Webanalyse

Webanalyse handler ikke om å samle mest mulig data, men om å forstå hva tallene faktisk betyr for din bedrift.

Etter over 15 år med digital markedsføring har jeg erfart at mange bedrifter drukner i rapporter, uten at det gir noen konkrete resultater. Det trenger ikke å være slik.

Hva er egentlig webanalyse?

Webanalyse betyr å samle, analysere og bruke data fra nettstedet ditt til å ta bedre beslutninger. Jeg deler alltid prosessen inn i fire deler:

Datainnsamling er grunnmuren. Her henter du informasjon via Google Analytics eller Matomo. Mange gjør dette, men stopper der.

Analyse er der jeg ser flest bedrifter feile. De ser på dataene, men stiller ikke de riktige spørsmålene. Analyse handler om å finne mønstre som faktisk betyr noe for forretningen.

Rapportering må være konkret og handlingsorientert. Jeg har sett utallige dashboards som ingen forstår eller bruker. En god rapport er kortfattet og forteller tydelig hva som må gjøres.

Handling er hele poenget. Jeg har jobbet med kunder som samler data i årevis uten å gjøre noe med det. Det er som å ha et kart uten å reise noe sted.

Hvorfor de fleste mislykkes med webanalyse

Gjennom årene har jeg identifisert tre hovedgrunner til at bedrifter ikke får verdi av webanalyse:

1. De samler for mye data og drukner i informasjon
2. De har ikke koblet analysearbeidet til konkrete forretningsmål
3. De mangler kompetanse til å omsette innsikt til handling

En kunde jeg jobbet med hadde 16 månedlige rapporter som tok en person to dager å lage. Da jeg spurte hvilke beslutninger de tok basert på rapportene, kunne ingen svare. Vi kuttet ned til tre rapporter og frigjorde en hel arbeidsuke hver måned.

Hva du faktisk bør måle

Glem komplekse dashboards. Fokuser på disse fire områdene:

Brukerreisen. Hvor kommer brukerne fra? Hvilke steg tar de? Hvor faller de fra? Jeg kartla nylig brukerreisen for en nettbutikk og fant at 67% av alle potensielle kunder forlot nettsiden på samme sted – betalingssiden. Problemet viste seg å være et for komplisert skjema.

Konverteringsraten. Ikke bare totalt, men for ulike segmenter og kanaler. En av kundene mine oppdaget at trafikken fra LinkedIn konverterte fem ganger bedre enn fra Facebook. Dette endret hele markedsføringsstrategien deres.

Bruksmønstre. Hvilke sider bruker folk mest tid på? Hvilke funksjoner bruker de? Jeg jobbet med en SaaS-bedrift som oppdaget at kunder som brukte én spesifikk funksjon hadde 70% lavere frafall. De endret onboardingen for å prioritere denne funksjonen.

Avkastning på investering. Hva koster det å skaffe en kunde fra hver kanal? Hva er verdien av disse kundene over tid? Dette er tall ledelsen faktisk bryr seg om.

Spør de riktige spørsmålene

I stedet for å starte med data, start med disse spørsmålene:

• Hvilket problem skal vi løse for bedriften?
• Hvilke beslutninger skal dataene støtte?
• Hvordan skal vi handle basert på innsikten?

For et par måneder siden jobbet jeg med en klient som ville «måle alt». Vi snudde utgangspunktet og startet med hvilke tre beslutninger de skulle ta de neste månedene. Dette ga oss et presist fokus for analysearbeidet.

ICE-modellen for prioritering

For å prioritere tiltak bruker jeg alltid ICE-modellen:

• Impact: Hvor stor betydning vil tiltaket ha? (1-10)
• Confidence: Hvor sikker er du på resultatet? (1-10)
• Ease: Hvor enkelt er det å gjennomføre? (1-10)

En klient hadde 27 forbedringsforslag for nettstedet sitt. Ved å score hvert tiltak med ICE-modellen ble det tydelig hvilke tre de burde starte med. Tre måneder senere hadde de økt salget med 23% uten å røre de resterende 24 forslagene.

Verktøyene du faktisk trenger

Jeg ser mange som kjøper dyre verktøy før de vet hva de skal bruke dem til. Start enkelt:

• Google Analytics: Gratis og dekker 80% av behovene for de fleste
• Hotjar: For å se hvordan brukerne faktisk oppfører seg
• Google Tag Manager: For å spore handlinger utover standard pageviews
• Google Data Studio: For å visualisere data for beslutningstagere

En nettbutikk jeg jobbet med brukte et analyseverktøy til 15.000 kr i måneden. Vi erstattet det med Google Analytics og Excel, og fikk bedre innsikt til null kroner i lisenskostnader.

Kom i gang med bedre webanalyse i morgen

1. Definer maksimalt tre forretningsmål du vil oppnå
2. Identifiser hvilke data du trenger for å ta beslutninger
3. Sett opp enkel sporing med Google Analytics og Google Tag Manager
4. Lag en handlingsplan basert på dataene du samler
5. Gjennomfør tiltakene og mål effekten

Webanalyse handler ikke om komplekse rapporter som ingen leser. Det handler om å ta bedre beslutninger basert på faktisk brukeratferd. Med riktig fokus kan du gå fra å samle data til å skape resultater, uten å ansette et helt analyseteam.

Det meste kan fikses med struktur, måling og fokus. Også webanalyse.