UNIVERZITA MATEJA BELA V BANSKEJ BYSTRICIEKONOMICKÁ FAKULTA

METRIKY A ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA PODNIKU AKO MARKETINGOVÝ NÁSTROJ

(bakalárska práca)80d79a3f-a16a-48bc-ba65-9b994d8640c7

2011 Matúš Vitko

UNIVERZITA MATEJA BELA V BANSKEJ BYSTRICIEKONOMICKÁ FAKULTA

METRIKY A ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA PODNIKU AKO MARKETINGOVÝ NÁSTROJ

(bakalárska práca)

80d79a3f-a16a-48bc-ba65-9b994d8640c7

Študijný program: Ekonomika a manažment podnikuŠtudijný odbor : 3.3.16 Ekonomika a manažment podniku Pracovisko (katedra/ústav): katedra ekonomiky a manažmentu podnikuVedúci bakalárskej práce: Doc. RNDr. Juraj Pančík, CSc. Stupeň kvalifikácie: bakalár (v skratke „Bc.“)Dátum odovzdania práce: ...........Dátum obhajoby: ..........

Banská Bystrica, 2011 Matúš Vitko

2

Poďakovanie

Ďakujem pánovi doc. RNDr. Jurajovi Pančíkovi, CSc. za poskytnutie potrebných

údajov na analýzu, za ochotu, cenné rady a usmernenie pri písaní bakalárskej práce.

3

ABSTRAKT

VITKO, Matúš: Metriky a analýza návštevnosti webového sídla podniku ako

marketingový nástroj. [Bakalárska práca] / Matúš Vitko. - Univerzita Mateja Bela v

Banskej Bystrici. Ekonomická fakulta; Katedra ekonomiky a manažmentu podniku.

2011. - Vedúci: doc. RNDr. Juraj Pančík, CSc. – Stupeň odbornej kvalifikácie:

Bakalár. - Banská Bystrica : EF UMB, 2011. 46 s.

Bakalárska práca sa zaoberá metrikami a analýzou návštevnosti vybraného webového

sídla www.ef.umb.sk (Ekonomická fakulta Univerzity Mateja Bela v Banskej Bystrici

– EF UMB). Cieľom bakalárskej práce je na základe teoretických východísk

návštevnosti webových sídiel identifikovať ukazovatele a faktory, ktoré ju

ovplyvňujú. V prvej kapitole definujeme základné pojmy ako metrika, analýza,

marketing, marketingový nástroj a aj prepojenie medzi internetom a marketingom.

Ďalej popisujeme možnosti analýzy webových sídiel a taktiež nástroje, ktoré na to

slúžia. Záver prvej časti opisuje príklady z praxe podnikov, ktorým práve webová

analýza pomohla zvýšiť ukazovatele návštevnosti. Praktická časť sa venuje analýze

návštevnosti vybraného webového sídla EF UMB pomocou služby Google Analytics

za vybrané časové obdobie (kalendárny rok 2010). Analýza pozostáva zo 4 častí,

analyzujeme výkyvy v návštevnosti, návštevníkov, zdroje návštevnosti a obsah

webového sídla. Na záver praktickej časti je opísaný spôsob importu a exportu dát,

ktorý poskytuje služba Google Analytics.

Kľúčové slová: návštevnosť, webové sídlo, Google Analytics, návštevníci,

www.ef.umb.sk, marketing

4

ABSTRACT

VITKO, Matúš: Metrics and traffic analysis of company’s web site as a marketing

tool. [Bachelor Thesis] / Matúš Vitko. - Matej Bel University . Faculty of economics;

Department of Corporate Economics and Management. 2011. - Consultant: doc.

RNDr. Juraj Pančík, CSc. – Degree: Bachelor. - Banská Bystrica: EF UMB, 2011. 46

pages.

Bachelor thesis deals with metrics and traffic analysis of the selected web site

www.ef.umb.sk (Faculty of Economics, Matej Bel University in Banská Bystrica - EF

UMB). Aim of this thesis is to define main theoretical terms connected to traffic

analysis and also identify indicators and factors which are affecting it. The first

chapter defines the necessary concepts such as metrics, analysis, marketing, marketing

tool and also a connection between the Internet and marketing. Afterwards we

describe the types of web sites analysis and also tools which can be used on the

analysis. End of the first section describes practical examples of companies whom

web analytics has helped to raise various traffic indicators. In the practical part is

traffic analysis of selected web site FE UMB using Google Analytics during the

selected period of time (calendar year 2010). Analysis consists of 4 parts, we analyze

the fluctuations in traffic, visitors, traffic sources and content of the web site. At the

end of practical part is described import and export of data provided by Google

Analytics.

Key words: traffic, web site, Google Analytics, visitors, www.ef.umb.sk, marketing.

5

OBSAH

ÚVOD 7

1. TEORETICKÉ VYMEDZENIE MARKETINGU A ANALÝZY

NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÝCH SÍDIEL AKO MARKETINGOVÉHO

NÁSTROJA 8

1.1 Podstata marketingu 8

1.1.1 Marketingový mix, marketingový nástroj 9

1.1.2 Vzťah medzi internetom a marketingom 9

1.1.3 Internetový alebo Online marketing? 11

1.2 Základné pojmy z oblasti merania návštevnosti 11

1.3 Analýza návštevnosti 13

1.3.1 Metódy analýzy 14

1.3.2 Hlavné ukazovatele 14

1.3.3 Informácie poskytované webovou analýzou 15

1.4 Nástroje na analýzu návštevnosti 16

1.4.1 Nástroj Google Analytics 16

1.4.2 Ostatné nástroje, slúžiace na meranie návštevnosti 20

1.5 Prípadová štúdia o využití Google Analytics 21

1.5.1 Reklamná kampaň ČSOB poisťovne 22

2. ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA www.ef.umb.sk 24

2.1 Prístup k dátam služby Google Analytics 24

2.2 Hlavná ponuka dát služby Google Analytics 25

2.2.1 Informačný panel 25

2.2.2 Spravodajstvo Analytics 27

2.2.3 Návštevníci 29

2.2.4 Zdroje návštevnosti 36

2.2.5 Obsah stránky www.ef.umb.sk 42

2.3 Export a import údajov 43

ZÁVER 45

ZOZNAM BIBLIOGRAFICKÝCH ÚDAJOV 46

6

ÚVOD

Informačné technológie už v dnešnej dobe zasahujú takmer do všetkých sfér

podnikania. Výnimkou nie je ani marketing a toho dôkazom je vznik tzv.

internetového marketingu. Súčasťou marketingu tohto typu je okrem iného aj

využívanie internetovej stránky a to na rôzne účely - na zvýšenie povedomia o svojej

značke, vytvorenie elektronického obchodu a podobne. Jednou z kľúčových rysov

prevádzky internetových stránok je zistenie počtu ľudí, ktorí na ňu každý deň prídu,

kam chodia návštevníci najviac alebo aj z akých stránok najčastejšie odchádzajú.

Na všetky tieto otázky, a na mnoho ďalších, odpovedajú webové služby

a aplikácie, ktoré sa zaoberajú návštevnosťou webových sídiel. Ich významnosť čím

viac narastá. Jednou z týchto služieb je aj Google Analytics, od spoločnosti

s rovnomenným internetovým vyhľadávačom Google, ktorú využijeme pri

analyzovaní webového sídla.

Hlavným cieľom bakalárskej práce je na základe teoretických východísk

návštevnosti webových sídiel, identifikovať ukazovatele a faktory, ktoré ju

ovplyvňujú. Predmetom analýzy v našej bakalárskej práci je webové sídlo

Ekonomickej fakulty UMB. Potrebné informácie sme získali zo služby Google

Analytics, ktorá svoje merané údaje sprístupňuje cez internet. Za čiastkové ciele sme

si zvolili charakterizovať potrebné pojmy na pochopenie problematiky návštevnosti

webových sídiel, analýzu návštevnosti pomocou Google Analytics a využitie analýzy

návštevnosti v praxi na základe skúseností vybraných firiem.

Obsah práce je rozdelený do dvoch častí – teoretickej a praktickej.

V teoretickej prezentujeme poznatky zo zozbieranej literatúry, definujeme základné

ekonomické pojmy a potrebné pojmy týkajúce sa návštevnosti webových stránok

vrátane všeobecných základných pojmov ako metrika a analýza. Obsahom druhej

časti je praktická analýza webového sídla www.ef.umb.sk. Analyzujeme rôzne kritéria

návštevnosti a definujeme aj určité trendy v návštevnosti, ktoré sme počas analýzy

zistili.

7

1. TEORETICKÉ VYMEDZENIE MARKETINGU A ANALÝZY

NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÝCH SÍDIEL AKO

MARKETINGOVÉHO NÁSTROJA

1.1 Podstata marketingu

„S marketingom je spojený veľmi široký a rozsiahly súbor ľudských aktivít,

ktoré podmieňujú množstvo jeho definícií formulovaných v odlišných vedeckých

a praktických hľadísk“ (KITA, 2002 s. 19).

Kotler, často označovaný aj ako „otec marketingu“, definoval marketing ako

„spoločenský a riadiaci proces, v ktorom jednotlivci a skupiny získavajú

prostredníctvom vytvárania a výmeny produktov a hodnôt to, čo potrebujú a chcú“

(KOTLER, a iní, 1992).

„Voľnejšie definovanie marketingu, vychádzajúce z praxe, nám umožňuje

označiť marketing ako:

- umenie predávať produkty,

- proces výmeny medzi jednotlivcami alebo organizáciami, ktorého výsledkom

je vzájomný prínos a uspokojenie zúčastnených,

- riadiaci proces, ktorý účinne a efektívne identifikuje, predvída a uspokojuje

zákazníkove požiadavky,

- spôsob riadenia a usmerňovania hospodárskej činnosti podľa požiadaviek trhu,

- spojovací článok medzi výrobcami a zákazníkom,

- filozofia myslenia a konania firmy zameraná na trh“ (POLIAČIKOVÁ, 2007

s. 5).

Iní autori (Fmph.uniba.sk, 2011) definujú marketing ako:

- „postup identifikácie, zabezpečovania, predpokladania alebo ovplyvňovania dopytu

po tovaroch a službách. Marketing závisí od reklamy a trhu.

- obchodnú a výrobnú politiku vychádzajúcu z požiadaviek trhu zameranú na

dosiahnutie maximálneho ekonomického efektu v trhových vzťahoch.

- metódu, ktorou sa riadi proces plánovitej realizácie nápadov na trhu. Konečným

sudcom, ktorý rozhoduje o kvalite nápadu, je trh. Zisk z predaja je odmenou, ale

hlavne meradlom úspešnosti podnikania“.

8

„Aby sme pochopili hore uvedené definície, je potrebné si uvedomiť, že

marketing je proces, ktorý predstavuje komplex ekonomických kategórií ako sú:

potreby, požiadavky, dopyt, ponuka, výmena, transakcia, trh, produkty, hodnota,

uspokojenie, kvalita. Sledovanie uvedených kategórií tvorí neoddeliteľnú súčasť

samotnej podstaty marketingu“ (POLIAČIKOVÁ, 2007 s. 5).

1.1.1 Marketingový mix, marketingový nástroj

„Marketingový mix je súbor marketingových nástrojov, ktoré firma používa na

to, aby dosiahla marketingové ciele na cieľovom trhu“ (KOTLER, 1998).

„V roku 1964 vypracoval N. Borgen koncepciu marketingového mixu.

Pôvodom anglosaský pojem zahŕňa štyri základné nástroje marketingového mixu:

- produkt (product)

- cenu (price)

- distribúciu (promotion)

- marketingovú komunikáciu (public relations)“ (KITA, 2002 s. 26).

„Mix tvoria štyri základné prvky, často označované ako 4P. V odbornej

literatúre sa však môžeme stretnúť i s 5P, kde je doplnený i prvok ľudia (people – P)“

(POLIAČIKOVÁ, 2007 s. 11).

1.1.2 Vzťah medzi internetom a marketingom

„Marketing na internete predstavuje využívanie internetových služieb na

realizáciu či podporu marketingových aktivít. Marketingové aktivity na internete sú

napríklad: marketingový výskum, podpora imidžu výrobku alebo firmy, public

relations, cenové politiky, distribúcia online, jej podpora a mnoho ďalších.

Marketing sa snaží zosúladiť ciele - záujmy firmy, so záujmami zákazníkov

a celej spoločnosti. Aby však bolo toto možné, musí medzi týmito skupinami

vytvárať, podporovať a analyzovať obojstranné informačné toky. Kľúčovým slovom

marketingu je komunikácia (najdôležitejším však stále ostáva zákazník). Máme na

mysli všeobecnú komunikáciu, ktorá prechádza všetkými čiastkovými oblasťami

marketingu. Bezproblémová komunikácia je veľmi dôležitá pre mnoho sfér;

v marketingu je však jej bezproblémové fungovanie a plynulosť otázkou života

a smrti“ (STUCHLÍK, a iní, 2000 s. 16).

(STUCHLÍK, a iní, 2000 s. 17) ďalej tvrdia, že „internet uľahčuje

komunikáciu medzi svojimi užívateľmi, ktorými sú dnes veľké množstvá ľudí

9

rôznych profesií a záujmov. Marketing bežne pracuje so všetkými tradičnými

prostriedkami komunikácie ako osobný styk so zákazníkmi, pomocou pošty, telefónu,

televízie, filmov a iných masmédií. Internet využíva všetky tieto tradičné možnosti,

ale často omnoho efektívnejšie: môže osloviť nielen konkrétneho človeka alebo aj

skupinu ľudí s rovnakými záujmami a umožniť s nimi komunikáciu. Internet sa bez

marketingu zaobíde – moderný marketing bez internetu nie“.

V literatúre sa často objavujú pojmy online a offline marketingové prostredie

(alebo marketing). Pre online marketingové prostredie platí, že sa marketingové

činnosti uskutočňujú priamo na internete, kdežto keď sa jedná o offline prostredie,

uskutočňujú sa všade inde, len nie práve na internete. Offline prostredie je teda

označenie prostredia mimo internetu.

„Internet hrá v súčasnosti tak významnú rolu, že niektoré firmy, čo sa

marketingu týka, úplne upustili od offline prostredia. Či je to správna cesta je ťažká

otázka. V niektorých prípadoch firmám offline aktivity vôbec nechýbajú. Je to typické

pre niektorých dodávateľov produktov pre online prostredie (ako napr. software).

Dá sa zhrnúť, že internetový marketing je výrazne lepší oproti offline

marketingu:

- v monitorovaní a meraní – väčší objem lepších dát,

- v dostupnosti 24 hodín denne – marketing sa na internete realizuje

nepretržite,

- vo svojej komplexnosti – zákazníkov môžeme osloviť viacerými spôsobmi,

- v možnostiach individuálneho prístupu – neanonymný zákazník, komunity,

„správni“ zákazníci pomocou kľúčových slov a obsahu,

- svojím dynamickým obsahom – neustále sa mení“ (JANOUCH, 2010 s. 17).

(JANOUCH, 2010 s. 16) taktiež napísal, že „internetový marketing je už

v dnešnej dobe významnejší než klasický marketing tam, kde ľudia využívajú vyspelé

technológie. Toto hodnotenie nie je zatiaľ podľa objemu vydaných prostriedkov, ale

podľa účinnosti. Časom bude pravdepodobne marketing, tak ako ho mnohí poznajú

a ako bol opisovaný v literatúre, úplne iný. Tento logický vývoj avšak ešte väčšina

podnikov nie je schopná prijať“.

10

1.1.3 Internetový alebo Online marketing?

Podľa (JANOUCH, 2010 s. 17) sú „pojmy internetový a online marketing

často brané ako synonymá, čo nie je správne. Internetová encyklopédia Wikipedia

uvádza aj ďalšie príklady ako i-marketing, web marketing. Na sprehľadnenie je lepšie

používať internetový marketing na všetky marketingové aktivity odohrávajúce sa na

internete a online marketing ako pojem, ktorý rozširuje tieto aktivity o marketing

používajúci mobilné telefóny alebo podobné zariadenia.

Rozdiely sú však už v dnešnej dobe malé, pretože už skoro každý mobilný

telefón je štandardne vybavený internetovým prehliadačom a ľudia začínajú používať

mobil ako počítač“.

1.2 Základné pojmy z oblasti merania návštevnosti

Podľa webového servera (Euroekonom.sk, 2011) je metrika „presne

vymedzený ukazovateľ alebo hodnotiace kritérium, používané k hodnoteniu úrovne

efektívnosti konkrétnej oblasti (v našom prípade je to návštevnosť webového sídla

podniku). Metrika slúži ako nástroj efektívnosti a výkonnosti, najmä so zameraním na

ciele, kritické faktory úspechu, procesy, aktivity a výkonnosť zdrojov. Má tieto

atribúty: názov a identifikáciu, definíciu, vlastníka, dimenzie, začiatočnú a cieľovú

hodnotu, zdroje pre meranie dát, postupy merania a postupy overovania. Metrika

umožňuje hodnotenie cieľov, optimalizáciu procesov, previazanie všetkých úrovní

činností, nastavenie pravidiel vzťahov, podporu rozhodovania a zníženie rizika. Tento

výraz sa často používa v oblastiach kontrolingu a manažmentu“.

K téme metrík a analýze návštevnosti webových sídiel podnikov či inštitúcií

existuje veľmi rozsiahla zásoba pojmov. V nasledujúcich riadkoch sú uvedené

základné a neskôr aj rozšírené pojmy k danej problematike.

Základné pojmy:

Client (klient) – v informatike znamená „počítačový program komunikujúci so

serverom“ (Wikipédia, 2011).

IP Address (adresa IP) – je číselný identifikátor sieťovej karty počítača v sieti, ktorý

komunikuje pomocou špecifického protokolu IP s internetom (Wikipédia, 2011).

„Server (webový server) – technický prostriedok (pozn.: vrátane potrebných

software-ových aplikácii), ktorý umožňuje fungovanie danej webovej stránky.

11

Hit, Hits (požiadavka na server) – udáva počet všetkých požiadaviek (napr.

požiadavka na zaslanie textu stránky, jednotlivých obrázkov a iných elementov) na

server za dané obdobie.

Visit (návšteva) – za návštevu sa považuje vstup užívateľa na www server

prostredníctvom internetového prehliadača (Browser). Za vstup môžeme považovať

odoslanie požiadavky na zaslanie prvej www stránky serveru.

Visits (návštevy) – súhrnný ukazovateľ všetkých návštev daného webového sídla za

určité obdobie.

View Time (doba návštevy) – z marketingového hľadiska je View time veľmi

zaujímavou veličinou, ktorú veľkosť zaujíma nielen prevádzkovateľa serveru

(vypovedá o zaujímavosti obsahu) ale takisto aj zadávateľa reklamy (čím dlhšiu dobu

sa návštevník na stránke s reklamnou plochou zdrží, tým je väčšia pravdepodobnosť,

že reklamu uvidí, prípadne na ňu klikne).

Rozširujúce, často používané pojmy:

Log File (log súbor) – špeciálny súbor na disku serveru, do ktorého sa zaznamenávajú

všetky požiadavky na server (hits) z klientských počítačov (client).

Unique Host (unikátna IP adresa) – informácie o užívateľovej IP adrese sa ukladajú

do log súboru na disku serveru pri žiadosti o www stránku.

Unique Hosts (počet unikátnych IP za určité obdobie) – spätnou analýzou log súboru

serveru môžeme určiť, aké množstvo IP adries navštívilo server za dané obdobie.

Pokiaľ by každý užívateľ internetu mal svoju vlastnú unikátnu IP adresu, tak by

Unique hosts udávalo počet návštevníkov, ktorí server za isté časové obdobie

navštívili, teda návštevnosť serveru (Visits). Skutočnosť je však iná.

Typickým príkladom je podnik, ktorého lokálna sieť (LAN) je pripojená na internet

prostredníctvom proxy serveru, takže všetci zamestnanci podniku vystupujú pod

jednou IP adresou (IP adresou proxy serveru).

Page View (zobrazenie www stránky) – v praxi sa často používa aj pojem „prezretie“

stránky pretože je takmer isté, že zobrazená stránka bude naozaj prezretá.

Page Views (počet zobrazení www stránok za obdobie) – ide o najčastejšie používaný

reklamný termín. Podľa počtu Page Views sa zostavujú rebríčky návštevnosti www

serverov.

Page Request (vyžiadanie www stránky) – žiadosť o zobrazenie stránky zasiela na

vzdialený server internetový prehliadač (browser). Na základe zaslanej požiadavky

12

zašle server stránku klientovi a vytvorí zápis do log súboru. Úspešné zobrazenie

stránky na PC monitore označuje ako Page View.

Page Requests (počet vyžiadaných www stránok za isté obdobie) – táto veličina sa dá

pomerne jednoducho zmerať spätnou analýzou log súboru. Často sa tento ukazovateľ

mylne interpretuje ako totožný s Page Views (počet zobrazení), ale dôsledkom

technických porúch sa môže stať, že klient o stránku požiada, no nebude mu

zobrazená. Preto platí vzťah: Page Views < Page Requests.

Doplňujúce pojmy:

Banner (reklama) – reklamná technológia, pri ktorej inzerent umiestni reklamu na

dobre navštevované www stránku. Najčastejšie v podobe obrázku obdĺžnikového

tvaru.

Click (kliknutie) – kliknutie myšou na reklamnú plochu.

Homepage (domovská stránka) – označovaná aj ako hlavná stránka servera. Cieľom

tejto stránky je podať návštevníkovi základnú predstavu o obsahu servera

s možnosťou jednoduchej navigácie do jednotlivých sekcii stránky“ (STUCHLÍK, a

iní, 2000 s. 184,201).

1.3 Analýza návštevnosti

„Analýza (z gréckeho ana–lyó) znamená rozbor, metódu skúmania zložitejších

skutočností rozkladom na jednoduchšie. Používa sa v mnohých vedných disciplínach,

napr. vo filozofii ale aj v bežnom živote, keď chceme dospieť k určitým výsledkom na

základe detailného poznania podrobností“ (Wikipedie, 2011).

„Analýza návštevnosti, monitorovanie chovania návštevníkov na webe,

sledovanie prichádzajúcich odkazov, kontrola kampaní - to všetko sú kľúčové faktory

úspechu a slúžia ako podklad pre ďalšie rozhodovanie a vylepšovanie nielen stránok,

ale celého marketingu na internete.

Analýza sa uskutočňuje preto, aby sa zistila efektívnosť prezentácie webových

stránok a hlavne aby sa zistilo, či spĺňajú svoj cieľ. Od toho sa potom odvíjajú ďalšie

kroky vedúce k zmene stránok, ponuky, reklamy a podobne. Oproti klasickému

marketingu je k dispozícii nástroj, s ktorého pomocou môžeme merať účinnosť alebo

návratnosť investícií (ROI – Return On Investments) prakticky akýchkoľvek aktivít

na internete“ (JANOUCH, 2010 s. 115).

13

1.3.1 Metódy analýzy

„Pre analýzu návštevnosti sa spravidla používa jedna z 2 metód a to:

- meranie pomocou log súboru,

- meranie pomocou aktívneho súboru/stránkových značiek (pozn. túto metódu

využíva Google Analytics)“ (JANOUCH, 2010 s. 115).

„Log súbor je špeciálny súbor vytváraný a ukladaný na serveri, ktorý

zaznamenáva údaje o aktivite prebiehajúcej v prostredí servera. Zvyčajne sú to údaje

o prístupoch k serveru, požiadavkách na server a podobne .Serverové log súbory sú

potom využívané nástrojmi na analýzu návštevnosti web stránok na vytváranie

štatistík ich návštevnosti“ (Cookie.sk, 2011).

„Meranie pomocou aktívneho súboru využíva JavaScriptový kód umiestnený

v HTML kóde stránky, ktorý umožňuje v spolupráci so serverom Google Analytics

analyzovať aktivity návštevníkov.

Každá z metód ma svoje výhody a nevýhody. Odporúča sa používať

kombináciu obidvoch metód. Vo všeobecnosti sa dá povedať, že analýza pomocou

logu vykazuje značné nadhodnotenie návštevnosti, meranie pomocou aktívneho

súboru zase podhodnotenie“ (JANOUCH, 2010 s. 115).

1.3.2 Hlavné ukazovatele

„Z oboch vyššie uvedených metód sa dá získať veľké množstvo rôznych

informácií. Mnohé údaje sú dôležité, iné sa prakticky nedajú využiť. Problém je

taktiež v nepresnosti niektorých údajov. Medzi hlavné ukazovatele, ktoré je nutné

sledovať, patria:

- vracajúci sa návštevníci – aby sme zistili ich chovanie,

- noví návštevníci – dôvodom je zistenie odkiaľ na stránku chodia,

- návštevy bez okamžitého odchodu – zistí sa fungovanie webu, jeho štruktúra,

- návštevy s konverziami (výraz „konverzie“ vysvetlený v stati 1.3.3) –

najdôležitejšia analýza, ak podnik sleduje konverzie (pozn. hlavne podniky,

ktoré prevádzkujú elektronický obchod)“ (JANOUCH, 2010 s. 116).

14

1.3.3 Informácie poskytované webovou analýzou

„Nedostatočne výkonný web zastaví návratnosť investícii a môže poškodiť

firemnú značku. Potrebujeme zistiť, čo presne web brzdí. Je na vine marketingová

kampaň alebo schopnosť webu viesť ku konverziám? Výraz konverzie najlepšie

vystihuje nasledujúci obrázok, ktorý opisuje mieru konverzií v rokoch 2005 – 2007,

kedy sa pohybovala v rozmedzí 2 až 3 percentá“ (CLIFTON, 2009 s. 20).

Obrázok č.1: Miera konverzii sa v rokoch 2005 až 2007 pohybovala medzi 2-3%

(CLIFTON, 2009).

„Ak sme prevádzkovateľmi internetového obchodu, tak je pre nás miera

konverzií jeden z kľúčových faktorov, pretože predstavuje percento návštevníkov

webu, ktorí si u nás niečo skutočne zakúpia. Webová analytika poskytuje nástroje na

zhromažďovanie informácii o tom, čo sa na našom webe deje, a umožňuje nám

otestovať ich účinky.

Výraz webová analýza obsahuje široké spektrum oblastí, ktoré vyžadujú

rozličné metodiky a techniky na zhromažďovanie dát. Napríklad nástroje pracujúce

mimo samotný web (offline tools) sa používajú na zistenie veľkosti množiny našich

potenciálnych zákazníkov, sily nášho hlasu – viditeľnosť a aktuálneho diania na

internete (komentáre). Oproti tomu nástroje pracujúce na webovej stránke (onsite

alebo online tools) sledujú trasu návštevníka, jej kritické faktory a komerčný účinok

nášho webu, s ktorého existenciou sú tieto charakteristiky priamo spojené“

(CLIFTON, 2009 s. 20).

15

Jedna zo služieb s názvom Google Analytics, ktorú podrobnejšie rozoberieme

v nasledujúcej kapitole, je webovým nástrojom na vytváranie prehľadu

o návštevnosti. Pod pojmom webová analýza budeme vo všeobecnosti rozumieť

webové nástroje na meranie.

„Treba však mať na pamäti to, že webová analýza je iba nástrojom, nemala by

byť cieľom. Nedokáže nám povedať, prečo sa návštevníci webu správajú tak, ako sa

správajú, ale ktoré vylepšenia by sme mali vykonať. K tomu je nutné investovať do

analýzy štatistík, čo znamená najať odborníka, vyškoliť pracovníkov, využiť služby

externých konzultantov alebo toto všetko skombinovať dohromady“ (CLIFTON, 2009

s. 20).

1.4 Nástroje na analýzu návštevnosti

Na internete existuje veľké množstvo rôznych systémov, aplikácií, ktoré sú či

už zložitejšie, jednoduchšie na ovládanie, platené alebo voľne prístupné, určené pre

malé alebo veľké podniky. Avšak z každého takéhoto zdroja dokážeme určiť isté

množstvo informácií, ktoré boli pre nás doteraz neprístupné a ktoré nám môžu

pomôcť vylepšiť svoju webovú stránku, napr. ako prilákať nových návštevníkov alebo

si udržať súčasných, atď.

V tejto kapitole budeme analyzovať nasledujúce nástroje na prehľad návštevnosti

webových stránok:

- Google Analytics

- a ostatné nástroje, slúžiace na meranie návštevnosti.

1.4.1 Nástroj Google Analytics

„Ak implementujeme Google Analytics, alebo aj webovú analýzu po prvýkrát,

je potrebný určitý prehľad metrík návštevnosti, ktoré slúžia na zistenie úrovne

„premávky“ a rozloženia návštevníkov. Medzi príklady metrík prvej úrovne patria

nasledujúce:

- počet denne prijímaných návštevníkov,

- priemerná miera konverzie (napr. predaj, registrácia alebo sťahovanie),

- najnavštevovanejšie stránky,

- priemerná doba návštevy webu a množstvo návratov návštevníkov,

- priemerná hĺbka návštevy v súvislosti s tým, odkiaľ návštevník prišiel,

16

- geografické rozloženie návštevníkov a ich jazykové nastavenia

- miera „lepkavosti“ stránok: či návštevníci pretrvajú na stránke dlhší čas, alebo

navštívia len prvú a odídu“ (CLIFTON, 2009 s. 21).

„Ak je súčasťou webu aj elektronický obchod, dôležité sú aj nasledujúce tvrdenia:

- Aký príjem web generuje a odkiaľ zákazníci prichádzajú?

- Aké sú najpredávanejšie výrobky a aká je priemerná hodnota faktúry pri ich

objednaní?“ (CLIFTON, 2009 s. 21).

Nemenej dôležitá otázka, čo sa týka celého fungovania podniku, či inštitúcie,

je návratnosť investície vloženej do tejto analýzy. Služba Google Analytics je

zadarmo ponúkaný nástroj na zber a sledovanie dát. Netreba však zabudnúť na fakt,

že analýza, interpretácia a samotné zmeny na webe vyžadujú zo strany

prevádzkovateľa vynaloženie istých prostriedkov. Peňažný obnos investovaný do

webovej analýzy je preto závislý od dôležitosti potreby webu vzhľadom k podnikaniu.

1.4.1.1 Postup nastavenia služby Google Analytics

„Služba Google Analytics sa dá nastaviť pomerne jednoducho v šiestich

nasledujúcich krokoch:

a. Navštíviť stránku Google Analytics (http://www.google.com/analytics).

b. Kliknúť na „Zaregistrovať sa teraz“. Na registráciu je potrebný e-mail. Dá sa

použiť e-mail od firmy Google (Gmail) alebo aj iný.

c. Prihlásiť sa do Google Analytics, kde v pravom hornom rohu je potrebné

vybrať v „Moje účty Analytics“ možnosť „Vytvoriť nový účet“.

d. Vyplniť adresu URL webových stránok a názov, pod ktorým chceme účet

viezť, potom je potrebné vyplniť meno a krajinu a nakoniec odsúhlasiť

zmluvné podmienky.

e. Google následne vygeneruje kód, ktorý je nutné vložiť do HTML kódu každej

stránky nášho webu (ktorý chceme sledovať).

f. Potom, čo Google overí vloženie kódu, začne sledovať naše stránky“

(JANOUCH, 2010 s. 119).

17

1.4.1.2 Rozhodnutia, s ktorými nám Google Analytics môže pomôcť

(CLIFTON, 2009 s. 22) tvrdí, že „je dôležité, aby organizácia venovala istý

čas plánovaniu svojich kľúčových ukazovateľov výkonnosti (Key Performance

Indicators – KPI). Tieto ukazovatele nám poskytujú zostručnený výpis zo širokej

škály údajov o návštevnosti webu vo forme čistej informácie. Jednoducho povedané,

KPI predstavujú kľúčové faktory, ktoré sú pre organizáciu špecifické, ktoré sú teda

meradlom úspechu.

Služba Google Analytics poskytuje údaje, z ktorých sa dajú určitým postupom

zostaviť kľúčové ukazovatele výkonnosti, a ktoré môžu v niektorých prípadoch

poskytovať tieto informácie priamo. Väčšina kľúčových ukazovateľov sú pomerové

hodnoty, kde hrá dôležitú úlohu analytik, ktorý tieto hodnoty posúdi s ohľadom na

konkrétnu organizáciu. Úlohou organizácie bude na základe týchto informácii prijať

rozhodnutia“.

„Pri zapájaní do procesu zlepšovania výkonnosti webu, je potrebné pozerať sa

na tieto zmeny ako na kontinuálny proces, nie ako na jednorazovú opravu.

Tento proces sa dá vyjadriť pomocou skratky ZMAT, ktorá zahŕňa:

- Získanie návštevníkov,

- Meranie výkonnosti,

- Analýza trendov,

- Testovaním k zlepšeniu“ (CLIFTON, 2009 s. 23).

1.4.1.3 Kľúčové rysy a schopnosti služby Google Analytics

Clifton rozpísal vo svojej knihe veľké množstvo výhod služby Google

Analytics. Nasledujúci zoznam obsahuje vybraných 11 najdôležitejších,

najzákladnejších:

1. „Podpora a rozhranie v niekoľkých jazykoch. Služba Google Analytics vie

zobraziť prehľady v 25 jazykoch a toto číslo sa neustále zvyšuje. Patrí tam aj

slovenčina, čeština, maďarčina, poľština, nemčina, ruština, angličtina

a podobne.

2. Veľká škála využitia. Cieľové publikum služby Google Analytics sa dá

prirovnať k publiku internetovej reklamy – všetci. Paleta klientov sa pohybuje

od niekoľkých zobrazení stránok za deň, až k najznámejším značkám

18

s najvyťaženejším webom internetu, čo sú weby s návštevnosťou vyššou ako

miliarda za deň.

3. Prvky použiteľné pre veľké spoločnosti aj malých podnikateľov. Obidva

typy užívateľov chápu, že potrebujú zmerať návštevnosť ich webu, ale

obávajú sa, že kombináciou s ostatnými aspektmi obchodnej činnosti ich zahltí

príval dát.

4. Vizualizácia „lieviku“. Tieto „lieviky“ (angl. funnels), sú cesty ktorými

prechádzajú návštevníci pred dosiahnutím cieľovej konverzie. Zrejmou a už

spomínanou konverziou je nákup v internetovom obchode, kde cesta

predstavuje proces dokončenia objednávky. Existujú však aj iné, ako napríklad

registračný proces alebo kontaktný formulár. Vizualizáciou tejto cesty

môžeme vidieť ktoré stránky vedú k stratám konverzii a kam naši potenciálni

zákazníci odchádzajú.

5. Riadiaci panel na mieru. Riadiaci panel (angl. dashboard) je prvá časť, ktorú

vidíme pri prezeraní našich prehľadov. Môžeme tu rozmiestniť a usporiadať

kľúčové časti svojich prehľadov pre okamžité porovnanie. Prehľady na

riadiacom paneli sú kópiami z hlavných častí služby Google Analytics.

Kedykoľvek je možné zmeniť a preusporiadať až 12 prehľadov podľa potreby.

6. Lokalizácia užívateľov na mape. Táto funkcia ponúka grafický spôsob

reprezentácie dát, ktorý vyjadruje, z akej časti sveta sa návštevníci pri

prezeraní webu pripájajú. Na základe databázy lokalít IP adries sa zobrazujú

kľúčové metriky nad mapou sveta, oblasti alebo krajiny. Máme tak

k dispozícii jasnú predstavu o tom, z akých častí sveta prichádzajú návštevníci

a to až na úroveň jednotlivých miest.

7. Export dát a plánovanie. Údaje z prehľadu sa dajú ručne exportovať do

najrôznejších formátov, ako XLS, CSV, PDF, alebo aj overený formát XML.

Môžeme taktiež naplánovať, aby sa na našu a zároveň aj na 24 iných e-

mailových adries automaticky odoslalo ľubovoľné hlásenie.

8. Porovnanie časových období. Okrem porovnávacieho zobrazenia časových

období vedľa seba v jednom okne prehliadača ponúka služba Google

Analytics unikátnu metódu „okna na časovej osi“ slúžiacej na výber časových

období bez straty prehľadu o dlhodobých trendoch. Môžeme si tak napríklad

vybrať časové obdobie, ktoré zobrazuje maximálny počet návštevníkov,

ktorého sme si predtým neboli vedomí.

19

9. Tvorba prehľadov pre elektronické obchody. Môžeme sledovať zdroje

návratnosti investícii na úrovni jednotlivých produktov.

10. Štatistiky interného vyhľadávania. Pri zložitých weboch (obsahujúcich

veľký počet stránok) predstavuje interné vyhľadávanie dôležitú súčasť jej

navigačného systému. Môžeme zistiť koľko užívateľov vyhľadávanie použilo,

ktoré stránky vedú návštevníkov k vyhľadávaniu a  aké stránky navštevujú

z výsledkov vyhľadávania.

11. Sledovanie udalostí. Tento prehľad zobrazuje udalosti zvlášť od počtu

zobrazení stránok. Ak stránka obsahuje napríklad videá, flash-ové prvky,

možnosť stiahnutia súboru, prehľad zobrazí aké množstvo návštevníkov tieto

súčasti využije“ (CLIFTON, 2009 s. 48,49,50).

1.4.2 Ostatné nástroje, slúžiace na meranie návštevnosti

Google Analytics od spoločnosti Google patrí medzi najznámejšie

a najpoužívanejšie nástroje na meranie návštevnosti webových stránok, no tejto

problematike sa venujú aj iné organizácie. V tejto kapitole spomenieme niektoré

vybrané príklady týchto nástrojov, medzi ktoré patria:

- software Urchin,

- Omniture (www.omniture.com),

- Weblog Expert (www.weblogexpert.com),

- Webalizer (www.mrunix.net/webalizer),

- Lyris HQ Web Analytics Solution (www.lyris.com/solution/lyris-hq/web-

analytics/),

- Webtrends Analytics (www.webtrends.com),

- Site Meter (www.sitemeter.com),

- Coremetrics (www.coremetrics.com),

- PHPmyvisites (www.phpmyvisites.us).

Z vyššie uvedených nástrojov sa budeme dôkladnejšie venovať softvéru Urchin.

1.4.2.1 Software Urchin

„Urchin je softvérovou spoločnosťou a technológiou, ktorú v roku 2005

odkúpila spoločnosť Google a ktorá sa stala východiskom na vytvorenie Google

Analytics. Software Urchin je nástroj webovej analýzy, ktorý je k dispozícii na

20

stiahnutie a ktorý funguje na lokálnom serveri (Unix či Windows). Urchin vytvára

prehľady spracovaním serverových log súborov (viď kapitola 1.3.1), vrátane

hybridných, ktoré kombinujú údaje log súborov a stránkových značiek“ (CLIFTON,

2009 s. 54).

(CLIFTON, 2009) tvrdí, že Urchin je v podstate rovnaká technológia ako

Google Analytics, no v prevádzkovaní sa vyskytujú určité rozdiely. Prvým dôležitým

rozdielom je, že služba Google Analytics je bezplatná, zatiaľ čo Urchin je licencovaný

produkt a preto je nutné si ho zakúpiť. Druhým podstatným rozdielom je, že Google

Analytics odstraňuje značnú časť režijných nákladov z oblasti IT, ktoré sú obvykle

spojené s implementáciou nástrojov na webovú analýzu. Zber a uloženie dát, údržbu

a aktualizáciu programu za nás vykonáva spoločnosť Google, pričom v prípade

software Urchin to máme na starosti my. Software Urchin dokáže sledovať

a zobrazovať dáta tak dlho ako chceme, služba Google Analytics sa v súčasnosti

zaviazala uchovávať dáta po dobu minimálne 25 mesiacov.

(Pozn. Približne každých 1000 návštevníkov vytvorí približne 4MB záznamu. To

znamená, že 10 000 návštev za mesiac vytvorí 500MB za rok. Ak rátame 100 000

návštev za mesiac, za rok je to 5GB dát a tak ďalej)

Podľa (CLIFTON, 2009) existujú však aj prípady, keď je práve Urchin

výhodnejším riešením. Je to v prípade ak má spoločnosť intranetový web za bránou

firewall, ktorá blokuje internetovú aktivitu (teda odosielanie údajov o návštevnosti

smerom na server Google Analytics) – Google Analytics si na svoju funkčnosť

vyžaduje bezproblémový a priamy prístup na internet. Ďalším z niekoľkých prípadov

je, keď nie je možné stránku vybaviť potrebnými značkami (napr. na weboch typu

WML pre mobilné telefóny), vtedy Google Analytics nie je možné použiť.

1.5 Prípadová štúdia o využití Google Analytics

Dôkazom toho, že služba Google Analytics je celosvetovo používanou

službou, svedčí fakt, že na internete sú voľne dostupné prípadové štúdie rôznych

spoločností, ktoré sa rozhodli túto službu využiť. V nasledujúcich odstavcoch

spomenieme prípadovú štúdiu ČSOB poisťovne.

21

1.5.1 Reklamná kampaň ČSOB poisťovne

ČSOB poisťovňa využila obsahovú sieť Google vo svojej letnej kampani na

cestovné poistenie. Pomocou nástroja na tvorbu grafickej reklamy, softvéru s názvom

Display Ad Builder, sa pokúsili čo najefektívnejšie zamerať svoju reklamu na

návštevníkov vybraných webových stránok.

Pozn.: Obsahová sieť (Content network) je veľká skupina webových stránok,

spravodajských serverov, blogov a iných, ktoré spolupracujú so spoločnosťou Google

na zobrazovanie reklám. Obsahová sieť zasahuje až 76% (interný zdroj Google)

internetových užívateľov, ktorí na podobných stránkach trávia väčšinu svojho času.

„Podľa špecialistky na internetový marketing v ČSOB poisťovni, spoločnosť

vidí v obsahovej sieti tieto výhody:

- interakcia s užívateľmi na cieľových weboch,

- vytvorenie asociácie medzi obsahom stránky reklamným odkazom

užívateľom,

- možnosť tematického zamerania podľa témy webovej stránky“

(Sites.google.com, 2011).

Poisťovňa použila vo svojej kampani 2 typy reklám – textové a grafické

reklamy. Čo sa týka textových reklám v obsahovej sieti, ČSOB poisťovňa sa zamerala

predovšetkým na propagáciu produktov, ktoré je potrebné užívateľom obšírnejšie

vysvetliť.

„S grafickými reklamami to bolo o čosi zložitejšie, pretože niektoré české

weby (na rozdiel od obsahovej sieti Google) nepodporujú formáty bannerov (viď

Doplňujúce pojmy v časti 1.2) podľa štandardov IAB (The Internet Advertising

Bureau). Z toho dôvodu bolo nutné vytvárať 2 sady bannerov, čo malo samozrejme

svoj dopad na náklady na samotnú kampaň. Riešením na tento problém bol

spomínaný nástroj na tvorbu grafických reklám Display Ad Builder. ČSOB tak

nemusela platiť druhým firmám za tvorbu týchto reklám, jednoducho si ich sama

vytvorila. Tvorba bannerov v tomto nástroji je veľmi intuitívna a môže si ich

prispôsobiť presne podľa svojich predstáv“ (Sites.google.com, 2011).

22

Obrázok č.2: Výsledky kampane ČSOB cestovného poistenia (Sites.google.com,

2011).

Na obrázku č. 2 je zobrazený výsledok kampane počas dvoch mesiacov od 1.7.

do 1.9. Meraná veličina s názvom „imprese“ podľa (Adaptic.cz, 2011) znamená

„jedno zobrazenie banneru, resp. odoslanie reklamného banneru potom, čo reklamný

systém príjme požiadavku príslušného servera. Tento termín je často mylne

prekladaný ako „pozretie“, čo je nesprávne, pretože počet zobrazení stránky, na ktorej

je banner, neznamená, že návštevník si musel všimnúť aj danú reklamu“. Na obrázku

č. 2 je zobrazená skratka CPT (Cost Per Thousand), taktiež označovaná aj ako CPM

(Cost Per Mille), podľa (STUCHLÍK, a iní, 2000 s. 197) znamená „cenu za tisíc

zobrazení reklamného banneru. CPM sa udáva v peňažných jednotkách a informuje,

koľko bude stáť 1000 (tal. Mille) zobrazení jedného banneru. Napríklad CPM = 350

CZK znamená, že zadávateľ reklamy zaplatí za jedno zobrazenie 35 halierov“.

23

2. ANALÝZA NÁVŠTEVNOSTI WEBOVÉHO SÍDLA

www.ef.umb.sk

Úlohou druhej kapitoly je analyzovať návštevnosť vybraného webového sídla

na základe dostupných údajov. Záver tejto kapitoly obsahuje zhrnutie poznatkov

zistených z analýzy a obsahuje taktiež aj niekoľko návrhov na zlepšenie. Pár týždňov

po zadaní tejto témy sme sa pokúsili kontaktovať niektoré vybrané firmy s prosbou

o spoluprácu, avšak ani jedna z oslovených spoločností ju s nami nechcela nadviazať

a tak sme museli zdroje hľadať niekde inde. Pán Ing. Laco z katedry kvantitatívnych

metód a informačných systémov Ekonomickej fakulty UMB v Banskej Bystrici mi

ponúkol možnosť použiť a analyzovať informácie z fakultnej webovej stránky

Univerzity Mateja Bela. Na nasledujúcich stranách použijeme informácie o webovom

sídle www.ef.umb.sk zo služby Google Analytics.

2.1 Prístup k dátam služby Google Analytics

Prístup k dátam služby Google Analytics je umožnený cez internetovú stránku

google.com/analytics, je veľmi jednoduchý, jedinou podmienkou je mať tam

vytvorený svoj účet alebo napríklad stačí aj mailová adresa služby Gmail (Google

Mail). Po kliknutí na „Prístup k službe Analytics“ sa objaví stránka, kde je potrebné

sa prihlásiť so svojím účtom a po absolvovaní tohto kroku môžeme sledovať

návštevnosť našej vybranej webovej stránky.

24

Obrázok č. 3: Úvodná stránka služby Google Analytics (Google.com/analytics,

2011).

2.2 Hlavná ponuka dát služby Google Analytics

Po zobrazení prehľadu o návštevnosti vybranej webovej stránky (ďalej len

„prehľad“) je na ľavej strane zobrazený panel s možnosťami, aký druh prehľadu si

želáme prezerať. Celý systém je rozdelený do viacerých skupín a to:

- informačný panel,

- spravodajstvo Analytics (beta),

- návštevníci,

- zdroje návštevnosti,

- obsah,

- ciele,

- vytváranie vlastných prehľadov.

Celý proces analyzovania a poznávania údajov v tejto službe je veľmi

intuitívny, údaje sa zobrazujú v závislosti od kontextu. To znamená, že keď máme

niekde prehľad o počte návštevníkov za vybraný týždeň, hneď vedľa sú informácie

o tom ako sa na danú webovú stránku dostali a podobne.

Pozn.: Záber sledovaných informácii službou Google Analytics je veľmi široký

a rozsiahly, preto sme si pre prehľadnosť zvolili len určité časové obdobie, ktoré bude

predmetom analýzy a to kalendárny rok 2010.

2.2.1 Informačný panel

Informačný panel je prvý typ prehľadu, ktorý sa nám zobrazí na obrazovke.

Ak nie je nastavené inak, graf bude zobrazovať informácie za posledný kalendárny

mesiac, ak je dnes napríklad 2. apríla budú zobrazené údaje od 1. marca do 1. apríla.

Aktuálny deň sa nezapočítava z toho dôvodu, aby neboli informácie skreslené, budú

dostupné až na druhý deň (teda podľa príkladu by to bolo 3. apríla).

Keďže sme si vybrali za sledované obdobie rok 2010, na obrázku vidíme graf

návštevnosti za celý rok. Tento graf sa dá prispôsobiť, aby zobrazoval návštevnosť za

25

každý deň, týždeň alebo mesiac. Meniť tieto prehľady sa dajú jednoduchým výberom

v pravom hornom rohu vedľa „Graf podľa“.

Obrázok č. 4: Graf návštevnosti sídla www.ef.umb.sk za rok 2010 podľa týždňov

(Google.com/analytics, 2011).

Návštevnosť tohto webového sídla kolíše v závislosti od časového obdobia

v roku - či práve prebieha semester, prázdniny, skúškové obdobie, či je tesne pred

semestrom a študenti sa prihlasujú na rozvrh a podobne. Tieto a mnohé iné kritéria

ovplyvňujú návštevnosť tejto stránky, ktorú budeme hlbšie analyzovať

v nasledujúcich riadkoch.

Za rok 2010 Google Analytics zaznamenal súhrnne 1 220 632 návštev

a 4 794 598 zobrazení stránok. Návštevou sa myslí vstup užívateľa na stránku a  počet

zobrazení znamená súhrnný počet zobrazení všetkých (pod)stránok sídla EF UMB.

Treba zdôrazniť fakt, že spomenutý počet návštev nehovorí o tom, koľko rôznych

ľudí spolu prišlo na stránku. O tomto hovorí iný ukazovateľ a to absolútny počet

jedinečných návštevníkov, ktorý má na sídle Ekonomickej fakulty UMB hodnotu

161 910 návštevníkov. To znamená, že bolo zaznamenaných 161 910 návštev, kde

každá návšteva bola uskutočnené z jedinečnej IP adresy. Tento údaj je najviac

smerodajný, ak chceme približne zistiť, koľko rôznych ľudí navštívilo naše sídlo.

Avšak ani ten nie je úplne presný, pretože jeden a ten istý človek mohol navštíviť

stránku z dvoch alebo viac rôznych počítačov (s rozdielnymi IP adresami – napríklad

raz z domu, druhýkrát z internetovej kaviarne, ...) – je to v podstate jedna a tá istá

osoba, no pre Google Analytics sú to dvaja rôzni návštevníci. Niektoré typy

domáceho internetového pripojenia priraďujú rôzne IP adresy už pri každom

prihlásení do siete – takéto IP adresy sa nazývajú dynamické, je to ďalší z faktorov,

ktorý treba brať do úvahy ak sa pracuje práve s ukazovateľom absolútneho počtu

jedinečných návštevníkov.

26

Pomerom ukazovateľa počtu zobrazení stránok a počtu návštev dostaneme

priemerný počet zobrazení stránok na jedného užívateľa. Tento ukazovateľ je veľmi

zaujímavý, pretože hovorí, koľko stránok si daný užívateľ „prekliká“, kým z nej

odíde. Môže to značiť okrem iného to, že daná stránka má zaujímavý obsah

a užívatelia si ju radi prezerajú, študujú, alebo môže hovoriť o tom, že užívateľ musí

prejsť istým počtom stránok, kým sa dostane k tomu, čo chce. Webové sídlo EF UMB

má priemerný počet stránok na jednu návštevu za sledované obdobie hodnotu 3,93.

Ďalším ukazovateľom, ktorý nám ponúka informačný panel, je miera

odchodov zo vstupnej stránky. Miera odchodov zo vstupnej stránky je percentuálne

vyjadrenie návštev jedinej stránky alebo návštev, počas ktorých používateľ opustí

webovú lokalitu zo vstupnej (úvodnej) stránky. Toto kritérium môžeme používať na

meranie kvality návštevy. Vysoká miera odchodov zo vstupnej stránky zvyčajne

znamená, že vstupné stránky webovej lokality nie sú pre návštevníkov relevantné.

Čím príťažlivejšia vstupná stránka je, tým viac návštevníkov na danej webovej

lokalite zostane. Na webe Ekonomickej fakulty je táto miera odchodov 22,93%.

Google Analytics taktiež meria aj priemernú dobu, akú každý návštevník strávi na

stránke, za rok 2010 to na sídle EF UMB boli 4 minúty 20 sekúnd.

Informačný panel ponúka taktiež niekoľko vybraných prehľadov, ktoré sa nám

zobrazia na prvej stránke služby Google Analytics, sú usporiadané v spodnej časti.

Pre stránku EF UMB sú to prehľady o zdrojoch návštevnosti, o absolútnom počte

návštevníkov, o zobrazení návštevníkov na mape a prehľad obsahu - tieto prehľady sa

dajú odstrániť alebo nahradiť ich inými, pre nás dôležitejšími prehľadmi.

Všetky vyššie uvedené informácie sú obsahom informačného panelu

a poskytujú tieto informácie hneď na úvod. V nasledujúcich kapitolách si tieto

informácie hlbšie zanalyzujeme a ukážeme si aj ich priebeh počas roka.

2.2.2 Spravodajstvo Analytics

Spravodajské prehľady sú toho času v službe Google Analytics viac menej

novinkou, pretože sú ešte označované slovíčkom BETA, čo znamená že táto služba je

ešte v testovacej verzii. Hlavnou myšlienkou tejto služby je, že zdôrazní akúkoľvek

abnormalitu týkajúcu sa návštevnosti webového sídla za sledované obdobie. Teda či

práve v daný deň neprišlo o 300% viac návštevníkov ako obvykle, alebo či sa zrazu

rapídne neznížil čas strávený na stránke a podobne. Rozsah sledovaných faktorov je

naozaj široký a detailný. Google Analytics ponúka na výber z troch možností týchto

27

prehľadov, a to denné, týždenné a mesačné upozornenia. Logika káže, že týždenné

prehľady budú súhrnom denných upozornení a mesačné prehľady súhrnom

týždenných upozornení, no nie je tomu tak. Denné prehľady upozorňujú na anomálie

zistené v rámci jedného meraného dňa v porovnaní s inými dennými priemernými

hodnotami, týždenné prehľady toto robia v rámci celého týždňa a mesačné v rámci

mesiaca. Teda ak sme počas mesiaca apríl zaznamenali napríklad 6 rôznych denných

upozornení, môže sa stať, že v rámci mesiaca to nebude žiadny výkyv z priemerných

hodnôt.

V službe Spravodajstvo Analytics sa dá nastaviť aj tzv. miera citlivosti

upozornenia pričom pri nízkej miernej citlivosti sa budú zobrazovať len tie

najdôležitejšie upozornenia a naopak pri najväčšej všetky upozornenia.

Za celý rok 2010 sa na sídle EF UMB vytvorilo celkovo 48 mesačných

upozornení z toho 34 bolo vytvorených v jednom mesiaci a to v júly, ktorý si bližšie

rozoberieme o pár riadkov nižšie.

Mesiac Počet mesačných

hlásení

Mesiac Počet mesačných

hlásení

Január 2 Júl 34

Február 2 August 0

Marec 1 September 4

Apríl 1 Október 1

Máj 0 November 1

Jún 2 December 0

Tabuľka 1: Prehľad počtu mesačných hlásení pre jednotlivé mesiace roku 2010

(Zdroj: vlastné spracovanie).

Celkový počet týždenných hlásení je 246, kde maximálny počet 31 hlásení za

týždeň bol zaznamenaný v týždni od 19.12.2010 do 25.12.2010. Údaj o denných

hláseniach nie je k dispozícii, no maximálny počet 14 hlásení sa vyskytol 3.8.2010.

Ako vidíme, potvrdil sa fakt, že ak máme za deň určitý počet hlásení, z mesačného

hľadiska sa nám to tak výrazne nemusí premietnuť.

O tom, že služba Google Analytics môže plne nahradiť aj celý tím analytikov,

ktorí by sa zaoberali skúmaním návštevnosti vybraného sídla, hovorí nasledujúca

hĺbková analýza, ktorú vykonáva Google Analytics. Počas mesiaca júl bolo

28

zaznamenaných 34 z celkového počtu 48 mesačných hlásení, čo predstavuje približne

71% z celkového počtu. Google Analytics napríklad zistil, že na stránke je očakávaná

celková návštevnosť za mesiac júl v rozpätí 116 383 – 131 129 návštev. Bola však

zistená veľká odchýlka od tohto odhadu, pretože z istého dôvodu bola len 40 323, čo

predstavuje pokles o 66%. V mesiaci júl bol očakávaný počet 21 299 – 24 205 nových

návštevníkov, no prišlo 11 024, čo je pokles o 50%. Takisto sa znížil aj celkový počet

zobrazení stránok o 68% z očakávaných 444 917 – 594 123 na 147 128. Google

Analytics nerobí len celkové prehľady, ale aj v rámci miest. V Banskej Bystrici sa

vyskytli v júli 2010 3 anomálie. Znížil sa priemerný čas na stránke o 53%, znížil sa

taktiež počet zobrazení stránok o 84% a miera odchodov zo vstupnej stránky o 57%.

Pre porovnanie s júlom roku 2009, kde bolo vytvorených 19 upozornení

z celkového počtu 56 upozornení za rok, čo predstavuje len 33,9% je na mieste

otázka, prečo Google Analytics očakával taký veľký počet návštevníkov a prečo boli

všetky tieto ukazovatele v skutočnosti nadhodnotené niekde viac ako o 30%. Počet

týždenných hlásení za júl 2010 je 28, mesačných 34, pričom za január toho istého

roku bolo vygenerovaných 44 týždenných hlásení, no len 2 mesačné. Treba však brať

do úvahy obdobie, za ktoré sa táto služba na danej webovej stránke používa

a množstvo údajov dostupných z minulých období a fakt, že Spravodajstvo Analytics

je ešte len v testovacej verzii.

2.2.3 Návštevníci

V sekcii Návštevníci sú prezentované všetky potrebné informácie

o návštevníkoch a návštevách uskutočnených na našu vybratú stránku.

2.2.3.1 Zobrazenie na mape

Google Analytics ponúka možnosť zobrazenia návštev na mape sveta, kde

zobrazuje koľko návštev bolo zaznamenaných z tej ktorej krajiny. Ako bolo

spomenuté v predchádzajúcich kapitolách, súhrnný počet návštev predstavuje sumu

1 220 632. Najviac návštev, 1 183 956, bolo zaznamenaných zo Slovenskej republiky.

(CLIFTON, 2009) tvrdí, že tento údaj je veľmi dôležitý, pretože nám umožňuje

identifikovať, odkiaľ prichádzajú naši návštevníci, čo nám z pohľadu podnikania

pomôže identifikovať tie najlukratívnejšie trhy vzhľadom ku geografickej polohe. Na

nasledujúcom obrázku je zobrazená mapa sveta, kde najtmavšie miesta znamenajú

najvyššiu návštevnosť a najsvetlejšie najmenšiu.

29

Obrázok č. 5: Mapa návštev webového sídla EF UMB (Google.com/analytics, 2011).

Ako bolo spomenuté, zo Slovenskej republiky bolo uskutočnených najviac

návštev. Pre ostatné krajiny boli namerané nasledujúce hodnoty.

P. č. Krajina Počet návštev P. č. Krajina Počet návštev

1 Slovenská republika 1 183 956 8 -Neidentifikovateľné- 1 347

2 Česká republika 11 604 9 Poľsko 1 150

3 Spojené kráľovstvo 3 358 10 Švajčiarsko 1 092

4 Nemecko 3 247 11 Grécko 845

5 Rakúsko 2 329 12 Francúzsko 804

6 USA 1 966 13 Taliansko 758

7 Španielsko 1 622 14 Írsko 670

Tabuľka č. 2: Prehľad návštev prvých 14 krajín sveta usporiadané zostupne (Zdroj:

vlastné spracovanie)

Na konci tohto zoznamu je niekoľko štátov ktoré majú iba jednu návštevu

(napríklad Mongolsko, Albánsko, Kuvajt, Čile, Srí Lanka, Sýria, Kambodža,

Turkmenistan) a celkový zoznam má dĺžku 113 položiek – teda zo 113 rôznych krajín

bola uskutočnená minimálne 1 návšteva. Avšak treba spomenúť opäť jeden fakt a to,

že Google meria tieto údaje na základe IP adries. Každá krajina ma priradené svoje

charakteristické cifry a podľa týchto cifier vie návštevníkov Google zaradiť do danej

krajiny. Existujú však aj počítačové programy, ktoré dokážu túto IP adresu zmeniť na

inú a dokonca aj na IP adresu iného štátu. Môže sa teda stať, že spomenuté návštevy

30

z ďalekých štátov nemuseli byť vôbec uskutočnené odtiaľ, ale napríklad aj zo

Slovenska.

Google Analytics nemeria návštevy len na úrovni štátov, dá sa zobraziť aj

prehľad na úrovni kontinentov, subkontinentov, či miest. My sa zameriame na

mestskú úroveň v Slovenskej republike. Na prekvapenie najviac návštev bolo

zaznamenaných z Bratislavy a to celkovo 460 467 návštev, pričom z Banskej Bystrice

len 343 296, čo predstavuje 28,99% z celkového počtu.

P. č. Mesto Počet návštev P. č. Mesto Počet návštev

1 Bratislava 460 467 8 Ružomberok 23 376

2 Banská Bystrica 343 296 9 Martin 22 636

3 Žilina 37 833 10 Spišská Nová Ves 16 499

4 Košice 37 823 11 Nitra 13 058

5 Poprad 29 338 12 Prievidza 11 483

6 Zvolen 27 627 13 Brezno 11 162

7 Liptovský Mikuláš 25 491 14 Trnava 10 749

Tabuľa č. 3: Prehľad návštev z úrovne miest zoradené zostupne (Zdroj: vlastné

spracovanie).

Google Analytics meria údaje aj v rámci jednotlivých miest, pre Banskú

Bystricu je priemerný čas strávený užívateľmi na stránke je 03:48 minúty, čo je

približne o 30 sekúnd menej ako celoročný priemer celkovo. Miera odchodov zo

vstupnej stránky je 31,46%, čo je o 37,18% viac ako priemer stránky celkovo.

Priemerný počet stránok na jednu návštevu predstavuje 3,33, čo je 0,6 menej ako

priemer stránky a percento nových návštev je 7,52% pričom priemer stránky je

12,01%. Celkovo sa teda dá povedať, že hodnoty pre Banskú Bystricu sú

podpriemerné.

2.2.3.2 Noví a vracajúci sa návštevníci

Ako bolo už párkrát spomenuté, celkový počet návštev predstavuje 1 220 632.

Tento údaj sa skladá z dvoch častí a to z nových a vracajúcich sa návštevníkov.

Rozdiel je veľmi jednoduchý, Google Analytics označí návštevníka ako vracajúceho

sa vtedy, ak vo webovom prehliadači, prostredníctvom ktorého získava prístup na

našu stránku, existuje malý súbor zvaný „cookie“. Server (Support.mozilla.com,

2011), definuje súbor cookie nasledovne: „Cookie je súbor vytvorený webovou

stránkou a uložený vo vašom počítači, ktorý obsahuje napr. informácie o nastaveniach

31

pri návšteve tejto webovej stránky. Pri návšteve stránky používajúcej cookies, táto

stránka môže požiadať Firefox o uloženie jedného alebo viacerých súborov cookies na

pevný disk počítača.“ Laicky povedané, ak daná stránka nájde v počítači tento súbor

a užívateľ ho má povolený vo svojom prehliadači, dotyčný bude označovaný ako

vracajúci sa návštevník. Z celkového počtu návštev predstavuje 12,18% nových

návštevníkov, čo je počet 148 699 návštev, a zvyšných 87,82% predstavujú vracajúci

sa návštevníci, čo je v absolútnom vyjadrení 1 071 933 návštev.

Vracajúci sa návštevníci teda predstavujú majoritu všetkých návštev a preto sú

ich hodnoty o priemernom čase strávenom na stránke, miere odchodov zo vstupnej

stránky a počet stránok navštívených za jednu návštevu takmer identické

s celoročnými priemermi.

Obrázok č. 6: Graf vracajúcich sa návštevníkov, denný prehľad

(Google.com/analytics, 2011).

Z predchádzajúceho obrázku je jasne vidieť, že počet návštev veľmi výrazne

osciluje. Dajú sa tam identifikovať 3 obdobia, počas ktorých návštevnosť stúpa, a 3

obdobia keď návštevnosť klesá. Stúpajúcu tendenciu evidujeme od začiatku roka

približne do prvej polovice februára. Je to spôsobené tým, že pre študentov v tom čase

vrcholí semester a skúškové obdobie. Z toho dôvodu stránku navštevujú študenti,

ktorí sa chcú dostať do Akademického informačného systému (AIS) a mnohí iní, ktorí

chcú získať informácie o predmetoch a podobne. Veľmi dôležitý dátum je taktiež deň,

keď sa zapisuje rozvrh hodín na letný semester – v tom období sa dá povedať, že je

návštevnosť najvyššia počas celého roka. Druhé obdobie charakteristické zvyšujúcou

sa návštevnosťou je mesiac máj, počas ktorého je skúškové obdobie pre letný

semester a takisto vrcholí príprava na bakalárske alebo inžinierske štátne skúšky.

Tretie obdobia je v septembri, keď študenti hľadajú informácie ohľadom rozvrhu

hodín na nasledujúci zimný semester.

Obdobie úpadku je charakteristické menšou návštevnosťou ako sú priemerné

hodnoty, je to práve v období medzi semestrami. Najzaujímavejšími dátumami sú 5.

32

august 2010, kde na stránku prišlo len 8 návštevníkov, o 10 dní neskôr len 14

návštevníkov za deň a celkovo v tomto čase bola všeobecne návštevnosť veľmi nízka.

Z pohľadu týždňa sa dá taktiež definovať určité pravidlo, ktorým je charakteristický

daný graf, a to, že návštevnosť je najvyššia cez pondelky a počas týždňa postupne

klesá. Soboty a nedele majú spravidla najmenší počet návštev/návštevníkov.

Pre kvalitu a rozvoj stránky sú taktiež veľmi dôležité údaje o nových

návštevníkoch, kde každý údaj hovorí o tom, ako naňho dokázala daná webová

stránka zapôsobiť a motivovať ho, aby sa z nového návštevníka stal vracajúci sa

návštevník.

Obrázok č. 7: Graf nových návštevníkov, denný prehľad (Google.com/analytics,

2011)

Priemerný čas na stránke pre nových návštevníkov za sledované obdobie

kalendárneho roku 2010 predstavuje 3 minúty a 14 sekúnd, čo je o 25,39% menej ako

priemer za všetky návštevy. Miera odchodov zo vstupnej stránky predstavuje 25,58%,

pričom priemerná hodnota je 22,93%. Pozitívna zmena oproti celkovému priemeru za

stránku je údaj o počte stránok za jednu návštevu, ktorý predstavuje 4,41 stránky, čo

je o 12,18% viac ako priemer.

2.2.3.3 Lojalita návštevníka

V predchádzajúcich kapitolách sme definovali pojem vracajúci sa návštevník.

S týmto pojmom priamo súvisí jeho lojalita. V tejto časti prezentujeme, koľkokrát sa

vracajúci návštevník vrátil, koľko dní ubehlo od jeho predchádzajúcej návštevy,

koľko stránok si prezrie a koľko času strávi na stránke.

Opakovanie

návštev

Počet

návštev

Vyjadrenie v

%-ách

Opakovanie

návštev

Počet

návštev

Vyjadrenie v

%-ách

1x 148 699 12,18 8x 14 626 1,20

2x 47 801 3,92 9x - 14x 70 170 5,75

3x 30 943 2,53 15x - 25x 90 242 7,39

4x 24 333 1,99 26x - 50x 135 398 11,09

33

5x 20 779 1,70 51x - 100x 155 583 12,75

6x 18 363 1,50 101x - 200x 165 575 13,56

7x 16 382 1,34 201x - viac 281 738 23,08

Tabuľka č.4: Lojalita návštevníkov (Zdroj: vlastné spracovanie).

V Tabuľke č. 4 je zobrazený počet návštev, ktorý pripadá k rôznym počtom

opakovaných návštev. Podľa serveru google.com/support/analytics/ sa lojálni

návštevníci obyčajne veľmi zaujímajú o našu značku a veľa viacnásobných návštev

ukazuje na dobré udržiavanie pomeru zákazníkov (v našom prípade študentov -

potenciálnych alebo aj súčasných) a návštevníkov. Vysoký počet nových

návštevníkov ukazuje na výkonné získavanie návštevníkov. Tabuľka hovorí o tom, že

najväčšia časť návštevníkov je verná webovému sídlu EF UMB, keďže takmer 23%

návštevníkov ju navštevuje viac ako dvestokrát, no je tam aj dosť vysoké číslo pri

jednorazových návštevách, ktorých bolo bezmála 150 tisíc za rok.

Ďalší ukazovateľ, miera záujmu používateľa o našu stránku, určuje frekvenciu

návratov návštevníkov v určitom časovom rozsahu (raz, dvakrát, desaťkrát) a zisťuje,

koľko dní uplynie do ich návratu (či majú tendenciu vykonať návštevu raz za týždeň

alebo raz za mesiac). Štatistiky sa vypočítavajú na jedinečného návštevníka. V ten istý

deň sa na stránku www.ef.umb.sk vrátilo 718 916 návštev, a na druhý deň sa vrátilo až

876 067. Z týchto údajov je zrejmé, že drvivá väčšina návštevníkov sa frekventovane

vracia a kontroluje obsah danej webovej lokality, čo je určite pozitívum.

V predchádzajúcich kapitolách sme definovali priemerný čas strávený

návštevníkmi na stránke s hodnotou 04:20 minút. Je to priemerná hodnota, no Google

Analytics meria aj jednotlivé časové intervaly a počty návštevníkov, ktorí na stránke

strávia toľko koľko času.

Trvanie návštevy (v

sekundách)

Návštevy s týmto trvaním Percentuálna hodnota všetkých

návštev

0-10 607 844 49,80

11-30 175 582 14,38

31-60 86 965 7,12

61-180 124 917 10,23

181-600 119 393 9,78

34

601-1 800 83 560 6,85

1 801- viac 22 371 1,83

Tabuľka č. 5: Prehľad trvania dĺžky návštevy a množstva návštev (Zdroj: vlastné

spracovanie).

Z tabuľky sa dá zistiť charakter najčastejších návštev na našu sledovanú

webovú stránku. Návštevník príde na ľubovoľnú stránku, krátky čas sleduje, čo ho

zaujíma, či sa niečo nezmenilo a za krátko opustí stránku. S týmto ukazovateľom

nepriamo súvisí aj miera odchodov zo vstupnej stránky, kde vstupnou stránkou sa

rozumie ľubovoľná podstránka webového sídla EF UMB. Množstvo ľudí používa tzv.

záložky, kde má uloženú požadovanú stránku (napríklad Aktuálne informácie alebo

Novinky, ...), preto sa čas strávený na stránke takto skracuje.

Taktiež sme spomenuli ukazovateľ priemerného počtu stránok na užívateľa,

ktorý predstavoval hodnotu 3,93. Táto hodnota je taktiež priemernou veličinou, ktorá

vznikla z nasledujúcich hodnôt. Ide teda o hĺbku návštevy, ktorá predstavuje počet

stránok, ktoré si užívateľ prejde predtým, ako stránku opustí.

Počet zobrazení stránky Návštevy s týmto počtom zobrazení Percentuálna hodnota

všetkých návštev

1 279 890 22,93

2 392 123 32,12

3 140 524 11,51

4 110 820 9,08

5 71 598 5,87

6 50 929 4,17

7 36 048 2,95

8 27 136 2,22

Tabuľka č. 6: Počet návštev pripadajúcich k rôznemu počtu zobrazení stránok (Zdroj:

vlastné spracovanie).

Google Analytics meria hodnoty počtu zobrazení stránok až po 20, no zvyšné

hodnoty od 9-20 majú percentuálnu hodnotu menšiu ako 2% a tak sme ich do tabuľky

pre lepšiu prehľadnosť neuviedli. Väčšinu návštevníkov tvoria tí, ktorí si prezrú 1-2

stránky, čo korešponduje s vyššie uvedenou tabuľkou, kde najviac návštevníkov

trávilo na stránke pod 10 sekúnd. Dá sa teda tvrdiť, že webové sídlo má dobre

konštruovanú štruktúru stránky a je ľahké sa dostať k požadovaným informáciám.

35

2.2.3.4 Možnosti prehliadača

Google Analytics taktiež sleduje rôzne prehliadače, cez ktoré návštevníci

uskutočňujú svoje návštevy. Cez stránku EF UMB sa dá priamo dostať aj na

Akademický informačný systém AIS, v ktorom sa dá pracovať len v dvoch

prehliadačoch a to Internet Explorer a Mozilla Firefox. Tieto dva webové prehliadače

aj preto predstavujú 86,16%-ný podiel z celkového počtu návštev a prehliadačov.

Zvyšné prehliadače (Chrome, Opera, Safari, Mozilla, Opera Mini) majú

niekoľkonásobne menší podiel. Google Analytics taktiež skúma aj operačné systémy,

ktoré používajú návštevníci, kde 98,61% používa Windows. Dôležitým údajom pre

stránky, ktoré obsahujú flash-ové prvky, je aj údaj o verzii formátu Flash, ktorý

používajú návštevníci. Keďže naše sledované webové sídlo takéto možnosti

nevyužíva, nie je tento údaj smerodajný.

Google Analytics zisťuje dokonca aj rozlíšenie obrazovky návštevníkov. Tento

údaj je dôležitý, aby tvorcovia vedeli, na aké správne rozlíšenie má byť stránka

vytvorená, aby bola dobre viditeľná a čitateľná.

2.2.4 Zdroje návštevnosti

Funkcia zdrojov návštevnosti v službe Google Analytics sa zameriava na

zistenie cesty návštevníka, teda ako sa na našu vybratú webovú stránku dostal. Vo

všeobecnosti existujú tri spôsoby ciest ako sa bežní návštevníci dostávajú na

ľubovoľnú stránku. Prvou je priama návštevnosť, kde návštevník pozná hneď celý

názov webového sídla, ktorý napíše do panelu adresy v internetovom prehliadači.

Druhý spôsob je pomocou tzv. sprostredkovacích stránok, kde označenie

sprostredkovateľská značí to, že sa na nej nachádza prepojenie (link) na našu webovú

stránku. Posledný, tretí spôsob, je cez vyhľadávacie nástroje ako populárny Google,

Yahoo, Bing alebo Zoznam, kde návštevník zadá kľúčové slová a vyhľadávač nájde

želanú stránku.

Zdroje návštevnosti Počet návštev Percentuálny podiel na celku

Priama návštevnosť 549 343 45,00%

Vyhľadávacie nástroje 480 958 39,40%

Sprostredkujúce stránky 190 199 15,58%

Iné 132 0,01%

Tabuľka č. 7: Počet návštev pripadajúci na jednotlivé zdroje návštevnosti (Zdroj:

vlastné spracovanie)

36

V tabuľke číslo 7 je vyobrazené percentuálne zastúpenie jednotlivých zdrojov

návštevnosti, položka Iné vyjadruje špecifickú reklamnú kampaň, ktorá bola na danej

webovej lokalite implementovaná počas sledovaného obdobia.

2.2.4.1 Priama návštevnosť

Priama návštevnosť teda tvorí 45% z celkového počtu návštev. Pod priamou

návštevou sa nemyslí len situácia, keď sa návštevník zadaním adresy www.ef.umb.sk

dostane na úvodnú stránku, ale pomocou tzv. záložiek vo webových prehliadačoch je

možné sa dostať priamo na inú akúkoľvek stránku v jej štruktúre. Samozrejme

najčastejšie sa využíva prvá možnosť, ktorá predstavuje až 90,03% z celkovej priamej

návštevnosti, v absolútnom vyjadrení je to 491 543 priamych návštev. Bolo namerané,

že spolu na 953 podstránkach bola nameraná aspoň jedna priama návšteva, avšak len

prvé 4 podstránky majú podiel väčší než 1% z celkového počtu priamych návštev.

Cieľová stránka Počet priamych

návštev

Percentuálne vyjadrenie z celk.

priamych návštev

Hlavná stránka 491 543 90,03

Novinky 9 763 1,78

Prístup k elektr. pošte 7 433 1,35

Vstup do systému AIS (pre študentov) 6 608 1,20

Aktuálne informácie 1 711 0,31

Pre študentov (Úvodná stránka) 925 0,17

Moodle 918 0,17

Vstup do systému AIS (pre

zamestnancov)

910 0,17

Literatúra. k prijímacím skúškam 906 0,16

Tabuľka č. 8: Počet priamych návštev pripadajúcich na jednotlivé stránky, zoradené

zostupne za sledované obdobie kalendárneho roku 2010 (Zdroj: vlastné spracovanie).

V ostatných ukazovateľoch, ako priemerný čas strávený na stránke, miera

odchodov a počet stránok na 1 návštevu sa nijako výrazne nemení oproti priemerným

hodnotám za všetky typy zdrojov návštevnosti spolu.

37

2.2.4.2 Vyhľadávacie nástroje

Po zadaní kľúčového hesla do vyhľadávača nám nájde požadované stránky

a zoradí ich podľa istého poradia. Existujú 2 druhy stránok, ktoré nám vyhľadávač

ponúkne – tie, ktoré si platia za popredné miesta v zoznamoch a ostatné, ktoré

neplatia. Webové sídlo EF UMB si neplatí žiadne popredné pozície vo vyhľadávačoch

a tak máme dostupné údaje len z nespoplatnených výsledkov vo vyhľadávačoch –

takýto typ vyhľadávania sa nazýva organický (z angl. organic). Celkový počet

návštev z vyhľadávacích nástrojov, ktorý bol zaznamenaný za sledované obdobie

(kalendárny rok 2010), predstavuje 480 958 návštev čo je 39,40% z celkovej hodnoty

z metriky všetkých návštev za tento rok. Z hľadiska priemerných hodnôt času

stráveného na stránke a počtu navštívených stránok sa nijak zásadne neodlišuje od

priemerných hodnôt za celkovú návštevnosť až na jednu premennú. Je ňou percento

nových návštev, ktoré predstavuje pre návštevy z vyhľadávačov 7,34%, čo signalizuje

takmer tretinové zníženie oproti priemernej hodnote 12,01%.

Najčastejšie používanými vyhľadávacími nástrojmi návštevníkov stránky EF

UMB je vyhľadávač Google, ktorý má 93,49% podiel, Bing a Search majú takmer

zhodne po tri percentá. Populárny český vyhľadávač Seznam.cz k nám poslal len 57

návštev, čo je zanedbateľných 0,01%. Ďalšími veľmi dôležitými údajmi sú kľúčové

slová, ktoré používatelia napísali do vyhľadávacieho poľa, na základe ktorých sa

dostali na webové sídlo EF UMB.

Vyhľadávač Google nameral spolu až 23 480 rôznych slovných spojení, na

základe ktorých sa umiestnila stránka www.ef.umb.sk na vyhľadávaných pozíciách.

Každá z nich priniesla minimálne 1 návštevu. Šedá časť na obrázku 8 predstavuje

81,08% z celkového počtu 480 958 návštev uskutočnených z vyhľadávacích

nástrojov. Z pohľadu spomínaného zoznamu rôznych slovných spojení, 81,08%

návštevnosti predstavuje súčet slovných spojení 11 až 23 480.

38

Obrázok č. 8: Percentuálne zastúpenie vyhľadávaných výrazov

(Google.com/analytics, 2011).

Na prvých desiatich pozíciách sa nachádzajú tieto slovné spojenia zoradené

podľa počtu prilákaných návštev zostupne: ef umb (5,83%), ef.umb.sk,

www.ef.umb.sk, umb, ekonomická fakulta umb, http://www.ef.umb.sk/, ef.umb,

moodle, smernica, isic. Je treba podotknúť, že vyhľadávače rozlišujú slová oddelené

bodkami alebo medzerami a dokonca aj slovosled, takže umb ef a naopak ef umb sú 2

rôzne výrazy.

Tomu, ako dosiahnuť najlepšie a najpoprednejšie pozície vo vyhľadávačoch,

sa venuje špecifická oblasť marketingu, nazývaná anglickou skratkou SEM. SEM je

skratka pre Search Engine Marketing a podľa (KUBÍČEK, 2010 s. 16) je to

„označenie oblasti marketingu smerované pre vyhľadávače. Vychádza z predpokladu,

že najdôležitejšie je byť nájdený vyhľadávačom a na dané kľúčové slovo súvisiace

s obsahom stránky byť užívateľovi zobrazený“. Na skratku SEM nadväzuje skratka

SEO (Search Engine Optimization), ktorá je akýsi praktický nástroj tohto typu

marketingu. (KUBÍČEK, 2010 s. 17) ho definuje ako „konkrétne techniky

zaoberajúce sa spôsobmi, ktorými sa umiestňujú stránky na čo najlepšie pozície vo

vyhľadávaní“ – teda ako prakticky dosiahnuť tie najlepšie pozície. Ďalej tvrdí, že

SEM sa delí na dve základné časti. Základné rozdelenie je, že s vyhľadávačmi

spolupracujeme buď formou umiestňovania platených odkazov, alebo sa snažíme

prispôsobiť obsah stránok tak, aby ich vyhľadávač sám pri zobrazovaní výsledkov po

zadaní kľúčových slov návštevníkom umiestnil na čo najlepšiu pozíciu. Webové sídlo

www.ef.umb.sk je navrhnuté takým spôsobom, že po zadaní kľúčového slova

„ekonomická fakulta“ bez akýchkoľvek iných kritérií sa cez vyhľadávač Google

zobrazí na prvej pozícii, čo je veľmi výhodné aj napríklad pre potenciálnych

39

študentov, ktorí sú rozhodnutí pre štúdium ekonómie. Po zadaní „univerzita mateja

bela“ (vyhľadávač nerozlišuje malé a veľké písmená) sa ako prvý na zozname zobrazí

web www.umb.sk a ako druhá je stránka EF UMB, za ňou nasledujú ostatné fakulty.

2.2.4.3 Sprostredkujúce stránky

Sprostredkujúce stránky, teda stránky, na ktorých je akýkoľvek odkaz na

webové sídlo EF UMB, presmerovali celkovo 190 199 návštev, čo predstavuje

15,58% z celkového počtu návštev za sledované obdobie. Celkový počet

sprostredkovateľských stránok, ktoré využili návštevníci na vstup na webovú stránku

Ekonomickej fakulty, je 420. Vo všeobecnosti platí, že väčšina týchto

sprostredkovateľských stránok odkazuje na našu webovú stránku „bez vedomia jej

tvorcov“, pretože tieto odkazy nemusia byť len na katalógových vyhľadávačoch alebo

iných portáloch, ale napríklad aj o článkoch o situácií v slovenskom školstve, kde na

konci bude prepojenie na web ekonomickej fakulty, pritom hlavná myšlienka článku

bude o niečom inom. Takisto spomínané číslo 420 sprostredkovateľských stránok nie

je jednoznačný počet všetkých stránok, ktoré majú nejaký odkaz na stránku EF UMB,

pretože na desiatkach iných stránkach môže takisto existovať prepojenie, no nikto ešte

z daného prepojenia stránku fakulty nenavštívil.

Základné údaje o návštevnosti stránky zo sprostredkovateľských prepojení sa

tentoraz výraznejšie líšia v nasledujúcich ukazovateľoch:

- Počet stránok na jednu návštevu – 4,60 (priemer stránky sa rovná 3,93 –

pozitívna zmena 17,19%)

- Priemerný čas na stránke – 05:11 (priemer stránky sa rovná 04:20 – pozitívna

zmena 19,66%)

- Percento nových návštev – 17,03% (priemer stránky sa rovná 12,0%)

- Miera odchodov zo vstupnej stránky – 19,81% (priemer stránky sa rovná

22,93%)

Pozitívny rozdiel predchádzajúcich ukazovateľov je viac menej očakávaný,

pretože sa predpokladá, že návštevník, ktorý využije prepojenie zo

sprostredkovateľskej stránky, má záujem o jej obsah, keďže na prepojenie „klikne“

s určitým úmyslom.

Najväčší počet návštev prepojilo na stránku EF UMB webové sídlo

www.umb.sk, celkovo 92 692 návštev s podielom 48,73%. Druhá v poradí je sociálna

40

sieť facebook.com, ktorá odkázala spolu 50 070 návštev, čo predstavuje 26,33%.

Ďalšie stránky v poradí sa nachádzajú v nasledujúcej tabuľke.

Zdroj návštevy Počet návštev Percentuálne vyjadrenie

www.umb.sk 92 692 48,73

www.facebook.com 50 070 26,33

www.econ.umb.sk 13 155 6,92

www.zoznam.sk 5 033 2,65

www.desmaslovakia.sk/efumb 3 260 1,71

www.google.sk 2 593 1,36

www.zelpo.sk 1 270 0,67

www.images.google.sk 1 014 0,53

www.spisskanovaves.eu 977 0,51

www.runonce.msn.com 914 0,48

Tabuľka č. 9: Počet návštev pripadajúci na rôzne sprostredkujúce stránky zoradené

zostupne (Zdroj: vlastné spracovanie).

Hore uvedených 10 sprostredkujúcich stránok má spolu 89,89%-ný podiel na

celkovom počte návštev z iných stránok. Zvyšných 10,11% je tvorených

návštevníkmi zo stránok v rozhraní 11-420. Na druhom mieste je spomínaná sociálna

sieť. Význam sociálnych sietí časom viac a viac narastá a je to cenný zdroj

návštevníkov pre akúkoľvek webovú stránku, čo sa týka podnikateľskej alebo inej

sféry. Dá sa tam prezentovať zadarmo a reklama sa takpovediac „sama“ šíri ďalej

medzi ľudí.

Ďalšími dôležitými údajmi o nových návštevníkoch sú údaje o zdrojoch

návštevnosti, teda o spôsobe ako sa dostanú na našu webovú stránku. V kapitole

o návštevníkoch, sme vyčíslili počet nových návštev na 148 699. Z toho, na

prekvapenie, 81 192 bolo uskutočňovaných priamo, teda bez pomoci akýchkoľvek

sprostredkovacích stránok či vyhľadávačov.

Zdroje návštevy Počet návštev Percentuálne vyjadrenie

Priama návšteva 81 192 54,25

www.google.sk 33 926 22,67

www.umb.sk 20 629 13,78

www.econ.umb.sk 2 239 1,50

www.zoznam.sk 2 058 1,38

Tabuľka č. 10: Najčastejšie zdroje návštevnosti, ktoré používajú noví návštevníci, pri

prvej návšteve stránky EF UMB (Zdroj: vlastné spracovanie).

41

2.2.5 Obsah stránky www.ef.umb.sk

Štruktúra stránky EF UMB je koncipovaná spôsobom, ktorý je menej

„priateľský“ pre prehliadače a zároveň aj rádových návštevníkov. Keď je užívateľ na

stránke napríklad Aktuálne informácie, tak na paneli adresa v internetovom

prehliadači sa zobrazí odkaz: http://www.ef.umb.sk/ef/index.asp?uid=418. Väčšina

užívateľov a aj vyhľadávačov uprednostňuje, aby adresa zobrazovala jednotlivé

úrovne, na ktorých sa dané stránky nachádzajú. Teda ak Aktuálne informácie sa

nachádzajú v sekcii Pre študentov a tam Aktuálne informácie, mal by odkaz vyzerať

nasledovne: http://www.ef.umb.sk/prestudentov/aktualne, alebo podobným spôsobom.

Nielenže si priemerný návštevník dokáže jednoduchšie zapamätať takúto adresu, ale

aj samotné vyhľadávače ich preferujú, pretože sa jednoduchšie prechádzajú

a indexujú, tvrdí server web.fresh-design.sk. Napriek týmto faktom dosahuje stránka

EF UMB výborné umiestnenia vo výsledkoch vyhľadávaní.

Dôležitými údajmi v rámci analýzy obsahu sledovanej stránky sú vstupné

a výstupné stránky. Vstupné stránky z toho dôvodu, aby sa presne vedelo, na ktoré

stránky prichádzajú návštevníci najviac a teda ktorým treba venovať väčšiu

pozornosť, aby si návštevníka daná stránka udržala. Na druhej strane, na výstupných

stránky treba čo najlepšie zdokonaliť obsah tak, aby návštevníkov čo najviac lákal na

zotrvanie, prípadne hlbšie preskúmanie danej webovej lokality.

Najčastejšou vstupnou stránkou je podľa očakávania prvá úvodná stránka,

ktorá sa zobrazí po zadaní adresy www.ef.umb.sk. Celkovo bolo na túto úvodnú

stránku nameraných 1 031 693 návštev z celkového počtu 1 220 632, čo predstavuje

84,52% z celku. Miera odchodov z tejto stránky je 17,17%, teda 177 135

návštevníkov si prezeralo túto stránku a potom hneď odišlo preč. Nad 10 000

návštevníkov majú iba 3 ďalšie stránky a to stránky Noviniek (25 608 návštev), Vstup

do systému AIS pre študentov (23 102 návštev) a Prístup k elektronickej pošte pre

zamestnancov s počtom návštev 12 281. Na tejto poslednej stránke je zároveň aj

najväčšia miera odchodov, až 79,70%. Je to logické z toho dôvodu, že na danej

stránke sa nenachádza nič iné, len odkaz na externú e-mail službu.

Stránky, na ktorých bol zaznamenaný veľký počet výstupov (ako na stránke

Vstup do systému AIS pre študentov), sú týmto efektom charakteristické, pretože

odkazujú na iné externé stránky a iný obsah sa na tých stránkach aktualizuje len

42

občas. V nasledujúcej tabuľke je prezentovaných prvých sedem podstránok, z ktorých

sa najčastejšie zo sídla odchádza.

Výstupná stránka Počet výstupov Percento odchodov

Vstup do systému AIS (študenti) 256 844 73,66

Úvodná stránka 238 220 18,70

Novinky 115 712 30,82

Moodle 63 943 72,09

Prístup k elektronickej pošte 54 494 82,25

Vstup do systému AIS

(zamestnanci)

19 311 73,10

Aktuálne informácie 17 898 21,04

Tabuľka č. 11: Počet výstupov z rôznych podstránok a percento odchodov stránky

EF UMB zoradené zostupne (Zdroj: vlastné spracovanie).

2.3 Export a import údajov

Webová analýza, a teda aj služba Google Analytics, neponúka len prezeranie

a analyzovanie dát cez danú webovú stránku, ale aj iné funkcie. V nasledujúcich

riadkoch predstavíme službu exportu údajov a doplnok k Microsoft Office Excel 2007

- Excellent Analytics, ktorý zabezpečuje ich import.

Služba Google Analytics ponúka tzv. export údajov, čo umožňuje prakticky

všetko čo na obrazovke počas analyzovania vidíme, uložiť v rôznych formátoch na

lokálny disk. Medzi podporované formáty patria: PDF (Adobe Reader), rozšíriteľný

značkovací jazyk XML, jednoduchý súborový formát CSV, formát CSV pre program

Excel a taktiež súbor vo formáte TSV. Ďalšou možnosťou je odosielanie

požadovaných dát rovno na jeden alebo viac e-mailových účtov naraz. Súčasťou tejto

služby je taktiež naplánovanie odoslania týchto dát na pravidelné intervaly denné,

týždenné, mesačné a štvrťročné – všetko pre maximálnu flexibilitu a spokojnosť

používateľov. Grafické vyobrazenie sa nachádza na obrázku č. 9.

Obrázok č. 9: Ponuka exportu údajov v službe Google Analytics pre prehľad

Návštevy pripadajúce na všetkých návštevníkov (Google.com/analytics, 2011).

43

Na import údajov zo služby Google Analytics slúži voľne stiahnuteľný plug-in

s názvom Excellent Analytics. Je to doplnok pre program Microsoft Excel, ktorý sa dá

stiahnuť zo stránky excellentanalytics.com, pre jeho plnú funkčnosť je potrebný mať

Excel verzie 2007 (alebo vyššie verzie), systém Windows XP (alebo vyššie verzie),

Google Analytics konto, softvér Microsoft .NET Framework verzie 3,5 a 4. Na vyššie

spomínanej stránke sa nachádza okrem iného aj sprievodca používaním týmto

doplnkom s inštruktážnym videom, kde je prezentovaný názorný príklad.

44

ZÁVER

Cieľom bakalárskej práce bolo identifikovať ukazovatele návštevnosti

vybraného webového sídla Ekonomickej fakulty Univerzity Mateja Bela v Banskej

Bystrici a teoreticky definovať potrebné pojmy na pochopenie danej problematiky.

Problematiku návštevnosti a merania návštevnosti webových sídiel

považujeme za dôležitý ak aj nie kľúčový faktor v úspešnej prezentácii a fungovaní

v internetovom priestore. Význam informačných technológií čoraz viac rastie a to aj

v ekonomickej sfére, kde podnik, ktorý nemá vlastnú web stránku, akoby ani

neexistoval. Služba Google Analytics ponúka kvantum údajov, niektoré sú pre podnik

dôležité viac, niektoré menej. Inštitúcie (ako aj EF UMB) na rozdiel od podnikov

nemajú možnosti ich plne využiť, pretože nevykonávajú podnikateľskú činnosť. Preto

sme nemali možnosť tieto funkcie (ako sledovanie elektronického obchodu, množstvo

návštev zo spoplatnených miest vo vyhľadávaní, sledovanie postupu návštevníkov pri

registrácií do elektronického obchodu a pod) odprezentovať a tým ešte viac zdôrazniť

význam webovej analýzy.

Pri formulovaní teoretických východísk bakalárskej práce sme vychádzali z

knižnej literatúry domácich aj zahraničných autorov a využili sme aj množstvo

elektronických zdrojov. Zdrojom informácií v analytickej časti je služba Google

Analytics, ktorá ich ponúka k dispozícií na svojej stránke google.com/analytics.

Súčasťou hlavného cieľa bolo definovať potrebné pojmy spojené s analýzou

návštevnosti, ktoré sú vysvetlené v stati 1.2. Prekročili sme zadanie v statiach, kde

sme predstavili službu Google Analytics, jej implementáciu, kľúčové schopnosti

a rozhodnutia, s ktorými nám môže analýza návštevnosti pomôcť. V stati 1.5 je

prípadová spoločnosti, ktorá sa rozhodla túto službu implementovať a využiť pri

svojom podnikaní, aj s výsledkami úsilia, čím sme splnili aj jeden z čiastkových

cieľov.

Návštevnosť webového sídla EF UMB sme analyzovali z hľadiska mnohých

kritérií. Praktická časť je rozdelená do niekoľkých kapitol, kde pre prehľadnosť každá

odpovedá štruktúre údajov ponúkaných službou Google Analytics. V stati 2.3 sme

vysvetlili aj ostatné funkcie, ktorými disponuje menovaná služba a ktoré uľahčujú

prácu s údajmi.

45

ZOZNAM BIBLIOGRAFICKÝCH ÚDAJOV

Adaptic.cz. 2011. Imprese. [Online] 2011. [Dátum: 10. Február 2011.]

<http://www.adaptic.cz/znalosti/slovnicek/imprese>.

CLIFTON, B. 2009. Google Analytics. Brno : Computer Press, 2009. ISBN 978-80-

251-2231-0.

Cookie.sk. 2011. Log súbor. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]

<http://www.cookie.sk/slovnik-tvorba-webstranky/l/log-subor.htm>.

Euroekonom.sk. 2011. Metrika. [Online] 2011. [Dátum: 1. Máj 2011.]

<http://www.euroekonom.sk/poradna/ekonomicky-slovnik/?q=metrika>.

Fmph.uniba.sk. 2011. Marketing. [Online] 2011. [Dátum: 2. Január 2011.]

<http://ii.fmph.uniba.sk/~filit/fvm/marketing.html>.

Google.com/analytics. 2011. Služba Google Analytics. [Online] 2011. [Dátum: 17.

Apríl 2011.] <http://www.google.com/analytics/>.

Google.com/support. 2011. Aké typy prehľadov ponúka časť Návštevník? [Online]

2011. [Dátum: 24. Apríl 2011.]

<http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=sk&answer=60127>.

JANOUCH, V. 2010. Internetový marketing. Brno : Computer Press, 2010. ISBN

978-80-251-2795-7.

KITA, J. 2002. Marketing. Bratislava : Iura Edition, 2002. ISBN 80-89047-23-8.

KOTLER, P. a ARMSTRONG, G. 1992. Marketing, I. vydanie. Bratislava : SPN,

1992. ISBN 80-89304-06-02.

KOTLER, P. 1998. Marketing management. Praha : Grada Publishing, 1998. ISBN

80-7169-600-5.

KUBÍČEK, M. 2010. Velký průvodce SEO. Brno : Computer Press, 2010. ISBN 978-

80-251-2195-5.

POLIAČIKOVÁ, E. 2007. Marketing I. Banská Bystrica : UMB, EF v Banskej

Bystrici, 2007. ISBN 978-80-8083-363-3.

Sites.google.com. 2011. Kampaně ČSOB Pojišťovny v obsahové síti Google. [Online]

2011. [Dátum: 10. Február 2011.]

<https://sites.google.com/a/guniverzita.cz/googleprovasbyznys/ke-stazeni/

CSOBcasestudy.pdf?attredirects=0>.

46

STUCHLÍK, P. a DVOŘÁČEK, M. 2000. Marketing na internetu. Praha : Grada

Publishing, spol. s.r.o., 2000. ISBN 80-7169-957-8.

Support.mozilla.com. 2011. Správa cookies. [Online] 2011. [Dátum: 24. Apríl

2011.] <http://support.mozilla.com/sk/kb/Spr%C3%A1va%20cookies0>.

Web.fresh-design.sk. 2011. SEO optimalizácia. [Online] 2011. [Dátum: 27. Apríl

2011.] http://www.web.fresh-design.sk/seo.html.

Wikipédia. 2011. IP adresa. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]

<http://sk.wikipedia.org/wiki/IP_adresa>.

—. 2011. Klient. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]

<http://sk.wikipedia.org/wiki/Klient>.

Wikipedie. 2011. Analýza. [Online] 2011. [Dátum: 4. Máj 2011.]

<http://cs.wikipedia.org/wiki/Anal%C3%BDza>.

47