránky Noviniek (25 608 návštev), Vstup
do systému AIS pre študentov (23 102 návštev) a Prístup k elektronickej pošte pre
zamestnancov s počtom návštev 12 281. Na tejto poslednej stránke je zároveň aj
najväčšia miera odchodov, až 79,70%. Je to logické z toho dôvodu, že na danej
stránke sa nenachádza nič iné, len odkaz na externú e-mail službu.
Stránky, na ktorých bol zaznamenaný veľký počet výstupov (ako na stránke
Vstup do systému AIS pre študentov), sú týmto efektom charakteristické, pretože
odkazujú na iné externé stránky a iný obsah sa na tých stránkach aktualizuje len
42
občas. V nasledujúcej tabuľke je prezentovaných prvých sedem podstránok, z ktorých
sa najčastejšie zo sídla odchádza.
Výstupná stránka Počet výstupov Percento odchodov
Vstup do systému AIS (študenti) 256 844 73,66
Úvodná stránka 238 220 18,70
Novinky 115 712 30,82
Moodle 63 943 72,09
Prístup k elektronickej pošte 54 494 82,25
Vstup do systému AIS
(zamestnanci)
19 311 73,10
Aktuálne informácie 17 898 21,04
Tabuľka č. 11: Počet výstupov z rôznych podstránok a percento odchodov stránky
EF UMB zoradené zostupne (Zdroj: vlastné spracovanie).
2.3 Export a import údajov
Webová analýza, a teda aj služba Google Analytics, neponúka len prezeranie
a analyzovanie dát cez danú webovú stránku, ale aj iné funkcie. V nasledujúcich
riadkoch predstavíme službu exportu údajov a doplnok k Microsoft Office Excel 2007
- Excellent Analytics, ktorý zabezpečuje ich import.
Služba Google Analytics ponúka tzv. export údajov, čo umožňuje prakticky
všetko čo na obrazovke počas analyzovania vidíme, uložiť v rôznych formátoch na
lokálny disk. Medzi podporované formáty patria: PDF (Adobe Reader), rozšíriteľný
značkovací jazyk XML, jednoduchý súborový formát CSV, formát CSV pre program
Excel a taktiež súbor vo formáte TSV. Ďalšou možnosťou je odosielanie
požadovaných dát rovno na jeden alebo viac e-mailových účtov naraz. Súčasťou tejto
služby je taktiež naplánovanie odoslania týchto dát na pravidelné intervaly denné,
týždenné, mesačné a štvrťročné – všetko pre maximálnu flexibilitu a spokojnosť
používateľov. Grafické vyobrazenie sa nachádza na obrázku č. 9.
Obrázok č. 9: Ponuka exportu údajov v službe Google Analytics pre prehľad
Návštevy pripadajúce na všetkých návštevníkov (Google.com/analytics, 2011).
43
Na import údajov zo služby Google Analytics slúži voľne stiahnuteľný plug-in
s názvom Excellent Analytics. Je to doplnok pre program Microsoft Excel, ktorý sa dá
stiahnuť zo stránky excellentanalytics.com, pre jeho plnú funkčnosť je potrebný mať
Excel verzie 2007 (alebo vyššie verzie), systém Windows XP (alebo vyššie verzie),
Google Analytics konto, softvér Microsoft .NET Framework verzie 3,5 a 4. Na vyššie
spomínanej stránke sa nachádza okrem iného aj sprievodca používaním týmto
doplnkom s inštruktážnym videom, kde je prezentovaný názorný príklad.
44
ZÁVER
Cieľom bakalárskej práce bolo identifikovať ukazovatele návštevnosti
vybraného webového sídla Ekonomickej fakulty Univerzity Mateja Bela v Banskej
Bystrici a teoreticky definovať potrebné pojmy na pochopenie danej problematiky.
Problematiku návštevnosti a merania návštevnosti webových sídiel
považujeme za dôležitý ak aj nie kľúčový faktor v úspešnej prezentácii a fungovaní
v internetovom priestore. Význam informačných technológií čoraz viac rastie a to aj
v ekonomickej sfére, kde podnik, ktorý nemá vlastnú web stránku, akoby ani
neexistoval. Služba Google Analytics ponúka kvantum údajov, niektoré sú pre podnik
dôležité viac, niektoré menej. Inštitúcie (ako aj EF UMB) na rozdiel od podnikov
nemajú možnosti ich plne využiť, pretože nevykonávajú podnikateľskú činnosť. Preto
sme nemali možnosť tieto funkcie (ako sledovanie elektronického obchodu, množstvo
návštev zo spoplatnených miest vo vyhľadávaní, sledovanie postupu návštevníkov pri
registrácií do elektronického obchodu a pod) odprezentovať a tým ešte viac zdôrazniť
význam webovej analýzy.
Pri formulovaní teoretických východísk bakalárskej práce sme vychádzali z
knižnej literatúry domácich aj zahraničných autorov a využili sme aj množstvo
elektronických zdrojov. Zdrojom informácií v analytickej časti je služba Google
Analytics, ktorá ich ponúka k dispozícií na svojej stránke google.com/analytics.
Súčasťou hlavného cieľa bolo definovať potrebné pojmy spojené s analýzou
návštevnosti, ktoré sú vysvetlené v stati 1.2. Prekročili sme zadanie v statiach, kde
sme predstavili službu Google Analytics, jej implementáciu, kľúčové schopnosti
a rozhodnutia, s ktorými nám môže analýza návštevnosti pomôcť. V stati 1.5 je
prípadová spoločnosti, ktorá sa rozhodla túto službu implementovať a využiť pri
svojom podnikaní, aj s výsledkami úsilia, čím sme splnili aj jeden z čiastkových
cieľov.
Návštevnosť webového sídla EF UMB sme analyzovali z hľadiska mnohých
kritérií. Praktická časť je rozdelená do niekoľkých kapitol, kde pre prehľadnosť každá
odpovedá štruktúre údajov ponúkaných službou Google Analytics. V stati 2.3 sme
vysvetlili aj ostatné funkcie, ktorými disponuje menovaná služba a ktoré uľahčujú
prácu s údajmi.
45
ZOZNAM BIBLIOGRAFICKÝCH ÚDAJOV
Adaptic.cz. 2011. Imprese. [Online] 2011. [Dátum: 10. Február 2011.]
<http://www.adaptic.cz/znalosti/slovnicek/imprese>.
CLIFTON, B. 2009. Google Analytics. Brno : Computer Press, 2009. ISBN 978-80-
251-2231-0.
Cookie.sk. 2011. Log súbor. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]
<http://www.cookie.sk/slovnik-tvorba-webstranky/l/log-subor.htm>.
Euroekonom.sk. 2011. Metrika. [Online] 2011. [Dátum: 1. Máj 2011.]
<http://www.euroekonom.sk/poradna/ekonomicky-slovnik/?q=metrika>.
Fmph.uniba.sk. 2011. Marketing. [Online] 2011. [Dátum: 2. Január 2011.]
<http://ii.fmph.uniba.sk/~filit/fvm/marketing.html>.
Google.com/analytics. 2011. Služba Google Analytics. [Online] 2011. [Dátum: 17.
Apríl 2011.] <http://www.google.com/analytics/>.
Google.com/support. 2011. Aké typy prehľadov ponúka časť Návštevník? [Online]
2011. [Dátum: 24. Apríl 2011.]
<http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=sk&answer=60127>.
JANOUCH, V. 2010. Internetový marketing. Brno : Computer Press, 2010. ISBN
978-80-251-2795-7.
KITA, J. 2002. Marketing. Bratislava : Iura Edition, 2002. ISBN 80-89047-23-8.
KOTLER, P. a ARMSTRONG, G. 1992. Marketing, I. vydanie. Bratislava : SPN,
1992. ISBN 80-89304-06-02.
KOTLER, P. 1998. Marketing management. Praha : Grada Publishing, 1998. ISBN
80-7169-600-5.
KUBÍČEK, M. 2010. Velký průvodce SEO. Brno : Computer Press, 2010. ISBN 978-
80-251-2195-5.
POLIAČIKOVÁ, E. 2007. Marketing I. Banská Bystrica : UMB, EF v Banskej
Bystrici, 2007. ISBN 978-80-8083-363-3.
Sites.google.com. 2011. Kampaně ČSOB Pojišťovny v obsahové síti Google. [Online]
2011. [Dátum: 10. Február 2011.]
<https://sites.google.com/a/guniverzita.cz/googleprovasbyznys/ke-stazeni/
CSOBcasestudy.pdf?attredirects=0>.
46
STUCHLÍK, P. a DVOŘÁČEK, M. 2000. Marketing na internetu. Praha : Grada
Publishing, spol. s.r.o., 2000. ISBN 80-7169-957-8.
Support.mozilla.com. 2011. Správa cookies. [Online] 2011. [Dátum: 24. Apríl
2011.] <http://support.mozilla.com/sk/kb/Spr%C3%A1va%20cookies0>.
Web.fresh-design.sk. 2011. SEO optimalizácia. [Online] 2011. [Dátum: 27. Apríl
2011.] http://www.web.fresh-design.sk/seo.html.
Wikipédia. 2011. IP adresa. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]
<http://sk.wikipedia.org/wiki/IP_adresa>.
—. 2011. Klient. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]
<http://sk.wikipedia.org/wiki/Klient>.
Wikipedie. 2011. Analýza. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]
<http://cs.wikipedia.org/wiki/Anal%C3%BDza>.
47