Что такое веб- аналитика

Современные тенденции

В настоящее время наблюдаются несколько важных трендов, которые приводят к изменениям в бизнесе любого масштаба:веб аналитика

  • интернет обеспечил практически для каждого доступность почти любой информации в мире посредством клика мышки;
  • мобильные устройства обеспечивают доступность для связи почти каждого человека 24 часа в день, 7 дней в неделю;
  • облачные вычисления обеспечивают нам довольно дешевым образом практически неограниченную вычислительную мощность.

И благодаря первым двум тенденциям, действия потребителей претерпели значительные изменения. Люди теперь обеспечены гораздо большим количеством информации, чем когда-либо ранее: это и обзоры продуктов, и рекомендации друзей и экспертов, доступность на складах, цены конкурентов. И вся эта информация доступна мгновенно по запросу.

При этом облачные вычисления дают возможность организациям анализировать больше бизнес-данных.

И до тех пор, пока вы не создадите устойчивую инфраструктуру для сбора и распространения данных, не освоите навыки анализа и интерпретации таких данных, принятие бизнес-решений о том, что вам следует делать в онлайне для того, чтобы понимать своих потребителей и быть с ними на «одной волне», может стать неподъемной задачей. Под инфраструктурой подразумевается традиционное понимание, излагаемое в теории менеджмента качества – это комплекс трех основополагающих элементов: люди, процессы, технологии.

На помощь в решении такой задачи приходит веб-аналитика, определение которой дал известный евангелист систем аналитики, Авинаш Кошик.

Веб аналитика – это анализ количественных и качественных показателей вашего бизнеса и конкурентной ситуации для того, чтобы проводить непрерывные улучшения онлайн восприятия, получаемого вашими существующими и потенциальными покупателями, которое переходит в желаемые для вас выгоды (онлайн и оффлайн).

Ранее маркетологи пользовались воронкой продаж, чтобы контролировать, на какой стадии движения к покупке находится сколько покупателей. Типовой состав стадий привлечения покупателей к покупке может выглядеть так:

  • повышение осведомленности;
  • пробуждение интереса;
  • вовлечение потенциальных покупателей в диалог;
  • направление их к целевым действиям;
  • удержание в качестве клиентов.

Однако, сейчас покупатели получают информацию на любой стадии движения к покупке. Главной задачей маркетолога становится быстрое определение, на какой стадии находится покупатель и какое адекватное сообщение в связи с этим ему направить. Для этого, в первую очередь, и нужна современная веб- аналитика.

Количественные параметры

В современной веб-аналитике мы можем получить доступ к огромному количеству информации. Сейчас на рынке присутствует довольно большое количество бесплатных решений или эти решения стоят весьма дешевы. В качестве примера бесплатных решений можно привести Google Analytics или Яндекс.Метрику. Но очень важно понимать, что не смотря на то, что существует большое количество источников данных и большое количество инструментов для их обработки, современная веб-аналитика (называемая иногда Аналитика 2.0) гораздо шире и базируется на большем спектре возможностей и данных, чем привычная нам ранее веб-аналитика. В качестве примера можно отметить, что в Google Analytics мы можем очень простым способом измерить большое количество параметров. Например:

  • количество посетителей;
  • с каких сайтов они пришли;
  • места их проживания;
  • какие страницы на сайте они посмотрели,
  • с помощью каких поисковых фраз они нашли вашу информацию;
  • каким образом они отреагировали на ваши маркетинговые действия, например, на компанию, которая прошла через рассылку по электронной почте.

Длительное время системы веб-аналитики способны были собирать данные только с веб-сайтов.

Но в настоящее время функциональные возможности таких систем развиваются. Например, Google Analytics способна получать данные от мобильных приложений, облачных систем онлайновых продаж, CRM, игровых консолей, домашних бытовых устройств.

Качественные параметры

Но также важно понимать, что мы можем получить и другие данные, например, к чему привела конкретная кампания. Не так важно, сколько пользователей пришло на ваш сайт, а важно, что эти пользователи сделали:

  • получилось ли вашему бизнесу заработать на сайте деньги;
  • вернулись ли эти посетители потом;
  • получил ли посетитель какую-либо выгоду или нет.

Однако, наибольший интерес представляет, почему пользователи вели себя так или иначе. Простой учет потока кликов дает нам понимание, что произошло, но не почему это произошло. Но гораздо важнее разбираться с причинами поведения людей, с их мотивацией, что достигается, в большинстве случаев, тестированием.

Таким образом, качественные параметры, в отличие от количественных, дают ответ на вопрос: «Почему?» Сбор таких данных осуществляется, как правило, в результате краткого опроса посетителей.

Также в Аналитке 2.0 очень важным является использование данных конкурентного анализа. Эти данные можно получить также при помощи бесплатных инструментов, например, Google Trends. C его помощью можно получить данные о сайтах, которые конкурируют с вашим, то есть, получить понимание того, как происходят дела в вашем сегменте индустрии. Эти данные позволяют сравнить наши успехи с успехами конкурентов, поучиться на их успехах и корректировать свои маркетинговые планы на основании полученных данных.

Все это приводит нас к пониманию сущности состояния бизнеса. Это то, что позволяет нам делать более результативные веб-сайты и позволяет нам удовлетворять потребности наших посетителей гораздо лучше.

Измерение результатов

Одна из наиболее важных задач веб-аналитики – правильное определение требуемых бизнес-целей (или результатов посещения пользователями), а также определение того, как это измерять.

Для интернет сайтов обычно используются следующие общие цели:

  • для коммерческих сайтов – продажи;
  • для сайтов, привлекающих потенциальных клиентов, — получить контактные данные посетителей;
  • для информационных сайтов – вовлечь посетителей в изучение материалов и обеспечить их повторные посещения;
  • для сайтов технической поддержки – быстро получать необходимую информацию;
  • для брендовых сайтов – развивать узнаваемость бренда, заинтересованность в нем пользователей и их лояльность.

Процесс постоянного улучшения

Стадии процесса улучшения сайта

Любая система менеджмента качества основана на использовании данных. В данном случае, ваш бизнес требует циклического процесса работы с данными веб-аналитики:

  • все начинается с измерения: какая доля посетителей проходит путь до целевого результата, на каких этапах покупки отсеиваются посетители и т.д.; происходит сбор данных;
  • формирование отчетов в удобном виде для лиц, принимающих решения; отчеты могут рассылаться по почте или размещаться на специализированных порталах;
  • производится непосредственно анализ, который может просто выявлять основные тренды, а может проводить детализированную сегментацию или сравнение обеспечиваемых результатов с показателями по вашей отрасли;
  • тестируются новые решения выявленных в ходе анализа проблем.

Правило номер 1: не вызывать отвращение посетителей

Самое главное, что надо соблюдать, ставя перед собой самые разные цели при создании веб-сайтов, это чтобы этот сайт не вызывал отрицательные впечатления у посетителей. Один из важных шагов, которые нужно сделать, чтобы придти к тому, как сделать сайт лучше, это уйти от агрегированных метрик, например таких, как показатель Hits (посещения страниц). Существует даже шуточная расшифровка этого показателя – How Idiots Track Success (как идиоты отслеживают успех).

Между тем очень многое можно узнать из изучения поведенческих факторов на сайте, которые очень тяжело выразить при помощи количества посещений, количества просмотров страниц и другими подобными метриками. Одна из таких важных метрик – это доля отказов (Bounce Rate). Смысл этой метрики можно объяснить такими фразами: «Я пришел, меня стошнило, я сразу ушел». Такая метрика доступна практически в любом инструменте измерения трафика. И он позволяет за несколько секунд понять очень важную вещь. При использовании этой метрики не надо быть большим специалистом в веб-аналитике, чтобы понять, какого качества к вам приходит веб-трафик. То есть, если для трафика из определенного источника посетителей очень высокий показатель отказов, то очевидно, что этот источник поставляет вам нецелевых посетителей. И наоборот, если у посетителей, которые приходят к вам с определенных сайтов, очень низкий показатель отказов, это значит, что такие сайты поставляют вам самую нужную аудиторию.

С помощью этой метрики также можно проверить, насколько хорошо работают точки входа посетителей или главная страница сайта. Поисковые системы направляют посетителей на разные страницы сайта. И, отсортировав все страницы сайта по количеству посещений, а затем по  количеству отказов, вы легко можете выделить страницы на которые чаще приходят посетители и при этом чаще всего уходят с сайта. Именно эти страницы и надо исправлять в первую очередь!

Чтобы их исправить, надо понять, какой призыв к действию расположен на этих страницах, какое содержимое, и каков у них дизайн и поработать над этими факторами.

Второй пункт, который очень важен – сегментация данных

Очень важно выделять среди посетителей сайта небольшие группы схожих людей и понять, что эти группы делают на сайте.

Чаще всего при анализе смотрят на суммарные данные: общее количество просмотров, средняя для всех посетителей величина проведенного времени на сайте и т.д. Но проблема в том, что именно такие данные скрывают все самое интересное. Получается так, что когда мы смотрим на агрегированные суммарные данные, каждый посетитель для нас становится абсолютно одинаковым. Однако на самом деле все люди разные, у всех у них были разные причины, разные желания, разное поведение,  и это очень важно понимать.

Хорошим примером сегментации является выделение у крупного портала посетителей, которые просматривают на нем более 3-х страниц. Это и есть важная часть аудитории, на которой следует сфокусироваться.

В Google Analytics существует такое понятие, как «пользовательские сегменты». Для нашего случая сегментацию следует произвести при помощи выбора метрики «глубина просмотров» со значением «>3». Данному сегменту надо задать название и после этого его можно использовать. Далее, изучая данные по этому сегменту, мы уже будем знать, что анализируемые параметры относятся к пользователям, которые реально взаимодействуют с сайтом. Теперь мы знаем, что есть определенная группа довольно лояльных посетителей и нам может быть интересно то, с каких сайтов они пришли к нам, по каким ключевым фразам они пришли из поисковых систем, какая информация на вашем сайте их интересует больше всего.

Именно на них надо фокусироваться, чтобы понять, какие изменения надо произвести на сайте, чтобы  сделать лояльными еще большее количество людей.

Очень полезным может оказаться анализ, показывающий количество содержимого по определенным тематическим категориям и количество посетителей, также распределенных по этим категориям. Адекватно ли доля содержимого доле посетителей, просматривающих этот контент?

Опрос посетителей

Следующая важная часть анализа – определить, кто эти люди, которые приходят на ваш сайт, и как они попадают к вам.

Отличным инструментом изучения посетителей является инструмент опроса посетителей на выходе, понравился им сайт или нет. При этом не стоит задавать массу вопросов. Не нужно делать больших длинных форм для заполнения. Требуется всего несколько важных и очень четко сформулированных вопросов. Можно упомянуть три наиболее важных вопроса.

Вопрос первый: «Зачем Вы здесь»?

Все думают, что знают, зачем приходят люди на их сайт, однако очень важно послушать и клиента тоже. Ведь только он может дать реальный ответ на этот вопрос.

Возможные варианты ответов:

  • изучить предлагаемые продукты;
  • подобрать товар для покупки;
  • вопросы по эксплуатации или технической поддержке товаров или услуг;
  • проверить состояние заказа;
  • зарегистрировать покупку;
  • обновить информацию в учетной записи;
  • другое.

Второй вопрос: «Смогли ли Вы выполнить те задачи, которые хотели решить при помощи сайта?»

В результате мы будем точно знать, узнали или сделали люди именно то, что хотели. Какие задачи были выполнены и сколько посетителей смогли это сделать.

Один из важных выводов по результатам анализа может быть по теме,  что делать с посетителями, которые пришли на сайт не за главной его целью, не за продажей, а, например, за технической поддержкой.

Третий вопрос: «Почему у Вас не получилось сделать то, что Вы хотели сделать?»

И с помощью этого вопроса вы сможете получить очень большое количество данных. Посетители напишут вам, что они не смогли сделать, что у них получилось сделать. Однако самое главное, вы узнаете, по каким задачам к вам приходили (о которых, возможно, вы и не подозревали), но не смогли их выполнить.

В итоге, вы будете знать, зачем пользователи пришли, что они смогли сделать, что не смогли сделать. И вы получите детальное понимание того, на что обратить внимание, чтобы улучшить работу вашего сайта.

Одним из примеров инструмента подобного опроса является абсолютно бесплатный продукт компании iPerception. В нем задается 4 простых вопроса.

Но есть и другие способы получения обратной связи от вашего посетителя. Например, разместить заметную ссылку «Обратная связь», которая приведет к форме на вашем сайте.

Еще одна составляющая успешного развития сайта – это проведение экспериментов

Большинство неэффективных и отталкивающих посетителей сайтов были созданы на основании мнения людей, которые просто более влиятельны. Может быть сколь угодно много данных или идей о том, как сайт должен работать, но если подобная влиятельная персона захочет увидеть на сайте танцующих обезьянок, исполнителям не останется ничего другого, как реализовать это. Единственный способ бороться с такими людьми – как можно быстрее доказать им, что они не правы. И как раз, одно из огромных достижений современного интернета, это возможность быстро доказывать такие предположения.

Это можно сделать при помощи бесплатного инструмента, который называется Google Analytics Content Experiments (ранее  — Google website optimizer). Он как раз предназначен для того, чтобы проверять идеи.

Специалисты для обеспечения аналитики

Все инструменты, которые упомянуты выше – абсолютно бесплатны. Да и данные доступны бесплатно. Но при этом требуются затраты на то, чтобы использовать умение и креативность для того, чтобы превратить исходные данные в полезный результат.

Здесь можно упомянуть правило Авинаша Кошика, которое он назвал «10/90» и которое звучит так: «Если у вас есть 100$, чтобы инвестировать в какое-то правильное решение, то 10$ надо инвестировать в инструменты, потому что они сейчас или очень дешевы или вообще предоставляются бесплатно. А 90$ надо потратить на людей, который будут брать исходные данные и превращать их в важные для вас знания.» Если в вашей компании нет таких людей, которые способны это сделать, то надо нанять их со стороны. Например, хотя бы одного человека, который сможет уделять вам 20% своего времени сможет помочь вам многим. Именно этот человек, а не инструмент, поможет вам сдвинуть дело с  мертвой точки, понять что надо исправлять на сайте.

Евгений