Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

На нем без красной (UCL) и синей (LCL) линий было бы трудно отследить эффективность кампаний прямого маркетинга из месяца в месяц. Вполне очевидно, что в январе 2005 года эффективность была ужасна. Намного сложнее понять, что с марта по июль статистически ничего существенного не происходило несмотря на то, что тенденция шла и вверх и вниз.

Последний момент очень важен. При серьезном провале любому понятно, что нужно принимать срочные меры. Но небольшие колебания в данных, биоритмы, скрывающие истинные триггеры, требующие отделения сигнала от шума, ставят большинство аналитиков в тупик.

Рис. 14.13. Тенденция показателя переходов прямого маркетинга с контрольными границами

Дополнительные советы: справьтесь с выбросами (если хотите избавиться от зарубок)

Вы можете также применить статистическую методику под названием винсоризация (Winsorization), которая использует проценты вместо среднеквадратичных отклонений, а следовательно, более устойчива к выбросам (экстремальные точки). Основная суть в том, что вы отвергаете 5 или 10% данных сверху и снизу. Затем осуществляете свои обычные статистические вычисления на основании оставшихся данных (среднее, STD и т.д.). Для наборов данных с большими флуктуациями это простой, но практичный способ “подавить” шум и сосредоточиться на сигнале. Более подробная информация по данной теме приведена по адресу http://snipuri.com/winsor. (Благодарю за этот совет Дейва Моргана (Dave Morgan) из SiteSpect www.sitespect.com.)

Есть и другая альтернатива, позволяющая справиться с выбросами. Это обеспечит вам более надежное вычисление верхних и нижних контрольных границ с использованием квартили (quartile):

Q1 = 25%;

Q2 = 50%, или среднее, или медиана;

Q3 = 75%;

LCL = Q1 - (1.5 х IQR);

IQR вероятное отклонение сокращения, IQR = Q3 - Q1;

UCL = Q3 + (1.5 х IQR).

Для критических выбросов вы можете заменить умеренный множитель выбросов с 1.5 IQR на 3. Более подробная информация по этой теме приведена по адресу http://snipurl.com/outlier.

(За этот совет благодарю Уэнди Мейли (Wendi Malley) из Исследовательского Комитета WAA.)

Рассмотрите возможность использования контрольных границ с вашими KPI, такими как коэффициент снижения количества посетителей при расчете и для корзинки. Вы будете приятно удивлены тому, чему научились (а уж как удивятся ваши боссы!). Коэффициенты снижения количества посетителей особенно хорошо подходят для применения контрольных границ, поскольку это структурный процесс (structured process); они конечны и контролируемы (finite and controlled), а также обычно имеют склонность к флуктуациям внутри узкой полосы. Вы можете заметить, что в этом случае UCL и LCL чрезвычайно мощны (рис. 14.13 вполне мог бы представлять ваш коэффициент снижения количества посетителей при расчете или для корзинки).

Использовать контрольные границы не просто, поскольку это требует некоторых знаний и терпения, но зато оказывает мощную помощь в анализе, особенно при необходимости отделить сигнал от шума.

Помните: сигнал О понимание О действие О счастливые клиенты О деньги, деньги, деньги!

Измерьте реальный размер своего переводимого "круга возможностей"

Все хотят получить отдачу от капиталовложений, сделанных в веб-сайты. Результатом может стать увеличение количества заказов, стимулов, переадресаций, снижение количества обращений в центр по телефону, увеличение числа щелчков на ваших баннерах или что-нибудь другое. Обычно мы очень сосредоточены на попытках выяснить способы улучшения результатов деятельности и собственно показателя переходов (или дохода, или другого подобного KPI).

Такая направленность на практический результат для компании — вполне достойная причина, по которой зачастую забывают о том, что в действительности люди посещают веб-сайт для решения множества собственных проблем. Не допускайте подобной оплошности, деловые ответственные лица зачастую переоценивают возможности веб-сайтов и результат деятельности, который те могут обеспечить.

Используя показатель переходов как средство, рассмотрим в этом разделе, как оценить реальный размер вашего круга возможностей (opportunity pie). Другими словами, все люди, которые посещают ваш веб-сайт даже первый раз, уже в игре, и они предоставляют вам возможность перевести их в разряд покупателей (и обеспечить вам некий доход).

Помните наше определение показателя переходов?

Показатель переходов (за определенный период времени) = результаты деятельности / уникальные посетители

Если веб-сайт получает 1,075 миллионов посещений от 768 000 уникальных посетителей, что приводит к 16 500 заказов, то наше стандартное вычисление дало бы вебсайту премилый показатель переходов в 2,1%. Это не так уж и плохо с учетом того, что анализ Shop.org за третий квартал 2006 года показал отраслевой показатель переходов в 2,2%.