Piwik – Alternatywa dla Google Analytics

logo_piwik

Czy myślisz zastanawiasz się czasem nad systemem do analityki internetowej innym niż Google Analytics?

Powodów może być wiele: nie chcesz uzależniać się od jednego dostawcy rozwiązań, chcesz mieć porównanie wyników z kilku źródeł, a może nie chcesz ujawniać swoich danych na zewnątrz i wolisz, aby pozostały na Twoim serwerze oraz potrzebujesz rozwiązania, które nie będzie miało limitów w ilości gromadzonych danych.

Rozwiązanie to skorzystanie z oprogramowania instalowanego na własnym serwerze. Przykładem takiego rozwiązania jest Piwik Web Analytics.

 

Zalety w porównaniu do Google Analytics

Warto podkreślić jego główne zalety w porównaniu do Google Analytics:

  • dane zostają na Twoim serwerze
  • jest bezpłatny
  • masz dostęp do kodu źródłowego
  • pozwala na import danych z przeszłości na podstawie plików tekstowych czy pobranie ich z Gogole Analytics
  • nie mamy limitów przetwarzania i gromadzenia danych
Rozwiązanie to jest już na takim stadium rozwoju, że może stanowić rozwiązanie alternatywne lub zapasowe do popularnego systemu firmy Google.
Ma też jednak swoje wady – nie jest tak dobrze zintegrowane z innymi usługami reklamowymi (Google AdWords, Google Analytics). Prowadzone jest przez społeczność a nie komercyjną firmę, dlatego też jego rozwój w przyszłości będzie zależał właśnie od społeczności.

Jak to wygląda w praktyce?

Skorzystaj z wersji demo

Możliwości Piwik Web Analytics

Możliwości Piwik Web Analytics to między innymi:

  • standardowe raporty, takie jak: słowa kluczowe i wyszukiwarki, najpopularniejsze URLe,  tytuły stron, źródła wejść, geolokalizacja użytkowników, system operacyjny, Dektop vs. Mobile, zaangażowanie użytkowników
  • raporty realizacji celów
  • raporty e-commerce
  • statystyki w czasie rzeczywistym
  • dashboardy
  • automatyczne śledzenie pobierania plików
  • Automatyczne śledzenie linków wychodzących
  • Możliwość śledzenia stron błędów 404
  • Raporty kampanii marketingowych
  • Raporty wysyłane na e-mail
  • Brak limitów danych
  • Rozbudowane zarządzanie użytkownikami
  • Możliwość umieszczenia własnego logo w raportach
  • Wsparcie techniczne od społeczności Piwik
  • Importer danych z Google Analytics
  • Eksport danych po API
  • Śledzenie subdomen
  • Reprocessing danych historycznych z logów serwera
  • Dane są przechowywane na prywatnym serwerze
  • Działa na stronach w Intranecie

Interfejs dostępny w 48 językach, w tym w języku polskim.

 

Aplikacja mobilna

Dostępna jest również aplikacja mobilna Piwik na systemy iOS i Android, w której zobaczymy:
  • statystyki w czasie rzeczywistym
  • strony odsyłające
  • najpopularniejsze słowa kluczowe
  • najpopularniejsze tytuły stron oraz URLe
  • realizację celów

Wymagania systemowe

Aby zainstalować Piwik na własnej stronie, wystarczy posiadać serwer WWW i bazę danych MySQL.
Gdy prowadzimy większy serwis (powyżej 10 000 odwiedzin dziennie), wymagana jest dodatkowa konfiguracja.

Strona projektu

Wszystkie szczegóły i pakiet instalacyjny można znaleźć na stonie projektu:

Google for Entrepreneurs Kraków

google-entrepreneurs

W ramach wspierania młodych przedsiębiorców Google udostępniło w Krakowie miejsce ich spotkań.

Google for Entrepreneurs Kraków (GEK) to 130 m2 przestrzeni, gdzie odbywają się szkolenia, wykłady i warsztaty przygotowywane zarówno przez przez lokalną społeczność jak i przedstawicieli Google. GEK mieści się w krakowskim biurze firmy Google – tuż przy Rynku Głównym.

 

To właśnie w tym miejscu odbywają się spotkania Google Developers Group Kraków, w tym prowadzone przeze mnie prezentacje z Google Analytics.

 

gdg

fot. Wojciech Wojciech Mardyła (https://plus.google.com/109940729500699166296)

 

Chcesz być na bieżąco z wydarzeniami w GEK?

Dołącz do Meetup (http://www.meetup.com/GDG-Krakow/)

 

Data mining w firmie

Jak wykorzystać metody eksploracji danych (data mining) w rozwijaniu witryny e-commerce i całej firmy? Zapraszam do lektury artykułu.

 

Czym jest eksploracja danych?

Pojęcie to ma wiele definicji. Jest to przede wszystkim odkrywanie wiedzy w zbiorze danych
(reguł, sieci połączeń, modeli matematycznych, czy prognoz). Odkryta wiedza pozwala na matematyczne opisanie zachodzących w rzeczywistości zjawisk, a tym samym lepsze ich poznanie i wykorzystanie tej wiedzy do podejmowania decyzji.

Eksploracja danych jest analizą (często ogromnych) zbiorów danych obserwacyjnych, w celu znalezienia nieoczekiwanych związków i podsumowania danych w oryginalny sposób tak, aby były one zrozumiałe i przydatne dla ich właściciela [1].

Jakie zadania realizuje?

Metody eksploracji danych obejmują między innymi:

 

Jak można wykorzystać metody data mining w firmie?

Poniżej przykład zastosowania eksploracji danych w procesie sprzedaży w sklepie internetowym.

Przed dokonaniem zakupu:

  • W systemach targetowania reklam – użytkownik zakwalifikowany jako zainteresowany danym produktem. Wykorzystujemy w tym miejscu klasyfikację.
  • Podczas przygotowania mailingu. Za pomocą reguł decyzyjnych można określić grupę potencjalnych klientów w swojej bazie mailingowej i tylko do nich skierować kampanię.
  • Na podstawie opisu można scharakteryzować grupę, która kupuje produkt (region, cechy demograficzne). Wiedza ta może posłużyć do podejmowania decyzji o dalszych działaniach marketingowych

W trakcie dokonywania zakupu:

  • Za pomocą klasyfikacji, posiadając wzorzec fałszywych transakcji, można je zidentyfikować i zablokować zanim zostaną złożone (np. zamówienia, które nie są opłacane przez klienta, a wysyłane za pobraniem).
  • Korzystając z  reguł
  • Posiadając wzorzec zachowania klienta można za pomocą klasyfikacji zidentyfikować osobę, która potencjalnie dokona zakupu i przedstawić jej ofertę, która dodatkowo zachęci ją do zakupu (np. darmowa dostawa).

Po zakończeniu procesu zakupowego:

  • Za pomocą modeli matematycznych można prognozować przyszłą wartość sprzedaży (predykcja). Wiedzę tą można wykorzystać do wyznaczania planów sprzedażowych lub planowania zapasów magazynowych.
  • Przygotowując segmenty klientów (np. kupujący tylko w promocji, składający regularne zamówienia) za pomocą klasteryzacji można  prowadzić w przyszłości bardziej precyzyjne działania marketingowe.
  • Reguły asocjacyjne mogą być pomocne w identyfikacji wartościowych źródeł ruchu w serwisie. Posiadając tą wiedzę można lepiej podzielić budżet marketingowy tak, aby osiągnąć lepszy zwrot z inwestycji w dane źródło ruchu.

Zobacz prezentację:

 

Literatura:

[1]: Hand D., H. Mannila, P. Smyth, „Eksploracja danych”, WNT, Warszawa 2005

 

Dla zainteresowanych

Dla osób bardziej zainteresowanych tematyką eksploracji danych polecam

darmowy kurs “Eksploracja danych”.

Badania – ilu jest internautów w Polsce?

Ilu mamy internautów w Polsce? To niedawno zadane pytanie zachęciło mnie do stworzenia tego wpisu.

Dla niecierpliwych – odpowiedź to: 16,7 mln osób (wg badania NetTrack: internet w 2011 roku).

Warto zastanowić się jednak nad tym, skąd czerpiemy taką wiedzę? Narzędzia do analizy ruchu na stronach internetowych mierzą przecież “unikalnych użytkowników”. “Unikalni użytkownicy” o jakich mamy dane to jednak nie indywidualne osoby, a unikalne pliki ciasteczek.

Z codziennego życia każdy z nas wie, że jedna osoba może korzystać z kilku urządzeń, na których zapisywane są różne ciasteczka (np. komputer w domu, komputer w pracy, smartfon czy tablet). Nie wspominając o sytuacji, gdzie jedna osoba korzysta z kilku przeglądarek na jednym urządzeniu. Jak widać, “unikalni użytkownicy” to nie rzeczywiste osoby 🙂

Badania internetu

Jeśli potrzebujemy danych o rzeczywistych użytkownikach sieci, musimy sięgnąć do wyników badań internetu.

Nazwa badania Co w nim znajdziemy Link
Społeczeństwo informacyjne w Polsce.
Wyniki badań statystycznych z lat 2006-2010Główny Urząd Statystyczny
  • Ile gospodarstw domowych
    jest wyposażonych w komputer?
  • Ile osób korzysta z komputera?
  • Jak często korzystają z internetu?
  • Jakie produkty kupują?
  • W jaki sposób płacą za zakupy w sieci?
Plik pdf
Net TrackMillward Brown
SMG/KRC
  • Ile osób korzysta z internetu?
  • Ile czasu spędzają w internecie?
  • Jak i gdzie łączą się z internetem?
  • Jakie witryny znają?
Wyniki
MegapanelPBI/Gemius
  • Łączny czas  spędzony przez
    poszczególnych użytkowników
    na wybranej witrynie.
  • Dopasowanie działań w grupie
    celowej do działań wszystkich
    użytkowników.
Wyniki
Opracowanie na podstawie:  M. Jaciow, J. Wolny, "Polski e-konsument - typologia, zachowania"

 

Literatura

Dla ciekawych technicznych szczegółów różnic między unikalnym użytkownikiem a realnym użytkownikiem polecam lekturę artykułu “Unikalny użytkownik, czyli kto?”

 

Więcej o badaniach internetu w kontekście zachowań e-konsumentów można znaleźć w książce:

“Polski e-konsument – typologia, zachowania”.

Gorąco zachęcam do lektury!