Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [73]
Предполагается, что этот показатель отображает “утечку” с веб-сайта, т.е. те страницы, с которых посетители уходят. Помните, это не показатель отказов для страницы (bounce rate for a page), хотя практики зачастую путают его с таковым. Отчет о самых популярных страницах выхода демонстрирует страницы, которые следует “устранить”, чтобы предотвратить утечку.
Об этом показателе следует позаботиться в первую очередь. Для большинства вебсайтов это раздутое значение сообщает немного, в то время как на бумаге, кажется, говорит о многом. Это особенно справедливо, если отчет имеет обобщенный характер (как показано на рис. 6.16, где представлены самые популярные страницы выхода для всех посетителей веб-сайта). Зачастую оказывается, что самые востребованные страницы веб-сайта одновременно являются и самыми популярными страницами выхода; сам по себе данный факт ни о чем не говорит.
Кажется вполне очевидным, что если известно, откуда люди уходят с веб-сайта, то можно просто устранить эти “страницы”, и все будут кошерно. В действительности же посетители приходят на веб-сайт с целым пучком задач, и зачастую самой популярной страницей выхода на нем оказывается та, на которой представлен пользующийся спросом продукт, поскольку большинство посетителей хотят прочитать о нем и приобрести в розничной торговле.
Еще один аргумент против этого ценного отчета: показатель переходов для большинства веб-сайтов (электронной торговли и подобных) составляет порядка 2 процентов. Это означает, что примерно 98 процентов трафика выходит из неподходящих мест (примерами хороших мест являются: страница расчета, страница предоставления стимула и страница поддержки (FAQ page)). Когда такой огромный объем трафика выходит (утекает) с веб-сайта, причем, вероятней всего, с наиболее просматриваемых страниц, чрезвычайно трудно проанализировать успех или неудачу на основании абсолютных показателей выхода для страниц.
Если 50 процентов посетителей, просматривавших страницу с подробными сведениями о продукте, ушли с нее, то какой процент выхода с нее будет хорошим (т.е. прочитав обзор они пошли покупать в розничную продажу), а какой плохим (т.е. пришли за покупкой, не смогли прочитать описание, набранное очень мелким шрифтом, плюнули и ушли)? Как узнать все это на основании одного лишь значения коэффициента выхода? Но это не всегда бесполезное упражнение (см. исключения в следующем разделе), чтобы выяснить, почему люди уходят с сайта в тех или иных местах, можно использовать другие механизмы (например, опросы или исследования применимости).
Сегментация данного отчета по различным потокам трафика, кампаниям или типам клиентов позволяет пролить немного света на тенденции, которые в силах прояснить ситуацию. Единственные исключения из этого правила — структурные элементы, носящие замкнутый характер, например корзинки и элементы расчета. Посетитель добавляет товар в корзинку, щелкает на кнопке Start Checkout (Начать расчет), вводит свой адрес и информацию кредитной карточки, щелкает на кнопке Submit (Передача) и видит страницу Thank You (Спасибо).
В веб информация о щелчке относится к странице или веб-сайту назначения, а не источника. Так, если www.kaushik.net/avinash имеет ссылку на www.Webana-lyticsdemystified.com и некто щелкает на ней, то информация о щелчке поступает на Webanalyticsdemystified.
Хотя каждый веб-сайт (источник (source)) имеет ссылку на другие веб-сайты (назначение (destination)), проблемой в прошлом было то, что источник не мог зафиксировать эту информацию. Для преодоления данной проблемы веб-сайты обычно используют переадресацию, позволяющую зафиксировать щелчок прежде, чем посетитель уйдет по назначению. Это ценно потому, что теперь можно точно определить, ссылки на какие направления обеспечили трафик, а также выяснить данные, не обращаясь за ними к владельцу веб-сайта назначения.
За последние несколько лет новые исполнители веб-анализа реализовали средства и механизмы сбора данных, которые фиксируют выход по назначению и милосердно избавляют от необходимости поддерживать на веб-сайте болезненный механизм переадресации.
Теперь появилась замечательная возможность количественно определять значения веб-сайта по отношению к другим веб-сайтам, как показано на рис. 6.17. (Следовало бы подчеркнуть, что это можно сделать и без дополнительной нагрузки на ваш отдел информационных технологий). Так, хоть выход посетителя и нежелателен, как упоминалось в предыдущем разделе, он может быть и хорошим, поскольку удалось организовать их по ссылкам самого веб-сайта.
Рис. 6.17. Отчет о самых популярных назначениях (квартальная тенденция)
При наличии целой экосистемы веб-сайтов (электронная торговля, поддержка, корпоративный, побуждения спроса и т.д.) отчет о самых популярных назначениях (Top Destinations) — просто находка для аналитика. Большинство веб-аналитиков рассматривают их как индивидуальные веб-сайты, а следовательно, разделяют данные, однако теперь появляется возможность проследить воздействие каждого веб-сайта на всю экосистему.