Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [152]
Это не совсем обнадеживающая картина, но радует хотя бы то, что за пять минут работы мы узнали многое и можем сразу же рекомендовать по крайней мере пару действий.
Вы можете существенно усилить свой сегментированный анализ, применив такое мощное оружие, как тенденции (trending). Если анализировать приведенные выше сегментированные данные на протяжении некоторого времени, то можно получить представление, подобное приведенному в табл. 14.1.
Не очень симпатично, но я уверен, что даже без контекста вы можете проанализировать эти числа и извлечь из них достаточно понимания для выработки действий. Чисел в этом примере немного, но вы вполне можете вообразить, насколько это может быть полезно при анализе массивов данных вашего веб-сайта.
Графа Общий бенчмаркинг из тенденций (Overall Benchmark from Trend) в табл. 14.1 — это средняя годовая эффективность. Она прекрасно позволит выяснить, как шли дела за последний месяц. В главе 11 мы обсуждали метод создания внутренних бенчмаркингов с использованием данных собственного веб-сайта, позволяющий получить больше контекста по эффективности. Конечно, вы можете улучшить эту таблицу, если заранее установите цели и не будете в обязательном порядке использовать этот простой бенчмаркинг.
Хотелось бы надеяться, что вы убедились в мощности сегментации, продемонстрированной даже в таком простом примере. Для вашего бизнеса и веб-сайта, возможно, время на сайте не столь важно. Вероятно, гораздо важнее просмотры страниц, показатель переходов или кампании DM. Возможно, вы полагаетесь только PPC/SEM. Вы можете сегментировать по URL реферреров, или посетителям, видевшим содержимое некоторого типа или купившим кое-какие товары, либо по посетителям, использующим внутреннюю поисковую систему или не использующим ее, либо по органическому трафику или посещениям от партнеров, либо по посетителям, глубже проникнувшим внутрь сайта с домашней страницы и т.д., возможности бесконечны.
Поймите то, чем в действительности является ваш бизнес и каковы ваши области стратегического внимания, а затем осуществляйте сегментацию. Дайте себе клятву, что сегодня вы в последний раз передали сделанный в Excel огромный отчет о наиболее популярных страницах сайта. Замените его отчетом о наиболее популярных страницах сайта, просматриваемых всеми посетителями, с учетом поискового трафика, а также о самых результативных партнерах (или нечто иное).
Не забывайте, что нет такого KPI, который бы нельзя было сделать более эффективным, применив сегментацию. Сегментация — это то, что позволяет задавать вопросы и получать ответы, ведущие к действиям по улучшению веб-сайта. Наблюдая показатель, вы должны инстинктивно стремиться сегментировать его по крайней мере на три уровня вглубь. Это самый верный путь, чтобы стать суперзвездой аналитики.
Большинство веб-предпринимателей имеют сотрудника, ответственного за просмотр стандартизированных отчетов, создаваемых инструментом веб-анализа. Поэтому отчеты выходят по расписанию и публикуются либо на веб-сайте, либо рассылаются по электронной почте как приложения. Они хороши и их много, а человек, рассылающий их, сидит и ждет похвал, а бизнес — принятия мер.
Как ни печально, но действия и похвала случаются редко. Обычно одно сплошное расстройство из-за того, что никто не использует отчеты. Аналитик мог бы сказать: “До бизнеса это просто не доходит” или “Здесь так много важнейших данных, а никто их не использует”, или “Ну что здесь сложного? Я создал отчет и послал его вам, почему вы не начинаете принимать меры?” Я уверен, что у вас есть и собственные выражения.
Работа веб-аналитика трудна, и, даже преодолев все препятствия по получению данных, проблемы остаются: необходимо убедить людей выслушать вас и принять меры на основании вашего анализа и понимания.
Существует множество причин, по которым компании, имея массу данных, не используют их для принятия мер. Одна из основных причин в том, что горе-аналитики не знают, что делать с данными. Аналитики увязают в session_id, shopper_id, evar, параметрах и строках, в результате чего анализ зачастую выглядит весьма солидно, но при этом совершенно бестолков. Одна из причин, по которой ответственные лица не торопятся принимать меры, заключается в том, что они не понимают результатов анализа в связи с его сухостью.
Это вовсе не означает, что в материалах анализа и рекомендациях нужно избегать технических данных или сухих цифр. Просто попытайтесь сделать их более понятными с точки зрения не аналитиков и бизнес-пользователей, а обыкновенных людей.
Для большей наглядности в отчете можно использовать “симпатичные картинки” (слайды, графики, красочные таблицы или снимки экранов отчета о плотности щелчков). Это может также подразумевать употребление терминов, которые скроют часть специфики и сделают наши данные более простыми и понятными остальным.
Например, вместо того чтобы демонстрировать наиболее ценный трафик на вашем веб-сайте в виде таблицы, в которой указан размер клиентского сегмента, просмотры страниц каждым сегментом и время, потраченное им, вы можете создать симпатичную картинку, представленную на рис. 14.5.