Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [41]
• Это при условии, что большинство инструментов веб-анализа представляет одинаковые показатели. Замалчивается, правда, один факт: почти все эти “стандартные показатели” измеряются и вычисляются каждым исполнителем по-разному! Во всем этом необходимо разобраться.
• Веб изменяется в почти невообразимом темпе. Что-то новое появляется каждый день. Не успеваешь научиться справляться со статическими страницами, появляются динамические. Только удалось овладеть измерениями динамических страниц, создаются улучшенные интерактивные приложения, а на очереди еще Web 2.0. Как правило, исполнители веб-анализа немного отстают в предоставляемых решениях. Поэтому не исключено, что аналитик окажется перед необходимостью делать все самостоятельно (или отстать).
• И наконец, действенное веб-понимание, или ключевой понятийный анализ (Key Insights Analysis — KIA), не приходит просто из данных анализа посещаемости сайта. Необходимы люди, обладающие достаточным интеллектом и имеющие деловую сообразительность, которые способны связать результаты анализа посещаемости сайта с другими источниками информации.
Обо всех этих резонах редко вспоминают, ассигнуя деньги на приложение веб-аналитики и надеясь на их успешное возвращение. Предоставив доступ к своему дорогому (на самом деле дорогому!) и любимому инструменту аналитики человеку, нанятому на полставки или администратору по информационным технологиям, нельзя надеяться на помощь в принятии эффективных управленческих решений. Необходимо внести пропорциональный вклад в хорошо продуманную кадровую стратегию (и вспомогательные процессы), чтобы появились люди, способные выработать и воплотить успешную программу веб-аналитики.
Если складывается мнение, что компания не следует правилу 10/90, можно избрать один из следующих путей:
1. Заполучите бесплатную учетную запись на Google Analytics по адресу www.google. com/analytics (либо раздобудьте бесплатный инструмент ClickTracks Appetizer или бесплатный инструмент веб-анализа от Microsoft, который “скоро появится”, или исходный код Gatineau).
2. Добавьте в конец двухминутного процесса регистрации дескриптор JavaScript. Параллельно с дорогим и любимым инструментом веб-аналитики, который имеется в распоряжении, реализуйте на веб-сайте аналитику Google Analytics.
3. Определите уровень различий между двумя наборами ключевых показателей (например, количество посетителей, переходов, просмотров страниц и т.д.) и вычислите коэффициент различий (например, дорогой инструмент фиксирует на 10 процентов больше посетителей, чем Google Analytics, а просмотров страниц на 10 процентов меньше). Его можно использовать в будущем для сравнения ежегодных тенденций.
4. Отмените контракт с любимым и весьма дорогим исполнителем анализа. Используйте эти 40 000, 80 000 или 160 000 долларов, чтобы нанять интеллектуального аналитика (нормальная зарплата порядка 50 000 долларов и выше), а остальную часть денег положите в собственный карман. Хороший аналитик сможет извлечь из данных Google Analytics столько же смысла, сколько из данных старого инструмента. На самом деле умный аналитик, вероятней всего, извлечет из данных Google Analytics намного больше смысла по сравнению с составителем отчетов на полставки (как правило, потому, что аналитик мыслит на куда более сложном уровне).
5. По мере роста в компании уровней здравого смысла и сложности процессов, вероятно, через год, два или три может появиться возможность выложить 200 000 долларов за инструмент веб-анализа и извлечь из этого соответствующий объем дохода. (Следующая глава демонстрирует оптимальный метод выбора инструмента веб-анализа.)
Самое замечательное здесь то, что даже дойдя до третьего этапа, вполне можно уходить — никакого вреда и суеты, а опыт получен ценнейший. Но прохождение остальных этапов будет означать ответственность за перераспределение финансов и кадры (внутренние или внешние), способные высвободить мощь терабайтов собранных данных и их преобразование в байты действенного понимания (строки сообщения электронной почты!).
Правило 10/90 приветствуется большинством исполнителей веб-анализа. После многолетних попыток заработать на продаже количественных отчетов и сложных инструментов они поняли, что не имеют больше ключей к успеху — успех определяют люди, которым они вручают инструмент. Исполнители публично заявили (например, на блоге автора), что предпочли бы сделать так, чтобы компании вкладывали капитал в хороших аналитиков и ответственных лиц, способных использовать устрашающие объемы данных, фиксируемых в веб. Это реализация того основополагающего факта, что то, что хорошо для клиента, хорошо для бизнеса исполнителя тоже.
Правило 10/90 задевает некоторые интересы; вот три из наиболее важных соображений на сей счет.
90 процентов бюджета на аналитиков; это уже слишком!
Достаточно честно. Тяжела сама мысль, что 90 из 100 долларов инвестиций на анализ пойдут аналитикам и на ресурсы, обеспечивающие анализ. Сюда относятся веб-аналитики, возможно, старший веб-аналитик (который может помочь с проверкой, а следовательно, дополнить веб-аналитику), старший исследователь пользовательского спроса (для более глубокого качественного анализа), вероятно, старший менеджер по аналитике (который поддерживает чемпиона по пониманию и помогает применить данные) и многие другие, кто помогает претворять управленческие действия в жизнь. Однако все эти 90 долларов тратятся на ресурсы, которые обеспечивают получение данных, поиск понимания и принятие мер.