V zásadě všechny výstupy máme k dispozici díky spolupráci s českým nástrojem Marketing Miner. I když původně profilovaný jako SEO nástroj, je to dnes opravdu velmi všestraný a výkonný pomocník, který vám dovolí analyzovat konkurenci, zvýšit výkon placených kampaní i provoz z organického vyhledávání. Mrkněte na něj.

Základní dataset e-shopů

Našim cílem bylo ve výzkumech obsáhnout skutečně reálný obrázek o 42 000+ e-shopech, který by měli být v České republice aktivní (dle webu Česká-Ecommerce.cz). Jako základ jsme české či v česku působící weby začali posuzovat, zdali jsou na Heureka.cz či Zbozi.cz označené jako e-shop.

Odebrali jsme již neexistující či jinak nefunkční e-shopy. Ručně jsme kontrolovali vzorek dat a odebrali e-commerce weby, které ale nejsou dle našeho chápání internetový obchod jako např.: skrz.cz, invia.cz, favi.cz, fler.cz apod.

Tady se dostáváme k důležité otázce, co je to vlastně českým e-shop. Po diskusi se zástupci Ascociace pro elektronickou komerci si uvědomujeme, že je to vlastně velmi složité. Víme, že náš výzkum bude mít odhadovanou nepřesnost na úrovni 5 – 10 % a to proto, že:

  • i přes manuální kontrolu nám určitě v databázi zůstali nějaké weby, které nejsou e-shopy
  • naopak existují e-shopy, které nejsou zapsané ani na firmy.cz ani na heureka.cz. Bude se jednat zřejmě o nejmenší hráče, ale pár takových jistě bude a v naší databázi nejsou
  • existují e-shopy, které vrací stavový kód 200 ale přitom jsou již nefunkční – mohou se tak ocitnout v naší databázi
  • nové e-shopy vznikají a některé zanikají. Naše databáze vznikla k datu 15.11.2018 a od té doby není aktualizovaná

Tímto procesem vznikl set 38 000 URL, které popisují české e-shopy.

Další práce s datasetem

Následně tento seznam adres používáme na vstupu nástroje Marketing Miner – ten nám pomohl detekovat CMS a získat spousta dalších dat, která budeme prezentovat na Reshoper Datablogu.

Výběr CMS / e-shopových řešení

V našich studií pracujeme se seznamem e-shopových řešení. Jedná se o všechna řešení, která jsme schopni detekovat a současně u nich vidíme alespoň 100 e-shopů. Proto se v seznamem většinou nenalézají řešení jako např. Wix či Shopify, u kterých jsme detekovali jen 71 resp. 59 e-shopů. Z podobného důvodu zatím v naší studii nejsou e-shopy na platformách Simplia, ByznysWeb, Atomer, WEXBO, ClickEshop, které zatím neumíme detekovat. Tyto řešení v těchto dnech kontaktujeme a zkusíme získat další data přímo od nich.

Měření rychlosti webů

Pro určení Speed Indexu jsme používali API PageSpeed Insights verze 5. Pro porovnávání velkých českých e-shopů jsme provedli 3 nezávislé měření a následně interpretujeme aritmetický průměr.

Pro interpretaci FCP jsme používali BigQuery z Chrome UX Reports. Data z Chrome UX reportu jsou mnohem přesnější a lépe vypovídající o realitě, ale z našeho vzorku 38 000 e-shopů je v Chrome UX reportech dostupných jen 7 300. To proto, že Chrome UX Report zahrnuje jen domény s určitou minimální úrovní návštěvnosti.

Velké e-shopy v našem přehledu

V našich přehledech pracujeme se setem 15 e-shopů, které označujeme jako „velké české e-shopy“. Nejde v tomto případě o TOP 15 českých e-shopů dle obratu či počtu uživatelů. Takové informace bohužel nejsou veřejně známé a ani my k nim nemáme přístup. Proto jsme si po konzultaci s Asociací pro elektornickou komerci vybrali vzorek 15 všem dostatečně známých e-shopů pro tuto datovou reprezentaci. Není pochyb, že dle různých metrik půjde tento seznam seřadit jinak a budou v něm figurovat jiní hráči. Berte to tedy prosím jako zjednodušení.

Velikosti e-shopů dle objemu vyhledávání z Google

Pro naše potřeby dělíme e-shopy dle velikostních skupin (malé, střední, velké, obrovské), které odráží organický provoz z vyhledávače Google. Marketing Miner v tomto případě použil set 2 milionů nejhledanějších dotazů na Google. Následně stáhl prvních 100 výsledků ke každému z dotazu a uložil si domény. Každá pozice má nějaké odhadované průměrné CTR, které bylo použito do vzorce získané návštěvnosti (hledanost * pozice * odhadované CTR). Posčítáním a přiřazením k doménám bylo dosaženo těchto závěrů.

Analýza nástrojů pro sledování uživatelů

V této studii používáme funkcionalitu Marketing Mineru pro detekci jednotlivých měřících kódů z kategorie Audience Measurement.