Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [146]
Как ни удивительно, но для большинства веб-предпринимателей ответ на первый и второй вопросы — нет. Но поскольку большинство из нас полагает, что ответ — да, возникает необходимость ответить на третий вопрос (он довольно сложен для большинства предпринимателей, если не сказать — разорителен).
Так каков же типичный результат получения данных в масштабе времени, близком к реальному (скажем, чаще чем каждые два часа)? Существует пять основных результатов гиперповышенного внимания к таким данным.
Мы и так живем в мире, переполненном информацией, ее так много, что зачастую трудно найти действенное понимание из того, что уже имеется, даже после того, как мы разложим все по дням или часам. Данные, поступающие в реальном масштабе времени, обычно ухудшают эту ситуацию, поскольку они поступают часто и не оставляют времени на поиск пресловутой иглы в стоге сена (нетривиальная задача, как вы можете представить). Поскольку за возможность получать данные в реальном масштабе времени приходится, вероятно, прилично доплачивать, вы будете также испытывать давление со стороны руководства, требующего оправдать капиталовложения и объяснить, зачем столько тратить на такой обвал данных и отчетов.
В нашей отрасли еще не общепринято правило 10/90 (см. главу 4, “Критически важные компоненты успешной стратегии веб-аналитики”). Одна из причин в нехватке специалистов с достаточно высокой квалификацией. Но вторая причина в том, что мир веб-аналитики изобилует огромным количеством сложных данных, которые неспособен распознать никто другой. Теперь вообразите, что происходит с данными в реальном масштабе времени.
При наших не бесконечных ресурсах и полном беспорядке нам необходимо обеспечить понимание, причем будучи весьма ограниченными во времени. Передача данных в реальном масштабе времени почти всегда отрицательно влияет на ресурсы и пропускную способность, поскольку организационное и руководящее давление компенсируют коэффициент окупаемости инвестиций (помните, данные в реальном масштабе времени вовсе не бесплатны, за быстрый доступ к ним придется платить).
Это не такая уж и редкость. Инструменты веб-анализа выбирают на основании сложных всеобъемлющих процессов RFP (более подробная информация об оптимальных способах выбора инструментов веб-анализа приведена в главе 5). Обычно комитет, сужающий список подходящих инструментов с 85 до 2, отклоняет тех исполнителей, который не “в реальном масштабе времени”. (Помните взгляд, кто бы не хотел получать данные в реальном времени? Это все равно что спрашивать кого-либо, нравятся ли вам пончики Krispy Kreme. Кто же ответит “нет”?) Зачастую это означает, что большинство инструментов, обладающих другими важнейшими возможностями (скажем, передовая сегментация или интеграция с другими источниками), окажутся отброшены. В результате вы можете выбрать инструмент, который работает в реальном масштабе времени (хоть и дорогой), но через несколько месяцев, когда вы лучше разберетесь в веб-аналитике и отчетах, вы обнаружите ограничения, которые не позволяют получить желаемое.
Если вы имеете внутреннее решение для анализа в реальном масштабе времени, требующее покупки все более мощных машин (обычно многоядерный процессор и масса памяти), способных достаточно быстро обработать огромное количество данных, автоматически собираемых в реальном масштабе времени. Не забудьте, что вы не сможете использовать необработанные данные из журналов (веб-журналов или журналов на базе дескрипторов JavaScript).
Кроме того, чтобы высчитать в реальном масштабе времени все необходимое, придется также выполнять все более и более сложные процессы внутри и вне компании. В своей компании, например, вам может понадобиться осуществить расписание обработки и распределение ресурсов, чтобы отслеживать и контролировать все происходящее, а кроме того, необходимо создавать отчеты, чтобы предоставить обработанные данные людям.
С другой стороны, вам придется реализовать дополнительные процессы получения данных из внешних источников (скажем, от AdWords или от партнеров). Это повышает сложность ваших систем и процессов, что зачастую никак не учитывается руководством, но существенно увеличивает затраты на экосистему.
Зачастую в слово “достоверность” вкладывается неверный смысл, считается оптимальным, когда данные в реальном масштабе времени поступают на ваше устройство BlackBerry. Конечно, это происходит не в каждой организации, но чаще, чем того хотелось бы. Реальный смысл ложной достоверности в том, что мы не склонны учитывать настоящую стоимость данных и недостаток получаемых данных.
В результате получение данных в реальном масштабе времени оказывается дороже, выбор инструмента веб-анализа может оказаться не оптимален, заниматься придется большее составлением отчетов, чем анализом, и вы увеличите сложность поддержки систем и процессов, которые, в свою очередь, приведут к увеличению скрытых издержек.