Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Подобное расширение мировоззрения означает, что предоставляемые инструментом веб-аналитики данные помогут облегчить анализ других каналов компании (подразумевается общий анализ клиентов, приобретенных на всех каналах). Это улучшает также качество веб-анализа за счет импорта ключевых данных в инструмент веб-аналитики (подразумеваются базовые метаданные компании, которые отсутствует в данных анализа посещаемости сайта, в данных опроса или в данных об автономных переходах).

Когда понимаешь, что каждый рассматриваемый фрагмент данных приводит к действию, и не просто к действию, а к действию, направленному компанией на достижение практического результата для своих клиентов, неотвратимо осознаешь, что живешь в мире ключевого понятийного анализа. (Обратите внимание на важное отличие: не тех результатов, которых хочет босс, и не тех, которых хочет босс босса, а результатов, которых хотят клиенты.)

На переход в понятийный веб-мир требуется время, но совершив его, получаешь долгосрочные стратегические преимущества (и довольно чувствительную премию или поддержку, или и то и другое вместе для себя лично).

Выяснение, что и почему

Вообразите поход в и из универсама. Если клиент ничего не купил, менеджеры универсама, вероятно, даже не узнают, что он туда заходил. Если клиент нечто приобрел, менеджеры узнают, что было продано (даже узнают чуть больше, если была использована членская карточка (membership card) магазина).

Посещение веб-сайта — совершенно иное дело с точки зрения сбора данных. В его ходе клиент оставляет существенный объем данных несмотря на то, покупает он что-либо или нет.

Веб-сайту известен каждый “проход”, совершенный посетителем, все, на чем он щелкал, как долго оставался на странице, что помещал в корзинку, а затем удалял из нее, и многое другое. Когда посетитель заканчивает покупки, менеджер сайта знает, где он живет, откуда пришел на веб-сайт, на какое предложение откликается, сколько раз покупал прежде и т.д. Если клиент просто пришел и ушел с веб-сайта, менеджер также будет знать все, что тот делал и в каком порядке.

Следовательно, веб обладает широким спектром преимуществ с точки зрения сбора данных о его посетителях. Причем все это без каких-либо нарушений основных принципов приватности клиента (так, например, большинство веб-сайтов не будут даже знать, что его посетил Авинаш Кошик; все, что они зафиксируют, так это идентификатор файла cookie 159ar87te384ae8137). Чтобы вообразить всю сложность проблемы, добавьте к этому немалое количество инструментов, способных немедленно создавать отчеты для всех веб-данных, представленных по каждому мыслимому сектору, а также графики, таблицы и т.д.

Но, независимо от используемого инструмента, все эти данные должны помочь понять, что происходит. Кроме того, независимо от способов обработки данных, они должны сообщить, почему нечто происходит.

Есть информация о щелчках пользователей, страницах, времени на сайте, путях, предложении, коэффициенте снижения количества посетителей и многом другом.

Следует, однако, не упустить во всей этой совокупности данных критически важную грань: почему они щелкали и где? Почему посетители покинули именно эти страницы, а не другие? Почему 50 процентов из них отказались от своих корзин? Почему 90 процентов трафика сайта приходится на чтение самых популярных вопросов службы поддержки, а клиенты продолжают звонить по телефону? Чего не хватает и почему?

Вот почему качественные данные настолько важны. Они способны приблизить к пониманию ответа на вопрос “почему?”. В этом различие между 99 процентами анализа веб-сайта, в результате выполнения которого выяснен мизер, и одним процентом, обеспечившим понимание мнения клиента.

Объединение что (количество) и насколько (качество) может дать колоссальную мощь. Это также критически важно для способности собрать все данные анализа посещаемости сайта и верно проанализировать их в поисках понимания того, как значимые изменения веб-сайта улучшат соответствие ожиданиям клиента.

В распоряжении аналитика имеется множество типов качественных (почему) данных, включая следующее:

• впечатление от бренда и отслеживание мнения;

• удовлетворение требований заказчика;

• показатель сетевого продвижения;

• открытый анализ мнения клиента;

• лояльность посетителя;

• приверженность;

• частота блога (blog-pulse).

Некоторые из перечисленных здесь элементов данных учитывают действия клиента на веб-сайте, другие — то, что клиенты говорят и делают вне веб-сайта, а остальные такие разнообразные факторы, как бренд.

Хотя для качественного анализа предусмотрено множество параметров, вероятно, важнейшими из них будут те, которые определяют действия клиентов (посетителей), т.е. веб-присутствие (Web presence).