बिहेवियर एनालिटिक्स में आम गलतियाँ और बेस्ट प्रैक्टिस

आप बिहेवियर एनालिटिक्स लगाते हैं। हीटमैप इंस्टॉल करते हैं। रिकॉर्डिंग सेट करते हैं। एंगेजमेंट ट्रैक करते हैं। पर फिर कुछ नहीं होता। आप डेटा इकट्ठा करते हैं पर उसका इस्तेमाल नहीं करते। आप व्यवहार का विश्लेषण करते हैं पर ऑप्टिमाइज़ नहीं करते। आप समस्याएँ समझते हैं पर उन्हें ठीक नहीं करते। कई टीमें यह गलती करती हैं। वे टूल और डेटा इकट्ठा करने में निवेश करती हैं, पर सबसे ज़रूरी कदम छोड़ देती हैं। यानी कार्रवाई करना। बिहेवियर एनालिटिक्स तभी काम करता है जब आप इनसाइट पर अमल करें। यह जानना बेकार है कि विज़िटर कहाँ क्लिक करते हैं, अगर आप उस हिस्से को बेहतर नहीं बनाते जिस पर उन्होंने क्लिक किया। विज़िटर की परेशानी रिकॉर्ड करना बेकार है, अगर आप वह परेशानी ठीक नहीं करते। दूसरी टीमें अलग गलतियाँ करती हैं। वे बहुत ज़्यादा डेटा ट्रैक करती हैं। बहुत सारे मेट्रिक्स तय कर लेती हैं। महीनों तक विश्लेषण करती रहती हैं। ऑप्टिमाइज़ेशन खराब करती हैं। वे बिना सही बेसलाइन के टेस्ट चलाती हैं। बहुत कम डेटा से नतीजे निकाल लेती हैं। असर नापे बिना बदलाव लागू कर देती हैं। आम गलतियाँ एनालिटिक्स का निवेश बर्बाद कर देती हैं। बेस्ट प्रैक्टिस उसकी वैल्यू कई गुना बढ़ा देती हैं। क्या नहीं करना है, यह समझना उतना ही ज़रूरी है जितना यह समझना कि क्या करना है। ग्रोथ बढ़ाने वाले एनालिटिक्स और सिर्फ़ बोझ बनाने वाले एनालिटिक्स में फ़र्क अमल का है। सही तरीक़े गलत अमल के साथ फ़ेल होते हैं। सही तरीक़े सही अमल के साथ बढ़ते जाते हैं। बिहेवियर एनालिटिक्स में कामयाबी अच्छे डेटा और लगातार कार्रवाई को मिलाने से आती है।

यह आर्टिकल आम गलतियाँ बताता है और यह भी कि बेस्ट प्रैक्टिस से उनसे कैसे बचें।

गलती: डेटा इकट्ठा करना पर इस्तेमाल न करना

कई टीमें बिहेवियर एनालिटिक्स टूल लगाती हैं और फिर डेटा कभी देखती ही नहीं। टूल चलता रहता है। डेटा जमा होता रहता है। पर कोई उसका विश्लेषण नहीं करता। कोई उस पर अमल नहीं करता। इससे निवेश बर्बाद होता है।

बिहेवियर एनालिटिक्स तभी काम करता है जब आप अमल करें। एक शेड्यूल बनाएँ। हर हफ़्ते हीटमैप की समीक्षा। हर महीने कोहॉर्ट एनालिसिस। हर तिमाही ट्रेंड की समीक्षा। तय शेड्यूल से कार्रवाई पक्की होती है। ज़िम्मेदारी तय करें। डेटा का विश्लेषण कौन करता है। नतीजों पर अमल कौन करता है। असर कौन नापता है। साफ़ ज़िम्मेदारी से काम भटकता नहीं।

कार्रवाई के बिना डेटा बर्बादी है। डेटा के बिना कार्रवाई अंदाज़ा है। दोनों को मिलाएँ। विश्लेषण का शेड्यूल बनाएँ। नतीजों पर अमल करें। असर नापें।

गलती: बहुत ज़्यादा ट्रैक करना

कुछ टीमें सब कुछ ट्रैक करती हैं। हर क्लिक। हर स्क्रॉल। हर इंटरैक्शन। वे सैकड़ों मेट्रिक्स बना लेती हैं। डेटा बोझिल हो जाता है। विश्लेषण में ही उलझ जाते हैं। किसी को पता नहीं होता कि ध्यान कहाँ देना है।

वही ट्रैक करें जो बिज़नेस के लक्ष्यों के लिए मायने रखता है। तीन से पाँच मुख्य मेट्रिक्स तय करें। उन पर ध्यान दें। बाक़ी को छोड़ दें। ज़्यादा ट्रैकिंग शोर पैदा करती है। ज़्यादा शोर में असली संकेत दब जाता है।

सरल शुरुआत करें। ज़रूरत पड़ने पर मेट्रिक्स जोड़ें। पहले से कोई जटिल नापने की व्यवस्था न बनाएँ। धीरे-धीरे बनाएँ। सरलता जीतती है।

गलती: विश्लेषण करना पर कार्रवाई न करना

कुछ टीमें बहुत विश्लेषण करती हैं। वे सुंदर रिपोर्ट बनाती हैं। वे बारीक नतीजे पेश करती हैं। फिर कुछ नहीं करतीं। इनसाइट कार्रवाई में नहीं बदलती।

विश्लेषण से कार्रवाई निकलनी चाहिए। अगर विश्लेषण कुछ बदलने का सुझाव नहीं देता, तो वह काम का नहीं है। हर विश्लेषण एक साफ़ कार्रवाई पर खत्म होना चाहिए। यह बदलाव टेस्ट करें। यह हिस्सा बेहतर करें। यह कंटेंट हटाएँ। कार्रवाई के बिना विश्लेषण बस दिमाग़ी कसरत है।

एक नियम बनाएँ। हर विश्लेषण में एक साफ़ कार्रवाई शामिल हो। एक चीज़ टेस्ट करने की। एक चीज़ सुधारने की। इससे विश्लेषण में उलझे रहना रुकता है।

गलती: बेसलाइन के बिना टेस्ट चलाना

कुछ टीमें बेसलाइन तय किए बिना A/B टेस्ट चलाती हैं। वे एक आइडिया टेस्ट करती हैं। लगता है कि वह काम कर रहा है। वे उसे लागू कर देती हैं। पर उनके पास इसका कोई डेटा नहीं कि पहले प्रदर्शन कैसा था।

पहले बेसलाइन तय करें। टेस्ट से पहले मौजूदा प्रदर्शन नापें। फिर टेस्ट करें। फिर बाद में नापें। पहले और बाद की तुलना असर दिखाती है। बेसलाइन के बिना आप टेस्ट का असर नहीं नाप सकते। आप अंदाज़ा लगा रहे होते हैं।

बेसलाइन तय करने में एक हफ़्ता लगता है। भरोसेमंद डेटा के लिए यह छोटी क़ीमत है।

गलती: बहुत कम डेटा से नतीजे निकालना

कुछ टीमें कुछ ही दिन टेस्ट करती हैं। ट्रैफ़िक कम होता है। सैंपल साइज़ छोटा होता है। संयोग शोर पैदा करता है। वे भरोसे के लायक नहीं डेटा से नतीजे निकाल लेती हैं। वे गलत टेस्ट के आधार पर बदलाव लागू कर देती हैं।

टेस्ट इतने समय तक चलाएँ कि सांख्यिकीय भरोसा बन सके। कम से कम एक हफ़्ता। एक महीना बेहतर है। कम ट्रैफ़िक वाली साइट को ज़्यादा लंबे टेस्ट चाहिए। ज़्यादा ट्रैफ़िक वाली साइट जल्दी टेस्ट कर सकती है। पर बहुत कम डेटा से नतीजे न निकालें।

सांख्यिकीय भरोसा समय के हिसाब से महँगा पड़ता है। पर यह फ़ायदे का सौदा है। गलत डेटा पर लिए गलत फ़ैसले ज़्यादा महँगे पड़ते हैं।

गलती: विश्लेषण को सेगमेंट न करना

कुछ टीमें सभी विज़िटर को एक साथ जाँचती हैं। वे एक हीटमैप बनाती हैं। एक कन्वर्ज़न फ़नल। एक एंगेजमेंट स्कोर। वे फ़र्कों का औसत निकाल देती हैं।

अपने विश्लेषण को सेगमेंट करें। मोबाइल बनाम डेस्कटॉप। नए बनाम लौटकर आने वाले। पेड बनाम ऑर्गेनिक। हर सेगमेंट को अक्सर अलग ऑप्टिमाइज़ेशन चाहिए। औसत ये फ़र्क छिपा देता है। सेगमेंटेशन इन्हें सामने लाता है।

सेगमेंटेशन से विश्लेषण पर अमल करना आसान होता है। आम ऑप्टिमाइज़ेशन की जगह आपके पास हर सेगमेंट के लिए खास ऑप्टिमाइज़ेशन होता है।

बेस्ट प्रैक्टिस: फ़ीडबैक लूप बनाएँ

सबसे अच्छी टीमें फ़ीडबैक लूप बनाती हैं। डेटा से कार्रवाई होती है। कार्रवाई से नापना होता है। नापने से नतीजे दिखते हैं। नतीजे अगला कदम तय करते हैं। लूप दोहराता रहता है। इससे लगातार सुधार होता है।

लूप बनाएँ। हर हफ़्ते डेटा की समीक्षा। एक हफ़्ते के अंदर कार्रवाई। दो हफ़्ते के अंदर नापना। नतीजे अगले हफ़्ते की समीक्षा तय करें। लूप दोहराता रहे। फ़ीडबैक लूप के लिए बड़े टूल नहीं चाहिए। हफ़्ते के बदलाव ट्रैक करने वाली एक स्प्रेडशीट काम करती है। असली बात है नियमितता। लूप नियम से दोहराया जाए।

बेस्ट प्रैक्टिस: ज़्यादा असर वाले बदलावों पर ध्यान दें

जिन बदलावों का असर ज़्यादा हो सकता है, उन्हें पहले रखें। जिस फ़ॉर्म फ़ील्ड पर कई विज़िटर अटकते हैं, उसका असर ज़्यादा हो सकता है। कॉपी में छोटा बदलाव कम असर करता है। पहले ज़्यादा असर वाले मौक़ों पर ध्यान दें।

आसान जीत बाद में आती हैं। शुरू में बड़ी जीत पर ध्यान दें। बड़ी जीत रफ़्तार देती हैं। वे नतीजे दिखाती हैं। वे आगे निवेश जारी रखने की वजह बनती हैं।

असर गुणा होता है। चेकआउट में 5 प्रतिशत सुधार का बहुत बड़ा असर होता है। किसी भुला दिए गए पेज पर 5 प्रतिशत सुधार का कोई असर नहीं होता। लड़ाई सोच-समझकर चुनें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल