Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [55]
Например, можно собрать весь трафик, относящийся к определенному URL, или специфической ключевой фразе поиска, или весь маркетинговый трафик электронной почты за неделю, или количество просмотров определенной страницы, а затем углубиться в данные, чтобы понять причину проблемы. Сужая фокус, можно уменьшить количество отвлекающих факторов, увеличить возможность изоляции причинной связи и начать лучше понимать всю сложность экосистемы веб-сайта.
5. Освойтесь с данными и их ограничениями.
Со временем, по мере улучшения овладения данными (сбором, хранением, манипулированием, обработкой и анализом), можно вносить соответствующие коррективы в интерпретации и поиск веб-понимания. В свою очередь это через некоторое время повысит уровень доверия к данными с 75 процентов до 78, 85, 90 и т.д. Хотя до 100 процентов доверия дело никогда, возможно, и не дойдет, но бизнес решения начнете все же выполнять гораздо увереннее.
Стремитесь к небольшим инкрементным усовершенствованиям и увеличению уровня доверия для себя лично и для ответственных лиц (это намного сложнее).
6. Стремитесь к целостности в вычислениях.
В веб абсолютные числа редко имеют значение. А вот тенденции и сегменты тенденций действительно имеют. Это важно не забывать. На самом деле поиск абсолютно правильных чисел бесполезен из-за причин, описанных ранее. Даже если сделать ошибку, оставаясь в рамках непротиворечивости, и рассмотреть тенденции и их важнейшие сегменты для бизнеса, можно уменьшить вероятность не оптимальных решений даже при наличии небольшой разницы в качестве данных.
Не забывайте, что независимо от выбранной методики сбора данных, т.е. журналов, дескрипторов или анализаторов, а также используемого инструмента или исполнителя, будь то Omniture, WebTrends или ClickTracks, вполне можно находить действенное понимание и руководить бизнесом. Не существует никаких правильных чисел для веб-сайтов. Когда начинается сегментация, необходимая для обретения понимания, становится практически неважным, что один метод или инструмент дает цифры на 10 процентов выше, чем другой.
В итоге качество данных анализа посещаемости сайта может стать огромной проблемой мировоззрения, решение которой потребует существенно больше времени и энергии, чем кажется. Печально, но это бесконечный поиск шанса на успех. Возможно, когда-нибудь это будет не так. Но ныне, следуя процессу из шести этапов (как мировоззрения, так и подхода), можно ускорить принятие решений и сократить дистанцию от данных до действия (причем правильного действия!).
Из каждого правила есть исключения. В двух случаях качество данных важно, и они заслуживают внимания. Переход с одного аналитического инструмента на другой
При переходе с одного инструмента аналитики на другой происходит переоценка данных, поскольку прежние и нынешние числа будут несколько отличаться, иногда даже значительно. Автор рекомендует запустить оба инструмента параллельно на четыре-восемь недель и просто выявить коэффициент различия между ними по ключевым показателям. Затем, при необходимости сравнивать исторические тенденции, можно использовать этот коэффициент.
Например, предполагается заменить Omniture на WebTrends, или WebTrends на CoreMetrics, или Google Analytics или Omniture, или... любые комбинации Omniture, WebTrends, HBX, Coremetrics на ClickTracks, Google Analytics, WebTrends, Omniture. Запустите оба инструмента параллельно и обратите внимание, что посетителей относительно прежней платформы стало, например, на 15 процентов больше. Используйте этот коэффициент для сравнения тенденции прежних данных. Сделайте это для трех или четырех основных показателей (просмотры страниц, уникальные посетители, время на сайте) и забудьте о согласовании.
Коэффициент сэкономит большое количество долларов, времени и волос на голове.
Анализ корзины и процесс расчета
Высокая степень точности нужна при анализе потребительской корзинки и процессов расчета, поскольку речь идет о сумме денег на веб-сайтах электронной торговли. Если есть желание потратить время на согласование, то это как раз хороший повод. Дескрипторы JavaScript — неоптимальный способ сбора таких данных. Если платформа позволяет, применяйте нечто вроде того, что использует ATG: регистрацию событий. Каждый раз что-то находится в процессе отладки, а регистрация событий точно фиксирует данные сервера (а не страницы) наряду с деловым контекстом. Это создает мощный набор данных для анализа и ключевого понимания.
Уже неоднократно подчеркивалась важность сбора данных. Чрезвычайно важно тесно сотрудничать с группой информационных технологий и группой исполнителя, чтобы гарантировать корректную реализацию веб-аналитики на веб-сайте компании. Это справедливо для всех методик кроме веб-журналов, поскольку веб-серверы сами фиксируют информацию обо всех выдаваемых страницах. Для всех остальных методов, включая дескрипторы JavaScript, неправильная реализация не позволит корректно собрать данные.
Зачастую работы по реализации возлагаются на кого-нибудь из группы информационных технологий и исполнителя веб-анализа. Но существует множество бизнесрешений, большинство из которых имеет огромное значение для данных, принимаемых в ходе реализации. Следовательно, веб-аналитики, владельцы веб-сайта и ответственные лица обязаны активно включиться в процесс внедрения.