Авинаш Кошик - Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов
- Название:Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Диалектика
- Год:2009
- Город:Москва Санкт-Петербург Киев
- ISBN:978-5-8459-1480-4
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Авинаш Кошик - Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов краткое содержание
Эксперт в данной области Авинаш Кошик в присущем ему блестящем стиле разоблачает укоренившиеся мифы и ведет по пути к получению действенного понимания аналитики. Узнайте, как отойти от анализа посещаемости сайта, почему основное внимание следует уделять качественным данным, каковы методы обретения лучшего понимания, которое поможет выработать мировоззрение, ориентированное на мнение клиента, без необходимости жертвовать интересами компании.
- Изучите все преимущества и недостатки методов сбора данных.
- Выясните, как перестать подсчитывать количество просмотренных страниц, получить лучшее представление о своих клиентах.
- Научитесь определять ценность показателей при помощи тройной проверки "Ну и что".
- Оптимизируйте организационную структуру и выберите правильный инструмент аналитики.
- Изучите и примените передовые аналитические концепции, включая анализ SEM/PPC, сегментацию, показатели переходов и др.
- Используйте решения с быстрым началом для блогов и электронной торговли, а также веб-сайтов мелкого бизнеса.
- Изучите ключевые компоненты платформы экспериментирования и проверки.
- Используйте анализ конкурентной разведки для обретения понимания и принятия мер.
Здесь также находятся:
- Десять шагов по улучшению веб-аналитики.
- Семь шагов по созданию управляемой данными культуры в организации.
- Шесть способов замера успеха блога.
- Три секрета создания эффективной веб-аналитики.
- Десять признаков великого веб-аналитика.
Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
Многоканальный анализ воздействия
Традиционный мир веб-аналитики существенно страдал также из-за своей изолированности (данные анализа посещаемости веб-сайта). Однако очень мало компаний, больших или малых, имеют собственную изолированную веб-стратегию и бизнес-план. Чтобы понять воздействие веб-канала в целом, веб следует рассматривать как часть большей экосистемы. Для правильного понимания требуется замер воздействия на веб-сайт других каналов (скажем, телевидения или газет) и измерения воздействия веб-сайта на другие каналы (сколько людей используют веб-сайт, но покупают предлагаемый на нем товар через розничную торговлю или по телефону).
Подобное расширение мировоззрения означает, что предоставляемые инструментом веб-аналитики данные помогут облегчить анализ других каналов компании (подразумевается общий анализ клиентов, приобретенных на всех каналах). Это улучшает также качество веб-анализа за счет импорта ключевых данных в инструмент веб-аналитики (подразумеваются базовые метаданные компании, которые отсутствует в данных анализа посещаемости сайта, в данных опроса или в данных об автономных переходах).
Когда понимаешь, что каждый рассматриваемый фрагмент данных приводит к действию, и не просто к действию, а к действию, направленному компанией на достижение практического результата для своих клиентов, неотвратимо осознаешь, что живешь в мире ключевого понятийного анализа. (Обратите внимание на важное отличие: не тех результатов, которых хочет босс, и не тех, которых хочет босс босса, а результатов, которых хотят клиенты.)
На переход в понятийный веб-мир требуется время, но совершив его, получаешь долгосрочные стратегические преимущества (и довольно чувствительную премию или поддержку, или и то и другое вместе для себя лично).
Выяснение, что и почему
Вообразите поход в и из универсама. Если клиент ничего не купил, менеджеры универсама, вероятно, даже не узнают, что он туда заходил. Если клиент нечто приобрел, менеджеры узнают, что было продано (даже узнают чуть больше, если была использована членская карточка (membership card) магазина).
Посещение веб-сайта — совершенно иное дело с точки зрения сбора данных. В его ходе клиент оставляет существенный объем данных несмотря на то, покупает он что-либо или нет.
Веб-сайту известен каждый “проход”, совершенный посетителем, все, на чем он щелкал, как долго оставался на странице, что помещал в корзинку, а затем удалял из нее, и многое другое. Когда посетитель заканчивает покупки, менеджер сайта знает, где он живет, откуда пришел на веб-сайт, на какое предложение откликается, сколько раз покупал прежде и т.д. Если клиент просто пришел и ушел с веб-сайта, менеджер также будет знать все, что тот делал и в каком порядке.
Следовательно, веб обладает широким спектром преимуществ с точки зрения сбора данных о его посетителях. Причем все это без каких-либо нарушений основных принципов приватности клиента (так, например, большинство веб-сайтов не будут даже знать, что его посетил Авинаш Кошик; все, что они зафиксируют, так это идентификатор файла cookie 159ar87te384ae8137). Чтобы вообразить всю сложность проблемы, добавьте к этому немалое количество инструментов, способных немедленно создавать отчеты для всех веб-данных, представленных по каждому мыслимому сектору, а также графики, таблицы и т.д.
Но, независимо от используемого инструмента, все эти данные должны помочь понять, что происходит. Кроме того, независимо от способов обработки данных, они должны сообщить, почему нечто происходит.
Есть информация о щелчках пользователей, страницах, времени на сайте, путях, предложении, коэффициенте снижения количества посетителей и многом другом.
Следует, однако, не упустить во всей этой совокупности данных критически важную грань: почему они щелкали и где? Почему посетители покинули именно эти страницы, а не другие? Почему 50 процентов из них отказались от своих корзин? Почему 90 процентов трафика сайта приходится на чтение самых популярных вопросов службы поддержки, а клиенты продолжают звонить по телефону? Чего не хватает и почему?
Вот почему качественные данные настолько важны. Они способны приблизить к пониманию ответа на вопрос “почему?”. В этом различие между 99 процентами анализа веб-сайта, в результате выполнения которого выяснен мизер, и одним процентом, обеспечившим понимание мнения клиента.
Объединение что (количество) и насколько (качество) может дать колоссальную мощь. Это также критически важно для способности собрать все данные анализа посещаемости сайта и верно проанализировать их в поисках понимания того, как значимые изменения веб-сайта улучшат соответствие ожиданиям клиента.
В распоряжении аналитика имеется множество типов качественных (почему) данных, включая следующее:
• впечатление от бренда и отслеживание мнения;
• удовлетворение требований заказчика;
• показатель сетевого продвижения;
• открытый анализ мнения клиента;
• лояльность посетителя;
• приверженность;
• частота блога (blog-pulse).
Некоторые из перечисленных здесь элементов данных учитывают действия клиента на веб-сайте, другие — то, что клиенты говорят и делают вне веб-сайта, а остальные такие разнообразные факторы, как бренд.
Хотя для качественного анализа предусмотрено множество параметров, вероятно, важнейшими из них будут те, которые определяют действия клиентов (посетителей), т.е. веб-присутствие (Web presence).
Первый остановкой на пути ключевого понятийного анализа является наличие максимального количества данных о взаимодействии клиента с веб-сайтом. Правильное понимание действий посетителя поможет быстрее принять корректное и результативное решение. Сейчас много шума вокруг таких показателей, как значение бренда и частота блога. Эти показатели могут быть второй или третьей остановкой в путешествии, поскольку на них можно не оптимально растратить время и ресурсы, если не получить сначала полного понятия об удовлетворении требований заказчика и завершении задач на веб-сайтах.
Интервал:
Закладка:
