Piwik

Piwik is, net als Open Web Analytics, open source software. Een team van internationale programmeurs werkt aan het pakket en naar eigen zeggen is het pakket inmiddels actief op meer dan 200.000 websites. Piwik is gelanceerd in 2007 en inmiddels aanbeland bij versie 1.6. Tot zover de basics, tijd om wat meer de diepte in te gaan.

Installatie

Na het downloaden, uitpakken en uploaden van het pakket, word je in een aantal stappen door de installatieprocedure geleid. Met uitzondering van de gegevens van je MySQL-database, heb je geen technische kennis nodig. Na installatie van Piwik moet je de tracking code installeren op de pagina’s die je wilt tracken. Gebruik je WordPress, dan kun je een plugin installeren die de code automatisch toevoegt aan je templates.

Dashboard

Net als in Google Analytics werkt Piwik met een dashboard van meest relevante bezoekersstatistieken. Zaken als recente bezoeken, populaire pagina’s en meest gebruikte zoekwoorden worden meteen weergegeven. Als je de user-interface van Analytics gewend bent, moet je wel even wennen aan de wat saaie vormgeving van Piwik. Het zit allemaal goed in elkaar, maar de interface van Analytics is overzichtelijker en mooier – hoewel dat uiteraard een kwestie van smaak is.

Rapporten

Wil je meer dan alleen de basis, dan bieden de verschillende rapporten een schat aan informatie. Ook in Piwik kun je doelen instellen (‘goals’) en campagnes tracken. Helaas zijn de verschillen tussen de URL-codering voor het tracken van campagnes in Analytics en Piwik dermate groot dat het weinig zin heeft om te migreren van Analytics naar Piwik. Wil je dat, dan zul je echt weer vanaf het nulpunt moeten beginnen.

Bijzonderheden

Net als Analytics, heb je in Piwik toegang tot real-time statistieken. Ook hier is het verschil met Analytics qua user-interface weer groot. Waar je in Analytics het gevoel hebt echt te kijken naar real-time cijfers, toont de Piwik-interface dit nergens expliciet. En grote pré voor Piwik vind ik de beschikbaarheid van een iPad-app (iTunes link). Deze app biedt inzicht in de belangrijkste rapporten en overzichten en werkt erg goed. Net als bij Analytics, kun je in Piwik verschillende accounts aanmaken onder één administrator-account. Als je hier geen specifiek eigen hosting voor regelt, zal Piwik gebruik maken van de bandbreedte van je domein. Wat dit doet met de bereikbaarheid en snelheid van je site kan ik niet inschatten.

Open Web Analytics

Peter Adams stond aan de wieg van Open Web Analytics (OWA), net als Piwik een Open Source alternatief voor pakketten als Google Analytics. Gek genoeg is er weinig achtergrond informatie beschikbaar over OWA. Verder dan de naam van de initiator en de opmerking dat inmiddels de statistieken van ‘duizenden’ websites bijhoudt kom ik niet. Dat doet geen recht aan het pakket, want na een eerste kennismaking, lijkt het een solide Analytics-concurrent.

Installatie

Ook bij OWA is het downloaden, uploaden en installeren van het pakket een uitermate toegankelijk proces. OWA ‘adverteert’ met een eenvoudige implementatie voor bijvoorbeeld WordPress of MediaWiki. Helaas zorgde de beschikbare WordPress-plugin op deze site voor allerlei onverklaarbare problemen. Ik heb er daarom maar voor gekozen om de tracking code handmatig te installeren.

Dashboard

Het OWA-dashboard toont opvallende gelijkenis met Google Analytics. De kleuren en grafiekjes zijn zeer herkenbaar. OWA laat real-time bezoekersstatistieken zien, maar net als bij Piwik blijft het een beetje gissen of dat daadwerkelijk zo is. De real time rapporten in Analytics zitten gewoon beter in elkaar.

Rapporten

Ook binnen OWA kun je veel dieper graven in de beschikbare data. Het kost tijd om bekend te raken met de verschillende termen en rapporten. Net als in Piwik kun je ook hier weer doelen instellen en tracken en kun je inkomende links taggen en zo het resultaat van online campagnes meten. Helaas is ook hier weer de tracking-code net iets anders dan in Google Analytics, waardoor een overgang naar OWA bij een bestaande website op z’n best lastig is.

Bijzonderheden

Ook binnen OWA is het mogelijk om meerdere sites te tracken, dit werkt ongeveer hetzelfde als in Analytics. Voor OWA is géén App beschikbaar.

Conclusie

Zowel Piwik als OWA bieden een zeer compleet en concurrerend pakket aan ten opzichte van Google’s Analytics. Beide pakketen overtuigen echter niet om over te stappen. Sterkste punten ten opzichte van Google Analytics:

• Piwik’s iPhone & iPad app: de app zit goed in elkaar, is gratis beschikbaar en best verslavend.
• Zowel Piwik als OWA bieden meer opties dan Analytics op het gebied van privacy en het anonimiseren van gegevens.
• Beide paketten zijn onafhankelijk van Google. Hoewel Google’s motto nog steeds ‘Do no evil’ is, weet Google zo langzamerhand alles van je: van waar je bent (Latitude) tot wat je interesseert (Search) tot welke sites je bezoekt (Analytics).

Afstappen van Analytics en overgaan op een alternatief kan voor Adsense-gebruikers overigens negatieve gevolgen hebben. Een kennis zag zijn Adsense inkomsten significant teruglopen na het verwijderen van de Analytics tracking-code. Google’s eigen advies daarop? Analytics installeren!

Bonus

Piwik en OWA zijn slechts twee van de beschikbare alternatieven. Een tweetal andere pakketten:

• Chartbeat: focus op real-time statistieken. Uit ervaring kan ik zeggen dat Chartbeat’s dashboard het goed doet bij je collega’s: de statistieken maken in 1 klap duidelijk hoeveel bezoekers je website heeft op een willekeurig moment.
• Clicky: ook hier weer een focus op real-time statistieken. Vergelijkbaar met Chartbeat, maar veel minder mooi.

Als je zelf Piwik, Open Web Analytics of een ander Google Analytics alternatief gebruikt, hoor ik dat graag! Ik ben benieuwd naar je ervaringen!

Google Analytics biedt in versie 5 nieuwe tools die inzicht geven in het gedrag van bezoekers op onze website. Hoe? Lees verder na de klik!

Het scala aan communicatiemiddelen is de laatste jaren uitgebreid en het zwaartepunt is verschoven van offline (brochures, beursbezoek, posters etc.) naar online media. Het is daarom niet verwonderlijk dat ik een groot deel van mijn tijd doorbreng met het interpreteren van webstatistieken:

• Hoe goed presteert onze website?
• Vinden bezoekers wat ze zoeken?
• Wat is de kwaliteit van de bezoeken via referrals (verwijzende websites)?
• Wat is effect van online marketing: welke kanalen zijn succesvol en welke niet?

Voor het bijhouden en interpreteren van dit soort gegevens gebruiken we Google Analytics en met het uitkomen van versie 5 zijn er voor ons belangrijke nieuwe functionaliteiten toegevoegd aan Analytics. In vogelvlucht twee van de belangrijkste vernieuwingen.

Page-load time

In de top 10 landen van waaruit Saxion.edu bezoek ontvangt, neemt het Aziatische deel van de wereld een grote plek in. Landen als China, Indonesie, Vietnam en Thailand staan consequent bovenaan. In het verleden hoorden we regelmatig van reizende collega’s of partners dat Saxion.edu traag laadt of moeilijk bereikbaar is. In de nieuwe versie van Analytics kunnen we de paginasnelheid meten. Via de Google Analytics code wordt de tijd bijgehouden die het kost een pagina te laden. Hierdoor is het mogelijk om de snelheid van de website te meten vanuit diverse regio’s zonder moeilijke scenario’s als het pingen van de server op diverse plekken in de wereld.

Als je de laadtijd wilt gaan meten, zul je wel een extra regel toe moeten voegen aan de Google Analytics tracking code. Deze procedure is ook toegelicht in een Google Analytics Help-topic. Google medewerkers Nick Mihailovski & Trevor Claiborne wilden tijdens de Google Analytics User Conference in Amsterdam bevestigen nog ontkennen dat PageLoadTime op termijn deel gaat uit maken van de standaard tracking-code.

Multi channel funnels

Een andere ontwikkeling waar ik erg enthousiast over ben is de mogelijkheid om conversies toe te wijzen aan meerdere kanalen. Tot nu toe is dit niet mogelijk. Alleen als een conversie plaats vindt binnen 1 browsersessie is deze toe te wijzen aan een verwijzende website of campagne. In een beperkte trial test Google nu het binnen meerdere browsersessies halen van bepaalde conversie doelen. Als een bezoeker binnen een periode van 30 dagen via meerdere kanalen de website bezoekt en zich uiteindelijk (in ons geval) aanmeldt voor een opleiding, worden de eerdere referrals gezien als ondersteunend aan de uiteindelijke conversie.

Google legt het hele verhaal helder uit in een filmpje:

Click here to view the video on YouTube.

Je hebt leugens, grote leugens en statistieken

Bij het interpreteren van webstatistieken geldt altijd een groot voorbehoud. Het tot in detail meten van wat een bezoeker doet op je website is onmogelijk. Door gebruikerspecifieke instellingen kunnen metingen onnauwkeurig zijn. Statistieken zeggen daarom het meest als ze in context geplaatst worden en zijn uitermate geschikt om trends te spotten en daarop te sturen.

Bronnen

Vorige week donderdag was ik aanwezig bij de Google Analytics User Conference, waar Netprofiler deze (en andere) nieuwe functionaliteiten toelichtte. De presentatie van Bauke Huibers & Simone Rodewijk is te vinden op Slideshare.

Zo kun je bijvoorbeeld filter aanmaken voor het weergeven van alleen CPC-bezoekers (bezoekers via advertentiecampagnes) of een profiel waarin je alle bezoeken boven een bepaald aantal minuten volgt. Hieronder een overzicht van een aantal handige tips & trucs.

De basis: aanmaken van nieuwe profielen

Na aanmelding voor Analytics, kun je verschillende profielen aanmaken. En onder ieder website profiel kun je diverse sub-profielen hangen. Het aanmaken van dergelijke ‘sub-profielen’ is misschien even zoeken. De afbeelding hieronder verduidelijkt het wat:

Google Analytics Profiles overview

De bovenste ‘+ Add new profile‘, in de donkergrijze balk, is voor het aanmaken van een nieuw profiel, met een nieuw, uniek Analytics nummer. Hiermee kun je binnen je Analytics account meerdere websites tracken. De ‘+ Add new profile‘ in de lichtgrijze balk voegt een profiel toe aan een bestaande Analytics code. Op die manier hoef je geen nieuwe code in je website te plakken, maar kun je door middel van filtering zelf aangeven wat dit profiel moet weergeven.

Filters toevoegen

Nadat je een profiel hebt toegevoegd, kun je filters toe gaan voegen. Onder het overzicht van de profielen vind je een link naar de ‘Filter Manager‘. Als je op deze link klikt kom je in de filter manager waar je filters kunt maken, opslaan en kunt toevoegen aan diverse profielen. Een filter toevoegen gaat via ‘+ Add Filter‘.

Google Analytics - filter manager

1. Een schoon profiel – een must!

De allereerste en belangrijkste regel is: zorg altijd voor een profiel waarin je helemaal niet filtert. Dat schone profiel kan je behoeden voor dataverlies. Maak je bijvoorbeeld per ongeluk een fout waarbij je al het verkeer naar je site uit het profiel haalt, dan zal Analytics in dat profiel geen data meer laten zien.

2. Filteren van een specifiek land of regio

In het geval van mijn werkgever, zijn we voornamelijk geïnteresseerd in traffic van buiten Nederland. Ik heb daarom een profiel aangemaakt waarin ik al het verkeer toelaat, met uitzondering van Nederlandse bezoekers. Dit filter stel je als volgt in:

Analytics filters - verkeer uit bepaald land filteren

Uiteraard kun je dit filter ook gebruiken om alleen het verkeer uit een bepaalde regio of plaats toe te laten in het profiel. Het is wel een beetje vreemd dat je niet kunt filteren op werelddeel. Ik zou graag een filter kunnen instellen om bijvoorbeeld specifiek het verkeer uit Europa te analyseren. Op dit moment zul je dat nog moeten door handmatig de verschillende landen uit een werelddeel in te voeren. Op de Analytics help-forums vind je een handige lijst met de verschillende werelddelen en bijbehorende landen. De instellingen hiervoor zijn dezelfde als hierboven genoemd, alleen zul je in plaats van ‘Exclude’, ‘Include’ moeten aanvinken.

3. Filteren van een specifieke ip-range

Vaak is het gewenst om verkeer vanaf het lokale bedrijfsnetwerk te filteren. Bij grotere bedrijven zijn dat vaak ranges van IP-adressen die zijn toegewezen, bijvoorbeeld per vestiging of locatie. Wil je een enkel ip-adres filteren, dan kan dat als volgt:

Analytics filters - filter op ip

Wil je echter een range aan ip-adressen filteren, dan zul je een reguliere expressie moeten maken. Gelukkig heeft Google daar een handige tool voor ontwikkeld. Het resultaat kun je plakken in het filter.

Dit filter kun je ook omdraaien: in een nieuw website profiel zou je bijvoorbeeld juist alleen het verkeer vanaf een bepaalde ip-range kunnen tracken. In het voorbeeld hierboven, is profiel 6 daarvoor ingericht. Op die manier kun je ook bezoekers vanaf je eigen netwerk analyseren.

4. CPC-bezoekers monitoren

Als je adverteert via Google Adwords of andere advertentiekanalen kan het handig zijn om een specifiek profiel aan te maken voor de bezoekers vanuit deze CPC-campagnes. Als je vervolgens in dat profiel ook conversies gaat meten door middel van het instellen van ‘goals’ (‘doelen’) en ‘goal funnels’ (‘doelpaden’), kun je vrijwel in 1 oogopslag het rendement van je campagnes meten. Het filter instellen doe je zo:

Analytics filters - filter op CPC-traffic

5. NON-JS bezoekers

Analytics is gebaseerd op een stukje javascript dat in de browser van een bezoeker wordt geladen. Bezoekers die – om wat voor reden dan ook – geen Javascript kunnen of mogen uitvoeren, worden in dat geval niet gemeten. Op die manier mis je dus data en is ook niet in te schatten hoe groot deze groep is. In een apart profiel analyseren wij daarom deze bezoekers. Google heeft hiervoor de Analytics JS-code geport naar een aantal ontwikkeltalen, waaronder PHP, JSP, ASPX en Perl. Draait je website, zoals in ons geval, op Python (Django), dan zul je zelf de code moeten porten naar deze taal. Wij hebben hiervoor de hulp van ons internetbureau ingeschakeld. Technisch gezien is dit geen filter, maar een speciaal ingericht profiel.

Analytics - tracking non-js bezoekers

En verder…

Filters in Analytics bieden onwijs veel mogelijkheden. Hier niet besproken, maar wel mogelijk zijn filters op bijvoorbeeld de tijd die bezoekers doorbrengen op je website, maar ook op browsereigenschappen of locatie van een bepaalde transactie. Op internet zijn talloze blogs te vinden over dit onderwerp. Wil je dieper in Analytics duiken, dan kan ik je ook van harte het boek “Advanced Web Metrics” van Brian Clifton aanbevelen. Naast de technische kant van de implementatie van de code, legt Clifton in zijn boek ook uit op welke manier je de verzamelde data het best kan analyseren en interpreteren.

Disclaimer

Voordat je aan de slag gaat met zelf instellen van filters, een waarschuwing: hoe voorzichtig je ook bent, een fout(-je) is snel gemaakt. Zo kwam ik er vandaag achter dat door een ingesteld filter, goal conversions niet meer getracked werden. Het is daarom een goed idee om niet zomaar lukraak allerlei filters in te stellen, maar hier goed over na te denken… (Zeg ik vooral tegen mijzelf…)

Wat gebeurt er bijvoorbeeld als je je in een online discussie mengt een een link plaatst naar de juiste informatie op je website? En hoe meet je dan conversies op kliks vanuit Social Media campagnes?

Praktijkvoorbeeld: Saxion

Voor het meten van de resultaten van onze website, gebruiken we Google Analytics. Google Analytics (en andere analytics-pakketten ongetwijfeld ook) biedt heel goede mogelijkheden om verkeer van buiten je eigen website te tracken. Vanuit Saxion zijn we op dit moment voornamelijk actief op Facebook en – in mindere mate – op Twitter. Waar mogelijk, verwijzen we in onze reacties op die plekken naar informatie op onze eigen website.

Vraagt iemand bijvoorbeeld naar informatie over onze faciliteiten, dan wijzen we op de pagina over onze ‘campuses‘ en als iemand meer wil weten over de aanmeldingsprocedure, dan hebben we daarvoor een specifieke pagina ingericht. De links die geplaatst worden bij deze antwoorden, krijgen een specifieke ‘tag’ mee, zodat Google Analytics ze terug laat zijn in de ‘Traffic sources’ (of: ‘Verkeersbronnen’) report.

Hoe gaat dit in z’n werk?

Om deze werkwijze te implementeren heb je in ieder geval nodig: een URL-shortening service zoals Bit.ly (om korte URL’s te maken) en de Analytics URL Builder van Google. Aan iedere link naar je eigen website kun je variabelen meegeven waardoor in Analytics de kliks op deze links terug te vinden zijn. Binnen deze variabelen zijn de 3 belangrijkste: Campaign Source, Campaign Medium en Campaign Name. Deze variabelen bepalen waar kliks terug te vinden zijn in de Analytics rapporten.

Campaign Source laat de bron zien van de klik. Dat kan een specifieke e-mailnieuwsbrief zijn (emailnewsletter04), een zoekmachine (google), maar ook concrete bronnen als Twitter of Facebook. Het gaat hier dus om de ‘refferer’, de verwijzende bron.

Campaign Medium zoomt in op het medium. Dit kan bijvoorbeeld een banner zijn (banner01), een online kost-per-klik ad-campaign (cpc) of een sociaal netwerk (social-media).

Campaign Name brengt de hierboven genoemde variabelen onder in 1 campagne. De campagne naam is bijvoorbeeld een product (dvd-speler), verkoopactie (uitverkoop) of, zoals in ons geval, de naam van een opleiding.

(De twee overige variabelen (Campaign Term & Campaign Content) laat ik hier even buiten beschouwing om dat het me in eerste instantie gaat om de basis.)

Een URL maken

Heb je de voor jou relevante variabelen gedefinieerd, dan kun je door middel van de URL builder je specifieke link gaan aanmaken. Dat proces wijst zich vanzelf. Voorbeeld van een URL:

• Doel (website URL): http://www.saxion.edu/
• Campaign Source: post20100604 (verwijst naar deze post)
• Campaign Medium: blog (voor links in blogposts)
• Campaign Name: web-homepage (hieronder vallen bijvoorbeeld alle sources en media die verwijzen naar de homepage)

Dit combinerend krijgen we de volgende URL:

http://www.saxion.edu/?utm_source=post20100604&utm_medium=blog&utm_campaign=web-homepage

Spreekt voor zich: utm_source definieert de refferal, utm_medium het medium en utm_campaign de campagne.

Helaas is een dergelijke URL niet echt user-friendly. Vandaar dat ik altijd een korte URL aanmaak met behulp van bijvoorbeeld Bit.ly. Bit.ly heeft als voordeel dat het niet alleen je URL verkort, maar ook statistieken levert. Voor de bovenstaande link komt Bit.ly met de verkorte versie:

http://bit.ly/aW0C81

Een stuk vriendelijker!

Waar vind je de kliks terug?

In Analytics, onder ‘Traffic Sources’ (‘Verkeersbronnen’) en ‘Campaigns’ (‘Campagnes’) vind je een overzicht van alle gebruikte campagnes. Hieronder vallen ook eventuele AdWords campagnes die automatisch getagged worden. Klik je vervolgens op een campagne naam, dan kun je verder spitten naar ‘Medium’ en ‘Source’ (‘Bron’).

In de Analytics rapporten kun je, als je doelen hebt gedefinieerd, terugzien of kliks op deze links ook geleid hebben tot conversies op het tabblad ‘Goal Set’ of ‘Doelset’.

Meer weten?

Brian Clifton (ook te vinden op Twitter), ex-googler en expert op het gebied van ‘web metrics’ heeft een uitstekend boek geschreven over de mogelijkheden van Google Analytics: Advanced Web Metrics with Google Analytics. Te bestellen via Amazon of Bol.com.