Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [142]
Инструменты (например, WebTrends или IndexTools) позволяют также группировать большие части содержимого на сайте, чтобы помочь понять его потребление. Вы должны абсолютно точно понимать назначение этого ключевого показателя для ваших веб-сайтов.
Во-вторых, отчет последовательности помогает оценить влияние страниц и групп. Это вопрос денежный. Если вы структурируете веб-сайт для повышения результативности (например, по заказам, стимулам или ответам технической поддержки), отчет последовательности вычисляет степень влияния каждой страницы сайта на посетителей с точки зрения результата деятельности. ClickTracks анализирует все сеансы посетителя на сайте (а следовательно, просматриваемые страницы) и выбирает страницы, которые видело больше людей перед переходом к следующей стадии, и помечает ее в отчете как более темную (а также указывает процент).
Это замечательно потому, что простой просмотр более темных страниц позволит определить, например, что о системных требованиях никто не заботится, а страница “мы на рынке уже 10 лет” является наиболее важным и убедительным аргументом для людей, добавляющих товар в корзинку.
На рис. 13.3 можно сразу идентифицировать содержимое веб-сайта, за которое клиенты проголосовали как за влияющее на их щелчки (помните, щелчки привязаны к результату деятельности!). При этом вы решаете один из наиболее важных дефектов анализа: даже если 90% людей на вашем сайте следуют указанным путем по 10 страницам и совершают приобретения, то какое содержимое повлияло на их решение купить? Теперь вы можете ответить на этот вопрос.
В отчете последовательности несущественно, прошли ли посетители от А к Б, В и Г или от А к Г, В и Б, или сразу от Б к Г. Здесь не полагаются на существующую “тропу”; отображается только то, что посетители видят и как каждый увиденный фрагмент содержимого влияет на результат деятельности.
Обратите внимание на крайний правый столбец Exited To (Ушли на) (см. рис. 13.3). Если посетители веб-сайта не следуют стадиям, которые вы создали в своем отчете, то куда они идут? Этот столбец поможет вам уяснить, хорошо ли вы понимаете поведение своих клиентов или должны делать отчет заново (и повторно исследовать сайт). Например, если большинство посетителей переходит со стадии 1 на стадию 3, то, возможно, необходимо изменить отчет, поскольку ваших клиентов не заботит стадия 2.
И наконец, здесь также очень четко видно, как различное содержимое влияет на разные клиентские сегменты. Рис. 13.3 демонстрирует два клиентских сегмента — All Visitors (Все посетители) (зеленый цвет) и Search Traffic (Поисковый трафик) (синий цвет). Каждая группа, безусловно, интересуется различными частями содержимого. Представив этот тип знаний, вы можете определить, что нужно каждому клиентскому сегменту, а затем применить это знание для персонализации.
Автор полагает, что все больше исполнителей веб-анализа будут осуществлять некий тип подобного анализа из-за его возможности обеспечить глубокое понимание важнейших факторов.
Сегодняшний способ проведения анализа троп делает его похожим на коммунизм (самые искренние извинения всем, кого это может оскорбить). Имеются откровенные или тайные намерения контролировать и попытки регулировать все, говорить, что нам лучше известно, чего вы хотите и вырабатывать некий способ мышления.
С другой стороны, веб — это абсолютно индивидуалистская среда, и нам всем как одному нравятся различные вещи, все мы имеем определенные предпочтения и мнения, а также собственные способы достижения целей. Красота веб заключается в том, что здесь возможно все, и это может быть сделано дешево и при помощи легкодоступной технологии. Так зачем проводить типичный анализ троп и пытаться изобрести некий направляющий способ навигации, просмотра или покупки? Почему бы не выработать глубокое и богатое понимание клиентов, а затем обеспечить их различными возможностями просмотра веб-сайта, приводящих к конечной цели, причем способом, предпочитаемым ими?
Разбудите среди ночи любого веб-аналитика или даже владельца веб-сайта и спросите, что он измеряет. Его первыми словами будет показатель переходов (conversion rate). Вполне также вероятно, что веб-аналитика, которого вы будите, как раз мучили кошмары о попытках повышения данного показателя на его веб-сайте!
Большинство практиков веб-аналитики определяют показатель переходов как процент посетителей сайта, которые делают то, что хочет компания — обладатель вебсайта: оформляют заказ, подписываются на электронную почту и т.д. Значительно реже его измеряют как переход с домашней страницы на определенную страницу или с одной страницы на следующую.
Измерение показателя переходов — это обычно краеугольный камень, если не король, королева и шут, любой веб-аналитической программы. Это, возможно, самый первый KPI, который измеряет любой хороший аналитик, и обойти его, казалось бы, невозможно. Мы рапортуем о его снижении и повышении по цепочке руководства, и он занимает первое почетное место в нашем отчете начальству.
В конце концов, почему бы и нет? Логика в том, что если ваш показатель переходов составляет 2,2% (например, по результатам исследований Shop.org для сайтов розничной торговли за второй квартал 2006 года) и если вам удастся поднять его на 0,01%, вы получите миллион долларов дохода (можете заменить эти цифры собственными)!