Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Подобно всем областям, заслуживающим внимания, данная обросла определенной долей мифов и легенд. Некоторые из них вдохновляют нас и побуждают упорно трудиться с утра до ночи, пытаясь отыскать смысл в терабайтах данных, находящихся в нашем распоряжении. Но есть одно печальное обстоятельство - это когда наши усилия не приносят вполне очевидного результата, т.е. работы много, а эффекта ноль.

В этой главе развеиваются пять из наиболее устойчивых мифов веб-аналитики нынешнего поколения. Мы исследуем причины возникновения этих мифов и сосредоточимся на альтернативах методам анализа, находящимся на службе бизнес-целям и действенности.

Анализ троп: на что он годится? Абсолютно ни на что

Анализ троп (path analysis)[44] — это процесс определения последовательности страниц, просмотренных посетителем в ходе сеанса до достижения некоего желаемого результата (приобретение, подписка, посещение определенной части сайта и т.д.). Задача заключается в получении последовательности страниц, каждая из которых формирует тропу, ведущую к желаемому результату. Обычно эти тропы ранжированы по частоте посещений (или “использований”), как показано на рис. 13.1.

Рис. 13.1. Отчет анализа троп

Глядя на рисунок создается впечатление, что анализ троп несет тонны смысла. Мы имеем веб-сайт. Этот веб-сайт создавался для достижения определенных целей. Существуют страницы, сформированные специально для того, чтобы помочь посетителям веб-сайта следовать логичным путем прямо к необходимому результату. Правильный анализ троп позволит понять, где клиенты спотыкаются, а следовательно, лишаются возможности прийти к результату, для которого, собственно, и создавался сайт. Насколько это может быть трудно?

Обычно мы проводим анализ троп в поисках волшебной палочки, которая нам точно сообщит, какими путями следуют посетители на нашем веб-сайте. Если они выбрали путь, который мы для них и очерчивали, то можно праздновать.

Но если, как это зачастую случается, посетители не хотят следовать по пути, который мы предлагаем, приходится возвращаться к чертежной доске, и либо перестраивать структуру сайта, чтобы направить посетителей по нужному пути, либо, что еще хуже, потратить часы на “анализ”, выясняя, почему клиенты решили щелкнуть на той или иной кнопке или перейти на некую страницу (плохие клиенты, плохие!).

Так действительно ли хорош анализ троп для использования во все времена? По моему скромному мнению, ответ — решительное “нет”, за одним исключением, которое мы рассмотрим далее в этом разделе. Анализ троп почти всегда оказывается не оптимальной тратой времени, ресурсов и денег.

Проблемы анализа троп

Являясь одним из первейших показателей, которые ваши боссы ожидают от инструментов веб-анализа (сразу после количества посетителей), анализ троп сопряжен со множеством проблем, среди которых основными являются следующие.

• Вообразите веб-сайт с пятью страницами. Страница 1 — начальная, а страница 5 — конечная. Прикиньте в уме количество путей, которые посетитель может избрать (рис. 13.2). Теперь вообразите веб-сайт со 100 или с 5 000 страниц. Количество возможных путей увеличивается до бесконечности (ну ладно, на самом деле чуть меньше, но все равно очень большим, в общем, смысл вам понятен). Полагаясь только на интеллект, это трудно проанализировать.

• Большинство инструментальных средств способно проделать кошмарную работу по представлению обычных путей, которые могут выглядеть следующим образом: щелчок вперед, щелчок назад (к домашней странице), щелчок вперед, переход на третью страницу, щелчок на кнопке Buy (Купить). Имеющиеся аналитические инструменты обеспечивают выполнение анализа троп, подразумевающего наличие линейных путей, и представляют их в отчетах. Но в отчете отобразить эти пути трудно (например, путь на рис. 13.2), особенно в виде линейного представления. Так, путь, представленный на рис. 13.2, довольно тяжело просчитать. Однако именно так наши клиенты просматривают веб-сайты.

Рис. 13.2. Возможные тропы на веб-сайте с пятью страницами

• На большинстве веб-сайтов наиболее популярным путем обычно следуют меньше 5% посетителей, как правило, это число ближе к 1%. Какой ответственный аналитик будет предлагать решение на основании столь маленькой доли трафика?