השוואה שנתית
השוואה של תקופה לאותה תקופה בשנה שעברה, במקום לחודש הקודם.
עונתיות
Seasonality
תנודה חוזרת ומוכרת בביקוש לפי תקופה: חגים, סוף שנה, חופשות, תחילת רבעון. בלי לנטרל אותה כל ירידה נראית כמו בעיה וכל עלייה נראית כמו הצלחה. בשוק הישראלי לוח החגים מזיז את הביקוש בצורה חדה במיוחד. ראו מתי להתחיל.
עודכן:
תנודה שחוזרת, ולכן אפשר לצפות אותה
עונתיות היא שינוי בביקוש שחוזר על עצמו באותן תקופות בכל שנה. חגים, חופשות, סוף שנת מס, פתיחת שנת לימודים, תחילת רבעון. מה שמבדיל אותה מתנודה סתם הוא החזרתיות: אם זה קרה גם אשתקד וגם לפני שנתיים, זו עונתיות. אם זה קרה פעם אחת, זה אירוע.
השוק הישראלי חריג בעוצמה של זה. לוח שנה כפול, שרשרת חגים שנעה בין ספטמבר לאוקטובר ומזיזה את עצמה בין השנים, פסח שנע בין מרץ לאפריל, ואוגוסט שמתנהג אחרת מכל חודש אחר. עסק שמשווה חודש לחודש בלי להתחשב בזה קורא את התנודה של הלוח ומדווח עליה כביצועים.
למה זה נכנס דווקא למדידת נראות ב-AI
אפשר היה לחשוב שזו בעיה של פרסום ומכירות בלבד. בפועל העונתיות נכנסת לכאן משלושה כיוונים.
הראשון הוא נפח השאלות. כשפחות אנשים שואלים בקטגוריה, פחות אנשים מגיעים אליכם דרך תשובה, גם אם הופעתם בדיוק באותה מידה. הדגימה שלכם לא תראה שינוי, ותנועת ההפניה תרד, וזה ייראה כמו סתירה שאין לה הסבר.
השני הוא הרכב השאלות. בתקופה שבה הקטגוריה חמה, אנשים שואלים שאלות ממוקדות יותר, כאלה עם מחיר, מיקום או זמינות. בתקופה שקטה יותר הם שואלים שאלות הגדרה. שני סוגי השאלות נענים בצורה שונה לגמרי, ולכן גם הסיכוי להופיע משתנה.
השלישי הוא מה שאתם עושים. רוב העסקים מגדילים תוכן ותקציב בעונה שלהם, ולכן העבודה והביקוש נעים באותו כיוון. זה מייצר בדיוק את המצב שבו הכי קשה לדעת מה גרם למה, ולכן לוח העבודה השנתי הוא חלק מתכנון הקידום בתשובות.
איך מפרידים בין עונה לבין שינוי אמיתי
הכלי הראשון הוא השוואה לאותה תקופה בשנה שעברה, ולא לחודש הקודם. זה נשמע מובן מאליו וכמעט אף אחד לא עושה את זה, כי זה דורש שהמדידה תהיה זהה לאורך שנה שלמה. ראו השוואה שנתית.
הכלי השני הוא להסתכל על היחס ולא על הנפח. אם מספר הפניות ירד ואחוז הפניות מתוך הכניסות נשאר אותו דבר, השוק התכווץ ואתם לא. זו הבחנה שמצילה החלטות תקציב.
הכלי השלישי הוא קבוצת השוואה. מתחרים שנמדדים באותה הרצה יורדים יחד אתכם בעונה שקטה. כשרק אתם יורדים, זה כבר לא הלוח.
ובמקרים רבים אין מספיק היסטוריה כדי לעשות אף אחד מהשלושה. אז הדבר הנכון הוא לרשום את ההשערה ולחכות שנה, במקום להסביר את הירידה בהסבר שנשמע טוב.
הלוח הישראלי ואיך הוא שובר השוואות
חגי תשרי נעים בין השנים בכמה שבועות. שנה אחת רוב אוקטובר מושבת ושנה אחרת רוב ספטמבר. השוואה של אוקטובר לאוקטובר, שנראית כמו השוואה שנתית תקינה, יכולה להעמיד חודש עם שני ימי עבודה מלאים מול חודש כמעט שלם.
אותו דבר קורה בפסח, שנע בין מרץ לאפריל, ובשבועות, שנופל לפעמים בשבוע אחר. הפתרון המעשי הוא להשוות תקופות שמוגדרות ביחס לחג ולא ביחס לתאריך: השבועיים שלפני החג מול השבועיים שלפני החג אשתקד.
שווה גם לספור ימי עבודה בפועל ולרשום אותם ליד כל חודש. מספר אחד בגיליון שמתעד כמה ימי פעילות היו באמת מסביר בדיעבד חצי מהתנודות שנראות מסתוריות.
מה זה אומר על לוח הזמנים של העבודה
אם השפעה של עמוד חדש נמדדת בשבועות עד חודשים, ואם העונה שלכם נמשכת שישה שבועות, אז עבודה שמתחילה שבוע לפני העונה לא תיבחן השנה. היא תיבחן בשנה הבאה.
המסקנה המעשית פשוטה וקשה לביצוע: מתחילים לעבוד על עונה כמה חודשים לפניה, ומודדים אותה מול העונה המקבילה ולא מול החודש שלפני. ראו מתי להתחיל.
ויש כאן גם צד שמקל. בעונה השקטה שלכם יש פחות לחץ לתוצאה מיידית, וזה בדיוק הזמן שבו אפשר לעשות שינויים ולמדוד אותם בלי שכל השוק זז מסביב.
איך זה נראה בפועל
תרחיש מומצא: מכון שמעביר קורסי הכנה למבחני כניסה. הביקוש שלו מרוכז בשני גלים בשנה, לפני מועדי הבחינה, ובין הגלים הוא כמעט נעלם.
המכון מתחיל לעבוד על נראות במנועי AI בפברואר. במרץ ובאפריל המספרים עולים יפה: יותר הופעות בסט השאלות, יותר כניסות, יותר פניות. במאי הכל נופל.
השאלה בישיבה היא מה השתבש. התשובה היא שכלום לא השתבש, פשוט הסתיים גל ההרשמה. בשנה שעברה אותה נפילה קרתה באותו שבוע בדיוק, אבל אז אף אחד לא מדד ולכן אין את המספר.
מה שנעשה: נבנתה טבלה שמחזיקה את מספר הפניות לפי שבוע ביחס למועד הבחינה ולא ביחס לתאריך. בשנה שאחריה אותו שבוע כבר היה ניתן להשוואה, והשאלה הפכה מהאם ירדנו לבכמה השבוע הזה שונה מהשבוע המקביל.
הפרט שנוסף אחר כך היה מעניין יותר. בתוך הגל, סט השאלות הראה שהמכון מופיע בעיקר בשאלות מחיר ומועדים, וכמעט לא בשאלות הגדרה על המבחן עצמו. את פערי התוכן האלה אפשר היה לסגור דווקא בעונה השקטה.
זוויות שונות
לעסק שירותים מקומי
העונתיות כאן חדה ומקומית, ולפעמים היא לא קשורה ללוח הארצי בכלל: מזג אוויר, אירוע באזור, תקופת חופשות של קהל ספציפי. שווה לרשום ביומן את האירועים המקומיים לצד המספרים, כי אף כלי לא יודע עליהם.
לחנות מקוונת
ימי מכירות מרוכזים מעוותים כל ממוצע שעובר דרכם. חודש שכולל אירוע מכירות אחד גדול לא בר השוואה לחודש רגיל, ולכן מוציאים את הימים האלה לשורה נפרדת במקום למרוח אותם על החודש.
לעסק B2B
העונתיות פחות קשורה לצרכן ויותר ללוח התקציבים של הלקוחות. סוף רבעון וסוף שנת כספים מזיזים החלטות רכש, וזה משפיע על מהירות הסגירה יותר מאשר על נפח הפניות.
מה זה אומר בפועל
הוסיפו לגיליון המדידה שתי עמודות שלא עולות כלום: כמה ימי עבודה היו בתקופה, ומה קרה בלוח. אחרי שנה יהיו לכם שתים עשרה שורות שמסבירות את רוב מה שנראה כרגע כמו רעש. בלי זה, כל ירידה עונתית תגרור בדיקה, וכל עלייה עונתית תיזקף לזכות מי שבמקרה עשה משהו באותו חודש.
איך בודקים את זה לבד
- הוציאו מכלי הניתוח שלוש שנים אחורה של כניסות לפי חודש, אם יש לכם כאלה.
- סמנו את החודשים שבהם חלו חגים ארוכים, וכתבו ליד כל אחד כמה ימי פעילות מלאים היו בו.
- חפשו דפוס שחוזר בשתי שנים לפחות. דפוס שקרה פעם אחת אינו עונתיות.
- בדקו אם הדפוס מופיע גם ביחס, למשל אחוז הפניות מהכניסות, ולא רק בנפח המוחלט.
- הגדירו את התקופות שלכם ביחס לאירוע ולא ביחס לתאריך, למשל שלושת השבועות שלפני החג.
- רשמו את ההגדרה הזו בקובץ, והשתמשו בה בשנה הבאה במקום להמציא חלוקה חדשה.
המלכודת
המלכודת עובדת לשני הכיוונים, וזה מה שהופך אותה למסוכנת. יש מי שמייחס לעצמו עלייה עונתית ומרחיב תקציב על סמך משהו שהיה קורה בכל מקרה, ויש מי שתולה בעונתיות ירידה שנגרמה מבעיה אמיתית, למשל סורק שנחסם או עמוד שהפסיק להיטען. שתי הטעויות נראות סבירות לגמרי ברגע שעושים אותן. ההגנה היחידה היא לבדוק לפני שמסבירים: אם המתחרים לא ירדו, זו לא העונה. אם התנועה ירדה רק בעמודים מסוימים, זו לא העונה.
מתי זה לא רלוונטי לכם
יש עסקים שהביקוש אצלם באמת יציב: שירותים חיוניים, תחזוקה שוטפת, תחומים שנשענים על אירועים אישיים שמתפזרים אחיד על פני השנה. אם בדקתם שלוש שנים ולא מצאתם דפוס חוזר, אל תמציאו אחד. ניסיון לנרמל עונתיות שאינה קיימת מוסיף שכבת חישוב שרק מטשטשת את הנתונים.
שאלות נפוצות
כמה שנות היסטוריה צריך כדי לזהות עונתיות?
שתיים הן המינימום ושלוש עדיפות. דפוס שהופיע פעם אחת הוא אירוע, ואי אפשר לדעת ממנו אם הוא יחזור.
המנועים עצמם עונתיים?
לא ידוע על עונתיות של המנוע. מה שעונתי הוא נפח השאלות והרכבן, וזה מספיק כדי להזיז את התוצאה שלכם.
אוגוסט תמיד חלש?
תלוי לגמרי בקהל. בחלק מהתחומים הוא חודש השיא ובאחרים הוא מת. זה בדיוק סוג הדבר שצריך לבדוק בנתונים שלכם ולא להניח.
איך משווים אוקטובר לאוקטובר כשהחגים זזים?
לא משווים. מגדירים תקופה ביחס לחג עצמו, למשל השבועיים שאחרי סוכות, ומשווים אותה לתקופה המקבילה אשתקד.
כדאי לעצור עבודה בעונה שקטה?
בדרך כלל לא, כי ההשפעה מתגלה בפיגור של שבועות עד חודשים. עבודה בעונה השקטה היא מה שנמדד בעונה הבאה.
מונחים קשורים
נקודת ייחוס
המדידה הראשונה, זו שכל מדידה עתידית מושווית אליה.
אמת מידה
ערך השוואה חיצוני שאליו מודדים ביצועים.
קבוצת מעקב
קבוצת גולשים שנכנסה באותו פרק זמן ונמדדת לאורך זמן כיחידה אחת.
דגימה
מדידה של תופעה גדולה דרך חזרה מבוקרת על סט קטן ומייצג.
להרחבה
הערך נבדק מול המקורות הרשמיים של הפלטפורמות. כשמשהו אינו ידוע, כתוב כאן שהוא אינו ידוע. שינויים מתועדים בארכיון העדכונים.
בואו נדבר.
בלי מצגת, בלי התחייבות ובלי שיחת מכירה. עשרים דקות שבסופן תדעו אם יש כאן משהו בשבילכם.
- מה המוצר ומי הלקוח שלכם
- איך נמדדת אצלכם המרה היום
- מאיזה תקציב זה מתחיל להיות הגיוני
לא בקטע של טפסים? info@boostit.co.il