Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Важно понять, что даже если KPI пройдет приведенные выше проверки и будет полезен для вас сейчас, к нему рекомендуется переодически возвращаться и проверять по персональному списку, релевантен ли он еще для вашего бизнеса и предоставляет ли он до сих пор ценные данные.

Единственное, что в бизнесе и жизни остается постоянным — это изменения[46]. Через некоторое время бизнес-проблемы и стратегические цели усугубятся. Вы должны ожидать 20-процентной ротации среди главных KPI каждые полгода. Даже если они изменяются не так часто, то со временем, по крайней мере, параметры вашего бизнеса изменятся, и ваш KPI устареет, перестав предоставлять достоверную информацию.

Подведем итог: никто за исключением вас не знает, каковы должны быть ваши стандартные KPI (отбросьте все блоги, книги и мнения экспертов в сторону). Лучшее, на что способны внешние исходные данные — это положить начало переходу к дальнейшим самостоятельным исследованиям (и другим ваш результат вряд ли подойдет). Не забывайте, что вы уникальны, не отрывайтесь от реальности, применяйте проверку “ну и что”, время от времени сверяйте темп с развитием бизнес-стратегии и не забывайте о ротации собственных стандартных KPI. Вот простой рецепт достижения успеха.

Глава 14. Передовые концепции — ускоритель веб-аналитики

Вы вполне можете быть суперзвездой аналитики. Независимо от того, как долго вы барахтались в обширном океане последней, находитесь на плоту или борту океанского лайнера, в этой главе вы изучите методы, концепции и приемы передовой веб-аналитики, которая поможет вам поднять ставки в игре и быстрее, дешевле и проще достичь цели.

Возможно, я зашел с этой аналогией несколько далековато, но содержимое этой главы - та отправная точка, которая поможет вам по-новому взглянуть на ваши данные и просеять их через более интеллектуальное сито в поисках понимания, исходя из которого вы и ваши ключевые заинтересованные лица можете принять меры.

Откройте мощь статистической значимости

Все-таки хотелось бы, чтобы наши ключевые партнеры внутри компании и лица, ответственные за бизнес, использовали данные веб-аналитики гораздо чаще, принимая эффективные решения (как это были кратко затронуто в главе 13, “Месяц 8. Развенчание мифов о веб-аналитике”). Поэтому в первую очередь следует позаботиться о том, как сделать рекомендации и решения заслуживающими доверия. Стоит ли рекомендовать руководящие действия или просто выдавать данные?

Проблема заключается в способности отделить сигнал от шума и облегчить обнаружение различия между ними. Одним из мощнейших союзников в этом деле является наша старая добрая подружка статистика (возможно, зачастую недооцениваемая).

Концепция, которую мы будем использовать, называется статистической значимостью (statistical significance)^[47]. Определение, как обычно, даст Википедия: “В статистике результат считается значимым, если его случайность маловероятна. Статистически существенное различие означает, что существует статистическое доказательство наличия различия.” Вычисление статистической значимости[48] между двумя наборами результатов деятельности позволяет удостовериться в наличии реального результата, а также в том, что это различие действительно существенно (или настолько мало, что не имеет никакого значения).

Давайте рассмотрим практическое применение статистической значимости на двух примерах из реальной жизни.

В первом случае вы отвечаете за проведение кампаний по электронной почте для вашей компании. В ходе последних кампаний вы выдвигаете потенциальным клиентам два предложения. После анализа данных результат деятельности выглядит так:

ответов на предложение 1: 5 300;

заказов: 46;

показатель переходов: 0,87%;

ответов на предложение 2: 5 200;

заказов: 55;

показатель переходов: 1,06%.

Лучше ли предложение 2, чем предложение 1? Его показатель переходов “лучше” на целых 0,19 процентов.

Вы можете решить, какое из двух предложений лучше, при количестве заказов меньше 60? Для предложения 2 вы получили примерно по 9 заказов на каждые 100 посетителей. Звучит привлекательно.