АВИНАШ КОШИК
Веб-аналитика 2.0
на практике
тонкости
И ЛУЧШИЕ МЕТОДИКИ
лиАЛЕкшика
I^SYBEX SERIOUS SKILLS.
9
ПРИЛАГАЕТСЯ
КОМПАКТ-ДИСК
Web Analytics 2.0
The Art of Online Accountability & Science of Customer Centricity
Avinash Kaushik
WILEY
Wiley Publishing, Inc.
Веб-аналитика 2.0 на практике Тонкости и лучшие методики
Авинаш Кошик
дцдлвапика
Москва • Санкт-Петербург • Киев 2011
ББК 32.973.26-018.2.75
К76
УДК 681.3.07
Компьютерное издательство “Диалектика”
Зав. редакцией С.Н. Тригуб
Перевод с английского Ю.И. Корниенко
Под редакцией Ю.Н. Артеменко
По общим вопросам обращайтесь в издательство “Диалектика” по адресу: info@dialektika.com, http://www.dialektika.com
Котик, Авинаш.
К76 Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики. : Пер. с англ. — М. : ООО “И.Д. Вильямс”, 2011. — 528 с. : ил. — Парад, тит. англ.
ISBN 978-5-8459-1667-9 (рус.)
ББК 32.973.26-018.2.75
Все названия программных продуктов являются зарегистрированными торговыми марками соответствующих фирм.
Никакая часть настоящего издания ни в каких целях не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, будь то электронные или механические, включая фотокопирование и запись на магнитный носитель, если на это нет письменного разрешения издательства Wiley US.
Copyright © 2011 by Dialektika Computer Publishing.
Original English language edition Copyright © 2010 by Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana.
AU rights reserved including the right of reproduction in whole or in part in any form. This translation is published by arrangement with Wiley Publishing, Inc.
Wiley, the Wiley logo, and the Sybex logo are trademarks or registered trademarks of John Wiley & Sons, Inc. and/or its affiliates, in the United States and other countries, and may not be used without written permission. All other trademarks are the property of their respective owners. Wiley Publishing, Inc., is not associated with any product or vendor mentioned in this book.
Научно-популярное издание
Авинаш Котик
Веб-аналитика 2.0 на практике
Тонкости и лучшие методики
Верстка Т.Н. Артеменко
Художественный редактор В.Г. Павлютин
Подписано в печать 28.02.2011. Формат 70x100/16.
Гарнитура Times. Печать офсетная.
Усл. печ. л. 42,57. Уч.-изд. л. 34,7.
Тираж 1000 экз. Заказ № 25489.
Отпечатано по технологии CtP в ОАО “Печатный двор” им. А. М. Горького 197110, Санкт-Петербург, Чкаловский пр., 15.
ООО “И. Д. Вильямс”, 127055, г. Москва, ул. Лесная, д. 43, стр. 1
ISBN 978-5-8459-1667-9 (рус.)	© Компьютерное изд-во “Диалектика”, 2011,
перевод, оформление, макетирование
ISBN 978-0-470-52939-3 (англ.)	© Wiley Publishing, Inc., 2010
Оглавление
Введение	18
Глава 1. Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0	23
Глава 2. Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике 39
Глава 3. Удивительный мир анализа потока кликов: метрики	63
Глава 4. Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения	105
Глава 5. Ключ к славе: измерение успеха	183
Глава 6. Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных	209
Глава 7. Более быстрое выявление дефектов: максимально эффективное использование возможностей тестирования и экспериментирования 239
Глава 8. Анализ конкурентной разведки	261
Глава 9. Новые области применения аналитики: социальные сети, мобильная связь и видео	291
Глава 10. Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 337
Глава 11. Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики	371
Глава 12. Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 421
Глава 13. Карьера в области веб-аналитики	453
Глава 14. “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы: создание культуры, ориентированной на данные	479
Приложение А. Прилагаемый компакт-диск	519
Предметный указатель
523
Содержание
Благодарности	16
Об авторе	17
Введение	18
Потрясающий мир принятия решений, управляемых данными	19
О чем эта книга?	20
Прилагаемый компакт-диск	21
От издательства	22
Глава 1. Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0	23
Ситуация в сообществе аналитиков	24
Состояние отрасли	25
Изменение представления о веб-аналитике: встречайте веб-аналитику 2.0	27
Что? Поток кликов	30
Сколько? Анализ результатов	30
Почему? Экспериментирование и тестирование	31
Почему? Голос клиента	31
Что в противном случае? Конкурентный анализ	32
Изменение ситуации: да, мы можем!	33
Стратегический императив	33
Тактическое изменение	33
Дополнительные инструменты аналитики	36
Глава 2. Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике 39
Предопределение будущего успеха	40
Шаг 1. Три критических вопроса, которые нужно себе задать перед поиском партнера по аналитике	40
Вопрос 1: “Что мне требуется — отчет или анализ?”	42
Вопрос 2: “Располагаю ли я IT-ресурсами, бизнес-ресурсами или и тем и другим?” 44
Вопрос 3: “Мне требуется решение только для анализа потока кликов или для веб-аналитики 2.0?”	45
Шаг 2. Десять вопросов, которые нужно задать поставщикам, прежде чем связываться с ними	46
Вопрос 1: “В чем различие между вашим инструментом/решением и бесплатными инструментами от Yahoo! и Google?”	46
Вопрос 2: “Является ли ваша компания чистым поставщиком приложений или она предлагает версии программного обеспечения? Планируете ли вы выпуск последующих версий программного обеспечения?”	47
Вопрос 3: “Какие механизмы захвата данных вы используете?”	48
Вопрос 4: “Можете ли вы подсчитать стоимость владения вашим инструментом?” 48
Вопрос 5: “Какого рода поддержку вы предлагаете? Какие услуги предоставляются бесплатно, а что требует дополнительной платы?
Бесплатны ли услуги круглосуточно во все дни недели?”	50
Содержание 7
Вопрос 6: “Какие функциональные возможности вашего инструмента позволят мне сегментировать данные?”	50
Вопрос 7: “Какими возможностями я буду располагать для экспорта данных из вашей системы в систему нашей организации?”	51
Вопрос 8: “Какие функциональные возможности вы предоставляете для интеграции данных из других источников в ваш инструмент?”	52
Вопрос 9: “Можете ли вы назвать две новые функциональные средства/ инструменты/приобретения, которые ваша компания готовит, чтобы опережать конкурентов в течение ближайших трех лет?”	53
Вопрос 10: “Почему два последних ушедших от вас клиента разорвали контракты? Чьими услугами они пользуются теперь?
Можем ли мы связаться с одним из этих бывших клиентов?”	53
Сравнение поставщиков средств веб-аналитики: разделяй и властвуй	55
Стратегия трех корзин	55
Шаг 3. Определение партнера по веб-аналитике (способ применения эффективного опытного набора инструментов)	56
Шаг 4. Заключение договора: проверка соглашений об уровне обслуживания, предлагаемых контрактом поставщика средств веб-аналитики	60
Глава 3. Удивительный мир анализа потока кликов: метрики	63
Повторное обращение к стандартным метрикам: восемь критичных веб-метрик 65
Посещения и посетители	65
Время, проведенное на странице, и время, проведенное на сайте	73
Показатель отказов	80
Показатель выходов	83
Коэффициент конверсии	84
Привлечение	85
Снятие покрова тайны с веб-метрик	89
Четыре признака наилучших метрик	89
Пример прекрасной веб-метрики	92
Три жизненных урока Авинаша по поводу достижения значительного успеха	92
Стратегически упорядоченные тактики определения эффективных веб-метрик 94
Определение основного фактора эффективности метрики — конверсия	94
Знакомство с макро-выводами по анализу	101
Глава 4. Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 105
Букварь веб-аналитики	106
Удаление с дороги примитивных указателей	106
Осознание важности получения посетителей	108
Исправление недочетов и экономия средств	110
Анализ плотности кликов	112
Подсчет посещений, предшествующих приобретению	114
Лучший отчет веб-аналитики	116
Источники трафика	116
Результаты	118
Основополагающие аналитические стратегии	119
8 Содержание
Сегментируйте или отправляйтесь домой Выгоды сегментирования Создание и применение сегментов Сосредоточение внимания на поведении клиентов, а не на сводных показателях Повседневный анализ потока кликов, ведущий к действиям Анализ внутрисайтового поиска Оценка качества поиска по сайту Анализ поисковой оптимизации (SEO) Анализ прямого трафика Анализ кампаний, проводимых посредством электронной почты Анализ мультимедийных компонентов: Flash-компонентов, видео и виджетов Отслеживание событий Проверка в реальных условиях: перспективы при решении основных задач веб-аналитики Cookie-файлы отслеживания посетителей Рекомендации по отбору данных Ценность ретроспективных данных Полезность видеовоспроизведения действий клиента Обязательный контрольный список согласования данных	119 120 122 125 126 127 129 133 150 153 157 158 161 161 165 169 172 175
Глава 5. Ключ к славе: измерение успеха Сосредоточение на “действительно критичных элементах” Пять примеров действенных ключевых показателей эффективности конечных результатов Коэффициент выполнения задачи Распределение поиска Лояльность и недавность посетителей Метрика “Подписчики RSS/Каналов” Метрика “% важных выходов” Выход за рамки коэффициентов конверсии Отказ от товарной тележки и оплаты Дни и посещения, необходимые для совершения покупки Средний объем заказа Основная цель (определение конвертируемого) Измерение макро- и микроконверсий Примеры макро- и микроконверсий Веб-сайт публикации и обмена фотографиями Веб-сайт технической поддержки Многоцелевой веб-сайт электронной коммерции Квантификация экономического эффекта Измерение успешности веб-сайта, не связанного с электронной коммерцией Лояльность посетителя Недавность посетителя Продолжительность посещения Глубина посещения Измерение показателей веб-сайтов типа “бизнес для бизнеса”	183 186 188 188 188 189 189 190 190 190 192 192 193 195 196 196 198 198 199 202 202 203 205 205 206
Содержание
9
Глава 6. Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных	209
Лабораторная проверка удобства использования: что, почему и сколько? 210
Что такое лабораторная проверка удобства использования?	210
Способ проведения теста	212
Передовые методы лабораторных исследований удобства использования	214
Выгоды лабораторных исследований удобства использования	215
Предостережения	216
Альтернативы исследования удобства использования: данные из удаленных и онлайновых источников	217
Реальный набор и удаленное исследование пользователей	217
Аутсорсинговое онлайновое исследование удобства использования	220
Опросы: действительно масштабируемое прослушивание	221
Типы опросов	222
Единственная наибольшая ошибка, допускаемая при проведении опросов 226
Три наиболее важных вопроса	227
Восемь советов по выбору поставщика онлайновых опросов	230
Совет 1: математическая строгость	231
Совет 2: возможности сегментирования “на лету”	231
Совет 3: сравнения и индексы	231
Совет 4: категоризация произвольного текста	232
Совет 5: тип приглашения к участию в опросе	232
Совет 6: совершенствование cookie-файлов	232
Совет 7: интеграция с данными потока кликов	233
Возможности исследования поведения пользователей, предоставляемые Интернетом	234
Исследования сравнения с конкурентами	234
Быстрые проверки удобства использования	234
Онлайновые исследования методом упорядочения карточек	235
Визуальные тепловые карты с элементами искусственного интеллекта	236
Глава 7. Более быстрое выявление дефектов: максимально эффективное использование возможностей тестирования и экспериментирования	239
Азбука тестирования: А/Б тестирование и многовариантное тестирование (MVT) 241
А/Б тестирование	241
Преимущества А/Б тестирования	242
Недостатки А/Б тестирования	242
Многовариантное тестирование	243
Обычно применяемые методики многовариантного тестирования	245
Преимущества многовариантного тестирования	246
Недостатки многовариантного тестирования	246
Действенные идеи тестирования	247
Исправление крупных неудачников — входных страниц	247
Сосредоточение внимания на страницах оплаты, регистрации и передачи лидов 248
Оптимизация количества и расположения рекламных объявлений	248
Тестирование различных цен и тактик продаж	249
10 Содержание
Тестирование расположений коробок, конвертов для DVD-дисков и офлайновых материалов	250
Оптимизация внешних маркетинговых усилий	250
Контролируемые эксперименты: обострение аналитической игры	251
Оценка влияния оплаченного поиска на ключевые слова и каннибализацию (поглощение) торговой марки	251
Примеры контролируемых экспериментов	254
Проблемы и выгоды	255
Создание и воспитание культуры тестирования	256
Совет 1: первый тест относится к категории “сделай или умри”	256
Совет 2: не позволяйте рекламным заявлениям инструмента/консультанта ввести себя в заблуждение	257
Совет 3: “распахните кимоно” — придите в себя	257
Совет 4: начинайте с гипотезы	257
Совет 5: выработайте критерий достижения поставленных целей и предварительные решения	258
Совет 6: выполняйте тестирование и оценку множественных конечных результатов	258
Совет 7: источник тестов — проблемы клиента	259
Совет 8: анализируйте данные и делитесь полученными выводами	259
Совет 9: два обязательных компонента: проповедование и квалификация	260
Глава 8. Анализ конкурентной разведки	261
Источники, типы и секреты данных конкурентной разведки	262
Данные панели инструментов	263
Групповые данные	264
Данные поставщика сетевых услуг	265
Данные механизмов поиска	266
Сравнительные данные, предоставляемые поставщиками средств веб-аналитики 267
Данные, сообщаемые самими сайтами	268
Смешанные данные	269
Анализ трафика веб-сайта	271
Анализ перекрытий конкурирующих сайтов и имеющихся возможностей	272
Анализ направлений и назначений	273
Анализ поиска и ключевых слов	274
Тренд эффективности наиболее часто используемых ключевых слов	275
Географический анализ заинтересованности и возможностей	277
Связанные и быстро нарастающие поиски	279
Анализ места на полке	281
Анализ преимуществ конкурентных ключевых слов	283
Анализ расширения ключевых слов	284
Анализ определения и сегментации аудитории	286
Анализ демографической сегментации	286
Анализ психографической сегментации	288
Анализ поведения при поиске и сегментации аудитории	289
Содержание 11
Глава 9. Новые области применения аналитики: социальные сети, мобильная связь и видео	291
Измерения показателей нового социального Интернета: проблема данных	292
Развитие демократичности контента	293
Революция Twitter	297
Анализ автономного поведения клиентов (приложений)	298
Анализ мобильного поведения клиентов	300
Сбор мобильных данных: возможности	301
Решения на основе анализаторов пакетов	302
Решения на основе дескрипторов — дескрипторов JavaScript или дескрипторов изображений	302
Создание отчетов и анализ данных о мобильной активности	305
Измерение успешности блогов	309
Сырой вклад автора	310
Общий рост аудитории	311
Интенсивность беседы	313
Цитирование и индекс волны	314
Затраты на поддержание блога	315
Отдача (коэффициент возврата инвестиций) от поддержания блога	316
Рост количества последователей	319
Распространение сообщения	320
Коэффициенты кликов и конверсии	321
Интенсивность беседы	324
Появление новых метрик Twitter	325
Анализ эффективности видео	326
Сбор данных для видеоматериалов	327
Основные метрики и способы анализа видео	328
Основные метрики эффективности	329
Отслеживание внимания или привлечения аудитории	330
Отчеты по общественному мнению	331
Сегментируйте, сегментируйте, сегментируйте	333
Углубленный анализ видеоконтента	333
Вычисление контекстуального влияния	333
Активный сбор голосов клиентов (VOC)	335
Тестирование с целью измерения реального поведения клиентов	336
Глава 10. Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики	337
Тщательность или точность?	338
Шестиступенчатый процесс обеспечения качества данных	340
Построение инструментальной панели действий	342
Создание потрясающих инструментальных панелей	343
Сводная инструментальная панель	346
Пять правил создания инструментальных панелей, оказывающих большое влияние	347
Сравнивайте с базовыми значениями и сегментируйте	347
Выделяйте свои критичные метрики	348
12 Содержание
Не ограничивайтесь метриками — включайте выводы по анализу	349
Сила единственной страницы	349
Вносите изменения и сохраняйте значимость	350
Возможности нелинейного маркетинга и многоканальные измерения	350
Переход к модели нелинейного маркетинга	350
Многоканальная аналитика	352
Перспективы и проблемы поведенческого таргетинга	355
Перспективы поведенческого таргетинга	355
Преодоление фундаментальных аналитических проблем	356
Два предварительных условия реализации поведенческого таргетинга	358
Извлечение онлайновых данных и прогнозирующая аналитика:	проблемы	360
Тип данных	361
Количество переменных	361
Несколько основных целей	362
Многовизитная манера поведения	362
Отсутствующие первичные ключи и наборы данных	362
Путь к нирване: ступени продвижения к интеллектуальной аналитике	364
Ступень 1: дескрипторы JavaScript	365
Ступень 2: конфигурирование настроек инструмента веб-аналитики	366
Ступень 3: отслеживание кампаний/привлечения трафика	367
Ступень 4: прибыль и сверхинтеллектуальность	368
Ступень 5: отслеживание мультимедийных элементов (Flash, виджетов, видео) 369
Глава 11. Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики	371
Контекст правит балом	372
Сравнение эффективности основных метрик в течение различных периодов времени	372
Предоставление контекста посредством сегментации	373
Сравнение основных метрик и сегментов с усредненными значениями сайта	374
Присоединение к движению PALM (People Against Lonely Metric — люди против одиночных метрик)	377
Использование отраслевых сравнительных тестов и конкурентных данных 378 Приобщение к “наследственной” информации	379
Сравнение трендов ключевых показателей эффективности во времени	380
Представление “наследственной” информации	381
Сегментация ради собственного блага!	382
За пределами “горячей десятки”: что изменилось	384
Действительно важный аспект: измерение скрытых конверсий и поведения посетителей	387
Скрытое поведение посетителя	387
Скрытые конверсии	389
Четыре методики измерения ключевых показателей эффективности, не ведущие к действиям	390
Усредненные значения	390
Процентные значения	392
Комплексные или вычисленные метрики	396
Содержание 13
Поиск: выработка оптимальной стратегии для длинного “хвоста”	398
Смысл фирменных и отраслевых терминов	402
Оптимальная поисково-маркетинговая стратегия	403
Поиск: измерение ценности ключевых слов из “верхней воронки”	407
Глава 12. Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 421
Анализ вклада многоконтактных кампаний	422
Что собой представляет “многоконтактность”?	422
Вы сталкиваетесь с проблемой оценки вклада?	424
Модели определения вклада	425
Присвоение заслуг последнему клику	426
Присвоение заслуг первому клику	426
Равномерное приписывание вклада кликам	428
Разделение вклада на две части	428
Индивидуальное определение вклада	429
Основная проблема выполнения анализа вклада в реальном мире	430
Многообещающие альтернативы анализа вклада	432
Моделирование смешанных медиаканалов	432
Проблемы моделирования смешанных сетевых медиаканалов	433
Анализ предельного вклада	433
Проблемы анализа предельного вклада	434
Заключительные соображения по поводу многоконтактности	434
Многоканальная аналитика: советы по измерениям параметров несетевого мира 435
Отслеживание онлайнового влияния офлайновых кампаний	435
Уникальные коды погашаемых купонов и предложений	437
Онлайновые опросы и исследования рынка	438
Корреляция закономерностей трафика и расписаний внесетевых рекламных кампаний	439
Использование возможностей, предоставляемых контролируемыми экспериментами	441
Отслеживание внесетевого влияния онлайновых кампаний	443
Отслеживание телефонных обращений и живых бесед	446
Использование уникальных кодов купонов и предложений	447
Подбор и добывание онлайновых и офлайновых данных	448
Использование опросов для прогнозирования внесетевого влияния	448
Проведение контролируемых экспериментов	450
Использование первичных исследований	451
Глава 13. Карьера в области веб-аналитики	453
Планирование карьеры в области веб-аналитики: возможности, перспективы оплаты и карьерный рост	454
Рядовой технический сотрудник	456
Самостоятельный специалист по бизнесу	457
Руководитель технической команды	459
Руководитель команды организации бизнеса	460
Обретение навыков, необходимых для успешной карьеры в области веб-аналитики	462
14 Содержание
Сделайте это: используйте данные	463
Приобретайте опыт работы с несколькими инструментами	463
Не оставайтесь в стороне от реального мира	464
Станьте детективом, специализирующимся на добыче данных	466
Приобщаемся к математике: изучайте основы статистики	467
Задавайте правильные вопросы	467
Тесно сотрудничайте с командами организации бизнеса	468
Учитесь эффективной визуализации и презентации данных	469
Оставайтесь в курсе происходящего: посещайте общедоступные вебинары 470
Оставайтесь в курсе: читайте блоги	470
Лучший день в жизни ниндзя анализа	472
Нанимайте лучших: совет менеджерам аналитических подразделений и директорам	475
Основные характерные черты прекрасных профессионалов в области аналитики 47 5
Опытный аналитик или новичок: осуществление правильного выбора	476
Единственный наиболее показательный тест во время интервью: критический склад ума	477
Глава 14. “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы: создание культуры, ориентированной на данные	479
Изменение культуры компании: пробуждение интереса к аналитике	480
Старайтесь удивлять: не обрушивайте на аудиторию поток данных	481
Создавайте героев и образцы для подражания	482
Если жаждете восхищения, обеспечьте веселье!	483
Проводите соревнования	483
Проводите внутренние конференции	484
Проводите офисные “часы”	484
Предоставляйте отчеты и анализы, которые побуждают к действиям	484
Фильтр “ Каков ваш вывод? ”	48 5
Жесткая привязка к последствиям для бизнеса	485
Представление нескольких перспектив: истинная веб-аналитика 2.0	485
Фильтр “Нескучный”	486
Связывание выводов с реальными данными	487
Изменение определений метрик с целью изменения культур:
индекс пропагандистов торговой марки	488
Ситуация и анализ	488
Решение	490
Результаты	490
Конечный результат	491
Альтернативное вычисление: средневзвешенное значение	492
Подводя итоги	493
На страже качества данных: переход от опросов к использованию данных	493
Выбор другого босса	494
Рассеивайте заблуждения относительно “идеальных” источников	494
Отвлекайте “бегемотов” с помощью ведущих к действиям выводов	495
Содержание 15
Маленький страшный секрет №1: данные из “головы” могут вести к действиям в течение первой недели/месяца	496
Маленький страшный секрет №2: точность данных повышается по мере углубления	497
Решение заключается в отказе от реализации другого инструмента!	498
Распознавайте снижение предельной отдачи	498
Чем меньше сайт, тем больше проблемы	499
Алогичное поведение клиентов и неточные эталонные тесты	499
Более быстрое выявление неудачи в Интернете	500
Пять правил создания босса, ориентированного на данные	501
Преодолейте себя	501
Смиритесь с неполнотой данных	501
Всегда предоставляйте 10% дополнительной информации	502
Станьте маркетологом	502
Бизнес на службе у данных. Нет!	503
Примите образ мыслей в духе веб-аналитики 2.0	503
Нуждаетесь в финансировании? Стратегии приведения своей организации в замешательство	504
Реализация программы экспериментирования и тестирования	505
Перехват мнения клиента	505
Использование эталонных тестов	506
Конкурентная разведка: ваш новый лучший друг	506
Захватывайте дружественные веб-сайты	507
Стратегии разрушения барьеров на пути веб-измерений	508
Недостаточное участие со стороны высшего руководства	512
Трудность согласования данных	512
Блокирование со стороны 1Т-персонала	513
Недостаточная вера в аналитику	514
Подбор персонала	515
Несовершенная технология	516
Кто владеет веб-аналитикой?	516
Централизовать или не централизовать	517
Эволюция команды	518
Приложение А. Прилагаемый компакт-диск	519
Материалы, помещенные на компакт-диск	520
Подкасты	520
Видеоматериалы	520
Ресурсы и презентации	520
Adobe Reader	520
Требования к системе	521
Использование компакт-диска	521
Проблемы и их решения	522
Предметный указатель	523
Благодарности
Без любви, терпения и поддержки моей семьи написание этой книги не удалось бы совместить с несколькими работами на полную занятость, консультированием трех компаний, ведением блога и путешествиями по всему миру для проповедования ценности данных. Я счастлив. Моя жена Дженни — мой самый главный сторонник и советник, и за это я ей безмерно благодарен. Мужество и доброта моей дочери Демини является постоянным источником моего вдохновения. Интеллект и энергия моего сына Чирага заставляет меня всегда быть любопытным и стремиться к большему.
Хочу выразить глубокую благодарность читателям моего блога Occam’s Razor. За примерно три с половиной года я написал 411 725 слов в 204 записях блога, а читатели ответили 615 192 словами в своих комментариях. Их участие означает для меня все, и оно мотивирует меня постоянно улучшать каждую очередную запись в блоге. Невозможно поблагодарить каждого, но не могу не отметить троих: Неда Кумара (Ned Kumar), Рика Кертиса (Rick Curtis) и Джо Тексейру (Joe Teixeira).
На протяжении последних нескольких лет я получал значительную помощь от двух своих друзей. Брайан Эйсенберг (Bryan Eisenberg), автор книги Always Be Testing, давал исчерпывающие жизненные уроки по тестированию и оказал мне огромную помощь. Митч Джоел (Mitch Joel), автор Six Pixels of Separation, помог мне стать лучшим лектором и, можно сказать, достучаться до сердца каждого. Спасибо вам!
Среди побудительных причин к написанию этой книги хотел бы отметить замечательную работу, проделанную организациями The Smile Train (Поезд улыбок), Doctors Without Borders (Врачи без границ) и фондом Ekal Vidyalaya. Они делают этот мир лучше, и я счастлив, что деньги, заработанные на этой книге, помогут мне стать небольшой частицей их миссии.
И, наконец, я хочу поблагодарить фантастическую команду сотрудников Wiley. Эта книга была написана и опубликована в темпе, который свел бы с ума любого простого смертного, но только не их. Они работали напряженнее, чем я, они выполняли промежуточные этапы, и они сделали возможным невозможное. Стефани Бартон (Stephanie Barton), Ким Уимпсетг (Kim Wimpsett), Лиз Бриттен (Liz Britten) и Уиллем Книбб (Willem Knibbe), спасибо вам!
Об авторе
Авинаш Котик — автор книги-бестселлера Web Analytics: An Hour a Day (http: / / wvtw.snipurl.com/wahour). Также является проповедником аналитики в Google и соучредителем компании Market Motive, Inc.
Как идейный лидер, Авинаш подводит осмысленную платформу под зачастую неистовый мир веб-аналитики и комбинирует эту платформу с философией, состоящей в том, что инвестиции в талантливых аналитиков является ключом к долговременному успеху. Он также является непоколебимым сторонником выслушивания потребителей и призван помочь организациям разблокировать значимость веб-данных.
Авинаш работает с рядом крупнейших компаний по всему миру, помогая им развивать стратегии онлайнового маркетинга и аналитики в организации, управляемые данными и ориентированные на потребителя. Недавно он получил награду 2009 Statistical Advocate of the Year от ассоциации American Statistical Association.
Он часто выступает с докладами на отраслевых конференциях в США и Европе, таких как Ad-Tech, Monaco Media Forum, iCitizen и JMP Innovators’ Summit, а также читает лекции в ведущих университетах, среди которых Стэнфордский университет, Университет Вирджинии и Университет Юты.
Связаться с Авинашем можно в его блоге по веб-аналитике, Occam’s Razor (Бритва Оккама), по адресу www.kaushik.net/avinash.
В этой книге я преследую простую, но благородную цель: изменить способы принятия решение, когда речь заходит об онлайновой среде.
Слишком долго наши усилия в онлайне классифицировались как инициативы, основанные на вере. А почему бы и нет? Это в точности соответствует тому, как мы принимаем решения в офлайне, и после перехода в онлайн мы просто дублируем свое поведение. Однако в онлайне, в великолепном мире Интернета, мы не должны полагаться на веру.
Мы живем в наиболее богатой данными среде — в среде, где основой принимаемых решений должна быть числа, данные, математика и анализ. Мы используем данные для определения, насколько эффективен рынок, как по-настоящему связаться с нашей аудиторией, каким образом улучшить впечатление пользователей от наших сайтов, как привлечь инвестиции к нашим скудным ресурсам и каким образом увеличить коэффициент возврата инвестиции, получая пожертвования, увеличивая доход или выигрывая на выборах!
У вас есть неотъемлемое право быть управляемым данным, и в этой книге показано, как реализовать это право.
Веб-аналитика 2.0 — это платформа, которая изменяет определение того, что значат данные в онлайне. Веб-аналитика 2.0 — это не просто сведения о кликах, собираемых из веб-сайта с использованием ряда инструментов аналитики, таких как Google Analytics, Omniture или XiTi. Веб-аналитика 2.0 является основой для понимания воздействия и экономической ценности вашего сайта за счет проведения тщательного анализа результатов. Речь идет о выражении приверженности принципам ориентации на клиента, инициативам мнения клиентов и, что самое главное, обучению на основе экспериментирования. Кроме того — и это важно — она позволяет отвязаться от хранилищ данных за счет использования сведений конкурентной разведки для более точного понимания сильных и слабых сторон ваших конкурентов.
Введение 19
Эта книга отвечает на четыре существующих вопроса: “Что?”, “Сколько?”, “Почему?” и “Что в противном случае?”.
Вторая небольшая книга, которая может помочь
Подобно моей первой книге, вся выручка от этой книги будет передана в два благотворительных фонда.
Организация The Smile Train (Поезд улыбок) специализируется на челюстно-лицевой хирургии в 63 беднейших странах мира. Они делают гораздо больше, чем просто возвращают улыбку детям. Их усилия направлены на ликвидацию условий, которые могут повлечь за собой глубокие физические и эмоциональные последствия для ребенка.
Благотворительный фонд Ekal Vidyalaya организует и поддерживает неформальные школы с одним учителем в большинстве сельских районов Индии. Размещая свои школы в отдаленных районах, которыми пренебрегли правительственные органы и строительные компании, они помогают ликвидации неграмотности и открывают новые пути для детей.
Приобретая зту книгу, вы не только улучшите уровень своих знаний веб-аналитики, но также поможете мне поддержать два дела, которые близки и ценны моему сердцу.
В деле помощи нуждающимся важен вклад каждого. Спасибо.
Потрясающий мир принятия решений,
УПРАВЛЯЕМЫХ ДАННЫМИ
Офлайновый мир никуда не делся. Однако Веб становится центральной частью любого аспекта нашего существования. Не имеет значения, кем вы являетесь — владельцем небольшого бизнеса, политиком, мамой, студентом, активистом, рабочей пчелой или просто одним из 7 миллиардов людей на этой планете. И совершенно не важно, где вы живете — в Афинах, Антананариву, Абу-Даби или Альбукерке.
У нас есть доступ к множеству источников данных (количественных, качественных и конкурентных). Мы имеем доступ к широкому спектру бесплатных инструментов, которые можем использовать для гарантии того, что наши веб-решения, от тактических до стратегических, принимают во внимание данные. Эти решения могут простираться от выбора контента для каждой страницы до приобретения правильного набора ключевых слов для кампаний сетевого маркетинга, поиска аудитории с соответствующим демографическим и психографическим профилем для бизнеса и развлечения посетителей вашего веб-сайта.
Я сравниваю веб-аналитику с Анджелиной Джоли; это сравнение должно показать, насколько она сексуальная, мощная и добрая. Я думаю, что примерно к середине книги вы со мной согласитесь.
20 Введение
О ЧЕМ ЭТА КНИГА?
Основой для этой книги послужила моя первая книга — Web Analytics: An Hour а Day1. Я не собираюсь ходить вокруг да около; введение в веб-аналитику 2.0 дается уже в первой главе. Сразу после этого немедленно объясняется, почему ментальная модель множественности является обязательной для достижения успеха с помощью инструментов.
Выбор подходящего набора инструментов может оказаться настолько же важной, как выбор друзей: неправильный выбор может впоследствии отнять много времени на ликвидацию последствий. В главе 2 я объясню, как выбирать нужный набор инструментов веб-аналитики для вашей компании. Вы также ознакомитесь с вопросами, которые следует задать поставщику инструмента (почему бы слегка не напрячь его?), подходом к выбору поставщика и рекомендациями относительно заключения оптимального контракта (это повод еще раз напрячь поставщика).
В главах 3 и 4 описан замечательный мир традиционной веб-аналитики — анализ потока кликов. В главе 3, используя восемь специальных метрик, вы изучите запутанные нюансы, лежащие в основе современных метрик: что следует искать, что необходимо игнорировать и как гарантировать, что ваша компания выбрала правильный набор метрик. Вы также ознакомитесь с моей любимой техникой для диагностики причин плохой производительности.
В главе 4 история продолжается рассмотрением примера веб-аналитики, который позволит очень быстро перейти на веб-сайте от данных к действиям. Затем будут изложены фундаментальные стратегии анализа, за которыми следуют шесть специфических видов анализа, проводимых в повседневной жизни. В каждом разделе вы узнаете несколько усредненных ожиданий. Глава завершается освещением пяти ключевых проблем веб-аналитики (вряд ли вы захотите упускать их).
В главе 5 описана единственная важная причина существования ваших вебсайтов: конечные результаты. Они означают конверсии, доход, удовлетворение заказчиков, лояльность посетителей и т.д. В конце главы предлагаются два набора рекомендаций относительно того, как измерить конечные результаты на некоммерческих веб-сайтах и веб-сайтах В2В.
В главе 6 веб-аналитика 2.0 начинается с представления замечательного мира, в центре которого находится пользователь. Вы узнаете, как проводить лабораторную проверку удобства использования, опросы и применять другие методологии дизайна, ориентированного на пользователя. Наконец, будет дан обзор новых приемов, в частности, использования голоса клиента.
Глава 7 посвящена экспериментированию и тестированию. Вы изучите А/Б тестирование и многовариантное тестирование, а также контролируемые эксперименты.
В главе 8 рассказывается об анализе с использованием данных конкурентной разведки. Как и в остальной части этой книги, здесь внимание уделяется не тому, как работать с каким-то конкретным инструментом. Напротив, будет показано, как глубоко проникать в суть данных, разбираться, каким образом они получены, и воспринимать конкурентную разведку как нечто большее, чем копание в чужом
1 Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов (“Диалектика”, 2008 г.)
Введение 21
мусоре. Вы научитесь анализировать трафик веб-сайтов ваших конкурентов, использовать данные поиска для измерения известных и идентификации новых возможностей, сосредоточиваться на аудитории, подходящей для кампании и бизнеса, а также производить сравнения себя с конкурентами.
В главе 9 объясняется, как проводить аналитику мобильного поведения клиентов. Вы увидите, почему измерение показателей блогов не похоже на измерение показателей веб-сайтов. Также будет показано, как измерять успех своих усилий в социальных каналах, подобных Twitter. Вы начнете с изучения фундаментальных проблем, связанных с социальными сетями, которые касаются измерений.
В главе 10 начинается процесс реального превращения вас в нинзя анализа. Я опишу скрытые правила игры, аспекты, где следует соблюдать осторожность, дополнительные задачи, которые необходимо выполнять, и причины, по которым одни подходы работают, а другие — нет. В конце главы вы поймете, почему революции в веб-данных почти всегда оказываются бессмысленными, а успех может принести только эволюция. Кроме того, я предложу специфический путь к нирване.
Епава 11 посвящена практическим методикам выполнения аналитики — основному оружию, которое нужно иметь в своем арсенале и с помощью которого удастся покорить мир данных. Вы узнаете, что такое контекст, сравнения, отчеты “Что изменилось”, скрытые конверсии, “голова” и “хвост” поиска и по-настоящему расширенный анализ оплаченного поиска.
В главе 12 содержатся материалы, которые неоднократно пригодятся в реальной практике. Здесь рассматриваются самые сложные и значимые задачи, связанные с веб-данными — анализ вклада многоконтактных кампаний и многоканальная аналитика. Будут даны только практические и работающие решения, которые можно немедленно внедрять. Не прочитав эту главу, не стоит предпринимать что-либо серьезное в веб-аналитике.
Епава 13 была одной из самых забавных при написании. Веб-аналитика 2.0 связана с людьми (что не является сюрпризом для создателя правила 10/90). Независимо от вашей роли в мире данных, в этой главе представлено руководство по планированию собственной карьеры для достижения максимального успеха. Я предлагаю наилучшие методики для удержания знаний на должном уровне, но на этом не останавливаюсь, а очерчиваю пути для дальнейшего постоянного развития. Глава завершается рекомендациями для менеджеров и директоров о том, как определять истинные таланты, воспитывать их и нацеливать на успех.
В главе 14 собран весь мой опыт и результаты исследований в этой зарождающейся области. Я привожу рекомендации по решению одной задачи, которая обеспечит успех или приведет к неудаче — создание культуры, управляемой данными. Я покажу, как представлять данные, как вызывать у людей интерес к ним, как использовать определения метрик, чтобы влиять на изменение поведения организации, а также как создать управляемого данными босса и построить стратегии для привлечения бюджета и поддержки аналитической программы и задействованных в ней людей.
22 Введение
Прилагаемый компакт-диск
Подкасты, видеоролики и ресурсы на компакт-диске расширяют содержание этой книги. За дополнительной информацией обращайтесь в приложение А.
ОТ ИЗДАТЕЛЬСТВА
Вы, читатель этой книги, и есть главный ее критик и комментатор. Мы ценим ваше мнение и хотим знать, что было сделано нами правильно, что можно было сделать лучше и что еще вы хотели бы увидеть изданным нами. Нам интересно услышать и любые другие замечания, которые вам хотелось бы высказать в наш адрес.
Мы ждем ваших комментариев и надеемся на них. Вы можете прислать нам бумажное или электронное письмо, либо просто посетить наш веб-сервер и оставить свои замечания там. Одним словом, любым удобным для вас способом дайте нам знать, нравится или нет вам эта книга, а также выскажите свое мнение о том, как сделать наши книги более интересными для вас.
Посылая письмо или сообщение, не забудьте указать название книги и ее авторов, а также ваш обратный адрес. Мы внимательно ознакомимся с вашим мнением и обязательно учтем его при отборе и подготовке к изданию последующих книг.
Наши координаты:
E-mail:	info@dialektika.com
WWW http://www.dialektika.com
Информация для писем из:
России: 127055, г. Москва, ул. Лесная, д. 43, стр. 1
Украины: 03150, Киев, а/я 152
В согласовании базовой терминологии принимали участие специалисты агентства Интернет-маркетинга и веб-анализа, сертифицированного Google Analytics, Андрей Юнисов, Алексей Сидоров, Дмитрий Тарахно и Кирилл Портала.
Глава 1
Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
В этой главе...
> Ситуация в сообществе аналитиков
> Состояние отрасли
> Изменение представления о веб-аналитике: встречайте веб-аналитику 2.0
> Изменение ситуации: да, мы можем!
Уже давно стало ясно, что веб-аналитика оправдывает ожидания относительно того, что она полностью изменит способ ведения бизнеса в Интернете. Почему бы и нет? Теперь можно отследить каждый клик, выполняемый каждым посетителем сайта. Как же это может не выливаться в какие-либо действия? К сожалению, эта революция еще не развернулась в полной мере. Основная причина в том, что аналитики и маркетологи склонны к весьма узкому взгляду на данные, доступные в Интернете, ограничиваясь при анализе данными о потоке кликов (clickstream). В этой главе я покажу, почему следует коренным образом пересмотреть свои представления об использовании данных в мире Интернета. Стратегия веб-аналитики 2.0 отражает развитие Интернета и радикально расширяет множество типов доступных данных, которые могут способствовать достижению стратегических бизнес-целей.
24
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
Ситуация в сообществе аналитиков
Разрешите мне начать с рассуждений по поводу парадокса данных. В профессиональном плане мое становление происходило в мире информационных хранилищ и интеллектуальных бизнес-систем. Мне приходилось работать с большими объемами производственных данных, занимающих многие терабайты дискового пространства, и сложными промежуточными уровнями извлечения, преобразования и загрузки данных — все эти операции подкреплялись сложными инструментами работы с интеллектуальными бизнес-системами от таких компаний, как Microstrategy, Business Objects и SAS. Хотя работа в целом была довольно сложной и интересной, сам по себе набор данных, с которым приходилось работать, в действительности был достаточно прост. Конечно, мы хранили имена и адреса клиентов, сведения о приобретенных товарах и поступивших звонках, а также метаданные компании и данные о ценах. Но эти действия затрагивали не очень большой объем данных. В результате множество прекрасных решений для компании мы принимали в ходе отчаянной борьбы за получение выводов по анализу.
Но недостаточная ширина и глубина используемых данных позволяла часто оправдывать нашу некомпетентность недостатком типов данных. Таким образом, у нас под рукой всегда имелось некое “отпущение грехов” типа “Вот если бы я знал размеры нижнего белья наших клиентов, то смог бы связать их с подписками на журналы и успешнее продавать клиентам облегченные лэптопы”.
Я понимаю, это звучит абсурдно, но в действительности это не так.
Теперь вам должны быть понятны мои восторги по поводу мира веб-аналитики. Кругом одни данные, замечательные данные! Тут вам и глубина, и ширина, и длина. Подумайте вот над чем: Yahoo! Web Analytics — совершенно бесплатный инструмент. Он позволяет генерировать около ПО стандартных отчетов, каждый из которых охватывает от 3 до 6 метрик. И это не учитывая возможность создания нестандартных отчетов, которые охватывают даже больше метрик, чем Господь наделил человечество.
Но по прошествии нескольких недель в этом новом для меня мире я был шокирован тем, что даже располагая всеми этими данными, я ни на йоту не приблизился к получению выводов, приводящих к действиям по улучшению нашего веб-сайта или направленных на более эффективное установление связи с клиентами.
В этом заключается парадокс данных: их недостаток не позволяет принимать окончательные решения, но даже при их изобилии мы получаем очень слабое представление о состоянии дел.
Применительно к Интернету парадокс данных дает урок умеренности: да, существует множество доступных данных, но при этом существуют и трудно преодолимые барьеры на пути принятия обоснованных решений. Осознание этого было подобно холодному душу, особенно для человека, который предшествующие семь лет потратил на отчаянную борьбу за получение как можно большего объема данных.
Именно этому и посвящена данная книга: отказу от старых умозрительных моделей и иному подходу к принятию решений в среде Интернета на основе понимания того, что проблема не в данных, а в том, что, возможно, люди уделяют больше
Г лава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
25
внимания точности, чем достоверности. Читателям предстоит усвоить идею, что Интернет — совершенно уникальное явление, не похожее ни на что другое. И оно требует совершенно индивидуального подхода к проблеме принятия решений. Именно такой подход и обеспечивает веб-аналитика 2.0.
Но прежде чем двигаться дальше, позвольте обрисовать существующее состояние дел в этой отрасли.
Состояние отрасли
Оценивая нынешнюю ситуацию, я вижу множество нюансов, которые не претерпели изменений с момента зарождения веб-аналитики — около 15 лет назад. В ландшафте по-прежнему доминируют инструменты, которые в первую очередь используют данные, собранные блогами или дескрипторами JavaScript. Для выяснения того, что происходит в их веб-сайтах, большинство компаний использует инструментальные средства из пакетов Google Analytics, Omniture Site Catalyst, Webtrends, Clicktracks или Xiti.
Однако одним из крупнейших изменений за последние годы стало появление бесплатного и надежного инструмента веб-аналитики — Google Analytics. В большинстве случаев веб-аналитика была прерогативой богатых (крупных компаний, которые могли себе позволить дополнительные затраты). Конечно, существовал и ряд бесплатных решений на основе блогов, но они были трудны в реализации и нуждались в достаточно трудоемком обслуживании и снабжении данными со стороны IT-персонала, что представляло значительное препятствие для большинства рядовых фирм.
Наибольшим достижением Google Analytics стало обеспечение значительной демократичности доступа к большим объемам данных. Любой мог быстро добавить несколько строк кода JavaScript в файл нижнего колонтитула веб-сайта и получить в свое распоряжение простой в использовании инструмент генерации отчетов. Очень быстро число людей, занимающихся веб-аналитикой, возросло с нескольких тысяч до сотен тысяч. И это количество продолжает расти.
Приобретение IndexTools компанией Yahoo! в средине 2008 г. еще больше ускорило этот процесс. Компания Yahoo! взяла инструмент веб-аналитики для коммерческого предприятия, предусмотрительно переработала его в Yahoo! Web Analytics и выпустила на рынок в виде бесплатного (пока только для клиентов Yahoo!) инструмента.
Появились также и другие бесплатные инструменты, в том числе небольшие новшества, подобные Crazy Egg, средства с открытым исходным кодом, такие как Piwik и Open Web Analytics, или узкоспециализированные инструменты наподобие MochiBot, предназначенные для слежения за Flash-файлами. На рынок поступил также и ряд весьма доступных по цене инструментов, таких как весьма привлекательная и специализированная программа Mint, стоящая всего 30 долларов и использующая блоги для генерации данных отчетов.
В настоящее время поисковый запрос бесплатных инструментов веб-аналитики в Google возвращает около 49 миллионов результатов, что свидетельствует о популярности всех этих типов инструментов. Все эти бесплатные инструменты теснят
26
Г лава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
поставщиков коммерческих средств веб-аналитики, принуждая их к совершенствованию и специализации своей продукции. Некоторым из них удалось подняться, некоторые пошли ко дну, но те, что удержались на плаву, стали более сложными или предлагают множество связанных решений.
Компания Omniture — яркий пример конкурентоспособного поставщика. SiteCatalyst, флагманский инструмент веб-аналитики этой компании, в настоящее время является одним из основных предлагаемых ею продуктов. В настоящее время Omniture предоставляет также пакет Test&Target, являющийся решением для многомерного тестирования и определения поведенческих целей, а ее инструмент SearchCenter позволил выйти на рынок управления и оптимизации поисковых предложений. Компания предлагает также опросы веб-сайтов и теперь, благодаря приобретению Mercado, может поддерживать службы электронной коммерции. Не удивлюсь, если вскоре Omniture сможет будить своих клиентов легким похлопыванием по плечу и помогать им одеваться на работу! Пока, благодаря продуманной конкурентной стратегии, компании Omniture удавалось очень успешно отстаивать свои интересы и интересы своих акционеров.
Лично меня весьма радует обилие других инструментов, кроме инструментов вебаналитики, которые применяют стратегию Троицы (Впечатление, Поведение, Последствия), описанную в моей первой книге.
Теперь можно выйти за пределы измерения последствий применения инструментов веб-аналитики, или конверсий, перейдя к измерению более сложных последствий, таких как достижения в социальной сфере. Наглядными примерами этого могут служить применение FeedBumer для измерения последствий существования блогов и использование разветвленной экосистемы инструментов, предназначенных для Twitter, для измерения успешности вашего мира “болтовни”. Медленно, но верно мы приближаемся — ну, хорошо, подползаем — к Священному Граалю интегрированного онлайнового и автономного измерения последствий.
Элемент “Поведение” в триединой стратегии также не остается без внимания. Недорогие онлайновые инструменты позволяют выполнить сортировку карточек (в автономном режиме этот процесс обойдется дороже) для преобразования быстрого ввода данных клиентом в реконструирование информационной архитектуры ваших веб-сайтов. В настоящее время доступно огромное множество бесплатных инструментов анкетирования. Однако позвольте мне эгоистично выделить 4Q, представляющий собой бесплатное средство опроса при выходе из сайта, разработанное компанией iPerceptions на основе публикаций в одном из моих блогов (“The Three Greatest survey Questions ever” (“Три наиболее важных вопроса анкет”); http: //sn. im/ak3gsqe).
А ведь существует еще и восхитительный мир конкурентной разведки. Он не получил официального места в стратегии Троицы (хотя и был освещен в книге Web Analytics: An Hour A Day') в связи с ограниченностью (и дороговизной) доступных на то время средств на рынке. За последние два года в этой области произошел крупный прорыв, выразившийся в появлении инструментов, способных радикально изменить способ ведения бизнеса, таких как Compete, Ad Planner и Insights for
1 Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов (“Диалектика”, 2008 г.)
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0	27
Search компании Google, Quantcast — я лишь слегка приоткрыл пласт доступных средств.
Вспоминая первые дни становления веб-аналитики, я с большим удовлетворением наблюдаю прогресс, достигнутый в этой области с момента публикации моей последней книги несколько лет назад.
Уверен, что маркетолога, аналитика, владельца сайта или руководителя компании, который сможет в полной мере воспользоваться мощью этих бесплатных или коммерческих инструментов для осознания возможностей, открывающихся в плане улучшения обслуживания клиентов или повышения конкурентоспособности, ожидает громкая слава.
Изменение представления о веб-аналитике:
ВСТРЕЧАЙТЕ ВЕБ-АНАЛИТИКУ 2.0
Помните о недавно упомянутом парадоксе данных? Так много данных и так мало понимания. Этот парадокс подвигнул меня на создание стратегии Троицы для веб-аналитики, когда мне приходилось работать интуитивно, и он же привел меня к описанию веб-аналитики 2.0.
Большинство деловых людей, занимающихся веб-аналитикой (к сожалению, их все еще недостаточно) считают аналитику просто искусством сбора и анализа данных о маршруте перемещения, данных полученных из Yahoo! Wfeb Analytics, Omniture или Mint
Для начала это неплохо. Но, как показано на рис. 1.1, представления очень быстро расширяются.
Рис. 1.1. Старая парадигма веб-аналитики 1.0
28
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
Большой круг представляет имеющиеся данные. Однако по прошествии нескольких месяцев вы понимаете, что в самом низу этого круга ютится весьма незначительный объем выводов по анализу, приводящих к действиям, получаемых на основе этих данных. Почему так?
Столь незначительный объем выводов по анализу, приводящих к действиям, объясняется тем, что данные о потоке кликов прекрасно подходят для ответа на вопрос что (какие), но не на вопрос почему. В этом состоит одно из ограничений данных о потоке кликов. Мы знаем о каждом клике, выполненном любым посетителем когда-либо. Мы располагаем ответом на вопрос что (какие): Какие страницы пользователи просматривали на нашем веб-сайте? Какие товары они приобрели? Какое время в среднем они провели на сайте? Из каких источников они прибыли? Какие ключевые слова или кампании привели к кликам? Что привело к тому или иному действию, и что не вызвало никаких действий?
Все эти данные, отвечающие на вопрос что, не дают ответ на вопрос почему. Очень важно знать, что произошло, но еще важнее знать, почему люди поступают на сайте так, а не иначе. Эта ситуация и послужила основной мотивацией моему переопределению понятия веб-аналитики. Чтобы эффективно решать задачи веб-аналитики, нужно дать ответы не только на вопрос почему, но и на ключевые вопросы, которые могут помочь в принятии продуманных решений о своем присутствии в Интернете.
Итак, веб-аналитика 2.0 — это анализ качественных и количественных данных, полученных из веб-сайта, который призван способствовать постоянному повышению удобства работы ваших реальных и потенциальных клиентов, приводящему к желаемым последствиям (в онлайновом и автономном режимах работы).
Это определение конкретно, современно и ведет к переосмыслению способа получения выводов по анализу, приводящих к действиям. Парадигма веб-аналити-ки 2.0 показана на рис. 1.2.
Этим определением я хотел детализировать вопросы, на которые можно было бы ответить, изменив свое представление о том, что означает выполнение вебаналитики, к каким источникам нужно обращаться аналитику или специалисту по онлайновому маркетингу, и какие инструменты при этом нужно было бы использовать.
Данные о потоке кликов отвечают на вопрос что. Анализ результатов дает ответ на вопрос сколько?". Экспериментирование и тестирование помогают прояснить вопрос почему (хотя с точки зрения анализа данные голосов клиентов также вносят свой вклад в ответ на этот вопрос) с помощью данных, непосредственно вводимых клиентом. И, наконец, конкурентный анализ дает ответ на вопрос что в противном случае — эти данные, возможно, являются наиболее недооцениваемыми в Интернете.
На рис. 1.3 схематически показано, как каждый из этих важных четырех вопросов связан с источниками данных/элементами стратегии веб-аналитики 2.0.
Наглядно, не правда ли? Теперь кратко рассмотрим каждый из элементов. Подробнее они будут освещены в последующих главах книги.
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0	29
Рис. 1.3. Ключевые вопросы, связанные с веб-аналитикой 2.0
30
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
Что? Поток кликов
Суть ответа на вопрос “Что?”, получаемого на основе данных о потоке кликов, понятна. Если решение для выполнения веб-аналитики развернуто “на месте”, ответ на вопрос “Что?” — это сбор, хранение, обработка и анализ данных веб-сайта на уровне кликов. Если же ваше решение для веб-аналитики расположено во внешнем мире или на сайте поставщика, ответ на этот вопрос — просто сбор и анализ данных на уровне кликов.
Данные на уровне кликов — это данные, получаемые из Webtrends, Google Analytics и других инструментов накопления информации о потоке кликов. При этом в случае хранения хронологии посещений вы получите множество данных — порядка нескольких гигабайт и больше за несколько месяцев.
Кроме того, информация о потоке кликов относится к основополагающим данным. Она помогает вести подсчет посещенных страниц и компаний, а также всесторонне анализировать поведение сайта: посещения, посетителей, проведенное на сайте время, просмотры страниц, показатель отказов, источники и многое другое.
Сколько? Анализ результатов
Если вы слушали мое выступление на конференции, то знаете эту историю. На моей первой работе в области веб-аналитики компания применяла Webtrends (поразительно надежный инструмент). Тогда я был новичком и задавал массу вопросов по поводу использования данных и 200 создаваемых отчетов Webtrends. По истечении двух недель я отключил Webtrends.
В течение трех недель ни один человек не обратился по поводу отсутствия двухсот отчетов. Двухсот! В компании с многомиллиардным бюджетом!
После некоторых размышлений я понял, что основная причина этой “ненужности” состояла в том, что ни один из упомянутых 200 отчетов не был посвящен оценке результатов. Миллион посещений сайта — ну и что? Какие это имело последствия для компании? Для маркетолога?
Глубокий и конкретный анализ результатов означает увязывание поведения клиента с практическими результатами компании. Наиболее эффективное применение веб-аналитики — это увязывание результатов с прибылью и с выгодами для получателей отчетов.
Веб-сайт стремится обеспечить всего три типа результатов:
•	повышение дохода;
•	снижение затрат;
•	повышение удовлетворения/лояльности клиента.
Именно так. Три простых цели.
Все действия, выполняемые в веб-сайте, должны быть направлены на достижения этих трех результатов, независимо от того, является сайт сайтом электронной коммерции, технической поддержки, общественной информации или всего лишь сайтом общей пропаганды. При этом придется использовать инструменты Clickstream, ERP-системы (enterprise resource planning — планирование бизнес-ресурсов), опросы, Technorati и многое другое.
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
31
Если вы хотите добиться расположения со стороны высшего менеджмента своей организации, придется уделить самое пристальное внимание анализу результатов.
Почему? Экспериментирование и тестирование
Я уверен, что большинство веб-сайтов задыхается потому, что они создаются “бегемотами”2 — мнениями лиц, приносящих наибольший доход.
Сами знаете, как это происходит. Кто-то представляет прекрасную идею, но именно “бегемот” решает, что будет иметь место в действительности. Если он пожелает созерцать пляшущую мартышку на домашней странице, что ж, пляшущая мартышка там появится.
Реальность такова, что “бегемот” находится вдали от сайта, никогда не посещает супермаркеты “Уол-март” и слишком связан с бизнесом. “Бегемот” — плохой выразитель действительных желаний клиентов.
Используя возможности, предоставляемые инструментами экспериментирования и тестирования, такими как бесплатный Google Wfebsite Optimizer, или коммерческими инструментами типа Test&Target от Omniture, Optimost от Autonomy или SiteSpect, можно изменить свою стратегию. Вместо того чтобы разворачивать сайт на основе одной единственной идеи (естественно, высказанной “бегемотом”), можно выполнить эксперименты непосредственно на сайте, построенном на основе различных идей, и предоставить клиентам возможность сообщить о том, что им подходит больше всего. Круто, не правда ли? Я называю это “местью клиентов”.
Существует и мощный скрытый стимул крепко подружиться с инструментами тестирования: неудача станет очевидна быстрее. Неудача в любом из других информационных каналов, таком как ТВ, радио, журналы или большие универмаги, обходится очень дорого. Но неудача в сети — дешевый и быстрый процесс.
Подумайте над запуском нового товара на сайте \\klmart.com и в сети супермаркетов “Уол-март”. Например, почему бы вначале не опробовать новый товар на сайте Walmart.com, а не в супермаркете “Уол-март”, и не посмотреть, как он будет продаваться? Почему бы не поэкспериментировать с рядом различных рекламных предложений посредством электронной почты или рекламы на поисковых сайтах, прежде чем принять окончательную стратегию и не запустить рекламную компанию в виде печатных объявлений, каталога или объявлений на телевизионных каналах? При любом исходе дела, запуская товар в сети, можно пойти на больший риск, выполнить запуск быстрее и быстрее убедиться в неудаче или успехе кампании!
Это обеспечивает огромное стратегическое преимущество. Поэтому я люблю говорить: “экспериментируй или умри”.
Почему? Голос клиента
Для меня, инженера-механика, обладающего степенью магистра делового администрирования, вопрос “Почему?” — иными словами возможность и ценность качественных данных — явился тяжким уроком. Например, попробуйте ответить на простой вопрос: можете ли вы ознакомиться с отчетом о просмотренных пер
2 В оригинале использована игра слов: HiPPos (бегемоты) — акроним словосочетания “Highest Paid Person’s Opinion” (мнение лица, внесшего наибольшую плату). — Прим. пер.
32
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
вых страницах, сгенерированным инструментом веб-аналитики, и понять, каким контентом посетители интересовались больше всего на вашем сайте, например, www.zappos.com?
Как выяснить, какие первые страницы посетители действительно хотели увидеть? Может, им не удалось найти нужные страницы из-за отсутствия внутреннего механизма поиска или поврежденной системы навигации по сайту? У вас нет ни малейшего представления об этом. Инструмент веб-аналитики может сообщить только о том, что может записать. То, что клиенты хотели, но не смогли увидеть, записано не было.
Именно поэтому мнение клиентов столь важно. Посредством опросов, лабораторных испытаний удобства использования, дистанционных испытаний удобства использования, сортировки и множества других средств можно получить информацию непосредственной обратной связи от клиентов в веб-сайте или из базы целевых клиентов.
Читая текстовые отзывы клиентов, полученные в результате опросов на веб-сайте, мне доводилось прояснять множество ранее непонятных моментов типа “О, вот почему они покидают сайт” или “Ага, вот почему никто не покупает этот товар” или, обычно, “Почему столь очевидная вещь оставалась неизвестной?”.
Если вы “свяжете узами брака” вопросы “Что?” и “Почему?”, ваша жизнь будет безоблачной. Я обещаю вам это.
Что в противном случае? Конкурентный анализ
Из всех сюрпризов, с которыми мне пришлось встретиться в процессе освоения веб-аналитики, конкурентный анализ оказался наибольшим. В традиционном мире планирования бизнес-ресурсов, управления отношениями с клиентами и глубоко скрытых внутренних производственных систем мы располагали только собственными данными. Информация о конкурентах была очень скудной. Однако в Интернете можно собрать множество информации о своих прямых и непрямых конкурентах! И, как правило, эта информация совершенно бесплатна!
На сайте www.compete.com можно ввести URL-адреса своих конкурентов и за считанные секунды сравнить свои показатели с их ними. Можно выяснить, сколько времени люди проводят на вашем сайте в сравнении с сайтами конкурентов. Можно установить количество повторных визитов, количество просмотренных страниц, приходящихся на одного посетителя, рост числа посетителей и т.п.
Но зачем нужна эта информация?
Рассмотрим простую аналогию. Использование инструмента веб-аналитики для измерения показателей веб-сайта подобно езде в автомобиле и слежению за приборной панелью для выяснения того, что вы движетесь со скоростью равной в точности 70 миль/час. Но при этом ветровое стекло и все окна салона затемнены. Что происходит снаружи, неизвестно.
Использование данных конкурентного анализа подобно стиранию черной краски на стеклах и получению возможности видеть окружающую обстановку. Теперь вы можете выяснить, что участвуете в гонке (затеянной без вашего ведома), и что
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
33
все остальные едут со скоростью не 70, а 160 миль/час. И если вы не предпримете отчаянный рывок, то безнадежно отстанете.
В этом и состоит ценность данных конкурентного анализа. Знание состояния своих дел прекрасно. Но знание своих дел в сравнении с конкурентами просто бесценно — оно помогает совершенствоваться, выявлять новые возможности и оставаться в числе лидеров.
В этой книге я опишу, как бесплатные и коммерческие инструменты можно использовать для получения данных конкурентной разведки, относящихся к атрибутам аудитории (демографическим и психографическим), ключевым словам, источникам трафика, поведению клиентов веб-сайта и множеству других аспектов.
Таков великолепный мир веб-аналитики 2.0. Он шире, чем можно себе представить, и привлекательней, чем можно вообразить. К тому же весь он ориентирован на клиента.
Изменение ситуации: да, мы можем!
Чтобы добиться успеха в мире веб-аналитики 2.0, нужно принять два важных изменения. Во-первых, стратегическое — необходимо сменить применяемую мысленную модель. Во-вторых, тактическое — изменение, ведущее к радикальному пересмотру своих представлений об инструментах и способе их использования.
Стратегический императив
Сложность преодоления любой современной проблемы редко связана с технологией или инструментами. Она заключается в укоренившемся образе мыслей. Для всех из нас наибольшую трудность в изменении стратегии веб-аналитики будет представлять перестройка своего образа мыслей в духе 2.0.
На рис. 1.4 иллюстрируется эволюция образа мыслей, которая совершенно необходима для перехода к реализации принципов веб-аналитики 2.0.
В мире веб-аналитики 2.0 правят вовсе не клики, а скорее “разум и сердце”. Руководствуясь зовом разума и сердца, вы будете в равной степени интересоваться и тем, что происходит на вашем веб-сайте, и тем, что происходит на сайте конкурента. При этом следует максимально автоматизировать принятие решений, дабы исключить генерацию отчетов и даже некоторую часть анализа. Ваш мир — это мир непрерывных действий (т.е. опросов, тестирования, выбора поведенческих целей, оптимизации ключевых слов) и непрерывных усовершенствований, в котором правят клиенты, а не “бегемоты”.
Тактическое изменение
Второе изменение позволяет овладеть фантастической, а в настоящее время обязательной концепцией множественности.
В традиционном мире интеллектуальных бизнес-систем нас приучили искать “единственный источник истины”. Соберите все данные в одном месте, постройте громоздкие системы, на что обычно требуется более нескольких лет, и празднуйте победу. Как ни прискорбно, в мире Интернета эта стратегия губительна.
34
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
Рис. 1.4. Эволюция образа мыслей, навязываемая веб-аналитикой 2.0
На саммите eMetrics в 2003 г. Гай Гриз (Guy Creese) представил концепцию Множественности. Она была жесткой в своей простоте: множество составляющих, инструментов и типов источников данных значительно затрудняют проведение эффективной аналитики.
Я пришел к убеждению, что именно Множественность является основной причиной, порождающей страх перед Интернетом. Потребление данных при ведении бизнеса в веб-среде значительно более демократично; теперь все нуждаются в доступе к данным. В вашем распоряжении имеется множество эффективных инструментов для решения задач, о которых раньше даже невозможно было помыслить. Теперь можно оперировать не только значительно большими объемами данных, как при анализе кликов, но и значительно большим количеством типов данных (как качественных, так и количественных), что делает жизнь чрезвычайно интересной!
Множественность — единственный способ добиться успеха в области веб-аналитики 2.0.
Как показано на рис. 1.2, веб-аналитика 2.0 предоставляет целостную картину функционирования веб-сайта. В соответствии с этой стратегией каждая солидная веб-программа принятия решений (как бы она ни называлась: веб-аналитика, выводы по веб-анализу или выводы по цифровому анализу клиентов), используемая в компании, должна будет решать задачи пяти основополагающих категорий: потока кликов, анализа результатов, экспериментирования и тестирования, голосов клиентов и конкурентного анализа.
Г лава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0	35
Подход, который должна реализовать стратегия использования инструментов, чтобы удовлетворять требованиям принципа Множественности, показан на рис. 1.5.
			•	Omniture, Google Analytics, Unica Поток кликов	• WebTrends, Yahoo! Web Analytics, Xiti •	CoreMetrics, ClickTracks, Others
	 Поставщики инструментов веб-аналитики Результаты	(перечисленные выше) плюс • iPerceptions, FeedBurner
	Экспериментирова- Goo^te Website Optimizer ние и тестирование . Opt»	Test & Target и тп
	• 4Q iPerceptions, CRM Metrix Голос клиента	• Ethnio, ForeSee  Самообслуживание (исследование рынка, удобство использования)
	Конкурентный	‘ 6°°0'е МНаппег, Trends • Compete, HitWise, Panels анализ	_ , _ .. • Technorati
u	Выводы no анализу!!
	Основной инструмент №1: Coradiant
	Основной инструмент №2: Maxamine
Рис. 1.5. Стратегия и инструменты веб-аналитики 2.0 в соответствии с принципом Множественности
Как наглядно показано на рис. 1.5, для решения задач каждой из составляющих веб-аналитики 2.0 потребуется специализированный инструмент.
•	Поток кликов. Нужно будет использовать инструменты Omniture, Google Analytics, Netlnsight от Unica, Atebtrends, Yahoo! Web Analytics, HQ (раньше ClickTracks) от Lyris, Coremetrics и т.п.
•	Результаты. Придется использовать инструменты веб-аналитики, названные для анализа потока кликов, а также такие инструменты, как iPerceptions (для измерения процента выполнения задач), FeedBumer (для отслеживания подписчиков) и ряд других инструментов для оценки социальных последствий (традиционные инструменты веб-аналитики не очень подходят для решения этой последней задачи).
•	Эксперимеитироваиие и тестирование. Нужно будет использовать Google Website Optimizer, Test&Taiget от Omniture, Sitespect, Optimist и т.п.
•	Мнение клиента. Нужно будет использовать iPerceptions, CRM Metrix, Ethnio, Foresee и возможности самообслуживания, такие как лабораторные испытания удобства использования.
•	Конкурентный анализ. Нужно будет использовать Google Ad Planner, Insights for Search, Compete, Hitwise, Technorati и т.п.
36
Глава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
Чтобы добиться наибольшего успеха, вам потребуется только один инструмент каждой из перечисленных категорий для решения задач каждой из пяти основополагающих групп. В этом и состоит принцип Множественности.
Данные, полученные каждым инструментом, не должны дублировать или быть связанными с данными других областей. Каждый инструмент предоставляет выводы по анализу, которые все вместе образуют данные, необходимые для успеха.
Не чувствуйте себя подваленными иэ-эв принципа Множественности
Обратите внимание, что в каждой строке на рис. 1.5 имеется вариант бесплатного инструмента, так что не переживайте сейчас о цене. К счастью, также не понадобится делать все сразу. Определить личную стратегию поможет размер компании, потребности и сложность.
Ниже приведен мой список обязательных элементов, который различные компании должны иметь в виду, чтобы присоединиться к миру веб-аналитики 2.0 мира; элементы перечислены по приоритетам и отражают минимальные области для рассмотрения:
•	Небольшие компании: 1) Поток кликой. 2) Результаты, 3) Голос клиента.
•	Компании средних размеров: 1) Результаты. 2) Поток кликов. 3) Голос клиента.
4) Тестирование.
• Крупные компании: 1) Голос клиента. 2) Результаты. 3) Поток кликов. 4) Тестирование. 5) Конкурентный анализ. 6) Глубоко скрытый анализ (Coradiant). 7) Структура сайта и пробелы (Maxamine).
Для каждой категории просто выберите бесплатный или коммерческий инструмент, показанный на рис. 1.5.
Дополнительные инструменты аналитики
Вероятно, вы обратили внимание на два инструмента, приведенные в нижней части рис. 1.5. Они являются дополнительными.
Как правило, когда говорят о веб-аналиткие, вначале забывают о Maxamine и Coradiant. Однако для крупных компаний, особенно из числа 1000 наиболее успешных, оба эти инструмента являются практически обязательными. Ни один из них не измеряет показатели, измеряемые традиционными инструментами веб-аналити-ки, поэтому какое-либо перекрытие исключается. Но каждый из этих инструментов вносит свой уникальный вклад в дело обработки веб-данных.
Maxamine следует использовать, поскольку он предоставляет чрезвычайно важные данные, связанные с пробелами в оптимизации поиска, отсутствующими дескрипторами JavaScript, дублированным содержимым, нарушениями функциональности веб-сайта (в том числе, недействительными ссылками и “испорченными” формами), нарушениями безопасности и конфиденциальности, “черными дырами”, недоступными внутреннему механизму поиска, и множеством других аспектов. Maxamine по существу предоставляет все, что нужно выяснять, измерять и сообщать о текущем состоянии самого веб-сайта. Альтернативная возможность — применение инструмента ObservePoint.
Г лава 1  Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
37
Coradiant следует использовать, поскольку он предоставляет важные данные на уровне отдельного пользователя о “матрице” веб-сайта — т.е. битах и байтах, страницах и пакетах. (Открою небольшую тайну — в настоящее время я вхожу состав консультативного совета Coradiant.) Coradiant отражает мельчайшие фрагменты информации, поступающие из веб-серверов (в любом уголке мира) клиентам. Он позволяет быстро выявить проблемы на веб-сайте и поддерживать подотчетность как свою, так и своих 1Т-команд.
С помощью Coradiant можно понять также, например, почему снижаются коэффициенты конверсий. Связано ли это с внезапным замедлением работы тележки и страниц оплаты, что не устраивает клиентов? Или же это было вызвано ошибками 404 на важных страницах? Традиционные инструменты с трудом отвечают на эти важные вопросы, если вообще способны на них ответить.
Таким образом, принципы стратегии Множественности следующие: сбор данных о потоке кликов, получение более полной картины “ландшафта” посредством анализа результатов и более быстрое установление неудачи и успеха посредством экспериментирования и тестирования. Эти действия являются основными шагами к формированию конкурентоспособного бизнеса. При этом не забудьте принять мысленную модель “сердца и разума”, согласно которой веб-активности конкурента следует уделять столь же пристальное внимание, как и собственной (см. рис. 1.4). Стратегия Множественности предоставляет рычаги, с помощью которых можно “перевернуть мир”. Итак, за дело!
Глава 2
Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
В этой главе...
>	Предопределение будущего успеха
>	Шаг 1. Три критических вопроса, которые нужно себе задать перед поиском партнера по аналитике
>	Шаг 2. Десять вопросов, которые нужно задать поставщикам, прежде чем связываться с ними
>	Сравнение поставщиков средств веб-аналитики: разделяй и властвуй
>	Шаг 3. Определение партнера по веб-аналитике (способ применения эффективного опытного набора инструментов)
>	Шаг 4. Заключение договора: проверка соглашений об уровне обслуживания, предлагаемых контрактом поставщика средств веб-аналитики
Яовый мировой порядок веб-аналитики 2.0 диктует переход от мысленной модели “единственного источника истины” к действительной стратегии Множественности для более быстрого получения выводов по анализу, приводящих к действиям. Как же осуществить этот переход? Все дело в инструментах! Необходимо правильно подобрать инструменты и позаботиться о том, чтобы один шаг вперед не сопровождался тремя шагами назад.
В этой главе вы научитесь выполнять глубокий самоанализ для лучшего понимания своих потребностей, получать достоверную информацию от поставщиков программ аналитики, сравнивать аналитические инструменты, запускать опытные проекты и заключать контракты.
40	Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
Предопределение будущего успеха
Нас радует обилие надежных бесплатных или коммерческих инструментов, предназначенных для решения задач веб-аналитики 2.0. Но, к сожалению, часто мы недооцениваем важность правильного выбора инструмента или то, насколько неправильный выбор инструмента может повредить организации.
Например, моя компания выбрала инструмент веб-аналитики после рассылки замечательного запроса о предложениях, который содержал все мыслимые вопросы. Для полной реализации решений на основе выбранного инструмента нам потребовалось 15 месяцев, а затем еще 6 месяцев для того, чтобы начать подозревать, что он совершенно не подходит для нашей компании. В конце концов, мы догадались, что запрос о предложениях был не так уж хорош! К тому времени мы уже были слишком тесно связаны с этим инструментом — посредством людей, систем и процессов — чтобы можно было быстро изменить что-либо. Еще через 6 месяцев, руководитель высшего звена, который способствовал выбору этого дорогостоящего инструмента, покинул компанию. Новый руководитель немедленно распознал проблему и начал процесс выбора нового инструмента. В результате деятельность компании оказалась заторможенной в течение более двух с половиной лет. Для выбора и ввода в эксплуатацию подходящего инструмента потребовалось еще 9 месяцев.
И все это время компания была не в состоянии принимать стратегические вебрешения — намного дольше, чем это должно было быть.
Может возникнуть впечатление, что подобная ситуация характерна только для крупных компаний или для других компаний. Поверьте, подобное вполне может произойти и в вашей организации.
Мы склонны выбирать инструменты так же, как выбираем партнеров по браку. Если наш выбор ошибочен, мы не желаем признавать этого. Реальность же такова, что лишь немногое скажется на шансах на успех больше, чем выбор подходящего набора инструментов для удовлетворения потребностей компании — мелкой, средней или крупной.
Шаг 1. Три критических вопроса, которые нужно себе
ЗАДАТЬ ПЕРЕД ПОИСКОМ ПАРТНЕРА ПО АНАЛИТИКЕ
Самая большая ошибка, допускаемая в процессе выбора инструментов — отсутствие паузы для осмысления своей решимости или, что более вероятно, отсутствие самой решимости. Мы хватаемся за ближайший подвернувшийся под руку инструмент, но при этом редко задумываемся о характеристиках, которые могут определять его пригодность для наших целей.
Поэтому шаг номер один — самооценка и предельно честная оценка своей компании, ее сотрудников и ее места в эволюционном цикле.
Чтобы провести критичную самооценку, которая должна помочь в правильном выборе партнера по веб-аналитике 2.0, задайте себе следующие три вопроса.
Г лава 2	Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
41
Правило 10/90
Мое приобщение к миру веб-аналитики было поучительным. Компания располагала наилучшим набором инструментов, который можно было приобрести за деньги, но решения принимались “кое-как”, а все получаемые данные были бесполезны.
Урок № 1, который я усвоил на основе этого опыта, заставил меня сформулировать правило 10/90 (опубликованное в моем блоге 19 мая 2006 г.).
•	Наша цель: наибольшая отдача от реализации решений веб-аналитики.
•	Стоимость инструмента аналитики и профессиональных услуг, предоставляемых поставщиком: 10 долларов.
•	Необходимые капиталовложения в “интеллектуальные ресурсы/услуги аналитиков”: 90 долларов.
•	Решающий фактор для достижения впечатляющего успеха: люди.
Логическое обоснования сводилось к четырем основным проблемам.
•	Веб-сайты чрезвычайно сложны и хотя инструменты могут перехватывать всевозможные данные, в действительности они не в состоянии подсказать, что следует делать.
•	Большинство представленных на рынке инструментов аналитики, даже сегодня, просто извергают данные. Множество данных.
•	Мы больше не живем в простом мире веб-аналитики 1.0. Теперь нам приходится иметь дело с количественными и качественными данными, результатами многомерных экспериментов и данными конкурентного анализа, которые могут быть никак не связаны с чем-либо еще.
•	Один из наиболее действенных способов преобразования данных в выводы по анализу — пребывание в курсе “клановых знаний" компании: неписаных правил, отсутствующих метаданных, действий рядовых служащих (ну, хорошо, высшего руководства компании) и т.д.	.
Для решения этих четырех проблем требуется аналитик, т.е. человек с могучим интеллектом. Если действительно желаете извлечь пользу из имеющихся данных, не скупитесь на оплату работы такого аналитика или группы аналитиков. В противном случае вы будете богачом в плане данных, оставаясь нищим в плане информации.
Сегодня, в связи с увеличением онлайновых возможностей и усложнением Интернета, правило 10/90 еще более актуально.
Информация к размышлению. В настоящее время я работаю на Google в качестве пропагандиста аналитики. Множество людей, причем с прекрасной математической подготовкой, утверждают, что существование бесплатных инструментов делает правило 10/90 неактуальным: теперь инструменты (составляющие часть $10 правила) бесплатны. Я отвечаю им, что инструменты все же не являются “бесплатными”. Если остановить свой выбор на Google Analytics или Yahoo! Web Analytics, стоимость инструмента равна нулю, но для его правильного ввода в эксплуатацию вполне может потребоваться затратить 5000 долларов на оплату услуг уполномоченного консультанта. Вот вам и 10 долларов. А затем приготовьтесь потратить 90 долларов на услуги людей с могучим интеллектом, чтобы разобраться со всеми своими данными!
42
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
Вопрос 1: "Что мне требуется — отчет или анализ?"
Ответить на этот вопрос очень трудно, поскольку большинству организаций нелегко честно заявить о своих нуждах. Все компании утверждают, что им требуется анализ, но лишь для немногих из них (особенно тех, в которых работают более 100 человек) это действительно так. В действительности им требуются отчеты.
Ниже перечислены некоторые причины остановки своего выбора только на отчетах.
•	Децентрализованное принятие решений. Организация структурирована так, что решения принимаются множеством различных руководителей и их участие требуется для выполнения любого действия. Этим руководителям требуются данные, которые они смогут обрабатывать, а не аналитические выкладки, указывающие, какое действие следует предпринять.
•	Традиции компании. Каким образом в компании достигается консенсус? Нужно ли постоянно “прикрывать тылы”? Существуют ли в ней уровни управления? Является она матрицированной или ориентированной на работу с бумажными документами? Часто традиции организации диктуют использование чеков и балансовых отчетов, визируемых несколькими контролерами и требующих утверждения. Такого рода традиции предполагают снабжение информацией (данными).
•	Доступность инструментов/функциональных возможностей. Ряд инструментов ориентирован на генерирование отчетов, а не на выполнение анализа, что определяет характер их применения.
•	История развития. Исторически сложилось, что более старые компании “приводились в действие” людьми, публикующими отчеты и данные. “Соображайте получше и шевелитесь побыстрее” — отнюдь не просто заклинание.
•	Склонность к риску. Поощряется ли риск в вашей компании? Или же принятие рискованных решений отрицательно сказывается на карьерном росте? Действительное использование результатов анализа предполагает определенное ослабление контроля и доверие людям, которые знают, как выполнять свою работу. Если традиции вашей компании не поощряют такой подход, потребуются отчеты.
•	Распространение знаний среди людей/команд (клановые знания). Если вы действительно хотите анализировать данные, то для придания смысла полученным значениям требуется понимание их контекста. Если в вашей компании сбор информации и выполнение действий разделены, никакая поддержка, оказываемая аналитику, не поможет делу. Если аналитики не принимают непосредственного участия в производственном процессе, лучшее, что они могут делать — это предоставлять информацию тем, кто может влиять на этот процесс (в идеале, руководителям организации).
•	Доступность чисто аналитического научного персонала. Снова вернемся к правилу 10/90. Если соответствующие денежные средства выделены на оплату услуг аналитиков, целесообразно выбрать инструмент, который позволит компании действительно выполнять анализ.
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике 43
Оставив в стороне все оговорки, предположим, что команде аналитиков указано приобрести инструмент, являющийся “панацеей на все случаи жизни”.
При выборе инструмента веб-аналитики следует пристально присмотреться к своей компании, к ее структуре принятия решений и потребностям. Затем нужно максимально беспристрастно решить, что сулит наибольшие выгоды — генерация отчетов или анализ. Если в действительности компания нуждается в надежных отчетах, выберите инструмент, обеспечивающий их создание. Если же компании требуется анализ, выберите соответствующий инструмент.
Ниже приведены три поучительные истории.
Неправильно выбранный доступный по цене инструмент
Для своей компании я выбрал действительно доступный по цене инструмент, который мог “препарировать” данные, как ни один инструмент раньше, обеспечивая руководителей старшего звена действительно аналитическими данными. На тот момент это была крупная компания с общим доходом свыше 2 миллиардов долларов и с оборотными средствами, исчисляющимися несколькими сотнями миллионов долларов. Компании требовалось предоставлять данные множеству людей. То есть их нужно было снабжать отчетами. Выбранный мною инструмент позорно провалился, поскольку “спотыкался” на генерации отчетов. Каждому отдельному лицу приходилось обрабатывать данные. Это занимало слишком много времени, а люди были нетерпеливы и не располагали соответствующим временем. Поэтому решения по-прежнему принимались интуитивно, и наши веб-возможности были утрачены.
Дорогой инструмент и неправильно подобранный персонал
Мой приятель в значительно более крупной компании с многомиллиардным доходом выбрал самый дорогой инструмент веб-аналитики. Он был шикарным, изысканным и предоставлял красочные диаграммы и графики, выполняя обработку в реальном времени. Он был в состоянии ответить на любой вопрос, причем не только в онлайновом, но и в автономном режиме, будучи интегрирован с телефонной линией и всеми другими средствами передачи информации.
Но через 15 месяцев после ввода в действие в любой конкретный момент времени этот “подарок” мог обрабатывать данные только за 45 дней. Еще большей проблемой являлось то, что только два человека умели его использовать. В течение четырех лет высшее руководство пребывало в восторге от всех этих данных, отображаемых в шикарном интерфейсе. Но на основании всех этих данных невозможно было принять хотя бы одно стратегическое решение (или даже 10 тактических). А между тем поставщик инструмента веб-аналитики ежегодно получал доход приблизительно равный 2,5 миллионам долларов в виде платы за предоставляемые услуги.
Для компании моего приятеля было бы лучше ограничиться Google Analytics или Yahoo! Web Analytics. Оба эти инструмента предоставляют мощные бесплатные инструменты генерации отчетов, которые вполне удовлетворили бы людей, использующих данные.
44
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
Со временем, после выработки соответствующих традиций, изменения организационной структуры и повышения уровня допустимого риска компания могла бы приобрести более интеллектуальный инструмент.
Переход к подходящему инструменту
Третья история связана со становлением компании. Ее основатели были энергичными, расторопными и в своей деятельности в огромной степени ориентировались на данные, поскольку от них зависело существование организации. Но они ошибочно выбрали инструмент, который успешно генерировал отчеты, но глубокий анализ выполнял из рук вон плохо. Я посоветовал им сменить средство и приобрести мощный инструмент с множеством функций анализа. Решиться на такие затраты было чрезвычайно трудно. Но эти ребята действительно могли бы воспользоваться преимуществами разностороннего анализа. Решение о приобретении мощного инструмента изменило всю политику компании. Они смогли выполнять глубокий анализ, делать его быстро и должным образом реагировать на поведение клиентов для быстрого изменения своего приложения программной службы (soft-ware-as-a-service — SAAS). В настоящее время эта компания процветает.
Признание того, что вам требуется всего лишь генерация отчета, как бы “неприлично”. Но все же будьте честны в этом отношении, или же ваша компания будет отброшена на несколько лет назад. Признание того, что вам требуются аналитические возможности, столь же важно. Поэтому не скупитесь, а соответствующий коэффициент возврата инвестиций (ROI) не заставит себя ждать.
Вопрос 2: "Располагаю ли я IT-ресурсами, бизнес-ресурсами или и тем и другим?"
Некоторые компании преуспевают в области информационных технологий (IT), другие — в области бизнеса (маркетинга, анализа или принятия стратегических решений). И лишь немногим удается добиваться успеха в обеих областях. Внутренние ресурсы своей компании следует подвергнуть испытаниям в утяжеленном режиме, особенно в контексте веб-аналитики, поскольку она будет играть решающую роль в достижении успеха.
Развертывание эффективной реализации веб-аналитики — сложная задача, в ходе решения которой легко совершить ошибку. Недавно представители компании, которая предоставляет услуги веб-аналитики, посетовали, что в ходе 7 из 10 встреч с клиентами оказывается, что инструмент внедрен неправильно (т.е. до того времени клиент использовал недостоверные данные!).
Если ваша компания располагает надежными IT- и бизнес-ресурсами, все задачи можно решать самостоятельно, и все будет прекрасно. В худшем случае кому-то в компании придется потратить время на то, чтобы убедиться в правильности технических аспектов.
При отсутствии соответствующего IT-персонала (под ним я понимаю IT-специалистов, разбирающихся и решающих задачи веб-аналитики) придется прибегнуть к услугам внешнего партнера. Выполнение этих задач по силам множеству уполномоченных консультантов и специалистам-одиночкам из внешнего мира. Обязательно запланируйте соответствующие затраты.
Г лава 2 в Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике 45
Еще одна побудительная причина оценки своих IT-возможностей — стремление разработки своих веб-приложений “на дому”, а не с помощью поставщика приложений (application service provider — ASP). Если предполагается хранить и анализировать коллекции данных непосредственно в офисе (скажем, с помощью Urchin, Webtrends или Affinium Netlnsight от Unica), для этого потребуются достаточно серьезные IT-ресурсы. Поэтому удостоверьтесь, что в состоянии закрыть этот важный участок.
При отсутствии достаточных бизнес-ресурсов честное признание этого слабого места уже само по себе способно дать преимущества по сравнению с конкурентами. Вам предстоит выделить бюджет для найма сторонних консультантов или организации, которая проведет обучение и поможет выполнить модернизацию производственного процесса. В моей книге Web Analytics: An Hour a Day' описана четырехэтапная модель и приведены рекомендации в отношении сотрудничества с внешними консультационными агентствами, которые могут способствовать радикальному повышению уровня модернизации бизнеса. С соответствующей статьей можно также ознакомиться на веб-странице http://sn.irn/wabizplan.
Вопрос 3: "Мне требуется решение только для анализа потока кликов или для веб-аналитики 2.0?”
Постановка вопроса о потоке кликов в противовес веб-аналитике 2.0 отражает образ мыслей. Этот вопрос пытается облегчить понимание уровня подхода к формированию набора решений. Он сосредоточен вокруг понимания того, требуется инструмент, помогающий “разобраться в кликах” (что вполне нормально), или же инструмент, способный на значительно большее. Этот вопрос позволяет прояснить краткосрочные и долгосрочные цели.
Образ мыслей и стратегия в духе веб-аналитики 2.0 требует выполнения надежного качественного и количественного веб-анализа для достижения конкретных целей: точного понимания поведения клиентов и последующего влияния на него в своем сайте.
Учитываемые критерии будут в значительной степени зависеть от вашего текущего местоположения, точки зрения и подхода. В одном случае достаточно простого анализатора журналов, в другом требуется инструмент, который интегрирован с другими источниками данных, а в третьем — инструмент, который будет взаимодействовать с информационным хранилищем.
Например, если требуется просто быстро приобщиться к веб-аналитике, для вас может быть несущественно, интегрирован инструмент с опросной системой или может ли он принимать данные из системы планирования бизнес-ресурсов (ERP) либо системы управления взаимодействием с клиентами (CRM). В этом случае требуется инструмент, который поможет разобраться в кликах.
С другой стороны, если с самого первого дня предполагается начать тестирование, тогда требуется уверенность, что данные о потоке кликов можно легко интегрировать со средствами поставщика служб А/Б тестирования или многомерного
1 Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов (“Диалектика”, 2008 г.)
46 Глава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
тестирования. В этом случае требуется инструмент, предоставляющий значительно более широкие возможности.
Помните, что приобретение самого мощного и наиболее разностороннего инструмента только потому, что в отдаленном будущем предполагается использовать аналитические данные совместно с холодильником — совершенно ущербная стратегия. Никто не может предвидеть, как мир изменится за три года, поэтому приобретайте тот инструмент, который успешно будет служить в течение ближайших двух-трех лет. В среде Интернета все меняется слишком быстро, что делает любую другую стратегию неблагоразумной.
Шаг 2. Десять вопросов, которые нужно задать
ПОСТАВЩИКАМ, ПРЕЖДЕ ЧЕМ СВЯЗЫВАТЬСЯ С НИМИ
Наиболее распространенный процесс выбора поставщика средств аналитики предполагает опрос всех сотрудников своей организации, имеющих хотя-бы отдаленное отношение к веб-сайту, о тех данных, которые они хотели бы получать, объединение этих ответов в один огромный список и предоставление его поставщику в качестве запроса предложений. Поставщики утвердительно отвечают на все вопросы, после чего вы выбираете приглянувшегося поставщика — например, того, чей представитель обладает лучшей дикцией или производит впечатление умного человека.
При выборе для своей организации бесплатного инструмента веб-аналитики нужно задать следующие 10 вопросов. Они очень кратки, но позволят достаточно быстро отделить "зерно от плевел".
Вопрос 1: "В чем различие между вашим инструментом/решением и бесплатными инструментами от Yahoo! и Google?”
Вполне можно допустить возможность присутствия розового слона в комнате. Вот только зачем он нужен? Если доступны эффективные бесплатные инструменты аналитики, зачем платить за какой-то особый аналитический инструмент? Почему для успеха в области веб-аналитики недостаточно просто следовать правилу 10/90?
Задавая этот вопрос, попросите поставщика ознакомить с их пятью лучшими — и только пятью — отчетами, характерными и уникальными для поставляемого продукта.
Ожидаемый ответ заключается не в том, что Google и Yahoo! слишком громоздки и неудачны и представляют угрозу для конфиденциальности. Подобный ответ — всего лишь отговорка. Вас не должен удовлетворить и ответ, что бесплатный инструмент лишен поддержки или что вскоре бесплатные инструменты исчезнут. Все эти ответы — ложь: вашей конфиденциальности ничто не угрожает, поддержка доступна и для бесплатных инструментов (зачастую она предоставляется той же компанией, которая осуществляет поддержку платного инструмента!), и бесплатные инструменты не собираются исчезать.
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
47
Вам желательно, чтобы поставщик платного инструментария предоставил конкретные и убедительные примеры отчетов и метрик, недоступные для бесплатных инструментов. У любого поставщика аналитических инструментов, заслуживающего взимаемой платы, всегда будет иметься четкий ответ, посвященный наиболее интересным функциональным возможностям, отчетам, метрикам, вопросам интеграции и т.п., а не только общим тактическим подходам.
Ни одно универсальное правило не гласит, что Omniture, Google Analytics или Webtrends подходит абсолютно всем. Каждая компания нуждается в уникальном решении. Поэтому следует тщательно рассмотреть пригодность этих инструментов именно для вашей компании. Принимаемое решение должно основываться на фактах, а не на опасениях, предположениях и сомнениях поставщика.
Этот вопрос в равной степени применим к инструментам опроса (сравните коммерческие инструменты с бесплатными решениями типа 4Q), к решениям А/Б тестирования или многомерного тестирования (эти решения необходимо сравнить с бесплатным Google Website Optimizer) и к инструментам конкурентного анализа (их следует сравнить с Compete, Ad Planner, Insights for Search и т.п.).
Излишне говорить, что следует провести анализ соотношения цены-прибыли. То есть если 95% прибыли можно получить от бесплатного/недорогого решения, то окупают ли оставшиеся 5% плату в х сотен тысяч долларов в год? Если да, то вперед!
Вопрос 2: “Является ли ваша компания чистым поставщиком приложений или она предлагает версии программного обеспечения?
Планируете ли вы выпуск последующих версий программного обеспечения?”
Одна из проблем, с которой сталкиваются поставщики — это клиент, которому требуются решения на основе программного обеспечения, реализуемые на месте, а не услуги аренды приложений. В настоящее время большинство поставщиков аналитических инструментов, и платных и бесплатных, предлагают инструменты на основе аренды приложений, а не решения на основе самостоятельных программ. Некоторые поставщики, такие как Webtrends, Unica и Google (совместно с Urchin), предоставляют решения, которые можно приобрести и реализовать на месте.
Этот вопрос позволяет оценить, как поставщик готовиться к будущему, предлагая разнообразные решения. Выслушивая ответ следует обратить внимание как на содержание ответа, так и на реакцию на вопрос.
Поставщика можно спросить также об основных и сторонних cookie-файлах, в том числе о том, какой тип используется по умолчанию, а также о проблемах и стоимости использования основных cookie-файлов. Почти всегда придется использовать основные cookie-файлы, и большинство поставщиков предоставляет эту возможность.
Следует также обратить внимание на реакцию на вопрос об основных cookie-файлах. Советует ли поставщик использовать основные cookie-файлы? Настаивает ли он на этом? Ответ отразит образ мыслей поставщика.
48 Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
Вопрос 3: "Какие механизмы захвата данных вы используете?"
Данные из веб-сайта можно захватывать множеством способов. В настоящее время использование дескрипторов JavaScript — наиболее распространенный метод. Можно также использовать веб-журналы, анализаторы пакетов или веб-маяки.
На. заметку! Достоинства и недостатки использования каждого метода под-ровно описань е главе 2 книги Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов ('Диалектика”, 2008 г.).
Ответ поставщика, который должен вас интересовать... минуту терпения... да, Множественность! Хотя поставщик может применять нынешний стандарт, которым являются дескрипторы JavaScript, он может работать также с другими форматами захвата данных. Желательно, чтобы поставщик не ограничивался одними только дескрипторами (или журналами либо анализаторами пакетов), поскольку Интернет быстро развивается и его мониторинг затрудняется.
Поэтому вам нужен поставщик, чьи инструменты будут развиваться для работы с разнообразными медиа, Flash, Flex, RSS, мобильными платформами, смешанными данными и т.п.
Вам не нужен поставщик, который будет безосновательно утверждать, что дескрипторы JavaScript или другие общепринятые механизмы полностью удовлетворяют всем запросам. Если поставщик пытается проповедовать подобную тактику, одарите его презрительным взглядом и обратитесь к другому.
Я также призываю вас уделить этому вопросу особое внимание при выборе инструментов конкурентного анализа. Существует множество различных способов сбора данных (панели, данные поставщиков Интернет-услуг, журналы серверов компаний, файлы журналов поиска, программы мониторинга, группы управления и многие другие), и каждый вносит свой вклад. Поэтому важно понимать, что именно вы покупаете. Конкурентный анализ подробнейшим образом будет освещен в главе 8.
Вопрос 4: "Можете ли вы подсчитать стоимость владения вашим инструментом?"
Уделите этому вопросу самое пристальное внимание. Вы находитесь на территории, где “либо грудь в крестах, либо голова в кустах”.
Большинство поставщиков будут приводить цену (или публиковать в рекламном объявлении) в виде, подобном следующему: “Решите свои глобальные проблемы с помощью нашего аналитического инструмента всего за 5000 долларов в месяц!”
Необходимо абстрагироваться от первой цифры (цены), названной поставщиком, и подсчитать стоимость владения (total cost of ownership — TCO). Стоимость владения может в значительной мере варьироваться в зависимости от ряда факторов, включая особенности вашей компании, имеющиеся в наличии инструменты, поставщика и проводимых им ценовых стратегий.
Г лава 2 в Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
49
Необходимо рассмотреть следующие составляющие стоимости владения.
•	Стоимость просмотра одной страницы (большинство поставщиков приложений требуют оплаты за просмотр одной страницы).
•	Дополнительные затраты сверх начальной основной суммы. Подобные затраты возникают при превышении назначенного количества просмотров страниц, при использовании любых “расширенных” функциональных возможностей (например, использования функций отслеживания RIA или RSS в качестве дополнительных более дорогостоящих модулей) и при возникновении необходимости приобретения других функциональных возможностей впоследствии (например, функции интеграции учета оплат на один клик с Google/Yahoo! Search Marketing или функции предложения ключевых слов, службы информационного хранилища или сегментации, доступной только в другом инструменте).
•	Стоимость профессиональных служб (начальной установки и последующего устранения проблем или персональной настройки).
•	Годовая стоимость поддержки по истечении первого года.
•	Стоимость дополнительного аппаратного обеспечения, необходимого на клиентских концах (ПК, лэптопы, веб-серверы, устройства хранения данных и т.п.). Эти затраты могут зависеть от поставщика — будьте внимательны, поскольку инвестирование 250 000 долларов в решение поставщика может повлечь за собой затрату 1 миллиона долларов на приобретение оборудования!
•	Стоимость “администрирования” — т.е. оплата персонала для взаимодействия с поставщиком. Эти затраты могут частично определяться численным составом персонала, т.е. учитывать кого-либо, создающего все отчеты и публикующего их, и кого-либо, осуществляющего координацию между поставщиком, IT-персоналом и маркетологами. Все эти роли могут исполняться одним лицом, но об этом лучше подумать заранее.
•	Стоимость услуг аналитиков, которые будут заниматься получением выводов по анализу. Этот элемент можно объединить с предыдущим, но при этом важно помнить о правиле 10/90 и осознавать, что недостаточно просто приобрести инструмент. Необходимо также нанять достаточно квалифицированного специалиста для интерпретации данных.
•	Затраты на оплату дополнительного персонала, который будет (частично или полностью) заниматься поддержкой дескрипторов, поддерживать связь с IT-персоналом, обновлять страницы сайта и т.п. В необходимых случаях в состав этого персонала могут входить сотрудники, осуществляющие координацию с отделами маркетинга и продаж и командами внутренней бизнес-аналитики для обеспечения точного категорирования, сбора и передачи данных.
Обобщите все эти сведения для нескольких поставщиков и произведите осознанный выбор. Нетрудно представить себе ситуацию, когда стоимость владения вполне может в несколько раз превышать стоимость, заявленную поставщиком.
50	Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
Важно понимать, что стоимость владения следует подсчитать и при использовании бесплатного инструмента, подобного Google Analytics или Yahoo! Web Analytics. В этом случае только сам инструмент ничего не стоит (первые два пункта в приведенном перечне). Вам все же придется пойти на остальные затраты (оплату профессиональных служб, аналитиков и прочего персонала).
Поэтому я призываю вас собрать все возможные сведения для получения четкого представления о стоимости владения для каждого поставщика. И не перестану повторять на протяжении всей книги: помните о правиле 10/90! Прекрасный инструмент в руках обычного клерка, создающего отчеты, бесполезен. А бесплатный/ недорогой/обладающий скромными возможностями инструмент в руках аналитика высочайшего класса обеспечит отличные результаты, которые скажутся на общем курсе компании.
Вопрос 5: “Какого рода поддержку вы предлагаете?
Какие услуги предоставляются бесплатно, а что требует дополнительной платы? Бесплатны ли услуги круглосуточно во все дни недели?"
Во время общения с поставщиком вы услышите, что все услуги предоставляются бесплатно. И некоторые поставщики средств веб-аналитики действительно предлагают ряд совершенно бесплатных услуг по поддержке до тех пор, пока вы сотрудничаете с ними. Но вместе с тем, не так уж редки определенные ограничения и оговорки. И о них нужно знать. Необходимо выяснить, насколько долго поставщик готов отвечать на “дурацкие” вопросы ваших бизнес-пользователей.
Подписание контракта и реализация решения знаменует собой начало появления проблем с инструментом, а не окончание проблем с данными. Чрезвычайно важно точно понимать, какие услуги определены контрактом, и во что обойдется получение необходимых услуг. Например, если поставщик предоставляет бесплатную поддержку только в течение рабочего дня, какова стоимость круглосуточной поддержки в течение всех дней недели? Или, если консультанты поставщика отвечают на вопросы, касающиеся только инструмента, во сколько обойдется определение причины неработоспособности инструмента на сайте? Описанные ситуации — лишь немногие, дающие общее представление о подходе. Вам придется выработать собственные уникальные вопросы.
Вам потребуется поддержка и профессиональные услуги, поэтому необходимо досконально понять, что именно предоставит поставщик или его уполномоченные консультанты.
Вопрос 6: “Какие функциональные возможности вашего инструмента позволят мне сегментировать данные?"
Это еще один принцип, который я часто буду повторять в данной книге: сегментация — ключ к получению выводов по анализу. Выполняйте сегментацию, или вас
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
51
ожидает неминуемый крах. Поэтому легко понять, почему именно эта функциональная возможность столь важна. Необходимо понять, какие возможности сегментирования предоставляет инструмент, и насколько просто их использовать.
Задайте поставщику следующий вопрос: “Нужно ли заранее кодировать все содержимое каждой страницы сайта в нестандартные дескрипторы JavaScript, чтобы сегментировать данные непосредственно после захвата? Или же можно захватывать данные с помощью стандартного дескриптора и выполнять сегментацию позже?” Последний вариант я называю сегментацией постфактум.
Большинство поставщиков придерживаются первого подхода — использование нестандартных дескрипторов JavaScript на страницах, обеспечивающих возможность любой сегментации. Этот подход значительно затрудняет сегментацию. Как можно заранее, до установки инструмента, предвидеть все вопросы, которые будут возникать по поводу данных?
Зачастую необходимо самому испытать процесс и проверить, можно ли сегментировать данные в среде инструмента. Поэтому попросите о трехмесячном пробном использовании инструмента и испытайте его при повышенных нагрузках.
Повторю еще раз, разберитесь, предлагает ли поставщик те функциональные возможности, которые вам требуются, и совершите осознанный выбор.
Вопрос 7: “Какими возможностями я буду располагать для экспорта данных из вашей системы в систему нашей организации?”
В действительности этот седьмой вопрос нужно разбить на четыре подвопроса:
•	Смогу ли я получать все необработанные данные?
•	Можно ли экспортировать обработанные данные?
•	Насколько легко экспортировать 100 000 строк обработанных (а не “сырых”) данных из вашего инструмента в другие системы моей компании?
•	Что произойдет при разрыве контракта с вами?
Что ж, признаю, вопросов довольно много, но все они образуют один действительно важный вопрос: кто владеет данными? Если поставщик хранит данные и вам требуется их экспортировать, получите ли вы необработанные журналы (огромные файлы данных, лишенные какого-либо смысла в плане вычисленных метрик, которые придется расшифровывать)? Или же вы получаете обработанные данные (вычисленные данные, которые значительно проще интегрировать)?
Как правило, большинство поставщиков будут заверять, что можно будет экспортировать все что угодно. Задайте им конкретные перечисленные вопросы и постарайтесь понять, что можно экспортировать (помните, что обобщенный термин “данные Excel” не является ответом на этот вопрос — именно поэтому выше я упомянул 100 000 строк). После этого можно решить, удовлетворяет ли полученный ответ вашу компанию.
52
Глава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
Обратите внимание, что я не рекомендую настаивать на получении всех своих данных или на их получении каким-либо конкретным способом. Просто я рекомендую задать конкретные вопросы, чтобы впоследствии получаемые данные не сбивали с толку.
В идеале поставщик должен располагать программным интерфейсом приложения (API), который позволяет извлекать необходимые данные. И совсем идеально, если данные можно извлекать без обременительной дополнительной оплаты (многие поставщики будут требовать весьма внушительной платы за загрузку даже самых незначительных объемов данных).
Вопрос 8: "Какие функциональные возможности вы предоставляете для интеграции данных из других источников в ваш инструмент?"
Теперь вы уже знаете, что для получения полной картины в ходе применения стратегии веб-аналитики 2.0 придется интегрировать различные источники данных. (Но вы достаточно умны, чтобы выполнять интеграцию данных не как придется, а осознанно!)
По прошествии некоторого времени данные о потоке кликов, независимо от поставщика, покажутся недостаточными. Со временем потребуются выводы по более глубокому анализу, и их нужно будет интегрировать с другими источниками данных. Экспорт данных — далеко не безболезненный процесс, и их придется переносить в используемые инструменты. Необходимо выяснить, насколько легко потенциальный поставщик может работать с импортом внешних данных.
В инструмент может потребоваться помещение следующих типов данных: метаданных из других источников вашей компании, данные систем управления взаимодействием с клиентами, данные из рекламного/поискового агентства, данные из анкет, содержащих первичный ключ (такие, как значения cookie) и результаты А/Б тестирования или многомерного тестирования. Необходимо иметь возможность эффективно импортировать данные (желательно без участия человека), а затем использовать их для сегментации или создания отчетов.
Показательный пример интеграции — Google AdWords и Google Analytics: оплаченные компании поиска вовсе не обязательно снабжать дескрипторами, чтобы они аккуратно отображались в Google Analytics для анализа.
Примером неудачной интеграции служит Google Website Optimizer и Google Analytics. В Website Optimizer успешность своих экспериментов можно оценить по одному показателю цель/результат. Но полезнее было бы, если бы инструменты были интегрированы, и можно было бы оценивать больше результатов.
Поэтому оговорите с потенциальным поставщиком, какие виды данных требуется интегрировать.
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
53
Вопрос 9: “Можете ли вы назвать две новые функциональные средства/инструменты/приобретения, которые ваша компания готовит, чтобы опережать конкурентов в течение ближайших трех лет?"
Этот вопрос предназначен для оценки перспективы. Вам желательно знать, беспокоятся ли ваши поставщики о завтрашнем дне (что весьма похвально), и о том, что они предпринимают сегодня для решений будущих задач.
Их ответ позволит получить представление о том, насколько хорошо они представляют свое положение и положение конкурентов. Поэтому вы спрашиваете не о том, что хорошо из предпринимаемого ими. Вопрос ставится в контексте конкурентной борьбы. Одним поставщикам значительно лучше удается оценка своего существующего положения, другие же ограничиваются анализом журнальных файлов, словно никакого будущего не существует.
Желательно, чтобы на вас произвел впечатление хотя бы один из полученных ответов. В идеале желательно получить ответ, являющийся полной неожиданностью. Хотелось бы также получить ощущение того, что поставщик правильно оценивает и себя, и конкурентов.
Задайте этот же вопрос нескольким поставщикам и выслушайте, что они говорят друг о друге: различные точки зрения служат источником ценных выводов. Всегда очень интересно послушать, как они хают друг друга! Жестоко? Да. Полезно для получения некоторой доли истины? Однозначно!
Вопрос 10: "Почему два последних ушедших от вас клиента разорвали контракты? Чьими услугами они пользуются теперь? Можем ли мы связаться с одним из этих бывших клиентов?"
Этот вопрос подсказал мне один из поставщиков, и это действительно фантастично. Вы хотите быть уверены, что делаете правильный выбор, и для этого не существует лучшего способа, чем выяснить, почему каждый поставщик недавно потерял какой-то деловой контакт.
Вероятно, вы услышите рассуждения продавца, а не конкретный ответ. Но даже эти рассуждения могут представлять ценность. В ходе моего опыта общения с множеством поставщиков только двое из них ответили на этот вопрос прямо. В настоящее время мы ведем дела с обоими, несмотря на то, что в обоих случаях эти поставщики производили не самое яркое впечатление в технологическом плане.
Помните, что когда речь идет о поставщике, вы в действительности приобретаете не просто инструмент, но и взаимоотношения. В долговременной перспективе ценность хороших людей значительно перевешивает ценность самого совершенного инструмента, и при отсутствии человеческих отношений вам не удастся эффективно работать с инструментом.
Итак, подведем итоги: вы имеете 10 простых вопросов, и ни один из них не требует множества технических подробностей. Тем не менее, каждый вопрос поможет выяснить правду о поставщике и найти своего “суженого”.
54
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
Пересмотр устоявшихся представлений о веб-аналитике “промышленно о класса” “Термин промышленный класс становится громкой фразой, которая столь аморфна, что больше не способствует точному выражению смысла. В большинстве случаев она используется рыночными агентами для создания шумихи и ажиотажа, не обозначая ничего конкретного." — Чарльз Ташер (Charles Thasher).
Мой друг Чарльз, работающий в Microsoft, очень точно определил смысл термина промышленный класс и его применения при управлении инструментами, поставщиками и опциями.
Аналитики, авторитеты и консультанты, каждый со своими побудительными причинами, используют термин промышленный класс для проталкивания определенных, обычно дорогостоящих решений.
Эта модель мышления ведет свое происхождение из старого мира. В вычислительном мире веб-аналитики 2.0, где любой может создать чрезвычайно масштабируемое и успешное программное обеспечение, эта модель мышления не просто старомодна. Она может оказаться разрушительной.
Отсюда первый важный урок: избегайте отклонять любое решение только потому, что оно не сопровождается произвольным, эфемерным ярлыком промышленный класс. Второй урок состоит в том, чтобы усвоить, что определение понятия промышленный класс значительно изменилось. Вот мое определение поставщика промышленного класса.
•	Поставщик существует более полутора лет. Чем дольше он действует на рынке, тем лучше.
•	Поставщик может масштабировать свою инфраструктуру поставщика приложений (или программных решений для реализации на месте), чтобы (а) перехватывать то количество просмотров страниц, которое требуется клиенту, и (б) обрабатывать эти данные и регулярно предоставлять их (например, каждые два-три часа — более длительные периоды отрицательно сказываются на способности предпринимать действия).
•	Поставщик располагает инфраструктурой поддержки, призванной помогать клиенту в случае необходимости за разумную плату. Если вы готовы платить за поддержку, то должны платить разумную цену, и вправе рассчитывать на надежную поддержку со стороны поставщика или его партнеров.
Вот и все. Все остальное неважно. Вам нужно знать, что поставщик существует, и что он будет работать еще долго. Больше никаких “золотых" правил.
Не существует никакого основополагающего правила, которое бы утверждало, что вы (“предприятие" или “рядовой человек") нуждаетесь в Omniture, Webtrends, or Yahoo! Web Analytics, или которое утверждало бы, что Lyris HQ (ранее ClickTracks), Omniture, Affinium Netlnsight или Google Analytics вам не подходят.
Каждая компания уникальна. Вы уникальны и не похожи на других. Не руководствуйтесь тем, что думают или говорят другие.
Глава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
55
Сравнение поставщиков средств веб-аналитики: разделяй и властвуй
Уверен, что вам приходилось слышать высказывания типа “Я разочаровался в Omniture. Наша компания отказалась от него, и мы перешли на Webtrends”. Или, возможно, речь шла о Wfebtrends и Coremetrics.
Переход между аналогичными инструментами подобен перескакиванию с одного тонущего корабля на другой: разница не велика, и результат будет тем же (хотя это может стать очевидным непосредственно перед тем, как второй корабль уйдет под воду).
Личный трудный опыт убедил меня, что в процессе сравнения поставщиков средств веб-аналитики чрезвычайно важно определить истинные различия между ними.
Стратегия трех корзин
На основании личного опыта я сформулировал простую стратегию “трех корзин” для сравнения инструментов веб-аналитики. Прежде чем приступать к сравнению, обязательно выберите по одному инструменту из каждой корзины, содержащей действительно отличающийся набор инструментов.
•	Корзина 1: Omniture, Coremetrics, Wfebtrends
•	Корзина 2: Affinium Netlnsights от Unica, XiTi, Nedstat, ClickTracks
•	Корзина 3: Google Analytics, Yahoo! Wfeb Analytics
Вместо того чтобы выбирать из инструментов, которые, по сути, предоставят аналогичные характеристики или функциональные возможности, рекомендованное их разделение по корзинам поможет осуществить оптимальный выбор из набора действительно различающихся вариантов.
Позвольте лишь добавить, что любой инструмент из любой корзины предоставляет 85% функциональных возможностей, в которых возникнет потребность. Причина помещения каждого инструмента в ту или иную корзину в том, что инструменты в ней чем-либо явно и уникально отличаются от инструментов из других корзин.
Ниже приведены краткие описания уникальных свойств инструментов в каждой из корзин.
Отличительные особенности корзины 1. Omniture будет выполнять все что угодно с помощью постоянно расширяющегося набора функциональных средств и подключаемых инструментов. Wfebtrends видоизменяется от выполнения только задач веб-аналитики до выполнения оптимизации оплаченного поиска. Coremetrics предоставляет несколько уникальных функциональных возможностей для розничных торговцев.
Часто именно об этих инструментах вспоминают, когда люди впервые задумываются о веб-аналитике. Каждый из этих инструментов что-либо делает лучше других, но во многом их возможности перекрываются.
56
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-анапитике
Отличительные особенности корзины 2. Если требуется выполнять действительный анализ “постфактум”, то ClickTracks подойдет как нельзя лучше. Под присмотром своего нового опекуна (Lyris) ClickTracks стал частью интегрированного пакета веб-инструментов. Aflinium Netlnsight от Unica эффективно интегрируется с сетевыми и несетевыми кампаниями, особенно при использовании Unica для управления несетевыми кампаниями. XiTi и Nedstat — две прекрасные, находящиеся в Европе компании, которые удовлетворяют локальные и глобальные потребности.
Каждый из этих инструментов предоставляет действительно впечатляющую альтернативу инструментам из корзин 1 и 3.
Отличительные особенности корзины 3. Google Analytics и Yahoo! Web Analytics — бесплатные, надежные аналитические решения с встроенными средствами создания настраиваемых отчетов и расширенными средствами сегментации, не говоря уже о том, что они обеспечивают тесную интеграцию со средствами поиска и отображения своего родительского ядра.
Оба эти инструмента служат подтверждением того, что за средства аналитики следует платить, только если потребности достаточно сложны, чтобы требовать применения специального инструмента.
Следование стратегии трех корзин при сравнении инструментов веб-аналити-ки позволяет выбирать для сравнения действительно различающиеся инструменты. Поэтому при оценке потенциальных поставщиков я рекомендую выбирать, по меньшей мере, по одному инструменту из каждой корзины. Это позволит осуществить продуманный и осознанный выбор.
Прилагаемый к этой книге компакт-диск содержит видеоролик Web Analytics Vendors & Challenges (Поставщики и задачи веб-аналитики). Если вы являетесь приверженцем мультимедийных материалов, обязательно просмотрите этот видеоролик. Он предоставляет общие сведения и подробнее знакомит с достоинствами каждого из поставщиков и со стоящими задачами.
Шаг 3. Определение партнера по веб-аналитике (способ применения эффективного ОПЫТНОГО НАБОРА ИНСТРУМЕНТОВ)
Итак, вы провели самоанализ и задали себе три чрезвычайно важных вопроса. Вы опросили поставщиков, задав им 10 вопросов. Вы применили методику трех корзин для обеспечения многообразия в процессе выбора.
Теперь пора переходить к самому интересному. Вам предстоит оценить финалистов процесса выбора в условиях реальной “живой” опытной среды на своем сайте, а затем в ходе драматической церемонии, достойной телевизионного шоу, вручить приз (т.е. свои деньги) выбранному партнеру.
Важно понимать, что в среднем начало использования услуг поставщика и признание своей ошибки, принятие решения о смене поставщика и реализацию решения этого нового поставщика отделяют приблизительно два года. Вы принимаете
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
57
чрезвычайно важное для компании решение, и ошибка может привести к потере массы времени.
Действующая опытная среда позволяет удостовериться в правильности принятого решения, исходя не только из “выяснения отношений” между поставщиками в ходе презентаций PowerPoint.
Как правило, опытные образцы поставщиков обязательны для успеха. Да, обязательны. Дело не в том, что все располагают каким-либо рецептом Макиавелли. Каждый продавец стремиться к заключению сделок. Скорее всего, у них существует определенная минимальная квота продаж, и каждый поставщик стремится выглядеть достойно. При этом не важно, продаете вы самый дорогой инструмент или бесплатный (да, даже бесплатные инструменты должны пройти этап опытной эксплуатации).
Приведенный ниже перечень оценки был создан Стивом Медкрафтом (Steve Medcraft), читателем моего блога. Этот весьма продуманный перечень критериев оценки был создан им для очень крупного издателя контента.
Во время опытной эксплуатации следует оценить перечисленные ниже ключевые аспекты.
•	Удобство использования. Определите доступность/интуитивность инструмента. Установите, может ли целевая аудитория (например, бизнесмены, аналитики и IT-специалисты) действительно использовать и настраивать набор инструментов и средств создания отчетов, или же вам необходимо приобрести выделенные ресурсы для создания необходимых отчетов и инструментальных панелей от их имени. Оцените объемы необходимого обучения.
•	Функциональные возможности. Испытайте функциональные возможности в реалистичных бизнес-ситуациях: действительно ли инструмент выполняет то, что было заявлено? Можно ли отчеты/функции и пометку страниц использовать непосредственно после установки инструмента, или же необходимо настраивать и расширять коллекцию данных, чтобы удовлетворить свои потребности? (Возможно, совместно с поставщиком придется проверить ряд различных сценариев.) Оцените, что именно действительно представляет ценность для вашего бизнеса.
•	Технические вопросы. Разберитесь, какие усилия требуются для реализации, конфигурирования и персональной настройки инструмента — получите представление о реальном плане реализации. Выявите любую непредусмотренную перегрузку своей среды. Проверьте потенциальную несовместимость с другими своими системами/источниками данных. Попытайтесь выявить любые ограничения каждого решения. Разберитесь, можно ли расширять, настраивать или интегрировать дескрипторы.
•	Реакция. Определите уровень реакции как для ASP-, так и программных решений (производительность, способность работы с томами, доступность от-четов/данных, сравнительные тесты), а также самих поставщиков (поддержка низшего уровня, способность идти навстречу специфичным нуждам, документация и персональная настройка).
58 Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
•	Стоимость владения. Определите любые дополнительные затраты, предстоящие вашей компании, которые не очевидны в предложениях поставщика (дополнительное администрирование, приобретение лицензий и т.п.).
В дополнение к рекомендациям Стива приведу несколько уроков, которые я усвоил во время суровой жизни на передовой. Обычно при выборе подходящего инструмента эти критерии оценки упускают из виду.
•	Оговорите достаточный период опытной эксплуатации. Скажите своему поставщику, что шесть недель (или другой оговоренный период) опытной эксплуатации начинаются после того, как вы подтвердите, что решение (дескрипторы JavaScript) реализовано в сайте, а не с момента передачи кода поставщиком. Чтобы получить представление о том, подходит ли данный инструмент, потребуется не меньше шести недель полноценной его эксплуатации.
•	Будьте честны. Насколько возможно, старайтесь выполнять одни и те же задачи в инструменте каждого поставщика. Это кажется очевидным, но каждый инструмент имеет собственные сильные стороны. Поэтому все легко может закончиться тем, что в каждом из них вы будете выполнять иные задачи. А это было бы нечестно по отношению к любому поставщику.
•	Спросите поставщика о выборках данных. В действительности вам не удастся получить полное представление о способности инструмента работать с большими объемами данных, поскольку в вашем распоряжении будут данные всего за шесть недель. Но все же спросите каждого поставщика о том, какого вида выборку данных он выполняет для ускорения выполнения запросов (существуют правильные и неправильные выборки — подробнее они рассматриваются в главе 4). Проверьте, одинаково ли все поставщики осуществляют выборку данных в опытной среде (если они говорят, что никакая выборка не требуется, не верьте им; выборка данных понадобится очень скоро).
•	Выполняйте сегментацию, как одержимые. Сегментация — не столь уж простая задача в любом инструменте. Сегментацию можно выполнять по поведению клиентов (х страниц, промежуток времени у, посещение тех, а не иных страниц, и т.д.) и по источнику (URL-адресам ссылок, прямым маркетинговым кампаниям, филиалам и т.п.). Сегментация покажет любой инструмент в истинном свете. Не забудьте спросить, что следует делать перед сегментацией данных впоследствии (и что произойдет, если забыть выполнить предварительную работу).
•	Задайте вопрос относительно аналитики поиска. Спросите каждого поставщика, как он идентифицирует естественный трафик механизмов поиска (этот вопрос далеко не прост). Спросите каждого поставщика, какой процесс потребуется для проведения маркетинговых кампаний отслеживания платежей на клик/обращений к механизму поиска (эта задача сама по себе может быть чрезвычайно трудоемкой, поэтому остановите свой выбор на наименее трудоемкой опции). Спросите также, что требуется для импорта данных о запросах ключевых слов и проведенном поиске.
Глава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
59
•	Протестируйте группирование контента сайта. Протестируйте простоту группирования контента сайта в каждом инструменте и выясните, что происходит при изменении заранее определенных групп контента. Например, для New York Times группами контента могли бы быть Editorials (Передовицы), Features (Сенсации), International News (Международные новости), Sports (Спорт) и т.п. Насколько трудоемким будет этот процесс? Можно ли вернуться назад и перегруппировать сохраненные данные (например, если забыли создать какую-либо группу или желаете изменить группирование контента в сохраненных данных, чтобы выяснить, как они могли бы выглядеть в этом случае)?
•	Привлеките стажеров (или вице-президентов!). Позаботьтесь, чтобы в числе пользователей было несколько полных новичков и несколько опытных экспертов-аналитиков. Важно, чтобы инструмент был протестирован различными людьми с разным уровнем подготовки. На примере новичков (стажеров или вице-президентов) можно выяснить, будет ли инструмент обеспечивать “демократичность” данных.
•	Протестируйте качество поддержки. При первом возникновении проблемы или затруднении при решении какой-либо задачи подавите желание немедленно позвонить в службу работы с клиентами. Постарайтесь найти ответ в справочной системе самого инструмента или на веб-сайте поставщика, посредством обращения в службу технической поддержки по электронной почте или на форумах пользователей. Как правило, во время опытной или пробной эксплуатации уровень оказываемой поддержки очень высок. Однако после приобретения уровень поддержки со стороны некоторых поставщиков значительно снижается. Можно также протестировать действенность оказываемой поддержки, поскольку впоследствии вам придется пользоваться справочной системой инструмента, форумами, технической поддержкой по электронной почте или по международному телефонному номеру.
•	Сравните численные значения (они не будут совпадать, но эта задача весьма увлекательна). Сравните численные значения, полученные с помощью различных инструментов, применяемых при пробной эксплуатации, а затем попросите поставщиков пояснить расхождения. Эти значения не будут согласоваться между собой, и это доводит людей (и я — не исключение) до белого каления. Но реакция поставщика и его пояснения расхождений скажут о многом. Предоставьте поставщикам конкретные данные за конкретные временные периоды (они оценят такую педантичность) и попросите пояснения. В конце концов, помните, что качество данных, доступных в Интернете, далеко от совершенства, и это совершенно нормально.
•	Проверьте выполнение повседневных/обычных задач. Проверьте простоту создания пользовательских инструментальных панелей и специализированных версий одних и тех же отчетов для различных подразделений или добавления вычисленных метрик. Не думаю, что это вызовет какие-либо затруднения при использовании большинства выбранных инструментов, но, тем не менее, во время опытной эксплуатации важно проверить процесс выполнения каждой из этих задач.
60
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
• Максимально точно установите стоимость владения. Я уже устал повторять, почему стоимость владения столь важна. Поэтому довольно. Сказано уже достаточно.
В заключение выскажу одно глобальное соображение. Вам вовсе не обязательно выполнять все, перечисленное в обоих выше приведенных перечнях. Выберите те факторы, которые наиболее важны для вашей компании, и назначьте каждому из них весовой коэффициент, чтобы во время опытной эксплуатации можно было проверить наиболее важные критерии.
И не забудьте получить удовольствие: проведение опытной эксплуатации сродни веселой вечеринке.
Шаг 4. Заключение договора: проверка
СОГЛАШЕНИЙ ОБ УРОВНЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ, ПРЕДЛАГАЕМЫХ КОНТРАКТОМ ПОСТАВЩИКА СРЕДСТВ ВЕБ-АНАЛИТИКИ
Ну вот, теперь уже скоро!
Остался один последний шаг: подписание контракта.
Но прежде чем его подписать, необходимо проверить соглашения об уровне обслуживания (service-level agreement — SLA), особенно если планируете подписать контракт с поставщиком аналитических средств, взимающим плату.
Может оказаться, что требуемое от поставщика соглашение об уровне обслуживания существенно увеличит годовую плату, предусмотренную контрактом (и зачастую — это не “вина” поставщика; в свои прайс-листы поставщики включают определенные стандартные компоненты/соглашения об уровне обслуживания, и все дополнительные услуги, естественно, будут требовать дополнительной оплаты). Поэтому во время переговоров по заключению контракта важно тщательно продумать свои потребности и запросить — а также оговорить оплату — то, что действительно необходимо.
Ниже приведен еще один важный перечень, созданный Стивом Медкрафтом, который поможет проверить соглашение об уровне обслуживания.
• Доступность и скорость реакции программного обеспечения/функциональ-ных возможностей
•	Стандартная доступность/гарантированное время запуска
•	Скорость обслуживания, т.е. количество экранов, возвращаемых за х секунд (вероятно, этот показатель определить будет не просто, поскольку он зависит от пропускной способности сети)
•	Реакция службы в связи с непредусмотренным повышение нагрузки/тра-фика, распределением нагрузки и т.п.
•	Допустимое время простоя (например, в аварийных ситуациях)
Глава 2 и Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
61
•	Компенсация за простои — начисление баллов для дополнительного обслуживания, уменьшение контрактного периода и т.п. за х минут простоя за месяц (за исключением планового или аварийного обслуживания)
•	Доступность отчетов/данных
•	Собранные данные, которые должны быть отражены в отчетах в течение хчасов
•	Доступность результатов после инициализации запроса
•	Техническая/консультационная поддержка
•	Ресурсы поставщика, доступные/выделенные вам (количество менеджеров по работе с клиентами, технических специалистов, консультантов, назначенных в проект)
•	Реакция на запросы персональной настройки/изменения (расценки, предоставление услуги и т.п.)
•	Реакция на увеличение объема трафика
•	Процедуры расширения круга решаемых задач (в онлайновом режиме, по телефону, по электронной почте, приоритеты, отчет о состоянии и время реакции)
•	Вспомогательные материалы (доступность онлайновой справки, точность документации, непосредственная поддержка)
• Безопасность
•	Физическая среда, защита данных/серверов
•	Доступ пользователя к системе и данным
•	Резервное копирование, архивация и восстановление
•	Мониторинг на месте и доступность этих данных
•	Связь
•	Согласованные контактные пункты (с каждой стороны)
•	Временные рамки уведомлений (о плановом обслуживании/простое, отчеты о состоянии и т.п.)
Как и раньше, я привожу также собственные рекомендации, выработанные мною в ходе суровой жизни на передовой. Ниже перечислены дополнительные нюансы, о которых следует знать при рассмотрении соглашения об уровне обслуживания.
•	Вполне вероятно, что вас интересуют не все пункты предыдущего перечня, поэтому выберите нужные.
•	Для каждого выбранного элемента определите допуски или пределы (в плане времени простоя, часов получения рекомендаций, желательной скорости получения данных, необходимом объеме поддержки электронной почты и т.д.).
•	Определите диапазон допуска, а не абсолютное значение; оставьте себе определенную свободу маневра. Доведите эту информацию до сведения партнеров по заключению контракта.
62
Г лава 2  Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
•	Будьте откровенны с поставщиками (это наименьшее, что вы можете сделать для них), и попросите их ответить вам аналогичной любезностью.
•	Запросите письменный документ о закреплении штата; он станет прекрасным дополнением к стандартному контракту, который будет прислан поставщиком веб-метрик.
•	При окончательном выборе инструмента руководствуйтесь необходимыми функциональными возможностями, объемом контракта (общим объемом контракта) и объемом прибыли, который может быть принесен каждым инструментом (множество людей плохо справляются с этой последней задачей). Иногда можно отказаться от услуг поставщика наиболее совершенного средства просто потому, что не было даже представления, что он может принести вашей компании прибыть в размере 1,2 миллиона долларов (с учетом общей стоимости контракта, т.е. инструмент + поддержка + соглашение об уровне обслуживания). Вы можете ограничиться тем, что принесет всего 0,05 миллиона долларов, хотя он не предоставляет ни одной заслуживающей внимания функциональной возможности.
Вполне может быть, что вы обратитесь к приведенному обширному перечню только при подписании очень дорогостоящего или “промышленного” контракта. Но даже представители малого или среднего бизнеса могут использовать приведенную информацию, чтобы разобраться в глубинных нюансах приобретения аналитического инструмента и подготовиться соответствующим образом. В конце концов, ваша компания стремится к тому, чтобы присоединиться к “сильным мира сего”!
Глава 3
Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
В этой главе...
> Повторное обращение к стандартным метрикам: восемь критичных веб-метрик
> Показатель отказов
> Показатель выходов
> Коэффициент конверсии
> Привлечение
> Снятие покрова тайны с веб-метрик
> Стратегически упорядоченные тактики определения эффективных веб-метрик
Яовый образ мыслей веб-аналитики 2.0: встречайте. Новый блестящий набор инструментов: он уже здесь. Готовы ? Тогда вперед!
Пора приступать к исследованию удивительного мира анализа потока кликов с помощью “строительных блоков” метрик и ключевых показателей эффективности (key performance indicators — KPI).
Я разрушу некоторые мифы, развенчаю (со всем уважением) некоторые настоятельно рекомендуемые, но не приводящие к действиям методологии и помогу эффективнее выполнять диагностирование причин низкой производительности.
Это означает, что в этой главе вы начнете шлифовать свое мастерство, чтобы стать настоящим ниндзя аналитики!
64	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Когда люди произносят “веб-аналитика”, в действительности они имеют в виду веб-метрики. Ваш босс редко просит предоставить анализ — он просит предоставить “данные” (метрики) или “отчеты” (KPI). Но и вы, и я лучше знаем, что ему требуется. Поэтому мы предоставляем ему только результаты анализа, которые основаны на тщательном исследовании метрик и KPI. Даже если вы не помните ничего другого, запомните следующее: жизнь целиком состоит из выполнения действий, и если ваша работа не ведет к какому-либо действию, нужно остановиться и изменить подход.
За последние несколько лет был достигнут огромный прогресс. Глядя на прошлое сквозь розовые очки, я вспоминаю, какой восторг вызывала у любого веб-мастера простая возможность получения отчетов о попаданиях на его веб-сайт. Осознание того, что в действительности представляет термин попадания', “к успеху тропой идиотов”1, стало для нас настоящим шоком (www.measuresofsuccess.com). Я вовсе не стремлюсь обидеть кого-либо. Просто в 1992 г. термин “попадания” означал вполне определенную вещь — что кто-то запросил данную страницу. Сегодня, в мире, в котором каждая домашняя страница сообщает о 50, а то и о 100 попаданиях, и в котором доминирует многообразие, “попадания” ничего не значат.
Следующим шагом на пути познания стали просмотры страниц. Поскольку изначально в Интернете доминировали модели извлечения прибыли, ориентированные на рекламные объявления, все мы стали переоценивать важность просмотров страниц. Большее количество просмотров страниц означало большую возможность отображения рекламных баннеров, подобных “чертику из табакерки”. Просмотры страниц все еще остаются достойным мерилом успеха, но постепенно они становятся бесполезными — и не только вследствие появления сайтов, ориентированных на Ajax, Flash- и видеорекламу. Измеренные “в общем”, просмотры страниц ничего не значат.
В течение нескольких последних лет мы живем в эре визитов, или, как их называют некоторые инструменты, посетителей (подробнее они рассматриваются далее в этой главе). Визиты — это мерило макроуспеха. И они означают нечто вполне конкретное: лицо, посетившее сайт и потребившее определенный контент.
Я уверен, что в настоящее время мы переживаем переломный момент.
Веб-среда — серьезный бизнес. Даже действительно крупные компании, поставляющие контент, которые существуют “под нависающими глыбами”, понимают, что они должны следовать “цифровой магистралью”. Судя по всему, вследствие этого внешнего давления мы движемся к использованию метрик на основе результата в качестве истинной меры благополучия и успеха компании.
Поэтому при нашей следующей встрече не рассказывайте мне, сколько посещений пережил ваш сайт, а расскажите о коэффициенте конверсии (если занимаетесь электронной коммерцией) или о трендах получения прибыли. Если ваш сайт поставляет контент, меня будет интересовать метрика глубины визитов. Если сайт является галереей портретов, то интерес представляет не количество размещенных в нем профилей, а метрика лояльности его посетителей.
В свое время мы перешли от попаданий к просмотрам страниц, а от них к визитам. Теперь наступает очередь результатов.
1 Здесь автор использует игру слов, “расшифровывая” английский вариант термина: hits (попадания) как “How Idiots Track Success” — Прим. nep.
Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 65
Повторное обращение к стандартным метрикам:
ВОСЕМЬ КРИТИЧНЫХ ВЕБ-МЕТРИК
А теперь давайте вернемся к основам, пересмотрим свои убеждения и устремимся к будущему. Мы рассмотрим некоторые из основных веб-метрик, но в каждом случае я намерен подробно остановиться на нюансах и сложностях вычисления этих метрик и на том, каким образом они делают нашу жизнь интереснее. Безусловно, вы уже выучили определения этих метрик, но я искренне надеюсь, что вы научитесь мыслить более глубоко.
Прежде чем продолжить, позволю себе привести краткое уточнение: метрика — это количественная мера статистических данных, которые описывают события или тренды в веб-сайте. Ключевой показатель эффективности (key performance indicator — KPI) — это метрика, которая помогает оценить успешность достижения поставленных целей. Последнее слово — цели — исключительно важно, чтобы некий показатель мог быть назван KPI. Именно поэтому, как правило, показатели KPI уникальны для каждой компании.
Посещения и посетители
Посещения (Visits) и посетители (Visitors) образуют фундамент вычисления практически любой веб-метрики. Они будут явно отображаться в инструменте веб-аналитики, но вы встретите их и в отчетах по результатам поиска, на страницах выхода, в вычислениях показателей отказов, коэффициентов конверсии и т.п. Поэтому посещения и посетители чрезвычайно важны.
На рис. 3.1 иллюстрируется проблема: судя по всему, каждый инструмент по-своему сообщает об этих значениях. Кроме того, как правило, все инструменты вычисляют их по-разному. Когда StatCounter отображает значение Unique Visitors (Уникальные посетители), в действительности оно означает Visits (Посещения). Аналогично, ClickTracks (составная часть Lyrics HQ) под значением Visitors (Посетители) подразумевает значение Visits (Визиты).
Отсюда урок номер 1: как только “развернете” свой новенький аналитический инструмент, не пожалейте нескольких минут, чтобы уточнить нюансы определения этих двух важных метрик, о которых сообщает инструмент.
Хотя существует значительная путаница между понятиями “посещения” и “посетители”, в конце дня каждый поставщик старается измерить количество реальных людей, посетивших веб-сайты. И они добиваются этого, измеряя два важных показателя: Visits (Посещения) и Unique Visitors (Уникальные посетители).
Визиты
Визиты отражают тот факт, что некто посетил данный веб-сайт и провел некоторое время, просматривая его страницы, прежде чем его покинуть. С технической точки зрения эти действия посетителя называются сеансом.
Чаще всего сеансы называют посещениями (Visits) (и, возможно, только в ClickTracks в настоящее время их называют Visitors (Посетители)). Обычно сеансы представляют собой коллекцию запросов кого-либо, присутствующего в веб-сайте.
66 Глава 5  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
StatCounter
Summary (Occam's Razor by Avina 5$» Kaushik >
54,554 people visited this site A Number of Visitors
70,225 Visits
54,554 Absolute Unique Visitors
ф Number of Unique Visitors
easts
i	I
Рис. 3.1. Визиты, посетители, уникальные посетители и абсолютно уникальные посетители
Механизм измерения этой метрики следующий.
1.	При использовании решения с применением дескрипторов JavaScript, когда кто-либо запрашивает первую страницу или элемент из данного веб-сайта, инструмент аналитики запускает сеанс данного лица из данного браузера.
2.	Каждый дополнительный запрос, исходящий от данного лица, присоединяется к уникальному идентификатору сеанса.
3.	Когда данное лицо покидает сайт, этот уникальный идентификатор сеанса используется для “сшивки” страниц, просмотренных в ходе одного неразрывного визита.
4.	При составлении отчета для любого данного периода в инструментах веб-ана-литики показатель Total Visits (Общее количество визитов) соответствует количеству всех сеансов, имевших место в течение данного периода времени.
В наиболее современных инструментах веб-аналитики сеанс, или визит, определяется как длящийся от первого до последнего запроса. Если данное лицо просто оставляет браузер открытым и отходит от компьютера, сеанс принудительно прерывается по истечении 29 минут бездействия.
Уточните у своего поставщика инструментов веб-аналитики, как сеансы называются в его инструменте. Они могут называться визитами (Visits), посетителями (Visitors), сеансами (Sessions) или как-либо иначе.
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 67
Уникальные посетители
Вычисляя количество уникальных посетителей (Unique Visitors), инструмент вебаналитики пытается приблизительно определить число людей, которые посещают веб-сайт. Механизм вычисления этой метрики следующий.
1.	При использовании решения с применением дескрипторов JavaScript, когда кто-либо запросит первую страницу или элемент из данного веб-сайта, инструмент аналитики установит уникальный cookie-файл в браузере данного лица.
2.	Этот cookie-файл остается в браузере даже после того, как данное лицо покидает веб-сайт. Он содержит уникальную анонимную строку, состоящую из цифр и символов, без какой-либо персонально опознаваемой информации (personally identifiable information — PII).
3.	При каждом посещении веб-сайта из этого браузера постоянно сохраняемый идентификатор cookie-файла используется для опознания возвращения одного и того же браузера.
4.	При генерации отчета для любого заданного периода времени в инструменте веб-аналитики метрика уникальных посетителей (Unique Visitors) определяет количество всех постоянных уникальных идентификаторов cookie-файлов, зарегистрированных в течение данного периода времени.
При просмотре метрики уникальных посетителей (Unique Visitors) следует учитывать ряд важных нюансов и предостережений. Во-первых, скорее всего, но не обязательно, каждый уникальный посетитель является уникальным лицом. Поэтому следует понимать, что хотя метрика уникальных посетителей служит неплохой косвенной мерой количества уникальных индивидуальных пользователей, посещающих сайт, она не является абсолютно точной.
Во-вторых, метрика уникальных посетителей может искажаться браузерами, которые не принимают cookie-файлы или отклоняют сторонние cookie-файлы. Большинство современных инструментов аналитики использует основные cookie-файлы, которые отклоняются значительно реже (показатель отклонения составляет приблизительно 2—5%). Сторонние cookie-файлы отклоняются значительно чаще (приблизительно 10—30%).
Даже с учетом приведенной оговорки метрика уникальных посетителей остается прекрасной приближенной мерой количества людей, посещающих веб-сайт.
Например, сравните ее с метриками Visitors (Посетители) или People (Люди), сообщаемыми системами на основе панелей, которые применяют программы мониторинга для подсчета числа людей. Обычно они используют небольшую панель для приближенного математического вычисления числа людей, посещающих сайт (естественно, после применения сложного алгоритма). Одна компания, о которой часто судачат, пользуется услугами “всего” 180 000 человек, применяющих программы мониторинга, для приближенной оценки поведения 200 миллионов американцев, бродящих по Интернету. Согласитесь, это не слишком эффективно.
Возможно, в будущем в наши тела будут вживлены радиочипы, которые будут автоматически предупреждать веб-сайт о посещении его одним и тем же человеком (независимо от используемого браузера, ПК или мобильного устройства). А пока
68	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
будем откровенны: мы будем использовать метрику уникальных посетителей, вычисляемую инструментом веб-аналитики. Она удобна и действенна.
Более того, давайте рассмотрим ее подробнее и уясним некоторые более сложные нюансы.
Во многих инструментах веб-аналитики вы встретите метрики “уникальные посетители за день” (Daily Unique Visitors), “уникальные посетители за неделю” (Weekly Unique Visitors), “уникальные посетители за месяц” (Monthly Unique Visitors) и, иногда, “абсолютно уникальные посетители” (Absolute Unique Visitors). Каждая метрика предоставляет совершенно иную информацию, поэтому рассмотрим эти несколько запутанные понятия на примере данных, приведенных в рис. 3.2.
	1					Посещения сайта...	£		
Месяц 1	Неделя 1	День 1	Avinash	Dennis	Matt
Месяц 1	Неделя 1	День 2	Dennis	Matt	Dennis
Месяц 1	Неделя 1	ДеньЗ	Matt	Matt	
Месяц 1	Неделя 2	День 1	Matt	Ian	
Месяц 1	Неделя 2	День 2	Ian	Jim	
Месяц 1	Неделя 3	День 1	Jim	Avinash	Bryan
- Месяц 2	Неделя 1	День 1	Jim	Avinash	Bryan
			Angie	Jennifer	Michelle
Рис. 3.2. Данные уникальных посетителей веб-сайта
А теперь рассмотрим сложный набор метрик, генерируемый инструментом Omniture (или другим инструментом с аналогичным подходом). Но вначале следует осознать, что отображаемые результаты будут зависеть от выбранного временного периода. Итак, за дело!
Анализируя различные типы уникальных посетителей в применяемом инструменте, обратите внимание на метрику Absolute Unique Visitors (абсолютно уникальные посетители). Я буду ее использовать в качестве эталона правильного вычисления уникальных посетителей независимо от выбранного временного периода.
Месяц 1 и Неделя 1 для конца Дня 1
Для простоты на рис. 3.3 я выделил только один временной период.
В этом примере, если составить отчеты в конце 1 дня, аналитический инструмент сообщит следующие сведения:
•	Число уникальных посетителей за день: 3
•	Число уникальных посетителей за неделю: 3
•	Число уникальных посетителей за месяц: 3
•	Число абсолютно уникальных посетителей: 3
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 69
Рис. 3.3. Посещения веб-сайта за один день
Все логично, не так ли? Можете пуститься в пляс, радостно хлопнуть по плечу соседа — или как там принято в ваших местах.
Месяц 1 и Неделя 1 для конца Дня 2
А теперь немного усложним пример, как показано на рис. 3.4.
j__________________________i
							Посещения сайта...	|		
Месяц 1	Неделя 1	— День 1	Avinash	Dennis	— Matt
Месяц 1	Неделя 1	День 2	Dennis	Matt	Dennis
Рис. 3.4. Посещения веб-сайта в течение двух следующих один за другим дней
При составлении отчетов в конце 2 будут получены следующие результаты:
•	Число уникальных посетителей за день: 5
•	Число уникальных посетителей за неделю: 3
•	Число уникальных посетителей за месяц: 3
•	Число абсолютно уникальных посетителей: 3
Придется несколько умерить свой восторг.
Обратите внимание на странный результат подсчета числа уникальных посетителей за день с учетом того, что Dennis и Matt, посетившие сайт в 1 день, посетили его и во 2 день. Они оказались учтены дважды.
Отсюда практический урок: число уникальных посетителей за день бесполезно при анализе периода, превышающего один день!
Месяц 1 для конца Недели 1
Продолжим. На рис. 3.5 представлены данные за одну полную неделю.
			Посещения сайта...		
Месяц 1	Неделя 1	День 1	Avinash	Dennis	Matt
' Месяц 1	Неделя 1	День 2	Dennis	Matt	Dennis
i Месяц 1	Неделя 1	ДеньЗ	Matt	Matt	
Рис. 3.5. Посещения веб-сайт в течение недели 1
Откройте свой аналитический инструмент — у него была долгая неделя — и взгляните на метрики.
70 Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Вы увидите следующие результаты:
•	Число уникальных посетителей за день: 6 (!)
•	Число уникальных посетителей за неделю: 3
•	Число уникальных посетителей за месяц: 3
•	Число абсолютно уникальных посетителей: 3
Обратите внимание на все ту же бесполезность числа уникальных посетителей за день. На рис. 3.6 приведены данные отчета об уникальных посетителях за день, созданного инструментом веб-аналитики, чтобы проиллюстрировать эту мысль.
День	Число уникальных посетителей за день		%
12 апреля 2009 г., Вс.		1 277	11,78%
13 апреля 2009 г., Пн.		1 812	16,72%
14 апреля 2009 г., Вт.		2 051	18,92%
15 апреля 2009 г., Ср.		1 710	15,78%
16 апреля 2009 г., Чт.		1 856	17,12%
17 апреля 2009 г., Пт.		1 436	13,25%
18 апреля 2009 г., Сб.		697	6,43%
Всего		10 839	100,00%
Рис. 3.6. Отчет об уникальных посетителях за день
Теперь вам уже понятна причина явного несоответствия в строке “Всего”. Не так ли? Еще раз повторим практический урок: число уникальных посетителей за день бесполезно при анализе периода, превышающего один день!
Месяц 1 для конца Недели 2
Закрепим урок, несколько расширив временной период, как показано на рис. 3.7.
।_______________________________________________________________________।
			Посещения сайта...		
Месяц 1	Неделя 1	День 1	Avinash	Dennis	Matt
Месяц 1	Неделя 1	День 2	Dennis	Matt	Dennis
Месяц 1	Неделя 1	ДеньЗ	Matt	Matt	
Месяц 1	Неделя 2	День 1	Matt	Ian	
Месяц 1	Неделя 2	День 2	Ian	Jim	
Рис. 3.7. Данные уникальных посетителей за две недели
Соберите всех присутствующих в офисе в кружок, возьмитесь за руки и откройте инструмент аналитики:
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 71
•	Число уникальных посетителей за день: 10 (!!)
•	Число уникальных посетителей за неделю: 6 (!)
•	Число уникальных посетителей за месяц: 5
•	Число абсолютно уникальных посетителей: 5
Число уникальных посетителей за неделю, поскольку учитывает посетителей Avinash, Dennis, Matt (дважды) Ian и Jim. Учет посетителя Matt был выполнен дважды, поскольку он посетил сайт в течение обоих недельных периодов.
Отсюда практический урок: метрика уникальных посетителей за неделю (Wfeekly Unique Visitors) бесполезна при анализе нескольких недель. Раньше я уже пояснил, почему метрика уникальных посетителей за день бесполезна, и это еще мягко сказано.
Что же, осталось еще два возможных сценария. Наберитесь терпения — все станет на свои места.
Конец месяца 1 для целого месяца
На рис. 3.8 представлены данные, которые мы рассмотрим в этом примере.
______ । ।__________________.
Посещения сайта...
Месяц 1	Неделя 1	День 1	Avinash	Dennis	Matt
Месяц 1	Неделя 1	День 2	Dennis	Matt	Dennis
Месяц 1	Неделя 1	ДеньЗ	Matt	Matt	
Месяц 1	Неделя 2	День 1	Matt	Ian	
Месяц 1	Неделя 2	День 2	Ian	Jim	
Месяц 1	Неделя 3	День 1	Jim	Avinash	Bryan
Рис. 3.8. Данные посетителей веб-сайта за один месяц
Уверен, что вы без труда сможете интерпретировать полученные результаты.
•	Число уникальных посетителей за день: 13 (!!!)
•	Число уникальных посетителей за неделю: 9 (!!)
•	Число уникальных посетителей за месяц: 6
•	Число абсолютно уникальных посетителей: 6
Теперь инструмент трижды или дважды учитывает как уникальных посетителей за день, так уникальных посетителей за неделю.
Отсюда практический урок: и метрика уникальных посетителей за день, и метрика уникальных посетителей за неделю бесполезна, если просматриваемым периодом является месяц.
Рассмотрим последний сценарий, чтобы удостовериться в приобретении максимального мастерства в деле анализа.
72	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Конец месяца 2 для двух месяцев
После всех выполненных действий по анализу рис. 3.9 возвращает нас к тому, с чего мы начали.
					Посещения сайта...			-
	Месяц 1	Неделя 1	День 1	Avinash	Dennis	Matt	
	Месяц 1	Неделя 1	День 2	Dennis	Matt	Dennis	
	Месяц 1	Неделя 1	ДеньЗ	Matt	Matt		
	Месяц 1	Неделя 2	День 1	Matt	Ian		
	Месяц 1	Неделя 2	День 2	Ian	Jim		
	Месяц 1	Неделя 3	День 1	Jim	Avinash	Bryan	
	Месяц 2	Неделя 1	День 1	Jim	Avinash	Bryan	
				Angie	Jennifer	Michelle	
Рис. 3.9. Данные уникальных посетителей веб-сайта
Вероятно, вы уже “кипите” от возбуждения. Вот что вы увидите:
•	Число уникальных посетителей за день: 19
(вы буквально задыхаетесь от возмущения!)
•	Число уникальных посетителей за неделю: 15 (вот так-так!)
•	Число уникальных посетителей за месяц: 12 (!)
•	Число абсолютно уникальных посетителей: 9
Теперь инструмент трижды или дважды учитывает и уникальных посетителей за день, и уникальных посетителей за неделю, и уникальных посетителей за месяц.
Как видим, истинной мерой уникальности является метрика абсолютно уникальных посетителей (Absolute Unique Visitors), поскольку она устраняет дублирование подсчета уникальных посетителей за весь рассматриваемый временной период.
Отсюда практический урок: и метрика уникальных посетителей за день, и метрика уникальных посетителей за неделю полностью бесполезна при просмотре месячных периодов. Метрику уникальных посетителей за месяц также следует использовать с оглядкой, поскольку она просто устраняет дублирование в течение одного месяца, а затем суммирует числа, полученные для каждого месяца.
Если ваш инструмент предоставляет метрику абсолютно уникальных посетителей (Absolute Unique Visitors), то вам повезло, поскольку в этом случае можно определить количество действительно уникальных посетителей за любой произвольно выбранный период времени. Иными словами, все сказанное сводится к следующему. В вебаналитике существует только две метрики посетителей: посещения (Visits) и абсолютно уникальные посетители (Absolute Unique Visitors), как показано на рис. 3.10.
Поэтому не давайте себя обмануть фальшивыми версиями этих двух простых метрик посешений. Уверен, что вы задаетесь вопросом, почему поставщики средств веб-аналитики подвергают нас этому испытанию? Ответ прост: все дело в вычислительной мощности (или, точнее говоря, ее стоимости для поставщиков).
Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 73
'лл/'чг 1 814 167 визитов
WJV- 1 005451 абсолютно уникальных посетителей
Рис. 3.10. Метрики посещений из Google Analytics
Задача вычисления реального количества уникальных посетителей за произвольный период времени или за несколько недель или месяцев требует значительных вычислительных мощностей. Это означает удлинение времени обработки и повышение затрат для поставщика. Понятно, что выполнение подсчетов по дням, неделям или месяцам (и последующее их суммирование) обходится дешевле.
Google Analytics, XiTi и Nedstat относятся к числу тех редких поставщиков, которые предоставляют истинную метрику абсолютно уникальных посетителей (Absolute Unique Visitors) по умолчанию, т.е. без взимания какой-либо дополнительной платы с клиентов.
Теперь, дорогой читатель, вы действительно достигли высшего уровня мастерства ниндзя аналитики! Я искренне надеюсь, что этот раздел научит вас критично относиться к метрикам веб-сайта и тому, что при их оценке следует использовать более углубленный подход и удостоверяться, что они удовлетворяют основным предъявляемым критериям. Этот критичный подход следует применять ко всем метрикам, которые могут вам встретиться.
Время, проведенное на странице, и время, проведенное на сайте
Вероятно, следующая наиболее важная метрика веб-аналитики после метрик посещений и посетителей — время (Типе). Она измеряет время, которое посетители проводят на отдельной странице и на сайте во время посещения (сеанса).
Очень немногие действительно понимают, как именно измеряется время, проведенное на странице или на сайте. Как и большинство концепций веб-аналитики, метрика времени (lime) сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Но разве может такой пустяк, как сложность, остановить нас? Мы вступим в схватку со сложностью и победим ее!
Чтобы разобраться в метрике времени, мы используем простой сценарий, проиллюстрированный на рис. 3.11.
Рис. 3.11. Показательный сеанс посетителя веб-сайта
74 Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Некто бродит по вашему веб-сайту и запрашивает домашнюю страницу, которая запускает посещение (сеанс) в веб-сайте. Затем посетитель запрашивает еще две страницы сайта, прежде чем покинуть его.
Метрики, которые нужно вычислить для этого посещения, представлены на рис. 3.12.
•	Время на странице (Т₽) представляет время, проведенное на каждой странице.
•	Время на сайте (Ts) представляет время, проведенное на веб-сайте в течение данного сеанса.
Рассмотрим процесс вычисления каждой из этих метрик. Время поступления первого запроса домашней страницы показано на рис. 3.13.
Рис. 3.13. Домашняя страница, запрошенная в 10:00
Файл журнала (веб-журнала или дескриптора JavaScript — это не имеет значения) содержит запись типа “некто запросил домашнюю страницу веб-сайта в 10:00”.
Формально в действительности сообщение выглядит подобно следующему:
111.111.111.111 - - [08/0ct/2009:10:00:00 -0400] "GET / index.html НТТР/1.1" 200 10801 " http://www.google.com/ search?q=avinash+kaushik&ie=utf-8&oe=utf-8&aq=t&rls=org. mozilla:en-US:official&client=firefox-a" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.7) Gecko/20070914 Firefox/2.0.0.7"
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 75
Обратили внимание на отметку времени? На данный момент аналитической программе известно только время запроса страницы. Именно поэтому получается следующий результат:
Т₽ = N/A (not available — не доступно)
Г = N/A
Затем события в сайте приобретают более интересный характер: кто-то щелкает на ссылке страницы 2 на домашней странице, как показано на рис. 3.14.
Рис. 3.14. Вычисления времени, проведенного на странице, для домашней страницы
Теперь в файле журнала появляется новая запись, которая по существу означает “Этот же посетитель запросил страницу 2 в 10:01”. Программа веб-аналитики может вычислить ряд временных метрик. Программе известно, сколько времени посетитель провел на домашней странице. Для этого она вычитает 10:00 из 10:01 и получает одну минуту. Итак:
Тр (домашняя страница) = 1 минута
Обратите внимание, что единственный способ выяснения времени, проведенного кем-либо на одной странице — просмотр двух меток времени: времени запроса первой страницы и времени запроса второй страницы.
Затем мигающая ссылка “получите скидку в 200 долларов на товар стоимостью 210 долларов” на странице 2 побуждает эту особу кликнуть, чтобы перейти к стра-
Рис. 3.15. Время, проведенное на странице, для страницы товара
76 Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Программа выполняет описанные ранее магические математические вычисления (10:05 минус 10:01) и получает для страницы 2 следующий результат:
Тр (страница 2) = 4 минуты
Посетитель достигает страницы 3 и замечает, что обещанная скидка действует только для тех, кто живет в Антарктиде! Разочарованный посетитель покидает страницу 3 (рис. 3.16).
Рис. 3.16. Полный сеанс посетителя
Сколько времени потребовалось для отыскания и прочтения мелкого шрифта с условиями предоставления скидки? Об этом можно было бы судить вполне обоснованно, если бы было известно, сколько времени посетитель провел на странице 3. Проблема заключается в том, что в файле журнала отсутствует одна метка времени, необходимая для выполнения математической операции.
Тр (страница 3) = время запроса страницы (10:05) минус время запроса следующей страницы (N/A)
Итак:
Тр (страница 3) = 0 минут
Аналитический инструмент не имеет ни малейшего представления о том, сколько времени посетитель провел на последней странице сайта. Эта ситуация типична для поведения по умолчанию практически всех программ веб-аналитики.
Рис. 3.17. Вычисление времени, проведенного на странице, для каждой страницы и общего времени, проведенного на сайте
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 77
Подытожим метрики с помощью рис. 3.17.
Т₽ (домашняя страница) = 1 минута
Т₽ (страница 2) = 4 минуты
Т₽ (страница 3) = 0 минут Ts = 5 минут (время на сайте, называемое также продолжительностью сеанса)
Теперь, располагая метрикой времени, рассмотрим два особых случая, чтобы урок был действительно полезным.
Урок 1: сеанс одностраничного представления
На рис. 3.18 иллюстрируется посещение веб-сайта, который имеет только одностраничное представление, после чего данная особа покидает сайт.
Рис. 3.18. Сеанс одностраничного представления веб-сайта
Проблема вычисления метрик времени для этого сеанса заключается в том, что необходимая вторая метка времени отсутствует. Инструмент аналитики записывает время запроса страницы (10:00), но не знает о времени выхода. Информация, вычисленная инструментом аналитики в этом случае, показана на рис. 3.19.
Т₽ = ноль минут
Рис. 3.19. “Отсутствующие" результаты вычислений времени на сайте и времени на странице
78	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
При использовании аналитических данных следует помнить об этом важном обстоятельстве.
Ниже рассмотрен несколько иной сценарий, приводящий к такому же результату, как и в предыдущем случае. Посетитель заходит на сайт в 10:00, но оставляет браузер открытым, когда супруга требует вымыть посуду. Мытье посуды занимает один час. В инструменте аналитики сеанс прерывается по истечении 29 минут бездействия (это значение установлено по умолчанию в большинстве инструментов веб-аналитики, ориентированных на сеанс). Метрики этого сеанса будут следующими:
Тр = 0 минут
Ts = 0 минут
Урок 2: случай просмотра вкладок
В настоящее время практически все браузеры позволяют открывать различные вкладки для ссылок сайта. В результате создается интересный сценарий с точки зрения измерений. Он проиллюстрирован на рис. 3.20.
Рис. 3.20. Посещение веб-сайта с просмотром вкладок
Посетитель заходит на домашнюю страницу. Оттуда он открывает первую ссылку в новой вкладке, но продолжает просматривать домашнюю страницу. Из домашней страницы он кликает на ссылке страницы 2, затем на ссылке страницы 3, а затем закрывает вкладку (или уходит с нее и забывает о ней).
Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 79
Посетитель переходит к вкладке, открытой из домашней страницы для страницы 4, проводит там некоторое время и переходит к странице 5 в этой же вкладке. Затем посетитель покидает сайт. Как в этом случае вычисляется время, проведенное на сайте?
Некоторые, все реже встречающиеся инструменты аналитики будут просто создавать для этого посетителя два сеанса и измерять время отдельно для обоих сеансов, используя уже рассмотренный в этой главе метод.
Большинство инструментов веб-аналитики будут собирать все запросы, выполненные в ходе этого сеанса, и нормализовать поведение при просмотре вкладок.
Теперь, когда для инструмента все четко и ясно, он может без труда вычислить две метрики:
Т₽ (домашняя страница) = 1 минута
Т₽ (страница 4) = 1 минута
Тр (страница 2) = 3 минуты
Тр (страница 3) = 2 минуты
Тр (страница 5) = 0 минут
Ts (продолжительность сеанса) = 7 минут
Вот и все. Конечно, процесс немного сложен, но зато насколько он совершенно логичен?
Никакие из приведенных рассуждений не должны явно или косвенно ставить под сомнение достоинства метрики времени, проведенного на сайте. Напротив. Для многих организаций она может быть исключительно важной. Досконально разобравшись в способе вычисления времени, можно принимать более обоснованные решения. Во многих случаях метрика “Время на сайте” может быть даже более полезной, чем метрика “Уникальные посетители”.
80	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Показатель отказов
Как многим известно, я называю показатель отказов (bounce rate) самой полезной веб-метрикой! Я люблю ее измерять по нескольким причинам.
•	Эта метрика доступна в качестве стандартной практически во всех инструментах. (В случае Omniture, где она таковой не является, ее все же можно легко вычислить.)
•	Значение, измеренное метрикой показателя отказов, действительно трудно интерпретировать неправильно.
•	Эта метрика приводит к действиям на многих уровнях, особенно при выявлении низко висящих, “призывающих немедленно их сорвать” плодов.
•	Она измеряет поведение клиента, что является главнейшей целью измерений.
Так что же измеряет эта таинственная метрика? С точки зрения посетителя вебсайта она измеряет следующее явление “пришел, наследил и ушел”. Ну, хорошо, вот вам формальное определение: это процентная доля сеансов посещения вебсайта, в ходе которых была просмотрена только одна страница.
Лишь немногие инструменты, доступные на рынке, позволяют использовать время для измерения показателя отказов. То есть они измеряют процентные показатели сеансов, для которых время, проведенное на сайте, составляло менее пяти секунд. Этот метод вычисления встречается все реже (что меня немного огорчает, поскольку мне нравится это более агрессивное определение).
На рис. 3.22 показано, как показатель отказов может выглядеть в инструменте аналитики, в данном случае в инструменте French в ХГП.
Трафик	[ Р Р -1 | Р-2
П| осмотры стдениц	98 336	+343%	(-)
Визиты	65 569	+363%	(-)
Общее количество посетителей	59 886	+368%	(-)
Визиты
(65569)
22,0%
78,0%
Входящие визиты (14 426)
Показатель отказов (51 143)
Рис. 3.22. Показатель отказов в XiTi
Слева отображено количество людей, которые посетили веб-сайт в течение заданного временного периода (65569). Число справа вверху представляет тех, кто решил кликнуть на любой ссылке на входной странице и просмотрел более одной страницы (22%). Справа внизу отображена огромное вопиющее число: 78% людей, посетивших этот сайт, отказались удостоить его хотя бы одного жалкого клика.
Задумайтесь над этим. Ни одного крошечного клика! Это является свидетельством наименьшего уровня успеха: все, что вам требуется от посетителя в плане привлечения — всего один клик, но даже в этом вы не преуспели.
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 81
В этом и состоит красота показателя отказов. На макроуровне он показывает степень вашего провала. Не важно, кем вы являетесь: веб-сайтом В2В, веб-сайтом электронной коммерции или сайтом с рисунками мартышек в офисной одежде.
Таким образом, показатель отказов для сайта нужно измерять, по меньшей мере, на двух уровнях. Его нужно измерять в целом на уровне всего сайта, как показано на рис. 3.22. Кроме того, показатель отказов нужно измерять для своих наиболее популярных входных страниц (эти данные называют также отчетом о наиболее популярных входных страницах), как показано на рис. 3.23.
I Зэгслстчж входной страницы	Посещу				
			—	
Web Analytics Blog Occam* Razor by Avnash Kaushk	69	21.84%		6812%
Standard Metrics Reveled: Dal.. Occam® Razor by Avinash Kaushik	21	6.65%		6667%
Googles Search-based Keyword Too... Occams Razor by Avinash Kaushik	14	4.43%		85 71%
Excellent Analytics Tip*2: Segme... Occams Razor by Avinash Kaush*	11	3.48%		81 82%
40 - The Best Online Survey For... Occams Razor by Avinash Kaushik	6	2 53%		87.50%
The Three Greatest Survey Quest Occam* Razor by Avinash Kaushfc	В	2.53%		75.00%
Google Analytic* Releases Advanc... Occams Razor by Avinash Kaushk	7	2 22%		85.71%
10 Insights From 11 Months Of Wo... Occams Razor by Avinash Kaushik	6	1 &0%		100.00%
Blog Metrics- Six Recommendation... Occams Razor by Avinash Kaushik	5	1.58%		80 00%
Exceflent Analytics Tip #8 Meas.. Occams Razor by Avinash Kaushik	4	1.27%		100.00%
Промежуточная сумма	153	4842%		75.16%
Общая сумма	316	100.00%		75.95%
				NEXT Ю»
Рис. 3.23. Отчет о наиболее популярных входных страницах, Yahoo! Web Analytics
Вы хотите быстро предпринять соответствующее действие, исходя из данных веб-аналитики? Этот четкий отчет поможет за 10 секунд выявить страницы, которые не выполняют свою задачу, отталкивая входной трафик, как одержимые.
Метрика показателя отказов создает полезный отчет еще и потому, что миром правят поисковые механизмы, и именно они, а не вы сами, определяют начальную страницу вашего веб-сайта. На рис. 3.23 показано 10 наиболее популярных начальных страниц данного веб-сайта. Внесите в них необходимые коррективы, и вы получите колоссальный выигрыш в плане рентабельности.
Ниже приведены дополнительные советы по повышению действенности.
•	Измерьте показатель отказов для наиболее популярных рекомендателей своего веб-сайта. Эта информация поможет выявить своих истинных ближайших друзей. Ими являются не те ссылающиеся сайты, которые просто перенаправляют к вам трафик, а те, которые перенаправляют трафик, не приводящий к отказам.
•	Измерьте показатель отказов для поисковых ключевых слов (оплаченных и естественных). Возможно, оптимизация выполняется не для тех ключевых слов, или, быть может, начальные страницы вызывают отрицательную реакцию посетителей. В любом случае понадобится внести необходимые коррективы.
Теперь вы понимаете, что я подразумеваю, когда говорю, что показатель отказов — чрезвычайно действенная метрика?
82	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Исключения и оправдания показателя отказов
Исключение
Существует один явный случай, когда измерение метрики показателя отказов в целом может оказаться неэффективным: блоги.
Блоги — совершенно уникальное явление в сетевом мире: в большинстве случаев люди посещают их только для того, чтобы прочесть самое последнее сообщение. Они прочтут это сообщение, а затем покинут блог. В этом случае показатели отказов будут высокими вследствие принципа измерения данной метрики, что совершенно нормально для описываемого сценария.
Поэтому не измеряйте показатель отказов для блога в целом. Сегментируйте данные и измеряйте показатель отказов для своих новых посетителей. В этом случае не желательно, чтобы они просто вошли в блог и покинули его после прочтения одного сообщения. Хотелось бы, чтобы они подписались на вашу рассылку RSS. (Имеем один клик и никакого отказа!) Желательно, чтобы они прочли вашу страницу “О себе" (и прониклись вашим величием и снова посетили сайт). Желательно, чтобы они кликали на рекламных объявлениях и т.п. Все эти действия имеют вполне определенную ценность.
Оправдания
Должен сознаться, что несколько выхожу из себя, когда слышу оправдания, подобные следующим: "У меня нет сайта электронной коммерции", “У меня нет конверсий", “Мне не нужно беспокоиться по поводу показателей отказов”. Неужели?
Мне трудно себе представить существование любого предприятия, ориентированного на получение прибыли, в котором отсутствие кликов со стороны посетителей в сайте служит показателем успеха. Предположим, речь идет о веб-сайте словаря. В этом случае желательно, чтобы люди посмотрели определение и, возможно, пометили страницу закладкой для использования в будущем (и никакого отказа) или проверили другие определения (и кликнули на рекламных объявлениях, принося комиссионные). Еще один пример — веб-сайты желтых страниц. Они существуют для “отбрасывания”, или перемещения в другой сайт, а именно — сайт рекламодателя. Что ж, в этом случае следует помнить, что показатель отказов соответствует одному клику, поэтому вы подсчитываете тех, кто приходит на сайт, не кликает на перечне рекламодателя и покидает сайт (что плохо для вас).
Показатель отказов равнозначен тем, кто не предпринимает абсолютно никаких действий на сайте. Если вы приведете подобное “оправдание", я не приму его, поскольку в принципе не верю в существование ни одного сайта — коммерческого или не коммерческого — который добивается успеха посредством одностраничного представления. Существуют редкие исключения из этого правила, как и в ранее приведенном примере блогов, но я действительно хорошенько подумаю, прежде чем поверю, что вы входите в их число. Вопросы измерения в блогах и общественных сайтах подробнее освещены в главе 9.
Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 83
Показатель выходов
При обсуждении метрики показателя выходов (exit rate) я стремлюсь к достижению двух целей: (а) поставить под сомнение некоторые общепринятые истины и (б) проиллюстрировать, как полезная на первый взгляд метрика может в действительности оказаться совершенно неэффективной.
Использование метрик показателей выходов очень модно. Измеряемое при этом значение очень просто: это количество людей, покинувших веб-сайт с определенной страницы. Взгляните на рис. 3.24.
Content Pertomwncs
Pagevwws 463,841 % or Site Tola; 100.00%
Unique
Pagevtews 363,033 % of Site Total: 100.00%
Avg Time on Page 00:01:28
Site A>.;.:0fr0l:28 (0.00%)
Bounce Rate 51.86% SiteAyg 51-86%
(0.00%)
% Exit
29.42%
Site Avg. 25.42% (0.00%)
1 py MrtdeetaVes/AtfvancedSearch/Jol	49,827 M19 304
2	Mrtde^tfe®/Stettfex/A**etSeeo	39/77 HMM 61 27%
3	/tfficlBrt6WesS4eWex/A*setSear.	34/36 МННв1 97%
4.
24/79 И 21 91%
5. t? flttrteeert/eWAd-rtncedSwctWVc
8. 6P fltftJeatotfea^irtMlex/Sewctrtet
9 /We#«*»ZSteiKJex/A*ertS«r>
10 Й5
12.661 Hl324%
11Д7в 110 99%
7.198  11.23%
7/77	36.07%
6,482 MH 37.18%
W? M17 49%
Рис. 3.24. Показатель выходов (% Exit) для страниц веб-сайта
Предполагается, что эта метрика должна показывать утечку из вашего веб-сайта. Другими словами, где люди осуществляют выход после начала своего сеанса? Эта метрика должна иллюстрировать страницы, которые нужно исправить для предотвращения утечки и принуждения клиентов к увеличению объемов покупок или подписок.
Проблема заключается в том, что любой, заходящий на веб-сайт, должен рано или поздно его покинуть. Посетители будут просматривать веб-сайт и покидать его с любой произвольной страницы. Выход из страницы не является показателем достоинств (или их отсутствия) данной конкретной страницы!
Возможно, посетители вошли на сайт, решили свою задачу (например, совершили покупку или подписались на использование кредитной карточки), кликнули для возврата на домашнюю страницу вашего сайта, а затем покинули его. Такое развитие событий нельзя считать неудачей, не так ли?
А вот еще одна сложная ситуация: коэффициенты конверсии для большинства сайтов колеблются в районе 2 процентов. Девяносто восемь процентов посетителей сайта будут выходить из него, не принося желаемого результата. Как определить, какие из выходов обусловлены неудовлетворительным состоянием сайта, а какие тем, что зашедшие на сайт люди и не собирались совершать никаких транзакций, прочли то, что их интересовало, а затем вышли — что совершенно нормально?
84	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Если приходится полагаться на собственные суждения и интерпретировать любую метрику для определения “хороши” или “скверны” полученные данные, значит, используемая метрика плоха. Показатель выходов — одна из таких метрик.
Значит ли это, что можно не беспокоиться о выходах? Напротив'. Можно ли отделить “хорошие” выходы от “плохих”, не прилагая собственное мнение к данным? Безусловно, да\ Прибегните к помощи своего нового ближайшего друга, показателя отказов.
Помните, что измеряет показатель отказов: процент посетителей данной страницы сайта, покинувших ее без кликанья на каких-либо элементах сайта и без просмотра любых других страниц? Эти выходы являются “плохими”.
Во избежание недоразумений, повторю еще раз: показатель выходов предоставляет процент посетителей, которые вошли на сайт где-либо, но выполнили выход из конкретной страницы. Показатель отказов представляет процент посетителей, которые зашли на конкретную страницу, не выполнили никаких действий и вышли из сайта на этой же странице.
Исключение показателя выходов
Существует одно исключение из правила показателя выходов (знаю, знаю — жизнь сложна и полна нюансов) и оно касается структурированных сегментов.
Структурированные сегменты — это области сайта, в которых посетитель должен переходить от страницы х к странице х1, от нее к странице х2 и т.д. Последовательное перемещение посетителей по этим страницам означает успех для владельца сайта. В качестве примера такой ситуации можно привести перемещение от страницы “Добавить в товарную тележку” к странице “Начать процедуру оплаты”, затем к странице “Заполнить сведения о кредитной карточке” и т.д.
Значение показателя выходов для любой из названной страницы свидетельствует о “плохом” выходе. Но в данном случае этот показатель называют показателем уходов, чтобы выделить действительно происходящее с точки зрения поведения клиента.
Показатель уходов следует использовать для измерения отправки лидов (актов регистрации в ответ на предложение рекламодателя, которые содержат контактную информацию), подписки на информационные бюллетени электронной почты или завершения любого замкнутого многостраничного процесса.
Коэффициент конверсии
Существует ли какая-то другая метрика, которой мы уделяем больше внимания, чем коэффициенту конверсии (Conversion rate)? На данный момент нет. И, вероятно, так и должно быть. Мы вкладываем средства в веб-сайты, и мы должны измерять происходящее с ними.
Коэффициент конверсии, выраженный в процентах — это результаты, разделенные на количество уникальных посетителей (или посещений). Под результатами обычно понимают передачу заказа в веб-сайте электронной коммерции.
Все достаточно просто, не так ли? Это действительно так — за исключением одного небольшого нюанса. Какую метрику следует при этом использовать — уни
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 85
кальные посетители или посещения? Как вы помните, уникальные посетители представляют уникальные браузеры, посетившие сайт, а посещения — единственное конкретное посещение (сеанс) этим уникальным браузером. Каждый уникальный посетитель может посетить сайт несколько раз (посещения).
Поэтому ответ на поставленный вопрос зависит от конкретного подхода к бизнесу. Выбирая посещения в качестве знаменателя, вы исходите из предположения, что любое посещение веб-сайта предоставляет шанс вынудить посетителя сделать заказ и подвергнуть его конверсии.
Выбор уникальных посетителей в качестве знаменателя означает признание нормальным многократное посещение веб-сайта отдельным клиентом, прежде чем он сделает покупку. Такое поведение значительно более распространено в Интернете. Кое-кто, возможно, и решится на покупку сразу, но большинство посетителей “разведают обстановку”, вернутся домой, и спросят у супруги разрешение на покупку или же выполнят дополнительные изыскания, после чего возвратятся на сайт.
Таким образом, выбирая знаменатель для приведенного определения, вы выбираете модель мышления, подходящую для вашей компании. Этот выбор будет определяться тем, какие ссылающиеся сайты, кампании, ключевые слова и ресурсы представляют наибольшую ценность.
Метрика посещений подходит для тех сайтов, где один и тот же посетитель будет делать несколько покупок в течение краткого промежутка времени (например, за неделю).
На основе своего опыта работы с различными веб-сайтами — как связанными, так и не связанными с электронной коммерцией — я пришел к выводу, что поведение большинства клиентов носит сеансовый характер (подразумевает несколько посещений). Поэтому я настоятельно рекомендую использовать модель мышления, которая отражает поведение клиента — те. применять метрику уникальных посетителей в качестве знаменателя.
Использование этой метрики при вычислениях коэффициента конверсии обеспечит более точное отражение реального процесса размышлений и приобретений клиентов. В основе этого подхода лежит не примитивный призыв “Покупайте немедленно! Покупайте немедленно!”, а “Посетите наш веб-сайт. Тщательно оцените, подходит ли он вам. Посоветуйтесь со своим босом/супругой, а затем совершите покупку”.
Выбранная метрика окажет существенное влияние на тип мышления, производственный процесс и маркетинговую политику организации. Проверьте, какой знаменатель использует применяемый инструмент веб-аналитики. Например, Google Analytics и Omniture (как и многие другие инструменты) по умолчанию примеяют метрику посещений (Visits).
Привлечение
В словаре Мерриама-Уэбстера понятие привлечение определяется как “стремление к вызову повышенного внимания или интереса”. Все мы должны стараться создавать такую среду использования веб-сайта, которая вызывает повышенное
86	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
внимание или интерес. В плане измерения сложность заключается в том, что “повышенное внимание или интерес” невероятно трудно — а то и невозможно — измерить.
По поводу измерения привлечения в мире веб-аналитики было пролито много крови, пота и слез. Кое-кто доходил до того, что создавал невероятно сложные формулы, учитывающие буквально все: от количества детей до расхода воды в ванной и кухонной раковине. Результат — нулевой. Ну, хорошо, кое-какой результат все же может быть получен, но он очень груб и почти бесполезен.
Метрики, которые выдают себя за метрики привлечения, с точки зрения аналитики в действительности являются не метриками, а оправданием (а) неприятия пределов возможного и (б) сокрытия того, что измеряется в действительности.
Вначале рассмотрим второе оправдание — сокрытие того, что измеряется. Многие измеряют время, которое посетитель проводит на веб-сайте, и называют это значение привлечением. (Позвольте выразить свое решительное неодобрение этой тенденции “приукрашивания” метрик. Если вы измеряете время, проведенное в сайте, то называйте это метрику “Время на сайте”, а не “Привлечение”!) Задача аналитика, или маркетолога, заключается в том, чтобы отличить кого-либо, успешно проведшего 10 минут на сайте www. nytimes. com, знакомясь со всеми новостями, от клиента, который напрасно потратил 9 минут и не смог найти интересующее его сообщение. Если применять описанную формулу, оба клиента свидетельствовали бы о “привлечении”.
Это же относится к тем, кто определяет “привлечение” как количество повторных посещений данного посетителя. Например, за последнюю неделю я посетил сайт www. lenovo. com восемь раз, поскольку компания Lenovo перестала поддерживать функцию обновления системы. Я был очень расстроен, поскольку мне пришлось искать драйверы для своего ThinkPad ХЗО1, используя далекий от идеала внутренний механизм поиска сайта! Как отличить эти посещения от посещений тех клиентов, которые регулярно заходят на сайт Lenovo для ознакомления с новейшими продуктами и обновленными функциональными возможностями?
А теперь попробуйте применить подобный эмоциональный фильтр к любой метрике (или нескольким совместно используемым метрикам) для измерения привлечения. Следует понимать, что необходимость применения собственных суждений и интерпретаций для понимания метрики свидетельствует о порочности выбранного подхода.
Всем нам требуются веб-сайты, которые привлекают клиентов. Так почему же мы не можем их оценить с помощью инструментов веб-аналитики? Мой друг Тео Пападакис (Theo Papadakis) поделился со мной следующим блестящим озарением: количественные данные (веб-аналитика) ограничены в том смысле, что они могут измерить степень привлечения, но не вид привлечения.
Тео определяет эти термины следующим образом.
• Степень. Степень положительного или отрицательного привлечения охватывает континуум, который простирается от низкой заинтересованности, т.е. от состояния психологической апатии, до высокой. Привлеченным лицом является некто, чья заинтересованность в отношении его объекта выше средней.
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 87
•	Вид. Клиенты могут быть положительно или отрицательно привлечены компанией или товаром. Более глубокое исследование вида должно было бы выявить его сущность, обычно сочетание эмоциональных состояний и рациональных убеждений, таких как симпатия, доверие, гордость и т.п.
Число посещения сайта кем-либо, частота посещений, помогают определить степень привлечения. Например, “как правило, посетители, попадающие на сайт в результате поиска, в течение последующего 30-дневного периода посещают вебсайт 15 раз (степень привлечения)”. Однако эти данные ничего не говорят о том, были ли эти 15 посещений удачными или неудачными (вид).
Или рассмотрим еще один пример: глубину посещения, как показано на рис. 3.25.
I Page Views per Visrt		*	1
Г 1 р*де{»)	182,516	78.124
2р*д*(»)	28.946	11.75*
is зрчх»	10899	4 424
i> 4раде(а)	5.225	2124
5pege(s)	2.830	1.15%
Р браде»)	1,632	0.74%
2 1 рада»)	1.120	045%
6 раде»}	794	0.32%
9 раде»)	554	022%
10 paged)	418	0.17%
	246,135	мл?%
Total	246,464	tW.06%
Рис. 3.25. Распределение глубины посещений, Yahoo! Web Analytics
Чем больше страниц просматривают посетители, тем глубже их путешествие и тем выше степень привлечения. Но эта метрика также не различает вид привлечения.
Приведу еще ряд метрик и задач, которые могут отражать степень привлечения: время на сайте, регистрация в сайте, подписка на каналы RSS или информационные бюллетени, предоставление комментариев или загрузка контента. Вероятно, вы и сами можете назвать множество других аналогичных метрик.
Исходя из приведенных рассуждений, при решении задач веб-аналитики важно помнить о двух важных выводах:
•	используя сами по себе средства веб-аналитики, невозможно определить вид (положительный/отрицательный) привлечения посетителя и, следовательно...
•	говоря о привлечении посетителя с точки зрения веб-аналитики, в действительности мы говорим о степени привлечения.
Поэтому, предоставляя количественные данные руководителям высшего звена, прежде всего, следует подчеркнуть, что индекс привлечения измеряет только степень привлечения.
При создании собственной метрики для измерения привлечения учитывайте следующие важные задачи.
•	Используйте данные веб-аналитики для измерения степени привлечения и будьте готовы к использованию других исходных данных для измерения вида привлечения.
88	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
•	Каждый веб-сайт и коммерческое предприятие стремится к решению собственной уникальной задачи. Конечно, хорошо знать, что делает или измеряет ваш конкурент, но необходимо выявить нечто, что уникальным образом отражает цели именно вашего веб-сайта. Это “нечто” может быть совершенно особым даже по сравнению с непосредственным конкурентом.
•	В главе 1 мы рассмотрели важность результатов измерений. Хорошее определение привлечения в определенном смысле подобно результату. Вы получили высокую степень привлечения, но каким был результат для предприятия? Подобный анализ — прекрасные нагрузочные испытания правильности выбранного подхода.
•	Термин привлечение одновременно означает все и ничего для каждого отдельного лица. Существующие определения, даже при их использовании в контексте Интернета, либо чрезмерно широки (охватывая буквально все нюансы) либо, иногда, слишком узки (т.е. применимы только для одной конкретной организации). Лишь очень немногие понимают значение этого термина, и что стоит за решением задачи представления данных и обеспечения действенности. Нам ведь не нужно обмерить мышь и назвать ее львом.
Этот раздел завершается изложением нескольких соображений по измерению вида привлечения посетителей на веб-сайте.
•	Используйте внутренние или выходные опросы и опрашивайте своих клиентов. Им можно задать прямой вопрос типа “Привет, старина. Тебя привлекает наш сайт?”. Или же этот вопрос можно несколько перефразировать. Главное, получить качественные данные.
•	В ходе опросов можно прибегнуть к косвенному подходу, измеряя в качестве метрики вероятность рекомендации. Вероятность рекомендации — прекрасная косвенная мера привлечения, поскольку она измеряет величайший подарок, который можно получить от клиентов: их готовность рекомендовать вашу компанию другим людям.
•	Используйте исследования первичного рынка. Множество компаний охотно пройдутся от двери до двери (ну хорошо, от телефона до телефона), зададут краткие качественные вопросы и сообщат о виде привлечения со стороны вашей компании по оценке текущих или перспективных клиентов.
•	Используйте еще одну необычную косвенную метрику: сохранение клиентов во времени. Проведите долговременный анализ людей, которые возвращаются на сайт, и как часто они это делают (для сайтов, не связанных с электронной коммерцией) или совершают повторные покупки (для сайтов электронной коммерции). В данном случае речь идет о данных за несколько месяцев, сегментированных на онлайновые и автономные (с последующим их сравнением), и о данных для различных микросегментов онлайновой аудитории. Эти данные более чем удивительны.
Всем нам требуется привлекать клиентов. Но для аналитиков-практиков важно использовать подходящую метрику. Нам придется напряженно потрудиться, чтобы
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 89
выявить основные причины (вместо того, чтобы приводить оправдания по поводу невозможности этого) и довести их и соответствующие последствия до сведения лиц, принимающих решения. Тогда и только тогда метрика будет действенной (т.е. приводить к конкретным действиям).
По самой своей сути привлечение является качественной характеристикой. Ее трудно измерить посредством одного только потока кликов (данных веб-аналитики). Она требует иного образа мышления. Подробнее опросы и другие замечательные средства качественного анализа рассматриваются в главе 6.
И напоследок отмечу: привлечение было выбрано мною в качестве последней особой метрики, представленной для ознакомления, поскольку я хотел, чтобы вы поняли, насколько сложным может быть определение метрик и выполнение анализа. Мы должны осознавать ограничения, присущие данным. Не существует легкого пути к славе. А потому желаю вам удачи!
Снятие покрова тайны с веб-метрик
В этой главе я несколько раз подчеркивал, что веб-метрики уникальны для каждого коммерческого предприятия. В процессе ознакомления с восемью различными метриками в этой главе — посещениями и посетителями, временем на странице и временем на сайте, показателями отказов, показателями выходов, коэффициентами конверсии и привлечением — вы ознакомились также с различными нюансами выбора веб-метрик.
В этом разделе я обобщу изложенный материал посредством набора правил, которые сформулировал на основе собственного опыта. Эти правила явились результатом болезненных уроков, но теперь в своих занятиях веб-аналитикой я применяю их с фанатичным рвением, идет ли речь об определении начальной задачи, установлении маркетинговых мотивов, или о работе на такие крупные компании, как Dell, Sephora или Google.
Вы научитесь отыскивать бриллианты в горах породы, убеждаться в том, что выбранная для пульта управления метрика действительно подходит, и изучите процесс, который можно и нужно использовать, чтобы метрики веб-аналитики сохраняли свою важность. Волнуетесь?
Четыре признака наилучших метрик
Как в мире, где метрики и ключевые показатели эффективности исчисляются десятками, определить, какая из них абсолютно необходима?
Следующие четыре признака являются замечательными — нет, великолепными — для оценки метрик.
Простота
Хорошие метрики почти всегда являются несложными. Поскольку нам мало что удается с помощью навязанных рекомендованных метрик, приходится создавать сложные метрики. В результате мы получаем шесть показателей, каждый со своим уникальным множителем, предсказывающих положение солнца в тот момент, когда посетители щелкают на нашем сайте!
90	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Подумайте о следующем: решения в компаниях не принимаются единолично. Если желаете, чтобы предпринимались нужные действия, рядовые сотрудники должны понимать, какие факторы влияют на эффективность, и рядовые сотрудники должны принимать решения. Для этого им нужны несложные метрики, которые они могут легко освоить.
Если вы — единственный, кто понимает метрику или ключевой показатель эффективности, можете не сомневаться, что ваша компания не предпримет ни одного действия. Поэтому упрощайте метрики.
Значимость
Важна ли выбранная метрика для вашего бизнеса? В связи с обилием доступных метрик мы выбираем наиболее подходящие по нашему мнению, а затем придерживаемся их. Проблема в том, что каждый вид бизнеса уникален, даже если некоторые из них кажутся аналогичными.
В своей книге Web Analytics: An Hour a Day2 я приводил примеры торговых сетей Best Buy и Circuit City. Можно было подумать, что компании могли бы оценивать свои веб-сайты с помощью аналогичных веб-метрик. Ничего подобного.
Единственное общее межу ними то, что в своих веб-сайтах они продают телевизоры с большими экранами. Все остальное различно: бизнес-модели, приоритеты и предпочитаемые способы использования Интернета в многоканальном арсенале средств. Поэтому и метрики оценки успешности каждой компании также различны.
Можно попытаться найти подсказки у своих друзей или конкурентов. Но выбранные метрики необходимо подвергнуть действительно жестким испытаниям, чтобы убедиться в их значимости для измерения успешности достижения поставленных целей, уникальных для вас и вашего веб-сайта. Способы оценки успеха для различных видов бизнеса рассматриваются в главе 5.
Своевременность
Несколько лет назад мне довелось беседовать с представителями одной из крупнейших веб-компаний. Они недавно закрыли квартал, который оказался поразительно прибыльным. Я спросил их о причинах столь большого успеха. Следующая история — истинная правда.
Они: Мы просто отказались от запросов своего хранилища данных. Как правило, оно возвращает результаты через три месяца.
Я: немое удивление.
В тот день я усвоил очень важный урок: успевайте вовремя или умрите.
Курс акций этой компании в настоящее время составляет лишь часть курса в те дни. Хотя падение курса этой компании связано не только с их способностью выполнять измерения, легко себе представить, сколь трудно преуспеть в своем деле, если для выяснения того, что происходило три месяца назад, требуется три месяца.
Качественные метрики поступают своевременно, что позволяет лицам, принимающим решения, принимать... своевременные решения.
2
Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов (“Диалектика”, 2008 г.)
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 91
Я не слишком большой приверженец реального времени (см. статью “Is Real-Tune Really Relevant?” (Действительно ли так важно реальное время?) в моем блоге http://sn.im/akrealt). Но между реальным временем и тремя месяцами располагается оптимальный временной период. Выясните, каков он в вашем случае, а затем удостоверьтесь, что можете собирать и анализировать данные — получать метрики и результаты анализа — в течение этого оптимального периода.
Даже лучшая в мире метрика бесполезна, если для ее получения требуется девять дней, в то время как окружающий мир меняется каждые три дня. Будьте своевременны. Ради своевременности следует пожертвовать и сложностью, и совершенством.
Немедленная полезность
Метрика полезна немедленно, когда можно быстро понять, что она собой представляет, и сделать первые выводы по анализу, лишь только взглянув на нее. Я буквально влюбился в следующую метрику.
Этой любви я обязан своему раннему опыту работы с ClickTracks, поскольку д-р Стефан Тернер (Stephen Turner) и Джон Маршалл (John Marshall) исключили из приложения все экономически невыгодные материалы. В то время существовало очень мало метрик, которые бы представлялись так, чтобы легко можно было оценить эффективность и получить первые выводы по анализу.
Прекрасный пример отчета о произошедших изменениях, созданного в ClickTracks, приведен на рис. 3.26.
Referrers
Was Now
0 о 276
№р1//тиШг.тиШг.сдт	0	о	ш
GQOQle	0	42027	47147
сот
htto;//fldao€.CTm	0	41	214
tmo;//ftwwub€ri?iniP8t	Ш	о	71
htte//cuwfibd.ninfl>TOm	0	о	si
http://wwW,btoboNinc.«MTI	Ш	0	49
http://wnyw.simuimeda4gH7i	Ш	о	45
http-,//wwft,nctyorXff<?rid.c9rn	E	25	94
Mors
http://QQQttlctfQ9ibfaMOTf.G0m	0
window* Iuyc	E
http-J/fra neo tad erbaoc, com	0
httPi//*W,rtumtfCUOTn-CQm	0
httQ;//cQflhrtig-blMHfa.cpm	Ш
rtto^/WWW.XQmQt-QTfl	0
http;//ffYnY.fawmctn»-«m	0
http --//cooYcra^rogm- tfQoaxXiCTni 0 httfli/ZffYYWitf oolites,com	0
htto://habrflhatf--m	0
1639
2631
103
628
714
09
58
42
141
32
Now 500
1988
8 394 482
16
7
8
75

Рис. 3.26. Отчет об изменениях в ссылающихся сайтах, созданный ClickTracks
Взглянув на этот отчет, любой может сказать, какие сайты ссылались на ваш чаще всего в текущем или прошлом месяце. Отчет ClickTracks показывает, чему следует уделить внимание: ссылающимся сайтам, важность которых возросла в течение текущего месяца, и сайтам, важность которых снизилась.
Вся сложность метрики “скрыта”, и она не содержит никакого “балласта”. Она отображает только те материалы, которым следует уделять внимание. Для понимания всех нюансов и выяснения всех загадок и более глубоких закономерностей (например, для консультации с супругой и друзьями) потребуется более подробный анализ и дополнительное время, но первые результаты очевидны.
92	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Во имя общедоступности данных метрики должны соответствовать критерию немедленной полезности. И это еще не все. Подумайте о различных уровнях управления компании и о том, как мало знают соответствующие руководители. Если прислать им метрику, которая не является немедленно полезной, они немедленно ее проигнорируют.
Вам нужны немедленно полезные метрики, не требующие никаких пояснений, поскольку это предоставит вам возможность продемонстрировать глубину своих познаний: пояснить нюансы и подчеркнуть достоинства выполненного анализа!
Здорово, не так ли?
Пример прекрасной веб-метрики
Позвольте привести очень простой пример, который, как мне кажется, наглядно продемонстрирует описанную методологию.
По-моему, показатель отказов — прекрасная метрика. Вот как она соответствует четырем обязательным признакам.
•	Простота. Эта метрика измеряет посещения с одностраничными просмотрами. Иначе говоря, оценивает ситуацию “пришел, наследил, ушел”. Ее легко понять, пояснить и передать. Пожалуй, достаточно.
•	Значимость. Она выявляет, где напрасно тратятся средства, выделенные на маркетинг/продажи, и какие страницы “дурно пахнут”, когда дело доходит до “аромата”. Эти два нюанса применимы к большинству веб-предприятий.
•	Своевременность. В настоящее время показатель отказов — стандартная метрика практически во всех инструментах веб-аналитики, доступная в каждом отчете. Ежедневно. Прекрасно!
•	Немедленная полезность. Достаточно взглянуть на нее, и сразу становится ясно, что требует внимания. Вы видите, что для вашего сайта показатель отказов составляет от 25 до 30 процентов, и вам сразу ясно, что дела идут как нельзя лучше. Показатель отказов для страницы равен 50 процентам — значит, эта страница требует внимания. Показатель отказов для рекламной кампании или ключевого слова равен 70 процентам — значит, пора тушить пожар.
Поэтому потратьте полчаса своего времени сегодня или завтра и подвергните свои наиболее важные веб-метрики тесту на соответствие четырем признакам. Интересно, что вы выясните?
Три жизненных урока Авинаша по поводу достижения значительного успеха
В ходе проведения своих кампаний веб-аналитики я заработал несколько весьма болезненных боевых шрамов. Ниже приведены три урока, которые я вынес с передовой.
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 93
Лучшее... враг хорошего
Качество данных, доступных в Сети, далеко от идеала. Все меняется слишком быстро, данные всем требуются “вчера”, а конкуренты сильны. Когда дело доходит до метрик, не пытайтесь достичь идеала.
Если уверены в данных на 90 процентов, принимайте решение. Не ждите безупречных данных. Слишком часто мы тратим чересчур много времени, негодуя по поводу отсутствующих дескрипторов, средств повышения энтузиазма или удаленных cookie-файлов. Следуйте рекомендованным методикам и двигайтесь дальше. Стремитесь к точности, а не к скрупулезности (подробнее эти вопросы рассматриваются в главе 10).
Как говорит мой друг Стюарт Голд: “Усвоенная ошибка лучше отсутствия вообще какого-либо действия”.
Действительно критичные элементы, действительно критичные!
Этим важным уроком я обязан Стиву Беннету (Steve Bennett), бывшему исполнительному директору компании Intuit. Он постоянно подталкивает всех к определению действительно критичных элементов, будь то приоритеты, цели или метрики.
Я понимаю действительно критичные элементы следующим образом: что важнее всего, когда пылает весь пресловутый плот? Это выражение обладает феноменальной силой прояснения.
Если бизнес ведется в сети, откуда известно, что дела идут хорошо или из рук вон плохо? Как во всем ворохе данных определить действительно несколько критичных? Вероятно, ваше существование будет определяться максимум тремя действительно критичными метриками.
Выявление действительно критичных метрик освещено в следующем разделе и подробнее описано в главе 5.
Процесс жизненного цикла веб-метрик — ваш друг!
Метрики, какими бы совершенными они ни были, должны выдержать проверку временем и изменениями в бизнесе. Я рекомендую простой процесс жизненного цикла веб-метрик, описанный на рис. 3.27.
Идея достаточно проста. Примените проверку на соответствие четырем признакам замечательных метрик для определения действительно критичных метрик, измерьте их, проанализируйте собранные данные и предпримите действие.
Затем процесс разветвляется. Если выполнение какого-то действия с чем-либо невозможно, то, вероятно, вы используете метрику, не подходящую для вашего бизнеса. Исключите ее. Если можете предпринять действие, подумайте, как можно усовершенствовать метрику.
Процесс жизненного цикла веб-метрик должен выполняться своевременно. Я рекомендую выполнять его, по меньшей мере, один раз в квартал. Некоторые метрики выдержат эту проверку и останутся — они и являются вашими верными друзьями. Другие утратят свою значимость. Тепло поблагодарите их и попрощай
тесь с ними.
94	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Рис. 3.27. Процесс жизненного цикла веб-метрик
Стратегически упорядоченные тактики
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ ВЕБ“МЕТРИК
В следующих трех разделах будут описаны три стратегических элемента, связанные с веб-метриками. Первый элемент, определение основного фактора — это методика, призванная облегчить получение выводов по анализу действительно критичных метрик. Второй элемент, применение нестандартных отчетов, аргументировано доказывает, что создание нестандартных отчетов может ускорить понимание факторов, влияющих на эффективность сайта. И в заключение я подведу базу под необходимость начинать анализ с понимания макропредставления эффективности сайта, а не с блуждания в дебрях собранных данных.
Собранные воедино эти тактики должны позволить более чем успешно выполнять эффективный анализ, трансформирующий облик организаций.
Определение основного фактора эффективности метрики — конверсия
Простой процесс определения метрики в качестве ключевого показателя эффективности и создание ее графика редко помогает в получении выводов по анализу. Для этого требуется больше.
В одной из своих лекций мой друг Нил Мейсон (Neil Mason) продемонстрировал слайд, представленный на рис. 3.28. Это был очень наглядный способ демонстрации факторов, которые нужно было бы использовать для прогнозирования количества людей, которые придут на лекцию.
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 95
Применение упреждающего анализа
Обратите внимание, насколько хорошо все продумано! Нил продумал все элементы, и теперь в его распоряжении имеется магическая формула, которая выдает полезное число. Но если прогнозирование численности аудитории столь сложно, представьте себе, как трудно может быть понять, почему веб-сайт успешнее работает в текущем месяце или работал хуже в прошлом.
Я собираюсь приспособить разработанную Нилом модель к описанию методологии, которую можно использовать для определения действительно основных факторов ключевых показателей эффективностй. В качестве примера мы используем коэффициент конверсии (хотя это же можно проделать с любой метрикой).
Итак, начальник приходит в офис требует повысить коэффициент конверсии на 10 процентов. Не на 10 пунктов, что уже было бы огромным повышением, а на 10 процентов! Что делать?
Следует ли потратить огромные денежные суммы на развитие филиалов, на кампании рассылок по электронной почте или на рекламные объявления в платных службах поиска? Или же следует прибегнуть к определению демографических профилей посетителей вашего веб-сайта? (Этот вопрос был провокационным. Ответ на него — нет!)
Взамен я рекомендую вместе с маркетологами и другими умными людьми проделать упражнение, помогающее выявить все факторы, которые могли бы привести к повышению или снижению коэффициента конверсии.
Результаты этой процедуры для моего веб-сайта электронной коммерции приведены на рис. 3.29.
96	Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Упражнение по определению основных факторов: коэффициент конверсии
Прежде чем можно будет выяснить, как повысить коэффициент конверсии, необходимо определить все оказывающие влияние рычаги. Именно они и показаны на рис. 3.29.
Коэффициент конверсии зависит от стратегии привлечения (в рамках которой вы тратите средства на получение трафика), ранжирования естественных ключевых поисковых слов, простоты процесса оплаты, распределения посетителей по причине посещения (по основной цели), “аромата” веб-сайта (способности проводимых кампаний направить трафик к наиболее важным страницам) и т.п.
Затем нужно собрать данные для каждого из определенных факторов. Анализ этих факторов поможет выявить реальные возможности улучшения.
Результатом выполнения этого упражнения будет заключение типа: “вот 3 области из 15, где мы проигрываем”. Теперь проведите анализ рентабельности для установления области, в которой можно получить наибольшую отдачу. Если определение всех факторов было выполнено тщательно, то после выполнения описанного упражнения вы будете удивлены тем, что требует улучшения для достижения успеха. Это будут отнюдь не очевидные области.
По поводу этого непритязательного процесса следует усвоить три важных урока:
•	Урок Г. это упражнение чрезвычайно важно
•	Урок 2: это упражнение трудно
•	Урок 3: нельзя улучшить то, что не понятно
Существует одна важная причина, по которой эта методология работает всегда: она вынуждает действовать методично и ведет к тому, что данные, а не суждения, вызывают действие. Эта методология работает, но ничто не дается даром.
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 97
Применение нестандартных отчетов
Наиболее недооцениваемая проблема при понимании эффективности метрик — это ожидания от них ... стандартных отчетов!
Наши инструменты полны замечательных стандартных отчетов, которые были созданы из лучших побуждений самыми вдумчивыми сотрудниками поставщика средств веб-аналитики. Но эти люди не понимают особенностей вашего бизнеса! В этом нет их вины — они делают все, что могут.
В качестве примера взгляните на стандартный отчет Google Analytics, показанный на рис. 3.30.
Goat Conversion		= г-
Visits	Pages/Visrt	Time on Srte	% New Visits	Bounce Rate		
27,895	1.54	00:01:39	76.52%	78.92%		
* of Site Total 45.04% Srte Avg 1 56 (-1.09%) Srte Ayg OMM52 (-11.62%) Srte 68,51% (11.68%) Srte Ayg 76.77% (Z81%)		
Keyword Z	Hone Z	Ф	PagesAAM	AvgTkreon	M	_	__ *	%NewVata Bounce Rata	
1 avrtMti kaush*	1,239	2.35	00.0338	49.48%	52 95%
2 «vnuti	707	2 94	00 04:19	37.77%	52 70%
3 survey queabcns	871	110	00 00:13	9911%	93 44%
4 Occam's razor	814	2.07	0002:43	53 09%	57 98%
5. 4q	402	1 50	00 0149	55 72%	77.08%
6 workng st googb	215	1.18	00:01:00	93.95%	90.23%
7. web analytics tcote	188	174	00 0211	75.00%	67 02%
8 kaush*	167	106	00:02:17	55.09%	58.68%
9. occams razor	160	ZD5	00 03 40	40.62%	5750%
10. worfang for gocgte	142	1.11	00 00 54	92 96%	90 85%
Рис. 3.30. Стандартный отчет о ключевых словах поиска — Google Analytics
Замечательно. Множество данных и метрик. Хм... меня не интересует метрика Pages Per Visit (Количество страниц, просмотренных за посещение). Метрика Time on site (Время, проведенное на сайте) вообще вызывает раздражение. Мне нужны только два последних столбца. Кстати, лучшая методика оценки значимости ссылающегося сайта — просмотр результатов или конверсий. 1де же эти данные? Ах да, нужно обратиться к другой вкладке, которая показана на рис. 3.31.
Не менее замечательно. Я вижу конверсии, но только что потерял нужные метрики. Как же быстро определить, хорошо ли идут дела?
Эта проблема характерна практически для всех инструментов и является тем подводным камнем, который действительно препятствует прогрессу. Но с данной проблемой вовсе не обязательно мириться. Ее можно решить, используя функцию генерации нестандартных отчетов, доступную в большинстве имеющихся на рынке инструментов веб-аналитики. Ура!
Интерфейс создания нестандартных отчетов Google Analytics показан на рис. 3.32.
Этот интерфейс достаточно прост. Слева вы вводите метрику или показатель, который должен присутствовать в отчете. Затем перетаскиваете его на правое поле (на рисунке показано перетаскивание метрики Per Visit Value (Значение на одно посещение) в область протокола результатов) и дело сделано.
98 Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
oUCa rMjfsJOU
Godl Al VfWtB	Posts		God2 Abo	God3 Spedang		GoaH		God Сопиняоп	Per Visit God	
27,895	0.90% XofWe	S4ba>q Total 45.04%	1 004 мелю		1-47% SHeAeg. i-15.134)	0.55%	О-54'"				Rete 3.45% Site Avy 3.96% MX15M	$0.35 SSeA/g. $0 40 MI-50%)	
	Keyword 5	о	VWt»	Al IM	Ь>9М**Л		Goal Pi Sutecrfeera Ccwwwi Rate		rVei Goal Veb4
1.	угваПЬмаМ			4 38%	1041%	299%	2.10%	1985%	•1 87
2.			7W7	283%	588%	198%	198%	1245%	I12S
3	survey qumBoab		•71	0.15%	000%	030%	0.00%	0.45%	•0 07
4.	occ»<inur		•14	277%	228%	1.79%	2.12%	698%	•107
5.	*)		4»2	0.75%	100%	0 75%	0.75%	3.23%	•039
•	worUng at pegb		2U	000%	0.93%	000%	0.00%	093%	•005
7	wsb влаМев too*		IM	0 00%	000%	000%	0 53%	053%	•0.08
6	kauahk		147	1.80%	659%	2.40%	2.40%	1317%	•135
9	octane r*zor		IN	188%	2.50%	3.12%	375%	11 25%	•1 50
10	workng lor (pogto		142	0.00%	070%	0.00%	0.00%	0 70%	•0.04
Рис. 3.31. Стандартный отчего целевой конверсии — Google Analytics
Обратите также внимание, что одновременно в число данных я добавил нестандартные подробности. Я могут перейти от ключевого слова к его источнику, а затем к поисковому термину, что поможет выяснить, какие поиски выполняют пользователи, прибывая на сайт через конкретные ключевые слова. Например, основной поиск, выполняемый людьми, прибывающими по ключевому слову Avinash — “compare analytics platforms” (сравнение аналитических платформ). Как интересно!
CidMaOeporti Owrt a t Oi <wtoHqx>'t
( Sx Report |[	cental
Рис. 3.32. Создание нестандартных отчетов с нестандартными метриками — Google Analytics
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 99
На рис. 3.33 показан готовый нестандартный отчет, содержащий только те метрики, которые интересуют меня больше всего — те, которые позволят с одного взгляда лучше разобраться в ситуации с эффективностью и предпринять необходимое действие.

Visits	% New Visits	Bounce Rate	Goat Cofwwon Rate i	Per Vert Goal Value »)
27,898	76.52%	78.92%	3.45%	$0.35
% or Site 1 oral 45.04%	Site Avg 68,51% (11.68%)	Site avj 76.77% (Z80%)	Sde Awg X98% (-1X16%)	Site Aqj 10.40 (-11.51%)
My Gkxtous custom Heines Report
	Keyword	Ноле	Visits 4	% Naw Vieta	Bounce Rate	Goal Conversion Rate	Par VW Goal Vatot
1.	evmash kaushk		1Д»	49.48%	5295%	19.85%	51.67
2.	•vnash		m	37.77%	52.76%	12.45%	11.25
3.	survey quesbons		•71	9911%	93 44%	0.45%	SO 07
4	Occam's razor		•14	5309%	57 09%	8.96%	5107
5			482	55.72%	77 86%	323%	SO»
6.	worUig at googte		215	93 95%	9023%	053%	S005
7.	web analytes tooia		IM	75.09%	•7 02%	0.53%	SO 00
а	kaush*		1C7	55 09%	50 68%	13.17%	1135
8	occame razor		IM	4062%	5750%	1125%	•150
10	wcrttog Tor google		142	92.96%	90 85%	0.70%	S0.04
Рис. 3.33. Готовый нестандартный отчет — Google Analytics
Разрешите привести последний пример того, как стандартные отчеты могут вводить в заблуждение. Стандартный отчет о входных страницах, созданный в Yahoo! V\feb Analytics, отображает метрики Visits (Посещения), % Visits (% посещений), Page Views (Просмотры страниц) и нечто, названное Browse Rate (Показатель просмотра). Но, как вам уже известно, наиболее важная метрика для входных страниц — ... показатель отказов!
На рис. 3.34 показано, как эту проблему можно быстро решить, используя интерфейс нестандартных отчетов Yahoo! Web. Analytics и создавая собственный отчет.
Перетащите метрику Bounce Rate (Показатель отказов) на панель метрик. Выполнив это, щелкните на значке корзины рядом с метриками Page Views (Просмотры страницы) и Browse Rate (Показатель просмотра). Дело сделано!
Создание отчетов, содержащих важные метрики, поможет лучше оценить эффективность и быстрее предпринять необходимое действие.
Создание микро-экосистемных отчетов
Некоторые инструменты, такие как Google Analytics, позволяют добавлять в нестандартный отчет несколько вкладок с данными. В настоящее время в вашей компании, вероятно, циркулирует множество отчетов для каждого лица или группы, которым требуется собственный подробный отчет. Это достаточно глупо. Такую проблему легко решить, создав всего один отчет (т.е. единый источник, которому должны будут обращаться все пользователи) и настраивая представление для каждого заинтересованного лица с помощью нескольких вкладок (рис. 3.35).
100 Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Рис. 3.34. Персонализация отчета о входных страницах — Yahoo! Web Analytics

| tt» jT< Jft
HtPPOsVlew
Amy Chang
Visits 86,319 % of Site Total 64.82%	New Visits 73,249 % of Site Total 76.86%	Bounce Rate 57.20% Srte yg 51 -82% (10.38%)		Time on Page 00:01:26 SrteAvg 00:01:28 i 1.49%)	
Keyword	None tS	Visits t	New VMs	Bounce Rate	Avg Time on Page
1 tobap		58312	52 455	61.28%	00 01 32
2. trabaps		4,WC	3,722	64.40%	00.01 36
3. MerietM		1403	778	2468%	00 01:18
4. 0мШм<мд		1,446	585	21.53%	00.01 17
5. eng		1Д26	984	31.09%	00:01’21
6. YofantanMto		707	622	3325%	00:01 21
7 fundaoone*		683	588	35 72%	00 01:21
8 vohmtenM		532	456	38.16%	00:01 19
9. idesM		493	204	34.89%	00 01:17
10. votontvrto		301	264	32 56%	00 0129
Рис. 3.35. Поисковый микро-экосистемный отчет — Google Analytics
Первая вкладка отображает четыре метрики, по которым будет оцениваться эффективность команды приобретения трафика. Вторая вкладка предназначена для “Большого Босса”: его интересуют только посещения, коэффициент конверсии, доходы и доходы от доставки товара (деньги, деньги, деньги). И, наконец, третья вкладка предназначена для Ашу, которую интересуют только клики и посещения.
Посредством одного микро-экосистемного отчета вы предоставляете всем заинтересованным лицам центральный источник для получения всех необходимых им данных. При этом метрики такого отчета персонифицированы для каждого заинтересованного лица. Такова методика создания организации, управляемой данными!
Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 101
Знакомство с макро-выводами по анализу
Этот раздел послужит мостом между уже приобретенными знаниями о метриках и следующей главой, которая посвящена анализу и важным аналитическим методикам. В вашем распоряжении окажется множество данных, вероятно, даже больше чем требовалось. Как правило, после открытия инструмента немедленно будет возникать вопрос: “Как работает эта страница?”, “Можно ли составить отчет обо всех кампаниях, которые направляют трафик к этим шести страницам, и измерить удержание?” или “Я располагаю ключевыми показателями эффективности и теперь мне требуется подробный отчет по всем наиболее популярным страницам веб-сайта”.
В основном, люди склонны весело прыгать в заросли. Не то, чтобы я осуждал их за это — ведь это так весело. Однако, к сожалению, это порождает классическую проблему: за деревьями не видно леса.
Поэтому я рекомендую никогда не начинать с блуждания по зарослям, а начинать с досконального изучения леса — т.е. общей картины. Этот подход я называю получением вначале макро-выводов по анализу.
При блуждании в дебрях ежедневных отчетов и углубленных метрик все кажется важным. Очень трудно определить, что следует исследовать, а на что не обращать внимания. Поэтому вы делаете все возможное. Не удивительно, что при таком подходе не удается сколько-либо существенно улучшить ход дела в компании.
В то же время сосредоточение внимания на макро-выводах — простейшее, чего можно сделать. Это проще, чем выполнять анализ, и значительно проще, чем разобраться во всех повседневных материалах. Тем не менее, лишь немногие тратят время на выполнение макро-анализа (вероятно, трудно противиться побуждению получить в свое распоряжение все доступные данные для каждой страницы и для каждого посетителя).
Но прежде чем вырядиться в костюм Тарзана и пуститься в блуждание по джунглям, задайте себе четыре вопроса из области макро-анализа. Каждый из этих вопросов поможет точно определить области, где требуется углубиться в данные. Это обеспечит вам уважение начальства, поскольку вместо предоставления отчетов вы будете указывать конкретные, порождающие действия элементы, которые оказывают стратегическое влияние на бизнес.
Вопрос 1: “Сколько посетителей приходит на мой веб-сайт?"
Разве я не говорил, что все будет очень просто?
Это простейший первый вопрос, на который вы можете и должны ответить. Для этого измерьте посещения своего веб-сайта (суммируйте сеансы) и уникальных посетителей (суммируйте уникальные постоянные идентификаторы cookie-файлов).
При анализе обеих этих метрик сосредоточьте внимание на долговременных тенденциях. Обратитесь к наиболее давним данным для выяснения сезонных тенденций и других закономерностей в данных. Установите удобный уровень анализа, т.е. такой, который гарантирует понимание этих метрик и правильность их измерения.
хСовет. Измеряя посещения и уникальных посетителей, пока воздержитесь от изучения числа повторных посетителей и того или иного показателя. Только пока. Придержите своих лошадей.
102 Г лава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Вопрос 2: “Откуда приходят посетители?"
О, теперь задача становится интереснее. Этот вопрос столь многообещающий и сулящий немало надежд!
Взгляните на два отчета: ссылающиеся URL-адреса и поисковые ключевые слова. Почти всегда вас удивит, как люди вас находят.
Ссылающиеся URL-адреса помогут понять, какие веб-сайты направляют к вам трафик, а какие — нет. Это прекрасный путь к началу понимания того, какие ваши действия привлекают трафик (взаимоотношения, прямой маркетинг, другие кампании, филиалы и т.п.), и что из способного привлекать трафик не делается.
Будьте готовы к сюрпризам. Они обязательно будут.
Учитывая, что поиск занимает доминирующее положение, по крайней мере, на данный момент, выясните, какой объем трафика связан с поисковыми механизмами (в отчете ссылающегося URL-адреса), а затем более тщательно проанализируйте, какие ключевые слова и словосочетания порождают трафик из каждого поискового механизма. Это — золотая жила с точки зрения действенности, особенно для поисковой оптимизации (SEO) и, если ваша компания достаточно крупная, для маркетинга платы за клик (рау-рег-click — РРС).
Поищите не устоявшиеся ключевые слова. Они послужат индикатором того, что у вас имеются перспективы — люди находятся в начале цикла принятия решения — и что трафик, связанный с устоявшимися ключевыми словами, находится на нужном уровне.
В конце этого краткого путешествия можно вернуться к начальству и обрисовать, какие стратегии приобретения трафика более важны, а какие не работают.
\На заметку! Обратите внимание, что нас не интересуют страны, штаты или xS/ почтовые коды. Если только вы не занимаетесь чрезвычайно специфическим
в плане географии бизнесом (скажем, в Европе), на этом раннем этапе такие данные могут отвлекать.
Вопрос 3: “Какие действия посетителей желательны в веб-сайте?"
Проблема с данными веб-аналитики заключается в том, что как только они становятся доступными, они могут требовать огромных затрат времени. Каждый уголок является новым источником данных — новой кроличьей норой, в которую можно нырнуть. И это может быть своего рода развлечением.
Не поддавайтесь этому побуждению! Отступите от своего веб-сайта и долго и пристально взгляните на себя и свой бизнес.
А затем ответьте на перечисленные ниже простые вопросы.
•	Для чего существует ваш веб-сайт?
•	Каковы три основных веб-стратегии (оплаченные кампании, филиалы, попытка получения признания)?
•	Что, по вашему мнению, должно произойти с вашим веб-сайтом?
Запишите ответы на эти вопросы, распространите их среди сотрудников компании и в местных газетах.
Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 103
Результатом (ответами) могут послужить метрики или ключевые показатели эффективности, которые, по вашему мнению, являются мерой успеха. Они могут иметь вид простого перечня стратегий приобретения трафика для вашего веб-сайта (SEO, РРС, DM и т.п.) или формулировки миссии, которая как-либо увязывается с деятельностью компании. Высоту планки можно уточнить впоследствии, но вам требуется определенное представление о том, какие действия клиентов желательны в веб-сайте.
На заметку! Маркетологи, аналитики, владельцы веб-сайтов, обратите внима-ние, что вопрос “Какие действия посетителей желательны на веб-сайте?” является третьим, а не первым. Это связано с тем, что, исходя из моего личного опыта, для получения хотя бы начального представления о действиях посетителя требуется определенный контекст веб-данных. Часто без веб-данных невозможно в достаточной степени разобраться в основных реалиях Интернета, чтобы правильно ответить на эти вопросы.
Вопрос 4: “Что в действительности делают посетители?"
Это момент истины!
Теперь вам предстоит первое неглубокое погружение в данные. Взгляните на следующие четыре раздела в своих отчетах.
•	Наиболее популярные входные страницы. Домашние страницы умирают. Благодаря поисковым и маркетинговым кампаниям люди сразу погружаются в веб-сайт. Выявите 20 наиболее популярных “домашних страниц” данного вебсайта. Пометьте их как важные, сообщите об этом своему начальнику и начните отговаривать его от “зацикленности” на домашней странице вашего веб-сайта.
•	Наиболее популярные просматриваемые страницы. Это — прекрасный способ выяснения того, какой контент потребляется, и, вероятно реальное положение дел будет отличаться от ожидаемого. Наиболее популярные просматриваемые страницы, в сочетании с наиболее популярными входными страницами, помогут понять, почему люди завершают посещение сайта просмотром тех, а не иных страниц.
•	Анализ перекрытия (плотности кликов) сайта. Просмотрите отчет перекрытия сайта для наиболее популярных просматриваемых страниц и проанализируйте закономерности кликов (для простоты просмотрите данные только для 10 наиболее популярных просматриваемых страниц). Это поможет понять навигационные проблемы сайта и намерения посетителей и подскажет действия по оптимизации, которые можно предпринять.
•	Анализ отказов. Безусловно, вы уже создали несколько первых “заливочных форм” (для процесса принятия заказа или для шагов, необходимых для представления лида или получения субсидии). Проверьте ступени, на которых происходит наибольшее количество отказов. Поведение посетителя на этих этапах укажет большие возможности по улучшению результатов, причем быстро.
104 Глава 3  Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
Ваша цель — просто привыкнуть к поведению в плане потребления контента и навигации по вашему веб-сайту. Это предоставит значительно больше контекста и более глубокое понимание поведения клиента. А это, в свою очередь, станет критичным фактором при измерении таких очевидных и известных метрик, как коэффициент конверсии.
На заметку! Упорядочение сведений очень важно. Мы склонны приступать не-посредственно к измерению коэффициента конверсии, а он может оказаться весьма обнадеживающим. Затем мы возвращаемся на исходную позицию (зачастую, вслепую) и тут нас неизбежно постигает разочарование. Лучше вначале понять поведение клиента в той мере, как это позволяют простые отчеты, а затем двигаться дальше. Также обратите внимание, что мы еще не выполняли анализ маршрута.
Итак, в вашем распоряжении четыре простых вопроса, которые помогут оценить общую картину. Исходя из этих данных, можно начать уточнение того, что наиболее важно для вашего веб-сайта, и начать осознавать приоритеты. Эти вопросы просты и понятны.
Моя цель в ходе обучения жизненным урокам веб-аналитики 2.0 — воодушевить тех, кто лишь начинает заниматься веб-аналитикой, или тех, кого в настоящее время страшит макроанализ и кто не решается ступить на зыбкую почву микроанализа. Слишком часто мы обращаемся к микроанализу, и, к сожалению, нам никогда не удается вернуться назад.
Итак, впереди нас ожидает величественный мир более глубокого анализа данных.
Г ЛАВА 4
Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
В этой главе...
> Букварь веб-аналитики
> Лучший отчет веб-аналитики
> Основополагающие аналитические стратегии
> Повседневный анализ потока кликов, ведущий к действиям
> Проверка в реальных условиях: перспективы при решении основных задач веб-аналитики
ТТ ора приступать к реальным делам. Поехали!
В этой главе вы познакомитесь с некоторыми из наиболее важных отчетов веб-аналитики, и я научу вас применять качественные и эффективные отчеты для поисковой оптимизации (SEO), поиска на сайте, анализа виджетов и решения многих других задач.
Затем вы перейдете на следующий уровень подготовки ниндзя аналитики. Вы научитесь справляться некоторыми из наиболее сложных задач, которые нам, людям данных, усложняют жизнь в среде веб.
Если вы пропустили предшествующие главы и приступили сразу к этой, советую хотя бы бегло просмотреть главу 3, поскольку она служит фундаментом для данной главы.
106 Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Впервые открывая XiTi (или Omniture либо другое предпочитаемое аналитическое приложение), вы столкнетесь с обескураживающим множеством отчетов. Мы начнем урок с оттачивания мастерства в определении важных элементов и извлечении пользы из собранных данных.
Букварь веб-аналитики
Веб-аналитика 2.0 не является ни детской забавой, ни чем-то недоступным для освоения. Как и все в жизни, она представляет собой сложное путешествие. Можно начать с самого легкого и заслужить белый пояс, применяя более простые инструменты. Затем, по мере приобретения дополнительных знаний, можно перейти к более сложному анализу и получить коричневый пояс. Со временем, приобретя больше опыта и практических навыков, вы сможете дорасти до уровня ниндзя аналитики, для которого не существует ничего невозможного!
Помня о вышесказанном, мы начнем наши занятия, осознавая, что вы можете быть начинающим ниндзя, и что с усвоением каждой рекомендации вы движетесь по пути превращения в большего знатока аналитической стратегии.
Эти рекомендации — простые действия, которые можно применять на любом веб-сайте. Я надеюсь, что за несколько дней этот раздел поможет вам увеличить свой багаж с 0 до 35 очков по 100-бальной шкале мастерства ниндзя (100 очков соответствует уровню супермастерства наставника ниндзя).
Для каждой рекомендации использована простая для понимания структура.
•	Что это такое? Понимание содержимого отчета.
•	О чем он говорит? Умение интерпретировать метрики и информацию.
•	Что делать дальше? Это — мой небольшой дополнительный подарок читателям. Он относится к следующему уровню совершенствования.
•	Каков практический результат? Понимание того, чего следует ожидать в конечном итоге.
Удаление с дороги примитивных указателей
Приготовьтесь погрузиться в мир ряда интересных чисел. На рис. 4.1 показан снимок экрана с основными метриками, отображаемыми при открытии типичного инструмента веб-аналитики.
1 Site Usage	
	49,111 Visits	57.78% Bounce Rate
	s'" 157,476 Pageviews		00:03:35 Avg. Time on Site
	3.21 Pages/Visit	- 65.01 % % New Visits
Рис. 4.1. Ключевые показатели эффективности веб-сайта
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 107
Вследствие их фундаментальной сущности, эти шесть метрик — Visits (Посещения), Bounce Rate (Показатель отказов), Page Views (Просмотры страниц), Pages/ Visit (Страниц/Посещение), Avg. Time on Site (Ср. время на сайте) и % New Visits (% новых посещений) — служат прекрасной отправной точкой путешествия по миру веб-аналитики.
Основополагающие метрики: что они собой представляют? Метрика Visits (Посещения) представляет количество сеансов в данном веб-сайте — т.е. количество взаимодействий какого-либо пользователя с этим сайтом. Bounce Rate (Показатель отказов) — это количество людей, которые покинули сайт немедленно. Подробнее каждая из этих метрик описана в главе 3.
Число Page Views (Просмотры страниц) — это количество страниц, запрошенных в ходе этих посещений. Hy, a Pages/Visit (Страниц/Посещение) представляет количество страниц, которые были запрошены во время каждого посещения. Avg. Time on Site (Ср. время на сайте) представляет продолжительность пребывания людей на сайте. % New Visits (% новых посещений) отображает количество сеансов тех, кто посетил веб-сайт впервые.
О чем они говорят? Первым делом они позволяют греться в лучах заслуженной славы (или расстраиваться по поводу низкого трафика). Видите эти ломаные линии рядом с каждым значением? Это тренды отдельных метрик, которые отображают тенденцию изменения данной метрики во времени. Значения, представленные на рис. 4.1, я анализирую следующим образом, и вам придется действовать аналогично при анализе данных для своего веб-сайта. Тренд Visits свидетельствует о том, что для бизнеса все складывается нужным образом. Судя по всему, какое-то событие привело к повышению показателя несколько недель назад, поэтому я делаю заметку о необходимости исследовать это.
Далее я получаю подтверждение, что мы делаем что-то очень правильно, поскольку тренды Pages/Visit (Страниц/Посещение) и Avg. lime on Site (Ср. время на сайте) демонстрируют уверенный рост. Вы будете действительно удивлены тем, что часто эти два значения не согласуются между собой: люди видят множество страниц, не могут найти нужную информацию, и проводят на сайте очень мало времени. Или наоборот.
Значение Bounce Rate (Показатель отказов), равное 57 процентам, определенно вызывает беспокойство, но недавние изменения в сайте и стратегии приобретения трафика оказали положительное влияние и снизили этот показатель (обратите внимание на ломаную линию рядом со значением 57.78%).
Рост любого бизнеса (как коммерческого, так и некоммерческого) зависит от роста франшизы посредством привлечения новых потенциальных клиентов. Хотя 65.01 процент новых посещений (New Visits) может выглядеть положительной тенденцией, обратите внимание, что линия тренда демонстрирует снижение. Это означает, что хотя общее значение равно целых 65 процентам, мы получаем больше повторных посещений (что могло бы служить объяснением снижения числа отказов и увеличения времени, проводимого на сайте). По завершении этого быстрого анализа я пускаюсь в пляс от радости.
108 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Что делать дальше? Проанализируйте подробные тренды. Кроме быстрого просмотра линий трендов посмотрите, как метрики выглядели в течение нескольких предшествующих месяцев, и сравните метрики за текущий и предыдущий месяцы.
Независимо от используемого инструмента веб-аналитики, для выполнения этого сравнения потребуется кликнуть максимум на двух-трех кнопках.
Снятие покрова тайны №1. Ценой весьма незначительных усилий (всего за каких-то полчаса) вы изучили основные метрики и получили общее представление о состоянии дел. Это было нетрудно, не так ли?
Ознакомление с простейшими метриками дало 5 очков из 35 возможных на пути к более высокому уровню мастерства. Чувствуете удовлетворение? Безусловно!
Осознание важности получения посетителей
С самого начала важно понимать, откуда прибывают посетители (подробнее это описано в следующем разделе). Типичный высокоуровневый отчет о получении посетителей, единственно необходимый на этом этапе, приведен на рис. 4.2.
All traffic sources sent a total of 357,912 visits
21.12% Direct Traffic
15.07% Referring Sites
60.08% Search Engines
 Search Engines
215.037 00(60.08%)
 Direct Traffic 75 593 00 (21 12%)
 Referring Sites
53.942 00 0507%)
Other
13.340 (3 73%)
Рис. 4.2. Основные методы получения посетителей
Это скромное на вид “лакомство” сулит огромное удовольствие.
Методы получения посетителей: что они собой представляют? Direct Traffic (Прямой трафик) представляет тех, кто появляется на данном веб-сайте после ввода его URL-адреса или в результате использования соответствующей закладки.
На заметку! Важно присваивать кампаниям правильные параметры, чтобы по-рождаемый ими трафик не идентифицировался как Direct Traffic.
Referring Sites (Ссылающиеся сайты) представляет другие, веб-сайты, связанные с вашим, в том числе блоги, сайты промышленных ассоциаций, форумы, сайты конкурентов, сайт гордящихся вами родителей и т.п.
Что собой представляют Search Engines (Поисковые механизмы), можно и не уточнять: это Google, Yahoo!, Bing, Ask и др.
Эта группа источников будет отражать как естественный, так и оплаченный (PPC/SEM) трафик — об этом следует помнить.
И, наконец, группа Other (Прочие). Она отражает рекламные баннеры, кампании рассылок по электронной почте, кампании в средствах массовой информации, филиалы и т.п. Как правило, для получения трафика из этих источников (за исключением механизмов поиска) приходится затрачивать денежные средства.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 109
О чем они говорят? Вначале взгляните на значение Direct Traffic (Прямой трафик), чтобы выяснить, какая часть трафика порождается людьми, которым уже известен ваш URL-адрес или которые пометили его закладкой. 21 процент — нормальное значение для прямого трафика. Возможность получения более высокого значения будет зависеть от конкретного вида бизнеса, но низкое значение может свидетельствовать о проблемах с сохранением или действительным приобретением клиентов.
Затем обратите внимание на ссылающиеся сайты, чтобы выявить источники, которым ваш сайт неизвестен, но которые направляют к нему трафик. Можно посетить ссылающиеся страницы и выяснить, с чем это связано. С некоторыми проверенными сайтами может быть желательно установить маркетинговые взаимоотношения. Обычно ссылающиеся сайты перенаправляют трафик бесплатно, и желательно, чтобы это значение было как можно выше, хотя оно никогда не превысит 80 процентов! В то же время, если данное значение равно 2 процентам, это свидетельствует о недостаточных усилиях, приложенных для привлечения посетителей.
Группа Search Engines (Поисковые механизмы) очень важна. Для многих сайтов поисковые механизмы обеспечивают, по меньшей мере, одну треть, а то и половину, всего трафика. Поскольку большинство членов сетевого сообщества используют поисковые механизмы для отыскания информации, эта группа заслуживает приоритетного внимания. Представленное на рис. 4.2 значение, равное 60 процентов, является весьма хорошим показателем. Естественно, оно зависит от вида бизнеса, но, исходя из собственного опыта, я начинаю беспокоиться, если вижу значение, равное, скажем, 10 процентам — т.е. слишком низкое. Как правило, значение Other (Прочие) будет составлять незначительную часть общего трафика, что хорошо, поскольку оно отражает стратегии привлечения трафика — иначе говоря, мероприятия, на которые тратятся деньги для привлечения трафика. Например, если значение Other составляет 45 процентов, это свидетельствует о недостаточных усилиях для привлечения бесплатного трафика (посредством естественного поиска (Organic Search), ссылающихся сайтов (Referring Sites), прямого трафика (Direct Traffic)).
Что делать дальше? Взгляните на долговременные тренды для каждой группы. Улучшается или ухудшается состояние дел со временем? Подумайте о сегментировании данных и о более тщательном анализе высокоприоритетных областей. Например, на рис. 4.3 демонстрируется простой и быстрый подход для сегментирования трафика поискового механизма.
Search sent 84,120 total visits via 11,068 keywords
Show tot* | pari |поорм]
Search sent 65,678 paid visits via 114 keywords show tat* f pa* | noc-part
Search sent 18,442 non-paid visits via 10,968 keywords
Show totallpwd non-paa fe
Рис. 4.3. Сегментирование трафика, обусловленного естественным и оплаченным поиском
110	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Сведения на рис. 4.3 наводят на мысль о слишком большой зависимости от оплаченного поиска (см. значение для paid visits). Поэтому следует провести более тщательный анализ, чтобы понять причину такого положения. Теперь понятно, как действовать?
Я рекомендую также обратиться к конкретным веб-сайтам, которые направляют к вам трафик, и, конечно, проанализировать ключевые слова и фразы, порождающие этот трафик. Они помогут понять столь важные намерения клиентов. Уверен, что в обоих случаях вас ожидают сюрпризы.
Снятие покрова тайны №2. Вероятно, вы потратили около получаса на изучение представленных значений и обращение к следующему уровню отчета. Теперь вы знаете, откуда прибывают посетители, и получили первое представление о том, эффективно ли ваша компания тратит средства, выделенные на маркетинг.
Вы заработали 10 очков из 35 возможных на пути к более высокому уровню мастерства! Ура!
исправление недочетов и экономия средств
Итак, в течение часа вы напряженно работали с рядом отчетов. Теперь пора заняться устранением проблем и экономией средств! В первую очередь необходимо выявить веб-страницы, которые являются основными источниками неудачи. В главе 3 я подробно описал, как это делается: посредством исследования наиболее популярных входных страниц сайта и значений показателя отказов для каждой из них.
Еще один чрезвычайно действенный способ отыскания мест, требующих исправления (и позволяющих сэкономить средства) — просмотр 25 наиболее популярных ключевых слов, порождающих трафик к веб-сайту, и связанных с ними показателей отказов (или, как их называет ClickTracks на рис. 4.4, Short Visits (Краткие визиты)).
Search Keywords
Total avinash kaushik avinash survey questions Occam's razor analytics working at google <4 kaushik working for google web analytics tools occams razor customer survey questions kpi web analytics blog google trends google key performance indicators Occam's razor blog tracking cookies data driven decision making
°[G]	°
Рис. 4.4. Процент кратких визитов (Short Visits) (отказов) — ClickTracks
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 111
Наиболее популярные входные страницы, ключевые слова и отказы: что они собой представляют? Для наглядности позвольте привести метафору: у вас имеется множество дверей, ведущих на склад. Наиболее популярные входные страницы и показатель отказов позволяют выявить те из них, которые мешают людям войти в складское помещение. Поговорим о порядке! Отчет о наиболее популярных входных страницах оказывает наиболее популярные домашние страницы, которые позволяют входить на сайт посетителям, и вам, любимому. Отчет о ключевых словах позволяет выявить недостающее. Еще более ценны в этом смысле ключевые слова оплаченного поиска.
О чем они говорят? Если коротко, то о непривлекательности вашего сайта.
Вспомните, что показатель отказов измеряет непривлекательность сайта с точки зрения клиента: “пришел, наследил и покинул”. Страницы с высоким значением показателя отказов не оправдывают ожидания, которые привлекают клиентов к сайту. Те из них, которые попали в отчет о десяти наиболее часто покидаемых страницах, требуют повышенного внимания. Исправление этих страниц приведет к увеличению вероятности того, что посетители будут глубже проникать в сайт и, возможно, совершать конверсию.
Отчет о ключевых словах представляет еще больший интерес. Они отражают намерения. Клиент сообщает, что может служить причиной визита, а ключевые слова с высокими значениями показателей отказа отражают ситуации, в которых вы не оправдываете эти ожидания клиентов. Неудача может быть связана с неправильным подбором ключевых слов или же отсутствием правильных призывов к действию на входных страницах. Устраните эти проблемы.
Что делать дальше? Некоторые подробности будут раскрыты в главе 7, а пока отмечу, что ваши верные друзья — эксперименты и тестирование. Начните с простых А/Б тестов. Начните с бесплатного инструмента типа Google A^febsite Optimizer. Он предоставляет до 95 процентов возможностей, доступных в платных инструментах. Если же вы уже располагаете платным инструментом, таким как Optimost, Offermatica или SiteSpect, обратитесь к нему и выполните следующие действия. Выберите страницы, которые желаете исправить, создайте несколько версий этих страниц и подвергните их тестированию. Измените копию, контент, изображения и призывы к действиям — в данном случае все средства хороши. Тестирование позволяет улучшить страницы на основе информации обратной связи клиентов.
Удаление покрова тайны №3. Для получения каждого отчета требуется около двух минут, и еще около минуты нужно для просмотра значений и клика на нескольких кнопках. За полчаса вы создали конкретный список проблемных областей. Теперь вам точно известно, откуда следует начинать исправление страниц сайта и потенциальное повышение эффективности оплаченных кампаний.
Итак, вы потратили полтора часа и заработали 20 очков из 35 возможных в процессе обучения мастерству ниндзя аналитики. И теперь вы знаете, что делаете! Воистину бесценный дар!
112	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Анализ плотности кликов
Мне нравится отчет о перекрытии сайта. Да, сознаюсь, он мне нравится.
Вы уже улучшили наиболее популярные входные страницы и основные кампании, порождающие трафик (ключевые выражения). Теперь нужно выяснить, почему страницы, которые должны были обеспечить сайту успех, не преуспевают в этом, и почему страницы с основными призывами к действиям не приносят прибыли. Поищите, что явно делается неправильно. Отчет Google Analytics о перекрытии сайта www.fotonatura.org показан на рис. 4.5.
Рис. 4.5. Отчет о перекрытии сайта — Google Analytics
Моя любовь к этому отчету объясняется двумя причинами.
•	Для многих числа, метрики и электронные таблицы все еще остаются слишком сложными. Отчет о перекрытии сайта лишает все эти показатели покрова таинственности. Данные представляются в визуальном виде.
•	Даже бывалые аналитики не всегда являются столь умелыми, какими должны были бы быть, поскольку они редко используют анализируемый веб-сайт. Использование отчета о перекрытии сайта — прекрасный способ поставить себя на место клиента.
Перекрытие сайта: что оно собой представляет? Это — анализ плотности кликов.
Отчет о перекрытии сайта отображает количество кликов на каждой ссылке на странице (как показано на рис. 4.5). Кроме того, он содержит и другую полезную информацию, такую как прибыль (Revenue) в результате кликов на ссылке, целевые конверсии (Goal) и т.п.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 113
Каждый инструмент будет отображать плотность кликов несколько иначе. Мне же больше всего нравится ClickTracks, поскольку непосредственно в отчете о перекрытии сайта он отображает также контекст и ключевые метрики страницы, как видно на рис. 4.6.
' ’ t ash У u u-Sill k
Page Analysis
ors.
tat
About
I, regalements
j The year tot aT
Fro*™

I	tj-j Videos Podcasti
f	ft Osrtowres
® Visitors that see th? page
Each visitor may see the page more than once.
23-2% (72295/311128)
rs that
	
Al vnton: 0.3% (270 dcks/80205 page мешз)
Thursday,
Connect
01 2009 - Sunday May 03, 2009
’ " Total Page Views
]	19.4% (80205 412473}
® Twitter
Average time at this page
© Average time to this page
Search:
visitors entered at this page
Му Startup
j-keting Training 8
bd.
the
Exits from this page (as 4b of page views)
71.5% (57378. BOZOS
® Top Search Keywords
Г Robot Simulation Mode
vkinh kmihik	3430
jvlfllth	2041
Q^iP'l rilOf	1676
kiut hik	516
occ»mi unr	446
Mor» rowi
Рис. 4.6. Навигационный отчет с метриками страничного уровня — ClickTracks
Отчет о перекрытии сайта отображает показатели % Page Views (% просмотра страниц), Time on Page (Время на странице), % Exits (% Выходов) и Keywords (ключевые слова), привлекающие посетителей к странице. Короче говоря, он содержит все, что может потребоваться для определения эффективности страницы.
О чем это говорит? При просмотре отчета о перекрытии сайта следует искать участки высокой плотностью кликов. Поищите две-три наиболее часто используемые ссылки и постарайтесь их увязать с теми, на которых желательны клики посетителей. Посмотрите, на чем посетители кликают “мимоходом”, и будьте готовы к любым сюрпризам.
114 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Взгляните также на ссылки, которые неизбежно ведут к высокому коэффициенту конверсии (конверсии могут иметь место как на веб-сайте электронной коммерции, так и на сайте, не связанном с электронной коммерцией, как показано на рис. 4.6). Обратите внимание на факторы, связанные с людьми. Например, осуществляют ли посетители больше конверсий, щелкая на ссылке Product Comparison (Сравнение товаров) на домашней странице или при переходе непосредственно к странице товара? Постарайтесь проследить несколько интенсивных кликов и выяснить, какие действия посетители предпринимают вслед за ними. Станьте на их место, и вы лучше узнаете собственный веб-сайт.
Проверьте рекомендующих каждой страницы. Эта информация может пояснить значения показателей отказов и выходов. И, наконец, взгляните на значение Average Time to This Page (Среднее время, необходимое для перехода к этой странице). Если для отыскания основных страниц требуется слишком много времени, это свидетельствует о проблемах с основными навигационными элементами сайта или товароведением.
Что делать дальше? Определить улучшения, применимые к страницам.
Теперь, когда вам известно, что нравится людям, подумайте над возможностями товароведения и перекрестных и последующих продаж. Например, посетители могут отказываться щелкать на мигающем призыве в центре страницы, поскольку он выглядит подобно рекламному объявлению!
Если инструмент позволяет это, сегментируйте клики. Выясните, где кликают те, кто осуществляет конверсию, по сравнению со всеми остальными или по сравнению со всеми, кто прибывает из поискового механизма или в результате кампании рассылки по электронной почте.
Кроме того, сегментирование данных позволяет понять не только состояние дел в целом (т.е. в плане всех посетителей), но и получить начальные представления о различных типах посетителей данного сайта. И теперь к ним можно применять различные подходы!
Удаление покрова тайны №4. Просмотр отчета о перекрытии сайта — очень наглядный и простой для понимания способ точного выяснения того, как посетители просматривают веб-сайт, какие методы срабатывают на нем, а какие — нет. Никаких таблиц, никаких чисел, никаких диаграмм — в этом отчете разберется даже ваш “бегемот”!
На изучение отчета о перекрытии сайта можно потратить столько времени, сколько имеется в вашем распоряжении. Вначале, вероятно, вам потребуется от 30 до 60 минут для исследования наиболее популярных страниц. По завершении этого процесса ваш багаж очков мастерства ниндзя возрастет до 25 из 35 возможных.
Подсчет посещений, предшествующих приобретению
Существует уникальное явление, упускаемое из виду многими из нас: обычно при первом посещении люди ничего не покупают. Но многие из нас ориентированы на вынуждение посетителей произвести покупку сразу. Особенно это касается тех, кто измеряет коэффициент конверсии посредством результатов или посещений.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 115
Противоядие от такой ущербной мысленной модели — отчет о посещениях, предшествующих приобретению, как показано на рис. 4.7.
Vsts to Purchase Trwnsactoos
1 vets	237
2 vista	106
3veta	72
4vsb	49
5 vista	26
Percentage of al purchases
HMM 42 70%
1910%
BBBI12.97%
8В1ввз%
 <68%
Рис. 4.7. Отчет о посещениях, предшествующих приобретению
Посещения, предшествующие приобретению: что это такое? Инструмент веб-ана-литики начинает анонимное отслеживание посетителя с его первого посещения. При приобретении чего-либо на веб-сайте это событие фиксируется. Отчет Visits to Purchase (Посещения, предшествующие приобретению) отображает распределение количества посещений, которые потребовались каждому посетителю, чтобы приобрести товар на данном веб-сайте. “Приобретением” может быть также передача данных, лид или иной аналогичных результат. Например, если Президент Обама собирает контактную информацию о тех, кто заинтересован в поддержке его переизбрания в 2011 г., сотрудники его секретариата могут отслеживать посещения для представления инициатив. При этом используется такой же метод.
О чем это говорит? Вас интересует равномерность распределения значений. Как видно из рис. 4.7, только 42 процента посетителей осуществили покупку ходе одного визита. Затем следует спад, который простирается до хх посещений.
Эта информация помогает понять характерное для сеансов в целом поведение клиентов в плане приобретения. На ее основе можно выяснить, что требуется, чтобы убедить людей приобретать продаваемый товар. Если, например, на своем веб-сайте вы продаете проигрыватели iPod и автомобили “Феррари”, чрезвычайно важно осознавать, что большинство людей приобретают “Феррари” при первом посещении, в то время как для приобретения iPod требуется 15 посещений. (Что можно сказать по этому поводу? Столь странное поведение объясняется кризисом среднего возраста.)
Что делать дальше? Родственным отчету о посещениях, предшествующих приобретению, является отчет о количестве дней, требуемых для приобретения. Перекрытие этих двух отчетов поможет понять, сколько дней проходит между посещениями. Например, большинство людей делают покупку после трех посещений сайта. Но эти три посещения могут растягиваться более чем на пятнадцать дней. Или же они вполне могут выполняться в течение одного дня.
Этот анализ позволяет получить весьма действенное представление о поведении клиента. Теперь можно вернуться назад и оптимизировать способ продажи каждого вида товара и способ его рекламирования и выставления на рынок. Более того, можно даже оптимизировать складскую систему!
116 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Удаление покрова тайны №5. Просмотр отчетов о посещениях и днях, предшествующих приобретению, и интерпретация полученных данных требует не очень много времени, и эти отчеты стандартизированы в большинстве инструментов. Этот процесс может занимать приблизительно 20 минут. Сопоставление данных и их согласование со стратегией продажи и получение ведущих к действиям выводов по анализу займет несколько больше времени, возможно, остаток этого часа.
Как бы то ни было, по истечении часа вы заработаете все 35 очков. Итак, теперь вы официально признаны соискателем на звание супермастера ниндзя! Так держать!
Учтите следующее: всего за три часа работы вы прошли путь от практически полного невежества в области веб-аналитики до уровня начинающего ниндзя, и в процессе обучения на основе усвоенных уроков вы уже начали выполнять действия. Поздравляю!
Лучший отчет веб-аналитики
Практически на каждой конференции, на которой я присутствую, мне задают один и тот же вопрос: “Если бы на необитаемый остров с собой можно было взять только один отчет веб-аналитики, какой отчет следовало бы выбрать?”
Я могу лишь уйти от прямого ответа: что ж, это действительно зависит от вашего бизнеса. Каких трех стратегий вы придерживаетесь? Исповедуете ли вы принцип “бизнес для бизнеса” (В2В) или “бизнес для потребителя” (В2С)? Думаю, вы поняли, о чем я говорю.
Эти вопросы сложны, но вы не можете впасть в ступор только потому, что знаете недостаточно (ниндзя аналитики понимает, что никто не может располагать полной информацией).
Тем не менее, существует один отчет, который подойдет для веб-сайта любого типа, и, по моему убеждению, он заслуживает звания лучшего отчета веб-анали-тики: речь идет об отчете о результатах для всех источников трафика. Так уж случилось, что он также прекрасно согласуется с базовой мысленной моделью вебаналитики 2.0 и, следовательно, является чрезвычайно действенным. Вид отчета о результатах для всех источников трафика, в данном случае созданного в Google Analytics, показан на рис. 4.8.
В настоящем океане метрик доступных в инструментах веб-аналитики этот отчет представляет два аспекта, которые заслуживают более пристального внимания, чем что-либо другое: источники трафика и результаты.
Источники трафика
Я пришел к убеждению, что если знать источники своего трафика, можно обоснованно делать выводы о том, кто посещает данный веб-сайт и, более того, почему они это делают (т.е. судить об их намерениях).
Например, я — большой приверженец метрики прямого трафика, и остановлюсь на ней подробнее далее в этой главе.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 117
Goal Cocwc .skr
Vis 29 100	ts	GoaJ1 Л Л Л	Conversion Rate	Goal2 Conversion Rate 2.17% Srte W 2.17% (0.00%)	Goal3 Conversion Rate 0.66% Site»g 0.60% (000%)	GoaU Conversion Rate 0.96% Srte Avy 0.96% (0004)		Goal Conversion Rate 4.99% *0.4.99%		Per Visit Goal Value $0.50 SrteAvg $0.50 (0.00%)	
	>111	1.20% 004	(o.oos)								
	Source	Waits Ф	Goan	Go*G	GoaC Cooverwon	Convenor,	Convoraon Rate	Rate	R«e			GoeM Convervon Rate	Goal	Per Vai Co"W«n GoalValue Rate		
1	google	10ДО9	1 31%	2.07%	0.80%	0.70%	4 89%		so.se
2	(d*ect)	7,597	126%	236%	0.46%	1 09%	517%		SOSO
3	google com	1.575	1.08%	121%	095%	0 70%	394%		$0 46
4	rwge» getogtecom	583	0.00%	0.00%	0.17%	0.00%	017%		SO 03
Е	twitter com	560	018%	3.21%	1 25%	089%	554%		50 St |
6	sturrtneupon com	469	000%	000%	000%	0 00%	000%		$000
7.	analytic» btogspot.com	453	1.32%	265%	066%	0.66%	5 30%		$0.50
8	yahoo	389	0.26%	1 03%	077%	051%	257%		$0.31
9	wtoonweb com	223	090%	6 26%	045%	0 45%	6 07%		$0 56
10	googtebtog. btogspot com	196	154%	1.03%	051%	1.03%	410%		$0 46
Fnd Source containing *		Go		Goto 1	Show row* 10 v 1		-10 of 1041	«		
Рис. 4.8. Результаты/конверсии для всех источников трафика
При правильном назначении тегов кампаниям прямой трафик представляет бесплатный трафик, поскольку создается людьми, приходящими на сайт посредством использования закладок, ввода URL-адреса и других подобных действий. Кроме того, он связан с людьми, которые уже знают о данном сайте, поэтому, как правило, представляет возвращающихся посетителей и существующих клиентов. Судя по рис. 4.8, прямой трафик (Direct Traffic) обнадеживающе велик — и, обратите внимание, он дает наивысшие показатели конверсии, что очень типично.
Но если за последние 30 дней огромные суммы были затрачены на привлечение новых посетителей (предполагаемых клиентов), высокое значение прямого трафика, возможно, не столь желательно.
Обратите внимание на рамку, в которую на рис. 4.8 заключен сайт twitter. com. В течение 30 предыдущих дней он не входил даже в двадцатку лучших, а теперь находится на 5 месте. Это наглядно демонстрирует, как могут окупаться затраты на кампании в средствах массовой информации. Можно также сделать вывод, что эти посетители значительно более подготовлены в техническом плане; фактически, они относятся к тем, кто живо интересуется всем на свете. Знание источника способствует лучшему пониманию личностного состава аудитории.
Строка 6, stumbleupon. com, представляет новых посетителей, которые могут интересоваться новостями, или, если бы данный сайт был сайтом электронной коммерции, она представляла бы последние рекламные кампании, запуск товаров и т.п. Stumbleupon. com, digg.com и другие также служат подтверждением хорошего качества контента и того, что он рекламируется теми, кого вы даже не знаете.
Строка 9, wilsonweb.com, представляет трафик, который при других условиях был бы невозможен, а именно — трафик, обусловленный традиционными прямыми ответами и создаваемый рационными маркетологами. Д-р Ральф Вильсон (Ralph
118 Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Wilson) пишет о веб-сети с 1995 г. и завоевал уникальный круг читателей — и я благодарен ему за направление ко мне бесплатного ценного трафика.
И, наконец, совершенно ясна важность Google для этого веб-сайта. Отображаемые значения подтверждают, что усилия, затраченные на поисковую оптимизацию (search engine optimization — SEO), приносят высокие дивиденды.
Конкретным примером служит строка 4, которая представляет трафик из сайта images . google. com. Этот пример подтверждает плодотворность времени и усилий, затраченных на снабжение каждого изображения в веб-сайте соответствующим описанием.
Приведенные примеры должны показать, насколько много можно узнать, анализируя источники трафика. При этом можно выяснить, что работает, а что не работает с точки зрения основной стратегии получения трафика, и удается ли привлечь к своему сайту нужную аудиторию.
Теперь встает вопрос: должны ли эти сайты быть включены в список постоянных верных друзей (BFF)1 Ответ зависит от того, качественный ли трафик они присылают, и здесь нам пригодятся...
Результаты
В главе 1 я подчеркивал важность результатов. Именно по этой причине они являются основной частью лучших отчетов веб-аналитики 2.0. Если нужно изменить культуру любой компании, начинать следует с результатов (а не с измерения количества посещений, времени, проведенного на сайте, или основных страниц выхода).
На рис. 4.8 показан коэффициент конверсии для некоммерческого веб-сайта. С одного взгляда можно определить общий коэффициент конверсии (заключенный в рамку), а также просмотреть список веб-сайтов и быстро определить те из них, которые присылают качественный трафик, т.е. трафик, который ведет к действиям, способствующим достижению основной цели.
В этом отчете можно легко определить своего верного друга (в данном случае — twitter.com). Можно также быстро выявить источники, которые присылают значительный трафик, но не являются действительно верными друзьями (в данном случае это stumbleupon. com и даже images. google. com). Обратите внимание, как, глядя на одно представление Visits (Посещения), мы приходим к совершенно иным выводам, чем при просмотре другого, возможно, значительно более важного представления.
Этот отчет позволяет выяснить еще множество нюансов. Обратите внимание, что учитывать нужно несколько целей. Каждое направление бизнеса может иметь свои результаты или цели, которые представлены в отчете как Goal2, Goal3 и Goal4. Отчет покажет каждому бизнес-подразделению или его руководителю, насколько эффективно им удается добиваться своей уникальной цели.
Основная отличительная особенность лучшего отчета веб-аналитики та, что он выделяет два вопроса, которым следует уделить внимание в первую очередь: кто? и сколько?
Если вы начнете с отчета о результатах для всех источников трафика, то убедитесь, что ваше руководство внезапно начнет интересоваться отчетами веб-аналитики.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 119
Они будут задавать дельные вопросы и сами искать вас вместо того, чтобы вам стучаться в постоянно запертые двери.
Разве это не здорово?
Основополагающие аналитические стратегии
Остальная часть этой главы поможет расширить представления об анализе потока кликов (часто называемом веб-аналитикой). Вы познакомитесь с несколькими чрезвычайно важными аналитическими стратегиями, такими как сегментирование и тщательный анализ метрик поведения клиентов. Затем мы более тщательно рассмотрим конкретные типы анализа, с которыми придется сталкиваться в повседневной жизни.
Надеюсь, что в ходе каждого урока читатели уделят внимание не только метрикам и анализируемым отчетам, но и побудительным причинам выбора тех или иных метрик и мыслительному процессу выполнения анализа, приводящего к пониманию сути вещей. Это гарантирует, что и другие типы анализа, не нашедшие своего отражения в этой книге, также будут приводить к действиям.
Сегментируйте или отправляйтесь домой
В аналитике не существует ничего более важного, чем сегментирование. Почему? Потому что монолиты не попадают на наши веб-сайты. Я понимаю, это подобно шоку. Но большинство наших действий по созданию отчетов и выполнению анализа происходит на обобщенном уровне. Это равносильно утверждению, что на рис. 4.9 представлен трафик, поступающий на сайт.
В действительности же он выглядит так, как показано на рис. 4.10.
© © © © © © Ж Ж Ж Ж п п
Рис. 4.9. Представления анализируемого трафика в целом
120	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Рис. 4.10. Реальное отражение трафика веб-сайта
На веб-сайт приходят различные типы посетителей. И все они поступают с различными намерениями, различными проблемами и решениями, и под различной личиной.
Это уникальное явление обусловливает настоятельную необходимость наличия очень эффективной и постоянной стратегии сегментирования в качестве составляющей процесса веб-аналитики.
Выгоды сегментирования
Сила сегментирования метрики в том, что оно позволяет заглянуть “за занавеску” и больше узнать о метрике. При этом вы получите следующие выгоды.
•	Создание сегмента данных невозможно без затраты усилий на понимание того, что важно для данного бизнеса и каких целей нужно достичь. Это означает, что придется затратить время на понимание бизнеса, что, само по себе, не плохо.
•	Сегментируя данные, можно быстро войти в “глубокие воды”, что позволит получить ключевые представления, которые ведут к осмысленным действиям.
•	Исполнительное руководство компаний и лица, принимающие решения, не понимают всей сложности и загадочности особенностей использования Интернета. Демонстрация им сегментированных трендов — очень эффективный инструмент представления информации. И самое главное — вам вряд ли придется что-либо пояснять. Картина расскажет все сама!
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 121
Сегментирование данных означает сосредоточение внимания не на глобальном, а на конкретном. Эта целенаправленность способствует приданию действенности идеям. Чтобы в полной мере осознать возможности сегментирования, рассмотрим иллюстративный пример.
На рис. 4.11 отображается прибыль, полученная от веб-сайта за общий период продолжительностью в 12 месяцев. Уверен, что в вашей компании циркулирует диаграмма, подобная этой.
$4,000К $3,5ООК $3,000К
S2.5OOK $2,000К $1,500К $1,000К $500К $ок
Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May
-o- Total
Рис. 4.11. Тренд месячной прибыли за 12 месяцев
Прекрасно. На диаграмме видно, как растет и падает уровень прибыли. Руководству уже известно, что в декабре в компании всегда наблюдается сезонный подъем, как и в мае. Вы только что показали руководству то, что ему уже известно. Конкретные цифры не представляют особого интереса. Какие решения можно принять на основе этих данных? Никаких.
А теперь взгляните на рис. 4.12, где представлен этот же тренд месячной прибыли, но на этот раз разбитый на важные сегменты общей прибыли.
। । Other YouTube.com РРС Direct Era Affiliates -о- Total $4,000К $3,500К $3,000К $2,5 ООК $2,000К $1,500К $1,000К $500К $0К
Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May
Рис. 4.12. Сегментированный тренд месячной прибыли — источники прибыли
122	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Замечательно! Теперь руководство может ознакомиться с помесячным трендом основных источников прибыли. На основе этих данных можно быстро выяснить, что основным источником прибыли является прямой (Direct), бесплатный трафик\ Программа платного поиска (РРС) требует серьезного внимания. Несмотря на вложение крупных сумм, она все же не обеспечивает соответствующей доли прибыли. Взгляните, как ловкий маркетолог проделал небольшой эксперимент с YouTube. Он определенно заслуживает поощрения, поскольку эксперимент постоянно приносит прибыль.
Понимаете, что я имею в виду? Можно просто сообщить данные, а можно эффективно их сегментировать и довести до сведения тех, кто принимает решения, более ценную информацию.
Создание и применение сегментов
Хотя определение оптимального поведения, источников, метрик и результатов, подлежащих сегментированию, относится к навыкам, которые вырабатываются со временем (а ниндзя обладают этим мастерством), создание сегментов и их применение к отчетам — настоящее удовольствие.
Предположим, я работаю в компании Intel и отвечаю за улучшение сбыта в странах Восточной Европы. Я мог бы просто сегментировать данные www. intel. com по географическому признаку. Или же я мог бы применить более конкретный подход и заработать свои комиссионные, поняв поведение клиентов благодаря применению сегментирования.
Применяемая стратегия иллюстрируется на рис. 4.13.
Рис. 4.13. Глубокое сегментирование данных веб-сайта — Yahoo! Web Analytics
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 123
Я открываю папки, отображенные слева (в разделе Group Selection (Выбор групп)), и перетаскиваю метрики или характеристики в палитру.
1.	Вначале я раскрываю список Organic Search (Естественный поиск). В действительности меня интересует, как обстоят дела с трафиком бесплатного поиска.
2.	Затем мое внимание привлекает только трафик поиска контента, связанного с микропроцессорами (конечно, Intel выпускает и другую продукцию, но мое вознаграждение зависит от микропроцессоров).
3.	Меня мало интересует, что происходит с отраженным трафиком. В действительности я хочу выяснить ключевые слова, которые порождают трафик, связанный с многократным посещением моего сайта (с количеством посещений (Number of Visits) больше 3).
4.	И, наконец, я ограничиваю анализ трафиком, поступающим только из Восточной Европы.
В прошлом для выполнения такого сегментирования нужно был знать сложный язык SQL и быть знакомым с основами баз данных. Сейчас достаточно выполнить перетаскивание и все готово!
Теперь этот сегмент можно применить в своем отчете о контенте, что поможет понять, какие виды микропроцессоров представляют наибольший интерес для этого важного сегмента трафика. Его можно применить к отчетам о поиске и понять поисковые предпочтения представителей Восточной Европы, а также то, какие ключевые слова порождают этот вид качественного трафика. Можно выполнить более глубокий анализ и выяснить, загружали ли эти посетители спецификации продукции или отправленные лиды.
Приведу последний пример, иллюстрирующий, как можно получить ответы на сложные на первый взгляд повседневные вопросы. Меня интересовало, насколько эффективно моя домашняя страница привлекает посетителей, вынуждая их просматривать массу представленного контента? Иначе говоря, насколько благоприятно первое впечатление от страницы?
Этот вопрос кажется сложным, не так ли? На рис. 4.14 показано, как можно быстро получить на него ответ. Из списка Dimensions and Metrics (Характеристики и метрики) я перетаскиваю нужные метрики. Вначале я анализирую метрику Page Depth (Глубина страницы), а затем Visits (Посещения), в ходе которых посетители просмотрели более трех страниц (что свидетельствует о высокой степени привлечения — см. главу 3). Затем я выбираю Landing Page (Входная страница), поскольку меня интересуют только те, кто начали просмотр с моей домашней страницы, а не из глубины сайта, после чего перешли к домашней странице.
В рассматриваемый период времени имело место 57 063 посещений моего сайта. Из них 14 625 были начаты с домашней страницы (теперь понимаете, что я имею в виду, когда говорю, что домашние страницы скончались?) В итоге в ходе 3 684 посещений люди прочли более трех страниц.
Итак, каков же мой ответ? 1 607. Всего 1 607 из 14 625 возможных посетителей нашли, что моя домашняя страница производит благоприятное впечатление! Очень досадно. Но видите, как просто было получить ответ, как только вопрос был сформулирован?
124	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Рис. 4.14. Эффективность домашней страницы в плане достижения высокой степени привлечения — Google Analytics
Этот пример иллюстрирует очень удобное свойство Google Analytics. В большинстве инструментов веб-аналитики вначале поставщику нужно указать, какие данные было бы желательно сегментировать, а затем он предложит способ реализации обновления дескрипторов JavaScript. Получения данных придется дожидаться несколько дней, после чего нужно будет создать сегмент, передать его, дождаться обработки и, наконец, получить интересующие данные.
В Google Analytics (и в Yahoo! Web Analytics) Google не нужно заблаговременно сообщать, что именно вы хотите сегментировать, не нужно изменять дескрипторы и даже не нужно передавать сегмент и дожидаться его обработки. Достаточно просто выполнить перетаскивание, и по его завершении кликнуть на кнопке Test Segment (Тестировать сегмент) (верхняя правая кнопка на рис. 4.14), после чего получится ответ здесь же, в окне создания расширенных сегментов (Advanced Segments). Весьма приятно.
Теперь можете выполнить этот же процесс с Google или Yahoo! Web Analytics и выяснить, насколько хороша ваша домашняя страница.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 125
Подведем итоги: не выполняя сегментирование, невозможно получить действенные выводы. Не применяя сегментирование, вы надолго останетесь без работы.
Сегментирование — это стратегия, которая уже использовалась в этой книге, хотя, вероятно, вы и не осознавали этого, и она будет широко применяться в остальных главах. Надеюсь, что вы будете применять ее, по крайней мере, сталкиваясь с необходимостью ответа на сложные вопросы, связанные с вашим бизнесом.
Сосредоточение внимания на поведении клиентов, а не на сводных показателях
Так и слышу, как вы восклицаете: “Снова сводные показатели?!” Да. Но в этом разделе под сводными показателями понимается несколько иное. Я хочу пролить свет на различные способы анализа данных. Мы не будем останавливаться на сводных метриках, таких как уникальные посетители, среднее время на сайте и т.п. Вместо этого мы определим действительно приводящие к действиям выводы по анализу и сосредоточим внимание на метриках, которые сообщают о поведении клиентов веб-сайта.
Измерение количества посещений сайта в течение месяца представляет интерес. Возможно, информация о повышении или снижении этого значения или достижении заранее определенного значения имеет определенную ценность. Но значительно важнее сосредоточить внимание на поведенческой метрике, подобной показателю отказов, поскольку она оценивает, как вы уже знаете, поведение клиента типа “пришел, наследил и ушел”.
Анализ показателей отказов сайта на различных уровнях помогает понять, что работает, что нарушено и чему следует уделять больше или меньше внимания (подробнее эти вопросы рассмотрены в главе 3).
Рассмотрим пример. Я отвечаю за работу веб-сайта ВВС news. bbc .co.uk. Как правило, успешность сайта будет оцениваться с помощью сводной метрики, такой как Page Views (Просмотры страниц) или Pages/Visit (Страниц/посещение), как показано на рис. 4.15.
К сожалению, они позволяют сделать не слишком много выводов. Для ВВС важно, чтобы на веб-сайте люди просматривали более четырех страниц. Распределение посещений по числу страниц, просмотренных в ходе каждого посещения, показано на рис. 4.16.
Site Usage
127,812 Visits
421,247 Pageviews
'	3.3Q Pages/Visit
Рис. 4.15. Три сводные метрики: Visits (Посещения), Page Views (Просмотры страниц), Pages/Visit (Страниц/посещение)
126	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Рис. 4.16. Распределение страниц, прочитанных в ходе каждого посещения
А вот теперь отчет приобрел просто фантастический — и приводящий к действиям — вид. Как видите, 76 процентов посетителей веб-сайта ведут себя не идеально с точки зрения владельцев сайта. Теперь можно легко сегментировать поведение, желательное для данного вида бизнеса — просмотр четырех и более страниц — и проанализировать клиентов (24 процента), показывающих это поведение. У вас появляется возможность вникнуть в нюансы и понять их предпочтения. Их интересуют спортивные товары? Подкасты? Международные новости? Думаю, вы поняли, о чем я говорю.
Все это поможет понять, что интересует основных клиентов, а это, в свою очередь, поможет точнее определить необходимые действия. (Быть может, нужно уменьшить количество развлекательных материалов? Или, напротив, сделать их значительно более интересными?) Конечно, при создании сегмента можно применить противоположный подход — т.е. отобрать те посещения, глубина которых меньше четырех страниц, — и посмотреть, что читают представители этой группы, откуда они приходят, и что их отпугивает.
Метрик поведения существует великое множество. Лояльность, новизна, возвращающиеся посетители — вот лишь некоторые, которые сразу приходят на ум. Подробнее об этих метриках мы поговорим в главе 5. Одним словом, сосредоточьте свое внимание на поведении клиентов, и слава вам обеспечена.
Повседневный анализ потока кликов,
ВЕДУЩИЙ К ДЕЙСТВИЯМ
Нам предстоит сосредоточить внимание на пяти очень распространенных типах анализа потока кликов, которые вы непременно будете выполнять, когда у вас добавится седых волос, или, дабы сохранить политкорректность, когда вы станете более опытными: на анализе внутрисайтового поиска, на оптимизации поиска, на анализе платного поиска, анализе прямого трафика и анализе кампаний посредством электронной почты.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 127
Анализ внутрисайтового поиска
Почти во всех данных о кликах, предоставляемых средствами веб-аналитики, не хватает одного ключевого ингредиента: данных о намерениях клиента.
Ключевые слова, вводимые в поисковых механизмах, таких как Google, Bing и Yahoo!, содержат лишь небольшой объем информации о намерениях. Настоящее сокровище — поисковый механизм, который наверняка предоставляет ваш вебсайт. Что? У вас его нет? Ваш веб-сайт — последний сайт на планете, не имеющий механизма внутрисайтового поиска? Стыд и позор!
Четкое понимание намерений посетителей сайта способствует лучшему пониманию причин успеха или неудачи сайта.
Приведу пример. Можно просмотреть 10 наиболее часто просматриваемых станиц сайта и понять, что интересовало посетителей. Или это не совсем так? Как узнать, какие страницы посетители желали увидеть? Если посетители не могут найти эти страницы, инструмент веб-аналитики не сможет записать соответствующее действие.
Один из способов решения проблемы намерений — просмотр данных внутрисайтового поиска и тех слов и фраз, которые клиенты вводят в механизме поиска сайта. Анализ данных внутрисайтового поиска следует выполнять по трем направлениям: применению поиска в сайте, качеству поиска в сайте и ожиданию его... сегментирования.
Применение поиска в сайте
При выяснении того, как используется внутрисайтовый поиск, прежде всего следует ответить на следующие основные вопросы: насколько часто применяется функция поиска, и какие ключевые слова используются наиболее часто.
На рис. 4.17 продемонстрирован возможный вид тренда использования внутрисайтового поиска.
Он позволяет с одного взгляда выяснить, сколь важным является поиск в сайте (он применялся в ходе 18,57 процентов посещений) и как тенденция изменяется во времени. Посетители даже кратковременно не будут прибегать ни к каким другим
128 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
вспомогательным навигационный средствам — как правило, поиск по сайту будет навигационным элементом, который они будут использовать наиболее часто.
Конечно, это не те подробности, которые требуются. Нам требуется нечто посущественней! Возможный вид отчета о наиболее часто выполняемых поисках приведен на рис. 4.18.
Рис. 4.18. Отчет об использовании ключевых слов внутрисайтового поиска
Этот отчет дает прекрасное представление о ходе мыслей посетителей и о том, что они ищут в действительности! Отчет можно еще более конкретизировать, анализируя использование конкретного термина, как показано на рис. 4.19.
Рис. 4.19. Всеобъемлющие данные о поиске конкретного ключевого слова в сайте: показатель отказов
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 129
Теперь можно выяснить тенденции или интересы и сезонные изменения и прийти к пониманию эффективности данного конкретного запроса — просмотрев подробные статистические данные или же открыв вкладку Goal Conversion (Целевая конверсия).
Самое время разобраться в нюансах.
Оценка качества поиска по сайту
Теперь, когда важность поиска по сайту определена, необходимо выяснить, обеспечивает ли поисковый механизм сайта качественные результаты.
Помните показатель отказов? Ну, конечно же, помните. Некоторые инструменты веб-аналитики предоставляют показатель отказов для поиска по сайту. Этот показатель называется % выходов из поиска (% Search Exits). Он предназначен для измерения того же явления, что и показатель отказов: количества людей, которые покидают веб-сайт сразу после просмотра результатов, предоставленных внутренним механизмом поиска по сайту. Соответствующий отчет приведен на рис. 4.20.
Рис. 4.20. Процент выходов из поиска. Высокое значение = плохо!
Беглый взгляд на гистограмму справа показывает, какие результаты внутрисайтового поиска работают должным образом, а какие — нет. В данном случае запросы 2, 4 и 7 (для которого доля выходов составляет 71 процент!) требуют немедленного внимания. Возможно, алгоритмы внутрисайтового поиска не верны или, может быть, вы не имеете товаров, услуг или страниц, которые важны для этих посетителей. В любом случае эта ситуация — веская причина для беспокойства.
Еще один подход к оценке качества поиска — измерение количества страниц с результатами поиска, просматриваемых посетителем. Основными поисковыми механизмами все мы приучены ожидать отображения наиболее ценного результата на первой странице.
При измерении просмотров страниц с результатами на поиск можно исходить из предположения, что наиболее ценные результаты отображаются на первой странице и, следовательно, посетители кликнут на одном из первых перечней и будут полностью удовлетворены. Возможный вид этой метрики в отчете показан на рис. 4.21.
130	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Рис. 4.21. Измерение качество поиска с помощью метрики Results Page Views/Search (Просмотры страниц с результатами/поиск)
Отчет отображает поисковые запросы, при которых для получения искомой информации посетители вынуждены углубляться в результаты поиска. Обратите внимание на поисковый запрос gears (принадлежности), для которого среднее значение просмотров результатов составляет 1,92. Для отыскания нужной информации посетителю требуется просмотреть две страницы (в среднем, с 30-40 ссылками каждая) — вероятно, это несколько многовато. Пора посмотреть, какие результаты попадают на 1 страницу, и откорректировать их.
На заметку! Некоторые аналитические инструменты также автоматически вы-водят метрики Time After Search (время после поиска — время, проведенное в веб-сайте после выполнения поиска) и Search Depth (глубина поиска — число страниц, просмотренных после выполнения поиска в сайте). Обе эти метрики могут служить интересными косвенными показателями качества поиска, хотя их трудно обобщить. Например, посетитель нашел искомое с помощью внутрисайтового поиска и сразу приобрел товар (в этом случае чем меньше глубина поиска — тем лучше). Или же посетитель нашел искомое на сайте контента и продолжил чтение множества статей (в этом случае предпочтительнее большая глубина поиска). Поэтому к интерпретации результатов этих метрик следует подходить взвешенно.
И, наконец, последний метод оценки качества поиска — снова анализ поведения клиентов. Метрика “Уточнения поиска” (Search Refinements) помогает понять, как посетители уточняют свои запросы для получения оптимальных результатов.
Отчет о внутрисайтовом поиске со столбцом % Search Refinements (% уточнений поисков) представлен на рис. 4.22.
Как легко видеть, посетители уточняют свои запросы для слов cross domain (кросс-доменный) только в 3,23% случаев, что, скорее всего, служит признаком того, что они сразу находят искомое. Но для слова segmentation (сегментация) посетители уточняют запрос в 19 процентов случаев. Это не слишком хорошо. Если внутренний механизм поиска сайта хорош, посетителям нет нужды уточнять свои запросы. То есть они не должны пытаться выполнить поиск снова.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 131
		
Search Term	None	T0W	Reaida	* Searehea	Exto	% Search I Reftwmerta
1	bounce rate 2. стом dtxnao	»	133	2.58%	17 31% 31	100	83 87%	323%	
3.	mrvey 4.	segmentaton 5.	бмМюегй 6.	engagement	25	1.36	0.00%	5.88% H	194	18 75%	22.58% 16	1.73	8.67%	15.38% 16	140	1333%	14.29%	
Рис. 4.22. Процент уточнения поисковых запросов при поиске в сайте
Но в этой ситуации есть и положительные стороны. Результаты уточнения поиска позволяют “заглянуть в головы” клиентов. Отчет об уточнении поиска для ключевого слова segmentation показан на рис. 4.23. Знание того, что, разыскивая информацию по сегментированию, большинство посетителей хотели побольше узнать о коллекции данных, очень полезно. Эта информация поможет компании улучшить результаты поиска в своем сайте.
Рис. 4.23. Отчет об уточнении поиска для ключевого слова segmentation
Влияние сегментирования и измерения
Пока вас не успела удивить моя одержимость сегментированием данных. Сегментирование — всегда очень важная задача. Большинство инструментов вебаналитика позволят выполнять встроенное сегментирование, т.е. сегментирование непосредственно из самого отчета. Как видно на рис. 4.24, встроенное сегментирование — очень эффективный способ углубленного анализа и получения выводов.
При выполнении подобного сегментирования нужно иметь возможность легко ответить на несколько вопросов.
• Выполняют ли новые посетители сайта больше поисков, чем возвращающиеся посетители? Например, применительно к реальному веб-сайту недвижимости актуален вопрос, посетители из какого города выполняют больше поисков, и что именно они ищут?
• Различаются ли внутрисайтовые поиски, выполняемые посетителями, приходящими из yahoo. com, по сравнению с приходящими из google. com? Посетители, входящие в сайт вследствие моих кампаний, проводимых на специализированных входных страницах не должны выполнять внутрисайтовый поиск, поскольку я создал самые замечательные и актуальные входные страницы — так что же ищут посетители?
132	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
There were 7,164 unique searches via 3,977 search terms
I Site Search Цеде
Goal Conversion
% Search Exrts 17.09% &teAvg: 1709% (0.00%)
% Search Refinements
25.04%
Srte Avg 25.04%
(000%)
Total Unique
Searches
7,164
% of Site Total 10000%
Results
Pagevtews/Search
1.27
SrteAvg 127(0.00%)
Tow
Unique 4* Seercnes
% Search
Ext»
1.21	4.90%
1 31	10 71%
71	1 37	16.90%
«	141	725%
66	133	16 67%
66	157	13 85%
♦2	1 48	23 81%
3t	1 34	526%
Рис. 4.24. Опции сегментирования данных поиска в сайте
И, наконец, с помощью сегментирования можно продемонстрировать влияние, которое поиск по сайту оказывает на практические результаты компании. Приступив к процессу анализа этих данных, можно выяснить, что поиск по сайту реализован не лучшим образом. Поэтому вы прилагаете титанические усилия, чтобы максимально его усовершенствовать. Совершенно необходимо, чтобы руководство компании раскошелилось на новый инструмент поиска по сайту. А оно категорически отказывается это делать. Тупик?
Вовсе нет. Продемонстрируйте, как показано на рис. 4.25, что те посетители, которые используют поиск по сайту, обеспечивают более высокий коэффициент конверсии, чем те, кто этого не делает.
Vk-ws gfc
Site Usage
GotdCOK гйэп
	Goall	Goai2	Goal3	GoaM	Goal
Visits	Conversion	Conversion	Conversion	Concision	Conversion
256,662	Rate	Rate	Rate	Rato	Rate
% ot SRC Total	0.92%	1.92%	0.61%	0.25%	3.70%
100.00%	Site 0.92%	SiteAvg 192%	Site Am). 0.61%	Site Avg 0_25%	SrteArg 3.70%
	(0.00%)	(0.00%)	(0.00%)	(0.00%)	(0.00%)
Per Visit Goal Value $0.35 Sne/wg $0 35 (0.00%)
Ste Search SUtus None
1. Vats Vrtthout S*e Search
Visits v 4 MwKtasI Ste Search Status perfwiwice. [Goal Cor *
251,643 3 58%
2. VWs Wth Ste Search
Рис. 4.25. Коэффициент целевой конверсии для посещений с выполнением и без выполнения поиска по сайту
Хотя число посетителей, которые выполняют поиск, невелико, их коэффициент конверсии в несколько раз выше. Теперь легко количественно оценить влияние инвестирования в улучшение поиска по сайту на достижение конечной цели, коэффициент конверсии или средний объем заказа. Прежде чем приобретать новый инструмент, можно измерить коэффициенты конверсии, прибыль и подобные показатели.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кпиков: практические решения 133
Это было нетрудно, не так ли? Можно выполнить три простых и эффективных типа анализа одного из наиболее ценных источников данных, имеющихся в вашем распоряжении.
Инструмент веб-аналитики позволяет измерять связанные метрики и выполнять связанные виды анализа. Например, можно выполнить персональную настройку дескриптора JavaScript, предоставляемого поставщиком средств веб-аналитики, и отслеживать выполняемые в сайте поиски, которые не возвращают посетителям никакие результаты. Эта информация может быть важной, особенно если механизм поиска по сайту действительно далек от идеала. Однако, как правило, подобные виды поиска выполняются очень незначительным количеством посетителей вебсайта. Поэтому вначале следует выполнить три типа анализа, описанные в этом разделе. (Первым лучше съесть аппетитный фрукт с нижней ветки.) Это скажется на большинстве посетителей веб-сайта. Затем можно перейти к важным аспектам, которые, однако, окажут меньшее общее влияние.
Анализ поисковой оптимизации (SEO)
Поисковые механизмы — ключевая часть портфеля решений по приобретению трафика любой компании. По очевидным причинам все члены Интернет-сообщества используют поисковые механизмы для нахождения нужных материалов. Для бизнеса это поведение клиентов выливается в то, что все мы вкладываем массу ресурсов в оптимизацию своих веб-сайтов, чтобы они оптимально отображались в поисковых механизмах при соответствующих запросах.
Страница результатов типичного запроса поискового механизма www. google. com показана на рис. 4.26.
Web Images Maps News Video Gmail more ▼
Google
avinash kaushik
[ Search ]
Web Video Books
Results 1 -10 of about 130,000 for avinash kaushik (0.05 seconds)
Web Analytics Btog | Occam's Razor by Avinash Kaushik
Mar 10 2009 ... Avinash Kaushik is the author of Web Analytics An Hour A Day and a frequent speaker at industry conferences in the US and Europe ...
www koushik net/ - 159k - Cacheo - SimHar pages
Occam s Razor - What
About
The Best Web Analytics Report
Google Analytics Is Re-Launched
Speaking Engagements Google Analytics Releases Six Rufes For Creating A Data
Advanced Analytics
More results from kaushik net »
About | Occam's Razor by Avinash Kaushik
Jun 8 2007... There are three things I wanted to share on my About page A bt about me a bk about who got me going and a bit about its inspiration www koushik net/avinash/about - 167k - Cached - Similar pages
Avinash Kaushik - LinkedIn
View Avinash Kaushik’s professional profile on LinkedIn bnkedln ts the world's largest business network helping professionals W Avinash Kaushik .
www fankedm comftnakaushik - 16k - Cached - Swrelar pages
Sponsored Links
Commerce360 Inc.
Paid and Organic Search Marketing Full Service Campaign Management www commerce 360 com
Avinash Teaches You
Web Analytics Best Practices via Video Classes & Lwe Workshops www MarketMutwe com
Avinash Kaushik at Amazon
M*ons of tides, new & used Quakfied orders orer S25 ship free Amazon comftrooks
Video results for avinash kaushik
Interview with Avinash Kaushik of Google Analytics 9 mm www youtube com
Authors^Googte Avinash Kaushik
>6 пил
www youtube com
Рис. 4.26. Страница результатов поиска в Google
134 Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Группа Sponsored links (Финансируемые ссылки) представляют оплаченные результаты поиска (методика их анализа описана в следующем разделе). Результаты поиска в основной части страницы — результаты естественного поиска, т.е. те, которые поисковые механизмы отображают бесплатно в соответствии со своим уникальным алгоритмом.
Естественные результаты можно улучшить, предпринимая ряд действий на своем веб-сайте. Это и обеспечение простоты индексации автоматизированными роботами поисковых механизмов, и обеспечение четкой структуры URL-адреса, и умеренное использование JavaScript в ссылках (роботы не выполняют JavaScript-код, потому не будут следовать этим ссылкам), обеспечение актуальности содержимого своих страниц, использование правильно выбранных ключевых слов и т.п.
vdL^ На заметку! Для более подробного ознакомления со стратегиями SEO можно загрузить официальное руководство Search Engine Optimization Starter Guide (Руководство по поисковой оптимизации для начинающих) с сайта Google (http://sn.im/googseo). Можно также приобрести замечательную книгу Дженифер Граппон (Jennifer Grappone) и Градивы Кузин (Gradiva Couzin) Search Engine Optimizanon: An Hour a Day (http://sn.im/akseohour). Те, кто предпочитают применять технические средства, могут обратиться к прилагаемому к этой книге компакт-диску, который содержит памятку “The Web Developer’s SEO Cheat Sheet” (Памятка no SEO для разработчика веб-приложений), составленную SEOmoz.
Анализ SEO — уникальная задача, поскольку данные частично присутствуют в инструменте веб-аналитики (таком как Omniture, Webtrends или AfTinium Netlnsight), а частично — во внешних инструментах, таких как комплекты инструментов веб-мастера, предоставляемых Google и Microsoft.
В следующем разделе будут описаны методики анализа, посвященные оценке четырех граней стратегии SEO: текущей эффективности (трафика), охвату контента (индексации поисковыми механизмами), эффективности ключевых слов (результатам поисковых механизмов) и результатам для компании.
Эффективность: трафик, обусловленный естественным поиском
Всегда желательно знать, следует ли вообще заниматься всем этим! К счастью, инструменты веб-аналитики позволяют легко ознакомиться с трендами трафика, обусловленного естественным поиском, как показано на рис. 4.27.
Этот отчет позволяет с одного взгляда оценить основные статистические показатели, а также оценить эффективность трафика, обусловленного естественным поиском, просматривая такие метрики, как показатель отказов (в данном случае она выглядит обнадеживающей).
Можно также открыть вкладку Goal Conversion (Целевая конверсия) и быстро оценить ценность естественного трафика. Является ли коэффициент конверсии оптимальным? Высоким? Слишком низким?
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 135
Рис. 4.27. Отчеты о трафике, обусловленном естественным поиском
Но действительно эффективным подходом является сегментирование тренда общего трафика и оценка по отдельности эффективности оплаченного поиска и естественного поиска, как составляющих общей более крупной мозаики. Отчет, который нужно создать немедленно, показан на рис. 4.28.
Рис. 4.28. Сегментированный отчет о долгосрочном оплаченном и естественном поиске
Он включает в себя 13-месячный тренд общего трафика (All Visits (Все посещения)), оплаченного трафика (Paid Traffic) и естественного трафика (Non-paid Traffic (Неоплаченный трафик)).
С апреля 2008 г. по июль 2008 г. естественный и оплаченный трафик составляли почти равные доли в общем трафике. Затем что-то начало меняться и почти с каждым прошедшим месяцем (за исключением октября) доля оплаченного трафи
136 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
ка возрастала, становясь все более важной для данного вида бизнеса. И напротив, кривая естественного поиска оставалась практически плоской.
Как правило, такой тип тренда должен побуждать к выполнению более глубокого анализа. Почему стратегия оплаченного поиска становилась все более успешной, в то время как стратегия естественного поиска вела в никуда? Что характерно для нашего веб-сайта и его контента? Быть может, наш бизнес (контент, товары, услуги) столь динамичны, что естественный поиск не будет работать? Чем обусловлена чрезмерная зависимость от оплаченного поиска?
Эффективной стратегией поиска является комплексная стратегия. Необходимо обеспечить оптимизацию для всех основных поисковых механизмов и эффективно использовать как оплаченный, так и естественный поиск. Ориентирование только на оплаченный и только на естественный поиск — ущербный подход. Оптимизация стратегии естественного поиска начинается с отчетов, подобных приведенным на рис. 4.27 и 4.28.
Охват контента: индексация поисковыми механизмами
Применительно к стратегии естественного поиска явная цель заключается в обеспечении соответствующей индексации данного веб-сайта поисковым механизмом. Если это происходит, тем самым повышаются шансы, что сайт действительно будет отображаться поисковыми механизмами, когда люди прибегают к нему для поиска важных для вас материалов.
Посредством охвата содержимого влияние усилий, затрачиваемых на поисковую оптимизацию, можно измерить двумя способами.
•	Можно измерить объем контента, индексируемого со временем (это должно происходить при публикации нового контента).
•	Можно подсчитывать количество страниц сайта, которые получают трафик из поисковых механизмов.
Все три основных поисковых механизма, широко применяемые в США, предоставляют службу, обобщенно называемую инструментами веб-мастера (Webmaster Tools). Она служит первой ступенью в процессе понимания того, располагает ли данный сайт предпосылками для обеспечения успешности поиска.
Прежде чем можно будет использовать этот инструмент, необходимо зарегистрироваться в поисковом механизме и подтвердить свою личность, поместив небольшой XML- или HTML-файл в корневую папку своего веб-сайта (тем самым подтверждая свои права на владения сайтом и просмотр данных).
Затем Google выведет отчет Crawl Stats (Статистические данные просмотра), как показано на рис. 4.29.
Вопреки ожиданиям, за последние 45 дней публикация в веб-сайте большего объема контента и затраты больших усилий на поисковую оптимизацию сопровождалась индексацией меньшего количества страниц. Вы не найдете эти данные в своем инструменте веб-аналитики. Поэтому важно тщательно их отслеживать.
Статистические данные, отображаемые Yahoo! Site Explorer, приведены на рис. 4.30.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 137
Рис. 4.29. Отчет Crawl Stats, генерируемый инструментом Google Webmaster Tools
http://www.kaushik.neuavinash _____________ Explore URL
Site Explorer
Website Statistics - http^www JrausWcnet/aenash Crawled Pages: 14178 AH Known Pages 27 3S8 Known Hosts on This Site 3 Hosts linking to Site 4164 Domains linking to Site 2 982 Hosts Outtmked from Site 554 Domains Outtinked from Site 462
Srte f xpiorer
ф Му Sites
http//www kausht
Statistics
Crawl Errors
Feeds
Authentication
Actions
Рис. 4.30. Статистический отчет Yahoo! Site Explorer
Данные те же, но значения отличаются. Это несколько сбивает с толку, но каждый поисковый механизм просматривает и категоризирует страницы сайта по-своему. Yahoo! отображает значение равное 14178, а Google — всего 3821. Не переживайте по поводу конкретного значения. Просто сравните тренды во времени. Общее правило просто: если вы продолжаете добавлять контент в сайт, при оптимальном просмотре сайта поисковым механизмом значения должны повышаться.
Если работа IT-команды вызывает беспокойство, для получения этой информации можно попытаться также использовать другие инструменты. Marketleap предоставляет два полезных отчета по адресу http: //sn. im/rnktleap. Отчет Search Engine Saturation (Наполнение поискового механизма) отображает количество страниц сайта, присутствующих в индексном указателе данного поискового механизма, а отчет Link Popularity Check (Проверка популярности ссылок) отображает общее число ссылок, которые поисковый механизм нашел для вашего сайта. Прекрасная особенность отчетов Marketleap заключается в том, что можно вывести тренд данных во времени.
Получив представление с точки зрения поискового механизма, необходимо получить представление с точки зрения своего веб-сайта. Требуемый отчет об охвате контента — количество входных страниц для естественного трафика (в данном случае подразумеваются входные страницы сайта, которые получают естественный трафик из поисковых механизмов, а не специализированные страницы, созданные для оплаченных или проводимых по электронной почте кампаний).
138	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Как этот отчет выглядит в Google Analytics, показано на рис. 4.31. Инструменты веб-аналитики должны без труда предоставлять это ценное представление.
В* Advanced Segments ( AiVius ж
t_.	ЕЗ Ьям 88 АСЮ К М*ЙОО*ГО
Ov-rvew *
Keywords
Jan 1, 2009 - Jan 31 2009 *
Search sent 16,219 non-paid visits via 4,450 landing pages
Show total pc 7 non-p«d
, Export ” E3En«4 88 Aid to D—hfoart t	Advanced Segments „ Al Vatt ”
Overview»
Keywords	Дре 1 2009 - Apr 30. 2009 -
Search sent 18,013 non-paid visits via 4,767 landing pages
। Show total j paid | non-paid
Рис. 4.31. Отчет об охвате контента: входные страницы, обусловленные естественным поиском
Исходное предположение очень просто. Если веб-сайт индексируется правильно и прилагаемые усилия по поисковой оптимизации плодотворны, со временем число страниц, получающих прямой трафик из поисковых механизмов, будет возрастать. На рис. 4.31 видно, что за трехмесячный период интенсивных и часто мучительных усилий по поисковой оптимизации и количество посещений веб-сайта, и число входных страниц, обусловленных естественным трафиком, значительно увеличились.
Эффективность ключевых слов: результаты использования поисковых механизмов
Поисковые механизмы все больше отходят от отображения текстовых результатов к визуализации изображений, видеоклипов и других подходящих видов контента. Часто этот подход называют универсальным поиском. Кроме того, поисковые механизмы часто персонифицируют результаты, исходя из множества факторов, таких как местоположение, прошлые поисковые запросы, язык и т.п.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 139
Поэтому в своих аналитических отчетах не следует ограничиваться одними только ключевыми словами, а стараться понять, удается ли проявлять оптимальный набор ключевых слов в результатах, генерируемых поисковым механизмом. Одновременно желательно выявить возможные сюрпризы — непредусмотренные ключевые слова, проявляемые в результатах.
Прекрасный способ подсчета этих непредусмотренных ключевых слов — использование отчета Wfebmaster Tools. Отчет о наиболее часто выполнявшихся поисковых запросах, созданный инструментом Google Wfcbmaster Tools (http: / /sn. irn/gogwrnt) показан на рис. 4.32.
Top search queries www kaushik neVawnash *
► How do I use this data?
1 week ago sew - > юсах is
Top search queries
The top 20 queries in which your site appeared and the percentage of the top 20 queries represented by each search
Query
Position
Top clicked queries
The top 20 queries from which users reached your site, and the percentage of the top 20 queries represented by each dick
Query
Position

%
# %
2
3
4
5
6
8
9
10
12
13
15
16
17
18
19
20
29% 11%
8%
6%
6%
5%
4%
4%
3%
3%
3%
3%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
1%
1%
google analytic survey questions bounce rate google analytics analytics google competitive mteMtgence embarrass king baby working at google the bounce working for google statistically significant zaaz
google ardytKS coradiant
4q avinash kaushik awnash
work at google "buy in’
6
6
40
8
8
10
5
5
2
2
9
5
2 3
4 5
6
8
9
10
11
12
13
15
16
17
18
19
20
42%
9%
5%
4%
4%
4%
3%
3%
3%
3%
3%
3%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
1%
1%
hippo
survey questions water drop
water drops trinity
enterprise choree
working M google drop of water
unique evolution trneltne tear drops
variables
to be or not to be google analytic kberty of the мм problems
competitive intelligence avinash kaushik
ripple
8
6
17
26
12
8
6
9
6
3
6
2
17
8
2
34
6
5
8
3
Download daa Download all query state for this site (including subfolders)
Рис. 4.32. Отчет о наиболее часто выполнявшихся поисковых запросах, представления в сравнении с трафиком
Слева отображены представления — т.е. запросы пользователей, приведшие к отображению веб-сайта в результатах поиска. Справа представлен реальный трафик — т.е. запросы, в результате которых пользователи действительно кликали на ссылке данного веб-сайта на странице результатов поиска и входили в него. Как легко догадаться, данные трафика будут отображаться в инструментах веб-аналитики, но они окажутся совершенно беспомощными в отношении данных представлений, поскольку эти данные существуют только в поисковом механизме. Именно поэтому данные представлений особенно ценны.
140 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Анализируя данные, ищите сюрпризы. Сайт проявляет целую набор значимых (1, 2, 3, 4) и менее значимых (7, 8, 20) результатов. Для обеспечения проявления всех нужных ключевых слов можно оптимизировать свой файл robots.txt или контент своего веб-сайта.
В то же время, не все ключевые слова, обеспечивающие представления (например, 1), приводят к реальному трафику (или вообще не находят своего отражения в данных трафика слева... досадно). В этом случае следует вернуться назад и взглянуть на отображаемую страницу — содержит ли она нужный фрагмент, правильно ли определен ее заголовок, и т.п. Подобные изменения помогут странице снова выделиться в результатах поиска и обеспечат увеличение объема трафика.
Приводящие к действиям выводы по анализу этих данных будут включены в программу поисковой оптимизации. После того как эти стратегии на уровне ключевых слов будут реализованы, их успешность можно оценить, используя помесячные данные, доступные из поискового механизма (рис. 4.33).
December
Top search queries
The top 20 queries in wtwch your site appeared and the percentage gF the top 20 quenes represented by each search
•	% Query	Position
1	24%	google analytic	9
2	19%	google analytics	39
3	9%	survey questions	0
4	9%	analytics google	0
5	6%	bounce rale	3
6	4%	damn	7
7	3%	google	397
0	3%	analytics	45
9	3%	competitive inteftgence	8
10	2%	butt	54
11	2%	avwieeh	3
12	2%	zaaz	3
13	2%	trinity tech talk	9
14	2%	www "google be"	6
15	2%	metric	6
16	2%	Occam's razor	15
17	2%	google antyUcs	4
18	1%	razor	45
19	1%	awnash kaushik	2
20	1%	what is bounce rale	8
April
Top search queries
The top 20 quenes in which your site appeared and the percentage of the top 20 quenes represented by each search
*	% Query	Position
1	18%	google analytic	9
2	13%	survey questions	10
3	8%	bounce rate	6
4	7%	google analytics	45
5	7%	the bounce	5
6	7%	analytics google	9
7	5%	competitor intelligence	10
8	5%	working at google	7
9	5%	king baby	6
10	4%	working for google	7
11	3%	statistically significant	5
12	3%	awiash	2
13	2%	next stop wonderland	9
14	2%	survey examples	6
15	2%	zaaz	4
16	2%	awiash kaushik	2
17	2%	work at google	9
18	2%	work for google	7
19	2%	coradiant	8
20	2%	4q	7
Рис. 4.33. Сравнение улучшения в плане представлений во времени
При сравнении данных о представлениях за декабрь и апрель становится ясно, что реализованные усовершенствования поисковой оптимизации дали положительные результаты. Например, при оптимизации словосочетанию statistically significant (статистически значимый) было уделено особое внимание. Оно отсутствовало в отчете, представленном слева (декабрь), но отображается на 11 позиции в отчете справа (апрель).
Результаты: цели, прибыль и коэффициент возврата инвестиций
В деле поисковой оптимизации мы склонны уделять особое внимание ранжированию, механизмам и результатам, но редко уделяем такое же внимание конечным
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 141
результатам для компаний. Мы слишком увлекаемся оптимизацией для поисковых механизмов.
Поэтому я призываю относиться к измерению конечных результатов с такой же горячностью, как и к кампаниям по электронной почте, филиалам или кампаниями оплаченного поиска. Это позволит получить финансирование, в котором вы нуждаетесь для реализации мер по поисковой оптимизации, и продемонстрировать значимость этого бесплатного потока трафика.
Можно измерять целое множество коммерческих и некоммерческих результатов. Я бы рекомендовал измерять, по меньшей мере, два показателя.
Для начала измерьте влияние трафика, поступающего в результате естественного поиска (из всех поисковых механизмов), как показано на рис. 4.34.
Visitors completed 2,625 goal conversions in the "All Visits" segment
AJI Visits 632 conversions, Goal 1
Non-paid Traffic 255
aji Visits 1,178 conversions. Goal 2
Non-paid Traffic 423
•v^/AaaA, All Visits 334 conversion*. Goal 3
Non-pad Traffic 159
All Visits 481 conversion*. Goal 4
Non-paid Traffic 144
Рис. 4.34. Сегментированные конверсии: все посещения в сравнении с трафиком в результате естественного поиска (бесплатный трафик)
Хотя естественный трафик составляет незначительную часть трафика веб-сайта, в действительности он обеспечивает непропорционально большой процент конверсий. Если вам известен лучший способ немедленного получения вознаграждения в качестве профессионала поисковой оптимизации, сообщите мне.
Если у вас имеется коммерческий веб-сайт, можно еще больше углубиться в данные и проанализировать такие ключевые показатели эффективности, как прибыль, средний объем заказа, количество проданных товаров и т.п., как показано на рис. 4.35.
Анализ этих данных в контексте данных других кампаний поможет оценить истинный коэффициент возврата инвестиций (при вычислении коэффициента возврата инвестиций не забудьте учесть затраты на рассылки по электронной почте, филиалы или кампании оплаченного поиска).
Приведу последний пример, чтобы продемонстрировать эффективность измерения конечных результатов применительно к естественному поиску. Предположим, вы получаете огромный объем трафика. Вы проводите обычный анализ и сообщаете начальству, что большая часть трафика бесполезна, и его нужно исключить. Начальство падает в обморок. Вы брызгаете ему в лицо холодной водой. После того, как оно приходит в себя, вы говорите, что уменьшение трафика не окажет никакого влияния на конверсии. Более того, их коэффициент можно повысить.
142	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Истинная прелесть в том, что можно легко измерить результат предлагаемых изменений в стратегии естественного поиска (рис. 4.36).
Рис. 4.36. Корреляция трафика естественного поиска с коэффициентами целевой конверсии
На рисунке легко выделить момент, когда началась реализация новой улучшенной стратегии построенной на основе использования правильно выбранных ключевых слов и веб-страниц (март). Достаточно очевидно, что трафик начал уменьшаться, но коэффициент конверсий слегка возрос. Вначале вам пришлось провести несколько бессонных ночей, но к концу марта ваша основанная на ранее полученных данных стратегия поисковой оптимизации начала явно приносить свои плоды (в то время как трафик снизился почти на 50 процентов!). Конечно, в первую очередь, вас интересует возрастающая кривая — а это коэффициент конверсии.
Стратегии, которым следуют аналитики и маркетологи, и даваемые ими рекомендации могут казаться противоречащими здравому смыслу. Но если мы будем достаточно мудры и подкрепим свои рекомендации поддающимися измерению конечными результатами, то сможем преодолеть практически любые препятствия.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 143
Анализ платы за клик/оплаченного поиска
Оплаченный и естественный поиск — настоящие сиамские близнецы. Один не может существовать без другого. Любая компания, которая эффективно (и комплексно) использует оба вида поиска, пожинает обильный урожай.
Поскольку анализу платы за клик посвящены целые книги, в этом разделе я намерен поделиться начальными соображениями по поводу эффективного анализа кампаний взимания платы за клик.
Первое что нужно сделать — это обучить свой инструмент веб-аналитики распознаванию того, какие клики, исходящие из поискового механизма, относятся к списку естественного поиска, а какие — к списку платы за клик (pay-per-click — РРС). Аналитические инструменты (за исключением Google Analytics/AdWords) не имеют собственных средств для разделения естественных и оплаченных кликов. Каждый поисковый механизм уникален и присылает собственную справочную строку. Более того, каждый инструмент веб-аналитики использует собственный способ хранения данных справочной строки поиска, а это означает, что помещение не того параметра отслеживания не в то место приведет к неудаче.
Рассмотрим пример. Если выполнить поиск по слову Omniture в www.google, com, это приведет к генерации двух списков — одного для естественного поиска и одного для оплаченного. Список естественного поиска пересылается по URL-адресу www. ornniture. com. А список оплаченного поиска — по URL-адресу www. ornniture.сот/static/1923?s_scid=TC| 537 9 Iomniture| |S|e|2831181395.
Все, отображаемое в приведенном URL-адресе после вопросительного знака (?), называется справочной строкой, и она содержит параметр отслеживания, который сообщает Omniture, какой клик обусловлен естественным поиском, а какой — оплаченным (РРС). Без применения параметров отслеживания оба вида кликов считались бы поступающими в результате естественного поиска.
Если бы поиск был выполнен в www. yahoo. com, для Omniture также были бы созданы списки результатов естественного и оплаченного поиска. Список оплаченного поиска помещается по URL-адресу www.ornniture. com/static/27 8?s_scid= 680217 60000 0000 30 9&clicksource=standard&OVRAW=Omniture&OVKEY= omniture&OVMTC=standard&OVADID=4822371011&OVKWID=130976483511.
Как видите, справочная строка радикально отличается от используемой в Yahoo!
Невозможно переоценить, насколько важно снабжать кампании правильными атрибутами в соответствии с правилами, определяемыми инструментов веб-анали-тики — в противном случае возможности выполнения анализа наступит конец.
Единственное исключение из этого правила — применение Google Analytics в качестве аналитического инструмента и Google AdWords — для проведения кампаний РРС. В этом случае простое связывание своей учетной записи AdWards со своей учетной записью Google Analytics избавляет от необходимости снабжения кампаний AdWards дескрипторами для сообщения инструменту Google Analytics какой-либо информации. Программное обеспечение Google автоматически выполняет все необходимые действия.
144	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Но при анализе оплаченных кампаний поиска Microsoft или Yahoo! в учетной записи Google Analytics их необходимо снабдить соответствующими дескрипторами (используя бесплатный инструмент URL Builder).
Ниже описан ряд методик, которые можно использовать для оптимального анализа кампаний РРС.
Эффективность: трафик, обусловленный оплаченным поиском
Анализ, который придется выполнять для кампаний РРС, частично подобен выполняемому для кампаний естественного поиска. Например, вначале вы поразите своих сослуживцев результатами анализа, показанными на рис. 4.27 и 4.28. Цель этой демонстрации — сосредоточение внимания на долгосрочных трендах кампаний РРС. Улучшается или ухудшается состояние дел со временем? Определите основные изменения в трафике и их причины.
Как видно на рис. 4.34, 4.35 и 4.36, анализ влияния на бизнес, который нужно будет выполнять для кампаний РРС, также очень подобен уже описанному. Цель его выполнения — определение влияния кампаний РРС на конечный результаты. Соответствует ли эффективность оплаченных кампаний эффективности кампаний естественного поиска, представленной на рис. 4.36? Если нет, то почему?
Каждый из следующих пяти видов анализа поможет оценить степень важности кампаний РРС и определить приоритеты и области, требующие первоочередного внимания.
Оценка сквозного представления
Отправная точка анализа РРС будет выглядеть подобно показанному на рис. 4.37.
AdWords sent 830 visits via 10 ad contents					
Goal Conversion Ecwnmerce	OOs				i г"-
Visits	Pages/Visrt 830	5.40 % of Site Total. 0 97% Site Avg. 3.91 (37-964}	Aug Time on Site 00:03:13 SiteAvg 004)2:14(43.96%»	% New Visits 92.77% Site Avg. 90.72% (2J»6%)		Bounce Rate 18.80% Site A/g. 53.44% (-64.83%)	
			Avg True on Ste		
Ad Contort S	Ноле	Matta ф	PageaAfial			% New Vista Bounce Rate	
1 fckyToys	M9	6 41	00 03 41	9617%	28 71%
2 СЭ000 Cbemrty КЙ SM)	191	499	0003 05	9267%	14.14%
3. Marshrmtow Shooter Fun	134	466	00.02 25	90.30%	17.91%
4. C1000 Chemtery KI Sate	121	466	00.03:07	91.74%	11 57%
5. C2000 Chernatry Ki Sate	50	4.20	00.02 51	86 00%	14 00%
6 Perfume Science Kt Sate	50	4.46	00:02:20	94 00%	1600%
7 Give Sn*s 8 Smarts	38	689	00:04 33	9211%	2368%
8. Who gave you that toy?	37	6 30	0004 57	94 59%	18 92%
9 Smarter SmSng Toddler*	0	000	00:00 00	000%	0 00%
10 Traimrech st BrwnWave*	0	ODO	00:0000	0 00%	000%
FndArf Content containing v	Go Goto:		Show rows Ю	v 1-10oft0	4	►
					
Рис. 4.37. Анализ потока кликов кампаний оплаченного поиска
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 145
Этот отчет позволяет быстро оценить, какие ключевые слова (либо группы рекламных объявлений или запросов пользователей) приводят клики на ваш сайт, и насколько эффективно каждое из них с точки зрения исходных метрик (времени на сайте, % новых посещений и т.п.). Но после взгляда на вкладки, показанные на рис. 4.37, становится понятно, что можно еще больше углубиться в данные. Так, на рис. 4.38 видно, что можно оценить целевые конверсии, показатели электронной коммерции или мое любимое сквозное представление (Clicks — Клики).
Рис. 4.36. Анализ успешности сквозного представления
Этот прекрасный отчет умудряется собрать воедино три различных набора данных, что позволяет оценить эффективность в одном наглядном представлении. Первый набор данных (средняя группа) — данные, поступившие из поискового механизма (т.е. AdWords). Посредством ряда метрик, таких как Impressions (Представления), Clicks (Клики), Cost (Стоимость), CTR (click-through rate — коэффициент кликов) и CPC (cost per click — стоимость клика), он отображает эффективность рекламных кампаний. Это представление поможет понять, во что обходится привлечение кого-либо к сайту посредством отдельных ключевых слов. Обратите внимание на первую строку, “educational toys” (обучающие шры). Для получения 275 кликов потребовалось 234 118 представлений! Очень показательно!
Второй набор данных, Visits (Посещения) должен быть хорошо известен читателям. Помните, что клик не равнозначен посещению. Во время одного сеанса посетитель может щелкнуть на трех различных рекламных объявлениях. В результате в отчетах эта ситуация отобразится как Clicks = 3, Visit = 1.
Последний набор данных, расположенный справа, иллюстрирует метрики влияния на бизнес: RPC (the revenue per click — прибыль на клик), ROI (the return on investment — коэффициент возврата инвестиций) и Margin (Маржа) (как правило, это прибыль минус стоимость кампании). Анализ этих данных — прекрасный способ понимания того, какое влияние предпринятые действия оказали на бизнес: положительное или отрицательное.
146 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Однако должен привести одно предостережение. Вы заметили, что, говоря о вычислении маржи, я упомянул “стоимость кампании”. По умолчанию практически все инструменты веб-аналитика при вычислении маржи не будут учитывать стоимость проданных товаров (cost of goods sold — COGS), т.е. во что обошлось создание продаваемого товара или услуги. Следовательно, эту информацию придется добывать по крупицам. Если инструмент веб-аналитики позволяет импортировать данные COGS, сделайте это и вычислите истинное значение маржи. Omniture, Webtrends, Coremetrics и многие другие инструменты позволяют делать это.
Просмотр сквозного представления важен, поскольку требуются не только клики для входа в сайт. Вас интересуют не только посещения. Важно повышение с точки зрения достижения конечного результата. Этот простой отчет очень эффективно демонстрирует это влияние.
Анализ позиции рекламного объявления РРС
Кампании РРС работают следующим образом. Вы платите. Ваше предложение выставляется на аукцион. Другие компании выставляют свои предложения и вступают в конкуренцию с вами. Затем применяется сложный алгоритм. Ваше рекламное объявление отображается в результатах, генерируемых поисковым механизмом с учетом алгоритма + конкуренции + предложенной цены. Хитрость в том, что позиция вашего рекламного объявления будет зависеть также (в числе прочих) от этих трех факторов. Следовательно, понимание влияние различных позиций рекламных объявлений может служить ведущим к получению действенных результатов видом анализа. Один из таких отчетов, Keyword Positions (Позиции ключевых слов), созданный Google Analytics, приведен на рис. 4.39. В других инструментах веб-анали-тики вы также легко найдете отчеты об усредненной позиции.
Рис. 4.39. Отчет Keyword Positions (Позиции ключевых слов)
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 147
Отчет Keyword Positions позволяет сделать множество выводов. Каждое поле в нижней правой части отчета отображает количество кликов, полученных рекламным объявлением при его отображении в определенной позиции. Легко видеть, что в размещение рекламного объявления в различных позициях результатов поискового механизма обходится в различную сумму — как правило, более высокие позиции (Тор (Верхняя) 1, 2, 3) наиболее дорогостоящи.
Обратите внимание на рис. 4.39, что ключевое слово trabajo демонстрирует интересное распределение кликов к сайту. Позиция Side 1 (Боковая позиция 1) обеспечивает больше кликов, чем позиции Тор 2 или Тор 3. Похоже, это противоречит устоявшемуся мнению (“Стремитесь занять верхнюю позицию 1, 2 или 3, чтобы добиться каких-либо кликов!”).
Таким образом, первый практический вывод — это понимание того, какой позиции следует добиваться для своих основных ключевых слов, чтобы обеспечить оптимальное количество кликов. Но кого интересуют клики? Ниндзя веб-аналитики 2.0 заботится о повышении эффективности бизнеса!
Кроме отображения множества характеристик данных так, как это и не снилось таблице Excel, отчет Keyword Positions предоставляет раскрывающееся меню Position Breakdown (Изменение позиции), расположенное непосредственно над логотипом поискового механизма. В нем можно выбрать метрику, которая наиболее подходит для данного бизнеса, такую как Pages/Visit (Страниц/посещение), Time on Site (Время на сайте), Bounce Rate (Показатель отказов), различные Goal Conversion Rates (Целевые коэффициенты конверсии), Per Visit Goal Value (Целевая значимость на один визит) и т.п.
В нашем примере веб-сайт компании содержит только контент, не ставя перед собой никаких задач электронной коммерции, и его цель состоит не просто в повышении количества посещений, а в привлечении большего количества посетителей, которые проводят на веб-сайте массу времени. Поэтому из раскрывающегося меню следует выбрать метрику Avg. Time on Site (Среднее время на сайте) и просмотреть отчет, показанный на рис. 4.40.
Рис. 4.40. Отчет Keyword Positions (Позиции ключевых слов) для метрики Avg. Time on Site (Среднее время на сайте)
148 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Следует обратить внимание на два нюанса. Во-первых, отчет отображает позиции данных, полученные из поискового механизма (в данном случае AdWords), вместе с метрикой Time (Время), полученной из применяемого инструмента вебаналитики. Хотя вы можете этого и не осознавать, отчет устанавливает ряд довольно интересных связей. Во-вторых, сразу бросается в глаза, что пафосные позиции (Тор 1, 2, 3) исправно делают свое дело, но четыре верхние боковые позиции (более дешевые) в действительности обеспечивают посетителей, которые проводят на данном веб-сайте больше времени.
На основе этих выводов можно найти оптимальный баланс между кликами, которые можно получить от каждой позиции, и успехом для бизнеса (временем). Иными словами, свои ценовые предложения можно изменять для получения наилучшей позиции за наименьшую цену.
Оценка поведения клиента РРС
В начале этой главы я объяснил важность сосредоточения внимания на поведении клиента, а не на обобщенных метриках. Применяя этот принцип, можно выполнить достаточно эффективный анализ РРС.
Подход довольно прост. Например, определим, сколько времени требуется кому-либо для выполнения конверсии с момента первого посещения данного вебсайта. Этот отчет называется Days to Purchase (Количество дней, требуемых для приобретения), и он показан на рис. 4.41. Обратите внимание (в верхнем правом углу отчета), что он сегментирован для отображения только оплаченного трафика (Paid Traffic).
Рис. 4.41. Отчет Days to Purchase, трафик кампаний РРС
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 149
Эти данные относятся к веб-сайту путешествий. Вам может показаться странным, что только 46 процентов посетителей делают приобретение в тот же день — ведь цены на авиабилеты, проживание в гостиницах и круизы растут с каждым днем. Такое поведение не типично для посетителей.
Ладно, посмотрим, характерно ли это же поведение для трафика, поступающего из других источников. Отчет для прямого трафика (Direct Traffic) показан на рис. 4.42.
Export • ЕЗ Era* 88 Add to Dashboard
Overview »
Days to Purchase
3*“ Aavsoced Segments: Greet Traffic *
Most purchases occured after: 0 days
Day* to Purchase	Transection*
Odey*	18X00
1 day*	19.00
2 days	JM
3 days	1.00
4 days	4.00
Sday*	1.00
6 day*	2Л0
7 days	1Л9
8-14 days	6Л0
15-30 days	6.00
31-60 days	11.00
61-120 days	X00
121-365 day*	9.00
Percentage of al purchase*
7087%
 4.35%
В 3.04%
10 43%
1174%
iO 43%
10.874
10.43%
12.17%
Я 3.48%
 4 78%
13.48%
 391%
Рис. 4.42. Отчет Days to Purchase, прямой трафик
Ого! В случае прямого трафика 71% приобретений осуществляется в тот же день. Это поведение нормально для посетителей сайта путешествий. Так что же происходит с трафиком РРС? Почему эти посетители не ведут себя как нормальные люди! Если поведение посетителей, определяющих трафик РРС, столь странно, как можно их учитывать лучше или иначе?
Это замечательные вопросы и именно поэтому я рекомендую выполнять подобный тип анализа. Из моего обоснования важности сегментирования вы уже знаете, что каждый поток трафика уникален.
В данном случае, применительно к туристскому веб-сайту, следует собрать эти данные и пересмотреть входные страницы кампаний РРС. На момент составления предыдущего отчета все было направлено на быструю конверсию посетителей (“Покупайте не медля! Расплачивайтесь сейчас! Отдавайте нам свои деньги сейчас!”).
Первое действие, предпринятое маркетологами — смягчение призыва к действию, поскольку им стало ясно, что значительная часть посетителей не намерены осуществлять покупку немедленно. Затем маркетологи добавили новую функцию Save Your Itinerary (Экономия дорожных расходов). Они осознали, что посетителям предстоит возвращаться, следовательно, им можно облегчить это.
150 Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
И, наконец, маркетологи добавили еще одну функцию: “Email me if price goes up by x percent” (“Сообщите мне по электронной почте, если цена возрастет на х процентов”), где х — число, которое посетители могли вводить в форме экономии дорожных расходов. Этот ход бы очень разумным, поскольку бюро путешествий получало контактную информацию посетителей и могло сообщать им о повышении цены на 10%, 20% или на любую введенную клиентом величину. Это вынуждало клиентов вернуться на сайт и выполнить приобретение побыстрее, причем клиенты оставались довольными, поскольку ощущали внимание со стороны сайта.
Непосредственный эффект более тщательного анализа поведения клиентов РРС выразился в сокращении количества дней, требуемых для приобретения и утроении коэффициентов конверсии. Недурно для простого сегментированного отчета, не так ли?
Для кампаний РРС вам придется выполнять множество различных видов анализа. Надеюсь, что описанные мною четыре необычных примера — измерение эффективности трафика, оценка сквозного представления, анализ позиции рекламного объявления и оценка поведения клиента — привлекут внимание к тем видам анализа, которые помогут максимизировать прибыльность. Более сложные методики анализа оплаченного поиска подробнее описаны в главе 11.
Анализ прямого трафика
Я пламенный приверженец прямого трафика, поскольку он является бесплатным. Кто не любит получать что-либо бесплатно? Однако аналитики и маркетологи постоянно восторгаются кампаниями, средствами поиска и другими ощутимыми новинками и игнорируют этот важный источник трафика.
Как правило, прямой трафик определяют как не связанный с какими-либо кампаниями, поиском или какими-либо сайтами, т.е. он представляет посетителей, которые приходят на веб-сайт, вводя его URL-адрес, или посредством закладок.
Прямой трафик очень ценен, поскольку он представляет посетителей, которые уже знают о данном сайте, в значительной степени являются существующими клиентами и для их привлечения не нужно тратиться на поощрительные подарки. Меня раздражает, что некоторые инструменты веб-аналитики даже не располагают четко определенными категориями для этого потока трафика.
Перехват прямого трафика
Чтобы действительно перехватить прямой трафик, необходимо выполнить следующие действия.
• Снабдить все страницы веб-сайта тегами так, чтобы исключить потерю информации о ссылках/кампаниях, которую могут посетители могут приносить с собой.
 Убедиться, что различные проводимые вами кампании содержат необходимые параметры отслеживания.
При несоблюдении любого из этих условий трафик, обусловленный кампаниями, поиском и ссылками, будет ошибочно классифицироваться как прямой.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 151
Я настоятельно рекомендую сделать так, чтобы понимание особенностей прямого трафика и определение стратегий увеличения этого сегмента посетителей стало ключевой частью общей аналитической стратегии. Это сделает счастливее ваших лояльных клиентов и позволит сэкономить затраты на приобретение трафика. Разве это не выгодно во всех отношениях?
Виды анализа, выполняемые применительно к прямому трафику, в значительной мере подобны видам анализа, выполняемым применительно к другим потокам трафика. Разрешите мне ознакомить вас с несколькими отчетами, которые я использую, приступая к анализу.
Оценка текущей эффективности
Первым делом необходимо ознакомиться самому и ознакомить тех, кто принимает решения, с текущим состоянием дел. То есть понадобиться выяснить, какова в настоящее время эффективность прямого трафика, и существуют ли возможности для ее повышения. На рис. 4.43 показано, как данные выглядят в инструменте вебаналитики, в частности, в Google Analytics и ХШ.
12,552 visits came directly to this site
Site Usage
Goal Conversion
Vnm gg,©
Hone *
12,552 Visits
% of Srte Total 24.04%
1.65 Pages/Visrt Site A*g 1.64(0.08%)
00:02:15 Avg Time on Site
Srte Avg. 00Л2Лв (6 90%)
57.54% % rjew visits Srte Avg 63 70% (-966%)
73.45% Bounce Rate Site As 74>42%(-1Л0%»
Рис. 4.43. Отчеты о прямом трафике, созданные Google Analytics (вверху) и XiTi (внизу)
В этом типе отчета необходимо выяснить, какая часть трафика является прямым трафиком. На верхней части рис. 4.43 видно, что 12552 посещений составляют 24,94 процентов общего трафика веб-сайта. Не так уж плохо, но это значение могло быть выше. В нижнем отчете прямой трафик составляет 56 процентов трафика сайта.
Затем нужно тщательнее проанализировать эффективность. Просмотрите базовые метрики, такие как время на сайте, показатель отказов, страниц/посещение и т.п. В отчете Google Analytics (верхнем) на рис. 4.43 очень хорошо видно, что в сравнении со средними значениями этих метрик (Site Avg) для сайта эффективность прямого трафика весьма высока.
152	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Думаю, вас не удивит рекомендация просмотреть долгосрочные тренды прямого трафика. Повышалась ли его кривая на протяжении 12 месяцев? Если нет, необходимо выяснить почему. А как обстоят дела по сравнению с другими сегментами трафика сайта?
Определение возможностей и обучение руководящего персонала
В следующей главе мы подробнее рассмотрим анализ конечных результатов, но сейчас хотелось бы подчеркнуть, что тех, кто принимает решения, никогда не удастся заставить относиться серьезно к вашим предложениям, не продемонстрировав их влияние. Отчет, который будет чрезвычайно полезен для успешности таких усилий, показан на рис. 4.44.
3,674 visits came directly to this site
Site Usage Go Corverw»)
Еоытииrrce
3,674 Vrarts % of Site Total 5.01%
36 Transactions
% of Site Total 8.49%
$4,144.92 Revenue
UofSrteTotat 1348%
$115.14 Average Value
Site Avg $72.51 (58.79%)
0.98% Ecommerce Conversion Rate Site Avg 058% (69.44%)
$1.13 Per Visit Value
SKeAvg {«.42(169.064
Рис. 4.44. Отчет о прямом трафике сайта электронной коммерции
Для конкретного веб-сайта влияние может быть несколько иным, чем показано на рис. 4.44, но более высокий уровень эффективности прямого трафика, чем эффективность других источников трафика — достаточно типичная ситуация. Причина этого проста. Этот трафик представляет тех, кто нашел данный сайт без какого-либо дополнительного побуждения с вашей стороны. Они уже знают о нем и, как правило, обеспечивают прекрасные конечные результаты для сайта.
Предпримите оба описанных ранее шага: определите значения основных метрик (36 Transactions (36 транзакций), $4,144 Revenue (4 144 прибыли) и т.п.) и четко установите их эффективность (сравнивая их с общими показателями сайта (Site Total)). Последнее действие очень эффективно, поскольку сравнение метрики с показателем Site Total помогает выделить значимость и завоевать определенное уважение со стороны руководства. Например, вы обратите внимание, что среднее значение конверсий, обусловленное прямым трафиком на 58,79 % выше среднего значения для сайта. Это довольно отрадно, и подобные результаты помогут получить поддержку со стороны вашего любимого руководства.
Сегментация для осознания уникальности
Учитывая уникальность людей, которые приходят непосредственно на ваш сайт, чрезвычайно продуктивно понимать их мотивацию. Это подобно наблюдению за положением львов и ведению заметок. В чем состоит их уникальность? Что они любят потреблять в пищу — т.е. какой контент для них предпочтительней? Почему они возвращаются на то же место? Думаю, вы поняли, о чем идет речь.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 153
Следующие виды анализа являются моими любимыми.
•	Анализ контента. Отметьте, какие страницы/каталоги с контентом посещаются наиболее часто. Просмотрите закономерность кликов в отчете о перекрытии (плотности кликов) сайта — о чем она свидетельствует в плане предпочтений посетителей? Определите, указывают ли данные внутрисайтового поиска об особых потребностях в продуктах, услугах или иных потребностях. Например, анализ лояльности посетителей и глубины посещений мог бы показать, что большинство посещений прямого трафика осуществляются часто и в основном только для чтения материалов о спорте и развлечениях, в то время как все другие источники трафика, судя по всему, тяготеют к материалам из области политики и культуры. Подобные выводы весьма действенны!
•	Поведение в плане приобретения. Посетители, прибывающие посредством прямого трафика, часто, но не всегда, являются уже существующими клиентами, и понимание того, что именно они приобретают — очень важная информация. Или, в случае веб-сайтов, не связанных с электронной коммерцией, необходимо понять поведение посетителей в плане представления лидов, пожертвований и других подобных конечных результатов. Эти данные особенно полезны для определения основных целей в будущем. Прекрасно также было бы проанализировать поведение для понимания сезонных колебаний.
Например, руководство компании может осознавать, что в течение первых трех недель после выпуска последней версии продукта только существующие клиенты производят покупки — без потребности в каких-либо кампаниях, купонах или иных видах поощрения. Затем начинают приходить новые клиенты. Понимая это, вы совершенно иначе будете проводить стратегию товароведения и формирования контента.
Прямой трафик чрезвычайно ценен. Он предоставляет возможность максимально эффективно использовать потенциал уже имеющегося источника трафика, который, как правило, обходится не слишком дорого, а то и даром.
Анализ кампаний, проводимых посредством электронной почты
Сегодня, когда спам стал настоящим проклятием, может казаться невероятным, что маркетинг посредством электронной почты все еще заслуживает внимания. Однако он не просто заслуживает внимания, но при правильном проведении может быть одним из наиболее эффективных каналов привлечения трафика для любой компании.
Анализ кампаний, проводимых посредством электронной почты, требует осознания трех важных выводов:
•	необходимо использовать метрики, которые уникальны для данного канала информации;
•	невозможно отследить буквально все;
•	образ мышления должен соответствовать сквозному, а не поверхностному подходу.
154 Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Как и при анализе оплаченного поиска, прежде всего, следует осознать, что придется иметь дело с множеством источников данных. Первым таким источником будут данные проводимой кампании, которыми в этом случае являются данные поставщика услуг электронной почты. Второй источник данных — ваш веб-сайт.
Удостоверьтесь, что стратегия снабжения тегами или отслеживания кампаний, проводимых посредством электронной почты, позволяют объединять данные после их получения. Говоря о данных веб-сайта, я имею в виду широкий спектр данных, получаемых из Omniture, Webtrends или Yahoo! Web Analytics. Снабжение сайта дескрипторами JavaScript, генерируемыми поставщиком услуг электронной почты, не позволят решить эту задачу. Параметры отслеживания кампании должны быть установлены так, чтобы данные перехватывались используемым инструментом вебаналитики.
Анализ можно разделить на три важные части: отклик кампании, поведение вебсайта и конечные результаты для бизнеса.
Отклик кампании
Этап получения отклика кампании требует реализации начальной части практического привлечения клиента: вашей рассылки по электронной почте для получения отклика клиентов. Основные метрики, которые придется анализировать, как правило, будут поступать от поставщика услуг электронной почты (прежде чем подписываться на соответствующую услугу и платить за нее, убедитесь, что можете получить эти метрики). Ниже описаны метрики, кроме стандартной метрики отправленных сообщений электронной почты, которые помогут проанализировать эффективность.
•	Коэффициент доставки = (к-во отправленных сообщений — к-во отклоненных сообщений)/к-во отправленных сообщений. Это — та метрика конечного результата, которая поможет заработать на “хлеб с маслом”, когда речь заходит о проводимой кампании. Она отвечает на следующий простой вопрос: есть ли у нас шансы на успех? Обратите внимание, что с учетом увеличения применения папок для бесполезных сообщений и спама количество отклоненных сообщений не может служить наилучшим средством измерения доставляемо-сти. Почтовые сообщения могут просто помещаться в ящик для бесполезной почты, где шансы на их открытие равны нулю.
•	Коэффициент открытия = к-во открытых сообщений / к-во отправленных сообщений. Имейте в виду, что эта метрика лишь частично отражает ситуацию. Большинство современных почтовых программ имеют панели предварительного просмотра, которые, как правило, блокируют изображения и сценарии. Из-за опасений по поводу вирусов и других подобных угроз по умолчанию большинство почтовых программ, в том числе программ веб-почты, блокируют изображения.
•	Отношение кликов к открытиям (Click-to-open rate — CTOR) = к-во кликов / к-во открытых почтовых сообщений. Эта метрика — основной показатель качества вашего списка рассылки и эффективности и актуальности сообщений. Сегментирование этой метрики предоставляет действительно большие
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 155
возможности. Например, можно выяснить, для каких сообщений показатель CTOR выше: для текстовых или для сообщений с изображениями. Можно сравнить данные клиентов из Калифорнии, Айдахо и Флориды, новых и существующих клиентов или клиентов различных демографических групп.
•	Коэффициент сохранения клиентов = к-во подписчиков — число отклоненных сообщений — к-во отмененных подписок / к-во подписчиков. Эта метрика отражает самую суть! Вероятно, она является наиболее стратегическим видом анализа из всех доступных для кампаний, проводимых по электронной почте. Посредством нее можно измерять как техническую эффективность кампаний, проводимых по электронной почте, во времени (снижение числа отклонений), так и актуальность сообщений и их целенаправленность (снижение числа отмены подписок). Коэффициент сохранения во времени следует измерять в целом — или, для достижения оптимального результата, по сегментам — а также с точки зрения достижения различных целей, определенных для программы маркетинга посредством электронной почты.
Поведение на веб-сайте
Судя по моему личному опыту, при анализе кампаний, проводимых посредством электронной почты, обычно оценивают отправленные сообщения и конечные результаты (конверсии), но при этом редко уделяют внимание оценке того, что происходит, когда человек приходит в веб-сайт. Частично это объясняется тем, что маркетологи ориентированы на конечные результаты, что, само по себе, и не плохо. Но все происходящее на сайте либо обеспечит более высокий процент конверсий, либо погубит наиболее заманчивые сделанные предложения.
Следующие две метрики дают представления о тех видах анализа, которые следует выполнять применительно к поведению на веб-сайте.
•	Показатель отказов = к-во посещений вследствие кампаний посредством электронной почты с просмотром одной страницы / к-во посещений вследствие кампаний посредством электронной почты. “Никогда не позволяйте своим кампаниям выдавать чеки, которые ваш веб-сайт не в состоянии оплатить”. Именно этот аспект измеряет названная метрика. Выполняют ли входные страницы те обязательства, которые были приняты в кампании посредством электронной почты? Мало пользы от стопроцентного коэффициента отклика кампании посредством электронной почты, если показатель отказов веб-сайта равен 99 процентам. Эта метрика помогает найти возможности немедленного улучшения — такие как страницы, которые следует протестировать, призывы к действию и отсутствующий контент.
•	Продолжительность посещения = процент посещений вследствие кампаний посредством электронной почты, которые продолжались более хх секунд. Предположим, ваш веб-сайт ориентирован только на контент, и вам требуется, чтобы люди приходили на сайт и проводили в нем хотя бы две минуты, прежде чем его покинуть. Необходимо установить эталон поведения тех, кто приходит вследствие кампаний посредством электронной почты. Параметр хх в приведенном определении вынуждает думать наперед и планировать по
156 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
ведение на сайте, прежде чем осуществлять массовую рассылку по электронной почте и, естественно, оценивать эффективность достижения этой цели. Для своего недавнего клиента, занимающегося электронной коммерцией, я определил в качестве цели три минуты и измерил процент посещений, обусловленных кампаниями посредством электронной почты, которые длились дольше трех минут. Почему? В среднем человеку для получения некоторых сведений о продукте, сравнения возможностей, начала процесса приобретения и его завершения будет требоваться около шести минут с момента входа на сайт. Клиенту требовалось знать, сколько посещений участвовало в игре.
В зависимости от типа конкретного веб-сайта будут иметь значения и другие метрики. Не оставляйте поведение в веб-сайте без внимания — это важная часть оценки кампаний посредством электронной почты.
Конечные результаты для бизнеса
Следующая глава полностью посвящена конечным результатам и оценке успешности достижения поставленных целей. Это чрезвычайно важно. Конечно, проводя кампанию посредством электронной почты, необходимо учитывать специфичные результаты, влияющие на данный вид бизнеса. Ниже перечислены метрики, которые придется анализировать.
•	Коэффициент конверсии = к-во заказов / к-во посещений вследствие компании посредством электронной почты. Необходимо истово измерять коэффициент конверсии и сегментировать его. Будьте безжалостными, определяя причины низкой эффективности. Эта метрика подойдет и тогда, когда данный веб-сайт не связан с электронной коммерцией. Просто придется измерять количество действий, которыми могут быть передача лидов, количество посещений с просмотром, например, более девяти страниц, количество загрузок, количество подписок на каналы RSS и т.п.
•	Средняя прибыль на одно отправленное сообщение = общая прибыль / к-во отправленных сообщений. Мне очень нравится эта метрика, поскольку она характеризует эффективность. Обратите внимание, что можно выполнять действительно интересные виды анализа, заменяя знаменатель числом прочитанных или доставленных сообщений электронной почты. Но зачем ограничиваться более низкими стандартами? Разве целью кампании посредством электронной почты не является получение максимального результата? Поэтому поднимем планку. Использование количества отправленных сообщений в качестве знаменателя будет стимулировать повышение кампаний посредством электронной почты, поскольку при этом будет предполагаться, что список рассылки очень четко и однозначно ориентирован на определенную аудиторию. Аналитику или маркетологу важно положительным образом влиять на поведение компании, продумано выбирая определения метрик.
•	Рентабельность кампании электронной почты = (Полученная прибыль — затраты на кампанию — стоимость проданных товаров) / к-во отправленных сообщений электронной почты. Большинство маркетологов будет измерять прибыль,
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 157
объем заказов и другие аналогичные очевидные метрики. Но мы редко уделяем внимание рентабельности. Проведенный мною анализ показывает, что такой подход вполне обычен, поскольку реальные затраты трудно оценить. Применительно к электронной почте затраты на кампанию означают следующее: стоимость приобретения списка рассылки, отправки сообщений, использования ресурсов и т.п., а также стоимость создания продуктов и услуг. Однако эта сложность не должна отвращать от попыток измерения рентабельности наряду с прибылью. Вполне вероятна ситуация, когда наиболее успешная кампания посредством электронной почты в истории данной организации может вести к банкротству (т.е. превышению затрат над прибылью), а кампании, которые внешне выглядят потенциально провальными, могут оказаться наиболее рентабельными. Теперь понимаете, почему важен такой анализ?
Маркетинг посредством электронной почты успешно работает. Нужно только не поддаваться искушению злоупотребить терпением своих клиентов. Не выделяйте заранее поля подписки и предусматривайте дополнительный шаг для подтверждения согласия на получение рассылок. Всегда думайте об интересах клиента, а не только о своей выгоде. Необходимо предоставлять бросающуюся в глаза, четкую, требующую всего одного клика, ссылку отмены подписки. И, наконец, соблюдайте деловой стиль. Для этого всего только и нужно относиться к клиентам так, как вам хотелось бы, чтобы относились к вам.
Анализ мультимедийных компонентов: Flash-компонентов, видео и виджетов
Этот раздел завершается, пожалуй, наиболее сложным, но и наиболее интересным видом анализа: анализом использования мультимедийного веб-сайта, построенного с помощью Ajax, Flash, Flex или встроенного мультимедийного контента, такого как видео, виджеты и т.п.
Сложность анализа этих элементов в том, что они принципиально нарушают основной механизм сбора данных инструментами веб-аналитики — а именно, мощную метрику просмотра страниц. Практически каждый представленный сегодня на рынке аналитический инструмент исходит из предположения, что метрика просмотра страниц представляет запись взаимодействия кого-либо с данным вебсайтом.
В чем же состоит проблема? Большинство операций взаимодействия с мультимедийными элементами не генерируют данных просмотра страниц. Рассмотрим, например, такое простое действие, как нажатие кнопки Reply (Ответить) в Gmail: в результате в нижней части страницы открывается новая область без обновления страницы. Или нажатие кнопки Play (Воспроизвести) в окне видеоконтента на вебсайте. Ни одно из этих действий не генерирует просмотры страниц.
В прошлом стратегия, применяемая аналитическими инструментами, сводилась к конфигурированию этих мультимедийных элементов так, чтобы они генерировали фальшивые просмотры страниц. Этот подход позволял инструменту встраивать данные в существующие структуры и генерировать отчеты (без необходимости самомодификации инструмента для новой среды).
158 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Отслеживание событий
Сегодня некоторые инструменты предоставляют модели сбора данных следующего поколения, такие как отслеживание событий для перехвата данных от мультимедийных элементов. Эти данные собираются иначе, чем стандартные, основанные не тегах, данные просмотров страниц, они иначе хранятся (никаких квадратных колышков в круглых отверстиях, как имело место с фальшивыми просмотрами страниц) и, наконец, они создают новые метрики, которые перехватывают уникальную информацию о работе с мультимедийными элементами.
Хотя этот подход отличается от применяемого в обычных инструментах вебаналитики, отслеживание событий работает, предоставляя несколько пустых контейнеров для хранения данных (пары “ключ-значение”) в соответствии с иерархической моделью. Например, Google Analytics предоставляет четыре пустых контейнера Category (Категория), Action (Действие), Label (Метка) и Value (Значение). Рассмотрим отслеживание работы с мультимедийными элементами на примере вымышленного сайта (рис. 4.45).
Рис. 4.45. Пример работы с мультимедийными элементами в веб-сайте компании Toyota
Конфигурация автомобиля на веб-сайте Toyota строится с помощью Adobe Flash. Это прекрасный нестраничный подход, который позволяет посетителям конфигурировать автомобили Toyota в соответствии со своими предпочтениями. Единственный способ анализа этих действий — отход от традиционных ориентированных на страницы механизмов сбора данных и использование отслеживания событий. Единственная сложность отслеживания событий (или отслеживания взаимодействия с мультимедийными элементами) в том, что придется загодя потратить некоторое время. Это — нечто новенькое для аналитиков и маркетологов, которые привыкли лишь получать извергающиеся на них данные.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 159
В идеале компании Toyota желательно знать, какие автомобили клиенты выбирают для персонального конфигурирования, какие характеристики они наиболее часто добавляют и какие необязательные элементы пользуются популярностью. Возможный способ создания оптимальной модели для сбора этого типа данных показан на рис. 4.46.
Объект	Действие	Метка ...	г* |
Модель автомобиля	Коробка передач	Ручная, автоматическая
	Цвет	Белый, кремниевый, серебристый, черный, малиновый...
	Внешнее оборудование	Комплекты для прижима к земле, противотуманные фары, рама Yakama...
	Внутреннее оборудование	Средства безопасности, спортивный руль...
	Звуковое оборудование	Навигационное оборудование, аудиосистема Pioneer Premium...
	Эксплуатационные устройства	Устройство быстрого переключения, подъемно-спусковые пружины...
Рис. 4.46. Модель данных отслеживания событий конфигуратора автомобиля
Заблаговременное создание этой модели данных позволяет разработчикам приложения заблаговременно предусмотреть соответствующие программные коды.
Как легко догадаться, модель данных будет зависеть от вида создаваемого мультимедийного интерфейса. Например, в веб-сайте с множеством фильмов нужно было бы отслеживать то, какие фильмы смотрят посетители, где они делают паузу, где прекращают просмотр или просматривают ли они фильмы полностью. Поскольку фильмы разделены на части, желательно знать, какие части посетители просматривают, а какие пропускают. И, наконец, учитывая, что множество компьютеров использует медленное подключение к Интернету, желательно отслеживать, сколько времени занимает загрузка каждой части видеофайла. Возможная модель данных отслеживания событий для такого сайта показана на рис. 4.47.
Поражает то, что разработчику нужно только единожды закодировать видеопроигрыватель в веб-сайте и в результате все фильмы станут отслеживаемыми. Вовсе не нужно кодировать все 2500 фильмов, хранящихся на сайте.
Объект	Действие	Метка		Значение
Название фильма	Воспроизведение	Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4...	...Часть хх	Время загрузки видео
	Пауза	Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4...	...Часть хх	
	Остановка	Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4...	...Часть хх	
	25%	Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4...	...Часть хх	
	50%	Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4...	...Часть хх	
	75%	Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4...	...Часть хх	
	100%	Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4...	...Часть хх	
Рис. 4.47. Модель данных отслеживания событий видео веб-сайта
160 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Генерация отчетов и анализ этих данных выполняется посредством стандартных отчетов, доступных в инструменте веб-аналитики, или посредством извлечения данных с помощью API-интерфейса приложения и применения собственных средств. Для приведенного примера конфигурации автомобиля стандартный отчет о действиях, предпринятых посетителями веб-сайта, должен был бы выглядеть подобно показанному на рис. 4.48 (эти данные не имеют ничего общего с реальными данными компании Toyota).
Конфигуратор действовал на сайте на протяжении нескольких недель. В течение этого периода наибольшей популярностью у клиентов пользовались опция Transmission (Коробка передач), а следующей по популярности была опция Color (Цвет). Автомобильная компания ожидала, что в первую очередь посетители будут подбирать такую персональную опцию, как цвет. Что же, ей пора пересмотреть свои представления о клиентах!
В примере с сайтом фильмов стандартные метрики сообщили бы количество воспроизведенных на сайте фильмов, число посещений с воспроизведением видео, среднее количество видео, воспроизводимых одним посетителем, число видео, полностью воспроизведенных посетителями, количество людей, запустивших воспроизведение и дождавшихся его окончания, и то, насколько далеко они зашли в воспроизведении, если прервали его (25%, 50%, 75% и т.д.).
Но это лишь часть возможного анализа. Можно еще больше углубиться в данные и сегментировать их! Можно проанализировать предпочтения, исходя из географи
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 161
ческого положения клиентов (например, какие цвета автомобилей предпочитают жители Калифорнии по сравнению с жителями Техаса) или сравнить предпочтения текущих клиентов с предпочтениями новых клиентов — возможности поистине безграничны.
Эти новые механизмы сбора данных достаточно гибки. Например, можно закодировать виджеты (которые пронизывают все аспекты Интернета и не поддаются четкому определению) и отслеживать виды поведения или новые метрики, которые иначе были бы недоступны для анализа. Хорошим примером служит отслеживание количества присвоенных (т.е. перенесенных в новый веб-сайт) виджетов — что является шагом к вычислению виральности (viralness). Поскольку виджеты — это по существу небольшие встроенные просматриваемые элементы, можно вычислить такие новые метрики, как время взаимодействия — время, в секундах, которое посетитель затратил на взаимодействие с виджетом на любом сайте (посредством наведения курсора мыши, кликов и т.п.).
Подводя итоги, можно сказать, что пик популярности просмотров страниц миновал. Будущее Интернета будет значительнее разнообразнее и глубже. Для отслеживания этих видов активности нам придется придумать новые способы сбора данных, заранее определять понятие успеха и обеспечивать все необходимое кодирование с самого начала. Оставляя свой разум открытым для новых метрик, вы сможете их использовать для оценки успешности достижения поставленных целей, и я обещаю вам славу!
Проверка в реальных условиях: перспективы
ПРИ РЕШЕНИИ ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ ВЕБ-АНАЛИТИКИ
Очень скоро вы поймете, что некоторые проблемы веб-аналитики начнут отравлять вам существование. Они будут преследовать вас во сне. Они будут вызывать вспышки ярости у ваших начальников. Зачем вообще вы решили заняться веб-ана-литикой!
В этом разделе книги я постараюсь действительно привить вам образ мыслей настоящего ниндзя. Иначе говоря, я хочу помочь вам сосредоточивать внимание на действительно важном, оценивать важность тех или иных аспектов и, возможно, самое главное, избирательно оставлять без внимания то, что отвлекает от основной задачи получения выводов по анализу, ведущих к действиям.
Cookie-файлы, отбор данных, хронология посещений, полнота данных, воспроизведение видеоматериалов, согласование данных. Не теряйте внимания...
Cookie-файлы отслеживания посетителей
Вероятно, ни одна тема не сопровождается таким количеством опасений, неуверенности и сомнений (FUD), как cookie-файлы. Отслеживание cookie-файлов помогает реализовать сокровенное желание маркетологов и аналитиков в среде Интернета: отслеживать уникальных посетителей веб-сайта. Но, поскольку мало кто из людей согласится на вживление в их тела радиочипов, сканируемых любым компьютером, пока не существует способа отслеживания отдельных людей.
162 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Являясь неотъемлемой частью общей экосистемы, мы делаем лучшее из возможного: пытаемся выявить уникальные браузеры (такие как FireFox, Chrome, Internet Explorer и т.п.), которые использовались для посещения наших веб-сайтов. Cookie-файлы — это небольшие текстовые файлы, содержащие анонимный уникальный идентификатор, который объединяет посещения данного веб-сайта одним и тем же лицом (исходя из предположения, что одна и та же особа использует один и тот же браузер).
И без применения cookie-файлов можно выполнять множество действий по отслеживанию — они вовсе не являются самым важным средством отслеживания поведения посетителей. Но в настоящее время с их помощью выполняется отслеживание уникальных посетителей. Некоторые веб-сайты, которые вынуждают выполнять регистрацию, чтобы можно было использовать основные функции, такие как банковские операции, для учета уникальных посетителей могут применять регистрационный идентификатор, хотя он позволяет отслеживать только тех, кто зарегистрирован на сайте — а многие этого не делают, поскольку посещают сайт вовсе не для проверки своих счетов.
Рассмотрим остальную часть этого сложного вопроса, разделив его на несколько понятных частей.
Сравнение временных и постоянных cookie-файлов
При посещении веб-сайта программное обеспечение веб-аналитики будет устанавливать два типа cookie-файлов. Их принято называть временными и постоянными cookie-файлами. Кое-кто называет их соответственно cookie-файлами сеанса и пользователя.
Задача временных cookie-файлов — облегчить разбиение использования веб-сайта на сеансы. Проще говоря, посетитель выполняет ряд кликов и покидает сайт. Это — сеанс. Временные cookie-файлы помогают эффективно группировать эти клики.
Временный cookie-файл устанавливается, когда посетитель посещает сайт, и исчезает при выходе из него. Постоянный cookie-файл устанавливается при первом посещении веб-сайта посетителем и остается там на протяжении периода, определенного веб-сайтом (чаще всего, 18 месяцев, хотя некоторые инструменты будут устанавливать cookie-файлы на 50 лет). Постоянные cookie-файлы помогают выявлять уникальные для данного веб-сайта браузеры, поскольку они наиболее близки к отслеживанию уникальных особ или уникальных посетителей. Постоянный cookie-файл остается в вашем браузере до тех пор, пока вы не удалите его, не переустановите браузер или не выполните иных аналогичных действий.
vJLy На заметку! Постоянные cookie-файлы не содержат никаких данных идентифи-xfiz кации личности. Они содержат лишь произвольную строку цифровых или алфавитных символов, понятных только той компании, которая установила cookie-файл. Например, идентификатор, используемый для отслеживания моих посещений с помощью cookie-файла и установленный в моем браузере инструментом Webtrends при посещении сайта www. webtrends. com, имеет следующий вид: C8ctADYlLjU3Ljl0NS4xMS00MTU3MTQwMTc2Ljl50TQ0NzE5AAAAAAAAAAA CAAAAoMOAAINghUgWYIVI.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 163
Основные и сторонние cookie-файлы
Понятия “временные” и “постоянные” относятся к природе cookie-файлов. С другой стороны, термины основные и сторонние отражают тип cookie-файлов.
Сторонние cookie-файлы устанавливаются третьей стороной, когда кто-либо посещает ваш сайт. Например, при посещении сайта www.ornniture.com cookie-файлы устанавливаются не доменом .ornniture.com, а доменом .2o7.net. Таким образом, для отслеживания посещений Omniture использует методологию с применением сторонних cookie-файлов.
В старые добрые времена инструментам веб-аналитики было проще использовать сторонние cookie-файлы, и они применялись чрезвычайно широко. Но кое-кто начал злоупотреблять этими cookie-файлами. Это привело к тому, что по умолчанию Интернет-браузеры отклоняют сторонние cookie-файлы, а многие противо-шпионские и антивирусные программы автоматически их удаляют. Одним словом, сторонние cookie-файлы попали в немилость и считаются не самым лучшим средством отслеживания уникальных посетителей.
Итак, основной cookie-файл устанавливает инструментом веб-аналитики с применением домена самого данного веб-сайта. Например, при посещении сайта www.coremetrics.com, он устанавливает cookie-файлы, используя домен data. corernetrics. com — что делает эти cookie-файлы основными.
Основные cookie-файлы — предпочтительный инструмент отслеживания уникальных посетителей, поскольку они значительно реже удаляются или отвергаются по каким-либо объективным причинам. И, следовательно, они служат значительно лучшим средством отслеживания повторных посещений или новых и возвращающихся посетителей.
Основные cookie-файлы значительно реже отклоняются и потому, что многие Интернет-сайты не работают при запрете приема основных cookie-файлов. Поставщики услуг электронной почты, такие как hotmail. com или gmail. com, веб-сайты электронной коммерции типа amazon. com или crutchf ield. com, банки или даже платформы для ведения блогов требуют приема основных cookie-файлов.
Практически любой заслуживающий внимание поставщик средств веб-ана-литики предоставляет простой способ использования основных cookie-файлов. Некоторые, такие как Google Analytics, предлагают только основные cookie-файлы. Другие, вроде Omniture и Wfebtrends, предоставляют возможность выбора.
Если заметите, что ваш поставщик подталкивает к использованию проще реализуемой опции применения сторонних cookie-файлов, отклоните это предложение. Настаивайте на использовании основных файлов. Это сохранит вам здоровье.
Выбор типа cookie-файлов и хранение данных
Выбор использования основных или сторонних cookie-файлов не влияет на место хранения данных. Это определяется типом программного обеспечения веб-аналитики.
При использовании решения, ориентированного на поставщика приложений (например, Netlnsight, Yahoo! Wfeb Analytics или XiTi), данные основных и сторонних cookie-файлов хранятся в центре обработки данных поставщика приложений.
164 Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
При использовании собственного решения (такого как ClickTracks, Urchin или Webtrends) независимо от вида cookie-файлов данные сохраняются в вашем центре обработки данных.
Исключение в подходе к сторонним cookie-файлам
Существует ряд важных применений сторонних cookie-файлов. Одно из наиболее распространенных — их использование платформами рекламных служб, поскольку сторонние cookie-файлы являются единственным средством отслеживания уникальных браузеров на нескольких веб-сайтах. Поэтому, несмотря на то, что сторонние cookie-файлы чаще отвергаются, выбор не велик. Все дело в том, как работают протоколы Интернета.
Приведу пример работы сторонних cookie-файлов на платформе рекламной службы.
Я обратил внимание, что omniture. com использует сторонние cookie-файлы домена
. 2о7. net. После прихода в omniture. com я мог перейти на сайт ebay. com, а затем на сайт nytimes. com. Cookie-файл . 2о7 . net знает, что некоторое время я был на сайте Omniture, и знает, что затем я перешел в сайт eBay, а затем — в NYTimes.
Теперь, когда я читаю последнюю колонку Морин Дауд, cookie-файл . 2о7. net мог бы рядом с ней вывести для меня рекламу Omniture. Зная, что я посетил также и eBay, он мог бы в соответствующем рекламном объявлении предоставить и некоторую информацию об Omniture.
Конечно, это всего лишь один пример, иллюстрирующий применение сторонних cookie-файлов и поясняющий причину того, почему и Atlas, и Doubleclick, и Yahoo!, и все остальные их используют (обеспечивая выгоду своим клиентам).
Основные cookie-файлы не могут “считываться” и “переноситься”, как описано в предыдущем сценарии. Их анонимные данные пригодны для использования только в одном сайте.
Коэффициенты удаления cookie-файлов
Помните, что отклонение cookie-файлов не равнозначно их удалению. При отклонении браузер посетителя даже не принимает cookie-файл, что сводит на нет возможность отслеживания. При удалении можно собрать данные для сеанса (посещения), но невозможно отследить последующие посещения.
Все хотят знать коэффициенты удаления cookie-файлов (“Помогите! Мои данные веб-аналитики никуда не годятся!”). У меня для вас скверная новость: никакого всеобщего стандарта не существует. Мне никогда не попадалось на глаза объективное исследование, т.е. исследование, которое не отстаивало бы законные интересы издателя. Кроме того, третьей стороне — внешней компании или агентству — чрезвычайно трудно получить необходимый доступ к реальным данным, которые могли бы способствовать приближению к объективному стандарту.
Определяющие факторы удаления cookie-файлов — это сами клиенты, настройки их браузеров и программное обеспечение их компьютеров. И эти факторы могут в огромной степени различаться от сайта к сайту.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 165
Мой опыт оценки удаления cookie-файлов с помощью собственных аналитических данных компаний, относящихся к множеству сайтов электронной коммерции, поддержки и других корпоративных сайтов, помог мне установить “норму” коэффициентов удаления cookie-файлов на уровне 3-5 процентов для основных и на уровне 20-25 процентов для сторонних cookie-файлов. Как правило, все данные укладываются в этот диапазон.
Но исключительно важно понимать, что данные, полученные в каждом конкретном случае, будут уникальными для данной компании. Чтобы выяснить истинное состояние дел, придется пролить много пота, крови и слез, проводя измерения на реальном сайте.
Наиболее распространенная методология оценки удаления cookie-файлов предполагает извлечение снабженных дескрипторами JavaScript данных из аналитического инструмента и выполнение тщательного анализа закономерностей посещений согласно этим данным в сравнении с файлами журналов сервера веб-сайта. Каждый набор данных отслеживает нечто уникальное, что позволяет выявить уникальных посетителей. Например, журналы сервера содержат значения user agent id, а также IP-адреса. Если позволить посетителям регистрироваться в сайте, эти важные сведения можно применять при анализе.
Если нужно выяснить точное количество операций по удалению cookie-файлов, нельзя просто полагаться на чье-либо слово. Необходимо оценить собственные данные веб-аналитики и получить собственные эталонные значения.
Cookie-файлы отсутствуют, но жизнь продолжается
При использовании cookie-файлов основные метрики, такие как уникальные посетители и посещения, более точны. Они не идеальны, но более точны. Cookie-файлы позволят также лучше понять такие относящиеся ко всем сеансам метрики, как количество посещений для совершения покупки или новые и возвращающиеся посетители либо даже коэффициенты конверсий.
Но если руководство вашей компаний (“бегемоты”) или, что более вероятно, клиенты веб-сайта настроены против использования cookie-файлов, вы не должны их применять. В этом случае вам не удастся измерить некоторые из ранее описанных показателей эффективности, но, тем не менее, можно получить полезную информацию на основе собранных данных, не содержащих cookie-файлов: можно определить наиболее часто посещаемые страницы, прибыль, ссылающиеся веб-сайты (URL-адреса), ключевые слова поисковых механизмов и т.п.
То обстоятельство, что cookie-файлы не используются, не должно мешать разумному применению данных веб-аналитики. Не теряйтесь! Используйте те средства, которые имеются в вашем распоряжении, и вы сможете сделать выводы по анализу, ведущие к действиям.
Рекомендации по отбору данных
Обычно наш разум отказывается признавать, что иногда получение меньшего объема данных может быть более рациональным. Поэтому мы, как правило, болезненно реагируем на фразу: “Эти выводы основаны на выборочных данных”.
166 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Мы редко смиряемся с тем, что не полностью исчерпывающий ответ, полученных за 15 секунд, лучше исчерпывающего, полученного через 2 дня. Важно быть готовым принять эту истину и понимать, что существует множество нюансов отбора данных — некоторые из них годятся во всех случаях жизни, а некоторые следует применять с осторожностью.
Особое внимание необходимо обращать на следующие два важных определяющих аспекта отбора данных.
•	Почти все ориентированные на теги (и некоторые, ориентированные на журналы) платные инструменты веб-аналитики оплачиваются, исходя из платы за просмотр страницы. В результате, чем более успешно у вас идут дела, те больше вы платите своему поставщику средств аналитики (или, зачастую, платите при превышении оговоренного предельного количества просмотров страниц).
•	Вы собираете огромный объем данных и миллионы просмотров страниц, и теперь даже простейшие отчеты генерируются медленнее, чем движется улитка в знойный день. Или же вы выполняете чрезвычайно сложные, сегментированные запросы в отношении длительных периодов времени. Получение конечного результата осуществляется с той же черепашьей скоростью.
Ни один поставщик средств веб-аналитики не признает, что любая из названных проблем досаждает им. Они никогда не скажут, что отбор данных может иметь значение.
Стандартный подход к решению этих двух проблем — осуществление выборки данных, выполняя либо выборочный сбор данных, либо выборочную их обработку. Хотя эта практика распространена, лишь немногие понимают связанные с ней проблемы. До сих пор!
Существует три основных способа отбора данных:
•	красная сводка — отбор веб-страниц в сайте;
•	оранжевая сводка — отбор данных, собранных с каждой из страниц;
•	зеленая сводка — отбор данных для обработки при выполнении запроса или создании отчета.
Подробнее рассмотрим каждый из этих подходов.
Красная сводка: отбор веб-страниц в сайте
При выборе подхода “красная сводка” дескриптор JavaScript добавляется только в некоторые страницы веб-сайта, либо по собственному выбору, либо по совету поставщика. Как правило, дескрипторы JavaScript можно добавить к группе наиболее часто используемых страниц и забыть об остальных страницах (или, как сказал бы исполнительный директор: “Мы должны отслеживать хотя бы важные страницы, если уж не можем позволить себе отслеживать весь сайт!”).
Этот отбор веб-страниц представляет наименьший интерес из трех доступных возможностей. Если когда-либо вам потребуется выяснить какие-то подробности о страницах, вы окажетесь в тупике просто вследствие отсутствия данных!
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 167
Вы не получите полной картины своего веб-сайта. Например, если вы забыли снабдить дескриптором страницу х, а отдел маркетинга разослал по электронной почте миллион прямых маркетинговых ссылок на эту страницу, или если страница у была индексирована поисковым механизмом Google и привлекла огромный объем трафика, у вас не будет не малейшего представления о причине происходящего.
Оранжевая сводка: отбор данных, собранных с каждой из страниц
В сценарии “оранжевая сводка” вместе того, чтобы осуществлять отбор на уровне отдельных просмотров страниц в сайте, можно указать дескриптор JavaScript типа отбирать каждый 10-й просмотр страниц.
Это делается для уменьшения счета, выставляемого поставщиком средств вебаналитики. Данные будут собираться при каждой 10-й загрузке страницы, и эти данные будут отправляться поставщику. В результате меньший объем данных собирается для их хранения и обработки поставщиком, и при создании отчетов вы получаете соответствующие выборочные данные.
Теперь значения в отчете “ниже” реальных, но обычно достаточно применить определенную аппроксимацию (например, умножить значение на 10) и получить “правильные” значения.
По многим причинам этот подход далек от идеального, но все же он лучше, чем полный отказ от сбора данных. В этом случае вы располагаете некоторыми репрезентативными данными всех страниц. Даже при использовании множителя вы получаете лишь приближенное представление общих метрик.
Для тех страниц, количество просмотров которых невелико, например тех, которые не входят в двадцатку наиболее часто просматриваемых страниц, это означает, что качество отчетов будет быстро ухудшаться при сегментировании данных. Кроме того, нецелесообразно выполнять выборку просмотров страниц. Значительно лучше выполнять выборку сеансов (посещений).
Если имеется возможность выбирать между “красной сводкой” и “оранжевой сводкой”, всегда следует выбирать “оранжевой сводке”. Но в действительности нам нужна “зеленая сводка”!
Зеленая сводка: отбор обработанных данных при запуске запроса/отчета
Все данные веб-сайта собираются и хранятся поставщиком. Основная проблема при этом — быстрое получение результатов отчетов и запросов, особенно тех, которые охватывают длительные периоды или требуют выполнения сложных запросов.
В данном случае возможны два сценария. Первый: поставщик веб-аналитики позволяет выбирать объем выборки, который нужно применять к данным, как показано на рис. 4.49.
В данном случае для ускорения обработки запросов ClickTracks было указано учитывать поведение при каждом 10-м посещении веб-сайта (хотя собраны все данные). При этом требуемый ответ можно получить значительно быстрее. Если бы количество уникальных посетителей за последний месяц составляло 18 миллионов, можно было бы отбирать для обработки каждый 999-й сеанс, поскольку, в худшем случае, это привело бы к ошибке, не превышающей нескольких процентов, в то же время ответ предоставлялся бы в 500 раз быстрее, чем при обработке всего массива данных.
168	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Sanpbig
Only read every s	th vet, and estimate the results
_ к
Analysts
Set thread priority dunng analysis to: Normal	v
The Mcwng options can also mprove performance:
Change Date Range... on the Toots menu
Dynamc Page Parameters... on the Tools menu Exclusions on the dalog
[ OK | [ Cancel ] HndHeb |
Рис. 4.49. Выбираемая пользователем выборка в ClickTracks
При втором сценарии поставщики вроде Google Analytics не позволяют пользователю определять выборку. Вместо этого инструмент автоматически включает выборку, обнаруживая, что это укорит формирование ответа. К данным применяется интеллектуальная выборка, и в этом случае отчет может выглядеть подобно приведенному на рис. 4.50.
▼ ЕЗЬпа! -• Add to Dashboard
OvervKw »
Campaigns
This report is based on sampled data. Learn more
s** Advanced Segments 3 segment»
Nov 1, 2008 - May 30. 2009 -
Campaign traffic sent 456,564 visits via 190 campaigns in the "All Visits" segment
SWth oe
Visits «1 Visit-- 456,564 New Visitors 362,928 Returning Visitors 43,778	Pages/Visit AH Visit 3 25 New isrtors 3.16 Returning visitors 4.33	Awj Time on Site ah Vs* 00:02:31 New Visitors 00:02:24 Retumic g Visitors 00:03:47	% New Visits Ail Visits 89.18% New siWItere 100.00% Returning Visitors 0.00%		Bounce Rate AH Visit 54.22% New Visitors 54.39% Retumi .g Visitors 49.75%
Campaign	i v	None	'J	Viifts 4-	PageWal	Avg Time on Sle	% New Vmis Bounce Rate
1 UKT-Огйпе Semanai					
AfVeis		440,585	319	00 02 27	89 82%	54 74%
New Vaiors		352,234 ±2*	312	00 02:21	100 00%	5487%
Retumkig Veitors		40.438 tS%	3 89	00 0322	0 00%	51 52%
Рис. 4.50. Статистически выборочный отчет, созданный в Google Analytics
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 169
Сообщение в самом верху отчета показывает, что отчет основан на выборочных данных. Таблица в нижней части отображает доверительные интервалы в столбце Visits (Посещения), что позволяет установить погрешность данных. Например, количество посещений (Visits), выполненных новыми посетителями (New Visitors), равное 352234, может быть выше или ниже реального на 2 процента.
Вы собираете все данные своего веб-сайта, но вместо того, чтобы дожидаться возврата данных по несколько часов, и ClickTracks, и Google Analytics позволяют быстро получить ответ всего за несколько минут.
Идеальным сценарием является используемый в ClickTracks, где пользователь может определять уровень выборки данных. Например, при запросе данных о десятках тысяч посещений за минувший год можно отбирать данные, скажем, для каждого 1000-го посещения. Но при запросе очень малого сегмента данных, скажем, о каждом, кто посещает сайт по ключевому слову avinash rocks, выборку можно установить для каждого девятого посещения. Если же я готов дожидаться ответа в течение четырех дней, вполне можно выполнить простой не выборочный запрос.
Пытаясь продать свой инструмент, большинство поставщиков средств вебаналитики умалчивают о виде используемой ими (или применяемой при обработке данных пользователей) выборке. Поэтому ваша задача — задать целенаправленные вопросы и понять, какой и когда применяется вид выборки, и какой уровень контроля вы будете иметь над ним.
Если поставщик предоставляет такую возможность, всегда отдавайте предпочтение “зеленой сводке” по сравнению с “оранжевой сводкой” и “оранжевой сводке” по сравнению с “красной сводкой”. Но всегда старайтесь избегать применения “красной сводки”. Помните, что в этом случае заранее приходится решать, какие данные вообще не нужны — а это всегда неразумно.
Ценность ретроспективных данных
Все мы обречены заботится о данных — “влюбляться в них, вступать с ними в брак и оставаться с ними и в горе, и в радости”, строить все более громоздкие и сложные системы их хранения, и с небольшой командой сотрудников своей компании проникать в таинственный мир вычислений, чтобы обеспечивать благополучие этих данных.
Подобное почтение к данным кажется хорошим тоном, особенно в традиционном мире планирования и управления ресурсами предприятий и управления взаимоотношениями с клиентами. Но в Интернете такое преклонение перед данными может оказаться весьма порочным.
Следует отказаться от подхода сохранения данных веб-аналитики навечно. Если вам или вашим “бегемотам” свойственен такой образ мышления, отход от него может быстро принести положительные плоды.
Старение данных
Имейте в виду, что немедленно с момента сбора данные веб-аналитики начинают устаревать и терять свою значимость. Да, они весьма полезны в течение первого дня и в течение первого месяца, но значительно менее полезны по прошествии полугода. А данные уровня кликов практически бесполезны по прошествии года.
170 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Вам, безусловно, требуются обоснования этого утверждения! Это справедливо. Ниже приведены шесть причин.
Ваши посетители слишком изменяются. Почти все собираемые данные являются анонимными, не персонифицированными данными посетителей. Эти уважаемые посетители меняют браузеры и компьютеры, время от времени модернизируя и те и другие. Следовательно, данные имеют тем меньшую ценность с точки зрения определения любых тенденций и закономерностей использования, связанных с уникальной особой, чем больше времени проходит с момента их получения. Однако накапливая данные навечно, вы подсознательно надеетесь их использовать для принятия продуманных решений по поводу кого-либо. К сожалению, эти надежды не оправдываются.
Способы вычислений слишком изменяются. Вы переходите от использования журналов к использованию дескрипторов, и основные аналитические данные, такие как посещения, посетители или даже общее количество просмотров страниц теперь используют совершенно иную логику. Даже при переходе от основных метрик к мощному и бесплатному инструменту Yahoo! Wfeb Analytics, т.е. от одного ориентированного на дескрипторы решения к другому, данные оказываются непригодными для сравнения, поскольку для вычисления основных метрик или основных индикаторов эффективности, таких как коэффициенты конверсии, каждый инструмент использует собственную логику. Поставщики и практики изменяют свои основные формулы измерения основных статистических показателей столь же часто. Они редко повторно обрабатывают ретроспективные данные (эта задача слишком трудна!), что затрудняет обеспечение связности данных. По мере развития компании процесс сравнения данных становится подобным сравнению яблок с обезьянами. Возможно, между ними и существует взаимосвязь, но не та, которая представляет интерес.
Система слишком изменяется. Например, к концу дня используемый аналитический инструмент перехватывает три составляющие информации: ссылающийся сайт, URL-адрес страницы и cookie-файл. С совершенствованием платформы управления контентом веб-сайта, скажем, от Interwoven до ATG, или при его перемещении либо добавлении или удалении функциональных возможностей, таких как функция внутреннего поиска или определение целевого поведения, это, как правило, оказывает влияние на все три критичные информационные составляющие данных.
В результате данные могут стать несогласованными. Я даже не говорю о таких изменениях, как переход от статичного HMTL-кода к динамическому, или от персонифицированного контента к мультимедийным Интернет-приложениям (Rich Internet Application — RIA). Все эти изменения также оказывают влияние на три составляющие собранной информации.
Веб-сайт слишком изменяется. Домашняя страница Google не слишком изменилась за последние 10 лет. Но это единственное исключение из общего правила, которое приходит мне на ум. Однако ваша домашняя страница, какой она была три месяца назад, не такова, какой она является сегодня. (Или такова? Надеюсь, что нет!)
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 171
По соображениям поисковой оптимизации за последний год вы отказались от половины страниц, посвященных отдельным продуктам из предлагаемого ассортимента, в пользу страниц с подробными сведениями о продукте. За последнюю неделю не было никаких посещений той или иной страницы. Возможно, 2009 г. был первым годом, в течение которого вы пользовались поддержкой, и несколько сайтов электронной коммерции были объединены в один.
За последние полгода вы больше узнали о своем бизнесе, о данных, о своих посетителях и о том, в каких областях вы можете наиболее успешно соперничать с конкурентами. Соответственно изменилось и ваше присутствие в Интернете. Каждое из этих изменений сказывается и на имеющихся данных и изменяет их ценность по сравнению с ценностью три месяца назад.
Люди слишком изменяется. Как это ни прискорбно, сегодня труднее всего понять поведение людей, имеющих отношение к Интернету — и не только великих веб-аналитиков, которые славятся своей странностью, но и вообще людей в Интернете. Преуспевающие и неудачники, бедные и богатые, новички и опытные пользователи — все они ведут себя непредсказуемым образом. По мере того как люди приходят и уходят, их действия оказывают незаметное, но важное влияние на все аспекты экосистемы данных. Учитывая все эти факторы, вы по-прежнему намерены хранить терабайты данных двухлетней давности? Следует ли тратить полтора года на построение хранилища данных веб-аналитики?
Я настоятельно рекомендую подумать о скорости происходящих изменений. Основная причина того, почему ретроспективные данные в среде Интернета — отнюдь не столь уж замечательная вещь, кроется в их устаревании.
Благо возможности не думать о прошлом
Если вас не волнуют ретроспективные данные, значит, вы не привязаны к прошлому. В этом случае можно трезво мыслить и быстро двигаться вперед. Если текущие данные утратят свою актуальность в будущем, следует позаботиться о настоящем и постараться извлечь из них что-либо полезное.
Отход от истории предоставляет также свободу отказа от унаследованных систем, инструментов или данных. При этом можно перейти к более совершенным системам, инструментам и данным быстрее, чем это возможно в традиционном мире.
Это может доставить значительно больше удовольствия, поскольку вы приступаете к обучению, применяете полученные знания на практике, извлекаете из них пользу и движетесь дальше. Это очень увлекательно и чертовски раскрепощает!
Сохранение действительно ценного
Желательно сохранить некоторые ретроспективные данные, такие как тренды (количества) посещений и уникальных посетителей за неделю, 10 наиболее важных ссылающихся сайтов за месяц и помесячные значения показателя отказов. Желательно сохранить обобщенные данные нескольких наиболее важных метрик, поскольку их важность не должна уменьшиться со временем. И хотелось бы сохранить некоторые статистические данные о прибыли, просто для доказательства того, что вы не напрасно получаете свои деньги!
172 Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Что ж, эти данные можно хранить столько, сколько потребуется. Все они поместятся в одной вкладке электронной таблицы Excel. Это все, что вам понадобится. Ваш выбор ретроспективных данных может несколько отличаться от приведенного, но уверяю вас, они вполне поместятся в электронной таблице.
Подводя итоги, скажу, что подробные данные на уровне кликов следует хранить в течение года (учитывая сезонность!), а обобщенные данные на уровне сеансов — столько, сколько желательно или требуется, но они должны помещаться в электронной таблице.
Из данных веб-аналитики очень трудно получить какие-либо выводы, которые можно применить немедленно. Поэтому я рекомендую в борьбе с прошлым не забывать о настоящем. Не оставляйте без внимания цену, которую в будущем придется платить ежедневно за каждый прошедший день.
В других ситуациях история важна, но на данный момент применительно к инструментам веб-аналитики изменения, происходящие в Интернете, снижают ценность старых данных. Когда-либо эта ситуация может измениться, но пока это отдаленное время не наступило, вы знаете, как следует действовать!
Полезность видеовоспроизведения действий клиента
На бумаге видеовоспроизведение выглядит весьма целесообразным: каждое посещение веб-сайта можно наблюдать, словно увлекательную комедию. Можно просто сидеть и видеть, что делает та или иная особа! И, наконец, при этом можно принимать более продуманные решения.
Реальность же такова, что, за исключением одной ограниченной и дорогостоящей ситуации видеовосроизведение редко приносит обещанные дивиденды. Мне хотелось бы специально осветить это особое явление веб-аналитики, поскольку оно иллюстрирует проблему преобразования обещаний поставщиков или даже наших собственных маркетологов в выводы по анализу, ведущие к действиям.
Обещание таких компаний, как Tealeaf, ClickTale, RobotReplay и других, выглядит просто: они будут записывать все сеансы, выполняемые на вашем веб-сайте. Затем эти результаты можно просматривать на досуге и выяснять, что на веб-сайте не в порядке (или, в идеале, что делается великолепно).
Ниже описаны несколько проблем, с которыми придется столкнуться в процессе получения выводов по анализу.
Масштаб
Если количество посещений веб-сайта равно 100, легко осуществить произвольное погружение в данные (видеоматериалы) и получить представление о состоянии дел и даже, если повезет, натолкнуться на проблемный сеанс. Но как справиться с этой задачей, если число посещений веб-сайта достигает 100 000 в месяц? Или даже 1 000 000?
При этом везение чрезвычайно маловероятно. Конечно, можно заявить: “Давайте найдем все сеансы, которые завершились ошибкой и ограничим задачу этими 1 800 сеансами”. Но затем, как просмотреть все эти сеансы? По сколько часов в день? Сколько людей потребуется занять просмотром сеансов, чтобы найти что-либо ценное?
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 173
Единственное что действительно срабатывает — это обещание отслеживания действий отдельного лица. Эта задача сродни отысканию сигнала в море шумов.
Интерпретация
Средства видеовоспроизведения продаются в качестве инструментов, которые обеспечивают удобство работы. В конце концов, вы наблюдаете за кем-либо, выполняющим нечто на вашем веб-сайте. Однако проблема заключается не в наблюдении, а в вас: в вас и вашей интерпретации наблюдаемого.
При исследовании удобства работы (удаленной или на месте), приходится иметь дело с контекстом того, что данное лицо пытается выполнить, исходя из его собственных слов. Об их разочарованиях или причинах их неудач можно судить, поскольку они рассказывают, что они пытались сделать.
Как достичь этой цели с помощью лишенных контекста видеоматериалов? Да, вы правильно догадались. Применяя к данным собственную интерпретацию. Так нужно ли удивляться, что сделанные выводы оказываются далекими от оптимальных?
Если в видеопредставлении вы замечаете, что некто щелкает на ссылке “Добавить в тележку” и это приводит к отображению страницы ошибки 404, особая интерпретация не требуется: это свидетельствует о наличии проблемы. Но для получения этих данных вовсе не нужно просматривать видеозапись сеансов. Их можно было бы за две секунды получить из Omniture или XiTi, взглянув на отчет “Следующая страница” товарной тележки.
"Вы сможете отслеживать действия Сары, Акио и Роксаны"
Одно из наиболее привлекательных на бумаге свойств видеовоспроизведения сеансов — возможность диагностирования действий тех, кто обращается в вашу компанию по телефону или письменно. Теоретически можно увидеть, в чем состояла проблема на сайте.
Но при этом существует проблема, которую недооценивают: как на веб-сайте найти сеанс Сары? Или сеанс Акио?
Большинство посетителей веб-сайта будут выполнять анонимные сеансы, даже входя на безопасные страницы, подобные товарным тележкам и страницам оплаты, поскольку они не создали учетную запись. Если Сара позвонит по телефону, ведь не станете вы просить ее открыть свой браузер, найти набор cookie-файлов, отыскать постоянный идентификатор cookie-файла и прочесть 64- или 128-значное шифрованное значение, которое, возможно, позволит просмотреть сеанс Сары и диагностировать проблему?
Эта проблема не актуальна для веб-сайта банка. Там посетителей вынуждают регистрироваться. При их звонке представитель банка спросит номер счета или идентификатор для отыскания проблемного сеанса. Затем он сможет просмотреть сеанс и попытаться устранить проблему.
Ваш сайт является банковским или, быть может, он имеет аналогичную процедуру работы с клиентами? Можете ли вы отслеживать “людей” в ходе выполняемых ими действий? Ответ на этот вопрос является ключевым.
Если вы являетесь мелким розничным торговцем, возможно, вам и удастся “просмотреть” все сеансы людей, которые добавили что-то в тележку, но так ниче
174	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
го и не купили. Теперь вы хотите разослать этим клиентам некие поощрительные призы, чтобы убедить их вернуться на сайт и сделать покупку. Но, затем вам, конечно, потребуется выяснить их контактную информацию на основе видеозаписи анонимного сеанса.
Сопоставление затрат и выгод
Типичная размещаемая на месте служба видовоспроизведения будет требовать сначала приобрести программное обеспечение по начальной цене в несколько сот тысяч долларов. Затем придется приобрести соответствующее оборудование для установки программного обеспечения и службы еще за несколько сотен тысяч долларов.
На реализацию и интеграцию этого решения с веб-сайтами и системами компании может потребоваться несколько месяцев. Кроме того, придется нанять сотрудника с частичной или полной занятостью для обслуживания этой программной и аппаратной реализации. Придется также нанять дополнительных аналитиков, чтобы они удостоверились в работоспособности средств создания отчетов и проанализировали кое-какие данные (не думали же вы, что я мог бы забыть об этом?).
Таковы затраты, на которые придется пойти. Какова же должна быть рентабельность инвестиций, чтобы оправдать эти затраты? Сколько времени потребуется для этого? Пожалуйста, самым внимательным образом рассмотрите портфель решений, которые придется принимать применительно ко всей экосистеме веб-аналитики (см. рассмотрение концепции Множественности в главе 1), а затем определите приоритет остановки выбора на видеовоспроизведении.
Конечно, если вы используете какой-либо инструмент типа ClickTale, RobotReplay или аналогичный, и затраты, и время на получение данных можно уменьшить, поскольку это решение ориентировано на поставщика приложений, размещающегося где-то в облаке, а не непосредственно в вашей компании. В этом случае придется беспокоиться только о решении первых трех проблем, описанных в данном разделе.
С надеждой на будущее
В настоящее время основной недостаток видеовоспроизведения, кроме времени, необходимого для получения выводов — его чрезмерная зависимость от людей в деле отыскании сигнала в шуме и интерпретации данных. Аналогично, анонимность большинства сеансов действительно затрудняет отыскание любого сигнала в шуме.
Надеюсь, что в будущем ситуация изменится, и у меня есть простая идея о том, как это может произойти. Зачем просматривать 200 сеансов из 177 825 для выявления проблемы? Технология должна автоматически отыскивать логические закономерности в видеоматериалах и данных, чтобы можно было просматривать один обобщенный сеанс для обнаружения поведения клиента, представляющего интерес. ClickTale предоставляет одну видеозапись всех посещений, в которых существовала страница, и видео показывает обобщенное представление того, как все люди выполняли прокрутку страницы. Одна видеозапись = обобщенные данные и значение. Нам требуется значительно больше от поставщиков средств видеовоспроизведения.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 175
А вот еще одна идея. Сегодня при использовании всех этих инструментов, если имеет место хотя бы наименьшее сегментирование или анализ на основе правил, моему любимому аналитику приходится применять весь свой интеллект и значительный опыт, чтобы сделать действенные выводы на основе анализа огромных объемов данных. Эти системы должны быть достаточно интеллектуальными, чтобы алгоритмически добывать данные для выделения трех элементов, на которые нужно взглянуть или выполнить для конкретного сайта.
Рано или поздно решения видеовоспроизведения станут достаточно разумными, чтобы не просто “демонстрировать данные”. Они будут применять технологию и недюжинные вычислительные мощности для предоставления людям доступа к ключевым исходным моментам. Вот тогда мы начнем получать определенные результаты. А пока помните об описанных проблемах и применяйте средства видеовоспроизведения с оглядкой.
Обязательный контрольный список согласования данных
Я являюсь приверженцем использования одного инструмента веб-аналитики, поскольку весьма трудно достаточно хорошо разобраться даже в одном инструменте, чтобы начать с его помощью получать действенные выводы и создать управляемую данными организацию. Стоит добавить в набор два или три инструмента, и задача станет сродни сизифову труду по закатыванию валуна на вершину горы.
Но горькая реальность состоит в том, что многие используют на своих веб-сайтах более одного инструмента. Часто мы придерживаемся полигамии тогда, когда должны были бы придерживаться моногамии. Это ведет к кошмару в жизни любого аналитика: необходимости согласования данных!
В этом разделе я ознакомлю читателей с полезным и эффективным контрольным списком согласования данных. Но, что еще более важно, я постараюсь осветить нюансы и сложности онлайнового измерения. Мое самое горячее желание — чтобы вы лучше осознали стоящую проблему и стали еще больше мыслить подобно ниндзя при решении других проблем.
Эта проблему очень наглядно проиллюстрирована на рис. 4.51. На нем представлены данные для одного и того же периода времени, полученные тремя различными инструментами веб-аналитики.
Обратите внимание на следующее интересное обстоятельство — количество посещений за один и тот же период времени, о котором сообщают различные инструменты, различно: StatCounter: 53 123, ClickTracks: 56 184 и Google Analytics: 45 710. Согласование этих данных — трудная и неблагодарная задача, и она редко стоит затраченных усилий, но когда ее все же приходится выполнять, применяйте описанную ниже эффективную методику.
№1: не сравнивайте данные, собранные на основе веб-журналов, с собранными на основе дескрипторов JavaScript
Сравнение веб-журналов с дескрипторами JavaScript подобно сравнению обезьян с арбузами. Это просто неприменимо. Эти два метода сбора данных очень различны, обработка и хранение также различаются, и они оказывают различное влияние. Зачастую полученные значения могут не совпадать даже приблизительно.
176 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Рис. 4.51. Посещения, подсчитанные инструментами StatCounter, Google Analytics и ClickTracks
Веб-журналы в основном имеют дело с эффективными и всесторонними роботами фильтрации (если вы этого не делаете, то не заслуживаете уважения), определением уникального посетителя (используются ли при этом cookie-файлы, только IP-адреса или IP-адреса + идентификаторы агентов пользователей) и кэшированием данных на уровне браузера или сервера (которое все больше утрачивает свое значение), что также означает отсутствие ряда данных в журналах.
А существует также важное влияние мультимедийного контента: Flash, видео, Flex, приложений и т.п. Без значительного объема специального кодирования вебжурналы оказываются бесполезными применительно к действиям с мультимедийными элементами. В настоящее время большинство решений на основе дескрипторов поставляются с простыми для реализации решений, которые будут отслеживать мультимедиа. Поэтому мультимедийный сайт будет приводить к большим расхождениям между значениями, полученными на основе журналов, и полученными на основе дескрипторов.
Основное препятствие для дескрипторов JavaScript — браузеры, в которых поддержка JavaScript отключена. Как правило, таких браузеров будет примерно 2-3 процента. В этом случае данные будут отсутствовать в файлах, созданных на основе дескрипторов, но будут присутствовать в файлах журналов. Будьте осторожны, сравнивая эти два источника данных.
№2: дар, который продолжает приносить плоды: основные и сторонние cookie-файлы
Я уже несколько раз описывал типы cookie-файлов, но этот вопрос заслуживает повторения. Использование основных или сторонних cookie-файлов может оказывать огромное влияние на такие основные метрики, как уникальные посетители, повторные посещения и т.п.
Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 177
Как правило, в случае применения сторонних файлов значения будут выше (и, конечно, неточны) по сравнению с полученными инструментом, ориентированном на основные cookie-файлы.
Сброс cookie-файлов (очистка cookie-файлов при закрытии браузера или анти-шпионской программой) одинаково влияет на оба типа cookie-файлов. Процесс отклонения cookie-файлов более сложен. Многие новые браузеры вовсе не принимают сторонние cookie-файлы, что будет сказываться на метриках.
Поэтому проверьте используемый тип cookie-файлов. Это позволит прояснить множество расхождений в данных.
№5: неточное снабжение веб-сайта дескрипторами
Неточное снабжение дескрипторами — следующая за cookie-файлами наиболее распространенная причина расхождений в данных, которая проявляется при сравнении нескольких аналитических инструментов, ориентированных на JavaScript. Эта проблема проявляется двумя способами:
•	посредством неправильно реализованных дескрипторов;
•	посредством не полностью реализованных дескрипторов.
Стандартные дескрипторы JavaScript очень просты для реализации. Достаточно их скопировать и вставить в нужное место, и можете принимать поздравления! Но затем для расширения круга решаемых задач может требоваться добавление или настройка дескрипторов — именно поэтому реализация может отнять и восемь месяцев. Можно создать дескрипторы для sprops, evars, определенные_пользова-телем_значения, variables и bacteria (ну, хорошо, последнее — шутка).
Следует убедиться, что Webtrends, Netlnsight или иной инструмент корректно внедрен, т.е. удостовериться, что он возвращает данные поставщику так, как ожидается.
Для проверки того, что дескрипторы были реализованы правильно, что sprops не путаются с evars, а определенные_пользователем_значения не смешиваются с vars, я использую такие инструменты, как lEWatch Professional, Firebug, Web Developer Toolkit и Web Bug.
Теперь с не полностью реализованными дескрипторами дело обстоит проще. Предположим, что отдел IT (или аналогичный) реализовал дескрипторы Omniture на некоторых страницах, а на большинстве страниц — дескрипторы Google Analytics. Видите, в чем состоит проблема? К сожалению, она встречается на удивление часто. Убедитесь, что вы реализовали все инструменты на одних и тех же страницах, если уж не на всех страницах сайта. Для проверки полной реализации дескрипторов я использую такие инструменты, как Web Link Validator от REL Software и WASP.
Если хотите быстрее добиться согласованных результатов от различных инструментов, удостоверьтесь, что все аналитические инструменты внедрены корректно и полностью.
178 Глава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
ЛМ: подвергните допросу своего поставщика: проверьте определения основных метрик
Конечно, значения, приведенные на рис. 4.51, различаются, но вы обратите внимание, что каждый поставщик присвоил свое собственное название: Visits (Посещения), Visitors (Посетители) и Unique Visitors (Уникальные посетители). Очень раздражает!
Как отрасль, веб-аналитика развивалась естественным образом. Каждый поставщик либо создавал собственные метрики, либо использовал стандартные метрики и видоизменял их, называя как-то иначе. Это непоследовательность именования усложняет сопоставление данных.
Ниже приведены три определения коэффициента конверсии, которые я получил от различных поставщиков инструментов веб-аналитики.
•	Конверсия: Объем заказа / Количество уникальных посетителей
•	Конверсия: Число заказов / Количество посещений
•	Конверсия: Число заказанных единиц / Количество кликов
Что? Число заказанных единиц / Количество кликов? Пристрелите меня...
Итак, прежде чем остановить свой выбор на конкретном инструменте веб-аналитики, потратьте некоторое время и попросите поставщиков дать точное для сравниваемых метрик. Зачастую это поможет объяснить расхождения.
От некоторых поставщиков добиться определения может быть трудно. Слыша такой вопрос, поставщики становятся скрытными, замкнутыми или даже смущенными. Возможно, их придется упрашивать. Не стесняйтесь делать это.
№5: крепкий орешек: разбиение на сеансы
Разбиение на сеансы — это процесс анализа серий обращений или запросов к вебсайту и выявление посещений, выполненных одним и тем же браузером. Проблема в том, что различные поставщики решают эту задачу разными способами.
Рассмотрим следующий пример: я захожу непосредственно на сайт www. recovery.gov и вижу несколько страниц. Затем я обращаюсь к сайту Google и выполняю поиск и, наконец, возвращаюсь в www. recovery. gov. Все это происходит в течение нескольких минут.
В некоторых аналитических инструментах весь этот процесс будет считаться одним посещением, поскольку выполняется менее чем за 29 минут. В то же время другие инструменты будут считать его двумя посещениями, поскольку я обратился к поисковому механизму, а затем вернулся в сайт. Некоторые поставщики будут закрывать сеансы по истечении 29 минут бездействия, а другие будут это делать по истечении 5 минут. Теперь понимаете, насколько неоднозначное определение сеансов усложняет сопоставление данных?
Еще одна распространенная проблема возникает, когда одни инструменты устанавливают “максимальное время истечения сеанса” равным 30 минутам, а другие задают этот предел равным 12 часам или вообще не устанавливают его. Таким образом, длительные посещения сайта могут отображаться как одно общее посещение или одно посещение, разбитое на десять частей.
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 179
Проверьте этот важный процесс, поскольку она оказывает влияние на самую важную метрику из всех:
•	количество посещений.
№6: постоянный привод — конфигурирование параметра URL-адреса
Жизнь была такой безмятежной, когда все сайты были статичными. URL-адреса были простыми:
www.bestbuy.com/video/hot_hot_hottie_hot.html
Любой инструмент веб-аналитики мог без труда распознать посещения данной страницы и, следовательно, подсчитать просмотры страницы. Но затем Интернет стал динамическим, и теперь URL-адреса выглядят подобно следующему:
www.bestbuy.corn/site/olspage.j sp?id=abcat0800000&type=category
Это — страница Best Buy для категории Phone (Телефоны), а страница конкретного телефона имеет следующий вид:
www.bestbuy.com/site/olspage.jsp?id=1205537515180&skuld=8793861&type=product
Видите дополнительные параметры? Все они расположены после вопросительного знака. Последний пример демонстрирует URL-адрес страницы этого же телефона, но при клике на вкладке дополнительных сведений о телефоне:
www.bestbuy.corn/site/olspage.jsp?sku!d=8793861&productCategoryId=
abcat0802001&type=product&tab=7&id=12055375151
Проблема в том, что хотя инструменты веб-аналитики стали совершеннее и, вероятно, могут распознать первую страницу (страницу категории телефонов), следующие две страницы не столь понятны. Они содержат параметры отслеживания или системные параметры. Одним словом, мусор. Поэтому теперь нужно садиться и тратить время на документирование всех дополнительных параметров в URL-адресе, т.е. skuld, productCategoryld, type, tab и id.
Некоторые из этих параметров, такие как skuld, productCategoryld и tab, делают веб-страницу уникальной. То есть их присутствие и значения определяют уникальность данной страницы. Так, skuld=87 93861 представляет один телефон, a skuld=8824739 — другой.
Но будут и такие параметры, которые не имеют никакого смысла с точки зрения веб-аналитики. Например, совершенно неважно, присутствует параметр type=product в URL-адресе или нет. Некоторые из этих фрагментов информации стоит игнорировать, другие можно игнорировать на собственный страх и риск.
В результате инструменту веб-аналитики трудно собрать воедино все эти фрагменты и правильно подсчитать количество просмотров страниц. Каждый аналитический инструмент обладает собственным способом выявления и обновления настроек для распознания уникальных просмотров страниц и игнорирования лишней информации. Если хотите сопоставить данные, вам придется обеспечить одинаковое конфигурирование всех инструментов.
180	Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
Если отслеживать действия с мультимедийными элементами, используя отслеживание событий (как было описано ранее в этой главе) в одном инструменте и генерируя “ложные просмотры страниц” в другом, поскольку он не поддерживает просмотр событий, полученные значения никогда не совпадут.
№7: проблема крупных сайтов — конфигурирование параметров кампании
При наличии множества кампаний (посредством электронной почты, филиалов, платного поиска, отображения, мобильных и т.п.) совершенно необходимо правильно снабжать кампании дескрипторами и корректно конфигурировать инструменты веб-аналитики. Это необходимо для обеспечения правильного создания отчетов о проводимых кампаниях, сообщения о ссылающихся сайтах и учета прибыли и конверсий. Как правило, эта задача стоит перед крупными компаниями.
Приведу простой пример. Поиск Omniture в Yahoo! приводит к следующей ссылке:
www.omniture.сот/static/278?s_scid=680217 60000000030 9&clicksource= standard&OVRAW=omniture&OVKEY=omniture&OVMTC=standard&OVADID=
4822371011&OVKWID=130976483511
Этот же поиск, выполненный в Google, приводит к ссылке:
www.omniture.com/static/278?s_kwcid=omniture|2109240905&s_scid= omniture|2109240905
Обратите внимание, что компания Omniture проделала огромную работу, снабжая свои кампании дескрипторами. Предположим, что для решения задач вебаналитики компания использует Webtrends и Google Analytics. Это означает, что ее аналитик должен сконфигурировать оба инструмента со всеми параметрами кампаний, иерархиями и всего прочего. Это гарантирует, что когда аналитик кликнет на вкладке “Оплаченный поиск” в том или ином инструменте, отчет об этих кампаниях будет создан правильно.
Эти действия придется повторить для филиалов, кампаний посредством электронной почты, отображаемой рекламы и других проводимых кампаний. При использовании двух инструментов это придется проделать дважды. При этом каждый из инструментов может принимать эти данные по-разному. В Webtrends их может потребоваться поместить в URL-адрес, в Coremetrics — в cookie-файлы, а в Google Analytics этой цели может служить видоизмененный тег JavaScript.
Одним словом, определение всех этих параметров — отнюдь не прогулка по парку.
№8: тайный ангел — выборка данных
Я уже описывал выборку данных ранее в этой главе. Отбор данных можно выполнять в источнике (вообще не собирать данные) или же во время выполнения (собирать все данные, но отбирать сеансы/посещения). В любом случае следует применять один вид отбора данных во всех инструментах веб-аналитики.
Беда в том, что у нас редко имеется выбор, поскольку часто алгоритм отбора данных жестко встроен в аналитические инструменты. В этом случае придется про
Г лава 4  Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 181
сто смириться с тем, что все, никакие или некоторые из данных никогда не будут совпадать.
Тем не менее, следует выполнить исследование и убедиться, что поставщики откровенны с вами. Получив информацию от поставщика, обязательно соответствующим образом скорректируйте свои ожидания в отношении согласования данных.
№9: порядок следования дескрипторов
Порядок следования дескрипторов, будучи последним в контрольном списке, не является и сильно значимым. Но в интенсивно посещаемых или в значительной мере загруженных веб-сайтах порядок следования дескрипторов также оказывает влияние на расхождения в данных.
При загрузке веб-страницы дескрипторы загружаются в последнюю очередь. В действительности это очень хорошо. Ваши дескрипторы должны всегда располагаться непосредственно перед дескрипторами <body>. При наличии более одного дескриптора они выполняются в том порядке, в каком реализованы.
Иногда на страницах, содержащих очень много материалов, дескрипторы могут не выполняться. Это происходит потому, что пользователь успевает кликнуть для перехода вперед, или же вследствие наличия значительно видоизмененного дескриптора, который стал слишком громоздким и теперь не позволяет другим, более изящным дескрипторам загрузиться в отведенный промежуток времени.
Если этот дополнительный объем проверки все же необходим, поменяйте порядок следования дескрипторов и посмотрите, устранит ли это проблему. Порядок следования дескрипторов может определять последний процент расхождения в данных.
Теперь понимаете, что я имею в виду, призывая сохранять моногамию?
Выполняйте согласование данных, когда это требуется — теперь вы знаете, как это делать. Но в общем случае я рекомендую принимать данные в том виде, каком они будут получены. Если данные двух инструментов различаются в пределах 10 процентов, просто двигайтесь дальше и приступайте к анализу.
Глава 5
Ключ к славе: измерение успеха
В этой главе...
> Сосредоточение на “действительно критичных элементах”
> Пять примеров действенных ключевых показателей эффективности конечных результатов
> Выход за рамки коэффициентов конверсии
> Измерение макро- и микроконверсий
> Квантификация экономического эффекта
> Измерение успешности сайта, не связанного с электронной коммерцией
> Измерение показателей веб-сайтов типа “бизнес для бизнеса”
Д ы, аналитики, часто не удостаиваемся любви, уважения и фи -J VL нансирования, которых заслуживаем, поскольку в недостаточной степени измеряем один важный аспект: конечные результаты. Поскольку мы располагаем множеством данных, то увлекаемся составлением отчетов о посещениях, времени и повторных посещениях. Но эти метрики интересуют только нас. Боссов же интересует нечто значительно более простое: что Интернет дает нам сегодня?
В этой главе освещается искусство и наука измерения конечных результатов функционирования веб-сайтов. В ней рассматриваются очевидные аспекты (да, именно конверсии!), а также нюансы, выходящие за рамки коэффициентов конверсии сайтов электронной коммерции. Она расширит ваш образ мышления с учетом других показателей успеха, таких как измерение общей экономической значимости вашего веб-сайта для бизнеса.
184 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Позвольте мне начать с истории из личного опыта, которая иллюстрирует важность сосредоточения на конечных результатах. Я чувствовал себя чрезвычайно счастливым, поскольку имел работу с полной занятостью, а также хорошую стартовую площадку (тогда я работал в компании Market Motive, Inc.) и получал множество многообещающих предложений из стран по всему миру. В результате в любой из дней свободное время для ведения блога у меня появлялось только далеко за полночь.
Поэтому я отправлялся к жене и говорил: “Дорогая, я попишу еще несколько часов”. Моя любящая жена, которая очень беспокоилась о моем здоровье, отвечала: “Ложись в постель. Тебе нужно отдохнуть”. Мне хотелась, чтобы мой босс (жена) согласилась предоставить нужные (мне) ресурсы. Поэтому я пытался донести до нее, насколько важна эта работа и возражал “Ты же понимаешь, что я занят важным делом?”
И слышал в ответ: “Отправляйся в кровать”.
Сколько раз вам приходилось вести подобные беседы со своим боссом или кем-либо из высшего руководства? Первая тактика, к которой мы прибегаем, когда добиваемся получения чего-либо дополнительно — подчеркивание важность проекта. Но она никогда не срабатывает. А теперь вернемся к истории, с которой я начал.
Я еще не был готов сдаться. Поэтому я снова обратился к жене, на этот раз вооружившись данными. В конце концов, данные перевешивают все, не так ли? Я сказал: “А ты знаешь, что за последние 30 дней мой блог посетили 79 631 посетителей из 176 стран? В том числе из Судана, Монголии, Панамы и Того!”
И услышал в ответ: “Замечательно; отправляйся в кровать”.
Вижу улыбку на вашем лице. Вы наверняка тоже пытались убедить своего босса подобным образом. Чтобы доказать необходимость поддержки вы присылали им отчеты Omniture о посетителях, числе просмотров страниц на одного посетителя и росте числа посетителей. И никакого эффекта, не так ли? Причина проста. Эти значения могут иметь определенный смысл для вас, но очень мало значат для исполнительного директора. Посетители все еще остаются очень расплывчатым понятием, и в глубине души ваш босс не может полностью полагаться на эти данные. Поэтому к нашему большому удивлению стопки отчетов и прекрасные презентации PowerPoint оказываются не в состоянии убедить руководство.
Мне нужно убедить своего босса (супругу), но так, чтобы она смогла оценить эффективность и значимость. Поэтому я напряг свои мозги: почему я веду блог? Какую пользу мой бизнес получает от блога? Ну, хорошо, я не занимаюсь рекламой или консультациями, за которые люди могли бы платить, и не занимаюсь никакой деятельностью, связанной с электронной коммерцией. Тем не менее, мой блог служит определенным целям. Я определил четыре цели: более быстрое выполнение заданий клиентов, расширение моей известности, получение большего количества перспективных предложения и увеличение количества подписчиков на RSS. Я определил эти цели в своем инструменте веб-аналитики наряду с целевыми значениями (Goal Values) и это является ключевым фактором. Результат проделанной работы представлен на рис. 5.1.
Г ЛАВА 5  Ключ к славе: измерение успеха 185
Export * 1ЕЗЕгт«1 со Add to O«*Wxj*rd	AiV»l> »
Goals Overview
GoalConver>iom
ИИ
April 20
Visitors completed 2,660 goal conversions
x/V-Z\A, 642 conversions, Goal 1: AH Posts
vaA/V\ 1,217 conversions, Goal 2: About
хА/лЛд 338 conversions. Goal 3: Speaking Engagements
463 conversions, Goal 4: Subscribers
Goal Performance
Goal Conversion Rate
5.24% Goal Conversion Rate view full report
Total Goal Value
U.8MB0
«2.О0вИ
$26,210.00 Total Go* Value view Kill report
Рис. 5.1. Цели, целевые значения и экономический эффект
Я вернулся к супруге и сказал: “Ты должна позволить мне заняться блогом, поскольку за последние 30 дней он принес общий экономический эффект в размере 26 210 долларов”.
Следует пауза, а затем ответ: “Работай интенсивнее”.
Видите изменение? Представляя конечные результаты, приносимые веб-сайтом, я предоставил своему боссу (в данном случае супруге) нечто осязаемое, нечто, что влияет на наше благосостояние, нечто, что она смогла использовать при принятии своего решения. В этом и состоит достоинство измерения конечных результатов и доведения их до сведения тех, кто принимает решения. В результате ход беседы изменяется с “Я вас больше не задерживаю” на “Как я могу помочь в достижении еще большего успеха?”
Вычисление экономического эффекта — очень мощный способ достижения этой цели. Методология несколько подробнее описывается далее в этой главе.
Напоследок, чтобы быть до конца честным (и не заслужить порицания), я должен сказать, что в действительности моя супруга ответила: “Сейчас отправляйся в постель, а утром подумай, от какой из своих работ тебе следует отказаться, чтобы сберечь здоровье и добиться большего экономического эффекта от блога”. Она — лучшая жена в мире, и мне очень повезло, что она у меня есть.
186 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Сосредоточение на "действительно критичных элементах”
Каждая история об успешном применении веб-метрик начинается с простого вопроса: “Зачем вы существуете?”
Ну, хорошо, не вы. Вопрос сводится к тому, зачем существует ваш бизнес (или некоммерческая организация). В мире, в котором мы располагаем большим объемом данных, чем это было предусмотрено самим создателем, часто легко оставить этот вопрос без внимания и просто заняться метриками генерации отчетов. В конце концов, их так легко определять.
Во время работы в компании Intuit я усвоил важный принцип, который ведет свое происхождение из мира Six Sigma/Process Excellence: сосредоточивайте внимание на нескольких действительно критичных элементах, а не на множестве не имеющих значения.
Это принцип стимулирует сосредоточение и, что еще более важно — сосредоточение на нескольких действительно важных вещах. Процесс начинается с задания себе ряда вопросов, которые могут прояснить наиболее важные факторы данного бизнеса.
•	Какова наиболее важная задача, решению которой служит ваш веб-сайт, со стратегической точки зрения?
•	Если бы единственная метрика могла выявлять, находится ли ваш бизнес в критичном состоянии, какой бы она была?
•	Какие метрики сообщат, что три бизнес-приоритета, на достижение которых направлены ваши действия, действительно оказывают влияние?
•	Разделяете ли вы понятия хорошо бы знать и нужно знать?
•	Если бы у вас имелось 100 долларов, которые нужно было бы разделить между всеми видами активности в среде Интернета, как бы выглядело это распределение? Кто бы получил наибольшее капиталовложение?
•	Какова наибольшая угроза вашему существованию, и откуда известно, что она уже приносит вред?
Эти жизненно важные вопросы положат начало разговору с высшим принимающим решения руководством вашей компании. По окончании этого опроса вы определите две-три метрики, важность которых на голову выше важности всех остальных. Эти две-три метрики и являются вашими действительно критичными метриками. Почти всегда они будут уступать по значимости метрикам конечного результата. Чтобы понять цель своего существования, нужно разобраться, какие задачи вы решаете, и это неизбежно приводит к конечным результатам. Если конечные результаты не удается определить, необходимо самым строгим образом проверить, правильно ли вы ответили на перечисленные выше вопросы.
Действительно критичные метрики столь важны, поскольку организации в целом они указывают фокус приложения усилий и направление общего движения. Они устраняют какую-либо путаницу. Они помогают обеспечить, чтобы каждый
Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха 187
сотрудник компании знал, в каком направлении она движется, открывая линию прямой видимости от того, что измеряется, к тому, что важно для компании.
Не следует использовать более трех-четырех действительно критичных метрик. Наличие более четырех таких метрик свидетельствует о том, что вы выполнили свою работу недостаточно хорошо. Вернитесь назад и попытайтесь снова.
Чтобы вас воодушевить, приведу пример, о котором узнал от Даниэля Котлара (Daniel Cotlar), одного из высших руководителей Blinds. com. Даниэль и я делали доклад на одной конференции. В своем докладе он сообщил, что для Blinds. com наиболее важной была “Валовая маржа на одного посетителя” (Gross Margin per Visitor) (рис. 5.2).
Рис. 5.2. Действительно критичный показатель: метрика валовой маржи на одного посетителя
Я вынужден признать, что это меня шокировало. До тех пор мне не встречалась ни одна компания, которой бы удалось свести действительно критичные факторы к одной метрике.
Выгода для Blinds. com достаточно очевидна: любому в компании было совершенно ясно, какую задачу они решают. То есть при принятии решений в области маркетинга, получения трафика, человеческих ресурсов, систем или продуктов каждое лицо отвечало на один простой вопрос: “Как это повысит нашу валовую маржу на одного посетителя?”
Подобное сосредоточение внимания поразительно действенно и эффективно. Из приведенного графика видно, что на протяжении двух лет значение метрики уверенно повышается.
Конечно, Blinds. com использовала и другие метрики, такие как “Коэффициент повторных посещений/Рекомендаций”, “% завершенных продаж посредством самообслуживания”, “% продаж приватной марки”, “Коэффициент уходов” и “Коэффициент конверсии образцов в заказы”. Каждая из этих метрик прямо соотносится с единственной метрикой, на оптимизацию которой направлена вся деятельность. Если метрика не была прямо связана с основной, от нее следовало отказаться.
Для конкретного вида бизнеса возможно и не удастся ограничиться одной действенной метрикой. Тем не менее, попытайтесь. Если это вам не удастся, знайте,
188 Г лава 5  Ключ к славе: измерение успеха
что количество критичных метрик не может равняться 20. Их не может быть даже 7. Если желаете сконцентрировать усилия при ведении бизнеса, количество метрик нужно свести до нескольких — оптимальным числом является четыре или меньше.
Пять ПРИМЕРОВ ДЕЙСТВЕННЫХ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
ЭФФЕКТИВНОСТИ КОНЕЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
Чтобы закрепить понятие конечных результатов, в этом разделе мы выйдем за пределы очевидных вещей, приходящих на ум, когда речь заходит о конечных результатах. Я надеюсь помочь читателям действительно осознать значимость для бизнеса ключевых показателей эффективности (key performance indicators — KPIs).
Коэффициент выполнения задачи
Коэффициент завершения задачи — процентная доля посетителей веб-сайта, которые считаются выполнившими основную цель своего посещения. Слишком часто мы сосредоточиваем свое внимание на электронной коммерции и метриках потока кликов. Как я уже говорил в главе 1, большинство посетителей не будут осуществлять конверсию в онлайновом режиме, и даже в случае веб-сайта электронной коммерции они могут посещать его вовсе не с целью приобретения чего-либо. Вместо того чтобы, исходя из данных потока кликов, гадать, выполнили ли посетители поставленные задачи, можно использовать опросы по выходу из сайта. Эти опросы позволят посетителям предоставить вам качественное представление о том, удалось ли им достигнуть своих целей.
Получение этого качественного представления переносит внимание с того, зачем вы построили веб-сайт, на то, что вам желательно, чтобы люди делали в нем. Это проливает свет на то, что людям удается сделать, и что они не могут.
Данные опросов помогают активно вовлекать клиентов в процесс определения приоритетов при сосредоточении усилий на совершенствовании веб-сайта.
Распределение поиска
Распределение поиска — это процентная доля трафика, поступающего из поисковых механизмов по сравнению с трафиком основных конкурентов.
Вы выполняете поисковую оптимизацию и вкладываете средства в оплаченные поиски. Возможно, медленное, но постоянное увеличение объема трафика из поисковых механизмов или обусловленного определенными ключевыми словами вас устраивает. Но как насчет конкурентов? Как у них обстоят дела, в частности, по сравнению с вами?
Инструменты, подобные Hitwise, Compete и Google Insights for Search, помогают вычислить эту фантастическую метрику конечных результатов. Например, может оказаться, что хотя увеличение трафика составляет 5 процентов в месяц, у конкурентов оно достигает 25 процентов в месяц. Или, несмотря на то, что вы внесли изменения в ключевые слова торговой марки, при этом позиции значительно были утрачены в области общих ключевых слов или ключевых слов, связанных с категориями.
Г лава 5  Ключ к славе: измерение успеха 189
С другой стороны, в данном случае конечный результат определяется не прибылью. Конечный результат состоит в том, чтобы стратегия получения поискового трафика обеспечивала те преимущества, которые должна. Если это не так, легко определить, что следует исправить.
Лояльность и недавность посетителей
Лояльность посетителей измеряет распределение количества посещений по посетителям сайта. То есть она отвечает на следующий вопрос: “Сколько раз Авинаш посетил мой веб-сайт?” Недавность измеряет интервалы между двумя посещениями одного и того же посетителя. Иначе говоря, она отвечает на вопрос: “Авинаш посетил мой сайт вчера, но когда он посетил его в последний раз до этого?”
Мне нравятся обе эти взаимосвязанные метрики, поскольку они измеряют поведение посетителя и долгосрочное влияние веб-стратегии. Они показывают, достигается ли конечный результат построения долгосрочных отношений с данной особой. Заставить кого-либо один раз посетить веб-сайт и прочесть статью или купить что-либо достаточно трудно. Но действительную сложность представляет создание на веб-сайте ценного предложения, которое заставляет кого-либо возвращаться на него снова и снова.
Лояльность и недавность посетителей — фантастические конечные результаты, достойные изучения, поскольку они помогают оценить истинную ценность вебсайта.
Метрика "Подписчики RSS/Каналов”
Метрика “Подписчики RSS/Каналов” измеряет общее количество людей, которые подписались на рассылку RSS вашего веб-сайта или блога.
Каналы RSS (что означает “really simple syndication” (действительно простое распространение)) начали приобретать популярность с появлением блогов, но теперь стали вездесущими. Например, можно перехватить канал CNN и получать только те типы новостей, которые интересуют, или же перехватить канал веб-сайта изготовителя своего беспроводного маршрутизатора и узнать, когда была выпущена последняя программная заплата, чтобы поддерживать свое оборудование на современном уровне.
Измерение метрики подписчиков каналов очень важно, поскольку контент сайта потребляется вне сайта, в средствах чтения каналов, которые могут быть ориентированными на Интернет или на программное обеспечение. Как правило, эта активность невидима инструменту веб-аналитики.
Метрика подписчиков каналов — фантастическая метрика конечного результата, поскольку она измеряет поведение наиболее проверенной и ценной аудитории — тех, кто сам извлекает контент из сайта, вместо того, чтобы вам ломать голову о том, как их найти и всучить им этот контент!
190	Г лава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Метрика “% важных выходов”
Метрика “% ценных выходов” измеряет процент людей, которые покидают ваш веб-сайт, кликая на чем-то, представляющем для вас ценность.
Использование выходов из веб-сайта в качестве метрики конечного результата может показаться странным. Но подумайте о веб-сайте “желтых страниц”, вебсайте контента, поддерживаемом за счет отображения рекламных баннеров, или даже о блоге, который рассчитывает на получение прибыли за счет отчислений из AdSense. В каждом из этих случаев выход посетителя из веб-сайта посредством клика на бизнес-листинге (содержащем ссылочный код!) или на листинге AdSense является желательным конечным результатом.
Таким образом, существуют плохие выходы, когда люди просто отказываются от услуг вашего сайта, и хорошие выходы, когда люди покидают сайт, кликая на предложенных им опциях. Следует понимать сущность этих двух типов выходов и отслеживать хорошие типы в качестве конечных результатов, которые ведут к действиям.
Большинство инструментов веб-аналитики поставляются с встроенными функциями для отслеживания внешних ссылок. Если ваш инструмент не предоставляет эту функциональную возможность, ее достаточно легко реализовать самостоятельно. Для этого достаточно добавить событие onclick, которое будет перехватываться инструментом веб-аналитики. Как только посещения, завершившиеся кликом на ценной внешней ссылке, отобраны, их можно сегментировать. Это позволит проанализировать источники поступления трафика, особенности контента, который интересует этих посетителей, и то, что именно они искали на вашем сайте. Понимание этого поведения поможет лучше понять особенности трафика и оптимизировать сайт и кампании.
Одним словом, проявляйте гибкость мышления по поводу того, какие виды конечных результатов можно измерить, поскольку ваш выбор определит виды анализа, выполняемые вашей командой, и ценность выводов, которые они получат. Надеюсь, что эти пять примеров вдохновят вас на то, чтобы мыслить нестандартно.
Выход ЗА РАМКИ КОЭФФИЦИЕНТОВ КОНВЕРСИИ
В главе 3 читатели узнали не только определение коэффициента конверсии, но и нюансы выбора подходящего знаменателя: посещений или посетителей. Лично я рекомендую останавливать свой выбор на посетителях.
Хотя понятие конверсии применимо и к веб-сайту, не связанному с электронной коммерцией, в этом разделе внимание будет сосредоточено на метриках, которые выходят за ограниченные пределы коэффициента конверсии при определении возможностей улучшению практических итогов деятельности.
Отказ от товарной тележки и оплаты
Прежде чем кто-либо выполнит конверсию на вашем сайте, им нужно пройти процесс оплаты. Но еще до оплаты их нужно убедить добавить ваш товар в товарную тележку.
Г лава 5  Ключ к славе: измерение успеха 191
Я делают особый упор на измерении коэффициента отказов, поскольку в действительности он отражает следующее: количество людей, которые согласились приобрести товар на вашем сайте, а затем отказались от этого. Ваша задача — выяснить, где и почему происходит отказ. Элегантность использования этой метрики в том, что она позволяет повысить прибыть не за счет затраты больших средств на рекламу или маркетинг, а путем исправления нескольких незначительных элементов на своем сайте.
Многие инструменты веб-аналитики измеряют общее количество отказов во время процесса приобретения — т.е. число посетителей, которые добавили что-то в свою тележку, минус число тех, кто полностью выполнил процесс оплаты. Математически такой подсчет точен, но, судя по моему опыту, он осложняет анализ и сосредоточение внимания на улучшениях.
Вместо этого необходимо измерять два следующих различных коэффициента.
•	Отказ от товарной тележки (в процентах). Этот коэффициент равен 1 минус отношение общего количества посетителей, которые начали процесс оплаты, к общему числу кликов добавления товара в тележку.
•	Отказ от оплаты (в процентах). Этот коэффициент равен 1 минус отношение общего количества посетителей, которые полностью выполнили процесс оплаты, к числу людей, которые приступили к оплате.
Раздельное измерение этих коэффициентов позволяет эффективнее определять направление сосредоточения усилий.
Начнем с рассмотрения отказа от оплаты. На большинстве веб-сайтов в процессе оплаты участвуют всего две-три страницы, а иногда и меньше. Измерение отказа от оплаты позволяет понять, сколько людей изменило свои намерения на этих двух-трех страницах, и, имея дело со столь небольшим количеством страниц, можно быстро выяснить, что нуждается в исправлении. Возможно, страницы слишком длинные, процесс требует выполнения слишком большого числа шагов или соответствующие кнопки плохо видны.
Отказ от тележки помогает оценить эффективность усилий по товароведению, прилагаемых к сайту. Он показывает, что люди вначале соглашаются сделать покупку, добавляя что-либо в тележку, а затем отказываются от этого намерения. Хотя от начала оплаты отделяет всего один клик (на кнопке “Начать оплату”), может существовать множество причин, почему люди в действительности не начинают этот процесс. Для выяснения причин можно сосредоточить внимание на поведении посетителей непосредственно перед использованием тележки: какие страницы были просмотрены, какие кампании привлекли посетителей, какие товары они добавили в свои тележки, и т.п. Отказ от тележки — значительно более трудная для понимания и разрешения проблема. Поэтому каждый элемент лучше рассматривать отдельно.
Любое улучшение любой из этих двух метрик коэффициента отказа непосредственно приведет к повышению ваших доходов.
192 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Дни и посещения, необходимые для совершения покупки
Многие предприятия, действующие в Интернете, убеждены, что любое посещение — это возможность выполнения конверсии. Реальность же такова, что подобно тому, как лишь немногие готовы сделать предложение руки и сердца на первом же свидании, большинству требуется несколько свиданий для принятия серьезного решения. Посетители сайта могут ничего не приобрести во время самого первого посещения, и это совершенно нормально.
Количество дней, необходимых для приобретения, показывают распределение числа дней, которые требовались кому-либо для совершения покупки на вашем веб-сайте. Посещения, требуемые для приобретения, показывают количество посещений, выполненных до момента совершения покупки. Каждая из этих метрик помогает оценить период времени, который требуется кому-либо для совершения покупки на сайте. Исходя из этих данных, нужно будет изменить маркетинговую политику, систему сообщений и призывы к действию.
Например, если для совершения покупки требуется несколько дней, следует уделить повышенное внимание на предоставлении большего объема информации посетителям, чтобы облегчить им проведение исследования и принятия решения о покупке в удобном для них темпе. Если просто подталкивать их к приобретению, это не приведет ни к чему хорошему. С другой стороны, если временной период короткий, значит, покупка совершается более спонтанно, и у вас появляется возможность экспериментирования с ценовыми стратегиями или иными подобными аспектами.
Перекрытие этих двух отчетов может позволить сделать выводы по анализу, приводящие к действиям. Если посетителю для совершения покупки требуется пять посещений в течение одного дня, это свидетельствует о совершенно ином процессе размышлений посетителя, чем при пяти посещениях в течение семи дней.
Средний объем заказа
Может ли повышение коэффициента конверсии сопровождаться снижением прибыли? Конечно. При получении 200 заказов от 10 000 уникальных посетителей коэффициент конверсии составляет 2 процента. Но если уменьшить трафик до 100 уникальных посетителей и получить от них 20 заказов, коэффициент конверсии составит 20 процентов. Это огромное улучшение, но, как правило, прибыть от 20 заказов меньше прибыли от 200 заказов.
Поэтому коэффициенту конверсии требуется идеальное “обрамление” для обеспечения подходящих типов проверки и компромиссов. Как было показано в предыдущем сценарии, прибыль очень хорошо подходит на эту роль. Но я предпочитаю использовать средний объем заказа, поскольку эта метрика — более подходящая отправная точка углубленного анализа для получения выводов.
Средний объем заказа — простая метрика. Она вычисляется путем деления общего объема прибыли на общее число полученных заказов. Пример возможных видов корреляционного анализа приведен на рис. 5.3.
Г ЛАВА 5  Ключ к славе: измерение успеха 193
Рис. 5.3. Сравнение трендов коэффициента конверсии и среднего объема заказа
На этом рисунке можно наблюдать подъемы и спады диаграмм коэффициента конверсии и среднего объема заказов за одни и те же периоды времени. При сравнении этих диаграмм обратите внимание на обратную зависимость между коэффициентом конверсии и средним объемом заказа. Судя по всему, размещение наибольших заказов по времени совпадает с наименьшим уровнем коэффициента конверсии.
Эти корреляции не позволяют выявить причинно-следственную связь. Для ее установления необходимо собрать больше данных и провести дополнительные исследования. В данном случае углубленное изучение источников трафика (источников, из которого пришли те, кто осуществил конверсию) и кампаний показало, что данная компания столь скверно занималась маркетингом, что каждый раз, когда она тратила денежные средства на привлечение трафика, дела компании шли ужасно. Следовательно, трафик, который действительно обеспечивал конверсию, не требовал затраты огромных денежных средств. Когда маркетологи перестали вмешиваться, средний объем заказа — и общая прибыль — действительно существенно возросли.
Как легко догадаться подобный анализ помог компании пересмотреть свои основные представления о маркетинге и продажах.
Основная цель (определение конвертируемого)
Одно из наибольших препятствий на пути принятия оптимальных решений для веб-сайта электронной коммерции — плохое понимание имеющихся возможностей.
194 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Предположим, 100 посетителей приходят на сайт и 2 из них осуществляют конверсию. Эго дает коэффициент конверсии равный 2 процентам. Вы дисциплинировано докладываете об этом коэффициенте своему руководству. Вначале они огорчаются, но затем ухватываются за 98 посетителей, которые не осуществляют конверсию. Вы получаете походный приказ: “У нас имеются огромные возможности. Мы добились конверсии только от двух посетителей. Разве трудно добиться конверсии от еще 10 из этих 98? Добейтесь этого!”
Чего не понимают те, кто принимает решения, и что вам не удалось довести до их сведения, так это то, что из этих 98 посетителей не все зашли на сайт с целью приобретения чего-либо, а некоторые из них никогда ничего не купят. Потенциальная возможность значительно меньше 98. Задача состоит в том, чтобы понять, почему 100 человек посетило веб-сайт, а затем вычислить размер круга потенциальных возможностей (количества посетителей, которые хотя бы гипотетически являются конвертируемыми).
Эго можно сделать за счет анализа контента, потребляемого посетителями вебсайта. Например, 20 процентов посетителей пришли в поисках работы, 20 — загрузили пресс-релизы, а последние 60 процентов обратились к страницам товаров. Итак, вот к какому выводу мы приходим: по предварительной оценке размер круга возможностей равен не 98, а только 60.
К подобному выводу можно было бы прийти также с использованием опроса при выходе из веб-сайта, в котором нужно было бы спросить людей об их основной цели. Им можно задать простейший вопрос: “По какой причине вы пришли сюда?” Ответы в ходе опроса позволят создать диаграмму, подобную показанной на рис. 5.4.
Основная цель посетителей веб-сайте
Рис. 5.4. Причины прихода посетителей в веб-сайт
Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха 195
Опрос позволяет получить значительно более твердое представление о намерениях посетителей. Легко видеть, что люди, которые посетили сайт, чтобы узнать о возможностях инвестирования в вашу компанию (7%), пришли не для того, чтобы что-то покупать. Это же относится к тем, кто пришел в поисках технической поддержки или предложений работы.
Понятно, что те 18 процентов посетителей, которые в качестве основной цели указали “Покупка”, входят в круг потенциальных возможностей. Сюда же можно отнести те 30 процентов, которые посетили сайт всего лишь с исследовательской целью (они хотели выполнить покупку в сети или просто получить дополнительные сведения, но, возможно, их удастся убедить купить что-либо). Таким образом, реальная потенциальная возможность составляет только 48 процентов посетителей.
Эта информация помогает руководству лучше осознать масштаб потенциальных возможностей и признать, что в действительности вы обеспечиваете конверсию более чем 2 процентов посетителей!
Круг потенциальных возможностей каждой компании будет различным, и его вычисление нужно выполнять по различным правилам. Очень важно определить потенциальные возможности, довести их до сведения руководства, а затем вместе с маркетологами трудиться над реализацией рабочей стратегии.
Измерение макро- и микроконверсий
Концепции макро- и микроконверсий действительно просты, изящны и они изменят представления об измерении успеха.
В предыдущем разделе я вскользь намекнул о той важности, какую придаю пониманию всех причин посещения веб-сайтов. Ни один веб-сайт на планете не существует ради достижения единственной цели. Поэтому нам не удастся в полной мере выполнить анализ, сосредоточивая внимание только на общем коэффициенте конверсии веб-сайта, поскольку он не позволяет охватить всю картину.
Независимо от цели, для достижения которой существует ваш веб-сайт, люди приходят в него по разным причинам. Конечно, ваш веб-сайт был построен для ведения электронной коммерции, но учитываете ли вы следующее? Люди приходят в него, чтобы ознакомиться со спецификациями, а затем приобрести товар на сайте Amazon. com. Или же они приходят, чтобы загрузить последние программные заплаты. Или в поисках работы. Либо для сравнения товаров и услуг, которые собираются приобрести в сети.
Поэтому от всего сердца я рекомендую следующее: сосредоточивайте внимание на измерении макроконверсий (общих конверсий), но для достижения полного понимания выявляйте и измеряйте также микроконверсии.
Между прочим, говоря о конверсии, я имею в виду не только конверсию в области электронной коммерции! Позднее в этом разделе мы рассмотрим конверсии применительно к нескольким веб-сайтам, не связанным с электронной коммерцией.
Хотите знать, как подступиться к решению этой задачи? Уверен, что да. На рис. 5.5 показано то, что мы обычно делаем, и вопросы, которые редко задаем.
196 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Трафик к ввб-сайту
Рис. 5.5. Типичное заблуждение аналитика или маркетолога
Вы измеряете конверсию (заказы, представленные лиды, загрузки, пожертвования, присвоения виджетов и т.п.), но игнорируете 98 процентов трафика, который никогда не приведет к конверсии, поскольку эти посещения продиктованы причинами, отличными от рассмотренных ранее. Так действительно ли мы должны игнорировать эти посещения? Нет!
Ваш веб-сайт все же выполняет эти другие задачи. Он помогает людям получить поддержку. Он помогает им искать нужные товары. Помогает находить работу, распечатывать путеводители к вашим магазинам розничной торговли, получать информацию об инвесторах и решать множество других задач! Почему бы не измерить успех веб-сайта при выполнении этих других задач, чтобы получить полное представление о влиянии данного сайта?
Одна основная цель сайта — макроконверсия. Но все остальные задачи, выполняемые сайтом, образуют микроконверсии (см. рис. 5.6).
Трафик к веб-сайту
Рис. 5.6. Макро- и микроконверсии в типичном сайте электронной коммерции
Ура! Только что вы предоставили своему руководству полную картину успеха вашего веб-сайта. И при этом доказали, что являетесь настоящим “бриллиантом”, поскольку измеряете успешность достижения целей всех посетителей своего вебсайта. А это знание бесценно.
Примеры макро- и микроконверсий
Ряд конкретных примеров различных веб-сайтов и макро- и микроконверсий должен стимулировать творческие озарения в отношении средств вашего сайта.
Веб-сайт публикации и обмена фотографиями
Мой друг Фернандо Ортега (Fernando Ortega) ведет веб-сайт испанской фотографии Fotonatura (www.foto-natura.org). По очевидным причинам его показателем макроконверсии служит количество посетителей его сайта, которые загружают на веб-сайт собственные изображения, что на рис. 5.7 представлено как Goal 2 (Цель 2).
Г ЛАВА 5  Ключ к славе: измерение успеха 197
Поразительные выгоды измерения микроконверсий
Более подробно знакомясь с измерением различных видов конверсии, оцените значимость измерения микро конверсий.
•	Вы уделите внимание не только основной побудительно причине создания сайта.
•	Вы сможете измерять многоканальное влияние, оказываемое далеко за пределами вашего веб-сайта. Большинство людей не получают необходимые средства для проведения веб-аналитики, поскольку все свое внимание сосредоточивают на измерении того, что происходит во время лишь небольшой части посещений. Расширьте круг охвата, и вы победите.
•	Вам придется понять побуждения множества лиц, посещающих ваш веб-сайт. Поверьте, уже одно это стоит миллиона долларов. Этот подход будет стимулировать выполнение сегментирования посетителей, их поведения и конечных результатов. Вы поймете ограничения стратегии анализа чистого потока кликов, и будете вынуждены выйти за рамки одного только Google Analytics, Omniture или Coremetrics и применять истинную стратегию множественности. Это выгодно и для вашей компании, и для вашей карьер .
•	Вы будете счастливы. Большинство тех, кто занимается веб-аналитикой, постоянно находится в расстроенных чувствах поскольку чересчур сосредоточиваются на небольшой области, предоставляющей больше данных, чем они когда-либо смогут обработать. Расширяя свой горизонт измерений, а также пытаясь получить выводы для более широкой области, вы будете знать, что делать со всеми этими данными. Это означает, что вы будете улыбаться значительно чаще, поскольку будете ощущать удовлетворение от своей работы. А ощущение счастья — это здорово.
Visitors completed 7,514 goal conversions
«Ал/Л/Алг 482 conversions. Goal 1: Registro
6,156 conversions. Goal 2: Publication de fotos As s 4 conver s Goal 3: Contestation Premium
872 conversions Goal 4: Aha anuncio
Рис. 5.7. Макро- и микроконверсии для сайта обмена фотографиями
Теперь известно, что всего имело место 6156 конверсий, и можно выполнить более глубокий анализ для выяснения того, что коэффициент макроконверсии составил 1,58 процента. Но одновременно имеют место и три вида микроконверсий:
•	Цель 1 — регистрация посетителей в веб-сайте
•	Цель 3 — люди, подписавшиеся на более дорогостоящий контент
•	Цель 4 — люди, которые подписались на информационные бюллетени или объявления (прекрасно для будущего и поддержания “марки”)
Как видно на рис. 5.7, эти цели измеряются отдельно. Но это обобщенное измерение успеха помогает также понять, что общая конверсия выше, чем предполагалось. Кроме того, на основе этих данных можно получить хорошее представление о том, какие задачи веб-сайт должен выполнять лучше, чем в настоящее время.
198 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Веб-сайт технической поддержки
Основная задача веб-сайта технической поддержки — решение проблем посетителей. Поэтому его макроконверсия — это коэффициент выполнения задач. Однако типичный сайт технической поддержки решает также и другие задачи. Предлагаю учитывать следующие виды микроконверсий.
•	Уклонение от звонков. Эго количество посетителей, которые просматривают страницу с телефонным номером службы поддержки (позвольте высказать предположение: если сайт успешно справляется со своими задачами, со временем это значение снижается).
•	Потребление контента. Эго количество посещений каждой из основных областей технической поддержки (например, посвященных различным продуктам или типам проблем) за определенное время.
•	Число открытых квитанций. Это количество квитанций технического обслуживания, открытых в веб-сайте (по сравнению с открытыми по телефону).
•	Продажи. Это прибыть от ссылок сайта технической поддержки на сайт электронной коммерции (иногда лучшее решение проблемы — это приобретение последней версии продукта или его модернизация).
•	Сетевые промоутеры (или вероятность рекомендации). Эго процент людей (или индексированное представление), которые будут рекомендовать продукты компании после посещения сайта технической поддержки.
Обратите внимание, что я делаю упор на понимании общего назначения, которое заключается в чрезвычайно быстром получении посетителями ответов на волнующие их вопросы, а также на таких мелких, но важных нюансах, на которые сайт может оказывать влияние, как улучшение впечатления о вашей торговой марки (и привлечение большего числа сетевых промоутеров).
Многоцелевой веб-сайт электронной коммерции
По своей природе метрика макроконверсии на веб-сайте электронной коммерции — это показатель превращения посетителей в клиентов, платящих деньги. Но кроме приема заказов веб-сайт выполняет и ряд других задач. Поэтому важно определить показатели микроконверсии даже тогда, когда практически все внимание сосредоточено на зарабатывании денег.
На рис. 5.8 все должно быть абсолютно понятно. Я решил привести его, поскольку он прекрасно иллюстрирует определение всех конечных результатов.
Visitors completed 8,626 goal conversions
98 conversions, Goal 1: Completed Order
A_______к 3 conversions, Goal 2: Create Account
-------~ 8,417 conversions, Goal 3: View Software Downloads
108 conversions, Goal 4 Contact Us
Рис. 5.8. Макро- и микроконверсии для многоцелевого веб-сайта
Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха 199
Основная цель этого сайта — полностью оформленные заказы (Completed Orders). Следовательно, для сайта желательно, чтобы посетители создавали учетные записи, загружали пробные или полные версии программного обеспечения, а также желательно упростить для посетителей контакты с компанией.
Надеюсь, что эти примеры помогут вам получить свою, совершенно уникальную картину состояния дел. Если до сих пор вы не обращали особого внимания на конечные результаты, то измерение любого конечного результата — уже огромный прогресс. Но вы удостоитесь вечной благосклонности своего руководства, измеряя полный успех своего веб-сайта. Кроме того, естественно, это позволит лучше оценить свой веб-сайт и обеспечить большее удобство работы для клиентов.
Квантификация экономического эффекта
Теперь я намерен совместить два различных подхода. В начале главы я рассказал историю о том, как пытался убедить своего босса (свою жену) разрешить мне заниматься блогом. Мне удалось ее убедить, показав, как эффект от усилий по ведению блога скажется на экономическом благосостоянии семьи.
Вы только что научились определять различные выполняемые веб-сайтом задачи и моделировать их посредством макро- и микроконверсий. Реальная проблема заключается не в просто определении эффекта макроконверсий (что, обычно, достаточно просто), а в определении эффекта всех конверсий, как микро, так и макро.
Предположим, вы поддерживаете веб-сайт электронной коммерции. Нетрудно определить эффект метрики макроконверсии. Им является значение прибыли. Эффект отдельных микроконверсий также можно определить, хотя это и несколько труднее. К проблеме следует подходить творчески и расширять границы привычного образа мышления.
Термин экономический эффект имеет различные определения. В данном контексте — это расчетная стоимость действия, выполненного кем-либо на вашем вебсайте. Необходимо ответить на следующий вопрос: “Принес ли результат этого действия посетителя какую-либо прибыль моему бизнесу?”
Приведу пример. Две из целей моего блога — повышение количества подписчиков канала и числа кликов на странице приглашений к беседе. Убеждение людей подписаться на мой канал RSS — рассылка по запросу в чистейшем виде (как ее определяет Сет Годин (Seth Godin), автор книги Permission Marketing: Turning Strangers into Friends and Friends into Customers). Мои читатели будут получать от меня контент, и это становится моим маркетинговым каналом. Все мои приглашения к беседе являются оплаченными, поэтому отправка тщательно засекреченных посетителей моего блога на сайт конференции помогает конференции увеличить аудиторию.
Способ вычисления экономического эффекта — определение экономической ценности тщательно отобранного списка людей. Как выясняется, стоимость свежего засекреченного списка рассылки составляет 4 доллара за один адрес электронной почты. Это значение можно принять в качестве базового для каждого из имеющихся у меня 23000 подписчиков канала. За последний месяц я добавил 470 новых подписчиков. Каков денежный эквивалент? 470 х 4 = 1880 долларов.
200	Г лава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Конечно, я не собираюсь продавать эти адреса электронной почты или имена людей, подписавшихся на мой канал RSS, но это не означает, что я не могу вычислить стоимость этого актива.
Вычисление экономического эквивалента кликов на странице приглашений к беседе еще проще. Все ссылки на страницы снабжены кодом отслеживания. По завершении конференции я выясню у ее организатора, сколько людей подписалось на участие в ней посредством кода отслеживания моего блога. После этого можно вычислить экономическую ценность каждого клика, деля стоимость конференции на число кликов. Недавняя конференция обошлась в 1900 долларов. Каков денежный эквивалент? 1900 / 30 = 63 доллара. Можно вычислить среднее значение за три месяца и установить, что каждый клик на сайте стоит 25 долларов. Требуется вычислить общий эффект за месяц? 338x35 = 8 450 долларов. Эти деньги не попадают прямо ко мне, но организатор конференции платит мне комиссионные за привлечение участников, поэтому они все же доходят до меня, хотя и опосредованно.
Рассмотрим несколько, вероятно, более сложных примеров вычисления экономического эффекта.
Если ваша компания — признанный фаворит в изготовлении гамбургеров и на своем веб-сайте вы принимаете заявки на предоставление франшизы, легко вычислить экономический эффект поступления этих заявок. Достаточно запросить свой финансовый отдел о значении коэффициента конверсии для автономных заявок на предоставление франшизы и о сроке действия каждой франшизы. Затем остается применить эту информацию к сайту.
Обратите внимание на очень важный нюанс: в самом начале я не предлагаю вам самостоятельно вычислять это значение. Для этого можно воспользоваться помощью команды, занимающейся ведением дел вне Интернета. После этого нужно убедиться, что ваша система управления взаимоотношениями с клиентами отслеживает автономные конверсии заявок, полученных по Интернету. Это поможет вычислить реальный экономический эффект онлайновых заявок.
Если вы представляете компанию Mazda и хотите выяснить экономический эффект своего сайта, то почему бы не отслеживать загрузку брошюр? Обратитесь в свой финансовый отдел и запросите метрики, используемые для вычисления коэффициента возврата инвестиций при рассылке этих же брошюр по обычной почте. Финансовый отдел располагает этой информацией, поскольку применяет ее при отправке корреспонденции. Используйте это значение для своих онлайновых загрузок. Если требуется применить более консервативный подход, разделите офлайновое значение на 2, а затем примените результат к онлайновым загрузкам (хотя я мог бы заметить, что обычная корреспонденция рассылается всем в подряд, подобно спаму, а онлайновые брошюры загружаются теми, кто действительно в них нуждается). Использование более низкого значения пресекает споры по поводу этого значения.
Если ваш сайт (например, Intuit) принимает по сети заявки на предоставление работы, определите стоимость онлайнового представления заявок кандидатами в сравнении с отзывами нанимателей. Многие компании платят премиальные в размере около 2 500 долларов за направления на работу. Таким образом, каждая по
Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха 201
лученная по сети заявка, завершившаяся наймом кандидата, стоит 2 500 долларов. Каков экономический эффект? 200 заявок х 2% коэффициент конверсии = 10 000 долларов экономии.
Экономический эффект может повысить прибыль или уменьшить затраты.
Если вы представляете кинокомпанию Universal Studios, и демонстрация рекламы вашего последнего фильма 8 миллионам зрителей определенной телепрограммы в течение одной недели обходится в 9 миллионов долларов, то стоимость доведения этой рекламы до сведения одного человека составляет 1,13 доллара. На вебсайте вашего фильма этот же рекламный ролик фильма был просмотрен 500 000 раз. Каков экономический эффект этого? 500 000 х 1,13 = 562 500 долларов. Как и в предыдущем случае, вычисленный экономический эффект Веб занижается, поскольку 75% из 8 миллионов предполагаемых зрителей телевизионной рекламы в момент демонстрации находились в ванной комнате, а еще 20 процентов просто ее пропустили. Но оставим софистику.
Если вы занимаетесь целевой рассылкой рекламы, то знаете стоимость отправки кому-либо еженедельного рекламного буклета, а также то, сколько человек просматривают его в сети и распечатывают купоны. Используйте значение стоимости материалов, рассылаемых по обычной почте, для вычисления экономического эквивалента онлайновых просмотров еженедельного буклета. И не забудьте при этом учесть тех, кто подписывается на эксклюзивные информационные бюллетени электронной почты! Вы уже знаете, во что обходится выяснение засекреченных почтовых адресов. Примените это значение в данном случае. Вычислите снижение затрат на привлечение людей к подписке на сообщения о венчаниях или регистрацию детей, или экономический эффект от посетителей, создающих перечни пожеланий, поскольку весьма вероятно, что они вернутся на сайт и купят что-либо. Для этого достаточно взглянуть на ретроспективные данные и вычислить эквивалент конверсий создателей перечня пожеланий в прошлом!
Просто преступно сосредоточить все внимание на одной задаче веб-сайта и игнорировать микроконверсии. В высшей степени преступно пренебрегать вычислением экономического эффекта, приносимого вашим веб-сайтом. Для решения этой задачи необходимо выполнить два простых процесса.
1. Поищите внесетевые аналоги для выяснения экономического эффекта видов деятельности, осуществляемых вне Интернета. Отделы финансов и продаж могут оказать в этом неоценимую помощь.
2. Удостоверьтесь, что сетевые данные (такие как лиды, предложения работы и подписки на каталоги), поступающие во внесетевые системы, четко помечены в качестве сетевых, чтобы можно было вычислить внесетевые конверсии (конвертированные лиды, приемы на работу, рассылаемые каталоги и заказы специализированных каталогов).
Мнение высшего руководства о вашей работе изменится коренным образом, если вы справитесь с этой важной задачей. Как это было в случае с моей супругой, любовь к вам станет безграничной!
202 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Измерение успешности веб-сайта,
НЕ СВЯЗАННОГО С ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИЕЙ
Основная тема этой главы — переход от очевидного к измерению эффекта, приносимого веб-сайтом. Мы рассмотрели оценку видов деятельности как связанных, как и не связанных с электронной коммерцией. В примерах предыдущего раздела мы кратко коснулись ряда веб-сайтов, которые по своей природе, в основном, не являются сайтами электронной коммерции.
Один из примеров, приведенных в разделе, посвященном микро- и макроконверсиям, касался веб-сайта технической поддержки, который, как легко догадаться, не является сайтом электронной коммерции. Для измерения успеха этого сайта я определил шесть специфичных метрик.
Теперь я намерен рассмотреть совершенно особый случай: веб-сайт контента, который не содержит абсолютно никаких элементов электронной коммерции любого рода. Люди приходят на этот сайт, потребляют контент, наслаждаются предоставленным им уютом и уходят. Возможно, они будут приходить снова и снова. Например, веб-сайт новостей, блог или веб-сайт научного журнала вполне можно отнести к этой категории.
Если ваш сайт — один из таких, то каким образом оценить его успешность? Только не предлагайте это делать посредством подсчета посещений или среднего количества просмотров страниц — это меня очень огорчит. Нам нужно измерить поведение посетителя, поскольку в данном случае оно покажет, действительно ли делается что-либо, представляющее ценность. Для изучения поведения важны четыре метрики: лояльность посетителя, недавность посетителя, продолжительность посещения и глубина посещения. Я предложу возможные действия, которые следует предпринять исходя из данных, полученных из этих метрик.
Лояльность посетителя
Лояльность посетителя показывает, насколько часто посетители посещают веб-сайт в течение отчетного периода. Взгляните на диаграммы, приведенные на рис. 5.9.
На этих диаграммах отображаются средние количества посещений на одного посетителя. Обычно это значение будет лежать в районе 1,3. Эта метрика активно скрывает истину.
Глядя на распределение посещений по представляющим интерес группам посещений, можно понять поведение посетителя. Из рис. 5.9 видно, что 46 процентов посетителей посетили сайт только один раз, тем не менее, в нижней части рисунка отображения прекрасная группа посетителей (38%), которые посетили сайт от 9 до 200 и более раз.
Зная, что 38 % посетителей чрезвычайно лояльны по отношению к вашему вебсайту, можно прийти к совершенно иным решениям, исходя из среднего количества посещений на одного посетителя.
Г ЛАВА 5  Ключ к славе: измерение успеха 203
Ьдо *	88 Ada 1 Оипоовга			e** Aevsnctd Segments ; Al ven ▼
Overview > Visitor Loyalty Most people visited: 11	times		May 7.2009 - Jun 6.2009 »
NombercfVwts	V*4*	ftfDBfitag* of fei vMor*	
11m*			
2 femes	26£8fcM	Мееоч	
3tm*	11^«JC	 2.98%	
4 tone*	7ЛШМ	f 1.94%	
51m*	6Л6Л0	|142%	
fifemes	4*4424»	ft15%	
7tm*	ЗДЗ&К	|099%	
8 Im*	ЗДЗ&М	iO.86%	
9-1* trees	14,49340	 3 74%	
15-25 feme*	iyti-м	 410%	
26-50 tm*	21/4384»	 5 53%	
51-100 femes		 5 54%	
101-200 feme*	21,2714»	 548%	
201+tnes		BBBBnjn	
Рис. 5.9. Отчет о лояльности посетителей
Рекомендуемые действия, (а) Определите цель своего некоммерческого веб-сайта с учетом предполагаемого числа посетителей за данный период времени (скажем, за одну неделю или один месяц), (б) Измерьте реальные показатели, используя отчет о лояльности посетителей, (в) Сравните эффективность своей работы во времени, чтобы убедиться в достижении прогресса, как показано на рис. 5.10.
Рис. 5.10. Сравнение лояльности посетителей в течение двух периодов времени
На рис. 5.10 совершенно ясно, что в течение текущего периода (с 7 мая по 6 июня) веб-сайт действительно работал несколько хуже, поскольку в этот период больше людей посетили его только один раз.
Недавность посетителя
Недавность посетителя показывает, сколько времени прошло с момента последнего посещения веб-сайта данным посетителем. Или, иначе говоря, эта метрика измеряет интервал между двумя посещениями веб-сайта одним и тем же лицом, как показано на рис. 5.11.
204 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Expert • ЕЗЬтй 88 AAltoDMMMrtf	Srpwnts MwmfVWora ’
Visitor Recency
May 7. 2009 - Jun 6. 2009 ~
Most people last visited: 0 days ago
D days ago Ittaytago 2 day* ago 3 days «go 4 days ego 5 days ago 6 day* ago 7 days ago 8-14 day* ego 15-30 days ego 31-80 day* ego 61-120 days ago
1,62646 S 3 59%
Рис. 5.11. Отчет о недавности посетителя
Зачастую веб-сайты контента обновляются очень часто, от нескольких раз в неделю до нескольких раз в день. Отчет о недавности посетителя показывает, посещают ли люди сайт для получения этого обновленного контента. В данном случае 34 процента посещений выполнялось людьми, которые уже посещали его менее чем 0 дней назад (т.е. менее чем 23 часа назад). 69 процентов посещений выполнялось людьми, которые заходили на сайт шесть и менее дней назад. Это прекрасный показатель, поскольку он отражает приверженность посетителей данному сайту и более глубокие взаимоотношения с ними.
Метрика недавности работает даже для веб-сайта с предложениями работы или любого сайта, бизнес-модель которого исходит из частых посещений представителями соответствующей аудитории.
Рекомендуемые действия. Определите частоту добавления обновленного контента в сайт. Определите цели с учетом того, насколько кратким должен быть интервал между посещениями сайта и выясните, достигается ли эта цель. Если нет, определите, нужно ли улучшить контент сайта, его дизайн или товароведение. Следует ли более настойчиво “рекламировать” ценность повторных посещений своей аудитории? Растет или падает это значение? Ответьте на эти вопросы, и вы сможете создать стимулы для посещения сайта даже чаще, чем в действительности сможете объективно оценить!
' f Совет. Большинство инструментов веб-аналитики неправильно сообщают flange ные о недавности посещений. Если взглянуть на отчет, создаваемый по умолчанию, можно видеть, что он включает все посещения — а это означает, что новые посещения (людьми, которые никогда ранее не посещали данный сайт) попадают в группу “0 дней назад”. Это совершенно неправильно. В верхнем правом углу рис. 5.11 видно, что отчет был создан только для возвращающихся посетителей (Returning Visitors). Теперь я располагаю правильными данными.
Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха 205
Продолжительность посещения
Продолжительность посещения измеряет качество посещения, представленное продолжительностью сеанса посетителя в секундах. В целом время, проведенное на сайте, вероятно, является наиболее распространенной метрикой веб-аналитики. Но если ваш веб-сайт посетили два человека — один на 1 минуту, а второй на 100 минут, — среднее значение бесполезно. Желательно взглянуть на распределение, как показано на рис. 5.12.
I Bme spent on tste	Vrsfts	*
1 п*Н»)	264.068	83.77%
2rran(s)	8,797	2.79%
3mm(»)	5,557	1.76%
4mn(s)	4,144	1.31%
5nto(s)	3,173	1.01%
6 mn(s)	2655	0.64%
7 nwi(s)	2.175	0 69%
8 mn(s)	1,911	0.61%
ЭгвгЧв)	1.736	055%
lOnwHs)	1.596	0.51%
Subtotal	29M12	9X84%
Total	315,242	100.00%
Рис. 5.12. Отчет о продолжительности посещений
Из него сразу же можно извлечь массу информации. Хотя средняя продолжительность составила 2 минуты и 53 секунды, прискорбная реальность такова, что 83 процентов трафика сайта обусловлено посещениями, которые длились 1 минуту и менее. Существует также небольшая, но лояльная группа посетителей, которые оставались на сайте дольше трех минут. Однако ясно, что в данном вопросе существует проблема.
Рекомендуемые действия. Подумайте о нестандартных способах привлечения трафика — что можно сделать, чтобы задержать посетителя на 60 или более секунд? Выполните сегментирование посетителей, которые остаются на сайте дольше двух минут, и проанализируйте потребляемый ими контент, источники их прихода и т.п. — это позволит выяснить, что еще нужно сделать. Определите собственные цели и измерьте успешность их достижения для длительных и для кратких посещений.
Глубина посещения
Глубина посещения измеряет распределения количества страниц, просмотренных в ходе каждого посещения веб-сайта в течение данного отчетного периода. Метрика глубины посещения родственна метрике продолжительности посещения. Я считаю ее замечательной, поскольку иногда временной показатель может быть обманчивым. Мы можем думать: “Как досадно, что люди задерживаются на моем сайте всего на одну минуту”. Но в действительности все население Интернета словно страдает болезнью недостатка внимания (Attention Deficit Disorder — ADD). И все эти люди могут просмотреть до семи страниц за одну минуту: клик, не то, клик, интересно, клик, не та страница, клик. Понимаете, что я имею в виду?
206 Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха
Этот стандартный отчет, особенно в сочетании с отчетом о продолжительности посещений, может помочь в понимании закономерностей потребления контента вашими посетителями. По завершении этого процесса, выполненного для некоммерческого веб-сайта, вы поймете, сколько посетителей часто посещают сайт, сколько дней проходит между их посещениями, как долго они задерживаются на сайте (в сравнении с тем, какую продолжительность посещений вы считаете желательной) и сколько страниц они посещают.
Столь эффективные данные обязательно помогут понять вид долговременных взаимоотношений с посетителями, которые вы стремитесь установить, т.е. тех взаимоотношений, которые помогут увеличить свою аудиторию и развивать бизнес.
Приведу наглядный пример. Совершенно нецелесообразно измерять успех социальной сети Facebook, отслеживая количество профилей ее членов. Конечно, для Facebook желательно наличие большего числа профилей, но истинную ценность представляет количество активных профилей и те люди, которые посещают сайт ежечасно и ежедневно, люди, которые порождают дружеские чувства у других (углубляя взаимоотношения), дергают других и рассылают им надоедливые приглашения. Это поведение членов составляет ценность для Facebook. Следовательно, лучшие показатели успеха — это лояльность посетителей, недавность и глубина посещений.
Рекомевдуемые действия. Для веб-сайта, не связанного с электронной коммерцией, определите поведение посетителя, которое будет представлять ценность для вашего бизнеса. Затем измерьте его.
Для обеспечения максимального успеха необходимо в самом начале процесса привлекать высших руководителей, принимающих решения. Доведите до их сознания бесполезность усредненных показателей и вместе с этими руководителями определите цели. И, наконец, чтобы действительно получить полезные выводы, выполняйте сегментацию как одержимые.
Измерение показателей веб-сайтов типа "бизнес для бизнеса"
Ничто не раздражает меня больше, чем когда от владельца веб-сайта типа “бизнес для бизнеса” (business-to-business — В2В) я слышу следующее: “Но я занимаюсь бизнесом типа В2В. Мы совершенно не имеем дела с клиентами, как сайты типа В2С (business-to-clients — бизнес для клиентов)”.
А что, веб-сайты типа В2В посещаются роботами? Будучи компанией типа В2В, вы все же пытаетесь продать товар другим человеческим существам. Вы все же продаете товары, услуги или контент, совершенно так же, как сайты Gap или Amazon. Вы так же хотите влиять на других лиц, принимающих решения, как и любой другой сайт на планете.
Ваш веб-сайт, будь то сайт В2В или В2С, посещают реальные люди. Да циклы продаж на некоторых сайтах типа В2В могут быть более продолжительными, что служит еще более веской причиной измерения бесценных конверсий. Для совершения покупки посетителям могут требоваться более продолжительные циклы раз
Глава 5  Ключ к славе: измерение успеха 207
мышлений, поэтому нужно измерять лояльность, недавность и количество дней для совершения покупки. Вы пытаетесь оказывать влияние на организации, а не на отдельных лиц. А это, безусловно, означает, что по-прежнему нужно создавать привлекательные, актуальные и простые в использовании сайты, поскольку их будут посещать люди из этих организаций. Многие конверсии могут осуществляться вне Интернета, поскольку единственное, что предоставляет сайт — это информация. Но это лишь повышает ценность веб-аналитики при квантификации влияния информации на ваш сайт.
Я искренне верю, что все сайты существуют для обеспечения того, чтобы посетители сайта могли решать задачи, которые они ставят перед собой, посещая данный сайт, будь то сайт В2В или сайт В2С.
Рассмотрим для примера веб-сайт компании Texas Instruments (TI), доступный по адресу www. ti. com. Существуют незначительные аспекты этого сайта, которые могут быть отнесены к категории “бизнес для клиента”, но 99 процентов веб-сайта максимально ориентированы на бизнес для бизнеса. Так как же нужно было бы измерять успех этого веб-сайта типа В2В? Ниже перечислены некоторые метрики, которые я бы использовал для решения этой задачи:
•	Процент посещений, которые просмотрели каталоги товарных папок. Множество контента веб-сайта TI посвящено подробным сведениям о технической продукции компании, и эти материалы весьма объемны. Успех для TI — ситуация, когда подавляющее большинство тех, кто посещает сайт, успешно прочитывает этот ценный контент. Если бы аналитикам TI потребовалось выполнить более глубокий анализ, им пришлось бы сегментировать эти посещения по типам продукции, которую желательно продавать в большем объеме (новейшую, более дорогую) или же разобраться с источниками этого ценного трафика.
•	Процент загрузок руководства по выбору и решениям. Дело не только в том, что сайт содержит множество загружаемых руководств. Эти руководства помогают более широкому кругу сотрудников компаний-клиентов принимать решения о том, что следует приобретать. TI может отслеживать эти загрузки во времени наряду с продукцией, которая наиболее популярна в плане загрузки руководств.
•	Количество заказанных бесплатных образцов. Эта метрика представляет незначительный коммерческий компонент данного веб-сайта. Посетители могут посетить сайт, подобрать персональную конфигурацию продукции (контроллеры подсистем, линейные регуляторы напряжения, интегрированные переключатели и т.п.), а затем приобрести небольшие партии для тестирования пробного использования. Это повышает шансы того, что компания приобретет 2 миллиарда этих же интегрированных переключателей!
•	Количество новых учетных записей my.TI. Открытие учетной записи my.TI предоставляет потребителям массу преимуществ. Они могут сохранять свои персональные настройки, подписываться на учебные курсы, получать специальные предложения и т.д. Поясняю: это создает более глубокую привязанность к ti.com и обеспечивает значительно более благоприятное впечатление о
208	Г ЛАВА 5  Ключ к славе: измерение успеха
торговой марке. Вы уже должны понимать, что само по себе количество учетных записей не является основным конечным результатом — TI желательно отслеживать поведение владельцев этих учетных записей, — но число новых учетных записей служит хорошей отправной точкой для анализа.
•	Количество полностью просмотренных видеороликов. TI — очень прогрессивная компания, и поэтому она обладает рядом совершенно фантастических видеоматериалов. За исключением серии Thank an Engineer (Поблагодарите инженера), большинство этих видео роликов изъясняется таким языком, который способен довести до помешательства любого, кто не относится к целевой аудитории TI. Эти видеоматериалы помогают TI эффективно доносить информацию до ее клиентов, и помогают этим клиентам быстрее принимать решения.
•	Процент решений размещенных одним и тем же идентификатором члена сообщества. Это довольно интересная метрика. TI поддерживает инженерный форум, в котором членов сообщества призывают принимать участие и помогать друг другу. Одним из ключевых показателей успеха была бы ситуация, когда люди начали бы помогать друг другу. Я бы определял этот показатель как процент членов сообщества, которые интенсивно помогают другим (и, следовательно, представляют ценность для сообщества и компании TI).
•	Применение инструментов поддержки принятия решений. По всему сайту TI разбросано множество инструментов, которые помогают клиентам решить, какая продукция, от калькуляторов до проекторов на основе цифровой обработки света (DLP) и микропроцессоров, подходит им больше всего. Эти инструменты помогают пользователям в подходящем им темпе определить, какая продукция подходит их компании. Эти инструменты поддержки решений исключительно важны для TI, и, следовательно, отслеживание их применения помогает понять, окупаются ли они. Связывая сеансы, в которых применение инструментов вылилось в к конверсии (заказ образцов, загрузку спецификаций продукции и т.п.), TI может измерить влияние на общее состояние дел.
А теперь открою секрет. Я никогда не разговаривал ни с кем из компании TI, и я не отношусь к ее целевой клиентской аудитории. Но мне потребовалось всего полчаса блужданий по их сайту, чтобы понять цели (конечные результаты) и представляющее ценность (поведение посетителя) для сайта. После блуждания по сайту и определения потенциальных конечных целей и поведения посетителей TI я смог бы надеть свою шляпу аналитика и предложить образцы метрик, которые можно было использовать для измерения успеха. Я могу даже попытаться предположить экономический эффект каждого из этих конечных результатов. Конечно, если вы работаете в TI, то вам не нужно догадываться — вы можете действительно измерить этот показатель.
Выполните этот же процесс для своего веб-сайта (сосредоточьте внимание на микро- и макроконверсии и на оптимальном поведении посетителей). Поскольку речь идет о собственном сайте, у вас имеется одно большое преимущество: вы действительно знаете, к чему стремится сайт! Воспользуйтесь этим знанием. Да, и не забудьте вычислить общий экономический эффект!
Глава 6
Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных
В этой главе...
> Лабораторная проверка удобства использования: что, почему и сколько
> Альтернативы исследования удобства использования: удаленное аутсорсинговое онлайновое исследование
> Опросы: действительно масштабируемое прослушивание
> Возможности исследования поведения пользователей, предоставляемые Интернетом
✓ ) тправляясь в супермаркет, я не рассчитываю, что его служа-V/ щие узнают меня и изменят ради меня всю свою работу. Однако при посещении Интернет-магазина меня раздражает, если во время третьего визита они все еще не знают, что я живу в Калифорнии, и не предлагают товары, которые можно приобрести в локальном отделении компании.
Ожидания людей при совершении покупок в сети отличаются от ожиданий при посещении обычного магазина. Поэтому стратегия вебаналитики 2.0 должна включать хотя бы несколько методов выслушивания мнений клиентов. Это позволит максимально оправдывать их ожидания, а также получить необходимый чрезвычайно важный контекст для ответа на свои вопросы “Почему?”, которые придают смысл вопросам “Что?” — т.е. данные о потоке кликов.
210	Г лава 6  Решение головоломки типа ‘Почему* — использование качественных данных
Проверка удобства использования, удаленное тестирование и опросы входят в число немногих мощных методик, которые помогают проникнуть в мысли клиентов и ответить на вопросы “Почему?”. Почему им требовалось это? Почему они реагировали таким образом? Почему они не придерживались ваших простых инструкций? Почему..?
Интернет помогает открыть целое множество новых возможностей выслушивания мнений клиентов: от бесплатных, простых в реализации опросов до умеренной по цене проверки удобства использования и таких новейших методов, как пятисекундный тест (подробнее он рассматривается далее в этой главе). Одним словом, “начальная планка” установлена достаточно низко. Все что вам потребуется — это небольшие затраты времени и значительная любовь к своим клиентам. Последнее условие — решающее для достижения успеха.
Мы все полагаем, что представляем интересы своих клиентов. Возможно, вы убеждены, что после множества лет осуществления покупок в сети или поисков в Yahoo! вам совершенно точно известно, что требуется онлайновому покупателю или клиенту, выполняющему поиск. Проблема в том, что вы полностью заблуждаетесь. Истинная ориентированность на клиента — подход, который обеспечит огромный успех в среде Интернета — придет только в результате выслушивания мнений клиентов в нужном объеме и своевременно.
Готовы? Тогда вперед.
Лабораторная проверка удобства использования: что, почему и сколько?
Исследование пользователей — это наука наблюдения и мониторинга взаимодействия с такими объектами повседневного применения, как веб-сайты, программное или аппаратное обеспечение, и последующего получения выводов о способах улучшения этих компонентов. Иногда исследование проводится в лабораторной среде (с применением односторонних зеркал и камер, направленных на участников). В других случаях исследование можно провести в естественных для людей средах, таких как их офисы или домашние помещения. Лабораторное исследование удобства использование — это прародитель всех методологий проектирования, ориентированного на пользователя (user-centric design — UCD).
Что такое лабораторная проверка удобства использования?
Лабораторные тесты удобства использования оценивают способность пользователя выполнять соответствующие задачи. В ходе выполнения типичного теста удобства использования пользователь пытается выполнить задачу или набор задач с помощью веб-сайта (или программы либо продукции). Для каждой из этих задач определены цели в плане производительности, эффективности и удовлетворенности применительно к определенному контексту использования.
В типичном исследовании будут задействованы от 8 до 12 участников. Уже в самом начале — даже при выполнении тестов с участием всего пяти пользователей —
Глава 6  Решение головоломки типа “Почему* — использование качественных данных 211 начнут проявляться закономерности, которые показывают, какие составляющие процедуры применения клиентом или процесса работают успешно, а какие вызывают проблемы.
Лабораторные тесты проводятся специалистом по ориентированному на пользователя проектированию или по человеческим факторам, которому, как правило, помогает кто-то, ведущий записи. Основные заинтересованные лица, такие как владельцы компании, инженеры, разработчики, аналитики и менеджеры по продукции принимают участие в качестве наблюдателей.
Тесты могут проводиться с использованием действующей версии веб-сайта, бета-версий, экранных HTML- или PowerPoint-прототипов или даже распечаток на бумаге. Эти бумажные прототипы, иногда называемые каркасами, имитируют то, что пользователь может видеть на экране компьютера, но избавляют команду разработки от необходимости создания экранных изображений.
Как правило, в лабораторной среде тесты удобства использования проводятся в специально оборудованном помещении, называемом лабораторией проверки удобства использования. Лаборатория делится на две комнаты, между которыми установлено одностороннее зеркало, позволяющее наблюдателям следить за ходом тестирования, оставаясь невидимыми для субъекта, участвующего в испытаниях. Однако исследование удобства использования можно проводить и без лаборатории. Достаточно располагать помещением с установленным в нем компьютером и заручиться обещанием всех наблюдателей о том, что они будут сохранять тишину и оставаться вне поля зрения субъекта (т.е. позади него) в течение всего теста.
В процессе работы субъектов тестирования над выполнением своих задач координатор тестирования делает заметки о действиях пользователя и записывает полученные результаты. В ходе работы участника тестирования над своей задачей действия координатора ограничиваются предоставлением начальных инструкций и редкими подсказками участнику о необходимости дополнительного разъяснения своих комментариев.
Например, если участник заявляет: “Это было легко”, координатор может попросить: “Расскажите подробнее об этом”. Эта нейтральная подсказка поощряет участника пояснить свое понимание происходящего и то, почему тот или иной аспект его устраивает. Поскольку координатор дает комментарии, лишенные каких-либо суждений, и не помогает в решении задач, для их выполнения участник вынужден использовать собственные средства — как это пришлось бы делать дома или в своем офисе.
Часто тесты удобства использования записываются на видео с целью последующего просмотра и представления более широкой аудитории в компании.
Тесты удобства использования наиболее подходят для оптимизации дизайнов интерфейсов пользователя, оптимизации рабочих процессов, понимания “голоса клиента” и того, что в действительности делают клиенты.
212	Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему" — использование качественных данных
На заметку! Вначале самое важное. На компакт-диске, прилагаемом к этой книге, содержится контрольный перечень проверки удобства использования веб-сайта, состоящий из 25 пунктов и составленный компанией User Effect — 25pointwebsiteusabilitychecklist.pdf. Используйте этот контрольный перечень для обеспечения соответствия своего веб-сайта 25 рекомендациям по удобству использования, которым должен следовать каждый веб-сайт. Для исправления этих недостатков не нужно выполнять тест удобства использования. Они относятся к категории “просто сделайте это”.
Способ проведения теста
Проведение лабораторных тестов удобства использования требует такого же искусства, как и наука вообще. Очень важно понимать процесс от начала до конца, чтобы гарантировать возможность получения достоверных наблюдений и результатов исследования.
Проведение успешной лабораторной проверки удобства использования предполагает четыре этапа: подготовка теста, проведение теста, анализ результатов и выполнение вытекающих из них действий.
Подготовка
Этап подготовки — вероятно, наиболее важный этап, определяющий успешность исследования удобства использования, поскольку он поможет определить объем проверки, выбрать участников и обеспечить согласованность всех аспектов.
Ниже описаны основные шаги этапа подготовки на примере Amazon.com.
1.	Определите особо важные задачи, ради выполнения которых выполняется проверка. (Для Amazon.com критичной может быть следующая задача: насколько легко клиенты могут вернуть товар или запросить его замену?)
2.	Создайте сценарии действий участника тестирования для решения каждой задачи. (Например, клиент заказывает у Amazon.com цифровой фотоаппарат Sony, а при получении коробки оказывается, что в комплекте отсутствует крышка объектива. Какие действия должен предпринять клиент, чтобы связаться с Amazon.com для получения помощи в этой ситуации?)
3.	Определите, что служит критерием успеха для каждого сценария. (Клиент находит нужную страницу сайта поддержки, следует ссылке к веб-странице контактов Amazon.com, заполняет форму запроса и щелкает на кнопке “Submit” (Отправить).)
4.	Определите, кем должны быть участники проверки (новыми пользователями, существующими пользователями, людьми, осуществляющими покупки на сайтах конкурентов и т.п.).
5.	Определите схему оплаты труда участников.
6.	Свяжитесь с вербовщиком внутри компании или за ее пределами, чтобы нанять нужных людей.
Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных 213
7.	Прежде чем действительно проводить проверку с привлечением реальных участников, проведите несколько пробных тестов с участием кого-либо из собственных сотрудников, чтобы убедиться в работоспособности сценариев и других элементов. В ходе этих пробных тестов выявятся проблемы, которые можно устранить до проведения реальной проверки.
Проведение теста
Когда все подготовительные мероприятия выполнены, пора, как говорится, отправляться в путь. Наконец-то вы столкнетесь с реальными людьми!
Основные шаги этапа тестирования следующие.
1.	Пригласите участников и ознакомьте их с окружающей обстановкой. “Благодарим вас за приход в нашу компанию для проведения этого теста. Вы видите зеркало, за которым находятся наблюдающие за вами люди, и мы записываем ход проведения проверки. Вы не можете сделать что-либо неправильно, поэтому не волнуйтесь и просто расслабьтесь”.
2.	Начните с упражнения по “размышлению вслух”. Вам желательно “слышать” мысли участников, и это упражнение научит их “размышлять вслух”. Главная цель проверки — действительно понять и обнаружить проблемы, с которыми они неизбежно столкнутся.
3.	Попросите участников вслух прочесть задание. Это позволит убедиться, что они прочли все инструкции и, следовательно, уяснили задачу или сценарий.
4.	Теперь все наблюдатели должны уделить процессу тестирования самое пристальное внимание. Внимательно следите за тем, что делают участники, ищите вербальные и невербальные подсказки о том, в каком месте участникам не удалось выполнить свои задачи, где они неправильно поняли содержимое веб-страниц или двинулись неверным путем.
5.	Для прояснения ситуации координатор может задать участникам соответствующие вопросы. Но будьте внимательны, чтобы не предоставить ответы, и абсолютно исключите возможность непреднамеренного предоставления вербальных и невербальных подсказок. Ведите себя с участниками максимально спокойно и ободряюще.
6.	Поблагодарите участников и обязательно сразу расплатитесь с ними (если это возможно).
Анализ данных
Однако дело еще не окончено. По завершении этапа тестирования у вас будет собрано множество ценных наблюдений — как предвиденных, так и непредвиденных. Железо нужно ковать, пока оно горячо — анализ следует выполнить немедленно и методично.
Этап анализа состоит из следующих основных шагов.
1.	Как можно быстрее проведите общую беседу со всеми наблюдателями, чтобы каждый из них мог поделиться своими мыслями и наблюдениями.
214 Глава 6  Решение головоломки типа "Почему” — использование качественных данных
2.	Выделите время, чтобы записать тенденции и закономерности.
3.	Координатор фиксирует успехи и неудачи каждого участника при выполнении каждой задачи.
4.	Глубоко проанализируйте первопричины неудач, исходя из реальных наблюдений. (Например, ответ на часто задаваемый вопрос, приведенный на веб-сайте, оказался слишком длинным. Ссылка “Свяжитесь с нами” не очевидна и скрыта за полем страницы. Из содержимого страницы не ясно, что обращение по телефону невозможно. Почти все участники жаловались, что их ожидания в отношении получения ответа не оправдывались.)
5.	Дайте рекомендации по устранению выявленных проблем. Создайте презентацию PowerPoint, которая собирает воедино полученные результаты, а затем для каждой из критичных задач выполните перечисленные ниже шаги.
а)	Определите места неудач.
б)	Дайте конкретные рекомендации по увеличению удобства работы клиентов.
в)	Разбейте рекомендации на категории “Обязательные”, “Важные” и “Желательные”, чтобы помочь лицам, принимающим решения, определить приоритеты.
Последующие действия, повторная проверка и оценка успешности
Традиционная роль специалистов и исследователей в области ориентированного на пользователей проектирования может завершаться на предыдущем этапе, но, по моему мнению, она продолжается и после представления результатов проверки. Для сохранения “импульса”, созданного тестированием, специалисты и исследователи должны сотрудничать с владельцами компании. Эти специалисты могут помочь в устранении проблем, выявленных в ходе тестирования, предлагая свои услуги и опыт в области ориентированного на пользователей проектирования для совместной работы с разработчиками и дизайнерами веб-сайта над повышением удобства работы с сайтом.
И, наконец, не забудьте оценить успешность последующей реализации выработанных мер. Вы потратили на тестирование массу денег, так каков же конечный результат? Позволило ли это заработать дополнительную прибыль? Удовлетворены ли клиенты? Снизились ли коэффициенты отказов? Единственный способ обеспечения продолжения финансирования тестирования в будущем — демонстрация постоянных достижений в плане положительного влияния на достижение конечных целей компании либо повышения удовлетворенности клиентов.
Передовые методы лабораторных исследований удобства использования
Некоторые тщательно отобранные передовые методы помогут повысить эффективность применения результатов тестов удобства использования. Сбор качественных данных не сводится к выполнению ограниченного набора задач. При этом
Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему* — использование качественных данных 215
возможно применение множества подходов и приходится учитывать множество нюансов.
Ниже приведены некоторые советы для успешного проведения тестов.
•	Обязательно скажите участникам, что тестированию подвергается веб-сайт, продукция или программное обеспечение, но не они сами. Люди в очень большой степени склонны винить себя в причинах неудач. Обязательно подчеркните, что любые возникающие в процессе тестирования проблемы не являются следствием их ошибок.
•	Не полагайтесь на слова людей. Сосредоточивайте свое внимание на их поведении. Часто люди сообщают о происходящем совершенно не так, как это происходит в действительности. Просто удивительно, насколько часто мне приходилось наблюдать совершенно неприемлемую (или длительную) последовательность действий клиентов, которые, в конечном счете, оценивали удобство работы на 4- по 5-бальной шкале. Просто люди слишком снисходительны. Наша задача — скорректировать эту оценку, исходя из собственных наблюдений.
•	Старайтесь не отвечать на вопросы участников о том, как выполнить то или иное действие. Вместо этого используйте фразы наподобие “Уточните, в чем именно заключается проблема?” или “Какие дальнейшие действия вы предприняли, если бы подобное случилось у вас дома или в офисе?”
•	И в заключение — совет, который я не устаю повторять: следите за “языком своего тела”, дабы не дать участникам тестирования ни малейшей подсказки.
Выгоды лабораторных исследований удобства использования
Никто не стал бы выполнять лабораторные исследования удобства использования, если бы они не приносили никаких выгод. Лабораторные тесты — прекрасный способ приблизиться к клиентам, наблюдать за ними и даже взаимодействовать с ними. Я понимаю, что это описание выглядит подобно описанию наблюдения за животными в зоопарке, но реальность такова, что 99 процентов из нас выполняет свои обязанности в компании, никогда не сталкиваясь с реальными клиентами. Вместе с тем предполагается, что мы должны действовать в их интересах. Лабораторная проверка позволяет “открыть глаза” на реальное положение вещей всем, кто в ней принимает участие. Приготовьтесь к сюрпризам.
Для сложных эксплуатационных процедур лабораторные тесты могут служить прекрасным способом получения обратной связи от клиентов на ранней стадии процесса, что позволит выявить крупные проблемы. Возможность получения достоверной информации на ранних этапах позволяет экономить время, деньги, энергию и сохранять душевное здоровье.
Для уже существующих сред эти тесты действительно помогают определить, что работает, а что — нет. Тестирование особенно помогает в тех случаях, когда данные потока кликов приводят к полной прострации, что происходит очень часто.
И, наконец, тесты удобства использования — прекрасный механизм генерации идей по решению проблем клиентов. Не решений, а идей.
216	Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных
Предостережения
В мире ограниченных возможностей при получении полного спектра ответов приходится полагаться на лабораторные тесты удобства использования. Но в мире Интернета данные можно применять значительно более разнообразными способами. Обдумывая применение результатов тестов удобства использования, учитывайте следующие аспекты.
•	Двенадцать человек — это еще не вся база клиентов. Приложите максимум усилий, чтобы люди, занятые в тесте, являлись репрезентативной выборкой клиентов. Но помните, что на поведение участника могут влиять такие факторы, как хоторнский эффект. То есть в искусственной обстановке (подобной лаборатории с односторонними зеркалами и камерами) люди ведут себя искусственно, поскольку знают, что за ними наблюдают. Не приходите к окончательному мнению на основе результатов одних только лабораторных тестов.
•	Избегайте выполнения комплексных всеобъемлющих изменений в структуре веб-сайтов или действий, выполняемых клиентами, исходя исключительно из результатов лабораторного тестирования. От лабораторного тестирования нельзя требовать слишком многого. В ходе него нельзя проконтролировать все факторы, которые будут оказывать влияние на реальный веб-сайт.
•	Помните, что в среде Интернета революции оказываются бессильны, а эволюция приносит свои плоды'.
•	Не возлагайте обязанность лабораторного тестирования удобства использования только на специалистов и исследователей в области ориентированного на пользователя проектирования. Один из наиболее эффективных для компании подходов — объединение усилий этих специалистов с усилиями вебаналитиков. Последние с помощью своих инструментов предоставят реальные рабочие данные и разъяснят их смысл, а первые используют эти данные для формулирования реальных задач и создадут подходящие сценарии для каждой задачи. И исследователи удобства использования, и веб-аналитики могут получить массу преимуществ от тесного, постоянного сотрудничества (крайне важное сочетание качественного и количественного анализа).
•	Постоянно помните о наличии доступных альтернативных подходов. Некоторые из них описаны в следующем разделе. Мне встречались люди, которые зациклились на лабораторном исследовании удобства использования, как на панацее, а это не так. Лабораторных тесты должны быть лишь одной из стратегий, применяемых для сбора мнений клиентов.
Один из наиболее мощных методов применения результатов лабораторных тестов удобства использования — выбор 10 идей и отбрасывание явно неудачных. Примените оставшиеся несколько идей на реальном сайте в ходе онлайнового теста. Это позволит использовать лучшее из обоих подходов.
Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему" — использование качественных данных 217
'Д' Совет. В этом разделе описаны некоторые из наиболее важных мысленных <3? моделей взаимодействия с клиентами и данными клиентов, такие как важность предоставления участникам возможности полного выполнения задач, учет множества точек зрения, понимание ограниченности выборки, создание структурированных целей или чтение “языка тела” и других визуальных подсказок. Применяя другие методологии учета мнения клиентов, нужно не забывать и применять на практике основные уроки, усвоенные в ходе исследования удобства использования.
Альтернативы исследования удобства использования:
ДАННЫЕ ИЗ УДАЛЕННЫХ И ОНЛАЙНОВЫХ ИСТОЧНИКОВ
Даже если сеть Интернет не давала бы никаких других преимуществ, она предоставляет массу возможностей. Я люблю ее уже за одно это. В этом разделе я познакомлю читателей с двумя замечательными компаниями, которые решают важные проблемы, связанные с исследованием поведения пользователя, и делают в соответствующем масштабе. Первая компания предлагает решения для одного из самых непредсказуемых и сложных аспектов исследования удобства использования: набора участников! Вторая компания предоставляет решение для демократизации доступа к исследованию поведения пользователей до такой степени, что даже мелкие компании с доходом в несколько тысяч долларов могут себе это позволить.
Реальный набор и удаленное исследование пользователей
При выполнении исследования удобства использования возникают две важных проблемы: отыскание оптимальных участников и их привлечение к исследованию. Часто эти две важные проблемы решаются путем распространения объявлений и привлечения в место проведения исследования лучших из тех, кто откликнется на этот призыв. Таким образом, нам приходится довольствоваться теми, кто хотя бы отдаленно отражает целевую аудиторию, в том числе и любящей мамой. Затем мы просим участников постараться поставить себя на место тех, с кем нам приходится иметь дело, и сообщать нам свое мнение. Можно также прибегнуть к услугам бюро найма, чья прямая обязанность — поиск нужных людей. При таком подходе планирование исследования выполняется исходя из наличия свободного времени (у нас и у них). К сожалению, оба эти метода не обеспечивают получение оптимальных результатов.
Реальный набор и удаленное исследование
Ряд решений, таких как предоставляемое компанией Ethnio (www. ethnic. com), решают названные проблемы более разумным способом. Можно нанять реальных людей, которые посетят сайт для выполнения задачи, а исследование проводить удаленно (иначе говоря, участники могут посещать сайт хоть из собственной постели).
218 Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему” — использование качественных данных
Реальный набор и удаленное исследование осуществляются следующим образом.
1.	Вы создаете простой экран с несколькими вопросами (от трех до пяти), которые будут заданы посетителям сайта. Эти вопросы помогут оценить кандидатов и отобрать подходящих.
2.	Вы создаете простой фрагмент кода, как правило, одну строку, и вставляете его на свой веб-сайт (на весь веб-сайт, в страницы, пользующиеся популярностью или, скажем, только в страницы технической поддержки — если желательно протестировать функции технической поддержки).
3.	Посетители приходят на сайт и восторгаются его великолепием. В зависимости от установленной настройки некоторые из них или все видят привлекательное окно DHTML, которое приглашает принять участие в исследовании (рис. 6.1).
Как видите, приглашение не слишком навязчиво, кнопка “Close” (Закрыть) четко помечена, окно содержит понятное выгодное предложения для посетителя (в качестве вознаграждения может служить, например, сертификат Amazon.com), и оно вежливо просит уделить 15-30 минут своего времени.
4.	Посетитель может либо закрыть приглашение, либо щелкнуть на кнопке “Continue” (Продолжить). После щелчка на кнопке “Continue” отобразится короткая анкета (рис. 6.2).
Посетителям можно задавать любые вопросы, но в идеале они должны помочь в отборе подходящих лиц. Например, во время первого проводимого мною исследования меня интересовало только то, почему наш сайт технической поддержки обеспечивает столь низкий уровень удовлетворенности клиентов. Поэтому я задавал всего два вопроса: “Являетесь ли вы пользователем нашего программного обеспечения?” и “Какова причина вашего посещения сайта сегодня?”. Раскрывающиеся меню помогали найти подходящих лиц.
5.	Как только посетитель щелкает на кнопке “Submit” (Отправить), данные отображаются в базе данных реальных кандидатов. Теперь можно выявить посетителей, которые удовлетворяют определенным критериям, и, в зависимости о конкретной ситуации, пригласить их немедленно или выделить удобное время для установления контакта с ними. Трудно переоценить следующее обстоятельство: это реальные люди, которые действительно посещают ваш сайт для выполнения тех или иных задач, а не ваша мама и те, кто просто оказался поблизости.
6.	Для контакта с отобранными участниками можно использовать свое любимое приложение телеконференций (GoToMeeting, WebEx, Yugma, Zoho Meeting и т.п.). Для проведения исследования применяется практически тот же процесс, что и описанный в предыдущем разделе, посвященном лабораторному исследованию удобства использования: определение круга задач, запись видео, выполнение анализа и последующее дерганье сотрудников своей компании до тех пор, пока они не реализуют изменения.
Глава 6  Решение головоломки типа "Почему" — использование качественных данных 219
bolt [peters user experience'
Рис. 6.1. DHTML-окно реального набора участников исследования сайта Ethnio
bolt] peters user experience
services | ittoo [ cbents ] about blp | ideas { btog |	 contact
a website
a diagram elucidates t
Рис. 6.2. Опрос для проведения реального набора
220	Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных
Решения, подобные Ethnio, наиболее экономически эффективны при наличии в компании человека, который может координировать и проводить исследования. Но за отдельную плату Ethnio и другие компании могут провести исследования в ваших интересах. В любом случае при этом не требуются значительные денежные расходы на лаборатории и исследователей удобства использования, не приходится прибегать к услугам далеко не оптимальных участников и снижается степень искусственности обстановки, связанная с пребыванием людей в лабораторном помещении.
Обратная сторона выполнения удаленного исследования удобства использования — утрата возможности физического наблюдения за участниками. А возможность такого наблюдения весьма ценна.
Аутсорсинговое онлайновое исследование удобства использования
Аутсорсинговое онлайновое исследование удобства использования прекрасно подходит для тех, кто не располагает значительными ресурсами: при этом не нужно иметь исследователей в своей компании и требуется лишь узнать мнение других людей о вашем веб-сайте.
Ряд компаний предоставляют возможность проводить полностью аутсорсинговое исследование удобства использования. Одной из таких компаний является UserTesting.com (www.usertesting.com). Она располагает большой базой людей, которые выразили заинтересованность в участии в тестах удобства использования. За вполне приемлемую цену — в настоящее время не превышающую 29 долларов — можно заказать проведение исследования удобства использования, в ходе которого каждый участник выполняет тест, а вы получаете видеоотчет о действиях участника, сопровождаемый кратким письменным резюме соображений этого участника. Совсем не плохо за столь скоромную плату.
Аутсорсинговое онлайновое исследование удобства использования выполняется следующим образом.
1.	Вы подписываетесь на проведение исследований в www.usertesting.com. При этом необходимо указать следующее:
•	свой веб-сайт;
•	задачи, которые должны выполнить участники (например, “найти продукт х и выполнить процесс оплаты” или “найти в веб-сайте решение для устранения ошибки с кодом ошибки D78295”);
•	желательное количество участников тестирования;
•	тип участников тестирования, которых вы ищете (пол, возраст, уровень доходов, уровень знания компьютера и т.п.).
2.	Компания принимает переданные вами данные, на их основе формирует перечень задач и рассылает его подходящим участникам из своей базы данных, которые удовлетворяют (или почти удовлетворяют) установленным вами критериям.
Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему" — использование качественных данных 221
3.	Вы получаете видеоотчет о действиях пользователя, вместе с аудиоматериалами, записью действий мышью и другими подробностями, а также краткое письменное резюме. Резюме содержит ответы на поставленные вопросы наподобие что могло бы заставить покинуть сайт, как сайт можно улучшить и т.п.
4.	Далее необходимо выполнить тот же тип анализа, какой был описан для исследования удобства использования.
5.	Следующий этап всегда остается неизменным — результат анализа и требования ресурсов (людских, финансовых, программных, аппаратных и т.п.) представляется кому-либо, занимающему значительный пост в компании, чтобы обеспечить реализацию изменений.
Итак, как видите, процесс прост и дешев. Реальные люди сообщают, с какими проблемами им пришлось столкнуться при работе с вашим сайтом, или какие аспекты сайта их удовлетворяли.
Ниже перечислены недостатки полностью аутсорсинговых методологий, подобных описанной.
•	Вы не обладаете достаточной свободой выбора, чтобы привлечь именно таких участников, которые требуются. Некоторые компании, подобные UserTesting. com позволяют привлекать собственных участников (например, нанятых при посредстве Ethnio!), что было бы идеальным вариантом.
•	Как и при лабораторном исследовании удобства использования, ситуация является несколько искусственной, в частности потому, что участники могут быть заинтересованы лишь в получении 10 долларов за исследование, выплачиваемых компанией UserTesting.com.
•	В результате приходится жертвовать возможностью исследования неструктурированных действий, например, говоря пользователю: “Просто действуйте в сайте так, как вы делали бы это в обычных условиях”.
Эти недостатки — компромиссы, которые следует тщательно взвесить, обдумывая возможность проведения исследований на стороне. Однако иногда требуется быстро получить непосредственный отклик из своего сайта: необходимо, чтобы реальные люди, даже случайные, наткнулись на пробелы и обнаружили проблемы, которые, возможно, не видны вам. В этих случаях аутсорсинговое исследование удобства использования предоставляет экономически эффективный способ получения информации обратной связи от пользователей. Не зависимо от размеров компании совершенно недопустимо не применять подобный метод в качестве одной из стратегий сбора мнений посторонних людей о вашем сайте.
Опросы: действительно масштабируемое
ПРОСЛУШИВАНИЕ
Вероятно, ни один другой метод прямого сбора мнений клиентов не сравнится по эффективности с опросами. По целому ряду причин опросы являются идеальным инструментом получения дополнительных данных о посетителях.
222 Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему” — использование качественных данных
Ниже перечислены лишь некоторые из этих причин.
•	Обычно стоимость опросов очень умеренна; кроме того, существуют приемлемые бесплатные возможности.
•	Опросы можно использовать в качестве методологии непрерывного прослушивания; т.е. они всегда могут находиться в активном состоянии.
•	Они предоставляют смешанный набор данных, ценных как для количественного, так и для качественного анализа.
•	Опросы проводятся в текущий момент времени, поэтому они часто позволяют сразу выявлять проблемы и находить возможности их устранения.
•	Для получения значительных выгод вовсе не нужно проводить множество опросов. Размеры выборок могут быть небольшими, поэтому для получения статистически значимой выборки данных вовсе не требуется высказывание каждого посетителя сайта.
•	В настоящее время опросы стали очень сложными. Они вышли далеко за рамки огромных опросных анкет в раздражающих всплывающих окнах. Теперь они могут использовать cookie-файлы, быть интегрированы в данные о потоке кликов и иметь уникальную конфигурацию и размеры для решения конкретных задач.
Важно понимать, что ответ на вопрос “Почему?” в ходе исследования поведения пользователей не может ограничиваться одними только опросами. Но пренебрежение ими приведет к прорехе в возможности действительно понять мотивы и действия своих клиентов.
Типы опросов
Вы полагаете, что все опросы — это большие уродливые всплывающие окна, открывающиеся в середине посещения веб-сайта? Существуют и другие, более эффективные возможности использования опросов. В частности, есть два основных типа опросов, каждый из которых обладает собственными достоинствами и недостатками и служит своей особой цели.
Опросы страничного уровня
Опросы страничного уровня используют пассивную модель приглашения и собирают данные микроуровня для узко определенной цели или задачи. Три примера приглашений к участию в опросе страничного уровня приведены на рис. 6.3.
Как видите, приглашение к участию в опросе может приобретать различную форму. Однако, как правило, оно размещается в нижней части окна браузера. Если пользователь заинтересован в сообщении своего мнения, он запустит опрос, кликнув на приглашении. Опросы страничного уровня предоставляют следующие преимущества.
•	Опросы страничного уровня всегда доступны на веб-странице.
Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему* — использование качественных данных 223
•	Они посвящены выполнению одной задачи, такой как оценка пользователями определенных функциональных возможностей, сбор сообщений об ошибках, получение ответов на различные вопросы о сайте или выяснение того, была ли данная страница полезной.
•	Доступно много бесплатных или вполне приемлемых по цене опций, таких как UserVoice и Kampyle. Кроме того, достаточно просто создать собственный опрос страничного уровня. Для этого понадобится лишь привлечь умеренно сообразительного IT-специалиста, а, как хорошо известно, все IT-специалисты обладают более чем средним интеллектуальным уровнем!
•	Вы получаете возможность узнать мнение наиболее недовольных или заинтересованных клиентов. Трудно себе представить лучший подарок, чем выяснение мнения тех, кто вас любит или ненавидит больше других.
help
What can be done?
to
your vehicle
drwsn
property
replace
to
one
number of times
Hopefatty this
has
the dealer they had
Рис. 6.3. Приглашения к участию в опросе страничного уровня
of the on-board since and the corrected the surging
Hext tope
e 2007 2009 Kwnpyte Ltd. Af
wtfh Constant
ta Up WithoDesk
Ниде перечислены недостатки опросов страничного уровня.
•	Модель приглашения к участию в опросах страничного уровня пассивна. Это значит, что это сделают только те, кто действительно хочет принять участие в опросе. При этом невозможно получить полную картину (т.е. если пользователь посещает сайт, достигает поставленной задачи и покидает его, маловероятно, что он задержится и предоставит информацию обратной связи — особенно, если ссылка опроса страничного уровня представляет собой крошечный бледный символ плюса на белом фоне).
•	В лучшем случае опросы страничного уровня собирают локальную информацию обратной связи, т.е. отклики о конкретной странице, на которой пользователь кликает на ссылке приглашения или информации обратной связи конкретной задачи.
224 Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему" — использование качественных данных
•	Эти опросы не очень подходят для сбора информации обратной связи о намерениях или о впечатлении обо всем сайте.
•	На основе опросов страничного уровня трудно управлять размерами выборок или получить достаточно большие выборки — приглашение специфично для данной страницы, сайт содержит множество страниц, и лишь небольшое число посетителей будет заполнять опросные анкеты каждой страницы. Это затрудняет объединение результатов опросов всех страниц веб-сайта и выявление важных закономерностей в данных.
Опросы страничного уровня прекрасно подходят для оценки эффективности отдельных страниц или контента страниц (например, в случае веб-сайта технической поддержки). Они служат также отличным средством сбора информации обратной связи узко специализированных задач (например, при оценке конкретного набора функциональных возможностей).
Многие компании, которые проводят опросы страничного уровня, будут утверждать, что они могут выполнять опросы на уровне сайта. При этом они не совсем честны. Данная модель приглашения не подходит для сбора данных о впечатлении от сайта.
Опросы на уровне сайта
Рис. 6.4. Всплывающий/выглядывающий опрос на уровне сайта
Опросы на уровне сайта используют значительно более активную модель приглашения. Они собирают данные о намерениях, поведении и впечатлении клиентов на макроуровне.
В настоящее время распространение получили два типа моделей приглашения к участию в опросах на уровне сайта. Первый метод заключается в использовании всплывающих или выглядывающих окон. В этом случае, как только посетитель входит в сайт или достигает определенной точки во время посещения, открывается всплывающее окно опроса (рис. 6.4). Как правило, это окно содержит все вопросы, на которые желательно получить ответы посетителя — обычно их количество составляет от 25 до 38.
Опросы, всплывающие в середине сеанса посетителя, постепенно сходят со сцены в связи с отрицательным отношением к ним клиентов и появлением более совершенных технологий реализации приглашений к участию в опросах, таких как Ajax.
Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему" — использование качественных данных 225
Второй метод — использование модели приглашения к участию в опросах, построенной на основе разрешений. В этом случае, когда посетитель заходит на вебсайт, у него вежливо запрашивается разрешение на участие в опросе — и это очень важно — в конце посещения. На рис. 6.5 видно, что я получил DHTML-запрос разрешения на участие в опросах на веб-сайтах iPerceptions и Crowd Science (обе эти компании являются поставщиками опросов уровня сайта). При этом предоставляется четкая возможность выбора вариантов “Yes” (Да) или “No” (Нет). При клике на кнопке “Yes” в конце посещения откроется страница опроса. Опросы на основе разрешений становятся все более распространенными в Интернете.
Рис. 6.5. Опрос на уровне сайта на основе разрешений
Преимущества опросов на уровне сайта выглядят следующим образом.
•	Опросы на уровне сайтов исключительно удобны для сбора макроданных о впечатлении, намерениях и информации на уровне конечных результатов, относящихся к посещению в целом (например, для получения ответа на вопрос “Что привело вас сюда?” или “Почему вы так любите наш сайт?” либо “Какова вероятность вашего посещения нашего магазина розничной продажи?”).
•	Эти опросы обеспечивают значительную степень контроля за тем, для кого они отображаются. Сайт можно настроить так, что только 5 процентов посетителей сайта получит приглашение на участие в опросе. При этом можно использовать cookie-файлы так, чтобы одно и то же лицо видело опросную анкету только один раз в три месяца.
•	Если опрос на уровне сайта не представляет собой одно длинное, заранее созданное всплывающее окно, для упрощения процедуры опроса и применения условной логики можно использовать технологии вроде Ajax, которые позволяют сузить круг задаваемых вопросов (например, если пользователь уже сообщил, что является студентом, то незачем задавать ему вопрос о размерах его бизнеса).
226 Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных
•	Модель приглашения является активной, что позволяет получать значительно более разнообразные выборки участников. Вы получите информацию от людей, которые посетили сайт с несколькими целями, равно как и от тех, кто полностью удовлетворен, раздосадован или просто не испытывает никаких особых эмоций. Таким образом, информация обратной связи оказывается значительно более репрезентативной.
Ниже перечислены недостатки опросов на уровне сайта.
•	Как правило, сложные опросы на уровне сайта не бесплатны (простые опросы, подобные 4Q, бесплатны и могут быть весьма действенными; подробнее они рассматриваются в следующем разделе).
•	Чтобы разобраться в значительном объеме разнообразных данных, придется выделить сотрудника в своей компании — либо прибегнуть к услугам консультанта от поставщика опроса.
•	Хотя выявление значительных проблем, таких как повреждение товарной тележки, не представляет сложности, с помощью опросов на уровне сайта значительно труднее выявить микропроблемы (например, получить ответ на вопрос “Что вы думаете о странице хиг.’”)-
Опросы на уровне сайта — замечательное средство оценки эффективности вебсайта, сбора макровпечатлений клиентов и предполагаемого влияния на компанию, торговую марку и существование за пределами Интернета.
Многие компании, которые проводят опросы на уровне сайта, будут утверждать, что они могут выполнять опросы на страничном уровне. При этом они не совсем честны. Данная модель приглашения не подходит для сбора данных о нюансах использования на уровне страниц.
Каждый тип опроса служит конкретной цели. Поэтому, идет речь о сборе информации обратной связи для конкретной страницы или о получении представления об общем впечатлении клиента о сайте, проведите испытания в условиях повышенной нагрузки и выберите подходящий инструмент.
Единственная наибольшая ошибка, допускаемая при проведении опросов
Всем людям свойственно терять чувство меры при получении возможности узнать что-либо. Думаю, мы просто самой природой “запрограммированы” желать узнать как можно больше.
Применительно к опросам эта жажда знаний выливается в создание длинных сложных опросных анкет, содержащих всевозможные вопросы, или, что более вероятно, любые возможные вопросы, которые могут интересовать любое должностное лицо в нашей компании. Эта ситуация проиллюстрирована на рис. 6.6.
Хотя мы может узнать очень многое, наши возможности выполнения действий чрезвычайно ограничены. Нам постоянно не удается найти компромисс между “познаваемым” и “действенным”. Посетителей нашего веб-сайта можно спрашивать о размере их одежды и цвете глаз, но эта информация совершенно бесполезна, поскольку мы никак не можем ее применить. Так какие же вопросы следует задавать?
Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему" — использование качественных данных 227

Реальный опрос!
Водном всплывающем окне!
31: How much do you agree with this statement: "Уоиг opinion of a company is more positive when you find out it supports B-org.” 0=Compiet«fy DiMgrwa 10=Co*np4ete#y Ay
01	23490780 10 Don't Ки
poooooooooo
32: How much do you agree with this statement: I "ВИогд is selective about the companies and products that can sponsor its programming.*
01234SS7BS10
ooqo о oooooo
Реальный размер анкеты и образцы задаваемых вопросов!
26: Which of the folowing best describes how B-org relates to yotr festenmg to  on the radk>? •
Q1 bate* toHBBee tbe гиЛл тага fcirw ef BHBe<0 OMMws Ьа» we effect м hew 1 Batee teMMea the raSto
Idoeot teBMeethereWe
| 27: Please explam your answer to the question above.
Рис. 6.6. Отыскание компромисса между ‘познаваемым’ и "действенным"
Задавая слишком много вопросов, мы нервируем клиента. Каждая точка соприкосновения с клиентом — это возможность укрепления позиций своей торговой марки. Задавая клиентам слишком много вопросов, многие из которых не нужны и не ведут ни к каким полезным действиям, мы неявно даем им понять: “Мы не ценим ваше время и не слишком вас уважаем, чтобы спрашивать только о том, что для вас важно”.
На рис. 6.7 показан реальный опрос, в котором название компании скрыто во избежание обвинений в предвзятости. Обратите внимание на длину всего одного вопроса и точки шкалы выполнения в верхней части окна. Каждая точка представляет ответ на одни сложный вопрос.
Уважайте своих клиентов и цените их время. Задавайте только те вопросы, на которые можете тем или иным образом реагировать. Это выгодно как для ваших клиентов, так и для вас — помните, после сбора всех этих данных придется еще тратить время на их анализ!
Три наиболее важных вопроса
Вы уже знаете, что сведения о потоке кликов (ответ на вопрос “Что?”) нуждаются в качественных данных (отвечающих на вопрос “Почему?”) для получения действительно ведущих к действиям выводов и озарений типа “Ага, так вот что им было нужно!”.
228	Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных
Which of the foRowmg best describes the organization you work for?
System/Network Integrator
О Reseller who purchases basic computer components used to budd systems (e.g. 'white box' system). Customers are typically smal or medium businesses and consumers.
Value Added Reseller (VAR)
О Business that re-sells products manufactured by an OEM and provides service/consiJtabon. Customer base ts pnmanty smalt to large businesses.
О Software Developer
Company that creates software for sale to other organizations.
Distributor
О Wholesaler that typtcaffy purchases from manufacturers in large quantities and then sells products to resellers, dealers, retaders and other channel members.
Retaller/Etaller
Q Business that sells to individuals from a store location or online where inventory is easdy accessible. Customer base is primarily home consumers and small to medium-sized businesses.
©Consultant
Company that provides technical expertise and design to both reseRers and end customers.
О	Educational Institution
Organization that is dedicated to teaching and learning.
О	News Organization
Company that pubbshes information for TV, magazines or newspapers.
О Other (Please Specify)
MTr»d«merics Pnvecy
Рис. 6.7. Пример длинного, сложного, отнимающего много времени опроса
Даже если вы не делаете ничего другого в плане исследования поведения пользователей, совершенно необходимо задать следующие три вопроса, касающиеся посетителей вашего веб-сайта. Естественно, их нужно задавать в ходе опроса при выходе из сайта.
Эти три простых вопроса предоставят ответы, заполняющие существенные пробелы в знаниях о клиентах и предоставят действенные данные, которые помогут придать значительно больше смысла данным о потоке кликов. Не говоря уже о том, что полученные ответы помогут выработать конкретные идеи по улучшению веб-сайта и удовлетворению потребностей клиентов.
Вопрос 1: “Какова цель вашего сегодняшнего нашего веб-сайта?"
Большинство из нас, будь то аналитиков, маркетологов или представителей высшего звена принятия решений, неверно ответит на следующий простой вопрос: “Как вы думаете, почему люди посещают ваш веб-сайт?” Но теперь не нужно гадать.
Вежливый вопрос о причине посещения, задаваемый посетителям веб-сайта — один из лучших способов выяснения этой важнейшей информации. Ответы и распределение основных целей послужат настоящим озарением и помогут объяснить множество нюансов данных о потоке кликов, которые раньше казались лишенными всякого смысла! Например, на веб-сайте электронной коммерции можно узнать,
Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему" — использование качественных данных 229 что незначительная часть посетителей посетила его с целью исследования для осуществления покупки в будущем. Или на сайте, не ориентированном на получение прибыли, можно узнать, что большинство посетителей не делают пожертвования лишь потому, что им трудно выяснить, какая часть пожертвования будет расходоваться на административные цели.
Вопрос 2: "Удалось ли вам выполнить свою задачу?"
Я мог бы задать вопрос, что именно не в порядке на вашем веб-сайте, и, скорее всего, вы назовете несколько проблем. Этот же вопрос можно задать аналитику, и он назовет другие проблемы. Можно спросить также “бегемота”, и он обратит внимание на что-то еще.
Все эти ответы имеют очень малое значение. Что действительно важно — так это что хорошо работает или что совершенно никуда не годится по мнению ваших клиентов. Так почему бы прямо не задать им этот вопрос вместо того, чтобы строить предположения?
Часто меня спрашивают, какая единственная метрика веб-аналитики является наиболее важной. И я всегда отвечаю: коэффициент выполнения задач. Она важнее коэффициента конверсий, рентабельности или любой другой метрики. Эта метрика позволяет выяснить, почему люди приходят на сайт (их основную цель), и какие задачи им не удалось выполнить (коэффициент выполнения задач), поэтому точно известно, что следует исправить (рис. 6.8).
2.2. Task Completion by Purpose of Visit
_____________	 Dec	Jan	Feb	Mar	Apr	May	Jun Check my account	88%	69%	82%	86%	92%	90%	100%
Create an account	85%	83%	74%	89%	88%	84%	89%
Leam about products	78%	76%	79%	73%	79%	70%	58%
Learn about company/brand 79%	82%	77%	87%	72%	78%	80%
Seek support	63%	66%	71%	67%	65%	50%	50%
Other Please Specify____________60%	54%	62%	56%	61%	70%	60%
Respondents	282	739	870	457	279	177	62	8
Рис. 6.8. Распределение коэффициента выполнения задач по основной цели
Как только эти данные получены и приоритет усовершенствований сайта определен, ничто не сможет воспрепятствовать повышению коэффициента конверсии и рентабельности (наряду с множеством других положительных эффектов).
Вопрос 3: "Если сегодня вам не удалось выполнить свою задачу, что послужило причиной этого?"
Третий вопрос нашего “Лучшего опроса всех времен” предоставляет простое текстовое поле, в котором клиенты могут вводить все, что им угодно; это свободная форма мнения клиента (\bice of Customer — VOC). Оно предоставляет клиенту возможность сообщить, собственными словами, причины, по которым им не удалось
230	Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему" — использование качественных данных
выполнить то, что они хотели сделать, а также возможность свободного, ничем не ограниченного ознакомления со своими идеями и предложениями по улучшению различных аспектов вашего веб-сайта.
Анализ ответов на эти вопросы выполняется посредством их разделения на категории по распространенным темам и последующего определения процентного представления той или иной темы в свободной форме VOC, заполненной теми клиентами, которым не удалось выполнить свою задачу. Эти данные станут перечнем вопросов, подлежащих решению для улучшения удобства использования веб-сайта клиентами.
Начало реализации ориентированной на клиента стратегии
Приведенные три простых вопроса позволят получить множество выводов, которые помогут в реализации ориентированной на клиента стратегии. Этот состоящий из трех вопросов опрос можно создать самостоятельно и реализовать на своем веб-сайте. Или же можно использовать бесплатный опрос при выходе из сайта, поставляемый iPerceptions, который называется 4Q. (Открою небольшую тайну: в настоящее время я вхожу в число консультантов iPerceptions.)
Опрос 4Q (http://4q.iperceptions.com) — опрос на основе разрешений, доступный на 18 языках. При его проведении можно управлять процентом трафика веб-сайта, для которого опрос должен отображаться. Кроме того, 4Q использует cookie-файлы для того, чтобы один и тот же посетитель видел опрос только один раз за 30 дней (если он удовлетворяет критерию отбора).
Когда посетители покидают ваш веб-сайт, в ходе опроса им будут заданы три ранее описанных вопроса и один дополнительный вопрос, предназначенный для вычисления степени удовлетворения потребностей клиента: “Как бы вы оценили общее впечатление от сайта, исходя из результатов сегодняшнего посещения?”
На компакт-диске, прилагаемом к этой книге, содержится видеоролик, поясняющий проведение опроса и его настройку. Таким образом, уже сегодня вы можете бесплатно использовать описанные средства и ознакомиться с мыслями, которыми посетители вашего веб-сайта желают поделиться с вами. Здорово, не так ли?
Восемь советов по выбору поставщика онлайновых опросов
Вероятно, на определенном этапе вы пожелаете прибегнуть к услугам внешнего поставщика опросов, чтобы он помог решить стоящие задачи. В настоящее время существует множество компаний, которые предоставляют весьма многогранные возможности проведения опросов, в любых доступных воображению областях.
Помните, что необходимо принять решение не о том, с чем нужно работать компании, а о том, каковы конкретные потребности. Нужно также определить, требуется ли поставщик опросов на уровне страниц или на уровне сайтов, поскольку они служат совершенно разным целям и предоставляют различные возможности.
Из своего личного и часто болезненного опыта я пришел к выводу, что при выборе поставщика опросов нужно учитывать следующие восемь факторов.
Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему* — использование качественных данных 231
Совет 1: математическая строгость
Независимо от выбранной компании вам требуется партнер, который может придать математическую строгость полученным результатам. К сожалению, часто результаты опроса интерпретируются неправильно, как правило, вследствие применения неподходящего математического аппарата во время анализа (или потому, что кто-то решает реагировать на мышь посредством голосовых команд).
Измерение результатов опросов не сводится к простому вычислению средних ответов, поскольку средние значения лгут. Требуется измерять распределения и возвращаться к предыдущим состояниям. При использовании опроса вы не должны применять статистические формулы и определять статистическую значимость — вместо этого проведите испытания в условиях повышенной нагрузки, чтобы убедиться, что ваш поставщик справляется с этой задачей. Тогда можно будет сосредоточить свое внимание на анализе, а не на создании отчета.
Совет 2: возможности сегментирования "на лету”
Анализ не является статичным. Все в этом мире меняется. В данных обнаруживаются интригующие закономерности, и это побуждает к проведению более глубокого анализа. Например, если за 24 часа процент выполнения задач для пользователей, приходящих из Microsoft Bing снижается на 9 пунктов, желательно узнать, с чем это связано. Или же вам требуется прочесть ответы тех, кто трижды посетил сайт, чтобы загрузить программную заплату, но так и не достиг этой цели.
Одним словом, необходимо иметь возможность сегментировать данные быстро и эффективно.
Ищите такого поставщика, который может обеспечить сегментирование данных “на лету”, поскольку обобщенные данные лгут. Некоторые поставщики не предоставляют никаких возможностей сегментирования. Без колебаний откажитесь от их услуг. Другие будут обеспечивать сегментирование по требованию. То есть нужно попросить или запросить сегментирование данные, и поставщик пришлет их позднее. При отсутствии какой-либо другой возможности сотрудничайте с этими поставщиками. Однако идеальными являются поставщики, предоставляющие доступ к сетевой среде, в которой можно “препарировать” данные изо дня в день. Вот это тот поставщик онлайновых опросов, который вам нужен!
Совет 3: сравнения и индексы
Контекст правит балом! Хотя хорошо знать, что ваш показатель повысился от 53 до 57, но в действительности интерес представляет то, что для данной отрасли он составляет 70. Лишь немногие из высшего руководства станут предпринимать какие-либо действия, узнав само по себе значение показателя. Но они сделают все возможное и предоставят нужные средства, если услышат: “Наш показатель равен х, у нашего главного конкурента он равен х+10, а базовый по отрасли — ху”.
Влияние оказывают и другие, менее очевидные факторы. Сравнивая свои показатели эффективности с показателями для отрасли и конкурентов, вы тем самым лишаете данные субъективности.
232 Г лава 6  Решение головоломки типа 'Почему' — использование качественных данных
Оценка успешности или неудачи деятельности перестает зависеть от субъективного мнения. Сравнение с отраслевыми показателями показывает реальное положение вещей. Подобная информация творит с высшим руководством настоящие чудеса.
Поэтому ищите поставщика, который может предоставить надежный набор сравнительных показателей и индексов.
Совет 4: категоризация произвольного текста
Наиболее ценные выводы будут получены на основе не количественного, а качественного анализа ответов клиентов в форме произвольного текста. Этот вид анализа наиболее труден для выполнения даже в компании средних размеров.
В действительности ни один поставщик не является особо преуспевшим в категоризации и анализе ответов в форме произвольного текста, поскольку эта проблема чрезвычайно трудна для решения. Тем не менее, спросите своего поставщика, какие возможности они предоставляют. Если они ответят, что могут все это сделать бесплатно и немедленно, отнеситесь к ответу с изрядной долей скептицизма и попросите продемонстрировать на примере данных вашего веб-сайта.
Вам предстоит выбрать лучший из далеко не идеальных вариантов. Выбор ограничен не потому, что поставщик что-то делает неправильно; просто категоризация произвольного текста — это та область, в которой поставщики все еще трудятся над усовершенствованиями.
Совет 5: тип приглашения к участию в опросе
Ранее в этой главе читатели ознакомились с различными доступными видами приглашений к участию в опросе: выходными, всплывающими, выглядывающими, активными и пассивными. Каждый тип приглашения имеет свои плюсы и минусы.
Подвергните своего поставщика испытаниям в условиях повышенной нагрузки, чтобы выяснить применяемую им методологию и удостовериться в ее соответствии вашим потребностям. В идеальном случае поставщик позволит поэкспериментировать с различными типами приглашений, а также контентом, цветами и общим видом приглашения.
Приглашения при выходе наиболее подходят для опросов на уровне сайта, но желательно удостовериться, что это так в данном конкретном случае. В настоящее время многие поставщики опросов страничного уровня предоставляют также опции персональной настройки. Используйте их.
Совет 6: совершенствование cookie-файлов
При выборе поставщика опросов следует искать компанию, которая может устанавливать cookie-файлы. Cookie-файлы гарантируют, что как только посетитель принял участие в опросе, он больше с ним не столкнется в течение, например, 90 дней, независимо от степени заполнения опросной анкеты. Последнее, к чему вы стремитесь, это к утомлению клиентов от участия в опросе.
Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему" — использование качественных данных 233
Желательно также сотрудничать с компаниями, которые позволяют отбирать для участия в опросах только определенные типы клиентов, таких как просмотревшие х страниц или прибывшие из сайта www. zqinsights . com и т.д. Выясните, предоставляет ли поставщик подобные возможности. Некоторые из них предоставляют их, другие — нет. В зависимости от конкретных нужд эта возможность может быть важной или же не иметь особого значения.
В настоящее время почти все поставщики позволяют устанавливать коэффициент выборки (количество посетителей сайта, для которых опрос будет отображаться). Но убедитесь, действительно ли будет предоставлена эта возможность.
Совет 7: интеграция с данными потока кликов
Позволяет ли поставщик опроса интегрировать его с используемым вами инструментом веб-аналитики? Задайте этот вопрос и выясните, как именно это делается. Обязательно заручитесь поддержкой одного из опытных IT-специалистов, чтобы он очень критично ознакомился с программой интеграции.
Интеграция очень важна — не немедленно, но по прошествии нескольких месяцев проведения опросов — поскольку потребуется выяснить, какие именно страницы посещали наиболее удовлетворенные посетители, какие кампании или ключевые слова привлекли наиболее разочарованных посетителей, и насколько вероятно, что те, кто видел ссылку инструмента рекомендации, воспользуются ею.
Интегрирование инструмента проведения опроса с данными веб-аналитики — сложный процесс, он требует определенной работы, но может предоставить ощутимые выгоды.
Совет 8: пробное использование
Весьма вероятно, что при задавании перечисленных выше вопросов и осуществлении выбора вам придется иметь дело с сотрудниками отдела маркетинга и продаж. Лучший способ выяснения эффективности опроса в реальной ситуации — проведение пробного опроса. Если поставщик более-менее достоин внимания, он согласится на пробное использование в течение, как минимум 4-6 недель. Если поставщик отказывается выполнить пробный опрос, возможно, он и не располагает эффективным инструментом для вас.
Даже если для проведения пробного использования потребуется внести небольшую предоплату, на это все же стоит пойти. Вы выясните, подходит ли вам данный инструмент и, что возможно еще важнее, можете ли вы сотрудничать с представителями поставщика. Помните, что очень редко покупка сводится приобретению одних только инструментов; почти всегда речь идет о приобретении взаимоотношений.
Таковы восемь очень простых приемов поиска поставщика инструмента проведения опросов. Они помогут убедиться в возможности установки длительных, продуктивных и безусловно выходных взаимоотношений.
234 Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему* — использование качественных данных
ВОЗМОЖНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ
ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ, ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫЕ ИНТЕРНЕТОМ
Одна из причин моей горячей приверженности Интернету заключается в огромном объеме инноваций и открытий, которые ежедневно в нем появляются. Даже в нашей скромной области исследований, связанных с поведением пользователей Интернета, постоянно становятся доступными множество новых опций, которые делают возможным то, что было невозможным раньше.
В конце этой главы я хочу описать четыре такие опции. Каждая из них по-своему уникальна. И каждая указывает на наличие еще более интересных опций, которые ожидают за поворотом — поэтому держите глаза открытыми!
Исследования сравнения с конкурентами
Всегда желательно знать, насколько плохо (или хорошо) обстоят ваши финансовые дела по сравнению с конкурентами. Или насколько легко посетитель мог бы найти ответ на интересующий его вопрос или отыскать товар на ваших веб-сайтах.
В прошлом трудно было найти нужных людей или выделить бюджет для выполнения подобных видов исследований. Но не теперь. В настоящее время в Интернете действует ряд компаний, которые предоставляют простой и масштабируемый способ выполнения этих сравнений. Вы указываете им задачу или процесс, который хотите сравнить, и какие сайты являются конкурентными. Они привлекают ряд пользователей для выполнения поставленных задач, а затем собирают данные и предоставляют результаты анализа. UserZoomis — одна из таких компаний, доступная по адресу atwww. userzoorn. com.
Здорово то, что Интернет позволяет выполнить эти сравнения в больших масштабах и за низкую стоимость, что было совершенно невозможно в прошлом. Я даже не могу сказать, насколько этот тип данных эффективен при общении с высшим руководством и подталкивании его к правильным решениям (повышению удобства работы клиентов на основе обратной связи с ними).
Быстрые проверки удобства использования
Концепция, реализованная в www. f ivesecondtest. com, разительно выделяется своей простотой.
Загрузите изображение веб-страницы, которую хотите проверить. Выберите тип теста, который необходимо выполнить. Отправьте URL-адрес в список пользователей (текущих или потенциальных клиентов) или же опубликуйте его в приглашении обратной связи своей учетной записи Twitter.
Когда пользователь входит на указанный сайт, у него будет пять секунд для просмотра изображения (вашего изображения). По истечении пяти секунд изображение закрывается и участнику предлагается описать просмотренное изображение (веб-страницу).
Этот метод быстр, бесплатен (по крайней мере, пока) и прост в выполнении.
Г лава 6  Решение головоломки типа “Почему” — использование качественных данных 235
Результат этого теста — свободные по форме текстовые описания того, что люди смогли запомнить за пять секунд просмотра веб-страницы (или изображения). Этот метод прекрасно подходит ля проверки того, действительно ли горячие призывы к действию так уж выделяются на странице. Он позволяет также выяснить, какие структурные элементы веб-страниц выделяются (а какие — нет). Если люди могут прочесть текст в изображении, то каким образом они реагируют на него? И т.д. Можно даже загрузить экранный снимок сайта конкурента и выяснить, что в нем нравится пользователям.
Fivesecondtest — новая разновидность компаний, которые используют элементы традиционной лабораторной проверки удобства использования и делают доступ к ним значительно более демократичным.
Онлайновые исследования методом упорядочения карточек
Один из лучших способов улучшения информационной архитектуры (information architectures — IA) веб-сайта — выполнение упражнения по упорядочению карточек. Это упражнение поможет пользователям сообщить свое мнение о том, как сайт должен быть организован. Как обычно, ориентирование на информацию, предоставленную пользователем, более рационально, чем создание IA исходя из собственных представлений о том, где должны размещаться те или иные элементы.
Традиционный подход к проведению исследования методом тасования — написание названий основных элементов на карточках, привлечение группы репрезентативных участников испытаний, вручение им произвольно смешанного набора карточек и просьба разложить их по стопкам связанных элементов. Эта реорганизация помогает понять необходимую логическую организацию веб-сайта.
Конечно, исследование подобное описанному, может быть дорогостоящим, и оно сопряжено с теми же проблемами привлечения участников, которые свойственны выполнению лабораторного исследования удобства использования. Однако в настоящее время в Интернете два замечательные компании позволяют быстро и эффективно провести такое исследование в онлайновом режиме: OptimalSort (www. optirnalsort. corn) и WfebSort (www. websort.net).
Исследование проводится следующим образом: вы регистрируетесь на сайте поставщика исследования методом сортировки карточек, загружаете свои элементы (создаете карточки), указываете репрезентативных пользователей (используете методы реального найма, подобные Ethnio, или рассылаете сообщения электронной почты людям из своего списка рассылки) и отправляете им приглашение к участию в испытаниях. Выбранные пользователи быстро и эффективно выполняют упражнение по сортировке карточек и отвечают на несколько вопросов. Вы анализируете полученные данные. Все довольны.
Можно выполнять свободную или ограниченную сортировку карточек. Основное различие между ними в том, разрешено ли пользователям создавать собственные категории, или же они должны распределять элементы по заранее определенным категориям. Я рекомендую начинать со свободной сортировки — всегда интереснее наблюдать, как пользователи разделяют элементы по категориям.
236	Г лава 6  Решение головоломки типа ‘Почему* — использование качественных данных
Визуальные тепловые карты с элементами искусственного интеллекта
Исследование слежения за взглядом помогает понять, как посетители веб-сайта потребляют контент веб-страниц: что привлекает их внимание, как они осматриваются, что оказывает влияние на их перемещение по сайту и т.д.
Исследование слежения за взглядом всегда было желательным. Что ж, возможно в прошлом вам даже удалось провести такие исследование, что можно подтвердить изрядной дырой в бюджете (да, такие исследования могут быть весьма дорогостоящими). Кроме того, естественно, существует проблема с людьми. Всегда трудно найти нужных людей, завлечь их в свои лаборатории и убедиться, что они не страдают избыточной застенчивостью, когда их просят оглядеться вокруг.
Как было бы замечательно, если бы такие же данные можно было получать, не связываясь с несносными человеческими существами?
Войдите на сайт Feng-GUI (www.feng-gui.com). Предлагаемая им программа предназначена для “имитации человеческого зрения в течение первых пяти секунд наблюдения визуальных образов и создания тепловых карт на основе алгоритма, который предсказывает, на что именно, скорее всего, был бы направлен взгляд реального человека, а также переключение внимания”. Тепловая карта, созданная для моего блога программой Feng-GUI, показана на рис. 6.9.
Яркость цвета представляет степень интереса посетителя, “горячие” области — это области, вызывающие наибольший интерес, числа, заключенные в окружность, указывают порядок, в котором взгляд переходит от одной области к другой, а линии — перемещение взора.
Поразительно, не правда ли? Бесплатно или за очень низкую плату — ничтожную долю того, что пришлось бы заплатить за исследование слежения за взглядом — можно предоставить решение этой сложной проблемы компьютеру. Мы, люди, столь ничтожны!
Но если оставить шутки, ребята из Feng-GUI используют ряд очень сложных алгоритмов, положенных в основу их решения. Исходя из проведенного мною исследования, программа еще не совершенна, если сравнивать ее результаты с результатами реальных исследований слежения за взглядом. Тем не менее, просто удивительно, насколько точны уже получаемые ею результаты, а со временем они станут еще более точными.
Не уверен, что в ближайшем будущем компьютеры и алгоритмы полностью избавят от необходимости работы с реальными людьми для понимания их эмоций и ответа на вопросы “Почему?”. Но компьютеры уже достаточно совершенны для проведения быстрого и грубого анализа, и следует быть готовыми к тому, что в будущем компьютеры и алгоритмы предоставят еще более ценные инструменты.
Г лава 6  Решение головоломки типа "Почему" — использование качественных данных 237
Рис. 6.9. Визуальная тепловая карта блога Occam's Razor (Бритва Оккама), созданная программой Feng-GUI
Глава 7
Более быстрое
выявление дефектов: максимально эффективное использование возможностей тестирования и экспериментирования
В этой главе...
>	Азбука тестирования: А/Б тестирование и многовариантное тестирование (MVT)
>	Действенные идеи тестирования
>	Контролируемые эксперименты: обострение аналитической игры
>	Создание и воспитание культуры тестирования
ТТ обро пожаловать в удивительный мир экспериментирования и У-L тестирования!
Поскольку Интернет обеспечивает огромные преимущества по сравнению со всеми другими каналами распространения информации, в вашей власти провести эксперимент и убедиться в неприемлемости того или иного решения ценой очень низких затрат.
На вопросы по поводу своего сайта, цен на продукцию или условий ее доставки, либо макета своих входных страниц можно отвечать, исходя из собственных внутренних представлений, либо проведя быстрые эксперименты в реальной среде сайта, где сами клиенты помогут определить лидеров. Эксперименты — быстрый, дешевый и масштабируемый метод получения нужных ответов. Поэтому не раздумывайте; учитесь быстрее выявлять неудачные решения.
240 Глава 7  Более быстрое выявление дефектов...
Люди издавна прибегают к экспериментам — и не только в химических лабораториях или при выведении новых биологических видов. Как наука маркетинговое экспериментирование существовало всегда, начиная с тестирования специализированных складов в различных географических пунктах еще до того, как человечество доросло до демонстрации различных телевизионных программ в различных регионах, в различное время или для различной аудитории.
Несмотря на давние традиции тестирования в мире вне Интернета, мы склонны очень мало применять их мире Сети. И это настоящее преступление, поскольку мы научились очень многому от технологий автономного экспериментирования и сталкиваемся со значительно меньшим количеством ограничений.
Онлайновое тестирование — отнюдь не просто одна из возможностей. Оно совершенно обязательно для каждого коммерческого предприятия любого масштаба. Без применения тех или иных компонентов тестирования ваш бизнес никогда не покорит тех величественных вершин, которых заслуживает.
Один из наиболее недооцениваемых аспектов тестирования — всеобъемлющий характер предоставляемых им преимуществ. Подумайте над следующими значительными выгодами, которые тестирование сулит вашей компании.
•	Оно позволяет обеспечить демократичность идей, т.е. создать среду, в которой идеи могут поступать отовсюду и от всех, от “бегемота” до рядового охранника.
•	Больше не нужно гадать, что будет работать в веб-сайте.
•	Можно выступать с самыми безумными идеями, при этом сводя риск к минимуму за счет управления количеством людей, осведомленных о данной безумной идее и видящих тот или иной элемент управления.
•	Тестовую среду можно запускать быстро и часто, быстрее выявляя неудачные решения. Единственные ограничения — объем поступающего трафика и собственные идеи.
•	Можно управлять определением успеха — вы самостоятельно определяете цель и сами решаете, какой конечный результат вам требуется.
•	Вы позволяете своим клиентам принять участие в процессе тестирования так, как если бы они работали с сайтом обычным образом, и помочь вам добиться успеха (даже не зная, что они участвуют в тестировании).
•	Если материальная сторона служит препоной, экспериментировать можно бесплатно, используя такие бесплатные инструменты, как Google Website Optimizer. Кроме того, к экспериментам можно приступать хоть со следующего дня (никаких заявок на предложения, никаких сложных оценок продукции, никаких бюрократических проволочек).
•	Не нужно покупать инструмент веб-аналитики или беспокоиться об отчетности или построении собственных многовариантных или регрессионных платформ для контента или результатов тестирования. Каждый инструмент тестирования поставляется в комплекте со всеми необходимыми средствами аналитики, отчетами и сложными математическими алгоритмами.
Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов... 241
Я вас убедил? Надеюсь, что да. В области веб-аналитики очень немногие аспекты могут сравниться по оригинальности, увлекательности и оказываемому влиянию с субкультурой тестирования и экспериментирования. Это та редкая область, в которой одновременно можно добиваться как улучшения достижения своих основных целей, так и повышения удовлетворения клиентов.
Теперь вам предстоит ознакомиться с доступными типами тестирования и видами тестов, которые можно выполнять, узнать, почему контролируемые эксперименты изменят вашу жизнь, и научиться строить культуру тестирования в своей компании.
Азбука тестирования: А/Б тестирование И МНОГОВАРИАНТНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ (MVT)
Хотя на первый взгляд может казаться, что существует множество типов тестирования, в действительности широкое применение находят только два типа технологий тестирования: А/Б тестирование (двухвариантное тестирование) и многовариантное тестирование (multivariate testing — MVT). В последующих разделах мы рассмотрим преимущества и недостатки каждого из этих типов, чтобы вы могли определить, какой из них наиболее подходит для конкретной ситуации.
А/Б тестирование
А/Б тестирование (двухвариантное тестирование) — технология тестирования двух или более версий страницы веб-сайта. Каждая версия веб-страницы уникальна и ее без особых усилий можно зрительно отличить от контрольной (исходной страницы), как показано на рис. 7.1.
Рис. 7.1. Пример А/Б тестирования
242 Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов...
Цель такого тестирования — проверка нескольких версий страницы и определение того, какая из них приносит желательный конечный результат (например, обеспечивает больше кликов, больше конверсий, более низкие коэффициенты отказов или увеличение объема пожертвований). Для выполнения теста каждая из версий в случайном порядке отображается заранее определенному проценту посетителей страницы — обычно, 50 процентам посетителей (или, в случае А/Б/В теста, в соотношении 33%, 33%, 34%).
А/Б тесты наиболее подходят для тестирования значительных изменений в макетах и шаблонах веб-страниц или тогда, когда требует добавить или удалить страницы из обычной структурированной последовательности действий (например, если обычно для использования кредитной карточки требуется выполнение четырех шагов, можно проверить возможность выполнения двух или пяти шагов).
Выполнение А/Б тестов достаточно просто. Начните с просмотра отчета о наиболее часто используемых входных страницах и определите те из них, которые имеют наиболее высокие показатели отказов. Затем проведите мозговой штурм для выработки идей по улучшению страницы^ отберите наиболее перспективные из них и попросите своих дизайнеров и разработчиков создать одну—две версии с реализацией новых идей. Запустите новые версии страниц и оцените результат. Как видите, все очень просто.
Преимущества А/Б тестирования
Вероятно, А/Б тестирование — самый дешевый способ приступить к тестированию, поскольку при этом будут использоваться уже существующие ресурсы компании, инструменты являются бесплатными или даже можно использовать платформу своего веб-сайта. А/Б тестирование не требует особо больших усилий.
Несомненно, А/Б тестирование — наилучшая начальная методика тестирования. В связи с принципиальной простотой ее можно быстро применить на практике и оживить деятельность своей организации, испытав при этом определенные положительные эмоции. Кроме того, результаты этого тестирования легко передать по назначению. При этом не нужно беспокоиться о проведении многовариантных тестов, выполнении регрессии или других подобных (и восхитительных) вещах.
Недостатки А/Б тестирования
А/Б тестирование — это подход типа “все или ничего”. Иначе говоря, как показано на рис. 7.1, в ходе него выполняется тестирование страниц, которые содержат множество одновременно измененных элементов. Этот метод позволяет достаточно легко выбрать наилучший вариант, но выделение элементов, которые внесли наибольший вклад в достижение успеха или вообще не оказали никакого влияния, может оказаться более трудной задачей.
А/Б тестирование всегда будет главным оружием в вашем арсенале, но слишком большая зависимость от него может приводить к чересчур медленному внесению изменений.
Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов... 243
Многовариантное тестирование
Многовариантное тестирование — это технология тестирования одновременных изменений, внесенных во множество различных элементов на одной веб-странине. Эта концепция проиллюстрирована на рис. 7.2.
W Picasa
Picture Simplicity
Home | About Picasa | Hefrj
frwj Googte
New for Mac & Windows! Picasa Web Albums
: Find, organize and share your j photos.
Ptcasa is a free software download from Google that helps you.
Google s photo organizer, Picasa :
• Try Picasa for the first time or upgrade now. •
г	Free Download
«	New4 Now with Pic»b W«t» AttiumM	S
•	Locate and organize all the photos on your computer
•	Edit and add effects to your photos with a few simple cucks
•	Share your photos with others through email prints and on the web rt‘s fast easy and free
Take your photos further with Picasa from Google Learn more
4b Get Google Pack Window XP only The fast, easy way to get Picasa and more
For VttntfcwM ZDOOKFWtata
Lffw» Ytfyy now у» Оотяк Uta
Рис. 7.2. Контрольная страница при выполнении многовариантного теста
Эту страницу нужно оптимизировать для Google. Четыре элемента, выделенные на рис. 7.2 двойными пунктирными линиями, особо важны для страницы и будут оптимизированы в ходе этого теста. Например, предположим, что нужно тестировать четыре различные версии основного текста этой страницы: “Find, organize and share your photos” (Находите, упорядочивайте и делитесь своими фототрафиями) и несколько версий основного изображения (расположенного в нижней правой части страницы). Нужно также тестировать версии страницы вообще без изображения и с тремя альтернативными призывами к действию вместо “Free Download” (Бесплатная загрузка).
Чтобы выполнить MVT тестирование на странице придется реализовать дескрипторы JavaScript инструмента тестирования. В приведенном примере нужно было бы указанные элементы заключить в дескрипторы и загрузить альтернативные версии страницы в инструмент тестирования (например, в Google \\febsite Optimizer, Optimost, SiteSpect). Затем следует предоставить инструменту возможность выполнить “препарирование”.
244 Глава 7  Более быстрое выявление дефектов...
В зависимости от выбранных настроек, посетителям отображаются динамически созданные страницы с различными вариантами тестируемых элементов — в данном случае с различными изображениями, призывами к действию и основным текстом. Инструмент MVT начнет выдавать данные почти немедленно (рис. 7.3). Однако, как правило, победу стоит праздновать не раньше, чем статистическая значимость результатов не достигнет 95 % или более высокого значения.
Combinations
Page Sections
Analysis
Sort By. *	Ммгсе Rating Г* Ontar Created				Download:	E 33	1 44 Print 1 ? Preview	
Relevance Rating[Д	Variation	Estimated Conversion Rato Range (71		Chance to Beat Orig. (71	Chance to Beat AJI [Д	Observed | Improvement (?)	Conversions Impressions (71
							
Section 3	Ohgtnei	50.1% *0.4%	।	aaas		1	-r	4 97%	—	12456 / 24859
3/5	Variations	50.»% 10 44	1	шL	I	944%	910%	142%	12603/24978
			MMMI				
•MM							
	Variation 1	50.1% *0.4%	—BBBB		i	48.9%	4.02%	0 07%	12539 / 2SO42
	Variation 2	49.4% 10.4%		1	5.18%	003%	-146%	12404 / 25121
							
Section 2	Original	50.2% 10.3%	i	ВВИВВИ—г-	I	—	14.0%	—	16818/33532
2/5	Variation 1	50.МЮ.Ж	।	ааив*	i	86.0%	85	0.82%	16936 / 33491
	Variation 2	40.5%* 0.4%			017%	-’22%	16338 / 32977
							
Section 1	Original	50.3% *0.3%	i '•	В' ИВ"		94.8%	—	24944/49544
1/5 «М	Variation 1	49.84105%	HBBBBKi		1	537%	537%	-100%	25148 / 50456
Section 4							
	Original	50.1% ± 05%	1	ИММВВ1г—	—	10.0%	—	10033 / 20035
0/5	Variations	50.5% «0.6%	>	BBBBBF	1	798%	506%	083%	10109 / 20020
	Variation 2	50.34105%	*	ВВМВВВ~~	661%	24.2%	0.41%	9964/ 19815
	Variation 1	50.2% *0.8%	i	вввви—	1	57 3%	149%	018%	9994 19921
	Variation 4 49,4% 10.5% bOaBMI				1	10.0%	021%	-1 27%	9992 / 20209
Рис. 7.3. Пример результатов многовариантного теста
В случае Google Wfebsite Optimizer внимание в первую очередь обращает на себя столбец Chance to Beat Orig. (Шансы на превосходство над оригиналом). Очевидно, что потенциальные преимущества будут обусловлены значением, отображаемым в столбце Observed Improvement (Наблюдаемое улучшение).
Обратите внимание на полноту данных, показанных на рис. 7.3, и на легкость понимания конечных результатов. Это — одна из главных сильных сторон инструментов многовариантного тестирования и основная причина значительно более часто обращения к ним даже рядовых пользователей.
При выполнении А/Б тестирования следует быть готовыми к сюрпризам: победителем теста стала страница, показанная на рис. 7.4.
Тот факт, что текст “The easy way to share and manage your photos” (Простой способ обмена и управления своими фотографиями) пользуется большим успехом, чем “Find, organize and share your photos” (Находите, упорядочивайте и делитесь своими фотографиями), не вызывает особого удивления. Однако удивляет то, что изображение, демонстрирующее преимущества программы, вообще не способствовало повышению количества конверсий! Кроме того, лично меня удивило следующее. Множество проведенных мною тестов показали, что простой текст работает лучше,
Глава 7  Более быстрое выявление дефектов... 245
чем кнопки, особенно при использовании слова “Free” (Бесплатно). Но в данном случае текстовая ссылка “Free Download” (Бесплатная загрузка) работала не так успешно, как кнопка “Try Picassa Now” (Испытайте программу Picassa прямо сейчас). Как видите, все мы можем ошибаться. Кто бы мог предположить, что слово “Try” (Испытайте) будет работать лучше, чем слово “Free” (Бесплатно)?
WPicascL Picture Simplicity
&<• Goqgle
Home | About Picasa ( Неф
Hew for Mac & Windows! Picasa Web Albums
The easy way to share and manage your photos.
Picasa is a free software download from Google that helps you
•	Locate and organize all the photos on your computer
•	Edit and add effects to your photos with a few simple clicks
•	Share your photos with others through email pnnts and on the web it’s fest easy and free
Google's photo organizer, Picasa Try Picasa for the first time or upgrade now.
Try Picasa Now
New! Now wrtb Picasa Wee Albums*
For Windows 2DO4VXPVisia
Utoux ver^KWi now <xt Google Labs
Take your photos further with Picasa from Google Learn more
Get Google Pack Windows XF only The fest easy way to get Picasa and more
Рис. 7.4. Страница Picassa, ставшая победителем многовариантного теста Google
Обычно применяемые методики многовариантного тестирования
При выполнении многовариантных тестов обычно используют две методики: полнофакторную и частично факторную (называемую также дробнофакторной). При выполнении полнофакторных тестов проверяют все комбинации страниц, которые могут быть получены в результате экспериментирования. Например, при выполнении предыдущего теста существует по четыре вариации каждого из четырех элементов — изображения, текста, призыва к действию, копирования — в результате мы получаем 4 x 4 x 4 x 4 = 256 возможных комбинаций. При выполнении частично факторных тестов проверяют меньше комбинаций и предполагают результаты, которые могут быть получены при использовании других комбинаций.
Каждый метод имеет своих ярых приверженцев, которые нередко ни во что не ставят мнение своих оппонентов. Но если оставить в стороне нюансы, применение конкретной методики обусловлено тем, к чему вы стремитесь. Полнофакторный тест прекрасно подходит для извлечения определяющих данных, связанных с взаимодействием между всеми элементами, и помогает принять более обоснованное решение. Но полнофакторные тесты обходятся недешево: они требуют значительных затрат времени и значительного числа участников (поскольку нужно получить достаточный объем данных для каждой комбинации). Частично факторный тест
246 Глава 7  Более быстрое выявление дефектов...
несколько утрачивает в плане полноты данных, но позволяет быстрее получить результаты. В настоящее время получает распространение еще один, гибридный метод. При его применении частично факторный тест используется для выявления наихудших комбинаций и их исключения, после чего к остальным перспективным комбинациям применяется полнофакторный тест. Это позволяет воспользоваться лучшим из обоих подходов!
Каждая методика ценна по-своему. Например, при проектировании идеального прибора для остановки глобального потепления нужно было бы использовать полнофакторную методику, но при проектировании средства для фиксации быстро исчезающего озонового слоя атмосферы вполне можно было бы ограничиться частично факторным тестированием. Гипербола? Безусловно. Но содержит ли она тайную подсказку по осуществлению правильного выбора? Думаю, да!
Преимущества многовариантного тестирования
С каждым днем выполнение многовариантного тестирования становится все легче. Можно использовать сколь угодно сложный подход, но можно также очень просто приступить к делу, поместив всего несколько строк дескрипторов JavaScript на страницу.
Практически все аспекты многовариантного тестирования являются аутсорсинговыми по своей природе. То есть при многовариантном тестировании применяется мощная модель “программное обеспечение в качестве услуги” (software-as-a-ser-vice — SAS). Кроме как для добавления дескрипторов к тестируемой странице вовсе не нужно прибегать к услугам членов своей IT-команды. Тесты можно запускать, выполнять и останавливать “дистанционно”, используя инструмент многовариантного анализа, и с его же помощью можно получать все необходимые аналитические данные. Прощай, отдел IT! (Ну, хорошо, это всего лишь шутка — я уважаю своих коллег в области IT)
Объем данных, собранных в ходе многовариантного тестирования, непосредственно выливается в улучшенное понимание предпочтений посетителей и повышение ценности ваших идей. А все это, в свою очередь, ведет непосредственно к более оптимальным способам работы с веб-сайтом.
Недостатки многовариантного тестирования
Многовариантное тестирование требует больших усилий и более высокого уровня поддержки со стороны вашей организации — маркетологов, аналитиков, IT-специалистов и “бегемотов”. Хотя награда велика, в процесс ее обретения приходится вкладывать множество ресурсов.
При многовариантном тестировании эксперименты успешны ровно на столько, на сколько плодотворны положенные в их основу идеи. Вам придется вложить средства в выслушивание клиентов (см. главу 6) и выработать четкое представление о том, какие задачи данный веб-сайт пытается решать в интересах вашего бизнеса. Это труднее, чем может показаться, и именно поэтому многие усилия по многовариантному тестированию оказываются бесплодными.
Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов... 247
Еще одна проблема, аналогичная возникающей при А/Б тестировании, заключается в том, что мы выполняем оптимизацию одной единственной страницы, в то время как работа с веб-сайтом не ограничивается единственной страницей. Путь от входа в сайт до выполнения покупки вполне может состоять и из 10 страниц. Исправление только одной страницы — часть общей победы, но если остальные страницы далеки от идеала, вы все равно потерпите поражение.
И А/Б тестирование, и многовариантное тестирование являются важными частями улучшения практической работы с веб-сайтом и привлечения клиентов. Выбирайте подходящее оружие для достижения соответствующей цели. Еще одна методика — контролируемые эксперименты — служит расширением философии тестирования. Мы рассмотрим ее несколько позже в этой главе.
А теперь приступим к выполнению первого теста!
Действенные идеи тестирования
Житейская мудрость подсказывает, что первый шаг — самый трудный. Поэтому теперь, когда вы осознали, что возможности, предоставляемые А/Б или многовариантным тестированием, могут быть эффективно использованы в ваших компаниях, я хочу поделиться конкретными идеями, которые можно будет применять в качестве моральной поддержки. Эти идеи родились у меня за долгие годы пребывания “в окопах”.
Прежде чем продолжить, хочу еще раз подчеркнуть, что каждый веб-сайт уникален. То, что подходит для торговой марки х, может не подойти для торговой марки у. Эго связано с тем, что каждое коммерческое предприятие склонно придерживаться своей особой сетевой стратегии. С другой стороны, не следует сбрасывать со счетов и плодотворный перекрестный обмен идеями. В ходе выполнения недавнего успешного проекта я провел ряд экспериментов по оптимизации некоммерческого веб-сайта, и большинство использованных при этом идей пришло из области электронной коммерции!
Одним словом: держите свой разум открытым для новых идей. Последующие разделы содержат внушительную подборку идей по тестированию, которые помогут вам приступить к делу. Некоторые из них очевидны, но большинство — нет.
Исправление крупных неудачников — входных страниц
Большинство людей начинают тестирование с кнопок или различных ключевых изображений. Но если хотите немедленно получить огромную отдачу, начните с тестирования своих наиболее популярных входных страниц, имеющих высокие коэффициенты отказов. Эти страницы создают значительный трафик, их исправление — не очень трудная задача, и они могут обеспечить очень высокую отдачу. Их исправление можно начать с просмотра источников трафика, ключевых слов поиска и т.п.
Если хотите оказать наибольшее влияние, начните с входных страниц рекламной кампании и страниц поиска, электронной почты и филиалов. Вы тратите деньги на привлечение этого трафика, и исправление соответствующих страниц приведет
248 Глава 7  Более быстрое выявление дефектов...
к снижению затрат, а поскольку вам не придется закупать больший объем трафика, это приведет к повышению прибыли посредством более высоких коэффициентов конверсии и к экономии ресурсов.
Сосредоточение внимания на страницах оплаты, регистрации и передачи лидов
Страницы оплаты, регистрации и передачи лидов — классические “разгрузочные воронки” сайта. На одном конце люди осуществляют вход в структурированные процедуры (страница 1 -> клик -> страница 2 -> клик -> страница 3: готово), а на другом накапливаются деньги, заработанные вами посредством конверсии, лидов или регистрации учетных записей. Эти страницы требуют особого внимания, поскольку они напрямую связаны с конечными результатами и основной целью организации.
Большинство сайтов электронной коммерции использует четырехстраничный процесс оплаты: наполнение тележки/оплата -> получение сведений о клиенте -> получение информации о платеже просмотр заказа подтверждение. Некоторые используют двухстраничный процесс оплаты: наполнение тележки/оплата сбор всей информации -> подтверждение. Какой из этих подходов подходит вам больше? Почему бы ни протестировать его? Это же относится и к банку, который осуществляет операции с кредитными карточками или к некоммерческому сайту, который принимает пожертвования по сети. Выполните тестирование, чтобы выбрать процесс, который наиболее отвечает интересам клиентов.
Оптимизация количества и расположения рекламных объявлений
Реклама — основной источник зарабатывания денег для множества веб-сайтов и, судя по всему, там не знают никакой меры в представлении рекламных объявлений. Если судить из нынешнего состояния дел, превалирующая стратегия состоит в том, чтобы втискивать в страницу как можно больше объявлений. Но, похоже, никто и никогда не дал себе труд протестировать гипотезу больше объявлений = больше кликов = больше прибыли.
Буквально накануне написания этих строк я посетил крупный веб-сайт контента, который отображал на странице браузера целых девять рекламных элементов! Эти рекламные объявление были не просто неэффективны, но и создавали ужасное ощущение, что никогда не удастся выбраться из их лабиринта. То есть, помимо прочего, они представляли двойную угрозу благополучию сайта.
Поэтому протестируйте, сколько рекламных объявлений следует помещать на страницу. Для этого можно использовать простой А/Б тест или многовариантный тест. В результате одного запомнившегося мне теста клиент уменьшил количество рекламных объявлений, размещенных на странице, на 25 процентов и получил повышение конечного результата на 40 процентов. Я не шучу — действительно на 40 процентов! И как вы думаете, какая версия понравилась клиентам больше?
Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов... 249
Позвольте мне поделиться еще несколькими идеями, касающимися рекламных объявлений.
•	Если баннер занимает 30 процентов площади в верхней части веб-страницы, протестируйте версию без баннера и посмотрите, какая версия обеспечивает более высокие коэффициенты конверсии.
•	Постарайтесь протестировать различные расположения рекламных объявлений. Большинство рекламных объявлений в заголовках размещаются в прямоугольных рамках справа или иных очевидных областях. Посетители “слепы” по отношению к ним. Протестируйте различные размещения на странице и, возможно, вам удастся уменьшить “слепоту” посетителей по отношению к баннерам.
Тестирование различных цен и тактик продаж
Один из способов переосмысления бизнес-модели — применение тестирования. Вот реальная история о том, как тестирование может изменить привычное представление о бизнесе.
Компания продавала всего четыре продукта. Но ситуация ужесточилась и конкуренты стали более конкурентоспособными. Как компания ответила на эти вызовы? Какой-то “гений” предложил распространять самый дешевый продукт, цена которого на тот момент составляла 15 долларов, бесплатно.
Директор по маркетингу сказал: “Радикальная идея”. Генеральный директор спросил: “Вы сошли с ума?” Финансовый директор воскликнул: “Ни в коем случае!”
Предложение вызывало принципиальные возражения: никому не нравится терять прибыль. Кроме того, руководителей беспокоило, насколько успешным будет бесплатное распространение, как это скажется на уровне прибыли и почему кто-либо затем станет покупать платную версию.
Вместо того чтобы строить умозрительные модели (исходя из ошибочных предположений!) или сдаваться под давлением “бегемота”, команда аналитиков просто прибегла к А/Б тесту. Они ограничили степень риска, оставив 95 процентов продукции в качестве контрольной версии, а 5 процентов выделив для теста версии А (с бесплатным продуктом).
Было “продано” множество бесплатных копий продукта. Как ни удивительно, бесплатная версия способствовала также статистически значимому повышению продаж общего количества единиц продукции. То есть наличие бесплатного продукта привело к тому, что большее число людей стало покупать более дорогие варианты. Победа! Еще одним выигрышем стало то, что множество новых клиентов стали известны продавцу торговой марки, поскольку они “приобрели” бесплатную версию. Замечательно.
Ниже приведено несколько дополнительных идей по изменению тактик продаж.
•	Клиентам нравится думать, что они получают значительный выигрыш, поэтому, предоставляя скидки, старайтесь предлагать скидку в размере 15 процентов, а не в размере 10 долларов.
•	Старайтесь также предлагать 25 долларов скидки за подтверждение покупки, а не 7 долларов немедленной скидки. Думаю, вы поняли общую идею.
250 Глава 7  Более быстрое выявление дефектов...
Тестирование расположений коробок, конвертов для DVD-дисков и офлайновых материалов
Предположим, вы запускаете в продажу новый продукт или DVD-диск. Необходимо выбрать расположение товаров в магазине, производящее наиболее благоприятное впечатление на клиентов. Конечно, можно попросить свою маму выбрать версию, которая ей нравится. Можно попросить свое агентство опросить несколько человек. Или же можно выполнить онлайновый тест и выяснить, какую версию посетители веб-сайта оценивают наиболее высоко.
Если речь идет о сети супермаркетов типа “Уол-март”, завоз новых продуктов на склады может быть дорогостоящим и требовать больших затрат времени. Начало поставки в магазин скособоченных полосатых стульев “отвратительно выглядящих на бумаге но, возможно, привлекающих внимание покупателей” сопряжено с риском. Но что, если они — настоящая “бомба”? Но их можно добавить к продукции, продаваемой на сайте, и посмотреть, будут ли они продаваться. Если стулья заслужат 15 положительных отзывов клиентов, можно быть уверенным, что вы располагаете товаром, сулящим выгоду.
Тестируя в сети идеи, касающиеся продуктов, которые реализуются вне сети, можно использовать более быстрый процесс запуска, снизить степень риска и при этом не нужно полагаться на субъективное мнение своих сотрудников при выборе удачных и неудачных видов продукции.
Оптимизация внешних маркетинговых усилий
А/Б тестирование и многовариантное тестирование не ограничиваются рамками вашего веб-сайта. Одно из наиболее эффективных применений тестирования — повышение эффективности маркетинговых действий посредством электронной почты, филиалов, средств отображения рекламы и поиска. Возможности получения максимального коэффициента возврата инвестиций от своих усилий по тестированию бесконечны.
Применительно к кампаниям, проводимым по электронной почте, тесты можно проводить для контента, кнопок копирования, призывов к действию или соответствующих входных страниц. Можно даже выполнить простые А/Б тесты, создавая различные списки рассылки для различных географических регионов или групп клиентов.
Применительно к филиалам можно проверить различные варианты предложений в различных сегментах своей сети, а затем внедрить удачные предложения в число средств сайта.
Многие инструменты поискового маркетинга, такие как ClickEquations (www. clickequations .com), позволяют проводить многовариантное тестирование рекламных объявлений оплаченного поиска. При этом не нужно гадать, какие рубрики, кнопки копирования и ссылки работают лучше всего. Выполните реальный многовариантный эксперимент в поисковых механизмах и пусть частота кликов и коэффициенты конверсии помогут вам оптимизировать свои поисковые кампании.
Глава 7  Более быстрое выявление дефектов... 251
Надеюсь, что этот раздел, посвященный действенным идеям тестирования, поможет при тестировании выйти за рамки очевидных представлений. Да, можно и должно тестировать различные призывы к действиям, цвета и размеры кнопок и контент веб-страниц. Но по завершении нескольких первых тестов проверьте более глобальные и сулящие большие выгоды идеи, поскольку, как правило, именно они наглядно демонстрируют реальную ценность и возможности тестирования и экспериментирования.
Контролируемые эксперименты:
ОБОСТРЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ИГРЫ
Согласно пресловутой Wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/Experiment) контролируемый эксперимент “выполняет общее сравнение результаты, полученные для экспериментального образца, с результатами контрольного образца, который практически идентичен экспериментальному, за исключением единственного аспекта (независимой переменной), влияние которого тестируется”.
Контролируемые эксперименты эффективны для всех видов сценариев, осуществляемых в реальном мире, таких как испытания лекарств. В мире Сети я пришел к мысли, что эта методология — мой истинный друг. Зачастую мы выдвигаем гипотезы, которые трудно подтвердить, располагая набором доступных для нас данных. Невозможно без потерь собрать все данные. Или же невозможно управлять всеми оказывающими влияние переменными.
Контролируемые эксперименты очень эффективны в этих случаях. Цель такого эксперимента — создание двух или более аналогичных условий, изменение нужной переменной и последующая оценка влияния. Иными словами, предпринимается попытка выделения причины и следствия.
С помощью контролируемых экспериментов можно коренным образом повысить эффективность уроков, извлекаемых из действий вне сети. А теперь я подкреплю эту концепцию реальным примером.
Оценка влияния оплаченного поиска на ключевые слова и каннибализацию (поглощение) торговой марки
Исходные условия следующие: поисковый механизм www.google.com. отображает ваш торговый термин (например, avinash или Pantene) в результатах естественного поиска под первым номером. В отношении целесообразности приобретения рекламных объявлений оплаченного поиска мнения расходятся. Некоторые признанные авторитеты говорят, что вам не следует приобретать поисковые объявления, но ваши друзья твердят о необходимости укрепления позиций в поисковом механизме и использовании для своих ключевых слов таких платных средств, как AdWords, AdCenter или Yahoo! Search Marketing.
Какой из ответов правилен? Определить это очень трудно. Для принятия взвешенного решения нельзя полностью полагаться на данные веб-аналитики, по
252 Глава 7  Более быстрое выявление дефектов...
скольку данные поискового механизма отсутствуют — вы получаете х кликов, но из какого общего числа? Нельзя также полностью полагаться на мнения друзей или “экспертов”. Можно было бы довериться своей интуиции, но подождите!
Почему бы не прибегнуть к контролируемому эксперименту?
На рис. 7.5 представлены некоторые реальные данные. В данном случае трафик для торговых терминов, полученный в результате естественного поиска, был весьма существенным, и показатели конверсий также были прекрасными.
Рис. 7.5. Результаты естественного поиска
Ось X представляет время (в днях), а ось Y — конверсии. В определенные дни недели и в выходные наблюдается нормальное изменение количества конверсий. Для определения ценности оплаченного поиска компания создала контролируемый эксперимент. Как видно на рис. 7.6, в течение шестинедельного периода она тратила различные денежные средства на свои кампании AdWords.
Рис. 7.6. План затрат на AdWords
Обратите внимание на пики и впадины в уровне затрат: повышение затрат до различных уровней, дни, когда уровни затрат становились полностью темными, и изменения, происходящие в последующие дни. Стратеги компании создали эксперимент, в котором можно было бы легче оценить эффект, учитывая внешние факторы, которые могут приводить к вариациям в данных.
Влияние кампаний на конверсии показано на рис. 7.7. На диаграмме столбцы нижнего уровня представляют конверсии в результате естественного поиска. Столбцы верхнего уровня — конверсии в результате кампаний оплаченного поиска!
Глава 7  Более быстрое выявление дефектов... 253
АЛА
Рис. 7.7. Результаты контролируемого эксперимента для оплаченного и естественного поиска
На основе этих данных можно сделать следующие важные выводы.
•	Подъем и спад конверсий в результате оплаченного поиска удваивается при запуске и прекращении кампаний оплаченного поиска. Это свидетельствует о ценности оплаченного поиска для кампаний продвижения торговой марки данной компании.
•	После достижения определенного уровня затрат, начиная с третьего “бугра” на рис. 7.7, влияние увеличивается в несколько раз. Конечные результаты значительно повышаются, вероятно, вследствие позиции рекламного объявления при этом уровне затрат.
•	Сравнивая влияние на естественный поиск, представленное двумя раздельными линиями среднего количества конверсий (или сравнивая рис. 7.5 и 7.7), можно видеть определенную каннибализацию. Во время действия рекламных объявлений оплаченного поиска наблюдалась 12-процентная каннибализация. То есть трафик, который должен был бы поступить в результате естественных, бесплатных кликов, поступал в результате кликов на результатах оплаченного поиска и стоил компании определенных денег.
•	Общее число конверсий значительно возросло, что представлено первой линией в верхней части рис. 7.7. Явно наблюдалась зависимость от уровней затрат по дням или количества затраченных средств.
•	В данном случае аналитик показал себя настоящим ниндзя, оценившим достижение нескольких целей. В ходе эксперимента степень достижения цели 1 повысилась на 71 процент, цели 2 — на 7 процентов, цели 3 — на 31 процент, а степень достижения цели 4 не изменилась.
254 Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов...
Итак, теперь вы понимаете, каким образом компания ответила на фундаментальный вопрос о целесообразности приобретения оплаченных поисков. При этом она стала значительно мудрее в плане того, в каких ситуациях оплаченный поиск оказывает влияние, а каких — нет!
Совет. Сравнение среднего количества конверсий, как описано в третьем пункте маркированного списка — прекрасная стратегия понимания взаимной каннибализации оплаченного и естественного поиска.
По окончании контролируемого эксперимента компания решила потратить определенные денежные средства на приобретение марочных терминов в своих кампаниях AdWsrds. Контролируемый эксперимент значительно облегчил принятие трудного решения. Это вовсе не означает, что вы должны тратить деньги на приобретение марочных поисковых терминов. Эту методику нужно использовать для получения правильного ответа в своем конкретном случае.
Примеры контролируемых экспериментов
Одна из наиболее показательных историй, слышанных мною о применении контролируемых экспериментов для оказания влияния на достижение конечных целей, была рассказана моим другом Джимом Ново (Jim Novo), автором книги Drilling Down: Turning Customer Data into Profits with a Spreadsheet.
Джим проводил эксперимент, в ходе которого компания сопроводила клиентский онлайновый заказ небольшим подарком и краткой благодарственной запиской. Предполагалось, что эта небольшая любезность должна создать у клиента благоприятное впечатление о торговой марке и повысить уровни продаж в будущем. Джим выполнил небольшой контролируемый эксперимент, в ходе которого некоторые клиенты получили благодарственный подарок, и сравнил результаты этой группы с контрольной. Не вызывает сомнения, что большее число людей из тестовой группы разместили повторные заказы.
Компания Zappos делает нечто аналогичное, “радуя” некоторых из своих клиентов срочной доставкой заказанной продукции, хотя они заплатили только за обычную доставку.
Этот контролируемый эксперимент подтвердил, что принятое решение повышает степень сохранения клиентов и количество повторных заказов (не говоря уже о восторженных отзывах, которые будут распространять эти клиенты).
В другом примере предприимчивый маркетолог крупного американского розничного поставщика пожелал стимулировать внесетевые продажи кроватных матрасов, используя рекламу в Интернете. Эта идея кажется огромным преувеличением. Хотя некоторые клиенты действительно выполняют исследования в Интернете, по самой своей сути матрасы являются товаром, приобретаемым в обычных магазинах, чему способствует телевизионная реклама с показом людей, которые спят на уютных матрасах, словно младенцы. Однако маркетологом были проведены активные онлайновые рекламные кампании в четырех географически разнесенных
Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов... 255
штатах (Техасе, Орегоне, Северной Калифорнии и Нью-Йорке) и измерено увеличение продаж в обычных магазинах в течение последующих кампаниям недель. Используя эту стратегию, он разделил влияние на магазинных продаж для тестовых и контрольных групп (по штатам) и продемонстрировал руководству компании, что онлайновые рекламные кампании обеспечили поддающееся измерению увеличение продаж, при затратах, которые составили одну десятую затрат на внесетевые рекламные кампании.
Последний пример контролируемых экспериментов взят мною из собственной практики. Поставленный вопрос был достаточно прост: эффективно ли кампании, проводимые по радио, привлекают онлайновый трафик для фармацевтической компании? Эксперимент предполагал вкрапление рекламных объявлений на радиостанциях различных жанров (например, поп, кантри, разговорного радио) в 100 городах на территории США.
Полученных данных, даже при анализе только распределения посещений в отчете с привязкой к карте, оказалось достаточно, чтобы клиент признал эффективность рекламных объявлений. Клиент мог сегментировать данные по рынкам (городам), радиостанциям и жанрам для получения представления о том, где кампания оказалась наиболее эффективной, а где она провалилась.
А теперь представьте себе трудность принятия подобного решения, исходя из одних только данных веб-аналитики.
Проблемы и выгоды
Выполнение контролируемых экспериментов — задача непростая. Она требует дополнительных ресурсов, высочайшего уровня поддержки со стороны компании, разработки продуманной методики экспериментирования и сложной координации усилий сетевых и внесетевых команд, аналитиков и маркетологов. Но все стоящее требует определенных усилий. Контролируемые эксперименты могут сулить следующие выгоды.
•	Можно получить ответы на фундаментальные вопросы в отношении бизнеса, которые дают весомые результаты.
•	Можно выяснить влияние межканальных онлайновых кампаний и многоканальных кампаний.
•	Вы получаете возможность адаптировать маркетинговую стратегию к различным типам клиентов, их предпочтениям и местоположению.
•	Можно измерить влияние таких неподдающихся измерению вещей, как кампании по продвижению торговой марки.
•	Предоставляя своим аналитикам, возможно, наиболее совершенный способ выполнения анализа, вы делаете их значительно более мудрыми.
Одним словом: свои средства, выделенные на маркетинг и рекламу, вы сможете тратить значительно более уверенно. И, в конце концов, это действительно увлекательно!
256 Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов...
Создание и воспитание культуры тестирования
Создание культуры тестирования может быть значительно более трудной задачей, чем кажется. Это связано с тем, что вас ожидает множество неудач, особенно если идеи по поводу тестирования недостаточно смелы или не проистекают из проблем реального пользователя. В различные периоды времени вам придется привлекать своих “бегемотов”, маркетологов, дизайнеров, исследователей и аналитиков.
Ниже приведены девять советов, которые помогут создать и затем воспитывать культуру экспериментирования и тестирования в своей компании.
Совет 1: первый тест относится к категории "сделай или умри"
Успех ни в битве, ни в любви не достигается за один день, но невозможно переоценить важность самого первого теста. Вы прочтете эту книгу, представите своему руководству прекрасные слайды, демонстрирующие выгоды тестирования, произнесете небольшую проникновенную речь и, в конце концов, убедите руководство. Важно извлечь максимум из этой возможности.
В качестве первого теста следует выполнять А/Б тест. Он прост с точки зрения идеи, выполнения и измерения результатов, что критично для демонстрации важности тестирования и убеждения в необходимости его применения.
При выполнении тестов для снижения степени риска часто ошибочно выбирают не имеющую особого значения страницу или элемент. Например, изменяют оттенок голубого цвета в кнопке. При таком неудачном выборе уничтожается какая-либо возможность демонстрации влияния: страница не получит достаточного количества просмотров, и влияние изменения на конечные результаты будет ничтожным. Выбирайте достаточно важную, хотя и не обязательно домашнюю страницу и создавайте явные альтернативы контрольной странице.
Версии А и Б страницы должны максимально отличаться одна от другой (см. рис. 7.1). Большие различия между версиями означают большие различия в показателях конверсии и конечных результатов, а это, в свою очередь, обеспечивает более быстрое получение результатов теста и более значительную удачу или неудачу.
Первый тест произведет впечатление на сотрудников вашей организации даже в случае крупного провала, и докажет, что тестирование — важная методика. Не тратьте возможности зря, проверяя нечто, не имеющее особого значения.
Помните, что вы можете всегда ограничивать степень риска, выбирая количество людей, которые увидят тестовые страницы. Если в настоящее время страница продукта содержит изображение букета цветов, а тестовая версия — фотографию обнаженного мужчины, направьте только 15 процентов трафика к тестовой странице, а 90 процентов — к контрольной. При этом вы снизите степень риска, но соберете данные, которые докажут, что изображение обнаженного мужчины способствует продаже беспроводных маршрутизаторов в той же мере, что и изображение цветов!
Глава 7  Более быстрое выявление дефектов... 257
Совет 2: не позволяйте рекламным заявлениям инструмента/ консультанта ввести себя в заблуждение
Компании склонны слепо доверять рекламным заявлениям инструмента/кон-сультанта вроде “Вы можете тестировать 13 миллионов комбинаций страниц” или “Наше решение выполняет автоматизированную оптимизацию с применением искусственного интеллекта, и это почти ничего не будет вам стоить”. Думаю, вы поняли ход моих мыслей. Просто начните. Не тратьте месяцы на оценку инструментов и наблюдение за чехардой поставщиков и консультантов.
В мире веб-аналитики 2.0 можно сразу приступить к делу, используя бесплатные инструменты, подобные Google Website Optimizer. Если у вас установлено тесное сотрудничество с Omniture, вы имеете возможность бесплатно опробовать Test & Target в течение трех месяцев. Так зачем же оценивать? Почему бы просто не сделать это? Приступив к анализу без каких-либо дополнительных затрат, выполните несколько простых А/Б тестов, чтобы доказать их важность. Для этого вовсе не обязательно выбирать идеальный инструмент или прибегать к услугам идеального консультанта. Приобретите опыт. Станьте мудрее. А затем приступайте к оценке различных вариантов.
Совет 3: "распахните кимоно" — придите в себя
Если всех окружающих нужно убедить, что тестирование и подтверждение умозаключений должны быть способом жизни, вначале вам действительно стоит выпить какой-нибудь прохладительный напиток. Вы должны покончить с собственными укоренившимися представлениями.
Говоря о тестировании, в качестве примера я рассказываю о последних ситуациях из собственной практики, когда тестирование доказывало, что я жестоко заблуждался. Я рассказывают ужасные истории — о величайших неудачниках — для демонстрации того, что в действительности мы не представляем клиентов и что проверка представлений — прекрасная штука.
Помните, что вы заручитесь восприимчивой аудиторией и измените образ мышления значительно быстрее, если решитесь “распахнуть кимоно”.
Совет 4: начинайте с гипотезы
Мы склонны приступать к делу, говоря “Я хочу проверить различные цвета домашней страницы” или “Мы должны заменить это изображение текстом”. Заметили, чего не хватает в этом подходе? Какого-либо намека на цель. Золотое правило заключается в том, что всегда нужно начинать с разработки гипотезы, а не подробностей или сценариев тестирования. Спросите своего клиента: “В чем заключается ваша гипотеза?”
Этот вопрос заставляет людей отступить и задуматься. Они могут вернуться и сказать: “Я предполагаю, что изображения людей производят значительно более сильное впечатление, чем используемые в настоящее время изображения разнообразных коробок, и, следовательно, мы сможем повысить степень привлечения клиентов”. Или же они могут заявить: “Думаю, что посетители сайта больше интере
258	Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов...
суются созданным пользователями контентом, чем пропагандой нашей компании”. Прекрасно!
Вы достигли двух важных целей: во-первых, теперь вы можете принять участие в процессе создания теста, и, во-вторых, вы установили четкий критерий успеха на основе тщательно продуманной гипотезы. Помните, если гипотеза не содержит четкого критерия успеха, она продумана недостаточно хорошо.
Совет 5: выработайте критерий достижения поставленных целей и предварительные решения
Слишком часто допускаемая ошибка — определение метрики успеха без определения параметров для констатации победы. Выберите метрики успеха, прежде чем приступить к тесту, и не забудьте определить целевые значения для этих метрик. Предположим, что вы запускаете тест с целью повышения коэффициента конверсии. Замечательно. Но при этом нужно определить, на сколько желательно повысить коэффициент конверсии.
Часто мы не определяем показатели заранее, но эти предварительные решения чрезвычайно важны по двум причинам.
•	Волей-неволей приходится исследовать текущие тренды метрик успеха и в полном объеме выполнять процедуру выработки цели для теста.
•	Вы получаете возможность решить, нужно ли выполнять тест в первую очередь.
Если тестирование изображения пляшущих обезьянок на домашней странице повысит коэффициент конверсии всего на 0,001 % (ваша цель), то, возможно, этот тест не стоит усилий, и стоит подумать о чем-то более действенном.
Помните, что вы пытаетесь преодолеть барьеры мышления и создать тесты, которые обеспечат более весомые улучшения впечатлений клиента.
Совет 6: выполняйте тестирование и оценку множественных конечных результатов
Выполнение тестирования множественных конечных результатов очень важно, как только в вашем распоряжении окажется набор различных тестов.
Почти все тесты посвящены проверке достижения одной единственной цели. Но жизнь вообще и опыт клиентов в частности значительно сложнее. Посетители приходят в веб-сайт с несколькими целями. При использовании современных инструментов многовариантного тестирования необходимо объединить инструменты, которые позволят измерить влияние теста на достижение всех этих целей.
Например, приходят на домашнюю страницу, чтобы купить продукт, распечатать информацию о нем и т.п. Если реализовать решение, направленное только на повышение коэффициента конверсии, то любые внесенные изменения могут отрицательно сказаться на клиентах.
Интеграция инструмента тестирования с инструментом веб-аналитики может послужить прекрасной стартовой площадкой для оценки достижения множества целей. При этом достижение поставленной цели можно оценить в инструменте
Глава 7  Более быстрое выявление дефектов... 259
тестирования, а участников теста можно сегментировать в аналитическом инструменте. Затем можно измерить достижение других целей (показателей отказов, лояльности, количества загрузок и т.п.). Инструмент тестирования можно объединить также с инструментом опросов и сегментировать данные об удовлетворении клиентов или коэффициенты выполнения задач.
В долгосрочной перспективе переход к модели действительно многоцелевого измерения позволит превратить извлеченные из программы тестирования уроки в постоянное конкурентное преимущество.
Совет 7: источник тестов — проблемы клиента
Помните последний вопрос из трех наиболее важных вопросов, приведенных в главе 6? Он был сформулирован следующим образом: “Если сегодня вам не удалось выполнить свою задачу, что послужило причиной этого?”
Ответ на этот вопрос — наилучший источник идей относительно тестирования. Посредством опросов, тестов удобства использования, сортировки карточек или даже тепловых карт сайта клиенты сообщат о своих проблемах, возникающих при работе с вашим веб-сайтом. Воспользуйтесь этим сокровищем и превратите его в решения, которые можно тестировать.
Часто наши тесты приносят не самые лучшие результаты, поскольку мы пытаемся решать проблемы, которые, как нам кажется, возникают у посетителей. В качестве источников идей мы используем собственный опыт и сомнения.
Смените модель. Вырабатывайте идеи, исходя из проблем клиента, и вы добьетесь успеха, поскольку будете решать проблемы реального клиента.
Ищите проблемы, возникающие у клиента, на своем сайте. Ищите их в своем центре телефонного обслуживания. Ищите их в отчетах о маркетинговых исследованиях и в отзывах своих постоянных клиентов. Решите проблему реального клиента и тогда вы убьете двух зайцев одним выстрелом. Довольные клиенты означают повышенный коэффициент возврата инвестиций веб-сайта.
Совет 8: анализируйте данные и делитесь полученными выводами
Вы должны радоваться неудаче и учиться на ней. Вы должны обеспечить, чтобы ваши коллеги и “бегемоты” также извлекли из нее надлежащий урок.
Для каждого выполненного теста, даже в случае явного провала, анализируйте данные и делитесь приобретенными знаниями. Компании совершенствуют свою работу на основе знания того, что работает, но еще больше пользы они могут извлечь из знания того, что не работает.
Передача ценных извлеченных уроков гарантирует, что компания и ваши коллеги не станут попрекать вас за неудачу, а опробуют радикальные, рискованные идеи. Кроме того, им не придется повторять тесты, которые уже дали результаты.
Речь идет не просто о сообщении данных, а о попытке изменения культуры.
260	Г лава 7  Более быстрое выявление дефектов...
Совет 9: два обязательных компонента: проповедование и квалификация
Любая успешная программа нуждается в двух ключевых фигурах: проповеднике тестирования и эксперте по тестированию. Это важно при увеличении масштаба тестирования, особенно, если это касается крупной компании.
Большинство людей еще не стали приверженцами религии тестирования, поэтому для их обращения требуется проповедник — не просто некто, “принимающий тестирование”, но человек, который благодаря своему мастерству убеждения, бескорыстной преданности, пониманию особенностей бизнеса и стойкой позиции, может проповедовать ценные взгляды. Даже если эта особа не знает, что такое г в квадрате, ничего страшного. Речь идет не о постоянной должности, а о постоянной увлеченности.
При увеличении масштаба программы и применении множества из описанных методик требуется эксперт по тестированию. Требуется кто-то, искушенный в метриках и данных, обладающий достаточным опытом в области ведения бизнеса, чтобы он мог просмотреть результаты тестов и предоставить квалифицированный отзыв — одним словом, некто, кто может даже помочь в выработке ценных идей.
И последний совет: вы должны получать удовольствие от тестирования. Тестирование — невероятно увлекательная задача. В ходе его выполнения приходится сталкиваться со сложными проблемами и помогать своей компании вырабатывать творческие идеи по решению этих проблем. Очень приятно производить впечатление на своих коллег. Очень увлекательно играть с клиентами, подвергая их тестам и наблюдая за полученными результатами. Очень приятно доставлять радость и им, и себе, внося свой вклад в достижение конечных целей своей компании. Поэтому получайте удовольствие!
Глава 8
Анализ конкурентной разведки
В этой главе...
> Источники, типы и секреты данных конкурентной разведки
>	Анализ трафика веб-сайта
>	Анализ поиска и ключевых слов
>	Анализ определения и сегментации аудитории
7Э реальном мире сбор данных конкурентной разведки может озна-чать наем людей, которые будут рыться в корзинах для мусора у конкурентов (и такое действительно происходит). В виртуальном мире горы данных находятся буквально под рукой — от сведений о рецензентах, местоположениях и ключевых словах до информации о демографических и психографических профилях. Хотя это звучит слишком приятно, чтобы быть правдой, многие из этих данных доступны бесплатно.
Данные конкурентной разведки могут радикально улучшить процесс принятия решений: вы получаете дополнительную информацию о собственной эффективности, можете исследовать отраслевые тенденции получения выводов, ведущих к действиям, и, наконец, можете здраво оценить свою конкурентоспособность в практически лишенной “трения” среде Интернет.
262 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Говоря простыми словами, конкурентная разведка (competitive intelligence — CI) — это анализ данных о конкурентах, вертикальных рынках или веб-экосистеме в целом. Например, AMD, изготовитель микросхем, может использовать данные конкурентной разведки для выяснения того, как дела идут у прямого конкурента — компании Intel. Это подразумевает измерение трендов роста количества посетителей или определение надежных источников трафика компании Intel и использование этой информации для информирования стратегов компании AMD. Или же компания AMD может собрать данные конкурентной разведки обо всех компаниях, работающих в полупроводниковой промышленности, и затем индексировать эффективность своих конкурентов в сравнении с собственной для выявления новых возможностей.
В течение долгого времени единственными возможностями получения данных конкурентной разведки в Интернете были такие решения, как Alexa (панель инструментов), comScore (панель) и Hitwise (поставщик Интернет-услуг). Данные Alexa были бесплатными, но остальные данные были дорогостоящими и, следовательно, недоступными для многих. Однако за последние два года на рынке появился набор платных и бесплатных инструментов. К ним относятся Compete, Insights for Search и Ad Planner Google, одноцелевые решения, такие как Wardtracker и Quantcast, решения на основе предупреждений типа Trackur и многие другие.
Источники, ТИПЫ И СЕКРЕТЫ ДАННЫХ
КОНКУРЕНТНОЙ РАЗВЕДКИ
Чтобы можно было решить, как лучше использовать данные, нужно понимать, как был собран любой их фрагмент. Браузеры, механизмы поиска, поставщики и т.п. собирают данные конкурентной разведки множеством различных способов, и инструменты CI собирают их совершенно иначе, чем аналитические инструменты.
Поэтому я хочу осветить чрезвычайно важный аспект, с которым сталкиваются почти все. Вы открываете привлекательно выглядящий инструмент CI, вводите в него URL-адрес своего веб-сайта, а когда данные возвращаются, полученные значения не совпадают с данными, полученными от инструмента веб-аналитики. Это приводит вас в замешательство, вы теряете уверенность в своих силах и сдаетесь. Это огромная ошибка.
Инструменты CI не имеют доступа к вашему сайту (или сайту вашего конкурента), в то время как инструменты веб-аналитики обладают таким доступом. Это принципиальное различие в способе сбора данных означает, что два источника данных будут сходны, тренды будут выглядеть аналогично, но они никогда не совпадут полностью. И это нормально!
Приведу аналогию, которая поможет выработать оптимальное представление о данных конкурентной разведки. Представьте себе задачу подсчета количества людей, приходящих в соседний супермаркет. Применение аналитических инструментов, таких как Coremetrics или Yahoo! Web Analytics, подобно дежурству у дверей супермаркета и подсчету числа входящих людей. Этот метод достаточно точен. Применение аналитических инструментов конкурентной разведки подобно подсче
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 263
ту количества входящих с помощью телескопа, направленного на двери супермаркета с поверхностью Луны. Данные, собранные непосредственно у дверей супермаркета будут более точными. Но вам не удастся применить этот метод для сбора данных о конкурентах — они немедленно вытолкают вас наружу.
Если требуется сравнить свои показатели с показателями конкурентов, единственная реально доступная возможность — применение инструмента конкурентной разведки. И хотя такие данные никогда не будут абсолютно точными, они достаточно хороши для понимания важных трендов, определения возможностей и корректировки своей стратегии с учетом ваших показателей и показателей конкурента.
Поэтому, прежде чем выполнять анализ конкурентной разведки, следует потратить некоторое время, чтобы разобраться в том, как применяемый инструмент CI собирает данные. Определяя образцы данных и интервал выборки, постарайтесь обеспечить минимальную погрешность измерения (подробнее этот вопрос рассмотрен далее в этой главе).
Теперь вам пора познакомиться с методами сбора данных конкурентной разведки, чтобы их можно было применять оптимальным образом. Позднее в этой главе я расскажу, как использовать данные на практике.
Данные панели инструментов
Панели инструментов — это дополнительные элементы, которые расширяют функциональные возможности веб-браузеров, например, облегчая доступ к новостям, добавляя функции поиска и предоставляя защитные функции безопасности. Они доступны во всех основных механизмах поиска, таких как Google, MSN и Yahoo!, а также в тысячах других средствах. Эти панели инструментов отбирают ограниченный объем информации о поведении использующих их клиентов во время просмотра, в том числе информацию о посещенных страницах, возможно, о времени, проведенном на каждой странице, и т.д. Как правило, эти данные представляют собой анонимную, не идентифицируемую персонально информацию (personally identifiable information — РП).
После того как панели инструментов собрали информацию, инструмент конкурентной разведки отсеивает и упорядочивает ее, прежде чем представить для анализа. Например, Alexa позволяет получить статистические сведения по трафику (такие как категория и количество просмотров страниц), сведения о входящем трафике (откуда этот трафик поступает), сведения об исходящем трафике (куда пользователи направляются после посещения данного сайта) и сведения о ключевых словах, направляющих трафик на сайт.
Миллионы людей используют получившие широкое распространение панели инструментов, в основном, предоставляемые механизмами поиска, что делает эти панели инструментов одним из крупнейших источников доступных данных конкурентной разведки. Столь большой размер выборки превращает данные панелей инструментов в очень эффективный источник данных конкурентной разведки, особенно для макроанализа трафика веб-сайта, такого как измерение количества визитов, средней продолжительности и ссылающихся сайтов.
264 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Широкое распространение панелей инструментов, предоставляемых механизмами поиска — одна из причин, по которым данные, предоставляемые панелью инструментов Alexa, которая применяется меньшим числом пользователей, находят не столь широкое применение.
Совет. Как правило, данные панели инструментов недоступны сами по себе. xS< Обычно они являются основным компонентом в инструментах, которые используют смешанные источники для выработки выводов по анализу.
На заметку! Панели инструментов могут упрощать серфинг по Интернету. Как xS< пользователю, вам следует ознакомиться с данными, собираемыми во время применения панели инструментов, и с тем, как эти данные будут использоваться. Прежде чем устанавливать любую панель инструментов, найдите и прочтите заявление о политике соблюдения конфиденциальности. Заявления о политике соблюдения конфиденциальности для большинства панелей инструментов трудно найти и часто еще труднее понять. Но следует проявить настойчивость, отыскать эту информацию и ознакомиться с ней. Следует управлять тем, какие данные собираются.
Групповые данные
Сбор групповых данных — еще один устоявшийся метод сбора данных. Чтобы собрать групповые данные, компания должна нанять участников, которые будут включены в группу, каждый из которых установит элемент программы мониторинга. Эта программа собирает все данные о поведении участников группы при просмотре сайтов и сообщает их компании, осуществляющей мониторинг группы.
О группе собираются данные различной степени детализации. На одном конце этого спектра собранные данные представляют собой всего лишь сведения о посещенных веб-всайтах, а на другом программа мониторинга записывает номера кредитных карточек, имена, адреса и любую другую персональную информацию, введенную в браузере.
Групповые данные собираются также, когда люди неосознанно отправляют свои данные. Показательными примерами служат небольшие утилиты, устанавливаемые на компьютер для получения информации о погоде или дополнительный компонент браузера, облегчающий автоматическое заполнение форм. В соответствии с запутанными условиями предоставления услуги пользователь соглашается на запись и сообщение сведений о поведении во время просмотра Сети.
Такие группы могут содержать несколько тысяч или несколько сот тысяч членов. Одна из крупнейших групп, поддерживаемых в США — группа компании comScore. Согласно данным ее веб-сайта (http://www.comscore.coin), эта группа включает 1 миллион посетителей.
Используя данные или выполняя анализ на основе групповых данных, следует иметь в виду следующие три обстоятельства.
Г лава 8  Анализ конкурентной разведки 265
•	Погрешность отбора участников. Почти все коммерческие организации, университеты и другие организации блокируют программы мониторинга по соображениям безопасности и соблюдения конфиденциальности. Поэтому большая часть данных отслеживания поведения, как правило, поступает от домашних пользователей. Поскольку использование Интернета в рабочее время образует огромный объем потребления, важно знать, что групповые данные “не видят” эту информацию.
•	Погрешность отбора данных. Люди соглашаются на установку программ мониторинга в обмен на право участия в тотализаторах, получение доступа к загружаемым заставкам и играм или обещание очень небольшого денежного вознаграждения (например, 3 долларов в месяц). Эта тенденция ведет к погрешности данных, обусловленных типом тех, кто соглашается участвовать в группе. Само по себе, это не так уж страшно, но следует выполнять соответствующую корреляцию между теми, чье поведение желательно анализировать, и теми, кто может оказаться в выборке.
•	Проблема, порожденная технологией Web 2.0. Программное обеспечение мониторинга (явного или тайного) создавалось во времена, когда среда Интернет была статичной и ориентированной на страницы. Применение различных средств, таких как видео, Ajax и Flash, означает отсутствие страничных представлений, что затрудняет программе мониторинга точный перехват данных. Некоторые компании, выпускающие программное обеспечение мониторинга, пытаются приспособиться к этой ситуации, прося компании внедрять специальные маяки в свои веб-ресурсы. Но, как легко догадаться, это легче сказать, чем сделать.
Методология сбора групповых данных основана на традиционной модели захвата телевизионных данных. В чрезвычайно фрагментированном мире методологии сбора групповых данных сталкиваются с огромной проблемой сбора точных и полных (или хотя бы репрезентативных) данных. Я сформулировал следующее основное правило: если сайт привлекает более 5 миллионов уникальных посетителей в месяц, значит, групповые данные предоставляют достаточный объем информации.
Совет. Групповые данные являются основным источником информации для вы-полнения анализа конкурентной разведки. Но вследствие присущих этой методологии ограничений, свежие групповые данные нуждаются в дополнении данными из других источников, прежде чем они будут предоставлены для анализа.
Данные поставщика сетевых услуг
Все мы получаем доступ к Интернету посредством поставщиков Интернет-услуг (ISP) и в ходе нашего блуждания по Сети наши запросы проходят через серверы этих ISP, сохраняясь в журнальных файлах сервера. Данные, собранные ISP, состоят из элементов, которые передаются в виде URL-адресов (например, сайтов), имен страниц, ключевых слов и т.п. Серверы ISP могут также перехватывать такую информацию, как типы браузеров и виды операционных систем.
266 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Размеры этих ISP выливаются в огромные размеры выборок. Например, выборка Hitwise (http://sn.im/hwlOrnil), главным образом ориентированного на данные ISP, охватывает 10 миллионов людей в США и 25 миллионов во всем мире. Столь большой размер выборки снижает погрешность отбора участников.
Еще одно достоинство данных ISP в том, что они способствуют также снижению погрешности отбора данных. Поскольку согласие пользователей на проведение мониторинга не требуется, ISP просто собирает эти анонимные данные, а затем продает их сторонним источникам для проведения анализа.
Как правило, ISP не распространяются о том, что они продают данные, а компании, приобретающие их, также не разглашают эту информацию. Поэтому, все же существует вероятность определенной погрешности. Выбирая инструмент конкурентного анализа, ориентированный на данные ISP, поинтересуйтесь размером выборки и остановите свой выбор на том, который обеспечивает наибольшую выборку.
'Д' Совет. Данные ISP являются одним из основных источников информации для xS< выполнения анализа конкурентной разведки. В некоторых случаях для заполнения существующих пробелов их дополняют небольшими выборками данных панелей инструментов и определенными групповыми данными.
Данные механизмов поиска
Запросы механизмов поиска, таких как Bing, Google, Yahoo! и Baidu, регистрируются этими механизмами наряду с основной информацией об установлении связи, такой как IP-адреса и версии браузеров. В прошлом для получения данных о поведении в ходе поиска аналитики были вынуждены полагаться на внешние компании, но теперь все больше механизмов поиска предоставляет инструменты для непосредственного извлечения их данных.
Данным механизма поиска можно доверять в большей степени, поскольку они поступают непосредственно из механизма поиска. Однако следует помнить, что эти данные характерны для данного механизма поиска — и, поскольку каждый механизм поиска служит своим целям, выводы, полученные для одного механизма, не стоит применять к другому.
Рассмотрим несколько примеров. В Google AdWards можно использовать инструменты Keyword Tool (http://sn.im/adwkwt), ориентированный на поиск инструмент Keyword Tool (http://sn.im/s-bkt) и Insights for Search (http://sn.im/ gifors). Аналогичные инструменты доступны от компании Microsoft: Entity Association, Keyword Group Detection, Keyword Forecast и Search Funnels (все они доступны на сайте http://adlab.microsoft.com).
Совет. Обычно данные механизма поиска являются основными и, как правило, единственном источником для анализа данных поиска.
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 267
Сравнительные данные, предоставляемые поставщиками средств веб-аналитики
Поставщики инструментов веб-аналитики имеют множество клиентов и, следовательно, располагают огромными объемами данных. В настоящее время многие поставщики объединяют эти данные реальных клиентов и представляют их в форме сравнительных данных, которые компании могут использовать для индексирования собственной эффективности.
В настоящее время сравнительные данные предоставляются Fireclick (http:// sn.im/fcindex), Coremetrics (http://sn.im/corebm) и Google Analytics (http:// sn.im/gabench). Часто, как это имеет место в случае с Google Analytics, клиенты должны явно согласиться на передачу их данных этой службе сравнения.
И Fireclick, и Coremetrics предоставляют сравнительные данные, связанные с коэффициентами конверсии, отказами от тележки, временем, проведенным на сайте, и тому подобными показателями. Google Analytics предоставляет сравнительные данные для количества посещений, показателей отказов, просмотров страниц, времени, проведенном на сайте и процента новых посещений. Образцы данных, предоставляемых каждым инструментом, приведены на рис. 8.1.
March 2009 U.S. Benchmark Report
Retail
CoreMetrics
IM8	Feb-M	Iter-08		lter-00	% Change **
Рада Views Per •omJmi 9 Average Time on Me (in aaconds)1 Average Hema/Order1 Average Order Value M Mej>pina Cart Conversion Rato1	n.ea 481.08 521 5138.26 	5*38%	11 38 478.13 582 514393 34Д2%	2.МЧ •1-03% 11.74% 410% 	ЬШ.	12 78 615.20 6.33 515362	-1089% -22 61% -8.09% -6.31% 	AH*
Outdoor and Sports
sMetncs
Conversion Rate: Global
Conversion Rata: First Time Visitors
Conversion Rate: Repeat Visitors Cart Abandonment Rate
This Last Week	Week	* СЪмде
1.30%	1.50%	-13% ▼
1.00%	1.20%	-17% V
1.60%	1.70%	-6%	V
68.80%	67.10%	3%	A
Fireclick
Overview»
Benchmarking
Comparing Al sites otsMar size®
Google Analytics
May 27.2009 - Jun 26.2009 -
Benchmark Your site
IaowI.mn ljua»i,MN !r™is,astei
5,159 Visits
Benchmark: 3,»54 (-30.48%)
64.47% Bounce Rate
Benchmark: 47.08% (-36.94%)
Рис. 8.1. Отчеты сравнения эффективности
268 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Во всех трех случаях свою эффективность можно сравнить с эффективностью конкретных вертикальных рынков (например, рынка розничной торговлей, рынка одежды, рынка программного обеспечения и т.д.), что значительно лучше поддается интерпретации.
Явное преимущество этого метода в том, что веб-сайты непосредственно предоставляют очень точные данные, даже если поставщик средств веб-аналитики обезличивает эти данные. Недостаток же в том, что вряд ли все ваши конкуренты используют тот же инструмент, что и вы. Поэтому можно сравнить свою реальную эффективность с реальной эффективностью подмножества конкурентов.
Анализируя данные, полученные от поставщиков, следует учитывать размер выборки — т.е. количество клиентов, которыми располагает поставщик инструмента веб-аналитики. Если поставщик располагает всего 1000 клиентами и выполняет сравнения в 15 отраслях, в некоторых категориях сравнение значений вполне возможно, в то время как в других размер выборки может оказаться недостаточным.
Совет. Данные, получаемые от поставщиков инструментов веб-аналитики, поступают от клиентов и поэтому являются реальными данными. Данные клиентов анонимны, поэтому непосредственное сравнение своих показателей с показателями конкурента невозможно. Придется проводить сравнение с показателями, характерными для данного отраслевого сегмента.
Данные, сообщаемые самими сайтами
Может возникать вопрос, как использовать конкурентную разведку, если вебсайты открыто сообщают свои данные. Не следует недооценивать преимущества открытой публикации своих данных. Особенно это актуально для веб-сайта, который в значительной мере зависит от рекламы.
Общеизвестно, что некоторые методы сбора данных, такие как построенные на основе групп, не обеспечивают необходимую точность сбора данных. Собственный аналитический инструмент сайта может сообщать о 10 миллионах посещений, а групповые данные могут свидетельствовать только о 6 миллионах. Для решения этой проблемы некоторые поставщики, такие как Quantcast и Google Ad Planner, позволяют посредством своих инструментов сообщать веб-сайтам свои данные, как показано на рис. 8.2.
Значок Quantified (Дискретные данные) в верхнем право углу отчета Quantcast отображает данные, полученные непосредственно с сайта. В отчете Ad Planner маленький значок гистограммы рядом с определенными метриками — такими как Unique Visitors (cookies) (Уникальные посетители (cookie-файлы)) обозначает данные, полученные из сайта.
Для сайтов, которые зависят от рекламы, данные, используемые рекламодателями, должны быть максимально точными. Поэтому такие сайты заинтересованы в непосредственной публикации этих данных. Если ваши конкуренты публикуют свои данные через поставщиков, подобных Google Ad Planner или Quantcast, тогда, вероятно, это будет наиболее достоверным и лучшим источником данных.
Г лава 8  Анализ конкурентной разведки 269
При работе с данными, сообщаемыми самими сайтами, следует обращать внимание на два обстоятельства. Во-первых, проверьте определения различных метрик. Например, видя метрику под названием “cookie-файлы”, выясните, что именно она подразумевает, прежде чем использовать эти данные. Во-вторых, неправильно реализованные дескрипторы отравляют наше существование и могут искажать выборку. Например, если конкурент реализовал дескриптор Quantcast не на всех страницах своего сайта, данные будут неполными, и, следовательно, недостоверными.
US Demographic* Q
ЦогЛЫу Traffic
С4М
Л«А
QuamcMi AddrMMhl* Sagmentt Q
5W 94*1
k4wtrw№ouiMw*$M9
51




DaHy ТмЮс
-
® HoSagmMi

Google Ad Planner
fkaushjk net
li Siteprofte
Рис. 8.2. Данные, сообщаемые самими сайтами, в отчетах Quantcast и Ad Planner
Совет. Вследствие самой своей природы, как правило, данные, сообщаемые самими сайтами, дополняют другие источники данных, предоставляемые таки-
ми инструментами, как Ad Planner или Quantcast.
Смешанные данные
Вместо того чтобы использовать только один источник данных, некоторые поставщики применяют несколько источников для дополнения своих наборов данных. Для решения этой задачи существуют два основных способа.
270	Г лава 8  Анализ конкурентной разведки
Первый метод — прибавление данных. На рис. 8.2 видно, что и Quantcast, и Ad Planner сообщают данные, полученные из собственных источников, но дополняют их данными, непосредственно сообщенными самим веб-сайтом.
Второй метод — сбор данных из множества различных источников, применение определенных математических методов обработки, определенных алгоритмов внесения поправок и, в конечном счете, выдача единого обобщенного значения. Хорошим примером этого метода служит Compete. Его аналитический инструмент использует групповые данные, данные поставщиков Интернет-услуг, собственную панель инструментов и данные, приобретенные у других поставщиков приложений.
Trends for Websites от Google — еще один пример гибридного источника. Ниже приведено определение.
Trends for Websites (Тренды веб-сайтов) объединяют информацию, полученную из разнообразных источников, такие как обобщенные данные поиска в Google, обобщенные полученные по запросу анонимные данные Google Analytics, полученные по запросу групповые данные потребителей и данные других сторонних исследований рынка. Данные обобщаются для миллионов пользователей, обрабатываются компьютерными алгоритмами и не содержат персонально идентифицируемой информации. Кроме того, инструмент Trends for Websites от Google отображает результаты только тех сайтов, которые получают значительный объем трафика, и диктует очень жесткие рамки для включения данных в число отображаемых инструментом.
Источник: http://sn.im/t4wdata
Преимущество применения гибридной методологии в том, что поставщик может заполнить любые возможные пробелы между различными источниками. Проблема же заключается в том, что в этом случае значительно труднее добраться до сути и разобраться в некоторых нюансах и погрешностях данных.
Поэтому лучшее, что можно рекомендовать — это забыть об абсолютных значениях и сосредоточить внимание на сравнении трендов. При этом, чем продолжительнее анализируемый период, тем лучше.
Совет. Как следует из самого названия, гибридные данные содержат данные из множества источников, и эта методология находит все более широкое применение.
Доступно множество данных о вашей отрасли или о конкурентах, которые можно использовать в своих интересах. Для выполнения анализа данных конкурентной разведки я рекомендую применять следующий процесс.
1.	Досконально разберитесь в способе сбора данных.
2.	Выясните размер выборки и погрешность выборки поступивших к вам данных. Не пожалейте времени на это.
3.	Если пробный тест подтвердит успешность выполнения шагов 1 и 2, используйте данные. Не пропускайте эти шаги, и победа будет вам обеспечена.
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 271
Ну, что, вас снедает нетерпение? Тогда подробнее ознакомьтесь с несколькими различными типами реального анализа и немного развлекитесь.
Анализ трафика веб-сайта
Когда речь заходит конкурентной разведке, первый приходящий на ум вопрос: "Сколько посещений было у конкурента?". На этот вопрос ответить достаточно легко. Рассмотрим несколько замечательных видов анализа, которые можно выполнить (рис. 8.3).
jcKcurtcity.com. bestbuy.com. walmart.com | | Search Trends |
Tip: Use commas to compare multiple websites
Ranked by: | circuitcity.com
Region* 1
Atoo vbtted
1. S beatbuy.com
Also searched for
1
Рис. 8.3. Сравнение трафика веб-сайтов, Google Trends for Websites
Используя Google Trends for Websites результаты сайта Best Buy легко сравнить с результатами его основных конкурентов, WW-Mart и Circuit City. Легко видеть, что на протяжении 2007 г. трафик Best Buy был вполне сравним с трафиком Wal-Mart, но во 2 квартале 2008 г. Wal-Mart начал уходить в отрыв и продолжает лидировать до настоящего времени.
Кто-то заплатил 20 миллионов за торговую марку и активы Circuit City, что привело к банкротству в начале 2009 г. (диаграмма недвусмысленно свидетельствует об этом, не так ли?). Было ли это решение правильным? Если судить по диаграмме, оно было прекрасным. Двадцать миллионов долларов — не такая уж огромная сумма (в данном контексте), и диаграмма показывает, что в течение нескольких последних лет Circuit City опережает своих конкурентов. Фактически, даже в период рождественских праздников 2008 г., когда компания Circuit City испытывала большие трудности, трафик сайта оставался вполне удовлетворительным.
Обратите также внимание, что инструмент Trends for Websites позволяет анализировать только определенный регион (страны) и выполнять более детальный анализ на уровне подобластей (штаты, административные области и т.п.). Это фокусирование позволяет делать прекрасные выводы о географических особенностях конкурентной ситуации.
272 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Compete — еще один прекрасный источник данных для анализа веб-сайтов. На рис. 8.4 показан отчет для того же запроса, что и в предыдущем примере.
Вы уже знаете, что конкретные значения тех или иных данных на рис. 8.3 и 8.4 не совпадают, поскольку способы сбора данных этими двумя инструментами различаются слишком сильно. Но обратите внимание на почти идеальное соответствие трендов.
Не поддавайтесь искушению сравнить конкретные значения. Сравнивайте тренды за определенный временной период. Используйте данные, сопоставляя их с собственными действиями, такими как маркетинговые кампании, для выяснения их реального влияния на состояние дел в сравнении с показателями конкурентов. Например, взгляните на рис. 8.4. Если во время рождественских праздников 2008 г. компания Best Buy потратила на маркетинг 100 миллионов долларов — впятеро больше, чем обычно — но не смогла добиться даже тех же темпов прироста, которых достигла компания Wal-Mart, значит затраты не окупились.
Анализ перекрытий конкурирующих сайтов и имеющихся возможностей
Данные Also Visited (Также посещенные сайты) в отчете Google Trends for Vfebsites помогают определить сайты, которые действительно являются конкурирующими. (Эта метрика показывает, какие другие сайты посещают посетители вашего сайта, и, можете мне поверить, эти данные сулят множество сюрпризов.) Результаты сравнения сайтов homedepot.com и lowes.com показаны на рис. 8.5.
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 273
Непосредственный сигнал тревоги для сайта lowes.com заключается в том, что его посетители наиболее часто посещают сайт homedepot.com! Основной конкурент Home Depot занимает 3 позицию. Легко видеть, также, что определенная часть их конкурирующего трафика перекрывается, хотя руководство Home Depot может заинтересоваться причинами отсутствия перекрытия с некоторыми сайтами, посещаемыми клиентами сайта Lowes, такими как tractorsupply.comA thisoldhouse.com и askthebuilder.com. Два последних сайта могут предоставить огромные возможности для размещения рекламы или спонсорства.
Ranked by: [ homedepot com v Legm more	Ranked by: lowes com	v	Learn more
Abo visited	Abo visited	
1. g myhomedepotaccount.com j—•—	1. g homedepot.com	
		
2. g vendaria.com	=“	2. g yendana com	=3“
3 0 (owes com	-	M	3d? acehardware com	a
4. g acehardware.com	S	4. g lowescreativeideaa.com	SC.
5. g menards.com	ar	5. g menards.com	=F
6. g homedeootopimon .com	a-	6. g acehardwaresuoerstore.com ar	
7. d? acehardwaresupefstore.cprn sl	7. 6? tractorsuppjy.com	s
8. d? sears.com	9	8. d? sears com	s
9. d? nQrthemtool.com	9	9. d? thispldhpuse com	s
10. g hardwarestofe.com	=.	10. g askthebuilder.com	s
Рис. 8.5. Отчет о других посещенных сайтах: перекрытие посещенных сайтов, Google Trends for Websites
Данные Also Searched For (Другие искомые термины) в инструменте Trends for Websites показывают, какие еще поисковые термины интересуют посетителей ваших конкурентов. Если ни один из этих терминов не находит отражения на вашем сайте, это должно послужить поводом для размышлений!
Анализ направлений и назначений
При открытии инструмента веб-аналитики первое, на что обращают внимание — веб-сайты, направляющие трафик к данному сайту. Но являются ли эти сайты наиболее подходящими для привлечения трафика? Можно взглянуть на конкурентов и выяснить, кто присылает трафик им.
Существует также еще один вопрос, который, я уверен, постоянно не дает вам покоя: какие веб-сайты люди посещают, покинув ваш сайт? Ответ на него, как уже было показано, может быть чрезвычайно важен. Например, куда люди отправляются, отказавшись от услуг вашего сайта? Ответ на этот вопрос может содержать ключ к тому, что пользователи ищут на данном веб-сайте, и как его можно улучшить.
Комбинированный отчет анализа направлений и назначений для сайта В&Н Photo Video показан на рис. 8.6.
Отчет слева отображает все сайты, направляющие трафик к сайту В&Н. Как видите, В&Н осуществляет продажи посредством www.amazon.com, а также собственного сайта, что представляется вполне приемлемым решением: Сайт Amazon занимает третью позицию в списке ссылающихся сайтов. Позиция В&Н также достаточно прочна в плане поиска.
274 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Отчет справа отображает сайты, посещаемые по выходе из сайта В&Н. Некоторое удивление вызывает то, что Google направляет 32,5 % трафика к сайту В&Н. Если бы все эти пользователи находили искомое в сайте В&Н, то 29,08 % не возвращались бы немедленно к Google (предположительно, для повторного выполнения поиска). Для eBay также было зафиксировано 8,5% увеличение числа посетителей в текущем месяце. Специалисты В&Н могли бы использовать эти отчеты для проверки того, обусловлен ли данный трафик желанием сравнить цены или провести маркетинговые исследования перед тем, как вернуться в eBay и осуществить покупку там.
Рис. 8.6. Анализ направлений и назначений, Compete
Этот анализ можно выполнить для своего сайта, но гораздо интереснее проанализировать данные основных конкурентов и получить представление о проводимых ими стратегиях.
Хотя даже простое сравнение трафика с трафиком конкурентов — вполне приемлемый начальный подход, надеюсь, что приведенные примеры наглядно проиллюстрировали существование не столь явной информации. Матрицу на рис. 8.7 можно использовать в качестве ориентира при выборе источников данных для анализа, исходя из количества уникальных посетителей своего сайта (или наибольшего предполагаемого числа посетителей конкурирующих сайтов).
Анализ поиска и ключевых слов
Механизмы поиска служат отправными точками для большинства пользователей Интернета. Поэтому Yahoo!, Google, Ask и другие механизмы — жизненно важные средства в арсенале привлечения трафика любой компании. Вы хотите, чтобы люди
Г лава 8  Анализ конкурентной разведки 275
находили ваш сайт? Тогда вам лучше позаботиться о продуманной стратегии естественного и оплаченного поиска.
Основной способ оценки эффективности поиска и отыскания новых возможностей совершенствования — использование инструментов конкурентной разведки для получения данных о поведении при поиске. Ниже описаны некоторые типы анализа, возможные в настоящее время.
Toolbar Panel	ISP Search Enginee Hybrid
Website Cl Analysis
VeryLarge x	x	x	x	x
Sized Large	x	x	x	x
Website Medjljm	x i x	x
Small	x
:	 .  г__	. r . J..............~ \ . .. *	:
* Size: Very Large: 5 mil or more Unique Visitors, Large: 1 mi or more, Mid. 100k more, Smal: 10k or more
Рис. 8.7. Матрица решений выбора оптимального источника данных для анализа конкурентной разведки веб-сайта
Тренд эффективности наиболее часто используемых ключевых слов
Откройте инструмент Google Insights for Search (либо Compete или Hitwise), введите интересующие поисковые термины, и инструмент отобразит тренды эффективности! Взгляните на рис. 8.8.
Google Insights for Search	Mvtecourt 1 Help I Sign wt 1E3 Download as CSV
Compare by	Search tenne	Ater
ф Search terms T* Lh* *	л» wtcrawtd to	со'пмгоол rtorrss twwth. «Qiisrty	i Web Search	Ц
О Locations	•		| x	I Worldwide
О Типе Ranges •		] g	{2004- present	|
•		|ix, + 6И gear» fen		ILzJ	|s»d»|
Web Search Volume: Ibm vb. hp vs. dell Worldwide 2004 - present Categories. Computers & Electronics. Local Shopping, Business. Tetec	Totals	® fan “"23 ommunications. Society	м 51
	
intamt ovar thrw	Nows heedHner Show <9
_________			Leemwhtftwe ошрИгз nws	
	
1OO —		-'%		 	 иЦ	B|HP to cut 6.400 jobs tp ОН ала brxrt new nabooh at younger ataentt iBlNuance Earns Electronic Hrudlh Rwwd Stjmtto <А«у-е yah Atocnota. Cisco Citrix. Del. Intel, lata end ^Oracle to buy Stat far 57.4B ala BM touted bid Ir lDel Extends Onto» Experience with Resource» and Stamno Tools far £n	edum Bustos s
о	!<Я Report BM-Sto tata cHltoto
i..	.... - ЭДП-'- jhr1 ««	aooa ~whl a	
	
Рис. 8.8. Тренды эффективности конкурентных ключевых слов
276 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Легко видеть, что и HP, и Dell постоянно вызывают интерес потребителей, хотя он и несколько снизился за последние месяцы. В то же время на протяжении последних четырех лет количество поисковых запросов, связанных с IBM, постоянно снижалось. Эта тенденция может вызывать беспокойство IBM, особенно если учесть, что в течение этого периода компания оплатила больше журнальной и телевизионной рекламы. Можно было бы ожидать, что все эти внесетевые усилия по поддержанию торговой марки положительно скажутся на онлайновом секторе.
Совет. При использовании инструмента Insights for Search лучше всего вы-поднять сравнительный анализ, а не просматривать один график сам по себе, поскольку инструмент выводит индексированные значения эффективности. Выполняя сравнения с другими соответствующими терминами, как показано на рис. 8.8, можно получить контекст, который требуется для определения того, так ли уж плохо обстоят дела со снижающимся трендом.
Еще одно прекрасное применение этих данных — сравнение своей эффективности с эффективностью определенной категории, как показано на рис. 8.9.
Web Search Volume: pampers vs. huggles vs. diapers
United States, Last 12 months
Categones. Lifestyles. Shopping Entertainment Finance & Insurance. Local Health
Totals	0
pampers ^36
huggies ^“24
diapera	86
Рис. 8.9. Заинтересованность в поиске подгузников марок Pampers, Huggies и Diapers в США
С одного взгляда можно установить эффективность категории подгузников в целом (во время экономического кризиса — с июня по декабрь 2008 г. — интерес значительно снизился, и с тех пор наблюдается обнадеживающий постоянный его рост), эффективность конкретной торговой марки (торговая марка Pampers пострадала несколько меньше — возможно, рекламные усилия в начале декабря принесли более ощутимые результаты), и, наконец, эффективность конкурента (с конца 1 квартала 2008 г. до настоящего времени Huggies демонстрирует очень значительный прирост, и в мае 2008 г. интерес к продукции этой компании впервые превысил интерес к продукции Pampers).
Инструмент веб-аналитики позволяет легко оценить свою эффективность в целом. Подобный анализ, особенно применительно к наиболее важным составляющим трафика, поможет получить более широкое представление о существующей “экосистеме”, а затем предпринять необходимые действия.
Г лава 8  Анализ конкурентной разведки 277
Географический анализ заинтересованности и возможностей
Одна из представляющих наибольший интерес функциональных возможностей всех механизмов поиска — возможность реализации целенаправленной рекламы по географическому признаку. Каждая компания или торговая марка обладает сильными позициями в тех или иных регионах, так почему бы ни выяснить “свои” регионы и не постараться определить, как можно использовать связанные с этим возможности?
Я рекомендую выполнить следующий простой, но эффективный анализ: применить Google Insights for Search для просмотра своих наиболее часто используемых терминов и терминов данной отраслевой категории. Мы продолжим рассмотрение примера Pampers/Huggies для определения возможностей, которые позволят компании Pampers обойти компанию Huggies.
На рис. 8.10 показана заинтересованность в продукции Pampers по регионам (этот отчет сформирован по штатам, но при желании его можно было бы углубить до уровня городов; пока что ограничимся представленным уровнем).
Эта карта демонстрирует ряд удивительных закономерностей. Мы видим, что выделяются штаты с большой численностью населения, такие как Огайо и Пенсильвания, хотя было бы прекрасно, если бы штаты вроде Калифорнии высказывали больший интерес к нашей торговой марке. Но как обстоят дела у нашего главного конкурента? Распределение спроса на продукцию Huggies по регионам показано на рис. 8.11.
Рис. 8.10. Географический анализ заинтересованности в продукции Pampers
Рис. 8.11. Географический анализ заинтересованности в продукции Huggies
278	Г лава 8  Анализ конкурентной разведки
Картина достаточно отличается! Существуют определенные совпадения, но в целом области наибольшего спроса на продукцию Pampers отличаются от аналогичных областей для Huggies. Различия могут быть результатом различной рекламной стратегии или различий в местоположении офисов.
Будучи рекламным агентом товара, если бы я ставил перед собой цель удержания интереса к продукции Pampers на одном уровне с интересом к Huggies, можно было подумать о поднятии интереса к своей продукции в тех штатах, где позиции конкурента достаточно сильны, таких как Миссисипи, Юта, Алабама, Вирджиния и Кентукки. Так уж выходит, что ни один из штатов, в которых позиции Huggies наиболее прочны, не входит в десятку штатов, наиболее благоприятных для моей продукции. Или же можно было бы усилить свои позиции в наиболее благоприятных штатах, проводя более целенаправленные рекламные кампании.
Оптимальный образ действий — увеличение размера пирога, т.е. выявление перспективных областей, выполняя полный анализ для данной категории. Это позволяет не просто победить известного конкурента, но и найти возможности для рынка в целом и выявить других конкурентов (подробнее это описано в следующем разделе), как показано на рис. 8.12.
Карта распределения заинтересованности для категории в целом отличается от карты для двух доминирующих торговых марок. Например, взгляните на штат, в котором интерес к этой категории товаров наибольший — Вайоминг. Для него характерен огромный интерес к пеленкам (интенсивность выражает количеством поисков пеленок, приведенным к общему числу поисков), определенный интерес к продукции Pampers (первая линия рядом с названием штата) и незначительный интерес к продукции Huggies.
Теперь предстоит решить, как лучше потратить скудные средства, выделяемые на рекламу. Следует ли активнее проводить рекламную кампанию в Аляске и Орегоне, поскольку в этих штатах существует заинтересованность в данной категории товаров, но не в вашей торговой марке? Оба эти штата меньше штатов Нью-Йорк и Калифорния, но они предоставляют прекрасную возможность повышения продаж. Это не так уж трудно. Достаточно просто повысить осведомленность населения о ваших товарах в этих географических регионах. На основе этих данных можно принимать и другие столь же важные решения.
Рис. 8.12. Географический анализ заинтересованности для отраслевого сегмента пеленок и подгузников
Г лава 8  Анализ конкурентной разведки 279
Являетесь вы гением маркетинга или новым игроком в данной области, думаю, вы найдете разумное применение этим замечательным данным, чтобы настичь признанных лидеров отрасли.
Географический анализ можно использовать также для внесетевого маркетинга и рекламы. Например, в некоторых штатах для поднятия интереса к своей продукции достаточно интенсифицировать сетевую рекламу. Часто тот или иной товар просто не продается в Интернете, но полученные данные можно применять для привлечения интереса и повышения осведомленности о торговой марке посредством телевидения, журналов и рекламных щитов.
В имевшей недавно место реальной ситуации маркетологи использовали географический анализ заинтересованности для определения оптимальной маркетинговой стратегии для фильма Бреда Питта: вначале для проведения рекламных кампаний по городам и штатам, а затем для определения географически оптимальной стратегии рекламы среди пользователей Интернета в различных уголках мира. Все свелось к определению регионов, в которых интерес был наивысшим, и к более активному продвижению нового фильма в этих географических областях.
Понятно, что Google Insights for Search — инструмент, который был использован в предыдущем примере — позволит получить выводы только для данных, поступающих от Google. В настоящее время Yahoo! и Microsoft (посредством adCenter Labs) не предоставляют доступ к своим данным. Но для оценки эффективности всех механизмов поиска можно воспользоваться другими инструментами. На рис. 8.13 я применил Hitwise для оценки эффективности в сравнении с предыдущим годом.
State (51 returned)
1	Texas
2	California
3	Honda
4	New York
5	Pennsylvania
6	Ohio
7	New Jersey
6	Massachusetts
9	Michigan
10	Illinois
Visits ▼ 05/23/2009
8.57% МШН
7.35% 1МШ
7.17% □
7.07%
6.20% lee
3.95% MKZZ3
3.82% MCZZ]
3.72% MKZZ3
3/45% EZZZJ
3.29% BKZZ3
Visits 05/24/2008
7.77% MBK 9.32% МНИМ 6.55% 1вСЗ 7.28%
5.25% I^KZZI 4.50% I^KZZI 3/41% ezzzi 2.96% MZZZZ) 3 89% '
3.13% ИСГГЗ
Representation
Рис. 8.13. Географический разностный анализ посредством Hitwise
В данном случае отображаются штаты, в которых интерес к торговой марке возрос и в которых он снизился. Теперь нам предстоит понять, почему это произошло.
Связанные и быстро нарастающие поиски
Чрезвычайно важная стратегия в рамках любой эффективной программы маркетинговых исследований — получение четкого представления об экосистеме в целом и сосредоточение внимания на изменяющихся интересах клиентов. Обе задачи можно решать, сосредоточивая внимание на двух основных тактиках: постоянном определении связанных поисковых терминов и расширении области анализа
280 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
за пределы 10 наиболее популярных терминов для отыскания наиболее быстро приобретающих популярность поисковых терминов. Первая тактика помогает расширить “картину мира”, а вторая позволяет оставаться в курсе изменчивых интересов клиентов.
На рис. 8.14 эти две замечательные составляющие информации отображены применительно к рассматриваемой категории пеленок.
। > -..................................................................
Search term* [ related to • •	* Lhtod States, Last 12 months
Top Marches
1 < ~
2 baby dtaonrs
3	. pamoers	**....да
4	huggres эсте	......м
5	huotb&s	**......
б	мгпоега diapers	....до
7	free Фарегз	....а
в	disposable Фарот	—«
э	Лареалощкпз	— ю
w	daily Фагега	—не
0 Rising searches
wo i jatHfis-chatfijiiaees	+ьо%
2	pa<npe<s diaoers coupons	+60%
3	diapers,com	+60%
4	Parents chowe	+50%
5	.	Bampeaioupons	+50%
6	txjmoefwjs	+50%
7	wtiite Giovd diaper;	+40%
в	diapers poupons	+40%
э	coupons fordwpera	+40%
io	cheapest diapers	+40%
Рис. 8.14. Наиболее популярные и наиболее быстро приобретающие популярность поисковые термины, Google Insights for Search
Меня, как рекламного агента компании Pampers, может беспокоить то, что наиболее популярным связанным поиском для данной категории является поиск цельнотканевых подгузников (cloth diapers) — товара, продажей которого я не занимаюсь. В сочетании с тем, что пять из наиболее быстро приобретающих популярность поисков связаны с ценой (cheapest (самые дешевые), coupons (купоны)), это вполне может довести до язвы желудка. Но теперь я располагаю большей информацией и могу изменить свои маркетинговые стратегии так, чтобы сделать упор на доступности или предложить определенные виды купонов без ущерба для практических результатов. Интерес потребителей ясен, поэтому теперь на него можно реагировать должным образом.
Эти данные могут быть очень полезны и в том случае, если требуется определить факторы, влияющие на клиентов. Обратите внимание, что Parents Choice (Родительский выбор) — не преследующее коммерческих целей руководство по определению качества детских товаров — оказывает очень большое влияние, которое даже больше влияния всех других рейтинговых агентств.
Приведу еще один практический пример использования данных поиска. Моя подруга Ширли Тэн (Shirley Tan) руководит компанией American Bridal (Американская свадьба) (www.americanbridal.com). Ей требуется быть в курсе последних тенденций в своей отрасли и знать, что в настоящее время интересует потребителей. Она могла бы высказывать догадки или же расспросить своих друзей. Либо можно было бы использовать выраженные интересы потребителей, просматривая термины, вводимые ими в механизмах поиска. Отчет, полученный Ширли от Hitwise, показан на рис. 8.15.
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 281
Top Wedding Search Terms The following report shows search terms for the industry Lifestyle - Weddings , ranked by Clicks for the 4 weeks ending 06/20/2009			Fast Moving Search Terms The following report shows search terms for the industry Lifestyle - Weddings , ranked by largest increase for the week ending 06/20/2009, compared with the week ending 06/13/2009. (Filters applied)		
Rank	: Search Term	Clicks	Rank Search Term	Volume	Change
1.	davi ds bndal	178% 	1. questions to ask weddin	1.07% rzzZZ		New
2.	wedding dresses	1.51% £!	2. paddle boat favors	0.49% BBZZ	□ New A
3.	bndal shower games	1.25% !□	3. maui-waterfal Is- wedding	0.34% ИИЗЗЗ	Zl New A
4	da vid s bndal	0.92% MZJ	4. liquor wedding favors	0.33%  ' '	□ New A
5.	wedding invitations	0.70% ИЕН]	5. burnt orange and chocol	0.33% м ~	Z1 New A
6.	wedding songs	0.61% =!	6. wedding cake toppers	0.33% ЯШ	□ New A
7.	alfred angelo	0 54% ZZZZ	7. davids bndal outlet	0.30% M	□ New A
8.	wedding cakes	0 52% M	1	8. country wedding mvitati	0.28% M.	ZJ New A
9.	wedding favors	0.41% 	|	9. womens evening or mot .	0.23% 		ZJ New
10.	wedding hairstyles	0.40% 	I	10. personalized wedding m.	0.23% 		□ New A
Рис. 8.15. Наиболее популярные и приобретающие популярность поисковые термины в категории бракосочетаний, Hitwise
Учитывая изменчивость вкусов потребителей, я бы посоветовал Ширли обратить внимание на поисковые термины, обретающие популярность, в результате чего она нашла бы колесные пароходы, разновидности свадеб на воде и свадебные церемонии, связанные с водопадами Мауи. Это позволяет избавиться от навеянных гран-жем мотивов и обратиться к островной теме.
В реальном мире мы всеми средствами стремимся заполучить реальные данные об интересах потребителя. При этом единственные возможности достижения этой цели — опрос по телефону или случайный опрос прохожих на улице. Данные механизма поиска позволяют проникнуть в сердца и мысли реальных потребителей.
Анализ места на полке
Один из наиболее вводящих в заблуждение отчетов, генерируемый инструментом веб-аналитики — отчет о ключевых словах. Поясню свою мысль. Вы видите рост численных значений слева направо, и это вас радует. Но обусловлен ли этот рост 10 процентами поисков или 90 процентами? Иначе говоря, какая часть прибыли получена благодаря усилиям по улучшению естественного поиска, а какая — оплаченного? Контекст экосистемы отсутствует в инструменте.
Я использую термин место на полке (share-of-shelf), поскольку он хорошо известен в мире обычной розничной торговли. Компании P&G желательно, чтобы как можно больше их шампуней располагалось на полках супермаркетов Wal-Mart и Target. Это же должно быть справедливо, когда люди выполняют поиск — желательно занимать как можно больше места на полке доступных кликов, выполняемых из механизма поиска для данной категории.
Compete позволяет выяснить, какие веб-сайты получают трафик для любого ключевого слова. Продолжая тему бракосочетания, я хочу выяснить, какое “место на полке” Ширли занимает для ключевого словосочетания wedding favors (виды бракосочетаний) (рис. 8.16).
282	Г лава 8  Анализ конкурентной разведки
Ш compete оо—
РгоШм	Ал ЫуНе* ТооН CM** Solution* Rmoutcw
tswoti An*y*us Hstsrrai Analytics	RanktidUat*
**1МММ>	« KamdtMMtai * Гцч Mas
Find out wtncb websites got th* most clicks from a keyword:
Twm [wedding fawn [ Go! j
® Bread Matrti О Exact Match
Report Overview	— Exp Jrt Dala
Search barm	(«adding favors	(broad match)
Tima frame	2009-03-23 to	2009-09-23
Available results	М3 domains
Displaying	1-50
Volume DciBdMlui WaMteff) X Itrtai Keyword Volume % of Site's SeatW IraThc Average Monthty
Рис. 8.16. Анализ места на полке посредством Compete
Americanbridal.com занимает пятую позицию в списке, что не слишком плохо. Кроме того, компания занимает 3,12% полки. Как видите, этот термин весьма важен для Ширли. Он обеспечивает 13,32% ее поискового трафика. Теперь она знает также, с кем именно она конкурирует в действительности, и может принимать обоснованные решения.
Вы уже знаете, насколько легко использовать эти данные для оптимизации своих поисковых кампаний, а теперь располагаете и контекстом для значений, полученных инструментами веб-аналитики. Это позволяет определить, сколько места остается для роста в рамках данной категории. Вы можете установить, как добиться равновесия между кампаниями оплаченного и естественного поиска, чтобы увеличить расширить свое место на полке.
Этот набор данных всегда полон сюрпризов. Например, несмотря на всю шумиху, поднятую вокруг Toyota Prius, honda.com занимает третью позицию в отчете о доле на полке для термина hybrid cars (гибридные автомобили), а irs.gov — вторую. Это показывает, какая информация о гибридных автомобилях действительно требуется потребителям. Находящийся на 12-й позиции сайт toyota.com занимает
Г лава 8  Анализ конкурентной разведки 283
лишь половину того места на полке, которое занимает Honda. Ближайшая в списке американская автомобильная компания — GM — находится на 20-й позиции и занимает 0,92% полки.
Для наиболее важных ключевых слов анализ места на полке совершенно обязателен.
Анализ преимуществ конкурентных ключевых слов
Выясняя отношения с основным конкурентом, желательно знать его (дабы можно было умнее сокрушить его!) и свои сильные стороны.
Рынок подготовки к сдаче разнообразных тестов в США чрезвычайно конкурирующий. Как и везде в мире, студенты должны успешно сдать стандартизованные тесты, чтобы поступить в наиболее популярные университеты. Лидирующий поставщик этих тестов — компания Kaplan. Чтобы лучше понять свою позицию на рынке, компании Kaplan нужно было бы проанализировать, какие ключевые слова являются достоинствами этой компании, а какие — достоинствами ее конкурентов. Отчет, который компания Kaplan могла бы получить в инструменте Compete, показан на рис. 8.17.
Рис. 8.17. Анализ преимуществ конкурентных ключевых слов, Compete
284 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Вначале хорошая новость: для всех основных терминов компания Kaplan (kaptest.com) отлично справляется со своей задачей. Так, если студент уже знает об этой компании и использует ее название в поисковом запросе, все в порядке.
А теперь плохая новость: если студенты еще не знают, что им требуется, то, скорее всего, они вначале найдут конкурента компании Kaplan, сайт testprepreview.com. Это ужасная новость для Kaplan, поскольку большинство людей ничего о ней не знает просто выполняет поиск вслепую.
Прекрасно то, что теперь Kaplan знает ключевые слова, которые обеспечивают наибольшее преимущество ее конкуренту, и известно, что эти слова имеют отношение и к компании Kaplan. Следовательно, теперь можно создать более конкурентоспособную стратегию поиска — особо целенаправленную!
Анализ расширения ключевых слов
Расширение ключевых слов — один из наиболее распространенных типов анализа конкурентной разведки в области поиска. Задача проста: какие ключевые слова следует использовать?
Инструмент AdWords Keyword Tool (http://sn.im/adwkwt) — один из тех, которые можно использовать для анализа ключевых слов, средней стоимости клика, объема поиска, трендов и т.п.
Рассмотрим стоящую проблему. Предположим, меня заинтересовали льготы, обещанные президентом Обамой тем, кто использует безопасные для окружающей среды виды энергии, и я строю большую ветряную электростанцию в северной части Калифорнии. У меня уже имеются действующие ветряные генераторы, и теперь мне требуются клиенты, которые пожелают сделать что-либо полезное и приобрести ветряную энергию. На рис. 8.18 показан отчет AdWords Keyword Tool, который поможет в решении этой задачи.
Этот отчет содержит связанные ключевые слова, представляющие информацию, которую можно получить от других инструментов, и основные данные, необходимые для принятия решения — информацию, которую достаточно трудно получить с помощью других инструментов. Эти данные можно использовать для принятия решения о том, какие ключевые слова следует купить, исходя из стоимости, конкурентной ситуации, объема поиска и тренда. В идеале анализ выявит ключевые слова, обеспечивающие объем поиска, который достаточен для смещения тренда в нужном направлении и при этом обходится не слишком дорого, такие как wind power energy (энергия силы ветра) в отчете на рис. 8.18.
В прошлом для предоставления данных этого типа данных для Yahoo! мы располагали знаменитым инструментом Overture Keyword Tool. К сожалению, поддержка этого инструмента была прекращена. Microsoft adCenter Labs располагал рядом замечательных инструментов для анализа данных Microsoft Search, но я установил, что данные не обновлялись со средины 2007 г. Механизмы поиска — лучшие источники поисковых данных, поэтому я надеюсь, что вслед за Google и остальные механизмы начнут предоставлять доступ к этой чрезвычайно полезной информации.
В число альтернативных инструментов проведения анализа расширения ключевых слов для нескольких механизмов поиска входят Keyword Discovery компании
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 285
Trellian (http://sn.im/trekwd), Wordtracker (http://sn.im/wordtr), KeywordSpy (http://sn.im/keyspy) и многие другие — достаточно выполнить поиск в Google или Bing по ключевым словам keyword research tool (инструмент исследования ключевых слов).
Боитесь испачкать руки? Но это неизбежно. За несколько последних лет поиск стал одним из критичных каналов информации для многих видов бизнеса. Приведенные в этом разделе рекомендации должны показать, насколько просто использовать извлеченные из него данные и гарантировать получение наивысшего коэффициента возврата инвестиций от кампаний поиска.
How would you like to generate keyword ideas?	Enter one keyword or phrase per Ime
( Descriptive words or phrases (e g green tea)	wind energy
О Website content {e g www exarnpfe.corn/product?id~74893)	H Use synonyms ► Filter my results [ Get keyword ideas ]
I
I
	——			'г ““Г--—"				
Calculate estimates using a different maximum CPC bid						Choose columns to display Ф		
US Dollars (USD $)		V	Ц	J	[ Recalculate ] ®		Show/hide columns		V
					Global			
	Estimated			Local	Monthly		Highest	
	Ad	Estimated	Advertiser	Search	Search	Search Volume	Volume	Match Type
	Position	Avg. CPC	Competition	Volume:	Volume	Trends (Jun 2008 -	Occurred	
Keywords	1?»	®	w	May®		May 2009)®	In	[Exact M ।
								
Keywords related to lermjs) entered			sorted by relevance					
[wind energy]	1-3	$1.34		110.000	135.000		Apr	Add Exact
								
[wind energy technology]	1-3	$1.27	Ш	720	880		Mar	Add Exact
[wind energy information]	1-3	$1.43	n	Not enough data	1.000	No data	No data	Add Exact
[wind energy systems]	1-3	$0.73	n	1 000	1000		Mar	Add Exact
[wind energy association]	1-3	$1.93	KJ	880	1 300		Apr	Add Exact
[wind energy cost]	1-3	$126	K	Not enough data	880	No data	No data	Add Exact
[wind power energy]	1-3	$0 99	i	4 400	3 600	mm—	Mar	Add Exact -
[home wind energy]	1-3	$1.32	n	2.900	1,900	МЬмммяЛ	May	Add Exact
[wind energy jobs]	1-3	$0 93	K	8.100	9900		Mar	Add Exact
[wind energy company]	1-3	$0.90	KJ	1.300	1.000		May	Add Exact
[residential wind energy]	1-3	$1.46	K	880	880		Mar	Add Exact
[wind energy project]	1-3	$0 74	KJ	390	390		Mar	Add Exact
Рис. 6.16. Анализ расширения ключевых слов посредством инструмента AdWords Keyword Tool
286 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Анализ определения и сегментации аудитории
В предыдущем разделе я вскользь коснулся важности уместных рекламных объявлений. У большинства пользователей веб-сайтов раздражение вызывают не рекламные объявления сами по себе, а неуместные объявления. Например, на сайте news.yahoo.com я только что прочел статью, посвященную иранскому кризису с встроенным объявлением о работе для сиделок. Я щелкнул на кнопке Reload (Перезагрузить) и вслед за этим открылось реклама онлайнового получения дипломов. Я верный пользователь Yahoo! и, следовательно, эти рекламные объявления используют большой объем информации, собранный обо мне Yahoo! и его партнерами. Ничто в моем профиле не указывает, что меня интересует какой-либо диплом или что я хотя бы отдаленно интересуюсь медицинским уходом.
Yahoo! — или Adblade, его поставщик рекламы — не уникален на этом размытом рынке. Вам будут встречаться не совсем уместные рекламные объявления, сгенерированные инструментом DoubleClick (принадлежащим Google) или Atlas Solutions (принадлежащим Microsoft).
Каково же решение? Прежде чем доверять деньги своему агентству, маркетологу или лучшему другу, выполните анализ определения и сегментации аудитории. Ряд инструментов позволяют получить демографические и психографические данные сетевой аудитории, чтобы целенаправленно проводить рекламные кампании различными средствами.
Анализ демографической сегментации
Демографическую сегментацию используют для определения веб-сайтов, используемых аудиторией, которая представляет интерес. Интерфейс демографической сегментации в среде Hitwise показан на рис. 8.19. В этом сценарии запрос был направлен для выявления веб-сайтов с предполагаемой женской аудиторией в возрасте от 25 до 44 лет, чей семейный бюджет превышает 60 000 долларов в год.
Для определения оптимального набора веб-сайтов для размещения рекламы можно использовать также бесплатный инструмент Google Ad Planner, как показано на рис. 8.20. Данные были отсортированы по столбцу Comp Index. В этом столбце значение 340 указывает аудиторию, которая втрое более вероятно будет той, что требуется.
Конкретный выполненный запрос, представленный в левом столбце рис. 8.20, касается мужчин в возрасте от 35 до 54 лет с ученой степенью и не имеющих детей в семье. Эта аудитория прекрасно подходит для рекламы дорогостоящих желтых спортивных автомобилей, поскольку эти мужчины переживают кризис среднего возраста!
Результаты, приведенные на рис. 8.20, отображают сайты, которые я мог бы упустить. Я мог и не догадываться, что linkedin.com оказался прекрасным местом для обращения к целевой аудитории. Обратите также внимание на разнообразный круг интересов (Category) этой аудитории. Справа от аудитории (Audience) отображается информация, которая требуется для принятия решений: Unique Visitors (Уникальные посетители), Page Views (Просмотры страниц), Ad Formats (Рекламные форматы) и приближенное значение Impressions/Day (Впечатлений/день).
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 287
Demographic ft Ufastyle Search
I want to
0 Jndurtry categories that match my demographic profit*
ZJ\ Sites fwn th* foJtevmg category that match my demographic profile
Shopping and CL*»»tfi*d«	V
Search the 100 •r moat popular sites hr this category.
Search against the following demographic ertterio-
Hold down the Ctrl key to select (or de-selact) mutUpia Items from the same option box.
Saiecti AB / nona
Limit my search to: '*’««•«	%
Sort By:
Searching by volume «AU «hoe those sfcer or categonea that have the largest volume d traffic matching that demographic.
Fwcentege ef V*Hk from ch о «an
Searching by percentage i« best used to return niche sites and categories that have the highest percentage of the demographic you are searching for.
State
Select) йЦ/aOQt
Selecto AB / ПОП*
PRIZM NE Segment
PRI2M NE Social Groun
Select) AB 7 nona
EEIZMJiELrfaSaflfiJiiEUfi
IMtdUfe Success
Mainstream Singles
Striving Singles
Accumulated wealth ______и
Select AB / WOO*
Display this number of results per pogo:
Q10	020 Oso Oioo
Рис. 6.19. Демографический анализ посредством Hitwise
Google Ad Planner
РЯЯ ««мг*1________________
ч
Mined Audknce
UVfMi* Сом^ММП^Мм
3.5 M 8.5% 4 В
Geof^apMcs ’
County ;ВяЖ Ш f 9 Location
9 Language
Pra-Mtoed Audiences ’
LoadAwcMncea w
Demographka <
S Gender
E “*•
(^Female
9A0e
□ 0 17 □ 18-24 □ 25-34 035-44 045-54 □ 55 84 □«5 or more 6 Education
□ Less tiaaHS Optoma
□ Hghsthool
□ Somecdtoge 0 Bachelors dope* 0 Gradude tM7«e e C fatten n household
□ Yea JB*>
OntbwAdMIy •
ЯМеЛпсгшаиж* Any s*t or keyword below •
Sitee «sited.
SetoctAdNom ThowaetadaMHsM
		. К						
□ a infirm	ttooal NeteMs	340	22%	Г7К	2WK	• 2М	л	2U-5M
□ Jameda, can	inueeang	340	51%	1*0 К	его к	74W	а	-
□ .? 9 antes com tr	MTTmI	240	Z2%	7CK	350 к	57 Ы	а	
□ •^eiutfamA	Shopping	260	18%	UK	2Я0К	4.8 И	й	
Q 'Л a wabmatea com hr	Bratf	1B0	03%	220 К	13М	55 М	а	-
□ & 9 estadaccombr	Newspapers	1B0	7%	240 К	15М	гам	МЬМЙ	ш ги
□ r^fflfcltftlteeanU	Legal	170	1Л%	64 К	4Э0К	ism	мяа»	ЮК юок
□ rgfflbt№,auA	NewsACiarent Event»	170	2 5%	86 К	5*0 К	55М	к	-
□ домтокытл	Motte A Mretoea Fi Maters	170	124%	<30 К	28М	31 м	&	
□ -?94К1£И0	JM	170	10%	140 К	Я20К	5.1 М		
□ fj»9hWinirnff If	Price CompadwM	170	2%	70К	470 К	2.4 И	и	ЮК юж
С(?9ЫШВ	JM	170	22%	77 К	520 К	24 Н		-
□ 9 шйошйхшци	Customer Bentcae	160	22%	ТОК	5*0 К	12 М	«Мк>	100К-900К
□ ^aaojamA	Claws di to	160	32%	110 К	840 К	ЮМ	эди	100К-500К
□ Заюыюп	9ww*0	1M	39%	140 К	1М	13М	е	
D'?9Wartim<	Bras*	IM	102%	350 К	26М	21М	«гее	юок
□ if a «itoiaeii.cMb	BwmuSMcmA CooMkng	IM	117%	4*0 К	35 М	*7 И		-
□ у aacontoftor rrvnt* 		TrUHA Potec Trans*	tw	121%	420 К	ЛИ	13 М	4Й»Л1	юок 500К
Рис. 8.20. Демографическая сегментация для Бразилии, Google Ad Planner
288 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Ad Planner позволяет также определить демографический профиль любого представляющего интерес веб-сайта. Профиль аудитории моего блога (www.kaushik.net) показан на рис. 8.21.
Сведения о конкурирующих веб-сайтах полезны для вашего собственного вебсайта. Они помогают понять личность тех, кто посещает его и позволяют анализировать различия между профилями вашей аудитории и аудитории основных конкурентов.
Education
Lee*thenHSd^rfoma| 2%
Рис. 6.21. Профиль аудитории блога kaushik.net, Google Ad Planner
Анализ психографической сегментации
Часто для определения соответствующей аудитории требуется проанализировать образ жизни и психографические атрибуты. Психографические атрибуты, доступные в Hitwise, называемые сегментами и группами PRIZM, показаны на рис. 8.19. Опции, доступные в инструменте Google Ad Planner, показаны на рис. 8.22.
Вверху справа отображается численность выбранной аудитории (45 миллионов) и количество просмотров страниц, потребляемых этими пользователями (94 миллиарда). В разделе Pre-Defined Audiences (Предопределенные аудитории) интересующую аудиторию можно сузить до таких категорий, как Brides-to-be (Будущие новобрачные), College Students (Студенты колледжей), DIYers (Домашние умельцы), Fantasy/Comic Book Enthusiasts (Любители фэнтези/комической литературы) и множество других. Достаточно просто выбрать нужный сегмент и спустя несколько секунд вы получите список оптимальных сайтов для обращения к этой аудитории.
Обратите внимание, что можно применять дополнительные критерии отбора. Например, можно использовать Language (Язык) для указания говорящих на турецком языке на территории Соединенного Королевства и являющихся гуру тайных обрядов. Или же можно использовать Location (Местонахождение) и Language (Язык) для указания аудитории будущих новобрачных на территории Англии и Уэльса, говорящих на немецком и французском языках.
Глава 8  Анализ конкурентной разведки 289
Если речь идет о крупном веб-сайте (имеющем больше 5 миллионов уникальных посетителей), для выполнения психографического анализа можно применять также различные источники групповых данных. Вследствие погрешности отбора в средних и малых сайтах групповые данные легко могут страдать от большого коэффициента шумов и низкого уровня сигнала.
Анализ поведения при поиске и сегментации аудитории
“Святой Грааль” маркетинга — целенаправленное отображение рекламных объявлений (баннеров) в соответствии с поведением при поиске онлайновых пользователей. Слишком долгое время поиск и отображение со-
Research
Media Plan
Defined Audience
UY	Owtry Reach Page Vmvs
45 M 99.4% 94 В
Geographies ?
Country: United Kingdom v ffi Location
S Language
□ English
□ German
□ French
□ Spanish
□ Chinese (China)
□ Kalian
□ Turkish
□ Dutch
существовали в качестве двух совершенно независимых сущностей. В качестве аналитиков мы выполняли анализ в интересах отображения, а затем повторяли этот же процесс для выявления возможностей, предоставляемых поисковым маркетингом.
Используя такие инструменты, как Google Ad Planner, можно бесплатно определять целевые аудитории в соответствии с их поведением при поиске. Пример такого анализа для нахождения веб-сайтов, подходящих для рекламы нетбуков, показан на рис. 8.23.
Нетбуки — это сверхлегкие, несколько упрощенные,
Pre-Defined Audiences ?
Load Audiences ▼1
No audience (reset all) Auto Enthusiasts
Bride-to-be
Business Decision
Makers
Gossip Gmus
College Students 1
DIYers
Entertainment Buffs
Fantasy/Comic Book
небольшие и очень дешевые лэптопы. В данном случае я выступаю в роли сетевого розничного торговца, лишь недавно занявшегося продажей нетбуков, и мне требуется отобразить рекламу, ставящую людей в известность о
Рис. 8.22. Анализ образа жизни для Соединенного Королевства посредством Ad Planner
том, что я приступил к продаже этого товара. Но вместо того, чтобы выполнять
сегментирование по демографическому признаку, его можно провести по поведе
нию при поиске.
В нижнем левом углу рис. 8.23 представлены определенные мною ключевые слова (с помощью инструмента расширения ключевых слов), которые наиболее часто используются теми, кто ищет нетбуки. Мне известно также, что многие молодые люди интересуются нетбуками, поскольку, как правило, они достаточно дешевы. Поэтому для сегментации по возрасту я выбираю возраст от 0 до 24 лет.
Справа отображены веб-сайты, посещенные этой аудиторией. Ура! Больше не нужно гадать и напрасно тратить деньги: я могу разместить свои рекламные объявления там, где желаемая аудитория, скорее всего, их увидит. Кроме того, данные заслуживают доверия, о чем свидетельствуют интересы, перечисленные в столбце Category (Категория): Cheats & Hints (Уловки и подсказки), Lyrics (Лирика), Music Streams (Музыкальные направления), Online Games (Сетевые игры) и Photo Sharing (Обмен фотографиями)!
290 Глава 8  Анализ конкурентной разведки
Рис. 8.23. Определение подходящих веб-сайтов для отображения рекламных объявлений, исходя из поведения пользователя при поиске, с помощью Ad Planner
'JL' На заметку! Хотя для выполнения описанного анализа я использовал бес-^42^ платный инструмент Google Ad Planner, это вовсе не означает, что придется оплачивать рекламу в Google. Конечно, сотрудники Google будут рады, если вы сделаете это, но они предоставляют бесплатный доступ к инструменту, и его можно использовать, делать выводы и при желании приобретать отображаемую рекламу.
Таков замечательный мир анализа конкурентной разведки. В нем доступно множество данных, многие из которых бесплатны (и их еще больше, если вы готовы за них платить). Эти данные можно применять для улучшения маркетинга и рекламы, для выявления стратегических возможностей для своего бизнеса, предотвращения внезапных ударов со стороны конкурентов, а также достижения максимального понимания изменяющегося поведения и предпочтений клиентов.
Ни один другой источник данных не может сравниться с данными конкурентной разведки. Используйте их.
Глава 9
Новые области применения аналитики: социальные сети, мобильная связь и видео
В этой главе...
> Измерения показателей нового социального Интернета: проблема данных
>	Анализ автономного поведения клиентов (приложений)
>	Анализ мобильного поведения клиентов
>	Измерение успешности блогов
>	Количественное определение влияния Twitter
>	Анализ эффективности видео
За последние несколько лет Интернет претерпел невероятные изменения: произошел переход от односторонних конверсий к двусторонним конверсиям, многообразие веб-компонентов было дополнено видео, Ajax и Flash, а контент начал распространятся по множеству каналов, таким как каналы RSS и каналы мобильной связи.
Все эти изменения повышают удобство работы с Сетью, выводя пользователей не передний план. Но это порождает и небольшую проблему: как измерить успешность достижения поставленных целей?
В этой увлекательной главе я опишу новые аналитические решения, связанные с переходом Интернета от размещения всего контента в одном месте и “его потребления в значительной степени в виде статичного формата ” к современной модели мультимедийного контента, размещаемого там, где это требуется, и представленного так, что это стимулирует общение.
292 Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Назовите новую модель Web 2.0 или любым другим обобщенным названием, но ее развитие происходит на наших глазах. Некоторые изменения были вполне ожидаемыми — например, появление более быстрых и совершенных средств. Другие оказались не столь прогнозируемыми, как, например, автономное потребление контента или быстрое увеличение социальности буквально всех аспектов использования Сети потребителями.
Для некоторых социальность олицетворяется с Facebook или MySpace. Для других — с Twitter или YouTube. С моей точки зрения социальность означает переход от односторонних монологов к двусторонним беседам. Они могут происходить в сети Twitter или Facebook, на корпоративном веб-сайте, на коммерческом сайте или на некоммерческом веб-сайте со списком развернутых проектов. Социальность — это не бункер и не одноразовый компонент. Социальность означает принципиальную интеграцию пользователей и бесед во все действия, выполняемые персоналом и специалистами в Сети.
Лично я не могу до конца осознать это всеобъемлющее понятие. Несмотря на очевидные для меня, ярого приверженца Интернета, преимущества, этот новый мир действительно “крут”, поскольку представляет сложную задачу измерения. Все эти революционные изменения вынуждают нас изменять свой образ мышления и вырабатывать новые и инновационные стратегии.
В этой главе вначале я опишу, как изменяется основополагающая модель создания контента, его распространения и потребления. Для маркетологов и аналитиков во многих отношениях это изменение определяет суть проблемы измерений. Затем я перейду к животрепещущей теме сбора данных для отслеживания автономного потребления веб-контента. Я затрону тему мобильной связи и возможностей, предлагаемых современными наборами инструментов. И, наконец, я познакомлю читателей с некоторыми конкретными стратегиями измерений для блогов, Twitter и видео, где проблема заключается не столько в сборе данных, сколько в изменении образа мышления и изобретении новых метрик.
Впечатляет? Думаю, путешествие будет увлекательным.
Измерения показателей нового социального Интернета: ПРОБЛЕМА ДАННЫХ
Один из наименее осознанных в течение последних нескольких лет аспектов — то, как изменилась фундаментальная природа создания, распространения и потребления контента. Большинство маркетологов оказались неподготовленными к извлечению выгоды от этого перехода, большинство поставщиков инструментов веб-аналитики не усовершенствовали соответствующим образом свои основополагающие механизмы сбора данных, а большинство аналитиков не видоизменили свои методики измерений.
Должен признать, что это слегка удручает. Но если проблема понятна, можно приступить к поиску творческих решений. Поэтому давайте подробнее рассмотрим эту проблему и постараемся понять, почему новый, социально ориентированный Интернет одновременно представляет и проблему, и замечательные возможности.
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 293
На рис. 9.1 приведена простая схема того, как первоначально контент создавался, распространялся и потреблялся в Сети.
Замечательные ребята из ВВС создали бы контент. Затем они загрузили бы его на свой веб-сайт. После этого все мы, благодарная аудитория, обратились бы на их веб-сайт и принялись потреблять этот контент. Все было достаточно просто. И, хотя в качестве примера я используют веб-сайт новостей, этот старый подход вполне применим к любому типу веб-сайта: коммерческому, некоммерческому, В2В (“бизнес для бизнеса”) или В2С (“бизнес для клиента”).
Рис. 9.1. Традиционная модель создания, распространения и потребления контента
Развитие демократичности контента
С точки зрения измерений для получения данных мы пришли к подходу, ориентированному либо на журналы, либо на дескрипторы. В случае сайта новостей ВВС можно было бы применить к нему, например, Webtrends и через несколько часов получить свои данные веб-аналитики. Отчеты сообщили бы, сколько людей посетили сайт, какой контент они потребили, какие кампании или стратегии привлечения трафика оказались действенными и т.д. и т.п. Жизнь была простой.
Следующим значимым изменением стало появление двух уникальных способов добавления генерируемого пользователями контента (user-generated content — UGC). Во-первых, веб-сайты стали открытыми для пользователей, предоставляя им возможность вставки комментариев, обзоров и даже статей. Это изменило само понятие того, когда контент был создан. Была ли страница завершена, когда вы ее
294 Г лава 9  Новые области применения аналитики...
создали, или же после добавления пяти комментариев или обзоров клиентов? Как можно было определить, когда страница стала полезной посетителям данного вебсайта: после ее публикации или после добавления пользователями своих комментариев и прогнозов?
Во-вторых, появление простых в использовании, зачастую бесплатных, платформ самостоятельной публикации изменило весь мир контента. Наиболее наглядно это явление иллюстрируется блогами, которые позволяют любому пользователю за несколько секунд развернуть собственную платформу для публикации разнообразных материалов. Причем бесплатно. Существование этой платформы породило проблему, заключающуюся в том, что посетители получили возможность сплетничать о вас на вашем собственном сайте и во всей Сети. Они могли извлекать отрывки из вашего контента и разворачивать дискуссию по их поводу самым немыслимым образом. Они могли писать обзоры, превозносящие или порицающие вас во всем Интернете, и внезапно оказывалось, что вы больше не контролируете ход обсуждения.
С появлением блогов и изменения в способе распространения контента оказались не за горами. Потребление контента блогов происходило в веб-сайтах — либо посредством вашего веб-сайта, либо в веб-сайте, где пользователи расширили предложенную вами тему обсуждения — но, в большинстве случаев это все же оставалось доступным для измерения. Однако появление каналов RSS и сайтов, которые выполняют выборки, объединение или смешение контента, означало радикальное изменение способа потребления контента. Чтобы потребить ваш контент, пользователям больше не нужно было заходить на ваш сайт.
Например, я люблю почитать новости об индийской крикетной команде. Мне достаточно подписаться на канал новостей Indian Cricket Team (Индийская крикетная команда) сайта ВВС Sports, и все новости будут поступать ко мне. Мне не нужно заходить на этот сайт. Такие сайты, как Alltop (http://alltop.com), JimmyR (http://www.jirnrnyr.com) или Japanese site Qooqle (http://news.qooqle.jp), могут пересылать контент пользователям в виде подборок. Пользователи могут потреблять фрагменты или изображения из опубликованных вами материалов непосредственно в этих подборках либо вернуться на ваш сайт для получения дополнительной информации. В любом случае контент является бесплатным и распространяется способами, неподвластными вашему контролю или влиянию.
Это развитие процесса показано на рис. 9.2. Цифры указывают приближенный порядок следования этапов.
Как видим, наблюдается поразительная демократизация в плане того, кто берется за публикацию контента, и как он распространяется и потребляется. Хотя поддержание репутации торговой марки, финансовые соображения и соображения влиятельности остаются важными, они больше не определяют доступ к каналам распространения. Любые пользователи обладают доступом к Сети, и при наличии чего-либо ценного они могут обратиться к соответствующей аудитории.
Таким образом, реальная картина несколько сложнее показанной на рис. 9.2. Ей больше соответствует рис. 9.3, где система содержит множество участников, которые все создают контент, распространяют его по различным каналам, а затем часть или весь этот контент потребляется в различных местах.
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 295
Создание
Рис. 9.3. Сложная Сеть, в которой любой может принимать активное участие
Рис. 9.2. Развитие процесса создания, распространения и потребления контента
296	Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Теперь измерение действительно становится сложной проблемой по следующим причинам.
•	Дескриптор JavaScript на сайте измеряет только то, что было опубликовано на данном сайте. И даже в этом случае он измеряет только URL-адрес страницы. Его возможности измерения живой страницы (страницы, которая постоянно увеличивается вследствие добавления материалов пользователями в сайте или блоге) чрезвычайно ограничены (или вообще равны нулю).
•	Огромная часть потребления происходит вне сайта, т.е. в программах чтения рассылок, в сайтах-агрегаторах или там, где вы объединяете свой контент (либо где другие делают это без вашего ведома). Инструменты веб-аналитики “слепы” ко всей этой деятельности.
•	В мире, подобном изображенному на рис. 9.3, существующие метрики не работают. Теперь посещений и уникальных посетителей недостаточно. Нам требуется метрика количества подписчиков рассылок. Метрика коэффициента конверсии полезна, но коэффициент бесед имеет более критичное значение (подробнее эта метрика рассматривается далее в главе).
Масштаб задачи, о котором свидетельствуют некоторые из инструментов, необходимых для получения данных, показан на рис. 9.4.
Рис. 9.4. Получение данных в новом мире социальной сети
Для получения данных своего веб-сайта необходим традиционный инструмент веб-аналитики, в данном примере это — Webtrends. Для измерения контента, добавляемого в сайты или блоги посредством комментариев или обзоров, требуется
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 297
нечто наподобие уже устаревшего инструмента MeasureMap. Для измерения упоминаний (того, что и как часто другие говорят о вас) нужно интенсивно использовать инструмент Technorati. Для получения представления о потреблении автономного контента (каналов RSS) придется применять инструмент типа Feedburner.
Последняя метрика наиболее трудна для измерения. Как отследить контент, который собирается или произвольно “вырывается” из сайта (нижний правый угол рис. 9.4)? Для получения этих данных с помощью инструментов вроде Unica или Google Analytics можно было бы применить модель отслеживания событий (см. главу 4). Или, если для синдикации вы используете виджеты, для сбора данных можно применять также специализированные средства отслеживания, предоставляемые такими компаниями, как Clearspring.
Проблема заключается не просто в использовании множества инструментов, а в применении инструментов, которые собирают и сообщают о каждой новой метрике по-своему. Даже если одна и та же метрика существует в двух из этих инструментов, вполне вероятно, что получаемые ими значения не будут совпадать.
А на рис. 9.4 даже не отражается последняя угрозу привычному представлению об измерениях: Twitter, как показано на рис. 9.5.
Рис. 9.5. Влияние Twitter на создание, распространение и потребления контента
Революция Twitter
Twitter позволяет компаниям и отдельным лицам создавать или публиковать контент для привлечения аудитории. В результате этот контент распространяется посредством веб-сайтов, программ чтения каналов RSS, агрегаторов или настоль
298 Г лава 9  Новые области применения аналитики...
ных либо мобильных приложений. Только представьте себе, как этот уровень распространения сказывается на нашей способности выполнять измерения. Если действительно очень постараться, некоторые из инструментов, показанных на рис. 9.4, можно использовать для измерения определенного влияния, оказываемого Twitter. Но существуют элементы, которые мы просто не в состоянии измерить — например, потребляется ли созданный нами и распространяемый через Twitter контент посредством таких приложений как TweetDeck, Spaz или Digsby. На данный момент мы полностью слепы в отношении контента, потребляемого в приложениях, хотя и можем дополнить свой URL-адрес параметрами отслеживания и измерять клики, возвращающиеся на наш сайт.
В мире социальных сетей не существует единого инструмента, который помог бы измерить успешность достижения поставленных целей. Пока нам не удалось даже разработать новые виды метрик, которые будут определять реальные измерения. Мы все еще пребываем на начальных стадиях полной картины стоящей проблемы.
Поэтому, если вас это беспокоит, то все в порядке. Теперь можно честно обсудить ситуацию и выработать способы решения проблемы. В остальных разделах этой главы я опишу две стратегии получения данных в сложных ситуациях, а затем подробнее остановлюсь на трех конкретных социальных каналах: блогах, Twitter и видео. Вы изучите новые инструменты и метрики, которые нужно применять для измерения успешности поставленных целей.
Хотя мир социальной сети порождает ряд сложных проблем, каждый ниндзя аналитики получит массу удовольствия, исследуя новые миры и создавая новаторские решения.
Анализ автономного поведения клиентов (приложений)
За последний год мы наблюдали огромное увеличение количества приложений, построенных на основе таких технологий, как Adobe AIR. Эти мультимедийные Интернет-приложения являются полностью функциональными программами, подобными интерфейсу рабочего стола, действующими на многих вычислительных платформах, которые можно использовать как с подключением к Интернету, так и без такого подключения.
Раньше я уже упоминал о трудности измерения параметров приложений. Хотя многие из этих приложений предоставляют контент и функциональные возможности для веб-сайта, они сами по себе не приспособлены для сбора данных. Это порождает две проблемы для традиционной веб-аналитики.
•	Если большая часть взаимодействия с пользователем осуществляется вне сети, как отслеживать автономное поведение пользователей?
•	Если стандартная модель снабжения всех страниц дескрипторами JavaScript не работает, как выполнить сбор данных?
Для иллюстрации того, как с применением определенной изобретательности можно решить эти две проблемы, в качестве примера я использую одно из своих
Глава 9  Новые области применения аналитики... 299
любимых приложений Adobe AIR — Times Reader от New York Times (NYT), показанное на рис. 9.6.
•NIERNATtONM	a
NATIONAL	fi
OWTUABfcS	•
CONOR	й
NEW YORK	*
BUSINESS MV
SRORTX WEDMXDAY b
THE ARTS	«
DIKING IN	ft
MOST E A4AXXD fCWSM VIDEO
NEWS th PICTURES
CROSSWORD
LATEST NEWS
SETTINGS* * HELP
©he gork ©tines
M Frmfcan and hJa ***. Pram. r*aUng MCoWih IHnnwRClt<*Tuead^ Ha coM ttka Ha Senate bM м Monday tCrx* 1ла</European Pma^titita A^ancy)
Iraq Marks Withdrawal of US. Troops From Cities
KYAUSSAJ RUSIN
Franken’s Win Bolsters Democratic Grip in Senate
BY MDNKA ШУГГ AMD CARL HUUK Norm	cmcsd*d to AJ Fnakao *i
tha cuueeted SeaMe race *i 1
Noon after Uw Мшпема Sepreeae Coart ruled that Mr. Рпвке* had wee
holiday
NCWSAMAUSa
Roberts Court Shifts Right, Tipped by Kennedy
BTADAMUPTAX
ChwtJuilka John G. Robert* Jr MMtgad aa a carroy strategy at the Sufai Coart ths tena.
Ban Is Advbed on 2 Top Pills for Pam Rebel
Insured; it Bankrupted by Heakh Crises
With Something for Everyone, Gunaie Bill Passed
With More Money, City School* Added Jobs
After Outcry, China Delays Requirement for Vfeb-Fihering Software
Zimbabwe Says China Is Giving It Loans
Study Dismisses Proteins Role in Heart Disease
Pina Bausch, German
Choreographer, Dies at 68
CoundJ Votes for Two Muslim
School Holidays

global nytimes com
А FRONT
Рис. 9.6. Приложение Times Reader, построенное на основе Adobe AIR
Когда в начале 2009 г. NYT запустила Tunes Reader (http://sn.im/readnyt), команды NYT and Adobe задумались о способах сбора данных, необходимых для отслеживания поведения пользователей. Некоторыми из нюансов поведения, которые требовалось отслеживать, были следующие.
• Время, проведенное в различных разделах (Front Page (Передовица), Crossword (Кроссворд), The Arts (Искусство) и т.д.)
• Время, потраченное на чтение отдельных статей (для получения информации прямой обратной связи о том, что интересует пользователей).
• Время, потраченное на потребление контента в онлайновом и автономном режимах.
• Различия в поведении подписчиков и не подписчиков Tunes Reader (обратите внимание на значки замков рядом с заголовками некоторых разделов на рис. 9.6 — эти разделы доступны только для подписчиков).
Вместо того чтобы создавать специализированный инструмент, для сбора данных команды разработчиков применили стандартный механизм отслеживания событий Event Tracking, реализованный в Google Analytics. Как было описано в главе 4, Event Tracking предоставляет пустые контейнеры, в которые можно передавать пары имя-значение любого типа. Затем данные обрабатываются и становятся
300 Глава 9  Новые области применения аналитики...
доступными в стандартных отчетах, или же их можно извлечь посредством API-интерфейса для создания отчетов. При построении приложения команды NYT и Adobe для реализации отслеживания поведения пользователя посредством событий использовали собственную интеграцию открытой версии исходного кода аналитического механизма отслеживания с языком программирования ActionScript 3. Это позволило решить проблему способа сбора данных. А как быть с первой названной проблемой: “Как отслеживать автономное поведение?”
Чтобы обеспечить отслеживание автономного поведения, команды разработчиков поступили действительно мудро. Times Reader поставляется вместе с очень упрощенной базой данных. При работе в автономном режиме (как правило, в самолете) и чтении New York Times данные собираются посредством событий и сохраняются в этой базе данных. Когда приложение Reader обнаруживает, что подключение к Интернету восстановлено, оно извлекает данные из базы данных и “звонит домой” (т.е. отправляет данные приложению, генерирующему отчет). Логика, встроенная в Reader, обеспечивает отправку событий только один раз в день, что делает подход чрезвычайно эффективным. Это позволяет решить первую проблему.
Короче говоря, стандартная, гибкая методология отслеживания в сочетании с изобретательным способом отслеживания автономного поведения позволяет компании NYT отслеживать использование ее приложения Adobe AIR.
Если решите разрабатывать собственное приложение для настольного или мобильного устройства, можете применить аналогичный подход для сбора необходимых данных, тем самым обеспечивая прием продуманных решений на основе реального использования ваших приложений клиентами. Однако при этом следует помнить о двух обстоятельствах.
•	Вначале тщательно продумайте, что именно нужно отслеживать, и обязательно доведите это до сведения своих разработчиков, чтобы они создали соответствующий код.
•	Для сбора и хранения данных применяйте стандартные методологии, чтобы можно было воспользоваться преимуществами новшеств, разрабатываемых поставщиком применяемого аналитического средства.
На заметку! Для ознакомления с техническими подробностями и примера-ми методологии отслеживания с открытым исходным кодом посетите сайт
http://sn.im/flashtrack.
Анализ мобильного поведения клиентов
Начиная с 1999 г., каждый год громко называют годом мобильной связи, хотя, по-моему, ни один из них пока не оправдал ожидания, связанные со столь высоким титулом. Мой сардонический тон связан с тем, что огромный объем хвастливой рекламы сопровождает мобильные устройства и аналитические средства их применения. Начиная с 1999 г., количество мобильных телефонов действительно ежегодно увеличивалось огромными темпами, и следует честно признать, что появление iPhone в 2007 г. радикально увеличило потребление мобильного Интернета в США.
Глава 9  Новые области применения аналитики... 301
Вне всяких сомнений, к отслеживанию и анализу мобильного потребления нашего веб-контента следует относиться весьма серьезно, возможно лишь чуть менее серьезно, чем об этом твердит крикливая реклама.
До появления iPhone мобильные телефоны с веб-поддержкой могли получать доступ к Интернету, но сама технология работы с Сетью оставалась усеченной. Например, можно было получать доступ к чисто текстовым специально созданным сайтам WAP (Wireless Application Protocol — протокол беспроводных приложений), которые содержали минимум информации, хотя процедура доступа к ним была весьма трудоемкой.
Телефоны iPhone и телефоны на основе Android, значительно повысив удобство работы, чрезвычайно увеличили потребление веб-контента. Теперь, когда новые телефоны производства BlackBerry, Nokia и других компаний содержат более совершенные встроенные браузеры, эта тенденция приобретает экспоненциальный характер.
Подобные перемены предвещают более высокие коэффициенты возврата инвестиций любых предпринимаемых компаниями усилий в области мобильного Интернета, что означает необходимость серьезного подхода к мобильной аналитике. Наибольшая проблема, порождаемая мобильной связью — способ точного сбора данных. Затем дело доходит до создания отчетов и анализа — двух задач, решение которых все еще пребывает в стадии становления. Рассмотрим каждую из этих задач по отдельности.
Сбор мобильных данных: возможности
Пока что мы не видели широкого применения мобильной аналитики, поскольку отрасль еще не определилась со способом сбора данных от мобильных платформ. На данный момент существуют три возможности.
Решения на основе журналов
Решение на основе журналов — унаследованная возможность, хотя ее роль может и возрасти, если крупные телекоммуникационные компании вступят в область аналитики или предоставят свои журнальные файлы для совместного использования в целях улучшения учета.
Журнальные файлы данного веб-сайта на веб-сервере содержат в заголовках и строке URL-адреса информацию, которая может способствовать идентификации мобильного трафика. Некоторые компании создают нестандартные анализаторы журналов, содержащие фильтры и сценарии для сообщения о мобильном трафике на своем сайте. Этот метод громоздок и подходит только храбрецам. Поэтому он не получил широкого распространения.
В Азии некоторые крупные телекоммуникационные компании используют журналы собственного сервера для экспериментирования с созданием и предоставлением аналитических средств своим рекламодателям. Эти решения не имеют широкого распространения и пока не ясно, станут ли они когда-либо ценным источником информации.
302	Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Достоинство решения на основе журналов в том, что для его реализации достаточно привлечь IT-специалиста, способного написать простой код. Возможно, его поддержкой удастся заручиться, оплатив ему пару обедов. Недостаток этого решения заключается в том, что придется построить и поддерживать собственную программную или аппаратную платформу. Кроме того, отчет будет полным лишь на столько, на сколько полно ваше представление о решаемой задаче. Журналы будут лишены массы информации, которую можно получить, применяя два других решения, описанные ниже.
Решения на основе анализаторов пакетов
Решения на основе анализаторов пакетов пытаются охватить две важные проблемы: реализацию взаимодействия с телекоммуникационными компаниями для получения ключевых данных и снабжение сайта дескрипторами JavaScript или дескрипторами изображений для обеспечения возможности создания отчетов.
Эти решения, подобно предлагаемому компанией Amethon (www.arnethon.com), при сборе данных опираются на аппаратно ориентированную методологию. В этом случае нужно приобрести и установить платформу внутри своей сети (между Интернетом и своими веб-серверами), что позволяет инструменту собирать все пакеты, передаваемые между Интернетом и серверами. Кроме того, почти сразу после развертывания платформы можно получить доступ к множеству отчетов.
Преимущество использования анализаторов пакетов в том, что не приходится вносить изменения в свои веб-сайты — мобильные или любые другие — и не нужно добавлять какой-либо код в свои страницы. Недостаток же заключается в том, что при размещении сайтов в собственной среде придется убедить IT-специалистов в необходимости установки и поддержки нового оборудования. Если сайты имеют распределенную архитектуру или размещаются во внешней сети, развертывание может оказаться очень сложной задачей, поскольку аппаратная платформа должна быть развернута во всех этих внешних сегментах.
Решения на основе дескрипторов — дескрипторов
JavaScript или дескрипторов изображений
Оба решения на основе дескрипторов — будь то дескрипторы JavaScript или дескрипторы изображений — работают аналогично большинству современных инструментов веб-аналитики, т.е. в рамках хост-модели.
Такие компании, как Bongo Analytics, Mobilytics и Percent Mobile, для сбора данных используют дескрипторы изображений. Например, для отслеживания мобильных данных в своем блоге я применяю следующий код Percent Mobile:
<img src="http://tracking.percentmobile.com/
pixel/70b263e0-6a49-llde-ab39-
12313900c5b8" alt="." width="2" height="2" />
Этот дескриптор будет предоставлять все основные необходимые мне сведения, такие как доля мобильного трафика, сведения об устройствах, сетях, странах и мобильных подключениях по WiFi. С действующим аналитическим отчетом Percent Mobile моего блога можно ознакомиться, посетив URL-адрес http://sn.im/akmobile.
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 303
Отслеживание кампаний с помощью решений на основе дескрипторов требует несколько большего объема работы, который немного различается при использовании дескрипторов JavaScript и дескрипторов изображений. В любом случае понадобится создать клиентские входные страницы для всех мобильных кампаний или ссылки отслеживания клиентов. При использовании последнего варианта посетитель кликает на вашем рекламном объявлении, переходит к входной странице вашего поставщика средства мобильной аналитики (например, Bongo), а затем пе-реадресуется на ваш веб-сайт. Этот второй дополнительный шаг позволяет аналитическому инструменту перехватить метаданные кампании, необходимые ему для реализации отслеживания. Это громоздкий процесс, требующий участия различных команд в компании и ручного конфигурирования системы рекламных объявлений, равно как и аналитической системы отслеживания.
Компании вроде Omniture, CoreMetrics и Google Analytics для сбора данных для веб-аналитики используют решения на основе JavaScript. Для телефонов производства Apple, BlackBerry, Nokia или НТС с поддержкой JavaScript этот же код отслеживания будет также перехватывать данные о мобильном поведении клиентов, которые используют эти телефоны. При этом не нужно выполнять никаких дополнительных действий, пока вы придерживаетесь обычных процессов отслеживания своих веб-кампаний.
Преимущество использования решений по перехвату данных, базирующихся на JavaScript, очевидно: не нужно выполнять никакую дополнительную работу. В случае применения современных телефонов данные уже собираются и доводятся до вашего сведения. Но решениям на основе JavaScript присущи и недостатки.
•	Не все телефоны поддерживают JavaScript, что означает потерю части трафика. Поставщики будут уверять, что телефоны, не поддерживающие JavaScript, не используются в целях электронной коммерции или потребления веб-кон-тента; поэтому они имеют не столь уж большое значение. Это предположение достаточно верно, но к нему следует относиться с изрядной долей скепсиса.
•	Для идентификации уникальных посетителей эти решения, в основном, применяют cookie-файлы, а во многих телефонах cookie-файлы отключены. Ни одно из этих решений пока не позволяет использовать какой-либо другой способ отслеживания уникальных посетителей. Таким образом, вы получите достоверную информацию о посещениях, но несколько менее полную информацию о посетителях.
•	Хотя вы получите всю информацию о просмотрах страниц, посетителях и кампаниях, многие традиционные решения веб-аналитики не предоставляют такие важные сведения, как марка телефона, информацию о форм-факторе, доступности WiFi и несущей частоте телекоммуникации. Это может ограничить возможности сегментирования данных.
Некоторые из этих проблем не возникают при использовании механизмов перехвата данных на основе дескрипторов изображений. Эти механизмы будут перехватывать данные для телефонов как с поддержкой, так и без поддержки JavaScript (см. http://sn.im/akmobile), а некоторые поставщики платформ разрабатыва
304 Г лава 9  Новые области применения аналитики...
ют механизмы сбора данных об уникальных посетителях, ориентированные не на cookie-файлы.
В ближайшем будущем три фактора определят победителя этих “скачек”.
•	То, насколько быстро подавляющее большинство потребителей станут приобретать мобильные телефоны iPhone или смартфоны на основе ОС Android, SymbianOS и аналогичных ОС — телефоны, которые будут принимать JavaScript и cookie-файлы (причем обе функции будут включены по умолчанию).
•	То, насколько быстро поставщики традиционных средств аналитики усовершенствуют свои дескрипторы, включив в их число дескрипторы изображений для охвата незначительной доли данных, упускаемой решениями, которые ориентированы исключительно на JavaScript.
•	То, насколько серьезно поставщики веб-аналитики отнесутся к отслеживанию мобильных устройств, что вынудит их к поддержке баз данных, подобных предоставляемой WURFL (wireless universal resource file — файл универсальных беспроводных ресурсов), для идентификации информации о телефонах и изготовителях, а также информации о поставщике телекоммуникационных услуг.
При быстром продвижении в этих направлениях вполне могут появиться усовершенствованные аналитические дескрипторы, которые будут собирать данные с мобильных телефонов всех типов и со стандартных платформ доступа к Интернету. При мед ленном прогрессе узко специализированные мобильные решения, подобные предоставляемым Bongo, Percent Mobile и Mobilytics, могут поддержать “размах”.
Остановка выбора на простом использовании данных, предоставляемых инструментом веб-аналитики, и выжидании исхода этой битвы (сознательно ограничиваясь лишь 70 процентами доступных данных) либо на немед ленном переходе к конкретному узкоспециализированному решению будет зависеть от изощренности усилий вашей компании в области мобильного доступа.
Отслеживание мобильных приложений
Технология отслеживания активности мобильных приложений, установленных в смартфонах, аналогична модели отслеживания событий Event Tracking (см. главу 4). Поставщики средств веб-аналитики начинают уделять внимание этой области, но наиболее надежные решения предоставляются поставщиками узкоспециализированных секторов рынка, такими как Flurry, Localytics и Pinch Media. Поскольку сбор данных этими поставщиками встроен непосредственно в сами мобильные приложения, поставщики могут собирать и предоставлять подробные сведения об использовании приложений и связывать их с уникальными пользователями. Можно получить обычные сведения о местоположении, имени устройства и тому подобную информацию, но более ценные данные относятся к действиям, выполняемым пользователями в приложении, продолжительности его применения, количеству активных пользователей и т.д.
Глава 9  Новые области применения аналитики... 305
Создание отчетов и анализ данных о мобильной активности
Итак, вы собрали данные, и теперь пора заняться действительно увлекательным делом — использованием этих данных! По своей сути, отчет о мобильных пользователях очень похож на тот, который требуется для пользователей, обращающихся к веб-сайту с обычных компьютеров. Необходимо получить ответы на следующие вопросы.
•	Сколько посещений имело место в веб-сайте?
•	Каковы были источники этих посещений?
•	Каковы разрешения экранов мобильных устройств, обращающихся к сайту?
•	Какие ключевые слова механизма поиска были использованы для попадания в веб-сайт?
•	Насколько долго пользователи остаются на сайте?
•	Были ли получены какие-то конверсии?
Представление Dashboard (Приборная панель) Google Analytics для сегмента пользователей, посетивших веб-сайт посредством мобильных телефонов, показано на рис. 9.7.
Элементы Site Usage (Использование сайта) сообщают основные метрики, такие как Visits (Посещения), Page Views (Просмотры страниц), Pages/Visit (Страниц/ Посещение), Bounce Rate (Показатель отказов) и Tune on Site (Время, проведенное на сайте). Ниже отображаются сведения об источниках трафика, в том числе, доля прямого трафика — 72,94%. На протяжении всех этой книги я постоянно подчеркиваю важность целей — эта информация (Goals) отображается следующей. Как всегда, цели могут представлять людей, осуществляющих покупки, вносящих пожертвования или просто просматривающих важный контент. Ниже отображаются сведения о разрешениях экранов (Screen Resolutions) и географическом распределении (Map Overlay). И, наконец, инструмент отображает страницы, просмотренные пользователями, и ключевые слова, которые они применяли для входа в сайт.
Метрики, используемые для анализа мобильного опыта, будут полностью совпадать с описанными, независимо от применяемого инструмента веб-аналитики. Как уже было отмечено ранее, эти данные, собранные с помощью стандартного дескриптора JavaScript инструментов веб-аналитики, подходят только для мобильных телефонов с поддержкой JavaScript.
Обратите внимание, что на рис. 9.7 отсутствует важная метрика: уникальные посетители. Хотя все большее количество устройств и маршрутизаторов поддерживает cookie-файлы, общепринятый стандарт включенного или отключенного состояния cookie-файлов все еще отсутствует. Это существенно усложняет задачу традиционным инструментам веб-аналитики, которые при отслеживании уникальных посетителей чрезвычайно зависят от cookie-файлов. Таким образом, можно получить подробные сведения о сеансах, местоположениях, ключевых словах и конверсиях, характеризующих пользователей, но не количество уникальных посетителей. В некоторых узко специализированных решениях мобильной аналитики используются патентованные алгоритмы проверки отпечатков пальцев или сохраняется другая
306	Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Site Usage
t	67,440 Visits	63.19% Bounce Rite
i- ' 177,854 Pagevlews	~ ' 00:02:56 Avg. Tkne on Site
'	2.64 Pages/Visit	~ 38.21% % New Visits
Screen Resolutions		
	Vbtta	%v№ts
3201396	60 506	90 60%
480x320	3,806	5.70%
320x480	2,475	3.71%
пошил		
		
Content Overview		
Pages	Pagevtows	%Pagovtawi
	57.261	3t.80%
	15,100	8.39%
I	9713	5.39%
WVen/eKQrtf	6 302	3.50%
Я&аЁЕгаШйаайаИде!	2,516	140%
view report
Map Overlay
Keywords
Keyword	Vtotta	% vliita
loeattsi	1913	1945%
Tealist oro	1.039	10569
1www.KteaHsloro	956	9729
Рис. 9.7. Основные метрики использования мобильных телефонов — Google Analytics
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 307
информация идентификации личности для отслеживания уникальных посетителей. В настоящее время не существует единого принятого стандарта выполнения подобных действий и, имея дело с данными идентификации личности, следует всегда учитывать соответствующие правительственные постановления. Поэтому самым тщательным образом проверьте, какие средства использует ваш поставщик средств мобильной аналитики, и как они согласуются с проводимой вашей компанией политикой конфиденциальности.
Традиционные инструменты веб-аналитики не предоставляют также еще одну важную функциональную возможность: получение подробной специфичной для устройств информации (за исключением нескольких инструментов, подобных Nedstat).
Поставщики, специально занимающиеся мобильной связью, такие как Bongo и TigTags, собирают несколько видов уникальных сведений о мобильных телефонах, использованных для доступа к веб-сайту. На рис. 9.8 показан отчет TigTags, который служит прекрасным примером отчета о сведениях, зависящих от устройств. В нем можно легко установить тип устройства, обращающегося к данному веб-сайту, форм-фактор этого устройства и обобщенную информацию по отраженным в отчете брэндам.
При анализе мобильных данных мы склонны уделять слишком большое внимание информации об устройствах, поскольку она выгладит многообещающей. Но помните, что сосредоточение внимания на особенностях работы и потребления контента клиентами значительно важнее сведений о том, какое устройство было использовано для доступа к данным. Внимания заслуживает то, что ведет к действиям.
Рис. 9.8. Обзорный отчет об устройствах — TigTags
308	Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Наиболее интересные данные, представленные в верхней части рис. 9.8, можно использовать для ответа на такие вопросы, как “Как пользователи, располагающие устройствами с клавиатурами QWERTY или сенсорными экранами, проводят большую часть времени — на нашем веб-сайте или используя наши мобильные приложения?”, “Больше ли пользователи, располагающие возможностями GPS, используют наши карты и функции определения местоположения по сравнению с теми, кто не располагает устройствами GPS?”. При выполнении анализа уделите особое внимание подобным жизненно важным вопросам, свяжите их с опытом работы пользователей и желательными конечными результатами и, наконец, сегментируйте данные!
Сегментированный отчет TigTags (инструмента Percent Mobile) для одного устройства, в данном случае — телефона НТС G1 под управлением ОС Android — показан на рис. 9.9.
Эти данные позволяют выяснить популярность телефона G1 у пользователей, посещающих ваш веб-сайт, и сравнить тренд с другими мобильными телефонами. Инструмент отображает визуальное картографическое и табличное представление распределения пользователей по странам. TigTags и другие узко специализированные решения мобильной аналитики предоставляют также отчеты об источниках трафика, ключевых словах, кампаниях, просмотрах страниц и многие другие.
Рис. 9.9. Подробный отчет для телефона НТС G1 — TigTags
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 309
Если решите остановить свой выбор на узко специализированном инструменте мобильной аналитики, выбирайте тот, который обеспечивает более глубокое сегментирование данных. Необходимо получить ответы на перечисленные ниже вопросы.
•	Можно ли создать два сегмента для посетителей, вошедших на сайт посредством телефонов iPhone и Android, и сравнить поведение этих посетителей?
•	Можно ли сравнить эффективность телефонов без функциональных возможностей JavaScript с телефонами, которые обладают такими возможностями?
•	Можно ли получить данные для двух наиболее популярных разрешений экрана и выяснить влияние этой характеристики на время, проводимое на сайте, или на конверсии?
•	Можно ли провести сегментацию и анализ, обычно выполняемые с помощью применяемого инструмента веб-аналитики?
Эти вопросы чрезвычайно важны, поскольку древнейшая заповедь ниндзя анализа гласит: ведущие к действиям озарения приходят не из статических отчетов, а только из сегментированных данных.
Измерение успешности блогов
Блоги — это платформа публикации информации для широких масс пользователей. Кратко говоря, речь идет о следующем: предоставлении постоянного места любому оратору и обеспечение каждом оратору возможности найти свою аудиторию. Я люблю блоги — и потому, что мой блог Occam’s Razor (Бритва Оккама) предоставляет мне возможность быть самим собой, и потому, что я узнаю массу нового из этого глобального источника обмена информацией.
Часто мы относимся к блогам, как к веб-сайтам: применяем к ним инструмент веб-аналитики и идем проторенным путем. Но блоги — уникальный носитель информации и для выработки эффективной стратегии их измерения требуют более широкого мышления. Чтобы измерить общую успешность блога, требуется ответить на следующие вопросы.
•	Заслуживаю ли я на признание?
•	Читает ли кто-либо посторонний мой контент?
•	Говорю ли я с собой или веду беседу с другими?
•	Говорят ли другие люди обо мне или моей компании; поднимаю ли я “волну”?
•	Какова цена моих усилий по поддержанию блога?
•	Какова отдача (коэффициент возврата инвестиций) моих усилий по поддержанию блога?
Некоторые из этих вопросов актуальны для любого носителя, но другие уникальны для блогов. Что ответить на каждый из них, я создал простую платформу и набор новых метрик.
310	Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Сырой вклад автора
Сырой вклад автора — это фундамент всех метрик блога, и он отвечает на первый поставленный вопрос, “Заслуживаю ли я признания?”.
При анализе своих сайтов большинство из нас обращается к числу посетителей и количеству просмотров страниц на одного посетителя. Стоп! Прежде чем претендовать на признание, следует объективно оценить себя и свой вклад для внешнего мира.
Сырой вклад автор измеряется с помощью двух метрик:
Количество публикаций в месяц = Число публикаций /
Количество месяцев существования блога
Созданный контент = Количество слов в публикации / Число публикаций
Ни одна из этих метрик не измеряет качество вашего вклада (его мы измерим чуть позже), но они показывают частоту и постоянство вклада. Они помогают понять, имеются хоть какие-то шансы на признание.
Данные для моего блога (www.kaushik.net) приведены на рис. 9.10.
Количество публикаций в месяц = 5,4
Созданный контент = 2002 слов на публикацию
Рис. 9.10. Метрика сырого вклада автора
При использовании WardPress вычисление этих метрик не представляет сложности; достаточно установить подключаемый модуль Blog Metrics, созданный моим другом Джустом де Волком (Joost de Valk). Он доступен для загрузки по адресу http://yoast.com/wordpress/blog-metrics. Если в блоге публикуется несколько авторов, модуль Джуста отобразит сырой вклад автора для каждого из них — прекрасный способ учета личных усилий!
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 311
Если вы не используете WardPress, можно получить данные из программного обеспечения блога — они будут выглядеть подобно нижней половине на рис. 9.10 — а затем вычислить метрику самостоятельно.
Общий рост аудитории
Чтобы ответить на следующий вопрос — “Читает ли кто-либо мой контент?” — следует понять уникальную природу чтения блога людьми. Блоги существуют в виде динамических веб-сайтов и, следовательно, определенный контент потребляется в сайте. Можно измерить это потребление с помощью стандартного инструмента веб-аналитики, а затем вычислить рост сайтовой аудитории (количество посещений и число уникальных посетителей).
Но характерная особенность блогов в том, что читатели могут подписываться на каналы RSS — т.е. эти читателям не обязательно посещать данный сайт. Они просто потребляют контент в программах чтения RSS, таких как Google Reader или FeedReader. Придется измерять численность этой аудитории с помощью инструмента вроде FeedBumer, а затем вычислять рост автономной аудитории (количество подписчиков RSS).
Тренд посещений и уникальных посетителей для моего блога показан на рис. 9.11.
Как всегда, тренд должен находиться в центре вашего внимания. Глядя на пики и спады тренда, можно проанализировать, какой контент на домашней странице удостоился мимолетного или пристального внимания посетителей. Одновременно эти данные помогут понять, какой контент не способствовал увеличению аудитории. Обратите внимание на заметное уменьшение объема трафика в мае и июне 2009 г., когда значительно снизил частоту своих публикаций в связи с написанием книги!
Рис. 9.11. Рост автономной аудитории: посещения (Visits), уникальные посетители (Visitors)
312 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Если вам не платят за просмотр страницы (что имеет место для многих блогов, которые зарабатывают деньги на рекламе), то простое привлечение трафика не является основной целью. Вас интересует целевой трафик — трафик тех посетителей, которые восхищаются вами и преданы вам.
Именно здесь на сцену выходит измерение количества подписчиков RSS. Число подписчиков — моя главная метрика, поскольку эти подписчики — обязательная форма рассылки по запросу (концепции, пропагандируемой Сетом Годином (Seth Godin) в его книге Permission Marketing). Подписываясь на мой канал, подписчики по существу говорят: “Можете публиковать любой контент, все, что вам угодно, и я буду автоматически извлекать и читать это”.
На рис. 9.12 показаны две важных метрики, предоставляемые инструментами, которые отслеживают каналы RSS. Количество подписчиков можно считать близким но не равным числу уникальных посетителей, измеряемому средствами веб-аналитики. Эта метрика приблизительно измеряет количество лиц, которые в текущий момент подписались на получение вашего канала. Число ежедневных подписчиков приблизительно отражает частоту запроса канала в течение 24-часового периода. Следовательно, оно слегка колеблется от одного дня к другому.
Occam's Razor by Avinash Kaushik 0 Q
Go jgle feedburner
& My Feeds
Analyze ^Optimize Publicize j Monetize , Troubleshootize
. WEW
Feed Stats
Suhecrfc*rs
kemUse
Itap Overly
Uncommon Uses
Export. Excel «CSV
Headline Animator Stats
. SERVICES
Feed Subscribers
Show for {July 03	*
Friday, July 3, 2009
I ♦ 23,089 subscribers O
• 2,742 reache
Рис. 9.12. Количество подписчиков — метрика обращения для отслеживания RSS
Число обращений — это количество людей, которые просмотрели или кликнули на контенте вашего канала, в данном случае в течение одного дня. Если использовать аналогию журнала, то речь идет о том, сколько из подписчиков вашего журнала (блога) открыли его и прочли какую-либо статью. Это очень полезное значение, поскольку оно показывает, действительно ли все те подписчики, которыми вы заручились, читают присылаемые им материалы.
Наилучший способ анализа количества подписчиков RSS и числа обращений — отслеживание тренда во времени, как показано на рис. 9.13.
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 313
Рис. 9.13. Трехлетний тренд числа подписчиков RSS блога Occam’s Razor
Обратите внимание, что хотя за последние месяцы количество посетителей блога, отображенное на рис. 9.11, уменьшилось, в течение этих же месяцев общее число подписчиков RSS продолжает расти, причем с увеличивающейся скоростью. Именно поэтому меня не слишком беспокоят кратковременные колебания в числе посетителей. Моя цель — увеличение количества ценных и лояльных читателей.
Интенсивность беседы
Блоги являются наиболее социальными из всех социальных медиа. Как уже было сказано в начале раздела, они предоставляют возможность ведения скорее диалога, чем монолога. Метрика интенсивности беседы (Conversation Rate) отвечает на следующий вопрос: “Имеет ли место беседа?”. Она помогает также выяснить, действительно ли публикуемый контент производит впечатление на аудиторию.
Интенсивность беседы = Число комментариев посетителей /
Количество публикаций
Интенсивность беседы на одну публикацию моего блога, измеренная с помощью подключаемого модуля Blog Metrics Джуста (http://yoast.com/wordpress/ blog-metrics), показана на рис. 9.14.
История блога характеризуется 20 комментариями и 7,5 трэкбэками (trackback) на публикацию. Эти данные не учитывают комментарии, опубликованные в ответ на комментарии пользователей. Такой подход обусловлен тем, что необходимо измерить интенсивность обращения других пользователей. Обратите также внимание, что модуль вычисляет количество слов в комментариях, представленных посетителями блога. В частности: в среднем каждая моя публикация в блоге содержит 2002 слова, а посетители присылают 1860 слов! В каждой публикации они пишут почти столько же, сколько и я.
314 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Рис. 9.14. Интенсивность беседы блога Occam's Razor
Именно это и требуется. Желательно, чтобы читатели блога вели с вами беседу, вносили свой контент и действительно создавали социальную среду. В этом и заключается успех.
Цитирование и индекс волны
Итак, вы обращаетесь к людям, и они отвечают вам в вашем блоге. Прекрасно. Но в мире сетей и подключений требуется измерить свое влияние за пределами самого блога. Следующий возникающий вопрос: “Говорят ли люди обо мне или моей компании? Поднимаю ли я ‘волну’?”
Мерилом актуальности любого блога является то, говорят ли другие о том, о чем вы пишете. Они присылают свои рецензии (одобрительные или остро критические). Они ссылаются на вас. Я называю это цитированием. Люди говорят о вас, обсуждают вашу точку зрения, порицают или одобряют ее. Для измерения масштабов цитирования я применяю две различные метрики.
•	Авторитет в компании Technorati — количество уникальных блогов, которые подключались к вашему за последние шесть месяцев.
•	Одобрительное цитирование — мера числа людей, которые одобрительно отзываются о вашей публикации (эту метрику можно считать мерой заразительности ваших публикаций).
Обе метрики измеряют “волну”, порождаемую вашими усилиями по поддержанию блога. Первая метрика, авторитет, измеряет волну, порождаемую блогом в целом. Вторая, одобрительное цитирование, измеряет “волну”, порождаемую отдельными публикациями. Обе эти метрики, измеренные в сайтах www.technorati.com и www.tweetmeme.com, показаны на рис. 9.15.
Метрика авторитета просто измеряет количество уникальных блогов, в которых обсуждается что-либо, связанное с вашим блогом, и снова обращающихся к нему. При отсутствии качественного контента ваш индекс волны будет падать. Он представляет “голосование” общественности посредством своих ссылок на ваш блог. На момент написания этой книги мой индекс волны в Technorati был равен 470.
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 315
Рис. 9.15. Авторитет в Technorati и одобрительное цитирование
Индекс Tweetmeme помогает вычислить волну, порождаемую отзывами тех, кто ссылается на отдельные публикации, обсуждает их и пересылает другим людям. В частности, мой индекс одобрительного цитирования недавней публикации, посвященной аналитике оплаченного поиска, равен 114 — довольно неплохо.
Для вычисления индекса волны вовсе не обязательно использовать именно Technorati или Tweetmeme. Важно измерить волны, созданные вашими усилиями по поддержанию блога.
Затраты на поддержание блога
В нашем мире ничего не дается даром, поэтому и усилия по поддержанию блога, даже если вы занимаетесь им в свободное время, чего-то стоят. Отсюда возникает следующий вопрос: “Какова цена моих усилий по поддержанию блога?”
Стоимость усилий по поддержанию блога складывается из нескольких составляющих. Для простоты я рекомендую измерять три составляющие затрат:
•	технологические затраты (аппаратные/программные);
•	стоимость затраченного времени;
•	стоимость упущенных возможностей.
Для меня технологические затраты сводятся лишь к затратам на владение и обновление домена. Все используемое мною программное обеспечение (например, WordPress и BlogDesk) является бесплатным. Таким образом:
Технологические затраты'. 25 долларов в месяц = 300 долларов в год +
15 долларов на обновление домена = 315 долларов
Если верить моей неусыпной супруге, на деятельность, связанную с блогом (написание публикаций, их редактирование и ответ на сообщения электронной почты, посвященные публикациям в блоге) я трачу, по меньшей мере, по 25 часов в неделю. По самым скромным оценкам один час моего времени стоит 125 долларов. Получаем:
Стоимость затраченного времени'. 25 часов х 4 недели х 12 месяцев х 125 =
150 000 долларов в год
316 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Обратите внимание, что я предоставил себе четыре недели отдыха, хотя это и редко удается в нашем обществе!
Бизнесмены должны отдельно измерять стоимость упущенных возможностей. Если бы вы не занимались блогом, затраченные на него ресурсы можно было бы использовать где-то в другом месте, в проекте, который мог бы принести прибыль. Это и есть стоимость упущенных возможностей. Возможно, у вас имеется прекрасная патентоспособная идея или решение Ближневосточного кризиса — эти идеи дорогого стоят. Поэтому следует оценить свои идеи.
Например, я знаю, что если бы не занимался блогом, то мог бы получать плату за другую работу. Возможно, часть рабочего времени я мог бы тратить на анализ отчетов для какой-то компании и получать по 100 000 долларов в год. Таким образом:
Стоимость упущенных возможностей =100 000 долларов
Одним словом, в любом случае оценивайте стоимость времени, затрачиваемого на усилия по поддержанию блога (затраты на поддержания блога), или возможность заработка либо получения прибыли в результате затраты этого времени на решение других задач (стоимость упущенных возможностей).
Отдача (коэффициент возврата инвестиций) от поддержания блога
Любые усилия, какими бы малыми они ни были, приносят выгоду — возврат инвестиций, если хотите. Поэтому важно вычислить свой коэффициент возврата инвестиций усилий по поддержанию блога. В связи с этим я предлагаю рассмотреть четыре значения, которые влияют на достижение персональных или производственных целей.
Сопоставимая ценность
Создание заслуживающего внимания блога подразумевает создание актива, имеющего определенную ценность. Поэтому вычислите ее. Определите сопоставимую ценность своего творения.
Ряд инструментов может помочь в определении этого значения. Просто введите blog worth (ценность блога) или blog value (цена блога) в поисковом механизме Google, и вы сможете найти инструменты, которые для вычисления сопоставимой стоимости вашего блога используют входящие ссылки, текущее количество посетителей, увеличение блога, число подписчиков и т.п.
Когда я проделал эти действия, один из инструментов оценил мой блог в 740 000 долларов, а другой, использующий более надежные метрики — в 950 000 долларов. Хотя никто и не торопится предлагать мне эту сумму наличными, эти значения помогают оценить стоимость созданного актива.
Прямой ДОХОД
На своем блоге можно зарабатывать деньги. Люди используют AdSense или другие службы для отображения рекламных объявлений вместе со своими блогами. Или же они поддерживают доски с предложениями работы, размещают рекламные
Глава 9  Новые области применения аналитики... 317
объявления в своих рассылках, находят приглашения для консультаций или же обретают рецензентов для своих коммерческих веб-сайтов.
Все эти виды деятельности приносят прямой доход в денежном выражении. Вычислите сумму, полученную от этой деятельности, что является прямым результатом поддержания блога, и вы подсчитаете прямой доход от блога.
Нетрадиционный доход
Ряд лидеров научной мысли, таких как Сет Годин, говорят об эволюции в области маркетинга, продаж и воздействия на рынок. В настоящее время происходят кардинальные изменения: компании, использующие для рекламы мегафоны и телевидение, утрачивают лидирующие позиции. В настоящее время маркетинг пребывает на пороге перемещения туда, где пребывают клиенты и ведутся обсуждения. Теперь рынок почти готов к привлечению клиентов выгодными для них способами, ничего не требуя взамен. Вовлекая клиентов в обсуждение и выслушивая их мнение, мы предоставляем им нечто ценное. Этот способ привлечения порождает среди клиентов пропагандистов, которые будут с готовностью распространять информацию о компании и ее продукции.
Блог способствует повышению преданности клиентов больше, чем любые другие возможные действия. Любой бизнес, крупный или мелкий, который в полной мере не использует это средство для налаживания нового вида общения с клиентами, совершает серьезное преступление по отношению к себе самому.
Но если у вас имеются пропагандисты из числа клиентов, оцените приносимый ими доход. Теперь можно сжечь свои бюро по связям с общественностью (которые все еще могут быть столь бестолковыми, что продолжают рассылать блогерам раздражающие сообщения по электронной почте). Вы можете сэкономить на рекламе во время игр на Суперкубок по футболу. Вы можете отказаться от дорогостоящих официальных документов, написанных вами о вашем же величии, чтобы в полной мере использовать выразительный контент, сгенерированный пользователями.
Видите открывающиеся перспективы? Это и есть ваш нетрадиционный источник дохода!
Не поддающаяся численному определению ценность
После всего сказанного и выполненного остается оценить последний фактор. Возможно, он имеет большее значение, чем все предыдущие: это ваш персональный коэффициент возврата инвестиций от поддержания блога. Позвольте мне пояснить.
Мой адрес электронной почты указан в блоге, и многие обращаются ко мне с вопросами, предложениями и отзывами. Недавно я получил следующее электронное письмо.
Здравствуйте! Вы меня не знаете, но мне нравятся разделы вашего блога и ваша книга. Я лишь хотел поблагодарить вас. Сегодня мне предложили работу, которую я очень желал заполучить уже долгое время. Ваши творения и увлеченность аналитикой помогли мне обрести чувство интуиции и понимание, а это, в свою очередь, помогло обрести уверенность в способности выполнить эту работу. Я лишь хотел выразить вам свою благодарность.
318 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Не могу даже выразить, какую радость принесло мне это письмо. Незнакомец извлек реальную пользу из моего блога. Это тронуло мое сердце.
Я веду блог потому, что это приносит мне радость. Я занимаюсь этим потому, что дорожу возможностью вести беседу с моими читателями. Я не могу в полной мере определить ценность блога. Но в мире, где столь многое зависит от данных, это мое занятие зиждется на вере. Блог в любом случае обеспечивает определенный коэффициент возврата инвестиций, даже если его значение не поддается численному определению. Это будет справедливо и по отношению к вашим усилиям по поддержанию блога. Они принесут подобную же не поддающуюся численному определению выгоду.
Приведу более поддающийся численному определению пример неподдающейся численному определению ценности.
Моя первая книга Web Analytics: An Hour a Day взяла свое начало из моего блога. Поэтому мы с супругой решили все доходы от книги передать в благотворительные фонды Smile Train (Поезд улыбки) и Doctors Without Borders (Врачи без границ). Книга продавалась в течение почти двух лет и моя доля доходов от продаж составила 70 000 долларов. В результате каждый фонд получил по 35 000 долларов. Я не получил никакого прямого коэффициента возврата инвестиций. Но и я, и люди мира получили неподдающуюся численному определению выгоду.
Короче говоря, этими шестью простыми способами можно анализировать эффективность своего блога и его влияние на усилия, затрачиваемые в личном или профессиональном плане. На рис. 9.16 приведена матрица решений, которая поможет выбрать оптимальный набор метрик для конкретного типа блога.
	Метрики успешности блога	Дневник	Персональный блог	Бизнес-блог
№1	Сырой вклад автора			
№2	Увеличение аудитории			
№3	Интенсивность беседы			>1
№4	Цитирование / Индекс волны			
№5	Затраты			
№6	Выгода			>1
	Не забудьте определить цел»	— они служа	г мотивацией!!!	
Рис. 9.16. Матрица решений для выбора метрик блога
Количественное определение влияния Twitter
Ничто не вызывает такого пламени, как сайт микроблогов Twitter. Его влияние на Интернет и информационную среду переоценить невозможно. Конечно, Опра Уинфри и CNN представлены в Twitter. Но знаете ли вы о Kogi BBQ? Это фургон корейских жареных пирожков, курсирующий по Лос-Анджелесу. И он постоянно сообщает о местах своей стоянки, чтобы любители могли отправиться туда для покупки плетенных корейских пирожков с острым соусом джанг-джорим! Поэтому, естествен
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 319
но, все мы используем Twitter, чтобы поделиться чем-либо ценным, чтобы поддерживать связи с друзьями или для выражения поддержки какого-либо события.
Этот раздел книги посвящен измерению влияния усилий, затрачиваемых в Twitter. Но прежде чем продолжить, я должен поделиться частью своих взглядов. Я уверен, что вы должны быть представлены в Twitter, поскольку там присутствуют ваши клиенты. Мы определим метрики, призванные помочь в оценке меры успеха, но вы просто обязаны обратиться к социальной среде (Twitter или какой-то другой), поскольку вам желательно принимать участие в обсуждении.
Как и в случае других социальных медиа, описанных в этой главе, мы являемся свидетелями начала эволюции Twitter в области оценки успеха и определения стратегий измерений. В приступе начальной эйфории может возникнуть желание измерить все, что поддается измерениями, или попытаться измерить такие призрачные, расплывчатые понятия, как влияние или привлечение. Обычно такие попытки приносят обескураживающие результаты.
Мой подход к измерению влияния Twitter заключается в сосредоточении внимания не на активности, а на желательных конечных результатах. Я намерен рекомендовать четыре основные меры успеха, а в заключение я расскажу о некоторых новых метриках.
Рост количества последователей
Считайте количество последователей (людей, которые подписались на получение ваших обновлений Twitter, или твитов) метрикой, близкой к числу посещений. Желательно, чтобы как можно больше нужных людей посещало ваш веб-сайт, и точно так же желательно, чтобы как можно больше нужных людей стало последователями ваших публикаций в Twitter.
Существует много неоптимальных способов увеличения количества последователей в Twitter, но не обращайте на них внимания! Поскольку упор делается на клиентов и беседы, вас интересует соответствующая аудитория. Для отслеживания увеличения числа последователей можно использовать ряд инструментов. Сам я использую Twittercounter (http://sn.im/twcount), как показано на рис. 9.17.
Обратите внимание, что я не только отслеживаю рост количества последователей для своей учетной записи в Twitter (@avinashkaushik), но и индексирую свою эффективность в сравнении с эффективностью моего друга Митча Джоэля (Mitch Joel) (@rnitenjoel). Это прекрасный способ получения сравнительных данных для выяснения эффективности своих усилий.
Эти же данные можно получить непосредственно из API-интерфейса Twitter или из любых других инструментов. Желательно, чтобы со временем число нужных последователей увеличивалось, но не существует никакого точного значения, поскольку Twitter помогает принимать участие в более широком обсуждении. В Twitter люди могут становиться вашими последователями и прекращать быть ими по своему желанию. В настоящее время не существует никакого простого способа вычисления этого изменения, но ценной метрикой может стать коэффициент текучести (Chum Rate): количество последователей, утраченных за данный период времени. Он может выражаться в процентах от общего числа последователей.
320	Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Comp« Cimflchjoel
Рис. 9.17. Тренд роста числа последователей в Twitter — Twittercounter
Распространение сообщения
Если вы публикуете в Twitter что-то действительно ценное (с точки зрения вашего адресата, а не вашей собственной), другие пользователи будут повторять (retweet) это сообщение. То есть они будут пересылать его своим последователям и, тем самым, распространять сообщение значительно шире, чем вам когда-либо удалось бы самому. В этом и заключается распространение сообщения, и его можно использовать в качестве метрики для определения ценности своих публикаций в Twitter.
Мне нравится эта метрика по двум причинам: она помогает выработать привычку, и эта привычка — к публикации чего-либо ценного — способствует упрочнению репутации. На рис. 9.18 иллюстрируется эффективность распространения моих сообщений в Twitter за 30-дневный период.
График в центре на рис. 9.18 иллюстрирует тренд повторения моих сообщений. Я могу сравнить его со своими публикациями и выяснить, какие сообщения заинтересовали моих последователей — эту информацию можно использовать для более целенаправленного выбора тем сообщений.
Но действительно интересная метрика приведена над графиком — # of retweets per thousand followers in the last week (количество повторных публикаций на тысячу последователей за последнюю неделю). В данном случае это значение равно 7,2. Эта метрика — прекрасный пример новых метрик, изобретенных аналитиками для отслеживания успеха в новом средстве коммуникации. Она помогает оценить степень распространения сообщения, и теперь можно без труда сравнить эффективность своих усилий в Twitter с эффективностью других пользователей. Другие поль-
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 321
зователи могут иметь миллион или десять тысяч последователей, но теперь ничто не мешает оценить, сколь эффективно они доводят какую-либо ценную информацию до сведения своих последователей.

iie-uie I Tweeters I URLs
Discovering trends, popular topKs and popular people by tracking Retweets across Twitter
RETWEETED TWEETERS
avmashkaushik
A lib	Art Hou . чу
1 j K3..r>d Market Mot - » (*<
WJOUISU)DUBT
LASTWEEIfHUETWEm
seancarios (Like him) RT	. Like him or not Richard Dawkins
challenges our fundamental beliefs, a good thing. Video: http;/itr im/1z6w
Ssjachllle RT	и, . Like him or not Richard Dawkins challenges Q
our fundamental beliefs, a good thing. Video 5 nuns: httoV/trdm/1z6w
Рис. 9.18. Повторные публикации, измеренные инструментом Retweetist
Еще один инструмент, который можно использовать для измерения относительного качества своих сообщений — Retweetrank, доступный по адресу http:// sn.im/retwrnk.
Коэффициенты кликов и конверсии
Вероятно, наиболее распространенное применение Twitter — это обмен ссылками на другие веб-сайты или на свой веб-сайт/блог. Измерение активности, связанной с этими ссылками, может быть чрезвычайно ценным — во-первых, в качестве метода оценки интересов своих последователей в Twitter, во-вторых, в качестве способа измерения влияния, если таковое имеет место, обратных ссылок на ваши веб-сайты.
Средний коэффициент кликов на общих ссылках
Средний коэффициент кликов (Click-Through Rate — CTR) на общих ссылках — претенциозное название, но, поверьте, эта метрика весьма полезна. Распространенное применение Twitter предполагает предоставление ссылок своим последователям для совместного использования. Это могут быть ссылки на ваш уникальный контент, ссылки на интересные статьи в Интернете или, в конце концов, ссылки на популярные видеоролики в YouTube.
322 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Некоторые измерительные инструменты Twitter измеряют количество ссылок, которые вы предоставляете для совместного использования. Это действие сродни измерению числа отправленных спам-сообщений электронной почты или количества попаданий на ваш сайт. Нам требуется измерить коэффициент ответа, т.е. коэффициент кликов для отправленных ссылок.
Размер сообщения в Twitter жестко ограничен 140 символами, а это означает, что всем нам приходится использовать службы, которые могут сокращать наши URL-адреса. Для сокращения ссылок в Twitter я использую службу Trim (http://tr.im), поскольку она создает прекрасный отчет о созданных ссылках, как показано на рис. 9.19.
Your trimmed URLs 1 1S of 2S0				
Original URL	r.hn URL	Clicks	stat»	Options	tr tmmed
http //tfwreiftxeditcomZ	qcVq	516	4	4 0 OS BBQ 04/07/2009
http //www fancyfHtfoodxonV	qSKF	366	4	*• 0 SB ШШ 04/07/2009
http //www stuntdubi com/2009/06/21 /зео-hlHoty/	pi5H	398	4	Я» 0 QB SUB 02/07/2009
http./Zthithkndexed comZwp-coment/upk)ads/2009/06/card2165.jpg	pCuf	852	4	Я» 0 QB ЕОБЯ 02/07/2009
http //pobtkalhumor about com/od/kan/ig/lran-Cartooiw/Stop-ОЧ J	pWKL	780	dL	0 SB BBQ 02/07/2009
http/Zen wtkipedia.org/wTki/DunbatX2 7«_number	qcmf	444	Jb	•» 0 SB EBQ3 02/07/2009
http //www hrttoty.ruvyjnrt/hbnry/onttn«/co4ts_of_nmor_u*_wan.hl J	pOYv	435		4 0 BB am 02/07/2009
httpY/www^aekdMconi/arocieVmanaganwn/what-the-heck-tvtiMnM/	qvOc	1.018	Jb	•W 0 EQ ЕПЕ93 01/07/2009
http.//wwwJfc com/newt/2009/O6/5O*gmtest-Ua4en^)hp	qxR2	427	4	0 QB BBQ 01/07/2009
http //www fwt»tim*je com/btog/archives/sa .- eb оМерагатюп-Ц J	PP4h	408	4	0 BB GQS3 01/07/2009
http/Zdeaignmag/fMource*/ webstteanalyucvioalbox/	ppcl	913	Jb	4 0 SB Q3CQS 01/07/2009
httpj/btog vkhtudkn com7tadex.cftiV2009/6/5/The-Google-Ana}yuci-f. ]	pCXe	1,094	X	•• 0 QB EQSB 01/07/2009
tittp.//www. youtube com/watch*v«bQ0mCL6niVM	oqfs	336		0 QB BBS io/oc/2009
http/Zwww .youtube.	**atch?v-QjUzzKAKi204feawe«f?iyLEt8p»tA6F3[ 1	Q ~F	436		«1 0 ESI OSD 30/00/2009
http //thriWndexed com/wp-comem/upk»dV2009/06/card2l 78 jpg	QO21	450	4	«• 0 BB EQQ3 3o/oe/2oo9
Awioui Ц 2	1 4 S 6 7 8 91	16	1 7 Next •		
Рис. 9.19. Коэффициент кликов для ссылок совместного использования — Trim
В течение периода, показанного на рис. 9.19, в Twitter у меня было около 8500 последователей. Это прекрасная база для лучшей интерпретации данных: выяснения того, сколько из моих последователей кликает на опубликованных мною ссылках, поскольку не все из последователей постоянно следят за моим потоком Twitter.
Средний коэффициент кликов на общих ссылках (Average Shared Links CTR) составлял 604. Это дает более полное представление о том, от скольких людей можно ожидать, что они обратятся к моим ссылкам, предоставленным для совместного использования.
Как и в случае с распространением сообщений, данные, представленные на рис. 9.19, позволяют лучше понять предпочтения своих последователей. Можно видеть, какие ссылки имеют огромные коэффициенты кликов, как это имеет место со ссылками, связанными с аналитикой, Twitter и юмором, а какие вызывают меньший интерес, как происходит со ссылками на материалы по философии, поиско
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 323
вой оптимизации и продуктам питания. Эти данные помогают делать свои усилия в среде Twitter более целенаправленными.
Коэффициент конверсии (конечные результаты)
При предоставлении в общее пользование ссылок на свои коммерческие (или позволяющие зарабатывать деньги) веб-сайты, метрику среднее количество совместно используемых ссылок можно применять для измерения числа направлений к своему сайту из Twitter. Чтобы обеспечить отслеживание, в код ссылок, предоставляемых в совместное использование в Twitter, достаточно вставить уникальные параметры отслеживания. Пример отчета, который может быть создан в инструменте веб-аналитики для оценки успеха, приведен на рис. 9.20.
В данном случае я измеряю Visits (Посещения), Bounce Rate (Показатель отказов), Time on Site (Время, проведенное на сайте), Goal Conversions (Целевые конверсии) и Average Value (Средняя стоимость). Можно взглянуть на данные для кампаний Twitter (3) и других источников трафика. Фактически можно даже сравнить эффективность своих кампаний (3) с эффективностью тех, кто совместно использует ссылки на мой сайт (7).
Рис. 9.20. Метрики/Конечные результаты для совместно используемых ссылок — Google Analytics
Как видите, мой коэффициент конверсии выше (0,78 %) при более высокой средней стоимости (136,50 долларов) по сравнению с коэффициентом конверсии (0,33%) и стоимостью (39 долларов) других источников трафика. Это свидетельствуют, что мои усилия не пропадают даром.
На рис. 9.20 показано измерение коэффициента конверсии, но на его примере видно, как можно измерить влияние на веб-сайт любого конечного результата, например, количества просмотренных рекламных роликов фильмов, загрузок документации конструкции новой микросхемы или просто числа приятелей из сети Facebook или поклонников, пришедших из Twitter.
324 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Интенсивность беседы
В социальной среде важно принимать участие в беседе и измерять степень этого участия. Как и в случае с блогами, следует оценить, просто ли вы обращаетесь к другим людям или ведете беседу.
TwitterFriends — один из многих инструментов, предназначенных для измерения интенсивности беседы. Его можно найти по адресу http://sn.im/twfriend. Набор метрик, предоставляемых инструментом TwitterFriends, показан на рис. 9.21.
Replies Sent Per Day (Количество ответов, отправленных за день), 6.4 — это среднее число ответов, отправленных мною в течение последних 30 дней. Это значение выше сравнительного (столбец Average (Среднее значение)), равного 2,4. Replies Received Per Day (Количество ответов, полученных задень), 25 — это среднее число ответов, полученных мною в течение последних 30 дней. Сравнительное значение равно 3,2. Судя по результатам этого анализа, я активно участвую в жизни Twitter и имею высокий показатель интенсивности бесед.
Ряд других метрик, представленных на рис. 9.21? также может представлять интерес, но постарайтесь не теряться при виде значений, которые отображаются только потому, что существует такая возможность.
avinashkaushik by number!
awiashkaushik Average
&ze of relevant net (outgoing)	30	
Size of relevant net (incoming)	150	
Fans	498	33
Loyalty (’’Stickiness")	30.1%	
Twitter Rank	2504 of 399122	
Ratio of outgoing to incoming contacts	1:14.8	
1	„ i of outgoing and incoming net	833%	
Tweets sent / day	88	64
Follow cost in millisc ottes	416.5	303 1
Average Tweet tngth	101	819
Exact 140 char Tweets	%	3%
| Replies sent / day	6Д	2* )
Conversation Quotient (CQ)	72.8%	37 7%
Conversational Rank	17632 of ie?3W	
| Replies received / day	25	32 J
Retweet Quotient (RQ)	3.4%	2 8%
Links posted by avinashkaushik f day	1Л	14
Link Quotient (LQ)	20%	22.2%
Replies with Links by avinashkaushik s friends / day	13.1	06
avinashkaushik's TwitGraph
TvnIMrRanK
Network Overlap for avinashkaushik
Рис. 9.21. Интенсивность беседы в сети Twitter — TwitterFriends
Глава 9  Новые области применения аналитики... 325
Появление новых метрик Twitter
На этом раннем этапе становления Twitter один инструмент, все еще пребывающий в состоянии бета-версии, служит показателем метрик, которые вскоре могут стать нормой. Речь идет о Klout (http://sn.im/aklout). Инструментальная панель Klout применительно к моей активности в среде Twitter показана на рис. 9.22. Она отображает восемь протокольных и шесть дополнительных оценочных метрик.
Username: avtiashkaushk
Location: Lat: 37 4 Long: -122.1
Web:
Bio:	Author - Web Anatyto: An Hour A Day I Anatytxs Evangett Google | Co-
Founder - Market Mobve Inc
score
74
Tweat My Score
Twitter Analysis
Stats
Updates	Fotowtag	Fofcwers	Foloweis/FoNowing	Friend*	OHessage*	Message* Retweeted	Total RT*	Content
1776	64	9873	154.266	40	311	251	1152	Network
a		It		it	4
Engagement	Reach	Velocity	Demand	Network Strength	Activity
Sligtitty below	Above average	Retweeted by more	Extremely high	Very hghQ	Above average
average % of audience repie*	fotower count Below average	иnejue people than almost anyone	fotowerffolow ratio	network score Very high retweet	update count Average updates
Above average rbound/outband message rata High unique . sender count	friend court Very top percent of total tme* retweeted	Very top percent ш илцие message* retweeted Average S of fbtower* retweet	Average nuntier of reopncal fotowa Very mgh Q reference count	network score	for audence size Average tweet effectiveness
♦ 34.53%	♦ 35.19%	t 26.28%	36.32%	♦ 16.43%	24 39%
Trwfc^jRanga: From Jun 20. 20» to Jui 02. 20»
Рис. 9.22. Новые метрики оказания влияния в Twitter, определенные Klout
Основные метрики — Updates (Обновления), Followers (Последователи), ©Messages (©Сообщения) и т.д. — достаточно понятны. Большинство из них отражают представляющий интерес “снимок” активности. Но в их число входят и возможно бессмысленные метрики, такие как Followers/Following (Последователи/ Отслеживание) — вам вовсе не обязательно быть последователем каждого, кто является вашим последователем, и наоборот.
Ниже даны определения оценочных метрик (согласно http://sn.im/kscore).
•	Engagement (Установление контактов). Насколько разнообразна группа пользователей, которые присылают вам сообщения электронной почты? Получаете ли вы рассылки или участвуете в беседе?
•	Reach (Охват). Достаточно ли интересны и информативны ваши сообщения в Twitter, чтобы собрать аудиторию? Насколько далеко ваш контент распространился по Twitter?
326 Глава 9  Новые области применения аналитики...
•	Wlocity (Скорость). Насколько вероятно воспроизведение ваших сообщений? Воспроизводит ли их масса людей или это всегда одна и та же немногочисленная группа последователей?
•	Demand СДгебовательность). Последователем скольких людей вам пришлось стать, чтобы собрать свой круг последователей? Часто ли ваши последователи требуют взаимности?
•	Network strength (Устойчивость сети). Насколько влиятельны те, кто присылает вам сообщения электронной почты? Насколько влиятельны те, кто воспроизводит ваши сообщения?
•	Activity (Активность). Мало или много вы пишете для своей аудитории? Эффективно ли справляются ваши сообщения с задачей привлечения новых последователей, пользователей, воспроизводящих ваши сообщения и отвечающих по электронной почте?
Как вы знаете, я не слишком преклоняюсь перед названиями метрик, и некоторые из этих наименований относятся к этой группе. Однако определение каждой из них понятно и полезно. Например, Engagement (Установление контактов) можно было бы определить иначе (см. главу 3), но Klout измеряет эту метрику, исходя из разнообразия групп тех, кто вам отвечает, и разнообразия ведущихся бесед. Оба вида данных являются весьма ценными.
Оценочные метрики Klout определяются на основе небесполезных данных. Примером бесполезных данных было бы отнесение сообщения к высокоценному (сигналу), поскольку оно содержит дескриптор диеза (#). Или же бесполезным было бы измерения частоты воспроизведения вами сообщений. Эта не является мерой ценности, поскольку ценность представляет создание собственных материалов, а не пересылка работы других людей.
Одним из замечательных подарков Twitter человечеству является его открытый API-интерфейс, который послужил толчком к созданию сотен приложений, предоставляющих метрики. Надеюсь, теперь вы чувствуете себя более подготовленными к определению метрик, которые представляют ценность с точки зрения измерения успешности вашей персональной или профессиональной учетной записи в Twitter.
Анализ эффективности видео
Как бы выглядела жизнь без видеоматериалов? За короткое время видеоматериалы прошли путь от клипов, пересылаемых нашим приятелям, до ключевой составляющей наших стратегий по предоставлению пользователям более разнообразных возможностей.
Amazon использует видеоматериалы для продажи книг. Мир аналитики полон видеоматериалов, которые обучают использованию различных инструментов. На сайте Smile Train видео применяется для убеждения посетителей пожертвовать денежные средства. Каждый сайт новостей предоставляет либо каналы воспроизведения видео в реальном времени, либо клипы и фрагменты последних шоу. Видео — серьезный бизнес.
Глава 9  Новые области применения аналитики... 327
Тем не менее, видео остается инициативой, основанной на вере. Мы создаем видеоматериалы, поскольку считаем, что должны это делать. Однако замечательным ответвлением, появившимся в результате последних достижений в технологии измерений, стал ряд довольно интересных инструментов отслеживания и анализа видеоматериалов — от функций, встроенных в инструменты веб-аналитики, до метрик сайтов обмена видеоматериалами, а также инструментов, подобных Visible Measures и TubeMogul, которые измеряют связанную с видеоматериалами активность независимо от места их размещения. Теперь мы можем анализировать использование видеоматериалов нашими посетителями и создавать видеоматериалы, которые отвечают их потребностям.
В этом разделе я намерен кратко коснуться сбора данных для видеоматериалов, а затем мы подробно рассмотрим метрики и отчеты, которые можно применять для измерения успеха.
Сбор данных для видеоматериалов
Большинство современных методов сбора данных требуют соответствующего инструментального оснащения видеопроигрывателя, используемого на веб-сайте. То есть требуется реализовать код, предоставляемый поставщиком аналитических средств для отслеживания каждого взаимодействия, которое может происходить в объекте видео. Для индивидуальной настройки типа собираемых данных можно использовать также модель отслеживания событий, применяемую поставщиком аналитических средств. Поясню этот подход с помощью примера.
На рис. 9.23 показан веб-сайт замечательной серии передач Frontline (Передовая) PBS. На сайте можно просматривать полные программы, выходившие в телевизионный эфир.
Рис. 9.23. Видеоматериалы в серии передач Frontline на сайте PBS
328 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Этот веб-сайт содержит множество видеоматериалов. На месте владельца этого веб-сайта я бы отслеживал следующее:
•	какие видеоматериалы просматриваются;
•	какая часть видеоматериалов просматривается людьми;
•	все ли главы видеопрограммы просматривают люди или только некоторые из них;
•	сколько времени занимает загрузка всего видеоролика после того, как люди нажимают кнопку воспроизведения.
В модель отслеживания событий Event Tracking можно передавать любой тип данных. Техническая модель для тех значений, которые требуется перехватить, приведена на рис. 9.24.
Object	Action	Label		Value
Video Tracker	Play	Ch 1, Ch 2, Ch 3, Ch4 . .	.. Ch xx	Video Load Time
	Pause	Ch1,Ch2,Ch3,Ch4 ...	.. Ch xx	
	Stop	Ch 1, Ch 2, Ch 3, Ch4 ...	.. Ch xx	
	25%	Ch1,Ch2,Ch3,Ch4 . ..	.. Ch xx	
	50%	Ch1,Ch2,Ch3,Ch4 ...	.. Ch xx	
	75%	Ch 1, Ch2, Ch 3, Ch4 ...	.. Ch xx	
	100%	Ch 1,Ch2,Ch3,Ch4 ...	.. Ch xx	
Рис. 9.24. Гипотетическая аналитическая модель отслеживания событий видеоматериалов для серии передач Frontline
Для упрощения задачи в столбце Action (Действие) я отслеживаю фрагменты просматриваемых видеоматериалов. Это одна из возможных индивидуальных настроек. Можно отслеживать каждую секунду просматриваемого видео, но, принимая решение, следует соблюдать баланс между получаемыми данными и возрастающим значением.
После создания модели с помощью IT-разработчиков и применяя специфичный для поставщика код, придется реализовать коллекцию этих событий. При использовании инструментов большинства поставщиков вовсе не обязательно кодировать каждый видеообъект на веб-сайте. Достаточно один раз выполнить кодирование проигрывателя, и все видеоматериалы будут отслеживаться.
Теперь остается только откупорить бутылку шампанского и дождаться отображения данных!
Основные метрики и способы анализа видео
Хотя процесс сбора данных о видеоматериалах будет аналогичным у многих поставщиков, этого нельзя сказать об их отчетах и метриках. Модель данных, представленная на рис. 9.24, подсказывает, какие метрики будут использоваться. Поэтому в данном разделе используются отчеты, генерируемые механизмом отче
Глава 9  Новые области применения аналитики... 329
тов YouTube — YouTube Insights, — который содержит одни из лучших средств создания отчетов о видеоматериалах.
Если вы когда-либо загружали видео в YouTube, то можете получить доступ к отчетам в YouTube Insights. Это позволит познакомиться с важными метриками и типами анализа, которые придется выполнять, независимо от применяемого инструмента веб-аналитики. Рассмотрим пять обычно проводимых типов анализа.
Основные метрики эффективности
При измерении видеоконтента, прежде всего, требуется измерить общее и индивидуальное потребление видеоматериалов и место потребления. Этот отчет показан на рис. 9.25.
'View	» Е Show unique users	О  30000
Top videos
Corals АпэМча еаагег. ЭДго тоуг IratWnti rads Gooofe Analytics Basics. GranCno user access
Beginning Analytics, intenxetno and Aceno on Your Data Goodie Analytics features: Pivoting 4 Secondary Dimensi. GA in 60 SwatWs. linKma Ariwatos 4 АпаМи Advanced Segments in Goodie Analytics
GA in 60 Seconds: improve Location Targeting
MstlsfiCtaibjLCfiralsAiaMsa
GAm 60 Seconds: Conversion Funnels
Optimize Your AdWords HOI with Google Analyses
Рис. 9.25. Просмотры, уникальные посетители и местоположения
Трехмесячный тренд общих просмотров видеоматериалов отображает пики и спады потребления. Они могут быть связаны с выпуском новых видеоматериалов или началом кампаний.
Вторая линия на диаграмме, в ее верхней левой части, отображает тренд уникальных посетителей, просматривающих видео. Обратите внимание, что в основном две эти линии пролегают близко одна от другой, но в июне значительно расходятся. Это разделение свидетельствует, что в течение этого периода видеоматериалы просматривались более одного раза одним и тем же лицом. Это порождает вопрос: “Почему?”
Карта мира отображает местонахождения пользователей, которые просматривают видеоконтент, и в большинстве инструментов эти данные можно детализировать
330 Глава 9  Новые области применения аналитики...
до уровня регионов и городов, что позволяет получить представление о том, что интересно в тех или иных регионах.
И, наконец, чего бы стоил начальный анализ без понимания того, какие видео пользуются популярностью у пользователей? Обратите внимание на спад интереса от 1 позиции (которая дает 25 % просмотров) до 10 (всего 4 %); такой спад является нормальным.
Базовые метрики эффективности позволяют немедленно получить представление о предпочтениях своих пользователей.
Отслеживание внимания или привлечения аудитории
Итак, вы располагаете базовыми метриками. Теперь пора провести более глубокий анализ и выяснить эффективность своего видеоконтента. Остаются ли они в центре внимания вашей аудитории? Когда люди прекращают просмотр? Когда они оживляются и действительно напрягают внимание? Отчет отслеживания внимания, представленный на рис. 9.26, иллюстрирует именно эти данные.
Рис. 9.26. Отчет Audience Attention (Внимание аудитории) с временной шкалой просмотра видео
График слева отображает внимание аудитории, измеряемое коэффициентом спада в сравнении с видеоматериалами такой же продолжительности. Снижение графика ниже уровня Average (Средний уровень) свидетельствует о том, что видеоматериал теряет зрителей быстрее, чем другие видеоматериалы.
В начале просмотра этого видеоролика уровень внимания высок, но через несколько минут он снижается, поскольку ролик рассказывает о величии компании. Затем, когда в ролике происходит переход к описанию характеристик, внимание оживляется и остается высоким вплоть до начала увеличения продаж и поступления платы от людей!
Замечательная особенность этого представления в том, что справа воспроизводится видеоролик. Это позволяет просматривать контент и выяснять, что интересует посетителей, а что нет. После ознакомления с этими результатами нужно избавиться от не вызывающих интереса фрагментов, чтобы оптимизировать видео.
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 331
Большинство инструментов веб-аналитики с возможностями отслеживания видеоконтента содержат отчеты, аналогичные представленному на рис. 9.26, хотя отображаемые ими данные и могут несколько различаться.
Отчеты по общественному мнению
Теперь большинство веб-сайтов встраивают в свои видеоматериалы социальные элементы, такие как рейтинги (обычно со шкалой от 1 до 5), комментарии и списки избранного. Эти три элемента представляют данные голоса клиента (Xbice of Customer — VOC), которые образуют качественную часть анализа (подробнее этот вопрос рассматривался в главе 6). К счастью, качественный анализ можно выполнить, просматривая количественные данные, как показано на рис. 9.27. Отчет Social Engagement (Общественное мнение) позволяет просматривать отдельные социальные элементы или суммарные данные для всех трех, выбирая их в раскрывающемся списке.
Можно легко определить периоды времени, заслуживающие более тщательного исследования, или, глядя на нижнюю левую часть отчета, выяснить, какие отдельные видеоматериалы пользуются популярностью в обществе. В мире блогов, Facebook и Twitter, вероятно, не существует лучшего способа проверки своей стратегии применения видеоконтента, чем ознакомление с данными общественного мнения.
Most Engaging Videos % of Engagement
Top countries
К of Engagement
Beginning Analytics: in..	13	ав
Optimize Your AdWord	9.0
GA in 60 Seconds. Co...	7.8
GA in 60 Seconds. Fin..	66 M" -
Gooole Analytics leatu..	6.1	-
United States	24
United Kingdom	8.6
France	7.3
Australia	e.o
Canada	4.7
GA in 60 Seconds tin	61
GAinSQSecpndaide...	6.7
GAIn60Second3.Se-	5.3
GA in 60 Seconds. Tra	5.3
GA m 60 Seconds: Fin	4.9
na>
Netherlands	4.7
Czech Republic	2.1
Bam	21
Soam	1.3
India	1.3
Рис. 9.27. Обобщенный отчет Social Engagement (Общественное мнение)
332	Г лава 9  Новые области применения аналитики...
Отслеживание распространяемости
На некоторых сайтах видеоматериалы остаются на самом веб-сайте. Но в других они создаются так, чтобы быть доступными для общего использования и распространяться по Интернету. В качестве примера рассмотрим веб-сайт кинофильмов, который позволяет своим посетителям загружать видеоконтент и внедрять его в свои блоги или другие веб-сайты — тем самым обеспечивая свободный маркетинг! На рис. 9.28 показан отчет Viral Distribution and Detail (Вирусное распространение и дополнительные сведения), который позволяет просматривать пути распространения видеоматериалов по Интернету.
В верхнем списке отображаются методы, которые были использованы для распространения видеоконтента. Можно также углубить анализ для получения более подробных сведений. Например, кликая на встроенном проигрывателе, можно отслеживать веб-сайты, в которые был встроен данный видеоконтент, и выяснять количество просмотров видео, обеспечиваемое каждым сайтом.
Поскольку значение универсального поиска (поисковых механизмов, отображающих в своих результатах и текст, и видео, и изображения) возрастает с каждым днем, важно отслеживать также, индексируется ли ваш видеоконтент и отображается ли он при вводе соответствующих ключевых слов (нижняя правая часть на
wwwoooole.com
73	tracking code
adwords.oooote com
0.52 ПМВЯНЕВПНЕЕИ finding vour analytics code
adwordsaoencv.bioosootcom 0.46
analyticsbloasoot.com	0.17
www aoonle com vn	0.1
wwwooooleco uk	0.09
 tracking code video
~ Installation analytics traddno code
1 oooole analytics basics
people tracking code
wwwoooate.fr www.rreestuff.ty		
		
www.espertoseajt	0.06	-	. wbatis oponle tracking code
Рис. 9.28. Отчет Viral Distribution and Detail (Вирусное распространение и дополнительные сведения)
Глава 9  Новые области применения аналитики... 333
Сегментируйте, сегментируйте, сегментируйте
На протяжении всей этой книги основное внимание уделяется конечным результатам. Чтобы видеоматериалы действительно оказывали влияние на конечные цели, можно добиться, если уделять самое пристальное внимание сегментированию пользователей, потребляющих видеоконтент, и измерению влияния.
Рассмотрим два примера. Первый пример — веб-сайт кинофильмов, демонстрирующий рекламные ролики. Для этого сайта успех имеет место тогда, когда посетители полностью просматривают видео. Поэтому в отчете необходимо выделить (сегментировать) тех, кто просматривает весь видеофрагмент. Затем этот сегмент необходимо применить к отчетам о кампаниях (филиалов, поиска, электронной почты), чтобы выяснить, какие из них приносят трафик с большей предрасположенностью к полному просмотру видеоматериалов (либо к их внедрению или пересылке друзьям и знакомым).
Второй пример — веб-сайт новостей. Видеоконтент — ключевой компонент привлечения аудитории, и успех определяется количеством повторных посещений веб-сайта. В отчете необходимо сегментировать сеансы с просмотром видеоматериалов, а затем выждать 30 дней (или другой подходящий период времени). Теперь можно сравнить первоначальный сегмент с сегментом, в котором посетители только читали новости и не просматривали видео, на предмет статистически значимого увеличения числа повторных посещений.
Анализ, подобный описанному в этих примерах, поможет руководителям различного уровня осознать влияние эффективно используемого видеоконтента на достижение конечных целей компании.
Углубленный анализ видеоконтента
Итак, вы ознакомились с информацией о просмотре видеоконтента и поняли, сколько человек он привлекает. Но окупает ли он затраченные на него средства с точки зрения влияния на достижение конечных целей? Можно сравнить коэффициенты конверсии сегментов, в которых посетители просматривают видеоматериалы, и в которых они этого не делают, и выяснить, способствует ли просмотр видеоконтента повышению количества конверсий. Но при этом может иметь место погрешность свободного отбора — т.е., скорее всего, покупатели будут просматривать видео. Как же выяснить истину?
Следующие три более сложных метода анализа могут ответить на этот и другие столь же сложные вопросы.
Вычисление контекстуального влияния
При анализе видеоконтента две проблемы препятствуют использованию данных потока кликов и “типичному” измерению коэффициента конверсии для определения успеха.
• Возможно, анализ выполняется для смещенного сегмента — т.е. для людей с высоким уровнем мотивации.
334 Г лава 9  Новые области применения аналитики...
• Сравнивая тех, кто осуществил конверсию и при этом просмотрел видеоматериалы, с теми, кто произвел конверсию без просмотра видео, мы выполняем сравнение неравноценных сегментов. Кроме того, при этом вы объединяете все остальные маркетинговые инструменты, такие как сравнительные таблицы, экранные снимки, информацию о товаре и рецензии клиентов в одну большую группу. А другие инструменты могут обеспечивать значительно более высокий коэффициент конверсии.
Объединяя видеосредства и маркетинговые инструменты, вы поступаете не совсем честно и, соответственно, получаете искаженные результаты о влиянии видеоматериалов на конверсию. Поэтому, даже при использовании для анализа видеоконтента инструментов веб-аналитики старайтесь вычислять контекстуальное влияние или ценность каждой характеристики в контексте с другими.
Вычисление контекстуального влияния — трудная задача. Это относится к большинству инструментов, в том числе, к очень дорогим. Но один инструмент, ClickTracks, с честью справляется с этой задачей посредством своего ужасно названного, но простого в использовании отчета Funnel (Воронка). Выполните следующие основные шаги.
1.	Создайте иерархию своего веб-сайта.
2.	Добавьте отдельные страницы или группы страниц в каждый этап (обратите внимание, что я не сказал шаг, поскольку клиенты могут произвольно перемещаться между шагами в сайте).
3.	Добавьте конечный результат (например, страницу “Благодарим за размещение заказа”).
4.	После клика на кнопке Calculate (Вычислить) отчет будет выглядеть подобно показанному на рис. 9.29. Читая отчет слева направо, можно видеть, сколько человек вошло на каждую страницу, какие страницы или инструменты они просматривали или с какими они взаимодействовали, и сколько человек покинуло сайт на этом этапе по сравнению с теми, кто продолжил дальше.
Каждый квадратик представляет страницу или инструмент с видеоматериалами, сравнительными таблицами и рецензиями, и каждый из них окрашен в свой оттенок синего цвета. Чем темнее оттенок, тем большее влияние инструмента оказывает на желаемый конечный результат. Влияние определяется появлением данной страницы или инструмента в сеансе посетителя, независимо от пути, пройденного посетителем, и от времени, когда посетитель увидел страницу или инструмент.
Как видно на рис. 9.29, данные этого веб-сайта, отображавшие видеоматериалы о конкретном товаре — последний квадрат в последней строке, помеченной звездочкой — оказались наименее влиятельным инструментом на сайте. Наиболее влиятельным инструментом — последний квадрат в первой строке, помеченной звездочкой — оказался инструмент, создание которого обошлось в 10 долларов, и который представляет собой страницу сравнения различных версий продукции!
Отчет использовал реальное поведение клиентов и действительно провел анализ контекстуальных сегментов, что способствует сосредоточению ценных ресурсов компании в нужной области вместо выпуска дополнительных видеоматериалов.
Г лава 9  Новые области применения аналитики... 335
Рис. 9.29. Отчет о контекстуальном влиянии контента — ClickTracks
Активный сбор голосов клиентов (VOC)
При возникновении сомнений следует спросить у своих клиентов. Когда дело касается сложных и дорогостоящих усилий, подобных созданию видеоматериалов, вряд ли можно дать лучший совет.
Подумайте о рассылке клиентам простых анкет после приобретения ими товаров и попросите указать основные факторы, повлиявшие на покупку. Можно перечислить инструменты, используемые на сайте (информация о продукции, средства сравнения, видеоматериалы, рецензии клиентов и т.п.) и просто попросить клиентов расставить эти инструменты в порядке важности.
336 Глава 9  Новые области применения аналитики...
Избегайте задавать клиентам вопросы о том, насколько им нравится тот или иной инструмент, и не просите выбрать инструменты, которые им нравятся, поскольку, как правило, они склонны выбирать все. Просто попросите расставить инструменты по порядку важности. Предоставленные клиентами данные показывают, что положительно влияет не тех, кто приобретает товары.
Для тех 98 процентов посетителей, которые никогда не будут осуществлять конверсию на вашем веб-сайте, можно использовать опрос по выходе, подобный 4Q (http://4q.iperceptions.com), в котором предлагается сообщить свое мнение по выходе из сайта. Опросная анкета будет предлагаться небольшой случайной выборке посетителей. Им можно предложить три-четыре вопроса о том, почему они посетили сайт (основная цель), а затем спросить о том, какие инструменты и функциональные возможности веб-сайта им понравились (и, если это можно реализовать, предоставить клиентам возможность расставить инструменты по порядку значимости).
Поскольку конверсию можно считать характеристикой уровня страницы, на страницах товаров можно также использовать анкету или опрос на уровне страницы, подобный Kampyle, и попросить посетителей быстро определить рейтинг различных функциональных возможностей. В Kampyle имеется тематический раздел обратной связи Site Content (Контент сайта), который можно настраивать.
Теперь вы располагаете наиболее важными данными, в которых нуждаетесь: мнением клиентов.
Тестирование с целью измерения реального поведения клиентов
После прочтения главы 7 следующая рекомендация не должна вызывать удивления: выполните А/Б или многовариантный тест и предоставьте клиентам возможность оценить ваш видеоконтент. Для 30-40 процентов тестируемых субъектов не показывайте видеоматериалы и проверьте влияние на полученные данные. Вы получите ничем не искаженный ответ на интересующий вопрос.
Основное преимущество применения тестирования состоит в том, что оно определяет уровень конверсии для видеоконтента. Так, если речь идет о сайте контента, для измерения успеха можно использовать клики на AdSense или рекламных баннерах, подписки на каналы RSS или количество посетителей, которые печатают указания по проезду к физическим магазинам после просмотра видеоматериалов.
Ценность видеоматериалов веб-сайта может определяться чем угодно. И я не перестаю повторять: для измерения успеха вы будете использовать реальное поведение клиентов, а не собственные представления о нем. Хотя методики, описанные в этом разделе, касались измерения ценности видеоконтента, их можно применять и для измерения ценности любых новых функциональных возможностей, внедряемых на веб-сайте для налаживания связей с клиентами.
Глава 10
Оптимальные
решения для скрытых проблем веб-аналитики
В этой главе...
► Тщательность или точность?
> Шестиступенчатый процесс обеспечения качества данных
> Построение инструментальной панели действий
> Возможности нелинейного маркетинга и многоканальные измерения
> Перспективы и проблемы определения целевого поведения
> Извлечение онлайновых данных и прогнозирующая аналитика: проблемы
> Путь к нирване: ступени продвижения к интеллектуальной аналитике
J J ришло время рассмотреть ряд наиболее сложных проблем веб-JJ аналитики и заслужить черный пояс, т.е. сделать последний шаг на пути к ниндзя аналитики.
Эта глава посвящена ряду препятствий, которые вам придется преодолеть в ходе решения задачи превращения в ориентирующегося на данные аналитика и маркетолога. Задача связана не с инструментами, а с выработкой правильной модели мышления и подхода, с иными представлениями и с осознанием цены решений — от повседневных до стратегических.
Тактики, рассмотренные в этой главе, вам придется применять едва ли не каждый день на протяжении своей ориентированной на данные профессиональной деятельности, и при правильном их применении эти подходы обязательно обеспечат значительный успех.
338 Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Ранее в данной книге я коснулся радикального изменения инструментального ландшафта. Для каждого элемента веб-аналитики 2.0 существует множество бесплатных, платных и гибридных вариантов. Но что отличает успешные компании от компаний-неудачниц — это их способность отказываться от устаревших инструментов и подходов.
Разрешите рассказать одну историю.
Недавно я посетил одного из высших руководителей компании мирового масштаба, лидирующей в области финансовых услуг. Компания обладает корпоративным веб-сайтом и множеством микросайтов, и она поручила выполнение своих аналитических задач крупному агентству. В этой глобальной компании трудятся очень талантливые люди, и даже в худшие времена ее бюджет оставался достаточно большим. Тем не менее, она является одной из наименее ориентированных на данные из числа известных мне компаний. Почему?
Во-первых, высшее руководство не осознало особенностей Веб. Их онлайновая стратегия, если отбросить модную обертку из Flash-элементов, дублирует их телевизионную стратегию. Но Веб — это не телевидение! Во-вторых, они платят своему агентству просто за предоставление данных. Данные преобразуются в презентации PowerPoint и представляются руководству компании. Никто не предоставляет никаких выводов, поскольку никто не отвечает за их выработку.
Недавно компания развернула дорогостоящую систему определения целевого поведения, которая не принесла никакого значительного повышения достижения конечных целей — онлайновых или офлайновых. Высшее руководство осознало, что теперь компания в большей степени ориентируется на данные, просто потому, что была применена соответствующая технология. Более того, компания вложила массу ресурсов в измерение мультимедийных элементов и виджетов, но так и не смогла ответить на простейшие вопросы, подобные тому, каким был показатель отказов веб-сайта.
Теперь может казаться, что эта компания — нетипичное исключение, или же у вас может возникнуть мысль: “К счастью, мы не эта компания”. К сожалению, эта история значительно более типична и вполне может оказаться, что кое-что из поведанного вполне относится и к вам. Необходимо изучить ряд подходов, которые помогут создать оптимальную модель мышления, дабы ваша компания не оказалась в ситуации, когда она располагает изобилием данных, но бедна на выводы.
'Д' На заметку! В главе 2 было описано правило 10/90 оптимального распреде-<®> ления бюджета. Следование этому правилу — основополагающий подход настоящей главы, поэтому обязательно прочтите главу 2.
Тщательность или точность?
В моей первой книге Web Analytics: An Hour a Day основной призыв звучал следующим образом: качество данных изнуряет, поэтому переступите через него. Это было признанием того, что в Интернете идеальных данных не существует. Но, одновременно, это же служило моей рекомендацией по выработке совершенно необходимой модели мышления. В Интернете мы сталкиваемся с множеством различных типов данных — со значительно большим их количеством, чем в других
Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 339
информационных каналах, таких как телевидение, радио или журналы. Хотя качество веб-данных может быть ограничено, все же они позволяют принимать более обоснованные решения.
В среде Интернета существует два основополагающих подхода к сбору данных: обеспечение тщательности или обеспечение точности. Следует четко уяснить, какой подход нужно применить в интересах своего бизнеса. Говоря простыми словами, тщательность определяет степень приближения к идеалу, а точность — степень, с которой усилия приводят к одинаковым результатам.
В идеальном случае желательно добиться и точности, и тщательности. Различие между обоими подходами иллюстрируется на примере стрелковой мишени, изображенной на рис. 10.1. На первой мишени попадания располагаются ближе к центру мишени и отражают более тщательное прицеливание. Но все попадания расположены достаточно далеко одно от другого. На второй мишени попадания расположены ближе друг к другу — т.е. прицеливание осуществлялось довольно точно (кучно), но не слишком тщательно.
Так какой же подход следует выбрать в качестве стратегии сбора данных вебаналитики? Точность. Причина такого выбора проста: точность обеспечивает предсказуемость и, следовательно, воспроизводимость результатов. Выводы по анализу точных данных обеспечивают значительно более высокую степень уверенности при выполнении действий. Снова прибегнем к аналогии с мишенью: если известно, куда пуля попадает при каждом выстреле, можно предвидеть, что произойдет при следующем выстреле.
К сожалению, большинство из нас одержимо стремится к тщательности. В самом по себе стремлении к тщательности нет ничего плохого, но гораздо важнее найти компромисс между затратами и выгодами. В мире Бизнеса 1.0 приходилось иметь дело с меньшим количеством переменных данных и с меньшей сложностью.
Высокая тщательность, низкая точность
Высокая точность, низкая тщательность
Источник изображения: Wikimedia Commons
Рис. 10.1. Различие между тщательностью и точностью
340 Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Мы принимали крупные решения, изменения происходили медленно, ошибки обходились дорого и, следовательно, толерантность к риску была низкой. Нам требовалась тщательность.
Но этот онлайновый мир канул в лету. Наши решения зависят от большего количества переменных, вследствие гиперконкуренции решения приходится принимать быстрее, и мы можем позволить себе определенную степень риска (см. разделы главы 7, посвященные более быстрому получению отрицательных результатов).
При применении модели мышления, в основе которой лежит достижение максимальной точности, известно, куда, скорее всего, попадает каждый выстрел, и насколько далеко он может отклоняться от цели. Представление этого подхода высшим руководителям, принимающим решения, выльется в стимулирование более быстрого предприятия действий и достижение предсказуемого влияния на конечные результаты. Поэтому начинать нужно с сосредоточения стратегии сбора данных на тех областях, где можно обеспечить точность.
Шестиступенчатый процесс
ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ДАННЫХ
Веб-сеть все еще пребывает в детском возрасте. Ей еще предстоит расти и развиваться, причем, я уверен, что это будет происходить очень быстро. Но в настоящее время методы сбора данных далеки от идеала. Со временем ситуация изменится, но пока придется смириться с существующим положением вещей и определиться с тем, как наиболее эффективно оптимизировать свою стратегию.
Мы уже приняли решение о применении к измерениям модели точности. Со временем, возможно, удастся обеспечить большую тщательность при сборе точных данных. На рис. Ю.2 показан разработанный мною шестиступенчатый процесс, позволяющий реализовать в компании эффективный цикл обеспечения качества данных.
Двигайтесь \ побыстрее, соображайте получше
Собирайте достоверные данные
Данные не полны? Никаких проблем
ЭФФЕКТИВНЫЙ ЦИКЛ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ДАННЫХ
Обеспечивайте высокую избирательность
Добивайтесь точности
Выполняйте аудит своихданных
Рис. 10.2. Эффективный цикл обеспечения качества данных
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 341
Рассмотрим каждый этап процесса более подробно.
1.	Собирайте достоверные данные. Следуйте всем рекомендациям по сбору данных и не выполняйте бессмысленную работу. Всегда используйте основные cookie-файлы. Удостоверьтесь, что все ваши веб-страницы снабжены соответствующими дескрипторами. Убедитесь, что все административные настройки применяемого инструмента веб-аналитики сконфигурированы. Для ознакомления с более полным перечнем рекомендаций обратитесь к следующей публикации в моем блоге: http://sn.im/databp.
2.	Обеспечивайте высокую избирательность. Никакого верхнего предела объема данных, собираемых в Интернете, не существует. Собирайте только столько данных, сколько потребуется в данный момент и в ближайшем будущем. Компании склонны реализовать всеобъемлющие, очень сложные аналитические инструменты, для чего может требоваться до 18 месяцев! В то же время ситуация в Интернете радикально изменяется за 6—9 месяцев. Поэтому, к тому времени, как реализация будет завершена, многое из того, что вы планировали измерять, становится неактуальным. Будьте избирательны. Выполняйте планирование с таким расчетом, чтобы реализация занимала не более трех месяцев, и начинайте использовать данные. Реализуйте дополнительные функциональные возможности тогда, когда в них возникнет нужда. При необходимости выполните “промывку” и повторите все с начала.
3.	Выполняйте аудит своих данных. Определите в своей компании процесс для периодического аудита собираемых данных. Его следует выполнять, по меньшей мере, один раз в квартал. Аудит обеспечит сохранение высокой точности, поскольку вы будете располагать максимально полным набором данных. Ряд бесплатных и платных решений, таких как WASP и ObservePoint, позволят поддерживать инструментарий на должном уровне.
4.	Добивайтесь точности. Я уже осветил все причины, по которым следует стремиться к максимальной точности. Следуйте этим рекомендациям. Большая точность данных обеспечит большую точность анализа!
5.	Не переживайте по поводу неполных данных. Аналитикам и маркетологам труднее всего смириться с неполнотой данных. Иногда это связано с их моделью мышления или является следствием неприятия риска внутри компании. В других случаях это объясняется искренним, но неуместным стремлением к получению абсолютно точного ответа. Но ожидание полных данных ведет к параличу анализа — неспособности к выдаче бизнес-рекомендаций. Сохраняйте невозмутимость — имеется в виду полная невозмутимость по поводу неполноты данных — и учитесь принимать решения.
6.	Двигайтесь побыстрее, соображайте получше. Применительно к принятию решений девиз звучит, как соображайте получше, двигайтесь побыстрее. Но в среде Интернета, затрачивая время и стремясь к идеалу, вы теряете возможности. Поэтому девизом ниндзя анализа является: двигайтесь побыстрее, соображайте получше!. Веб-среда изменяется стремительно, и поэтому лучше всего платить сообразительным людям, у которых соответствующая скорость
342 Глава 10в Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
заложена в их ДНК. Это означает также внедрение в компании эффективных процессов, которые стимулируют быстрое выполнение действий. Положите конец многоуровневой бюрократии, при которой права и обязанности владельца и исполнительного руководства компании переплетены самым немыслимым образом!
Придерживайтесь этих шести простых рекомендаций, чтобы обеспечить своей компании процветание в среде Интернета. Помните, осознанная ошибка лучше отсутствия вообще каких-либо действий.
К чему я не призываю
В контексте приведенных шести рекомендаций, важно подчеркнуть, к чему я не призываю.
•	Я не призывают к принятию ошибочных решений.
•	Я не призываю к принятию недостоверных данных.
•	Я не призываю к выполнению невозможного для обеспечения максимальной достоверности данных.
Я призываю к следующему: в мире Интернета ваша задача состоит не в сборе абсолютно целостных данных. Она заключается в помощи компании в том, чтобы двигаться побыстрее и соображать получше. И я не говорю, что это будет легко.
Построение инструментальной панели действий
Мало в чем руководители разного уровня нуждаются больше, чем в инструментальной панели, и мало что они ненавидят больше, чем инструментальную панель. В основном этот парадокс объясняется тем, что инструментальные панели склонны приобретать вид дополнительных панелей, заполненных диаграммами, графиками и крошечным текстом.
Аналитики испробовали все возможное для улучшения инструментальных панелей. Мы нанимали дорогих консультантов. Мы приобретали дорогостоящее программное обеспечение. Мы заменяли цифры причудливыми визуализациями (градусниками и т.п.). Мы даже пытались втиснуть в электронную таблицу Excel как можно больше таблиц и метрик. Но рассылаемые нами инструментальные панели по-прежнему подвергаются автоматическому удалению.
Почему? Что ж, зачастую наши инструментальные панели никуда не годятся в плане облегчения принятия каких-либо решений исполнительным руководством. Причины следующие.
•	Инструментальные панели оставляют задачу интерпретирования данных исполнительному руководству. Это фатальный недостаток, поскольку большинство инструментальных панелей представляют собой в высшей степени обобщенные представления ключевых показателей эффективности. Они лишены нюансов и выводов по анализу, которые может предоставить только ниндзя анализа, но которыми он редко делится.
Глава 10в Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 343
•	Большинство исполнительных руководителей желают получать выводы по анализу и приводящие к действиям рекомендации, но они не доверяют своим ниндзя анализа. Вместо этого они требуют представления показателей на бумаге, поэтому мы послушно втискиваем на страницу формата А4 максимальный объем текста, набранного шрифтом размером в 6 пунктов, и отправляем ее вместе с лупой.
•	Те, кто создает инструментальные панели, живут в “бункере”. Они редко выбираются наружу и запасаются “наследственными” знаниями, чтобы в полной мере осознать организационные действия, стоящие за трендами и закономерностями, наблюдаемыми в сообщаемых данных.
•	Часто создатели инструментальных панелей — это “чужаки”, подобные консультантам, и они не обладают достаточным практическим опытом для понимания устоявшихся в компании традиций, подобных трем ранее описанным. Поэтому они допускают распространенные ошибки, которые ведут к созданию не приводящих к действиям инструментальных панелей и к потере доверия.
Создание потрясающих инструментальных панелей
Если мы хотим, чтобы руководители компаний использовали наши инструментальные панели и предпринимали действия, то должны предоставлять им информацию, а не данные. К решению этой проблемы я похожу с психологической точки зрения: как создать инструментальную панель, которая заинтересует аналитиков, и одновременно будет предоставлять руководителям различного ранга информацию, необходимую им для принятия правильных решений?
Рекомендация №1. При создании отчетов для руководителей компании следуйте философии сосредоточения внимания на нескольких “действительно критичных” элементах (подробнее этот подход описан в главе 5). Включайте в отчет только три-четыре ключевых показателя эффективности, которые определяют успех всего предприятия. Избавьтесь от всех вспомогательных метрик, которые было бы замечательно знать. В худшем случае, если от подобных метрик нельзя избавиться, предоставьте их обработку своим подчиненным. Исключите эти вспомогательные метрики из инструментальных панелей.
Рекомендация №2. Создайте инструментальную панель действий. Это подразумевает радиальное изменение дизайна инструментальной панели и перемещение основного внимания с отчета о численных значениях на отчет о выводах, влиянии и действиях. Единственное назначение инструментальной панели действий — стимулирование руководителей самого высшего уровня к быстрой оценке эффективности и реализации необходимых действий.
Пример инструментальной панели действий приведен на рис. 10.3. Каждый квадрант инструментальной панели действий представляет решение одной из важных связанных с человеческим фактором проблем. Рассмотрим их подробно.
344 Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Metric Owner: Beth Comstock
Cart Abandonment
Data Owner: Michelle Chin
Key Trends & Insights:
*	Cart abandonment rates are generally trending up (not great)
'There is a data discrepancy in the earlier time period — ignore that
•	Division 2 was down 2 to 26%
•	Division X was down 8 to 17% — expected due to increased promotional campaigns
•	Division Y was down 2.5 to 34%
•	Division M was up 5 points to 51 % — this is quite worrying
Impact on Company from Red/Yellow Status:
1. Lost sales approximately $2 million due to increased abandonment rates
2. Customer satisfaction dropped by 9 points and likelihood to recommend site was down by 6 points (thus missing annual targets)
Steps/Actions Being Taken to Move the Dial:
1.	Analyze the pre- and post-launch abandonment rates for Division X site
2.	Multivariate tests for the Stage 1 and Stage 4 pages to reduce abandonment are being created, need support from Tom to execute
3.	Page-level surveys are in the queue for prototypes to drill down on any checkout issues
Рис. 10.3. Инструментальная панель действий для одного ключевого показателя эффективности
В верхней части инструментальной панели действительно критичная метрика указана совершенно однозначно: это Cart Abandonment (Оставление тележки). В целях четкого распределения меры ответственности инструментальная панель содержит имена двух лиц, ответственных за обработку данных метрики с точки зрения бизнеса и с точки зрения анализа.
Точечная метка в верхнем правом углу указывает состояние метрики. В данном случае она красная (хотя на черно-белом рисунке в книге она выглядит серой), недвусмысленно показывая, что что-то не в порядке. Метка может быть окрашена еще в два цвета: желтый — пока рано кого-либо наказывать, но будьте готовы к этому, и зеленый — удостойте кого-то своей благосклонностью и коробкой шоколадных конфет.
Первый квадрант, график в верхней левой части, отображает сегментированный тренд метрики (в данном случае метрика Cart Abandonment отображена для четырех основных клиентских сегментов). Этот квадрант рассеивает сомнения руководства по поводу того, что вы знаете, что делаете. Он послужит вам оправданием, что и требуется.
Во втором квадранте, Key Trends & Insights (Основные тренды и выводы по анализу), вы придаете весомость своему отчету, интерпретируя тренды и описывая ситуацию. Здесь же приводятся предупреждения о том, что данные могут быть недостоверными. Первоначально руководители будут уделять основное внимание именно этому квадранту. Со временем они приучатся доверять вам, аналитику, и тогда они смогут пропускать этот раздел и заниматься действительно важными делами.
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 345
Обратите внимание, что мы решили две важные проблемы: аналитики просто выдают данные (и не более того) и завоевывают доверие к результатам вашей работы, представляя не один только ключевой показатель эффективности.
Третий квадрант, Actions/Steps Being Taken to Move the Dial (Действия/Шаги, которые должны быть предприняты для изменения показателя), вынуждает подозрительного веб-аналитика к беседам с маркетологами, владельцами веб-сайта и вице-президентами — со всеми, кто может поделиться “наследственными” знаниями. Ваша цель — установление первопричин тех или иных трендов метрики и рекомендация надежных действий. С этой задачей редко удастся справиться самостоятельно. Придется вступать в контакт с другими людьми, вести беседы и сотрудничать для отыскания решений. Это прекрасная возможность досконально разобраться в данной области.
Квадрант Actions/Steps играет ключевую роль в стимулировании действий. Вы больше не оставляете метрики для интерпретации или определения действий впоследствии, поскольку следующий шаг не ясен. Вы рекомендуете следующий шаг или следующее действие. Этот квадрат обеспечит вам признание со стороны руководителей. Они уделят этой информации должное внимание, и характер производственных совещаний изменится с всеобщего оспаривания данных на определение руководителями действий по пунктам.
Четвертый квадрант, Impact on Company from Red/Yellow Status (Влияние на компанию состояния с красным/желтым кодом), предоставляет выводы по анализу тем руководителям, которые все еще не понимают, почему они должны предпринимать какие-либо действия.
По-моему, это также один из ключевых элементов, отсутствующий в большинстве инструментальных панелей — своего рода толчок с целью ускорения. Информация, приведенная в квадранте Impact on Company, отвечает на вопрос “Каково конечное влияние этого тренда на компанию и ее клиентов?” Она вынуждает также маркетологов и аналитиков интенсивно потрудиться, чтобы оценить влияние и изложить свои выводы на бумаге.
Этот квадрант играет роль киллера — если ничто другое не стимулирует действия, эта информация обязательно приведет к ним. Она очень четко иллюстрирует какими были денежные потери, сколько клиентов осталось разочарованными или сколько возможностей было упущено. Теперь, если руководители различного ранга игнорируют ваши рекомендации, они делают на свой собственный страх и риск, принимая на себя всю ответственность. Поверьте, они предпримут рекомендуемые вами действия!
Располагая усовершенствованной инструментальной панелью, вы решаете проблемы, связанные с человеческим фактором, которые препятствуют эффективному анализу, устраняете изъяны в системе и, благодаря третьему и четвертому квадрантам, становитесь значительно более опытными в своей области в целом. Победа на всех фронтах.
346 Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Сводная инструментальная панель
Со временем вы удостоитесь значительно большего доверия со стороны руководителей, и все эти отдельные инструментальные панели смогут уступить место одной сводной, похожей на представленную на рис. 10.4.
Acme Inc. Action Dashboard
VP Who Gets Flrad: Victor Cho	Director for Insights:Tom Luu
“Critical Few" Metric 2:	 1	! “Critical Few" Metric 2: 1
1 • Recommended action 1	  Recommended action 2	, 1 1	1  • Recommended action 1 , • Recommended action 2 1 1
1 1 •	Expected outcome 1	1 •	Expected outcome 2	।  i i	1 1 1 • Expected outcome 1 । • Expected outcome 2  i i
------------------------- -----1 "Critical Few" Metric 3:	J	i------------------------------ J “Critical Few" Metric 4:
• Recommended action 1	। • Recommended action 2	1 i i	। • Recommended action 1 • • Recommended action 2 i i
1  Expected outcome 1	 • Expected outcome 2	1	1  • Expected outcome 1 1 • Expected outcome 2
Рис. 10.4. Сводная инструментальная панель действий
Каждый квадрант содержит важные фрагменты отдельной инструментальной панели “метрика-действие”: рекомендации и ожидаемые конечные результаты. Тем самым вы призываете руководителей поставить на рекомендациях свою резолюцию и направить их соответствующим людям.
Обратите внимание, что эта инструментальная панель не содержит никаких численных значений. Хотя многим из читателей этой книги такой подход может казаться слишком радикальным, хочу вас заверить, что вся работа, которая должна была быть проделана с данными, выполнена. Просто численные значения скрыты — мы ведь пытаемся стимулировать действия, не так ли?
Чтобы дело дошло до рис. 10.4, вам придется заслужить доверие и уважение своих руководителей. На это потребуется некоторое время. Но вам желательно добиться такого положения вещей, когда можно применять сводную инструментальную панель. Мы хотим создать инструментальную панель, которая построена действительно для того, чтобы стимулировать действия.
Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 347
ПЯТЬ ПРАВИЛ СОЗДАНИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ
ПАНЕЛЕЙ, ОКАЗЫВАЮЩИХ БОЛЬШОЕ ВЛИЯНИЕ
Кроме создания инструментальных панелей, предназначенных для руководства и “бегемотов”, в конце концов, вам придется создавать инструментальные панели для других сотрудников компании, таких как старшие маркетологи, руководители подразделений и члены группы привлечения трафика. В этих случаях можно не тратить время на создание инструментальной панели действий, а создать более традиционную инструментальную панель, состоящую из ключевых показателей эффективности и графиков.
Многие из решений, описанных в предшествующих разделах, применимы и к традиционным инструментальным панелям. Так или иначе, вам по-прежнему приходится решать те же психологические проблемы. Но по отношению к традиционным инструментальным панелям действует уникальный набор правил. Эти правила гарантируют, что ваши адресаты будут во всеоружии для оценки эффективности бизнеса.
Сравнивайте с базовыми значениями и сегментируйте
Первое правило создания хороших инструментальных панелей состоит в том, что ни одна метрика не существует в отрыве от контекста, поскольку она должна порождать выводы, а не вопросы. Никогда не сообщайте метрики сами по себе.
Существует множество способов отображения контекста. Для этого можно использовать базовые значения (внутренние или внешние), цели или даже свою предшествующую эффективность. Но в отрыве от контекста метрика не может представлять никакой ценности в инструментальной панели, даже если она является наиболее важной для данного вида бизнеса.
Назначение метрики в инструментальной панели — не просто отображение эффективности отдельной метрики, но и повышение ее действенности. Сегментирование — основная тактика определения причин высокой или низкой эффективности. На рис. 10.5 показан один элемент инструментальной панели, который эффективно объединяет в себе сравнения с базовыми значениями и сегментирование.
Обратите внимание, что целевое значение метрики (80) четко указано в верхней части диаграммы. Уже само по себе это четкое указание ценится на вес золота, поскольку означает, что кто-то позаботился о том, чтобы сформулировать цель данного бизнес-предприятия.
Данные представляют собой не просто мгновенный “снимок”, а трехмесячный тренд, что является прекрасным контекстом для оценки текущей эффективности. Кроме того, диаграмма отображает эффективность в четырех отдельных сегментов клиентов, что помогает быстро понять, какой сегмент тянет всех вниз (четвертый).
Если бы диаграмма отображала только общую эффективность, этот элемент инструментальной панели только бы порождал вопросы или, что еще хуже, скрывал бы ключевые выводы по анализу. Именно этого мы пытаемся избежать.
348	Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Основные сегменты клиентов
Базовое значение (Такжв дублируется в качестве цели (Goal))
Основные сегменты (на основе критичной метрики инструментальной панели)
Тренд за период времени (Обильный выводами фундамент!)
Рис. 10.5. Метрика инструментальной панели, которая использует стратегии сравнения и сегментирования
Выделяйте свои критичные метрики
Вероятно, на протяжении всей этой книги мое глубокое неприятие забрасывания людей данными сияет, словно полуденное солнце. Будучи аналитиками, мы часто стремимся поразить окружающих тем, сколько данных мы можем предоставить, но в действительности лишь напрасно тратим чужое время.
Часто инструментальные панели представляют собой 28-табличные файлы Excel или 34-слайдовые презентации PowerPoint. В любом из названных случаев аналитик отслеживает слишком много метрик и редко выполняет сегментирование и делает упор на эффективности, что не позволяет другим людям понять смысл происходящего и предпринять нужные действия.
Аналитик просто обязан потратить массу времени на определение нескольких действительно критичных метрик, оказывающих решающее влияние на данный бизнес. То есть речь идет о том “Что следует спасать, если весь дом охвачен огнем?” Известно ли вам несколько действительно критичных метрик для конечных целей данного бизнеса? Ответ на этот вопрос обеспечит или разрушит возможность инструментальной панели способствовать принятию решений.
Как правило, инструментальная панель должна содержать меньше 10 метрик (оптимально — 6). Помните, что каждая из этих метрик должна служить определенной цели, они будут сегментированы, а цели и сегменты будут представлены в инструментальной панели.
Использование в инструментальной панели более 6-10 метрик означает, что вы не определили действительно критичные метрики. Поэтому нужно пересмотреть все метрики и самым тщательным образом проверить их важность.
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 349
Не ограничивайтесь метриками — включайте выводы по анализу
Принцип выработки выводов по анализу уже был затронут в предыдущих разделах, посвященных созданию инструментальной панели действий. Ни одна инструментальная панель не должна существовать без обоснованного набора выводов по анализу и рекомендуемых действий.
Большинство инструментальных панелей представляют собой коллекции численных значений, шкал и диаграмм. Они предоставляют читателю самому делать выводы о значении всех этих данных. Как ни прискорбно, подобные не содержащие выводов по анализу инструментальные панели лишены преимуществ всего того анализа, который был проделан при их создании. Даже если метрики сегментированы и представлены в виде трендов, такая инструментальная панель содержит только данные критичных метрик на уровне обобщения.
Включение в инструментальную панель раздела выводов по анализу позволяет логическим заключениям аналитика подняться на наивысший уровень. Этот раздел должен формулировать выводы по анализу, такие как причины попаданий и промахов и глубинные изменения в ведении бизнеса. Также в панель необходимо включать рекомендуемые действия, вроде шагов, которые нужно выполнить следующими, способов прекращения снижения показателей или новых потенциальных возможностей.
Сила единственной страницы
Возможно, это правило и не самое очевидное, но если инструментальная панель не помещается на одной странице, она является отчетом, а не инструментальной панелью. Это правило подразумевает следующее:
•	размер страницы = А4;
•	поля печати = минимум 0,75 дюйма (со всех сторон);
•	размер шрифта = минимум Ю пунктов для метрики, минимум 12 пунктов для целей/базисных значений.
Одностраничное ограничение оставляет мало места для сомнений или споров. Правило единственной страницы важно, поскольку оно стимулирует тщательные размышления при выборе действительно ценных метрик инструментальной панели. Это правило действует в качестве естественного барьера накоплению слишком большого объема информации и, следовательно, упрощает презентацию данных, делает инструментальную панель более понятной и с большей вероятностью стимулирующей действия, а также обеспечивает ее переносимость. Не недооценивайте возможность передачи листка бумаги, который содержит всю информацию об эффективности данного бизнеса.
Может казаться, что следование этому правилу достаточно просто, но сжатие инструментальной панели до размера одной страницы — задача, выполнение которой занимает целый рабочий день. Обратитесь к любой имеющейся в вашем распоряжении инструментальной панели и попытайтесь применить это правило.
350 Глава 10 а Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Вы немедленно убедитесь в трудности решения этой задачи. Но совершенствование инструментальной панели чрезвычайно важно для эффективного представления результатов своего труда и стимулирования действий.
Вносите изменения и сохраняйте значимость
Вопреки распространенному мнению, инструментальные панели не вырезаны из камня и, следовательно, не являются чем-то неизменным. Все в этом мире развивается. Коммерческие предприятия изменяются, люди приходят и уходят, появляются более высокие приоритеты, а мы умнеем. Так почему же инструментальные панели и метрики должны оставаться неизменными?
Инструментальные панели, как и люди, должны постоянно развиваться. Однако это развитие может быть невероятно трудно реализовать на практике, поскольку организации предпочитают стабильность, а высшему руководству нравится предсказуемость.
В действительности, чтобы идти в ногу с реальными изменениями в бизнес-сре-де, 30-50 процентов метрик инструментальной панели можно оставлять неизменными в течение года и дольше. Но определенный уровень ротации следует планировать постоянно — от метрик практически неизбежно придется избавляться, как только будет установлено, что они утратили значимость.
Планирование развития и ротации обязательно. Единственный способ предотвращения устаревания инструментальных панелей и превращения их в бесполезные, напрасно съедающие время клочки бумаги — постоянное их развитие.
Выполняйте эти простые правила создания инструментальных панелей, и вы сможете предоставлять ценную информацию своим руководителям, принимающим решения. Тщательно отобранные метрики и предоставляемые выводы по анализу будут стимулировать действия, а не порождать новые вопросы.
ВОЗМОЖНОСТИ НЕЛИНЕЙНОГО МАРКЕТИНГА
И МНОГОКАНАЛЬНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ
До сих пор в этой главе я освещал вопросы, связанные со сбором и качеством данных. Я затронул стратегии создания наиболее эффективной инструментальной панели, стимулирующей действия. А в этом разделе я коснусь одной из наиболее недооцениваемых и трудных для измерений средствами веб-аналитики областей: многоканального маркетинга.
Переход к модели нелинейного маркетинга
Даже сегодня, когда Интернет процветает и изменяет нашу жизнь, большая часть маркетинговой деятельности осуществляется в неперекрывающихся зонах. Команда офлайнового маркетинга воздействует на людей посредством телевидения, журналов, радио, розничной сети и рекламных щитов, а значительно менее многочисленная команда онлайнового маркетинга занимается баннерами, поисковыми механизмами, партнерскими программами и электронной почтой. Эта модель
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 351
маркетинговой деятельности предполагает, что клиенты ведут себя, как показано на рис. 10.6, проходя четыре этапа — исследование, выбор, оценку характеристик и приобретение — либо в офлайновых каналах, либо в онлайновом канале, но не в обоих. Конечно, это абсолютно неверно.
Офлайновое поведение
Онлайновое поведение
Статьи в средствах информации, беседы с друзьями
Исследования и оценка товаров
Поиск обзоров и обсуждений товаров на веб-сайтах
Посещение филиалов и сбор литературы по продажам
Выбор поставщика и товара
Поиск по названиям компаний и товаров в сайтах сравнения цвн/обзоров
Беседы с сотрудниками или задание вопросов по телефону
Оценка характеристик перед приобретением
Сравнение сайтов по ценам, условиям доставки и предоставляемой поддержке
Приобретение в филиале или заказ по телефону и доставка товара посыльным/ получение в филиале
Приобретение товара
Оплата или онлайновое подтверждение готовности к приобретению и доставка товарв посыльным/получение в филиале
Рис. 10.6. Неперекрывающиеся зоны офлайнового и онлайнового поведения
Мир, в котором офлайновый маркетинг был изолирован от онлайнового, канул в лету. Теперь мы живем в мире нелинейного маркетинга (эта формулировка принадлежит Дэвиду Хьюзу (David Hughes), www.nonlinemarketing.com).
Для клиентов граница между офлайновым и онлайновым мирами очень размыта. Поэтому в своей повседневной жизни они свободно перемещаются между ними, как показано на рис. 10.7.
В роли клиента я мог бы выполнить маркетинговые исследования цифровых камер в Сети, затем я мог бы посетить магазин, чтобы подержать приглянувшуюся камеру в руках и задать вопросы продавцам-консультантам, после чего мог бы вернуться в Сеть и купить выбранную камеру. С другой стороны, можно увидеть в Интернете рекламный баннер, предлагающий выполнить исследования товара, блуждая по форумам с рецензиями и рейтингами, а после принятия решения поискать предложения нужного товара с самой низкой ценой (также в Сети) и, в конце концов, посетить физический магазин для совершения покупки.
Анализируя свои маркетинговые тактики и способы воздействия на людей, необходимо осознать, что во время принятия решений клиенты не ограничиваются только онлайновой или офлайновой зоной. Если мы хотим завоевать сердца и умы клиентов, то должны изменить свою модель мышления и, что еще важнее, свои организационные структуры, дабы проводить в жизнь кампании нелинейного мар
352 Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
кетинга. Это выливается в освещение всех нюансов, которые имеют значение для нынешних и будущих клиентов. Компании, которые пренебрегают этим подходом, обречены на забвение.
Нелинейный маркетинг противоречит привычным основам и вносит сумятицу в привычный ход вещей. Но в мире веб-аналитики 2.0 следует стремиться к осознанию влияния кампаний нелинейного маркетинга.
Офлайновое поведение	Онлвйновое поведение
Рис. 10.7. Сценарии нелинейного поведения клиентов
Многоканальная аналитика
Рассмотрим сценарий, который имеет место в действительности. Компания проводит кампанию оплаченного поиска купальных принадлежностей на www.bing.com. Заинтересованные в этих товарах заходят на веб-сайт для ознакомления со всеми замечательными купальниками. Сделав свой выбор, клиенты могут быстро отправиться в ближайший магазин и приобрести приглянувшийся купальник там. Откуда этой продвинутой компании известно, что онлайновая рекламная кампания ведет к офлайновой конверсии?
Или другой сценарий: некто смотрит телевизор и одновременно блуждает по Интернету. Он видит в телевизионной рекламе новинку компании Nike и немедленно заходит в веб-сайт Nike, чтобы совершить покупку. Как фирма Nike оценивает значение телевизионной рекламы, если одновременно она проводит онлайновые рекламные кампании этого же товара?
Эту область измерений называют многоканальной аналитикой. И один единственный элемент сводит на нет все наши усилия по измерению влияния нелиней
Г лава 10а Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 353
ного маркетинга: первичный ключ. То есть на первый взгляд не существует никакого способа объединения онлайновых данных с офлайновыми.
Для иллюстрации стоящей перед нами задачи рассмотрим несколько примеров многоканальных сетей розничной продажи. В поисках различных МРЗ-проигрывателей группа клиентов посещает веб-сайт розничной торговли, попадая в него из поискового механизма. На рис. 10.8 показаны данные, которые могут быть перехвачены инструментом веб-аналитики.
	Geek ID (Условный ID)	Keyword (Ключевое слово)	U Size (Размер нижнего белья)
	12345	mp3	XL
	12346	iPod80	L
	12347	Zune	XS
	12348	portable	S
Рис. 10.8. Данные о посещениях онлайновых клиентов
Инструмент веб-аналитики устанавливает постоянные cookie-файлы, в данном случае названные Geek ID, которые связаны с каждым посетителем сайта. Кроме того, он выясняет также ключевое слово оплаченного поиска, приведшее посетителя в сайт, и, просто ради шутки, размер белья посетителя (только не спрашивайте меня, как он это проделывает).
В реальных магазинах, торгующих электроникой, люди могут, помимо прочего, приобретать и МРЗ-проигрыватели. На рис. 10.9 отображены данные, которые можно собрать в базе данных магазина розничной торговли: имя клиента, полученное из его кредитной карточки, уникальный постоянный идентификационный номер клиента, название приобретенного товара и название штата, в котором он был приобретен.
Name (Имя)	Geek ID (Условный IO)	Product (Название гонара)	i Store (Штат, в котором расположен магазин)
Alistair	12345	iPod	СА
Gradiva	12346	Zune	СА
Barham	12349	Walkman	NY
Lily		12348	Sansa	FL
Рис. 10.9. Данные об офлайновых продажах клиентам
Обратите внимание, что в этих двух таблицах, представленных на рис. 10.8 и 10.9, присутствует общий элемент — первичный ключ. В данном случае это Geek ID (Условный идентификатор). Этот замечательный подарок судьбы означает, что в простом запросе базы данных можно объединить обе таблицы и получить таблицу, которая выглядит подобно приведенной на рис. 10.10.
354 Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Name (Имя)	Keyword (Ключевое слово)	Product (Название товара)	Store (Штат, в котором расположен магазин)		1 Geek ID (Условный ID)
Alistair	mp3	iPod	СА	12345
Gradiva	iPod80	Zune	СА	12346
				
Lily	portable	Sansa	FL	12348
Рис. 10.10. Набор многоканальных объединенных данных
Замечательно! Теперь легко понять, какие онлайновые посетители посетили ваши магазины и приобрели МРЗ-проигрыватели. И теперь можно измерить влияние усилий по нелинейному маркетингу, поскольку объединенные данные, показанные на рис. 10.10, четко отражают, какой именно вклад онлайновые усилия внесли в офлайновые продажи. Можно оптимизировать онлайновые кампании. Можно даже предсказать (после сбора достаточного объема данных), скажется ли размер белья каким-то непостижимым образом на марках цифровых музыкальных проигрывателей, приобретаемых покупателями.
Все эти умозаключения стали возможны благодаря простому элементу — условному идентификатору или первичному ключу. Вы спросите, в чем проблема? Так и слышится звук сдувающегося воздушного шарика... Обычно в реальном мире ничего похожего на условный идентификатор не существует.
Данные, ныне собираемые практически на всех веб-сайтах уникальны для Сети. Они не содержат никакой персонально идентифицируемой информации (РИ) и являются анонимными. Посещая наши магазины, обращаясь по телефону и производя покупки, люди предоставляют свои кредитные карточки и имена, но не свои уникальные постоянные идентификаторы в виде cookie-файлов, показанные на рис. 10.9.
Существует небольшое число исключений, таких как банки, в которых офлайновые данные клиентов могут быть связаны с их онлайновым поведением посредством первичного ключа — идентификатора банковского счета. Но при отсутствии идентификационного cookie-файла первичный ключ также отсутствует, и следовательно, мы остаемся “не солоно хлебавши”!
Хотя в настоящее время путь достоверной количественной оценке онлайновой и офлайновой составляющих маркетинга загроможден массой препятствий, это не означает невозможность отследить что-либо вообще. Нужно лишь проявить немного фантазии и обрести веру в свои силы.
Если можно создать небольшой портфель инициатив, то можно понять и влияние кампаний нелинейного маркетинга. Выберите несколько различных коррелирующих результатов обработки данных, и вы удивитесь, насколько далеко можно пройти в этой игре! В главе 11 мы рассмотрим десятки подходов к многоканальной аналитике, которые можно использовать в настоящее время, от самых простых до весьма совершенных.
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики	355
JL/ На заметку! Если ваш поставщик веб-аналитики или консультант говорит: Sx “Да, мы можем отслеживать все и в Сети, и вне ее, вплоть до размеров нижнего белья клиентов, и вам для этого не придется пошевелить даже пальцем!", самым ласковым тоном задайте простой вопрос: “Какой первичный ключ вы используете для связывания воедино онлайновых и офлайновых данных?” Приготовьтесь к тому, что ваш визави начнет бормотать нечто невразумительное и, в конце концов, откажется от первоначального заявления.
Перспективы и проблемы поведенческого таргетинга
Поведенческий таргетинг (behavior targeting — ВТ) — емкий термин, который охватывает технологии выбора целей онлайновой рекламы и технологии оптимизации контента. В первом случае целью является повышение эффективности рекламных объявлений и, как следствие, повышение коэффициента возврата инвестиций. Во втором случае цель состоит в предоставлении посетителям значимого для них контента и, тем самым, в повышении коэффициента возврата инвестиций. В обоих случаях для более точного определения целей рекламы или контента используются данные, собранные на основе поведения отдельных пользователей при просмотре веб-сайтов и страниц.
В этом разделе мы сосредоточим свое внимание на втором случае — повышении удобства посетителей веб-сайта посредством выбора для них более значимого контента.
Перспективы поведенческого таргетинга
Чтобы понять перспективы, которые открывает поведенческий таргетинг в вебсайтах, рассмотрим пример. Предположим, мне требуется средство ведения персональных финансов. Я знаю, что Quicken — программа, которая выполняет это. Поэтому я ввожу “Quicken” в поле поиска на сайте google.com. Первый результат поиска приводит к www.lntult.com, компании, которой принадлежит программа Quicken. Вся страница в www.lntult.com содержит изображения и текст, связанные с QuickBooks — еще одним продуктом, продаваемым компанией Intuit.
Кроме изображений QuickBooks на этой странице я вижу призывы к действию: Set Up Your Business (Постройте свой бизнес), Attract Customers (Привлеките клиентов) и Get Paid (Получите плату). Никаких упоминаний о программе Quicken. Никаких ссылок. Никакого намека на персональные финансы.
Если проявить достаточную настойчивость, то на веб-сайте можно найти ссылку на Quicken. Но я не должен был бы прилагать такие усилия, особенно, если учесть, что веб-сайту Intuit и аналитическим программам известно, что я вошел в сайт, используя поисковое слово Quicken. Эта информация должна была бы использоваться для отображения информации о программе Quicken на входной странице, что позволило бы избежать разочарования клиента.
В этом и состоят прекрасные перспективы поведенческого таргетинга. Встраивая интеллектуальный инструмент или механизм в свою платформу обслуживания вебсайта, можно использовать данные, полученные от клиентов, для оптимизации их
356 Глава 10в Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
практической работы с сайтом. Это могло бы сводиться к простому переключению основных изображений на домашней странице в зависимости от поискового запроса, баннера или ссылки социальной сети, посредством которых посетитель попадает на сайт. Или же технология могла была быть сложной, с предусматривать изучение просмотренных клиентом страниц, номенклатуры товаров, добавленных в товарную тележку, или страны местонахождения клиента, с последующим использованием этой информации для отображения соответствующих товаров, рекламы и контента.
Либо мы затратим значительное время и деньги на оптимизацию своих кампаний и методик маркетинга для этапа, предшествующего клику, либо все описанное будет происходить вне наших веб-сайтов. В настоящее время технология упрощает значительное повышение эффективности маркетинга после клика, чтобы посетитель получал необходимый уровень обслуживания на веб-сайте, что немедленно выливается в более интенсивное привлечение трафика и повышение коэффициентов конверсии.
В число платформ поведенческого таргетинга непосредственно на сайте входят решения таких компаний, как Qmniture, Audience Science, Kefta и Netmining. Доступны также бесплатные решения наподобие BTBuckets.
Преодоление фундаментальных аналитических проблем
В основном данными, которые используются для поведенческого таргетинга непосредственно на сайте, будут данные, уже собранные применяемыми инструментами веб-аналитики. При анализе данных, полученных от инструментов вебаналитики, мы сталкиваемся с тремя важными проблемами: шкалой, интерпретацией данных и разнородностью. Все они активно влияют на возможность быстрого выполнения необходимых действий.
•	Шкала. В каждый данный момент времени в веб-сайте могут присутствовать тысячи посетителей. И все время прибывают тысячи новых посетителей. Это порождает исключительно острую проблему огромных численных значений, которые оказывают непосредственное влияние на анализ, который приходится выполнять вам и вашей системе.
•	Интерпретация данных. Эти постоянно изменяющиеся посетители и страницы генерируют огромные объемы данных, которые человеку или даже аналитическим инструментам трудно анализировать, интерпретировать и достаточно быстро обрабатывать для определения выводов по анализу. Из-за ограниченности наших собственных возможностей, возможностей организационных структур и уровней принятия решений нам с трудом удается предпринимать действия хотя бы раз в несколько дней. Именно поэтому редко получается извлечь хотя бы минимальную пользу из получения данных в реальном времени.
•	Разнородность. Большинство владельцев веб-сайтов довольно плохо понимают причины, по которым люди приходят на их сайты (решение этой проблемы описано в главе 6). Люди могут использовать веб-сайт в совершенно непредусмотренных целях, и это затрудняет анализ данных и определение необходимых действий.
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 357
Выполняя поведенческий таргетинг с помощью правильно выбранного инструмента, можно успешно решать проблемы шкалы, интерпретации данных и разнородности, автоматически определяя цели своих посетителей в ходе их взаимодействия с веб-элементами и отображая для них наиболее значимый контент. Схема типичной системы поведенческого таргетинга в сайте показана на рис. ЮЛ I.
Посетитель прибывает в веб-сайт
Обращение к хранилищу профилей посетителей
Система управления контентом (снабжает контентом)
Библиотека контента
Получение профиля
Хранилище профилей посетителей
Повторный посетитель
Первичный посетитель профиля
Решение об оптимальном контенте отправляется системе управления контентом
Автоматизированный или действующий на основе правил механизм
моделирования
Рис. 10.11. Работа автоматического поведенческого таргетинга
На верхней половине рис. 10.11 видно, что происходит на веб-сайте в настоящее время. Нижняя половина демонстрирует, что происходит при использовании инструментов поведенческого таргетинга.
Таргетинг контента можно осуществлять на основе бизнес-правил, вводимых в механизм моделирования. В некоторых решениях участие человека не обязательно (!). Эти решения используют сложные алгоритмы на машинном языке — они изучают поведение аналогичных посетителей, а затем автоматически оптимизируют практическую работу клиента.
Рассмотрим несколько примеров. В платформе, построенной на основе правил, маркетолог мог бы создать правило, согласно которому посетителю, трижды посетившему сайт и добавившему что-либо в свою товарную тележку, при третьем посещении отображался бы купон 15-процентной скидки. С другой стороны в алгоритмической платформе по истечении короткого периода изучения система может выявить закономерность: те, кто приобретает товар х, склонны приобретать также и товар у, но только если они прибывают из штата Юта. Поэтому для последующих посетителей из штата Юта, которые добавили в тележку товар х, система могла бы автоматически предлагать товар у или набор, состоящий из товаров х и у.
Поведенческий таргетинг помогает преодолеть принципиальную проблему оптимизации людьми работы с веб-сайтом. Как было показано на примере сайта Intuit и ранее описанных проблем, системы, управляемые людьми, обладают огра
358 Глава 10в Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
ничениями. Теперь для придания своему веб-сайту некоторой интеллектуальности людей можно заменить алгоритмами.
Конечно, инструменты не всесильны, но при правильном применении они могут вас освободить для сосредоточения внимания на крупномасштабных, стратегических бизнес-проблемах (действительно важных задачах), предоставляя принятие тактических решений на уровне посетителей, связанных с контентом, продвижением и товарами, компьютеру. Лучшие решения поведенческого таргетинга остаются достаточно дорогостоящими, но повышение их доступности для владельца любого веб-сайта — всего лишь вопрос времени.
Два предварительных условия реализации поведенческого таргетинга
Хотя перспективы поведенческого таргетинга весьма заманчивы, а результаты часто положительны для клиентов, я заметил, что многие склонны считать таргетинг поведения панацеей. Важно помнить, что к данной ситуации принцип мусор на входе — мусор на выходе применим больше, чем к какой-либо другой. Это связано с тем, что то, что образует сущность платформы поведенческого таргетинга и приносит результаты, представляет собой сочетание присущего ей “интеллекта” и вашей способности снабжать ее нужным контентом.
Загрузите в свою систему поведенческого таргетинга мусор, и она будет быстро и эффективно направлять мусор клиентам. Причем она будет делать это быстрее, чем вы смогли бы это делать сами, поскольку система очень эффективна.
Если вы трудитесь в интересах крупной компании, следует исследовать, каким образом платформы поведенческого таргетинга помогут улучшить опыт работы клиентов с сайтом. Но прежде чем реализовать дорогостоящее решение, независимо от выбранного поставщика аналитических средств, убедитесь в выполнении следующих предварительных условий.
Вложите средства в надежные посты прослушивания клиентов
Подумайте над тем, какова цель поведенческого таргетинга: нам необходимо, чтобы соответствующий контент попал соответствующему лицу в соответствующее время. А теперь ответьте на следующий вопрос: как кроме как с помощью инструмента веб-аналитики услышать своих клиентов и понять, кто они, в чем они нуждаются и с какими проблемами сталкиваются?
Подозреваю, что у большинства из нас не имеется активных постое прослушивания. К ним относятся опросы, исследования удобства использования, удаленное тестирование, маркетинговые исследования или прослушивание бесед с клиентами в центрах телефонного обслуживания. Эти подходы были рассмотрены в главе 6.
Применение этих постов прослушивания позволяет получить достоверное представление о клиентах. Понимая своих клиентов, можно разработать контент, который требуется платформам поведенческого таргетинга для разумного направления контента соответствующему лицу в соответствующий момент времени.
Никакое технологическое совершенство платформы поведенческого таргетинга не может компенсировать отсутствие качественного контента. В конце концов, все
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 359
равно придется спуститься со своего “трона” количественного анализа и снизойти до общения с клиентами. Прежде чем приступать к реализации своей платформы поведенческого таргетинга, выполните мониторинг постов прослушивания в течение, по меньшей мере, трех месяцев.
Вначале выполните двумерное (А/Б) или многомерное тестирование
Огромная важность тестирования и экспериментирования была обоснована в главе 7. Прежде чем приступать к поведенческому таргетингу, в высшей степени целесообразно реализовать многомерное тестирование и использовать программу в течение некоторого времени.
В ходе многомерного тестирования задача заключается не в поведенческом таргетинге, а в попытке определиться с контентом, предложениями, предлагаемыми продуктами и услугами и макетами страниц для выяснения того, что успешно работает. Этот процесс позволяет извлечь ценные уроки. Вы на собственном опыте убедитесь, насколько трудно создать качественный контент, который повышает удобство для клиентов. Вы узнаете, сколь мучительным является для организации сочетание творческого подхода и конкретного контента: приходится искать обходные маркетинговые пути, испытывать разочарование от продаж в ходе подтверждающих продвижений товаров, сталкиваться с юридическими ограничениями по поводу того, что можно говорить и размещать в сайте, преодолевать неприятие дизайнерами любых слишком простых, по их мнению, элементов и требовать от своих IT-команд нахождения обходных путей.
Да и реализация самого процесса позволит извлечь невероятно ценные уроки. Тестирование любого сорта не является спонтанным процессом. Чтобы оно было успешным, необходимо создать структурированный и повторяемый процесс с четко определенными этапами, ролями, обязанностями и однозначной организацией. Решая задачи многомерного тестирования, вы выясните способность решения названных проблем своей компании, и, выстояв в этой борьбе, вы станете сильнее. Вы узнаете, что в компании далеко от совершенства (люди, контент, процессы), и, прежде чем можно будет извлечь пользу из своей платформы поведенческого таргетинга, все эти проблемы придется решить. Это станет бесценным опытом.
Прежде чем приступать к реализации своей платформы поведенческого таргетинга, проведите тестирование в течение трех-шести месяцев. В течение первых трех месяцев тестирование может осуществляться одновременно с выполнением первого предварительного условия — развертыванием надежных постов прослушивания клиентов.
После устранения проблем, обнаруженных при тестировании, можно перейти от внесения в сайт нескольких изменений для обеспечения подходящей процедуры обслуживания клиентов к реализации автоматизированной системы, отвечающей за поведенческий таргетинг в крупном масштабе.
Сам по себе переход от инструмента веб-аналитики к сложному решению таргетинга не может обеспечить значительную отдачу от усилий по поведенческому таргетингу. Вначале необходимо обеспечить развитие соответствующей инфраструктуры и наличие процесса для уяснения потребностей клиентов. Необходимо обеспечить, чтобы организация располагала надежным процессом снабжения платформы таргетинга качественными материалами.
360 Г лава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Извлечение онлайновых данных
и прогнозирующая аналитика: проблемы
Прогнозирующая аналитика — широко обсуждаемый термин, которому дают самое широкое толкование. Поэтому я вынужден немного прояснить ситуацию.
Я только что описал один тип прогнозирующей аналитики', попытку целевого отображения контента или предложений клиентам посредством применения автоматической “интеллектуальной” системы или созданных человеком бизнес-правил. Еще один вид прогнозирующей аналитики используется поисковыми механизмами для оптимизации результатов поиска в зависимости от местоположения пользователя или предшествующих запросов. Обе эти стратегии хорошо проработаны, причем вторая в большей степени, чем первая. Действенность второй стратегии обусловлена меньшим количеством используемых переменных и глубиной данных, доступных поисковому механизму.
Существует также еще один вид прогнозирующей аналитики, который, вероятно, является наиболее трудным для реализации. Он заключается в сборе данных веб-сайта в течение нескольких лет, преобразование этих данных в информационное хранилище и проведение в нем изысканий с целью выявления сулящих денежную прибыть трендов и закономерностей.
В Wikipedia этот термин определяется следующим образом.
Прогнозирующая аналитика охватывает ряд технологий, от статистических до добычи данных, которые анализируют текущие и ретроспективные данные для прогнозирования будущих событий.
Этот тип аналитики интенсивно и успешно используется в офлайновом мире в разнообразных сферах, от розничной торговли до сферы финансовых услуг. Примерами могут служить прогнозирование того, какие клиенты, вероятно, будут просрочивать платежи, у каких пациентов могут развиться определенные состояния или для каких сотрудников высок риск увольнения.
В Сети прогнозирующую аналитику можно использовать для сбора данных за несколько лет для построения прогноза того, когда конкретный клиент совершить следующую покупку, прогноза поведения посетителей оплаченного поиска в течение следующих 12 месяцев или того, на каких потенциальных клиентов лучше ориентироваться в конкретном сетевом канале. Этот последний тип прогнозирующей аналитики я опишу применительно именно к этому сегменту.
Первый важный вывод: онлайновые средства прогнозирующей аналитики, использующие традиционные принципы добычи данных, сулят “золотые горы”, но компаниям приходится прилагать неимоверные усилия, чтобы добиться какого-либо возврата инвестиций. Исходя из собственного опыта, я пришел к заключению, что несколько мощных, но не бросающихся в глаза факторов работают против нас при попытке использования трендов и закономерностей, обнаруживаемых в вебданных. Прежде чем решаться на вложение ресурсов в онлайновые средства прогнозирующей аналитики, необходимо выявить и устранить проблемы, описанные в следующих разделах.
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики	361
Тип данных
Веб-данные практически полностью анонимны, обычно неполны и в высшей степени не структурированы. Эти факторы могут серьезно уменьшить возможность предоставления выводов по анализу, полученных в результате традиционной добычи данных и подходов прогнозирующего анализа.
Когда набор данных включает в себя анонимные cookie-файлы и такие чувствительные технологические элементы, как дескрипторы JavaScript, чрезвычайно трудно выявлять сложные тренды и закономерности данных, касающиеся людей, продуктов, конечных результатов и поведения, в течение значительных периодов времени. Кроме того, часто онлайновые данные не полны и менее структурированы, чем офлайновые данные, что делает связывание поведения с конечными результатами значительно более трудной задачей.
Конечно, если для каждого лица, посещающего сайт, удается перехватить регистрационные идентификаторы и связать их с реальными сведениями, полученными из офлайновой системы, проблема анонимности отпадает. Но при среднем коэффициенте конверсии, колеблющемся вблизи 1,72%, как это имеет место в США, только крошечная часть набора данных принесет выигрыш.
Количество переменных
Добыча данных в реальном мире проще, поскольку там мы ведем изолированное существование. Если у нас имеется магазин, он может конкурировать с другим, расположенным в нескольких милях, но в целом жизнь остается простой. Конкуренты вам известны. Влияние на ваш бизнес может оказывать ограниченное количество переменных, и эти переменные легко идентифицировать.
Это абсолютно неприменимо в веб-среде. В Сети каждый конкурирует с каждым. Никаких барьеров не существует — от заигрывания с вашими конкурентами и другими оказывающими влияние онлайновыми каналами клиента отделяет всего один клик.
Как идентифицировать все возможные переменные, которые влияют на конечные результаты в данном веб-сайте (переменные, являющиеся ключевыми для способности извлечения какой-либо пользы из усилий по прогнозирующей аналитике)?
К этому времени вы уже должны были осознать, что живете в неодномерном мире. Это означает, что люди не просто взаимодействуют в сети с вами и конкурирующими каналами. Вместо этого они произвольно перемещаются между онлайновыми и офлайновыми точками соприкосновения, порождая еще больше переменных, как известных, так и неизвестных, которые нужно учитывать в эффективной модели.
Например, онлайновые данные свидетельствуют, что прежде чем осуществить покупку, как правило, клиенты совершают три посещения. Но что вам известно об их двух посещениях магазина в промежутках между этими тремя сетевыми посещениями? Анонимность или повторное использование идентификационной информации также порождает проблемы. Действительно ли все посещения, приписываемые Тони были выполнены именно им? Или же его жена и дочь используют сайт Amazon под тем же регистрационным именем?
362 Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Вне Сети люди могут вести себя самым немыслимым образом. Они могут иметь множество точек соприкосновения и использовать неточные имена и адреса. Эти проблемы экспоненциально усугубляются в Сети. К тому времени, когда вы разберетесь с переменными, которые можно учесть и на которые можно рассчитывать, от океана изначальных данных останется всего маленький стакан отфильтрованной воды. Наши возможности прогнозирования чего-либо масштабируемого для получения ведущих к действиям выводов чрезвычайно ограничены.
Несколько основных целей
В главе 6 я обосновал важность понимания основной цели: люди посещают вебсайты не по одной, а по множеству причин. Я делаю упор на основной цели, поскольку большинство владельцев веб-сайтов полагают, что их сайты существуют для того, чтобы предоставлять людям возможность выполнять только что-либо одно, в то время как большинство людей посещает сайт для решения множества различных задач.
Очень быстро становится ясно, что эти различные задачи создают проблему для добычи данных и прогнозирования конечных результатов, по следующим причинам.
•	Все основные цели неизвестны.
•	Трудно разбить огромную коллекцию кликов и посещений на группы, связанные с каждой основной целью, а затем выполнить какие-либо предсказания.
Первая названная проблема — неполнота и анонимность данных — усугубляет положение, как и следующая проблема.
Многовизитная манера поведения
Легко предсказать, чего хотят люди, приходя в супермаркет, поскольку их манера поведения укладывается в повседневные рамки. Выполнение нескольких посещений сопряжено с реальными и эмоциональными затратами: мало приятного посетить универмаг, а затем возвращаться в него еще шесть раз. Но в Сети выполнение подобного рода действий тривиально. Поэтому вряд ли какому-то веб-сайту удается выполнять конверсию посетителей уже при первом их посещении.
В связи с этим, готовясь к анализу многотерабайтной базы данных, необходимо ответить на следующие вопросы: Как разделить поведение при посещении в данных о кликах? С какой достоверностью?
На бумаге разделение поведения может казаться простой задачей, но на практике невероятно трудно учесть множество видов поведения при посещениях, даже если удастся решить проблему точного сбора данных для каждой особы и для каждого посещения. Технологии сбора данных в Интернете просто еще “не доросли” до этого.
Отсутствующие первичные ключи и наборы данных
Предсказания можно улучшить, объединяя свои данные с наборами данных о клиентах, отличными от данных веб-аналитики, такими как складская информация
Глаза 10в Оптимальные решения для скрытых проблем эеб-аналитики 363
или сведения, полученные по телефонным каналам. Зная точки соприкосновения с клиентом и объединяя данные, можно понять текущее поведение и прогнозировать будущее поведение конечные результаты.
Этот радужный сценарий разбивается о грубую реальность. Всем нам приходилось иметь дело с кампаниями и страницами, не оснащенными дескрипторами. Мы знаем также, что иногда параметры URL-адресов не могут помочь в сборе данных. Проблема в том, что большинство компаний не проявляет должной предусмотрительности, дабы создать соответствующие первичные ключи, которые позволяют объединять данные из различных каналов. Мы уже рассматривали эту концепцию в разделе, посвященном многоканальной аналитике.
А когда имена, адреса и номера телефонов собираются и хранятся по-разному, сбор идентификационных данных превращается в кошмар согласования данных и главную проблему анализа конечных результатов.
Чтобы сбор данных и прогнозирующая аналитика обеспечили положительный коэффициент возврата инвестиций, компания должна самым тщательным образом продумывать процесс сбора и хранения данных, получаемых по различным каналам, и мельчайшие нюансы своих веб-систем, систем планирования ресурсов и систем управления взаимоотношениями с клиентами. Приступая к сбору данных и прогнозированию, вначале сосредоточьтесь на решении этих специфичных задач, прежде чем переходить к применению конкретных инструментов или решению проблем, связанных с людьми.
Темпы изменений в среде Интернета
Конечно, такие крупные игроки в мире Веб, такие как Google, Amazon и New York Times, будут существовать еще очень долго. Кажется, что для этих игроков вебсреда остается неизменной. Однако для всех остальных правила игры меняются. Веб-среда постоянно претерпевает изменения, которые затрагивают буквально все аспекты — от способов конкуренции между компаниями до способов осуществления покупок клиентами.
Выполнение сбора данных и прогнозирующей аналитики на основе прошлого поведения требует определенной степени стабильности. Но если окружающая среда изменяется чересчур сильно, или даже в достаточной степени, шансы успешности предсказаний на основе прошлого поведения становятся очень незначительными. В этом заключается одна из наибольших проблем аналитиков, которые применяют традиционные алгоритмы сбора данных и прогнозирования к веб-данным.
Статья в Wikipedia, посвященная прогнозирующей аналитике, завершается следующими предложениями.
Прогнозирующая аналитика значительно увеличивает возможности принятия решений в сфере бизнеса, позволяя формулировать разумные политики на основе прогнозирования будущих конечных результатов. Для этого типа анализа доступно широкое множество инструментов и технологий, и их выбор определяется аналитической зрелостью конкретной фирмы, а также конкретными требованиями решаемой проблемы.
364 Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Итак, я настоятельно предлагаю учитывать следующее:
•	зрелость вашей фирмы;
•	требования решаемой проблемы;
•	шесть ранее описанных в этой главе элементов;
•	удалось ли сорвать все низко висящие плоды', этапы этого процесса будут описаны в следующем разделе.
Даже при наличии таких огромных объемов данных в Сети мы терпим неудачу в деле добычи данных — в процессе, который твердо устоялся вне Сети. Наши проблемы вполне могут быть временными. В будущем принятие клиентами, более совершенные механизмы сбора данных и продуманность сложных клиентских переменных позволят, наконец, реализовать потенциальные возможности, таящиеся в данных.
Путь к нирване: ступени продвижения
К ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ АНАЛИТИКЕ
Реализация инструмента веб-аналитики происходит невыносимо долго. Для реализации некоторых решений требуется до 18 месяцев. В то же время, всего за несколько месяцев веб-среда может измениться во множестве отношений. Поэтому первоначальные цели и допущения могут оказаться неприменимыми к моменту окончательной реализации выбранного инструмента.
Так почему же реализация инструмента веб-аналитики требует нескольких месяцев? Да, нам требуется полнота и точность, но мы должны смириться с тем, что реализация решений веб-аналитики никогда не заканчивается, что сбор полного набора данных невозможен. Всегда будет требоваться что-то еще.
По этим двум причинам я рекомендую стратегию, которая заключается в быстрой первоначальной сборке из отдельных блоков с принятием решений на основе данных веб-аналитики к концу первого месяца, а затем постепенное развитие системы для обеспечения принятия более сложных решений при одновременном извлечении еще более ценных и сложных данных из своего веб-сайта. Рекомендуемый мною структурированный путь достижения состояния нирваны веб-аналитики в компании показан на рис. 10.12.
Путь к аналитической нирване состоит из пяти простых ступеней. Каждая ступень обеспечивает постепенный прогресс, каждая позволяет получать больше данных и принимать более оптимальные решения, каждая сопряжена с определенными трудностями и каждая направлена на уравновешивание затрат и выгод. Чтобы полная картина стала ясна, рассмотрим логику и выгоды каждого этапа.
Вы увидите, что многие концепции, рекомендуемые для использования в этом эволюционном процессе, уже рассматривались ранее в этой книге. В этой главе я просто располагаю их в определенном порядке, чтобы выполнение описываемых действий приводило к развитию компании в определенном направлении. Моя цель проста: уже с первой недели получать выводы, приводящие к действиям, начинающихся с маленькой волны и разрастающихся до масштабов цунами.
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 365
Просмотры страниц Посетители
Время, проведенное в сайте
Ссылающиеся сайты
Рис. 10.12. Оптимальный путь успешного развития веб-аналитики
Ступень 1: дескрипторы JavaScript
Первый шаг заключается в применении простейшей версии дескриптора JavaScript, предоставляемой поставщиком средств веб-аналитики, и реализация ее в сайте. Забудьте обо всем остальном. Забудьте о покорении всего мира (единственном идеальном дескрипторе, который в один прекрасный день соберет все необходимые данные до последнего бита). Найдите на своем веб-сайте автоматически вставляемый файл нижнего колонтитула, поместите в него несколько строк стандартного кода JavaScript и после сохранения файла 99% сайта будет снабжено дескрипторами.
Один процент сайта, например всплывающие окна или фрагменты, могут не содержать нижнего колонтитула. Эти элементы придется найти и снабдить дескрипторами индивидуально. Хотя снабжение их дескрипторами важно, на данном этапе это не критично, поскольку эти всплывающие окна и фрагменты будут влиять на потребление лишь незначительной части контента. Учтите их в процессе реализации, но не стоит особенно беспокоиться о том, чтобы покончить с ними как можно быстрее.
366 Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
Пока не было сделано ничего особенно сложного и, вероятно, процесс снабжения дескрипторами займет не более нескольких дней, но это позволит получить в свое распоряжение все основные веб-метрики: количество просмотров страниц, число уникальных посетителей, время, проведенное на сайте, ссылающиеся сайты, ключевые слова, лояльность и наиболее часто просматриваемые страницы.
Только представьте все те решения, которые можно принимать уже сейчас! В вашем распоряжении имеется достаточно данных, чтобы знать, не производит ли сайт неблагоприятное впечатление, можно выяснить, какие подходы работают, и можно получить первое представление о намерениях клиентов. На этом этапе, глядя на показатели отказов наиболее часто используемых входных страниц, можно даже определить конкретные страницы, которые производят неблагоприятное впечатление. И помните, что уже можно приступать к применению основных технологий, таких как сегментирование (см. главу 4).
По ЮО-бальной шкале трудоемкость этого этапа составляет всего 30 баллов. Согласитесь, выигрыш достаточно велик при столь незначительных затратах.
Ступень 2: конфигурирование настроек инструмента веб-аналитики
После того как дескрипторы вставлены, можно приступать к выполнению самого легкого шага пятиступенчатого процесса достижения нирваны: входу в инструмент веб-аналитики и обновлению “священных” административных настроек. Отрадно то, что для выполнения этой задачи вовсе не обязательно привлекать представителей своей IT-команды. Обладая минимальными техническими знаниями, можно самостоятельно обновить настройки и тем самым “распечатать” множество новых данных.
Конфигурирование отчетов
Выполнив всего несколько кликов в инструменте веб-аналитики, можно сконфигурировать генерацию отчетов своего механизма поиска по сайту.
1.	Войдите в инструмент и кликните на меню Settings (Настройки).
2.	Кликните на опции Configure Internal Site Search (Конфигурировать поиск по сайту) и укажите параметр запроса.
3.	Кликните на кнопке Save (Сохранить), и дело будет сделано. Нет никакой необходимости изменять дескриптор JavaScript в своем сайте.
Через несколько часов вы получите замечательные данные о внутреннем поиске по вашему сайту и сможете понять, что ищут в нем посетители!
Конфигурирование целей
Будучи преуспевающим предпринимателем, вы, безусловно, определили для своего веб-сайта цели, или микро- и макроконверсии (см. главу 5), прежде чем прибегать к тому или иному инструменту. Еще одна важная и сравнительно безболезненная задача — конфигурирование целей в используемом аналитическом инструменте.
Глава 10 а Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 367
1.	Откройте страницу Settings (Настройки) и кликните на опции Add Goals (Добавить цели).
2.	Введите Goal Name (Имя цели), выберите Type of Goal (Тип цели) и введите Goal Value (Ценность цели); вычисление экономической ценности рассматривалось в главе 5.
3.	Введите промежуточные этапы (например, если это подходит, для процесса оплаты), а затем нажмите кнопку Save (Сохранить). Можете сплясать от радости, поскольку через несколько часов вы получите необходимые данные.
Проделав простые действия по обновлению некоторых настроек, вы только что выполнили, вероятно, наиболее трудную задачу веб-аналитики: вынудили свою организацию мыслить категориями конечных результатов, обеспечиваемых веб-сайтом. В зависимости от конкретного применяемого инструмента можно без труда сконфигурировать множество настроек, которые предоставят массу дополнительных данных для принятия более обоснованных решений.
По 100-бальной шкале трудоемкость этого этапа составляет всего 10 баллов. Как и в предыдущем случае, трудоемкость очень мала, а выигрыш велик.
Ступень 3: отслеживание кампаний/привлечения трафика
Настало время вступить в игру и сосредоточить внимание на усилиях по проведению кампаний и привлечению трафика. Хотя зачастую поставщики всячески маскируют это обстоятельство, сама по себе реализация инструмента веб-аналитики не означает, что теперь можно отслеживать кампании, проводимые посредством электронной почты, филиалов, механизмов поиска, телевидения, или другие типы кампаний. Каждая кампания должна быть снабжена уникальными параметрами, которые позволяют аналитическому инструменту идентифицировать ее. (Каждый инструмент обладает собственным методом или структурой для добавления таких параметров. Инструкции по выполнению соответствующих действий можно получить у поставщика.)
Приведу пример. Я хотел бы отслеживать все усилия, предпринимаемые в социальных медиа для “раскрутки” моего сайта Market Motive (www.marketmotive.coni). Простая публикация ссылок на Market Motive в Twitter или Facebook не в состоянии помочь в решении этой задачи. Код ссылок нужно дополнить параметром отслеживания, подобно следующему:
http://www.marketmotive.сот/?utm_source=blogs&utm_
medium=occamsrazor&utm_campaign=startupprom
Все, следующее за символом вопросительного знака, является параметром кампании, который указывает инструменту веб-аналитики тип кампании, расположение ссылки и тип продвижения, предложенный в рекламном объявлении.
Отслеживание кампаний — трудоемкая задача, поскольку, в зависимости от размеров данной компании, для снабжения дескрипторами всех кампаний, проводимых в электронной почте, механизмах поиска или филиалах придется привлечь несколько человек на несколько часов. Для отслеживания метаданных, используемых для этих кампаний, можно даже создать простую базу данных. Для маркетологов
368 Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
придется создать новый процесс, чтобы запрашиваемые ими кампании правильно снабжались дескрипторами, обеспечивающими оптимальные возможности отслеживания.
Единственное исключение — Google AdWords и Google Analytics. В этом случае все действия по отслеживанию кампании оплаченного поиска сводится к простому клику.
Обратите внимание, что при снабжении кампаний дескрипторами никакие действия в инструменте веб-аналитики не выполняются. Часто люди обвиняют инструмент, если их кампании отслеживаются неправильно, но плохое отслеживание кампании никак не связано с инструментом. Снабжение кампании дескрипторами полностью зависит от вас: организации, процесса и сотрудников.
Снабжение кампаний дескрипторами потребует времени. Но выполнение этой задачи совершенно обязательно, поскольку оно обеспечивает отслеживание областей, в которые вкладываются деньги. А этими областями нужно управлять осмысленно.
По ЮО-бальной шкале трудоемкость этого этапа составляет 70 баллов. Все достаточно очевидно, но по уже упомянутым причинам отслеживание кампаний следует выполнить в качестве 3 ступени.
Ступень 4: прибыль и сверхинтеллектуальность
Если речь идет о веб-сайте электронной коммерции или генерации лидов, стандартный дескриптор JavaScript не сможет отслеживать подробные данные о заказах в веб-сайте. На странице подтверждения заказа/благодарности необходимо реализовать специализированный дескриптор.
Чтобы создать нестандартный дескриптор, вначале необходимо проконсультироваться у IT-персонала, чтобы уяснить, как работает платформа электронной коммерции, и какие типы данных она будет предоставлять. Необходимо также выяснить у “бегемотов” и специалистов по маркетингу типы глубокого отслеживания, которые им требуются. Затем нужно объединить эти два фрагмента информации и совместно со своим поставщиком средств веб-аналитики создать специализированный дескриптор JavaScript, который будет реализован в процессе оплаты данного веб-сайта.
Создание нестандартного дескриптора требует взаимодействия с множеством людей внутри компании и за ее пределами. Во время этого процесса нужно осуществлять строгий контроль качества. Для некоторых сайтов данные придется подвергнуть проверке сотрудниками своей юридической службы, дабы исключить противоречие правилам сбора и хранения данных, действующим в сайте.
Специализированная настройка дескриптора JavaScript для сбора интеллектуальных метаданных позволит значительно расширить типы углубленного анализа, выполняемого с помощью инструмента веб-аналитики. Например, издатель газеты может применять функцию пользовательских переменных инструмента аналитики для идентификации раздела сайта, который посетители просматривают во время своих посещений. Или же банк может передавать анонимные данные о посещениях существующими и перспективными клиентами. Либо могут быть переданы сведения о том, что во время посещения посетитель заполнил опросную анкету. Или,
Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 369
что посетители приняли участие, естественно, без собственного ведома, в двух- или многовариантном тестировании.
Все эти сверхинтеллектуальные данные позволяют полностью использовать возможности сегментирования, поскольку при этом используются данные, которые не собираются инструментом веб-аналитики естественным образом. Нестандартные дескрипторы позволяют собирать первичные ключи в форме опросов и тестов, которые дают возможность объединять аналитические данные с внешне хранимыми данными.
Чтобы собрать все это воедино, необходимо сотрудничать с теми, кто определяет стратегию веб-сайта, с лицами, принимающими решения на наивысшем уровне, с представителями IT-команды и, наконец, с поставщиком средств аналитики. Получение сверхинтеллектуальных данных требует множества настроек и огромных усилий.
Большинство компаний может так никогда и не столкнуться с этим уровнем сложности, и, безусловно, вовсе не обязательно заняться специализированной настройкой с первого дня решения задач аналитики. Фактически первые шесть месяцев проведения веб-аналитики можно даже не задумываться об индивидуальной настройке.
По 100-бальной шкале трудоемкость этого этапа составляет 60 баллов. Трудоемкость высока, но значителен и выигрыш.
Ступень 5: отслеживание мультимедийных элементов (Flash, виджетов, видео)
К этому моменту мы достигли огромного прогресса в деле сбора и анализа данных, и этот прогресс привел к действительно ориентированной на данные организации. Мы оптимизировали также значительную часть своего веб-сайта и все свои кампании, которые управляются с учетом анализа сложных конечных результатов.
И, наконец, мы обеспечили наиболее сложное отслеживание. Мир, в котором мы живем, все больше приобретает вид жидкостной сети — мира каналов RSS, виджетов, Flex, видео и Flash. Все эти приложения выходят за рамки статических страниц и контента, ограниченных тем или иным веб-сайтом.
Жидкостная сеть открывает фантастические возможности создания действительно впечатляющего опыта работы клиента. К сожалению, эти приложения подразумевают использование новых и совершенствующихся способов сбора данных, необходимых для принятия решений. Эти методы сбора данных подробно описаны в главе 9.
Для отслеживания этих приложений придется уделить внимание практически каждому аспекту своей пространственной среды: каждой системе, множеству людей и практически всем процессам, которые могут действовать к этому времени.
Эта ступень требует также принятия множества предварительных решений, прежде чем можно будет заняться кодом. При создании дескрипторов JavaScript вообще не приходилось задумываться. Достаточно было создать дескриптор, поместить его в нужное место, и мы получали множество структурированных данных. При отслеживании мультимедийных элементов мы собираем данные, используя чрез
370 Глава 10  Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
вычайно открытый механизм сбора данных, такой как отслеживание событий. Это означает, что нужно заранее знать вопросы, на которые требуется получить ответы, а затем преобразовать ответы в рекомендации разработчикам. После этого, чтобы гарантировать сбор данных, разработчики должны заранее реализовать рекомендации непосредственно в коде мультимедийных элементов.
По 100-бальной шкале трудоемкость этого этапа составляет 85 баллов! Теперь понимаете, почему я рекомендую выполнение этих действий в качестве последнего шага?
Успешная реализация отслеживания мультимедийных элементов позволит вплотную приблизиться к истинной нирване веб-аналитики.
Придерживаясь рекомендованного пятиступенчатого процесса развития продуманной аналитики, вы избегнете громоздкого 18-месячного процесса реализации. Вам не придется надеяться на то, что все нужные данные будут получены в один прекрасный день в будущем. Вместо того чтобы пытаться съесть весь урожай аналитических данных, вначале вы сорвете низко висящие плоды — дескрипторы JavaScript и простые настройки. Затем постепенно, небольшими шагами, вы начнете продвигаться вперед, используя данные значительно быстрее. И со временем ваша организация обретет нужную степень сложности.
В среде Интернета революции почти всегда оказываются бессмысленны. А эволюция приносит успех.
Глава 11
Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
В этой главе...
>	Контекст правит балом
>	Сравнение трендов ключевых показателей эффективности во времени
>	За пределами “горячей десятки”: что изменилось
>	Действительно важный аспект: измерение скрытых конверсий и поведения посетителей
>	Четыре методики измерения ключевых показателей эффективности, не ведущие к действиям
>	Поиск: выработка оптимальной стратегии для длинного “хвоста”
>	Поиск: измерение ценности ключевых слов из “верхней воронки”
>	Поиск: расширенный анализ платы за клик
П этой увлекательной главе рассматриваются тщательно ото-JJ бранные практические методики едва ли не для всех аспектов решения задач, стоящих перед аналитиком.
Цель проста: применение проверенных подходов во избежание “увязания ” в данных или вхождения в ступор в результате анализа.
Выработанные на основе реального опыта, эти подходы ускоряют процесс получения выводов, причем часто за счет применения простых готовых методологий. Кроме того, каждый из них позволяет решить ту или иную сложную задачу проведения маркетинговых мероприятий в Интернете.
Чтобы стать ниндзя аналитики, обязательно нужно прочесть эту главу.
372 Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Основные задачи любого аналитического инструмента — сбор, сохранение, обработка и возврат данных. Для решения этих задач доступно множество таблиц, диаграмм и экспортированных данных Excel. Такие методики, как предварительная сегментация, упрощает работу опытного ниндзя анализа, но к концу рабочего дня оказывается, что нашим аналитическим инструментам не хватает даже элементарного интеллекта.
Это одна из основных причин, по какой я не перестаю твердить о важности человеческого фактора. Соответствующее лицо с соответствующим образом мышления, способное упорно трудиться, может достать все что угодно и сделать буквально все. В этой главе описано множество методик, которые помогут такому человеку справиться с лавиной данных. Не существует никакого исчерпывающего перечня всех доступных методик, но те из них, которые освещены в этой главе, помогут определиться с тем, что следует искать.
Но прежде чем продолжить, я должен подчеркнуть следующее. Эти методики описаны здесь не потому, что они изобретательны и привлекательны. Они освещены потому, что помогают решать какую-то фундаментальную проблему сбора/ана-лиза данных или же какую-либо фундаментальную проблему осуществления маркетинга в Интернете.
Контекст правит балом
Часто цифры оказываются не столь красноречивыми, как это должно было бы быть, потому что упущен один важный ингредиент: контекст. Контекст — эта та часть данных или информации, которая позволяет сказать “Теперь понятно” или “Интересно. А что, если...” Контекст — это количественная или качественная информация, сопровождающая наши основные метрики, которая придает немного краски данным.
Ниже описаны шесть методик, которые можно применять для придания контекста своим средствам анализа эффективности, начиная с того, каким вы уже овладели. В последующих разделах этой главы я рассмотрю более глубокие аспекты некоторых из этих методик для получения дополнительных выводов на основе конкретных отчетов.
Сравнение эффективности основных метрик в течение различных периодов времени
Сравнение основных метрик — самый простой прием из описанных в книге. И меня несказанно удручает то, насколько мало людей применяют этот подход. На рис. 11.1 демонстрируется то, как мы обычно представляем данные руководству компании. Этот отчет представляет собой инструментальную панель с основными метриками, но без каких-либо выводов.
Инструментальная панель выглядит изящно, но предоставляемые ею данные ни о чем не говорят. Однако если выбрать сравнимый период времени, такой как предыдущий месяц или этот же месяц прошлого года, вы придадите данным контекст и предоставите выводы. Всего два клика кнопкой мыши позволяют получить картину, изображенную на рис. 11.2.
Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 373
Рис. 11.1. Инструментальная панель с основными веб-метриками
47,367 Visits
Previous: 55.609 (1432%)
74.907. Bounce Rats
Previous: 76.12% (1.60%)
77,116 Pageviews
Previous: B&005 (-1237%)
1.63 Pages/Visit
Previous: 138 (*237%)
00:02:02 Avg. Time on Site Previous: 0(201:56 (*525%)
64.557. % New Visits
Previous: 66.79% (-335%)
Рис. 11.2. Сравнение эффективности в течение двух периодов времени на основе основных веб-метрик
Даже беглый анализ рис. 11.2 позволит получить важные выводы. Хотя в текущем периоде времени объем трафика (Visits) снизился на 15 %, коэффициент отказов (Bounce Rate) уменьшился, а время, проводимое на сайте (Time on Site), возросло. Это означает, что мы получили более целенаправленный трафик.
Инструментальная панель, подобная показанной на рис. 11.2, порождает также закономерные вопросы. В начале месяца наблюдается увеличение количества посещений, и в мае это увеличение было значительно меньше, чем в апреле. Почему?
Глядя на значения разности, указанные в скобках на рис. 11.2, вы отвлекаетесь от таких второстепенных факторов, как голые цифры — а только они и отображены на рис. 11.1. Уже само по себе это значительное достижение!
Предоставление контекста посредством сегментации
Предоставление в диаграмме, таблице или инструментальной панели одного только ключевого показателя эффективности или метрики — настоящее преступление. Почему? Потому, что при этом вы не указываете никакого контекста. Но сегментирование данных немедленно предоставляет ценный контекст.
374	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Как правило, данные представляются так, как они отображены в левой части рис. 11.3. Эти данные бездушны и не позволяют сделать никаких выводов. Мы видим 116 503 посещения и 64 секунды, в среднем проведенные на сайте. Ну и что?
ф Number of Visitors
All vislton BH
Search Engines ITZ
fl Average Time Он Stte
\ Number of Visitors
<W AN viaiton CZ
Converted
fl Average Time On Stte
All visitors
Search Engines 1 J Product Pages I Converted
116503
51396
5288
2662
140 seconds
239 seconds
Рис. 11.3. Сегментированные данные для ключевых показателей эффективности
В правой части рисунка я добавил немного контекста, сравнив имеющие значение сегменты одних и тех же данных. Теперь нам известны некоторые интересные факты об этих 116 503 посетителях: примерно половина из них пришли из поисковых механизмов и только очень незначительная их часть (5 288) сделали то, чего мы от них ждали — взглянули на страницы товаров. Еще прискорбнее то, что только ничтожная часть посетителей осуществила конверсию.
Второй набор данных о среднем времени, проведенном на сайте (Average Time on Site) дает представление о различном распределении времени, проведенного каждым сегментом посетителей на данном сайте. Хотя 64 секунды могут казаться прискорбно малым значением для внешне привлекательного сайта, легко видеть, что кое-кто проводит на нем значительно больше времени — те, кто посещает его ради страниц товаров. Известно также, сколько времени в среднем требуется для конверсии — 239 секунд.
Мы получаем не все нужные ответы, но перед нами встают важные вопросы. Эти вопросы помогут сделать свои начальные усилия по анализу более целенаправленными. У нас возникнет вопрос, почему посетители, пришедшие из поискового механизма, в среднем проводили на сайте всего 43 секунды. Куда осуществляли вход эти посетители: по каким ключевым словам и в результате оплаченного поиска за клик или в результате естественного поиска? Что можно исправить? Оптимально ли время для конверсии, равное 239 секундам?
Потратьте пять минут на то, чтобы придать контекст своему анализу, и затраченные усилия полностью окупятся полученными выводами.
Сравнение основных метрик и сегментов с усредненными значениями сайта
Да, усредненные значения могут лгать! И вскоре я кратко рассмотрю эту проблему. Но усредненные значения могут быть и полезны, особенно при предостав
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 375
лении начального контекста, столь необходимого для получения выводов на основе множества данных о потоке кликов, полученных средствами веб-аналитики.
Предположим, вас интересует трафик естественного поиска. Достаточно несколько раз щелкнуть в своем инструменте веб-аналитики, и можно будет любоваться данными, подобными представленным на рис. 11.4. Волнистые линии дают определенное представление о трендах, но в большой массе данных не содержат в себе ни малейшего намека на то, хорошо или плохо отображаемое в диаграмме.
Рис. 11.4. Основные метрики трафика естественного поиска
На заметку! В девяносто девяти процентах случаев контекст придают к данным для того, чтобы те, кто их просматривает, могли решить “хороши" или “плохи” полученные результаты. Как видите, мотивация проста.
В некоторых инструментах, таких как Google Analytics, данные действительно отображаются в контексте, как показано на рис. 11.5.
Рис. 11.5. Основные метрики трафика естественного поиска, представленные в контексте
Теперь эти данные имеют смысл! Даже не будучи аналитиком, можно быстро ответить на следующие два вопроса, чтобы получить чрезвычайно важный вывод:
•	Насколько важен данный источник?
•	Сколь успешно он выполняет свою задачу?
Для ответа на первый вопрос можно обратить внимание, что 24,05% трафика поступает в результате естественного поиска. Это не столь очевидно при отображении только количества посещений (11 392). Наличие контекста данных позволяет быстро прийти к важному выводу: понятно, что нужно сосредоточить усилия на
376	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
оптимизации естественного поиска, поскольку это значение должно приближаться к 45 процентам.
Для получения ответа на второй вопрос об эффективности источника трафика можно сравнить метрики с усредненными значениями сайта, отображаемыми под каждой метрикой на рис. 11.5. В данном случае среднее время, проведенное на сайте, для трафика органического поиска на 5,57% выше среднего значения сайта. Замечательно! Быстрый взгляд на другие метрики показывает, что эффективность этого источника трафика высока. Единственная проблема заключается в том, что требуется привлечь больший объем этого трафика. Поэтому вложите средства в разработку разумной поисковой оптимизации!
Еще одна замечательная идея — сравнение основных метрик с усредненными значениями сайта при просмотре сегментированных обобщенных данных эффективности, как показано на рис. 11.5. Это сравнение можно выполнить также при углубленном анализе данных. На рис. 11.6 показан пример использования Excel для проведения этого же анализа, но на этот раз для выяснения того, какие входные страницы сайта недостаточно эффективны.
12	3	4	5	6
URL	Entrance!	Bounce Rate	Site Average	Delta	Indexed Performance	In English
/	458 670	13*	35%	-22%	-63%	Yes!
/iCUMltet/en^Mfidvx/AssetVfewef/we	121192	61%	35%	26%	75%	Ouch!!
/всфЫ	120 789	57%	35%	22%	61%	Ouch!!
/•n/brjX	41054	66%	35*	31*	88%	Ouch!!
Was/Job	29 082	36%	35*	1*	4%	Ouch!!
P-kk=wluntew&_ki=0b5e299c-e2e54l	12.063	56%	35%	21%	60%	Ouch!!
ffideafot/M/Hone/defa*	10,403	34%	35%	-1%	-3%	Yes!
Adftdeatnt/an/SitelndeDi/AaaetVMwer/ee	10.275	37%	35%	1%	4%	Ouch!!
flftdeaiiet/en/'Sitelndex/AssetVjewafMe	9855	66%	35*	31*	87%	Ouch!!
Wae/Fmd	9 759	21%	35*	-14*	-39%	Yes!
Рис. 11.6. Сравнение коэффициента отказов (Bounce Rate) отдельной страницы с усредненным значением коэффициента отказов сайта
Столбцы 1 и 2 получены из инструмента веб-аналитики. Столбец 3 предоставлен инструментальной панелью сайта, а столбец 4 содержит вычисленную вручную разность для отдельных страниц — т.е. значение 2 столбца минус значение 3 столбца (аналогичные вычисления можно выполнить для ключевых слов, ссылающихся сайтов, кампаний и т.д.). И, наконец, столбец 5 отображает вычисленное вручную значение индексированной эффективности.
Обратите внимание, что в данном случае отрицательное число свидетельствует о положительной тенденции, т.к. если коэффициент отказов ниже среднего для сайта — это прекрасно. Если хотите избежать пояснения этого нюанса лицам, принимающим решения, просто представьте им значения индексированной эффективности, отображенные в столбце 6 (или замените столбец 5 столбцом 6).
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 377
Сравнение основных метрик с усредненными значениями — простой, но поразительно эффективный подход, поскольку он позволяет абстрагироваться от просто чисел и определений метрик. При этом можно сосредоточиться на действиях, соответствующих положительным и отрицательным конечным результатам.
Присоединение к движению PALM (People Against Lonely Metric — люди против одиночных метрик)
Вы нуждаетесь в ком-то. Я нуждаюсь в ком-то. Все в ком-то нуждаются. Это же относится и к метрикам.
Когда важная метрика представляется сама по себе, я называю ее одиночной метрикой. Важная метрика должна сопровождаться связанными с ней метриками. Это позволит выяснить эффективность одной метрики и получить ведущий к действиям контекст из другой.
Инструментальная панель может содержать таблицу, которая отображает 10 наиболее важных ссылающихся веб-сайтов, упорядоченных по количеству посещений. Но сами по себе посещения не позволяют получить выводы по анализу. Рядом с количеством посещений следует добавить метрику из числа наиболее важных, такую как “Процент новых посетителей”, и вы сможете сосредоточить внимание на сайтах, которые выполняют чрезвычайно важную работу по привлечению новых посетителей (что является основной целью). Они могут входить или не входить в число сайтов с наибольшим количеством посещений, и теперь это известно. Эту информацию можно использовать для выбора более эффективного действия.
На рис. 11.7 демонстрируется применение методики наиболее важных метрик для оценки общей эффективности трафика, поступающего с ссылающихся сайтов.
Рис. 11.7. Применение PALM-подхода: использование конверсий для придания контекста количеству посещений (Visits)
Если просто глянуть на более толстую линию — Visits (Количество посещений) — можно расстроиться по поводу того, что количество посещений из партнерских веб-сайтов уменьшается. Но в контексте наиболее важной метрики (более тонкая линия) станет ясно, что в действительности за рассматриваемый период времени коэффициенты конверсии возросли. Вместо того чтобы подвергаться критике за плохое выполнение своей работы, вы заслужите премию за отсечение сайтов, которые работали неоптимальным образом, и сосредоточение на тех, которые направили качественный трафик. Примите мои поздравления!
378	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Совет. Когда это только возможно, старайтесь выбирать метрику Outcome (Конечный результат) в качестве одной из наиболее важных — вам потребуется что-то, позволяющее оценить успешность своего сайта.
Использование отраслевых сравнительных тестов и конкурентных данных
Отраслевые сравнительные тесты и конкурентные данные — отличные средства придания контекста данным эффективности. Если значение метрики показателя отказов для товарной тележки равно 82% или значение метрики времени, проведенного на сайте, составляет 42 минуты, требуется знать, являются ли эти значения оптимальными, или же нужно мобилизовать все силы для срочного исправления положения. В подобной ситуации следует использовать внешний контекст, прибегнув к отраслевым сравнительным тестам и конкурентным данным.
Теперь в своем инструменте веб-аналитики можно найти отраслевые сравнительные для различных веб-метрик. Взгляните на Google Analytics, представленный на рис. 11.8, где результаты сравнения показаны на средней диаграмме. Как видите, сайт работает эффективнее других сайтов данной отрасли, обеспечивая больший объем трафика (+29,69 %) и более низкие коэффициенты отказов (—10,21%).
В верхней части рисунка отображены результаты сравнительных тестов, доступные в index.fireclick.com. Можно получить данные сравнительных тестов для семи метрик шести различных вертикальных сегментов отрасли. В нижней части рисунка отображено изменение эффективности веб-сайтов Intimate Apparel от месяца к месяцу и по сравнению с соответствующим месяцем предыдущего года по данным Coremetrics. Все эти доступные бесплатно сравнительные тесты помогают лучше оценить эффективность сайтов.
Cart Abandonment Rata
index fireclick.com
Benchmarking
MwAMw	Шуами
375,1W Visit»
4Z22% Bounce Rate бшсмкп 47АЛ |. 1А21Ч)
intimate Apparal
Average T>w on Me (h aeconda)1 Лмагада МеслеУОгбег*
Average Order Value 4 »йсуру-^ Cart C on varaien Rate*
Fab-M
Mar-tt
11.77
441.37
4.02
MB 82 41 31%
11 43
401,00
4.03
•87.00
4160%
% Change (mfra)
1.38%
2.16%
0.20%
057% 070%
% Change W
11.04
467 38
4 10 •6719
43.20%
3.48%
350%
-1.71%
028%
3 70%
Whf-M
Рис. 11.8. Данные отраслевых сравнительных тестов, полученные из Google Analytics, Fireclick и Coremetrics
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 379
Рассмотрим другой случай. Предположим, я работаю в компании Dell и замечаю, что по данным Omniture объем трафика к моему сайту снизился. Но спад меня не беспокоит — затраты на приобретение всех видов техники упали. Можно продолжать гордиться своими успехами.
Но если не полениться, можно было бы потратить несколько минут на получение контекста эффективности моего сайта, проиндексировав его в сравнении с основными конкурентами. На рис. 11.9 показана эффективность моего сайта dell.com по сравнению с основным конкурентом hp.com. Кроме того, ходили слухи о возрождении престижа Acer, поэтому не мешает выяснить, как идут дела у сайта этой компании.
Рис. 11.9. Индексация эффективности посредством использования конкурентных данных
Суть заключается в том, что не следует слишком успокаиваться. Мой веб-сайт побеждает hp.com в соревновании за посетителей, но со средины 2008 г. я постоянно теряю посетителей с каждым проходящим месяцем. Причем виновна в этом уже забытая компания Acer: ее эффективность возросла! Если эта тенденция сохранится, за несколько месяцев Acer сможет догнать Dell по эффективности.
Получение этих чрезвычайно важных выводов по анализу было бы невозможно на основании одних лишь данных моего веб-сайта, предоставленных Omniture.
Приобщение к "наследственной” информации
Если и существует радикальный подход к получению контекста данных веб-аналитики, то это приобщение к “наследственной” информации. Речь идет об информации об инициативах, маркетинговых программах, обновлениях веб-сайта, изменениях, реорганизации управления, аварийных отключениях сервера, изменениях ценовой политики, прямом маркетинге и т.п. — обо всем, что влияет на работу вебсайта.
Часто аналитики не имеют ни малейшего представления о том, какие действия в веб-сайте предпринимают сотрудники других подразделений компании, или о том, какие новые стратегии привлечения клиентов апробируются. Поэтому аналитики просматривают значения, метрики и тренды и пытаются угадать их значение подобно предсказателям по картам Таро.
380 Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Веб-сайт содержит множество изменяющихся компонентов и множество людей причастно к святому делу создания чего-то действительно ценного для клиентов. Лучший способ получения контекста для отображаемых значений — поиск всех игроков и сохранение причастности к процессам компании. Нужно быть в курсе того, когда маркетологи осуществляют рассылку по электронной почте, когда IT-отдел выполняет многовариантный тест, когда службе поддержки приходится иметь дело с поврежденной товарной тележкой или когда проектная команда принимает новую модель мультимедийных средств.
Оторвитесь от своего рабочего стола и поговорите с людьми, пригласите маркетологов на совместный обед и создайте замкнутые информационные цепи со своим участием. Часто для включения тренда в контекст достаточно знать обо всем происходящем в компании. Постарайтесь быть в курсе этого!
Сравнение трендов ключевых показателей
ЭФФЕКТИВНОСТИ ВО ВРЕМЕНИ
Первая рекомендация, приведенная в предыдущем разделе, заключалась в сравнении эффективности в течение двух различных периодов времени. Сравнение трендов во времени — прекрасный способ получения наиболее очевидных выводов и выяснения областей, требующих наиболее пристального внимания. Теперь мы рассмотрим этот вопрос подробнее и выясним, как можно избежать часто встречающихся ловушек при применении этой методики.
На рис. 11.10 приведена типичная диаграмма сравнения эффективности в течение двух лет по месяцам.
Рис. 11.10. Сравнение эффективности в течение двух лет
Глава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 381
По завершении начальных восторгов мы сталкиваемся с проблемой более точного сравнения временных периодов. При этом нужно учитывать два важных фактора.
•	Постоянно развивающиеся стратегии добавляют в тренд ключевого индикатора эффективности новые переменные (такие как выпуски новой продукции или новые маркетинговые компании).
•	Радикальные изменения, происходящие в самом Интернете, делают данные малоценными (если аудитория, для которой важна ваша продукция, за последний год увеличилась на 500 процентов, то стоит ли сравнивать данные за этот год?).
Оба эти фактора приводят к диаграмме, подобной приведенной на рис. 11.10, которую ниндзя анализа никогда не представит коллегам или руководству. Нужно провести более глубокое исследование трендов и эффективности.
Продажи вашей продукции в США возрастают в каждый День благодарения. Но если выручка в последний День благодарения составила 15 млн. долларов, а выручка во время предыдущего празднования — 10 млн., хорош ли этот показатель? Точнее говоря, достаточно ли он хорош?
Чтобы ответить на эти вопросы, нужно собрать “наследственную” информацию, найти тех, кто проводит маркетинговые кампании и вносит изменения в веб-сайт, расспросить их о принимаемых ими решениях, которые могут влиять на тренды данных.
В число вопросов, которые нужно будет задать, входят следующие. Чем отличается текущий год от предыдущего (или текущий месяц от предыдущего)? Существуют ли дублированные группы? Осуществляется ли бесплатная доставка в этом году? Какие средства ежегодно затрачиваются на AdWords или филиалы? Были ли прекращены какие-либо усилия по оптимизации? Какова общая продолжительность отключения сайта за последние 18 месяцев? И другие подобные вопросы.
Представление "наследственной" информации
Цель представления данных — стимулирования получения представления об эффективности, которое трансформируется в действия. Поэтому следует вдумчиво аннотировать данные, поясняя тренды, как показано на рис. 11.11.
При представлении этой диаграммы направление обсуждения изменится с умозрительных рассуждений на претворение в жизнь. Когда в ходе обсуждения основными темами станут выводы по анализу и предлагаемые действия, диаграмма отойдет на задний план.
Ниндзя анализа склонны полагать, что наша работа заключается в упрощении представления значений. Поэтому мы замыкаемся в своем кабинете и редко вступаем во взаимодействие с другими подразделениями организации. Но если вы не оторветесь от своего рабочего стола для общения с другими ведущими сотрудниками, вам не удастся изменить методы работы организации.
382	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Рис. 11.11. “Наследственная" информация и аналитические замечания, вставленные в диаграмму сравнения тренда
Сегментация ради собственного блага!
Обобщенные тренды могут маскировать выводы по анализу и, следовательно, искажать данные. Если хотите сравнить “чистые” тренды, лучше всего сравнивать сопоставимые сегменты данных. Например, вместе того, чтобы просматривать обобщенные данные, можно было бы взглянуть на тренды естественного трафика или только тренды эффективности кампаний рассылки по электронной почте.
Преимущество сравнения сегментированных трендов заключается в том, что вместо гадания, какие из 1800 переменных оказывают влияние, можно определить, а затем исследовать только несколько важных переменных. Это радикально ускорит понимание причин и эффектов тех или иных событий. Например, на рис. 11.12 представлено сравнение трендов для того же временного периода, что и на рис. 11.11, но только для мероприятий по маркетингу филиалов.
Сегментированные данные чрезвычайно целенаправленны. Теперь можно значительно глубже исследовать тренды и оценить эффективность год за годом. Можно определить предпринятые вашей компанией действия и их влияние на прибыль, время, проводимое посетителями на сайте, и т.д.
Тренды порождают также вопросы, касающиеся не только мероприятий по маркетингу филиалов, но и компании в целом. Почему пик, наблюдаемый в феврале на рис. 11.11, отсутствует на рис. 11.12? В апреле эффективность филиала возросла, хотя эффективность сайта в целом снизилась. Почему? Сегментирование должно порождать именно такие вопросы.
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 383
Рис. 11.12. Сравнение эффективности маркетинга филиалов в течение двух лет
Тренды трафика трудны для сравнения вследствие того, что слишком много переменных влияет на конечный результат, даже после сегментирования данных и использования “наследственной” информации. Но один из моих любимых трендов — прямой трафик (Direct Traffic), как показано на рис. 11.13. Прямой трафик меньше подвержен влиянию других факторов и, следовательно, служит прекрасным барометром общего “здоровья” сайта. Сам по себе тренд прямого трафика может подсказать, куда не следует вкладывать деньги для привлечения посетителей на свой сайт.
Глядя на диаграмму прямого трафика, можно определить, преуспеваете ли вы в привлечении свободного трафика. На ней видно, помнят ли посетители о вашем сайте, или только однажды показываются в нем. Становится понятно, достаточно ли в сайте увлекательного контента, чтобы побудить пользователей возвращаться в него снова и снова в каждом месяце. Из диаграммы видно также, привлекаете ли вы новых клиентов, или только сохраняете тех, кто стал клиентом в прошлом.
Лично мне этот сегмент или тренд представляется достаточно однозначным. Для ваших веб-сайтов больше подойдут другие сегменты. Поэтому вникайте, исследуйте, определяйтесь.
Рис. 11.13. Фокусирование на долговременном тренде “чистого” прямого трафика
384 Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
За пределами "горячей десятки": что изменилось
При первом обращении к любому инструменту веб-аналитики весь его интерфейс будет заполнен отчетами, которые отображают различные “горячие десятки” — от ключевых слов до загружаемых компонентов типа “бизнес для бизнеса” (В2В). Однако недооцениваемая проблема отображения “горячих десяток” состоит в том, что они редко изменяются в большинстве веб-сайтов. Вероятно, единственное исключение из этого правила — веб-сайты новостей.
На рис. 11.14 показан отчет о наиболее популярных ключевых словах поиска за два месяца. Наиболее популярные ключевые слова во многом совпадают для обоих месяцев. Да, имеют место небольшие изменения в позиции, но сам их набор остается неизменным, и большинство слов порождает тот же объем трафика.
Month 1
Month 2
gj Top Search Keywords fpwr dmrrtonl
gj Top Search Keywords lo.ti
swinish ksushik
survey questions svinssh
Occam’s razor
4q
working at google
web analytics tools analytics
customer survey questions kaushik
Ocher
Лоо»
Могу rowy
997
640
554
458
353
202
159
152
142
137
19841
45678
avinaah kaushik survey questions vinash
Occam's razor
4q
working at google customer survey questions working for google web analytics tools analytics Other
Лоле
Mont rws
1.7*	997
1.0*	548
0.9*	523
0.7%	423
0.6%	367
0.3%	199
0.3%	168
0.2%	144
0.2%	143
0.2%	137
26.0% 15011
67.6% 38966
Рис. 11.14. Отчет о наиболее популярных ключевых словах поиска для двух последовательных месяцев
Как можно было бы использовать эти данные? Можно было бы сосредоточить внимание на незначительных изменениях, например, чтобы понять, почему количество посещений по ключевым словам survey questions (вопросы анкетирования) снизилось с 640 до 548, но польза от этого была бы мизерной.
Однако если просуммировать трафик, порожденный всеми ключевыми словами (10 наиболее популярными и всеми остальными), можно заметить, что в первом месяце ключевые слова вызвали 23 635 посещений, а во втором — 18 660. Уменьшение количества посещений составило почти пять тысяч! Если бы сосредоточили внимание только на “горячей десятке”, то анализировали бы неполные данные — данные, отражающие снижение числа посещений всего на 145. Такой подход трудно признать логичным.
Большинство веб-сайтов являются стабильными предприятиями с сезонными подъемами и спадами. На поверхности мотуг происходить небольшие изменения, но более существенные изменения происходят в глубине. Эти изменения трудно выявить.
Одна из проблем состоит в том, что невозможно одним взглядом охватить 19 673 строк данных, а именно так отображались бы 23 635 посещений, вызванных клю
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 385
чевыми словами. Кроме того, поскольку отчет о “горячей десятке” мало подвержен изменениям, наши маркетологи и “бегемоты” помечают эти отчеты для автоматического удаления. Их обоснование этого следующее: если данные изменяются мало, зачем мне их просматривать? Это прекрасный вопрос.
Именно поэтому я являюсь ярым приверженцем отчета “Что изменилось”. ClickTracks был первым инструментом, предложившим этот отчет, и он прост в использовании. Достаточно выбрать любые два периода времени, и ClickTracks просмотрит все данные вашего веб-сайта, применит интеллектуальные математические алгоритмы и представит отчет, который наряду со значениями всех данных отображает наиболее значительные изменения. На рис. 11.15 показан отчет What’s Changed (“Что изменилось”) для двух месяцев, приведенных на рис. 11.14.
Search Keywords
Rising О Was Now
4q	76	347
avinash kaushik	952	1315
4q survey	17	65
time is relevant	9	49
google work environment	4	37
average time on site	1	29
web analytics metrics	17	57
kpi	117	139
pay per click roi goals and values	0	20
definisi dokumen	3	22
MfirsLieaa
Falling Ф Was Now analytics	447	269
xem gia vang sjc hogmanay	36	0
google analytics lessons	18	0
pagmimina	22	2
www.google.com	19	1
http://tampaseo.wordpress.oom	16	0
google	114	61
data driven culture	21	3
working for google	236	156
avinash wordpress plugins	12	0
Mora rows1
Рис. 11.15. Отчет об изменениях ключевых слов поиска — ClickTracks
Из этого отчета немедленно становится ясно, какие ключевые слова требуют внимания, поскольку в текущем временном периоде объем создаваемого ими трафика значительно возрос. В правой части отображены ключевые слова, объем трафика которых стремительно падает.
Вместо того чтобы упорядочивать 19 673 строк данных, внимание можно уделить только строкам важных данных. На рис. 11.15 в категории Rising (Подъем) присутствуют некоторые из совершенно новых терминов, оправдывающие мою напряженную работу по поисковой оптимизации (search engine optimization — SEO). И напротив, категория Falling (Спад) содержит ряд ключевых слов, которые успешно работали в течение достаточно продолжительного времени. Теперь нужно выяснить, почему создаваемый ими трафик падает, и устранить “утечки”.
Отчет “Что нового” (What’s Changed) можно использовать для нахождения контента или продукции, которые становятся более или менее популярными, и выяснить, какие проблемы наиболее часто возникают в веб-сайте технической поддержки, либо какие кампании в социальных сетях действительно способствуют развитию вашего Facebook-образного веб-сайта.
Замена стандартных отчетов или элементов инструментальной панели типа “горячих десяток” таблицей типа “Что изменилось” будет гарантировать, что ваши маркетологи и “бегемоты” никогда больше не станут удалять ваши сообщения электронной почты или дремать во время презентаций, поскольку представляемые
386	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
вами данные будут постоянно изменяться. Кроме того, это будет больше стимулировать действия.
Другие аналитические инструменты содержат средства, которые позволяют создавать отчет типа “Что изменилось”. Xili содержит отчеты Most Significant Rises (Наиболее значительные подъемы) и Most Significant Falls (Наиболее значительные спады). Для представления данных эти отчеты используют простую процентную форму. Хотя процентные данные не могут сравниться с алгоритмической интеллектуальностью отчетов ClickTracks, все же они представляют более ценную информацию, чем отчет типа “горячей десятки”.
В Google Analytics можно использовать подключаемый модуль для Firefox под названием Enhanced Google Analytics, созданный компанией Juice Analytics (он доступен по адресу http://sn.im/juicega). Достаточно в отчете о ключевых словах кликнуть на кнопке “Who sent me unusual traffic?” (Кто присылает необычный трафик?), чтобы получить два дополнительных отчета: ключевые слова, трафик которых за последние семь дней увеличился на 50%, и ключевые слова, трафик которых за этот же период снизился на 50%. В отчете Referring Sites (Ссылающиеся сайты) можно кликнуть на этой же кнопке, чтобы получить три дополнительных отчета: ссылающиеся сайты, трафик которых за последние три дня возрос на 50%, сайты, трафик которых снизился на 50%, и новые ссылающиеся сайты, появившиеся за последние три дня. Пример отчета приведен на рис. 11.16.
В первых двух отчетах используется незначительная вариация метода представления простых процентных значений. Третий отчет, показанный в нижней части рис. 11.16 — один из моих любимых, поскольку он отображает ценные данные, которые иначе были бы недоступны.
Referring sites sent 15,694 visits via 1,400 sources
Referring Sties With 804 Higher Traffic Over the Last 3 Days:
Source
Ava The on St?
Veto
Bounce
128
1.88
00:02 38
78 56%
6718%
2. btogpercapOonacofn
00.00 53
6750%
68 25%
128
3. mertezm.jp
1.30
00-0044
87 30%
^wej Referring Sites With 504 Lower Traffic Over the Last 3 Days:
[9 kartoo.com
100
00:00 00
000%
10000%
^martoDtogeDcpertnenta com
1 78
000227
77 78%
55 56%
[ff eMenfiinaMica.com
233
000259
66.67%
33 33%
Рис. 11.16. Отчет “Что изменилось" ссылающихся сайтов — Google Analytics
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 387
Знание того, какие сайты являются новыми в смысле присылки трафика — замечательная возможность. Это позволяет исследовать, почему они внезапно начали присылать трафик. Если они важны для данного предприятия, вероятно, целесообразно наладить с ними партнерские отношения или даже подумать о рекламных возможностях.
Действительно важный аспект: измерение
СКРЫТЫХ КОНВЕРСИЙ И ПОВЕДЕНИЯ ПОСЕТИТЕЛЕЙ
Все мы чрезвычайно озабочены привлечением посетителей в Интернете. Это видно из того, как мы оцениваем свои кампании: мы выясняем количество сгенерированных посещений, а затем число конвертированных посетителей. Эта же озабоченность характерна и для некоммерческих веб-сайтов, в которых мерой успеха служит только открытие учетных записей посетителями.
Зачем нужно беспокоиться о случайном посетителе, который открывает учетную запись или размещает первый заказ? Почему бы ни оценить успех — истинный и долговременный — на основе скрытого поведения посетителя, или поведения после первого приобретения или регистрации членства в сайте?
При оценке успеха только при проведении кампании или только для первого действия, выполняемого посетителем, мы получаем лишь частичное представление о влиянии на наш сайт. Великие ниндзя анализа должны также сосредоточивать свое внимание на поведении посетителя после этой точки контакта или конверсии.
Скрытое поведение посетителя
Разрешите мне пояснить концепцию скрытого поведения посетителя на примере, не связанном с электронной коммерцией. Предположим, что Facebook борется за мировое первенство. Для достижения этой цели сайт разворачивает всемирную кампанию с многомиллионным бюджетом. Команда аналитиков измеряет успех кампании числом новых открытых учетных записей. При этом ход рассуждений следующий: больше членов = больше значение = выше рейтинг компании = выше венчурный капитал компании!
Проведенная кампания приносит 500 000 новых членов. Свидетельствует ли это об успехе Facebook? По-моему, нет. По сравнению с ценностью в области связей с общественностью, количество членов является менее важной мерой успеха. Это обусловлено тем, что поведение членов после их присоединения повышает ценность сайта.
Если Facebook заполучила 250 миллионов членов и 249 миллионов из них никогда больше не входили в сайт после открытия учетной записи, это число членов совершенно ничего не стоит. Но если 200 миллионов входят в сайт ежедневно, привлекают друзей и обновляют свой статус, это поведение действительно ценно.
Отсюда радикальная идея: почему бы не выждать 30 дней после завершения кампании и лишь затем измерить поведение посетителей? Метрики, подобные Visitor Loyalty (лояльность посетителя) и Visitor Recency (Новизна посетителя), измеряют именно такие параметры (более подробно эти метрики рассматривались в главе 5).
388 Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Пример выполняемого при этом анализа приведен на рис. 11.17. Мы анализируем интервал (в днях) между посещениями посетителей, привлеченных в ходе кампании, через 30 дней после ее завершения (или после первоначальной регистрации посетителя).
Export* 12 Etna* 88 AddtoDsehbosrt Advanced Segment» Coo»Love»y₽wf* *
Post 30 days results В Campaign
Most people last visited: 0 days ago Ad, UM VW	VWa	Percentage of !
Odeyengo	tttM	ЯШШЯвЯШШШШШШЯШЯШЯпм*
iwyoego	сам
2d>y«ogo	3X00	1ZM%
збоуощо	aw
Рис. 11.17. Сегментный анализ новизны посетителей после завершения кампании
Теперь мы располагаем всем необходимым для сравнения затрат на кампании с помощью более совершенной меры успеха. Рассмотрим результаты двух кампаний.
Кампания 1. 100 000 регистраций. Полная новизна: 10 процентов (т.е. спустя месяц после завершения кампании 10 000 из этих посетителей выполнили посещение в течение последних 23 часов 31-го дня).
Кампания 2. 50 000 регистраций. Полная новизна: 50 процентов (т.е. спустя месяц после завершения кампании 25 000 из этих посетителей выполнили посещение в течение последних 23 часов 31-го дня).
Какая из этих кампаний более эффективна? При использовании более быстрого метода измерения эффективнее выглядела бы кампания 1. Но в случае применения рекомендованного метода оценки после завершения кампании, при котором поведение посетителя оценивается с учетом новизны, таковой представляется кампания 2. Использование скрытого поведения посетителя позволяет сосредоточить внимание на нюансах, важных для данного предприятия, что служит залогом долговременного успеха.
Подход можно еще больше усовершенствовать, сочетая показатели новизны и лояльности. Это позволит точно выяснить, сколько раз посетители, привлеченные кампаниями 1 и 2, посетили ваш веб-сайт, что является еще одной прекрасной мерой оценки успеха после завершения кампании.
Рассмотрим еще один пример. Множество реально проводимых кампаний направлены на простое продвижение торговой марки посредством отображения рекламных объявлений. Измерение успеха этих рекламных объявлений либо полностью отсутствует, либо сводится к подсчету количества посещений сайта. Но даже если от кампаний требуется лишь создание хорошего впечатления у посетителей, нужно измерить и другие показатели. Предположим, посетители пришли на сайт и не покинули его — следовательно, нужно измерить показатель отказов.
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 389
Но в данной главе речь идет о более глубоком анализе. Если кампания по продвижению торговой марки была чрезвычайно успешной, эти посетители будут возвращаться на сайт снова и снова. Следовательно, у них будет высокий коэффициент лояльности.
Рассмотрим две кампании по продвижению торговой марки: кампанию 1 на вебсайте New York Times и кампанию 2 на веб-сайте Fox News. Результаты измерения скрытого поведения посетителя посредством метрики Visitor Loyalty (Лояльность посетителей) показаны на рис. 11.18.
Visitor Loyalty
Glorious Campaign # 1
Visitor Loyalty
Glorious Campaign # 2
1 time*
2 tone*
3 times
Sttne*
6 tones
 13.47%
IM 7.71%
 <83%
 361%
|26S%
Most people visited: 1 times
Number of Vais
Most people visited: 1 times
Number of Vai*
1 tkne*	MBHMMMHH
2 tones 3 tones	IM 7 484  3.21%
4 tame*	|l.77%
Stones	|1 31%
6 tones	10.68%
Рис. 11.16. Анализ поведения посетителей после завершения кампании посредством метрики Visitor Loyalty
Как видим, кампания по продвижению торговой марки в New York Times привлекла более ценных посетителей, поскольку только 47% из них посетили веб-сайт лишь один раз, в то время как 78% посетителей, привлеченных рекламными объявлениями в Fox News, больше не возвращались на сайт. Теперь ясно, куда следует вкладывать ограниченные средства, выделенные на рекламные кампании, чтобы добиться максимального эффекта.
Скрытые конверсии
Измерение скрытых конверсий в веб-сайте электронной коммерции еще проще. Для этого достаточно измерить начальную эффективность по коэффициентам конверсии, а затем выждать 90 дней (или иной подходящий период времени) и проанализировать то, какие кампании стимулировали больше повторных приобретений. Эти кампании должны считаться более эффективными, даже если вызванные ими начальные конверсии были несколько ниже.
Несмотря на все ее достоинства, методика измерения скрытых конверсий редко применяется на практике. Это обусловлено следующими основными причинами.
•	Корпоративный мир (в частности, в Северной Америке) слишком нацелен на достижение быстрого успеха.
•	Обычно лица, принимающие решения, весьма нетерпеливы. Они требуют представления данных в реальном времени, даже если это влечет за собой измерение совершенно неподходящих показателей.
•	Выполнение этого типа отложенного анализа затруднено во многих инструментах веб-аналитики.
390 Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Короче говоря, любой составитель отчетов может измерить немедленные конверсии. И только настоящий ниндзя анализа применит анализ скрытых конверсий и поведения посетителей, чтобы способствовать принятию продуманных и экономящих денежные средства решений.
Четыре методики измерения ключевых показателей
ЭФФЕКТИВНОСТИ, НЕ ВЕДУЩИЕ К ДЕЙСТВИЯМ
Всегда трудно ставить под сомнение принципы, которые широкие массы считают неприкосновенными. Однако в настоящее время аналитика в значительной мере утратила кредит доверия, поскольку мы заполняем свои инструментальные панели и отчеты метриками, которые активно действуют против нас!
Речь идет о метриках усредненных и процентных значений, коэффициентах и комплексных метриках. Каждая из них часто встречается в наших отчетах, но их обычное применение часто скрывает выводы, а не помогает определять действия. Термин нормальное очень важен. Каждая из этих методик не плоха сама по себе, но способ их применения далек от оптимального.
В этом разделе я рассмотрю каждую методику, поясню, почему они не работают, и предложу конкретное решение. По мере ознакомления с этим разделом вы экспоненциально повысите свою способность получения действенных представлений на основе данных веб-аналитики.
Усредненные значения
В мире веб-аналитики не удастся сделать и двух шагов, чтобы не наткнуться на усредненные значения — среднее время на сайте, средний коэффициент конверсий и прочие усредненные показатели. Тяга к усредненным значениям объясняется тем, что мы стремимся немедленно получить единственный репрезентативный показатель, характеризующий общую эффективность.
Но при рассмотрении сводных данных ни один посетитель сайта не является средним посетителем и никакое поведение не является усредненным. При изучении обобщенных данных и вычислении усредненных значений мы тем самым утверждаем, что средние люди и усредненное поведение существуют. Но если никакого среднего посетителя и усредненного поведения не существует, как можно надеяться на получение реальных представлений?
Рассмотрим следующий пример: среднее время на сайте составляет 54 секунды. О чем говорит это число? Ни о чем. Усреднения обладают поразительной способностью по предоставлению средних данных. Они обладают огромным потенциалом искажения ситуации и мешают принятию решений. Но чтобы сделать данные действенными, можно применить другие методики при работе с усредненными значениями.
Сегментирование усредненных данных
Сегментация — эффективная стратегия извлечения реальных представлений из усредненных значений. Нужно определить наиболее важные для данного предприятия сегменты и включить их в отчет вместе с общими усредненными значениями, как показано на рис. 11.19.
Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 391
(-----------------------
Average ТЪм On Site
ф^ Average Time On Site
Ait visitor*	51 second*
Social Madia	30 seconds
Search Engines 1............1	34 seconds
NOTi Scorch ... [ .  	I 70 seconds
Twitter	62 seconds
Рис. 11.19. Применение сегментации при использовании усредненных значений
Теперь можно больше не полагаться на абстрактные 54 секунды. Так, посетители, не выполняющие поиск, проводят на сайте 70 секунд, посетители, привлеченные социальными средствами информации, проводят здесь минимум времени, а посетители, направленные поисковыми механизмами, проводят на сайте не на много больше времени.
Разбиение среднего времени на сайте (54 секунды) на соответствующие сегменты предоставляет тем, кто принимает решения, нужный контекст. Сегментированные усредненные данные позволяют ставить важные вопросы и определять направления концентрации усилий.
Использование распределений
Если общие усредненные данные бесполезны, то распределения оказываются “на коне”. Распределения — прекрасный способ препарирования усредненных показателей и отображения значений значительно более удобным для анализа образом, как показано на рис. 11.20.
3.30 Average Pageviews
Length of Visit
Most visits lasted: 0-10 seconds
00:03:25 Avg. Time on S
0-10 seconds
11-30 seconds
31-60 seconds
61-180 seconds
181-600 seconds
601-1,800 seconds
Vsiiwth this duration
Most visits lasted: 601-1,800 seconds
0-10 seconds
11-30 seconds
31-60 seconds
61-180 seconds
181-600 seconds
601-1.800 seconds
1,801* seconds
Dwitaiofvst
Рис. 11.20. Использование распределений в качестве альтернативы усредненным значениям
392 Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Насколько это круто? Вы знаете, что 54,41% посетителей задерживаются на сайте менее чем на 10 секунд, и видите также, что многие посетители действительно принимают живое участие и остаются на сайте более 60 секунд. Можно сегментировать этих посетителей и выяснить, откуда они приходят, потребляемый ими контент и рекламные капании, которые их привлекли.
Но зачем останавливаться на этом? Почему бы не исследовать распределение времени, необходимого для выполнения основных задач в вашем сайте. Отчет в нижней части рис. 11.20 показывает распределение посещений тех посетителей, которые осуществили конверсию. Большинству людей для выполнения конверсии требуется более 10 минут! Фактически для 20% посетителей для этого требуют более получаса.
При применении распределения ранее совершенно бесполезное значение среднего времени на сайте, равное 3 минутам и 25 секундам, позволяет получить выводы по анализу, ведущие к действиям.
Процентные значения
В мире веб-аналитики ничто не может сравниться по вездесущности с процентными значениями. Но сами по себе эти значения редко отвечают на вопрос “Ну, и что с этого?” или “Что дальше?”, поскольку процентные значения маскируют важные нюансы, делая чрезмерно большой или чрезмерно малый упор на возможности. Как обычно, при анализе процентных значений требуется контекст. Рассмотрим пример.
•	Коэффициент конверсии, обеспечиваемый кампаниями Microsoft AdCenter: 15 процентов
•	Коэффициент конверсии, обеспечиваемый кампаниями Yahoo! Search: 3 процента
В какие кампании следует вкладывать средства? Ответ может казаться очевидным: в кампании Microsoft. Но что, если в действительности данные выглядят так, как показано ниже?
•	Microsoft: Коэффициент конверсии: 15 процентов; количество посещений: 201
•	Yahoo!: Коэффициент конверсии: 3 процента; количество посещений: 37925
Что сулит лучшие возможности? В данном случае Yahoo! Просто Microsoft не располагает достаточной базой активных посетителей. Обеспечиваемый ею коэффициент конверсии вполне мог бы составлять и 30 процентов, но все равно основное внимание следовало бы уделить возможностям, предлагаемым Yahoo! (естественно, не пренебрегая всем, что можно получить от Microsoft).
Рассмотрим еще один пример. На рис. 11.21 показаны три попытки определения необходимых действий с помощью стандартного отчета веб-аналитики.
Первый (верхний) отчет порождает естественное желание сказать: “Нужно найти ключевые слова, генерирующие наибольший процент отказов, и исправить их”. Поэтому мы щелкаем на заголовке этого столбца и выполняем его сортировку от больших значений к меньшим. Все значения показателей отказов равны 100%.
Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 393
Однако имеется одна маленькая проблема: каждое ключевое слово вызвало только одно посещение. Эти ключевые слова не стоят внимания, поскольку любые действия с ними окажут очень незначительное влияние на состояние дел.
Поэтому, надеясь найти ключевые слова с низким показателем отказов, мы снова щелкаем на заголовке столбца, чтобы изменить порядок сортировки на обратный. Этот отчет приведен в нижней части рис. 11.21. Видите, в чем проблема? Для каждого ключевого слова снова отображается только одно посещение.
	Keyword S	Visit* ф			Pagea/Vei	Avg. Тале on Ste	%NewVbto	Bounce Rate		
1	trabejo		59,941	232	00 02 00	90.08%	6229%		
2	trabep*		M28	214	00 01 "51	90 91%	«464%		
3	deatetas		2,187	590	00.06 02	40.66%	3004%		
4		Keyword *'		Veto	Av,	The on Site	% Hew Veto . f	nim Rm 1	
S	1	aguatn cazaban*		1	1 00	000000	10000%	10040%	
6	2	"atopndra parade"		1	100	00 00.00	0.00%	10040%	
7	3	'amanda пмКГ ut		1	100	00 00.00	100 00%	10040*.	
fi	4	ana m. gauatez apanca>*		1	100	00 00:00	100 00%	hut.	
5	£		Keyword w	Veto	Pagea/Vet	Avg. Тале on Site	%New Vteto	Bounce Rate ф	
10	6							f!1	
		1	• ong de argentine*	1	3.00	00.01.50	10000%	040%	
	7.	2	"aduaya*	1	200	00:1348	100.00%	040%	
	8.	3	‘agora* mendoza	1	300	00:0026	100.00%	040%	
	9	4	“albergue intenW bogota	1	400	00.00:31	190.00%	040%	
	10								
	——-	5	asocteoon de tnvitente*3	1	200	00 0011	100 00%	040%	
		8.	'аеосенж-л de irvdentee*	1	400	00:0102	100.00%	040%	
		7	taeneatar comun*	1	3.00	00 0245	100 00%	040%	
		8.	"capacity boiling* jota	1	4.00	00.00.41	0.00%	040%	
		9.	'саго тейпа' e! saKadoc	1	300	00*00:27	000%	040%	
		10	'case сила* 'aanta ie*	1	8.00	00 01:22	10000%	040%	
Рис. 11.21. Задача сортировки процентных значений
Для принятия обоснованного действия понадобится определить действительно статистически значимые данные, когда показатели отказов многозначительно возрастают или снижаются. В этом и заключается проблема использования процентных значений. Они маскируют выводы, поскольку при их выводе мы не позаботились о включении важной информации или о применении дополнительных методик.
Методики, которые нужно применять при отображении процентных значений, будут аналогичны используемым для усредненных значений.
Отображение важных необработанных значений
Ранее мы уже применяли эту методику в примере с Yahoo! и Microsoft. Я вывел необработанное количество посещений в сочетании с коэффициентом конверсии, и эти необработанные значения помогли выбрать поисковый механизм, в который стоит вкладывать средства.
394 Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
При отображении процентных значений количеств посещений, конверсий или отказов сопровождение их наиболее важными необработанными значениями поможет направить обсуждение проблем с руководством в нужное русло.
Сегментирование данных
Читатели уже знают, что при извлечении выводов по анализу вполне можно полагаться на сегментацию. Что ж, снова применим сегментирование, на этот раз к процентным значениям.
Взгляните на пример, приведенный на рис. 11.22. На диаграмме слева, процентном тренде коэффициента конверсии, видно, что показатели компания продолжают падать, хотя, похоже, недавно они стабилизировались.
Справа приведено сегментированное представление этого же тренда. Хотя общий показатель коэффициента конверсий выглядит ужасно, метрика коэффициента конверсии для прямого трафика (Direct Traffic) (верхняя линия) достаточно стабилизировалась вблизи 9,15%. Фактически, этот показатель возрос, хотя все остальные упали. Второй важный сегмент — новые посетители (New Visitors) — оказывается менее полезным, отображая коэффициент конверсии, близкий к общему показателю. Но теперь понятно, где следует концентрировать свои усилия.
Goal Performance
Goal Conversion Rato
4.17% Gori Ccnvorricm Rate
Рис. 11.22. Применение стратегии сегментирования к методике получения процентных значений
4.17% Gori Converakm Rate
Статистическая значимость пользователя
Пример сортировки показателя отказов, приведенный на рис. 11.21, продемонстрировал трудность использования процентных значений для определения того, что заслуживает внимания, а что — нет.
Инструменты А/Б тестирования и многовариантного тестирования позволяют выяснить момент, когда обработка достигает того уровня значимости, при котором можно принимать решения. Например, простое вычисление может показать, что версия А имеет х участников, из которых у процентов были конвертированы, а версия Б — m участников, из которых п процентов были конвертированы. Можно сравнить эти данные и выяснить, когда активность достигает уровня статистической значимости, чтобы данные можно было использовать для принятия решений.
В настоящее время эта методика недоступна в инструментах веб-аналитики, но можно вручную извлечь данные в Excel и вычислить статистическую значимость. После того как формулы составлены, многие инструменты позволяют выполнять автоматизированное обновление электронных таблиц. Следовательно, для дальнейшего продвижения потребуются весьма незначительные усилия.
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 395
Надеюсь, что вскоре появится опция сортировки типа “Сортировка по статистической значимости”, что позволит определять только ведущие к действиям объемы данных.
Коэффициенты отношения
Коэффициент отношения представляет относительную величину двух количественных значений. Как и в случае с процентными значениями, обращение к коэффициентам отношений продиктовано стремлением к получению репрезентативного числа.
Один из распространенных коэффициентов — количество просмотров страниц на одно посещение. Но различные коэффициенты встречаются повсеместно. Можно получить коэффициент отношения числа новых посетителей к числу возвращающихся или числа отправленных на форум ответов к числу прочитанных статей.
Проблема, связанная с коэффициентами, заключается в том, что исходные данные могут изменяться радикальным образом. Отображение только автоматически вычисленных коэффициентов отношения не будет давать ни малейшего представления о подобных изменениях. Например, 12 / 10 = 1.2, как и в случае 1200 / 1000. Но сами по себе эти числа представляют значительные изменения.
Существует два подхода для более эффективного представления коэффициентов отношения. Оба они требуют понимания контекста рассматриваемого коэффициента.
Использование нестандартных отчетов для помещения коэффициента отношения в контекст
Часто стандартные отчеты веб-аналитики отображают только коэффициент отношения той или иной метрики. Для добавления исходных метрик придется использовать функцию генерации нестандартных отчетов (подробнее это рассматривалось в главе 3).
Предположим, аналитический отчет отображает следующий тренд коэффициента отношения важной метрики:
•	Август: 4,9
•	Сентябрь: 5,0
•	Октябрь: 4,9
•	Ноябрь: 5,1
Тренд выглядит устойчивым, поэтому о нем можно не беспокоиться. Однако на рис. 11.23 видно, что существуют веские основания для беспокойства.
«1		#2	Ratio
Aut	6,196	30,467	4.9
Sep	8,649	42,905	5.0
Oct	7,500	36,689	4.9
Nov	13,203		5J
Рис. 11.23. Иллюстрация исходных данных, лежащих в основе коэффициентов отношения
396	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
В период с августа по ноябрь две метрики, использованные для вычисления коэффициентов отношения, радикально изменились. Тем не менее, по существу кривая коэффициента осталась плоской. Создание нестандартного отчета и отображение необработанных значений позволяет гарантировать наличие нужных “выключателей” для стимулирования действий.
Воздерживайтесь от принятия "золотых" правил
Часто для вычисления различных коэффициентов мы используем собственные “золотые” правила. При этом мы определяем цели и численные значения без учета какого-либо контекста — такие как “Нам нужен коэффициент отношения количества клиентов к потенциальному числу клиентов равный 3,2” или “Среднее количество просмотров страниц на одно посещение должно быть равным 1,78”.
Эти правила совершенно неэффективны, поскольку они слишком упрощают картину по уже описанным причинам. При определении целей они должны быть подкреплены реальной ценностью, обычно конечными результатами или предпочтительным поведением посетителя.
Например, вместо того, чтобы создавать “золотое” правило для коэффициента отношения числа посещений к количеству регистраций, тщательно проанализируйте лояльность (число использований веб-сайта после первой регистрации). Успех кампаний можно измерить, измеряя отношение количества посещений к числу регистраций, но дополнительные средства следует вкладывать в те кампании, которые привлекают посетителей с более высоким показателем лояльности.
Комплексные или вычисленные метрики
Комплексная метрика — это метрика, под компонентами которой являются другие метрики. В прошлом они использовались для оценки тайных видов деятельности, которые правительство хотело скрыть от населения. Но в настоящее время консультанты и руководители промышленности все чаще рекомендуют использовать комплексные метрики.
Проблема в том, что комплексные метрики активно препятствуют пониманию основного явления, которое они пытаются измерить, и, следовательно, порождают выводы, не ведущие к действиям. Рассмотрим несколько примеров.
Поставщик опроса сообщает метрику вероятности повторного посещения, которая представляет собой число в диапазоне от 1 до 100. Поставщик вычисляет метрику, объединяя ответы на пять вопросов, выбранных из 35-вопросной анкеты. Это и есть комплексная метрика.
А вот другой пример:
Необычность веб-сайта = (RT*G) + (T/Q) + [(zAx)-(a/k)*100)]
Идея заключается в том, чтобы взять различные метрики из различных инструментов и просуммировать, вычесть или перемножить их для получения числа, которое показывает, насколько необычен сайт.
В теории комплексные метрики могут выглядеть привлекательно, но они порождают ряд разрушительных проблем.
Глава 11в Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 397
•	Когда вы представляете какое-то число, например, 9, 58 или 946, его значение не понятно никому кроме вас, что препятствует принятию нужных действий.
•	Даже если и вы, и все остальные полностью понимаете сложности, сопряженные с вычислением той или иной метрики, обобщенное значение ни о чем не говорит. Предположим, вы вычисляете метрику индекса привлечения. Из месяца в месяц это значение остается равным 58. Хорошо это или плохо? С другой стороны, будет ли понятно, что следует предпринять, если значение изменится с 58 на 9 или на 946?
Комплексные метрики оправдывают себя в тех средах, где измерение данных действительно затруднено. Мы справляемся с этой сложностью, суммируя и перемножая множество показателей. Иногда комплексные метрики служат оправданиями отказа от подробных обсуждений по определению масштабных целей и того, что действительно важно измерять.
Существует несколько методик удержания комплексных метрик под контролем — от полного отказа от них до частой их оценки для обеспечения сохранения их важности для данного предприятия.
Не используйте комплексные/вычисленные метрики
Прежде чем в своих отчетах или инструментальных панелях прибегать к комплексным метрикам, попробуйте все другие подходы. Дважды протестируйте в жестких условиях эксплуатации ранее составленный перечень метрик, предложенных консультантом или аналитиком, и посмотрите, выдержит ли он придирчивую проверку. Обычно он не выдерживает, поэтому двигайтесь дальше.
Если же комплексная метрика выдерживает проверку — т.е. все участники испытаний понимают данные и смысл отображаемых значений — обязательно проверьте метрику в течение нескольких месяцев и выясните, позволяет ли она получать действенные представления.
Ограничивайте несколькими действительно важными компонентами
Предположим, что нужно определить метрику для оценки необычности веб-сайта. Можно было бы взять различные метрики из различных инструментов и просуммировать, вычесть или перемножить их для получения числа, которое показывает, насколько необычен данный сайт:
Необычность веб-сайта = (RT*G) + (T/Q) + [(zAx)-(a/k)*lOO)]
Но объединение всех этих метрик и индексов (RT, G, Т, Q и т.д.) в единое целое — серьезная проблема. Сами по себе метрики проблемой не являются.
Необходимо обратиться к своим “бегемотам” и руководству за дополнительной информацией относительно данного бизнеса и его главных целей. После получения этой информации и определения отдельных компонентов станет ясно, что постоянная успешность бизнеса определяется несколькими действительно важными метриками, которыми могут оказаться лишь RT, Т и G. Включите в отчет только их. И не пытайтесь их объединить в одной комплексной вычисленной метрике. Представьте метрики по отдельности — это облегчит составление отчета и еще больше упростит понимание.
398	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Возвращайтесь к метрикам и снова подтверждайте их важность
Если приходится использовать комплексные метрики, время от времени возвращайтесь к ним, дабы убедиться, что они по-прежнему важны. Проверяйте также, что выбранная формула сохраняет актуальность во всех мыслимых сценариях.
Многие комплексные метрики назначают весовые коэффициенты отдельным используемым в них метрикам. Например, те, кто приходит в результате поиска и просматривает три страницы, могут иметь больший весовой коэффициент, чем приходящие из филиалов и просматривающие девять страниц. В случае использования весовых коэффициентов следует убедиться, что они определены правильно. Время от времени нужно также пересматривать весовые коэффициенты, чтобы они не сглаживали сезонные и другие естественные колебания.
Каждые два месяца проверяйте, помогла ли комплексная метрика определить действия по повышению эффективности бизнеса. Ежеквартально пересматривайте исходные предпосылки, используемые для создания метрики.
Существуют две школы подхода к аналитике. Одна исходит из утверждения, что математические операции просты и доступны при использовании калькуляторов и компьютеров, поэтому следует смело суммировать, вычитать, перемножать и делить показатели. Это образ мышления “белки отчетности”, которая ценит данные превыше всего.
Другая точка зрения заключается в том, что все ваше существование должно быть нацелено на управление действиями. Выполняемые математические операции должны быть тщательно продуманы, проверены на практике и рационально выбраны. Компьютеры и калькуляторы общедоступны, но они не предоставляют выводов по анализу, необходимых для управления действиями. Это образ мышления ниндзя анализа, который превыше всего ценит выводы.
Поиск: ВЫРАБОТКА ОПТИМАЛЬНОЙ стратегии для длинного “хвоста"
Поиск — важный канал привлечения клиентов для большинства онлайновых предприятий, и он является также источником значительного объема аналитических данных.
Основная задача, которую я ставлю перед собой в следующих трех разделах — пояснение произошедшего в Интернете радикального изменения маркетинга и того, как следует адаптировать используемые методологии для получения действенных представлений. Надеюсь, читатели не только усвоят советы по выполнению изменений, но и научатся приспосабливаться к постоянно изменяющемуся миру маркетинга и рекламы.
Вот поразительный факт, находящийся у нас перед глазами, но остающийся без внимания: наши отчеты, состоящие из “горячей десятки” строк данных, представляют лишь крошечную часть доступной информации. Следовательно, любое действие, предпринимаемое на основе этих данных, будет оказывать незначительное влияние на течение дел. Нигде этот феномен не является более заметным, чем в
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 399
отчетах о ключевых словах поиска. Как правило, несколько ключевых слов, или голова списка, будут порождать тысячи посещений, в то время как каждое из тысячи ключевых слов, или хвост списка, будет привлекать лишь несколько посещений, как показано на рис. П.24.
В качестве конкретного примера рассмотрим данные из моего блога Occam’s Razor (www.kaushik.net/avinash):
е Общее количество посещений за месяц: 86861
е Количество посещений в результате поиска: 40662
е Количество отдельных ключевых слов и выражений: 26137
Свыше сорока тысяч посещений стали результатом 26 000 ключевых выражений! Это достаточно удивительно, поскольку в отличие от того же Amazon.com я не продаю тысячи наименований товаров. Мой блог посвящен одной единственной теме — веб-аналитике. Веб-сайт вашей компании вполне может содержать тысячи веб-страниц, но на данный момент мой блог содержит только 200 сообщений. Тем не менее, те, кого интересует контент по этой единственной теме, искали его 26 000 способами!
Продолжим анализ:
е Число ключевых выражений, которые вызвали 100 и более посещений (“голова”): 13
е Число ключевых выражений, каждое из которых привело к небольшому числу посещений (“хвост”): 26124
Эти же данные можно рассматривать под другим углом.
е 13 ключевых слов из головы поиска вызвали 5 128 посещений сайта. Каждое ключевое слово внесло огромный вклад.
е 26 124 ключевых слов из хвоста поиска вызвали 35 534 посещений сайта. Вклад каждого ключевого слова невелик, но все вместе они вызывают огромное количество посещений.
К сожалению, это поразительное явление плохо осознается как руководителями, которые определяют веб-стратегию, так и аналитиками, которые должны по
400 Г лава 11в Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
нимать и превращать в деньги возможности, предоставляемые длинным “хвостом” поиска.
Отчет о “горячей десятке” моего веб-сайта будет отображать большие числа. И среди них будут присутствовать эти важные 13 ключевых слов. Но если бы я уделил внимание только этим 13 словам, то анализировал бы только 5 000 посещений. Это означало бы пренебрежение мощным рычагом, предоставляемым ключевыми словами, которые привлекли 35 000 посещений.
Этот мощный рычаг представляет ценность длинного “хвоста” поиска. И он весьма пригоден для обращения в деньги. Понимание особенностей этого рычага поможет организации обрести значительные преимущества в конкурентной борьбе. Рассмотрим несколько различных способов, которыми можно помочь в решении этой задачи.
Вычисляйте “голову" и “хвост" поиска
Обратитесь к отчету по поиску, предоставляемому вашим инструментом вебаналитики, и сгенерируйте отчет для ключевых слов и посещений за последние шесть месяцев. Перенесите данные в Excel и создайте простую диаграмму, которая отображает ключевые слова по оси X, а посещения — по оси У, как показано на рис. 11.25.
Независимо от характера организации, диаграмма будет выглядеть подобно изображенной на рис. 11.25, при условии, что была выполнена вся необходимая работа по поисковой оптимизации. Пунктирная линия обозначает границу “головы” данных. Как правило, для большинства онлайновых предприятий она будет состоять из 5—15 ключевых слов.
7000 -1
6000
5000 -
4000
3000 -
Рис. 11.25. Иллюстрация "головы" и "хвоста" для конкретного веб-сайта
Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 401
Выводы по анализу, которые можно получить
Располагая этими данными, тем, кто принимает решения, можно наглядно продемонстрировать, что в действительности происходит с поведением поиска на данном веб-сайте. При первом представлении отчета они будут шокированы, что и требуется. Мало кто способен представить, что их мир поиска состоит из тысяч, а то и десятков тысяч ключевых слов.
е Можно проиллюстрировать самые уязвимые области компании. Например, расположенные в “голове” ключевые слова наиболее уязвимы для конкурента, который может не пожалеть средств, чтобы его рекламные объявления оплаченного поиска отображались в более высоких позициях, чем ваши — тем самым перехватывая огромный объем вашего трафика.
е Количество слов, использованных при поиске, будет возрастать при смещении по диаграмме слева (от “головы”) направо (к “хвосту”). Это связано с тем, что каждый пользователь осуществляет поиск по-своему. Например, при поиске закусок, скорее всего, вы введете иную последовательность слов, чем я. Поэтому небольшое число посещений будет связано, скорее, с ключевыми выражениями, чем с ключевыми словами.
Действия, которые нужно предпринять
Данные в “голове” и “хвосте” отчета предоставляют множество возможностей. Поэтому нужно более глубоко проанализировать данные и исследовать открываемые ими перспективы.
е Проведите критический анализ ключевых выражений из “головы” и “хвоста” отчета. Достаточно ли десяти ключевых выражений? А может “голова” содержит только пять ключевых слов? Какие неожиданности присутствуют в длинном “хвосте”? Не попали ли туда ваши основные ключевые выражения?
е Совместно с лицами, принимающими решения, подробно документируйте, какой должна быть стратегия поиска.
е Совместно со своим поисковым агентством (или внутренней командой поиска) оцените, достаточно ли любви и внимания уделено “голове” и “хвосту”, и какие изменения понадобится внести в действующую стратегию.
е Если компания поддерживает много веб-сайтов, ценность будет представлять анализ “головы” и “хвоста”, продемонстрированный на рис. 11.26. Например, сайту 1 нужно пересмотреть свою стратегию естественного поиска, поскольку в ней слишком большой упор делается на верхнюю часть списка поиска. Однако у сайта 3 “голова” очень мала, что может свидетельствовать о недостаточной целенаправленности стратегии выбора ключевых слов (помните, что “голова” значительно легче поддается контролю, нежели “хвост”).

% Посещений	Сайт 1	Сайт 2	СайтЗ	Сайт 4	Сайт 5	Сайт 6
“Голова”	32%	68%	16%	32%	62%	80%
“Хвост"	18%	32%	84%	68%	38%	20%
Рис. 11.26. Сравнительный анализ “головы" и “хвоста" портфеля веб-сайтов
402 Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Смысл фирменных и отраслевых терминов
Фирменное ключевое выражение или ключевое слово — это выражение или слово, связанное с деятельностью данной компании. Фирменными ключевыми выражениям являются название компании и названия ее продукции и услуг. Отраслевые ключевые выражение прямо не связаны с данной компанией, а представляют собой слова и выражения общего характера, связанные с данной отраслью.
В качестве примеров фирменных и отраслевых ключевых выражений применительно к моему блогу и моей области деятельности можно назвать следующие:
•	Фирменные ключевые выражения: occams razor, avinash kaushik, avinash, occams razor blog, 90/10 rule (правило 90/10), 90 10 rule (правило 90 10), kaushik
•	Отраслевые ключевые выражения: competitive intelligence (конкурентная разведка), path analysis (анализ истории кликов), how to measure success (как измерить успех), survey questions (вопросы анкетирования), analytics (аналитика), data driven decision making (принятие решений на основе данных)
Некоторые фирменные термины, такие как мое имя и название блога, очевидны. Другие требуют дополнительных пояснений. Например, “90/10” является фирменным термином, поскольку мне принадлежит авторство правила “10/90” для достижения впечатляющего успеха в веб-аналитике. И напротив, отраслевые термины характерны для моей области деятельности, а не для моего блога.
Или другой пример: Tide, Dawn, Bounty, Duracell и Oral-В являются фирменными терминами компании P&G, a clean clothes (чистая одежда), sparkling dishes (сияющая посуда), kitchen supplies (кухонные принадлежности), portable power (компактная сила) и whiter teeth (более белые зубы) — отраслевыми терминами.
Зачем нужно беспокоиться об этом?
Распределение фирменных и отраслевых ключевых выражений, представленное на рис. 11.27, типично для отображаемого при анализе “головы” и “хвоста” поисковых терминов. Как и следовало ожидать, большая часть терминов, присутствующих в “голове”, относится к фирменным. При вводе вашего фирменного термина в поисковых механизмах Bing или Yahoo! первым отобразится ваш веб-сайт, и большинство кликов будет поступать к вам.
Рис. 11.27. Кластеризация фирменных и отраслевых ключевых выражений
Г лава 11в Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 403
Следовательно, как правило, посещения, вызванные вашими фирменными терминами, будут выполняться людьми, которые уже знают о вас и в своем процессе приобретения продвинулись значительно дальше. Примером может служить некто, кто вводит ThinkPad Х301. Это специфичный фирменный термин и он будет использоваться теми, кто знает, что им нужно.
И напротив, “хвост” отчета будет заполнен отраслевыми терминами, называемыми также общими терминами или первыми ласточками. Благодаря им, ваш сайт будет одним из многих, перечисленным на страницах Bing или Yahoo!, и, следовательно, вы получите лишь часть выполняемых кликов.
Те, кто склонен использовать отраслевые термины, находятся в начале цикла размышлений. Я называю их впечатлительными барышнями, поскольку они еще не решили, что им нужно, и с готовностью откликаются на предложения. Некто, вводящий в поле поиска lightest long battery life laptop (самый легкий лэптоп с долгим сроком службы батареи), может и не увидеть сайт Lenovo в первой позиции результатов поиска, поскольку это выражение применимо ко многим компьютерам. Но если Lenovo присутствует в списке, упомянутый человек может посетить их сайт, восхититься предлагаемой продукцией и стать клиентом.
В этом и заключается сила понимания типов ключевых слов и клиентов, представленных в “голове” и “хвосте” поиска.
Оптимальная поисково-маркетинговая стратегия
Поскольку большинство компаний не имеет четкого представления о работе поисковых механизмов, они придерживаются далекой от идеала стратегии поиска. Когда маркетологи получают значительную сумму денег на проведение маркетинга в поисковых механизмах (search engine marketing — SEM), они немедленно создают список ключевых слов и выражений, которые наиболее тесно связаны с данной компанией, и делают ставку на них. В результате маркетологи раздувают свои бюджеты SEM, стараясь добиться размещения собственных фирменных терминов в первых позициях списков, спонсируемых ими поисковых механизмов.
Исправление недочетов SEM
Вместо того чтобы напрасно тратить средства на термины, которые уже связаны с вашей компанией, следует снова обратиться к Excel и повторно проанализировать ключевые выражения поиска. При этом нужно исследовать “голову” и “хвост” своих диаграмм.
Вначале разделите процентные доли посещений, вызванных ключевыми выражениями, которые представлены в “голове”, на приходящиеся на SEM (РРС — paid per click (плата за клик)) и на естественный поиск (SEO). Затем проделайте это для ключевых выражений, отображаемых в “хвосте” диаграммы. И, наконец, определите объем средств, затрачиваемых на ключевые выражения в “голове” и “хвосте”. Результат будет выглядеть подобно показанному на рис. 11.28.
404 Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Aggre grated SEO SEM (PPC) Analysis		Distribution of SEM Budget
5		
Head key phrases	62%	90%
Contribution from SEM	44%	
Contribution from SEO	66%	
Tail key phrases	36%	10%
ContnbutKwi from SEM	21%	
Contnbutfon from SEO	79%	
Рис. 11.28. Анализ распределения поискового бюджета
Выводы по анализу, которые можно получить
Большая часть средств, выделенных на SEM, тратится на ключевые выражения, находящиеся в “голове”, которыми являются всего 10—15 наиболее важных ключевых слов. Все они являются фирменными ключевыми выражениями, которые, как правило, не сулят сайту никаких новых перспектив.
Хотя на ключевые слова, находящиеся в длинном “хвосте” (отраслевые ключевые выражения), тратится столь незначительная часть бюджета, реально получаемый выигрыш огромен.
Действия, которые нужно предпринять
Необходимо оптимизировать свои стратегии SEO и SEM. Наличие эффективной стратегии SEO должно обеспечить высокие позиции в списках поиска фирменных ключевых выражений. Проверьте, не тратятся ли огромные средства на программы SEM в бесплодных попытках компенсировать неэффективную стратегию SEO. Постарайтесь устранить основную проблему, а не ограничивайтесь временными мерами.
На рис. 11.28 показано, что затраты на SEM привлекают тех, кто уже знает о вашей компании. Этот подход не способствует расширению бизнеса и открытию новых перспектив. С учетом явления длинного “хвоста” целостная стратегия поиска должна выглядеть подобно показанной на рис. 11.29.
Сосредоточьте свои усилия по поисковой оптимизации на основных фирменных терминах. При оптимальной структуре сайта поисковые механизмы будут правильно ее индексировать, что позволит людям находить ваш сайт посредством этих механизмов.
Рис. 11.29. Оптимальная целостная стратегия поиска
Г лава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 405
Поисковая оптимизация не обеспечивает немедленной отдачи для каждого вложенного доллара, как это характерно для платного поиска, но полностью окупается в долговременной перспективе.
Усилия по оптимизации РРС следует сосредоточивать на получении отдачи от длинного “хвоста” поиска. Трудно добиться верхних позиций в результатах поиска для отраслевых терминов, применимых к множеству компаний и веб-сайтов. Основную надежду приходится возлагать на спонсируемые результаты, которые привлекают впечатлительных барышень.
К счастью, эти представленные в “хвосте” отраслевые термины сопряжены со значительно меньшей конкуренцией, поскольку они сфокусируются на уникальных нишах рынка. Меньший уровень конкуренции непосредственно выливается в меньшую стоимость, что позволяет легко распределять бюджет между множеством терминов.
На рис. 11.29 область платного поиска частично перекрывает область “головы”. Это нормально. Всегда будут существовать фирменные термины, которые столь новы, что не завоевали высоких позиций в естественном поиске (поскольку усилия по поисковой оптимизации еще не принесли своих плодов). В подобных ситуациях единственный выход — использование РРС. Еще один пример — запуск тематической кампании на телевидении, которая будет продолжаться всего несколько недель. Конечно, она привлечет поисковый трафик, но выделенный для нее срок слишком мал, чтобы можно было использовать SEO для направления этого трафика к вашему сайту. В этом случае также придется отказаться от применения SEO. В других случаях может существовать мощный конкурент в смысле фирменных терминов, и тогда, возможно, придется использовать и SEO, и РРС (естественно, только после выполнения контролируемого эксперимента по проверке приемлемости этой стратегии — разбор конкретного примера приведен в главе 7).
Реализация оптимальной стратегии для длинного “хвоста" поиска
Давайте рассмотрим еще один небольшой пример. Несколько лет назад, когда я решил реализовать стратегию для “хвоста” поиска, у меня возникли определенные затруднения при определении всех ключевых выражений, которые нужно было использовать в кампаниях РРС. Конечно, используемый мною инструмент вебаналитики предоставил мне целую подборку таких выражений. Но с учетом внутренней природы “хвоста” поиска, большинством из них были выражения, которые вводились в поисковых механизмах и никогда не завершались посещением моего сайта (все эти люди обращались к моим конкурентам).
Недавно эта проблема была решена с помощью инструмента Search-based Keyword Tool (SbKT; http://sn.im/s-bkt) Google. Средство SbKT использует два источника данных: поиски в Google, выполняемые во всем мире, и результаты работы робота Google (googlebot), который шарит по закоулкам Интернета и индексирует все веб-сайты. При вводе URL-адреса своего веб-сайта в SbKT Google определит ключевые слова из длинного “хвоста”, которые важны для вашего веб-сайта, сопоставляя вводимые пользователями ключевые слова с контекстом ваших веб-страниц.
406	Г лава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Отчет SbKT для веб-сайта поставщика электроники (по соображениям сохранения конфиденциальности название сайта было изменено на несуществующее avinashelectronics.com) показан на рис. 11.30.
Categories for Ma search	Keyword ideas	lor (Enfteh. AH countte*} *(		About to* data			
Apparel (1 991)	Ser* to draft Export*						1-20 or 169.235 < »
Beauty АРагаопМ Саге (1 329) Computers (31.349) Conswnar Bectorec* (44 633) Famty & Согвтияйу (64)	□ Keyword			- 	-1 MonMy searches 4	CompeMoa	Sum DM	Aft Search ahers	Extracted Hrom sMtoafl
	New keyword* related to avinashekectronics.com (160 235) Keywords not already tn jaw account						
	О atteansatsd	«	15.000	a**:	USD2W	04/22%	ОДО Stream D3P750Q
France (2 405) Food (2055) Gte&Occwon* (291)	□ canonten*	4	15.000	ML	USD0.86	24/04	MOTOROLA «0 Mete
	' □ neteptone*	4	15.000	MM	USOl14	04/04	SMieuNCBuojvtal
НмМ (1333)	I D пистоеовроН*	4	15.000	I Zt	USD021	04/04	Shaft S3101 Steam Mof
Hobtae* & Laoure (14,914) Home A Garden (9 346)	□ acVonfapUyds	«	15.000			USD024	04/04	SAMSUNG Bated T919!
Mote ft Evant* (4,019)	□ *9** converter .. ..	4	15.000	M	USD0.48	04/04	MOTOROLA Q9h3G/d
Rte Estate (31)	□ recoret deleted tes	4	15.000	ML	USD1.31	04/04	Spi*eNete,P8_tDEN ’
Sport* & Fanes* (307) Twai&Tounm (205)	D	4	15.000	a*	USD056	04/04	Canon EOS Rebet XT W
Vatades (213)	□ pv	est	4	15.000		USD048	04/04	PHUPS8020W33Norei
Ьмммямммммми	□ dtteo2ten»a	4	15.000	SC!	USD0.85	04/04	LGCooReKP500BUtiC
Brand*	□ cottes madwne*	4	15.000	MM.	USD243	04/124	DVD Moots, New OVD M(
0 Al keyword*	1 EJ Unbranded keywords (98 923} □	(3.333)	О Samsung <8610	4	15.000	M	USD081	04/04	inaiOumg Development j
	О ncecooftar	.4	15.000	aai	USD0.67	04/84	Deer Hunter Tcwnamei
D canon (3 138)	□ autodeskkwantor	4	15.000	00	USOl 39	04/04	l Trek iBBiirtteoth GPS
. rmcrosot 1025) □ Sony (2 496) □ Panasonic (1.992) □ nrtando (1967)	EJ appteknac	4	15.000	M a	U8DO.52	04/04	PSP Game»,U5 6604
	EJ piarstMUso game*	4	15,000	M	USD062	04/04	GARMPt Colorado 400t |
	□ И*»	4	15.000	1 —	USD026	04/04	HecPowwACMwaeri
E Samsung (1759)	□ tpodteore	4	15.000		U3D018	04/04	OMRON HBF-400 Fat Ц
□ №• □ veto 0 KI) □ taalata H.US1	—	□ шамио	4	15.000	<		USD0.25	04/04	pelican м tn On* Cae
	EJ салол rebel	4	15,000	MS	U3D089	04/04	LuwSCOPE661OU»a)
Рис. 11.30. Отчет инструмента Search-based Keyword Tool Google
Из миллионов ключевых слов, вводимых пользователями, SbKT определил 169 235 как важные для данного предприятия (без учета используемых в кампаниях оплаченного поиска). Список ключевых слов отображается в левой части таблицы, наряду с количеством поисков, выполненных за последние 30 дней, уровнем конкуренции для каждого ключевого слова и предлагаемой ставкой (суммой, которую нужно будет уплатить), чтобы попасть в тройку верхних результатов РРС.
Следующие два элемента данных чрезвычайно важны. Ad/Search Share (Доля рекламных объявлений/поиска) отображает два числа. Первое — текущая процентная доля влияния, оказываемого на результаты оплаченного поиска. Для ключевого слова african safari (африканское сафари) она составила бы 0 процентов, а для canon lens (объективы Canon) — 2 процента. Второе число показывает процентную долю влияния, оказываемого на результаты естественного поиска: 22 процента для african safari. Эти данные весьма полезны, поскольку теперь точно известно, какова ваша доля в результатах поиска (примите меры для повышения низких значений!), и какая стратегия — РРС или SEO — нуждается в оптимизации.
И, наконец, крайний справа столбец отображает наиболее важную веб-страницу сайта для данного ключевого слова. Это замечательно, поскольку не имеющие значения входные страницы сводят на нет все усилия маркетолога (и являются причиной высоких показателей отказов). Теперь, используя SbKT, мы определили
Г лава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 407
конкретную веб-страницу сайта, которая может быть важной для того или иного ключевого слова.
Таким образом, теперь известно, какие ключевые слова нужно учитывать, на какие следует делать упор посредством РРС или SEO, во сколько это обойдется при использовании РРС и то, какую страницу сайта необходимо использовать в качестве входной!
В SbKT можно также выполнить дополнительный анализ, такой как определение ключевых слов со стоимостью ниже заданной или ключевых слов в конкретных отраслях или для конкретных трендов. Для ознакомления с более подробным руководством по использованию SbKT посетите http://sn.im/skthow.
Понимание распределения ключевых слов между “головой” и длинным “хвостом” поиска может служить прекрасным источником выводов по анализу. При подгонке своей стратегии SEO и SEM для эффективного усиления своих возможностей (своего бренда) ограниченные средства, выделенные на маркетинг, можно использовать для привлечения новых клиентов при оптимальном уровне цен.
Помните, что аналитика не сводится к самим лишь цифрам. Понимание нюансов Интернета, работы маркетинговых каналов или их использования клиентами — возможно и не ваша задача. Но, потратив время на понимание того, что стоит за всеми этими цифрами, можно получить важные выводы на основе имеющихся данных. А теперь применим все представления, полученные в результате исследования, ко всем маркетинговым каналам, используемым в среде Интернета.
Поиск: измерение ценности ключевых слов из "верхней воронки”
Нам представляется, что мы существуем в культуре немедленного удовлетворения всех желаний. Сейчас! Сейчас!! Сейчас!!!
Однако реальность взаимодействия с клиентами больше подобна следующей: “Мне нужно подумать об этом, посоветоваться с женой, посетить еще четыре местечка, все тщательно взвесить в течение нескольких дней, и лишь затем вы можете рассчитывать на мой заказ”.
Тем не менее, многие из применяемых нами стратегий измерения отражают эту культуру “Сейчас!”. Поэтому в главе 3 я пояснил, почему использование количества посетителей в знаменателе при вычислении коэффициента конверсии предпочтительнее числа посещений. А в главе 5 я продемонстрировал важность измерения количества дней и числа посещений, необходимых для покупки, для определения периода времени, затрачиваемого на осуществления покупки. Обе эти единицы измерения способствуют переходу от менталитета разовой гастроли к модели правильного ухаживания за потенциальным клиентом.
В предыдущем разделе я показал, как ключевые слова из “хвоста” поиска привлекают к веб-сайту впечатлительных барышень и придают ценность предложениям. Применяя к этим посетителям поведение типа нескольких посещений (а не типа “Сейчас!”), легко убедиться во всеобъемлющем характере явления, изображенного на рис. 11.31.
408 Г лава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Рис. 11.31. “Воронка” конверсии поиска
Некоторые ключевые слова длинного “хвоста” будут привлекать посетителей, которые осуществят конверсию на вашем сайте во время первого посещения. Но привлечение впечатлительных барышень на веб-сайт ключевыми словами будет более вероятно при правильном выборе отраслевых ключевых слов. Они могут вторично посетить сайт в результате поиска фирменного или отраслевого ключевого слова. Затем они придут в третий раз, используя фирменный термин. И, наконец, они осуществят конверсию на вашем веб-сайте.
Эти ключевые слова приводят людей в ваше предприятие, но это не те люди, которые осуществляют конверсию. Это происходит позднее в результате использования другого ключевого слова. Иначе говоря, если сгенерировать стандартные отчеты по конверсии ключевых слов Omniture Site Catalyst, окажется, что коэффициент конверсии всех ключевых слов из верхней воронки равен нулю. И поскольку для привлечения посетителей использовалась стратегия РРС, в действительности эти ключевые слова стоят реальных денег, и отчет отобразит отрицательную рентабельность инвестиций. Однако если бы эти ключевые слова вообще не привлекли людей к веб-сайту, вы могли бы вообще не получить конверсий!
Приведу пример. Я хотел добавить ряд игр американского футбола в свой мобильный телефон Android. Для этого в Google я выполнил поиск по ключевым словам mobile football games. В результате отобразился результат оплаченного поиска для ЕА Sports (www.eamobile.com). Я посетил этот сайт, а затем покинул его, чтобы продолжить поиск. Через несколько дней я ввел mobile madden 09 в Google, поскольку обратил внимание на эту игру во время первого посещения. Войдя в сайт ЕА, я приобрел игру.
Сделаем два небольших допущения: стоимость РРС приблизительна и Mobile Madden стоит 13 долларов. Отчет Site Catalyst выглядит следующим образом:
•	Mobile Football Games: Стоимость РРС: 2 доллара. Посещение: 1. Конверсия. 0. Рентабельность инвестиций: —2 доллара.
•	Mobile Madden 09: Стоимость РРС: 3 доллара. Посещение: 1. Конверсия. 1. Рентабельность инвестиций: +10 долларов.
Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 409
Понятно, что я никогда не посетил бы сайт ЕА, если бы ключевое слово из “верхней воронки” не отобразилось в отчете, но из-за “отрицательной” рентабельности инвестиций вы вполне могли бы убрать его из своей кампании. Так каким же образом измерить ценность тех ключевых слов из “хвоста” поиска, которые располагаются значительно выше в “воронке” (я любовно называю их ключевыми словами из “верхней воронки")?
Моя простая, но чрезвычайно эффективная рекомендация описана ниже.
I.	Разберитесь с каждым этапом жизненного цикла приобретения товаром клиентом. В приведенном простом примере существовало два этапа: любопытство и приобретение.
2.	Сопоставьте свой портфель ключевых слов с каждым из этих этапов жизненного цикла (любопытством, осведомленностью, заинтересованностью, размышлениями и приобретением).
3.	Вместо того чтобы настаивать на принципе “Каждое ключевое слово должно приводить к конверсии!”, определите конкретные единицы измерения успеха для групп ключевых слов на каждом этапе жизненного цикла.
Используйте следующие руководящие принципы.
•	Ключевые слова из “верхней воронки”, используемые на раннем этапе (любопытство и осведомленность), значительно дешевле; применяйте к ним более низкие стандарты отбора.
•	Ключевые слова более поздних этапов жизненного цикла (размышления и приобретение) могут быть дорогостоящими. Применяйте к ним значительно более высокие стандарты.
По завершении этого процесса структура измерения будет выглядеть подобно представленной на рис. П.32.
Рис. 11.32. Сопоставление уникальных единиц измерения успеха с этапами жизненного цикла клиента/группами ключевых слов
410 Г лава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Рассмотрим структуру несколько подробнее. Используйте показатель отказов для измерения тех ключевых слов из своего портфеля, которые ориентированы на первые этапы размышлений клиентов, такие как этап любопытства и этап осведомленности. Стоимость этих ключевых слов меньше, поэтому привлечение этих посетителей и вынуждение их оставаться на сайте — вполне достойная цель. Если провести соответствующую работу с входными страницами, посетители найдут определенную информацию, и ваш бренд или ценовое предложение их заинтересует. Ура!
За следующий набор групп ключевых слов (заинтересованность и размышления) ведется значительно более ожесточенная конкурентная борьба. Эти ключевые слова могут быть более дорогостоящими и, следовательно, нужно установить более высокую планку измерений: потребовать, чтобы они привлекали тех посетителей, которые проводят на вашем сайте очень много времени. Эти посетители должны проводить более глубокие исследования, читать спецификации или сведения о продукции и т.п.
Для дорогостоящих фирменных ключевых слов ожидания еще больше. Эти ключевые слова должны привлекать посетителей, которые выкажут высокую степень лояльности. То есть они должны посетить сайт несколько раз и приблизиться к конверсии (этапам размышлений и приобретения).
И, наконец, для наиболее дорогих фирменных/головных ключевых слов успех измеряется только конверсиями, лидами или влиянием на офлайновые многоканальные продажи.
Этот подход обеспечивает следующие три преимущества.
•	Вы собираете воедино гибкую структуру, которая помогает лучше оценить портфель ключевых слов оплаченного поиска.
•	Вы по-прежнему требуете, чтобы каждое ключевое слово, на которое вы делаете ставку, приносило то, что от него ожидается (реальную ценность).
•	Кроме того, вы сопоставляете ключевые слова и действия с жизненным циклом размышлений клиента, обеспечивая большую целенаправленность и лучшее восприятие входной страницы посетителями.
Можно выбирать различные метрики, жизненный цикл клиента может быть более или менее продолжительным или портфель ключевых слов может быть более толстым или тонким, чем мой. Но в любом случае вы должны построить свою структуру в соответствии с изложенными мною принципами. Анализ структуры “верхней воронки” показывает, что часто приходится применять новаторские подходы, поскольку одно измерение не соответствует остальным.
Поиск: углубленный анализ платного поиска
В главе 4 я рассмотрел отчеты об оплаченном поиске, которые каждый аналитик, маркетолог и высший руководитель должен использовать для оценки успеха кампаний РРС. В этом разделе я намерен рассмотреть все нюансы.
Для многих компаний измерение отношения количества кликов на баннере к числу его показов (click-through rates — CTR), стоимости клика (cost per click — CPC) и коэффициентов конверсии предоставляет достаточный объем данных относительно
Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 411
их веб-сайта. Но при развертывании достаточно масштабной программы оплаченного поиска нужно выйти за рамки, налагаемые инструментами веб-аналитики.
Более глубокий анализ можно выполнить, извлекая данные с помощью своего поискового механизма и API-интерфейса инструмента веб-аналитики либо применяя специализированные инструменты оплаченного поиска третьего поколения компаний Marin, Kenshoo и ClickEquations. Если для реализации своей стратегии поиска вы сотрудничаете со специализированным бюро, можно также запросить (или потребовать!), чтобы они со своей стороны использовали инструменты, пригодные для выполнения этих типов углубленного анализа.
Следующий анализ был проведен с помощью инструмента ClickEquations Analyst, являющегося частью платформы ClickEquations РРС.
Открою секрет: в настоящее время я являюсь членом консультативного совета компании ClickEquations.
Определение арбитражных возможностей ключевых слов
Большинство инструментов веб-аналитики с готовностью сообщают данные поискового механизма и выдают отчет о ключевых словах. Но вы уже знаете, что можно пойти дальше и проанализировать ключевые слова, используемые этим поисковым механизмом.
Позиция конкретного сайта в поисковых механизмах достаточно стабильна. Из месяца в месяц она изменяется не слишком сильно. Но что важно и что обычно остается без внимания — это различная эффективность одного и того же ключевого слова в различных поисковых механизмах! Это обусловлено тем, что каждый поисковый механизм используется собственный алгоритм для поддержания своего оплаченного или естественного поиска. Поэтому различные ключевые слова имеют различную эффективность в различных поисковых механизмах.
На рис. 11.33 отображает клики, поступающие от различных поисковых механизмов для ключевых слов оплаченного поиска. Отчет был упорядочен по ниспадающей по столбцу эффективности ключевых слов в Yahoo!
Можно быстро найти множество ключевых слов, которые хорошо работают в Yahoo!, но совершенно бесполезны в Google. Почему? Может, за эти замечательные ключевые слова не было заплачено в Google? Или, возможно, предложенная вами плата слишком низка либо копия рекламного объявления малоэффективна? Теперь известно, что эти ключевые слова вам подходят и работают в Yahoo!, так что же можно предпринять, чтобы повысить их эффективность в Google?
Лучшая стратегия заключается в использовании той же методологии — определении высокоэффективных ключевых слов, — но на этот раз применительно к конверсиям, как показано на рис. 11.34. Анализируя конверсии, можно выяснить, где существуют непосредственные возможности для улучшения (они помечены значками с хмурыми лицами), и что делается правильно.
Как видим, второе по эффективности ключевое слово обеспечивает значительное количество конверсий в Google, но его достижения в AdCenter и Yahoo! значительно скромнее. Низкая эффективность в последнем поисковом механизме указывает на существующие возможности продаж или получения прибыли и побуждает к проведению соответствующих исследований.
412 Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Keyword Clicks By Engine
Total click*
Keywords
kitten cant breathe
•II doghouse pet food dog food doghouse Balance doghouse pet store holistic dog allergy symptoms cat dog supplement doghouse pet doghouse flea treatment dogs grain-free food doghouse ! evo dog food political animals premium cat food why does my dog eat poop dog food halo dry cat food dog food metric* pet toy
Engine ’
Google
24
395
MSN
0
42
27
1
22 7
41
55
1
1
0
Yahoo	Grand Total
428	428
343	367
254	256
196	633
185	212
171	171
159	217
155	428
149	203
140	140
140	378
132	196
123	123
123	138
НО	НО
107	107
102	109
99	99
98	98
Рис. 11.33. Отчет о кликах на ключевых словах, сгруппированных по поисковому механизму — ClickEquations
@ е’я*“
Conversions By Engine Report
Total Conversion*	Engine «			
Keywords	Google	MSN	Yahoo	Grand Total
doghouse pet store	B6		41©	139
doghouse pet	44	0	0 ф	44
doghouse pet store	27	1*	w	28
doghouse pet	23	2 ©	24©	49
doghousepet.com	22	1 В	12	35
doghouse pet store coupon code	17		s	17
cat herbal	17		•	17
all doghouse pet	15	9		15
doghouse-pet food	13			13 'i
pet doghouse medication	13			13
www.doghousepet.com	13	2		15
doghouse pets	12	0		12
doghouse pet products	12	0	1	13
doghouse pet	12	0	1	13
dog incontinence	12	0		12
doghouss pet remedies	12		0	12 i
doghouse flea	11	0		11
Рис. 11.34. Отчет о конверсиях, сгруппированных по поисковому механизму
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 413
Сосредоточение на вопросе "Что изменилось?"
Наши кампании поиска содержат тысячи ключевых слов, в частности для того, чтобы в полной мере использовать возможности длинного “хвоста”. Эффективность портфелей ключевых слов невозможно оценить, просматривая обычные отчеты — для просмотра отчета, содержащего 90 000 ключевых слов, требовалось бы слишком много времени.
Лучше сосредоточиться на том, что изменилось, применяя простые математические алгоритмы для выявления 100 или около того строк со значительно изменившимися данными. Именно эти строки данных требуют внимания.
Назначение отчетов типа “Что изменилось” — выявление кампаний, групп рекламных объявлений и ключевых слов, которые привлекают больше внимания, получают больше кликов или приносят больший доход (или не приносят) по сравнению с соответствующим предыдущим периодом. Для достижения максимальной эффективности я призываю отойти от базовых метрик количества посещений или конверсий и сосредоточить свое внимание на тех метриках, которые действительно важны для данного бизнеса. Отчет “Что изменилось” для двух таких метрик, Revenue (Доход) и Gross Profit (Валовая прибыль), приведен на рис. 11.35. Таблица отображает список ключевых слов и выражений, эффективность которых значительно повысилась или снизилась — этот список достаточно краток, чтобы можно было выявить проблемы или возможности и предпринять соответствующие действия.
•	Сцена 1. Мне приходится просматривать тысячи строк, а состояние наших дел остается отвратительным!
•	Сцена 2. Ежедневно мне нужно просматривать всего несколько ключевых слов и предпринимать несколько действий, а мы так преуспеваем!
Согласны ли вы, что изображение на рис. 11.35 соответствует сцене 2?
4МГП1
What's Changed in Google Campaigns?
Increases and Decreases over the Prior Period
Revenue	20090+ii 2009c	Gross Profit
Campaign		Increased By		Campaign		Increased By	
GS Health-Brands	$	2.729.26	50-80%	GS Health-Brands	$	2,94394	135 89%
GS Health-Nat-Remed les	$	2.640.47	88877%	GS doghouse-Organic Food	s	2,551.16	52923%
GS doghouse-Organic Food	$	2,416.78		GS Health-Suppliments	$	2 170.12	357.42%
GS Health-Suppliments	s	2.570.24	3289.72%	GS Health-Nat-Remedtes	$	2.130.43	1442.71%
GS Product Pet Categories	$	1.694 87	372991%	GS Food Branded	$	1.684 33	90 27%
GS Food Branded	$	1.582.33	40.06%	GS Product Pet Categories	$	1 397 99	267.82%
GCO NE_Optimized	$	1.175.66	386.24%	GS Food Branded Cat	$	1,076.35	538.17%
GS Food Branded Cat	$	1.132 44	15160%	NE_Penn sylvania	$	1,05014	1315.27%
NE_Pennsylvania	$	1.043 66	979 30%	GS doghouse-Organic Treat	$	1,034 30	363.87%
GS doghouse-Organa c Treat	$	997.88	-	GCO NEjOptimized	$	1.027.51	127309%
Рис. 11.35. Отчет “Что изменилось” для ключевых слов со значительно изменившейся эффективностью
414 Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Наибольшая проблема аналитики оплаченного поиска состоит в отсутствии исходных ориентиров. Отчет “Что изменилось” предоставляет их, что позволяет исследовать изменения, требующие незамедлительного реагирования. Возможно, ваши конкуренты перешли к активным действиям. Может быть, снизился индекс качества вашей продукции. Или, кто знает, может просто заканчиваются запасы на складе.
Анализ доли визуального представления и упущенных доходов
Человек вводит запрос в поисковом механизме и соответствующие этому запросу результаты отображаются на странице результатов. В верхней и правой частях страницы отображаются рекламные объявления оплаченного поиска. Однако в действительности отображаются только те рекламные объявления, которые соответствуют сложному набору алгоритмов. Эго решение учитывает такие переменные, как высокие цены, индекс качества, история действий после выполнения клика, местоположение того, кто вводит запрос, и использованные типы соответствия.
Располагая всем этими переменными, необходимо установить свою долю визуального воздействия, т.е. насколько часто ваше рекламное объявление отображается на странице результатов поиска по сравнению с частотой запроса ключевого слова в механизме поиска. Иногда эту концепцию называют также долей рекламного воздействия или долей поискового пространства.
На рис. 11.36 показан отчет ClickEquations Analyst, который иллюстрирует долю рекламного воздействия 20 наиболее прибыльных запросов (т.е. тех, которые приносят больше всего денег).
Google Impression Share Exact
Рис. 11.36. Отчет Google Impression Share Exact для запросов точного соответствия
Глава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 415
Для GS Food Branded доля визуального воздействия составляет 86 процентов. То есть в 86 процентах случаев, когда кто-либо ищет именно эти ключевые слова, наша реклама отображается. Это хорошо, т.к. чем больше наша реклама отображается для какой-либо важной для нас темы, тем больше шансов, что на ней будет выполнен клик, а затем уж сайт займется задачей осуществления конверсии. И, напротив, для GS Health-Brands наша доля визуального воздействия составляет всего 51 процент. Не слишком хорошо.
Отчет о доле визуального воздействия помогает выявить имеющиеся возможности обеспечения того, чтобы наши рекламные объявления отображались с нашими наиболее эффективными ключевыми словами. При малейшей вероятности того, что для внесения этих усовершенствований потребуется под держка ваших “бегемотов”, продемонстрируйте им влияние снижения доли визуального воздействия. На рис. 11.37 можно видеть упущенные клики и упущенные доходы в результате снижения визуального воздействия.
Столбцы отображают потерю потенциального потока доходов, а линия — упущенные клики. Эта информация генерируется по формуле, которая учитывает среднюю прибыль на один клик в результате визуального воздействия в ходе проводимых вами кампаний (реальные данные конверсий, полученные из сайта) и выполняет экстраполяцию для отображения того, какой объем доходов представляет снижение визуального воздействия.
В предыдущем примере представлен реальный клиент, и само по себе снижение визуального воздействия (без учета каких-либо дополнительных факторов) дает возможность повышения доходов на 30 процентов. Помните, что данные основываются на реальных кликах на отображаемых рекламных объявлениях (визуальном воздействии) и фактических конверсиях.
Impression Share Exact - Missed Clicks & Revenue
Cost of missing impresstons based on tS Exact metric (Top 20 by Revenue)
Рис. 11.37. Упущенные клики и возможные доходы от упущенного визуального воздействия
416 Глава 11а Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Завоевание этого упущенного визуального воздействия требовало бы либо увеличения бюджета, либо значительного повышения рекламных предложений или индекса качества. Но знание существующих потенциальных возможностей обеспечивает более четкое представление о конкретных возможностях расширения бизнеса, нежели то, которое обычно можно получить на основе данных оплаченного поиска.
Анализ отчета о распределении рентабельности инвестиций
Вы, конечно же, знаете о правиле “80/20”. 80% рентабельности инвестиций обеспечивается 20% проводимых кампаний. На рис. П.38 показан один из наиболее полезных отчетов РРС, который можно использовать для наблюдения этого правила в действии. Отчет о распределении рентабельности инвестиций показывает, сколько кампаний, групп рекламных объявлений и ключевых слов попадает в три группы эффективности: Great (Прекрасная), превышающая ожидания; Good (Хорошая), соответствующая ожиданиям; и Poor (Плохая), никуда не годная. Каждая группа эффективности учитывает целевой уровень рентабельности инвестиций и минимально приемлемую рентабельность.
Приведенные таблицы содержат необработанные значения, уровни снижения затрат по сравнению с доходами и сравнительные коэффициенты распределения, которые служат ключом к пониманию проявления закона распределения “80/20”. Например, 8% групп рекламных объявлений обеспечивают 54% прибыли с поразительной рентабельностью инвестиций, равной 9390 %! Конечно, 86% групп рекламных объявлений попадают в категорию Poor, обеспечивая отрицательную рентабельность инвестиций, равную -81%. Этот отчет о распределении служит беспристрастным способом определения того, какие элементы вредят, а какие помогают.
Campaigns
ROI Distribution Report
Гатрайп Speod-toHevenue Comparison
ioo%
50*
c%
6raar(orbanar) Gooden batwaan)	Poor for nona)
Ad Groups
ROtLeve)	1 Campaigns % А<цЙО4 Spend Pnum
Great (or better)	57	B*	9390*	S 935	5%
Good (tn between)	26	6*	163*	$ 862	3*
Poor (or worse)	389	86%	-Bl*	516.177	90%
Revenue Perttet $27.998 Sa* 5 4.711 9% $18,761	S6%
Spend to Revenue Comparison By level
Keywords
•KMLevel	RCampaipH К A4IKN Spend PWterrt Revenue ercerw
Great (or betted	174	a%	6826%	$ 896	5*	$32,651	66%
Good (tn between)	38	2%	177%	} 962	55	5 5.864	124
Poor (or worse)	1.921	ад*	-94%	515.981	904	$11,313	73%
Spend to Revenue Comparison Dy Level
Рис. 11.38. Отчет о распределении рентабельности инвестиций для кампаний, групп рекламных объявлений и ключевых слов
Глава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 417
Глядя на распределение, можно воочию и критично убедиться, сколько ключевых слов приносит прибыль, а сколько — действует впустую. В результате можно пересмотреть выбор ключевых слов, настройки типа соответствия, выбор рекламных ставок, копии рекламных объявлений и организацию кампаний.
Сосредоточение внимания на пользовательских поисковых запросах и типах соответствия
Хотя весь оплаченный поиск вертится вокруг ключевых слов, мы не уделяем достаточного внимания роли, которую типы соответствия играют в поисковых запросах, запускающих отображение рекламы оплаченного поиска. К сожалению, слишком многие решения основаны на ставках оплаты ключевых слов.
В наших кампаниях для отображения рекламы нужному пользователю мы используем типы соответствия Broad (Широкое), Phrase (Выражение) и Exact (Точное). Поэтому большинство наших кампаний содержат ключевые слова, использующие все или некоторые из этих типов соответствия. Помочь в анализе влияния различных типов соответствия на эффективность может простой отчет. Например, на рис. 11.39 показан такой отчет, содержащий три важных элемента данных. В столбце 1 перечислены запросы, введенные в поисковом механизме, в столбце 2 — ключевые слова, использованные в кампании оплаченного поиска, а в столбце 3 — тип соответствия.
|	Search Quer	I	Keyword	| Match Type I
wysong uretic cat	wysong urebc	Phrase
wysong pet food	wysong pet food	Phrase
wysong genatrw	wysong genatrix	Exact
wysong dong food	wysong food pet	Broad
wysong growth age	wysong food pet	Broad
where can i buy wysong pet food h my town	wysong food pet	Broad
wysong food	wysong food	Phrase
decount wysong dog food	f	wysong dog food	Phrase
wysong dog food	wysong dog food	Phrase
wysong dog food distributors	wysong dog food	Phrase
Рис. 11.39. Отчет о пользовательских запросах, ключевых словах и типах соответствия
Не откладывая в долгий ящик, нужно проанализировать эффективность отдельных типов соответствия в сочетании с пользовательскими поисковыми запросами для определения групп конкретных ключевых слов, за которые стоит платить. Этот анализ должен помочь в установлении следующих аспектов.
•	Случаи необходимого ужесточения типа соответствия (в настоящее время покупаемые ключевые слова или поисковые запросы требуют соответствия в выражении или широкого соответствия, но должны требовать точного соответствия).
•	Поисковые запросы, использующие широкое соответствие с ключевыми словами, но требующие соответствия выражений.
•	Список нежелательных ключевых слов, который нужно добавить, чтобы эффективно прекратить приобретение неподходящего трафика.
418	Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
Этот отчет о поисковых запросах может быть завершающим инструментом исследования ключевых слов, который вам придется взять в руки. И он совершенно бесплатный! Так воспользуйтесь же им.
Теперь, когда мы разобрались с запросами пользователей и типами соответствия, снова обратимся к нюансам! Необходимо разобраться с эффективностью различных типов соответствия для всей своей учетной записи. Вероятно, вы ожидаете, что ключевые слова с точным соответствием, с правильно и тщательно выбранными целями будут более эффективны, чем ключевые слова с правильным и довольно широким соответствием. Но так ли это в действительности? Пример всеобъемлющего анализа типов соответствия, который можно выполнить для получения ответа на подобные фундаментальные вопросы, приведен на рис. 11.40.
Рис. 11.40. Анализ типов соответствия ключевых слов, прибыли и конверсии
Отчет дает макропредставление об усилиях по проведению кампаний. Он отображает результаты напряженной работы по определению и ужесточению типа соответствия ключевых слов до точного соответствия, а также ведет ли это к повышению процента прибыли, получаемой в результате широкого соответствия.
После получения макропредставления можно провести углубленный анализ таких ключевых метрик, как распределение прибыли, приходящейся на одно ключевое слово, по типам соответствия. Как видите, прибыль значительно выше для точного соответствия, несколько ниже для широкого и еще ниже для соответствия в выражениях. Результаты являются функцией того, как работает каждый тип соответствия и их значимости для пользовательского запроса. Если результаты недостаточно понятны, углубите анализ.
В этом разделе я делал очень большой упор на конечные результаты, поэтому было бы непоследовательно не познакомить читателей с одним из моих любимых
Г лава 11  Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 419
отчетов — сводным отчетом о затратах, прибыли, валовой прибыли и чистой прибыли, сгруппированным по типам соответствия (рис. 11.41). Этот отчет должен понравиться вашим “бегемотам”.
Рис. 11.41. Отчет о конечных результатах, сгруппированных по типам соответствия
Для данного конкретного клиента каждый доллар, потраченный на широкое соответствие, дает значительно меньшую отдачу, чем соответствие в выражениях и точное соответствие. Клиент должен немедленно уделить внимание ключевым словам, приносящим отрицательную прибыль, чтобы оптимизировать затраты на них.
Сосредоточивая внимание на стоимости в сочетании с тремя ключевыми конечными результатами (прибылью, валовой прибылью и чистой прибылью), можно быстро получить многомерное представление об эффективности своих усилий.
' f На заметку! По умолчанию инструмент веб-аналитики, как и многие иссле-довательские аналитические инструменты, не могут вычислять прибыль, поскольку они не располагают информацией о стоимости проданных товаров (cost of goods sold — COGS). Специализированные инструменты, подобные ClickEquations, располагают такой возможностью, поскольку они экспортируют данные COGS из финансовых систем компаний. Это делает возможной оптимизацию поисковых кампаний на основе того, что действительно для вас важно: чистой прибыли.
Глава 12
Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
В этой главе...
>	Анализ вклада многоконтактных кампаний
>	Многоканальная аналитика: советы по измерениям параметров несетевого мира
Самые сложные задачи онлайновых измерений являются и наиболее болезненными. Процесс получения конверсии сложен: посетитель может посетить веб-сайт несколько раз и подвергнуться воздействию нескольких кампаний онлайнового маркетинга. А поскольку мы живем в мире “несетевого ” маркетинга, на посетителя оказывают влияние не только онлайновые каналы. Мы смотрим телевизионные программы и видим рекламные щиты. Поэтому конечные результаты больше не ограничиваются онлайновыми конверсиями. Мы можем знакомиться с товарами в сети, но осуществлять конверсию вне ее.
Эта глава посвящена наиболее сложным вопросам измерений. Мы рассмотрим различные подходы к решению одной из наиболее актуальных в настоящее время задач — анализа вклада многоконтактных кампаний. Затем мы рассмотрим возможности измерения, существующие в многоканальной аналитике. Освоив материал, изложенный в этой главе, ниндзя заслужат свой меч.
422 Глава 12в Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Анализ вклада многоконтактных кампаний
Ни одна другая тема, за исключением, возможно, мобильной аналитики, не удостаивается такого внимания, как определение вклада кампаний. И никакая другая тема не порождает столько эмоций и негативных оценок. Итак, добро пожаловать в мир славы (или, точнее говоря, мир порицаний)!
В этом разделе вы получите представление о проблеме, поймете, оказывает ли она влияние на ваш бизнес (как правило, все забывают об этом шаге), проанализируете доступные решения и, наконец, заглянете в будущее, ознакомившись с двумя многообещающими решениями по определению вклада, которые все еще пребывают на стадии лабораторной разработки.
Что собой представляет "многоконтактность”?
На протяжении всей этой книги я постоянно подчеркивал, что, как правило, посетителю требуется несколько посещений, чтобы осуществить конверсию в веб-сайте. Весьма вероятно, что во время посещений, ведущих к конверсии, клиент подвергался воздействию множества рекламных объявлений вашей компании, таких баннеры или реклама по продвижению филиалов. Или же клиент мог быть привлечен маркетинговыми рекламными действиями, такими как кампания через электронную почту. Каждое такое воздействие принято называть контактом с компанией. Если прежде чем осуществить конверсию клиент контактировал несколько раз, мы получаем многоконтактную конверсию.
Рассмотрим несколько характерных примеров. На рис. 12.1 показано пять сценариев воздействия рекламы и маркетинга, имеющих место до осуществления конверсий. Условные обозначения, приведенные в нижней части этого рисунка, указывают кампанию, влиянию которой клиент подвергался в каждом сценарии. В данном случае этими кампаниями являются баннерные рекламные объявления Yahoo!, рекламные объявления домашней страницы MSN, естественный поиск Google (да, естественный поиск должен считаться кампанией), кампания по продвижению филиала и кампания посредством электронной почты.
В первом сценарии все просто: некто посещает Google, выполняет поиск, щелкает на списке результатов естественного поиска и осуществляет конверсию в сайте. Кто удостаивается лаврового венка за выполнение конверсии? Естественный поиск Google.
Во втором сценарии все несколько сложнее. Клиент увидел рекламное объявление (но не щелкнул на нем) на домашней странице MSN. Тем не менее, спустя несколько дней клиент выполнил естественный поиск в Google и посетил наш вебсайт, на следующий день он получил наше рекламное объявление по электронной почте, а спустя еще несколько дней увидел две баннерные рекламы нашей продукции во время ознакомления с новостями на Yahoo!, щелкнул на втором из них и разместил заказ.
Кому мы обязаны осуществлением этой конверсии? Баннерной рекламе Yahoo!? Кампании посредством электронной почты? Первой рекламе на домашней странице MSN, которая, возможно, впервые познакомила клиента с нашим брендом? В данном случае не ясно, кто должен удостоиться почестей.
Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 423
01J
Рис. 12.1. Воздействия многоконтактной кампании, предшествующие конверсии
Наличие множества кампаний порождает и другие вопросы. В третьем сценарии клиент проигнорировал наши первые рекламные материалы, присланные ему по электронной почте, позже выполнил естественный поиск, увидел баннер Yahoo!, но не кликнул на нем; он по-прежнему не был впечатлен нашим выгодным предложением и не решился на приобретение товара. Мы отправили ему сообщение электронной почты с рекламной ценой, но не добились никакого положительного результата. И, наконец, персонально-ориентированная кампания посредством электронной почты, основанная на истории посещений сайтов, убедила клиента и привела к событию конверсии. Должны ли любые другие кампании удостоиться какой-либо благодарности? Ясно, что они не справились со своей задачей. Так или нет? В зависимости от точки зрения можно определить множество различных случаев.
А как насчет четвертого сценария? Должна ли первая кампания естественного поиска Google удостоиться какой-либо благодарности, поскольку она имела место за неделю до конверсии?
Получение ответов на все эти вопросы невероятно сложно, поскольку часто определение вклада сводится к качественной оценке. Каждый человек может отвечать на эти вопросы по-своему. Причина, по которой маркетологи, рекламодатели, издатели и “бегемоты” готовы сражаться “насмерть” по этому поводу, достаточно проста: каждый хочет принять участие в действии и каждый стремится заполучить лавры (если не все, то хотя бы часть из них) за осуществление конверсии, чтобы иметь возможность продолжать оставаться в деле (или упрочить свои позиции).
Совершенно ясно, что в случае некоторых конверсий клиенты подвергаются воздействий нескольких кампаний. Но не понятно, что с этим делать, и именно этому будет посвящена остальная часть этого раздела.
424 Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Вы сталкиваетесь с проблемой оценки вклада?
В кипении страстей, порождаемом признанными авторитетами, блогерами и, согласен, авторами, освещающими проблему многоконтактности, один незначительный нюанс остается без внимания. Он заключается в следующем вопросе: Действительно ли вы, как владелец веб-сайта, сталкиваетесь с проблемой оценки вклада?Если да, то насколько серьезна эта проблема?
Интеллектуалам проблема определения вклада при многоконтактном воздействии предоставляет прекрасный шанс поупражняться в мозговом штурме. Но святой долг каждого владельца веб-сайта — выяснить, действительно ли проблема существует, а не поддаваться всеобщей панике. Это поразительно легко выполнить.
Войдите в Webtrends или иной аналитический инструмент и кликните на ссылке Ecommerce Reports (Отчеты электронной коммерции). Кликните на стандартном отчете Visits to Purchase (Количество посещений, необходимое для приобретения), как показано на рис. 12.2. Быстрый взгляд на этот отчет покажет, нужно ли суетиться, как при пожаре, или же можно сохранять ледяное спокойствие.
Visits to Ригсбаве
Most purchases occured after: 1 visits VIA to Purchase TraoMctton*	Percentage of al purchases
1vsh	ЗМЛ0
Zvst*	50.00	MllQ.02%
3v»Jt*	28Л0	И561
4v»is	8.00	11.60%
5vUs	З.ао	10 60%
6 vela 7vWs
Svirt* 9-14 vsb
15-25 v»b
26-50 vets
1Л0 020%
M0 1100%
4.00 |Q0O%
X00 10.00%
e.oo 11.80%
4.00 |ово%
Рис. 12.2. Отчет Visits to Purchase (Количество посещений, необходимое для приобретения)
На рис. 12.2 видно, что 86,97% конверсий происходит вследствие двух или менее посещений. В данном случае проблема определения вклада многоконтакгно-го воздействия может и не возникать. Или же она может быть незначительной, и ее решение должно быть менее приоритетной задачей (вначале следует исправить ситуацию с показателем отказов домашней страницы или показателем отказов от товарной тележки).
Если хотите обрести полную уверенность, двигайтесь дальше и кликните на стандартном отчете Days to Purchase (Количество дней, необходимое для приобретения). Этот отчет покажет, сколько конверсий происходит в течение одного дня и то, выполняются ли они на протяжении нескольких дней и, следовательно, нескольких посещений. Если 80% конверсий происходит в тот же день, это может свидетельствовать об отсутствии проблемы определения вклада. Но если только
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 425
5 процентов конверсий осуществляются в ходе первых двух посещений, а основная их масса выполняется после 15 посещений, возможно, часть своих драгоценных ресурсов придется затратить на анализ вклада кампаний.
Но не стоит торопиться предпринимать активные действия.
После того, как проблема определения вклада выявлена, необходимо воспользоваться мощью сегментации для определения точки приложения начальных усилий. Желанный конечный результат портфеля кампаний показан на рис. 12.3.
Рис. 12.3. Упражнение по сегментации отчета Visits to Purchase по кампаниям
Как видно на рисунке, для трафика оплаченного поиска количество посещений для приобретения не представляет проблемы (87,45% конверсий происходит за два и менее посещения). Но для кампании отображения в поисковом механизме Yahoo! большая часть конверсий осуществляется по прошествии более 15 дней! Поэтому в качестве первоначальной задачи нужно будет выполнить сегментацию для всех посетителей, приходящих из Yahoo!, и подготовить их данные для более глубокого анализа вклада кампаний.
Чтобы выполнить перекрестную проверку своих заключений, можно определить также количество дней, затрачиваемых для приобретения. Выполнение описанных действий дало следующие преимущества:
•	вы сэкономили время и ресурсы, выяснив, действительно ли существует проблема;
•	вы сэкономили время и ресурсы, определив оптимальную начальную точку приложения усилий по оценке многоканального вклада.
Примите мои поздравления!
Модели определения вклада
Как только наличие проблемы, требующей выполнения анализа вклада многоконтактного воздействия, становится несомненным, необходимо понять, какую модель можно было бы использовать для определения заслуг (степени помощи) каждой точки контакта (кампании).
426	Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
На данный момент не существует никакой общепризнанной модели определения вклада многоконтактных воздействий. Существует одна обычно используемая модель, но постоянно появляются новые модели, одна из которых впоследствии может стать стандартом.
В ситуации многоконтактного сценария невозможно сказать, какое влияние или воздействие каждый контакт оказывает на клиента. Не располагая этой информацией, при выборе методики определения заслуг приходится полагаться на собственное понимание особенностей бизнеса, а то и вовсе на свои догадки.
Рассмотрим сценарий, в котором клиент приобрел товар стоимостью 75 долларов. Задача состоит в том, чтобы воздать должное различным кампаниям за получение этой прибыли. На рис. 12.4 показаны пять потенциальных моделей определения вклада. Кратко рассмотрим каждую из них.
Присвоение заслуг последнему клику
Поскольку невозможно установить, какое влияние каждая кампания оказала на решение о приобретении товара, отцы-основатели аналитики решили, что заслуги должны присваиваться последней кампании. На сегодняшний день эта модель определения вклада является стандартной в большинстве инструментов веб-аналитики и анализа кампаний.
На рис. 12.4. заслуга получения компанией прибыли в размере 75 долларов присваивается кампании оплаченного поиска Yahoo!. Вклад всех остальных кампаний признается нулевым. Здравомыслящий человек мог бы возразить, что, вероятно, Bing, филиал, оплаченный поиск Google, MSN и кампания посредством электронной почты также заслуживают определенного признания.
Моя точка зрения. Возможны ситуации, когда определенные заслуги должны быть признаны за кампаниями, которые затронули клиентов в течение разумного периода времени, непосредственно предшествующего конверсии. Хотя на сегодняшний день подход присвоения вклада последнему клику является стандартным, он далеко не оптимален в определении наилучшего распределения бюджета между различными маркетинговыми каналами.
Присвоение заслуг первому клику
Незначительная часть аналитических инструментов использует метод определения вклада кампаний по первому клику. Это обосновывается следующим образом: Если бы не самый первый контакт с рекламной кампанией, клиент мог бы никогда не узнать о нашем существовании и никогда не задумался бы о приобретении нашего товара. Что ж, ладно. В этом случае продвижение посредством электронной почты удостаивается всей чести получения прибыли в размере 75 долларов, а заслуги всех остальных кампаний равны нулю. В этом случае можно прекратить финансирование всех остальных кампаний и сосредоточить ресурсы на рекламных предложениях, рассылаемых по электронной почте.
Большинство инструментов веб-аналитики, подобных Google Analytics, можно сконфигурировать так, чтобы по умолчанию все заслуги приписывались первой кампании (кампания должна была бы охватывать естественный поиск и ссылаю-
			1	2	3	4	5
I Контакт	Рекламный канал	Действие	Присвоение заслуг (последнему)	Присвоение заслуг (первому)	Присвоение заслуг (равномерно)	Присвоение заслуг (по двум категориям)	Присвоение заслуг (индивидуально)
1	Продвижение по электронной почте	Открытие	$0	$75	$10.7	$6.3	$15.0
2	Баннер Yahoo!	Просмотр	so	$0	$10.7	$6.3	$3.5
3	Домашняя страница MSN	Клик	$0	$0	$10.7	$6.3	$9.0
4	Оплаченный поиск Google	Клик	$0	$0	$10.7	$6.3	$13.5
5	Филиал	Клик	$0	$0	$10.7	$6.3	$5.3
6	Естественный поиск Bing	Клик	$0	$0	$10.7	$6.3	$15.0
J7	Оплаченный поиск Yahoo!	Клик+конверсия	$75	$0	$10.7	$37.5	$13.5
 —				$75 00	$75 00	$75 00	$75.00	$75.00
Рис. 12.4. Модели определения вклада кампаний с многоконтактным воздействием
428 Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
щиеся сайты — как правило, оба эти источника трафика являются бесплатными, — а не только маркетинговые кампании оплаченного поиска).
Моя точка зрения. Я считаю, что применение подхода определения вклада по первому клику — хождение по действительно тонкому льду. Если первая кампания была столь успешна, почему потребовалось еще шесть кампаний, чтобы убедить клиента осуществить конверсию?
Равномерное приписывание вклада кликам
В настоящее время определенные инструменты веб-аналитики, такие как Coremetrics, и некоторые инструменты анализа поиска, подобные ClickEquations, предоставляют стандартный отчет, который при определении вклада использует метод равномерного распределения между кликами.
Обоснование равномерного приписывания вклада кликам следующее: У нас нет ни малейшего представления о том, как оценить вклад, а поскольку мы живем в демократическом обществе и стремимся к миру, будем просто считать вклад всех равным. В этом случае каждой из семи кампаний приписывается заслуга получения 10,71 долларов прибыли. Следовательно, можно продолжать в равной мере финансировать все кампании в данной цепочке.
Моя точка зрения. Этот подход не оптимален. Если шесть кампаний, предшествующие той, которая непосредственно привела к конверсии, были столь замечательны, почему им потребовалось так много времени, чтобы обеспечить конверсию? Или зачем признавать какие-либо заслуги за второй из них — баннером Yahoo!? Клиент даже не кликнул на нем! Этот подход — всего лишь уловка для уклонения от принятия жесткого решения.
На Олимпийских играх каждый участник забега отнюдь не получает медаль за участие. Судьи выполняют своего рода анализ. Победитель удостаивается золотой медали, пришедший вторым — серебряной, а третьим — бронзовой. Почему же к кампаниям должен применяться другой подход?
Разделение вклада на две части
Хотя ни один из имеющихся на рынке современных инструментов не использует эту модель в качестве стандартной, небольшая инициативная группа предложила применять именно ее.
Обоснование разделения вклада на две части следующее: 50 процентов общего вклада приписывается последней кампании, а остальные 50 процентов равномерно приписывается каждой из остальных контактных точек. Я называю этот подход моделью кое-кто выделяется из числа прочих'.
В данном случае вклад последней кампании, оплаченного поиска Yahoo! оценивается прибылью равной 37,5 долларов. Стоимость вклада каждой из остальных кампаний равна 6,3 долларов. Результатом применения этой модели оценки вклада станет инвестирование большей суммы в кампанию последнего контакта с равномерным распределением оставшейся части бюджета между всеми остальными кампаниями.
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 429
Моя точка зрения. Возможно, эта модель выглядит несколько более привлекательной. Позвольте заверить: ее привлекательность не столь уж велика, но, по крайней мере, эта идея не является мертворожденной. Тот, кто приносит домой лакомый кусок, заслуживает огромных почестей (50 процентов). Но принципы демократии продолжают действовать, поэтому мы в равной мере чествуем те кампании, которые были просмотрены и которые привели к клику. Это то, что мне нравится значительно меньше.
Индивидуальное определение вклада
Поскольку все рассмотренные модели оценки вклада страдают теми или иными недостатками, некоторые поставщики создали и представили на рынок средства индивидуального определения вклада в качестве возможного пути устранения несправедливости.
Обоснование индивидуального приписывания вклада следующее: Мы не имеем ни малейшего представления о вашем бизнесе, о том, какие кампании приносят вам свои плоды, как вы оцениваете просмотры и клики, или о том, как вы можете присваивать заслуги. Поэтому мы предлагаем открытую модель. Сами определите, сколько контактов она охватывает, и как нужно оценить каждый контакт. Этот подход содержит в себе огромную долю истины.
На приведенном ранее рис. 12.4 видно, что я решил оценить свои кампании так, как описано ниже.
•	Электронная почта 20 процентов (поскольку эти сообщения могли заинтересовать клиента, я проделал массу работы и высоко ценю свои заслуги).
•	Просмотренные баннеры l&hoo! 5 процентов (поскольку я не придаю особого значения просмотрам баннеров).
•	Рекламные объявления на домашней странице MSN 12 процентов (поскольку это представляет хаотичный подход).
•	Оплаченный поиск Google 18 процентов (поскольку реклама может отображаться только для четко определенных и представляющих ценность запросов, эти объявления могут быть очень целенаправленными).
•	Кампании филиалов 7 процентов (поскольку филиалы имеют дело с клиентами, которые уже подверглись воздействию других кампаний, я ценю их несколько выше просмотров баннеров).
•	Естественный поиск Bing 20 процентов (поскольку мне нравится трафик, создаваемый естественным поиском, он мне ничего не стоит и я не равнодушен к Microsoft).
•	Оплаченный поиск 'fehoo! 18 процентов (по тем же соображениям, что и для оплаченного поиска Google).
По этим соображениям распределение вклада в получение прибыли выглядит так, как показано в столбце “Присвоение заслуг (индивидуально)” на рис. 12.4. Хотя логика этого подхода сложна, не ясно, можно ли ее распространить на другие случаи.
430 Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Можно выбрать другой подход и использовать модель затухания, присваивая последней кампании 30 процентов вклада, пяти предшествующим ей кампаниям — соответственно 25, 20, 15, 7 и 3 процента вклада, а всем остальным — 0 процентов. Все будет зависеть от вашего понимания своего бизнеса, поведения клиентов и механизма конверсий. В ходе недавнего проекта в интересах клиента из службы печати я использовал действительно индивидуальную модель. Вклад последнего клика был оценен 75 процентами, а затем для остальных 25 процентов я использовал функцию затухания, которая была применена к кликам, выполненным в течение 14 последних дней. Я хотел придать наибольший вес кампании, которая непосредственно привела к конверсии, и выбрал предшествующий период продолжительностью только в 14 дней, поскольку это соответствовало периоду размышлений типичного клиента данного предприятия. Конечным результатом явилась модель определения вклада, которая использовала разделение вклада на две части, индивидуальный подход и затухание, что позволило получить оптимальное решение для данного бизнеса.
Думаю, вы понимаете, почему анализ вклада с применением модели индивидуального определения вклада с трудом поддается обобщению. В зависимости от мудрости, опыта и способности к критической оценке аналитика она может принести как прекрасные результаты, так и совершенно никчемные.
Моя точка зрения. Вероятность успешного применения модели индивидуального распределения вклада колеблется от средней до низкой. Это связано не с техническими возможностями применяемого инструмента аналитики, а с тремя задачами, с которыми приходится сталкиваться нам, людям:
•	обретение понимания очевидных или не слишком очевидных элементов, влияющих на людей в сетевой среде;
•	обретение достаточного уровня понимания эффективности в прошлом для того, чтобы можно было предложить модель, которая правильно отражает состояние дел;
•	предположение, что эффективность в прошлом служит индикатором успеха в будущем.
Часто в сетевой среде эти допущения оказываются безосновательными и, следовательно, модели могут как “попадать в цель”, так и “промахиваться”.
Конечно, если инструмент аналитики позволяет применить модель индивидуального определения вклада, ее можно сравнить с моделями равномерного и разделенного распределения вклада, чтобы выяснить, не подходят ли они в большей степени. Или же можно поэкспериментировать с различными индивидуальными моделями. Нужно только тщательно все продумать, не так ли?
Основная проблема выполнения анализа вклада в реальном мире
Поговорим об анализе пути (истории кликов). В сущности — это основная проблема, возникающая при попытках выполнить эффективный анализ вклада наших кампаний.
Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 431
Большинство начинающих аналитиков стремится выполнить анализ пути к веб-сайту, поскольку они верят, что одна “золотая” последовательность кликов — путь — ведет к успеху предприятия. Они желают знать, следуют ли посетители сайта этому пути. Если нет, то каков избранный ими путь? За этими рассуждениями стоит вера в то, что Интернет обладает четкой структурой, подобно книжному магазину или супермаркету.
Анализ истории кликов оказывается напрасной тратой времени, поскольку сеть Интернет не структурирована. Она хаотична по своей природе (подробнее об анализе кликов можно узнать в http://sn.im/pathan). Не существует никакого единственного пути к успеху — их тысячи. Кроме того, владельцы веб-сайта определяют успех сайта иначе, чем клиенты. Это несоответствие делает анализ пути еще более бесполезным для неструктурированных ситуаций.
Следующие две проблемы также затрудняют анализ вклада многоконтактных кампаний. Первое допущение, лежащее в основе анализа вклада, заключается в том, что можно определить конкретный путь для осуществляющих конверсию посетителей (например, электронная почта -> естественный поиск -> отображение -> конверсия). Но часто полная хаотичность взаимодействия с Интернетом делает определение такого пути совершенно невозможным.
Если бы мы хотели получить четкий путь, подобный представленному на рис 12.4, вероятно, его нужно было бы оговорить следующим образом: Давайте выясним, нужно ли вначале использовать баннер, затем YouTube и, наконец, оплаченный поиск. Зная это, можно будет правильно распределить средства, выделенные на маркетинг. Однако, анализируя всех посетителей, осуществляющих конверсию, и воссоздавая их путь к конверсии, мы получаем очень разные данные — 1 процент осуществил конверсию, пройдя по пути баннер, поиск, затем электронную почту, а 5 процентов следовало пути естественный поиск и оплаченный поиск. Очень маленькие группы осуществляющих конверсию посетителей следовали слишком большим количеством различных путей. К сожалению, наша реальность больше соответствует картине, представленной на рис. 12.1 (причем там отражено всего лишь пять осуществивших конверсию посетителей).
Второе допущение при выполнении анализа вклада состоит в том, что понимание пути кампаний, ведущих к конверсии, позволит использовать эту информацию и соответствующим образом изменить распределение бюджета, выделенного на маркетинг.
Приведу очень упрощенный пример. До определенного момента 70 процентов бюджета тратилось на баннерную рекламу, 20 процентов — на YouTube и 10 — на поиск. После выполнения анализа вклада оказывается, что 100% осуществляющих конверсию посетителей следовало по пути отображение (баннер) -> YouTube -> поиск. Предположим, что мы используем анализ методом равномерного распределения вклада, и теперь, когда известно, что происходит, разделяем бюджет на три равные части и решаем потратить 33 % на каждую кампанию. Принесет ли это успех?
Даже в нашем упрощенном случае этого может не произойти. Любой маркетинговый канал — баннерная реклама, YouTube, поиск — обладает естественным пределом доступного содержимого (образов). Конечно, 33% бюджета можно выделить на YouTube, но если никто не будет просматривать ваши видеоматериалы, зачем
432 Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
выделять эти средства? Их вполне можно потратить на поисковые механизмы, которые располагают доступным контентом.
Не исключено, что при выполнении анализа вклада мы отвечаем на неправильно заданный вопрос: Каким можно признать вклад каждой кампании? Это ведет к усилиям по анализу пути. А нужно было бы ответить на следующий вопрос: Как оптимально распределить бюджет между доступными рекламными и маркетинговыми каналами?
Многообещающие альтернативы анализа вклада
Многие компании и бюро экспериментируют с альтернативными подходами к анализу вклада. Но пока эти эксперименты не выявили подход, явно превосходящий остальные.
Рассмотрим два примера, наводящие на мысль о возможностях, которые однажды могут способствовать повышению эффективности усилий по выделению маркетингового и рекламного бюджетов.
Моделирование смешанных медиаканалов
Моделирование смешанных медиаканалов использует метод оптимизации смешанного маркетинга, применяемый в реальном мире. Задача заключается в определении объема средств, которые нужно выделить на каждый медиаканал, как показано на рис. 12.5.
Рис. 12.5. Медиаканалы и текущее распределение бюджета
Слева перечислены доступные медиаканалы. Текущий бюджет распределен следующим образом: 55% на поиск, 35% на отображаемую рекламу и 20% на сеть контента. А каким распределение должно быть на самом деле?
Если цель состоит в определении доли бюджета, которая должна выделяться на каждый медиаканал, почему бы ни ответить непосредственно на этот вопрос, проведя эксперимент со случайным набором каналов, а не пытаться выполнить анализ вклада каждого канала в конверсию?
В реальном мире при создании модели смешанных медиаканалов компании используют следующий подход: в ходе целенаправленного эксперимента компания выбирает определенные рынки (штаты, города или иные маркетинговые области) и распределяет маркетинговый бюджет между имеющимися в ее распоряжении каналами в различных пропорциях.
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 433
Например, в Огайо распределение могло бы выглядеть следующим образом:
•	20 процентов на телевидение, 70% на газеты, 10% на радио
Во Флориде оно могло бы быть таким:
•	35% на телевидение, 35% на газеты, 30% на радио
В Калифорнии оно могло бы быть следующим:
•	70% на телевидение, 15% на газеты, 15% на радио
Сразу после проведения этих кампаний начинается сбор данных конверсии, отдельно по каждому географическому региону. Анализ этих данных помогает определить оптимальный набор средств информации для получения самых низких затрат на приобретение клиента. Затем эти данные используются для оптимального распределения бюджета.
Однако ответ не остается абсолютно точным вечно. Компания вынуждена повторять эксперименты при смене сезонов, появлении новых товаров и иных подобных изменениях.
Аналогичную методологию можно применить и к Интернету для решения проблемы, проиллюстрированной на рис. 12.5. Хотя модель смешанных медиаканалов представляет собой подход с размытыми границами, она весьма перспективна, поскольку эксперименты можно проводить быстрее и с меньшими затратами.
Применительно к сетевому миру метод смешанных медиаканалов сочетает в себе лучшие черты быстрых, контролируемых экспериментов (подробнее они рассматривались в главе 7) и использует сведения, поступившие из реального мира, для принятия решений.
Проблемы моделирования смешанных сетевых медиаканалов
Пока не существует никаких конкретных инструментов или приемлемой методологии моделирования смешанных медиаканалов. Для создания оптимальной модели смешанных медиаканалов придется изучить модели, применяемые в реальном мире, и реализовать собственную программу.
По иронии судьбы сбор данных для создания моделей смешанных каналов в не изобилующем данными несетевом мире значительно проще. В сетевой же среде инвестирование средств в рекламу, скорее всего, осуществляется через различные бюро и системы, поэтому приходится совершенствовать cookie-файлы и централизовать сбор больших объемов данных. По мере перехода компаний к комплексным наборам данных острота этой проблемы будет снижаться. Например, платформа Genesis компании Omniture позволяет использовать множество различных источников данных (баннеры, поиск, социальные сети и т.п.) и упрощает анализ, даже если эксперименты по моделированию смешанных медиаканалов выполняются вне платформы Genesis.
Анализ предельного вклада
Концепция определения предельного вклада достаточно проста. Вместо того чтобы пытаться определить вклад в конверсию различных медиаканалов, можно
434 Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
получить ответ на более конкретный вопрос, поставив эксперимент, который помогает выполнить анализ предельного вклада.
Например, 55 процентов бюджета тратится на баннерную рекламу, а 45 процентов — на поиск. В результате эти программы приносят 2 миллиона долларов прибыли. Кто-то мог видеть только рекламные баннеры, кто-то — только рекламные объявления в поисковых механизмах. А кто-то мог видеть оба вида рекламы.
Теперь предположим, что вы получили дополнительные 200 000 долларов на маркетинг и нужно решить, как лучше распределить эти средства между кампаниями поиска и баннерной рекламы.
Выполнение анализа предельного вклада заключается в том, чтобы часть этого бюджета, например, 10 000 долларов выделить для одной части портфеля кампаний — скажем, для рекламных кампаний. Затем останется только измерить конечный результат (количество конверсий) этого эксперимента. Любое повышение количества конверсий будет целиком заслугой дополнительного финансирования баннерной рекламы в размере 10 000 долларов.
При использовании этой методологии не имеет значения, что явилось последней точкой контакта. В описанном упрощенном сценарии нужно было бы выявить общее увеличение числа конверсий. В ходе анализа важно понять, какая дополнительная прибыль была получена в результате изменения одной составляющей рекламного бюджета (в данном случае — в результате инвестирования дополнительных 10 000 долларов на баннерную рекламу). Этот эксперимент нужно было бы выполнять до определения точки снижения отдачи для конкретного канала.
Если вы используете все медиаканалы — филиалы, электронную почту, поиск, баннерную рекламу и социальные медиа — измените только одну составляющую (затраты на канал), определите дополнительные конверсии и выполните анализ предельного вклада.
Проблемы анализа предельного вклада
При выполнении анализа предельного вклада трудно контролировать все переменные, которые могли бы влиять на эксперимент, особенно в сетевой среде. Пришлось бы поставить максимально четкий эксперимент и выявить переменные, которыми можно и которыми нельзя управлять. Кроме того, приходится изменять по одной составляющей за раз, что может требовать времени.
Ни моделирование смешанных медиаканалов, ни анализ предельного вклада не является простым делом, но при поиске ответов на столь сложные вопросы приходится выходить за принятые рамки, проявлять терпение и готовность к экспериментированию.
Я надеюсь, что эти более сложные методологии помогут осуществить переход от утомительного, иногда приводящего к разочарованиям, анализа вклада к масштабируемым, эффективным и обеспечивающим предсказуемые результаты методологиям.
Заключительные соображения по поводу многоконтактности
Этот раздел книги достаточно сложен и не содержит простых ответов. Мне хотелось бы, чтобы это было не так, но пока мы находимся в самом начале пути.
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 435
А пока эти методы получат достаточное развитие и оценку, приведу три заключительных соображения.
•	Часть конверсий будет поступать из нескольких контактных маркетинговых точек. Прежде чем предпринимать какие-либо действия, выясните, какова эта часть, и какой канал подвергся наибольшему влиянию.
•	Если определение вклада многоконтактных кампаний представляет значительную проблему, следует отказаться от приписывания 100 процентов вклада последнему клику, разобраться во всех моделях и их ограничениях, а затем выбрать наилучшую модель определения вклада и применить ее.
•	Оставайтесь в курсе новых и развивающихся методологий в данной области. Если речь идет о крупной компании с большими маркетинговыми бюджетами, возможно, целесообразно поэкспериментировать с новыми методологиями, такими как моделирование смешанных медиаканалов и ей подобными.
Желаю удачи!
Многоканальная аналитика:
СОВЕТЫ ПО ИЗМЕРЕНИЯМ ПАРАМЕТРОВ НЕСЕТЕВОГО МИРА
В главе 10 я осветил замечательный мир несетевого маркетинга. Основные выводы, полученные в ней, помогли провести границу между онлайновыми и офлайновыми усилиями и понять, почему измерение многоканального влияния является столь сложной задачей.
В этом разделе рассматриваются доступные возможности измерения онлайнового влияния кампаний, проводящихся вне сети, и офлайнового влияния онлайновых кампаний.
Прежде чем продолжить, я хочу подчеркнуть, что в данном случае не существует никакого магического рецепта. Но у нас имеется ряд замечательных возможностей приблизиться к пониманию влияния несетевых маркетинговых кампаний. Отмечу также, что некоторые из этих возможностей не для робких духом. Они подходят храбрецам и настоящим ниндзя анализа!
Отслеживание онлайнового влияния офлайновых кампаний
На каждый миллиард долларов, потраченных на онлайновый маркетинг, приходится несколько миллиардов, потраченных на телевидение, журналы, радио и рекламные щиты. Затраты на эти каналы во много раз превышают затраты на Интернет. Поэтому не приходится особенно удивляться, что несетевой маркетинг оказывает большое влияние на состояние бизнеса в сети.
Возможно, увидев вашу рекламу на телевидении, люди спешат купить товары ваших конкурентов (ладно, это всего лишь шутка; конечно же, они спешат приобрести ваши товары). Они ищут упоминания о вашей компании. И когда в следующий раз они увидят ваш мигающий баннер в веб-сайте, вероятность того, что они кликнут на нем, выше.
436	Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Компании все активнее привлекают клиентов к нескольким каналам. В конце рекламных объявлений наряду с номером телефона отображается также URL-адрес веб-сайта. Это еще больше повышает важность отслеживания влияния URL-адреса.
Ниже приведены мои рекомендации, начиная с простейших, по измерению влияния внесетевых рекламных и маркетинговый усилий на веб-сайт.
Заказные URL-адреса
Вспомните, что основная проблема измерений несетевых измерений — отсутствие первичного ключа. Так почему бы не создать его? Использование заказных URL-адресов (vanity URLs), называемых также переадресациями, является одним из наиболее старых приемов создания первичного ключа.
Идея очень проста. Предположим, у вас имеется рекламное объявление в журнале. Вместо того чтобы печатать URL-адрес своего веб-сайта, вы используете заказной URL-адрес, который переадресует читателей к этому сайту (или еще лучше — к наиболее привлекательной странице сайта). В процессе переадресации инструмент веб-аналитики перехватывает полезные данные.
Приведу пример. Я публикую рекламу QuickBooks — замечательной программы учета для мелких фирм. Телевизионная реклама завершается отображением URL-адреса www.usequickbooks.com. Он является заказным URL-адресом. Когда кто-либо вводит его в браузере, URL-адрес выполняет переадресацию к следующей странице:
www.quickbooks.intuit.com/?carnpaign=tv_nbc_dec_2009
Клиент вводит простой для запоминания URL-адрес, а я получаю данные подробного отслеживания из своего инструмента веб-аналитики (рис. 12.6). Это позволяет измерить часть прибыли, обеспечиваемую телевизионной рекламой. Как видно из рисунка, коэффициент конверсии, обеспечиваемый кампанией на телевидении, в несколько раз выше, чем характерно для всех остальных посетителей сайта.
Кроме того, можно выяснить также, какие страницы читают эти посетители, измерить их показатель отказов, количество дней, требующееся для конверсии, и их метрики лояльности и новизны.
Заказные URL-адреса могут содержать имя главного домена и параметр предложения или отслеживания, подобно www.sears.com/101 для рекламного щита, установленного на автостраде Ю! в Калифорнии, или www.Starbucks.com/20off для рекламы компании Starbucks, которая предлагает скидку в размере 20 долларов для товара стоимостью в 100 долларов. Это можно проделать для любого офлайнового рекламного объявления. Нужно только помнить о трех незначительных нюансах.
•	Заказные URL-адреса должны быть простыми для запоминания. Если использовать что-то вроде www.reallyreallyhardandtoughtorernernberurl.com, никто не сможет его запомнить. Это же относится к адресу www.e2r.com/ astringofrandornnurnbersandalphabets.
•	Заказные URL-адреса должны выполнять постоянную переадресацию — это всегда целесообразно с точки зрения поисковой оптимизации.
Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 437
• Обязательно обеспечьте, чтобы код переадресации содержал параметры отслеживания (версию рекламного объявления, название журнала, местоположение рекламного щита, предложение в радиорекламе и т.п.).
Рис. 12.6. Отслеживание онлайнового влияния телевизионных рекламных кампаний
Совет. При анализе этих кампаний, можно отсеивать любой трафик, Содержа-S' щий информацию о ссылающихся сайтах. Это обеспечит исключение кликов на заказных URL-адресах, опубликованных в Сети (поскольку вы используете постоянную переадресацию, поступающие данные этих кликов будут содержа t ссе1 точную информацию, а клики на рекламных объявлениях — нет).
Уникальные коды погашаемых купонов и предложений
Коды купонов и специальных предложений — еще один сравнительно простой способ отслеживания онлайнового влияния внесетевого маркетинга. В ходе внесетевых рекламных кампаний можно использовать уникальные купоны или коды отслеживания, которые будут играть роль первичного ключа для отслеживания онлайнового влияния. Два таких примера, для компании Dell слева и для 1-800-FLOWERS справа, приведены на рис. 12.7.
В случае компании Dell каталог, полученный по электронной почте, содержит рекламу предварительно сконфигурированных систем, продающихся на веб-сайте компании. Для облегчения поиска этих систем, каждая из них снабжена кодом Dell E-Value Code. Для быстрого отыскания нужной системы достаточно войти на сайт dell.com и ввести соответствующий код. Это удобно клиенту. Но это выгодно также и компании Dell, поскольку теперь она может отследить клик на веб-сайте,
438 Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
последовавший за просмотром физического каталога. Поскольку Dell может использовать уникальные коды, разделенные по странам, географическим регионам, номерам позиций в каталоге или даже по личностям (вплоть до отдельного клиента), она может выполнять глубокое отслеживание онлайнового влияния своих физических каталогов.
В случае 1-800-FLOWERS я смотрел телевизор, установленный в салоне нью-йоркского такси. В конце рекламы цветов ко Дню матери на экране телевизора появился следующий призыв к действиям: “Используйте код TAXI на нашем вебсайте, чтобы сэкономить 10 долларов”. Готово! Имеем первичный ключ! В процессе оплаты выбранного букета я использовал код TAXI. Инструмент веб-аналитики перехватывает эти данные, и аналитик компании 1-800-FLOWERS может легко выяснить влияние данной телевизионной рекламной кампании в такси.
Конечно, наличие постоянного cookie-файла веб-сайта означает, что можно отслеживать и будущие покупки этой же особы или поведение другого посетителя, что позволяет больше узнавать о клиентах способом, недоступным через другие каналы.
Кроме того, в обоих случаях для размещения заказа можно было воспользоваться телефоном (используя те же коды отслеживания/купонов). Это значит, что обе организации могут легко отслеживать предпочтения своих клиентов в плане каналов (и даже сегментировать их по местоположению — например, жители Мичигана предпочитают заказывать товары по телефону, а жители Техаса — по Интернету).
Рис. 12.7. Использование купонов для отслеживания влияния
Онлайновые опросы и исследования рынка
В главе 6 я назвал много преимуществ использования онлайновых опросов. Еще одно преимущество — возможность установления основных причин посещения веб-сайта. Например, для отслеживания внесетевых источников трафика можно применять совершенно бесплатный опрос при выходе 4Q (http://sn.im/ipsi4q). Достаточно к своему опросу добавить вопрос, как показано на рис. 12.8.
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 439
В How did you arrive at the w^bsrte today?	®
Typed the URL into a browser
Bookmark favontes
Used a search engine
Clicked on a online banner ad
Saw the URL on a billboard
From a magazine ad
From a soaal networking website
A friend sent me a hnk
Other
Рис. 12.8. Вопрос опроса 4Q об источнике посещения
Анализ этих данных дополнит данные, уже собранные инструментами веб-анали-тики. Он также заполнит некоторые серьезные пробелы в данных, предоставляемых аналитическими инструментами, такие как ответ на вопрос о причине столь высокой доли прямого трафика (возможно, этому способствуют внесетевые кампании).
Онлайновые опросы, подобные 4Q, измеряют также степень удовлетворения клиента и выполнения задач. Следовательно, исходя из рис. 12.8, можно выделить посетителей, привлеченных внесетевыми каналами, и сегментировать результаты для уяснения того, удалось ли им решить задачу, ради которой они посетили сайт. Предположим, реклама в журнале предлагала воспользоваться таксофоном с возможностью приема наличных: смогли ли эти посетители найти такой таксофон и осуществить покупку? Теперь можно получить ответ на этот вопрос.
Корреляция закономерностей трафика и расписаний внесетевых рекламных кампаний
Поскольку речь идет об отслеживании влияния внесетевой активности, мы располагаем прекрасным средством измерения онлайнового влияния. Мы знаем, когда и где появляются рекламные объявления. Почему бы ни воспользоваться этой информацией для установки исходной точки для сайта, а затем измерить влияние кампаний, когда они будут развернуты?
Рассмотрим показательный пример. Компания решает выполнить продвижение нового товара, используя радиорекламу на территории США. Даже без каких-либо дополнительных пояснений совершенно ясно, что изображено на рис. 12.9.
Слева представлены данные (количество посещений) до начала кампании, а справа — в период ее проведения. Располагая этими данными, аналитик может легко измерить влияние по нескольким направлениям.
•	Оценить общее влияние в плане посещений (или таких метрик, как число конверсий).
•	Определить конкретные радиорынки, на которых реклама привлекла сравнительно больший объем онлайнового трафика.
•	При наличии доступа к программе трансляций выяснить, была ли вероятность восприятия рекламы и посещения веб-сайта выше для слушателей определенных типов радиостанций (например, каналов новостей, рока или кантри).
440	Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Рис. 12.9. Онлайновое влияние радиокампаний в различных регионах
После: результаты проведения радиокампании
19 января-9 февраля: 100 городов
На рис. 12.9 влияние иллюстрируется наглядно, непосредственно и эффективно. Хотя это и не самый глубокий анализ, который можно предпринять, подобные изображения очень эффективны при представлении данных “бегемотам”.
Но аналитик не должен останавливаться на этом. Если следовать ранее данному совету по использованию заказных URL-адресов, можно выполнить весьма эффективное отслеживание. На рис. 12.9 показано обобщенное представление влияния. Но можно сделать значительно больше. Для получения выводов, ведущих к действиям, можно выполнить корреляцию сферы влияния этой внесетевой кампании с различными потоками трафика веб-сайта. Выполнение такого анализа показано на рис. 12.10.
Рис. 12.10. Корреляция потоков трафика во время радиокампании
Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 441
Первая линия представляет данные кампании (охват в миллионах посещений в результате радиокампании). Третья линия — первое, на что следует обратить внимание. Она представляет посещения, которые явились прямым результатом действий людей, вводящих указанный заказной URL-адрес (в данном случае eztz.com).
Прекрасно. Мы наблюдаем явную корреляцию между трансляцией рекламы по радио и возрастанием трафика к сайту. Спады и период стабилизации также совпадают. Можно вычислить также точку границы спада. Линия кампании содержит три пика, но хотя третий пик выше первого, объем привлеченного трафика был значительно меньшим. Возможно, к этому моменту охват аудитории достиг максимума.
Эти две линии — охват кампании по радио и количество посещений посредством заказного URL-адреса — могут не достаточно точно отражать общее влияние. Поэтому для определения влияния в диаграмму понадобится добавить и другие основные потоки трафика.
Как видно на рис. 12.10, и прямые посещения (Direct Visits), и поиск по торговым маркам (Branded Search) демонстрируют почти идеальную корреляцию с радиокампанией. Это является показателем того, сколько человек использовали заказной URL-адрес для посещения сайта. В данном случае множество людей посетили веб-сайт непосредственно или пришли из поисковых механизмам по ключевым словам, содержащим название товара, разрекламированного по радио!
Радиореклама обуславливает тесную корреляцию между потоками трафика и графиком проведения кампании. Теперь понятно влияние, оказанное рекламной кампанией на радио, и то, как она действительно привлекает поисковый трафик.
Однако помните, что корреляция еще не означает причинную связь. В данном случае кампания была проведена так, чтобы минимизировать другие влияющие факторы, что возможно не всегда. Кроме того, были приняты меры для выполнения корректного анализа. Например, может оказаться, что тренд поиска характерен только для поисков нового товара, разрекламированного по радио, а не для всего поискового трафика.
При выполнении корреляции — что является эффективной стратегией анализа — будьте внимательны, дабы не делать необоснованных заключений о причинно-следственной связи. Вместо этого выполните тщательную проверку выводов, полученных на основе поступающих данных.
Использование возможностей, предоставляемых контролируемыми экспериментами
Контролируемые эксперименты были рассмотрены в главе 7. Их можно использовать также в целях многоканальной аналитики. Рассмотрим предоставляемые ими преимущества на практическом примере.
Компания национального уровня пожелала повысить известность своей продукции с помощью внесетевых кампаний и, в частности, привлечь онлайновый трафик. Маркетинговая команда предложила использовать печатную рекламу (в местных газетах) и провести мероприятия с участием знаменитостей в крупнейших штатах США.
442	Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Вместо того чтобы сразу разворачивать рекламную кампанию, компания провела контролируемый эксперимент. Кампания была развернута тремя этапами: вначале была запущена первая волна печатной рекламы, затем вторая волна и, наконец, были проведены рекламные мероприятия с участием знаменитостей.
В целях оптимального сбора данных команда собирала данные в течение 30-дне-вого периода, предшествующего эксперименту, и 30-дневного периода, следующего за ним. Целью эксперимента было вычисление увеличения интереса во время кампании, а также любого длительного увеличения интереса после ее завершения. Данные кампании приведены на рис. I2.ll.
Мероприятия с участием знаменитостей
Время
Рис. 12.11. Контролируемый эксперимент по определению влиянию внесетевого маркетинга
Первая волна печатной рекламы оказала большое влияние на трафик веб-сайта. Это привело к огромному пику на диаграмме трафика, а затем потребовалось несколько дней, чтобы трафик вернулся к обычным значениям. Вторая волна рекламы оказала лишь ограниченное влияние, поэтому компания очень быстро достигла предела отдачи от печатной рекламы.
Маркетинговая команда наблюдала два интересных явления, связанных с мероприятиями с участием знаменитостей. Огромный начальный всплеск интереса произошел, когда появилось известие о мероприятии. Само по себе увеличение трафика было не удивительно, но значение увеличения вызвало удивление.
Измерения, проведенные после окончания рекламной кампании, показали устойчивое увеличение трафика сайта более чем вдвое, что было положительным результатом в плане сохранения новых клиентов, познакомившихся с торговой маркой. Кроме того, поскольку команда провела эксперимент в нескольких шта
Г лава 12а Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 443
тах, это позволило получить представление об обобщенном поведении, разделить трафик по географическим регионам и определить рентабельность каждого этапа рекламной кампании. Хотя на рис. 12.11 отображены только веб-посещения, команда смогла измерить также конечные результаты веб-сайта и вычислить затраты на одного привлечение (cost per acquisition — CPA), чтобы добавить дополнительный уровень учета влияния внесетевой кампании.
Применение контролируемых экспериментов является простой методологией при условии, что тест предварительно тщательно спланирован. Чтобы кампания могла быть проведена в плановом порядке, а аналитики могли собрать требуемые данные, понадобится координировать усилия множества команд.
При проведении контролируемых экспериментов невозможно всегда контролировать все влияющие факторы. Делайте максимум из возможного, а в ходе анализа по окончании кампании вернитесь назад и снова сопоставьте закономерности трафика и графики публикации рекламы, как показано на рис. 12.10.
Эти пять методов — использование заказных URL-адресов, уникальных купонов и кодов, онлайновых опросов, сопоставление закономерностей трафика и графиков публикации рекламы, и применение контролируемых экспериментов — могут помочь в количественной оценке влияния действий по внесетевому маркетингу на онлайновый канал.
Отслеживание внесетевого влияния онлайновых кампаний
Теперь рассмотрим второй аспект многоканального воздействия: измерение внесетевого влияния онлайновой деятельности. Предположим, что конверсии на вебсайте электронной коммерции составляют 2 процента, но что происходит с остальными 98% посетителей? Они могут отправиться в ваш магазин, чтобы приобрести нужный товар. Или же для осуществления покупки они могут обратиться в ваш телефонный центр.
При наличии замечательного веб-сайта, посвященного роскошным автомобилям, клиенты не смогут заказывать продукцию по сети. Тем не менее, желательно знать, в какой мере данный веб-сайт способствует потенциальным клиентам в принятии решения о покупке сверхдорогого автомобиля. Или, если вы организуете акции протеста против вырубки гигантских секвой, можно расклеивать листовки, развешивать транспаранты и побуждать своих сторонников к активным действиям через сайты социальных сетей. В таком случае, скорее всего, желательно знать, какое конкретное влияние онлайновые усилия оказывают на успех протеста.
Эти и множество других подобных вопросов возникают ежедневно и обычно не находят ответа. Измерение внесетевого влияния веб-сайта важно по одной единственной причине: для понимания полного вклада веб-сайта для бизнеса в целом.
Например, нужно знать, что кампания баннерной рекламы на веб-сайте New York Times обеспечивает заказы средней стоимостью в 90 долларов, и что впоследствии по внесетевому каналу эти же люди приобретают товары на сумму 200 долларов. Это изменяет точку зрения на кампании, не так ли? Или, скажем, веб-сайт технической поддержки предоставляет скидку в 50 долларов при каждом ответе на чей-либо вопрос, что избавляет клиентов от необходимости связываться с компанией по телефону.
444 Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
На данный момент точное количественное измерение влияния онлайновой активности на внесетевые каналы несколько затруднено, но все же существуют аспекты, которые можно отслеживать. Существующие в настоящее время препятствия на этом пути означают, что придется проявить немного творчества и вдумчивости.
Если вы готовы создать небольшой портфель инициатив, то сможете получить достаточное представление о скрытом влиянии вашего присутствия в Интернете на внесетевые аспекты бизнеса. Выберите несколько точек сопоставимых данных и выясните, насколько далеко удастся продвинуться в этой игре!
Ниже приведены мои рекомендации, начиная с простейших, по измерению влияния веб-сайта на внесетевые каналы.
Измерение призывов к внесетевым действиям
Многоканальные коммерческие предприятия неразрывно связаны с призывами к внесетевым действиям. Так, веб-сайт “Уол-Март” приводит схемы расположения магазинов, чтобы люди могли найти ближайший из них. Использование этого призыва к внесетевым действиям можно было бы отслеживать в качестве показателя внесетевого влияния сайта.
Клиент может посетить сайт Walmart.com в поисках цифрового зеркального фотоаппарата, сосредоточив свое внимание на камере Nikon D700. Хотя сайт может убеждать клиента в достоинствах этой камеры, тот может не желать приобретать ее через Сеть. Клиент может щелкнуть на ссылке Store Finder (Обнаружитель магазина) в верхней панели навигации, ввести почтовый индекс США и, в конце концов, попасть на страницу вроде следующей:
http://www.walmart.com/storeLocator/ca_storefinder_results.
do?serviceName=ALL&sfatt=ALL&rx_title=&rx_dest=/index.gsp&sfsearch_ zip=94043&%23.x=0&%23.y=0&%23=Find
Аналитик сайта Walmart.com может использовать приведенный URL-адрес для отслеживания того, сколько человек использует данный веб-сайт, а затем посещает магазин. URL-адрес содержит два замечательных элемента информации. Количество посещений, которые включали просмотр этой страницы, ca storefinder results.do, может быть измерено во времени. А дотошный аналитик может углубиться еще больше и измерить не только количество обращений к странице результатов поиска, но и число просмотров страницы товаров или то, что товар был добавлен в товарную тележку. Обе эти метрики служат весомыми показателями того, что клиент намерен совершить покупку.
Ниндзя анализа знает, что нельзя ограничиваться измерением количества посещений. Обязательно нужно численно оценить целевое значение (подробнее это описано в главе 5). На рис. 12.12 проиллюстрированы шаги, необходимые для определения конечной цели и последующего создания отчета.
Создание цели не представляет трудности. Можно просто использовать имя страницы. Следующий шаг — определение ценности целевого действия, которая в данном случае составляет 1,5 доллара — чрезвычайно важен. Возможно, для этого придется сотрудничать с финансовым отделом, объединить онлайновые и внесетевые данные (подробнее об этом я расскажу немного позже) или же провести ряд экспериментов.
Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 445
Goal Settings: G1
t’nter Goal Information
Active Goal	® On О Oft
Match Type®’	Head Match	*
; rca_storefincfer_resutts .do
Goal URL ® (e g For the goal page 1itfc.Ww*w.rnysite.comlthankyou.html* enter “fthanfcyoahtmr) To help you verity that your goal URL is set up согтесйу, please see the tips here
Successful Store Searches
Goal name ---------------------------------------------------1
Goal 2: "Stores” had 22,057 conversions
I Sets Goat Gori 2: About S
22,057 total conversions	$108,135.00 Total Goal Value
2.37% conversion rate
Рис. 12.12. Отслеживание призывов к внесетевым действиям и их экономического эффекта
Отчет, приведенный в нижней части рис. 12.12, показывает тренд влияния сайта на деятельность магазина во времени. Более того, он отображает также экономическую прибыль, принесенную сайтом (приведенные данные не относятся к сайту “Уол-Март”; если бы это было так, цифры содержали бы, по меньшей мере, еще три нуля).
£✓ На заметку! Приведенный URL-адрес содержит еще один замечательный эле-2^ мент данных — sfsearch zip. Этот параметр содержит почтовый индекс, по которому выполнялся поиск. Инструмент веб-аналитики можно сконфигурировать так, чтобы он перехватывал эти данные, что позволит впоследствии определить географические пункты, в которых онлайновые клиенты более склонны посещать физические магазины. Подобный отчет позволяет оптимизировать усилия по онлайновому и внесетевому маркетингу.
Существует также значительно более надежный показатель намерения посещения внесетевого магазина — страница инструкций! Сайт Walmart.com позволяет на основе введенного почтового индекса выбрать ближайший магазин, а затем распечатать инструкции о подъездных путях. При вводе своего начального адреса в браузере я попадаю на страницу со следующим URL-адресом:
http://www.walmart.сот/storeLocator/ca_storefinder_directions.
do?sfsearch_street_l=1600+Amphitheatre+Parkway&sfsearch_city=
Mountain+View&sfsearch_state=CA&sfsearch_zip=94043&x=41&y=12&edit_
obj ect_id=2 2 8 0 &continue=& s fatt=
446 Глава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Теперь аналитик может отслеживать посещения, содержащие этот более надежный показатель намерений клиента, наблюдая за страницей ca_storefinder_ directions.do.
Для получения максимально точного представления нужно было бы выполнить все вышеуказанное и отслеживать посещения, которые использовали указатель местоположения магазина после просмотра страницы продукции или добавления чего-либо в товарную тележку. Нужно было бы отследить географические местоположения клиентов и объединить эти данные с данными о местоположениях магазинов. И, наконец, понадобится установить стоимость просмотра информации о магазине — например, 6 долларов для каждой страницы инструкций — и представить эти данные команде руководства.
Приведенные примеры иллюстрируют только две возможности размещения призывов к внесетевым действиям на веб-сайте. Другими примерами могут служить запросы каталогов продукции или запись на проведение пробных поездок на автомобилях в местном представительстве автомобильной компании.
Отслеживание телефонных обращений и живых бесед
Во время посещения веб-сайта компании Marks & Spencer я решил купить кровать с матрасом. Но вместо того, чтобы произвести покупку в сайте, я сделал заказ по телефону. В этой ситуации моя покупка невидима инструменту веб-аналитики, несмотря на то, что веб-сайт убедил меня осуществить ее.
Но можно отслеживать все подобные телефонные звонки: как успешные, приводящие к заказам, так и неприятные вопросы по технической поддержке, обусловленные тем, что сайт не смог помочь клиентам.
Существует два возможных подхода отслеживания телефонного трафика, порождаемого веб-сайтом. На веб-сайте можно использовать уникальный номер телефона и отслеживать звонки и конверсии с помощью существующей системы. При этом не понадобится выполнять никакой дополнительной работы, за исключением фиксации уникального номера телефона. Однако если этому препятствуют бюрократические препоны, несколько веб-опций, подобных TeleCapture, могут снабдить вас уникальным телефонным номером, запрограммировать его для звонка по существующему номеру компании и представить развернутый отчет о количестве звонков, числе уникальных обратившихся клиентах и количестве пропущенных звонков. Бюрократия повержена!
Более того, данные о звонках можно перенести также в инструмент веб-аналитики. Решения, предоставляемые такими компаниями, как Mongoose Metrics (США) и Fresh Egg (Соединенное Королевство), позволяют добавить уникальные номера телефонов на свой веб-сайт. Данные о любой активности с этих телефонных номеров пересылаются инструменту веб-аналитики, где централизовано можно исследовать как онлайновое влияние, так и внесетевые обращения.
Эти решения расширяют имеющиеся возможности, поскольку позволяют отслеживать внесетевые обращения, вызванные поиском, баннерами, филиалами либо иными типами отдельных кампаний. Достаточно во входную страницу (или весь сайт) добавить дескриптор JavaScript кампании в месте обычного отображения но
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 447
мера телефона. Когда посетитель заходит на сайт, он видит уникальный номер телефона, связанный с конкретной кампанией (например, с ключевым словом avinash rocks). Теперь вплоть до уровня ключевого слова или кампании можно отслеживать, сколько конверсий произошло в сети, и сколько обращений было выполнено вне сети.
Во многих компаниях телефонные системы позволяют маркетологам отслеживать конверсии по индивидуальным телефонным номерам, и аналитик может применять эти данные для анализа конверсий. При отсутствии такой системы решения, предоставляемые компаниями вроде ClickPath, можно использовать для отслеживания всех данных вплоть до конверсий.
И, наконец, если вы предоставляете функциональные возможности и обращения по телефону, и живого общения, как имеет место на веб-сайтах электронной коммерции либо технической поддержки, множество решений, подобных LivePerson, помогут интегрировать данные телефонных звонков и общения в решение веб-ана-литики. Для этого достаточно обновить дескриптор JavaScript аналитики и сконфигурировать LivePerson, включив в него идентификатор своей учетной записи аналитики.
Использование уникальных кодов купонов и предложений
В предшествующем разделе мы эффективно использовали стратегию применения купонов и кодов для отслеживания онлайнового влияния внесетевых кампаний. Теперь эту же идею можно использовать в обратном направлении.
Я могу посетить сайт www.target.com и распечатать специальные купоны для товаров, которые хочу приобрести. При погашении этих купонов в ближайшем магазине Target их аналитики могут использовать существующий информационный центр компании для отчета о процентной доле клиентов, которые были привлечены веб-сайтом.
Приведу конкретный пример из практики моих друзей Рене Дешамп Отаменди (Rene Dechamps Otamendi) и Орели Поле (Aurelie Pols). Их клиент, компания Panos (www.panos.be), хотела использовать веб-сайт, чтобы привлечь посетителей в свои рестораны. Команда Рене и Орели создала кампанию, в ходе которой посетителям сайта предлагалось принять участие в игре, по окончании которой они получали одноразовый купон для ресторанов Panos. Данные, собранные в ходе этой компании, и основные метрики с очевидными выводами приведены на рис. 12.13.
Panos может измерить стоимость своей кампании от начала до конца. Кампания продолжалась в течение 18 дней. В течение этого времени почти 59 000 человек посетило сайт и приняло участие в 109 000 играх, что привело к выдаче 42 000 купонов. Из них 59% были погашены в ресторанах — огромный коэффициент погашения. Чрезвычайно важно, что компания Panos может измерить стоимость привлечения одного клиента, которая составляет менее 2 евро. Еще более ценно, что поскольку купоны были одноразовыми, очень легко можно было изымать и учитывать фальшивки! Мы можем гордиться человечеством: на 42 000 напечатанных купонов пришлось только 189 попыток подделки!
448	Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
Some figures: (campaign duratlonxlS daysl) # of visits to the website : 58.627^
W of page views: 1.057.769 (18 pages per visit)
W of page views the busiest day: 155.071 w of games played: 109.024*-
W of games/sent eCoupons: 2,6 W referal visits: 16.024 # eCoupons sent: 41.701*-WeCoupons printed: 35.319 » eCoupons exchanged in POS: 20.659 (58,9%)^ # eCoupons fraud atempts: 189 (less than 2 par POS) Near 60% of eCoupons exchange rate
Cost per profiled email address: less than 2 eurosl
Рис. 12.13. Анализ влияния онлайновой кампании на внесетевую деятельность Panos
Подбор и добывание онлайновых и офлайновых данных
Компании вроде Safeway или Macy’s используют принципы отслеживания купонов и кодов для связывания внесетевого поведения с онлайновой активностью. Например, супермаркет, выпускающий клубные карточки, мог бы анализировать онлайновое и внесетевое поведение своих клиентов, поскольку те могут использовать эти карточки в любом месте при оформлении заказа.
Или другой пример: компания Marks & Spencer могла бы провести множество онлайновых кампаний и измерить средний размер заказа для каждой из них. Но теперь, при наличии информации о номерах кредитных карточек, именах и адресах клиентов в системах планирования бизнес-ресурсов (ERP) компании, она может отслеживать также дополнительные покупки в своих магазинах в течение последующих 30 дней. Недавно мне пришлось выполнять такой анализ, в ходе которого выяснилось, что в течение последующих 30 дней на каждый доллар, благодаря кампаниям оплаченного поиска затраченный клиентами в сети, они тратили шесть долларов в физическом магазине. Аналитик может помочь своему высшему руководству по достоинству оценить эффективность онлайнового маркетинга, особо отметив соотношение одного к шести.
Возможность выполнения этого сложного анализа определяется вашей способностью правильного выбора первичных ключей и готовностью выйти за рамки инструментов веб-аналитики. Если все это проделать, награда окажется более чем достойной.
Использование опросов для прогнозирования внесетевого влияния
В главе 6 я описал достоинства сбора качественных данных, получаемых непосредственно от клиентов. Одной из более-менее подробно описанных мною методологий было использование опросов при выходе из сайта. Эту методологию можно распространить на измерение внесетевого влияния.
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 449
Такие компании, как iPerceptions, CRM Metrix и Usability Sciences, предоставляют возможность проведения онлайновых опросов, в ходе которых посетителям предлагается оценить свои впечатления от посещения сайта и ответить на ряд вопросов. Эти данные можно применять для вычисления метрик вроде вероятности покупки, как показано на рис. 12.14. Как видите, прямым результатом посещения веб-сайта является то, что для 54% людей совершение покупки в магазинах розничной торговли оказывается более вероятной — наглядная иллюстрация ценности веб-сайта для процесса в целом.
Вероятность совершения розничной покупки
 Значительно менее вероятно
 Несколько менее вероятно
 Столь же вероятно
D Несколько более вероятно
□ Значительно более вероятно
Вероятность посещения магазина: влияние сайта +54%
Рис. 12.14. Вероятность совершения розничной покупки
Если построить временную диаграмму тренда этих процентных соотношений, можно измерить эффективность веб-сайта в деле поставки клиентов внесетевым торговым точкам. Это служит прекрасным дополнением данных онлайновой конверсии.
Но данные, собираемые опросом, не ограничиваются этими сведениями. Выделив посетителей, которые осуществляют покупку вне сети, можно проанализировать причины, по которым они посетили сайт, какие его особенности их устраивают, а какие — нет. Затем веб-сайт можно оптимизировать в соответствии с потребностями всех посетителей.
Еще одна часто применяемая стратегия многоканальной розничной торговли — использование опросов у кассовых терминалов. Например, выполняя покупку в супермаркете или обедая в кафе быстрого обслуживания, на своем чеке вы можете заметить приглашение заполнить онлайновую анкету (в обмен на возможность ставки в тотализаторе или купон для последующего посещения). Анкета предлагает оценить свои впечатления от посещения магазина, а также задает вопросы о посещениях веб-сайта данной компании и о том, как они повлияли на посещение мага
450 Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
зина. Готово! Мы получили данные, которые характеризуют ценность веб-сайта для внесетевой деятельности.
Проведение контролируемых экспериментов
Контролируемые эксперименты — еще одна эффективная стратегия, которую можно применять. Я уже осветил проведение таких экспериментов ранее в этой главе при рассмотрении влияния внесетевых кампаний и более подробно в главе 7. Позвольте мне поделиться некоторыми идеями, которые могли бы вдохновить на создание собственных контролируемых экспериментов для измерения внесетевого влияния онлайновых кампаний.
Если требуется выяснить, привлекает ли веб-сайт трафик к вашим магазинам, можно в нескольких различных городах или регионах провести кампанию рассылки по электронной почте приглашений клиентам посетить ваш сайт для получения дополнительной информации и посмотреть, ведет ли это к повышению посещаемости магазинов в этом регионе.
Еще один возможный подход — проведение на google.com географически-ориентированных кампаний оплаченного поиска для публикации определенного сообщения или призыва к действиям. Измерьте влияние этих кампаний на ваш сайт и сопоставьте его с данными (контрольными), собранными в центре телефонного обслуживания, сравнивая эффективность в выбранных регионах с эффективностью в других географических областях.
В заключение я опишу один из моих любимых экспериментов. В течение одной недели крупная компания розничной торговли отказалась от рассылки рекламных газетных вкладышей в штатах Аризона, Нью-Йорк и Индиана. Вместо этого она провела кампании баннерной рекламы на соответствующих сайтах с приглашением посетить свой веб-сайт для ознакомления с ценными и уникальными внесетевыми торговыми предложениями локальных магазинов в соответствии с указанным почтовым индексом. Компания исключила носитель внесетевого маркетинга из процесса измерения того, были одни только мероприятия по онлайновому маркетингу эффективны в плане привлечения посетителей в магазины и приобретения товаров, которые должны были бы рекламироваться в еженедельных газетных приложениях. Создав эксперимент с тестовыми и контрольными (всеми остальными) штатами, компания рознично торговли собрала данные, которые доказали целесообразность перехода к исключительно онлайновому маркетингу в двух из этих штатов.
Основная идея заключается в применении целенаправленного подхода, чтобы данные можно было сопоставить с внесетевыми источниками данных и выявить полезную информацию (влияние). Применение этого подхода к различным далеко удаленным один от другого регионам позволяет устранить искажения данных (не поддающиеся контролю факторы, которые могут приводить к неудовлетворительным результатам).
Как и при проведении всех контролируемых экспериментов, эта методология требует затрат времени и усилий. Но ничто другое не окажет большего влияния на ваш бизнес и не сможет так же хорошо подготовить вашу маркетинговую политику к будущему.
Г лава 12  Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 451
Использование первичных исследований
Кроме контролируемых экспериментов, вторая методика, которую я позаимствовал из хорошо развитых технологий внесетевого ведения бизнеса — старые добрые маркетинговые исследования для определения влияния онлайнового присутствия на внесетевые каналы: непосредственные опросы, исследования целевых групп, интервью и многие другие.
Рассмотрим пример. Дважды в год техническая компания собирает имена и информацию обо всех, кто приобрел что-либо (по Сети или вне нее). Затем компания пересылает эту информацию сотрудникам своего бюро маркетинговых исследований, которые, применяя набор методологий, опрашивают этих клиентов для выяснения всех побудительных причин совершения покупки.
Эти данные оказались настоящей “золотой жилой” информации о характеристиках продукции, о телевизионной рекламе, о веб-сайте, о впечатлениях от посещения магазина, о проценте тех, кто подвергся воздействию нескольких каналов, прежде чем приобрести товар, и т.п.
Я вспоминаю, как мне удалось убедить лицо, принимающее решение, уделить внимание веб-сайту. Один из слайдов презентации результатов анализа отображал два значения: 24% покупателей указали веб-сайт компании в качестве наиболее надежного источника информации о продукции, а 40% покупателей использовали его во время процесса обдумывания покупки. Эти данные позволили мне заработать деньги за выполнение анализа и предоставили несчастной, загнанной веб-команде два ресурса улучшения веб-сайта — и все это на основании одного единственного слайда. Но такова сила данных.
Проведение опроса по исследованию рынка может служить прекрасным способом получения представления о влиянии каждого онлайнового и внесетевого канала. Проведение периодических специализированных исследований, ориентированных на конкретный географический регион, тип клиентов или конкретную продукцию, может также предоставить полезные выводы о ценности веб-сайта для внесетевого канала.
Прежде чем завершить эту главу, я не могу еще раз не напомнить, что ни одна из вышеназванных методологий не является панацеей на все случаи жизни. Многоканальные измерения следует воспринимать в качестве комплексного подхода. В вашем распоряжении будет несколько технологий сбора множества элементов данных. Мелким и средним фирмам следует применять первые три методики. Крупные организации также будут их использовать, но последняя методика окажет наибольшее влияние.
Желаю удачи!
Глава 13
Карьера в области веб-аналитики
В этой главе...
> Планирование карьеры в области веб-аналитики: возможности, перспективы оплаты и карьерный рост
> Обретение навыков, необходимых для успешной карьеры
в области веб-аналитики
> Лучший день в жизни ниндзя анализа
> Нанимайте лучших: совет менеджерам аналитических подразделений и директорам
ТуГ з всех видов карьеры, которым можно себя посвятить, воз-JlL можно ни одна не открывает таких перспектив, как карьера в области веб-аналитики. Большинство областей человеческой деятельности страдает от недостатка данных. Но это не относится к Интернету. Фактически, в основе любого успеха в среде Интернета лежат данные. И как вы думаете, кто находится в центре всех этих данных? Правильно, ниндзя анализа!
Я уверен, что Интернет будет развиваться, что все представления об онлайновом маркетинге и поведении клиента будут расширяться и что заранее невозможно предвидеть, что станет возможным в будущем. Чтобы повелевать всем этим развитием, нужны умные люди, которые могут придать смысл всем этим сложным данным.
Эта глава содержит мои советы по поводу того, что необходимо для успешной карьеры в области аналитики, по имеющимся возможностям и по тому, как найти наиболее подходящих людей для этой динамичной области деятельности.
454 Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики
Многообразие карьерных возможностей, существующих в области веб-аналитики 2.0, вызовет удивление у читателей. Больше не придется встретить аналитика, суетящегося возле IT-специалиста, который сидит на стопке журнальных файлов.
В области веб-аналитики все еще можно встретить универсалов — обычно в мелких и средних компаниях, — но все чаще придется иметь дело со специалистами более узкого профиля. Роли аналитиков чрезвычайно специализированы по направлениям поиска, отображения, товароведения на местах и социальных медиа, поскольку в каждом случае требуются глубокие знания предмета анализа. Такие области веб-аналитики 2.0, как экспериментирование и качественный анализ, обычно требуют привлечения аналитиков, обладающих специальными знаниями. Существуют также специализированные роли, связанные с реализацией аналитического инструментария и технической оптимизацией. С увеличением масштаба бизнеса или осознания выгод ориентации на данные появляются новые управленческие роли.
Во всех этих случаях данные играют главную роль. Беглый взгляд на предложения работы показывает, что данные играют все более важную вторичную роль таких традиционно не аналитических ролей, как маркетологи, владельцы сайтов и специалисты по оптимизации кампаний. Это обнадеживающая тенденция с точки зрения карьерного роста, поскольку можно действительно углубиться в область анализа данных и при этом еще больше расширить свои карьерные перспективы при наличии деловых навыков.
Миром Интернета будет править множество людей, но если вы любите данные, ваше место будет во главе стола.
Планирование карьеры в области веб-аналитики:
ВОЗМОЖНОСТИ, ПЕРСПЕКТИВЫ ОПЛАТЫ И КАРЬЕРНЫЙ РОСТ
В этом разделе я расскажу о многих нюансах карьеры в области веб-аналитики и набросаю простую и доступную для понимания схему, которая поможет сделать правильный выбор направления карьеры. Каждый выбор предполагает уровень оклада, на который можно рассчитывать, подразделение компании, в котором придется работать, и увеличение степени загрузки, которого можно ожидать.
Хотя большая часть соображений, приведенных в этом разделе, применима к работникам компании любого размера, некоторые перспективы карьерного роста могут быть недоступны, если вы трудитесь в небольшой фирме. В мелких компаниях рамки роли любого специалиста, включая аналитиков, слишком ограничены и, как правило, люди выполняют комплексные роли (т.е. решают множество задач при низкой оплате). Если это относится и к вам, вы все же окажетесь в лучшем положении, имея представление об общей картине, и поймете, когда нужно двигаться дальше по служебной лестнице либо перейти на работу в другую фирму или организацию.
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 455
На заметку! Хотя в этом разделе речь идет о веб-аналитике, приведенный подход и рекомендации будут применимы к занятиям и карьерному росту и в других областях аналитики, например, в области анализа интеллектуальных ресурсов или анализа финансовой деятельности предприятия.
В ходе собственной карьеры в области веб-аналитики я понял, что большинство перспективных аналитиков не распознают два момента выбора, который нужно осуществить. Этот выбор окажет решающее влияние на успешность карьеры. Нужно выбрать по одному варианту каждой из следующих двух возможностей:
•	Выбор 1: техника или бизнес
•	Выбор 2: самостоятельный сотрудник или руководитель команды
Имеются четыре возможных конечных результата, и сделанный выбор направит карьеру по уникальному пути со своей скоростью и продолжительностью. Прежде чем осуществить окончательный выбор, нужно провести определенный самоанализ. Чтобы помочь читателям, я разработал Инструкцию Авинаша Котика по самоанализу с точки зрения карьеры в области веб-аналитики.
Тщательно продумайте каждый из следующих вопросов и запишите свои ответы.
•	Вам нравится быть самостоятельным сотрудником? Вам нравится быть хозяином своего участка и своей судьбы. Вам нравится составлять планы мероприятий, в то время как другие имеют дело с реальной работой. Вы действительно пребываете в мире с собой. Будьте честны с собой.
•	Вам нравится руководить людьми? Вас радует перспектива помогать делать карьеру другим. Перспектива сбора самооценок, курсирующих по замкнутому пути отчетов исполнителей и ежеквартальной оценки производительности каждого сотрудника не вызывает у вас желания бежать без оглядки. Вы сталкиваетесь с устоявшейся бюрократической организацией и подобно бывшему Президенту Бушу восклицаете: “Улучшим ее!”.
•	Вы влюблены в “код” и считаете, что нет ничего лучше, чем препарировать сценарии, верша чудеса? Ваше истинное мастерство аналитика определяется способностью решения любой технической проблемы с помощью любых известных человечеству инструментов. Вы можете реализовать все что угодно, а если еще не знаете, то можете выяснить это, бегло просмотрев 500-страничный технический документ. Вы можете декодировать и воссоздать инструмент отладки, подобный WASP, за два дня. Вы можете использовать тег Google Analytics для извлечения информации о росте и цвете глаз любого пользователя.
•	Вы любите участвовать в совещаниях по выработке стратегии ? Ваше истинное мастерство аналитика определяется всем тем временем, которое вы проводите в компании с маркетологами и руководителями организации, анализируя инициативы и цели компании. Вы овладели определенным мастерством превращения желания вице-президента компании “измерить что-то” в три действительно важные метрики, которые впечатляют его. Вы понимаете особенности длинного “хвоста” поиска и то, как получить выводы по анализу, которые радикально повысят эффективность ваших поисковых кампаний.
456 Глава 13  Карьера в области веб-аналитики
Честно и критично ответить на эти четыре вопроса значительно труднее, чем может казаться на первый взгляд. Познание себя — это процесс выяснения своих сильных сторон и действительного осознания и принятия своих слабостей. Оно требует времени и занимает большую часть жизни. Знание себя приносит огромные преимущества. Например, со временем я научился максимизировать роли и ситуации, в которых мои сильные стороны будут способствовать успеху.
Ваши ответы на четыре приведенных вопроса гарантируют, что вам не придется заниматься работой, которую вы ненавидите, или в ходе выполнения которой вы очень быстро достигнете своего предела компетентности. Помните, в данном случае не существует никакого заведомо неверного ответа. Для любого возможного варианта выбора найдутся подходящие должности в компаниях, в фирмах-поставщиках и консультационных организациях.
Теперь, когда этот самоанализ проведен, рассмотрим каждую карьерную возможность. Для каждой из них я опишу широкое множество последствий, карьерных перспектив, перспектив повышения оклада и долгосрочных перспектив должностного роста (служебного повышения).
Рядовой технический сотрудник
Многие ошибочно полагают, что для того, чтобы зарабатывать много денег, необходимо пребывать в числе руководства. В действительности можно также получать достаточную плату за свою работу в роли старшего самостоятельного сотрудника фирмы. Роли этой категории включают старшего менеджера проекта, старшего архитектора и воплощение бога.
Самостоятельные технические сотрудники отчитываются перед директором или вице-президентом. В этой роли вы сами определяете политику, правила и нормы и несете лишь минимальную, не ограниченную жесткими временными рамками, ответственность за реализацию проекта. При этом можно быть главным промежуточным звеном между бизнес-командой и поставщиком, убеждаясь, что все дескрипторы и инструменты применены должным образом.
Исполняя эту роль в мире поставщика — такого как Webtrends или IBM — приходится посещать различных клиентов и демонстрировать им производящие впечатление подробные материалы. Приходится отвечать на технические вопросы толковых ребят, нанятых клиентом. Вы можете оказаться армией, состоящей из одного человека, вынужденной быстро создать прототип, чтобы убедить, что данный поставщик превосходит Google Analytics или Omniture. Или же вы можете играть роль контактной точки в течение первых 60 дней, пока компания старается поразить клиента скоростью оказания необходимой помощи. Не совершите ошибку — эта работа может быть очень интересной. Вы сможете путешествовать и встречаться с новыми компаниями и людьми.
Вполне вероятно, что вы займете ведущий пост IT-подразделения (технического директора/директора по информации).
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 457
Карьерные перспективы
Карьерные перспективы достаточно радужны в крупных и сверхкрупных компаниях, которые могут себе позволить содержать такую отдельную должность. Мир поставщиков, таких как Omniture, Webtrends, Nedstat и им подобных, вероятно, способен предложить больше должностей этого типа. Эти роли будет труднее найти в средних и не очень крупных компаниях.
Перспективы оклада
Оклады самостоятельных технических специалистов начинаются с 40 000 долларов и могут достигать 100 000 и более долларов в компаниях поставщиков. Очень трудно найти людей, которые действительно хорошо справляются с этой ролью. Если вы один из них, то ваши услуги будут востребованы.
Долгосрочные перспективы должностного роста (продвижения)
Перспективы должностного роста для самостоятельного специалиста несколько туманны. Если вы ограничиваетесь веб-аналитикой, то продвижение по служебной лестнице может ограничиваться одной из упомянутых должностей (скажем, старшего специалиста по тому или иному направлению или архитектора). Однако это не означает отсутствие долговременной перспективы или множества поощрений.
Если вы стремитесь к дальнейшему продвижению, придется от веб-аналитики постепенно перейти к области бизнес-аналитики и к ролям анализа интеллектуальных ресурсов IT. Обе эти области предоставляют самостоятельному специалисту возможность должностного роста и облегчают переход к другим руководящим ролям, если только вы проявите себя должным образом.
Самостоятельный специалист по бизнесу
Если в настоящее время вы являетесь аналитиком, то в бизнес-секторе вы, скорее всего, исполняете роль самостоятельного специалиста.
Для веб-аналитика в области IT лучший карьерный переход, который он мог бы совершить самостоятельно — переход к выполнению маркетинговых или бизнес-функций. В области IT аналитику трудно завоевать прочную позицию, поскольку здесь слишком большой упор делается на исполнение обязанностей аккуратного незаметного составителя отчетов.
Роли, доступные в этой категории применительно к бизнесу, включают роль старшего аналитика, внутреннего пропагандиста, единой точки взаимодействия (single point of contact — SPOC) для главного маркетолога (chief marketing officer — СМО) и роль центрального связующего звена.
В мире клиента самостоятельный специалист по бизнесу может отчитываться перед кем угодно — от директора до главного маркетолога. Круг решаемых задач жестко ориентирован на бизнес — понимание различных направлений бизнеса и их стратегий и проведение суперанализа, проведение перекрестно-функционального анализа, создание инструментальных панелей управления или администрирование развертывания средств веб-аналитики в десятках, а то и сотнях бизнес-сайтов.
458 Глава 13в Карьера в области веб-аналитики
В некоторых редких случаях можно стать непререкаемым авторитетом по аналитике в данной организации. Мне удалось занимать такое положение в течение некоторого времени. Вам придется быть сильным в своей аналитической игре, но, возможно, еще важнее то, что нужно быть серьезным специалистом по бизнесу — магистром делового администрирования или своего рода стратегом. Вы будете работать с вице-президентами, главными маркетологами и руководителями старшего звена и определять стратегии измерения для получения ответов на их не имеющие решений вопросы. Являясь признанным авторитетом, вы вытаскиваете свою организацию из кризисных ситуаций, и ваши усилия вознаграждаются в достаточной мере.
В мире поставщиков самостоятельный специалист может быть консультантом по аналитическим программам или по определенным функциональным возможностям. Можно также исполнять роль представителя по обслуживанию профессионалов (извините, “консультантом по стратегическим решениям”). Можно также отвечать за проведение анализа собственных веб- и маркетинговых кампаний поставщика.
Карьерные перспективы
Все компании, за исключением мелких, предоставляют множество возможностей карьерного роста в рамках этой роли. Однако нужно очень хорошо разбираться в бизнесе. Нужно понимать разбираться в “экосистеме” данного предприятия, стратегии его деятельности и стратегиях измерений веб-аналитики 2.0. Нужно быть хорошим оратором (т.е. уметь понятно и убедительно излагать свою точку зрения). Глубокие знания по статистике и высшей математике хотя и не обязательны, но могут пригодиться. Навыки по использованию JavaScript не обязательны. Если в действительности вы сильны в технической области, попробуйте свои силы в предыдущей или следующей роли, поскольку в роли менеджера бизнеса вам будет труднее добиться успеха.
Перспективы оклада
В клиентских компаниях перспективы зарплаты для этой категории работников лежат в диапазоне от 70 000 до 120 000 долларов. В компаниях поставщиков уровень возможных окладов несколько ниже. Исходя из моего скромного опыта, менее 10 процентов специалистов нашей области действительно обладают достаточными способностями по организации бизнеса, чтобы подняться выше должности аналитика или старшего аналитика. Если вы один из этих 10 процентов, примите мои поздравления.
Долгосрочные перспективы должностного роста
В области организации бизнеса самостоятельный специалист располагает значительно большими возможностями. Можно добиться повышения до внутреннего консультанта по проектам бизнес-аналитики (кроме проектов веб-аналитики). Если преуспеть в проявлении собственных возможностей, можно даже перейти к исполнению руководящей роли, такой как руководство командой, либо возглавить такие сложные направления, как создание стратегии обработки данных или информационная безопасность. В компаниях поставщиков также будет существовать
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 459
много возможностей повышения и карьерного роста, хотя они могут быть не столь многочисленны, как в клиентских компаниях (просто потому, что поставщики не нуждаются в такой мощной аналитической поддержке). Можно перейти к исполнению роли профессионального консультанта — в этом случае придется работать с другими компаниями от имени своей компании-поставщика.
Руководитель технической команды
Категория руководителя технической команды может включать роли менеджера реализации аналитических проектов, старшего менеджера аналитики веб-сайта или руководителя группы отчетности по веб-деятельности. В начале становления вебаналитики эта роль была значительно более перспективной. Но переход к активным серверным страницам (ASP) на основе JavaScript привел к перемещению веб-ана-литики к бизнес-стороне. Это также исключило потребность в наличии большого IT-штата для поддержки веб-аналитики (поскольку технически сложные процессы происходят вне компании).
Например, семь лет назад я впервые нанял веб-аналитиков для работы в моей компании. Четыре сотрудника IT-команды поддерживали работу Webtrends с журнальными файлами сервера компании и обрабатывали 200 отчетов. Переход к решению на основе ASP привел к тому, что в компании осталось место только для одного старшего самостоятельного специалиста. Остальные должности видоизменились или были заменены аналитиками.
С переходом к решению на основе ASP большинство компаний просто не будет содержать достаточно крупные команды веб-аналитики, чтобы нуждаться в роли руководителя технической команды. Если же эта роль все же будет существовать, то, как правило, руководитель технической команды будет отчитываться перед директором компании. В некоторых компаниях можно сделать прекрасную карьеру руководителя технической команды веб-аналитики применительно к маркетингу.
Поставщики, вероятно, смогут предоставить больше возможностей для руководителя технической команды. Такой руководитель может заниматься управлением техническими аспектами аналитических программных продуктов или руководить группой технических консультантов, которые работают с клиентами.
Эта роль предполагает способность отрешиться от выработанного долгой практикой менталитета и укоренившейся привычки самостоятельно решать все технические задачи. Технически-ориентированным личностям труднее преуспеть в управлении людьми, но, ступая на путь руководителя технической команды, вы возлагаете на себя это бремя. Нужно смириться с утерей части своих потрясающих хакерских навыков по мере приобретения навыков управления и делегирования обязанностей.
Карьерные перспективы
Если компания использует решение на основе ASP (например, Google Analytics, XiTi, Unica), выше названные ограничения будут влиять на то, насколько далеко можно будет продвинуться в качестве руководителя технической команды. В компаниях, за исключением очень крупных, подобная роль может вообще отсутствовать.
460	Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики
Некоторые компании используют внутрифирменные аналитические решения, которые могут требовать наличия надежной технической команды. Возможности не очень многочисленны, но, тем не менее, в течение какого-то времени роли руководителя команды веб-аналитиков может находиться место.
Ваше существование в качестве руководителя команды будет зависеть от способности вдохновлять и вынуждать своих подчиненных выполнять стоящие задачи, а не от способности создавать код или поддерживать системы в работоспособном состоянии. Если вы являетесь руководителем технической команды, способности ваших подчиненных больше чем что-либо другое будут влиять на успех вашего продвижения.
Перспективы оклада
Оклады руководителей технических команд составляют от 50 000 до 100 000 долларов.
Долгосрочные перспективы должностного роста
Если компания использует модель на основе ASP, должностной рост руководителя технической группы будет ограничен. И помните, модель ASP применяется не только к веб-аналитике, но и к тестированию, к целевому выбору поведения, опросам и многим другим аспектам, еще больше снижая потребность компаний в содержании больших технических команд.
В то же время, в компаниях, использующих внутрифирменные решения, или в информационных хранилищах можно рассчитывать на значительный служебный рост. Ограничиваясь только веб-аналитикой, можно достичь естественного предела карьерного роста, но его можно преодолеть, перейдя к ролям руководителя технического направления, управления взаимодействием с клиентами, управления каналом поставки или планирования ресурсов предприятия.
Хороших руководителей технической команды найти нелегко. Если вы обладаете прекрасными техническими навыками и стремитесь к повышению своего мастерства управления подчиненными, почет будет вам обеспечен. Если вы являетесь руководителем технической команды, оставайтесь в рамках аналитических ролей до тех пор, пока существует возможность служебного продвижения, а затем перейдите в другую область.
Руководитель команды организации бизнеса
Когда люди говорят о зарабатывании денег в области веб-аналитики, они подразумевают работу в качестве руководителя команды организации бизнеса. Хотя стремление к этой работе весьма похвально, вначале следует просмотреть Инструкцию Авинаша Котика по самоанализу с точки зрения карьеры в области веб-аналитики, дабы убедиться в том, что вы стремитесь к тому, для чего вы подходите.
Эта категория включает в себя такие роли, как старший менеджер веб-аналити-ки, директор по вопросам веб-исследований и аналитике, руководитель команды по составлению отчетов на основе основных метрик. В чисто онлайновых компаниях изредка может встречаться также должность вице-президента по бизнес-ана-литике.
Глава 13  Карьера в области веб-аналитики 461
Все чаще в структуре компаний эта роль предполагает отчетность перед исполнительным директором, вице-президентом или, в тех компаниях, которые входят в него, перед Центральным бюро финансовых рынков. Идеальными кандидатами являются настоящие ниндзя анализа, обладающие задатками хороших руководителей. Они умеют находить нужную мотивацию для своих подчиненных, внушают доверие, неэгоистичны по складу характера и способны очаровывать руководство.
Я отнюдь не преувеличиваю: в идеале можно вырасти от рядового составителя отчетов до ниндзя анализа, но ваши обширные технические навыки останутся в значительной мере невостребованными в роли руководителя команды организации бизнеса, где нужно вдохновлять и вести за собой подчиненных.
Руководитель команды организации бизнеса, в том смысле, какой вкладывается в это понятие в мире чистой веб-аналитики, менее необходим в иерархии организаций-поставщиков. Поставщикам нужно продавать продукцию. Тем не менее, можно рассчитывать на получение работы по выполнению внутреннего анализа nedstat.com или unica.com. Или же можно найти работу в качестве руководителя в подразделении по предоставлению услуг профессионалов с оплатой порядка 300 долларов в час.
Карьерные перспективы
Существует множество возможностей карьерного роста в качестве руководителя команды по организации бизнеса, поскольку веб-аналитика становится все более значимым сектором для многих компаний. Множество компаний осознает, что инструмент, стоящий до полумиллиона долларов, заслуживает внимания. Это же относится и к сотням отчетов, циркулирующих по компании. Эти компании лихорадочно пересматривают свою стратегию по применению инструментов и ищут хороших руководителей, разбирающихся в аналитике. Поэтому долгосрочные перспективы выглядят весьма радужно.
Ваши ограничения в качестве руководителя команды по организации бизнеса определяются тем, сможете ли вы действительно решать задачи веб-аналитики 2.0 и выйти за рамки потока кликов.
Перспективы оклада
Оклады руководителей команд организации бизнеса могут составлять от 90 000 до более чем 170 000 долларов. В корпоративном мире Америки хорошие руководители с аналитическим складом ума встречаются чрезвычайно редко. Если вы — такой руководитель, то возможности будут безграничными.
Долгосрочные перспективы должностного роста
Ваши возможности продвижения по служебной лестнице в определенной мере зависят от масштаба компании. В средних и не очень крупных компаниях продвижение может ограничиваться должностью руководителя подразделения или исполнительного директора. В крупной или многонациональной компании вполне можно достичь поста вице-президента.
В любом случае, если вы хорошо справляетесь со своей работой, можно перейти к роли руководителя организации бизнеса или подумать об исполнении других
462 Глава 13 а Карьера в области веб-аналитики
ролей в корпорации. Стоит отметить, что при наличии хороших способностей по ведению бизнеса и высокой компетентности работы с данными, реальных преград на пути вашего продвижения по служебной лестнице практически не существует.
Сводная таблица перспектив для каждой из четырех ролей, которую можно использовать в процессе принятия решения о направлении приложения своих усилий, приведена на рис. 13.1.
	Самостоятельный специелист	Руководитель команды
Организация бизнеса	Карьера:**** Оклад: $35 000 — $120 000 и выше Должность:***	Карьера:***** Оклад: $90 000 — $170 000 и выше Должность:*****
Техническое направление	Карьера: *** Оклад: $40 000 — $100 000 и выше Должность:**	Карьера: ** Оклад: $50 000 — $100 000 и выше Должность:**
Рис. 13.1. Пути развития карьеры и возможности служебного роста аналитика
К значениям окладов, приведенных в таблице, следует относиться как к общему ориентиру. Размеры окладов будут очень зависеть от конкретной компании, рода ее деятельности и местоположения. При сравнении с информацией, приведенной в каждой ячейке таблицы, следует учитывать эти и другие факторы.
Обретение навыков, необходимых для успешной
КАРЬЕРЫ В ОБЛАСТИ ВЕБ“АНАЛИТИКИ
Материал этого раздела будет полезен любому, кто стремится приобрести навыки по анализу данных. Применимую на практики информацию смогут получить все, от маркетологов, которые хотят лучше понимать факторы, влияющие на их рентабельности инвестиций, до экспертов удобства использования, которые желают применять количественные данные, чтобы способствовать созданию более эффективных качественных анализов.
Меня часто спрашивают, какие навыки требуются, чтобы успешно анализировать веб-данные. Это сложный вопрос, поскольку существует множество путей достижения поставленной цели. Но в этом разделе я предложу конкретные способы приобретения навыков, которые будут полезны, независимо от действительно выбранного пути достижения конечной цели.
В этой книге я уже упоминал о важных неосязаемых аспектах аналитики, таких как комфортное принятие неполных данных, действительное осознание множественности, принятие того факта, что не существует исчерпывающего ответа, и понимание того, что изменение — единственный постоянный фактор в среде Интернета. Эти неосязаемые аспекты служат реальным ключом к успеху. При отсутствии правильной модели мышления все остальное становится неважным.
Г лава 13а Карьера в области веб-аналитики 463
А теперь рассмотрим некоторые неосязаемые аспекты, которым можно уделить внимание, чтобы развить в себе прекрасные аналитические способности.
Сделайте это: используйте данные
Вы не сможете стать великим аналитиком, если не отложите эту книгу в сторону, не влезете в грязь и не повалите “кабанчика” данных. Конечно, при этом придется запачкаться, но никакого другого способа обретения нужных знаний не существует.
Многое из изучаемого в школе или университете является чистой теорией. Курсы читаются людьми с самыми лучшими намерениями, но реальный мир постоянно развивается, усложняется и запутывается.
Даже если вы уже обладаете званием магистра или доктора философии в области веб-аналитики, превращение в мудрого аналитика начинается только с выходом в реальный мир.
Я часто рекомендую будущим аналитикам найти некоммерческую организацию, чья деятельность им близка, и на добровольных началах помочь в реализации аналитического решения для веб-сайта и в анализе полученных данных. Результаты деятельности некоммерческих организаций очень трудно анализировать. Не существует никакой кнопки вроде “Заказать”, и часто имеется очень мало ориентиров для определения целей и конечных результатов. Вам придется работать в глухой ветви аналитики, но с каждым часом, затраченным на эти данные, вы будете все больше узнавать о себе и о веб-аналитике. Любая выполненная вами работа будет способствовать преобразованию мира, и приносить не поддающийся четкому определению практический опыт.
Приобретайте опыт работы с несколькими инструментами
Вам не удастся заполучить работу в области веб-аналитики до тех пор, пока вы приобретете опыт работы с тремя-четырьмя различными инструментами. Причина очень проста. Каждый из применяемых в нашем мире инструментов страдает своим уникальным набором недостатков — от способа реализации кода до таких особенностей, что инструмент не сможет выполнять сегментирование при отсутствии предварительно определенных параметров и устанавливаемых пользователем переменных.
Применяя несколько инструментов, вы будете лучше ориентироваться в том, какие кнопки следует нажимать для получения того или иного отчета, и узнаете, сколь запутанным в действительности является мир веб-данных. Спешу заметить, что когда речь идет о нескольких инструментах, подразумевается не только опыт работы с несколькими инструментами, измеряющими поток кликов, вроде Google Analytics, Omniture или Affinium Netlnsight компании Unica. На самом деле имеются в виду несколько инструментов, которые охватывают весь спектр задач веб-ана-литики 2.0.
Приобретите значительный опыт применения Compete, Wfebmaster Tools, iPercep-tions’s 4Q, FeedBumer, PercentMobile, Google Website Optimizer или TwitterFriends. Это послужит тренировкой для вашего мозга и позволит узнать, как эти инстру
464	Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики
менты могут избавить от ограничений, присущих данным о потоке кликов веб-сайта. Одновременно вы получите более полные ответы на свои вопросы.
Не оставайтесь в стороне от реального мира
Слишком часто мы позволяем своей работе ограничивать наше дальнейшее образование и обретение опыта. Я знаком только с электронной коммерцией, поскольку только ею занимается компания, в которой я работаю. Я умею только генерировать лиды, поскольку только с ними мне приходится работать.
Эти оправдания крайне неубедительны и, к сожалению, демонстрируют, до какой степени мы позволяем внешним обстоятельствам ограничивать наш потенциал и тормозить профессиональный рост.
Компании, в которых приходится работать, редко предоставляют время для действительно эффективного обучения и профессионального роста. Но окружающий мир постоянно изменяется и развивается. Если остановиться, можно безнадежно отстать. Поэтому нужно выйти наружу и позаботиться о своем образовании.
Ниже перечислены некоторые идеи, которые можно использовать для наилучшего обучения принятию решений на основе данных — независимо от уровня поддержки, который можно получить в своей организации.
Образование в области веб-аналитики
Мой собственный подход к самообразованию в области веб-аналитики изменился после того, как я начал вести блог. Общая сумма затрат составила 65 долларов (5 долларов на приобретение домена и 5 долларов ежемесячной платы за его поддержку поставщиком Интернет-услуг). Несколько простых публикаций в месяц обеспечили мне несколько тысяч просмотров страниц ежемесячно. Этого оказалось более чем достаточно для создания учебной платформы — места, где можно было бы реализовать инструменты веб-аналитики и экспериментировать с реальными данными.
В последние несколько лет в своем блоге я внедрил, по меньшей мере, 25 аналитических инструментов. Я больше узнал о развертывании, индивидуальной настройке перехвата данных, анализе данных и о проблемах отслеживания.
Экспериментирование с различными инструментами в собственном блоге означает, что организация, в которой вы работаете, не сможет ограничивать возможность получения новых знаний. Вы становитесь хозяином своей судьбы и сами решаете, продолжать ли двигаться дальше или позволить себе остановиться.
Если ведение блога по какой-либо причине неприемлемо, воспользуйтесь биз-нес-сайтом своего отца или попросите некоммерческую организацию разрешить вам анализировать их сайт. Попросите какого-либо близкого родственника о доступе к его блогу или сайту, чтобы получить возможность выполнения анализа.
Самообразование за рамками веб-аналитики
Меня очень огорчает, что веб-аналитики ограничивают свое самообразование такими инструментами, как Omniture, Webtrends или Google Analytics. Почему бы досконально не разобраться в анализе поисковой оптимизации?
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 465
В вашей организации существует команда, занимающаяся поисковой оптимизацией, которая не желает посвящать вас во все тонкости? Пусть это вас не беспокоит. Объявите о своем блоге в инструментах Webmaster Tools компаний Google и Microsoft. Откройте эти инструменты, просмотрите замечательные предоставляемые ими отчеты и научитесь использовать данные, которые отсутствуют в Site Catalyst, но совершенно необходимы для понимания эффективности поисковой оптимизации.
Хотите изучить нюансы конкурентной разведки? Не ждите, пока ваш начальник предоставит доступ к соответствующей информации. Войдите в Compete, Google Insights for Search и Google AdPlanner и бесплатно узнайте о психографическом и демографическом сегментировании аудитории.
Все свои знания о А/Б тестировании и многовариантном тестировании я получил, используя Google Website Optimizer на веб-сайте некоммерческой организации, с которой тесно сотрудничал. В результате они получили дополнительные пожертвования, а я — ценные знания. Выиграли все.
Изучение онлайновой рекламы
Несколько лет назад компания, на которую я работал, не отображала рекламные объявления и не использовала AdSense. Поэтому я реализовал отображение рекламных объявлений в своих каналах RSS и AdSense в своем блоге. В результате, работая в реальном мире, я получил воистину бесценные знания.
Можно читать блоги, посвященные онлайновому маркетингу, или посещать презентации на популярных конференциях по этим темам. Но усилия по реальной реализации рекламных объявлений и работа с AdSense служат реальными уроками. При этом вы знакомитесь с проблемой слияния наборов данных и сочетания основных и сторонних cookie-файлов.
Вы не изучаете безжизненную теорию, а приобретаете реальный практический опыт. И все это можно делать самостоятельно, не нуждаясь в чьем-либо разрешении.
Изучение аналитики социальных сред
В прошлом году я прочел о новом инструменте для измерения параметров Twitter. Я посетил этот инструмент, ввел несколько имен и очень быстро пришел к выводу, что он крайне некорректен. Поэтому я создал учетную запись Twitter, чтобы больше узнать об этой новой социальной среде и ее потенциальном влиянии на аудиторию и маркетинг.
По прошествии трех месяцев активного участия я, наконец, понял, что делает эту среду уникальной, как определить успех, как его измерить и, самое важное, как игнорировать массу связанных с ней бесполезных метрик.
Сознательно затраченные время и усилия привели к двум важным конечным результатам:
•	я узнал массу нового об онлайновых измерениях во всех их формах;
•	я остался на переднем крае развития Интернета.
466 Глава 13  Карьера в области веб-аналитики
Этими же соображениями, а также тем, что я хотел на личном опыте научиться максимально эффективно измерять соответствующие характеристики, продиктовано существование моих учетных записей Flickr, YouTube и FriendFeed.
Конечная цель изучения онлайнового маркетинга и аналитики
Не позволяйте своему поставщику веб-аналитики или нанимателю ограничивать ваше образование или возможности. Не допускайте, чтобы их тактики и ограничения ведения бизнеса превратили вас в еще одного аналитика, не способного выдержать встречу с реальным миром. Управляя уровнем своего опыта и образования, оставайтесь в курсе происходящих изменений.
Вы будете больше цениться нанимателем, оказавшись умнее, чем предполагалось, и если нам когда-либо придется столкнуться во время интервью, у нас может состояться увлекательная беседа!
Что вы собираетесь делать сегодня? Какую новую задачу образования вы предполагаете решать в течение трех ближайших месяцев?
Станьте детективом, специализирующимся на добыче данных
Веб-аналитика — это тайна, а не головоломка. Головоломки имеют конкретный ответ, ожидающий, пока его найдут. Это редко применимо к тайнам. Более того, тайны требуют заключений и оценок по поводу недостоверных сведений, растворенных в слишком большом объеме информации. Следовательно, аналитик должен быть детективом — т.е. человеком, не испытывающим дискомфорта от необходимости просмотра множества данных и сосредотачивающим свое внимание на областях, насыщенных информацией того типа, который обеспечит получение важных выводов. Аналитик должен быть тем, кто может собрать внешне разрозненные куски информации и создать гипотезу о возможных взаимосвязях.
Лучшие аналитики обладают глубокой технической подготовкой, в том смысле, что они понимают и умеют использовать дескрипторы JavaScript, URL-адреса, параметры, переадресации и веб-страницы. Они способны наилучшим образом ответить на следующий вопрос: Как осуществляется сбор данных, и как они затем интерпретируются аналитическим инструментом?
Для ознакомления с практическими примерами, иллюстрирующими важность знания того, как осуществляется сбор и интерпретация данных, прочтите главу 8. Обратите внимание, что инструмент конкурентной разведки может оказаться настоящим сокровищем или бесполезным хламом не из-за предоставляемых им отчетом, а вследствие способа сбора данных. Эти знания применимы также к инструментам тестирования, инструментам качественного анализа, серверу рекламных объявлений и к любым другим компонентам, с которыми придется иметь дело.
Прежде чем использовать данные, спросите, как они собираются. А затем задайте этот же вопрос еще трижды, пока не получите верный ответ.
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики	467
Приобщаемся к математике: изучайте основы статистики
Все мы приходим в область статистики с различной подготовкой, часто с необычным практическим опытом. Это замечательно. Но часто в нашем “колчане” отсутствует одна из основных стрел: базовые знания статистики.
Я настоятельно рекомендую получить хорошую подготовку по основам статистики. Великие аналитики знают, как использовать поразительные возможности статистики, такие как статистическая значимость (http://sn.im/satsign) и пределы статистического контроля (http://sn.im/statcl). Кроме того, традиционный анализ потока кликов становится менее действенным, поскольку сложность Интернета и поведения клиентов повышаются с каждым днем. Поэтому я рекомендую уделять особое внимание удобству клиентов и экспериментированию с тестированием. А чтобы максимально эффективно применять эти подходы в интересах своего предприятия, нужно быть хорошим статистиком.
Инструменты анализа опросов часто используют сложные модели многовариантной регрессии для получения выводов, ведущих к действиям. Эти модели переносят возможности принципиально количественного анализа в качественный мир ответов на вопросы анкет. Необходимо понимать, как работают эти модели.
Аналогично при выполнении многовариантного или А/Б тестирования нужно знать основы статистики, поскольку приходится анализировать данные и принимать решения исходя из того, когда результирующий набор достигает требуемого уровня достоверности.
Не обязательно обладать степенью доктора философии в области статистики, но знакомство с основами статистики значительно облегчит карьеру в области веб-а-налитики. Статистика замечательна тем, что в ходе ее изучения вы научитесь аналитически мыслить и рассматривать каждую проблему под подходящим именно ей углом зрения.
Задавайте правильные вопросы
Помните, что у вас, как аналитика, имеется доступ к множеству инструментов и огромному объему данных. Любая неудача явится результатом не отсутствия инструмента или данных, а неспособности задать правильные вопросы.
Далее приведено несколько примеров вопросов, которые позволят получить требуемый результат.
•	Когда босс запрашивает отчет, вежливо поинтересуйтесь, на какой вопрос он желает получить ответ. Затем определите данные, необходимые для ответа на этот вопрос. Всегда спрашивайте: “Почему?”
•	Для каждой метрики, включенной в отчет, трижды задайте вопрос “Ну и что с этого?” Как правило, каждый такой вопрос приведет к ответу, который порождает следующий вопрос. Снова задайте вопрос “Ну и что с этого?” Если после ответа на третий вопрос вы не получите рекомендацию по выполнению действия, значит, вы применяете не ту метрику.
•	Я уже говорил об этом, но всегда задавайте вопрос “Как были собраны эти данные?”
468	Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики
•	Никогда не принимайте и не демонстрируйте отчет “горячей десятки” или статическую инструментальную панель. Всегда спрашивайте и показывайте “Что изменилось?” Решая эту задачу, вы осознаете ее сложность и невероятную силу правильных ответов.
•	Сталкиваясь с мнением “бегемота”, задавайте вопрос “Итак, ваша гипотеза заключается в xyz, правильно я вас понял? Могу ли я создать тест, исходя из этого?”
•	Следующий вопрос является вашим лучшим другом: “И насколько это важно?” Качественный анализ дает правильные ответы. Будьте скрупулезны.
Тесно сотрудничайте с командами организации бизнеса
Изначально аналитика зародилась в IT-командах. Поэтому во многих компаниях команда аналитики придерживается модели обслуживания: Выдайте нам запрос, мы выполним его за три недели, и вы получите свой отчет. Несложно убедиться, что этот подход ведет к снижению эффективности.
Модель обслуживания далека от идеала, поскольку она страдает недостатком понимания бизнес-стратегии и “наследственных” знаний. Оба эти недостатка можно устранить, тесно сотрудничая с командой организации бизнеса. Можно посещать их производственные совещания. Можно проводить периодические встречи с ведущими акционерами. Можно принимать участие в совещаниях по деловому планированию. Можно попросить о доступе к веб-страницам и базам данных корпоративной сети, в которых хранятся действующие маркетинговые программы. И можно зарезервировать 10 процентов своего времени для ответа на актуальные вопросы, связанные с бизнесом.
Наличие всех этих сведений позволит выяснить три главных приоритета данной организации. Это поможет сосредоточить внимание и определить четкий визир между выполняемой вами работой и тем, что важно для компании.
Принимая участие в совещаниях по планированию, и зная календарь маркетинговых мероприятий, вы будете в курсе всего, что происходит в компании и имеет отношение к данным веб-аналитики. Больше вам не придется торопиться сообщать о замечательном озарении по поводу пика в данных поиска лишь затем, чтобы в ответ услышать: Да, мы знаем и только что выделили 1 миллион долларов на кампанию оплаченного поиска в Bing. Если вам уже известно о проводимой кампании, можно выполнить сегментный анализ и составить отчет об эффективности именно этой кампании.
Тесное сотрудничество с командой организации бизнеса и выход за рамки ана-литики/данных позволяет приобрести важные знания, необходимые для выполнения эффективного анализа. Кроме того, тем самым вы внушите уважение к себе со стороны тех, от кого многое зависит (что очень важно, когда наступит момент пересмотра вашего оклада).
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 469
Учитесь эффективной визуализации и презентации данных
Возможно, вы полагаете, что хорошо составленные отчеты Excel и специализированные сегменты, приводящие к выводам, подвигнут вашего нанимателя на соответствующие действия. К сожалению, это не так. К действиям ведет ваша способность к аргументации и убеждению других людей. Я даже не могу сказать, насколько часто результатами прекрасной работы пренебрегали, поскольку аналитик не смог ее эффективно визуализировать или представить.
Наиболее эффективные отчеты и презентации просты, непосредственны и представляют в визуальном виде данные, которые порождают правильные вопросы и дают соответствующие ответы. Не пожалейте времени на обучение технологиям визуализации данных. Если вам требуется отправная точка, посетите сайт Лаборатории визуализации New York Times (http://sn.im/nytvlab).
На рис. 13.2 показан один из моих любимых примеров визуализации данных, Death & Taxes, созданный Джессом Бэчменом (Jess Bachman). Только вдумайтесь, насколько сложно разобраться в федеральном бюджете США. Тем не менее, Джесс проделал огромную работу, собрав все данные воедино на одном плакате, проявив при этом изобретательность и терпение.
Даже на приведенном крошечном рисунке видно, что правительство тратит половину выделенного бюджета на Министерство обороны (Department of Defense) (все, расположенное в левой части рисунка и большие круги в нижней павой его части). Все остальные статьи расходов (здравоохранение и сфера услуг, NASA, образование и энергетика) представлены маленькими пузырьками в середине и верхней правой части рисунка.
Подумайте о важных выводах, получаемых при возможности с одной попытки пояснить нечто столь же запутанное, как федеральный бюджет, который на 2010 г. составил 1421 триллион долларов: 63% на военные расходы/обеспечение национальной безопасности и 37% на все остальное.
Рис. 13.2. Визуализированный годовой федеральный бюджет США
470	Г лава 13в Карьера в области веб-аналитики
А что собой представляет огромный круг, изображенный на заднем плане? Это государственный долг. Он столь огромен, что едва поместился на плакате (что показательно само по себе). Подробнее с этим примером можно ознакомиться на странице http://sn.im/jessba.
Не все столь талантливы, как Джесс. Но мы можем выйти за рамки простых таблиц и диаграмм, создаваемых с помощью аналитических инструментов и Microsoft Excel. Совершенствуйте свои навыки презентации, и затраченные усилия принесут огромные дивиденды. Конечно, возможно, вам придется представлять результаты своей работы только небольшому числу людей, сидящих вокруг стола в зале совещаний, или же только своему куратору из центрального бюро денежного рынка в его кабинете. Но в любом случае нужно уметь доносить свою мысль, вдохновлять и убеждать с помощью одной единственной иллюстрации.
Прослушайте курсы по мастерству эффективной презентации. Просмотрите видеоролики YouTube с записью всех великих ораторов и запишите наиболее важные приемы. Научитесь наилучшим образом использовать PowerPoint.
Оставайтесь в курсе происходящего: посещайте общедоступные вебинары
Вас еще не утомило мое постоянное повторение того, насколько сильно Интернет и веб-данные изменяются с каждым днем? Но они действительно изменяются. Действительно эффективный способ оставаться в курсе новейших и самых значимых изменений и получения подсказок по поводу новых типов анализа — посещение вебинаров (веб-семинаров).
Практически все поставщики предлагают бесплатные вебинары. В частности, Omniture взялась за замечательную задачу обмена полезной информацией. Вебинар Omniture можно найти по адресу http://sn.im/omnedu. Большинство крупных организаций, таких как SEMPO (http://sn.im/sempo) и WAA проводят для своих членов регулярные вебинары, причем часто бесплатно. Для начала воспользуйтесь ими и поставьте перед собой цель посещения двух семинаров ежемесячно.
Организации вроде Marketing Profs (http://sn.im/mktprofs) и Market Motive (http://sn.im/mmotive) также проводят онлайновые вебинары и курсы обучения. Их уровень очень высок, однако они доступны только на платной основе или для членов этих организаций.
Оставайтесь в курсе: читайте блоги
Если вы не используете программу для чтения каналов RSS, не исключено, что вся ваша информация устарела. Большинство современных сведений по всем мыслимым вопросам, от кулинарии до аналитики, теперь содержится в блогах. Я трачу, как минимум, по 10 часов в неделю на чтение блогов, чтобы оставаться в курсе новейших веяний, действующих в Сети.
Объем доступной там информации воистину безграничен, поэтому нужно распознавать и выбирать наиболее качественные материалы. Необходимо избрать для чтения нужный блог и оставить без внимания те из них, которые не представляют ценности. Я знаю — это очень трудно.
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 471
Чтобы вам легче было начать, я привожу перечень качественных блогов, имеющих отношение к нашей экосистеме.
•	Junk Charts (http://sn.im/junkcharts). Блог Кайзера (Kaiser) — один из моих любимых. На нем рассматриваются некоторые из наиболее часто используемых методик классификации и визуализации данных и приводятся рекомендации по выбору наилучших вариантов.
•	Kaizen Analytics (http://sn.im/mnotte). Майкл Нотте (Michael Nolte) в настоящее время работает в компании Toyota Europe, и он делится замечательными выводами, полученными на основе собственного практического опыта.
•	D6nde estd Avinash cuando se le necesita? (http://sn.im/gmvera). Блог на испанском Джеммы Муньос Вера (Gemma Mufioz Vera) столь хорош, что я читаю его с помощью функции перевода Google Translate, хотя и знаю, что зачастую этот перевод далек от идеала! Джемма работает в банке и является еще одним из редких практиков.
•	Web Analytics in China (http://sn.im/wachina). Блог на китайском Сиднея Сонга (Sidney Song) освещает все нюансы веб-аналитики в Китае и содержит множество выводов о реальных явлениях.
•	Web Analytics Inside (http://sn.im/timoa). Блог на немецком Тимо Адена (Timo Aden) освещает обширный мир веб-аналитики, а также содержит советы и выводы по поводу эффективного использования Google Analytics.
•	Trending Upward (http://sn.im/shelbyt). В настоящее время Шелби Тайер (Shelby Thayer) трудится в университете, а в своем блоге она делится повседневным опытом, разочарованиями и глубокими выводами по поводу применения аналитики к веб-сайту высшего учебного заведения.
•	Non-Line Blogging (http://sn.im/dhughes). Дэвид Хьюз (David Hughes) является консультантом по цифровому маркетингу и источником некоторых из моих наиболее ценных знаний по многоканальному маркетингу, маркетингу посредством электронной почты и другим маркетинговым технологиям.
•	Seth Godin’s blog (http://sn.im/sethg). Сет (Seth) владеет одним из лучших блогов в мире. Его считают провоцирующим, лаконичным и переполненным блестящими выводами. Если бы мне нужно было выбрать для чтения только один блог, им был бы блог Сета.
•	Analytics Talk (http://sn.im/cutroni). Джастин Кутрони (Justin Cutroni) является автором книги Google Analytics Short Cuts, и его блог освещает все аспекты расширенного применения Google Analytics.
•	Блог Marketing Productivity (http://sn.im/jimnovo). Вот цитата из сайта: “Джим Ново (Jim Novo) — эксперт по удержанию, отступничеству и лояльности интерактивных клиентов, обладающий почти 25-летним опытом по обеспечению исключительного возврата инвестиций в программы клиентского маркетинга”. Стоит ли продолжать?
472 Г лава 13в Карьера в области веб-аналитики
•	Visual Revenue (http://sn.im/visualr). Деннис Мотенсен (Dennis Mortensen) является директором Data Insights в Yahoo!; его блог освещает все аспекты Yahoo! Web Analytics.
•	Блог ClickEquations (http://sn.im/ceblog). В своем блоге Крейг Данулофф (Craig Danuloff) делится выводами и активно привлекает к делу поисковые механизмы. Если желаете ускорить поиск чего-либо или просто выслушать некоторые сокровенные теории Крейга, этот блог — самое подходящее место.
•	Блог по оптимизации маркетинга компании Future Now (http://sn.im/grokdot). Этот блог создан командой моего друга Брайана Эйсенберга (Bryan Eisenberg). Он освещает все аспекты — от аналитики и электронной коммерции до тестирования и буквально всех аспектов, которые связаны с улучшением вебсайтов.
•	Блог Google Analytics (http://sn.im/gablog). Официальный блог Google Analytics постоянно обновляется новыми советами, видеороликами, статьями по решению конкретных задач и множеством других материалов.
•	Блог Omniture (http://sn.im/omblog). Omniture обладает одним из лучших блогов, поддерживаемых поставщиками. Этот блог освещает все аспекты постоянно изменяющейся экосистемы — от аналитики и поиска до тестирования и оптимизации электронной коммерции. Его стоит читать, даже если вы не используете Omniture.
Перечисленные 15 блогов дают представление об очень широком спектре материалов. Мой блог вы найдете по адресу www.kaushik.net/avinash.
Этот раздел хотелось бы завершить, остановившись на еще одном важном аспекте, который, как мне кажется, чудовищно недооценивают: здравом смысле. Мы живем в сложном, насыщенном данными мире. Наши метрики и аналитические подходы действительно не имеют пределов. Поэтому всегда держите под рукой “инструмент здравого смысла” и не забывайте применять бритву Оккама.
Лучший день в жизни ниндзя анализа
Планирование карьеры. Пауза. Выработка навыков. Пауза. Дальнейшее обучение. Пауза.
В этом разделе я освещу последний фрагмент головоломки Как сделать успешную карьеру в области веб-анализа.
Вероятно, наиболее важное условие успешной карьеры — эффективное использование ограниченного времени и сосредоточение на видах деятельности, которые обеспечат прибыть компании, в которой вам приходится работать.
Вначале несколько общих рассуждений. Смею предположить, что вы не являетесь и не стремитесь стать создателем отчетов, и аналитикой занимаетесь уже некоторое время. Рекомендуемый мною подход предназначен для аналитиков, которые занимаются отчетами уже около года и теперь стремятся к дальнейшему карьерному росту. В должности создателя отчетов нет ничего зазорного — все мы начинали с этого. Мы просто не хотим оставаться в этой роли навечно.
Глава 13  Карьера в области веб-аналитики 473
На рис. 13.3 показано распределение времени ниндзя анализа в течение рабочей недели для оптимизации возможности значительного успеха.
Рис. 13.3. Распределение времени ниндзя анализа
Давайте подробно рассмотрим каждый из элементов.
•	20% на составление отчетов. Хотя мне хотелось бы, чтобы вы смогли полностью избавиться о необходимости составления отчетов, к сожалению это невозможно. Их все же придется составлять, но ваши усилия по формированию отчетов должны быть направлены на составление нестандартных отчетов, способствующих достижению стратегических целей компании. Несмотря на все сопряженные с этим неприятности, составление отчетов — прекрасный способ не отрываться от реальности.
•	20% на анализ стратегий привлечения трафика. Нужно знать, какие действия предпринимает компания для привлечения трафика к своему веб-сайту. Используется ли для этого поиск, партнерский маркетинг, баннеры или маркетинг по электронной почте? Что еще применяется?
Компания тратит на эти направления значительные средства, и все, что удастся сделать для внесения изменений, адаптации или улучшения посредством данных, обеспечит вам постоянное уважение коллег и руководства. Усилия по анализу стратегий привлечения трафика приносят двойную выгоду. Полученные вами выводы снижают затраты и способствуют повышению рентабельности инвестиций. Компания зарабатывает деньги по обоим направлениям.
474 Глава 13  Карьера в области веб-аналитики
•	20% на анализ удобства клиентов при работе с сайтом. При анализе удобства клиентов при работе сайтов сочетайте методологии анализа потока кликов и качественного анализа.
Если вы не читаете текстовые ответы опросов, отражающих мнение клиентов, не проводите исследование удобства использования или удаленное исследование удобства использования (в настоящее время это обходится всего в 10 долларов на одного участника), значит, вы не уделяете должного внимания удобству клиентов. Для ознакомления с другими идеями, приводящими к действиям, обратитесь к главе 6. Не существует лучшего пути к победе, чем удовлетворение нужд клиентов.
•	20% на сохранение представления о контексте. Большинство аналитиков страдает от недостаточно полного представления о контексте. Компания задвигает вас в угол, оставляя наедине с инструментами аналитики и ожидая от вас потрясающих выводов. Это никогда не приводит к нужным результатам, и именно поэтому в главе Ия утверждаю, что “контекст правит балом”.
В качестве аналитика 20% своего времени вы должны тратить на то, чтобы оставаться в курсе всего, происходящего в организации маркетинга, в плане оперативных изменений веб-сайта и действий, предпринимаемых высшим руководством (любым, кто занимает пост более высокий, чем непосредственный начальник), дабы знать их стратегические болевые точки и представлять, как веб-данные могут способствовать решению этих проблем.
Веб-анализ проводится не в изолированной среде, и каждый аналитик должен быть приобщенным к “наследственным” знаниям, чтобы иметь возможность обращаться к нужным данным и предоставлять ценные выводы.
•	10% на исследование новых стратегических возможностей. Вы всегда стремитесь к продвижению своей компании вперед. Поэтому значительную часть времени нужно тратить на экспериментирование с новыми, совершенно иными способами продвижения своих программ.
Подумайте о тестировании, анализе конкурентной разведки, многоканальной интеграции и удобстве использования. Если вы работаете в одиночку, например, в мелкой компании, реализация этих возможностей может оказаться трудной задачей (особенно, выделяя всего 10% времени). Но подумайте о простых способах демонстрации того, что веб-аналитика способствует повышению удобства использования для клиентов и достижению стратегических преимуществ посредством данных.
•	10% на перерывы для принятия ванны, просмотра электронной почты и ленча!
Я очень добр, не правда ли?
Я пониманию, что невозможно найти две абсолютно одинаковые компании или двух одинаковы аналитиков. Но, надеюсь, приведенная картина предоставляет сбалансированную отправную точку для любого, у кого в названии должности присутствует слово аналитик.
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 475
Набросайте распределение своего времени в течение рабочего дня или недели, а затем сравните с приведенной схемой. Нашли несоответствия? Устраните их.
Нанимайте лучших: совет менеджерам аналитических подразделений и директорам
Помните правило Ю/90, сформулированное в главе 2? Оно описывает все причины, по которым вложение средств в людей оказывает значительно большее влияние на компанию, чем вложение в инструменты. Итак, вы обеспечили нужное соотношение 90/10 в своей компании. Опубликовали объявления о приеме на работу. И получили массу резюме. Теперь требуется выбрать подходящего человека для выполнения обязанностей аналитка-универсала или аналитика-специалиста в конкретной области.
Я не собираюсь описывать типичные навыки, которые можно найти в описании работы аналитика. Это связано с тем, что хотя некоторые из этих навыков — такие как опыт работы с инструментами, электронными таблицами или JavaScript — могут быть полезными, их отсутствие не означает, что кандидат не сможет добиться успеха. После двухнедельного обучения любой человек способе щелкать на нужных кнопках в том или ином инструменте.
Действительный успех определяется не щелчками на нужных кнопках, а в умении выбрать правильный подход: аналитическим складом ума и способностью работать в среде Интернета.
Основные характерные черты прекрасных профессионалов в области аналитики
Сложный организм Интернета требует значительной гибкости от людей, которые должны его анализировать. Веб-анализ требует необычной способности абстрагирования от предшествующего опыта и быстрого изучения поведения людей, чтобы находить новые подходящие решения.
Ниже перечислены характерные черты классного аналитика.
•	Данное лицо действительно принимает Интернет. Сеть Интернет вошла в плоть и кровь кандидата, который восхищается красотой Веб. Он использует ее, любит ее, принимает ее (очень важно, чтобы кандидат побывал “в шкуре” посетителей веб-сайта и понимал смысл всех кликов).
•	Кандидат обладает гибкостью ума. Перспективный аналитик — изначально гибко мыслящий человек, открытый для новых инструментов, метрик, мысленных моделей и многого другого. Фактически, исходя из собственного опыта, берясь за каждую новую задачу, эти люди избавляются от старого багажа и направляют нанимателя к новейшему оптимальному образу мышления — не к технологии, а именно к образу мышления. (Очень важно вовремя распознавать эволюцию Интернета и понимать новейшие возможности измерения.) Закостенелый ум не сможет побеждать в битвах веб-аналитики.
476 Глава 13  Карьера в области веб-аналитики
•	Изменения не будут приводить их в ступор. Это — новый уровень гибкости мышления. Люди любят известное. Большинство из них боится перемен и лишь немногие способны увидеть открывающиеся возможности, поскольку остальные не могут или не хотят изменяться. Однако в обозримом будущем единственная неизменная составляющая в пространстве веб-измерений — изменения, и поскольку вы создаете команду, вам нужны люди, которые готовы к изменениям.
•	Они любознательны. Идеальный кандидат постоянно опробует новые подходы. Свидетельством любознательности могут служить эксперименты с новейшими и наиболее замечательными социальными информационными каналами или даже с информационными каналами, которые по всем признакам обречены на неудачу. Неудача — это нормально. Не нормальным следует считать отказ от попыток.
Если придется выбирать, отдавайте предпочтение любознательности, а не сообразительности.
•	Они обладают способностями критичного мышления. Согласно Wikipedia, “Критичный образ мышления означает мыслительный процесс распознания, анализа и оценки. Он включает в себя все возможные процессы отражения осязаемых или неосязаемых элементов для формирования твердого мнения, которое сочетает в себе научный подход и здравый смысл”.
Вам нужен ниндзя аналитики, а не составитель отчетов, не так ли? Критично мыслящего человека можно найти в парне, раскладывающем гамбургеры в McDonald’s или занимающемся сложным статистическим анализом. Ищите его.
Любого можно научить щелкать на кнопках в Omniture или Webtrends. Любого можно научить определению показателя отказов в Nedstat или XiTi. За несколько недель человека можно научить создавать надписи в ClickTracks или сегментировать данные в Google Analytics. Но человека нельзя научить любой из пяти названных способностей.
V* На заметку! Если нужно нанять на работу менеджера/директора по веб-ана-литике, в ходе интервью в кандидате нужно искать семь важных отличительных черт. Подробнее они описаны в моем блоге http://sn.im/wamgr. Возможно, я предъявляю чрезвычайно высокие требования при найме руководителей аналитических команд, поскольку личность этих руководителей — обязательный ключ для будущего процветания моей компании.
Опытный аналитик или новичок: осуществление правильного выбора
По окончания множества интервью многим из нас приходится делать выбор между зрелым аналитиком, обладающим огромным опытом в данной области, и недавним выпускником колледжа. Какой кандидат принесет максимум пользы? За этим вопросом скрывается предположение, что опытный кандидат будет стоить дорого, а выпускник колледжа будет работать за гроши. Конечно, ответ следующий: Все зависит от...\
Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики 477
В процессе принятия решения я исхожу из одного единственного критерия: располагает ли компания сильной программой веб-аналитики и особой, которая может обеспечить обучение и привитие нужного образа мышления ?
Если ответ на этот вопрос положителен, можно принять на работу сообразительного выпускника и обучить его новому образу мышления веб-аналитики 2.0. Если ответ отрицателен, лучше заплатить больше и нанять кого-то, обладающего новейшими представлениями и опытом. Этот человек способен освоиться с вашими действующими стратегиями аналитики и повести компанию в правильном направлении. После того, как он завоюет доверия, добившись успеха, скорее всего, он сможет нанять молодых, перспективных сотрудников.
При отсутствии кого-либо, кто может обеспечить руководство и выполнение стратегического плана любой выпускник колледжа не сможет раскрыть свой потенциал. Очень важно выбрать нужного человека в нужное время.
Единственный наиболее показательный тест во время интервью: критический склад ума
В разделе, посвященном характерным чертам, я отметил важность способности мыслить критически. В отличие от других характерных черт, критический склад ума трудно тестировать. Или, возможно, следовало бы сказать, что люди склонны неправильно тестировать эту способность. Например, многие компании славятся тем, что во время интервью предлагают для решения головоломки и загадки. Это порочный подход. Мне редко доводилось видеть, чтобы успешное решение этих головоломок служило каким-либо предвестником будущего успеха.
Чтобы подстегнуть вашу фантазию, позвольте поделиться собственным методом тестирования критического образа мышления: предложите кандидату реальную бизнес-проблему, требующую критического, аналитического образа мышления. Ею может быть проблема анализа числовых показателей (проблема веб-аналитики), проблема, связанная с конкуренцией, или же проблема на уровне страницы. Но она должна быть реальной для вашей или известной вам компании.
Этот прием не совсем честен, поскольку вы будете знать о проблеме больше, чем кандидат на должность. Но вам нужно не идеальное решение. Вас интересует следующее:
•	решение, к которому приходит кандидат;
•	образ мышления кандидата.
Причем второе, вероятно, важнее первого. Вы хотите увидеть признаки творческого и нестандартного подхода в каком-либо аспекте решения. Если кандидат действительно мыслит критически, он должен предложить интересное решение, подход, который вы даже рассматривали, хотя бы по той причине, что проблема слишком хорошо вам знакома.
Поскольку речь идет об аналитике, нужно, чтобы решение частично учитывало численные данные (как следует подходить к данным для решения — качественно или количественно — оно не обязательно должно требовать использования абсолютно точных значений).
478	Г лава 13  Карьера в области веб-аналитики
Когда кандидат предоставит решение, нужно его отвергнуть, независимо от ответа. Слукавьте, постарайтесь высказать абсолютно глупую мысль или укажите на ошибку. Важно выяснить, можно ли повлиять на кандидата, чтобы вынудить его изменить свое мнение. Нужно выяснить, может ли он отстоять свой первоначальный ответ (большинству людей это не удается), привести обоснования или задать уточняющие вопросы. Вам необходимо выяснить, насколько быстро он соображает, и что происходит, если его загнать в угол.
Если кандидат мыслит критически, он будет мыслить нестандартно и, я просто не могу подобрать лучшего слова, выживет. Фактически, такой человек любит соревнования и ответит конкретно, а не двусмысленно и неуверенно. Просто удивительно, насколько быстро можно убедиться, что за пустопорожними рассуждениями кандидата скрывается неспособность мыслить или недостаток опыта.
Даже если кандидат знает, что его будут тестировать, ему почти невозможно “подготовиться” к этому. В большинстве случаев ответ кандидата о способе решения реальной проблемы выявит его истинные способности в данной области.
Испытайте этот подход и сообщите мне, работает ли он, по адресу:
f eedback@webanaly t ics20. com
Совет. Существует еще одна причина вежливого отклонения решения. Вам требуется личность определенного склада характера. Большинство интервью стоит между вами и личностью кандидата. Но небольшое “осаживание", со всем уважением и в очень достойной, не обижающей форме позволяет понять особенности типа личности кандидата.
К таким особенностям относятся: невозможность отступить; невозможность мыслить подобно “составителю отчетов”; невозможность слишком легко сдаваться, чтобы изменить свое мнение; умение встать и защитить свою точку зрения; невозможность быть сбитым с толку; невозможность вывести его из себя; умение в нужный момент сказать “у меня нет ни малейшего представления”; умение давать полный ответ, даже если он неверен.
Глава 14
“Бегемоты”, ниндзя и широкие массы: создание культуры, ориентированной на данные
В этой главе...
> Изменение культуры компании: пробуждение интереса к аналитике
> Отчеты и анализы, которые побуждают к действиям
> Изменение определений метрик с целью изменения культур: индекс пропагандистов торговой марки
> На страже качества данных: переход от опросов к использованию данных
> Пять правил создания босса, ориентированного на данные
>	Стратегии привлечения своей организации к поддержке
>	Стратегии разрушения барьеров
>	Кто владеет веб-аналитикой?
<Т" намерен завершить эту книгу освещением наиболее сложной темы: темы культуры.
В среде, изобилующей таким множеством данных, организациям удается лишь приблизиться к преобразованию в структуры, ориентированные на данные.
Вы можете ускорить трансформацию своей компании. Изменения можно внести в свою повседневную жизнь — в подход к данным, в представление результатов анализа, в способы убеждения коллег, в способы общения и даже в способы приведения в замешательство окружающих. В этой главе освещены стратегии и подходы преодоления предпоследнего барьера на вашем пути.
480 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Изменения способа мышления людей и поведения компаний — трудная задача, поскольку речь идет не о приведении разумных доводов, представлении данных и надежде на то, что в один прекрасный день, словно по мановению волшебной палочки, руководство взглянет на мир вашими глазами. По своему личному опыту могу сказать, что изменение образа мышления людей связано с погружением в их сокровенные мысли, пониманием основной причины осуществления основанных на доверии инициатив и, прежде всего, пониманием человеческой психологии.
Иногда люди не используют данные потому, что опасаются того, как это может отразиться на них. Или, возможно, они всегда действовали определенным образом и не желают изменяться. Обычно людям требуется стопроцентная уверенность в том, что данные точны. Часто они просто не до конца понимают, как изменяются мир маркетинга и оказывающие на него влияние окружающие люди.
Ставя перед собой задачу изменения культуры своей компании, нужно помнить об этих и других скрытых препятствиях. Их нужно выявить и понять, а затем создать стратегию их преодоления, даже если кажется, что это — не ваша задача. Она касается именно вас. Вы никогда не добьетесь победы, пока не поймете, почему в основном компания принимает основанные на доверии, а не основанные на данных решения.
В этой главе вы познакомитесь с уникальными решениями проблем, скрытых под поверхностью — проблем, которые являются основной причиной неудачи. Некоторые из тем будут повторяться в ряде разделов. Они требуют особого внимания.
Мое сокровенное желание — помочь читателям стать пропагандистами, признанными авторитетами, ниндзя, которые смогут трансформировать свои компании. Знайте, что я прокладываю для вас тропу!
Изменение культуры компании:
ПРОБУЖДЕНИЕ ИНТЕРЕСА К АНАЛИТИКЕ
Если вам не удается пробудить в людях интерес — неистовый интерес к данным и аналитике, — тогда вам действительно невозможно двигаться дальше! Общаясь с маркетологами, продавцами, владельцами веб-сайтов и руководителями различных уровней, вы убедитесь, что они боятся веб-аналитики так же, как восхождения на Эверест, или же считают ее бесполезной, путаной и заполненной “недействительными данными”.
Или же зачастую в умах людей веб-аналитика отождествляется с подсчетом очков. Люди скорее готовы оторвать себе ноготь на пальце, чем научиться применять данные своего веб-сайта. Все это очень грустно, т.к. веб-аналитика подобна Анжелине Джоли: она сексуальна, она стреляет без промаха и является послом доброй воли!
Так каким же образом добиться того, чтобы и остальные сотрудники нашей организации испытывали такой же восторг?
• Смиритесь с тем, что веб-аналитика может оказывать меньшее влияние, чем должна была бы. Приняв это, можно предпринять определенные действия для исправления ситуации.
Глава 14  "Бегемоты", ниндзя и широкие массы... 481
•	Постепенного прогресса можно добиваться ежечасно и ежедневно. Согласен, очень трудно выиграть олимпийскую медаль по плаванию, но это не повод для отказа от обучения плаванию. В бассейне имеется мелкий участок, в котором можно начать, со временем улучшая свои навыки. В веб-аналитике нельзя выполнить 15-месячную реализацию проекта и рассчитывать на большую отдачу с первого же дня.
•	Сделайте всех сотрудников организации более склонными к использованию данных, убедив их в том, что это престижнее маникюра. Постарайтесь превратить их в жаждущих данных лунатиков — людей, которые пойдут на все, лишь бы “пощупать данные” прежде чем принимать следующее решение!
Последуйте первым двум советам, а я помогу выполнить последний.
Старайтесь удивлять: не обрушивайте на аудиторию поток данных
Я не сомневаюсь в ваших способностях. Когда вы общаетесь с новой командой или получаете в свое распоряжение первый инструмент веб-аналитики, первым побуждением является желание поразить маркетологов и тех, кто принимает решения, количеством доступных данных. И вы обрушиваете на них поток данных.
Отчеты следуют один за другим. Наиболее предприимчивые из аналитиков могут даже экспортировать данные в Excel и рассылать состоящие из 16 вкладок электронные таблицы. Старайтесь противиться этому побуждению.
Те, кто принимает решения, ожидают, что вы будете уделять слишком большое внимание данным, и с осторожностью относятся к подобной неумеренности. Поэтому удивите их. Сделайте им подарок — предоставьте конкретный ответ. Поговорите с кем-либо, кто готов к такой беседе, и выслушайте его. Задайте следующие вопросы:
•	Пожалуйста, расскажите мне немного о своей работе...
•	Какие аспекты вашей жизни или работы затрагивают наш веб-сайт?
•	На какой единственный вопрос о нашем веб-сайте вы хотели бы получить ответ, или какую единственную вещь вы хотели бы узнать у посетителей нашего веб-сайта?
А теперь вернитесь назад и ответьте на этот единственный вопрос. Не отправляйте отчет. Позвоните тому, кто принимает решения, и сообщите ему этот ответ. Он проникнется к вам уважением, после того как вы проделаете это один или два раза.
Помните, людей невозможно убедить, обрушивая на них поток данных. Нельзя рассчитывать, что они все поймут сами. 16-кратное повторение или сетование по поводу того, почему они этого не понимают, не срабатывает. Улыбнитесь, побеседуйте с нужным человеком и вернитесь с готовым ответом.
482 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Начинайте с конечных результатов и влияния, а не с количества посещений
Откройте любой инструмент веб-аналитики, и вы увидите метрики посещений и посетителей, времени проведенном на сайте, повторных посещений и посещенных страниц. Поэтому вы сразу начинаете пристраивать все эти метрики к делу. Тем, кто принимает решения, вы пытаетесь пояснять нюансы cookie-файлов и выходов. С таким же успехом можно было бы говорить на санскрите.
Приступая к анализу, начинайте с показа того, как замечательно веб-аналитика справляется с измерением конечных результатов — того, для чего существует ваш веб-сайт. (Воспользуйтесь советами и идеями, приведенными в главе 5.)
Покажите, сколько денег приносит ваш веб-сайт, сколько вы получаете лидов, макро- и микроконверсий. Покажите, как сайт привлекает покупателей к магазинам розничной торговли. Эти концепции понятны тем, кто принимает решения. И они будут впечатлены.
Затем самым естественным образом у них возникнут такие вопросы:
•	Откуда приходят эти люди?
•	Почему доход составил только 14 миллионов долларов? А как же весь наш столь убедительный контент?
•	Только 15 человек из 20 миллионов обратились к указателю нашего магазина. Как вы думаете, почему? (Да потому, что ссылка не видна!)
•	Что, наш “жалкий” веб-сайт генерирует больше лидов, чем все продавцы вместе взятые?
Все эти вопросы совершенно верны!
На любой работе вас попросят предоставить традиционные веб-метрики. Но если начинать с них, коллеги и “бегемоты” не смогут оценить возможности веб-аналитики или понять, почему важно вас выслушать. Старайтесь избегать такого фальстарта.
Помните следующее: главное — конечные результаты.
Создавайте героев и образцы для подражания
Действительно трудно обратить в свою веру целую организацию, состоит ли она из 20 или 20 000 человек.
Поэтому нужно найти в компании заинтересованного союзника, лидера, который будет прислушиваться к вашему мнению. Действительно прислушиваться. Не имеет значения, тратит ли этот человек огромные суммы денег, руководит огромным корпоративным сайтом или крошечным сайтом одного из подразделений. Но им должен быть тот, кто позволит снабдить сайт нужными дескрипторами, и будет учитывать ваши выводы, полученные на основе данных, при реализации сайта. Затем вам придется вложить всю душу и все свое мастерство ниндзя анализа для отыскания выводов, ведущих к действиям. Пусть их дело станет вашим. Сделайте лицо, принимающее решения, несомненным героем благодаря принятию решений, продиктованных данными.
Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 483
Герои редко соглашаются оставаться в своей келье или угловом кабинете. Они жаждут носиться повсюду и рассказывать о своем героизме. Они хотят хвастаться. Предоставьте им возможность рассказывать историю вашей “битвы с данными”. Пусть они поражают своих коллег. Пусть они показывают, как им удалось одержать победу.
Остальные лица, принимающие решения, начнут завидовать и захотят тоже стать героями (или получить еще более крупный приз). И они спросят первого героя, как он стал таким умным. И все дороги будут вести к вам.
Если жаждете восхищения, обеспечьте веселье!
Итак, вероятно, никто не считает аналитику Анжелиной Джоли. Но разве вы пытались сделать аналитику сексапильной и веселой? А ведь для этого существует столько возможностей.
Пытаясь изменить корпоративную культуру, поставьте второй элемент на первое место — т.е. постарайтесь сделать аналитику веселым занятием. Зарабатывание денег, повышение количества конверсий и оценка многоканального влияния всегда приятно возбуждают. Затем постарайтесь использовать и остальные элементы.
Проводите соревнования
Когда я впервые запустил многовариантный тест, то хотел заинтересовать всех окружающих, поэтому предложил пари. Я установил ставку за участие равной 1 доллару и предложил участникам угадать процентную долю повышения коэффициента конверсии.
Все пожелали участвовать. Еще до начала тестирования моя тестовая команда получила 25 долларов! Все предположения можно было объединить в три группы: 5%, 20% и 9%. Как только тестирование началось, все участники вошли в инструмент тестирования, чтобы следить за результатами, что предоставило мне возможность пояснить статистическую значимость! Последовали вопросы о том, почему Б (или Д или кто-либо еще) не оказался победителем.
Поднялся шум. Мои коллеги узнали о тестировании, узнали, что для оказания значительного влияния на конверсии нужно создавать значительно различающиеся версии. И они были удивлены, когда в ходе теста повышение конверсии составило всего 0,75 процента.
Победитель предсказывал повышение в размере 0,65%, и до проведения теста столь малое значение вызвало град насмешек. Победителем оказался ваш покорный слуга. Конечно, свой выигрыш, 25 долларов, я потратил на покупку булочек для сотрудников офиса.
Вот несколько идей по поводу проведения соревнований.
•	Раз в квартал проводите соревнование по выявлению самой бесполезной метрики в инструментальной панели.
•	Вручайте приз маркетологу, который придумает наиболее творческое использование “голосам клиентов” или подразделению, которое зарегистрирует наибольшее количество выполненных действий.
484 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Люди любят играть и любят выигрывать. Примите на вооружение эту философию и дайте волю своему воображению.
Проводите внутренние конференции
Чтобы узнавать новое и делиться своими знаниями, не обязательно выходить за пределы своей компании. Внутренние конференции, на которых маркетологи будут делиться своими основными знаниями со всеми остальными, можно проводить ежеквартально.
Найдите наибольший конференц-зал (или арендуйте его в ближайшем отеле), пригласите сотрудников своей компании, предложите им провести презентации и поучить других. Встать, представить свою точку зрения и поучить других приятно — и почетно. Да, и не забудьте пригласить их начальников.
Если хотите получить максимальную отдачу, напечатайте открытки или вручите докладчикам значки — что-то, что они смогут гордо выставить на своем рабочем месте. Обратите внимание: только что вы кого-то сделали героем.
Проводите офисные "часы"
Часто мы замыкаемся в своих кельях. Запросы поступают по системе учета, эти запросы распределяются по приоритету, а отчеты Excel отправляются во внешний мир.
Еженедельно следует выделять полдня на то, чтобы любой мог прийти и задать вам и вашей команде любые интересующие его вопросы. Хотя это может казаться не слишком приятным, вы станете более доступным, и люди будут знать, что когда им потребуется что-то выяснить, вы окажетесь рядом.
Или на определенное время пригласите маркетологов и тех, кто принимает решения, для задания волнующих их вопросов, и с помощью Yahoo! Web Analytics или Webmaster Tools покажите, как вы можете ответить на них, не сходя с места.
Веб-аналитика — увлекательное занятие. Она может достигать поразительных высот при выявлении новых способов анализа данных или решения реальных проблем бизнеса. Поделитесь частью своего энтузиазма. Это может оказаться заразительным.
Предоставляйте отчеты и анализы,
КОТОРЫЕ ПОБУЖДАЮТ К ДЕЙСТВИЯМ
Ранее я уже осветил конкретный нюанс создания отчетов: не выплескивайте поток данных. Но существует множество других способов осчастливить своими отчетами или презентациями тех, кто принимает решения.
В этом разделе я поделюсь конкретными идеями, которые помогут понять, что требуется для проведения впечатляющего анализа. Я помогу читателям представить свои соображения по поводу данных так, чтобы предложить наиболее верные выводы и побудить к наилучшим действиям.
После завершения любого анализа и перед тем, как представить данные, примените фильтры, описанные в последующих разделах и гарантирующие отправку действительно ценной информации.
Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 485
Фильтр "Каков ваш вывод?"
При ознакомлении с результатами любого анализа мне на ум приходят следующие вопросы и комментарии.
•	“Каков ваш вывод?” Представьте мне конкретное значение, а не данные.
•	Исходя из полученного вывода, “Что я должен сделать по вашему мнению?”
•	Если это имеет значение, и только если я попрошу, предоставьте мне данные (и, пожалуйста, не заставляйте меня ломать голову или вычислять 19 процентов от 8296 посещений).
Помните, чаще всего те, кому предназначается отчет, желают получить ответ на первый вопрос. Ответ, который ведет к действиям.
Если отчеты содержат какие-либо “потоки” данных, подумайте о повторном выполнении анализа. Например, если отчет начинается с намека на наиболее значимый вывод, он должен быть представлен в форме наибольшего изменения или простого текстового резюме. Подумайте о том, чтобы заменить обычное вступление “Вот все метрики, которые нас просили отследить” фразой “Мы представляем анализ влияния на прибыль и удовлетворение запросов клиентов за последний месяц”.
Высшие руководители, принимающие решения, хотят принять решение. Взгляните на свою презентацию, электронную таблицу Excel, автоматизированную инструментальную панель и задайте себе такой вопрос: Каков мой вывод?
Дополнительное замечание: если график был составлен продуманно, под ним не придется помещать текстовое разъяснение того, что он отображает.
Жесткая привязка к последствиям для бизнеса
Если вы усвоили все, изложенное в этой книге (или хотя бы в предыдущем разделе), то конечные результаты должны вас интересовать в той же мере, что и меня. Представляемые вами данные должны без труда привязываться к прибыли, лидам, повышению удовлетворенности клиентов, пожертвованиям, кликам на рекламных объявлениях, коэффициенту выполнения задачи и т.п.
Анализ должен фокусироваться на четко определенных последствиях для бизнеса. Если ваш бос или клиент не позаботился об определении конечных результатов, вам придется сделать это самому.
Представление нескольких перспектив: истинная веб-аналитика 2.0
При получении результатов анализа первым моим побуждением является выяснение того, использовал ли аналитик более одного источника данных.
Google Analytics и Omniture — прекрасные инструменты. Они нужны для ответа на вопрос Что? Но для получения надежных ответов, содержащих более глубокие выводы по поводу клиентов и конкурентной ситуации, нужно ответить также и на вопросы Почему? и Что дальше? Если анализ не дает ответы на эти вопросы, или если данные не подкреплены контекстом из других источников, значит, объем выполненной работы был недостаточным.
486 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Например, при отображении трендов трафика сайта в результате поиска в диаграмму нужно включить также кривую, отображающую трафик главного конкурента. Или при отображении коэффициента конверсии своего сайта понадобится представлять также значение коэффициента конверсии для данной отраслевой вертикали. Любое из этих дополнений значительно повышает качество отчета.
Не следует расстраиваться по поводу ограничений, налагаемых инструментами, которые применяются в компании. Дополнительные данные можно получить, используя такие бесплатные службы, как Compete, Google Insights for Search, Trends for Wfebsite или Fireclick Index.
Фильтр "Нескучный”
В своих рекламных кампаниях мебельный магазин IKEA использовал следующий слоган: “Unboring” (“Нескучный”).
Веб-аналитика считается не слишком увлекательным занятием. И огромные объемы данных также не способствуют росту ее популярности. Но мы постоянно делаем одно и то же: представляем таблицы и диаграммы. Почему бы в свой отчет не включить что-нибудь забавное, как показано на рис. 14.1? Данные вполне можно было бы представить в виде таблицы, но оказали бы они такое же влияние?
Моя приятельница Рейчел Мейерс (Rachel Meyers) создала блестящий слайд, представленный на рис. 14.1. Ее клиентом была компания, специализирующаяся на борьбе с вредителями, и данные были получены из запросов веб-поиска. Рейчел использовала Photoshop для создания визуального образа и даже измерила крысу в пикселях, чтобы доказать, что голова, туловище и хвост представляют данные в правильном соотношении.
Категория “борьба с вредителями”: объем запросов
быть сопряжены с достаточно высоким уровнем конкуренции.
Термины из ‘хвоста” обеспечивают меньший объем трафика, но, как правило, связаны с меньшим уровнем конкуренции и лучше конвертируются.
Рис. 14.1. Голова, туловище и хвост анализа категории “борьба с вредителями
Глава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы... 487
Результатом стала нескучная презентация данных, которая эффективно довела до сведения клиентов ценное предложение и воодушевила их так, как никогда не смогла бы обычная таблица.
Поэтому пишите эссе, создавайте короткие видеоролики с участием клиента, используйте анимированные диаграммы (http://www.google.com/ig/ di г ect or у ?url=w ww. google.com/ig/modules/mot ionchart .xml). Одним словом, не будьте нудными.
Связывание выводов с реальными данными
Во многих презентациях результатов анализа связь между данными и полученными из них выводами трудно увидеть. У каждого из нас имеются собственные подходы и предпочтения, и поэтому иногда мы впадаем в крайность, давая рекомендации, исходя из этих подходов и предпочтений, вместо того, чтобы основывать презентации на данных.
Часто я читаю совет подобный следующему: “Измените навигацию”. Моя первая мысль при этом — почему? Исходя из каких соображений? Или совет может звучать так: “Внутренний поиск должен выполняться везде”. Почему? Конечно, это наилучший подход, но почему его нужно применять для данного сайта?
Связывайте свои рекомендации с имеющимися в вашем распоряжении данными. Если вы твердо уверены в своих выводах, приведите соображения в приложении. Но обязательно удостоверьтесь, что каждая даваемая рекомендация поддерживается данными, использованными в анализе.
Фильтр масштаба ожиданий
Различная целевая аудитория предъявляет различный набор ожиданий различным людям. Виллем — мой босс, а вы работаете на меня. Когда Виллем представляет результаты анализа, его аудитория ожидает, что этот анализ будет стратегическим, тщательно просчитанным и полон выводами. Применительно ко мне эти ожидания могут быть более скромными, поскольку я являюсь лишь одной из спиц колеса. Я могу представить лишь частные выводы. Поскольку вы работаете на меня, то полностью оправдаете ожидания, если просто ответите на вопросы аудитории, представив данные, которые те могут интерпретировать. Я называю эти различные уровни масштабом ожиданий.
Чем выше занимаемое вами положение, тем больше аудитория ждет от вас: больше выводов, больше строгости, больше всего. Подумайте о своем служебном положении. Отражает ли ваш анализ ту глубину, которую предполагает положение? Прекрасно, если так.
Наличие нетривиальных идей
Представая перед высшим руководством или наиболее важными лицами, делайте что-то, что позволит вам выделиться. Не полагайтесь на форматирование текста или трехмерные круговые диаграммы — этот подход ведет к забвению. Держите в запасе что-нибудь нетривиальное.
488 Глава 14  ‘Бегемоты", ниндзя и широкие массы...
Например, любой способен сообщить, что метрика составила 53% для ключевого слова z и 56% для ключевого слова q. Но можно выделиться, вычислив статистическую значимость. Вместо того чтобы просто сообщить два числа, можно показать, до какой степени лица, принимающие решения, могут доверять этим значениям.
Или, если обратиться к реальному примеру, одна из аналитиков начала свое выступления с заявления, что она отбросила временной период, который мог бы исказить данные. Ее решение продемонстрировало понимание данных и нюансов данного направления бизнеса.
Можно попытаться оценить внесетевое влияние на онлайновую активность: это трудная задача, но она позволит вам выделиться (см. советы, приведенные в главе 11).
Бизнес может быть контактным видом спорта. Если вы хотите победить, то должны располагать ценным уникальным предложением (unique value proposition — UVP). Никогда не позволяйте результатам анализа покинуть ваш компьютер, не убедившись, что они содержат уникальную информацию, которая будет выделяться среди обычной.
Применяйте эти рекомендации к своим отчетам и анализам и убеждайтесь, что выполненная работа ведет к действиям. Не обязательно применять все рекомендации к каждому отчету. Вероятно, достаточно будет применить несколько первых, а по мере усложнения бизнес-требований можно будет применить и другие наиболее уместные подходы.
Изменение определений метрик с целью изменения культур: индекс пропагандистов торговой марки
Веб-аналитики редко глубоко задумываются о подоплеке того, о чем сообщают посредством данных. Но мы должны рассматривать последствия применения данных в более широком контексте, увязывать их с бизнес-целями и иногда быть достаточно настойчивыми, чтобы попытаться изменить культуру компании.
В качестве примера расскажу историю конкретной метрики — индекса приверженцев торговой марки — и моей попытки изменить культуру и установить более высокую планку для всех сотрудников компании. Надеюсь, что вы сможете провести параллель для каждой метрики, о которой сообщаете.
Посмотрите, как изменение определения метрики может повлиять на культуру компании.
Ситуация и анализ
Нужно было проанализировать данные опроса участников однодневной конференции для существующих и перспективных клиентов. Мы попросили участников конференции оценить каждого докладчика по пятибалльной шкале, ответив на вопрос “Насколько вы удовлетворены презентацией и представленным материалом?”
Данные подобного рода можно было бы получить из бесплатного опроса вебсайта типа 4Q от iPerceptions: “Как бы вы оценили общее впечатление о сайте, исходя из сегодняшнего посещения?” Или же можно использовать бесплатные опросы на уровне страниц от Get Satisfaction или Kampyle, задавая следующий вопрос:
Г лава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы... 489
“Пожалуйста, выставьте оценку этой странице”. Во всех этих случаях можно проанализировать исполнение контента или веб-сайта.
На первый взгляд эффективность не кажется слишком трудной проблемой для анализа. На рис. 14.2 продемонстрированы два обычных пути, по которым идут аналитики, сообщая эти данные.
1	1	1	1	1	1	1						।	1	।	I 2
Сеансы	Совершенно неудовлетворительное	Неудовлетворительное	Удовлетворите’-ное	Весьма удовлетво ригельное	В высшей степени удовлетворительное	Средний бал	Степень удовле-ТЫ^ХНИЯ
Джонни Бакленд	0	0	6	12	0	6.0	100%
Уилл Чемпион	0	1	2	14	1	5.7	94% 1
Крис Мартин	0	0	0	3	15	6.0	100%
Г^й Берримен	0	2	14	2	0	5.3	89% |
Брайан Этто	0	1	4	11	2	5.7	94%
Эппл	0	0	7	8	3	6.0	100% ]
Рис. 14.2. Вычисление очков мастерства докладчика
Наиболее очевидным подходом представляется следующий: просто усреднить баллы! Реальная формула предполагает усреднение значений трех последних столбцов. Когда ваша начальница видит этот отчет, построенный на простом усреднении, она говорит: “Похоже, что сегодня все докладчики хорошо справились со своей задачей. Предлагаю открыть шампанское”.
Но более опытный аналитик обратил бы внимание на более традиционное вычисление степени удовлетворения. Это формула предполагает сложение баллов из трех последних столбцов и их деление на общее количество ответов. Например, эффективность Джонни вычисляется следующим образом: (6+12+0)/18.
Среднее значение — 6,0 — представляет собой оторванное от какого-либо контекста число и, следовательно, его трудно реально интерпретировать. И напротив, 100% обладает определенным контекстом (100 — максимально возможное значение!) и, следовательно, руководитель может его интерпретировать.
Если использовать процентное значение, шампанское заслуживают не все. Джонни, Крис и Эппл заслужили его, поскольку очень хорошо справились со своей задачей. Уилл и Брайан заслужили всего лишь благосклонный взгляд, а Гай — рукопожатие.
Проблема
Эти данные представляют две проблемы: одну незначительную и одну серьезную. Меньшая проблема наиболее наглядно проявляется в случае Гая: процентные значения обладают неприятной склонностью приукрашивать некоторые аспекты. Люди склонны считать любые значения, превышающие 75%, высокими. Поэтому, вероятно, не стоит использовать процентные значения.
Однако серьезная проблема этого вида анализа заключается в следующем:
•	вознаграждение обычного оправдания надежд, возлагаемых на встречу;
•	отсутствие наказания посредственности.
490 Глава 14  "Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Обе проблемы отражают обычное отношение к бизнесу — позицию позвольте получить наш чек. Почему приемлемо просто оправдать ожидания? Но именно к этому ведет включение рейтинга “Удовлетворительное” в вычисления. Принятие этого рейтинга по существу означает следующее: “До тех пор, пока мы не потерпели явную неудачу, будем считать это успехом”.
И никто не наказывается за обеспечение рейтинга “Неудовлетворительное”. А именно это и происходит в данном случае, поскольку баллы из столбцов “Совершенно неудовлетворительное” и “Неудовлетворительное” не учитываются при вычислении метрики.
Каждое бизнес-предприятие должно стремиться к величию. Целью каждого взаимодействия должно быть порождение удовлетворения. Оценивать и вознаграждать людей следует исходя из этих высоких стандартов, поскольку посредством запоминающегося взаимодействия с клиентами можно создать пропагандистов торговой марки.
Наши клиенты любят нас, поскольку мы напряженно трудимся и устанавливаем для себя столь высокую планку. Это выливается в то, что после покидания наших стен клиенты рассказывают о нас другим людям. Они становятся пропагандистами нашей торговой марки.
Но используемая в настоящее время метрика оценивает не этот аспект.
Решение
Хотя влияние на культуру компании и не входило в круг моих обязанностей, я изменил формулу, чтобы попытаться сделать именно это. Чтобы измерить нужные значения, я внес в формулу два серьезных и одно незначительное изменение:
•	отчасти под влиянием концепции Net Promoter (Сетевой промоутер) отбросил рейтинг “Удовлетворительное”;
•	добавил штрафные очки за любые негативные (даже слегка негативные);
•	проиндексировал результаты по оптимальному выступлению.
Я назвал новую метрику “Индекс пропагандистов торговой марки” (Brand Evangelists Index — BEI) и для ее вычисления применил следующую формулу:
{[(Весьма удовлетворительное + Удовлетворительное в высшей степени) — (Неудовлетворительное + Совершенно неудовлетворительное)] /
Количество ответов} х 100
Результаты
При использовании новой формулы различия между докладчиками разительны. Теперь баллы ведут к совершенно иному пониманию уровня и влияния каждого докладчика. На рис. 14.3 показаны рейтинги и вычисленные значения BEI каждого докладчика
Например, сравните эти показатели Джонни с предыдущими его показателями. Ранее они были достаточно хорошими, но теперь они выглядят менее блестящими.
Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 491
Рис. 14.3. Вычисление более сложной метрики BEI
Показатели Уилла, которые ранее уступали показателям Джонни, теперь превышают их на 11 пунктов. Это связано с тем, что BEI отражает способность Уилла удовлетворить запросы клиентов (значительно больше людей оценили его выступление как “Весьма удовлетворительное”, а один человек оценил его как “В высшей степени удовлетворительное”).
Сравните уникальный случай Гая Берримена. В других вычислениях Гай занимал последнюю позицию, но разница между его показателями и показателями Уилла и Брайана составляла всего несколько очков. Но BEI показывает, что показатели Гая было не просто немного хуже — они были ужасны! Он получил несколько плохих рейтингов и совершенно не справился с задачей создания благоприятного впечатления у клиентов. Ему не удалось создать пропагандистов торговой марки. Теперь его показатели отражают это обстоятельство.
Обратите внимание, что Эппл все делала правильно, но она могла бы подтянуться.
Конечный результат
Вначале лишь несколько человек оценили BEI. Но лед тронулся. Однако я представил концепцию индекса пропагандистов торговой марки вице-президенту и руководителю бюро денежного рынка. Она им понравилась, поскольку индекс пропагандистов торговой марки делал следующее:
•	требовал более высокого коэффициента возврата инвестиций;
•	устанавливал более высокую планку эффективности;
•	был действительно ориентированным на клиентов.
BEI стал стандартом оценки эффективности и в течении следующих шести месяцев помог компании воспитать и вознаградить действительно эффективных работников. Тот, кто недостаточно хорошо справлялся со своей задачей, мог пройти дополнительное обучение и повысить свою квалификацию, или же наихудшие работники могли подыскать себе более подходящее занятие в компании.
492 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Альтернативное вычисление: средневзвешенное значение
К цели ведет множество различных путей. Воодушевленный этой мыслью, я решил воспользоваться другой методологией для достижения основной цели установки высоких стандартов посредство метрик. Этой методологией Кармен Гереа (Carmen Gerea) поделилась в рубрике моего блога, посвященной BEI.
Кармен предложила методологию, которую назвала средневзвешенными значениями. Она предполагала назначение каждому рейтингу весового коэффициента с последующим вычислением среднего значения.
Совершенно неудовлетворительное = —2
Неудовлетворительное = — 1
Удовлетворительное = О
Весьма удовлетворительное = 1
В высшей степени удовлетворительное = 2
Эта система добивается цели установки высоких стандартов, штрафуя негативные показатели, игнорируя показатели, которые оправдывают ожидания (“Удовлетворительное”) и повышая вес положительных показателей. Обратите внимание, что в этом случае, в отличие от BEI, рейтинг “Удовлетворительное в высшей степени” ценится еще выше, чем “Весьма удовлетворительное”.
На рис. 14.4 показаны все четыре метода (средневзвешенные значения приведены в четвертом столбце). Крис по-прежнему остается суперзвездой, опережая остальных с очень большим отрывом. Джонни и Уилл также выделяются, как и раньше. Теперь разница между показателями Брайана и Эппл не столь велика. Брайан имеет больше очков в столбце “Весьма удовлетворительное”, но Эппл немного опережает его по числу очков в столбце “Удовлетворительное в высшей степени”.
В процессе своего профессионального становления я стал больше склоняться к метрике индексированных баллов, поскольку пришел к выводу, что знание верхней и нижней границы метрики облегчает усвоение данных. BEI достигает этой цели, используя шкалу от 0 до 100.
1	I1 1 1		ГО со		।	4	।
Сеансы	Средний бая	Степень удовлетворяем	BEI	Средневзвешенное ЗИьчеммь
Джонни Бакленд	6.0	100%	67	67%
Уилл Чемпион	5.7	94%	78	83%
Крис Мартин	6.0	100%	100	183%
Гай Берримен	5.3	89%	0	0%
Брайан Этто	5.7	94%	67	78%
Эппл	6.0	100%	61	78%
Рис. 14.4. Четыре метода вычисления эффективности
Глава 14  "Бегемоты", ниндзя и широкие массы... 493
В целом же, методология применения средневзвешенных значений также способствует достижению этой цели. Поэтому используйте ту методологию, которая больше подходит для конкретной ситуации.
Подводя итоги
Подход, применяемый при определении метрик, может оказывать большое влияние на образ мышления, господствующий в компании, и на способы оценки успеха. Надеюсь, что перед тем, как приступать к созданию ключевых показателей эффективности, вы извлечете следующие три урока из рассказанной мною истории о создании BEI.
Создавая собственные ключевые показатели эффективности, удостоверьтесь, что они способствуют выполнению следующих трех задач.
•	Они требуют более высокого коэффициента возврата инвестиций.
•	Они устанавливают более высокую планку эффективности и мотивации сотрудников.
•	Они являются действительно ориентированными на клиентов. То есть их вычисление соответствует также интересам клиента, а не только компании.
При оценке метрик, включаемых в отчет, исходя из перечисленных целей, вы сможете оказать неизмеримо большее положительное влияние на свою компанию.
На страже качества данных:
ПЕРЕХОД ОТ ОПРОСОВ К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ДАННЫХ
В главе Ю был описан шестиступенчатый процесс обеспечения безупречного качества данных. Этот процесс помогает соблюдать большую аккуратность при сборе точных данных. Но данные в Интернете никогда не будут столь же точными, как декларация о доходах или отчет о финансовых показателях компании. Тем не менее, веб-данные могут быть чрезвычайно полезными.
Часто придется сталкиваться с организациями, в которых даже наименьшее сомнение будет повергать руководство в состояние полнейшего ступора и бездействия. Сотрудники в таких организациях жаждут определенности; они не хотят рисковать своим положением, а многие организации довольно сурово наказывают за ошибки, даже незначительные.
В подобных компаниях веб-стратегия является скорее ориентированной на установившиеся обычаи, чем на данные. В результате веб-сайт производит неблагоприятное впечатление, а организации не удается превратить в доходы возможности, предоставляемые Интернетом.
Возможно, вам “посчастливилось” работать в такой организации. Тогда этот раздел для вас. Он содержит описание практических стратегий решения названных культурологических проблем. В нем описаны нюансы, которые можно использовать, тактики, от которых следует отказываться и которые нужно брать на вооружение, а также боссы, которых нужно изолировать.
494 Глава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы...
Но вначале понадобится учесть три предварительных условия.
•	Необходимо осознать, что сбор данных в Интернете далек от идеала, и это нормально.
•	Нужно усвоить и начать придерживаться шестиступенчатой мыслительной модели обеспечения качества данных, описанной в главе 10.
•	Все ваши доблестные усилия по обеспечению прогресса в деле использования данных тормозятся милостивыми владыками (или, как мы часто любовно их называем, “бегемотами”).
Это понятно? Отлично, тогда приступим и рассмотрим 10 конкретных стратегий, которые можно использовать, чтобы сдвинуть свою компанию из состояния “паралича данных” к обретению уверенности, базирующейся на этих самых данных.
Выбор другого босса
Первая возможность, которую я предлагаю рассмотреть после того, как вы сделали все, что могли — выбор другого босса. В настоящее время существует целое поколение руководителей, которые не принимают предлагаемый подход. К сожалению, многие из них никогда его не примут. Я не виню их за это. Они видят мир по-своему и не могут измениться. Нужно просто дождаться, когда это поколение уйдет — когда их повысят или они займутся решением других жизненных проблем.
Когда я оказываюсь в ситуации, при которой образ мышления “бегемота” непоколебим, я стараюсь сменить боссов. Жизнь слишком коротка. Слишком много денег нужно заработать. Слишком много клиентов нужно удовлетворить.
Если можете, уйдите в другую организацию. Найдите кого-то, кто готов принять новую ментальную модель обеспечения качества данных, и кто будет работать с ведущими к действиям рекомендациями (даже если вначале они соглашаются опробовать только одну-две из них). Проделав эту небольшую брешь, напрягите действительно все силы, чтобы сделать своего нового босса героем. Это будет иметь огромные последствия для вас, вашего босса и компании в целом.
При работе в мелкой компании смена начальников — не выход. У вас имеется только один босс, и этим все сказано. В этом случае можно использовать рекомендации, приведенные ниже.
А пока не забывайте шлифовать свое резюме на случай, если потребуется найти лучшее место приложения своих способностей. Я не говорю, что нужно сдаваться, натолкнувшись на сопротивление. Я веду речь о том, что нужно постоянно распознавать неприемлемые ситуации и знать, когда следует искать лучшее применение своим способностям.
Рассеивайте заблуждения относительно "идеальных" источников
Неоднократно мне приходилось развеивать иррациональную веру руководителей различного уровня в другие источники недостоверных (или неполных) данных.
Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 495
В качестве примера рассмотрим телевидение. Нильсен использует набор данных от 18 000 до 30 000 человек для оценки программ, просматриваемых более чем 200 миллионами американцев. В мире фрагментированного потребления никакие сложные математические алгоритмы не могут учесть все принципиальные аномалии, и мы остаемся с высококачественными нерепрезентативными “данными”. В результате из-за активных протестов фанатов или огромных продаж DVD-дисков исполнительные директора телевизионных сетей вынуждены возвращать в эфир отмененные шоу, несмотря на “низкие” рейтинги Нильсена.
А теперь представьте себе, каково качество наборов данных, представляющих от 18 000 до 30 000 зрителей, при оценке менее крупных сетей или действительно длинного “хвоста”. Что делать в этом случае — все равно продолжать выпуск программ? Тем не менее, рейтинги Нильсена и валовые оценочные коэффициенты популярности считаются истиной. Даже при 30-процентной погрешности, обеспечиваемой сторонними cookie-файлами Omniture 2o7.net, качество данных веб-ана-литики оказывается выше.
Или другой пример: источники данных на основе веб-форумов экспертов считаются источниками достоверных данных, хотя в них принимают участие всего несколько сотен тысяч человек (не говоря уже о погрешности выборки).
Поэтому начните революцию.
•	Решите главную проблему. Приучите себя к мысли о несовершенстве данных. Часто это является основной ошибкой.
•	Проведите спокойный и непредвзятый разбор каждого источника данных и его ценности.
•	Сделайте упор на то, что веб-данные менее несовершенны и что они предоставляют больше информации, чем другие источники.
Спросите о ведущих к действиям выводах, которые должны быть получены на основе веб-данных. Дополнительные советы по обучению начальства приведены в разделе “Пять правил создания босса, ориентированного на данные”.
х » На заметку! Я не говорю, что Нильсен, ComScore или другие ориентирований^ ные на форумы источники прилагают недостаточные старания или не делают все возможное для применения оптимальных математических алгоритмов. Проблема заключается в основных собираемых данных и их объеме. Никакие самые изобретательные математические алгоритмы не могут угнаться за новым мировым порядком потребления контента на телевидении. Более подробно эти вопросы рассматриваются в главе 8.
Отвлекайте "бегемотов" с помощью ведущих к действиям выводов
Поражайте “бегемотов” своим интеллектом! Отвлекайте их подобно тому, как отвлекаете ребенка, позвякивая ключами.
Представляя данные, нужно перенести внимание слушателей с тупых, не ведущих к действиям обобщенных значений, подобных количеству посещений или
496 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
среднему числу просмотров страниц на одного посетителя, вместо этого делая упор на основные источники трафика. Используя выводы относительно источников трафика, затем можно будет прибегнуть к контролируемым экспериментам для измерения внесетевого влияния. Можно сосредоточить внимание на повышения конверсии для проводимых кампаний. Можно также вывить пять основных причин, по которым посетителям сайта не удается выполнить свои задачи.
Ваше высшее руководство не знает, что делать с общим количеством посетителей или уникальных посетителей. Если удастся отвлечь их от этих значений, предоставив им интересные выводы, они сосредоточат внимание на том, что действительно представляет ценность. В качестве отправной точки используйте конкретные примеры, приведенные в главе 5.
Маленький страшный секрет №1: данные из "головы" могут вести к действиям в течение первой недели/месяца
На протяжении всей этой книге я постоянно подчеркиваю потребность в скорости. Итак, выжидание в течение 18 месяцев, прежде чем реализовать инструмент аналитики — настоящее преступление. Достаточно важную информацию — данные из “головы” — мы получаем в течение первой недели. Данные не нужно дополнять, поскольку это не приведет к изменению решения или вывода.
На рис. 14.5 показана простая картинка, которую следует прикрепить рядом с монитором в качестве постоянного напоминания. Она иллюстрирует, как самые важные решения можно принимать на основе данных, точных только на 90 процентов, поскольку получение остальных 10 процентов ничего не изменит.
КОЛИЧЕСТВО ЭЛЕМЕНТОВ
Рис. 14.5. Компромисс между потребностью в абсолютно точных данных и действенностью
Слева представлена голова, где важные решения можно принимать на основе даже неидеальных данных. Справа показан хвост, где требуется большая точность, поскольку приходится иметь дело с малыми числами и принимать мелкие решения. Забавно, не так ли?
Задача в течение первой недели работы с инструментом заключается в анализе данных из “головы” — анализе областей с большими числами и крупными событиями. Предположим, неполные данные показывают, что 60% трафика поступает из 60 и от ключевых слов Авинаш убаюкивает и Мишель прелестна, в то время как
Глава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы... 497
словосочетание “бегемоты ” раздражают обеспечивает всего лишь 40% этого трафика. Специалисты по поисковой оптимизации/оплаченному поиску могут немедленно приступать к действиям, поскольку предельные улучшения качества данных в случае столь больших чисел не приведут к изменению подхода.
Или, скажем, выясняется, что www.nytimes.com направляет огромный трафик к игровым страницам вашего веб-сайта. Можно сразу же начать двигаться в направлении этих областей.
Посоветуйте своему боссу быстрее предпринять соответствующие действия в этих областях, поскольку числа достаточно велики. Они указывают на необходимость капитализации возможности х или устранения проблемы у.
Маленький страшный секрет №2: точность данных повышается по мере углубления
Посетители сайта продвигаются по воронке, и их количество уменьшается до тех пор, пока не уменьшится до небольшого числа посетителей, которые осуществляют конверсию в сайте. Типичный поток посетителей по воронке выглядит следующим образом:
•	Все посетители сайта
•	Посетители, просматривающие отраслевые страницы —>
•	Посетители, просматривающие страницы продукции ->
•	Посетители, которые добавляют товары в свою тележку
•	Посетители, начавшие процесс оплаты
•	Посетители, покидающие сайт
•	Посетители, выполняющие свою задачу.
На основе данных этого конечного числа посетителей можно измерять прибыль, лиды, средний размер заказа и т.п. По мере углубления в воронку приходится иметь дело с все меньшим количеством посетителей, равно как и с меньшим числом источников, ключевых слов, страниц и отклонений от нормы. Если сайт полностью оснащен дескрипторами, используются основные cookie-файлы и т.п., то мало что способно исказить данные в конце воронки. Здесь набор данных меньше по объему и подвержен влиянию меньшего количества отклонений от нормы.
Следовательно, начинать свое путешествие по миру веб-аналитики надо с нижней части воронки, а не с верхней. Тогда вам не грозит увязнуть в зыбучих песках. Кроме того, в нижней части воронки данные легче поддаются согласованию.
Используя данные, полученные из нижней части воронки, свои заказы в Yahoo! Web Analytics можно сравнить со своей системой планирования и управления ресурсами предприятия. А лиды в Google Analytics можно сравнить с Salesforce. Скорее всего, значения не совпадут, но будет значительно проще выяснить, чем это вызвано.
Начинайте с нижней части воронки, и начинайте с измерения конечных результатов. Догадываетесь, почему? Все “бегемоты” любят конечные результаты!
498 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
К тому времени, когда вы доберетесь до верхней части воронки, произойдет следующее:
•	вы станете действительно мудрее;
•	ваше руководство значительно дальше продвинется в изменении своего образа мыслей.
Ура!
Решение заключается в отказе от реализации другого инструмента!
На первый взгляд полигамия кажется действительно привлекательной. Но на самом деле это не так. Моногамия лучше!
Вы уверены, что данные, собранные с помощью Wfebtrends, недостаточно полны, поэтому реализуете Omniture. Или полагаете, что Omniture работает неправильно, поэтому реализуете также и Google Analytics. Вместо того, чтобы решить свою проблему, вы лишь усугубляете ее.
Достаточно трудно выполнить шестиступенчатый процесс обеспечения качества данных (см. главу 10) с помощью одного инструмента. Требуется масса усилий, чтобы разобраться всего в одном инструменте, правильно его настроить и принять нужные решения. Применение двух инструментов означает необходимость согласования значительно большего объема данных, понимание нюансов большего количества инструментов, взаимодействие с двумя поставщиками, и большую путаницу — одним словом, это означает создание маленького ада. И прежде всего, это означает затрату массы времени и отвлечение внимания от основной цели.
Помните, Omniture ничем особым не отличается в плане способа сбора данных. А дескрипторы Google Analytics не содержат никаких уникальных технологий ЦРУ. Wfebtrends не обладает никакими тайными рецептами.
Просто используйте дескрипторы. Снабдите ими все страницы. Применяйте основные cookie-файлы. Когда все это будет выполнено, для сбора данных достаточно хорошо подойдет любой инструмент. Вначале можно испытать различные аналитические инструменты, но затем выберите один из них и сохраняйте ему верность, если только не обнаружите какие-либо серьезные ограничения.
Распознавайте снижение предельной отдачи
Нужно трудиться над повышением качества данных, но при этом следует понимать, что в определенный момент дальнейшие усилия станут тщетными. Я пришел к принятию классического принципа снижения предельной отдачи. Эта концепция проиллюстрирована на рис. 14.6: звездочка отмечает точку снижения отдачи.
Затратив четыре недели интенсивных усилий и добившись устранения больших проблем, нужно спросить себя, можно ли повысить рентабельность инвестиций, пытаясь повысить качество еще на 3 процента? Фактически окажется, что овчинка не стоит выделки.
Качество данных представляется столь святым делом, что трудно сознательно отказаться от него. Но мудрец знает, когда следует свернуть.
Глава 14  "Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 499
Помните, ваша задача заключается не в сборе идеальных данных. От вас ожидают повышения прибыли, снижения затрат и повышения удовлетворенности клиентов и их лояльности.
Принцип снижения предельной отдачи привлекателен тем, что вынуждает действительно напряженно потрудиться, а затем остановиться в определенный момент. Будьте решительно настроены на распознание этого момента. А затем сверните в сторону.
Чем меньше сайт, тем больше проблемы
Представьте себе, что вы являетесь аналитиком с неполной занятостью или профессиональным консультантом. Вас нанимают для выполнения анализа в некой компании, и оказывается, что даже погрешность в 3—5% порождает большую проблему вследствие малых общих значений, характерных для данного сайта. Вы тратите часы и дни, пытаясь повысить точность сбора данных. Это ужасное использование времени и ресурсов.
Если вы работаете в мелкой компании и получаете малое количество посетителей сайта, то следует признать, что основная проблема состоит не в качестве данных, а в недостатке посетителей. Прекратите возиться с качеством данных. Займитесь чем-то полезным для данной организации.
Сосредоточьте свое внимание на поисковой оптимизации для привлечения большего объема бесплатного трафика. Просейте данные существующих клиентов для отыскания новых идей по поводу продукции или источников клиентов. Хотя вы являетесь аналитиком, потратьте три недели на маркетинг.
Смысл всего сказанного заключается в том, что лучшее использование своего времени состоит не в устранении 5-процентной погрешности, а в привлечении к сайту дополнительных 150 человек. Если вы анализируете мелкий сайт, сосредоточьте внимание на ведущих к действиям данных из головы.
Алогичное поведение клиентов и неточные эталонные тесты
Многие проблемы, связанные с точностью данных, проистекают из столкновения логичных инструментов с алогичным поведением клиентов. Инструменты веб-аналитики рассчитаны и работают на основе набора логических правил. Но и Интернет, и наше собственное поведение в значительной мере лишены логики.
500 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Большинство из нас ведет себя нелогично в течение только незначительной части времени (быстро перескакивая между сайтами, изменяя свое мнение, пропуская очевидные кнопки или важные результаты). Мне никогда не приходилось сталкиваться со случаем, когда при достаточных затраченных усилиях и экспериментировании не удавалось бы пояснить самое алогичное поведение. Но в достаточно большом числе случаев все заканчивалось пониманием того, что отыскание объяснения не стоило затраченных усилий. Хуже того, эти усилия отвлекли от выполнения действительно нужной работы.
Еще одна тайна, которая отвлекает действующего из самых лучших побуждений ниндзя анализа, заключается в следующем: почему не существует эталонных тестов для оценки того, насколько плохи веб-данные? Этот вопрос сродни вопросу о том, почему солнце восходит.
Веб-среда — столь сложный организм, что составление шкалы неточности просто невозможно. Огромные различия в способах построения сайтов, опыте их создания, действующих технологиях и потребности конкретных инструментов для конкретных сайтов еще больше усложняют картину.
Вам известно множество непреложных фактов в области веб-аналитики. Предпринимайте действия на основе этих данных, а также старайтесь выявить известные “неизвестные” (выполните аудиты с помощью таких инструментов, как Maxamine, ObservePoint или WASP) и пытайтесь их исключить.
В этом случае эталонные тесты могут стать своего рода “костылями” или оправданиями.
Более быстрое выявление неудачи в Интернете
Наибольшее преимущество, предоставляемое Интернетом — возможность более быстрого выявления неудач при меньших затратах. Это выпивается в поразительную возможность идти на больший риск. Не нуждаясь в стопроцентной уверенности, можно двигаться быстрее, а при полном провале можно контролировать масштаб ущерба. Это преимущество отсутствует во внесетевом мире.
При наличии только 80-процентной уверенности в данных, можно провести небольшую кампанию рассылки по электронной почте и проверить, какие последствия будут иметь данные действия. Для проверки своей гипотезы можно разослать три различных предложения по трем различным географическим регионам. Поскольку речь идет не о разработке каталога или газетной рекламы, которая должна быть напечатана не позднее определенного конечного срока, можно испытать пять версий домашней страницы и выяснить, какая из них работает.
При наличии стопроцентной уверенности в данных можно было бы позволить себе потратить 500 000 долларов на маркетинг в филиалах. Но если степень уверенности несколько ниже, можно запустить четырехнедельную пилотную программу с бюджетом в 50 000 долларов. При этом степень риска ниже, но возможность получения высокой отдачи сохраняется при почти стопроцентной вероятности принятия более осмысленного решения в отношении остальных 450 000 долларов.
Не ждите. Просто делайте.
Глава 14  "Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 501
Пять ПРАВИЛ СОЗДАНИЯ БОССА,
ОРИЕНТИРОВАННОГО НА ДАННЫЕ
Ваша первоочередная задача в любой организации — активная работа по созданию босса или боссов, которые внутренне ориентированы на данные. Чтобы помочь читателям без промаха поразить цель создания действительно ориентированного на данные босса, хочу поделиться эффективными стратегиями, выработанными на основе собственного опыта и неудач.
Преодолейте себя
Исключительно важный первый шаг — преодоление себя. Да! Вы были приняты на работу благодаря вашим уникальным способностям. Скорее всего, вы превосходите всех окружающих, когда дело доходит до работы с данными. Поэтому вы стремитесь делать поразительные вещи и создать формулу многомерной статистической регрессии с 15 переменными, которая могла бы предсказывать температуру веб-сайта в любой момент времени. Но ваш босс упрямо требует отчет, который должен отображать ссылающиеся URL-адреса и тренды посещений. Вы приходите в отчаяние по поводу того, насколько мало пользы удается приносить. Преодолейте себя.
Нужно определить, как следует говорить с боссом и равными ему по положению лицами на их — возможно более низком с точки зрения понимания данных — уровне. Помните, для развития любой организации требуется время, и множество аналитиков и маркетологов позволяют своему самолюбию становиться у них на пути. Научитесь общаться со своим начальником или его боссом. Дайте им то, что они хотят, чтобы оказались вовлеченными в эволюционный цикл.
Помните также, что ваш босс больше знает об организационном контексте: приоритетах, стратегиях и целях. Эта информация исключительно важна для вашего успеха. Этот контекст и знания нужны для раскрытия именно тех тайн веб-анали-тики, которые требуются.
Делайте все необходимое для обеспечения развития мировоззрения компании. Не позволяйте себе отчаиваться, абстрагируйтесь от своих чувств и общайтесь (действительно общайтесь), чтобы понять точку зрения своего босса. Затем поймите, как можно решить проблему в интересах босса, а не своих. Для начала.
Смиритесь с неполнотой данных
Многие из нас приходят в мир веб-анализа с опытом в области традиционной аналитики, где все может быть подсчитано до последней запятой. Кроме того, мы приучены избегать риска и принимать решения на основе только абсолютно точных данных.
В нескольких разделах этой книги (в том числе и в этой главе) я освещал проблему модели мышления, ориентированной на полные данные. Идеальный сбор данных невозможен. Данные приблизительны, искажены и неполны.
Но, несмотря на это, все аналитики, особенно умные, оказываются не в состоянии противиться этому побуждению. Избегайте этой ловушки. И вы, и ваш босс должны смириться с неполнотой данных. Это сделает вас свободными.
502 Глава 14  "Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Всегда предоставляйте 10% дополнительной информации
Организации действуют на основе отчетов, и это же относится и к вашим начальникам. Они задают вопросы, и вы предоставляете электронные таблицы. Затем они запрашивают дополнительные данные, и вы автоматизируете создание электронных таблиц. Вначале вы предоставляли данные, а затем начали их предоставлять, даже не взглянув на них. Как же кто-либо может надеяться прийти к ведущим к действиям выводам?
Ваш босс находится в 15 шагах от данных. Вы же находитесь ближе всех. Тем не менее, вы позволяете себе стать обычным создателем отчетов. В роли лица, наиболее приближенного к данным, ваша задача заключается в анализе и предоставлении выводов. Взгляните на данные, поймите, что вы видите, и дайте рекомендации.
Сделайте сознательный выбор по поводу той работы, какой хотите заниматься: быть рядовым создателем отчетов или ниндзя анализа?
‘ На заметку! Боссам: нанимая консультантов для “работы с данными”, нужно делать этот же сознательный выбор — платите вы за исполнение роли обычного сборщика данных или роли ниндзя анализа? Нельзя нанять сборщика данных и '-жидать от него, что он будет выполнять работу ниндзя
Когда босс запрашивает отчет, предоставьте ему 10% дополнительной информации. Вы должны посетить веб-сайт, исследовать его, а затем вернуться к данным и соединить соответствующие точки. Только вы можете сделать это, поскольку вы умнее всех остальных.
А теперь предоставьте боссу 10% дополнительной информации: свои выводы, о которых вас не просили. Дайте рекомендации. Сообщите начальнику, что работает, а что — нет.
Босса, ориентированного на данные, можно создать, предоставляя ему действия, которые можно предпринять на основе данных, а не электронные таблицы, отчеты или только то, что он запросил. В конце каждой недели спросите себя, предоставили ли вы необходимые 10% дополнительной информации?
Ну что, ниндзя, вы меня поняли?
Станьте маркетологом
Я пришел к выводу, что великие аналитики являются не просто людьми, работающими с данными. Одновременно они представляют и клиентов. Да, аналитики обладают критическим складом ума, любознательностью и здравым смыслом, но великие аналитики являются также и маркетлогами.
Различные подразделения организации озабочены различными проблемами, но маркетолог заботится о конкретном бизнесе с уникальных позиций. Если хотите изменить своего босса и компанию, вам придется стать маркетологом — человеком, понимающим принципы маркетинга, человеком, который может выступать в роли адвоката клиента, человеком, который способен пропагандировать назначение данных при выработке решений, ориентированных на клиента.
Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 503
Думайте как маркетолог и действуйте в соответствии с этим. Ваша задача — продажа своих данных уникальными и новаторскими способами, которые служат интересам клиента.
Прослушайте курс по маркетингу в местном высшем учебном заведении, читайте литературу по нему (можете начать с блога Сета Година), подружитесь с маркетологами в своей компании и впитывайте всю доступную информацию. Тогда босс вас полюбит, а ваша карьера устремится вверх.
Бизнес на службе у данных. Нет!
Множество компаний изобилуют данными, а инструменты еще богаче. Фактически, во многих компаниях огромные усилия по сбору данных, копанию в журналах и последующему их объединению и слиянию приносят... нулевой результат.
Хорошо, не совсем нулевой. Они потратили годы, человеческий труд и деньги на приобретение множества технологий. Теперь у них есть все это. Чего у них нет — так это даже пяти решений, которые были сделаны на основе данных — у них нет никаких выводов.
В погоне за перехватом, перетасовкой и выпуском данных забывается основное назначение данных. Когда редкий мыслящий человек спрашивает: “Что вся эта сложность дает нашей компании?”, ему отвечают: “У нас имеется масса отчетов”.
Упор на данные и отчеты — классический признак экосистемы, в которой бизнес существует ради выпуска данных, просто чтобы занять сотрудников. Данные должны существовать, чтобы служить потребностям бизнеса. Примите этот образ мыслей, если хотите изменить образ мышления руководства по поводу способа принятия решений. Осмотритесь и спросите окружающих: сколько решений было принято на основе данных, для которых прослеживается непосредственное положительное влияние на конечные значения прибыли?
Берясь за проекты, связанные с данными, применяйте следующий подход: начните с малого, проведите мероприятия в течение месяца, а затем оцените, оказала ли проделанная работа влияние на конечную цель. Если да, то продолжите инвестиции. Если нет, сверните проект и предпримите какие-либо другие шаги.
Как правило, традиционные IT-проекты представляют собой многолетние мероприятия, которые проводятся в традиционных средах. В среде Интернета это не проходит. Здесь все слишком быстро происходит, слишком быстро усложняется, а любой развернутый проект начинает угасать практически немедленно. Смиритесь с тем, что скорость, гибкость и 80-процентная точность — достаточно нормальные явления.
Продиктованные данными решения нельзя принимать, затрачивая 95% своего времени на сбор, хранение и обработку данных, вместо того, чтобы анализировать то, чем вы располагаете. Вам нужен босс, ориентированный на данные? Тогда тратьте 80% своего времени на анализ данных и получение выводов.
Примите образ мыслей в духе веб-аналитики 2.0
Следование модели мышления в духе веб-аналитики 2.0 будет означать возможность предоставления своим боссам не только информации о кликах, а также пред
504 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
ставление мнения клиентов посредством качественных данных. Это будет означать возможность преодоления навязанных “бегемотом” мнений с помощью данных, которые не ограничиваются только информацией о кликах. Это будет означать возможность получения данных, находящихся вне вашего веб-сайта, но внутри вашей конкурентной экосистемы.
Создание босса, ориентированного на данные — не сложная задача. Достаточно придерживаться большинства ранее описанных правил. Итак, со временем, возможно, ваша жизнь станет более яркой, а ваши боссы больше ориентированными на данные!
Нуждаетесь в финансировании? Стратегии
ПРИВЕДЕНИЯ СВОЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ В ЗАМЕШАТЕЛЬСТВО
Вам точно известно, что требуется, чтобы организация достигла величия с точки зрения веб-аналитики 2.0. Вы посещаете конференции и выслушиваете докладчиков, которые делятся своими глубокими выводами. По окончании одного из моих выступлений вы подходите и говорите: “Спасибо, Авинаш. Это было действительно замечательно. Вы открыли нам глаза. Но...”
Я знаю, что последует за этим:
“Наше высшее руководство не допустит этого”.
Или: “Мы бьемся за это в течение шести лет”.
И т.п.
Вывод: это не мой, а их недостаток.
Иногда наши проблемы являются следствием не наших собственных недостатков как аналитиков. Возможно, вы занимаете слишком низкий пост в табели о рангах, или же руководство может быть консервативным. Так что же сделать, чтобы двигаться вперед? Безусловно, не впрягаться в постромки и не тратить еще пять лет на выпуск заурядных отчетов и переливание из пустого в порожнее.
Нужно привести руководство в замешательство!
Да, это кажется карьерным суицидом. Но доверьтесь мне. Очень часто мне приходилось наблюдать, как аналитики пытаются вызвать изменения, споря с руководством. Или же мы обижаемся на то, что они не принимают наши рекомендации.
Ваши личные способности и опыт не всегда могут обеспечить изменения. Необходимо исключить себя из уравнения. Обезличьте ситуацию. Дело в том, что “бегемот” обладает собственными приоритетом, опытом, контекстом и мнением. И он отдает им предпочтение по сравнению с нашим опытом, контекстом и мнением. И хотя большинство “бегемотов” не сдастся под нашей китайской пыткой данными, они сдадутся под давлением клиентов и конкурентов.
Говоря о приведении высшего руководства в замешательство, я имею в виду следующее. Используйте клиентов и конкурентов, чтобы они помогли сделать шаг вперед — приобрести новый инструмент, нанять еще одного аналитика, избавиться от уродливых домашних страниц, инвестировать деньги в маркетинг с включением поисковых систем (SEM) и поисковую оптимизацию (SEO) и т.д.
Глава 14  "Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 505
Высшие руководители склонны уважать только собственное мнение, но они преклоняются перед мнением клиентов и конкурентными возможностями. В оставшейся части этого раздела описаны шесть стратегий использования таких козырей, как мнение клиентов и перспективы конкурентов, для победы в игре.
Реализация программы экспериментирования и тестирования
Экспериментирование и тестирование — лучший критик, который на корню отсекает большинство глупых идей. Это лучший способ выхода из игры.
Возражение идее исполнительного директора может быть трудной задачей. Но ничто не мешает сказать: Прекрасная идея. Почему бы нам ни разделить трафик и не направить 50 процентов трафика домашней страницы для реализации этой идеи и не получить отклики клиентов?
Тестирование — замечательный подход, поскольку позволяет узнать мнение наиболее важной особы: клиента. После того, как предпочтения клиентов неоднократно докажут ошибочность идеи, даже самый большой “бегемот” отступит и предоставит поддержку, которая требуется для внесения соответствующих изменений. Отказ от тестирования не может быть ничем оправдан. Подробнее эти вопросы рассмотрены в главе 7.
Перехват мнения клиента
Метрика мнения клиента — еще один прекрасный способ оставить свое мнение при себе и использовать клиента, чтобы вынудить руководство пойти на изменения. Для этого остаточно выполнить такие простые действия, как использование опроса 4Q от iPerceptions и просьба посетителей веб-сайта ответить на три наиболее важных вопроса анкеты (глава 6).
Это позволит одним выстрелом убить двух зайцев: помочь лицам, принимающим решения, понять, почему люди приходят в ваш веб-сайт, и установить коэффициент выполнения задачи, чтобы можно было точно сообщить руководству, какие задачи посетители не могут решить и какие аспекты требуют улучшения.
И это не ваше мнение. И даже не мнение руководства. Это мнение клиентов, что полностью обезличивает ситуацию и вынуждает руководство ориентироваться на клиентов.
Приведу небольшой пример. Уровень выполнения задачи и удовлетворения клиента в веб-сайте поддержки составил 21 балл из 100 возможных. По существу это значение показывало, что сайт создает сетевых очернителей (людей, которые будут разочарованы своим опытом взаимодействия с сайтом, и будут распространять негативное мнение о нем), а не сетевых пропагандистов (тех, кто будет удовлетворен взаимодействием с сайтом, и будет распространять восторженные отзывы). Для компании было бы лучше прикрыть этот сайт. Да, некоторые клиенты были бы огорчены тем, что компания не имеет сайта поддержки. Но, по крайней мере, они бы не отговаривали окружающих от посещения сайта.
Как только высшее руководство получило ответы опроса, оно было так потрясено, что немедленно назначило директора и придало ему небольшой штат для создания высококлассного веб-сайта поддержки.
506 Глава 14  "Бегемоты", ниндзя и широкие массы...
Теперь вы понимаете, что означает приведение руководства в замешательство? Сайт, о котором я рассказал, просуществовал в неизменном виде в течение пяти лет. Затем незначительные усилия какого-то хитроумного аналитика привели к его полному изменению.
Использование эталонных тестов
Если хотите получить больше ресурсов для своего веб-сайта, пора сравнить свою эффективность с эффективностью конкурентов. Эталонные тесты могут оказаться полезными в качестве способа придания контекста своим показателям эффективности, идет ли речь о таких популярных метриках, как коэффициенты конверсии, или о метриках, которым лишь предстоит стать популярными, таких как коэффициенты уходов.
Помните, что обычно выполнение эталонных тестов для одного момента времени недостаточно эффективно. Но при анализе тренда за определенный временной период может способствовать снижению таких искажающих факторов, как временные и сезонные колебания и т.п. Поэтому разберитесь в вычислении эталонных характеристик, удостоверьтесь в наличии доступа к наиболее достоверным данным, а затем приступайте к сравнению трендов.
Эталонные тесты позволяют решить те же проблемы, что и мнение клиентов: они представляют постороннее мнение, которое легче осмыслить вашему руководству.
В главе 8 описан ряд источников, которые можно использовать для получения эталонных тестов, в том числе такие сайты, как Fireclick Index, инструменты типа Google Analytics или ассоциации вроде shop.org.
Конкурентная разведка: ваш новый лучший друг
В 8 главе приводились замечательные выводы, которые можно получить из анализа данных конкурентной разведки — выводы, подкрепляемые наличием доступа как к собственным данным, так и к данным о конкурентах.
Приведу пример. Наша компания владела категорийным ключевым словом (назовем его программой учета), которое как, мы считали, определяло рынок. В этой категории между собой конкурировали только две компании: наша и компания наших заклятых врагов. Используемый инструмент веб-аналитики сообщал, что наше ключевое слово обеспечивало большой объем трафика, причем он составлял значительную часть общего трафика и рос во времени хорошими темпами.
Когда я впервые открыл инструмент конкурентной разведки (CI) и взглянул на нашу долю поиска по ключевому слову программа учета, то был потрясен. Мы получали всего 6% всех этих поисков и даже никогда не слышали о пяти наиболее популярных сайтах, которые привлекали трафик по нашему ключевому слову. Кто-то съедал наш ланч, а мы даже не подозревали об этом.
Я выполнил некоторый анализ этих данных и представил его результаты высшему руководству: они должны были серьезно отнестись к поиску, поскольку мы несли большие потери. Мои данные конкурентной разведки и рекомендации позволили вернуть все деньги, а меня умоляли выполнить поисковую оптимизацию.
Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 507
Именно это я имею в виду, говоря об использовании данных конкурентной разведки для приведения в замешательство своего руководства. Я тщетно подчеркивал важность поисковой оптимизации в течение многих месяцев, но, как оказалось, достаточно было представить чуть-чуть данных из инструмента конкурентной разведки, чтобы заставить руководство шевелиться.
Захватывайте дружественные веб-сайты
Одной из моих старых стратегий преодоления сопротивления со стороны высшего руководства является захват дружественного веб-сайта. Мне не удавалось убедить руководство словами, поэтому я постарался показать, что заслуживаю того, чтобы ко мне прислушивались.
Я посетил проводимую в компании встречу с владельцами различных веб-сайтов и оценил их потребность в данных, а также готовность к сотрудничеству и активным действиям. Затем я выбрал небольшой сайт, владелец которого стремился к изменениям и, что еще важнее, был готов принять нашу помощь. Я снабдил сайт соответствующими дескрипторами, объединил проводимые ими скромные кампании, поделился полученными ведущими к действиям выводами с владельцами сайта, выполнил несколько А/Б тестов и т.п.
За три месяца эффективность сайта радикально возросла. Мы сделали владельца веб-сайта настоящим героем.
Владелец веб-сайта принялся рассказывать о нем ведущим специалистам, руководителям других бизнес-подразделений и даже генеральному директору. Когда же его спрашивали, как ему удалось добиться таких результатов, он рассказывал историю сотрудничества с нашей командой. В результате все захотели сотрудничать с нами.
Когда вам требуются ресурсы, выводите на передний план кого-то другого, а не себя. Найдите кого-либо, готового к сотрудничеству (внутри или вне сферы вашей ответственности). Найдите крупный или мелкий сайт, который можно улучшить. А затем покажите всем, что вы можете.
Если все остальное не поможет... позвоните мне!
Иногда требуется кто-то посторонний, чтобы поднести зеркало, обеспечить доверие и вес, помочь создать дорожную карту и поспорить на значительную сумму, дабы ваш генеральный директор отнесся к вам со всей серьезностью.
Найдите лидера, пользующегося уважением в данной области, и добейтесь, чтобы он провел презентацию или небольшую стратегическую консультацию, предполагающую понимание, разбор и выработку рекомендаций по оптимальной вебстратегии (обратите внимание, я не говорю о веб-аналитике) для вашей компании. Часто посторонний совет заставляет высшее руководство действительно прислушаться и побуждает к изменениям.
При поиске такого постороннего лица руководствуйтесь следующими критериями:
•	они являются закаленными ветеранами практической деятельности;
•	они являются чуткими, т.е. готовы учитывать ваш внутренний опыт, а не только свой сторонний;
•	они твердо ориентированы на будущее, а не только на прошлое.
508 Глава 14  "Бегемоты", ниндзя и широкие массы...
Если все ранее приведенные советы не помогут подвигнуть руководство к действиям, найдите подходящего внешнего союзника, который сможет помочь. Если все они окажутся слишком занятыми, в качестве последнего средства можете позвонить мне.
Стратегии разрушения барьеров на пути веб-измерений
В этом предпоследнем разделе книги я поделюсь передовым опытом и советами по преодолению наиболее высоких барьеров на пути создания успешной стратегии веб-измерений. Многие из этих советов повторяют уже приведенные в данной главе и в остальных главах книги.
Отчет по онлайновым измерениям и стратегиям Econsultancy 2009 г. (http:// sn. im/starep) определил следующие II барьеров на пути создания успешной стратегии веб-измерений:
•	Недостаток бюджета/ресурсов (45 процентов)
•	Отсутствие стратегии (31 процент)
•	Изолированная организация (29 процентов)
•	Недостаточное понимание (25 процентов)
•	Слишком большой объем данных (18 процентов)
•	Недостаточное участие со стороны высшего руководства (18 процентов)
•	Трудность согласования данных (17 процентов)
•	Блокирование со стороны 1Т-персонала (17 процентов)
•	Недостаточная вера в аналитику (16 процентов)
•	Подбор персонала (12 процентов)
•	Несовершенная технология (9 процентов)
Как видите, существует множество барьеров. Этот перечень оказывает несколько подавляющее впечатление, особенно на тех, кто в течение длительного времени напрягает все силы для пропаганды ценности данных.
Но не отчаивайтесь. Хотя преграды действительно огромны, они преодолимы. Я намерен использовать каркас, очерченный отчетом Econsultancy, и поделиться собственным, приобретенным на передовой взглядом на то, как можно преодолеть эти барьеры.
Первый удивительный вывод
Мы живем в мире, где каждый аналитик, владелец блога и консультант приводит свои результаты сравнений инструментов веб-аналитики. Невозможно и шага ступить, чтобы не столкнуться с множеством мнений по поводу того, почему один инструмент хорош, а другой плох.
Но первые 10 барьеров никак не связаны с характеристиками и вряд ли каким-то образом связаны с инструментами. Барьер несовершенства инструментов указан на последнем месте. Это не должно удивлять никого, кто верит в правило 10/90.
Глава 14  "Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 509
Но все же трудно осознать, что большинство барьеров на пути успеха компании никак не связаны с применяемой технологией.
Инструменты — важная составляющая, но не ждите, что они смогут привести вас или вашу компанию на Землю Обетованную. Поэтому придется снести значительно более фундаментальные и трудные барьеры, такие как представляемые управленческими, политическими, финансовыми или организационными структурами.
Рассмотрим наиболее рациональные подходы по преодолению отдельных барьеров, перечисленных в названном отчете.
Недостаток бюджета/ресурсов
В определенном смысле проблема недостатка бюджета и ресурсов никогда не исчезает. Она стоит на пути мелкой компании, которая только еще собирается приобрести инструмент веб-аналитики, и она стоит перед многонациональной корпорацией, которая намерена вложить миллион долларов в приобретение платформы для целевого определения поведения.
Как же преодолеть проблему недостатка бюджета и ресурсов? Начните бесплатно и заслужите право на требование бюджета.
В настоящее время любой инструмент доступен бесплатно, начиная с инструментов веб-аналитики и заканчивая платформами определения поведения. Почему вы просите выделить бюджет на инструмент? Хотя, возможно, вы и не собираетесь поработать с инструментом один—два года, а затем обратиться к другому инструменту, никто не знает, как мир будет выглядеть через 18 месяцев. Так почему вы планируете на пять лет вперед?
Реализуйте Yahoo! Web Analytics, Google Website Optimizer или ВТ Buckets и — о чудо! — в вашем распоряжении появились мощные платформы измерения потоков кликов, оценки конечных результатов, экспериментирования и целевого определения поведения. Причем совершенно бесплатно!
Если же возможности этих инструментов окажутся ограниченными, у вас будет бесспорное доказательство успешности выбранного подхода, что облегчит получение бюджета для Webtrends, SiteSpect и Kefta. Единственная причина, по которой ваши требования смогут оказаться без внимания — если вы не продемонстрируете, что представляете ценность для компании.
Ниже приведено еще несколько советов по получению дополнительного бюджета.
•	Не делайте упор на ценность ресурса; вместо этого количественно оцените конечный результат, который будет получен. Мне требуется аналитик для нашего сайта технической поддержки, поскольку я могу уменьшить количество обращений в наш телефонный центр, снизить затраты на 1,6 миллиона долларов и повысить уровень удовлетворения клиентов на 5 пунктов.
•	Привлеките себе на помощь клиентов и конкурентов (см. предыдущий раздел). Это позволит продемонстрировать руководству свои потребности в контексте данного вида бизнеса и конкурентной ситуации.
510 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Отсутствие стратегии
Второй барьер на пути к успеху — отсутствие стратегии. Если препятствием на пути к разработке эффективной стратегии веб-измерений является отсутствие вебстратегии, вам следует искать себе другую работу, поскольку этот барьер заслуживает оплаты на несколько ступеней выше получаемой маркетологом или аналитиком.
Стратегия — это проблема “бегемотов”. Ваш “бегемот” должен действительно понять особенности Интернета и разработать веб-стратегию. И вы можете помочь в этом. Но начальная стратегия уже должна существовать. В противном случае все усилия окажутся тщетными.
Если вы являетесь, например, директором или вице-президентом, то можете попытаться заложить семена стратегии — особенно, если замечаете, что отдел IT использует инструменты измерения/аналитики (обычно эти благие намерения ведут к неблагоприятным результатам). Добейтесь, чтобы задачи аналитики были переданы тем, кто занимается бизнесом.
Вот несколько дополнительных советов по созданию эффективной веб-стратегии.
•	Если речь идет о крупной компании с множеством подразделений, которым не удается прийти к согласию, постарайтесь выбрать одно подразделение/ страну и ориентируйтесь на них. Не пытайтесь добиться всеобщего согласия по поводу набора метрик.
•	Если уверены, что ваш босс стремиться к созданию стратегии, но нуждается в последнем толчке, прочтите предшествующий раздел “Пять правил создания босса, ориентированного на данные”.
Изолированная организация
Изоляцию можно нарушить, если вам удастся показать выгоду этого. Все стремятся к награде и жаждут повышения по службе. И, конечно же, они желают помочь своей компании. Поэтому используйте эти обстоятельства и помните, что вам и самому придется напряженно потрудиться.
Начните с малого, продемонстрируйте определенную выгоду, а затем переходите к достижению более крупных целей. Такой была моя стратегия. Когда я начинал, в “центре” предстоящих изменений находился я сам и еще один аналитик. И никто не хотел к нам прислушаться. Но мы доказали ценность данных одной из изолированных команд компании, и они пожелали действовать заодно с нами.
После некоторой болезненной “раскрутки” для разрушения барьера между подразделениями IT и аналитики мы смогли двигаться быстрее и эффективнее при содействии этой команды. Мы доказали выгодность такого подхода и заслужили доверие.
Когда настало время для перевода компании на следующий уровень, и возник вопрос “Как?”, наше предложение о слиянии команд количественного и качественного анализа было встречено с пониманием. Это изменение позволило нам повысить ценность данных, что, в свою очередь, повысило уровень доверия к команде со стороны руководства, а это позволило получить дополнительные ресурсы и поддержку.
Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 511
Максимально используйте то, чем вы располагаете на сегодняшний день. Напряженно трудитесь в течение всего дня. “Сбивайте масло”. И возвращайтесь, чтобы на следующий день трудиться еще напряженней. Большинство людей не желают трудиться столь напряженно. Большинство людей не обладают необходимым терпением. В таких случаях очень легко ограничиться сетованиями и ожиданием того, что кто-то другой разрушит изоляцию.
Недостаток понимания
Недостаток понимания — общая проблема, которую можно выразить фразой наподобие следующей: Никто меня не понимает, никто меня не ценит (кроме мамочки!), никто не хочет мне помочь.
Если ваша компания не понимает ценность данных, кто-нибудь из руководства должен посетить вебинар поставщика (например, Omniture и MarketingProfs проводят множество таких вебинаров). Эти вебинары знакомят с опытом работы клиентов, что может помочь вашему боссу осознать ценность данных.
Если руководство не понимает, на что способна аналитика, заполучите Google Analytics, примените его к микросайту и улучшите естественный поиск, чтобы продемонстрировать, как можно увеличить количество посетителей, приходящих в результате поиска. Обратите внимание, что все элементы этого решения бесплатны, если не считать вашего времени.
Если ваш босс не понимает, какие технологии существуют на рынке, выполните быстрый поиск в Bing, выявите крупных поставщиков и пригласите их провести презентацию (через Сеть или лично). Конечно, такая презентация будет носить определенные черты показательного представления, но и вы, и ваш босс узнаете много нового.
Ниже приведено несколько дополнительных советов по выработке понимания.
•	Если вы служащий нижнего или среднего звена, осознайте, что не в состоянии предпринять прямые действия. Найдите покровителя, который может вам помочь.
•	Повторю еще раз: понимания можно добиться делами, а не словами.
Слишком большой объем данных
Наконец дело дошло до проблемы веб-аналитики! Я был весьма удивлен, что только 18 процентов респондентов жаловались на слишком большой объем данных. Это лишь показывает, сколько людей все еще придерживается стратегий веб-аналитики 1.0, или стратегий, ориентированных на подсчет только потока кликов. Если бы они действительно использовали стратегии веб-аналитики 2.0, то значительно больше людей сетовало бы на слишком большой объем данных, и это было бы нормально.
Что ж, наступило время сделать трудное признание: именно мы, практики, создаем проблему слишком большого объема данных. Просто мы так стараемся поразить окружающих объемом имеющихся в нашем распоряжении данных и тем, какие мы замечательные специалисты, что создаем отчеты, содержащие до 28 205 метрик. Но кого это волнует!
512 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
Ключом к решению этой проблемы являются три слова: несколько критичных метрик. Вы не должны отправлять ни одного отчета, ни даже единственного числа по электронной почте, пока не определите несколько критичных метрик. Этот процесс начинается с вопроса: какую задачу мы решаем с помощью своего веб-сайта?
Определите для своего веб-сайта одну макроконверсию (главную цель) и до трех микроконверсий (второстепенных целей). Затем сконцентрируйте внимание только на нескольких критичных метриках, которые помогут измерить успешность выбранных конверсий (в первую очередь — макроконверсии). Не предпринимайте никаких других действий, пока не разберетесь с этими целями и их метриками. Не нервируйте своих коллег множеством отчетов.
Если не удается добиться от руководства определения целей, обновите свое резюме и займитесь решением других задач. А пока ожидаете, сосредоточьте свое внимание на сообщении только тех метрик, которые помогут повысить прибыль, снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов. С этими тремя метриками невозможно ошибиться.
Недостаточное участие со стороны высшего руководства
Несколько раньше я описал решение проблемы привлечения высшего руководства на сторону аналитика. Прочтите раздел “Стратегии приведения своей организации в замешательство”. Примените описанные там стратегии, чтобы привести в замешательство свое руководство. Они просты и очень эффективны.
В конце концов, чтобы вынудить руководство вкладывать средства в аналитику, нужно прибегнуть к помощи клиентов и конкурентов. Они придают контекст показателям эффективности веб-деятельности вашей организации. Контекст удовлетворенности клиентов и эффективности конкурентов всегда вынуждает руководство к изменениям.
Помните также, что существует различие между составлением отчетов и анализом. Будьте ниндзя анализа и добивайтесь, чтобы ваши анализы представляли ценность. Не ограничивайтесь ролью обычного составителя отчетов.
Трудность согласования данных
Рассмотрим проблему согласования данных на двух уровнях. Вы уже знаете, что на макроуровне полностью согласовать данные невозможно, особенно если на вооружение действительно принята стратегия множественности (глава 1).
При использовании стратегии множественности применяется множество различных инструментов с разными источниками данных и различными метриками. Поэтому совершенно нормально, что данные окажутся несогласованными. Использование этих источников данных принесет неизмеримо больше выгод, чем отказ от них.
Необходимо просветить руководство по поводу того, почему значения различаются. Оно не сможет принять это в полной мере. Начните с принятия незначительных решений на основе множественных данных, продемонстрируйте их ценность, заслужите доверие, а затем переходите к решению более крупных задач. Применяйте стратегии, упомянутые ранее в этой главе.
Глава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы... 513
На микроуровне проблема согласования данных сводится к согласованию значений, полученных с помощью Google Analytics и Nedstat или HitWise и Compete. Если речь идет именно об этом, воспользуйтесь рекомендациями из раздела “Обязательный контрольный список согласования данных” главы 4, чтобы выявить потенциальные проблемы и устранить их. Добиться полного соответствия численных значений не удастся никогда, но если вы сумеете приблизиться к 10-процент-ному расхождению, можете поздравить себя с успехом. Переходите к решению других проблем.
Блокирование со стороны 1Т-персонала
Команда IT несет бремя обеспечения того, чтобы системы и инфраструктура компании действовали без сбоев. Часто мы вынуждены обращаться за помощью к команде IT, чтобы реализовать что-либо на своем веб-сайте — от новой кнопки, которая обеспечила более успешную конверсию в ходе А/Б теста, до изменения структуры сайта, чтобы сделать его более дружественным с точки зрения поисковой оптимизации. Блокирование со стороны IT-персонала может происходить в крупных компаниях и выражаться в том, что кто-то предлагает вам побеседовать с зеркалом или стать в очередь.
Мои рекомендации сводятся к тому, что если имеется возможность получить в свое владение значительные фрагменты необходимой IT-инфраструктуры, в основном связанные со снабжением дескрипторами, нужно придерживаться стратегии, которая описана в разделе “Изолированная организация”. Но руководство компании может просто не позволить касаться сайта. В этом случае приходится сталкиваться с IT-персоналом, как для выполнения задач веб-аналитики, так и для решения маркетинговых задач. А подразделение IT — это организация, которая, как правило, ультраконсервативна. Используйте блестящие возможности данных, чтобы прорвать блокаду.
Мои друзья Шейн Атчисон (Shane Atchison) и Джейсон Барби (Jason Burby) написали книгу Actionable Web Analytics. Они уже давно занимаются созданием моделей, которые показывают цену промедлений. Одна из таких моделей приведена на рис. 14.7.
Текущая метрика коэффициента конверсии и ее денежное выражение показаны в верхней левой части рисунка. Первый столбец содержит последующие повышения метрики коэффициента конверсии, исходя из прибыли, которую принесет сайт Zaaz. Следующие столбцы показывают возрастающие значения числа заказов и их стоимости и, самое важное, влияние внедрения изменений за один или за четыре месяца. Последний столбец показывает цену промедления.
Если предположить что коэффициент конверсии повысится всего до 8 процентов (от текущего значения равного 7,62%), трехмесячная задержка реализации рекомендаций обошлась бы в 342 930 долларов! Это предоставляет вам (и представителям IT-команды) четкое исходное значение для обсуждения стоимости внесения изменений. Если бы наем внешних подрядчиков для максимально быстрого внедрения изменений обошелся для отдела IT в 50 000 долларов, на эти затраты безусловно стоило бы пойти.
514 Глава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы...
Monetize potential returns
PURCHASE FUNNEL
Wireless Homepage	120,428
Step 4 Combined*____________9177
Conversion Rate	7 62%~|
Value of Purchase	$	50 (adjust 5 value to see impact] First month only
Future Conversion Rate:	Orders	Incremental Orders	Monthly Incremental Value		Impact to FY06 (July Launch)		Impact to FY06 (Sept Launch)		Impact of Three M onth Delay
7.62%	9,177	-	$	-	$	-	$	-	$
8.00%	9.634	457	$	22.862	$	480,102	$	137,172	$	(342,930)
8.25%	9,935	758	$	37.916	$	796,226	$	227,493	S (568,733)
8.50%	10.236	1,059	$	52,969	$	1,112,349	$	317,814	$	(794.535)
8.75%	10,537	1,380	$	68,022	$	1,428,473	$	408,135	$(1,020,338)
9.00%	10,839	1,662	$	83,076	$	1,744,596	$	498,456	$(1,246,140)
| 9.25%	11,140	1,963	$	98,130	$	2,060,720	$	588,777	$(1,471.943)
S.&Wi	11,441		T	113,163	T	2,576,643	T	673.666	iji ,667,745)
9.75%	11,742	2,565	$	128.237	$	2,692,987	$	769.419	$(1,923,548)
10.00%	12,043	2,886	$	143,290	$	3,009,090	$	859,740	$(2,149,350)
10.25%	12 344	3,167	$	158,344	$	3,325,214	$	950,061	$(2,375,153)
10.50%	12,645	3,468	$	173,397	$	3,641,337	$	1,040.382	$(2,600.955)
1075%	12,946	3.789	$	188,451	$	3,957,461	$	1,130,703	$(2,826,758)
Л.ЯГ ZAAZ
Рис. 14.7. Превращение в деньги влияния усовершенствований веб-сайта
Действительность же такова, что, как предполагается, усовершенствования должны повысить коэффициент конверсии до 9,25% (на рис. 14.7 эта строка выделена рамкой). Трехмесячная задержка реализации выльется в 1 471 943 долларов упущенной прибыли!
Как вы думаете, смог бы отдел IT позволить себе блокировать изменения? Держу пари, что нет.
На рис. 14.8 демонстрируется еще одна модель, созданная Шэйн и Джейсоном. Она показывает денежное выражение упущенных возможностей вследствие промедления в реализации рекомендованных изменений.
Пригласите руководителей отдела IT и бизнес-подразделений в зал совещаний. Предложите им прохладительные напитки. Выведите таблицу, показанную на рис. 14.8, на экран и спросите: Сколько денег мы можем себе потерять, отказываясь от реализации этих рекомендаций?
Проблема наших стандартных подходов к борьбе с проволочками в бизнес- или IT-подразделениях заключается в том, что в качестве средства убеждения мы используем все что угодно, кроме данных. Измените свою стратегию. Не ввязывайтесь в политические баталии. Используйте данные.
Недостаточная вера в аналитику
Если ваша компания не верит в аналитику, лучшее, что я могу посоветовать — обратитесь к предыдущему разделу этой книги. Еще раз прочтите рекомендации,
Глава 14  "Бегемоты”, ниндзя и широкие массы... 515
приведенные в разделе “На страже качества данных: переход от опросов к использованию данных”.
Чтобы изменить мысленный подход к качеству данных, от вас потребуются некоторые целенаправленные усилия. Изменения вполне выполнимы. Просто применяйте рекомендованные стратегии.
Lead generation monetization
Visit-to-Lead Conversion
Monthly S>te Visits		21.000			(Eaten at ad)				
Monthly Inquiries from Site				500	(Contact, Ltaratura Requati. Watmar. Tour and TD Inquiries}				
Current Vlilt-toHnoulrv Conversion Rate				2.381%					
value Qf inquiry				238.001	(adjust $ value to see Impact)				
							Lost Opportunity -	LO81	opportunity •
Future				Monthly		Annual	Delaying		Delaying
Conversion		Incremental	Incremental		Incremental		Optimization 3	Optimize Iton 8	
Rate:	Inquiries	Inquiries		Value		Value	Months		Mentha
2.381%	500		I	-	I	-	3	$	-
2.50%	525	25	$	5,950	I	71,400	($17 850)		($35.700)
2.75%	578	78	I	18,445	s	221,340	($55,335)		($110,670)
3 00%	630	130	$	30 940	s	371,280	($92 820)		($185 640)
3.25%	683	183	$	43 435	s	521.220	($130 305)		($260 610)
3.50%	735	235	$	55 930	s	871,180	($167 790)		($335 580)
3.75%	788	288	$	68,425	I	821,100	($205 275)		($410.550)
4.00%	840	340	I	80,920	s	971,040	($242.760)		($485,520)
4.25%	893	393	I	93,415	I	1,120 980	(5280c245)		(S560.490)
4.50%	945	445	$	105,910	$	1270,920	(S317.730)		(S635.460)
4.75%	998	498	I	118405	$	1,420,860	(S355.215)		(S710,430)
5.00%	1.050	550	I	130 900	I	1570,800	(S392.700)		(S785.400)
5.25%	1103	603	$	143,395	I	1,720,740	(S430.185)		(S860.370)
5.50%	1155	655	$	155,890	I	1870,680	(S467.670)		(S935.340)
5.75%	1,208	708	$	168,385	I	2.020.620	(S505.155)		(S1.010.310)
6.00%	1 260	760	$	180 880	I	2.170,560	(S542.640)		(S1.085.280)
6.25%	1313	813	I	193,375	I	2,320,500	(S580.125)		(S1.160.250)
жЖ zaaz
Рис. 14.8. Упущенные возможности вследствие задержки реализации
Подбор персонала
Уверен, что вы понимаете это: ключом к успеху являются люди! Но подбор членов своей команды — определенно задача не из легких. Я вполне осознаю ее сложность.
Думаю, что в данном случае основная проблема обусловлена тем, что мы склонны смотреть на ситуацию слишком узко. Мы ищем людей, которые обладают 10-летним опытом работы с Omniture, или с Webtrends, Optimost, iPerceptions, да к тому же прекрасно готовят кофе. Таких людей очень сложно найти. Мы чересчур сужаем круг потенциальных кандидатов. Мы представляем молодую отрасль, а это означает, что трудно найти людей, обладающих всеобъемлющим опытом работы с конкретным инструментом.
Кроме того, за последние пять лет в любом аналитическом инструменте и в Интернете в целом изменилось столь многое, что любые приемы пятилетней давности сегодня практически бесполезны.
516 Глава 14  “Бегемоты”, ниндзя и широкие массы...
При поиске людей на должность аналитика подумайте о привлечении тех, кто обладает опытом работы с финансами. Поищите людей, которые выполняют традиционную работу по управлению интеллектуальными ресурсами предприятия. Поищите выпускников колледжей, у которых Интернет находится “в крови”, а затем потратьте пару недель на их обучение обращению со своими аналитическими инструментами. И не закрывайте глаза на другие возможности. Один из моих коллег недавно принял на работу женщину, которая работала в команде, выполнявшей анализ человеческих ресурсов предприятия, и она оказалась лучшим веб-аналитиком!
Еще раз прочтите окончание главы 13, где я описываю основные черты, которые следует искать при приеме на работу профессиональных аналитиков, и ответьте на вопросы вроде того, принимать на работу опытных профессионалов или выпускников колледжей.
Несовершенная технология
Наконец-то мы добрались до нареканий в адрес инструментов!
Одно важное замечание: если вам требуется технология для выполнения традиционной веб-аналитики или веб-аналитики 2.0, то вам повезло. Существует множество технологических решений, как бесплатных, так и дорогостоящих.
Лично я сталкивался с “несовершенной” (я ненавижу это слово и предпочитаю термин на этапе раннего развития) технологией только на стыке областей. Если вам не удается собрать “непробиваемые” данные для анализа мобильных каналов, социальных медиа или распределенного контента, мои симпатии полностью на вашей стороне. Мы пока еще не определились с тем, что собой представляют эти медиа, и они изменяются с каждым днем. Для определения оптимальных способов сбора данных и соответствующих технологий потребуется определенное время.
Но в остальном “несовершенная” технология не может служить оправданием. Надеюсь, мне удалось обеспечить читателям твердые стартовые позиции для решения сложных организационных, ментальных и личностных проблем, связанных с веб-аналитикой. Эти подходы могут несколько отвлечь от вашей работы по анализу данных. Но ничто не сможет способствовать продвижению вашей компании в большей мере, чем преодоление этих барьеров.
КТО ВЛАДЕЕТ ВЕБ-АНАЛИТИКОЙ?
Моя первая книга Web Analytics: An Hour a Day1 заканчивалась прогнозом о месте аналитики в организации. Этот вопрос настолько важен, что и вторую книгу я решил завершить ответом на него, правда, снабдив новой рекомендацией.
Веб-аналитика зародилась в IT-организациях в основном потому, что на тот момент она подразумевала серверы, журнальные файлы и сложный написанный вручную код для анализа журнальных файлов и генерации отчетов. С недавнего времени сбор данных сделал крен в сторону решений на основе JavaScript, и поэтому сбор, хранение и обработка данных переместились в заоблачные выси (размещаясь в сервере поставщика программно-аппаратных ресурсов, а не на месте). Это исклю
1 Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов (“Диалектика”, 2008 г.)
Глава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы... 517
чило необходимость в содержании IT-команд для нужд веб-аналитики, за исключением, быть может, реализации дескрипторов и другого необходимого кода на вебстраницах.
Кроме того, сам веб-сайт развился от состояния “игрушки” или “брошюрного киоска” до неотъемлемой части как онлайнового, так внесетевого бизнеса.
Вследствие этих тенденций веб-аналитика превращается в стратегическую функцию. Ничто не отражает это изменение в большей мере, чем тот факт, что мы больше не сообщаем такие пикантные подробности, как версии браузеров и разрешение экрана, как это имело место во времена ориентации на IT.
Я твердо убежден, что веб-аналитика должна быть прерогативой тех, кто выполняет бизнес-функции, в идеале тех, кто определяет веб-стратегию. Веб-аналитик должен думать, заглядывать в будущее и шагать в ногу с бизнесом. Измерение успеха должно быть тесно увязано с теми, кто определяет успех компании и разрабатывает стратегии для его достижения.
Централизовать или не централизовать
Если речь идет о средней или крупной компании, нужно ответить еще на один важный вопрос. Должна ли команда веб-аналитики быть централизованной или децентрализованной? Централизация — это модель, при которой все члены аналитической команды находятся под патронатом, например, подразделения, занимающегося корпоративным маркетингом, и обслуживают несколько бизнес-команд.
Децентрализация — это модель, при которой каждая бизнес-команда обладает собственной командой аналитиков (или, возможно, даже собственными инструментами), и эта команда удовлетворяет локальные нужды руководителей бизнес-подразделений. При этом команда может до определенной степени сотрудничать с другими командами компании, но по большей части ее функционирование осуществляется изолированно.
Централизация позволяет команде разрабатывать общие наборы инструментов, стандарты и процессы, которые затем могут применяться в рамках всей компании. При таком подходе никому не понадобится изобретать колесо. Недостаток централизации в том, что по истечении нескольких лет в более крупных компаниях эта команда сама становится узким местом с точки зрения принятия решений, продиктованных данными. В качестве централизованной такая команда заканчивает тем, что сбивается на штамповку отчетов. Ее члены оказываются оторванными от передовой и, следовательно, лишены контекста для выполнения эффективного анализа в интересах локальных бизнес-подразделений.
В децентрализованной модели аналитики непосредственно связаны с бизнес-подразделениями, находятся вблизи проблем и осложнений, располагают необходимым контекстом и могут действительно выполнять анализ, а не просто генерировать отчеты. Недостаток децентрализации в крупной компании в том, что каждый ведет собственное хозяйство, в компании существует множество инструментов, и каждому приходится извлекать одни и те же уроки, затратив те же усилия, часто имея дело с одними и теми же проблемами. Короче говоря, увеличение масштабов не ведет к какому-либо повышению эффективности.
518 Глава 14  “Бегемоты", ниндзя и широкие массы...
Я пришел к выводу, что модель централизованной децентрализации наиболее подходит для большинства компаний со сложившимися аналитическими командами, особенно для крупных компаний. Она сочетает в себе лучшее обоих подходов. При использовании модели централизованной децентрализации компания обладает центральной командой, которая больше напоминает центр по принятию веб-решений. Эта команда реализует стандартизованную систему веб-измерений в рамках компании при тесном сотрудничестве с другими подразделениями, а также заключает различные контракты, выбирает технологические решения и, в первую очередь, удерживает компанию на гребне прогресса.
В этой модели центральная команда не берет на себя все задачи по созданию отчетов и выполнению анализа для бизнес- и функциональных подразделений. Каждое бизнес-подразделение имеет собственного веб-аналитика или старшего веб-аналитика. Как правило, бизнес-подразделение финансирует работу этого аналитика и, следовательно, обладает определенными рычагами влияния. В свою очередь, аналитик очень тесно связан с бизнес-подразделением и может значительно лучше понять проблемы, с которыми сталкивается команда, и реагировать на них соответствующим образом. Хотя аналитик работает непосредственно в бизнес-подразделении, он остается в курсе и использует централизованную стандартную платформу веб-аналитики и, следовательно, должен беспокоиться только об анализе данных, а не об их перехвате, обработке и хранении. Эта проблема решается централизованно. Кроме того, централизованная команда может распространять наиболее прогрессивные методики, стандартные инструментальные панели, знания и передовой опыт.
Эволюция команды
Как правило, веб-аналитика проходит путь от децентрализации до централизации, а затем снова становится децентрализованной. На втором этапе развития нужно прервать процесс и сознательно применить стратегию централизованной децентрализации, чтобы гарантировать компании максимальные выгоды от применения аналитики при минимальных затратах.
•	Если компания находится в самом начале эволюции веб-данных, аналитик должен работать в подразделении, которое наиболее продвинуто в аналитическом плане.
•	Если компания несколько больше развита, аналитическая команда должна максимально согласовывать свои усилия с лицом/командой, ответственной за выработку веб-стратегии. Если это невозможно, они должны согласовывать свои действия с лицом/командой, принимающей решение о том, что следует изменять в веб-сайте (данные облегчат принятие решений).
•	Стремитесь к реализации модели централизованной децентрализации.
Пусть удача сопутствует вам!
Приложение А
Прилагаемый компакт-диск
В этом приложении...
> Материалы, помещенные на компакт-диск
>	Требования к системе
>	Использование компакт-диска
>	Проблемы и их решения
520 Приложение А  Прилагаемый компакт-диск
Материалы, помещенные на компакт-диск
Последующие разделы упорядочены по категориям и содержат краткое описание материалов, помещенных на компакт-диск. Если вам требуется помощь по установке приложений, размещенных на компакт-диске, обратитесь к инструкциям по установке в разделе “Использование компакт-диска” этого приложения.
Подкасты
Диск содержит звуковые файлы с двумя интересными подкастами с общей продолжительностью воспроизведения равной 1 часу. Web Analytics Simplified (Упрощенная веб-аналитика) — краткий учебник, который поможет оживить аналитические усилия и справиться с распространенными проблемами. Social Media Analytics (Аналитика социальных медиа) — исследование способов измерения влияния действий, предпринимаемых в области социальных медиа.
Видеоматериалы
Четыре часа видеоматериалов, включенных на компакт-диск, охватывают широкий спектр полезных инструкций по различным темам — от побуждающей к действиям веб-аналитики и побуждающих к действиям ключевых показателей эффективности мелкого бизнеса до инновационных способов применения и измерения действий, предпринимаемых в сетях Twitter. Компакт-диск содержит также видеоролики сравнения поставщиков веб-аналитики и рекомендаций по достижению успеха в области аналитики. И, наконец, не пропустите уникальный видеоролик, посвященный будущему веб-аналитики и тому, какие чудеса могут поджидать за поворотом.
Ресурсы и презентации
Раздел Resources and Presentations (Ресурсы и презентации) компакт-диска дополняет книгу, облегчая понимание дополнительных концепций. Презентации PowerPoint собирают воедино краткое изложение ключевых концепций (многоканальной аналитики, веб-аналитики 2.0, продуманного оплаченного поиска и многих других), Excel-модели веб-маркетинга и инструментальные панели представляют собой инструменты, которые можно быстро применить для решения своих задач, а инструкции пользователя по Google Analytics и поисковой оптимизации помогут приступить к решению конкретных задач практически без дополнительных затрат времени. Обязательно ознакомьтесь с презентацией пяти основных платформ веб-аналитики — это поможет изменить свою текущую и будущую стратегии.
Adobe Reader
Для систем Windows и Мас
Чтобы читатели могли просматривать PDF-файлы, дополняющие содержимое книги, на компакт-диск помещена копия приложения Adobe Reader. Для получения дополнительной информации по Adobe Reader или проверки наличия более новой
Приложение А  Прилагаемый компакт-диск 521
версии программы посетите веб-сайт компании Adobe по адресу www.adobe.com/ product s/reader/.
Требования к системе
Убедитесь, что ваш компьютер удовлетворяет перечисленным ниже минимальным требованиям к системе. Если компьютер не соответствует большинству этих требований, во время использования программ и файлов, помещенных на прилагаемый компакт-диск, могут возникнуть проблемы. Для ознакомления с наиболее свежей важной информацией обратитесь к файлу ReadMe, записанному в корневом каталоге компакт-диска.
•	ПК под управлением Microsoft Windows 98, Windows 2000, Windows NT4 (с пакетом обновлений SP4 или более поздней версии), Windows Me, Windows ХР или Windows Vista
либо
Компьютер Macintosh под управлением ОС Apple OS X или более поздней версии
•	Привод для чтения компакт-дисков
Использование компакт-диска
Чтобы установить программы с компакт-диска на жесткий диск компьютера, выполните следующие действия.
1. Вставьте компакт-диск в привод. На экране отобразится текст лицензионного соглашения.
На заметку! Пользователям Windows: интерфейс не будет запущен, если sS функция автозапуска отключена. В этом случае выберите пункт меню Start^Run (Пуск^Выполнить) (в Windows Vista выберите пункт меню Starts АН Programs^Accessories^ Run (Пуск^Все программы^Служебные^Выполнить)). В открывшемся диалоговом окне введите D:\start.exe. (Замените D буквой привода для чтения компакт-дисков. Если буква неизвестна, посмотрите, как привод для чтения компакт-дисков отображается в диалоговом окне Му Computer (Мой компьютер).) Щелкните на кнопке ОК.
На заметку! Для пользователей компьютеров Мас: значок компакт-диска ото-бразится на рабочем столе. Дважды щелкните на этом значке, чтобы открыть компакт-диск, а затем выполните двойной щелчок на значке Start (Пуск).
2. Прочтите лицензионное соглашение, затем щелкните на кнопке Accept (Принимаю), если хотите использовать компакт-диск.
Откроется интерфейс компакт-диска. Он позволяет получить доступ к содержимому компакт-диска посредством всего одного или двух щелчков кнопкой мыши.
522 Приложение А  Прилагаемый компакт-диск
Проблемы и их решения
Издательство Wiley постаралось предоставить программы, которые работают на большинстве компьютеров при минимальных требованиях к системе. Тем не менее, конфигурация вашего компьютера может отличаться от предусмотренной, и по той или иной причине некоторые программы могут работать неправильно.
Две наиболее вероятные проблемы заключаются в недостаточном объеме памяти (ОЗУ) для тех программ, которые вы хотите использовать, или же наличие выполняющихся программ, которые влияют на установку или выполнение данной программы. При отображении сообщения об ошибке типа Not enough memory (Недостаточно памяти) или Setup cannot continue (Установка не может быть продолжена) попробуйте выполнить одно или несколько из следующих рекомендованных действий, а затем повторите попытку использования программы.
•	Отключите антивирусную программу, действующую на компьютере. Иногда программы установки напоминают действия вирусов, и антивирусные программы ошибочно считают, что компьютер заражен вирусом.
•	Закройте все выполняющиеся программы. Чем больше программ выполняется одновременно, тем меньший объем памяти доступен остальным программам. Как правило, программы установки обновляют файлы и программы, поэтому выполняющиеся программы могут помешать правильной установке.
•	Увеличьте объем ОЗУ своего компьютера. Честно говоря, это радикальный и несколько дорогостоящий шаг. Однако увеличение объема памяти может действительно ускорить работу компьютера и позволить выполняться одновременно большему количеству программ.
Предметный указатель
а
ASP (Application Service Provider), 45
В
BEI (Brand Evangelists Index), 490
ВТ (Behavior Targeting), 355
c
CI (Competitive Intelligence), 262
Cookie-файл, 161; 232
временный, 162
коэффициент удаления, 164
основной,163; 176
постоянный, 162
сброс cookie-файлов, 177
сторонний, 163; 176
I
IA (Information architectures), 235
J
JavaScript, 177; 181; 302; 365
К
KPI (Key Performance Indicators), 63; 188
M
MVT (MultiVariate Testing), 241
P
PALM (People Against Lonely Metric), 377
PII (Personally Identifiable
Information), 263
PPC (Pay-per-click), 102; 403
s
SAS (Software-as-a-service), 246
SEM (Search Engine Marketing), 403
SEO (Search Engine Optimization), 118
SLA (Service-level agreement), 60
T
TCO (Total cost of ownership), 48
u
UCD (User-centric design), 210
UGC (User-generated content), 293
V
VOC (Voice of Customer), 229
w
WAP (Wireless Application Protocol), 301
A
Анализ автономного поведения клиентов, 298 возможностей, 277 демографической сегментации, 286 заинтересованности, 277 ключевых слов, 274 контента, 153 мобильного поведения клиентов, 300 мультимедийных компонентов, 157 назначений, 274 направлений, 274 перекрытий конкурирующих сайтов, 272 плотности кликов, 112 поиска, 274 поисковой оптимизации (SEO), 133 предельного вклада, 433 преимуществ конкурентных ключевых слов, 283 прямого трафика, 150 психографической сегментации, 288 расширения ключевых слов, 284 эффективности видео, 326
Аналитика веб-, 480 многоканальная,352;435
Б
Баннер,289
Блог, 309; 471
затраты на поддержание блога, 315 коэффициент возврата инвестиций от поддержания блога, 316
матрица решений для выбора метрик блога, 318
524 Предметный указатель
В
Веб-аналитика, 480
Веб-сайт, Си. Сайт, 271
Виджеты, 161
Визит, 64; 65
Время (Time), 73
д
Данные
групповые, 264
предоставляемые поставщиками
средств веб-аналитики, 267
ретроспективные, 169
сбор данных, 301; 339
сегментированные, 382
смешанные, 269
сообщаемые самими сайтами, 268
Дескрипторы JavaScript, 177; 302; 365
порядок следования дескрипторов, 181
Децентрализация, 517
Договор
заключение договора, 60
И
Индекс волны, 314
Инструмент
Ad Planner, 26
AdWords Keyword Tool, 284
Affinium Netlnsight, 56
ClickTracks, 56
Compete, 26; 35
Coradiant, 36; 37
Coremetrics, 35
CRM Metrix, 35
Ethnio, 35
Feedburner, 297
Foresee, 35
Google Ad Planner, 35; 286; 289
Google Analytics, 35; 43; 56
Google Website Optimizer, 31; 35
Hitwise, 35
HQ (раньше ClickTracks), 35
Insights for Search, 26; 35
iPerceptions, 35
Keyword Discovery, 284
KeywordSpy, 285
Maxamine, 36
MochiBot, 25
Nedstat, 56
Netlnsight, 35
ObservePoint, 36
Omniture, 55
Optimist, 35
Optimost, 31
Percent Mobile, 308
SearchCenter, 26
SiteCatalyst, 26
Sitespect, 35
SiteSpect, 31
Technorati, 35
Test&Target, 31; 35
Webtrends, 35; 296
Wordtracker, 285
XiTi, 56
Yahoo! Web Analytics, 35; 43; 56
бесплатный от Yahoo! и Google, 46 конкурентной разведки (CI), 262; 506 стоимость владения инструментом
(ТСО), 48
Инструментальные панели, 342
Инструменты веб-аналитики 2.0, 35
Исследование
методом упорядочения карточек, 235
слежения за взглядом, 236
сравнения с конкурентами, 234 удобства использования
аутсорсинговое, 220
К
Каналы RSS, 189
Каннибализация (поглощение)
торговой марки, 251
Карьера в области веб-аналитики, 454;
472
Квантификация экономического
эффекта, 199
Ключевые слова
расширение ключевых слов, 284
часто используемые, 275
Компания
Amethon, 302
Kaplan, 283
Omniture, 26
Percent Mobile, 302
Trellian, 285
Конверсия, 94
макроконверсия, 195
Предметный указатель 525
микроконверсия, 195
многоконтактная, 422 скрытая, 389
Конкурентная разведка (CI), 262
Контекст, 372
Концепция
макро-и микровонверсий, 195
множественности, 34
Коэффициент выполнения задачи, 188 конверсии (Conversion rate), 84; 95
Л
Лаборатория проверки удобства использования,211
м
Маркетинговое
экспериментирование, 240
Метрика, 65
Avg. Time on Site (Ср. время на сайте), 107
Bounce Rate (Показатель отказов), 80;
107
Brand Evangelists Index (Индекс пропагандистов торговой марки), 490
Cart Abandonment (Оставление тележки), 344
Conversion rate (коэффициент конверсии), 95
Direct Traffic (Прямой трафик), 108
% New Visits (% новых посещений), 107
% of Valuable Exits (% важных выходов), 190
Exit rate (показатель выходов), 83
Pages/Visit (Страниц/Посещение), 107
Page Views (Просмотры страниц), 107
Referring Sites (Ссылающиеся сайты), 108
RSS/Feed Subscribers (Подписчики
RSS/Каналов), 189
Search Depth (Глубина поиска), 130
Search Engines (Поисковые
механизмы), 108
% Search Exits (% выходов из поиска), 129
Search Refinements (Уточнения
поиска), 130
Short Visits (Краткие визиты), 110
Time (Время), 73
Time After Search (Время после поиска), 130
Unique Visitors (Количество уникальных посетителей), 67
Visitors (Посетители), 65
Visits (Посещения), 65; 107 комплексная, 396 сводная, 125 сегментирование метрики, 120 сравнение основных метрик, 372
Метрики использования мобильных телефонов, 306
Множественность, 34 инструменты веб-аналитики 2.0 в соответствии с принципом Множественности, 35
Модель
SAS, 246
О
Опросы
на уровне сайта, 224 страничного уровня, 223
Оптимизация
внешних маркетинговых усилий, 250
Отчет
стандартный, 97 микро-экосистемный, 100 нестандартный, 98 персонализация отчета, 100
п
Пакет
Test&Target, 26
Панели инструментов, 263; 342
Парадигма веб-аналитики 2.0, 29
Перекрытие сайта, 112
Поиск, 398; 407
распределение поиска, 188 универсальный, 138
Поисковая оптимизация (SEO), 118;
133
Поисковые механизмы, 138
Показатель
выходов, 83
отказов, 80 эффективности ключевой (KPI), 65
526 Предметный указатель
Попадания, 64
Посетители (Visitors), 65
уникальные, 67
Посещения (Visits), 65
Программа
Mint, 25
Просмотры страниц, 64
Протокол
WAP, 301
Р
Разведка
конкурентная, 268
Распределения, 391
Реклама, 248
С
Сайт
WAP, 301
анализ трафика, 271
информационная архитектура (IA), 235
оценка качества поиска по сайту, 129
перекрытие сайта, 112
технической поддержки, 198
типа “бизнес для бизнеса”, 206
электронной коммерции, 198
Сеанс, 65
разбиение на сеансы, 178
Сегментация, 50; 58; 120; 382; 390
встроенная, 131
постфактум, 51
Социальность, 292
Статистика, 467
Стоимость владения инструментом (ТСО), 48
т
Таргетинг
поведенческий (ВТ), 355
Тест
эталонный, 506
Тестирование, 215; 249; 250
А/Б, 241
многовариантное (MVT), 241; 243
недостатки, 246
преимущества, 246
онлайновое, 240
создание культуры тестирования, 256
с целью измерения реального
поведения клиентов, 336
Тесты удобства использования, 211
Ф
Файл
cookie-, 161; 232
временный, 162
коэффициент удаления, 164
основной, 163; 176
постоянный, 162
сброс cookie-файлов, 177
сторонний, 163; 176
журнальный, 301
X
Хоторнский эффект, 216
ц
Централизация, 517
Цитирование, 314
э
Экономический эффект, 199
Эксперимент
контролируемый, 450
Эталонные тесты, 506