Michele Kiss is een pionier in de digital analytics wereld, met kennis van web, mobile, marketing en social analytics en ervaring aan klantzijde en bij bureaus. Op het moment is ze Senior Partner bij Web Analytics Demystified, het wereldwijd toonaangevende adviesbureau voor digitale analyse, waar ze verantwoordelijk is voor analyse- en consulting. Michele is de winnaar van de Digital Analytics Association “Rising Star” award (2011) en “Practitioner of the Year” award (2013). Daarnaast is ze een frequente spreker op conferenties als eMetrics, Accelerate, Adobe Digital Marketing Summit en de Online Marketing Summit, schrijft ze voor Marketingprofs en Website Magazine en draagt ze regelmatig bij aan podcasts.

Mastering analytics for optimization success

Analytics en optimalisatie hebben hetzelfde doel, namelijk: hypothese testen. Tijdens haar presentatie op Conversion Hotel 2017 deelde Michele haar kennis over analytics voor optimalisatie. Welke stappen volg je als je wilt optimaliseren en waar zitten de valkuilen?

Begin altijd met een goed vooronderzoek

Het eerste punt dat Michele aanhaalt is de waarde van goed vooronderzoek. Een goed (voor-)onderzoek helpt je bij het aansturen van je testprogramma. Maak hierbij bijvoorbeeld gebruik van onderzoeksmethoden als formulier analyse, heat mapping en enquêtes. Hoe meer informatie, hoe makkelijker het wordt om een richting te bepalen. Identificeer voor je gaat A/B testen bijvoorbeeld altijd eerst de pagina’s waarop je kunt testen, zodat je precies weet waar je de meeste impact kunt maken.

Gebruik een solide systeem voor de prioritering van je ideeën

Naast een goed vooronderzoek, is het enorm belangrijk om een solide systeem te hebben voor je prioritering. Doordat je waarde hecht aan een idee, wordt het stellen van prioriteiten veel eenvoudiger. Je kunt de waarde van je idee bepalen aan de hand van verschillende soorten data. Kijk bijvoorbeeld eens naar het verkeer op je site of het aantal conversies op de productpagina. Lees hieronder hoe je volgens Michele de impact van je idee berekent.

Houd rekening met seizoensgevoeligheid

Je kunt onderscheid maken tussen stationaire data (data die niet verandert na verloop van tijd) en niet-stationaire data (data die in de loop van de tijd veranderen). In de digitale sector werken we voornamelijk met niet-stationaire data. Om deze reden moet je altijd rekening houden met seizoensgevoeligheid. Zijn er externe factoren die een mogelijke verandering hebben veroorzaakt in je data?

Testen = hertesten

Als je een winnende test hebt, betekent dit niet dat deze test in de toekomst ook een winnaar is. Voer daarom altijd opnieuw testen uit om de resultaten te valideren. Controleer of je gebruikers beide versies van een test zien (houd dit aantal op ongeveer 2%) en voer een A/A-test uit om te zorgen dat je geen verschil ziet. Factoren als spamverkeer kunnen je resultaten beïnvloeden waardoor een test geen winnaar hoeft te zijn wanneer je hem implementeert.

Houd je altijd aan je proces

Sommige dingen kunnen of zullen niet worden getest om verschillende redenen. Als je een site toch opnieuw ontwerpt, volg dan hetzelfde proces als je toepast voor je experimenten. Alleen al het analyseren van een herontwerp helpt het probleem te identificeren in een slecht presterende nieuwe site.

Wil je meer weten over Conversion Hotel of de presentatie van Michele Kiss? Klik dan hier voor meer informatie over de conferentie, de sprekers, de slides en aantekeningen van de presentaties tijdens Conversion Hotel 2017.