Share of Engagement. Waar zijn je Fans? - Quemilk

Share of Engagement. Waar zijn je Fans?

Hoe moeilijk is het, om het gedrag van fans te onderscheiden van de rest van jouw bezoekers en bezoeken op jouw (e-commerce) site? In dit artikel ga ik je vertellen hoe op een wellicht iets makkelijkere manier dan dat je in veel artikelen online gewend bent jouw fans kunt onderscheiden in het gross van andere bezoeken. Dit doe ik met behulp van het aanmaken van segmenten en dan door middel van gedragsdata van de verschillende groepen met elkaar te vergelijken binnen Google Analytics. Daarnaast noem ik een leuke toepassingen die je kunt gebruiken om al in een vroeg stadium te bepalen of je campagne succesvol is. Ik richt me vooral op een e-commerce setting. Lees je mee?

Engagement: Achtergrond

Een veelgebruikte term die bij het onderwerp van het herkennen van je fans is "Engagement".  Sinds 2008 is Engagement 1 van de hotste buzzwords binnen webanalytics. (bron: Measuring the immeasurable). Door Eric T. peterson wordt Engagement gedefenieerd als (Engels:) "Engagement is an estimate of the degree and depth of visitor interaction on the site against a clearly defined set of goals." Wij kennen het woord engagement natuurlijk ook als verloving of een verbintenis aangaan. Engagement binnen web anlytics is niets anders. Het gaat om je bezoekers die een verbintenis met je (willen) aangaan; doelen op je website uitvoeren, en rondklikken. Je fans kunnen dus mensen zijn die iets willen gaan aankopen maar ook diegene die al iets hebben gekocht. Dit is een ruime defenitie van Engagement en geeft nog geen houvast om makkelijk een groep te defenieren die je uit je bezoekendata kunt filteren. Om het simpel te houden bekijk/herken ik een echte fan als iemand die veel koopt van een merk. 

Hoe meet ik nou Engagement? Pages per Visitor vs E-commerce %

Om zonder al te veel moeilijke formules het gedrag een fan groep te gaan uitfilteren in je bestaande bezoeken gaan we wat grafieken maken waarin we het gedrag van de bezoeker uitzetten tegen de aankopen of het e-commerce percentage. Volg je de stappen mee?

1. De eerste stap is het bepalen hoeveel pagina's iemand er minimaal over moet doet om een product aan te kopen op je site vanaf binnenkomst. Je hoeft dus nog geen webanalytics pakket te openen, maar navigeer eerst eens naar je eigen website. Bekijk zelf eens hoeveel stappen je nodig hebt om een product te kopen. Dit meer om een begin te maken.

Bijvoorbeeld: Iemand komt via een algemene manier binnen op je site, bijv de Home page, bezoekt een categorie pagina en vind een product. Op de product detail pagina ziet hij het product wat hij wil. Hij Voegt het toe aan het mandje en gaat door naar de checkout. In dit geval zijn de minimale stappen om een bestelling te plaatsen ongeveer

6 (Home > Categorie pagina > Product Detail pagina > Shopping Bag > Checkout > Bedank formulier). Dit zijn 6 pagina's. Bepaal dit nu voor je eigen site.

2. De tweede stap is het bepalen van het gemiddeld aantal pageviews per visitor. Dit kun je bekijken in je webanalytics pakket. Bepaal goed voor jezelf de tijdsperiode waarin je de meting relevant vindt. 

3. Je kunt nu met bovenstaande getallen pages/ per visit groepen gaan maken voor jezelf. Deze ga je straks opzoeken in een webanalytics pakket. Voor nu, hoef je het alleen op te schrijven. ik maak een groep van 0-6 pages per visitor, een groep van 7-11 pages per visitor (gemiddelde) en tel er continu (11-6=5), 5 bij bovenop. Dus ik heb nog een extra groep (12-16 pages per visitor), en als laatste defenieer ik een groep met daarin alle bezoeken van 17 pagina's of meer.

4. Voor de groepen gevonden in stap 3 (0-6, 6-11, 11-17, 17 en meer) ga ik het e-commerce percentage bepalen door van elke groep een advanced segments aan te maken. 

Het kunnen aanmaken van segmenten is een zeer krachtige toepassing in elke webanalyse tool. Binnen google analytics kun je advanced segments aanpassen door bij het tabblad "standard reporting" en "custom reporting" bovenaan de link aan te klikken naar "advanced segemts". Er is veel online te vinden over advanced segements dus zoek maar op als je niet weet hoe. Ik gebruik de dimensie "page depth". Zie ook de afbeelding hiernaast.

5. Met de gemaakte segmenten zoek ik binnen een vaste tijdsperiode met elk segment bijbehorende e-commerce percentages op en het percentage "bezoeken" > onder visitors overview zie je vlak onder de titel hoeveel bezoeken in deze periode bij het segment behoren. Laten we deze (fictieve) data eens naast elkaar zetten:

Page depth	E-commerce %	Share of visits
0-6 pages per visitor	0,8%	50%
6-11 pages per visitor	0,9%	20%
11-17 pages per visitor	1,4%	10%
17 pages per visitor	8%	10%

wat opvalt is natuurlijk dat een groot gedeelte minder dan 6 pagina's bezoekt en dat bij 17 pagina's of meer het e-commerce percentage enorm stijgt (8%) t.o.v. 1,4% bij de eerdere groep. Mijn fangroep bezoekt dus meer dan 17 pagina's, en voila: daar heb je jouw groep fans. Met het segment 17 en meer kun je verder binnen google analytics gaan rondneuzen naar welke content deze groep leuk vindt, de tijd op de pagina's etc.

een tweede waarde die ik meeneem in bovenstaande tabel is "share of engagement". Het is kort door de bocht maar ik beredeneer: hoe groter het aantal fans en hoe groter de groep die 17 pagina's en meer bezoekt, in dit voorbeeld, hoe succesvoller mijn campagne. 

Share of engagement : Toepassing

Een leuke snelle toepassing van het share of engagement is om te kijken hoeveel bezoeken elk segement heeft van een specifieke campagne.

Stel je voor dat je een e-mail blast uitstuurt met verschillende versies. Al in een vroeg stadium, zonder aankopen, bekijk ik welke e-mail de grootste groep bezoeken heeft avn 17 pagina's of meer.  Hoewel er na een paar uur misschien nog geen aankopen zijn geweest zou je toch al kunnen voorspellen dat uiteindelijk de grootste bezoeken share heeft van 17 pagina's of meer het 'beter' gaat doen. Natuurlijk zijn er kwalitatief veel betere manieren om een bepaalde campagne succesvol is, maar als je snel en onder druk staat is dit een fast quick way.

Mocht je opmerkingen, vragen hebben of zelf een betere methode weten, laat maar een comment achter!

Bovenstaande data is fictief en kan verschillen van de data op jouw site. Wellicht vind je geen fans, maar wellicht ontdek je dat het e-commerce percentage helemaal niet stijgt. Dit zou een indicatie kunnen zijn dat er problemen zijn. Probeer met het gemaakte segment te ontdekken waarom deze mensen zo lang op je site blijven.

Succes!!!