Je publiceert op maandag een nieuw blogartikel. Op vrijdag vraag je je af of iemand het las. Je opent je analytics, ziet een getal bij "paginaweergaven" en dan? Je weet dat mensen langskwamen, maar beschrijvende analytics (descriptive analytics) beantwoordt maar één vraag: wat gebeurde er?
Daar blijven de meeste website-eigenaren hangen. Ze hebben data, maar geen kader om die te begrijpen. Dit artikel legt uit wat beschrijvende analytics is, waarom het de basis is van elke slimme beslissing over je site en wat je echt moet meten.
Beschrijvende analytics is het bekijken van wat er al gebeurd is op je website: het verkeer dat kwam, de pagina's die mensen bezochten en hoe lang ze bleven. Het beantwoordt de simpelste vraag in analytics: wat gebeurde er?
Het verschil is belangrijk: beschrijvende analytics vat het verleden samen. De andere soorten analytics (diagnostisch, voorspellend en voorschrijvend) hangen er allemaal van af. Je kunt niet uitzoeken waarom iets gebeurde als je niet eerst duidelijk hebt beschreven wat er gebeurde.
Voor een website-eigenaar is beschrijvende analytics dus je uitgangspunt. Het is de foto van "voor". Al het andere bouwt hierop voort.
Waarom beschrijvende analytics de basis is van al het andere
Kijk je aan het eind van de week naar je verkeer en zie je 200 bezoekers in plaats van 150? Dan is dat getal beschrijvende analytics. De beschrijving van wat er gebeurde.
Maar dit maakt het krachtig: zonder die duidelijke beschrijving kun je de volgende vragen niet stellen.
Volgende week vraagt iemand: "Werkte die e-mailcampagne?" Dat kun je niet beantwoorden zonder het verkeer van deze week te vergelijken met dat van vorige week. Dat is beschrijvende analytics in actie: beschrijvingen van wat er gebeurde vergelijken over verschillende periodes.
Hetzelfde geldt voor pagina's. Je publiceert deze maand vijf pagina's en ze krijgen heel verschillend verkeer. De ene krijgt 500 weergaven, de andere 50. Dat verschil is beschrijvende data. En als je de beschrijving hebt (één pagina presteerde 10 keer beter), kun je de diagnostische vraag stellen: waarom? Maar eerst heb je de beschrijving nodig.
Beschrijvende analytics is hoe je weet waar je echt naar kijkt. Zonder gok je maar wat.
Welke cijfers echt tellen voor een website
De meeste analysetools tonen je meer dan 50 cijfers. De meeste daarvan doen er voor een website-eigenaar niet toe. Beschrijvende analytics is simpeler: je vat samen wat er gebeurde. Let op deze cijfers.
Bezoekers (de wie)
Hoeveel mensen kwamen er naar je site. Dit is je basisgetal. Vergelijkingen van maand tot maand laten zien of je website groeit of krimpt.
Het detail dat telt: waar kwamen ze vandaan? Direct (ze typten je URL in), organische zoekresultaten (ze vonden je via Google), verwijzingen (ze kwamen van een andere site) of advertenties (je betaalde ervoor). Komt 80% van je bezoekers via zoeken en halveert dat zoekverkeer volgende maand, dan is dat een beschrijvend feit dat je vertelt dat er iets veranderde in de zoekresultaten. Nu kun je uitzoeken waarom (diagnostische analytics).
Pagina's die ze bezochten (de wat)
Sommige pagina's krijgen meer verkeer dan andere. Dat is een beschrijvend feit. Volg welke pagina's echt bekeken worden, zodat je weet wat werkt, wat stilstaat en wat niemand leest.
Het detail dat telt: verkeer in de loop van de tijd. Groeit het verkeer van een pagina, blijft het gelijk of daalt het? Een pagina met vorige maand 100 weergaven en nu 50 beschrijft een trend, en nu kun je vragen waarom die daalt.
Gedrag van bezoekers (de hoe)
Keken ze naar één pagina en gingen ze weg, of bekeken ze meerdere pagina's? Lazen ze de hele pagina of haakten ze na vijf seconden af?
Volg het bouncepercentage (het percentage bezoekers dat weggaat zonder iets te doen) en de gemiddelde tijd op de pagina. Die beschrijven wat bezoekers echt deden. Een hoog bouncepercentage plus korte tijd op de pagina betekent dat mensen kwamen en snel weggingen (een beschrijving). Dat is iets anders dan een hoog bouncepercentage plus lange tijd op de pagina: mensen lazen alles en gingen daarna weg (een andere beschrijving, waarschijnlijk geen probleem).
Acties (waarom ze ertoe doen)
Beschrijvende analytics moet beantwoorden: hoeveel mensen vulden je formulier in, downloadden je lead magnet of deden een aankoop? Dat zijn de acties die voor je bedrijf tellen.
Je site krijgt misschien 1.000 bezoekers per maand. Wordt niemand daarvan een lead of klant, dan is dat een cruciaal beschrijvend feit. Het wijst je naar het volgende probleem om te onderzoeken (diagnostisch: waarom worden bezoekers geen klant?).
Basisrapportage: zo orden je wat er gebeurde
Beschrijvende analytics wordt nuttig zodra je het in rapporten ordent. Een rapport is gewoon een geordende samenvatting van wat er gebeurde.
Zet een eenvoudig wekelijks of maandelijks rapport op dat dit bijhoudt:
Samenvatting van het verkeer
Totaal aantal bezoekers in deze periode, vergeleken met de vorige periode. Is het gestegen of gedaald? Dat is de simpelste beschrijvende vraag.
Populairste pagina's
Welke pagina's de meeste weergaven kregen. Dit laat zien waar mensen echt in geïnteresseerd zijn.
Verdeling van verkeersbronnen
Waar je bezoekers vandaan kwamen. Als je weet of je verkeer vooral uit zoeken, direct verkeer of advertenties komt, weet je welke kanalen werken.
Conversies
Hoeveel mensen een actie deden die telt (een formulier invullen, iets kopen, zich inschrijven voor e-mail). Dit is het belangrijkste beschrijvende cijfer voor je bedrijf.
Een rapport hoeft niet mooi te zijn. De meeste website-eigenaren gebruiken een eenvoudige spreadsheet of het dashboard van hun analytics. Het doel is dat je de beschrijving van wat er gebeurde duidelijk geordend ziet, zodat je patronen herkent en betere vragen stelt.
Het verschil tussen beschrijven wat er gebeurde en het begrijpen
Hier zit de valkuil: beschrijvende analytics is zo eenvoudig dat veel website-eigenaren daar stoppen. Ze draaien een rapport, zien de cijfers en denken dat ze hun data begrijpen.
Dat doen ze niet. Ze hebben beschrijvingen, geen begrip.
Stel dat je conversiepercentage 1% is. Dat is een beschrijvend feit. Maar 1% vergeleken met wat? Vergeleken met vorige maand kan het gestegen of gedaald zijn. Vergeleken met je branche kan het sterk of zwak zijn. Vergeleken met je doel kan het slecht of fantastisch zijn.
Beschrijvende analytics beschrijft je data. Diagnostische analytics helpt je begrijpen wat het betekent. Dit artikel gaat over het eerste deel: duidelijke beschrijvingen krijgen van wat er gebeurde.
Maar je wilt die beschrijvingen om de volgende vraag te kunnen stellen: waarom gebeurde dit? En dan op het antwoord te handelen. Beschrijvende analytics is de noodzakelijke eerste stap, niet de laatste.
Zo begin je: drie dingen om deze week bij te houden
Je hebt geen ingewikkelde analytics-opzet nodig om met beschrijvende analytics te beginnen. Begin simpel.
Het totaal aantal bezoekers van deze week
Open je analytics. Schrijf op hoeveel mensen je site bezochten. Dat getal is je basisbeschrijving.
Je drie populairste pagina's
Welke pagina's kregen het meeste verkeer? Schrijf ze op. Dat zijn de beschrijvingen van wat je site mensen echt biedt.
Conversies
Hoeveel mensen voltooiden een actie die voor jou telt (formulier versturen, aankoop, inschrijving voor e-mail)? Schrijf het op. Dit is het beschrijvende cijfer dat verkeer koppelt aan resultaat.
Schrijf volgende week dezelfde cijfers weer op. De vergelijking, week 1 tegenover week 2, is nu je beschrijvende trend. Meer is beschrijvende analytics niet: vergelijken wat er gebeurde over verschillende periodes, zodat je het patroon ziet.
Waarom bijhouden wat er gebeurde echt strategisch is
Beschrijvende analytics klinkt basaal. Het is basaal. Maar basaal is wat de meeste websites missen.
Veel website-eigenaren hebben een vaag gevoel dat hun site "niet genoeg klanten oplevert", maar ze weten niet of het verkeer het probleem is, de conversie of dat de juiste mensen hen gewoon niet vinden. Ze hebben niet beschreven wat er gebeurt.
Zodra je duidelijke beschrijvingen hebt van wat er gebeurde, geordend in een eenvoudig rapport en van maand tot maand vergeleken, ga je van gokken naar weten. En met weten kun je de vragen stellen die ertoe doen (waarom gebeurde dit? hoe verbeteren we het? wat gebeurt er hierna?).
Beschrijvende analytics is de basis. Zet die goed neer en alles wat volgt wordt veel duidelijker.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen beschrijvende en diagnostische analytics?
Beschrijvende analytics beantwoordt wat er gebeurde (je kreeg 200 bezoekers, je contactformulier werd 5 keer ingevuld). Diagnostische analytics beantwoordt waarom het gebeurde (die 200 bezoekers kwamen via een blogartikel dat je schreef). Beschrijvend is de basis, diagnostisch bouwt erop voort. Met de Websitebouwer van WEMASY zet je dit direct op je eigen website op.
Heb ik speciale software nodig voor beschrijvende analytics?
Nee. Elke analysetool kan dit bijhouden. Analytics en inzichten van WEMASY volgt bezoekers, pagina's, verkeersbronnen en conversies, en dat is alles wat je nodig hebt voor beschrijvende analytics. Google Analytics is ook gratis en toont dezelfde data.
Hoe vaak moet ik mijn beschrijvende analytics bekijken?
Minstens één keer per maand. Volg je cijfers wekelijks als je actief wijzigingen test of als verkeer een belangrijke aanjager is voor je bedrijf. Voor de meeste kleine websites is een maandelijkse controle genoeg om trends te zien.
Wat als mijn conversiepercentage 0,5 procent is? Is dat goed?
Dat hangt af van je branche. Webshops zien misschien 1 tot 5%. Dienstverleners zien misschien 2 tot 10%. Waar het om gaat: vergelijk je 0,5% met je eigen eerdere prestaties. Was het vorige maand 1%, dan daalt het. Was het 0,2%, dan verbetert het. Beschrijvende analytics helpt je je eigen trend te volgen.
Kan beschrijvende analytics toekomstig verkeer voorspellen?
Nee. Beschrijvende analytics beschrijft het verleden. De toekomst voorspellen is voorspellende analytics (een ander soort). Maar als je je verkeerspatronen uit het verleden begrijpt (pieken per seizoen, groeitrends), kun je beter inschatten wat er hierna kan gebeuren.
Moet ik me richten op bezoekers of op conversies?
Op allebei, maar conversies tellen zwaarder. Een website met 100 bezoekers en 10 conversies is beter dan een website met 10.000 bezoekers en 5 conversies. Volg beide, zodat je de kwaliteit van je verkeer en je bedrijfsresultaat begrijpt.