Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

В возрасте десяти лет я вместе с парочкой друзей занялся программированием на языке Бейсик. Самим себе мы казались совершенно обычными ребятами, и только сейчас я понимаю, как мы ошибались. Что может быть «обычного» в десятилетнем мальчике, не интересующемся ничем кроме программирования? Но продолжим. Вскоре я смог создать свою первую (и последнюю) компьютерную игру: маленький синий персонаж, напоминавший известного Пакмана[11], бегал по желтому экрану и поедал зеленые кактусы.

Когда появился Интернет, я сразу стал его фанатом. Хорошо помню тот день, когда компьютеры с доступом в Интернет впервые появились в лаборатории Антверпенского университета. Небольшие группы иступленных фанатов (боюсь, к тому времени уже полностью чокнутых ребят – их еще называют «гиками») начали проводить в той комнате по многу часов. Мы приходили туда к восьми утра и уходили с закрытием, в девять вечера (в те времена путешествие по Сети не было быстрым и занимало многие часы, так как для загрузки самой простой картинки требовалось не меньше пары минут).

Любопытство к новым технологиям осталось со мной и в моей профессиональной жизни. Когда я принялся изучать Интернет с точки зрения маркетинговых исследований, то довольно быстро понял, какие перспективы открываются перед нами – на серверах, где хранятся веб-страницы, накапливается немыслимое количество информации. Теперь мы могли измерять практически все: отслеживать каждое нажатие кнопки мыши и любое взаимодействие посетителей с веб-сайтами наших клиентов.

Еще работая в Бельгии, я вел проект, связанный с открытием первого веб-сайта одного нашего клиента. Я связался с бельгийским провайдером интернет-услуг и попросил его прислать мне файлы логов, созданные сервером и хранящие информацию обо всех действиях на любом сайте, размещенном на его сервере (в том числе и сайте нашего клиента).

Сотрудник провайдера поинтересовался, зачем мне это надо.

Я объяснил, что хочу понять, каким образом посетители используют веб-сайт клиента.

«Интересная идея», – сказал мой собеседник. (Это было в 1997 году. А не так давно Forrester Research предсказала, что аналитическое исследование сетевых данных к 2014 году превратится в отдельную отрасль с оборотом в одних только США в один миллиард долларов!)

Логи сервера выглядели примерно так, как показано ниже.

Не пугайтесь. Перед вами всего лишь необработанные данные. Если вы внимательно посмотрите, то увидите целый ряд постоянных величин.

• Время – запись была начата в 2:55:04 утра.

• IP-адрес – как мы уже говорили, этот адрес представляет собой некую аналогию телефонного номера, который компьютер использует в ходе сессии. В данном случае «телефонный номер» имел вид 127.0.0.1

• GET – означает, что компьютер сделал запрос на получение данных.

• Sc-status – этот код показывает, была ли успешно выполнена команда «GET» («304» значит, что все прошло нормально).

Итак, из анализа первого ряда данных мы понимаем, что без пяти три утра компьютер с номером 127.0.0.1 попросил сервер загрузить домашнюю страницу клиента и этот запрос был успешно выполнен. По записям в следующих строчках вы можете видеть, как тот же самый компьютер примерно в то же самое время запрашивает и другие данные. Большинство запросов были связаны с изображениями на домашней странице. (Логи сервера покажут все эти запросы по отдельности.) Файлы логов для этого клиента состояли из миллионов строк. Я принялся группировать их, чтобы узнать, что делали люди в Сети.

Мой рассказ носит столь подробный характер по двум причинам. Во-первых, я хочу продемонстрировать: в данных нет ничего волшебного или невероятно сложного. Если вы потратите совсем немного времени, то поймете, что этот процесс донельзя логичен. Во-вторых, мой пример наглядно показывает, каким образом (особенно в Сети) можно измерять практически любой параметр.

Пока я копался с логами сервера, в Кремниевой долине несколько толковых ребят, осознав потенциал этой идеи, принялись разрабатывать программные продукты, способные проделывать всю компиляцию данных автоматически. (В дни зарождения веб-аналитики самым популярным из них стал, пожалуй, Webtrends Log Analyzer.) Программы изучали файлы логов сервера, а затем ежедневно создавали семидесятистраничный отчет с сотнями показателей, оценивающих происходящее на вашем веб-сайте. Процедура, потребовавшая от меня нескольких дней тяжелой работы, теперь оказалась доступна с помощью единственного нажатия на кнопку. Как только я получил доступ к Webtrends, то сразу настроил программу на анализ сайтов всех своих клиентов. Каждое утро они открывали свои почтовые ящики и находили семидесятистраничные отчеты обо всех действиях на их сайтах за последние сутки. Поначалу они приходили в немалое возбуждение: «Это неправдоподобно!», «Все измеряемо!», «Наша мощь теперь безгранична!»