Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [9]
В данной области имеется серьезный недостаток фактического практического знания. Однако важнее всего нехватка людей и подходов, которые позволили бы веб-предпринимателям обрести понимание, способное привести к действиям, обеспечивающим стратегическое превосходство над конкурентами. Университеты и колледжи не обучают практической веб-аналитике (есть только один сетевой курс в университете Британской Колумбии). А это, в комбинации со слишком большим количеством данных, затрудняет выработку компаниями действенной стратегии.
Web 2.0 и связанные с ним технологии[2] все в большей степени становятся частью господствующего впечатления клиентов. Это изменение является главным дезорганизатором производителей и самых современных подходов веб-аналитики. Однако важнее всего в мире Web 2.0 то, что при этом оно является и главной подстегивающей силой, способствующей переводу мировоззрения и стратегии на реализацию успешной веб-аналитики. (Например, в мире Web 2.0 типичные данные анализа посещаемости сайта означают очень немного, поскольку эта парадигма отходит в прошлое с каждым новшеством. Так как же измерить степень успеха?)
С появлением службы Google Analytics рынок просто взорвался, поскольку теперь любой, желающий получить доступ к данным своего веб-сайта, мог сделать это бесплатно без необходимости загрузки сложного инструмента. Ожидаемый бесплатный инструмент веб-аналитики от Microsoft пока будет только замерять параметры, которые практики имеют в своем распоряжении. Однако доступ к упомянутым инструментам и данным слегка облегчает решение проблем, связанных с выяснением показателей вашей успешности и правильного применения веб-аналитики.
Нынче имеется большее чем когда-либо количество данных, доступных для получения и использования практиками веб-аналитики.
• Конкурентная разведка оповещает не только о происходящем на вашем сайте, но и о том (за небольшую плату), что происходит на веб-сайте конкурента.
• Качественные данные (применимость, отчеты, прямое наблюдение) предоставляют информацию о результативности веб- и других каналов (не забывайте об управлении взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management — CRM)).
По мере роста веб-аналитики, с момента ее рождения и до раннего младенчества (т.е. ныне), становился доступен все более широкий массив сложных данных. Сейчас для практически каждого инструмента веб-аналитики стала нормой возможность просматривать пару сотен показателей при каждом щелчке на кнопке.
Такое увеличение объема данных предоставляет больше информации к размышлению, но может привести и к прямо противоположному эффекту (называемому паралич анализа (paralysis by analysis)).
Компании в веб-пространстве тратят миллионы долларов на веб-аналитику и сотни миллионов на оптимизацию своих веб-сайтов, ожидая в результате миллиардные прибыли.
Однако при этом приходится иметь дело с многочисленными отчетами о проблемах, приоритетах CMO, исследованиях различных случаев и их исправлениях с учетом списков пожеланий, чтобы, сделав необходимые замеры, принять оптимальное решение ценой в сотни миллионов долларов. Причиной стойкости проблем является то, что в большинстве случаев они решаются неправильно.
В электронном издании Internet Marketing Voodoo за март 2006 года (есть на CD, прилагаемом к книге) автор заявил, что традиционная веб-аналитика уже в прошлом. Эта новость, вероятно, запоздала на пару лет.
Веб-аналитика началась с данных из журналов веб-сервера, которые содержат в основном техническую, а не коммерческую информацию. В связи с уникальностью этого эволюционного пути на текущих инструментальных средствах веб-аналитики
и мировоззрении клиентов лежит отпечаток анализа посещаемости сайта. Рис. 1.5 демонстрирует, как обычно выглядела веб-аналитика.
Внедрение инструмента веб-аналитики занимает лишь несколько минут, и он немедленно готов предоставить доступ к массивам данных, показателей, ключевых показателей эффективности и другим материалам. В этих данных как информации для размышлений и принятия мер заинтересованы практики, исполнители и др.
Так как же выглядит мир традиционной веб-аналитики? Те, кто измеряет любые из следующих типовых показателей, вероятнее всего, как раз и живут в том традиционном мире.
Большее количество просмотров страниц (Page View) на каждого посетителя, это хорошо или плохо для веб-сайта электронной торговли (или подобного)? Если на сайте запутанная навигация, количество просмотров страниц будет большим, но покупать никто ничего не будет. Если навигация достаточно хороша, количество просмотров страниц уменьшится, но, возможно, люди быстрее решат посмотреть цены у конкурента, и уйдут все равно. Как лишь на основании показателя просмотра страниц выяснить, что именно происходит на месте? Кроме того, если отслеживается просмотр страниц, какое поведение предпочтительней?
В далеком прошлом сервер получал