Vilka sju siffror som räknas i B2B, hur ROI räknas vid långa cykler och vad A/B-tester ger vid lite trafik.
Hur man mäter de faktiska väntetiderna, vilka fem ställen som kostar mest tid och vilka åtgärder som verkar där i respektive fall – utan press på kunden.
Tre alternativ i jämförelse – serverloggar, samtyckesfria analystjänster och egendrivna lösningar – med det man vinner och ger upp i respektive fall.
Varför månadsjämförelser vid långa cykler är systematiskt fel, hur kostnader och intäkter tillskrivs rätt i tiden och två hjälpstorheter.
Varför klassiska A/B-tester under några tusen besökare inte säger något och vilka fem förfaranden som fungerar i stället.
Varför procentsatser av omsättningen leder vilse, vilka tre storheter som faktiskt bestämmer nivån och hur man fördelar budgeten på de fyra posterna.
Varför öppningsfrekvensen knappt mäter något längre, vad som faktiskt avgör öppnandet – och vilka fyra spakar som verkligen verkar.
Sex ansatspunkter från formulärfältet till kanalbytet – med arbetsinsats, väntad verkan och den ordning man faktiskt tar dem i.
Fasta skrivregler, en kort värdetabell och ett centralt register – så sätter man upp kampanjmärkning så att utvärderingen ger något även efter två år.
Hur man känner igen AI-trafik, hur man skiljer den rent från andra källor, vad serverloggen visar därutöver – och var mätningen ärligt talat tar slut.
Ett upprepbart förfarande med fast frågelista, rena provvillkor och en utvärdering som leder till konkreta uppgifter – i stället för tillfälligt provande.
Vad varje siffra besvarar, hur ofta man tar fram den och när den leder vilse – med de tre nyckeltal man med gott samvete kan utelämna i små företag.
