Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [149]
Важно понять, что даже если KPI пройдет приведенные выше проверки и будет полезен для вас сейчас, к нему рекомендуется переодически возвращаться и проверять по персональному списку, релевантен ли он еще для вашего бизнеса и предоставляет ли он до сих пор ценные данные.
Единственное, что в бизнесе и жизни остается постоянным — это изменения[46]. Через некоторое время бизнес-проблемы и стратегические цели усугубятся. Вы должны ожидать 20-процентной ротации среди главных KPI каждые полгода. Даже если они изменяются не так часто, то со временем, по крайней мере, параметры вашего бизнеса изменятся, и ваш KPI устареет, перестав предоставлять достоверную информацию.
Подведем итог: никто за исключением вас не знает, каковы должны быть ваши стандартные KPI (отбросьте все блоги, книги и мнения экспертов в сторону). Лучшее, на что способны внешние исходные данные — это положить начало переходу к дальнейшим самостоятельным исследованиям (и другим ваш результат вряд ли подойдет). Не забывайте, что вы уникальны, не отрывайтесь от реальности, применяйте проверку “ну и что”, время от времени сверяйте темп с развитием бизнес-стратегии и не забывайте о ротации собственных стандартных KPI. Вот простой рецепт достижения успеха.
Глава 14. Передовые концепции — ускоритель веб-аналитики
Вы вполне можете быть суперзвездой аналитики. Независимо от того, как долго вы барахтались в обширном океане последней, находитесь на плоту или борту океанского лайнера, в этой главе вы изучите методы, концепции и приемы передовой веб-аналитики, которая поможет вам поднять ставки в игре и быстрее, дешевле и проще достичь цели.
Возможно, я зашел с этой аналогией несколько далековато, но содержимое этой главы - та отправная точка, которая поможет вам по-новому взглянуть на ваши данные и просеять их через более интеллектуальное сито в поисках понимания, исходя из которого вы и ваши ключевые заинтересованные лица можете принять меры.
Все-таки хотелось бы, чтобы наши ключевые партнеры внутри компании и лица, ответственные за бизнес, использовали данные веб-аналитики гораздо чаще, принимая эффективные решения (как это были кратко затронуто в главе 13, “Месяц 8. Развенчание мифов о веб-аналитике”). Поэтому в первую очередь следует позаботиться о том, как сделать рекомендации и решения заслуживающими доверия. Стоит ли рекомендовать руководящие действия или просто выдавать данные?
Проблема заключается в способности отделить сигнал от шума и облегчить обнаружение различия между ними. Одним из мощнейших союзников в этом деле является наша старая добрая подружка статистика (возможно, зачастую недооцениваемая).
Концепция, которую мы будем использовать, называется статистической значимостью (statistical significance)>[47]. Определение, как обычно, даст Википедия: “В статистике результат считается значимым, если его случайность маловероятна. Статистически существенное различие означает, что существует статистическое доказательство наличия различия.” Вычисление статистической значимости[48] между двумя наборами результатов деятельности позволяет удостовериться в наличии реального результата, а также в том, что это различие действительно существенно (или настолько мало, что не имеет никакого значения).
Давайте рассмотрим практическое применение статистической значимости на двух примерах из реальной жизни.
В первом случае вы отвечаете за проведение кампаний по электронной почте для вашей компании. В ходе последних кампаний вы выдвигаете потенциальным клиентам два предложения. После анализа данных результат деятельности выглядит так:
ответов на предложение 1: 5 300;
заказов: 46;
показатель переходов: 0,87%;
ответов на предложение 2: 5 200;
заказов: 55;
показатель переходов: 1,06%.
Лучше ли предложение 2, чем предложение 1? Его показатель переходов “лучше” на целых 0,19 процентов.
Вы можете решить, какое из двух предложений лучше, при количестве заказов меньше 60? Для предложения 2 вы получили примерно по 9 заказов на каждые 100 посетителей. Звучит привлекательно.
Применив простой калькулятор статистической значимости, можно установить, что среднеквадратичное отклонение по двум показателям переходов составляет лишь 0,995 и статистически несущественно. Это означает, что различие, вероятней всего, является шумом, порожденным различием в показателях переходов.
Совет. Вы можете загрузить калькулятор статистической значимости с сайта http://www.teasley.net/free_stuff.htm (или непосредственно с URL: http://www.teasley.net/statcalc.xls). Интерактивный калькулятор статистической значимости от Moore Wallace: http://snipurl.com/calc2. Вы можете также проверить оба интерактивных калькулятора, воспользовавшись инструментом проверки от Analytical Group: http://snipurl.com/sigtest.
Во втором случае вы делаете потенциальным клиентам два предложения в составе кампании электронной почты. Результаты деятельности выглядит так:
ответов на предложение 1: 5 300;
заказов: 46;
показатель переходов: 0,87%;
ответов на предложение 2: 5 200;
заказов: 63;