Hotelový problém aneb jak se dopočítat unikátních metrik

Celkový počet unikátních návštěv na webu neodpovídá součtu unikátních návštěv za jednotlivé měsíce. Hlavolam, na který narazí každý, kdo se ponoří do analytiky návštěvnosti svého webu. Stejná otázka nastává i při analytice zákazníků e-shopu nebo uživatelů služeb. Základní logika přece říká, že číslo celkových unikátních návštěv/zákazníků/uživatelů by se mělo rovnat součtu dat jednotlivých měsíců. Ve skutečnosti to ovšem není tak jednoduché. Tento analytický jev nazýváme hotelový problém.

Unikátní uživatelé v Google Analytics

Představte si, že máte hotel. V daném hotelu jsou dva jednolůžkové pokoje (ano, je to velmi malý rodinný hotel. Vlastně takové Airbnb.). Pojďme si to spolu radši nakreslit.

Jak vidíte, oba pokoje byly od pátku do neděle plné. Prostým součtem 3 dny x 2 pokoje bychom došli k celkovému počtu 6 hostů za prodloužený víkend. Tak to ale v hotelech většinou nefunguje. A my víme, že do obou pokojů se zapsali právě dva unikátní hosté. Takže se dostáváme k výpočtu: 

2 pokoje x 2 unikátní hosté = 4 unikátní hosté

Celkem tedy hotel navštívili 4 unikátní hosté za zvolené období tří dnů.

Jak ale vidíte v tabulce, to není správný výpočet. Zapomněli jsme, že někdy se hosté mohou vyměnit nebo vrátit, jak už to tak někdy bývá. Prostý součet bez kontextu nefunguje. Honza totiž musel v sobotu ráno odjet pryč, takže si jeho pokoj převzal kamarád Karel, který právě v sobotu přijížděl. Tak ušetřili za další pokoj. Což nevadilo, protože jejich kamarádka Hanka zase potřebovala odjet na konci víkendu domů, a nemohla zůstat na nedělní noc. A tak jim to vlastně krásně vyšlo. Tři lidé se vystřídali ve dvou pokojích.  

4 denní unikátní hosté – 1 vracející se = 3 unikátní hosté za dané období

Přesně takhle vznikají i zdánlivé nesrovnalosti dat v Google Analytics a dalších reportovacích nástrojích. Ty totiž s kontextem samozřejmě pracují. Diferencují mezi novými unikátními uživateli a těmi, co se na web vrátili znovu. Celkový součet, který vám reportují, je tedy vždy správný. Součet dat za jednotlivé měsíce se bude lišit, protože jak jsme si ukázali výše, někteří hosté se znovu vrací. Honza byl unikátním návštěvníkem v pátek. A stejně tak byl unikátním návštěvníkem i v neděli. Za dané časové období jednoho prodlouženého víkendu se ale Honza počítá pouze jako 1 unikátní host.

Už to začíná dávat smysl, že? Vždy je ale lepší si ukázat více konkrétních příkladů – opakování je matkou moudrosti. Tentokrát se podíváme blíže na objednávky a počty zákazníků e-shopu.

Počet návštěv a zákazníků e-shopu

Náš malinký hotel si totiž ještě bokem založil e-shop na Shoptetu. Na něm nabízí papuče, župany, mýdla, a další podobné hotelové radůstky.

Od října do prosince (tedy za 3 měsíce) na něm bylo vytvořeno 10 objednávek.

V říjnu e-shop zaznamenal 15 návštěv.
A nakoupili tři zákazníci: p. Milý, p. Jasný a pí. Svobodová.

V listopadu zaznamenal 20 návštěv.
A nakoupili právě čtyři zákazníci: p. Milý, p. Jasný, pí. Svobodová a pí. Koukalová.

V prosinci proběhlo 10 návštěv e-shopu.
A nakoupili tři zákazníci: p. Milý, pí. Svobodová a p. Vaněk.

Pojďme si to spolu zase spočítat.

15 + 20 + 10 = 45 návštěv e-shopu
3 + 4 + 3 = 10 objednávek
3 + 4 + 3 = 10 zákazníků. 

Prostou logikou docházíme ke dvěma jednoduchým závěrům:

• nakoupil zhruba každý čtvrtý návštěvník e-shopu

• každý zákazník udělal právě jednu objednávku, tzn. 10 unikátních zákazníků.

Jak už asi tušíte, tak přesně takhle to není.

Na e-shopu bylo skutečně 45 návštěv za poslední tři měsíce. A bylo odesláno přesně 10 objednávek. Jenže, jak jsme si vysvětlili už výše, lidé se mohou vracet. Paní Svobodová totiž po první objednávce uskutečněné v lednu zjistila, že omylem koupila jenom jedny papuče, a přitom chtěla dvoje, jedny pro svého manžela. A tak v listopadu přiobjednala další. No a v prosinci sice měla papučí už dost, ale zase se jí všechny kamarádky ptaly, odkud má ten voňavý šampon. Tak v prosinci doobjednala šampony pro své kamarádky. 

A podobnou životní, neboli zákaznickou, cestu měl i pan Milý a pan Jasný. Takže správný výpočet ve skutečnosti vypadá takto:

10 objednávek – 5 opakujících se záznamů = 5 unikátních zákazníků

Deset objednávek za tři měsíce bylo vytvořeno přesně 5 unikátními zákazníky. A někteří z nich se stali vracejícími se, nebo dokonce stálými zákazníky. To ale můžeme vyhodnotit až později.

U tohoto příkladu si můžeme zopakovat i ten předešlý. Návštěv na webu bylo skutečně 45 za zvolené období. Nejedná se však o unikátní návštěvy, ale o součet celkových návštěv za daný měsíc. A jak vidíme už podle objednávek, rozhodně se nejedná o 45 unikátních návštěv. 

A protože nám k vyhodnocení chybí celý kontext, nedokážeme v tomto případě říci, kolik celkem unikátních návštěv za zvolené období tří měsíců e-shopem prošlo. 

Počet nových a vracejících se návštěvníků

Stačí se však podívat do Google Analytics 4, a velmi snadno zjistíme, kolik návštěvníků bylo nových, a kolik z nich vracejících se. 

Jak vidíme, celkem přišlo na e-shop za zvolené období tří měsíců 44 unikátních, tedy nových, návštěvníků. Tři návštěvníci se na web znovu vrátili – stali se z nich tedy vracející se návštěvníci. Z celkového čísla 45, však člověku jde opět hlava kolem. Hned vysvětlíme.

Návštěvníci, kteří ve zvoleném období přišli na náš web jako noví a zároveň se i vrátili, jsou započítáni dvakrát. Jednou jako noví uživatelé, podruhé jako vracející se uživatelé.

Hotelový problém v Datalook reportech 

I v Datalooku existují reporty, ve kterých se hotelovému problému nevyhneme. Máme pro vás proto připravený další příklad, kde si ukážeme, jak se vyhnout nepřesné interpretaci.

Konkrétně se jedná o modul Zákaznická analytika, report Retence, část „Vracející se zákazníci a jejich objednávky v porovnání k celku“ (starší verze reportu je po vizuální stránce odlišná, ale vysvětlení je totožné).

Častou chybou je opět manuální sčítání zákazníků za jednotlivé měsíce/dny a následné porovnání výsledku s uvedeným celkovým součtem. Jak už víte z předešlých kapitol, počet zákazníků za jednotlivé měsíce/dny nebude odpovídat celkovému součtu za zvolené období. 

Stejně jako vaše zdrojové nástroje, jakým je například dříve zmíněný Google Analytics 4, v souhrnném čísle za zvolené období přepočítáváme (tzv. deduplikujeme) zákazníky. Tak, aby byl každý započítaný pouze jednou, i přesto že provedl opakované objednávky.

Další sekcí, kde se u nás můžete setkat s hotelovým problémem je „% vracejících se zákazníků„. Tato metrika sleduje podíl vracejících se zákazníků oproti celkovému počtu zákazníků. Jen pro připomenutí, do celkového počtu zákazníků se počítají zákazníci, kteří nakoupili pouze jednou, i ti, kteří nakoupili víckrát. 

V tabulce si můžete všimnout, že v konkrétních měsících je % vracejících se zákazníků mnohem vyšší než-li celkový výpočet. V konkrétních měsících totiž nebereme v potaz, zda daní zákazníci nakoupili i v dalších měsících. Oproti tomu celkový výpočet za dané období tuto skutečnost bere v úvahu.

Lze tedy říci, že čím více opakovaných nákupů zákazníci uskuteční, tím bude výsledné procento vracejících se zákazníků nižší.

Pokud vám podobné záhady nedají spát, tak se na nás můžete obrátit a posvítíme si na to společně. 

Napište nám