Η ιστοσελίδα σου έχει περίπου 400 επισκέπτες τον μήνα. Σχεδιάζεις να προσλάβεις κάποιον για εξυπηρέτηση πελατών σε τρεις μήνες και θέλεις να ξέρεις αν θα έχεις αρκετούς πελάτες μέχρι τότε. Η προγνωστική ανάλυση απαντά σε αυτό: πώς θα είναι η ιστοσελίδα σου σε τρεις μήνες αν τα πράγματα συνεχίσουν όπως είναι;
Η προγνωστική ανάλυση προβλέπει το μέλλον με βάση το παρελθόν σου. Αυτό το άρθρο καλύπτει πώς δουλεύει, ποιες προβλέψεις μπορείς πραγματικά να κάνεις για την ιστοσελίδα σου και πότε μετράνε.
Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για να εκτιμήσει τι θα γίνει στη συνέχεια. Έχεις καταγραφή της επισκεψιμότητάς σου για τους τελευταίους έξι μήνες. Με βάση τα μοτίβα αυτών των δεδομένων, προβλέπεις πόση θα είναι η επισκεψιμότητα τον επόμενο μήνα, το επόμενο τρίμηνο ή τον επόμενο χρόνο.
Ο βασικός περιορισμός: η προγνωστική ανάλυση δουλεύει καλύτερα όταν το μέλλον μοιάζει με το παρελθόν. Αν η επισκεψιμότητα της ιστοσελίδας σου μεγαλώνει σταθερά, μπορείς να προβλέψεις ότι η ανάπτυξη θα συνεχιστεί. Αν ξεκινάς μια νέα καμπάνια μάρκετινγκ που αλλάζει τα πάντα, η πρόβλεψή σου θα βγει λάθος, γιατί το μέλλον δεν θα μοιάζει με το παρελθόν.
Τι μπορείς να προβλέψεις για την ιστοσελίδα σου
Δεν είναι προβλέψιμη κάθε μετρική. Οι ιδιοκτήτες ιστοσελίδων μπορούν όμως ρεαλιστικά να προβλέψουν αυτές.
Όγκος επισκεψιμότητας (πόσοι επισκέπτες τον επόμενο μήνα)
Αν η επισκεψιμότητά σου ήταν 400 με 500 επισκέπτες τον μήνα για τους τελευταίους έξι μήνες και μένει σταθερή, μπορείς να προβλέψεις ότι ο επόμενος μήνας θα είναι παρόμοιος. Αν η επισκεψιμότητα μεγαλώνει (300 → 350 → 400 → 450), μπορείς να προβλέψεις ότι η τάση θα συνεχιστεί (500 τον επόμενο μήνα).
Η ακρίβεια εξαρτάται από τη σταθερότητα. Η σταθερή επισκεψιμότητα προβλέπεται πιο εύκολα. Η επισκεψιμότητα με μεγάλες διακυμάνσεις είναι πιο δύσκολη. Η επισκεψιμότητα που επηρεάζεται από εποχικούς παράγοντες (αιχμές των e-shop τον Δεκέμβριο) απαιτεί να λάβεις υπόψη την εποχή.
Προβλέψεις μετατροπών (πόσα leads ή πωλήσεις)
Αν το 5% των επισκεπτών σου μετατρέπεται συνήθως και προβλέπεις 500 επισκέπτες τον επόμενο μήνα, μπορείς να προβλέψεις 25 μετατροπές. Είναι απλό αν το ποσοστό μετατροπής σου είναι σταθερό. Είναι λιγότερο αξιόπιστο αν το ποσοστό μετατροπής ανεβοκατεβαίνει.
Συμπεριφορά επισκεπτών (πόσο θα μείνουν, αν θα φύγουν αμέσως)
Αν το μέσο bounce rate της ιστοσελίδας σου είναι 45%, μπορείς να προβλέψεις ότι θα είναι γύρω στο 45% τον επόμενο μήνα. Αν ο μέσος χρόνος στη σελίδα είναι 2 λεπτά, αυτή είναι η πρόβλεψή σου για τον επόμενο μήνα. Αυτές οι προβλέψεις είναι χρήσιμες για να σχεδιάσεις αλλαγές στο περιεχόμενο ή για να καταλάβεις αν πήγε κάτι στραβά (αν το bounce rate ανεβεί ξαφνικά στο 65%, είναι σημάδι ότι άλλαξε κάτι).
Ώρες αιχμής (πότε ανεβαίνει συνήθως η επισκεψιμότητά σου)
Αν παίρνεις περισσότερη επισκεψιμότητα τις Κυριακές από τις Δευτέρες, το μοτίβο αυτό θα συνεχιστεί πιθανότατα. Αν έχεις αιχμές γύρω από γιορτές ή εποχικά γεγονότα, μπορείς να προβλέψεις ότι θα ξανασυμβούν. Αυτό σε βοηθά να σχεδιάσεις: αν ξέρεις ότι έχεις διπλάσια επισκεψιμότητα γύρω από την Black Friday, μπορείς να προετοιμάσεις την ιστοσελίδα σου για το φορτίο.
Πώς δουλεύει η προγνωστική ανάλυση
Η διαδικασία είναι πιο απλή απ ό,τι ακούγεται.
Βήμα 1: Μάζεψε ιστορικά δεδομένα
Όσο περισσότερα δεδομένα έχεις, τόσο καλύτερη η πρόβλεψη. Έξι μήνες δεδομένων είναι το ελάχιστο. Ένας χρόνος είναι καλύτερος (πιάνει τα εποχικά μοτίβα). Πολλά χρόνια είναι το ιδανικό.
Τα στατιστικά του WEMASY κρατούν τα ιστορικά σου δεδομένα, ώστε να βλέπεις πίσω την επισκεψιμότητα, τις μετατροπές, το bounce rate και τη συμπεριφορά των επισκεπτών όσο πίσω φτάνουν τα δεδομένα σου.
Βήμα 2: Βρες μοτίβα
Κοίτα την επισκεψιμότητά σου στον χρόνο. Ανεβαίνει, πέφτει ή μένει σταθερή; Είναι η ίδια κάθε εβδομάδα ή αλλάζει; Έχει αιχμές συγκεκριμένες μέρες ή ώρες; Υπάρχουν εποχικά μοτίβα;
Αυτά τα μοτίβα είναι η βάση των προγνωστικών μοντέλων. Αν τα δεδομένα σου είναι σταθερά (η επισκεψιμότητα μένει ανάμεσα σε 400 και 500 κάθε μήνα), η πρόβλεψη θα έχει σιγουριά. Αν τα δεδομένα σου είναι ακανόνιστα, η πρόβλεψη θα είναι λιγότερο αξιόπιστη.
Βήμα 3: Προέκτεινε προς το μέλλον
Με βάση το μοτίβο που βρήκες, προέκτεινέ το στο μέλλον. Αν η επισκεψιμότητα μεγάλωνε 10% από μήνα σε μήνα για τρεις μήνες, το μοντέλο προβλέπει ότι θα συνεχίσει να μεγαλώνει περίπου 10% τον επόμενο μήνα.
Εδώ φαίνεται ο περιορισμός: το μοντέλο υποθέτει ότι το μέλλον μοιάζει με το παρελθόν. Αν ξεκινήσεις μεγάλη καμπάνια μάρκετινγκ τον επόμενο μήνα, η πρόβλεψη θα βγει λάθος. Αν η Google αλλάξει τα αποτελέσματα αναζήτησης, η πρόβλεψη σπάει. Η πρόβλεψη είναι καλή μόνο όσο μένουν ίδιες οι συνθήκες.
Βήμα 4: Όρισε ένα εύρος εμπιστοσύνης
Οι προβλέψεις δεν είναι εγγυήσεις. Μια καλή πρόβλεψη περιλαμβάνει εύρος: «Προβλέπουμε 500 επισκέπτες τον επόμενο μήνα, με 95% βεβαιότητα ότι ο αριθμός θα είναι ανάμεσα στο 450 και στο 550.»
Αυτό το εύρος σου λέει πόση διακύμανση να περιμένεις. Ένα στενό εύρος (450 με 550) σημαίνει ότι τα δεδομένα σου είναι πολύ σταθερά και η πρόβλεψη αξιόπιστη. Ένα πλατύ εύρος (350 με 650) σημαίνει ότι τα δεδομένα σου αλλάζουν πολύ και η πρόβλεψη είναι λιγότερο σίγουρη.
Πότε βοηθά πραγματικά η προγνωστική ανάλυση
Η προγνωστική ανάλυση είναι χρήσιμη για σχεδιασμό, όχι για να προβλέπεις τις ενέργειες μεμονωμένων επισκεπτών. Δεν μπορείς να προβλέψεις ότι ένα συγκεκριμένο άτομο θα επισκεφτεί την ιστοσελίδα σου αύριο. Μπορείς να προβλέψεις τον συνολικό όγκο επισκεψιμότητας.
Πρόβλεψη εσόδων ή leads
Αν ξέρεις το ποσοστό μετατροπής και τη μέση αξία παραγγελίας, μπορείς να προβλέψεις τα έσοδα. «Έχουμε 500 επισκέπτες, μετατρέπουμε 5%, η μέση παραγγελία είναι $200. Τον επόμενο μήνα θα βγάλουμε μάλλον $5.000.» Αυτό βοηθά στον προϋπολογισμό και στον ορισμό στόχων.
Σχεδιασμός προσλήψεων και δυναμικότητας ομάδας
Εδώ ταιριάζει το παράδειγμα της εισαγωγής. Αν προβλέπεις 500 μετατροπές τον επόμενο μήνα και η ομάδα σου μπορεί να διαχειριστεί 400, ξέρεις ότι χρειάζεσαι περισσότερη δυναμικότητα. Οι προβλέψεις σου λένε αν μπορείς να στελεχώσεις ανάλογα.
Εντοπισμός όταν κάτι χαλάει
Προβλέπεις 500 επισκέπτες με βάση παλιά δεδομένα. Στην πραγματικότητα παίρνεις 200. Κάτι άλλαξε (πτώση κατάταξης, χάθηκε μια πηγή επισκεψιμότητας, πρόβλημα στην ιστοσελίδα). Η διαφορά ανάμεσα στην πρόβλεψη και στην πραγματικότητα σου λέει να ψάξεις. Αυτό είναι χρήσιμο για να πιάνεις νωρίς τα προβλήματα.
Εντοπισμός εποχικών ευκαιριών
Αν πουλάς εποχικά προϊόντα και τα δεδομένα σου δείχνουν αιχμές σε συγκεκριμένους μήνες, η προγνωστική ανάλυση σου λέει πότε να περιμένεις αυτές τις αιχμές, ώστε να σχεδιάσεις απόθεμα, περιεχόμενο ή μάρκετινγκ.
Τα όρια της πρόβλεψης
Η προγνωστική ανάλυση είναι χρήσιμη αλλά δεν είναι μαγεία. Κατάλαβε πού αποτυγχάνει.
Το μέλλον δεν είναι το παρελθόν
Η πρόβλεψή σου υποθέτει ότι οι συνθήκες που έφτιαξαν τα ιστορικά σου δεδομένα θα μείνουν ίδιες. Αν δεν μείνουν, η πρόβλεψη είναι λάθος.
Δεν μπορείς να προβλέψεις τον αντίκτυπο μιας μεγάλης καμπάνιας μάρκετινγκ, μιας κυκλοφορίας προϊόντος ή μιας viral στιγμής. Δεν μπορείς να προβλέψεις πώς οι αλλαγές στους αλγορίθμους της Google θα επηρεάσουν τις κατατάξεις σου. Δεν μπορείς να προβλέψεις πώς οι κινήσεις των ανταγωνιστών θα επηρεάσουν την επισκεψιμότητά σου.
Όσο πιο σταθερές οι συνθήκες, τόσο καλύτερα δουλεύουν οι προβλέψεις. Οι νέες ιστοσελίδες και οι ιστοσελίδες σε ασταθείς αγορές είναι πιο δύσκολο να προβλεφθούν από τις καθιερωμένες ιστοσελίδες σε σταθερές αγορές.
Οι βραχυπρόθεσμες προβλέψεις είναι λιγότερο αξιόπιστες από τις μακροπρόθεσμες τάσεις
Να προβλέψεις την επισκεψιμότητά σου τον επόμενο μήνα είναι πιο δύσκολο από το να προβλέψεις τον μέσο όρο της επισκεψιμότητάς σου τον επόμενο χρόνο. Τα βραχυπρόθεσμα δεδομένα έχουν θόρυβο (παίρνεις 500 μία εβδομάδα, 300 την επόμενη). Οι μακροπρόθεσμες τάσεις εξομαλύνουν τον θόρυβο. Γι αυτό οι προβλέψεις δουλεύουν καλύτερα για «τον μέσο όρο αυτού του τριμήνου» παρά για «ακριβώς 15 Αυγούστου».
Οι μεμονωμένες εξαιρέσεις δεν προβλέπονται
Μπορείς να προβλέψεις τη συμπεριφορά του μέσου επισκέπτη. Δεν μπορείς να προβλέψεις ότι ένας συγκεκριμένος επισκέπτης θα φύγει αμέσως ή θα αγοράσει. Τα στατιστικά προβλέπουν σύνολα, όχι άτομα.
Πώς να χρησιμοποιείς τις προβλέψεις χωρίς να σε ξεγελούν
Η προγνωστική ανάλυση είναι εργαλείο, όχι κρυστάλλινη σφαίρα. Χρησιμοποίησέ την με σωφροσύνη.
Χρησιμοποίησε τις προβλέψεις για σχεδιασμό, όχι για βεβαιότητα
Όταν προβλέπεις 500 επισκέπτες, δεν είναι εγγύηση. Είναι η καλύτερη εκτίμησή σου με βάση ιστορικά δεδομένα. Σχεδίασε ανάλογα αλλά μείνε ευέλικτος.
Ενημέρωνε τις προβλέψεις όταν αλλάζουν οι συνθήκες
Αφού ξεκινήσεις μια καμπάνια ή κάνεις μια μεγάλη αλλαγή, τα ιστορικά σου δεδομένα γίνονται λιγότερο σχετικά. Μάζεψε νέα δεδομένα (δύο εβδομάδες, έναν μήνα) και ξαναϋπολόγισε την πρόβλεψη με τις νέες συνθήκες.
Συνδύασε τις προβλέψεις με ελέγχους πραγματικότητας
Η πρόβλεψή σου λέει ότι η επισκεψιμότητα θα ανέβει 10% τον επόμενο μήνα. Έλεγξέ το σε δύο εβδομάδες. Αν πας όπως περίμενες (ανέβηκε 5% μέχρι τώρα), η πρόβλεψη είναι καλή. Αν δεν πας όπως περίμενες (έπεσε 5%), κάτι άλλαξε. Ψάξε τι και προσάρμοσε την πρόβλεψή σου.
Κράτα στο μυαλό σου το εύρος
Αν η πρόβλεψή σου είναι «500 επισκέπτες, 95% βεβαιότητα ανάμεσα σε 450 και 550», σχεδίασε με το χαμηλό άκρο. Μην δεσμεύεις πόρους υποθέτοντας ότι θα φτάσεις το 550 αν το εύρος περιλαμβάνει το 450.
Συχνές ερωτήσεις
Πόσο μακριά στο μέλλον μπορώ να προβλέψω;
Όσο πιο μακριά προβλέπεις, τόσο λιγότερο ακριβής η πρόβλεψη. Να προβλέψεις τον επόμενο μήνα: αρκετά αξιόπιστο αν οι συνθήκες είναι σταθερές. Να προβλέψεις το επόμενο τρίμηνο: ακόμα λογικό αλλά με πιο πλατιά εύρη εμπιστοσύνης. Να προβλέψεις τον επόμενο χρόνο: αξιόπιστο μόνο αν τα δεδομένα σου είναι πολύ σταθερά και οι μακροπρόθεσμες τάσεις καθαρές. Ό,τι ξεπερνά τον χρόνο είναι συνήθως πολύ αβέβαιο για να είναι χρήσιμο. Με τον δημιουργό ιστοσελίδων του WEMASY, μπορείς να το στήσεις απευθείας στην ιστοσελίδα σου.
Μπορώ να χρησιμοποιήσω την προγνωστική ανάλυση για να προβλέψω τη συμπεριφορά μεμονωμένων χρηστών;
Όχι με αξιοπιστία. Η προγνωστική ανάλυση δουλεύει σε σύνολα (μέσο bounce rate, συνολικές μετατροπές). Μπορείς να προβλέψεις τη συμπεριφορά ομάδων επισκεπτών αλλά όχι συγκεκριμένων ατόμων. Μπορείς να πεις «οι επισκέπτες που έρχονται από τη Google έχουν ποσοστό μετατροπής 6%» αλλά όχι «αυτός ο συγκεκριμένος επισκέπτης θα αγοράσει».
Τι γίνεται αν έχω δεδομένα μόνο δύο μηνών;
Οι προβλέψεις με δεδομένα μόνο δύο μηνών δεν είναι αξιόπιστες. Δύο μήνες δεν αρκούν για να εξομαλυνθεί η εβδομαδιαία διακύμανση ή να πιαστούν εποχικά μοτίβα. Περίμενε να έχεις τουλάχιστον έξι μήνες πριν στηριχτείς σε προβλέψεις. Μέχρι τότε, απλώς παρακολούθησε τα δεδομένα σου χωρίς να προσπαθείς να προβλέψεις.
Μπορεί το AI να βελτιώσει την προγνωστική μου ανάλυση;
Ναι. Τα προχωρημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να βρουν μοτίβα στα δεδομένα που η απλή ανάλυση τάσης χάνει. Για τους περισσότερους ιδιοκτήτες ιστοσελίδων όμως, η απλή πρόβλεψη (κοιτάς την τάση, υπολογίζεις τον μέσο ρυθμό ανάπτυξης, προεκτείνεις) δουλεύει μια χαρά. Το φανταχτερό AI βοηθά όταν έχεις πολλά δεδομένα και σύνθετα μοτίβα.
Να παίρνω μεγάλες επιχειρηματικές αποφάσεις με βάση προβλέψεις;
Όχι. Χρησιμοποίησε τις προβλέψεις ως μία πληροφορία για την απόφασή σου, όχι ως τη μοναδική. Αν μια πρόβλεψη λέει ότι η επισκεψιμότητα θα ανέβει, είναι καλό πλαίσιο για αποφάσεις πρόσληψης. Σκέψου όμως και τη δυναμικότητά σου, τους στόχους σου και άλλους επιχειρηματικούς παράγοντες. Οι προβλέψεις είναι οδηγοί, όχι εντολές.
Ποια είναι η διαφορά ανάμεσα στην πρόβλεψη (forecasting) και στην πρόγνωση (predicting);
Στα στατιστικά, οι όροι αυτοί είναι ουσιαστικά ίδιοι. Και οι δύο σημαίνουν ότι χρησιμοποιείς ιστορικά δεδομένα για να εκτιμήσεις μελλοντικές τιμές. Το forecasting υπονοεί μερικές φορές μεγαλύτερο χρονικό ορίζοντα ή τυπική διαδικασία, αλλά η έννοια είναι ίδια.