Využití analytických nástrojů v e-marketingu

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Využití analytických nástrojů v e-marketingu Bakalářská práce

Vedoucí práce: Ing. Jan Hubený

Pavla Měsíčková

Brno 2013

Tímto bych ráda poděkovala vedoucímu bakalářské práce Ing. Janu Hubenému za jeho cenné připomínky a odborné vedení práce. Dále bych ráda poděkovala majiteli e-shopu Zahrada v pohodě.cz Ondřeji Štěpančíkovi za vstřícnost a poskytnuté informace.

Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci „Využití analytických nástrojů v e-marketingu“ vypracovala samostatně pod vedením Ing. Jana Hubeného. Veškeré použité zdroje uvádím v seznamu použité literatury. V Brně dne 20. května 2013

__________________

Abstract Měsíčková, P. The use of analytical tools in e-marketing. Bachelor thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2013. The main objective of this thesis is to propose recommendations aimed at increasing conversions of e-shop Zahrada v pohodě.cz. The theoretical part focuses on internet marketing and its tools, analytic tools Google Analytics and mouse tracking, internal and external business environment analysis and SWOT analysis. Theoretical knowledge is applied in the following practical part. This section contains external and internal analysis, which includes analysis of primary data using Google Analytics and mouse tracking. Subsequently the SWOT analysis. The thesis ends with formulating various proposals and recommendations to improve site conversion. Keywords Internet marketing, e-commerce, external environment analysis, internal environment analysis, Google Analytics, mouse tracking, traffic analysis, SWOT analysis, conversion.

Abstrakt Měsíčková, P. Využití analytických nástrojů v e-marketingu. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2013. Hlavním cílem této bakalářské práce je navržení doporučení, vedoucích ke zvýšení konverze e-shopu Zahrada v pohodě.cz. Teoretická část je zaměřena na internetový marketing a jeho nástroje, analytické nástroje Google Analytics a mouse tracking, vnitřní a vnější analýzu prostředí podniku a také SWOT analýzu. V navazující praktické části jsou aplikovány teoretické poznatky. Tato část obsahuje vnější analýzu a vnitřní analýzu, která zahrnuje rozbor primárních dat pomocí Google analytics a mouse tracking. Následně je vytvořena SWOT analýza. Práce je zakončena formulováním jednotlivých návrhů a doporučení pro zvýšení konverze webu. Klíčová slova Internetový marketing, e-shop, analýza vnějšího prostředí, analýza vnitřního prostředí, Google Analytics, mouse tracking, analýza návštěvnosti, SWOT analýza, konverze.

Obsah

9

Obsah 1

2

Úvod a cíl práce 1.1

Úvod ......................................................................................................... 13

1.2

Cíl ............................................................................................................. 14

Přehled literatury 2.1 2.2

15

Internetový marketing ............................................................................. 15

2.1.1

Historie internetové reklamy ........................................................... 16

Nástroje internetového marketingu ........................................................ 16

2.2.1

Bannerová reklama .......................................................................... 17

2.2.2

SEO ................................................................................................... 17

2.2.3

Sociální sítě ...................................................................................... 19

2.2.4

Výměnná reklama ............................................................................ 19

2.3

Google Analytics ..................................................................................... 20

2.3.1

Uživatelské prostředí ...................................................................... 20

2.3.2

Účet a profil ...................................................................................... 21

2.3.3

Standardní přehledy ........................................................................ 21

2.3.4

Metriky ............................................................................................ 22

2.3.5

Cíle................................................................................................... 23

2.3.6

Segmentace s použitím filtrů .......................................................... 23

2.3.7

Zobrazení dat .................................................................................. 24

2.4

Mouse tracking ....................................................................................... 24

2.4.1

Výstupy mouse trackingu ............................................................... 25

2.4.2

mYx ................................................................................................. 26

2.5 3

13

Cíle a strategie podniku .......................................................................... 27

Metodika

29

10

4

Obsah

Vlastní práce 4.1

Charakteristika e-shopu .......................................................................... 31

4.2

Cíle a strategie e-shopu ...........................................................................32

4.3

Analýza vnějšího prostředí ......................................................................32

4.3.1

SLEPT analýza .................................................................................32

4.3.2

Porterův model pěti hybných sil ......................................................34

4.4

Analýza vnitřního prostředí .................................................................... 35

4.4.1

Zdroje podniku ................................................................................ 35

4.4.2

Rozbor primárních dat ....................................................................36

4.5 5

31

SWOT analýza......................................................................................... 60

Návrhy a doporučení

61

5.1

Technické nedostatky .............................................................................. 61

5.2

Obsahové nedostatky...............................................................................62

6

Diskuze a závěr

65

7

Zdroje

67

8

7.1

Literární zdroje ........................................................................................ 67

7.2

Elektronické zdroje ..................................................................................70

Seznam příloh

75

Seznam obrázků

11

Seznam obrázků Obr. 1

První bannerová reklama

16

Obr. 2

Přehled publika

37

Obr. 3

Počet návštěv

38

Obr. 4

Vizualizace návštěv na mapě ČR

39

Obr. 5

Vizualizace odběrných míst na mapě ČR

41

Obr. 6

Zdroje návštěvnosti

43

Obr. 7

Výstup mouse trackingu hlavní stránky e-shopu

56

12

Seznam tabulek

Seznam tabulek Tab. 1

Konverzní cíl - objednání

42

Tab. 2

Klíčová slova

45

Tab. 3

Odkazující stránky

47

Tab. 4

Přímá návštěvnost – vstupní stránky

49

Tab. 5

Veškeré zdroje návštěv

51

Tab. 6

Nejčastější trasy návštěv

53

Tab. 7

Vstupní stránky e-shopu

54

Tab. 8

Výstupní stránky e-shopu

58

Úvod a cíl práce

13

1 Úvod a cíl práce 1.1

Úvod

V předešlých několika letech došlo ke značnému rozvoji internetu ve světě, s určitým časovým zpožděním také v České republice. Tento rozvoj měl za následek řadu změn, které se dotkly i podnikatelského prostředí. Byl tak vyvinut nový prodejní kanál, který se stává konkurencí dosud tradičním podobám obchodování. Obchod již tedy nemá pouze fyzickou podobu, ale i virtuální, což s sebou přináší řadu nových možností. Rozrůstající se celosvětová internetová populace zvyšuje potenciál internetového obchodování. Tento potenciál prozatím není plně využit, lze tedy očekávat zvyšující působení firem na internetu. Konkurenční prostředí nutí firmy k zefektivnění svých aktivit a odlišení se od ostatních e-shopů, k čemuž lze využít moderních trendů a technologií. S rozvojem internetového marketingu dochází k využití zcela nových nástrojů – bannerové reklamy, PPC kampaní, SEO, sociálních sítí aj. Výhodou internetového marketingu je především jeho snadná měřitelnost, přizpůsobivost a schopnost přesného cílení na určitý segment trhu. K tomu, aby bylo možné získat více informací o cílové skupině návštěvníků, je vhodné využít analytických nástrojů internetového marketingu. Pomocí analýzy návštěvnosti webu lze zodpovědět důležité otázky ohledně chování návštěvníků. Předmětem sledování se stává počet návštěv, jejich průměrná doba trvání, počet zobrazených stránek během těchto návštěv či procento návštěvníků, kteří ihned po zobrazení stránek odcházejí. Důležitá jsou také klíčová slova, vstupní stránky, jakou cestou se návštěvníci dostali na naše webové stránky, výstupní stránky aj. Důležité je podotknut, že díky sledování těchto kvalitativních dat lze na webové stránky přivádět konverzní návštěvníky. Není tedy důležitá pouze kvantita přivedených návštěvníků, ale především jejich kvalita. Tuto interakci lze zachytit i pomocí grafického znázornění. Získaná data mohou přispět k vytvoření uživatelsky přívětivých webových stránek a mít zásadní vliv na konverzi, podstatná je však jejich správná interpretace.

14

Úvod a cíl práce

1.2 Cíl Hlavním cílem této bakalářské práce je formulace konkrétních doporučení, vedoucích ke zvýšení konverze webu vybraného subjektu. Cíle bude dosaženo pomocí rozboru primárních dat prostřednictvím analytických nástrojů Google Analytics a mouse tracking. Tento rozbor bude podpořen situační analýzou, která je důležitá pro zasazení získaných informací do kontextu. Ke splnění hlavního cíle bude nutné splnit několik následujících dílčích cílů:  Analýzu vnějšího prostředí podniku (SLEPT analýza, Porterův model pěti hybných sil).  Analýzu vnitřního prostředí podniku (zdroje podniku, rozbor primárních dat).  Z výstupů dílčích rozborů bude vytvořena SWOT analýza.

Přehled literatury

15

2 Přehled literatury 2.1 Internetový marketing Existuje nepřeberné množství definicí internetového marketing, online marketingu či elektronického marketingu, které se od sebe značně liší. Budou zde však uvedeny jen vybrané definice, které pomohou k porozumění tomuto pojmu. Kotlerova (2007, s. 182) definice uvádí, že internetový marketing „ je marketingovou stránkou e-business. Představuje snahu společnosti informovat o výrobcích a službách, propagovat je a prodávat po internetu.“ Podobně jako Kotler, definuje internetový marketing i Nondek a Renčová (2000, s. 75): „marketing na Internetu (online marketing) je kvalitativně nová forma marketingu, která může být charakterizována jako řízení procesu uspokojování lidských potřeb informacemi, službami nebo zbožím pomocí Internetu.“ Dalším autorem, který se věnoval definování elektronického marketingu je Kuba (2002, s. 14), který jej definuje jako „nauku o způsobech nasazení elektronických médií (e-médií) k dosažení marketingových cílů“. Dle Janoucha (2010, s. 17) je internetový marketing především proces vedoucí prostřednictvím internetu k bližšímu poznání potřeb a požadavků zákazníka. Tím lze dosáhnout nabídky takového produktu, která by uspokojovala klienta, a současně by byla přínosná pro firmu, jakožto zisk zákazníků a tím i zvýšení celkového zisku firmy. Oproti klasickému marketingu lze spatřit mnoho výhod, plynoucích z jeho použití. Internetový marketing se soustřeďuje především na poskytování informací. V případě internetového marketingu nesmíme opomenout ani aktivní účast návštěvníků, kteří zjišťují informace prostřednictvím internetu. Reagovat na nabídku mohou téměř okamžitě. Tato forma reklamy dokáže efektivně využít peněžních zdrojů a také čas plynoucí z její realizace. Tuto reklamu tak mohou využívat i střední či malé firmy, které uvítají nízké náklady. Mohou tak podávat informace o svých výrobcích či službách a upozornit tak potenciální spotřebitele na probíhající slevy nebo akční nabídky prostřednictvím e-mailu či vlastního webu. (Blažková, 2005, str. 31)

16

2.1.1

Přehled literatury

Historie internetové reklamy

Dle Stuchlíka a Dvořáčka (2002, s. 99) byla v roce 1994 poprvé použita první internetová reklama, což se podařilo jako první právnické firmě Canter and Siegel, která využila tohoto nástroje pro svůj užitek. Tato firma šířila inzeráty o svých službách do diskuzních skupin, uživatelé internetu jej však považovali za spam (nevyžádanou elektronickou zprávu). Jak uvádí Boučková (2003, s. 406), prvním úspěšným subjektem v oblasti internetového marketingu se stala firma Wired, zabývající se vydáváním časopisů. Tato firma vytvořila internetové stránky vlastního časopisu, a poté prodala na tomto serveru společnosti AT&T plochu určenou k reklamě, kde byla zařazena první bannerová reklama, která je znázorněna na následujícím obrázku č. 1.

Obr. 1

První bannerová reklama

Zdroj: Optimal Marketing.cz, 2011

Dle Stuchlíka a Dvořáčka (2002, s. 166) lze využití internetového marketingu v České republice sledovat až od roku 1997. Významnou osobou v tomto oboru je Ivo Lukačovič, který je zakladatelem serveru Seznam.cz. Lukačovičovi se podařilo jako prvnímu přeložit z angličtiny výraz banner, a označil jej jako „reklamní proužek“. Také má na svědomí založení Asociace poskytovatelů obsahu, která vybudovala jednotný etický standart a upřesnila pojmy internetového marketingu.

2.2 Nástroje internetového marketingu V literatuře a dalších zdrojích lze nalézt nespočet rozdělení internetových nástrojů marketingu. Protože je toto téma velmi rozsáhlé, budou zde uvedeny pouze základní nástroje, které souvisí s touto bakalářkou prací, neboť jsou důležitou součástí internetového marketingu. Bude zde uvedena bannerová reklama, SEO, sociální sítě a výměnná reklama.

Přehled literatury

2.2.1

17

Bannerová reklama

Jde o základní formu plošné reklamy, využívající bannerů k přenosu reklam. Tyto reklamní proužky jsou reklamním systémem umisťovány na ploše webu určené k reklamě. (Boučková, 2003, s. 400) Dle Sedláka a Mikuláškové (2012, s. 97) má banner obecně tvar čtverce či obdélníků obsahující stručný text, v některých případech pouze frázi. Tento text je vložen na barevnou plochu, kterou lze obohatit i tematickým obrázkem. Podle Zamazalové (2010, s. 449) lze využít těchto typů bannerů:  Animované,  interaktivní,  statické. Jak uvádí Sedlák a Mikulášková (2012, s. 97), bannery nepatří mezi nízkonákladové formy reklamy. Do ceny je potřeba zahrnout náklady spojené s grafikem, který tuto reklamu navrhne. Nesmíme opomenout ani náklady spojené s umístěním na hostitelském webu. Zaplaceno může být např. za počet zobrazení či za dobu zobrazení banneru. S výdaji je spojena také velikost banneru či místo zobrazení. Umístění v horní části stránek jsou nákladnější než v nižší části. Také obecně platí, že čím větší banner je, tím je dražší. Zamazalová (2010, s. 450) uvádí, že je v současné době účinnost bannerové reklamy zpochybněna. Příčinou zpochybnění je tzv. „bannerová slepota“. Lidé si nevšímají reklamy na webu, přehlížejí ji, jelikož jsou touto reklamou již přesyceni. To se však podepisuje na míře prokliku, která se snižuje. Naskytuje se zde otázka, zda je zapotřebí, aby uživatel na banner klikl. Pokud má banner dostatečnou velikost a poutavý obsah, dokáže přenést sdělení, aniž by na něj bylo kliknuto. Podle Janoucha (2010, s. 151) lze pomocí teplotních map zachytit, kde je nejvíce soustředěna pozornost uživatele. Obecně je nejúčinnější banner umístěný nahoře vlevo, kde se nejvíce soustřeďuje pozornost, záleží však na typu webu. Největší pozornost pak poutá běžný text webové stránky, zobrazení intimních partií a tváře. Bannerovou slepotu můžeme určitým způsobem ovlivnit, není však možné ji vylučovat. 2.2.2

SEO

SEO, neboli „Search Engine Optimalization“, lze přeložit jako optimalizace pro vyhledávače. Jde především o optimalizaci prostřednictvím tvorby a úpravy webových stránek, které by byly vyhovující obsahem i formou ke zpracování,

18

Přehled literatury

které provádí vyhledavače. Účelem této optimalizace je umístění první strany na vyšších pozicích ve výsledcích fultextových vyhledávání, která jsou zaměřena na klíčová slova spojena s obsahem webových stránek. (Procházka, 2012, s. 29) Lidé se zajímali o pozici ve vyhledávačích již od počátku prvního vyhledavače, řadícího výsledky vyhledávání jiným způsobem, než prostřednictvím dat či abecedy. V minulosti se však o možnostech využití optimalizace pro zvýšení návštěvnosti webů v ČR příliš nehovořilo. Bylo to zapříčiněno tím, že byly v zahraničí uplatněny vyhledávače daleko dříve než u nás, jejich využití se však v současné době neustále zvyšuje. SEO lze rozdělit do dvou oblastí, které se týkají on-page faktorů a off-page faktorů, zahrnujících linkbuilding. On-page faktory Tyto faktory se zaměřují na vše, co je umístěno na jednotlivé unikátní stránce. Jedná se o nadpisy, text stránky, hlavičky atd. Rozhoduje především to, v jakém počtu jsou tato slova na stránce, kde jsou umístěna a v jaké vzdálenosti od počátku tagu jsou. Je důležité soustředit se na jednotlivé stránky na webu, jelikož vyhledavač posuzuje každou stránku zvlášť. (Smička, 2004, s. 43) Off-page faktory Tyto faktory souvisejí se vším, co není umístěno na optimalizovaných stránkách, avšak na tyto stránky působí. Jde především o odkazy směřující na danou stránku, které zahrnují jak odkazy z jiných webů, tak odkazy z vlastního webu. Do off-page faktorů však nezahrnujeme jen odkazy, ale také URL, anchor text, title, apod. (Smička, 2004, s. 58) Linkbuilding Jde o vytváření zpětných odkazů na své webové stránky. Jde především o to, aby další webové stránky odkazovaly na vaše stránky, a tím se zvýšila jejich návštěvnost. Důležitým aspektem pro seřazení výsledků vyhledavačů je kvalita odkazů a jejich počet. Pokud tedy na vaše stránky odkazuje značná část kvalitních webů, je i váš web kvalitní. (Procházka, 2012, s. 40)

Přehled literatury

2.2.3

19

Sociální sítě

Prostřednictvím sociálních sítí si dle Tonkina (2011, s. 333) mohou zákazníci vzájemně poskytovat informace o zakoupených produktech či využívaných službách. Zvyšující se množství hodnocení spotřebitelů pak vede k bližšímu poznání potřeb zákazníků, a následným činnostem vedoucím ke zvýšení uspokojení těchto zákazníků. Firmy pak používají sociálních sítí ke komunikaci se zákazníky, díky které mohou ovlivnit mínění o značce či produktu a tím dosáhnout přeměny návštěvníka na zákazníka. Dle Bednáře (2011, s. 18) se informace prostřednictvím sociálních sítí šíří virálně. Šíření se realizuje prostřednictvím vytváření komentářů či sdílení. Tyto informace se tak dostávají k dalším uživatelům, kteří na ně mohou také reagovat. Tímto lze pak dosáhnout zvýšení povědomí o vaší firmě či vašich produktech a službách za velmi nízkých nákladů. Jak uvádí Tonkin (2011, s. 335), v případě sociálních sítí se využívá komunikačního modelu „many-to-many“. Tento model umožnuje tvorbu nových témat či podporu prostřednictvím vašeho hlasu. Model však není vždy spolehlivý, není zde totiž možnost kontroly a ovládání průběhu konverzace. Při využívání sociálních sítí je třeba dbát na pravidla a etiku, které si určuje každý web sám. Komunity udělují hodnocení, které je v případě přínosných příspěvků vyšší. V opačném případě, kdy jsou příspěvky nevhodné, mohou reagovat kritikou tohoto příspěvku. V některých případech však mohou narušiteli i zablokovat přístup. Mezi nejrozšířenější sítě patří v současné době Facebook, Twitter, YouTube, MySpace a profesní síť Linkedln. (Janouch, 2010, s. 223) 2.2.4

Výměnná reklama

Výměnná reklama je založena na propůjčení plochy, určené pro zobrazení reklamy, partnerským webům, a jakožto protislužba jsou na jejich webových stránkách zobrazovány bannerové reklamy poskytovatele plochy. Pro tuto reklamu lze využít přímé výměny, kde je poměr zobrazení 1:1, či výměnné sítě, kde jsou poměry odlišné. Tento typ reklamy patří mezi nejvýhodnější reklamy díky nulovým nákladům a její realizace není nijak technicky náročná. Zásluhou této reklamy se lze tedy zviditelnit nebo se lépe zaměřit na cílové skupiny. (e-Visions.com, 2013)

20

Přehled literatury

Dle Fišera (2006) výměnné systémy, které mají na starost zobrazení reklamy, tvoří mezičlánek mezi klientem, zadávajícím reklamu a klientem, poskytujícím inzertní plochu na svých webových stránkách. Většinou se pro kampaň využívá spíše zapojení do výměnných sítí, nežli přímá výměna. Lze tedy využít již zapojených inzerentů a veškeré technické stránky reklamy jsou přenechány provozovateli. U běžných bannerů je nutné zaměřit se zejména na grafické zpracování, v případě textové reklamy je podstatné umístění inzerce v závislosti na celkovém rozložení stránky. Vhodně zvolená část stránky k umístění kampaně může být klíčem k její účinnosti. Tuto činnost má však na starosti správce webu. Schopnost vyvolat zájem má především reklama umístěná v horní části hlavního obsahu webových stránek.

2.3 Google Analytics Google Analytics patří k nejpoužívanějším nástrojům webové analytiky, který zprostředkovává efektivní digitální analýzu. Od roku 2007 jej lze využít i v českém jazyce, což zvyšuje komfort uživatelů. Jedná se o externí službu udávající podrobné informace o návštěvnících, jak se dostali k vašim stránkám, odkud přišli, jaké činnosti na těchto stránkách provozují a také informace o možnostech zlepšení stránek s ohledem na potřeby návštěvníků. Tento nástroj je poskytován zdarma, podmínkou jeho užívání je pouze vytvořený uživatelský účet na Google. (Kubíček, 2008, s. 272) 2.3.1

Uživatelské prostředí

Jak uvádí Bouchard (2012), v roce 2011 byla představena nová verze Google Analytics, uživatelé tedy ocení především komfortnější a přehlednější uživatelské prostředí. Po přihlášení na účet je k dispozici standardní „dashboard“, neboli řídící panel. Prostřednictvím těchto řídících panelů je možné shromažďovat významné metriky, a umístit je do jednoduchého přehledu. V jednom profilu je možno nastavit až 20 panelů. Lze tedy vytvořit vlastní ovládací panely zahrnující data, která nejsou obsažena ve standardních hlášeních, a tím vyhovět specifickým potřebám uživatele.

Přehled literatury

2.3.2

21

Účet a profil

Účet Google Analytics je dle Tonkina (2011, s. 90) propojen s účtem společnosti Google. Účet Google Analytics je tak identifikován přes vaše přihlašovací údaje, čímž je vaše e-mailová adresa. Prostřednictvím účtu jsou uspořádávána data, získaná díky sledování vámi zvoleného webu. Na tomto účtu je možno provést několik dalších nastavení, jako např. sdílení dat s jinými službami. Každý účet obsahuje profil. Těchto profilů může být však nastaveno několik. Uživatelé vnímají profil jakožto data k určitému webu. Musí brát v potaz, že každý z profilů obsahuje odlišná nastavení, která zprostředkovávají rozdílná data. Díky těmto nastavením tak lze maximálně využít získaných dat. 2.3.3

Standardní přehledy

Google Analytics zprostředkovává až 60 přehledů, které umožňují lépe porozumět chování návštěvníků. Zvolené přehledy lze pak exportovat, klasifikovat či filtrovat podle zvolených kritérií. Přehledy obsahují obrovské kvantum informací o návštěvnících, a jejich volba by se měla odvíjet především od stanovených obchodních cílů. (Tonkin, 2011, s. 159) Jak uvádí Marlow (2013), po vytvoření účtu Google Anyltics je k dispozici 5 standardních přehledů, které obsahují 78 metrik. Mezi standardní přehledy patří:  V reálném čase – tento přehled je tvořen čtyřmi metrikami, které podávají informace o aktuálních činnostech návštěvníků na webových stránkách. Zprostředkovávají sdělení o geografické lokalizaci současných návštěvníků, prostřednictvím jakého zdroje se dostali na stránky a apod.  Cílové publikum – obsahuje 13 metrik, které informují o návštěvnících stránek, jaké jazyky používají, z jakého města, státu či Zemí pocházejí. Také lze zjistit, zda se jedná o nové návštěvníky nebo vracející, jakých zařízení využívají k zobrazení webových stránek a další zajímavé informace.  Zdroje návštěv – jedná se o nejrozsáhlejší přehled, který tvoří 25 metrik. Data jsou vztažena na veškeré použité zdroje, které vedou k zobrazení stránek. Lze tak získat údaje o využití odkazů ze sociálních sítí, zda vložili URL rovnou do prohlížeče, jaké zadali slova do vyhledavače apod.  Obsah – jde o druhý nejobsáhlejší přehled, který je reprezentován 21 metrikami. Tento přehled udává informace o nejpoužívanějších stránkách webu a kolik času na nich návštěvníci strávili. Dokáže rozlišit vstupní a výstupní stránky a také lze zjistit, na jaké odkazy návštěvníci klikají.

22

Přehled literatury

 Konverze – efektivní přehled, který je tvořen 15 metrikami a je zároveň nejobtížnější z hlediska nastavení a implementace. Je nutné nastavení cílů, které jsou spojeny s vaší obchodní činností. Pokud se jedná např. o e-shop, je vhodné pozorování elektronického obchodu, který se zaměřuje na aktivní návštěvníky a jejich chování. 2.3.4

Metriky

Jak uvádí Kaushik (2011, s. 50), metrika vyjadřuje statistickou veličinu, která nám uvádí trendy či počet konkrétních událostí na webové stránce. Jak již bylo zmíněno výše, Google Analytics obsahuje 78 metrik, budou zde tedy stručně popsány jen některé z nich. Mezi základní metriky patří:  Návštěvy – započítány jsou veškeré interakce na webu během určitého časového rámce. Tyto návštěvy jsou považovány jako ukončené, pokud návštěvník uzavře okno prohlížeče, je neaktivní po dobu delší než 30 minut nebo po půlnoci.  Unikátní návštěvníci – zde jsou zahrnuti jednotliví návštěvníci, kteří přišli na web. Nezáleží zde na počtu návštěv tohoto uživatele, tato návštěva se počítá jako jediná.  Průměrná doba trvání návštěvy – jedná se o metriku, udávající průměrnou dobu uživatelovi návštěvy webových stránek. Tato metrika nachází svůj význam především v určení kvalitního uživatele. V případě, že na stránce stráví delší dobu, můžeme předpokládat, že dokáže pojmout větší množství informací o obsahu webu.  Procento nových návštěv – tato metrika využívá dat, která jsou představována unikátními návštěvníky. Pokud se jedná o návštěvníky, kteří již někdy byli na webových stránkách a vracejí se, nejsou do této metriky započítáni.  Procento odchodů – do této metriky jsou započítány veškeré odchody návštěv, které jsou realizovány z poslední shlédnuté stránky.  Míra okamžitého opuštění – tato metrika udává takové procento návštěv, u kterých došlo k odchodu bezprostředně po zobrazení jedné webové stránky. Vysoká míra opuštění stránky tak může signalizovat, že uživatelé na stránce nenachází to, co hledají nebo nekvalitní optimalizaci vstupních stránky.

Přehled literatury

23

 Zobrazení stránek – veškerá návštěvnost stránek je zachycována prostřednictvím sledovacího kódu poskytovaného Google Analytics. Počítá se tak každá zobrazená stránka bez ohledu na to, zda se tato stránka znovu načítala či se uživatel rozhodl vrátit ke stránce, kterou opustil.  Vstupní a výstupní stránky – jedná se o zásadní metriky, udávající návštěvníkův zájem o webové stránky. Díky vstupní stránce lze zjistit, jaký počet návštěvníků došel na oblíbené stránky webu, kolik času tam strávil a jaký počet stránek stihl během své návštěvu shlédnout.  Míra konverzního cíle - konverzního cíle je dosaženo v případě, že návštěvník kromě prohlížení vykoná také určitou měřitelnou akci na webu např. kliknutí na banner, vytvoření objednávky aj. (Saracino, 2011; Ward, 2013) 2.3.5

Cíle

Pro užívání Google Analytics je velmi důležité definování cílů, kterých chcete dosáhnout. Lze však nastavit nejvýše čtyři cíle ve vašem profilu. Dosažení tohoto cíle pak nazýváme konverzí. Kupříkladu v případě e-shopu bude zřejmým cílem nákup. (Procházka, 2012, s. 123) Dle Cliftona (2009, s. 154) u převážné části návštěvníků nedochází ihned ke konverzi, je tedy potřeba návštěvníky nějakým způsobem zaujmout, aby provedli další kroky, směřující k vašemu cíli. Zapotřebí je určení dodatečných cílů, aby bylo možné zjistit, do jaké míry se návštěvníci přiblížili konverzi. Pokud např. návštěvník vstoupil na stránky e-shopu, je vhodné zobrazit stránky s přesunutím položky do košíku, z čehož plyne počátek nákupního procesu. Je možné také nastavit negativní cíle, což jsou cíle, u nichž není konverze žádoucí. 2.3.6

Segmentace s použitím filtrů

Pokud chcete dosáhnout maximálního využití získaných dat, je potřeba provést segmentaci prostřednictvím filtrů. Každý návštěvník má jiné potřeby, odlišné postoje či jiné záměry, je zde tedy nezbytná segmentace. Ta nám umožnuje získat z metrik detailnější data, a tím zajištuje i efektivní použitelnost těchto dat. (Kaushik, 2011, s. 97) Jak uvádí Clifton (2009, s. 164), využít lze tří předdefinovaných filtrů, nebo je možno definovat vlastní typ filtru. Použití zařazovacího filtru znamená vyloučení dat, která nejsou totožná s definovaným vzorem. Pokud je však

24

Přehled literatury

použito několik zařazovacích filtrů, jsou uložena jen data, souhlasující se všemi těmito zařazovacími filtry. Aplikace vyřazovacího filtru zajištuje vyřazení dat, pokud je vzor totožný s porovnanými údaji. Na tato data pak může být aplikován další filtr. Je možné vytvořit několik vyřazovacích filtrů s jedním vzorem či jeden filtr s více vzory. Po nastavení filtrů na vašem profilu se nová příchozí data ihned segmentují. Nastavení těchto filtrů ovšem nemá vliv na historická data a ani není možná zpětná aplikace filtrů na tato data. 2.3.7

Zobrazení dat

Dle Jaška (2013) umožňuje Google Analytics data, která jsou právě vyobrazena, znázornit i v několika dalších podobách. Primárně jsou data zobrazována pomocí grafu, a dále jsou zahrnuta v tabulkách v konkrétní podobě. Lze však využít i dalších možností zobrazení, které by vyhovovalo danému typu dat, která jsou výsledky analýzy. Umožní tak klientům lepší orientaci v přehledech a snažíš interpretaci dat. Přehledy je možno zobrazit v těchto podobách:  Procento (koláčkový graf),  tabulka,  srovnání,  výkon,  kontingenční tabulka.

2.4 Mouse tracking Mouse tracking je metoda, která umožňuje zobrazit pohyby či činnosti myši realizované na webových stránkách. Jedná se o metodu příslušející do kategorie akčních metod sledování. Data ze sledování pohybu myši jsou získávána ve velmi krátkých časových intervalech (méně než 150 ms). Těchto záznamů lze využít pro určení podobných uživatelů na stránce, identifikovat jejich nejčastější chování a upravit tak tyto stránky dle jejich potřeb. (Nguyen, 2009, str. 60) Dle Jedrzejowicze (2011, s. 417) jsou data získávána v průběhu fungování webových stránek. Monitorovací program je umístěn na pozadí a je naprosto transparentní, ničím tedy neruší uživatele při práci. Campos (2011, s. 461) ve své knize uvádí, že tento program sleduje a třídí pohyb myši s nízkou zrnitostí chování, jedná se především o kliknutí, posouvání a vkládání textu. Také se zaměřuje na uživatelský stav, kterým může být např. čtení, čekání či rozhodování.

Přehled literatury

25

Jak uvádí Mena (2012, s. 145) ve své knize, mouse tracking umožnuje získat potřebné informace o tom, jak zefektivnit použitelnost webových stránek. Pokud je tedy zaznamenán vysoký počet kliknutí v místě, kde však není vložen žádný odkaz a zákazníci zde přesto očekávají informace, je možné provést restrukturalizace této stránky. Lze tak dosáhnout propojením tohoto místa s odkazy, a tím přivést zákazníky k požadovaným informacím či akci. Mouse tracking je užitečný především pro: 

Určení nejatraktivnějších oblastí,



zjištění nepoužívaných oblastí,



identifikaci nástrojů umožňujících zvýšení efektivnosti,



zjištění informací o chování návštěvníků,



testování změn webových stránek,



určení efektivního rozložení obsahu a reklamních prvků,

 e-marketingové činnosti. (stat24.com, 2013) Tato metoda je využívána pro A/B testování. Testování je založeno na vytvoření dvou či více variant stránek, které lze díky jejich jedinečnosti rozlišit. Tyto verze jsou poté testovány na jednotlivých uživatelích. Účelem je získat informace o tom, která varianta v porovnání s ostatními dopadla ve výsledku nejlépe. (Kaushik, 2011, str. 200) Metoda je také velmi užitečná v oblasti e-commerce. Lze tak řešit problém umístění jednotlivých prvků stránky jako např. výrobků, bannerů, inzerátů apod. Taktéž se lze soustředit na analýzu efektivnosti nákupního koše. (Nguyen, 2009, str. 60) Plotěný (2009) uvádí, že v případě testování je vhodné se zaměřit na klíčovou stránku, kterou je nutné optimalizovat. Teplotní mapy pro veškeré stránky webu nejsou tedy nutností. Je vhodné zaměřit se na podstatnou stránku, kterou je zejména titulní stránka, stránka s konkrétním produktem či službou, nebo stránka obsahující formulář objednávky. Optimální je pak porovnávat výsledky, které jsou získány před redesignem a po něm. 2.4.1

Výstupy mouse trackingu

Dle Nguiena (2009, s. 745) jsou výstupem mouse trackingu mapy, které zobrazují, kam uživatelé na webových stránkách nejvíce klikají. Používají se tedy k hodnocení webových stránek. Tyto mapy mohou být znázorněny dvěma

26

Přehled literatury

způsoby, prostřednictvím „click maps“ (mapy prokliků) či „heat maps“ (teplotní mapy). Mapa kliků je zaznamenávána pomocí křížků. Tímto způsobem lze zachytit polohu jednotlivých kliků na stránce a lze tedy zobrazit virtuální mapu aktivit uživatelů. Pokud bylo na jedno místo kliknuto vícekrát, budou tyto kliky reprezentovány pouze jedním křížkem. Celkový počet křížků je tedy roven počtu kliků na odlišné body webové stránky. (Nguien, 2009, s. 746) Teplotní mapa zobrazuje hustotu uživatelských prokliků či pohyb kurzoru pomocí kruhů. Teplejší barvy (tj. červená, oranžová, žlutá) označují oblasti s vyššími počty prokliků (hot spot). Naopak chladnější barvy (tj. modrá a zelená) zobrazují méně prokliková místa. (Knowtebook.com, 2008) K vykreslení teplotních map mouse trackingu je využíváno několik druhů softwaru. Každý z těchto softwarů má své specifické funkce, způsob ovládání či možnosti nastavení, díky kterým je jedinečný. Je tedy vhodné rozmyslet si, jakých výsledků chcete dosáhnout a zvolit proto vhodný softwar, který vám umožní těchto výsledků dosáhnout. 2.4.2

mYx

Nástroj mYx je produktem české firmy SiteOne, je tedy dostupný i v českém jazyce. Je založen na javascriptovém kódu, který je vložen do zdrojového kódu webu, určeného pro analýzu. Tento nástroj je založen na nahrávání jednotlivých kliků myši a následném vygenerování teplotní mapy dané webové stránky. Dokáže zachytit veškeré kliky na stránce, nemusí jít tedy jen o odkazy. Jedná se tak o vhodný nástroj pro majitele e-shopů, kteří se zabývají online marketingem a návštěvností stránek (SiteOne.cz, 2013). Vlastnosti nástroje mYx: 

Heat map,



filtrování IP adres,



intenzita a barevnost heat mapy,



počty kliků ve vybraných oblastech stránky,



reporty,



statistiky,



kalendář,



časová osa. (mYx.cz, 2013a)

Přehled literatury

27

Heat map Výstupem nástroje mYx je dle Peka (2010) teplotní mapa, která dokáže zobrazit i počty kliků ve zvolené oblasti. Stačí tuto oblast označit táhnutím myši, a veškeré kliky v této oblasti budou spočteny. Využít lze i nastavení zobrazení teplotní mapy, kde jsou velmi užitečnými funkcemi průhlednost a intenzita. Tyto funkce usnadní přehled o místech s největším množstvím kliků především za delší časové období, kdy tak dochází k překrytí míst teplotní mapou. Časová osa znázorňuje zvolené období, pro které se analyzuje daná webová stránka. Období, pro které bude teplotní mapa zobrazena, si může klient zvolit podle svého uvážení. Graf zachycuje počet kliků ve zvoleném období. Každé toto nastavení je možné resetovat do původního stavu. Ze zvolených dat lze vytvořit screenshot či video, které je užitečné především při prezentaci výsledků. Cena Nástroj mYx nabízí dle mYx.cz (2013b) trial verzi, která je poskytována na dobu 2 týdnů a je omezena na 30 000 kliků. Tato verze se ničím neodlišuje od verze placené, lze tedy využít veškerých poskytovaných funkcí. Cena placené verze se vyvíjí od velikosti webu od malého webu do 0,1 mil. kliků měsíčně až po velký web 0,5 mil. kliků měsíčně. Dále se cena řeší individuálně. Ceny se pohybují od 260 Kč do 800 Kč na měsíc. Pokud se rozhodnete o zakoupení této služby, lze ji pořídit na minimální dobu 3 měsíců.

2.5 Cíle a strategie podniku Cíle podniku by měly vystihovat stavy, které jsou pro podnik žádoucí, a je jich dosaženo prostřednictvím podnikových aktivit. Tyto stavy by měly také stanovovat konkurenční pozici podniku na trhu s nabízenými produkty. Každý podnik má stanoveny odlišné cíle, např. zvýšení zisku, zlepšení postavení na trhu, zvýšení kvality služeb či výrobků aj. Podnikové cíle jsou pak zohledněny při sestavování strategie. (Mallya, 2007, str. 32) Dle Jakubíkové (2008, str. 26) by měly být cíle:  Specific (specifické),  measurable (měřitelné),  agreed (akceptovatelné),  realistic (dosažitelné),  trackable (pozorovatelné).

28

Přehled literatury

Strategii podniku lze chápat jakožto dlouhodobý plán rozvoje podniku, který má zaručit nezbytné výnosy, prosperitu či výhody plynoucí z konkurenčního postavení na trhu. Strategie je stanovena dle skupiny dlouhodobých cílů, kterých podnik hodlá dosáhnout a kroků, vedoucích k jejich naplnění. (Hanzelková, 2009, str. 3) Pro formulování vhodné strategie je podstatné zhodnotit vnitřní a vnější prostřední podniku. Tato problematika je vzhledem k rozsahu práce popsána v příloze A. Ze situační analýzy lze zjistit silné a slabé stránky, příležitosti a hrozby, ze kterých vychází SWOT analýza (příloha B).

Metodika

29

3 Metodika Tato bakalářská práce se skládá ze dvou hlavních částí. V první části jsou rozebrána teoretická východiska. Tato východiska jsou podkladem pro zpracování druhé části práce. V teoretické části je uveden přehled teorie, související s daným tématem. Nejprve je stručně popsán internetový marketing a jeho nástroje, které jsou bezprostředně spojeny s touto prací. Dále je představen nástroj webové analytiky, Google Analytics, a jeho možnosti využití při analyzování webových stránek. Je zde popsán analytický nástoj mouse tracking, jeho výstupy a systém mYx. V závěru této části je popsána analýza vnějšího a vnitřního prostředí podniku společně se SWOT analýzou. Teorie je čerpána jak z české, tak i zahraniční odborné literatury a elektronických zdrojů. V praktické části jsou uplatněny poznatky z teoretické části. V úvodu této části je uveden e-shop Zahrada v pohodě.cz. Následně je provedena analýza vnějšího prostředí podniku. Ve SLEPT analýze jsou sledovány faktory, které mají vliv na budoucí vývoj podniku. Porterův model pěti hybných sil je soustředěn na konkurenční síly v daném odvětví, které mají vliv na obchodní činnost subjektu. V analýze vnitřního prostředí podniku jsou zachyceny zdroje podniku a rozbor primárních dat. Ten rozbor je realizován prostřednictvím analytického nástroje Google Analytics. Také je analyzován výstup mouse trackingu titulní stránky webu, která je hlavní vstupní stránkou a slouží jakožto rozcestník prezentace k dalším podstránkám. Následně je zpracována SWOT analýza, která tvoří souhrn analýzy vnějšího a vnitřního prostředí podniku. V bakalářské práci jsou zpracována primární i sekundární data. Sběr primárních dat prostřednictvím Google Analytics proběhl v období od února do dubna 2013. V práci je k analýze titulní stránky použita trial verze systému mYx, která je poskytována na dobu dvou týdnů. Sledované období bylo v tomto případě 11. 4. až 24. 4. 2013. Tato primární data byla využita při analýze vnitřního prostředí podniku. Sekundární data, která byla použita k analýze vnějšího prostředí, pochází z Českého statistického úřadu a webových stránek konkurence. Při analýze vnitřního prostředí jsou využity informace od majitele webu. Na základě provedených analýz jsou vytvořena konkrétní doporučení, vedoucí ke zvýšení konverze webu.

30

Metodika

Vlastní práce

31

4 Vlastní práce 4.1 Charakteristika e-shopu E-shop www.zahradavpohode.cz byl spuštěn v roce 2010. Jelikož je převážná část návštěvníků z České republiky, nabízená verze webu je v českém jazyce. Na začátku roku 2011 proběhl redesign a současně SEO optimalizace tohoto webu za účelem zlepšení pozice ve vyhledavačích. Od února roku 2013 je na stránkách umístěna podpora v podobě bezplatné aplikace Zopim, která napomáhá za pomocí chatovacího okna zodpovědět otázky zákazníků, a tím přispět ke zvýšení komfortu. K propagaci produktů využívá e-shop vyhledavačů, cenových srovnávačů a v únoru roku 2011 byl vytvořen profil na sociální síti Facebook, který však není k propagaci aktivně využíván, současný stav fanoušků je tedy pouze 65. V průběhu fungování tohoto webu se neustále navyšoval počet nabídek sortimentu. V současné době nabízí tento e-shop více jak 100 druhů zboží. Nabízí především atypický sortiment pro volný čas, zahradu, dům či chalupu, který je na rozmezí zahradního a stavebního materiálu. Nabízí např. robotické sekačky, bambusové rohože, mulčovací netkané textilie, závěsné houpací sítě apod. K přepravě zboží využívá e-shop služeb skupiny Geis. Pokud hodnota objednávky přesahuje 5 000 Kč, je doprava zcela zdarma. V případě zvolení osobní převzetí jsou k dispozici odběrná místa v Brně, Částkově a Znojmě. Způsob platby za zboží je omezen na hotovost a standardní bankovní převod. K vytvoření účtu Google Analytics došlo v lednu roku 2013. Data z tohoto účtu nejsou provozovatelem sledována a tedy ani využívána ke zvýšení návštěvnosti webu. V březnu tohoto roku byl nastaven první konverzní cíl „Objednání“. V současné době není nastavena metrika „Elektronický obchod“, která je velmi důležitá především pro e-shopy, a mohla by výrazně přispět k vytvoření přehledu o výkonu jednotlivých produktů a uskutečněných transakcí.

32

Vlastní práce

4.2 Cíle a strategie e-shopu Jak již bylo zmíněno v teoretické části, cíle by měly splňovat předpoklad specifičnosti, měřitelnosti, akceptovatelnosti, dosažitelnosti a pozorovatelnosti. Těchto cílů má v plánu e-shop Zahrada v pohodě.cz dosáhnout v následujícím roce. Mezi cíle sledovaného on-line shopu patří především:  Zvýšení celkové návštěvnosti webu (o 30 %),  zvýšení míry konverze (o 2 %),  zvýšení průměrné doby trvání návštěvy (o 40 %),  snížení míry okamžitého opuštění (o 20 %). Tyto cíle jsou vzájemně propojeny. Jedním z cílů je zvýšení konverze, kterou lze ovlivnit zvýšením průměrné doby návštěvy a snížením míry okamžitého opuštění. K dosažení těchto cílů by měla být stanovena strategie, která by měla vést k jejich naplnění. Strategie tohoto podniku je založena na jednoduchosti, komfortu a obsahově i technicky kvalitním webu. Návštěvník tedy na webu najde přesně to, kvůli čemu realizoval návštěvu. Pro e-shop je velmi důležitým cílem zvýšení návštěvnosti webu. Pro dosažení tohoto cíle by měla být prováděna optimalizace webových stránek pro vyhledavače, registrace do katalogů, využití sociálních sítí, PPC kampaní, měl by být využit výměnný či placený systém reklam a odkazů aj. Přesto, že je návštěvnost webu velmi významná při sestavení strategie podniku, je tato bakalářská práce vzhledem k rozsahu práce cílena výhradně na zvýšení konverze webu.

4.3 Analýza vnějšího prostředí Aby mohl jakýkoli podnikatelský subjekt efektivně působit na trhu, je potřeba analyzovat prostředí, ve kterém se nalézá. Z analýzy vnějšího prostředí podniku poté vycházejí příležitosti a hrozby podniku. 4.3.1

SLEPT analýza

V rámci SLEPT analýzy vnějšího prostředí budou zkoumány sociální, legislativní, ekonomické, politické a technologické faktory. Vzhledem z rozsahu práce zde bude uveden pouze souhrn provedené analýzy, která je obsažena v příloze C.

Vlastní práce

33

Sociální faktory Jakožto sociální faktor, který má vliv na nákupní rozhodování spotřebitele, je bezesporu věk. Počet obyvatel věková skupina do 14 let i 65+ prokazuje zvyšující se tendenci. Naopak počet obyvatel 15 - 64 let, kterou lze označit za cílovou skupinu, nepatrně klesá. Tento fakt by mohl postihnout podnik snižujícím se počtem zákazníků, a tedy i výší tržeb. Z dat Českého statistického úřadu lze zjistit, že procento jednotlivců, nakupujících přes Internet se v ČR rok od roku zvyšuje. Nejedná se zatím o příliš vysoká procenta, lze tedy říci, že prozatím není plně využit potenciál elektronického obchodování. Legislativní faktory E-shop Zahrada v pohodě.cz realizuje svou činnost na českém trhu, je tedy nutné dodržovat platných vyhlášek, zákonů a nařízení, která jsou schválena vládou České republiky. V případě e-shopu upravují smluvní vztahy mezi nakupujícím a prodávajícím především obchodní podmínky a reklamační řád. Ekonomické faktory Na podnikatelskou činnost v ČR a spotřební chování mají vliv ekonomické veličiny, mezi které patří HDP, inflace, vývoj měnového kurzu, nezaměstnanost, průměrná hrubá mzda aj. Jejich vývoj je zaznamenán a okomentován v příloze C. Politické faktory V lednu roku 2013 nastaly změny pro podnikatelské subjekty v podobě změn daňového zatížení. Nejvýznamnější změnou byla především změna sazeb daně z přidané hodnoty. Základní sazba daně tak vzrostla na 21 % a snížená sazba daně na 15 %. Podnikatelským subjektům se tak zvyšují náklady, které se promítnou v cenách produktů. Reakcí zákazníků může být vyloučení produktu ze spotřeby. Technologické faktory Kromě hotovostní platby a dobírky lze v dnešní době využít i novinky v podobě bezhotovostních plateb. Mezi nejpopulárnější metody plateb patří platby online kartou, platební brány a mobilní platby. Díky platebním agregátorům lze tyto metody sloučit.

34

4.3.2

Vlastní práce

Porterův model pěti hybných sil

V této části práce se blíže zaměříme na jednotlivé hybné síly, působící v daném odvětví. Stávající konkurenti Konkurence v odvětví zahradnických potřeb je v České republice obrovská. Na trhu lze nalézt stovky on-line obchodů a to jak velkoobchody, tak i specializované maloobchody. Tyto obchody nabízí nepřeberné množství zboží od různých dodavatelů, liší se tedy cena i jakost zboží. Cena zboží se tedy nedá přímo srovnávat. Na nákupní rozhodnutí však v rámci konkurenčního boje nemá vliv pouze cena, ale i další aspekty jako např. možnosti přepravy, platby či kvalitní nabídka zboží. Jakožto konkurenti byly vybrány internetové portály Mall.cz, Kasa.cz a specializovaný on-line obchod Hobby store.cz. Charakteristika těchto konkurentů je blíže popsána v příloze D. Potenciální noví konkurenti Vstup potenciálních nových konkurentů není nijak složitý, prozatím nejsou uvedena žádná omezení vstupu. Jedinou povinností je založení živnostenského listu a nahlášení oboru své činnosti. E-shop se dá buď pronajmout či zakoupit za přibližnou cenu 30 000 Kč. Kapitálové vybavení také není nijak náročné, důležitá je však znalost internetové prostředí, fungování on-line obchodu a orientace v daném odvětví. Vzhledem k tomu, že je v tomto odvětví vysoká konkurence, jsou ceny zboží tlačeny dolů. Ne každý tedy bude moci vytvořit konkurující obchod. Hrozbou by se však mohli stát noví konkurenti, kteří by se specializovali na jednotlivé druhy zboží. Hrozba substitutů On-line obchod Zahrada v pohodě.cz nabízí různé kategorie zboží, které je kvalitní a za příznivé ceny. Toto zboží se vzájemně doplňuje, tvoří tedy komplementy. Na trhu lze ovšem objevit zboží za nižší cenu, které je však vykoupeno pochybnou kvalitou. Jedná se především o dovoz z Číny a další obdobné dodavatele. Záleží tedy především na rozhodnutí kupujících, které zboží upřednostní.

Vlastní práce

35

Vyjednávací síla dodavatelů Na trhu, jak domácím tak i zahraničním, se nachází řada konkurenčních dodavatelů, kteří přímo vyrábějí či pouze distribuují zahradnické potřeby, podnik tedy není závislý na odběru zboží od jednoho dodavatele. V měřítku rozsahu odběrného množství se řadí podnik mezi malé odběratele, jejichž pozice vyjednavatele není příliš silná. Podnik však udržuje vztahy s některými dodavateli již delší dobu, jedná se především o zahraniční dodavatele. Zajišťuje si tak relativně výhodnější ceny zboží a dokáže tak vytvořit větší zisk. Pokud by však došlo k negativním změnám cen, mohl by se podnik obrátit na jiné dodavatele. Vyjednávací síla odběratelů Společnost uskutečňuje prodej zboží především v rámci obchodního modelu B2C (Business to Consumer), odběrateli se tedy rozumí koncoví zákazníci. Jak již bylo řečeno, tento obchod se nachází v silném konkurenčním prostředí. Na rozdíl od nezbytného statku jsou zákazníci citliví na změnu ceny. V případě nákupního rozhodování se snaží najít takové zboží, které by bylo cenově nejpříznivější. Je zde tedy hrozba odlivu zákazníků za nižšími cenami, zákazníci tak vyvíjí nátlak na změnu ceny a tlačí obchodní marži dolů.

4.4 Analýza vnitřního prostředí Pod pojmem vnitřní prostředí podniku tohoto e-shopu lze spatřovat nejen pouze podnik a jeho zdroje, ale také jeho samotnou webovou prezentaci. Z analýzy vnitřního prostředí podniku poté vycházejí silné a slabé stránky podniku. 4.4.1

Zdroje podniku

Prostřednictvím této analýzy bude odhadnut objem hmotných, lidských, finančních a nehmotných zdrojů. Hmotné zdroje Jelikož se podnik nezabývá výrobou a obchodní činnost je realizována prostřednictvím internetu, náročnost na hmotné zdroje je poměrně nízká. Sídlo firmy se nachází v obci Částkov, která leží přibližně 10 km východně od Uherského Hradiště. Jako sídlo se považuje trvalé bydliště majitele (fyzické osoby) webu. K tomuto sídlu byl přistavěn sklad o celkové rozloze 48 m2 a jeho

36

Vlastní práce

náklady činily 300 000 Kč. Hodnota zásob činí 300 000 Kč. K obchodní činnosti jsou využívány také běžné hmotné zdroje v podobě osobního automobilu, mobilního telefonu, notebooku, tiskárny a kancelářských potřeb. Lidské zdroje Podnik není nijak náročný na lidské zdroje, jsou zde pouze dva pracovníci, z čehož jeden je majitel. Na majitele přechází téměř veškeré povinnosti plynoucí z chodu podniku. Vyřizuje jak komunikaci s dodavateli a odběrateli, tak i objednávky, distribuci, reklamace a marketing. Stará se o design webu a sám provádí SEO optimalizaci. Je tedy zřejmé, že na jeho schopnostech a vědomostech závisí celý chod podniku. Nutností je, aby se dokázal orientovat v prostředí internetového obchodu, marketingu i webové analytiky. Dalším zaměstnancem je zde skladník, který má na starost expedici balíků. Podnik pak občas využívá služeb brigádníka, který má na starost přidávání položek na webové stránky e-shopu a také služeb externí účetní. Finanční zdroje Podnik je založen pouze z vlastních zdrojů, nijak tedy výrazněji nezatěžuje majitele a zajištuje tak svobodnější rozhodování. Vstupní kapitál činil 100 000 Kč. Přístavbu skladu financoval podnik vlastními zdroji. Provozní náklady jsou zajištovány krátkodobými závazky, které jsou kryty oběžným aktivem. V současné době nejsou čerpány žádné půjčky. Nehmotné zdroje Samozřejmostí je zde software obchodu, který je na vysoké úrovni. Při jeho výstavbě bylo použito volně dostupné verze (freeware programu). Název domény, kvalitní obsah webu, grafické rozhraní a webdesign je tedy prací majitele podniku. Mezi nehmotné zdroje můžeme zařadit i dobrou pověst podniku, které dosáhl prostřednictvím profesionálního jednání, vysoké kvality zboží a příznivé ceny pro zákazníky. 4.4.2

Rozbor primárních dat

V této části práce budou pomocí analytických nástrojů analyzovány přehledy a metriky, které byly stručně charakterizovány již v teoretické části práce. Data budou analyzována za sledované období tří měsíců od 1. 2. 2013 do 1. 5. 2013.

Vlastní práce

37

 Cílové publikum Následující obrázek č. 2 ilustruje vývoj návštěvnosti webu za dané období. Celkem bylo realizováno 9 289 návštěv, což v porovnání s počtem unikátních návštěvníků znamená, že 1 830 návštěv bylo provedeno vracejícími se návštěvníky, zbytek návštěv návštěvníky novými. Průměrná doba trvání návštěvy byla 3 minuty 4 vteřiny, což naznačuje kvalitu návštěvy. Čím delší čas stráví návštěvník prohlížením webu, tím se dozví více informací o jednotlivém zboží, dává tedy najevo svůj zájem o koupi. Celkově bylo zobrazeno 33 035 stránek, na jednu návštěvu připadlo 3,56 stránek, jedná se tedy o adekvátní číslo, vzhledem k průměrné délce návštěvy. Žádoucí by však bylo zvýšení průměrné délky návštěvy, a s ní i počet shlédnutých stránek. Vysoká míra okamžitého opuštění 56,98 % signalizuje nevyhovující uspořádání webu vzhledem k potřebám návštěvníků či nenalezení informací, očekávajících od výsledků vyhledavače. Nejvhodnějším dnem k zahájení návštěvy byl dle návštěvníků pátek a neděle.

Obr. 2

Přehled publika

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

V měsíci únoru bylo realizováno 1 230 návštěv, v březnu 2 935 návštěv a v měsíci dubnu 4 908 návštěv. Tento rozdíl může být zapříčiněn vlivem ročního

38

Vlastní práce

období, které v tomto oboru hraje značnou roli. Je tedy pravděpodobné, že v dalších měsících by měl graf rostoucí tendenci a v zimních měsících by pak klesal. Aby však bylo možné tuto sezónnost prokázat, je vhodné porovnat data za delší časový úsek. Jelikož byl účet Google Analytics vytvořen v roce 2013, bude využito dat z analytického nástroje Toplist.cz, který archivuje návštěvnost webu již od roku 2011, poskytne tedy náhled do vývoje návštěvnosti webu v jednotlivých měsících. Jakožto sledované období byl zvolen duben 2011 až duben 2013.

Obr. 3

Počet návštěv

Zdroj: Účet Toplist.cz, 2013

Na obrázku č. 3 je zaznamenán vývoj návštěvnosti za období dvou let (duben 2011 až duben 2013). E-shop Zahrada v pohodě.cz byl spuštěn v roce 2010. Přesto, že na začátku roku 2011 byla provedena SEO optimalizace a redesign webu, prokazuje křivka pro rok 2011 velmi nízký počet návštěv. Tato nízká návštěvnost může být zapříčiněna nevhodným zvolením cílové skupiny, klíčových slov nebo nízkou důvěryhodností e-shopu. V dalších letech však návštěvnost výrazně vzrostla, což je patrně důsledkem vložení prestižního cerifikátu „Ověřeno zákazníky“ uděleného Heurekou na web e-shopu, které bylo provedeno na začátku roku 2012. Na grafu je patrná sezónnost, návštěvnost se zvyšuje počátkem měsíce února a klesá měsícem srpnem. Rok 2013 má předpoklady k totožnému vývoji s rokem 2012.

Vlastní práce

39

Geografické údaje Celkový počet návštěv za dané období byl 9 289, z toho pouze 449 uskutečněno ze zahraničí, 95 % návštěv tedy tvořili tuzemští návštěvníci. V příloze F je uvedeno deset zemí s nejvyšší návštěvností webu. Ze zahraničí byl zastoupen nejvyšší počet návštěv ze Slovenska (245), dále Německa (55) a Rakouska (13). Tento počet návštěv však není nijak výrazný, vytvoření dalších jazykových verzí webu by tedy pozbylo významu.

Obr. 4

Vizualizace návštěv na mapě ČR

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

Z obrázku č. 4 je patrné, že nejvyšší počet návštěv (2 059) pochází z hlavního města Prahy. Na druhém místě je Jihomoravský kraj (1201), třetí je Moravskoslezský kraj (889) a na čtvrtém místě je kraj Zlínský (822). Přehled o počtech návštěv jednotlivých krajů a další údaje se k nim vztahující jsou obsaženy v příloze G. Krajem s nejvyšší průměrnou dobou návštěvy je Zlínský kraj, který má současně nejnižší míru okamžitého opuštění. S touto dobou návštěvy souvisí i nejvyšší počet stránek za návštěvu, lze tedy tyto návštěvníky označit za nejkvalitnější. Na druhém místě se umístila Praha, která však již nemá tak vysokou dobu trvání návštěvy. Nejvyšší míru okamžitého opuštění má Jihomoravský kraj, který má také po Zlínském kraji druhé nejnižší procento nových návštěv. Pokud se zaměříme na deset nejnavštěvovanějších měst ČR (viz příloha H) zjistíme, že mezi města s nejvyšším počtem návštěv patří Praha, Brno a Zlín.

40

Vlastní práce

Stejně jako u Zlínského kraje, můžeme i město Zlín označit za zdroj kvalitních návštěv. U těchto deseti měst můžeme sledovat podobné výsledky, jako u jejich krajů s mírnými odchylkami. Zjevné jsou však rozdíly zejména u Zlínského kraje se sídlem ve Zlíně a kraje Vysočina se sídlem v Jihlavě, tato krajská města dosahují výrazně lepších výsledků, nežli kraje. Zlín má tak oproti Zlínskému kraji o 2,59 shlédnutých stránek na návštěvu více, průměrná doba trvání návštěvy je o 3 minuty 33 vteřin delší a míra okamžitého opuštění o 8,01 % nižší. Jihlava a kraj Vysočina sice nedosahují tak výrazných odchylek, přesto jsou tyto odchylky na rozdíl od ostatních měst a krajů značné. V počtu shlédnutých stránek na návštěvu je na tom město Jihlava o 0,65 stránky lépe, průměrná doba trvání je o 1 minutu 20 vteřin delší, procento nových návštěv o 4,59 nižší a míra okamžitého opuštění o 3,05 % nižší. Odběrná místa K dispozici je následující obrázek č. 5, ilustrující výstup z mouse trackingu, který zachycuje prokliky návštěvníků mapy ČR s možností osobního odběru. Drobné odchylky proklikových míst jsou zapříčiněny uživatelsky nastavitelnou stránkou, každý návštěvník ji tedy vidí v odlišných rozměrech. V současné době nabízí e-shop odběrná místa Brno, Znojmo a Částkov. Z výstupu je patrné, že preferují především převzetí v těchto uvedených městech. Návštěvníci však klikají i na místa, která nejsou prokliková, což vypovídá o jejich zájmu využít těchto odběrných míst. Jedná se především o Jihočeský a Středočeský kraj.

Vlastní práce

Obr. 5

41

Vizualizace odběrných míst na mapě ČR

Zdroj: Vlastní účet mYx, 2013

Aby bylo možné zjistit, jaký vliv má absence nabízených odběrných míst na ztrátu potenciálních zákazníků, využijeme segmentace procenta odchodů kontaktní stránky dle jednotlivých krajů. Procento odchodů se od míry okamžitého opuštění odlišuje tím, že nebere v potaz první, a tedy jedinou stránku, která po zhlédnutí vedla k odchodu návštěvníků, ale zaměřuje se na poslední zobrazenou stránku návštěvy. Kontaktní stránka měla za sledované období tří měsíců 606 zobrazení, z kterých plynulo 99 odchodů, které mohou být zapříčiněny nedostatečným množstvím odběrných míst. Výše zmíněné dva kraje patří mezi kraje s vyšším procentem odchodů, Středočeský kraj 26,19 % a Jihočeský kraj 28,57 % (viz příloha I). Nejvyšší procenta odchodů má však Liberecký kraj a Plzeňský kraj se shodným procentem odchodů 33,3 %. Jelikož tedy není návštěvníkům poskytnuto odběrné místo dle jejich potřeby, rozhodnou se stránky opustit. Nejvyšší počet odchodů pochází z města Prahy. Ačkoli je počet odchodů nejvyšší, procento odchodů (17,16 %) je poměrně nízké díky vysokému počtu zobrazení stránek (169). Moravskoslezský kraj má druhý nejvyšší počet zobrazení stránek, přesto jeho procento odchodů patří k nejnižším (10,62 %). Dalším krajem s nízkým procentem odchodů je Pardubický (10,53 %) a Královéhradecký kraj (10,71 %). Přesto, že e-shop nesplňuje jejich požadavky

42

Vlastní práce

osobního převzetí, rozhodnou se na stránkách setrvat, a tím se stávají potenciálními zákazníky. Pokud má být vytvořen návrh pro otevření nových odběrných míst, mělo by se při rozhodování zohlednit nejen procento odchodů, ale především počet návštěv a míra konverze cíle „Objednání“, jehož oblastí splnění cíle je pokladna. Míra konverze tohoto cíle však není dostupná pro celé sledované období, jelikož byl tento cíl nastaven až 18. Března tohoto roku. Bude tedy využito dat získaných za období 18. 3. až 1. 5. 2013, aby bylo možné alespoň přibližné srovnání vedoucí k doporučení. Tab. 1

Konverzní cíl - objednání

Oblast Praha Jihomoravský kraj Moravskoslezský kraj Zlínský kraj Středočeský kraj Olomoucký kraj Ústecký kraj Vysočina Pardubický kraj Jihočeský kraj Královéhradecký kraj Plzeňský kraj Liberecký kraj Karlovarský kraj

1376 839

Objednání (míra konverze cíle 1) (%) 3,42 4,05

633

3,95

541 492 305 294 274 268 267

4,07 3,86 2,95 4,76 3,65 3,73 3,00

250

5,20

227 174 114

3,08 5,17 6,14

Návštěvy

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

Sledované kraje s vysokým procentem odchodů kontaktní stránky (Jihočeský kraj, Liberecký kraj, Plzeňský kraj) mají poměrně nízký počet návštěv, a kromě Libereckého kraje i nízkou míru konverze. V těchto krajích je tedy zaznamenán nižší počet objednání, zavedení odběrných míst by tedy nebylo příliš efektivní. Hlavní město Praha a Moravskoslezský kraj mají sice nízké procento odchodů, zato však mají vyšší míru konverze a vhledem k nejvyššímu počtu návštěv jsou tedy významným zdrojem objednávek. Zavedení odběrných míst v těchto krajích

Vlastní práce

43

by tedy mohlo být pro e-shop přínosné. Středočeský kraj, který byl ve výstupu mouse trackingu proklikový a má poměrně vysoké procento odchodů z kontaktní stránky, je s mírou konverze nadprůměrný a počet návštěv je pátý nejvyšší. Bylo by tedy vhodné nabídnout odběrné místo i v tomto kraji. V případě hlavního města Prahy a Moravskoslezské kraje, který je zastoupen městem Ostravou, lze po registraci využít služeb Uloženky.cz, která poskytuje zákazníkům možnost osobního vyzvednutí zboží na jejich pobočkách. Na pobočku lze tedy odeslat jeden balík, který obsahuje více objednávek, a ty jsou pak předány zákazníkům. Mohou tak vzniknout úspory z nákladů za poštovné. (Uloženka.cz, 2013)  Zdroje návštěvnosti K tomu, aby se návštěvníci dostali na konkrétní webové stránky, využívají tří způsobů – přes vyhledavače, prostřednictvím odkazujících stránek a přímou návštěvností. Z obrázku č. 6 je zřejmé, že nejvyužívanějším způsobem je cesta přes vyhledavače (51,6 %), dále odkazující stránky (39,8 %) a v poslední řadě z pochopitelných důvodů přímá návštěvnost (8,3 %). Nepředpokládá se totiž, že by si každý z návštěvníků zapamatoval adresu stránky, nebo si přidal odkaz do záložek.

Obr. 6

Zdroje návštěvnosti

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

44

Vlastní práce

Návštěvnost přes vyhledavače Ve sledovaném období lze zaznamenat nejvyšší návštěvnost prostřednictvím vyhledavačů, kterou tvoří více jak polovina počtu celkových návštěv. Na návštěvu připadá 2,88 stránek, což je v porovnání s ostatními zdroji návštěvnosti nejnižší počet a o 0,68 stránek počet nižší, než je celkový průměr webu. Průměrná doba trvání návštěvy 2 minuty 5 vteřin dosahovala nejnižší hodnoty ze zmíněných zdrojů a v porovnání s celkovou průměrnou dobou je o 53 vteřin nižší. V porovnání s ostatními zdroji návštěvnosti má však nejvyšší míru okamžitého opuštění (64,59 %), která je alarmující. Tato vysoká hodnota se dá vysvětlit několika způsoby. Může se tak jednat například o nevhodně zvolené uživatelské prostředí či klíčová slova, neodpovídající obsahu webu. S vysokou mírou opuštění pak souvisí i vysoké procento nových návštěv (85,08 %). Nejčastěji využívané vyhledavače jsou Seznam.cz (60,28 %) a Google.cz (32,53 %), které patří k nejvýznamnějším vyhledavačům České republiky. Díky uvedeným procentům se může předpokládat, že nejprospěšnějším vyhledavačem je Seznam.cz, pokud však srovnáme jednotlivé metriky těchto dvou zdrojů vyhledávání, zjistíme, že získaná data tuto domněnku vyvracejí. V počtu návštěv Seznam.cz sice dominuje, u ostatní metrik se to však tvrdit nedá. Google.cz má o 0,92 stránek na návštěvu více, doba návštěvy je o 1 minutu 4 vteřiny delší a míra okamžitého opuštění je o 10,76 % nižší. O Googlu.cz se dá tedy říci, že je zdrojem kvalitnějších návštěv.

Vlastní práce

45

Klíčová slova V tabulce č. 2 je uvedeno deset nejpoužívanějších klíčových slov, která jsou zadávána do vyhledavačů, a prostřednictvím nichž přicházejí návštěvníci na web e-shopu. Tab. 2

Klíčová slova

Klíčové slovo (not provided) (not set) tlustice pěstování neviditelný obrubník zatravňovací tvárnice bambusové rohože sudy na vodu na zahradu zahrada v pohodě závěsné houpací křeslo jarní hnojení trávníku

Počet stránek Návštěvy na návštěvu 580 3,30 341 3,15 291 1,32 260 3,17 163 2,70 84 3,52

Prům. Procento Míra doba nových okamžitého trvání návštěv opuštění návštěvy (%) (%) 00:02:58 77,76 57,76 00:01:55 78,30 58,06 00:00:36 95,53 82,47 00:02:37 80,38 59,62 00:01:35 93,25 55,21 00:02:52 90,48 48,81

73

1,42

00:00:40

95,89

91,78

54 50 47

10,43 2,02 2,17

00:07:43 00:01:41 00:01:45

46,30 92,00 87,23

7,41 70,00 70,21

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

Jak lze vidět v tabulce č. 2, mezi nejčastější přístup patří položka označena „not provided“. Jak uvádí Ungr (2012), jedná se o veškerá klíčová slova přirozeného vyhledávání, která zadá návštěvník přihlášený na účet Google. Takto značí Google veškeré vyhledávací fráze od října roku 2011 za účelem zabezpečení dat. V roce 2012 rozšířil toto omezení na lokální verze domény Google.cz. Prakticky již tedy v Google Analytics nelze zjistit, přes která klíčová slova tito návštěvníci přicházejí. Druhou nejčastěji používanou položkou je „not set“, kterou lze interpretovat několika způsoby. (Boháčková, 2009) V případě e-shopu se jednoznačně jedná o chybné označení kampaně AdWords, která zaznamenává 306 návštěv. K odstranění tohoto problém lze využít funkce „automatické označení“, kterou nabízí Google v případě propojení Google Anylatics a AdWords, výsledky kampaní tak budou automaticky převedeny do přehledu Google Analytics. Zbylých 35 návštěv je připisováno kampani Sklik,

46

Vlastní práce

která však zobrazuje i další klíčová slova, položka „not set“ tedy v tomto případě označuje, že se jedná o klíčová slova, která však nejsou spojena s kampaní. Nejvyšší míru okamžitého opuštění (91,78 %) má klíčové slovo „sudy na vodu na zahradu“. Tato vysoká míra opuštění je jednoznačně zapříčiněna nízkým počtem nabízeného zboží, konkrétně pouze jedním předmětem zboží. Tomu pak odpovídá i nejkratší doba trvání návštěvy. Na webu jsou umístěny i články, které souvisejí se zahradnictvím. Návštěvníci tak často zadávají klíčové slovo „tlustice pěstování“, které je odkáže na článek s hledanou tématikou. Vysoká míra opuštění (82,47 %) a nízký počet shlédnutých stránek (1,32) tedy poukazuje na to, že návštěvníci na stránky přišli se záměrem nalezení určité informace, a po jejím zjištění následně odcházejí. Naopak nejnižší míru opuštění (7,41 %) má klíčové slovo „zahrada v pohodě“, které odkazuje na hlavní stránku e-shopu. Tito návštěvníci nemají konkrétní představu o hledaném zboží, čemuž odpovídá vysoký počet shlédnutých stránek (10,43). Kromě klíčového slova „zahrada v pohodě“ mají veškerá zmíněná klíčová slova vysokou míru okamžitého opuštění, což naznačuje potřebu SEO optimalizace. Návštěvnost z odkazů Prostřednictvím odkazů přišlo na webové stránky 39,82 % celkových návštěv. Na jednoho návštěvníka připadá 3,89 stránek, což je v porovnání s celkovým průměrem hodnota o 0,33 stránky vyšší. Počet shlédnutých stránek byl téměř vyrovnaný, rozdíl byl tedy minimální (o 0,33 stránky). Průměrná doba trvání návštěvy mírně vzrostla o 32 vteřin, než je celkový průměr webu a je zastoupena dobou 3 minuty 36 vteřin. Také míra okamžitého opuštění 49,93 % je podstatně lepší (o 7,05 %), procento nových návštěv (77,18 %) je však o 3,44 % nižší. Kromě míry okamžitého opuštění se tedy hodnoty pohybovaly s menšími odchylkami na shodné úrovni, jako jsou celkové hodnoty webu. V následující tabulce č. 3 jsou uvedeny čtyři nejčastější odkazující stránky, seřazeny sestupně dle nejvyššího počtu návštěv.

Vlastní práce Tab. 3

47

Odkazující stránky

Zdroj zbozi.cz heureka.cz srovnanicen.cz facebook.com

Počet stránek Návštěvy na návštěvu 1830 3,22 1244 4,34 272 3,75 33 13,36

Procento Prům. Míra nových doba okamžitého návštěv trvání opuštění návštěvy (%) (%) 00:02:45 81,20 57,27 00:03:57 77,61 34,52 00:03:14 81,62 52,57 00:15:50 18,18 30,30

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

Z tabulky č. 3 je patrné, že nejvyšší podíl na celkovém počtu návštěv z odkazujících stránek měly vyhledavače zboží. Server Zboží.cz patří v České republice k jednomu z nejpoužívanějších vyhledavačů, který umožňují srovnání cen jednotlivého zboží, poskytovaného na internetových serverech či v internetových obchodech. Také je možné přečíst si recenze, a tím si udělat představu o kvalitě zboží a službách firmy. Prostřednictvím tohoto serveru byl ve sledovaném období realizován největší počet návštěv (1 830). Míra okamžitého opuštění je však poměrně vysoká (57,27 %), což naznačuje, že zákazníky pravděpodobně zaujala cena zboží, ale po zobrazení stránky se nedozvěděli požadované informace o zboží a tedy odešli. Vysoké míře okamžitého opuštění odpovídá i vysoké procento nových návštěv (81,20 %). Průměrná doba trvání návštěvy 2 minuty 45 vteřin je nejnižší z uvedených odkazujících stránek a stejně tak i počet stránek za návštěvu je nejnižší (3,22). Návštěvy, které zprostředkovává server Zboží.cz tedy nejsou příliš kvalitní. Heureka.cz je v dnešní době největším srovnávačem cen zboží v České republice. Funguje na stejném principu jako Zboží.cz, na rozdíl od něj však umisťuje na předních pozicích výsledků své upřednostňované e-shopy, což nemusí být zákazníky kladně hodnoceno. Přesto, že má nižší počet návštěv (1 244), než předešlý portál, v porovnání s ostatními výsledky je na tom o poznání lépe. Míra okamžitého opuštění 34,52 % je tedy druhou nejnižší hodnotou z uvedených odkazujících stránek. Přesto, že má poměrně nízkou míru opuštění, uvedené procento nových návštěv (77,61 %) je dosti vysoké, což může naznačovat využíti stránek pouze k jednorázovému nákupu. Počet shlédnutých stránek, připadajících na jednu návštěvu (4,34) i průměrná doba trvání návštěvy (3 minuty 57 sekund) jsou nadprůměrné.

48

Vlastní práce

Server Srovnanicen.cz se řadí k nejstarším porovnávačům cen zboží na českém internetu. V počtu návštěv (272) výrazně zaostává za konkurencí, a ani celkové výsledky analýzy nejsou příliš dobré. Míru okamžité opuštění má dokonce vyšší, než server Zboží.cz (52,57 %), čemuž odpovídá i nejvyšší procento nových návštěv (81,62 %). Počet stránek na návštěvu (3,75) a průměrná doba trvání návštěvy (3 minuty 14 vteřin) jej řadí na druhé místo s nejnižšími hodnotami tabulky, ani tento zdroj návštěv tedy není příliš kvalitní. Profil na sociální síti Facebook byl založen v únoru roku 2011. Přesto, že dosahuje minimálního počtu návštěv (33), lze tento zdroj označit za kvalitní. Veškerými svými výsledky převyšuje ostatní zdroje i celkové výsledky webu. Míra okamžitého opuštění 30,30 % je tedy o 26,68 % nižší, než je celková míra okamžitého opuštění. Procento nových návštěv (18,18 %) signalizuje, že se jedná především o vracející se návštěvníky. Průměrná doba návštěvy (15 minut 50 vteřin) převyšuje celkovou průměrnou dobu o 12 minut 46 sekund. Tento enormní rozdíl lze tedy připsat tomu, že zákazníci díky vloženým fotkám či sděleným informacím na Facebooku vědí, co mohou od stránek e-shopu očekávat. Počet stránek na návštěvu je také velmi zajímavý. Na stránkách e-shopu jsou již umístěny odkazy na facebookové stránky, a v současné době činí počet fanoušků těchto stránek 65. U konkurenčních e-shopů stejného oboru však dosahují facebookové stránky počtu až 900 fanoušků. Je tedy vhodné usilovat o tyto návštěvníky, snažit se zvýšit jejich počet prostřednictvím redesignu profilu či aktivního přístupu ke sdílení nových příspěvků. Přímá návštěvnost Tato návštěvnost tvoří se 770 návštěvami pouze 8,29 % celkové návštěvnosti, přesto ve veškerých metrikách dosahuje nejlepších výsledků, a jedná se tedy o zdroj kvalitních návštěvníků a tudíž i potenciálních zákazníků. Co se týče míry okamžitého opuštění, dosahuje nejnižší hodnoty z uvedených zdrojů (43,90 %) a v porovnání s celkovou mírou je tato hodnota nižší o 22,96 %. Procento nových návštěv (63,12 %) je nejnižší ze všech zdrojů návštěv, a v porovnání celkovým procentem webu je o 21,04 % nižší. Jedná se tedy pravděpodobně o vracející se návštěvníky, zadávající přímo URL adresu webu, také mohou mít adresu uloženu v záložkách, nebo se může jednat o návštěvníky, kterým byla tato stránka doporučena. Průměrná doba návštěvy je 6 minut 5 vteřin. Návštěva tak trvá o 3 minuty 1 vteřinu déle, než je u celkové doby návštěvy, což je výrazný rozdíl. S touto vysokou dobou návštěvy má pak spojitost i vysoký počet

Vlastní práce

49

shlédnutých stránek (6,14), který tak převyšuje celkový počet webu o 72,73 %. Pravděpodobně se tak jedná o zákazníky, kteří byli se zbožím a službami e-shopu spokojeni, a rozhodli se tak jejich služeb dále využít, nebo mohou být tyto hodnoty vysvětleny tak, že si návštěvníci ukládají URL adresu do záložek v případě, že se rozhodují o koupi a zvažují tedy další alternativy. V tabulce č. 4 je uvedeno deset vstupních stánek přímé návštěvnosti, seřazených sestupně dle počtu návštěv. Tab. 4

Přímá návštěvnost – vstupní stránky

Vstupní stránka / /zatravnovacitvarnice/zatravnovacitvarnice-mp-38 /ochranne-site/stinici-sitextranet-(stinovka)-2x50m-role /zavesna-houpaci-kresla /kompostery /clanky/pestovanitlustice /neviditelny-obrubnik /kosik /nadoby-navodu/skladaci-sud-nadestovou-vodu-200-litru /kompostery/kompostersilo-jrk-900-brozura-okompostovani-zdarma

Počet stránek Návštěvy na návštěvu 242 7,39

Prům. doba trvání návštěvy 00:08:25

Procento Míra nových okamžitého návštěv opuštění (%) (%) 61,69 24,88

43

1,70

00:00:44

81,40

72,09

35

2,71

00:01:05

0,00

60,00

21 20

1,24 10,00

00:00:51 00:13:48

14,29 45,00

90,48 45,00

17

1,53

00:00:50

88,24

64,71

17 15

2,88 12,33

00:01:52 00:10:26

58,82 13,33

47,06 26,67

13

1,08

00:00:05

84,62

92,31

10

10,60

00:08:11

100,00

30,00

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

Z tabulky je zřejmé, že nejčastější vstupní stránkou přímé návštěvnosti je s 242 návštěvami stránka hlavní. Míra okamžité opuštění (24,88 %) je v porovnání s ostatními uvedenými vstupními stránky nejnižší, a značí tedy vhodné uživatelské prostředí, které dokáže zaujmout designem i strukturou obsahu. Procento nových návštěv (61,69 %) je poměrně vysoké, jelikož většina lidí využívá hlavní stránky při vstupu jakožto rozcestník, dále se pak již zajímá

50

Vlastní práce

o konkrétní stránky zboží. Průměrná doba trvání návštěvy 8 minuty 25 vteřin je vzhledem k průměru webu nadprůměrná. Za tuto poměrně dlouhou dobu stihne návštěvník shlédnout 7,39 stránek. Neobvyklá hodnota, tedy nulové procento nových návštěv přísluší vstupní stránce „ochranné sítě “. Tato hodnota lze vysvětlit tím, že si návštěvník uloží adresu do záložek, kterou pak opětovaně využívá, nebo často používá automatické dokončování při zadávání adresy. Tito návštěvníci se již tedy seznámili s obsahem webu, a dokáží se v něm orientovat, což dokazuje průměrná doba návštěvy 1 minuta 5 vteřin a 2,71 stránek na návštěvu. Opačným případem je vstupní stránka „kompostér silo jrk 900“, která má 100 % nových návštěv. Tento stav může být interpretován jakožto neschopnost zaujmout, aby se návštěvníci vraceli a uskutečňovali opětovný nákup. „Kompostér Silo JRK 900“ je nejprodávanějším zboží za dané období, přístup na webové stránky přímým zadáním adresy však tvoří pouze minimální podíl celkových návštěv této stránky (4,16 %), neschopnost zaujmou je tedy vyloučena. Také průměrná doba trvání návštěvy 8 minut 11 vteřin a počet shlédnutých stránek na návštěvníka 10,6 stránek naznačuje zájem. Vstupní stránky „kompostéry“ s dobou návštěvy 13 minut a 48 vteřin a počtem 10 shlédnutých stránek naznačují, že je o zboží v této kategorii zájem, což potvrzuje fakt, že jsou kompostéry nejprodávanějším zbožím e-shopu (viz příloha J). Vysokou míru okamžitého opuštění (92,31 %) vstupní stránky „nádoba na vodu“ lze vhodně vysvětlit nedostačujícím množství nabízeného zboží. Veškeré zdroje Jedná se o souhrn veškerých zdrojů návštěv, lze tedy určit, které zdroje jsou pro web nejpřínosnější, a je tedy vhodné se na ně zaměřit a případně do nich investovat. V následující tabulce č. 5 je uvedeno deset nejvýkonnějších zdrojů návštěvnosti, které jsou seřazeny sestupně dle počtu návštěv.

Vlastní práce Tab. 5

51

Veškeré zdroje návštěv

Zdroj / médium seznam / organic zbozi.cz / referral google / organic heureka.cz / referral (direct) / (none) google / cpc srovnanicen.cz / referral sklik / cpc centrum / organic facebook.com / referral

Počet stránek Návštěvy na návštěvu 2889 2,51 1830 3,22 1253 3,49 1244 4,34 770 6,14 306 3,17

Prům. Procento doba nových trvání návštěv návštěvy (%) 00:01:46 88,16 00:02:45 81,20 00:03:02 80,69 00:03:57 77,61 00:06:05 63,12 00:01:58 77,12

Míra okamžitého opuštění (%) 69,09 57,27 59,70 34,52 43,90 56,86

272

3,75

00:03:14

81,62

52,57

249 59 33

3,76 3,00 13,36

00:03:08 00:01:27 00:15:50

82,33 84,75 18,18

49,00 62,71 30,30

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics

Z tabulky zřejmé, že návštěvníci nejčastěji přichází na web pomocí přirozeného vyhledávání (organic) na portálu Seznam.cz, který tvoří 31 % celkových návštěv. Vzhledem k výsledkům však nelze tento zdroj označit za kvalitní. Vysoká míra okamžitého opuštění 69,09 % tedy naznačuje, že jsou špatně zvolená klíčová slova, která neodpovídají obsahu webu, s tím pak souvisí i procento nových návštěv 88,16 %. Neuspokojujících výsledků dosahuje i v počtu shlédnutých stránek a průměrnou dobou návštěvy. Ani další portály Google.cz a Centrum.cz na tom nejsou lépe, je tedy potřeba investovat do analýzy klíčových slov a provést SEO optimalizaci. Co se týče vyhledavačů zboží, jsou na tom o poznání lépe, především server Heuréka.cz si s mírou okamžitého opuštění 34,52 %, počtem stránek na návštěvu 4,34 a průměrnou dobou návštěvy 3 minuty a 57 vteřin vede poměrně dobře, a patří tak ke třetímu nejvýkonnějšímu zdroji návštěv. Přesto, že servery Zboží.cz a Srovnánícen.cz dosahují lepších výsledků, než přirozené vyhledavač, ani tyto výsledky nejsou akceptovatelné. „Direct“, neboli přímé vyhledávání, dosahuje poměrně dobrých výsledků. Jediné, co by se dalo vytknout, je vyšší míra okamžitého opuštění, která je však v porovnání s ostatními zdroji na nižší úrovni. Přímé vyhledávání tak lze označit za druhý nejkvalitnější zdroj návštěv.

52

Vlastní práce

Reklamní kampaně Sklik a AdWords, které jsou označeny „cpc“, nejsou příliš efektivní ani vzhledem k počtu návštěv, ani k ostatním výsledkům. Reklama AdWords má míru okamžitého opuštění 56,86 %. Sklik je na tom s mírou okamžitého opuštění o něco lépe (49 %), a je výkonnější také ve všech dalších výsledcích, měl by tedy tvořit větší část investic do internetové reklamy. Jako zdroj kvalitních návštěv se dá jednoznačně označit Facebook. Přesto, že má nízký počet návštěv, výrazně vyniká. Míra okamžitého opuštění (30,30 %) i ostatní výsledky jsou vyhovující. Bylo by tedy vhodné soustředit se na aktualizaci prezentace, snažit se o zapojení fanoušků do tvorby profilových stránek prostřednictvím jejich komentářů, a také aktivně e-shop na těchto stránkách propagovat. K přilákání zákazníků může být využito akčních nabídek zboží, které jsou časově omezeny. Ke koupi pak bude využito speciálního kódu, vloženého na facebookové stránky. Také by se měl návštěvníkům zobrazovat blížící se konec akční nabídky. Ani tyto aktivity však nemusí vést ke zvýšení prodeje zboží, ale spíše k zvýšení povědomí o značce či udržení spojení se zákazníky.  Obsah Tento přehled podává informace související s počtem zobrazení jednotlivých stránek, nejčastějšími vstupními či výstupními stránkami, lze tak vyhodnotit výkonnost stránek a v případě nedostatků zvolit jejich redesign. Ve sledovaném období tří měsíců bylo zobrazeno celkem 33 035 stránek, z kterých bylo 21 877 unikátních zobrazení. Průměrně strávil návštěvník na konkrétní stránce 1 minutu 12 vteřin, míra okamžitého opuštění na jednu stránku je dosti vysoká (57 %) a procento odchodů (28,11 %) dosahuje taktéž neuspokojivých výsledků, je tedy potřeba se soustředit na jednotlivé stránky a zhodnotit jejich účinnost. Struktura obsahu V následující tabulce č. 6 je analyzováno deset jednotlivých odkazů z levého menu a hlavičky webu, které prozrazují nejčastější trasy při návštěvě. Nejedná se o analýzu stránek jednotlivého zboží či článků, lze si tedy vytvořit komplexnější pohled na jednotlivé kategorie odkazů.

Vlastní práce Tab. 6

53

Nejčastější trasy návštěv

Trasa stránky

/clanky/ /zatravnovacitvarnice/ /stranka/ /kompostery /kosik /neviditelnyobrubnik/ /ochranne-site/ / /bambusove-rohoze/ /houpaci-site

2283

1875

Míra Procento okamžitého odchodů opuštění (%) (%) 00:02:00 79,63 65,57

2222

1810

00:02:29

64,15

51,35

1918 1432 1386

1356 408 518

00:01:00 00:01:16 00:00:51

32,84 46,34 25,00

14,23 10,06 5,84

1326

927

00:01:41

56,75

35,52

1279 1119 1045 660

937 776 743 311

00:01:51 00:01:10 00:01:43 00:00:47

53,80 21,97 44,98 25,00

41,28 23,59 37,51 8,33

Unikátní Zobrazení zobrazení stránek stránek

Prům. doba na stránce

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics, 2013

Z tabulky je evidentní, že nejvyšší podíl na celkových zobrazených stránkách připadá článkům. Jednotlivé názvy článků jsou také často zadávány jakožto klíčová slova, která mají vysoké procento odchodů, a není tomu jinak ani v tomto případě. Míra okamžitého opuštění 79,63 % a procento odchodů 65,57 % vypovídá o neschopnosti stránek zaujmout. Návštěvníci přichází na stránky za účelem zjištění určité informace, a bezprostředně po jejím zjištění odchází. Dochází tak k výrazné ztrátě potenciálních zákazníků. Je tedy potřeba zaměřit se na aktuálnost a vhodnost obsahu článků vzhledem k nabízenému zboží, jinak tyto články pozbývají na významu. „Zatravňovací tvárnice“ patří k nejvyhledávanějšímu zboží, o čemž svědčí vysoký počet zobrazení stránek. Toto zboží má nejvyšší průměrnou dobu na stránce (2 minuty 29 vteřin), přesto je míra okamžitého odchodu (64,15 %) i procento odchodů (51,35 %) značně vysoké. Dá se jen velmi těžko odhadnout, z jakých příčin návštěvníci odchází, může se však jednat například o nevhodně zvolenou cenu vzhledem ke konkurenci či nevhodný materiál zboží (plast). V odkazu „stránka“ jsou zahrnuty stránky informačního charakteru (kontaktní údaje, pobočky, obchodní podmínka apod.), nízká míra okamžitého opuštění se dá tedy předpokládat.

54

Vlastní práce

Dalšími odkazy, které jsou zaměřeny na zboží, jsou „kompostéry“, „neviditelný obrubník“, „ochranné sítě“, „bambusové rohože“ a „houpací sítě“. Toto zboží patří k nejprodávanějším (viz příloha J), projevuje se tedy závislost mezi počtem zobrazených stránek a počtem objednávek. Vstupní stránky V tabulce č. 7 je uvedeno 10 nejčastějších vstupných stránek, které jsou seřazeny sestupně dle počtu návštěv. Tyto stránky mají zásadní vliv na návštěvníky a jejich rozhodnutí na webu dále setrvat, je zapotřebí jim tedy věnovat zvláštní pozornost. Tab. 7

Vstupní stránky e-shopu

Vstupní stránka

628

7,02

Prům. doba trvání návštěvy 00:06:27

529

2,21

00:02:25

90,74

66,54

490

1,34

00:00:41

94,69

82,04

339

1,57

00:00:40

95,87

81,71

315

1,89

00:01:19

96,19

74,92

283

2,13

00:01:01

80,57

69,61

277

2,36

00:02:26

94,58

58,48

260

2,72

00:01:48

86,15

56,92

240

5,22

00:04:33

70,83

41,25

229

2,14

00:03:01

89,08

63,32

Počet stránek Návštěvy na návštěvu

/ /zatravnovacitvarnice/zatravnovacitvarnice-mp-38 /clanky/pestovani-tlustice /nadoby-na-vodu/skladacisud-na-destovou-vodu200-litru /clanky/jarni-pece-o-vastravnik /zavesna-houpaci-kresla /zatravnovacitvarnice/zatravnovacitvarnice-ig-30 /hnojiva /kompostery/kompostersilo-jrk-900-brozura-okompostovani-zdarma /zatravnovacitvarnice/zatravnovacitvarnice-e-50 Zdroj: Vlastní účet Google Analytics

Procento Míra nových okamžitého návštěv opuštění (%) (%) 58,12 21,97

Vlastní práce

55

Z tabulky č. 7 vyplývá, že nejvyšší počet uskutečněných návštěv (628) byl realizován prostřednictvím vstupu na web přes hlavní stránku. Její míra okamžitého opuštění je 21,97 %, což je o 32,01 % nižší procento, než u celkové míry webu, svědčí tedy o vhodně zvolené struktuře a uživatelském prostředí. Také průměrná doba návštěvy (6 minut 27 vteřin) a počet stránek na návštěvu (7,02) jsou výrazně lepší. Druhou stránkou, která se stala nejčastější stránkou vstupní, je stránka „zatravňovací tvárnice mp 38“. Toto zboží má však vysokou míru okamžitého opuštění (66,54 %), schopnost tohoto zboží přilákat návštěvníky tedy není plně využita. V případě zaměření na konkurenční nabídku a cenu, případně i lepší technické informace o zboží, by tak mohla vzrůst poptávka po tomto druhu zboží. Podobně jsou na tom „zatravňovací tvárnice ig 30“ a „zatravňovací tvárnice e 50“.

56

Vlastní práce

Výstup mouse trackingu titulní stránky Jelikož je titulní stránka poměrně rozsáhlá, bude zde pomocí nástroje mYx analyzována pouze část, která obsahuje větší počet prokliků, a je tedy vhodná k interpretaci výsledků. Plnou velikost obrázku lze pak najít v příloze K.

Obr. 7

Výstup mouse trackingu hlavní stránky e-shopu

Zdroj: Vlastní účet mYx

Na obrázku č. 7 je zobrazena hlavní stránka e-shopu s výstupem mouse trackingu. Z obrázku je patrné, že nejproklikovější částí stránky (hot spotem) je „neviditelný obrubník“, který také patří mezi pětici nejprodávanějšího zboží (viz příloha J). Druhým nejproklikovějším zbožím je „hnojivo“, které je však v pořadí osmým nejprodávanějším zbožím. Dále návštěvníci projevují zájem o řízky

Vlastní práce

57

japonského topola, robotické sekačky, kompostéry, houpací sítě, ochranné sítě a bambusové rohože. Kompostéry, které jsou v žebříčku nejprodávanějšího zboží na prvním místě, nejsou nejproklikovější částí stránky, jak by se dalo očekávat. Znamená to tedy, že zákazníci přišli z jiných vstupních stránek. Zbylé zboží není příliš proklikové, neznamená to však, že o zboží není zájem. Co se týče hlavičky stránky, je zřejmé, že návštěvníci využívají kontaktů, kde jsou uvedeny informace o možnosti osobního převzetí, kontakty v podobě telefonního čísla a e-mailu, facebookové stránky, fakturační údaje a bankovní spojení. Dále potřebují zjistit bližší informace o nákupu, které obsahují možnosti platby za zboží, cenu přepravy, záruční dobu, reklamační řád, obchodní podmínky a nejčastěji kladené otázky. Také se informují o internetovém obchodu, jeho provozovateli, sídle, kontaktech a stručné historii e-shopu. K vytvoření objednávky není potřeba registrace, neplyne z ní ani žádné zvýhodnění, pole „Registrace“ a „Přihlášení“ tedy není příliš využíváno. Pole nákupního košíku na hlavní stránce také není používáno, jelikož na rozhodnutí o vložení zboží do košíku mají vliv udané technické informace na jednotlivých stránkách zboží. Odtud poté realizují rozhodnutí o pořízení zboží. Z obrázku je patrné, že návštěvníci využívají interního vyhledavače, který je vhodně umístěn v horní části hlavního obsahu stránky. Pod tímto vyhledavačem je umístěna bannerová reklama, která má vyšší míru prokliku. V tomto prostoru jsou umístěny 4 druhy reklamy, které se automaticky posunují, konkrétně se jedná o „Kompostér JRK 900“, „Neviditelný obrubník 60“, „Trávníkové hnojivo Expert“ a „Houpací sítě Amazones“. Uvedené zboží patří k nejprodávanějšímu (viz příloha J), můžeme tedy říci, že tento banner přispívá ke zvýšení počtu objednávek. Pole upozorňující na poštovné zdarma není příliš proklikové. Může to být zapříčiněno uvedenou vyšší částkou, kterou musí splňovat objednávky, aby bylo možné tohoto zvýhodnění využít. Také se může jednat o nevhodně zvolenou barvu pozadí textu, která by měla více poutat pozornost. Z obrázku je zřejmé, že návštěvníci nejsou ochotni na stránce rolovat. Přesto, že byla vhodně zvolena barva pozadí textu pole „Akční nabídka“, která je umístěna v levém menu pod výčtem jednotlivého zboží, je toto pole téměř nevyužíváno. Vysvětlením může být špatné umístění či malý rozměr pole. Podobně je na tom pole „Novinky“ a „Výprodej“. V dolní části stránky jsou pak umístěny obrázky jednotlivého zboží i s popisky. Ovšem i zde platí, že

58

Vlastní práce

návštěvníci na stránce nerolují, tyto obrázky jsou tedy minimálně proklikové. V levém dolním menu je umístěno pět výměnných reklam s nulovou mírou prokliků. Některé reklamy však již nejsou aktuální, provozovatel by se tedy měl soustředit na jejich vyřazení. Rozmístění vyššího počtu prokliků v levé části stránky vedle výčtu zboží je zapříčiněno umístěním recenze e-shopu serverem Heureka.cz. Po najetí kurzorem na tuto část stránky se zobrazí recenze. Návštěvníci tedy buď na tuto recenzi klikají, nebo klikají kolem, což značí o požadavku toto okno zavřít. V pravé části stránky jsou po bočních stranách také umístěny prokliky, které signalizují kliknutí na libovolnou část boční strany a použití myši k rolování stránky namísto posuvníku. Výstupní stránky Jedná se o přehled, který uvádí nejčastější stránky, které vedou k odchodům návštěvníků z webu. Tyto odchody mohou být zapříčiněny odlišnými důvody a je tedy potřeba je specifikovat, aby bylo možné těmto odchodům předejít. Tab. 8

Výstupní stránky e-shopu

Výstupní stránka /zatravnovaci-tvarnice/zatravnovaci-tvarnice-mp-38 /clanky/pestovani-tlustice /nadoby-na-vodu/skladaci-sud-na-destovou-vodu-200litru /clanky/jarni-pece-o-vas-travnik /zavesna-houpaci-kresla / /zatravnovaci-tvarnice/zatravnovaci-tvarnice-ig-30 /hnojiva /zatravnovaci-tvarnice/zatravnovaci-tvarnice-e-50 /clanky/jak-spravne-a-kdy-prorezat-ovocne-stromy

Odchody 541 478

Procento Zobrazení odchodů stránek (%) 1162 46,56 612 78,10

321

493

65,11

309 291 264 236 230 209 201

576 757 1549 449 583 410 251

53,65 38,44 17,04 52,56 39,45 50,98 80,08

Zdroj: Vlastní účet Google Analytics

Výše uvedená tabulka č. 8 vypovídá o tom, že stránka s nejvyšším počtem odchodů (541) je stránka „zatravňovací tvárnice mp 38“. Tato stránka je však také druhou nejčastější vstupní stránkou. Vysoký počet zobrazených stránek (1162) lze z části připsat vstupní stránce.

Vlastní práce

59

Již výše zmíněné články dosahují nejvyšších procent odchodů, což lze, stejně jako u předešlého případu, připisovat vysoké míře okamžitého opuštění vstupních stránek. Tyto stránky mají také v porovnání s ostatními uvedenými stránkami poměrně nízký počet zobrazených stránek. Pozornost poutá článek „jak správně a kdy prořezat ovocné stromy“, který má procento odchodů přes 80 % a „pěstování tlustice“ s procentem odchodů 78,1 %. Již z předešlých přehledů je evidentní, že články přesto, že jsou podstatným zdrojem návštěv, nejsou schopny přimět návštěvníka k hlubší návštěvě webu, je tedy potřeba vytvořit takové články, které by zaujaly obsahem a navíc byly propojeny s nabízeným zbožím. Na jednotlivých stránkách se články sice jsou umístěny dva bannery v pravé části obsah (kompostér silo JRK 900 a neviditelný obrubník 60), jsou však neměnné. Pokud by se však bannery propojily s obsahem stránky, mohlo by dojít ke značnému nárůstu jak zobrazených stránek, tak potenciálních zákazníků. Mezi deset stránek s nejvyšším počtem odchodů patří hlavní stránka, musíme však vzít v potaz, že je tato stránka také stránkou s nejvyšším počtem zobrazených stránek, procento odchodů je tedy vzhledem ke kvalitě stránek nízké.

60

Vlastní práce

4.5 SWOT analýza Prostřednictvím SWOT analýzy lze vytvořit ucelený přehled silných a slabých stránek, příležitostí a hrozeb, které byly rozpoznány analýzou vnějšího a vnitřního prostředí e-shopu. Silné stránky (Strengths) Slabé stránky (Weaknesses)  rychlé dodání zboží

 nízký počet odběrných míst

 dlouhodobá spolupráce s dodavateli

 poskytnutí dopravy zdarma při vyšší částce u objednávky

 komunikace se zákazníky

 nedostačující SEO optimalizace

 kvalitní zboží  možnost osobního převzetí  profesionální přístup  informace o stavu zboží na skladě

 žádné výhody plynoucí z registrace  malý sortiment

 kvalitní ilustrační foto zboží

 nevyužitý potenciál Facebooku

 vhodný popis zboží

 neaktualizované články  nevhodné uspořádání titulní stránky

Příležitosti (Opportunities)  růst hrubých mezd  vzrůstající preference nákupu přes internet

 nedostačující platební možnosti Hrozby (Threats)  nepříznivý vývoj měnového kurzu  vysoká konkurence

 zajištění ochranné známky

 změny sazeb DPH

 růst počtu obyvatel střední věkové skupiny

 vstup nového konkurenta na trh  nestabilita české vlády  pokles kupní síly  nedůvěra cílové skupiny k nákupu přes internet  ekonomická krize  srovnávací portály

Zdroj: Vlastní zpracování

Návrhy a doporučení

61

5 Návrhy a doporučení Na základě provedených analýz byly zjištěny nedostatky webové prezentace vybraného subjektu, po jejichž odstranění by mělo dojít k naplnění cíle. Práce se soustřeďuje na prodejnost e-shopu Zahrada v pohodě.cz, doporučení je tedy vytvořeno výhradně pro zvýšení konverze. Návrhy a doporučení jsou soustředěny na dvě části, technické a obsahové nedostatky.

5.1

Technické nedostatky

 Zajištění důvěryhodnosti e-shopu Důvěryhodnost je jedním z nejpodstatnějších faktorů úspěšnosti webové prezentace. Návštěvníci, a tedy i potenciální zákazníci, vyhledávají na stránkách určité záruky spolehlivosti, které pak mají vliv na jejich nákupní rozhodovací proces. E-shop Zahrada v pohodě.cz vlastní certifikát „Ověřeno zákazníky“, který poskytuje Heureka.cz. Lze tak získat informace o kvalitě poskytovaného zboží a služeb. K posílení důvěryhodnosti pak lze doporučit umístit na web certifikát APEK, který zaručuje bezpečnost nákupu a řádného uvedení veškerých povinných informací.  Možnosti platby Technologie v oblasti elektronického obchodu prochází neustálým vývojem. Díky tomu lze využít novinek, které zjednodušují platební proces. Kromě klasického bankovního převodu se těší stále větší oblibě platba online platební kartou, platební brány a mobilní platby. Je tedy vhodné se přizpůsobit požadavkům zákazníků, integrovat některou z těchto metod do e-shopu a získat tak konkurenční výhodu. Lze tedy e-shopu doporučit využití např. platebního agregátoru PayU, který spojuje platební brány více bank a umožnuje také platbu kartou a mobilní platbu.  Odběrná místa V případě volby osobního převzetí nabízí e-shop odběrná místa v Brně, Částkově a Znojmě. Analýza cílového publika však prokázala zájem o odběrná místa i v dalších městech. Dle analýzy by bylo nejhodnější zavést tato místa také v Praze a Ostravě. Vhodným řešením může být využití Uloženky.cz, která

62

Návrhy a doporučení

v České republice provozuje 11 poboček. (Uloženka.cz, 2013) Tato služba umožňuje podat zásilku, která obsahuje větší množství objednávek. Zásilka je dodána na určenou pobočku následující den. Zákazník je poté prostřednictvím SMS zprávy a emailu informován o stavu objednávky, určené k vyzvednutí.

5.2 Obsahové nedostatky  Titulní stránka Titulní stránku lze označit jako vizitku celého e-shopu, je tedy nutné si uvědomit, že první dojem je zpravidla ten nejdůležitější. Klíčem k úspěchu je tedy kvalitní grafický design, intuitivní ovládání a správná funkčnost. Na základě analýzy titulní stránky bylo vytvořeno několik doporučení. Na titulní stránce se nachází upoutávka, která informuje návštěvníky o možnosti bezplatné dopravy při nákupu nad 5 000 Kč. Lze pozorovat menší počet kliknutí na tuto upoutávku - obrázek, z čehož je patrné, že návštěvníci očekávají, že po kliknutí na tento obrázek zjistí bližší informace o dopravě. Bylo by tedy vhodné, aby byl tento obrázek zároveň aktivním odkazem, směřujícím na možnosti dopravy. Při analýze stávající konkurence byla zjištěna částka pro poskytnutí bezplatné dopravy 1 000 Kč. E-shopu je doporučeno stanovit podmínku stejné hodnoty objednávky, nebo tuto hodnotu alespoň snížit. Pole „Akční nabídka“, „Novinky“ a „Výprodej“ nejsou příliš prokliková, což poukazuje na neschopnost návštěvníka rolovat na stránce. Tato pole by tedy měla být umístěna v horní části hlavního menu. Vertikální hlavní menu by mělo být uspořádáno tak, aby byly jednotlivé kategorie zboží viditelné při vstupu na web bez nutnosti rolování na stránce. Menu by tedy mělo být redukováno na maximální počet 10 kategorií. Při kliknutí na kategorie zboží by se pak tyto kategorie rozpadaly dolů na jednotlivé podkategorie. V hlavičce titulní stránky jsou umístěny odkazy, směřující na informace o katalogu, článcích, firmě a její historii, pravidlech nákupu a dále na kontaktní informace. Informace o způsobech platby a dopravy, které jsou velmi důležité pro návštěvníky webu, jsou obsaženy v pravidlech nákupu. Tento text je však velmi nepřehledný a rozsáhlý, návštěvník je tedy nucen rolovat, aby se dozvěděl potřebné informace. Nejvhodnější bude vytvořit dynamické pole „Vše o nákupu“, které se po najetí kurzoru myši na toto místo rozbalí dolů na následující podkategorie:

Návrhy a doporučení

63

 Obchodní podmínky,  způsob platby,  způsob dopravy,  reklamace,  nejčastější dotazy FAQ. Ve způsobech dopravy je uvedena možnost osobního převzetí, nejsou však již uvedena odběrná místa, která jsou součástí kontaktních informací. Uvedení odběrných míst i v této části by bylo přínosné. Ke zvýšení konverze by mohlo přispět také uvedení „Top 10“ nejprodávanějšího zboží, které e-shop nabízí. Jedná se o důležité informace, které by mohly mít vliv na nákupní rozhodnutí návštěvníka e-shopu.  Kategorie „Nádoby na vodu“ Stránka „Skládací sud na dešťovou vodu“ je jednou z nejčastějších vstupních stránek. Toto zboží lze nalézt v kategorii „Nádoby na vodu“. Vysoká míra okamžitého opuštění (81,71 %) a krátká délka trvání návštěvy (40 vteřin) je následkem neuspokojivého množství druhů této kategorie zboží. Tato kategorie je zastoupena pouze jedním typem zboží. Jelikož je tato kategorie podstatným zdrojem návštěv, bylo by vhodné doplnit sortiment o nové zboží a využít tak zájmu o tuto kategorii ze strany návštěvníků.  Facebook Jakožto zdroj kvalitních návštěv lze označit Facebook. Ačkoli má nízký počet návštěv, jeho metriky dosahují velmi dobrých výsledků. V případě vyvinutí určitého úsilí se tedy Facebook může stát významným zdrojem kvalitních návštěv, které mohou přispět ke zvýšení konverzního poměru. Mělo by se především jednat o aktivní propagaci zajímavých příspěvků a aktualizaci prezentací. Může zde být také upozorněno na akční zboží e-shopu, které je časově omezeno. Dalším návrhem pro rozvoj potenciálu Facebooku je možnost využití slevového kódu pro fanoušky, který by byl vložen na stránky Facebooku a následně by byl uplatněn při objednávce zboží.

64

Návrhy a doporučení

 SEO optimalizace Vysoká míra okamžitého opuštění návštěv, přicházející z vyhledavačů (64,59 %) signalizuje potřebu SEO optimalizace webu. Pro kvalitní optimalizaci webu by bylo vhodné využít služeb odborných firem. Tato optimalizace je dlouhodobou záležitostí, kterou je potřeba aplikovat průběžně. Pokud majitel e-shopu Zahrada v pohodě.cz rozhodne o redesignu webu na základě předložených doporučení, bude vhodné jej provádět průběžně. Pokud by byla tato doporučení realizována současně, pravděpodobně by vedla ke zvýšení konverze, ale nebylo by možné pozorovat příčiny této změny. Jednotlivé doporučené úpravy webu by tedy měly být provedeny postupně a měly by být sledovány a porovnávány jejich výsledky přehledů a metrik s výsledky předchozí verze webu. Je důležité podotknout, že web je potřeba aktualizovat a inovovat neustále.

Diskuze a závěr

65

6 Diskuze a závěr Hlavním cílem této bakalářské práce bylo vytvoření konkrétních doporučení, která by vedla ke zvýšení konverze e-shopu Zahrada v pohodě.cz. Teoretická část práce byla zaměřena na získání důležitých poznatků souvisejících s daným tématem práce. Nejprve byl popsán internetový marketing a jeho základní nástroje, které měly spojitost s touto prací. Dále byly popsány možnosti využití analytických nástrojů Google Analytics a mouse tracking. Závěr této části byl věnován analýze vnějšího a vnitřního prostředí podniku společně se SWOT analýzou. V praktické části práce byly následně aplikovány poznatky z teoretické části. Nejprve byl představen e-shop Zahrada v pohodě.cz. Následně byla zpracována analýza vnějšího prostředí podniku, která byla tvořena SLEPT analýzou a Porterovým modelem pěti hybných sil. V analýze vnitřního prostředí podniku byla vypracována analýza zdrojů podniku společně s rozborem primárních dat. Tento rozbor byl proveden prostřednictvím analytického nástroje Google Analytics a trial verze zvoleného nástroje mouse trackingu. V závěru praktické části byla zpracována SWOT analýza, vycházející z provedené analýzy vnějšího a vnitřního prostředí podniku. Na základě provedených analýz byla formulována konkrétní doporučení za účelem zvýšení konverze webu. Tato doporučení byla zaměřena zejména na technické a obsahové nedostatky e-shopu. Mezi technické nedostatky byly zařazeny omezené možnosti platby. E-shop by se měl přizpůsobit novým platebním metodám, a poskytnout tak zákazníkům vyšší komfort. Mezi populární online platební metody patří platební brány, platby online platební kartou a mobilní platby. Doporučeno je propojit e-shop s platebním agregátorem PayU, který tyto platební metody zprostředkovává. Na základě provedené analýzy návštěvnosti webu byl zjištěn zájem o další odběrná místa. Dosavadní odběrná místa v Brně, Znojmě a Částkově by bylo vhodné rozšířit o Prahu a Ostravu. K tomuto kroku doporučuji využít služby Uloženky.cz. Na web by dále bylo vhodné umístit certifikát APEK, který by zvýšil důvěryhodnost e-shopu. Obsahové nedostatky vycházely z rozložení stránek webu a jejich funkčnosti. Titulní stránka, kterou lze označit za vizitku e-shopu, vykazovala určité nedostatky, proto byla vytvořena doporučení, která by tyto nedostatky eliminovala. Jednotlivá doporučení jsou uvedena v návrhové části. Na základě

66

Diskuze a závěr

analýzy návštěvnosti webu bylo vytvořeno doporučení zvýšení nabízených druhů zboží kategorie „Nádoby na vodu“. Jakožto zdroj kvalitních návštěv byl označen Facebook, jehož metriky dosahují velmi dobrých výsledků. Provozovatel by se tedy měl zaměřit na aktualizaci profilu a vydávání poutavých příspěvků. Analýzou webových stránek byla zjištěna potřeba SEO optimalizace. Jsem si vědoma limitů, která ovlivnila návrhovou část práce. Jedná se především o krátkou časovou řadu a prokázanou sezónnost. Dále je také potřeba se zmínit o nedostatečném nastavení konverzních cílů webu. Prozatím byl nastaven pouze cíl „Objednání“. Důležité je upozornit na fakt, že každý druh webové prezentace má odlišnou charakteristiku cílů. V případě e-shopu Zahrada v pohodě.cz by mohlo být užitečné nakonfigurování následujících cílů: 

Dokončení objednávkového procesu,



opuštění objednávkového procesu,



doba návštěvy pod 2 minuty,



doba návštěvy nad 6 minut,

 zobrazení více než 8 stránek. Tyto cíle by mohly napomoci při získání detailnějších informací o vzorci chování návštěvníků. Také prozatím nebyl nastaven přehled „Elektronický obchod“, který je důležitý pro získání znalostí o výkonu jednotlivých produktů a průměrné výši tržeb na objednávku. Nastavení tohoto přehledu by vedlo ke zjištění dalších užitečných informací.

Zdroje

67

7 Zdroje 7.1

Literární zdroje

BEDNÁŘ, Vojtěch. Marketing na sociálních sítích: prosaďte se na Facebooku a Twitteru. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2011, 197 s. Manažer. ISBN 97880-251-3320-0. BLAŽKOVÁ, Martina. Jak využít internet v marketingu: krok za krokem k vyšší konkurenceschopnosti. 1. vyd. Praha: Grada, 2005, 156 s. ISBN 80-2471095-1. BOUČKOVÁ, Jana. Marketing. Praha: C. H. Beck, 2003, xvii, 432 s. ISBN 80717-9577-1. CAMPOS, Pedro, Nicholas GRAHAM a Joaquim JORGE. Human-Computer Interaction [online]. Part 2. 2011 [cit. 2013-4-12]. ISBN 978-3-642-237713. CIMBÁLNÍKOVÁ, Lenka. Základy managementu: studijní text pro distanční vzdělávání. 4., upr. vyd. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci, 2010, 108 s. ISBN 978-80-244-2590-0. CLIFTON, Brian. Google analytics: podrobný průvodce webovými statistikami. Vyd. 1. Překlad Lukáš Krejčí. Brno: Computer Press, 2009, 334 s. ISBN 978-80-251-2231-0. GRASSEOVÁ, Monika, Radek DUBEC A David ŘEHÁK. Analýza podniku v rukou manažera: 33 nejpoužívanějších metod strategického řízení. 2. vyd. Brno: BizBooks, 2012, 325 s. ISBN 978-80-265-0032-2. HANZELKOVÁ, Alena. Strategický marketing: teorie pro praxi. Vyd. 1. Praha: C.H. Beck, 2009, xix, 170 s. ISBN 978-80-7400-120-8.

68

Zdroje

JAKUBÍKOVÁ, Dagmar. Strategický marketing. 1. vyd. Praha: Grada, 2008, 269 s. ISBN 978-80-247-2690-8. JANOUCH, Viktor. Internetový marketing: prosaďte se na webu a sociálních sítích. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2010, 304 s. ISBN 978-80-251-27957. JEDRZEJOWICZ, NGUYEN a Kiem HOANG. Computational Collective Intelligenc [online]. Part 2. 2011 [cit. 2013-04-10]. ISBN 978-3-642-239380. KAUSHIK, Avina. Webová analytika 2.0: kompletní průvodce analýzami návštěvnosti. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2011, 456 s. ISBN 978-80-2512964-7. KOTLER, Philip. Moderní marketing: 4. evropské vydání. 1. vyd. Praha: Grada, 2007, 1041 s. ISBN 978-80-247-1545-2. KUBA, Martin. Elektronický marketing. Vyd. 1. Zlín: Univerzita Tomáše Bati, Fakulta multimediálních komunikací, 2002, 118 s. ISBN 80-7318-114-2. KUBÍČEK, Michal. Velký průvodce SEO: jak dosáhnout nejlepších pozic ve vyhledávačích. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2008, 318 s. ISBN 978-80251-2195-5. MALLYA, Thaddeus. Základy strategického řízení a rozhodování. 1. vyd. Praha: Grada, 2007, 246 s. ISBN 978-80-247-1911-5. MENA, Jesus. Machine-to-machine marketing (M3) via anonymous advertising apps anywhere anytime (A5) [online]. Boca Raton: CRC Press, c2012, xviii, 418 p. [cit. 2013-04-16]. ISBN 978-143-9881-910.

Zdroje

69

NGUYEN, Ngoc THANH, Radoslaw KATARZYNIAK a Adam JANIAK. New challenges in computational collective intelligence [online]. Heidelberg: Springer-Verlag, c2009, ix, 348 p. [cit. 2013-04-16]. Studies in computational intelligence, v. 244. ISBN 978-3-642-03958-4. NONDEK, Lubomír a Lenka ŘENČOVÁ. Internet a jeho komerční využití. Praha: Grada, 2000, 117 s. Manažer. ISBN 80-716-9933-0. PROCHÁZKA, David. SEO: cesta k propagaci vlastního webu. 1. vyd. Praha: Grada, 2012, 144 s. Průvodce (Grada). ISBN 978-80-247-4222-9. SEDLÁK, Mirek a Petra MIKULÁŠKOVÁ. Jak vytvořit úspěšný a výdělečný internetový obchod. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2012, 336 s. ISBN 97880-251-3727-7. SMEJKAL, Vladimír a Karel RAIS. Řízení rizik ve firmách a jiných organizacích. 3., rozš. a aktualiz. vyd. Praha: Grada, c2010, 354 s. ISBN 978-80-247-3051-6. SMIČKA, Radim. Optimalizace pro vyhledávače - SEO: jak zvýšit návštěvnost webu. Vyd. 1. Kralice na Hané: Zásilkové knihkupectví J. Smičkové, 2004, 126 s. Manažer. ISBN 80-239-2961-5. STUCHLÍK, Petr a Martin DVOŘÁČEK. Reklama na Internetu. 1. vyd. Praha: Grada, 2002, 226 s. ISBN 80-247-0201-0. TONKIN, Sebastian, Caleb WHITMORE a Justin CUTRONI. Výkonostní marketing s Google Analytics: [strategie a techniky maximalizace online ROI]. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2011, 432 s. ISBN 978-80-251-3339-2. ZAMAZALOVÁ, Marcela. Marketing. 2., přeprac. a dopl. vyd. V Praze: C. H. Beck, 2010, xxiv, 499 s. Beckovy ekonomické učebnice. ISBN 978-80-7400115-4.

70

Zdroje

7.2 Elektronické zdroje BOHÁČKOVÁ, Klára. 2009: Údaje (not set) v přehledech Google Analytics [online]. Vydáno 19. 11. 2009. [citováno 12. 5. 2013]. Dostupné z: < http://webova-analytika.robertnemec.com/not-set-google-analytics/ > BOUCHARD, Guillaume. 2012: Using Google Analytics Dashboards for Better Insights [online]. Vydáno 20. 6. 2012. [citováno 20. 4. 2013]. Dostupné z: < http://searchenginewatch.com/article/2185593/UsingGoogle-Analytics-Dashboards-for-Better-Insights > Czso.cz, 2012a: Informační společnost v číslech 2012 [online]. Vydáno 27. 3. 2012. [citováno 7. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.czso.cz/csu/2012edicniplan.nsf/publ/9705-12-r_2012 > Czso.cz, 2012b: Vývoj obyvatelstva České republiky v roce 2011 [online]. Vydáno 11. 9. 2012. [citováno 10. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.czso.cz/csu/2012edicniplan.nsf/publ/4007-12-r_2012 > Czso.cz, 2012c: Časové řady základních ukazatelů statistik práce 2. pololetí 2012 [online]. Vydáno 29. 7. 2012. [citováno 23. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.czso.cz/csu/2012edicniplan.nsf/publ/3107-12-p2_2012 > Czso.cz, 2012d: Česká republika v číslech 2012 [online]. Vydáno 12. 12. 2012. [citováno 20. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.czso.cz/csu/2012edicniplan.nsf/publ/1409-12-r_2012 > Czso.cz, 2012e: Inflace – druhy, definice, tabulky [online]. [citováno 15. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/mira_inflace > E-visions.cz, 2013: Nástroje internetového marketingu [online]. [citováno 27. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.evisions.cz/internetovy-marketingnastroje/ >

Zdroje

71

FIŠER, Jakub. 2006: Co je to výměnná textová reklama? [online]. Vydáno 26. 4. 2006. [citováno 25. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.lupa.cz/clanky/co-je-to-vymenna-textova-reklama/ > Hobbystore.cz, 2013 [online]. [citováno 23. 3. 2013]. Dostupné z: < http://www.hobbystore.cz/> JAŠEK, Pavel. 2013: Informace o obsahu webu [online]. [citováno 23. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.jakmeritweb.cz/prvni-krucky/informaceo-obsahu-webu > Kasa.cz, 2013 [online]. [citováno 4. 3. 2013]. Dostupné z: < http://www.kasa.cz/> Knowtebook.com, 2008: 8 Heatmap Tools and Why / How to use them [online]. Vydáno 18. 8. 2008. [citováno 10. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.knowtebook.com/8-heatmap-tools-and-why-how-to-usethem-1274.htm > Kurzy.cz, 2013: Kurzy měn, akcie, komodity, online zpravodajství [online]. [citováno 17. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.kurzy.cz/ > MACICH, Jiří. 2013: Mobilem zaplatíte v tisícovce e-shopů v ČR, mají mobilní platby na webu smysl? [online]. Vydáno 17. 1. 2013. [citováno 12. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.lupa.cz/clanky/mobilem-zaplatite-v-tisicovce-ceskych-eshopu-maji-mobilni-platby-na-webu-smysl/ > Mall.cz, 2013 [online]. [citováno 6. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.mall.cz/> MARLOW, Will. 2013: How Many Standard Reports Are In Google Analytics? [online]. Vydáno 26. 1. 2013. [citováno 22. 4. 2013]. Dostupné z: < http://willmarlow.com/standard-reports-google-analytics/ >

72

Zdroje

Mesec.cz, 2012: Rozhodnuto: DPH příští rok vzroste na 15 a 21 % [online]. Vydáno 13. 7. 2012. [citováno 1. 5. 2013]. Dostupné z: < http://www.mesec.cz/aktuality/rozhodnuto-dph-pristi-rok-vzroste-na-15a-21/ > MORÁVEK, Daniel. 2011: Která platební metoda konečně svrhne nadvládu dobírky? [online]. Vydáno 5. 4. 2011. [citováno 12. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.podnikatel.cz/clanky/platebni-metody-v-e-shopech/ > Myx.cz, 2013a: mYxér a jeho funkce [online]. [citováno 21. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.myx.cz/funkce > Myx.cz, 2013b: Vyberte si váš balíček mYx [online]. [citováno 21. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.myx.cz/objednat > Optimal-marketing.cz, 2011: Banner [online]. Vydáno 24. 10. 2011. [citováno 27. 3. 2013]. Dostupné z: < http://www.optimal-marketing.cz/slovnicek/banner > PEK, Zdenko. 2010: mYx-ujeme kokteil farieb na webových sídlach [online]. Vydáno 19. 10. 2010. [citováno 20. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.zajtra.sk/marketing/23/myx-ujeme-kokteil-farieb-nawebovych-sidlach > PLOTĚNÝ, Luboš. 2009: Newsletter: Kam návštěvníci klikají [online]. Vydáno 25. 5. 2009 [citováno 10. 4. 2013]. Dostupné z: < http://blog.dobryweb.cz/newsletter-kam-navstevnici-klikaji > SARACINO, Adria. 2011: 7 Google Analytics metrics you should monitor [online]. Vydáno 27. 2. 2013. [citováno 28. 4. 2013]. Dostupné z: Siteone.cz, 2013: mYx Heatmapy [online]. [citováno 21. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.siteone.cz/reference/rich-internet-applications/myx >

Zdroje

73

Stat24.com, 2013: clickMap [online]. [citováno 8. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.stat24.com/en/click-map.html > Ulozenka.cz, 2013: Ceník: výdejní místa pro ČR / SK [online]. [citováno 10. 5. 2013]. Dostupné z: < http://www.ulozenka.cz/cenik > UNGR, Pavel. 2012: Google ve jménu bezpečnosti skrývá data [online]. Vydáno 7. 3. 2012. [citováno 13. 5. 2013]. Dostupné z: < http://blog.h1.cz/aktualne/google-ve-jmenu-bezpecnosti-skryva-data/ > Vasevec.cz, 2013: Schodek státního rozpočtu 2012: Fakta versus chvalozpěvy vlády [online]. Vydáno 3. 1. 2013. [citováno 10. 5. 2013]. Dostupné z: < http://www.vasevec.cz/vip-blogy/schodek-statniho-rozpoctu-2012-faktaversus-chvalozpevy-vlady > WARD, Jessice. 2013: Google Analytics Part 2: Standard Reports & Key Metrics [online]. Vydáno 21.o3. 2013. [citováno 26. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.amplify-interactive.com/blog/web-analytics/google-analyticspart-2-standard-reports-key-metrics/ > Zahradavpohode.cz, 2010: Vše o nákupu [online]. Vydáno 23. 8. 2010. [citováno 12. 4. 2013]. Dostupné z: < http://www.zahradavpohode.cz/stranka/vse-o-nakupu >

74

Zdroje

Přílohy

8 Seznam příloh A

Situační analýza

B

SWOT analýza

C

SLEPT analýza

D

Charakteristika konkurentů

E

Přehled jednotlivců nakupujících přes internet v ČR

F

Návštěvnost jednotlivých zemí

G

Přehled návštěv jednotlivých krajů ČR

H

Přehled návštěv jednotlivých měst ČR

I

Odchody kontaktní stránky dle jednotlivých krajů

J

Nejprodávanější zboží

K

Výstup mouse trackingu hlavní stránky e-shopu

75

76

Seznam příloh