nav line

Detailní měření chování uživatelů na dotykovém zařízení

Co a proč použít a jak vše propojit s ostatními daty, abyste dostávali relevantní informace ve srozumitelné, filtrované a přehledné podobě? Kterou metodou byste postupovali vy?

V letošním roce jsem se podílel na realizaci projektu Smart Kiosků pro Letiště Praha, které můžete sami vyzkoušet v prostorách ruzyňského letiště. Tento projekt přináší návštěvníkům letiště interaktivitu prezentovanou dotykovým zařízením spolu s informační hodnotou webového portálu letiště. Řešení Smart Kiosku jsme také prezentovali na konferenci UX Tuesday, kde zaznamenal velký zájem.

Letiště Praha si po měsíci pilotního provozu přálo detailně měřit, který konkrétní kiosek je kolikrát využit/navštíven/použit, které části interaktivního obsahu jsou využívanější než jiné a obecně dostat do statistik vše co lze.

Základní měření užití kiosku

Už v prvotním návrhu celé aplikace (případovou studii si můžete přečíst zde) bylo pamatováno na měření návštěvnosti, či v tomto případě spíše „užití“ kiosku. Obsah kiosku je součástí portálu prg.aero, ale je běžným uživatelům nepřístupný, proto spíše hovoříme o užití než návštěvnosti, která je z pohledu Google Analytics stejně realizována pro všechny kiosky z jedné IP adresy.

Představme si situaci: máme 15 fyzických dotykových zařízení rozmístěných po objektu letiště ve dvou zónách, které se liší obsahem navigačních prvků. Každý Smart Kiosek má své interní číslo, kterým se hlásí do sítě letiště. Všechny kiosky jsou zásobovány obsahem z jediného místa s možností rozdělení na zóny, kterých může být libovolný počet – nejméně však jedna. Toto řešení bylo navrženo především kvůli snadné administraci informací, které jsou vázány na zónu, nikoli na konkrétní kiosek. Sama aplikace se za pomocí hardwaru ve Smart Kiosku nastavuje na homepage po uplynutí určité doby nečinnosti. Tímto je ošetřen stav, kdy uživatel ponechá na obrazovce informace, které hledal a odejde. Každý další nový návštěvník tak může začít svou cestu interaktivním systémem na základní navigační obrazovce.

Měříme pomocí Google Analytics, protože se jedná prakticky o část webu, tedy podprojekt portálu prg.aero. V základním měření máme zobrazení homepage jako primární stav „aplikace“, z čehož víme, kolikrát byl u kiosku reálný člověk. Ošetřením základního automatického stavu aplikace (automatický refresh viz. výše), které se do Google Analytics nezapisuje můžeme přesně určit reálné návštěvy lidí u samotného zařízení. Odfiltrování automatických návštěv je klíčem k přesnému měření využití jednotlivého zařízení.

Do této chvíle máme tedy základní přehled o používání aplikace reálnými návštěvníky spolu s rozdělením na jazykové verze (česká, anglická, ruská). Žádná další data v tuto chvíli není možné měřit, díky povaze aplikace a infrastruktuře systému. Tento stav byl ale plánován jako pilotní, aby se nastavila bezpečnostní politika interních systémů a vyzkoušel samotný provoz.

A pak….

Přišly nové požadavky!

Každé zařízení zobrazuje navigaci o 12ti položkách, které vedou dále do webu letiště. Po pilotním provozu přišel logický požadavek a to bylo měření využívání jednotlivého zařízení a jednotlivých obsahových částí.

Pokud se ptáte na důvod, je jednoduchý: praktické ověření, zdali nějaké zařízení není umístěno tak, že ho nikdo nevyužívá nebo zdali obsahově je kiosek vyvážen, či převažuje-li zobrazování jen několika opakujících se funkcí.

Jedná se o komplexní problematiku. Samotné umístění bylo vytipováno s velkou pečlivostí, ale do doby samotného fyzického umístění je to stále „teoretická“ loterie.

Jak na to?

Prvním krokem bylo rozhodnutí, jak chceme tyto měrné jednotky zobrazovat, jak a pro co budou data používána, jaký je jejich primární účel, zdali existuje jejich další využití a kdo s nimi bude pracovat.

Ve hře bylo vlastně jen využití samotného Google Analytics a pak záložní programatická úprava vnitřních kódu aplikace na naší straně. Poslední možnost jsme měli připravenou opravdu jen jako nejzazší variantu, protože bychom přišli o obrovskou flexibilitu, kterou máme nyní v nasazování nových verzí, obsahů a správy dat.

Google Analytics nabízí dva smysluplné nástroje pro měření konkrétních dílčích dat této povahy. Jedním z nich jsou Události a druhým Kampaně – resp. UTM kódy (Urchin Tracking Module). Oboje netřeba představovat, jsou to hojně využívané možnosti a o obou jsem se zmiňoval v některých dílech svého seriálu. Po zvážení všech výhod jsme se přiklonili k UTM, které mají detailnější statistiky než Události a především jsou flexibilnější v nasazení do projektu a samotné správě. Spravovat UTM kódy totiž nemusíte, resp. stačí je měnit přímo v aplikaci, zatímco Události musíte nastavovat přímo v Google Analytics. Události navíc měří pouze samotný hit, kdežto v Kampaních dokážete měřit působení na stránce, opuštění, přechody jinam atd. prostě plnohodnotné statistiky.

Bylo rozhodnuto.

Realizace

Základním předpokladem je dobře navržena struktura aplikace, která servíruje obsah. Tu máme vyřešenou naším CMS LARS Vivo, které slouží jako centrální nástroj pro správu komunikačních kanálů Letiště Praha.

Bylo potřeba upravit volání jednotlivého Smart Kiosku tak, abychom mohli na aplikační úrovni rozlišit, jaký konkrétní Smart Kiosek požaduje obsah. Prvním krokem tedy bylo, aby dodavatel HW upravil své vnitřní aplikace vhodným způsobem. Každý kiosek tedy nyní volá obsah naší aplikace s unikátním číslem, kterým se identifikuje a se kterým dále pracujeme. Toť vše, žádná další SW úprava nebyla potřeba, vše ostatní se zpracovává přímo v aplikaci, která je umístěna na portálu prg.aero. Není tedy potřeba pro přenastavení hodnot vůbec k Smart Kioskům fyzicky přijít nebo něco měnit na HW vybavení.

Samotná aplikace byla upravena tak, aby na každý navigační prvek byla přidaná onclick akce, která vyvolá příslušný UTM tvar pro dané tlačítko. V podstatě se jedná o úpravu všech odkazů tak, aby dynamicky přijímaly informaci o tom, který kiosek je volá (GA médium), která akce se provádí (GA zdroj), v jaké je kiosek zóně (GA kampaň) a v jakém jazyce (GA content).

Všechny tyto informace se v reálném čase zobrazují v živých statistikách návštěvnosti a jsou děleny do příslušných kampaní. V samotném Google Analytics jsou v záložce Kampaně tedy dvě „Kioskové“ reprezentující jednotlivé obsahové zóny. Tyto zóny se dále dělí na jednotlivé čísla kiosků (médium), názvy obsahů/tlačítek (source) a jazyka (content).

Pak už jen v Google Analytics stačí například zvolit Kampaň „zóna 2“, vyfiltrovat 115 a hned vidím kolik návštěv toto konkrétní zařízení zaznamenalo v daném časovém období, na jaké tlačítka kolikrát bylo kliknuto (či „touchnuto“ chcete-li ) a jak dlouho s ním pracoval.

Proč jsem volil toto rozdělení? Kvůli přehlednosti. Dvě nové kampaně snadno odliším od ostatních a v detailu jednotlivých kampaní již mám konkrétní čísla kiosků s rozpadem na jednotlivé ovládací prvky. Tyto si mohu seskupit dle dalších kritérií.

Závěrem

Takto detailní statistiky jsou provozovány zatím několik týdnů a už nyní generují velmi zajímavá čísla, která povedou k optimalizaci či změně umístnění nebo jen pouhému otočení kiosku o 90°. Na začátku jsem zmínil, že samotné umístění v rámci letiště bylo velmi pečlivě zvažováno mnoha participujícími lidmi. Čísla ukazují, kde tým udělal rozhodnutí správné a kde to bude chtít drobné úpravy.

Tyto cenné informace tak neslouží pouze pro reportování vedení společnosti, ale mají i reálný dopad na samotné užívání a optimalizaci aplikace o fyzickém umístění zařízení v prostoru nemluvě.

Je to zajímavá kooperace mezi elektronickým a reálným světem, kterou běžný web nemá.

Synergie reálného světa s elektronickým v praxi. A tak to má být!

Ohodnoťte článek

Detailní měření chování uživatelů na dotykovém zařízení

Související články

Vyhledávání na blogu

Webová integrace

Webová integrace jako nová oblast pro business „velkých" webových agentur.

o webové integraci

Profily blogujících