Met alle mooie woorden over ‘data driven marketing’ zou je bijna gaan denken dat marketingmensen het belang van goede data erkennen en deze gebruiken als basis voor hun beslissingen over de inhoud van campagnes, gebruikte marketingkanalen, enzovoort. En dan ligt het voor de hand dat Google Analytics (GA), met afstand de meest gebruikte software om webbezoek te analyseren, daar een belangrijke rol in speelt, niet? Fout.
Afgaande op mijn ervaringen bij klanten, durf ik er wat onder te verwedden dat ook jouw Google Analytics data absoluut waardeloos is. En dit zijn de zeven meest voorkomende redenen waarom.
1) Je maakt een rommeltje van je UTM tagging
Door urls die je gebruikt in je marketingacties te voorzien van bepaalde parameters, UTM tags, kun je zorgen dat bezoeken op een bepaalde manier in GA terecht komen. Bijvoorbeeld: als je alle links in je e-mail nieuwsbrief voorziet van de tag ‘utm_medium=email’, dan ‘ziet’ GA de mensen die via een klik op een link uit je nieuwsbrief op je website komen, als bezoekers die via het medium ‘email’ binnenkomen. Handig! Totdat je collega ‘e-mail’ als medium gebruikt in zijn tag, en een andere collega ‘Email’, en een derde vergist zich en gebruikt ‘nieuwsbrief’. En vervolgens vind je je bezoekers terug op vier verschillende regels in je GA tabel. Dat maakt analyses een stuk ingewikkelder!
2) Je filtert je eigen bezoeken niet uit
Hoera! De gemiddelde bezoekduur van je bezoekers is de afgelopen week gestegen van 1 minuut naar 19 minuten! Mensen zijn laaiend enthousiast over je laatste wijzigingen, dat kan niet anders! Je vergeet dat je de afgelopen week uren bezig bent geweest met een paar blogartikelen, waardoor je je site zelf uren achtereen op je beeldscherm hebt gehad. En misschien zijn de webbouwers bezig geweest om aanpassingen te maken op de testserver, waar de pagina’s ook gewoon voorzien zijn van de GA code. Als je een website hebt met niet al te veel bezoekers, dan vertekenen dit soort acties je data. Het is makkelijk te voorkomen door je eigen bezoeken, en bijvoorbeeld bezoeken aan test- en acceptatieservers, uit te sluiten.
3) Je maakt geen annotaties bij belangrijke gebeurtenissen
Stel: 1 oktober 2014 is de hele website vernieuwd, en in maart 2017 is er nog een complete rebranding geweest. Vervolgens zijn jullie op 8 september 2019 overgestapt op weer een heel nieuw CMS, waarbij veel oude pagina’s niet mee zijn gemigreerd. Allemaal acties die heel veel invloed hebben op het gedrag van de bezoekers op je website en die je dus terugziet in de cijfers. Alleen weet niemand meer precies wanneer die eerste website vernieuwing nu precies plaatsvond, want alle marketeers uit die tijd werken inmiddels ergens anders. Was het nou oktober of toch augustus? En was het wel 2014 of 2013?
GA biedt een heel makkelijke manier om aantekeningen te maken bij je statistieken, zodat je altijd terug kunt zien wanneer dit soort belangrijke wijzigingen plaatsvinden. En je dus achteraf met zekerheid kunt vaststellen of die laatste aanpassingen van het ontwerp nu wel of niet succesvol waren.
4) Je hebt wijzigingen aan je website niet tijdig in de gaten
Je hebt al je conversiedoelen goed ingesteld op basis van een bepaalde plugin voor formulieren. Werkt als een zonnetje. Tot je webbouwer besluit om over te stappen naar een nieuwe, veel veiliger plugin met meer mogelijkheden. En ineens werken de triggers die je hebt ingesteld in Google Tag Manager niet meer, of ineens veranderen alle urls van de ‘bedankpagina’s’ die mensen na het invullen van een formulier zien, of zijn de aparte bedankpagina’s vervangen door alleen maar een kort berichtje onder het formulier. En weg zijn al je conversiemetingen. En zelfs al heeft de webbouwer aangekondigd dat hij alle formulieren gaat aanpassen, dan is de kans groot dat je er niet aan denkt dat dat gevolgen heeft voor je conversiemetingen.
5) Je houdt geen rekening met uitstapjes naar andere websites
Je investeert zoveel in online marketing, en toch zijn alle aankopen op je website het gevolg van verwijzingsverkeer, niet van je betaalde Google Ads en social media advertenties. Dus daar kun je ook beter mee stoppen. Of niet? Of gebruiken al je klanten Ideal en gaan ze dus van jouw website eerst naar de site van hun bank, om daarna weer terug te komen om de betaling af te ronden? Op dat moment ziet GA twee bezoeken van je klant in plaats van een, waarbij het tweede bezoek duidelijk het gevolg is van een verwijzing van een bankwebsite. Dit ongewenste gedrag van GA kun je makkelijk voorkomen, maar dat moet je wel doen.
6) Je bent niet op de hoogte van de beperkingen van de data
Vrij naar Willem Elsschot: “Tussen droom en data staan cookies in de weg, en praktische bezwaren.” Zelfs als je alles goed inricht, dan nog zijn de gegevens in GA niet 100% volledig en correct. Er zijn heel veel verschillende redenen waarom dat zo is, die ook in de loop der tijd veranderen. Grote impact hebben veel cookiemeldingen, waarvan sommige zo staan ingesteld dat ze geen data naar GA sturen zolang de bezoeker niet actief de cookies van jouw website accepteert. Dat betekent soms dat meer dan de helft van je bezoekers onzichtbaar blijft.
Er zijn ook andere redenen waarom informatie in GA niet correct is: mensen die hun cookies wissen worden niet herkend als terugkerende bezoekers, mensen die verschillende apparaten gebruiken worden onterecht gezien als verschillende bezoekers, bezoeken rond middernacht worden gezien als twee bezoeken, enzovoort. Als je niet bekend bent met de beperkingen van je data, kun je ook niet goed inschatten wat de waarde is van de data die je wel hebt.
7) Je analyses gaan niet ver genoeg en zetten niet aan tot actie
Elke maand rapporteer je braaf aan je manager hoeveel bezoekers je website had, wat het bouncepercentage en het conversiepercentage was, wat de meest bezochte pagina’s waren, en dan is iedereen tevreden. Maar je neemt nooit de tijd om te kijken of nieuwe bezoekers de site anders gebruiken dan terugkerende bezoekers, waaróm oudere mensen beter converteren dan jongere, waar die plotselinge toename van bezoekers uit Duitsland eigenlijk vandaan komt…
En wat nog veel erger is: waarschijnlijk onderneem je ook geen actie om die ene slecht converterende pagina waar wel heel veel bezoekers landen, te verbeteren. Of om te onderzoeken waaróm zoveel mensen afhaken na het zien van het productoverzicht, of om te testen of je met een aanpassing in het menu meer informatieaanvragen kunt realiseren….
En dat is meteen het belangrijkste punt van dit lijstje waarom webstatistieken vaak waardeloos zijn. Ze krijgen pas waarde, als je er iets mee doet. Als je actie onderneemt op basis van de analyses die je doet. Elke maand een dashboardje naar de organisatie mailen waar niemand zelfs nog maar naar kijkt, dat heeft geen waarde en is dus waardeloos.
Dus wat nu?
Ik zou dit artikel nog een stuk langer kunnen maken, en puntjes toevoegen over verkeerd geïnstalleerde code, onzinnige conversiedoelen, compleet gebrek aan gebruik van de mooie maatwerkopties in Analytics, enzovoort… maar je snapt mijn punt.
Google Analytics is een fantastisch nuttige tool, mits je hem goed gebruikt. En dat kun je leren! Bijvoorbeeld tijdens onze live masterclass Meten, Rapporteren & Optimaliseren op 13 januari 2021 of tijdens de online versie van deze masterclass op 4 februari.