Аналитика интернет проектов

Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ»
Кафедра прикладной информатики
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС
ДИСЦИПЛИНЫ
Аналитика Интернет проектов
Специальность:
080801.65 – «Прикладная информатика (в менеджменте)»
Барнаул
2010
1
АННОТАЦИЯ
1. Минимальные требования к содержанию дисциплины/модуля/спецкурса
Понятия «интернет-аналитика», «веб-аналитика». Развитие технологии и практики в
анализе посещаемости сайтов и оценке эффективности интернет-проектов в целом. Классификация методов аналитики. Классификация инструментов аналитики. Структуризация анализа. Цикличность анализа. Требования, предъявляемые к аналитическим проектам и к аналитикам. Методологические аспекты управления аналитической деятельностью. Технологии
организации и управления анализом веб-проектов. Показатели, структуры и инструменты
управления аналитикой различных поисковых порталов. Способы использования аналитических отчетов для получения экономического эффекта. Новые направления аналитики – использование Web-2, Web-3 и социальных сетей. Социально-психологические аспекты вебаналитики.
2. Взаимосвязь дисциплины/модуля/спецкурса с другими дисциплинами учебного плана специальности (сетов в ГОС ВПО).
Профессиональная подготовка специалистов, способных успешно анализировать, оценивать и совершенствовать различные интернет-проекты, используя потенциал управленческой науки, современных тенденций менеджмента и маркетинга требует наличия широкого
комплекса знаний из самых разных областей наук. Поэтому курс “Интернет-аналитика ” тесно взаимосвязан с различными вузовскими дисциплинами. Такими, как, например: менеджмент, стратегический менеджмент, маркетинг, программирование и др.
3. Перечень элементов учебно-методического комплекса:
1.
Нормативный блок: аннотация, рабочая учебная программа дисциплины.
2.
Теоретический блок: содержание лекций.
3.
Практический блок: планы и структура практических занятий.
4.
Блок оценочно-диагностических средств и контрольно-измерительных материалов: вопросы и задания для самостоятельной работы, перечень вопросов к экзамену, образец экзаменационного билета, образец практического задания к экзамену, тесты текущей и
промежуточной аттестации.
5.
Методический блок: методические рекомендации по дисциплине для преподавателей, методические рекомендации по дисциплине для студентов.
4. Список авторов элементов УМК:
Лысенко Л.Г., к.т.н., доцент.
2
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Аналитика Интернет проектов
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
Курс обучения
Семестр
Всего часов по учебному плану:
В том числе:
- лекции
- семинары
- самостоятельная работа
Формы итогового контроля знаний:
- экзамен
V
8
120
30
30
60
8 сем.
Барнаул
2010
3
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
В русскоязычном сегменте Интернета периодически обсуждаются проблемы развития и
перспектив такой молодой сферы услуг, как веб-аналитика (в рунете, иногда – интернетаналитика). Некоторые авторы считают, что востребованность веб-аналитики в Рунете
находится на очень низком уровне, что обусловлено общей культурой Интернет-бизнеса в
странах СНГ. Однако, как показывает практика, ситуация несколько иная.
Действительно, на сегодняшний день, еще не наблюдается повального интереса к вебаналитике как инструменту повышения эффективности веб-сайтов. Данная ситуация вызвана
рядом субъективных и объективных факторов и на некоторых из них следует остановиться
подробнее.
Известно, что многие владельцы веб-сайтов и простые пользователи несколько упрощенно воспринимают веб-аналитику, сужая сферу ее применения до анализа посещаемости
сайта. Безусловно, статистика посещаемости веб-сайта может дать много полезного с точки
зрения поисковой оптимизации ресурса и корректировки входящего трафика. Но анализ посещаемости сайта это далеко не решение тех проблем сайта, которые мешают ему эффективно выполнять поставленные перед ним задачи. Однако не всегда пользователи сервисов вебаналитики четко осознают это. Многие пользователи разочаровались в веб-аналитике после
того, как неудачно пытались разобраться с сотнями цифр, полученных в ходе тестирования
сайта с помощью какого-либо из сервисов веб-аналитики. Действительно, многие пользователи систем веб-аналитики ошибочно пытаются углубиться в детальное изучение цифр, что
занимает много времени и не всегда дает ожидаемый эффект. Сами по себе статистически
данные бесполезны, если только они не говорят о том, что нужно сделать для повышения
эффективности веб-сайта.
Многие пользователи предпочитают инвестировать средства в поисковое продвижение
веб-ресурсов и Интернет-рекламу, особо не заботясь о том, что посетители не будут задерживаться на сайте, если он имеет неудобный интерфейс или скучный контент. Известны случаи, когда элементарное изменение некоторых ключевых элементов сайта в результате применения многопараметрической проверки приводило к росту его посещаемости без использования поисковой оптимизации и Интернет-рекламы. Однако повальное увлечение поисковой оптимизацией (Рунет чрезвычайно насыщен рекламой ресурсов, занимающихся SEO)
несколько отодвигает в сторону веб-аналитику.
На сегодняшний день в русскоязычном сегменте Интернета достаточно активно обсуждаются проблемы, связанные с веб-аналитикой. Вместе с тем, многие владельцы сайтов и
пользователи до сих пор не совсем четко осознают, какие преимущества может предоставить
веб-аналитика с точки зрения повышения эффективности сайта.
Веб-аналитика, как прикладная сфера деятельности, имеет много самых разнообразных
аспектов, в ряде случаев, даже не взаимосвязанных между собой. Для Рунета веб-анализ еще
относительно новое явление, поэтому в ходе применения веб-аналитики на практике зачастую возникает много проблем, которые вызваны субъективными и объективными факторами. Можно даже сказать, что пользователи пока что недостаточно полно осознают реальные
выгоды от использования систем веб-аналитики. Это в полной мере относится и к представителям Интернет-бизнеса. Некоторые эксперты говорят, что сравнительно небольшой рост
популярности веб-аналитики в русскоязычном сегменте Интернета обусловлен рядом факторов.
Есть определенная категория владельцев веб-сайтов, которые вообще скептически относятся к веб-аналитике как таковой. Они считают, что проще потратить деньги на продвижение своих сайтов в поисковых системах, чем заниматься комплексным анализом вебресурсов. Искусственное повышение посещаемости сайта – это еще не залог успеха. Если
веб-сайт имеет непродуманный пользовательский интерфейс, неудачный контент, то посети4
тели будут уходить с него, вне зависимости от занимаемой сайтом позиции в поисковой системе.
Частая ошибка - зацикливание на анализе посещаемости сайта. Статистика посещаемости дает сухие цифры, которые сами по себе не важны, если они не преобразованы в действия по улучшению эффективности сайта. Только модернизировав веб-сайт с учетом ожиданий клиентов можно надеяться на успех. Не следует проводить полный редизайн сайта
только на основании данных о его низкой посещаемости или показателях отказа. Проблема
может быть решена другим способом – путем анализа поведения посетителей на веб-сайте.
Владельцы сайтов должны осознавать, что веб-аналитика – это не отчеты с красивыми графиками о посещаемости сайта и его посетителях. Эффективная веб-аналитика – это, прежде
всего, инструмент выявления тех проблем веб-сайта, которые мешают ему решать конкретные бизнес-задачи. А также перечень мер, которые необходимо реализовать для повышения
показателей эффективности сайта.
Веб-аналитика не самый простой инструмент оптимизации юзабилити сайта. Для того
чтобы понять, что конкретно посетителям не нравится на сайте, нужно не просто собрать
данные, но и правильно интерпретировать их. Именно это сегодня недоступно среднестатистическому пользователю сервисов веб-аналитики. Интеллектуальная обработка данных –
это ключевая задача на пути выработки стратегии повышения эффективности веб-сайта. Когда пользователь получает необработанные данные анализа сайта и не понимает, как их
можно применить с пользой для сайта, то у него начинает формироваться скептическое отношение к веб-аналитике.
В целом молодая отрасль веб-аналитики, безусловно, нуждается в популяризации, делу
которой служит настоящая учебная дисциплина.
Курс «Интернет-аналитика» является составной частью профессиональной вузовской
подготовки по направлению “080800.62 Прикладная информатика”.
В данном курсе изучаются сущность и содержание данной научной области, эволюция
задач, инструментов и системных решений, использующихся в интернет-менеджменте, и вызвавших необходимость появления интернет-аналитики.
Проводится ситуационный анализ деятельности интернет-аналитика, определяется
роль и место анализа и управления интернет-проектами в решении проблем повышения эффективности интернет-бизнеса.
Рассматриваются виды, формы, содержание и технологии деятельности, связанной с
использованием идей интернет-аналитики.
Знания студентов контролируются посредством собеседования, практических и тестовых заданий.
Курс заканчивается экзаменом в 8 семестре.
5
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Цель преподавания дисциплины – Основная цель учебного курса – вооружить
студентов системным знанием об основах и содержании управления интернетпроектами на основе данных веб-аналитики и сформировать личностную готовность
будущих информатиков-менеджеров реализовывать полученное знание в практической деятельности.
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:
- овладение комплексом знаний дисциплины «веб-аналитика»;
- развитие личности студента, его мотивации, готовности к принятию ответственных и грамотных решений.
Курс основывается на знании менеджмента (различных направлений), информационных и интернет-технологий, специфики работы поисковых порталов, экономики,
психологии управления, программирования и т.д.
Обучение по курсу предусматривает:
- лекции и семинарские занятия;
-практическую работу в интернет с реальными сайтами и (или) блогами на основе
типовых инструментов веб-аналитики;
- самостоятельное изучение методических материалов и научной литературы.
Обучение студентов по данной программе организуется в форме лекционных,
семинарских и практических занятий. На практических занятиях проводится работа в
интернет под руководством и контролем преподавателя, изучение соответствующих
информационных инструментов и ресурсов и выполнение индивидуальных заданий с
последующим контролем преподавателя.
2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
По окончании изучения этого курса студенты должны
Знать:
общие характеристики деятельности, связанной с веб-аналитикой и оптимизацией
проектов; сущность и содержание данного направления деятельности в вебменеджменте;
основные признаки, классификацию аналитических показателей, методов и инструментов, формы, технологии, методы веб-анализа.
целеполагание и средства достижения экономических целей на основе вебанализа;
методы и технологии , используемые в процессе целенаправленного управления
проектами;
Уметь:
использовать технологии веб-анализа, формы, методы управления веб-проектами
для решения проблем повышения конечной эффективности менеджмента организации.
Владеть:
6
навыками планирования разработки и управления аналитической деятельностью, а
также умениями оценки эффективности данной деятельности
3. ТРЕБОВАНИЯ К ОБЯЗАТЕЛЬНОМУ ОБЪЕМУ УЧЕБНЫХ ЧАСОВ
НА ИЗУЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ.
Вид учебной работы
Всего
часов
Семестры
Х
Общая трудоемкость дисциплины
Аудиторные занятия
Лекции
Семинары (С)
Самостоятельная работа
Вид итогового контроля (зачет, экзамен)
Итого
120
120
30
30
60
Экзамен
120
4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ.
4.1. РАЗДЕЛЫ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ ЗАНЯТИЙ
№
Раздел дисциплины
Лекции
n/n
Час.
Семинары Самостоя/ПЗ
тельная
Час.
работа
1
Цели и задачи веб-аналитики.
Развитие веб-аналитики в новейшей истории
мирового менеджмента.
2
6
10
2
Сбор данных о посещаемости веб-ресурсов
6
6
12
3
Базовые метрики веб-аналитики
4
4
10
4
Переход от статистики к аналитике
6
4
10
5.
Сегментация веб-ресурсов. Разделение и
содержательный анализ
4
4
10
6
Особенности применения результатов аналитического исследования
8
6
8
Всего за 10-й семестр
30
30
60
7
4.2. СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ ДИСЦИПЛИНЫ
4.2.1 Задачи веб-аналитики
Понятие «веб-проект», управление веб-проектами на основе результатов аналитических
исследований. Исторические предпосылки и условия появления науки и практики аналитики
веб-проектов. Эволюционное развитие управления веб-аналитикой как самостоятельной области практики управленческой деятельности. Сущность и преимущества управления
вебпроектами на основе результатов аналитических исследований. Методологические аспекты управления аналитической деятельностью.
Благодаря результатам анализа статистики сайта можно увеличить прибыль, выбрать
правильное направление развития или найти новые источники клиентов. В тот момент, когда
начинающий веб-бизнесмен радуется окончанию разработки сайта, опытный маркетолог
только начинает реализовывать следующий процесс: анализ, оптимизацию, тестирование,
снова анализ… Анализ поведения пользователей на сайте позволяет резко повысить эффективность рекламного бюджета, увеличив главный показатель работы сайта: прибыльность,
или возврат инвестиций.
Роста прибыли можно добиться за счет нескольких факторов. Любой онлайн-продавец
должен решить три задачи для того, чтобы его бизнес был успешен:
 Привлечение пользователей на сайт (реклама)
 Конвертация пользователей в клиентов (продажа)
 Удержание пользователей (повторные продажи).
4.2.2. Сбор данных о посещаемости
Классификация типов проектов. СЕО-технологии. Жизненный цикл проекта. Структуризация проекта. Внешняя среда проекта. Участники проекта. Требования предъявляемые к
проектам и оценка качества проекта.
Перед тем, как анализировать данные статистики, нужно понимать, как они были собраны, какие из них могут быть неточными и почему. Сервер в интернете получает от браузера пользователя запросы и отдает данные. На каждый просмотр страницы сервер получает
один запрос (на тело страницы), а затем несколько дополнительных (картинки, скрипты,
таблицы стилей и другие дополнительные данные для отображения страницы). Скрипты на
странице также могут генерировать запросы к серверу — в том числе, к отдельному серверу
статистики.
Веб-сервер связывает запросы одного и того же пользователя с помощью сессий. Что
сервер может узнать о пользователе:
 Прежде всего, его ip-адрес.
 Адрес страницы, которую посещает пользователь.
 Адрес страницы, с которой пользователь перешел на текущую, или «реферер».
 Точное время запроса.
 “Позывные” браузера пользователя — его строку идентификации. По ней можно
понять, какие браузеры популярны среди пользователей, а также отличить запрос от поискового робота.
 Cookie — данные, которые сервер ранее “попросил” браузер запомнить.
Есть три основных вида систем статистики. Одна, “пассивная”, основана на анализе
серверных логов — записей о запросах, совершенных на сервер. Однако для того, чтобы получить все необходимые данные, стандартной конфигурации сервера недостаточно.
Второй тип систем сбора статистики добавляет на страницу, показываемую пользователем, дополнительный код, который осуществляет запрос к системе статистики. Помимо
8
стандартного запроса, Javascript смог передавать в систему статистики множество новых
данных: разрешение и цветность экрана, параметры операционной системы. Самым популярным счетчиком такого рода является Google Analytics!
У внешнего счетчика на JS тоже есть недостатки:
 С его помощью невозможно отследить закачки файлов с сайта;
 он записывает лишь переходы на страницы, загруженные полностью (т.к. иначе
код не успеет исполниться).
 Он требует современного браузера и разрешения на работу скриптов. Он не работает на мобильных браузерах (кроме Opera Mini и современных смартфонов);
Часто разработчики сайтов сами разрабатывают систему записи статистики, в которую
добавляют все возможности, которые им нужны. Преимущества такой системы — ее бесконечная гибкость. Из этого вытекает и главный недостаток: необходимость писать для такой
системы средства анализа данных вручную. Так что разработчики, нужды которых удовлетворяются готовыми системами, стараются пользоваться именно ими.
4.2.3. Базовые метрики инернет-аналитики
Метрики это показатели, которые считает любая система статистики (Page Rank, ТИЦ
и еще много других). Прямые метрики можно посчитать легко и без применения формул.
Просмотры страниц (Pageviews). Самый очевидный, простой счетчик считает количество загрузок тела страницы в браузер пользователя.
Посетители (уникальные посетители, пользователи, охват, visitors, reach)
Система статистики анализирует все записанные ей просмотры страниц и пытается
определить, какие из них были произведены из одного браузера. Суммируя количество разных браузеров за промежуток времени, она подсчитывает “число уникальных посетителей”,
подразумевая, что одним браузером пользуется один пользователь.
JS-счетчики определяют “уникальность” посетителя, оставляя в его браузере cookie с
уникальным числом во время первого визита.
Собственные системы статистики могут измерять не только число уникальных посетителей, но и заходы зарегистрированных пользователей (вводивших свое имя и пароль для
данного сайта). Это разные метрики.
Охват. Его нельзя суммировать. Если сегодня на сайте 2000 уникальных посетителей, а
завтра будет 3000, то, не зная, сколько из них пришло повторно, нельзя сосчитать суммарный охват — он может быть от 3000 до 5000 пользователей. Зато система статистики, помня
уникальный код каждого пользователя и просмотра страницы, может выдать эту информацию для каждого интервала времени.
Google Analytics устанавливает для отслеживания уникальных посетителей cookie с
названием __utma со сроком действия 2 года.
Визит — это несколько просмотров сайта в пределах ограниченного интервала времени. Например, Google Analytics считает одним визитом просмотры страниц, между которыми
прошло меньше получаса, и браузер не был закрыт.
География. Сравнивая IP-адрес пользователя с имеющейся в распоряжении базой данных географической привязки, система статистики присваивает каждому пользователю регион. Исходя из этого, несложно посчитать распределение посетителей сайта по регионам.
Google Analytics даже изображает сравнительную активность пользователей из разных регионов на карте.
9
4.2.4. От статистики к аналитике
Заниматься исследованием поведения аудитории имеет смысл только тогда, когда мы
хотим, чтобы она вела себя определенным образом.
Перед работой с данными необходимо определить цели, которые мы преследуем на
сайте.
Цели должны быть измеримы.
Для коммерческого сайта цели должны быть максимально близки к получению прибыли.
Истинная цель маркетинговых мероприятий в Интернете лежит вне Интернета.
Почему говорят о целеполагании? Во-первых, это важнее всего, а во-вторых, для тех
целей, достижение которых мы можем отследить через систему статистики, снятие данных
может быть автоматизировано. В таких системах аналитики для электронной коммерции, как
Google Analytics и Яндекс.Метрика, есть способы регистрировать достижение целей и даже
рассчитывать прибыль, которую компания получает от их достижения.
.Имея полный комплект данных статистики и настроенный учет целей, можно переходить от “статистической” части напрямую к аналитической: попытаться воспользоваться полученными данными для того, чтобы принять решение о коррекции рекламной кампании,
внешнего вида страниц сайта или ассортимента товаров.
В целом же, аналитическая работа состоит из трех этапов:
 получить данные;
 сделать выводы о том, почему данные выглядят именно так;
 предложить изменения, которые улучшили бы ситуацию.
4.2.5. Сегментация веб-ресурсов. Разделение и содержательный анализ
Мы можем отследить поведение пользователя, но не причины этого поведения. А для
того, чтобы стимулировать желательные поступки и предотвращать нежелательные, нужно
знать именно причину этих поступков.
Каким же образом опытные аналитики выявляют поведение пользователей, имея лишь
усредненные данные по сайту? Они проводят процедуры сегментации:
 — Сегментируют данные: разделяют всех пользователей на группы, исходя из
определенных критериев и рассматривают поведение не всех пользователей, а
каждой из этих групп в отдельности;
 — Строят предположения и проверяют их: выискивают вероятные объяснения
для сложившейся ситуации и пытаются повлиять на ситуацию исходя из этих
предположений, наблюдая за результатом.
Усреднение — это то, чего нужно бояться больше всего. Перед началом работы аналитику нужно забыть всё, что он знает о своих пользователях. Необходимо анализировать беспристрастные данные статистики, и две вещи могут этому помешать: попытки использовать
свои собственные суждения о пользователях и желание создать «усредненный портрет» для
всей вашей аудитории.
Все наоборот: чем больше разных портретов, разных групп мы увидим, тем больше мы
узнаем о том, как угодить каждой из этих групп.
Сегментация возможна по любым параметрам, которые система веб-аналитики запоминает при показе страницы. Например:
--- по региону;
— по адресам сайтов, с которых пришел пользователь;
10
— для тех, кто увидел ваш сайт в поисковике — по запросу, который помог ему найти
его;
— для тех, кто пришел с рекламного объявления — по объявлениям и рекламным площадкам;
— по первой увиденной пользователем странице;
— по техническим возможностям компьютера и интернет-соединения пользователя;
— по тому, приходил ли пользователь на ваш сайт ранее;
— по действиям пользователя на сайте…
4.2.6 Особенности применения результатов аналитического исследования
Необходимое условие успеха – правильная организация аналитической и оптимизационной работы. Как убедить начальство заказчика в важности аналитики? А главное — как
заставить компанию использовать полученные данные?
То, что в них содержится важная для бизнеса информация, вроде бы не вызывает
сомнений, но даже если руководство согласно с этим, оно обычно игнорирует выводы
аналитика. В результате измерения на сайте не сопровождаются анализом изменений
показателей, сам сайт делается “на глазок начальника”, а статистика используется только для
рисования красивых графиков и общих оценок вроде посещаемости за месяц. А.Кошик
называет это HiPPO, или “МСаВС” — мнение самых высокооплачиваемых сотрудников. С
учетом того, что мнение на счет сайта есть у каждого сотрудника, аналитику приходится
весьма нелегко.
5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ.
5.1. Рекомендуемая литература:
Основная:
1. Ашманов И., Иванов И. «Продвижение сайтов в поисковых системах». М.
И.Д.Вильямс», 2007. Электронный ресурс
http://books.google.com/books?id=Fs8spANLOZgC&lpg=PA18&dq=%D0%B2%D0%B5%D0%B
1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&
hl=ru&pg=PA4#v=onepage&q&f=false
2. Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах (+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г400 стр..
3. Гусев В.С. «Аналитика веб-сайтов. Использование аналитических инструментов
для продвижения в Интернет». Серия: Практика реального бизнеса
Издательство: Вильямс, 2008 г176 c
4. Евдокимов Н. В., Лебединский И. В. «Раскрутка веб-сайта: практическое руководство по SEO 3.0», 288 стр., «Вильямс», 2011
5. Итан Расиел, ФригаПол Инструменты МсKinsey: Лучшая практика решения
бизнес-проблем Издательство: Манн, Иванов и Фербер, 2009 г. 224 стр.
Оригинал книги The McKinsey Mind: Understanding and Implementing the ProblemSolving Tools and Management Techniques of the World's Top Strategic Consulting Firm
6. Клифтон Брайан «Google Analytics: профессиональный анализ посещаемости вебсайтов»,400 стр
11
7. Кошик Авинаш - «Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие
методики»,2011.
Оригинал книги: «Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of
Customer Centricity», Avinash Kaushik, 480 pages, CD-ROM,2010.
8. Кошик Авинаш, «Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов»,
,CD, «Диалектика», 2009, 464стр.
Оригинал книги: «Web Analytics: An Hour a Day», Avinash Kaushik, CD, 2008.
9. Ледфорд Джерри, Тайлер Мэри Э. «Google Analytics 2.0: анализ веб-сайтов»
368 стр.
10. Мелихов Д. Сарматов И. Веб аналитика, шаг к совершенству, Киев 2010 электронный ресурс http://www.spybox.com.ua/blog/web-analytics-step-to-perfection.pdf
11. Халлиган Брайан, Шан Дхармеш «Маркетинг в Интернете: как привлечь клиентов с помощью Google, социальных сетей и блогов», 256стр., «Диалектика», 2011.
Оригинал книги: «Inbound Marketing: Get Found Using Google, Social Media, and
Blogs» by Brian Halligan, Dharmesh Shah,David Meerman
Scott (foreword), 256 pages, October 2009.
12. Экслер А. « OZON.ru Как создавался самый крупный интернет-магазин Рунета» -/А
Экслер, -М., Манн, Иванов и Фарбер, 2010. Электронный ресурс URL//
http://books.google.com/books?id=RWwliAzQwEC&lpg=PA117&dq=%D0%B2%D0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%B
B%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&hl=ru&pg=PP1#v=onepage&q=%D0%B2%D
0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%
BA%D0%B0&f=false (дата обращения: - 10.01.2011 г.)
5.2. Полезные интернет- ресурсы (дополнительная литература)
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
http://www.ladymaksima.com/
http://www.seoded.ru/
http://ru-webanalytics.blogspot.com/
http://skobelev.ru/
http://pro-analytics.ru/
http://b2blogger.com/ l
http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing.pdf
http://websole.ru/veb-analitika/
Интернет-сайты основных программных продуктов
www.google.com/analytics
www.google.com/intl/ru/analytics/
esignformasters.info/.../google-analytics-advanced-use
12
www.google-analytics.ru/
6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ.
Для обеспечения данной дисциплины необходимы:
1. оборудованные аудитории – компьютерный класс (специальная мебель, локальная
сеть с безлимитным выходом в интернет и организационные средства);
2. технические средства обучения: компьютер, принтер, проектор, звуковые колонки,
доска.
7. СОДЕРЖАНИЕ ТЕКУЩЕГО И ПРОМЕЖУТОЧНОГО КОНТРОЛЯ
7.1. Текущий контроль
Текущий контроль по курсу “интернет-аналитика” реализуется в форме контрольных заданий и вопросов по темам, в процессе осуществления анализа и разрешения проблемных ситуаций, проведения деловых игр, выполнения тестовых заданий, обсуждения актуальных аспектов дисциплины. Контрольные работы не предусмотрены.
7.2. Промежуточный контроль
Промежуточный контроль реализуется в форме экзамена в 10 семестре.
Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки 080507.65 –
“Менеджмент организации”.
Программу составили:
Лысенко Л.Г. к.т.н., доцент
Программа одобрена и утверждена на заседании кафедры
Протокол № от 2011 г.
Заведующий кафедрой: ____________
13
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО КУРСА
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
Ведущий лектор, к.т.н., доцент
Лысенко Л.Г.
Барнаул
2010
14
КРАТКИЙ КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ “ Веб-аналитика”
1. О предмете «Интернет-аналитика» (веб-аналитика)
1.1. Вступление
Счетчики посещаемости знакомы всем пользователям интернета уже много лет. Приведем
основные сведения о том, что означают цифры на популярных счетчиках посещаемости
сайта.
На счетчике показывается общее число посетителей сайта за
все время с момента установки счетчика, число просмотров за
24 часа, и число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).
LiveInternet
В примере:
5 675 813 - общее число посетителей за все время с момента
установки счетчика;
421 409 - число просмотров за 24 часа;
115 297 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).
На счетчике показывается общее число посетителей сайта за
все время с момента установки счетчика, и число посетителей
за сегодня (с полуночи по московскому времени).
HotLog
В примере:
15 918 640 - общее число посетителей за все время с момента
установки счетчика;
1808 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).
На счетчике показывается общее число посетителей сайта за
все время с момента установки счетчика, число посетителей за
сегодня (с полуночи по московскому времени), и число просмотров веб-страниц за сегодня (с полуночи по московскому
времени).
Mail.ru
SpyLog
В примере:
725 006 - общее число посетителей за все время с момента
установки счетчика;
5805 - число просмотров веб-страниц за сегодня (с полуночи
по московскому времени);
1425 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).
На счетчике показывается общее число посетителей сайта за
все время с момента установки счетчика, число посетителей за
сегодня (с полуночи по московскому времени), и число посетителей на сайте сейчас.
15
В примере:
67 201 197 - общее число посетителей за все время с момента
установки счетчика;
5920 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени);
32 - число просмотров на сайте сейчас.
На большинстве сайтов установлены счетчики Rambler 88х31
пиксель, без показа на них статистки.
Rambler
Для возможности просмотра числа посетителей надо установить счетчик Rambler с размерами, больше чем 88х31 пиксель.
Примечание:
 Размер всех счетчиков в данных примерах 88x31 пиксель.
 Системы статистики предоставляют возможность установки счетчиков с большими
размерами, на которых показывается расширенная статистика.
 Некоторые системы статистики предоставляют возможность установки счетчиков
меньших размеров, и иной формы, например квадратной.
Цвет счетчика может быть разным. На точность статистики это не влияет.
Многие владельцы сайтов ставят сразу несколько иконок разных счетчиков.
Далеко не все знают, какую информацию можно извлечь из статистики сайта, кроме
цифр посещаемости и, иногда, источников посетителей. Однако, современные системы статистики предоставляют куда больше возможностей для подсчета, обработки и анализа данных посещаемости. Их даже стали по-другому называть: «инструменты веб-аналитики»!
Сейчас большинство успешных коммерческих сайтов уделяет огромное внимание сбору и
анализу статистических данных. В частности, крупнейший международный онлайн-магазин
Amazon.com создал целый культ аналитики. Один из первых сотрудников Amazon Джеймс
Маркус рассказывает:
«Прошло время неточных приближений и фокус-групп, анекдотичных подгонов и дыма, поднимающегося из отдела маркетинга. Такая компания, как Amazon, могла записать
каждый шаг посетителя, каждый клик и движение мышкой, и делала это. По мере того, как
данные сваливались в виртуальные кучи, холмы и горные массивы, вы могли сделать самые
разные выводы об этом неизведанном создании — потребителе. В этом смысле, Amazon был
не просто магазином, но и колоссальным хранилищем фактов. Все, что нам было нужно —
подключить к этим фактам правильные формулы.»
Передовые российские онлайн-ритейлеры тоже успели осознать важность анализа статистики: например, в Ozon.ru есть аналитический отдел, который занимается анализом и оптимизацией ключевых показателей сайта. Ничего удивительного: как только речь заходит об
эффективности, без аналитики не обойтись
Благодаря результатам анализа статистики сайта можно увеличить прибыль, выбрать
правильное направление развития или найти новые источники клиентов. В тот момент, когда
начинающий веб-бизнесмен радуется окончанию разработки сайта, опытный маркетолог
только начинает настоящую работу: анализ, оптимизацию, тестирование, снова анализ…
Ещё бы: анализ поведения пользователей на сайте позволяет «выжать» из рекламного бюд16
жета больше, ещё больше, увеличив главный показатель работы сайта: прибыльность, или
возврат инвестиций.
Роста прибыли можно добиться за счет нескольких факторов. Если не вдаваться в психологию принятия решения, то любой онлайн-продавец должен решить три задачи для того,
чтобы его бизнес был успешен:
 Привлечение пользователей на сайт (реклама)
 Конвертация пользователей в клиентов (продажа)
 Удержание пользователей (повторные продажи).
Классическая, все объясняющая,
популярнейшая, графическая иллюстрация привлечения,
конвертации и удержания пользователей
Эти задачи (см. картинку выше) чаще всего отображаются в виде воронки. Аналогия популярная, но не совсем верная: если в обычной воронке ничего не теряется, то сужение воронки продаж символизирует «утечку» пользователей по мере
того, как они проходят по ней. Лишь небольшая доля пользователей становится клиентами.
Задача веб-аналитики заключается в поиске возможностей:
 уменьшения стоимости привлечения посетителя в воронку и повышения его релевантности.
 «расширения» воронки — повышение процента конвертации пользователей в
клиенте.
Итогом и будет уменьшение стоимости клиента! Как же этого добиться?
Проведем поэтапную декомпозицию деятельности веб-аналитика, не разделяя теоретические и практические вопросы, последовательно по стадиям его (аналитика) профессионального роста. Условно выделим три таких стадии и разобьем лекционный материал на три
соответствующие части.
 «Начинающий пользователь». Понимание основных цифр, отличие «уников» от
«просмотров страниц», знание понятия «реферрер».
 «Продвинутый пользователь». Умение выделять проблемные страницы и переходы на сайте, «качественные» и «некачественные» источники трафика.
 «Профессионал». Оптимизация бизнеса и принятие решений с помощью данных
аналитики. Проведение тестирования, подсчет ROI для каждого источника трафика, е-мерчендайзинг. Умение просчитать достоверность выборки данных.
1.2. Сбор данных
Перед тем, как анализировать данные статистики, нужно понимать, как они были собраны, какие из них могут быть неточными, и почему. Сервер в интернете получает от браузера пользователя запросы и отдает данные. На каждый просмотр страницы сервер получает
один запрос (на тело страницы), а затем несколько дополнительных (картинки, скрипты,
таблицы стилей и другие дополнительные данные для отображения страницы). Скрипты на
странице также могут генерировать запросы к серверу — в том числе, к отдельному серверу
статистики.
Веб-сервер связывает запросы одного и того же пользователя с помощью сессий. Когда
к серверу обращается новый пользователь, он создает новый идентификатор сессии, который
пользователь сообщает серверу при каждой новой загрузке страницы. Обычно идентифика17
тор сессии передается на сервер из cookie — файла переменных, который браузер может сохранить для конкретного сайта. Что же сервер может узнать о пользователе?
Прежде всего, его ip-адрес. Он обычно используется лишь для одной цели: узнать регион, из которого пользователь выходит в интернет. Большинство провайдеров настроены таким образом, что у каждого пользователя адреса все время меняются. К тому же, многие выходят из сети с единственным внешним адресом. Таким образом, одинаковые адреса вовсе не
говорят о том, что с них работает один и тот же пользователь, и наоборот.
Адрес страницы, которую посещает пользователь.
Адрес страницы, с которой пользователь перешел на текущую, или «реферер». Эти
данные оказываются очень полезными. Если пользователь, например, пришел с поисковика,
то в предыдущем адресе сохранен запрос, который он ввел в поисковик.
Точное время запроса.
“Позывные” браузера пользователя — его строку идентификации. По ней можно понять, какие браузеры популярны среди пользователей, а также отличить запрос от поискового робота.
Cookie — данные, которые сервер ранее “попросил” браузер запомнить. Cookie могут
быть постоянными (сохраненными на определенный период времени) и сессионными (уничтожаемыми после закрытия браузера). Они содержат произвольные наборы переменных и
значений.
Переменные, которые передает браузер.
Есть три основных вида систем статистики. Одна, “пассивная”, основана на анализе
серверных логов — записей о запросах, совершенных на сервер. При каждом обращении
пользователя к серверу тот пишет в журнал событий набор данных об этом запросе. Обычно
такой журнал ведется сервером для своих нужд, поэтому лишней нагрузки из-за сбора статистики не возникает, и ни один запрос не остается неучтенным. Однако для того, чтобы получить все необходимые данные, стандартной конфигурации сервера недостаточно.
Второй тип систем сбора статистики добавляет на страницу, показываемую пользователем, дополнительный код, который осуществляет запрос к системе статистики. Когда интернет был еще молодой и браузеры были несовершенными, для этого использовались картинки: чтобы отобразить картинку на странице, браузеры делали запрос на сервер статистики. Этот сервер делал запись уже в свой журнал, а потом отображал картинку с цифрами —
именно с тех пор пошла рунетовская традиция “вешать счетчики” размером 88х31. Этот способ почти всем хуже первого, и использовался только потому, что у владельцев сайтов не
было доступа к журналам своего сервера. Когда браузеры повсеместно научились выполнять
скрипты (мини-программы) Javascript, внешние счетчики значительно «поумнели». Помимо
стандартного запроса, Javascript смог передавать в систему статистики множество новых
данных: разрешение и цветность экрана, параметры операционной системы. Они вновь получили доступ к рефереру и смогли ставить cookie от имени посещаемого сайта, что упростило отслеживание сессий пользователя. Самым популярным “навороченным” счетчиком
такого рода является Google Analytics!
У внешнего счетчика на JS тоже есть недостатки:— с его помощью невозможно отследить закачки файлов с сайта, — он записывает лишь переходы на страницы, загруженные
полностью (т.к. иначе код не успеет исполниться),— он требует современного браузера и
разрешения на работу скриптов,— он не работает на мобильных браузерах (кроме Opera Mini
и современных смартфонов),— чтобы записывать параметры внутренней “кухни”, вроде
данных учетной записи пользователя, все эти данные нужно перегонять в код счетчика, что
обычно небезопасно, трудно и в результате бессмысленно. Представьте себе, что речь идет о
сайте знакомств, каждый из пользователей которого имеет анкету с кучей параметров. Чтобы
проанализировать поведение пользователей с разными параметрами анкет, нужно связать
анкеты с запросами.
18
В таких сложных случаях разработчики сайтов сами разрабатывают систему записи
статистики, в которую добавляют все возможности, которые им нужны. Преимущества такой
системы — ее бесконечная гибкость. Из этого вытекает и главный недостаток: необходимость писать для такой системы средства анализа данных вручную. Так что разработчики,
нужды которых удовлетворяются готовыми системами, стараются пользоваться именно ими
19
Системы сбора статистики
Самописная
Внешняя статистика
статистика
Серверные логи
—
(достаОтслеживание сессий точно сложно реализуемо)
Запись всех визитов
Отслеживание закачиваемых файлов
Отслеживание поисковых и др. ботов
Связь визитов с внутренними данными сайта
Сравнение с данными
других сайтов
Возможность отслеживания транзакций и воронки продаж
Отслеживание событий, не приводящих к запросам на сервер
+
+
— (только браузеры со
включенным JS и страницы,
загруженные полностью)
+
+
+
—
+
+
—
+
—
—
+
—
+
—
—
+
+
—
+
+
Первое и самое важное, что нужно запомнить при работе со статистическими данными
из интернета: точные и полные данные чаще всего добыть очень сложно. Будем уточнять неточности по мере перечисления метрик. Ключевым навыком аналитика является умение отличить важные ограничения от неважных.
Например, системы внешней статистики на основе Javascript не будут работать у пользователей с очень старыми браузерами или отключенными ради безопасности скриптами. В
большинстве случаев это приемлемо: доля таких пользователей невелика (меньше процента).
Однако, если вы собираете данные по корпоративному интранету в компании, которая отключает JS у своих сотрудников, или хотите измерить долю пользователей с отключенными
скриптами, этот метод уже не годится.
Общие ограничения систем сбора статистики:
Невозможно отследить, кто сидит за компьютером. Можно лишь различить браузеры.
Невозможно точно определить регион — лишь попробовать угадать на основе IP пользователя (хотя он может выходить в сеть через удаленный Proxy, VPN и т.д). Например, все
пользователи мобильного интернета через Opera Mini записывались системами статистики в
регион “Норвегия”, поскольку запросы проходили через адаптирующий сервер в этой стране.
Невозможно узнать пользователя, если он пришел с другого компьютера и не ввел пароль на сайт.
Невозможно определить, откуда пришел пользователь, если фаерволл фильтрует поле
реферера, или же он нажал на ссылку в почте, аське, перепечатал ее из рекламы и т.д.
Невозможно определить, совершил ли пользователь транзакцию, если он решил на
определенном этапе продолжить ее в оффлайне (позвонить в магазин, например). Эта проблема значительнее других влияет на грамотный расчет качества интернет-магазинов и требует дополнительных мер в оффлайне .
20
Стандартные, популярные системы чаще всего используют второй метод. Больше всего
мы будем говорить о Google Analytics, и в следующей части курса рассмотрим основные метрики, доступные его пользователям.
1.3. Базовые метрики
Рассмотрим метрики — те величины, которые считает любая система статистики.
Начнем с прямых метрик — тех, которые можно посчитать легко и без применения формул.
Просмотры страниц (Pageviews). Самый очевидный, простой и незатейливый счетчик
считает количество загрузок тела страницы в браузер пользователя. Несмотря на его простоту, здесь уже есть несколько ограничений:
JS-счетчики посчитают загрузку только тогда, когда браузер пользователя позволяет
выполнить Javascript и страница успела загрузиться целиком. Анализаторы логов посчитают
также загрузки файлов, но для отделения загрузок страниц от загрузок дополнительных файлов могут потребоваться дополнительные настройки.
JS-счетчики не посчитают загрузку страниц поисковым роботом, индексирующим сайт.
Анализаторы логов посчитают и такие заходы, но опять же могут не отличить их от заходов
обычного пользователя.
Посетители (уникальные посетители, пользователи, охват, visitors, reach)
Система статистики анализирует все записанные ей просмотры страниц и пытается
определить, какие из них были произведены из одного браузера. Суммируя количество разных браузеров за промежуток времени, она подсчитывает “число уникальных посетителей”,
подразумевая, что одним браузером пользуется один пользователь.
JS-счетчики определяют “уникальность” посетителя, оставляя в его браузере cookie с
уникальным числом во время первого визита. Все визиты этого пользователя будут теперь
объединены этим идентификатором. Так же поступают и продвинутые анализаторы логов.
Собственные системы статистики могут измерять не только число уникальных посетителей, но и заходы зарегистрированных пользователей (вводивших свое имя и пароль для
данного сайта). Не надо путать эти две метрики.
Важно понимать, что охват нельзя суммировать: если сегодня у вас 2000 уникальных
посетителей, а завтра будет 3000, то, не зная, сколько из них пришло повторно, нельзя сосчитать суммарный охват — он может быть от 3000 до 5000 пользователей. Зато система
статистики, помня уникальный код каждого пользователя и просмотра страницы, может сообщить вам эту информацию для каждого интервала времени.
Google Analytics устанавливает для отслеживания уникальных посетителей cookie с
названием __utma со сроком действия 2 года.
Визиты (сессии, посещения)
Каждый уникальный пользователь может совершить один или несколько визитов на
сайт. Визит — это несколько просмотров сайта в пределах ограниченного интервала времени. Например, Google Analytics считает одним визитом просмотры страниц, между которыми
прошло меньше получаса, и браузер не был закрыт. Если пользователь открыл страницу сайта и ушел на час обедать, а потом нажал ссылку на “контакты”, это будет уже два визита.
Google Analytics устанавливает для отслеживания визитов два cookie, давая браузеру
разные установки на их удаление:__utmb удаляется через 30 минут после его установки.
Google Analytics обновляет эту cookie при каждом новом открытии страницы, и если не
находит его — засчитывает открытие нового визита.
__utmc удаляется при закрытии браузера. Если этого cookie нет, начинается новый визит.
Liveinternet.ru считает визитом просмотры страницы с интервалом не более 15 минут.
21
География.
Сравнивая IP-адрес пользователя с имеющейся в распоряжении базой данных географической привязки, система статистики присваивает каждому пользователю регион. Исходя
из этого, несложно посчитать распределение посетителей сайта по регионам. Google
Analytics даже изображает сравнительную активность пользователей из разных регионов на
карте:
Браузеры.
Исходя из присланной браузером в запросе строки идентификации, сервер определяет,
какой браузер стоит у клиента, является ли он поисковым роботом. В зависимости от специфики сайта и его аудитории, эта статистика может вовсе не совпадать со средней по рунету.
Из-за этого и возникают «шокирующие» графики, отображающие огромный перевес альтернативных браузеров — они считали не весь интернет, а лишь определенные сайты.
22
Источники перехода.
Браузер сообщает серверу, с какой страницы пользователь нажал на ссылку, чтобы очутиться на текущей странице. Эта информация используется для сегментации, анализа источников трафика и множества других целей.
Из адреса страницы можно извлечь дополнительную информацию: например, ключевое
слово, которое ввел пользователь в Яндексе, после чего увидел ссылку на ваш сайт. Иногда
это выглядит смешно, но применения у этих данных весьма серьезны.
Страницы на визит. Простейшая производная метрика — среднее число страниц, открываемых пользователем в пределах одного визита. Для многих видов сайта этот параметр
определяет заинтересованность аудитории… но не будем забегать слишком вперед!
Отказы
Еще один критерий качества сайта и аудитории — “отказы” (bounce rate). Это количество посетителей (обычно в процентах от общего числа), которые посетили только одну
страницу на сайте.
Время на сайте. Часто измеряемая метрика — время, которое пользователь провел на
сайте. Однако, поскольку все распространенные системы статистики регистрируют только
время открытия страницы, измерить время, проведенное пользователем на последней из открытых страниц, невозможно. Поэтому не получается и замерить среднее время просмотра
для тех, кто не продвинулся дальше первой страницы.
Сейчас приобретают популярность JS-системы, фиксирующие не только загрузки страницы, но и каждое действие пользователя на сайте, даже движения мыши (Например, отечественная система Webvisor). Они легко справляются с этой задачей.
23
Также невозможно оценить, какую часть времени пользователь действительно наблюдал страницу, а какую она была открыта в фоновом режиме, в соседнем окне и так далее.
Особые действия
Для того, чтобы обработать действия пользователей, не связанные с загрузкой новых
страниц (подгрузка с помощью AJAX, просмотр видео на странице, пребывание на ней некоторое время и т.д.), требуются дополнительные усилия.
Google Analytics позволяет элементам страницы вызывать особую функцию
_trackEvent() для того, чтобы внести в систему статистики запись о таком особом событии.
Далее мы поговорим уже о более сложных метриках, сегментации и принятии решений
с помощью данных статистики, а пока, если вы не знакомы с данными LiveInternet по сайтам
рунета, вы можете исследовать эти данные по адресу www.liveinternet.ru/stat/ru. Здесь суммируются описанные выше метрики для всех сайтов, использующих счетчик Li.ru, и можно
сходу наблюдать довольно интересные тенденции. Внизу каждой страницы есть краткое
описание считаемых метрик, которое помогает ориентироваться в них.
1.4. От статистики к аналитике
Перед тем, как перейти к описанию метрик и технологий анализа, еще раз напомним о
том, зачем мы тратим на это своё время. Заниматься исследованием поведения аудитории
имеет смысл только тогда, когда вы хотели бы, чтобы она вела себя определенным образом.
Так что:
Перед работой с данными необходимо определить цели, которые вы преследуете на
сайте.
Цели должны быть измеримы.
Для коммерческого сайта цели должны быть максимально близки к получению прибыли.
Истинная цель маркетинговых мероприятий в Интернете находится вне Интернета.
Почему мы вновь заговорили о целеполагании? Во-первых, это важнее всего, а вовторых, для тех целей, достижение которых мы можем отследить через систему статистики,
снятие данных может быть автоматизировано. В таких системах аналитики для электронной
коммерции, как Google Analytics и Яндекс.Метрика, есть способ регистрировать достижение
целей и даже рассчитывать прибыль, которую компания получает от их достижения.
Обычно цель задается адресом страницы, которую посещает пользователь. К примеру,
для интернет-магазина целью может быть “оформление заказа”, а соответствующей страницей — информация о том, что заказ принят. Можно задавать и несколько целей и привязывать их достижение к рекламным кампаниям в контекстной рекламе, что даст возможность
24
напрямую оценить стоимость привлеченного покупателя (стоимость клика по рекламе поделить на долю кликнувших, которые затем купили товар).
Если вы продаете товары через Интернет, то Google Analytics способен учитывать прибыль с каждой транзакции. Для этого нужно включить в Analytics раздел “Электронная торговля” и заставить ваш сайт передавать в код скрипта данные о прибыли. Такая учетная система обеспечит вас очень интересными данными — для контекстной рекламы, например,
это будет прибыльность каждого рекламного объявления.
Если ваш сайт — простая визитка, а цель — продажи товара или услуги, то, конечно,
никакая статистика не позволит вам определить достижение этой цели. В таких случаях
необходимо:
Отслеживать, сколько клиентов пришло к вам с сайта, одним из неточных способов.
Отслеживать достижение “самых близких к продаже” целей — например, просмотра
прайс-листа.
“Оффлайновые” компоненты анализа неизбежны для всех магазинов, заказ в которых
не оканчивается электронной транзакцией. Проводить такой учет следует постоянно: иначе
легко упустить изменения, которые сильно повлияют на прибыльность.
Другой важной настраиваемой метрикой является учет запросов к внутренней поисковой системе. Например, Google Analytics позволяет отслеживать такие запросы и составлять
по ним статистику.
25
Запросы к поиску на сайте — это хороший источник информации о том, чего не хватает пользователям, в каких местах сайта затруднена навигация и как откорректировать результаты поиска вручную, чтобы требуемые пользователю результаты располагались выше.
“Правильная” система поиска практически всегда содержит дополнительные “вручную дописанные”
ссылки
—
вот,
к
примеру,
страница
поиска
на
Microsoft.com:
В выборе таких ссылок помогает именно анализ внутреннего поиска.
Имея полный комплект данных статистики и настроенный учет целей, можно переходить от “статистической” части напрямую к аналитической: попытаться воспользоваться полученными данными для того, чтобы принять решения о коррекции рекламной кампании,
внешнего вида страниц сайта или ассортимента товаров. Аналитическая работа в целом состоит из трех этапов:
 получить данные;
 сделать выводы о том, почему данные выглядят именно так;
 предложить изменения, которые улучшили бы ситуацию.
Однако, тут нас поджидают сложности. Одной из главных проблем при анализе данных
интернет-статистики, как и в других областях маркетинга, является некорректное определение причинно-следственных связей. Предположим, что данные аналитики говорят о том, что
определенный товар просматривается чаще, а покупается — реже. Совсем неопытный маркетолог предположит, что “в интернете такая аудитория”, чуть более продвинутый аналитик
сразу изложит несколько возможных причин:
 текст одного рекламного объявления более привлекателен и создает завышенные ожидания у аудитории
 ресурсы, на которых публикуется реклама, имеют специфическую аудиторию
 страницы с описанием товаров неравнозначны по качеству
 сами товары имеют различный уровень конвертации
и т.д.
Скорее всего, разные результаты являются следствием сразу нескольких причин, а вот
каких именно — предстоит узнать из более тщательного анализа. Помочь в определении истинных причинно-следственных связей может сегментация данных и тестирование. О них
пойдет речь далее.
26
1.5. Сегментация. Разделяй и думай
Продолжим наше путешествие в мир веб-аналитики. В прошлой части мы вплотную
занялись анализом статистики и получением информации из собираемых данных. Оказалось,
что мы можем отследить поведение пользователя, но не причины этого поведения. А для того, чтобы стимулировать желательные поступки и предотвращать нежелательные, нужно
знать именно причину этих поступков.
Каким же образом опытные аналитики “залезают в голову” пользователю, имея лишь
усредненные данные по сайту? Никакой магии. Они проводят процедуры, которые разбирают эти авгиевы конюшни:
 — Сегментируют данные: разделяют всех пользователей на группы исходя из
определенных критериев и рассматривают поведение не всех пользователей, а
каждой из этих групп в отдельности.
 — Строят предположения и проверяют их: выискивают вероятные объяснения
для сложившейся ситуации и пытаются повлиять на ситуацию исходя из этих
предположений, наблюдая за результатом.
Сегментация данных
«Не сегментировать данные
— это преступление
против человечности.»
(Авинаш Кошик)
Усреднение — это то, чего нужно бояться больше всего. Можно, конечно, суммировать
статистику от пользователей, пришедших с рекламных объявлений, со статистикой от случайных посетителей; складывать посещения изо всех городов и стран; рассматривать «среднюю температуру по больнице, включая морг», как в популярном анекдоте. Однако, в таком
случае полезных данных вы получите минимум, и выводы, которые вы из них сделаете, скорее всего, будут неправильными.
Перед началом работы забудьте, пожалуйста, всё, что вы знаете о своих пользователях.
Вам предстоит анализировать беспристрастные данные статистики, и две вещи могут помешать вам: попытки использовать свои собственные суждения о пользователях и желание создать «усредненный портрет» для всей вашей аудитории. Все наоборот: чем больше разных
портретов, разных групп вы увидите, тем больше вы узнаете о том, как угодить каждой из
этих групп.
Сегментация возможна по любым параметрам, которые система веб-аналитики запоминает при показе страницы. Например:
По региону
— По адресам сайтов, с которых пришел пользователь
— Для тех, кто увидел ваш сайт в поисковике — по запросу, который помог ему найти
его
— Для тех, кто пришел с рекламного объявления — по объявлениям и рекламным
площадкам
— По первой увиденной пользователем странице
— По техническим возможностям компьютера и интернет-соединения пользователя
— По тому, приходил ли пользователь на ваш сайт ранее
— По действиям пользователя на сайте.
Рассмотрим модельный пример того, как работает сегментация.
27
Пусть мы — владельцы интернет-магазина, и нас волнует, каким образом можно увеличить его прибыльность. Заходим на Google Analytics и видим следующую картину:
Это усредненные данные по всем пользователям. Они могут представлять интерес
только в динамике — их колебания являются сигналом о том, что ситуация поменялась и
надо провести дополнительное расследование. Но настоящие откровения ждут нас дальше, в
глубине, там, где данные сегментированы по всем возможным параметрам.
Зайдем, например, в раздел «Содержание». В нём удобно пользоваться пунктом «Содержание по заголовкам», так как в списке сразу же понятно (если на сайте корректные теги
title), о какой странице идёт речь:
Мы только что сегментировали посещения по страницам, которые открывали пользователи. Здесь интересного уже больше. Мы можем увидеть:
— Какие страницы посещают чаще всего (Просмотры страниц)
— На каких чаще всего задерживаются (Средняя длительность просмотра страницы)
— Сколько процентов посетителей, начавших просмотр сайта с этой страницы, не перешли на другую, а сразу закрыли сайт (Показатель отказов)
28
— Сколько процентов посетителей закончили просмотр сайта на этой странице (% выходов).
Обратите внимание, что точность подсчета параметра зависит от количества собранных
данных. Например, показав страницу 10 раз и получив 2 отказа, мы не можем с точностью
утверждать, что показатель отказов составляет 20%: собрав больше статистики, мы сможем
уточнить результат, и реальная цифра сможет отказаться как 10%, так и 30%. В качестве первого приближения можно считать, что колебания значения составляют плюс-минус корень
из измеряемой величины. Так что, например, колебания посещаемости от 90 до 110 пользователей не говорят о системном изменении величины. Системные изменения иногда видны
на глазок, но на это не стоит полагаться; для точных измерений, поскольку обычные системы
статистики не позволяют строить линии тренда, можно либо загрузить статистику в Excel,
либо брать большие интервалы измерений.
С этим связана одна проблема, которая мешает пользоваться Google Analytics: при попытке отсортировать страницы по показателям наверх выходят самые непопулярные:
Понятно, почему это происходит, но эти данные бесполезны: у них нулевая точность. В
зависимости от количества страниц, ключевых слов или других сегментов бороться с этим
можно по-разному, метод лучший - , экспортировать таблицу с сортировкой по убыванию
показов в Excel, затем отрезать от нее «длинный хвост» и сортировать по другим полям.
Понятно, зачем это нужно: особый интерес представляют те сегменты, для которых
один из этих параметров необычен: заметно больше или меньше значения для остальных
сегментов. Обычно это происходит по следующим причинам:
— Отличие в трафике: пользователи, которые представляют данный сегмент, отличаются от других. Например, для интернет-магазина, работающего только на Москву, посетители из Екатеринбурга будут нецелевыми, и для них будет больше отказов, меньше достижения целей и ниже глубина просмотра.
— Отличия в качестве страниц. Если страница прячет от пользователя свое содержимое
и не помогает ему понять, что можно сделать на сайте, не убеждает его в том, что нужно идти дальше, пользователь с большей вероятностью будет потерян для сайта. На западе
persuasion design — целая дисциплина, но об этом позже.
— То, о чем многие забывают, пытаясь упростить модель взаимодействия пользователя
с сайтом — соответствие целей пользователя, зашедшего на страницу, и содержания страницы. Типичной ошибкой подобного рода является использование главной страницы сайта в
качестве входной (landing page) для рекламных кампаний. Кликнув по рекламному объявлению, сулящему скидку на определенный товар, пользователь может оказаться на главной
29
странице большого магазина. В этом случае велика вероятность того, что он не захочет или
не сможет найти то, что уже ожидал увидеть. Подобная ошибка происходит и тогда, когда в
попытках заманить больше посетителей рекламодатель пишет на баннере «скидка 25%!», а
на входной странице сайта «забывает» о своем предложении.
Рассуждая в этих трех категориях, можно создавать гипотезы и проверять их, увеличивая важные для сайта показатели.
1.6 Особенности применения результатов аналитического исследования
Самый авторитетный в мире, на сегодняшний день, веб-аналитик Авинаш Кошик уделяет в своем блоге значительное внимание темам, связанным с организацией аналитической
и оптимизационной работы. Как убедить начальство в важности аналитики? А главное —
как заставить компанию использовать полученные данные?
То, что в них содержится важная для бизнеса информация, вроде бы не вызывает сомнений, но даже если руководство согласно с этим, оно обычно игнорирует выводы аналитика. В результате измерения на сайте не сопровождаются анализом изменений показателей,
сам сайт делается “на глазок начальника”, а статистика используется только для рисования
красивых графиков и общих оценок вроде посещаемости за месяц. А.Кошик называет это
HiPPO, или “МСаВС” — мнение самых высокооплачиваемых сотрудников. С учетом того,
что мнение на счет сайта есть у каждого сотрудника, аналитику приходится весьма нелегко.
В этой ситуации начинает работать психология.
Очень легко сделать ошибку, например, настояв на проведении экспериментальных
измерений, получить изменения в худшую сторону и остановиться на этом, убоявшись разочарования начальства. Повредят и излишняя прямота (не стоит начинать с обвинений в адрес
директора, настоявшего на изменениях, которые привели к проблеме) и, конечно, вранье (если эксперимент ослабил показатели сайта, худшее, что можно сделать, — это фальсифицировать результаты!). Рассказы о компаниях, ориентированных на аналитику (вроде Amazon)
тоже не помогут ситуации. Обычный ответ в таком случае — “вы же понимаете, у нас все подругому...”. Нужно начинать с самых ярких и безотказных шагов. Конечно, все намного
проще, если начальник — ваш союзник, или вы сами себе директор. В любом случае, сложности в пути — не причина останавливаться на середине.
Перед сбором данных, следует составить план. Во главе его ставим цели, преследуемые
сайтом. При этом ориентироваться надо не на то, что декларируется создателями сайта или
руководством компании, а то, что пользователи в реальности могут увидеть на сайте. Если
декларируется цель “информировать пользователей о новых продуктах”, а на сайте информация о них появляется с полугодовой задержкой, цель можно смело вычеркивать. Однако,
не перетрудитесь: пока можно смело перечислять цели.
Следующий шаг — выбрать численные показатели оценки достижения целей и создать
цепочку от требований бизнеса к измеряемым показателям сайта.
Например, для интернет-магазина цепочка может быть такой:
30
Для сайта социальной сети целью может стать “больше зарегистрированных пользователей”, а соответствующими метриками — трафик и процент зарегистрировавшихся пользователей.
Создание таких цепочек очень важно. Они нужны для двух целей: во-первых, вы сможете выделить важные метрики, которые предстоит измерять, а во-вторых, сразу устанавливаете их связь с целями Большого начальства. Теперь вы сможете разговаривать на его языке!
Когда нарисована эта лестница (кстати, дорабатывют ее по ходу работы: кто сказал,
что первая версия должна сразу быть хорошей?), приходит время перейти к измерениям. Запускайте Google Analytics, ищите знакомые метрики, сегментируйте, думайте. Первое время,
если опыт работы с Analytics невелик, вам придется привыкать к нему, настраивать, использовать до тех пор, пока он не станет вам привычен, а главное, вы сможете быстро и правильно снимать нужные показания.
После этого измеряйте ваши метрики. Просто измеряйте, следите за ними, пытайтесь
сопоставить изменения значений внешним обстоятельствам. После того, как вы станете в
этом супер-гуру, начнется настоящая работа: вам придется предлагать, контролировать и тестировать на сайте с целью улучшить эти показатели. Без этого вся ваша работа не имеет
смысла: цель аналитики — не делать красивые отчеты с цифрами и графиками, а улучшать
работу сайта, повышать прибыль, делать пользователей довольными. Для этого надо не
только уметь работать с Analytics, но и ориентироваться в поисковом продвижении, разработке интерфейсов, веб-маркетинге — конечно, тут можно работать и в команде с другими
специалистами.
Проверяй, не доверяй
Все изменения. которые делаются на сайте, нужно проверять: они должны улучшать
показатели сайта. Прелесть веб-аналитики заключается в том, что проверить любое изменение можно быстро и дешево: просто предложите его пользователям и посмотрите, что изменится! В большинстве случаев это крайне рекомендуется: простор для улучшений таится
обычно в самых неожиданных местах. Точно так же можно проверять и чужие идеи (можно
даже пробовать внедрять “странные” идеи начальства — но не удивляйтесь, если они отлично заработают вопреки вашим ожиданиям!).
31
Для проведения тестирования можно дополнить движок сайта или воспользоваться
сторонними решениями. Рекомендуют освоить и использовать Google Website Optimizer. Он
позволяет проводить сравнительные тестирования старой и новой версий страниц, вычислять изменения метрики и проверять достоверность измерений.
Достоверность, кстати, надо проверять при любых измерениях, связанных со сравнением величин. Дело в том, что мы всегда имеем дело с ограниченной выборкой, а значит, измеренная величина может отличаться от истинной. Чем меньше выборка, тем больше возможное отклонение. Стало быть, если выборка слишком мала, а измеренное значение изменилось
слабо, нет уверенности в том, что оно на самом деле улучшилось. Как же быть?
Есть довольно простое правило, позволяющее определить достаточность выборки. Реальное значение с вероятностью 95% находится в диапазоне от X–2√(X) до X+2√(X).
Например, мы пытаемся понять, какой из двух рекламных баннеров более кликабельный. Один показывался 1500 раз, из которых 70 кликнуло. Другой показывался 700 раз,
кликнуло по нему 30 пользователей. Казалось бы, CTR первого 4,7%, а второго 4,2%. Первое
лучше? Не факт.
Рассчитаем возможное реальное число кликов. 70–2√(70) = 53, 70+2√(70) = 87. Возможный CTR — от 3,5% до 5,8%!
Уверенным быть пока рано. Рассчитывая подобным образом доверительные интервалы при
увеличении показов и кликов, вы увидите, что они будут уменьшаться, пока не перестанут
перекрываться. Только тогда можно будет с уверенностью сказать, что один из вариантов
лучше! Теория вероятностей всегда будет в числе лучших друзей аналитика.
32
2. ВЕБ-АНАЛИТИКА ДЛЯ МАРКЕТОЛОГА
Одним из преимуществ интернет-среды является возможность оценить риски капиталовложений в сайты и кампании по интернет-продвижению еще на начальных этапах инвестирования. С этой задачей отлично справляется такая предметная область интернетмаркетинга, как веб-аналитика. Далее рассматриваются основные понятия и показатели данного направления, что позволит владельцам интернет-ресурсов и специалистам по маркетингу провести грамотный анализ и выстроить на его основе качественные бизнес-процессы.
ИСТОЧНИКИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ИНТЕРНЕТЕ
Цель веб-аналитики заключается в оценке эффективности маркетинговых действий
компании в Интернете. Анализ интернет-статистики позволяет не только отслеживать их результаты, но и оперативно корректировать план продвижения, тем самым оптимизируя затраты на рекламу, PR, разработку, внедрение дополнительных сервисов на сайте и т.п.
Все средства сбора и анализа интернет-статистики можно условно разделить на следующие категории:
 внешние счетчики статистики;
 программы – анализаторы логов (локальные и серверные);
 интегрированные решения, сочетающие в себе свойства как счетчиков, так и
анализаторов логов (например, Site Statistics компании NetPromoter);
 внутренние системы статистики (Bitrix);
 специализированные решения (анализ рекламных интернет-кампаний при помощи AdTracker и PixelAudit, AdsControl, «Яндекс.Метрики»);
 аналитические сервисы (Google Analytics, Microsoft Gatineau (beta), Arton SiteReport);
 внешние независимые исследования интернет-аудитории (исследование
«Тутэйшыя» в Байнете, проект «Мерник» компании «Акавита»).
С помощью данных средств можно собрать и проанализировать данные с сайта по ряду
параметров, составив в результате полный портрет пользователя – потенциального / реального клиента компании, а также получить качественную информацию о состоянии интернетаудитории по ряду параметров (табл. 1).
Таблица 1. Основные параметры для оценки интернет-аудитории (пользователей сайта)
Параметр
Показатели
Количественные отчеты (данные о посещаемости)
Размер аудитории
Количество посетителей за различные промежутки времени
Количество совершенных просмотров вебстраниц
Количество возвратов
Размер постоянной аудитории сайта
Временные параметры
Средняя длительности сессии
Среднее количество посетителей онлайн
Распределение посещений по времени
Разделы сайта
Количество просмотров тех или иных страниц /
разделов сайта
Качественные (характеристика и сегментация аудитории)
33
Источники переходов
С каких сайтов (в том числе поисковых систем)
и веб-страниц перешли пользователи
Сколько пользователей пришло по рекламному
объявлению
На какие страницы был сделан переход
Портрет аудитории
Распределение посетителей по регионам
Введенные запросы (так называемый «интерес
пользователя»)
Какими страницами (разделами) заинтересовались пользователи
Соотношение новой и постоянной аудитории
Регулярность посещения
Совершенные на сайте дейПоследовательность и количество просмотренствия
ных страниц
Загруженные файлы и документы
Точки выхода с сайта
Целевая аудитория
Процент аудитории, совершившей целевые действия на сайте (посетили заданные страницы, заполнили формы, положили товар в корзину)
Источники целевой аудитории
Технические показатели (оценка работы сайта)
Технические
возможности
Используемые браузеры
компьютеров
Разрешение мониторов
Возможности загрузки flash, выполнения Javaскриптов
Операционные системы
Языковые настройки
Поисковые системы
Визиты роботов поисковых систем
Технические проблемы рабоСсылки на несуществующие страницы
ты сайта
Перегрузки страниц
Попытки хакерских атак
Источник: http://www.nabiev.net/news10.html
В процессе выбора того или иного средства веб-аналитики, как правило, руководствуются такими критериями, как:
 плата за пользование системой;
 степень сложности системы;
 время, необходимо на установку системы и обучение работе с ней;
 удобство использования;
 скорость получения данных;
 степень достоверности (погрешность) тех или иных отчетов;
 длительность хранения данных;
 место хранения данных;
 наглядность отчетов;
 гибкость системы;
 возможность сравнения данных;
 возможность получения специфических отчетов;
 влияние на стабильность и скорость работы сайта;
 риск потери данных.
34
Опираясь на ранее перечисленные критерии, рассмотрим принципы устройства, достоинства и недостатки таких средств сбора аналитической информации в Интернете, как анализаторы логов и внешние счетчики (табл. 2).
35
Таблица 2. Принципы работы, преимущества и недостатки
анализаторов логов и внешних счетчиков
Преимущества
Недостатки
Принципы работы
Анализаторы логов
Анализаторы логов из- Высокая точность и до- Стоимость в пределах
влекают и обрабатывают по- стоверность: данные не теря- нескольких сотен долларов,
лезную информацию из жур- ются из-за погрешностей и пе- т.к. эти программы в большиннальных файлов, находящихся регрузок внешнего сервера стве случаев платные, хотя
на сервере сайта. Лог-файлы статистики
встречаются и бесплатные васодержат следующие данные:
- Гибкая подстройка под рианты. Возможна аренда мо- обязательные (IP-адрес информационные потребности дели за небольшую абонентпользователя, URL запраши- владельцев сайта (степень скую плату
ваемой страницы, дату и время подстройки зависит от кон- Сложность установки,
запроса);
кретной системы)
из-за чего могут понадобиться
- дополнительные (URL
- Стабильность скорости консультации
специалистов.
страницы, на которой пользо- загрузки сайта, поскольку Как следствие, зависимость от
ватель находился перед пере- браузеру не приходится за- квалификации персонала, обходом на сайт, вес отдаваемой гружать логотипы счетчиков и служивающего анализатор
страницы, версия клиентского обмениваться информацией с
- Существенные временбраузера).
внешним сервером
ные затраты на стадии внедреЖурнальные файлы хра- Принадлежность дан- ния
нят историю доступа к каждой ных статистики владельцу
- Регулярные затраты
картинке, иконке, странице
сайта: они хранятся у него времени на получение и обралюбое количество времени (но ботку данных
есть ограничения по месту,
- Вероятность безвозт.к. логи сайта с 10000 уни- вратной потери данных вследкальных посетителей в сутки – ствие человеческого фактора
это около гигабайта данных)
- Отсутствие возможно- Возможность получе- сти сравнивать аудиторию сайния специфических отчетов: та с аудиторией других сайтов
визиты роботов поисковых
- Малая точность геограсистем, информация о попыт- фических данных (для ее поках хакерских атак, ошибки в вышения нужно использовать
навигации сайта (в том числе постоянно обновляемую базу
данные о страницах и файлах, IP-адресов)
которые не существуют, но
- Отсутствие возможнозапрашиваются
пользовате- сти выявления повторных полем), размер посещаемости сещений (из-за неиспользовасайта, количество поставлен- ния cookie), а также посетитеных закладок и др.
лей, заходящих на сайт через
корпоративные сети, проксисервера (из офисов, интернеткафе, университетов, локальных сетей)
 Невозможность определить разрешение экрана
у пользователя, а также
выполнение
Javaскриптов

36
Внешние счетчики
Счетчик — это особая
- Большой выбор про- Возможные ограничепрограмма-сценарий (скрипт), грамм в различных ценовых ния по срокам хранения данкоторая при загрузке страницы категориях:
ных из-за того, что данные
сайта обращается к специали- бесплатные базовые хранятся на стороннем сервере
зированному серверу стати- версии (ограниченный пере- (зависит от сервиса статистики,
стики. В ответ на запрос на чень наиболее важных и попу- выбранного тарифа, типа отчестраницах сайта отображается лярных отчетов);
тов)
логотип сервера статистики (в
- платные версии (5–50
- Потеря каждым послевиде html-кода). Возможны у.е. в месяц как абонентская дующим установленным счетдва варианта расположения плата или оплата в зависимо- чиком 5–10% информации о
счетчиков:
сти от трафика)
посетителях сайта
- в футере страницы;
- Незначительная плата
- Более низкая достовер- на двух страницах.
за дополнительные услуги ность данных по сравнению с
Код системы статистики (специфические отчеты и сре- анализаторами логов
разбивается на две части: зы, увеличение времени хра- Замедление работы сайсчетчик в виде прозрачной нения данных, аудит, анализ та: чем больше счетчиков устакартинки .gif размером 1×1 px аудитории)
новлено на странице, тем меди логотип системы. Код неви- Простая и быстрая леннее она загружается
димого счетчика размещается установка
- Невозможность отслев начале страницы, а логотип
- Высокая скорость по- живания
загрузок
файлов
— там, где позволяют дизайн лучения данных (режим, близ- (мультимедиа, изображений и
и содержимое. Скрипт систе- кий к реальному времени)
пр.)
мы статистики может разме- Отсутствие дополни- Набор получаемых отщаться:
тельной нагрузки на сервер
четов ограничен возможностя- в начале страницы (макси- Возможность сравне- ми сервиса статистики
мальная точность, возмож- ния аудитории сайтов (если
- Полная потеря данных
ность появления сложностей статистика закрыта для сво- при переходе на другой сервер
при загрузке в случае нерабо- бодного просмотра, обяза- статистики
тоспособности внешнего сер- тельно знание паролей к данвера
статистики); ным сравниваемых сайтов)
- в конце кода страницы
- Возможность сделать
(наиболее распространенный срез аудитории (установить
вариант). Не создает риска для фильтр) по различным паразагрузки, но вызывает некото- метрам
рые потери данных.
- Актуальные и подробВместе с html-кодом ные данные относительно геоизображения счетчика на ком- графии посетителей (страны,
пьютер пользователя загружа- регионы)
ется клиентская программа- Возможность получесценарий, которая собирает ния «глобальной статистики»
необходимые данные и пере- (обобщенных данных по групдает их на сервер статистики. пам сайтов)
Для отслеживания повторных
- Определение повторпосещений сайта на жесткий ных визитов, а также частых и
диск компьютера пользователя постоянных посетителей
записываются
специальные
- Возможность опредефайлы cookie (временные и ления технических параметров
постоянные). Временные со- и настроек компьютера польхраняются лишь во время ра- зователя
37
боты браузера, постоянные
хранятся на компьютере пользователя заранее заданное
время или до тех пор, пока
пользователь не удалит их самостоятельно или не переустановит операционную систему
Источник: http://www.nabiev.net/news10.html
ПОПУЛЯРНЫЕ АНАЛИЗАТОРЫ ЛОГОВ
AWLA – Advantage Web Log Analyzer. Профессиональная программа для сбора и анализа статистики сайта.
Ее основные возможности:
построение практически любого отчета;
создание подотчета к отчету по любым критериям;
неограниченное количество фильтров, срезов по любым параметрам;
построение отчетов в режиме онлайн;
формирование маркетинговых отчетов любой степени сложности по продажам и затратам (оценка эффективности рекламных кампаний);
использование лог-файлов Apache, которые незаменимы для анализа визитов поисковых роботов и многих других технических показателей веб сайта;
возможность подключить к одной системе неограниченное количество сайтов.
На сайте http://www.awla.ru можно бесплатно скачать новую демонстрационную версию AWLA V5.0.5B. Стоимость полной версии программы составляет 128 у.е. (на начало
2010 г.).
AWStats. Данная программа изначально предназначалась для бесплатной установки.
Программу можно загрузить с официального сайта группы ее разработчиков http://www.awstats.sourceforge.net. Однако следует учесть один важный момент: сайт рассчитан на применение браузера Firefox, т.к. считается, что у него меньше погрешностей в системе защиты, чем у других браузеров. Таким образом, прежде чем устанавливать программу
AWStats, необходимо сменить браузер на Firefox.
Самой свежей на начало 2010 г. является версия программы 6.9. Загрузить ее можно как
в виде архива Winzip, так и в виде исполняемого файла.
Программа позволяет получать следующие виды отчетов о посещаемости:
«Когда?» (месяцы, дни, недели, часы посещений страниц сайта);
«Кто?» (страны, хосты, последние посещения, нераспознанные IP-адреса, посещение
сайта роботами поисковых машин);
«Навигация» (распределение посещений, точки входа / выхода, типы файлов, операционные системы, браузеры);
«Рефереры» (поисковые машины, ссылающиеся сайты, поисковые слова, поисковые
фразы).
Данная программа популярна как за рубежом, так и в странах СНГ. Единственный ее
недостаток — сложная установка.
The Webalizer (http://www.webalizer.com)
Данная программа относится к категории бесплатных. Она проста в установке, не
предъявляет высоких требований к компьютеру.
Простота и быстродействие программы обусловлены в первую очередь тем, что она не
комбинирует полученную из логов информацию, не сопоставляет одни данные с другими.
Детальный анализ посещаемости возлагается на владельца сайта.
38
С помощью анализатора логов Webalizer можно получить данные о том, какова посещаемость сайта, какие страницы являются наиболее популярными, сведения о точках входа /
выхода, о том, по каким ключевым фразам пользователи приходят на сайт, какими браузерами они пользуются, об их географическом распределении.
Web Trends, или Webtrеnds Enterprise Reporting Server(http://www.webtrends.com).
Представляет собой одну из самых популярных программ для анализа лог-файлов. С ее помощью можно получить хорошо конфигурируемые отчеты по различным временным интервалам. Программа поддерживает большинство известных форматов лог-файлов, умеет генерировать отчеты не только в html-виде, но и в формате xls, doc, txt и др. Она поддерживает
такие функции, как создание отчетов по серверам, работающим в кластерной конфигурации,
и связь отчетов с внешними источниками данных, например, для получения более детальной
информации о пользователях.
Weblog Expert (http://www.weblogexpert.com). Данная программа представлена как в
бесплатном, так и в платных вариантах: WebLog Expert Life (бесплатная), We-bLog Expert
Standart (75 у.е.) и WebLog Expert Professional (125 у.е.). Возможности этих версий различны.
Так, если в бесплатной версии можно получить лишь 16 таблиц и столько же графиков, то в
платных данные цифры намного больше (37 таблиц, 48 обычных и 20 сравнительных графиков). На начало 2010 г. пакет программы WebLog Expert Professional включал 72 таблицы, 84
диаграммы, 36 сравнительных графиков по дням, полный отчет по кликам.
Особенность представленной программы и ее преимущество заключается в том,что, в
отличие от большинства анализаторов логов, для установки WebLog Expert не требуется сервер. Для работы с программой достаточно получить с сервера, на котором установлен анализируемый сайт, архив журнальных записей и подождать, пока сформируются отчеты в виде
html- или pdf-файла.
С помощью фильтров можно получить подробные статистические данные по интересующей категории посетителей или событий — отследить пользователей по заданным поисковым машинам, странам, отдельно оценить поведение роботов некоторых поисковых машин (что практически невозможно сделать с помощью внешних счетчиков) и т.д.
NetTracker (http://www.nettracker.be). Данное программное обеспечение считается достаточно серьезным и рассчитано на профессионалов. Программа генерирует огромное количество отчетов, удовлетворяющих почти все запросы, которые возникают при анализе вебтрафика. NetTracker может накапливать данные во внешней СУБД, что дает возможность
расширенного анализа и группировки данных, кроме того, можно заставить работать на ту
же базу данных внешнее приложение, типа веб-счетчика, для более детального анализа. В
программе существует возможность разграничения доступа и управления через вебинтерфейс, она предоставляет широкие возможности экспорта данных в различных форматах. На сегодняшний день разработчики создали версии для всех распространенных платформ.
Analog (http://www.analog.cx). Данная программа представляет собой бесплатный анализатор логов. Его разработчики позиционируют продукт как наиболее популярный анализатор лог-файлов в мире. По крайней мере считается, что это один из самых быстрых анализаторов лог-файлов из существующих.
Особенности программы Analog:
успешно справляется с журнальными записями большого объема (свыше 1 Гб), экономно расходуя при этом память;
формирует краткие, лаконичные отчеты;
предоставляет отчеты на 32 языках;
совместима с любой операционной системой.
AlterWind Log Analyzer (http://www.alterwind.ru). Программа российских разработчиков, представленная в трех вариантах: Lite (бесплатная), Standart (89 у.е.), Professional (125
у.е.).
39
AlterWind Log Analyzer Professional дает возможность генерировать уникальные, не
имеющие аналогов отчеты для оптимизации веб-сайта под поисковые системы (SEO), продвижение веб-сайта и pay-per-click-программ.
AlterWind Log Analyzer Standard позволяет узнать об интересах посетителей сайта, проанализировать результаты рекламной кампании, выяснить, откуда посетители приходят на
веб-сайт, сделать его более удобным и привлекательным для клиентов.
AlterWind Log Analyzer Lite — бесплатный анализатор лог-файлов веб-сервера. С его
помощью можно определить все основные характеристики посещаемости веб-сайта. Вот некоторые дополнительные возможности AlterWind Log Analyzer:
более 430 поисковых систем в базе данных любой версии анализатора лог-файлов;
возможен анализ лог-файлов любого формата;
автоматическое определение стандартных форматов лог-файлов;
одновременный анализ большого числа лог-файлов, которые могут быть сформированы
на разных серверах и иметь различные форматы, что очень удобно для анализа трафика зеркал веб-сайта и связанных друг с другом сайтов;
полностью настраиваемые отчеты. Вы можете изменить внешнее оформление отчетов,
выводимые данные и их объем.
SpyLOG Flexolyzer (http://www.flexolyzer.ru). Данная программа ориентирована на решение сложных задач любой степени детализации. Ее принципиальное отличие от других
анализаторов логов заключается в том, что она помогает не просто увидеть, кто и зачем приходит на сайт, но и точно узнать, что интересно целевой аудитории. Это становится возможным за счет того, что SpyLOG Flexolyzer позволяет конструировать собственные отчеты,
произвольно оперируя данными из разных отчетов. Для того чтобы пользователи смогли
разобраться в системах настроек, на сайте представлены примеры анализа эффективности
рекламной кампании, оптимизации и т.д.
Кроме того, программа интегрируется внешним счетчиком SpyLOG (описание представлено ниже), и те, кто подписан на один из пакетов SpyLOG Tracker, получают доступ к
информации о поведении целевой аудитории вне сайта. SpyLOG распознает пользователей с
помощью файлов cookie. Благодаря им он может накапливать информацию относительно
того, какие сайты (разумеется, оснащенные счетчиком SpyLOG) и как часто посещают пользователи.
Стоимость базовой версии SpyLOG FlexoLyzer составляет около 645 у.е., включая годовую поддержку продукта (обновление программы, баз данных по географии и баз данных по
поисковым машинам, каталогам и рейтингам). Особенностью применения этой программы
является то, что для корректной работы и оценки сайта со средней посещаемостью (свыше
10 000 обращений в сутки) требуется довольно мощный компьютер. Самое оптимальное решение — выделение для анализа логов отдельного компьютера.
Следует отметить, что интеграция в одной программе двух методов статистики может
оказаться очень эффективным решением. Однако, прежде чем приобретать программу
SpyLOG Flexolyzer, необходимо выяснить, удастся ли за счет продвижения сайта и повышения прибыли компенсировать немалые средства, необходимые для приобретения и внедрения этой программы (вместе со счетчиком SpyLOG Tracker).
Анализатор логов из пакета Semonitor (http://www.semonitor.ru) (локальный анализатор). Сама программа Semonitor предназначена для «раскрутки» сайта. Она состоит из набора
утилит, охватывающих различные стороны процесса оптимизации. В составе пакета
Semonitor есть продукт, отвечающий за анализ лог-файлов.
Лог-анализатор Semonitor поддерживает форматы IIS (Intetnet Information Server – серверное программное обеспечение, применяемое под операционной системой Windows) и
Apache (сервер под операционной системой Linux).
Прежде всего с помощью данного инструмента можно провести анализ числа посетителей сайта: выявить количество уникальных IP-адресов, посетителей, просмотров страниц и
40
заходов с поисковых систем. Анализатор логов, входящий в пакет Semonitor, уделяет особое
внимание анализу посетителей поисковых систем.
Сам анализатор логов Semonitor можно скачать на сайте бесплатно. Полный пакет доступен в трех вариантах.
Версия Standard (65 у.е.) предоставляет полный комплекс возможностей для определения позиций сайта в различных поисковых системах. Поддерживает все российские поисковые машины («Яндекс», Rambler, Aport, Google.ru. Mail.ru, Km.ru), а также более 20 международных, включая такие популярные, как Google.com, Yahoo и MSN. Предусматривает возможность создания различных отчетов, просмотра истории рейтинга, построения графиков и
т.д.
Версия Pro (113 у.е.). С ее помощью можно осуществлять поиск внешних ссылок на
сайт по нескольким поисковым системам, составлять единый список ссылок, анализировать
PageRank, отслеживать динамику внешних ссылок (новые / устаревшие), проводить анализ
конкурентов, искать тематические сайты для увеличения ссылочной популярности.
Версия Expert (145 у.е.). Предоставляет возможности автоматической обработки списка
URL для определения PageRank, ТИЦ «Яндекса», анализа присутствия в каталогах DMOZ,
Yahoo, «Яндекса», уровня конкуренции по выбранному ключевому слову, поиска страниц,
подходящих для размещения информации о вашем продукте, проверки партнерских ссылок
(наличия ссылки, доступности для индексации поисковыми системами и т.д.), ведения базы
купленных / проданных / обменных ссылок.
Как видно из представленных выше описаний, на рынке в данный момент достаточно
много программ – анализаторов логов. Здесь возникает вполне закономерный вопрос, на какой из них остановить выбор? Все зависит от целей, которые ставит перед собой владелец
сайта.
Почти все владельцы серверов, специализирующихся на хостинге, устанавливают какой-либо анализатор логов и предоставляют клиентам собранные им данные. Делается это
строго по желанию, поскольку база данных с журнальными файлами имеет свойство быстро
расти, а свою базу данных владелец сервера (хостер) сохраняет непродолжительный период
времени — месяц или даже неделю. В результате клиенту нужно или копировать базу данных с лог-файлами на свой компьютер, уничтожив ее на сервере, или платить за хостинг
больше. Синхронизация баз данных на сервере и на компьютере — задача непростая. Ее
можно поручить веб-мастеру, но самостоятельно браться за дело, если вы не специалист, не
стоит. Установка на сервере программы — анализатора логов также требует соответствующей квалификации. К тому же нужно получить согласие на это владельца сервера, предоставившего хостинг. Самый простой вариант — собственный выделенный сервер, на котором
размещен ваш сайт.
ПОПУЛЯРНЫЕ ВНЕШНИЕ СЧЕТЧИКИ (1 ур.)
Все существующие на данный момент в Рунете счетчики очень схожи, но в то же время
у каждого из них есть черты, определяющие его конкурентоспособность на рынке. Ниже
представлено краткое описание наиболее часто используемых внешних счетчиков.
Rambler TOP100 (http://top100.rambler.ru/top100). Это самый первый счетчик Рунета,
который появился еще в 1997 г. Он популярен до сих пор, но уже не как внешний счетчик, а
как инструмент составления рейтинга.
Применяется он в основном для продвижения сайтов, часто его используют для поиска
наиболее популярных ресурсов на ту или иную тему. Многие SEO и владельцы сайтов мечтают, чтобы их ресурс попал на первую страницу Rambler TOP100, но это, скорее, вопрос
престижа.
Rambler TOP100, несмотря на свою популярность, имеет два серьезных недостатка:
-недостаточная корректность данных статистики ввиду интенсивности загрузки счетчика;
41
-малое количество отчетов (нельзя узнать географическое местонахождение пользователей,
точки входа / входа).
Top.Mail.ru, или Рейтинг@Mail.ru (http://top.mail.ru) Счетчик данного рейтинга дает
больше аналитических данных, нежели Rambler TOP100. В частности, с его помощью можно
узнать географию посетителей, то, какими поисковыми машинами и каталогами они пользовались для поиска нужных страниц сайта, как изменялось количество посетителей в течение
месяца, какие страницы сайта наиболее популярны. Полученные данные можно фильтровать:
показывать сведения только по определенным страницам или все, за исключением определенных страниц.
SpyLog (http://spylog.ru). Первый счетчик, основная цель создания которого — сбор и
обработка данных и аналитика. Счетчик доступен как в платном, так и в бесплатном варианте.
В набор платных сервисов помимо самого счетчика с расширенным функционалом
входят мониторинг потребительской активности конкретной отрасли, семинары для сотрудников компаний, продвигающих бизнес через Интернета, заказные исследования различных
рынков.
Бесплатный пакет аналитических данных SpyLog предоставляет чуть больше отчетов,
чем Рейтинг@Mail.ru. К полезным дополнениям можно отнести то, что данный счетчик
определяет не только типы браузеров пользователей, но и типы операционных систем, параметры дисплеев компьютеров.
Кроме того, на сайте http://spylog.ru в открытом доступе представлен весьма полезный
инструмент для маркетологов — медиапланер. Данный инструмент позволяет составить медиаплан на основе выборки сайтов, участвующих в исследовании открытых аудиторий, по
ряду ключевых параметров: полу, возрасту, образованию, доходу, интересам, регионам, рекламным системам.
В медиапланере используются данные опроса респондентов интернет-панели «КОМКОН», репрезентирующих еженедельную аудиторию Интернета в возрасте 16–55 лет, проживающую в крупных и средних городах России (с населением 100 000 человек и более). Состав интернет-панели «КОМКОН»: случайная выборка из панели 100 000 человек; в панели
зарегистрированы только жители городов (села не представлены).
Методика проведения исследования: онлайн-опрос, совмещенный с анализом статистики посещения ресурсов Рунета на основе счетчиков Openstat.
Hot Log (http://hotlog.ru). На начало 2010 г. данный счетчик был представлен в четырех
вариантах пакета услуг: один бесплатный и три платных — HotLog SILVER, HotLog GOLD и
сервис «Кто? Где? Когда?» (подробная информация по каждому посетителю сайта).
Бесплатный счетчик позволяет получить информацию по таким параметрам, как количество просмотренных страниц, посетителей и посещений за разные периоды времени, поисковые системы и поисковые запросы пользователей, география пользователей, технические
параметры (браузеры, операционные системы, разрешение экрана и т.п.). Платные пакеты
включают дополнительную информацию об IP-адресах посетителей, данные о количестве
просмотренных пользователями страниц и о времени, проведенном за их просмотром, о
страницах, на которые посетители приходят и с которых покидают сайт, и т.п.
Стоимость платных пакетов: HotLog SILVER — 20 у.е. в месяц, HotLog GOLD — 32 у.е.
в месяц, сервис «Кто? Где? Когда?» — 14,5 у.е. в месяц. Пример обработанной статистики
можно посмотреть по адресу http://hotlog.ru/viewstat?id=2000003.
LiveInternet (http://liveinternet.ru). Данный внешний счетчик является одной из крупнейших систем интернет-статистики среди русскоязычных сайтов. Информация, полученная
с помощью счетчика этой системы, поможет не только проследить за текущим положением
сайта, но и проанализировать стратегию его дальнейшего продвижения.
Счетчик бесплатно предоставляет большое количество отчетов по таким параметрам,
как посещаемость за разные периоды времени, качественные и количественные характери42
стики аудитории, популярность страниц сайта, точки входа / выхода, данные по переходам,
технические параметры компьютеров пользователей, срезы и др.
SmartLog (http://smartlog.ru). Платный счетчик, предоставляющий достаточно большое
количество отчетов по различным параметрам: с каких сайтов посетители приходят на ваш
сайт, из каких они городов, какие страницы просматривают, по каким фразам из поисковых
систем осуществляют переход, какими браузерами пользуются, а также технические параметры компьютеров пользователей и многое другое.
SmartLog — удобный инструмент отслеживания позиций сайта в поисковых системах.
На начало 2010 г. пользователям предлагались три тарифных плана:
тарифный план «Стартовый» — 15,5 у.е. в месяц (сегмент, на который рассчитан тарифный план: компании, которые недавно открыли свой сайт и хотят знать, как он индексируется в поисковых системах);
тарифный план «Бизнес» — 26 у.е. в месяц (вариант для тех, кто вкладывает деньги в
продвижение сайта и хочет отслеживать работу специалистов по рекламе; дает возможность
анализировать путь посетителей на сайте);
тарифный план «Аналитик» — 47 у.е. в месяц (для компаний, которые проводят крупные рекламные акции в целях продвижения отдельных разделов сайтов и нуждающиеся в
качественных аналитических данных). В рамках данного тарифного плана можно узнать долю пользователей, совершивших заказ в интернет-магазине или посетивших определенный
раздел сайта, среди всех его посетителей.
Bigmir)net (http://top.bigmir.net). Это бесплатный счетчик, позиционируемый как рейтинг. Это значит, что никаких гарантий относительно полноты предоставляемых данных он
не дает. Bigmir)net предоставляет как саму статистику посещений сайта, так и некоторые инструменты анализа аудитории.
Google Analytics (http://google.ru/analytics). Наиболее популярный зарубежный счетчик.
На данный момент он предоставляет пользователям широкий спектр возможностей по ряду
значимых направлений, благодаря чему во многом опережает не только зарубежные аналоги,
но и наиболее популярные счетчики Рунета, которые были рассмотрены выше. Среди этих
направлений можно выделить следующие.
1. Оценка рентабельности инвестиций в рекламу. Счетчик способен отслеживать конверсию, предоставляет данные о ключевых словах, поисковых запросах, типах соответствия
(вводимых пользователем запросов словам из семантического ядра сайта). С помощью отчетов AdSense издатели могут узнать, какой контент приносит больше дохода. Пользователям
доступны все возможности по отслеживанию проводимых рекламных кампаний, транзакций
по кампаниям и ключевым словам, получение показателей лояльности и латентности, определение ключевых источников дохода.
2. Многоканальное отслеживание и отслеживание мультимедийного содержания.
Предоставляется возможность отслеживать мобильные веб-сайты, приложения и устройства
с подключением к Интернету (от передовых моделей до телефонов без поддержки
JavaScript). Также пользователям доступны оценка эффективности внутреннего поиска по
сайту, сравнение показателей использования сайта с аналогичными показателями сайтовконкурентов внутри отрасли. Сопоставимый анализ позволяет сравнивать основные показатели вашего сайта с усредненными показателями эффективности при сохранении конфиденциальности ваших данных. Возможно отслеживание использования приложений Ajax, Flash,
Web 2.0, а также приложений для социальных сетей.
3. Настраиваемые отчеты. Данная функция обусловливает возможность расширенной
сегментации, создания персонализированных отчетов, использования расширенного анализа
(сводных таблиц и фильтров), экспорта данных. В Google Analytics есть инструмент, отслеживающий статистику в отчетах и автоматически извещающий обо всех ее существенных
изменениях. Для него можно настроить пользовательские оповещения о превышении заданных вами пороговых значений.
43
4. Совместная работа и коммуникации: возможность разовой и плановой рассылки аналитических отчетов по электронной почте, управления доступом к конфиденциальным данным и набором отчетов, открытых для других пользователей в вашем аккаунте.
5. Визуализация данных: программа задействует анимированные графики, геотаргетинг, последовательности, линейные графики, оценочные таблицы.
Google Analytics всегда использует только свои файлы cookie для обеспечения надежного отслеживания и защиты конфиденциальности посетителей. Максимальная интеграция
данных и конфиденциальность становится возможными благодаря тому, что счетчик создан
всемирной известной компанией, завоевавшей доверие многих миллионов пользователей.
Помимо прочего Google Analytics является уникальным инструментом рекламы и аналитики
наряду с AdWords и «Оптимизатором веб-сайта».
На основании недавно проведенного компанией «КОМКОН» исследования был составлен рейтинг наиболее популярных счетчиков Рунета (рис. 1).
Рис. 1. Рейтинг наиболее популярных счетчиков Рунета (в процентах)
Rambler TOP100 37,53
LiveInternet 28,56
Top.Mail.ru 25,3
SpyLog 17,75
HotLog 17,75
Google Analytics 8,11
Bigmir)net 2,42
SmartLog 0,12
На основе представленной информации можно сделать вывод о том, что внешние счетчики и анализаторы логов успешно дополняют друг друга: если первые могут быть использованы маркетологами и руководителями для текущего контроля маркетинговой активности,
то вторые — для анализа ошибок работы сервера, визитов роботов поисковых систем и хакерских атак, составления специфических отчетов.
На сегодняшний день не существует единого средства, с помощью которого можно было бы сделать одновременно качественно, количественно и технически полноценный анализ
статистики сайта: в зависимости от списка задач нужно использовать одно или несколько из
описанных выше средств, причем возможности по анализу статистических данных возрастают с повышением стоимости решения.
КТО ВЫ, МУЖЧИНА ИЛИ ЖЕНЩИНА? ИССЛЕДОВАНИЕ «ТУТЭЙШЫЯ» В
БАЙНЕТЕ
44
Помимо таких инструментов сбора и обработки аналитических данных, как внешние
счетчики и анализаторы логов, в последнее время все большую популярность приобретают
открытые независимые исследования интернет-аудитории. Результаты данных исследований,
естественно, не могут предоставить развернутую картину происходящего, однако способны
дать общее представление о пользователях, их интересах и особенностях поведения. В рамках данного материала рассмотрим такой инструмент на примере Байнета (белорусского интернета), а именно проекта «Тутэйшыя» («Здешние»).
«Тутэйшыя» — первый открытый проект исследования аудитории белорусского Интернета. Основная цель проекта — предоставить всем желающим бесплатную полную информацию о посещаемости и демографии белорусских сайтов.
Основные преимущества исследования:
самый большой в истории открытых исследований Байнета охват: более 8000 счетчиков «Акавиты», более 500 сайтов, разместивших баннеры, 11 000 заполненных анкет (на конец 2009 г.);
открытая, прозрачная методика: организаторы исследования предоставляют всем желающим не только готовые отчеты (результаты исследований за ноябрь 2009 г. доступны по
адресу www.researchby.org/results.html), но и «сырые» данные анкет, что позволяет каждому
заинтересованному лицу делать собственную выборку по желанию;
бесплатный доступ к результатам исследования;
непрерывный характер исследования, ежемесячное обновление данных по результатам.
Методика исследования «Тутэйшыя». Основные этапы (2 ур.)
Этап 1. Приглашения к исследованию показывались пользователю из кода счетчика
«Акавиты» (рис.
2). Показ происходил на более чем 500 сайтов, включая крупнейшие порталы, сервисы
и новостные ресурсы, такие как KP.BY, IRR.BY, TUT.BY, AV.BY.
Рис. 2. Приглашение пользователя к участию в исследовании (код счетчика «Акавиты»)
Источник: http://www.researchby.org/akacode_method.html
Преимущества показа из кода счетчика:
45
приглашение не мешает читать, т.к. всплывает внизу страницы и его просто закрыть; в
других интернет-исследованиях в большинстве случаев используют всплывающие pop-upокна, перекрывающие контент страницы;
приглашение показывается пользователю только один раз: вне зависимости от того,
кликнул он на приглашение или закрыл окно, он не увидит эту информацию на данном сайте
в течение следующих трех месяцев;
приятный внешний вид — простое сообщение и большая кнопка закрытия.
Этап 2. Пользователь кликал на баннер и проходит опрос. Опрос содержал только девять вопросов, что не раздражало пользователей и позволило собрать 11 000 заполненных
анкет (самая большая выборка в истории Байнета). Каждый респондент отвечал на предложенные вопросы только один раз.
Этап 3. Далее происходило нормирование выборки по данным офлайнового исследования ЛАИ «НОВАК». Цель — приведение демографического состава вы-борки в соответствие с реальным демографическим составом интернет-пользователей.
Этап 4. Очищение полученных данных от шума — бездумных ответов (например,
пользователь слишком быстро нажимает на кнопку «Далее») и ответов с логическими неточностями (среди респондентов обнаруживаются сорокалетние школьники, пенсионеры 18 лет,
имеющие и одновременно не имеющие детей, и т.д.). В результате было отбраковано 3000
анкет.
Этап 5. Определение истории посещения сайтов для каждого пользователя, принявшего участие в опросе. Инструментом являлся счетчик «Акавиты». Таким образом было достигнуто соответствие между демографией пользователей и посещенными ими сайтами.
Этап 6. Работа с выборками и подготовка отчетов. На 1 февраля 2010 г. были готовы
отчеты по 232 ресурсам белорусского Интернета из числа сайтов, участвующих в рейтинге
«Акавиты».
Всего в исследовании, проведенном в ноябре 2009 г., приняло участие 10 000 сайтов из
статистики «Акавиты». Обработка данных проходила на основании 38 219 анкет. Также дополнительно была исследована общая аудитория портала TUT.BY, которая ранее исследовалась только по частям.
Результаты исследования «Тутэйшыя» могут использовать:
владельцы сайтов (для размещения результатов в разделе для рекламодателей, партнеров и т.п.);
специалисты по маркетингу (для обоснования стратегии маркетинговых коммуникаций, рекламных кампаний и т.п.);
для специалиста по продажам (при разговоре с клиентами).
Пример отчета по результатам исследования «Тутэйшыя». Исследуемый ресурс —
www.afn.by («Агентство финансовых новостей»), контент сайта — оперативная информация
о состоянии финансового рынка Республики Беларусь, Российской Федерации, Украины.
Данные по сайту предоставлены на основе ответов 2656 респондентов. На основе исследования была выявлена следующая статистика посещений: 7796 уникальных пользователей среднесуточно (рис. 3).
46
Рис. 3. Отчет по частоте посещения сайта www.afn.by (здесь и далее на ноябрь 2009 г.)
Источник: http://www.researchby.org/results/afn.by.pdf
Из рис. 3 видно, что из числа пользователей, которые посетили сайт www.afn.by в ноябре 2009 г., 32% практически каждый день заходят на него, 40% — приблизительно раз в
месяц, 15% — только раз в месяц. Таким образом, на основании данного слайда можно сделать вывод о том, что для анализируемого сайта уже практически сформировалась постоянная аудитория пользователей.
Рис. 4. Отчет о посещении сайта www.afn.by по дням недели
Пик активности приходится на будние дни и распределяется относительно равномерно
(среда — пятница — 17% пользователей, понедельник — 20%). В выходные дни наблюдается ярко выраженный спад (4%) (рис. 4).
47
Рис. 5. Отчет о посещении сайта www.afn.by по часам
Наиболее активно сервисами сайта пользуются в рабочее время — с 9.00 до 17.00. Максимальный показатель приходится на обеденное время — 12.00 (рис. 5.)
Рис. 6. Отчет о количестве посещенных страниц сайта www.afn.by
Почти половина пользователей (45%) просматривают только первую страницу ресурса,
остальные — несколько (рис. 6).
48
Рис. 7. Распределение пользователей сайта www.afn.by по полу и возрасту
По результатам исследования, пользователи сайта — женщины и мужчины распределились примерно поровну (50% на 50%). Наибольшая их доля представлена в возрастной
группе 16–34 года – наиболее активная часть населения (рис. 7).
Рис. 8. Анализ пользователей сайта www.afn.by в географическом разрезе
Более половины пользователей (55%) — жители города Минска (рис. 8). 74% имеют
высшее образование (рис. 9). 36% (большая часть пользователей) специалисты, 17% — учащиеся, 15% — руководители (рис. 10).
49
Рис. 9. Пользователи сайта www.afn.by в разрезе образования
Рис. 10. Пользователи сайта www.afn.by по роду занятий
50
Рис. 11. Распределение пользователей по способу доступа к сайту www.afn.by
84% пользователей сайта www.afn.by для доступа в Интернет пользуются стационарным компьютером, 38% — ноутбуком. Достаточно высока доля тех, кто заходит на сайт с
мобильного телефона, — 19%
Таким образом, из представленных выше данных видно, что благодаря открытому исследованию «Тутэйшыя» любой интернет-ресурс может получить экспресс-анализ своей
аудитории по ключевым параметрам, не потратив при этом ни рубля на проведение анализа и
обработку данных. Конечно, данные отчеты не являются глубокими, однако позволяют сделать вывод о том, кто истинный пользователь вашего сайта. А это уже не мало, особенно, если ваш ресурс, по сути, является основным источником получения дохода (например, интернет-магазин).
Кроме того, результаты открытого исследования «Тутэйшыя» являются ценным источником информации для медиапланнеров (При составлении медиапланов рекламных кампании и выборе рекламных площадок), маркетологов (при проведении конкурентного и потребительского анализа), руководителей интернет-проектов (при обосновании стратегий развития сайта).
Описанные здесь инструменты не исчерпывают многообразие всех представленных на
рынке программных решений по сбору и обработке аналитических данных сайтов различной
степени сложности.
Мы постарались представить вашему вниманию обзор наиболее популярных на данный
момент инструментов. Надеемся данная информация поможет вам в выборе наиболее оптимальных средств аналитики для вашего интернет-ресурса исходя из поставленных целей и
задач.
Во второй части материала мы рассмотрим на конкретном примере компании Dew
Point (разработка сайтов, продвижение) основные показатели, используемые в вебаналитике, по ключевым направлениям – показатели посещаемости, оценка аудитории сайта,
популярность страниц сайта, источники трафика и др.
Приведенный выше материал заимствован из публикаций Ольги Данишевской.
(Запись опубликована 02.03.2010 и размещена в рубрике Интернет-маркетинг).
51
3. Возможности веб-аналитики для интернет-маркетинга
Несмотря на то, что количество сайтов в сети ежегодно увеличивается, далеко не все
владельцы интернет-ресурсов имеют представление о том, что такое «веб-аналитика» и какие, собственно, преимущества она может предложить в управлении бизнес-процессами. В
большей степени аналогичная ситуация наблюдается и в начавшем недавно формироваться
сообществе интернет-маркетологов: мало кто знает, какую конкретно информацию можно
извлечь из статистики ресурса, кроме данных о посещаемости и источниках трафика.
В первой части материала был представлен обзор инструментов для сбора и обработки
статистических данных, проведения всевозможных расчетов, построения графиков и отчетных таблиц. Современные системы статистики предоставляют огромные возможности для
подсчета, обработки и анализа данных посещаемости. Недаром они получили нарицательное
имя «инструменты веб-аналитики»!
В настоящее время большинство успешных коммерческих сайтов уделяет огромное
внимание сбору и анализу статистических данных. Один из ярких примеров известный российский интернет-магазин Ozon.ru, который создал специальный отдел аналитики, занимающийся анализом и оптимизацией ключевых показателей сайта.
Ключевые возможности веб-аналитики.
Чаще всего, когда речь идет об ограниченных возможностях инструментов вебаналитики, причина кроется не в применяемых методиках и предложенных рынку программных решениях, а в существенном усечении времени на анализ и сокращении бюджета
на исследования со стороны самого клиента (собственника интернет-ресурса).
Правильное и разумное применение веб-аналитики на практике открывает интересные
возможности и перспективы:
увеличение продаж при сохранении рекламного бюджета;
увеличение лояльности клиентов;
увеличение посещаемости сайта целевыми посетителями;
снижение показателя отказов сайта;
привлечение бесплатного целевого трафика;
снижение затрат на поисковое продвижение;
определение оптимальной цены реализации товара.
Кроме того, веб-аналитика решает ряд текущих задач и помогает поддерживать в актуальном режиме ключевые бизнес-процессы:
Развитие функционала сайта, на основании тенденций в поведении посетителей;
Оценка эффективности рекламных кампаний любого типа;
Выявление проблемных мест в навигации сайта
Благодаря результатам анализа статистики сайта можно увеличить прибыль, выбрать
правильное направление развития или найти новые источники клиентов. В тот момент, когда
начинающий веб-бизнесмен радуется окончанию разработки сайта, опытный маркетолог
только начинает настоящую работу – анализ, оптимизацию, тестирование, снова анализ…
Благодаря грамотному использованию основных инструментов веб-аналитики, из рекламного бюджета можно «выжать» больше, увеличив главный показатель работы сайта: прибыльность, или возврат инвестиций.
Любой онлайн-продавец должен решить три задачи для того, чтобы его бизнес был
успешен:
Привлечение пользователей на сайт (реклама)
Конвертация пользователей в клиентов (продажа)
Удержание пользователей (повторные продажи).
52
Рис. 1. Схема успеха онлайн-бизнеса
Схематично данный процесс можно представить в виде воронки (рис. 1). Аналогия популярная, но не совсем верная: если в обычной воронке ничего не теряется, то сужение воронки продаж символизирует «утечку» пользователей по мере того, как они проходят по ней.
Лишь небольшая доля пользователей становится клиентами.
Исходя из представленной схемы, задача веб-аналитики заключается в поиске возможностей:
1. Уменьшения стоимости привлечения посетителя в воронку и повышения его релевантности.
2. «Расширения» воронки – повышение процента конвертации пользователей в клиенте.
Итог – уменьшение стоимости клиента!
Общий механизм сбора данных для целей веб-аналитики
На каждый просмотр страницы сервер получает один запрос от браузера пользователя.
Для дополнительных элементов веб-страницы – картинки, скрипты, таблицы стилей и др. –
генерируются дополнительные запросы. Сервер связывает запросы одного и того же пользователя с помощью сессий. Когда к серверу обращается новый пользователь, он создает новый идентификатор сессии, который пользователь сообщает серверу при каждой новой загрузке страницы. Обычно для этих целей используются специальные файлы – cookie, которые браузер пользователя может сохранять для конкретного сайта.
Сервер может идентифицировать следующие основные данные о пользователе:
IP-адрес, который используется для определения региона, из которого пользователь
выходит в интернет;
Адрес страницы, к которой обратился пользователь;
Адрес страницы, с которой пользователь перешел на текущую, или «реферер». Эти
данные оказываются очень полезными. Например, если пользователь пришел с поисковой
системы, то в предыдущем адресе сохранен запрос, который он ввел в строку запроса поисковика (что весьма важно при продвижении сайта);
Точное время запроса;
Идентификатор браузера пользователя, который позволяет определить, какие браузеры
популярны среди пользователей, а также отличить запрос от поискового робота;
Cookie – данные, которые сервер ранее «попросил» браузер запомнить. Cookie могут
быть постоянными (сохраненными на определенный период времени) и сессионными (уничтожаемыми после закрытия браузера). Они содержат произвольные наборы переменных и
значений.
При работе с конечными, обработанными результатами статистики, важно учитывать
некоторые моменты, которые оказывают существенное влияние на качество конечной информации. Ключевой из них – что считать хостом и как измеряется общая посещаемость
сайта.
Хост – это всякий компьютер, имеющий IP-адрес. Здесь напрашивается вполне логичный вывод: объективная статистика должна отражать общее количество зафиксированных
хостов, под которым понимается общее количество всех пользователей. На самом деле это не
так. Причина погрешностей кроется в следующем:
53
1. Локальные сети.
Все большее распространение в последнее время получают локальные сети. Они активно используются в университетах, частных и государственных компаниях, всевозможных
учреждениях и организациях. Не исключение и домашние сети, благодаря которым члены
одной или нескольких семей могут совместно использовать одно широкополосное соединение. Как правило, локальная сеть имеет только одно соединение с Интернетом, осуществляемое через сервер-посредник (прокси-сервер). Во всех отмеченных случаях многие пользователи (десятки, сотни, а иногда и тысячи) выходят в Интернет через один и тот же сервер и,
следовательно, их считают как один хост. В редких случаях некоторые прокси-серверы администраторы локальных сетей настраивают так, что счетчик может определить IP-адреса
пользователей, которые входят в состав сети (или находятся «за прокси-сервером»). Но в
общем случае счетчик не способен определить, откуда пришел запрос – с прокси-сервера или
с одного компьютера.
2. Динамические IP-адреса.
Есть категория пользователей (особенно в провинции) которая для выхода в Интернет
обращается к услугам телефонных компаний. Ввиду того, что IP-адресов не хватает для того,
чтобы присвоить каждому пользователю индивидуальный номер, используются динамические IP-адреса при каждом установлении соединения через телефонную линию. Если связь
обрывается или пользователь самостоятельно отключает модем, то при последующих соединениях ему будет присвоен новый номер. Если пользователь при повторном соединении зайдет на сайт, который он посетил 15 минут назад (до отключения модема), то счетчик посчитает его как новый хост.
Ввиду представленных погрешностей показатель «хосты» является весьма неточным
при оценке общей посещаемости сайта. Однако некоторые рекламодатели, не желая вдаваться в тонкости интернет-статистики, все еще ориентируются на него при оценке эффективности и выборе рекламных площадок.
Основные показатели эффективности в веб-аналитике
Уровень конверсии. Благодаря этому показателю можно сразу делать акцент на главном – на коммерческой эффективности сайта.
Конверсия (лат. conversio – изменение, превращение) – это отношение числа посетителей, воспользовавшихся предлагаемой на сайте услугой, к числу пользователей, пришедших
на сайт. Иногда данное понятие можно рассматривать в несколько другой интерпретации:
как отношение числа посетителей сайта, воспользовавшихся предлагаемой на сайте услугой,
к числу пользователей, увидевших рекламу.
Иными словами, конверсия происходит в том случае, когда пользователь:
совершил покупку на сайте или разместил свой заказ;
нашел номер телефона службы заказа или отдела по работе с клиентами и позвонил;
нашел e-mail отдела продаж и отправил запрос;
заполнил форму запроса и нажал кнопку «Отправить» и т. д.
Рекомендация. Для точного подсчета показателя конверсии установите на вашем
сайте счетчик Google Analytics, настройте в нем «цели» (об этом мы писали в части 1 материала), таким образом можно отследить количество пользователей, добравшихся до целей (сделали заказ, заполнили анкету, скачали файл и т.п.).
По оценкам экспертов [источник: http://statiami.ru/s/slovar/chto-takoe-konversia.php],
конверсия кликов в успешной кампании составляет от 1,5 до 3%. Причем 64,1% опрошенных
из числа представителей рекламных агентств и компаний-рекламодателей утверждают, что
добивались конверсии более 5%.
Конверсия не обязательно выражается в денежной форме. Если страница сайта предлагает подписаться на рассылку или скачать бесплатный файл, то соответствующее действие
посетителя тоже будет считаться конверсией. В любом случае сайт должен побуждать каждого целевого посетителя совершать нужное вам действие: если на странице продается товар,
54
то он должен быть куплен; если на странице размещена статья, то она должна быть прочитана.
Как можно определить, произошла конверсия или нет? Возможны следующие основные варианты.
Ситуация 1. К вам поступил заказ. Запрос пришел через специальную форму, размещенную на сайте.
Ситуация 2. База данных сайта пополнилась новыми аккаунтами пользователей (идеальный вариант для проведения маркетинговых опросов и исследований на собственном ресурсе и оценки их эффективности).
Ситуация 3. О том, прочитана статья или нет, размещенная на страницах сайта, можно
судить по количеству загруженных страниц «Версия для печати» или времени пребывания
пользователя на конкретной странице. Если статью нельзя даже просмотреть менее чем за 2
минуты, то и показатель конверсии будет положительным при значении более двух минут.
Ситуация 4. Увеличилось количество подписчиков. Оптимальный показатель для оценки уровня конверсии для новостных сайтов и блогов, особенно, если они рассчитаны на
опытных пользователей интернета. Последние активно работают с современными формами
подписки, такими как RSS. Рост количества подписчиков свидетельствует об авторитетности
и важности сайта для наиболее заинтересованной (целевой) части аудитории.
Рекомендация. При оценке популярности новостных ресурсов по такому показателю,
как количество подписчиков, не следует совершать ошибок, сравнивая показатели подписки
с другими сайтами в целом. В каждой стране и у каждой тематики есть свой приемлемый
уровень. Задайте себе вопрос, для кого вы создаете контент: для 300 нефтяников или 300
000 подростков. Тиражи деловых газет никогда не превзойдут тиражи «желтой» прессы.
Также количество подписчиков англоязычных сайтов всегда будет превосходить число читателей локальных проектов.
Зачастую бывают ситуации, когда высокий трафик сопровождается низкими показателями продаж. Такая ситуация может быть вызвана целым рядом факторов, приводящих к
низкому коэффициенту конверсии, например:
появление недействительных (или фиктивных) кликов, которые «накручиваются» для
улучшения общих показателей размещения рекламных продуктов (например, баннера);
изменение состояния рынка (например, ваш продукт/услуга устарел и не соответствует
определенным ожиданиям потенциальных потребителей);
некорректно работающий интернет-ресурс. Например, не работает форма заказа.
Основные методы увеличения показателя конверсии представлены в таблице 1.
Таблица 1. Методы увеличения показателя конверсии
Метод
Комментарий
ПредоставлеУ пользователя после ознакомления с информацией должно возние полного макси- никнуть непреодолимое желание обратиться именно к нам. Он должен
мально понятного получить исчерпывающую информацию по предмету, чтобы исключить
описания
това- возможность дополнительного обращения к другим источникам (в том
ра/услуги
числе и конкурентам)
Заметная
Пользователь должен иметь возможность максимально быстро и
кнопка «Купить» оперативно оформить заказ, не тратя драгоценное время на поиски
формы бланка заказа. Чем дольше пользователь ищет, как ему оформить заказ с вашего сайта, тем выше вероятность того, что он покинет
сайт, так и не сделав заказа.
Отзывы
Совершая покупки в интернет, в большинстве случаев пользователи обращаются к отзывам уже состоявшихся клиентов. Положительные
отзывы увеличивают показатель конверсии.
55
Мониторинг
Если начинает падать трафик с некоторых площадок, то следует
площадок, на кото- пересмотреть политику и общие принципы размещения там рекламных
рых
размещается сообщений.
реклама
вашего
сайта
Удобная сиВыявить проблемные места вашего сайта можно с помощью отстема
навигации слеживания тех страниц, с которых чаще всего пользователи покидают
сайта
ваш сайт. Данный показатель является общедоступным для большинства счетчиков («точка выхода»).
Работающий
Если покупатель, сделавший заказ в интернет-магазине ждет дооффлайн-сервис
ставки в назначенное время и ее не получает, то вряд ли он снова обратиться в этот интернет-магазин повторно.
Вывод. Чтобы пользователь сделал то, что от него ожидает владелец интернет-ресурса,
необходимо дать четкие ответы на те вопросы, которые пользователь задает себе сам после
того, как попадает на сайт. В маркетинге есть правило «трех «Да»»: если потенциальный покупатель мысленно (или явно) задает подряд три вопроса и три раза получает на них утвердительные ответы, то его лояльность к продукту или услуге увеличивается, и, соответственно, вырастает вероятность того, что он совершит покупку. Ниже весьма обобщенно представлены ключевые вопросы, на которые должен «отвечать» сайт для того, чтобы пользователь выполнил нужное действие:
Чему посвящен сайт?
Содержится ли на сайте полезная информация?
Сколько стоят услуги (товар)?
Где можно скачать прайс-лист?
Надежна ли компания, предоставляющая услуги? Сколько лет она существует (лет на
рынке)? Кто клиенты?
В чем уникальность представленного предложения?
Почему я должен обратиться именно в эту компанию?
Как оформить бланк заказа?
Как проехать к офису и связаться с менеджерами? Как получить заказ?
Если при попытке ответить на данные вопросы пользователь заходит в тупик, он быстро разочаруется в сайте и покинет его, так и не совершив покупки. Условно динамику увеличения эффективности сайта с точки зрения увеличения показателя конверсии и возможности
дать максимально полные ответы на поставленные вопросы пользователей, можно представить в виде следующего рисунка.
56
Рис
2.
Эффективный
сайт:
увеличения
показателя
конверсии
(Источник http://murketolog.ru)
Интересные данные об усредненном значении показателя конверсии в различных сферах бизнеса приводит автор блога «Журнал одного маркетолога» [http://murketolog.ru]. В
среднем по «больнице» 100 человек перешедших на сайт с поисковых систем приносят 2 обращения (звонка/e-mail) и.т.д. По некоторым тематикам были измерены следующие значения
(табл. 2):
Таблица 2. Среднее значение показателя конверсии в различных направлениях интернет-бизнеса
Направление
Конверсия
Бытовая техника
3,5%
Шкафы-купе
1,8%
Мягкая мебель (диваны)
1,2%
Ворота и шлагбаумы
1,5%
Создание сайтов
7,0%
Наращивание волос, африканские косички
4,0%
Строительство коттеджей
1,5%
Аренда коттеджей
5,5%
Часы
0,8%
Детские товары
1,5%
Детская одежда
0,3%
Парфюмерия
4,0%
Стройматериалы (плитка)
1,0%
Стоматология
4,0%
Интернет магазин (CD-DVD диски)
4,0%
Увеличение конверсии сайта – вопрос достаточно серьезный и сложный. Стоимость и
подходы к получению клиента зависят от конкретного случая. Это отдельная тема. Выше изложены лишь ключевые моменты с целью понимания сути вопроса по основным показателям эффективности в веб-аналитике.
57
Посетители, абсолютно уникальные посетители
Система статистики анализирует все записанные ей просмотры страниц и определяет,
какие из них были произведены из одного браузера. Суммируя количество разных браузеров
за конкретный промежуток времени, она подсчитывает «число уникальных посетителей»
(одним браузером пользуется один пользователь).
Внешние счетчики определяют «уникальность» посетителя, оставляя в его браузере
cookie с уникальным числом во время первого визита. Все визиты этого пользователя затем
объединяются данным идентификатором.
Таким образом, уникальные пользователи – это неповторяющиеся (учитываемые только один раз) посетители сайта за определенный период времени. Уникальный посетитель
определяется с помощью файлов cookies.
Отчет «Посещения» (Visits) отражает количество посещений сайта, включая как новых,
так и вернувшихся пользователей.
Рис 3. Отчет «Количество посещений сайта»: новые посетители и вернувшиеся
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
На рисунке столбчатая диаграмма представляет данные о количестве посетителей на
сайте за конкретный день. По умолчанию отображаются данные обо всех посетителях сайта
за месяц, независимо от того, относятся они к абсолютно уни-кальным или к вернувшимся.
Основная цель данного отчета и показателя общей посещаемости сайта в целом – оперативно дать общую картину трафика ресурса за определенный период времени. С его помощью можно быстро оценить, насколько эффективны маркетинговые усилия.
Внимание. Охват нельзя суммировать: если сегодня счетчик зарегистрировал на сайте 2000 уникальных посетителей, а завтра будет 3000, то, не зная, сколько из них пришло
повторно, нельзя сосчитать суммарный охват – он может быть от 3000 до 5000 пользователей. Система статистики, помня уникальный код каждого пользователя и просмотра
страницы, может сообщить эту информацию для каждого интервала времени.
Поскольку в рамках данной лекции рассматриваются отчеты внешнего счетчика Google
Analytics, то здесь следует отметить, что по стандартам Google существует два типа посетителей сайта: абсолютно уникальные и вернувшиеся.
Абсолютно уникальный посетитель – это пользователь, который посещает веб-сайт
первый раз в течение заданного периода времени. Это означает, что человек, посетивший
сайт один раз в течение месяца будет считаться абсолютно уникальным посетителем. Но ес58
ли он посетит сайт повторно в течение этого же месяца, то он будет зафиксирован уже как
вернувшийся. Но, когда этот пользователь возвращается на сайт в первый раз в следующем
месяце, он снова будет посчитан как абсолютно уникальный, но только один раз в течение
этого месяца.
Месяц, выбранный в качестве периода времени, не является чем-то установленным раз
и навсегда. Можно выбрать любой период времени – неделя, день, час. От заданного периода
времени зависит, как часто вернувшихся посетителей будут определять как абсолютно уникальных.
Просмотры страниц (Pageviews) – количество загрузок веб-страниц в браузер пользователя. Данную переменную идентифицирует даже самый простой счетчик.
Количество просмотров страниц означает, сколько страниц просмотрел пользователь
при посещении сайта. Например, если один человек посетил сайт, то это засчитывается как
одно посещение. Но за время пребывания на сайте данный пользователь просмотрел пять
разных страниц. Это и называется количеством просмотров страниц.
Часто количество страниц, просмотренных одним пользователем в течение одной сессии, называют «глубиной просмотра».
Рис.
4.
Отчет
«Количество
просмотров
страниц»
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
Представленный отчет «Просмотры страниц» не показывает данные о том, сколько
страниц просмотрел посетитель. Ответ на этот вопрос отражается в следующем отчете;
«Среднее число просмотров» (Average Page Views).
Отчет «Просмотры страниц» показывает лишь количество страниц, которые просмотрели все посетители за день. Так, например, если изучать отчет просмотра страниц за месяц,
то каждый день представляется в виде столбика диаграммы. Если аналогичным образом задать выборку по просмотрам страниц за день или неделю, то по-прежнему можно будет увидеть только количество просмотров в день (в виде диаграммы).
По большому счету, общее представление о просмотрах страниц – не самый полезный
показатель с точки зрения маркетинга и принятия стратегически важных решений. Так, количество просмотров страниц может быть впечатляющим, наряду со столь же впечатляющим
показателем общей посещаемости сайта. Поэтому, хотя этот параметр является точным ин59
дикатором трафика, который получает сайт, он ничего не говорит о том, насколько эффективны приложенные маркетинговые усилия.
При анализе показателя общего просмотра страниц важно учитывать следующие возможные погрешности:
внешние счетчики посчитают загрузку только тогда, когда страница загрузится целиком. Анализаторы логов посчитают также загрузки файлов, но для отделения загрузок страниц от загрузок дополнительных файлов могут потребоваться дополнительные настройки.
внешние счетчики не посчитают загрузку страниц поисковым роботом, индексирующим сайт. Анализаторы логов посчитают и такие заходы, но могут не отличить их от заходов
обычного пользователя.
Отчет Google Analytics «Среднее число просмотров страниц» показывает данные по
среднему числу страниц, которые просмотрели за посещение пользователи. Показатель вычисляется по формуле:
где
APV
–
среднее
число
просмотров
страниц,
Р – общее количество просмотренных страниц за определенный период времени;
Q – количество посетителей сайта за соответствующий период времени.
В статистическом отчете не показывается, сколько страниц просмотрел каждый конкретный посетитель. Вместо этого можно увидеть среднее число страниц, которые каждый
посетитель просмотрел в определенный день (рис. 5).
Рис.
5.
Среднее
число
просмотров
страниц
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
Более того, счетчик Google Analytics дает возможность сравнить показатель по нескольким параметрам одновременно. На представленном выше рисунке синим цветом обозначено среднее значение просмотров для всех посещений, оранжевым – только для новых
пользователей. Примечательно, что конкретно для представленного сайта студии вебдизайна Dew Point среднее число просмотров страниц новыми пользователями практически
совпадает с аналогичным показателем по всем пользователям и является недостаточно высоким – в пределах 2,5 страниц.
Информация по среднему числу просмотров страниц (или глубине просмотра) является
весьма полезной с точки зрения того, что она показывает то, как пользователи взаимодей60
ствуют с сайтом. Высокое число просмотров страниц – это прямое отражение качества контента интернет-ресурса. Пользователи склонны просмотреть больше страниц, если содержимое этих страниц стало причиной, по которой они пришли на сайт.
Если значение показателя среднего числа просмотра страниц близко к 1, то у сайта появились (или были изначально) проблемы. Иными словами, посетители покидают сайт просмотрев лишь одну страницу.
Причины этому могут быть разными:
неинтересный для большинства пользователей контент. Поэтому посыл рекламного сообщения (в случае, если вы рекламируете сайт, должен в полной мере соответствовать содержанию ресурса);
неприятный дизайн сайта (раздражающее сочетание цветов, очень мелкий шрифт и
т.п.);
плохая система навигации (например, отсутствие на каждой странице ссылок на все
другие разделы сайта и прочее).
Важно. Приемлемый показатель глубины просмотра – не менее трех [Источник. Гусев В. С. Аналитика веб-сайтов. Использование аналитических инструментов для продвижения в Интернет. – М.: ООО «ИД Вильямс», 2008 – 176 с.]
Если на сайте есть чат или форум, показатель среднего просмотра страниц (или «глубина просмотра») значительно увеличивается, что может ввести в заблуждение потенциального рекламодателя. Т.е. вполне вероятна ситуация, когда пользователи используют на сайте
только интерактивные функции, а остальные разделы их мало интересуют.
В целом, такие показатели, как посещаемость и глубина просмотра полезны для анализа сайтов общей направленности – порталы, каталоги, классифайды, электронные библиотеки, почтовые сервисы, сайты СМИ. Чем выше посещаемость и глубина просмотра, тем лучше
и успешнее проект.
Визиты, сессия
Каждый уникальный пользователь может совершить один или несколько визитов на
сайт.
Сессия – процесс последовательного просмотра страниц сайта пользователем в течение
одного визита (ограниченного интервала времени).
Длительность сессии – параметр весьма приблизительный. Начало каждой сессии можно определить точно (пользователь зашел на сайт), но с фиксированием точного времени
окончания сессии возникают проблемы. Фактически пользователь может, формально оставаясь на странице сайта, заняться просмотром почты, работой над текстом и т.д. Об этом на
сайт или сервер статистики не поступает никакого сообщения. Поэтому, если пользователь
длительное время не переходит с одной страницы сайта на другие, сессия считается законченной.
Google Analytics считает одним визитом просмотры страниц, между которыми прошло
меньше получаса, и браузер не был закрыт. Если пользователь открыл страницу сайта и ушел
на час обедать, а потом нажал ссылку на «контакты», это будет засчитано как два визита.
Показатель длительности сессии – это еще одна возможность оценить качество сайта:
насколько ресурс приятен для пользователя, заинтересовал ли его предложенный контент и
т.п. Информацию о длительности сессии можно получить, проанализировав отчет «Длительность пребывания на сайте» (Time on Site).
61
Рис.
6.
Отчет
«Длительность
пребывания
на
сайте»
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
Особенно осторожно следует относиться к случайным «всплескам» показателя продолжительности сессии. Вывод о том, что пользователи стали проводить больше времени на
сайте можно делать лишь тогда, когда увеличение времени пребывания является постоянным
и закономерным процессом.
Вывод. Если сайт привлекает достаточно много пользователей, которые пребывают
на нем значительный промежуток времени, просматривая страницы, то у вас есть фактор, на котором можно заработать. Если же статистические отчеты говорят об обратном, то ваш интернет-ресурс нуждается в доработке.
География пользователей
Сравнивая IP-адрес пользователя с имеющейся в распоряжении базой данных географической привязки, система статистики присваивает каждому пользователю регион. Исходя
из этого, можно посчитать распределение посетителей сайта по регионам. Google Analytics
также изображает сравнительную активность пользователей из разных регионов на карте
(см. рис. 7-8).
62
Рис. 7. Отчет «География
пользователей»:
сравнение
по
странам.
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ - студия вебдизайна)
Рис.
8.
Отчет
«География
пользователей»:
сравнение
по
региону
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ - студия вебдизайна)
Показатель географии пользователей положен в основу такого инструмента, как таргетирование, который играет важную роль в фокусировании целевой аудитории. В общем случае, таргетинг (англ. target – цель) – рекламный механизм, позволяющий выделить из всей
имеющейся аудитории только ту часть, которая удовлетворяет заданным критериям (в данном случае, география проживания), и показать рекламу/любую другую информацию именно
ей.
63
Источники перехода (или посетителей)
Браузер сообщает серверу, с какой страницы пользователь нажал на ссылку, чтобы перейти на текущую страницу. Эта информация используется для сегментации, анализа источников трафика, оценки эффективности рекламных площадок и множества других целей.
Рис.
9.
Отчет
«Обзор
источников
трафика»
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
На представлено выше рисунке видно, что подавляющее большинство пользователей
(48,30%) приходит на сайт с поисковых систем. Это значит, что прежде чем зайти на сайт,
пользователь сначала ввел в строке запроса поисковой системы определенное ключевое слово. По результатам запроса он получил определенный список сайтов, удовлетворяющих параметрам запроса, среди которых был и анализируемый ресурс.
Сайты-источники переходов составляют 27,67%: пользователь попадает на сайт с другого ресурса, после осуществления определенных действий (клик на гипер-ссылку, баннер,
ярлык и т.п.). Прямой трафик (24,03%) означает, что пользователь попал на сайт по прямому
запросу (ввел доменное имя сайта в строке браузера).
Инструмент Google Analytics также предоставляет подробные отчеты по каждому источнику трафика. Так, например, можно отследить конкретно с каких поисковых систем
пришел пользователь по ряду параметров (динамика по времени, количество новых пользователей, количество отказов и т.п.).
64
Рис. 10. Развернутый отчет «Данные по переходам с поисковых систем»
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
Кроме того, можно получить отчет о том, какие именно ключевые слова ввел пользователь в строке запроса поисковой системы, после чего увидел ссылку на ваш сайт. Это весьма
ценная информация для целей продвижения и планирования рекламных кампаний.
Рис.
11. Ключевые слова, примененные пользователями в поисковой системе Google. (Источник:
данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/– студия веб-дизайна)
65
Отказы (bounce rate) или показатель отказов – количество посетителей (в процентах
от общего числа), которые посетили только одну страницу на сайте. Т.е. пользователи, которые покидают сайт с той же страницы, с которой они вошли на сайт, без просмотра какихлибо иных страниц сайта. Этот критерий может быть хорошим индикатором того, насколько
интересно содержание сайта и насколько продумана его навигация, и использоваться как показатель качества контента сайта.
Проанализировать показатель отказа можно с помощью отчета «Показатель отказов»
(Bounce Rate). Важно отметить, что для данного отчета посещение, посетитель и просмотр
страницы – это практически одно и то же.
Рис. 12. Отчет
«Показатель
отказов
для
всех
пользователей»
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
Показатель отказов свидетельствует о том, насколько эффективны страницы сайта. На
рисунке выше видно, что показатель отказов достаточно высок – 61,39% (в среднем за анализируемый период). Это означает, что практически две трети всех пользователей практически
сразу покидают сайт, не заинтересовавшись его содержимым. Цифра не совсем оптимистичная.
Анализ точек входа с позиции показателя отказов позволяет понять, над какими страницам сайта необходимо поработать. Показатель отказа говорит о том, насколько страница
(точка входа на сайт) не соответствует тому, что ищут пользователи в сети. Следовательно,
самый хороший способ уменьшить показатель отказов это давать пользователям ту информацию, которую они ищут.
Нормативы показателя отказов:
Интернет-магазин: 15-35%
Порталы:15-35%
Блоги: 50-60%
Возможные причины отказов:
Отличие в трафике. Пример: для интернет-магазина, работающего только на Москву,
посетители из Екатеринбурга будут нецелевыми, и для этой группы будет больше отказов,
меньше достижения целей и ниже глубина просмотра;
66
Отличия в качестве страниц. Если страница «прячет» от пользователя свое содержимое
и не помогает ему понять, что можно сделать на сайте, не убеждает его в том, что нужно идти дальше, пользователь с большей вероятностью будет потерян для сайта. На западе существует целая дисциплина -persuasion design.
Соответствие целей пользователя, зашедшего на страницу, и содержания страницы.
Типичной ошибкой подобного рода является использование главной страницы сайта в качестве входной для рекламных кампаний. Кликнув по рекламному объявлению, сулящему
скидку на определенный товар, пользователь может оказаться на главной странице большого
магазина. В этом случае велика вероятность того, что он не захочет или не сможет найти то,
что уже ожидал увидеть. Подобная ошибка происходит и тогда, когда в попытках заманить
больше посетителей рекламодатель пишет на баннере «скидка 25%!», а на входной странице
сайта «забывает» о своем предложении.
Показатель отказов характеризует то, насколько лояльны пользователи к сайту. Лояльные пользователи – те, кто просматривает от трех страниц и более. Цель любого владельца
сайта – увеличение лояльных пользователей.
Показатель отказов может находить «материальное» отражение. Например:
количество посетителей интернет-магазина, которые ушли с сайта после просмотра
страницы с описанием условий доставки (похоже, им не понравилось то, что они там прочитали);
количество отправленных претензий в службу поддержки;
процент зарегистрированных пользователей социальной сети, которые бывают на сайте
реже 1 раза в 3 месяца.
Рассматривая показатель отказов, следует обратить внимание и на один важный момент
– снижение данного показателя не всегда свидетельствует о том, что увеличивается эффективность работы сайта. В этой связи представим один пример.
Пример. Любой интернет-магазин стремится к увеличению дохода от продаж. Предположим, магазин продает много и с удовольствием, опережая большинство конкурентов.
Однако значительный процент покупателей – новички, которые не возвращаются и, что
печальнее всего, не заказывают дополнительные услуги или сопутствующие товары. А ведь
именно здесь лежат серьезные возможности для роста продаж. Соответственно, набор
критериев эффективности этого магазина должен включать:
повышение % возвращающихся покупателей,
рост числа загрузок страниц с дополнительными товарами и
последующие загрузки страницы оформления заказа.
В представленном примере проблема, скорее всего, кроется не только в функциональной части интернет-магазина, но и в самом сервисе, предоставляемом клиентам оффлайн.
Технические параметры
Данные переменные лежат в основе оценки корректности работы вашего сайта. Применительно к счетчикам посещаемости их можно разделить на две группы:
 характеризующие компьютер пользователя;
 относящиеся непосредственно к самому сайту.
Первая группа включает следующие параметры:
тип браузера. Правильно сконструированный сайт должен корректно отображать свои
страницы в окнах хотя бы самых популярных браузеров. Возможны случаи, когда страница,
корректно отображаемая одним браузером, неправильно отображается в окне другого.
Согласно данным ресурса StatCounter [http://rnns.ru/hitech/105643-samye-populyarnyebrauzery.html], лидерами рынка по состоянию на конец 2009 года являлись браузеры
Microsoft – их общая доля превысила 55% всего мирового рынка. Самым популярным из
продуктов Microsoft остается Internet Explorer 7 – его предпочитают 21,2% пользователей.
Internet Explorer 8 на втором месте с показателем в 20%, причем его доля быстро увеличивается. Доля Internet Explorer 6 составляет 13,89%. Firefox 3.5, по данным StatCounter Global
67
Statistics, занимает 21,93% рынка. Доля версии Firefox 3 составила 9%. Некоторые пользователи все еще отдают предпочтение Firefox 2.0 – 1,21%.
Сервер определяет, какой браузер стоит у пользователя и является ли он поисковым
роботом, исходя из присланной браузером в запросе строки идентификации
Рис. 13. Браузеры, применяемые пользователями сайта http://dewpoint.by/
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
тип операционной системы. В разных операционных системах применяется различная
кодировка кириллицы. Современные браузеры умеют автоматически определять кодировку
полученной страницы и отображать ее правильно. Тем не менее, в некоторых случаях не исключены и проблемы.
68
Рис. 14. Типы
операционных систем, применяемых пользователямиhttp://dewpoint.by/ (Источник: данные
счетчика Google Analytics для сайтаhttp://dewpoint.by/ – студия веб-дизайна)
разрешение экрана. Если разрешение экрана, на которое рассчитан сайт, не совпадает с
разрешением экрана компьютера пользователя, в окне браузера будет отображаться либо
свободное место, либо появятся полосы прокрутки, и посетителю, чтобы просмотреть всю
страницу, придется постоянно «гонять» ее по экрану влево-вправо, вверх-вниз. На правильно
сконструированном сайте тексты статей, изображения и прочие материалы располагаются
так, чтобы их можно было просмотреть, не прибегая к помощи полос прокрутки.
С помощью отчетов Google Analytics также можно проанализировать, какое разрешение экрана характерно для пользовательских компьютеров в большей степени.
Рис. 15. Разрешение
экрана
на
пользовательских
мониторах
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
69
Из рисунка видно, что в наибольшей степени среди пользователей сайтаhttp://dewpoint.by представлено разрешение экрана 1280*1024 точек (29,03%), 1024*768
точек (21,85%), 1280*800 точек (15,14%) и 1440*800 точек (9,13%).
количество цветов. Высокое качество цветопередачи обеспечивается при глубине цвета
32 бита (можно отобразить 16 млн. оттенков). Однако компьютеры некоторые пользователей
имеют возможность отображать около 65 тыс. оттенков, а иногда всего лишь 256 цветов.
Ввиду этого, изображения, размещенные на сайте, могут существенно измениться при отображении на компьютерах пользователей, не поддерживающих высокое качество цветопередачи.
Поэтому прежде чем размещать на сайте фотогаллерею, прежде имеет смысл проанализировать возможности пользователей с точки зрения возможностей цветопередачи их компьютера. Это можно сделать также с помощью специальных отчетов Google Analytics.
Рис. 16. Цветопередача
компьютеров
пользователей
(Источник: данные счетчика Google Analytics для сайта http://dewpoint.by/ – студия вебдизайна)
Из отчета видно, что большинство пользователей, зашедших на сайтhttp://dewpoint.by/,
имели максимально возможную цветопередачу в 32 бита. Этот показатель является благоприятствующим тому, чтобы на анализируемом сайте размещать фотографии и другие изображения.
Вторая группа технических параметров (относятся непосредственно к самому сайту)
включает в основном характеристики, связанные с SEO (или продвижением сайта в поисковых системах):
объем индексации сайта (количество страниц, проиндексированных поисковыми системами);
периодичность индексации;
глубина индексации (для сайтов с многоуровневой индексацией страниц);
всевозможные недоработки сайта (например, ссылки на несуществующие страницы);
возможная перезагрузка сайта в часы пик.
Данная группа параметров является весьма важной для целей оптимизации и заслуживает отдельного внимания. Поэтому в рамках данной лекции мы не будем подробно рассматривать представленные выше характеристики.
Для чего необходимо отслеживать цели?
70
Иногда возникает необходимость проанализировать действия пользователей, не связанные с загрузкой новых страниц.
Пример. На странице сайта размещено видеообъявление рекламного характера. В
данном случае важно определить портрет пользователей, просмотревших его, а также их
долю в общем числе пользователей, посетивших сайт.
Для получения подобных статистических данных требуются дополнительные условия.
Google Analytics позволяет элементам страницы вызывать особую функцию (trackEvent)- для
того, чтобы внести в систему статистики запись о таком особом событии.
Мы уже рассматривали в части 1 материала некоторые системы, позволяющие дать
оценку достижения целей (Яндекс. Метрика и Google Analytics) и сформировать емкие отчеты для отслеживания точной статистики эффективности рекламных кампаний.
Обычно цель задается адресом страницы, которую посещает пользователь. Например,
для интернет-магазина, целью может быть функция «оформить заказ», а соответствующей
страницей – информация о том, что заказ принят. Можно задавать также несколько целей и
привязывать их достижение к рекламным кампаниям в контекстной рекламе, что даст возможность напрямую оценить стоимость привлеченного покупателя. Google Analytics способен учитывать прибыль с каждой транзакции. Для этого нужно включить в Analytics раздел
«Электронная торговля» и настроить сайт таким образом, чтобы он передавал в код скрипта
данные о прибыли. Такая учетная система обеспечит очень интересными данными – для контекстной рекламы, например, это будет прибыльность каждого рекламного объявления.
Если ваш сайт – простая визитка, а цель – продажи товара или услуги, то, конечно, никакая статистика не позволит определить достижение этой цели. В таких случаях необходимо:
Отслеживать, сколько клиентов пришло с сайта, одним из неточных способов (см. ниже).
Отслеживать достижение «самых близких к продаже» целей – например, просмотра
прайс-листа.
«Оффлайновые» компоненты анализа неизбежны для всех магазинов, заказ в которых
не оканчивается электронной транзакцией. Проводить такой учет следует постоянно: иначе
легко упустить изменения, которые сильно повлияют на прибыльность.
Наиболее распространенные оффлайновые способы отслеживания клиентов
1.Подмена телефона.
Один из самых распространенных способов. В зависимости от источника трафика (поисковик, контекст, объявления в каталогах, баннерная реклама и т.п.), посетителю показывается отдельный номер телефона. Статистика отслеживается по звонкам на эти телефоны. Дополнительно можно использовать детализацию счета за телефон и сверять его по времени с
посетителями, для привязки конкретного звонка к конкретному посетителю. Условно, можно
посмотреть среднее время просмотра сайта и привязывать звонок к посетителю.
Преимущества метода:
достаточно точное определение количества пользователей с конкретных источников;
возможность привязаться к путям по сайту, что дает больше информации
Недостатки:
достаточно дорогой способ (связано с покупкой отдельных номеров);
возможны сложности с привязкой к путям;
подходит только для тех категорий пользователей, которые предпочитают телефонный
звонок, личному посещению.
2.Купоны на скидку
Когда покупка дополнительных номеров не подходит, можно воспользоваться купонами на скидку. Посетитель, зашедший на сайт рядом с телефонным номером, адресом, картой
проезда, или в другом месте видит купон на небольшую скидку – 3-5%, представляющий из
себя несколько цифр.
71
Лучше сделать так, чтобы на купон можно было нажать, и при нажатии открывалась
страница с описанием скидочной программы. При звонке или посещении магазина, лучше
чтобы менеджер самостоятельно спрашивал, есть ли у клиента купон на скидку, т.к. самостоятельно клиенты не часто будут им пользоваться.
Преимущества способа:
достаточно прост в реализации на базе существующих популярных CMS;
оценивается неограниченное количество источников посетителей;
возможность подсчитывать пользователей, которые не звонят, а предпочи-тают личные
консультации.
Недостатки:
не высокая точность отслеживания;
если наценка на товар небольшая, скидка в 5% может быть ощутимой (сни-жается возможность варьировать скидками).
Другой важной настраиваемой метрикой является учет запросов к внутренней поисковой системе. Например, Google Analytics позволяет отслеживать такие запросы и составлять
по ним статистику.
Рис. 17. учет запросов к внутренней поисковой системе
Запросы к поиску на сайте – это источник информации о том, чего не хватает пользователям, в каких местах сайта затруднена навигация и как откорректировать результаты поиска
вручную, чтобы требуемые пользователю материалы располагались выше. «Правильная» система поиска практически всегда содержит дополнительные «вручную дописанные» ссылки.
С помощью всевозможных систем по обработке статистических данных в Интернет,
можно отследить поведение пользователя, но не причины этого поведения. Для того, чтобы
стимулировать желательные поступки и предотвращать нежелательные, нужно знать причину этих поступков.
Сегментация пользователей.
72
На базе полученных отчетов можно проводить сегментацию пользователей по ряду параметров, используемых в веб-аналитике: Например:
по географическому признаку (проживают в столице, регионах, за рубежом и т.п.);
по переходам (прямой трафик, информационно-поисковые системы или другие интернет-ресурсы);
для тех, кто увидел сайт в поисковике – по запросу, который помог ему найти его;
для тех, кто пришел с рекламного объявления – по объявлениям и рекламным площадкам;
по первой увиденной пользователем странице («точки входа»);
по техническим возможностям компьютера и интернет-соединения пользователя;
по частоте использования ресурсов сайта (новые и постоянные пользователи);
по действиям пользователя на сайте.
Более точно сегментировать пользователей по принципу заинтересованности и замотивированности (поведенческий принцип сегментации) можно благодаря возможностям системы Google Analytics, которая содержит такой отчет, как «Содержание». В нём удобно пользоваться пунктом «Содержание по заголовкам», так как в списке сразу же понятно (если на
сайте корректные теги title), о какой странице идёт речь:
Рис. 18. Количество просмотров страниц по темам.
Благодаря представленной функции можно сделать вывод о том:
какие страницы посещают чаще всего (Просмотры страниц);
на каких чаще всего задерживаются (Средняя длительность просмотра страницы);
сколько процентов посетителей, начавших просмотр сайта с этой страницы, не перешли на другую, а сразу закрыли сайт (Показатель отказов);
сколько процентов посетителей закончили просмотр сайта на этой странице (% выходов).
Общие этапы работы с веб-аналитикой
В заключение представим основные этапы работы с веб-аналитикой, которые систематизируют всю представленную выше информацию и позволят получить максимально полезную информацию для принятия управленческих решений.
Этап 1. Определите наиболее важные страницы сайта для анализа и классифицируйте
их. Пример классификации (зависит от типа сайта):
страницы-проводники (обычно главная страница и основные страницы разделов, которые должны направить пользователя к нужной точке);
побудительные страницы (побуждают/убеждают совершить определенное действие);
73
финальные страницы (здесь пользователь завершает свой путь, нажав на ссылку «Купить» или «Подписаться»);
страницы-подтверждения («Ваш заказ принят. Параметры такие-то»).
Этап 2. Сформулируйте ключевые показатели эффективности. Их лучше представить в
табличной форме.
Этап 3. Изучите сервис статистики (тот же Google Analytics), которым вы пользуетесь и
выясните, где и каким образом можно выделить из потока данных то, что относится к сформулированным ключевым показателям эффективности. Например, если сформулирована
цель повышения продаж, то необходимо отслеживать количество загрузок страницы с формой заказа, «корзиной» и подтверждением заказа. Проанализируйте, какими путями люди
приходят на эти страницы, и в каком месте чаще всего происходят сбои в работе.
Выше представлена упрощенная схема работы с веб-аналитикой. В каждом конкретном
случае она будет иметь свою специфику, подстраиваясь под определенные цели, задачи и ситуации. В любом случае правильное и своевременное ис-пользование инструментов вебаналитики на практике позволит вам оптимизировать ключевые бизнес-процессы и быть всегда на голову выше и на шаг впереди своих конкурентов.
74
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
СЕМИНАРСКИЕ И/ИЛИ ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ
Барнаул – 2010
75
СЕМИНАРСКИЕ ЗАНЯТИЯ
ВВЕДЕНИЕ:
1. Цели семинарских занятий:
.
“VEB-аналитика ” это совершенно новая учебная дисциплина, по которой еще не
сформировался пул маститых преподавателей и не написаны базовые учебники. Поэтому при подготовке к семинарским занятиям совершенно необходимо искать информацию на сайтах и блогах практикующих экспертов, которых в интернет достаточное
количество (см. «дополнительная литература»).
Основную литературу можно получить в библиотеке филиала или по адресу ссылок
на указанный электронный ресурс
 Основной целью семинарских занятий является обучение будущих специалистов методам анализа поведения посетителей сайтов и использования получаемых результатов.
 Тематика семинаров построена соответственно последовательности реализации процесса анализа и управления на его основе интернет-проектами, что позволяет уяснить
задачи и способы изучаемой деятельности.
 Цель конкретизируется в следующих задачах:
 развивать систему знаний, определяемых содержанием учебной программы дисциплины и соответствующими требованиями, предъявляемыми к уровню квалификации и требованиями соответствующего государственного образовательного стандарта
 совершенствовать систему умений, обеспечивающих реализацию задач
курса “VEB-аналитика ”,
 укреплять систему профессионально целесообразных ценностноэмоциональных отношений студентов к анализируемой проблематике.
o Семинарские занятия позволяют самостоятельно определять целесообразность и технологии использования методов веб-аналитики в процессе организации современного он-лайнового бизнеса и на этой основе разрабатывать пути повышения эффективности управления,.
 Студентам необходимо усвоить формы, виды, технологии реализации интернетаналитики, понять специфику принятия разнообразных решений, связанных с изучаемой проблематикой.
 Семинарские занятия проводятся в форме докладов, дискуссий, бесед, деловых игр,
индивидуальной письменной работы.

Оценивается работа студента на семинарском занятии посредством собеседования или тестирования.

Общее время на семинарские занятия -30 часов.
Семинарское занятие № 1
Тема: Сбор данных о посещаемости веб-ресурсов
Основное содержание семинарского занятия:
76
Вопросы, выносимые на обсуждение:
Как управлять веб-проектами на основе результатов аналитических исследований?
В чем сущность и преимущества управления веб-проектами на основе результатов аналитических исследований?
За счет каких факторов можно добиться роста прибыли?
Раскрыть три основные задачи онлайн-продавца для успешности его бизнеса:
 привлечение пользователей на сайт (реклама);
 конвертация пользователей в клиентов (продажа);
 удержание пользователей (повторные продажи).
Рекомендуемая литература:
Основная:
1.
2.
Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах (+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г. (стр.13-54)
2. Мелихов Д. Сарматов И. Веб аналитика, шаг к совершенству, Киев 2010
электронный ресурс http://www.spybox.com.ua/blog/web-analytics-step-toperfection.pdf.ю (раздел 1).
Дополнительная литература
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
http://www.ladymaksima.com/
http://www.seoded.ru/
http://ru-webanalytics.blogspot.com/
http://skobelev.ru/
http://pro-analytics.ru/
http://b2blogger.com/ l
http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing.pdf
http://websole.ru/veb-analitika/
Продолжительность _6_ часов
Семинарское занятие №2
Тема: Базовые метрики веб-аналитики.
Основное содержание семинарского занятия:
Вопросы, выносимые на обсуждение.
Описать и проанализировать часто употребляемые метрики (Page Rank, ТИЦ и т.д.).
Описать и проанализировать просмотры страниц (Pageviews), количество загрузок
страницы в браузер пользователя.
Проанализировать использование понятий посетители (уникальные посетители, пользователи, охват, visitors, reach), JS-счетчики
77
Описать применение сервисов Google Analytics таких, как географическая привязка, система статистики.
Рекомендуемая литература:
Основная:
1. Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах
(+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г. (стр. 55-109).
2. Мелихов Д. Сарматов И. Веб аналитика, шаг к совершенству, Киев 2010 электронный ресурс http://www.spybox.com.ua/blog/web-analytics-step-to-perfection.pdf.ю (раздел 3).
Дополнительная литература
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
http://www.ladymaksima.com/
http://www.seoded.ru/
http://ru-webanalytics.blogspot.com/
http://skobelev.ru/
http://pro-analytics.ru/
http://b2blogger.com/ l
http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing.pdf
http://websole.ru/veb-analitika/
Продолжительность _6_ часов
Семинарское занятие № 3
Тема: От статистики к аналитике
Основное содержание семинарского занятия:
Вопросы, выносимые на обсуждение:
Зачем заниматься исследованием поведения аудитории?
Почему перед работой с данными необходимо определить цели, которые преследуются
на сайте?
Почему цели должны быть измеримы, что это значит?
Обосновать, что для коммерческого сайта цели должны быть максимально близки к
получению прибыли.
Показать, что истинная цель маркетинговых мероприятий в Интернете лежит вне Интернета, следствия этого тезиса.
Как Google Analytics и Яндекс Метрика, регистрируют достижение целей и даже рассчитывают прибыль?
Описать и проанализировать три этапа аналитической работы:
 Получить данные;
 Сделать выводы о том, почему данные выглядят именно так;
78

Предложить изменения, которые улучшили бы ситуацию.
Рекомендуемая литература:
Основная:
1. Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах
(+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г. (стр.127-153).
2. Портал Google Analytics.
Дополнительная литература
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
http://www.ladymaksima.com/
http://www.seoded.ru/
http://ru-webanalytics.blogspot.com/
http://skobelev.ru/
http://pro-analytics.ru/
http://b2blogger.com/ l
http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing.pdf
http://websole.ru/veb-analitika/
Продолжительность _4_ часа
Семинарское занятие № _4__
Тема: Сегментация веб-ресурсов. Разделение и содержательный анализ
Основное содержание семинарского занятия:
В чем заключается поведение пользователя в интернет, причины этого поведения?
Каким образом проводят процедуры сегментации?
Раскрыть содержание двух шагов сегментации и содержательного анализа:
 Сегментирование, данных: разделяют всех пользователей на группы исходя из
определенных критериев и рассматривают поведение не всех пользователей, а
каждой из этих групп в отдельности;
 построение предположений и проверка их: выискивают вероятные объяснения
для сложившейся ситуации и пытаются повлиять на ситуацию исходя из этих
предположений, наблюдая за результатом.
79
В чем опасность усреднения?
По любым ли параметрам, которые система веб-аналитики запоминает при показе
страницы возможна сегментация?
Рекомендуемая литература:
Основная:
Основная:
10. Мелихов Д. Сарматов И. Веб аналитика, шаг к совершенству, Киев 2010 электронный ресурс http://www.spybox.com.ua/blog/web-analytics-step-to-perfection.pdf (раздел 4)
Дополнительная литература
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
http://www.ladymaksima.com/
http://www.seoded.ru/
http://ru-webanalytics.blogspot.com/
http://skobelev.ru/
http://pro-analytics.ru/
http://b2blogger.com/ l
http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing.pdf
http://websole.ru/veb-analitika/
Продолжительность _4_ часа
Семинарское занятие № _5__
Тема: Особенности применения результатов аналитического исследования .
Основное содержание семинарского занятия:
Вопросы, выносимые на обсуждение:
Как правильно организовать аналитическую и оптимизационную работу.
Как убедить руководство организации-заказчика в важности аналитики?
Как заставить организацию использовать полученные данные?
Почему руководство организации иногда игнорирует выводы аналитика?
Модельная ситуация: -измерения на сайте не сопровождаются анализом изменений показателей. В чем причина?
Рекомендуемая литература:
Основная:
80
Основная:
1. Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах
(+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г. (стр.167-203).
Дополнительная литература
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
http://www.ladymaksima.com/
http://www.seoded.ru/
http://ru-webanalytics.blogspot.com/
http://skobelev.ru/
http://pro-analytics.ru/
http://b2blogger.com/ l
http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing.pdf
http://websole.ru/veb-analitika/
Продолжительность _4_ часа
Семинарское занятие № _6__
Тема: Нестандартные методы продвижения
Основное содержание семинарского занятия:
Вопросы, выносимые на обсуждение:
Как использовать изображения для продвижения сайта?.
В чем суть поисковой рекламы и технологии ее реализации?
Как используются социальные ресурсы для продвижения сайтов?
Как повысить конверсию трафика?
Рекомендуемая литература:
Основная:
Основная:
1. Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах
(+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г. (стр. 204-222, 254-327).
Дополнительная литература
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
81
Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
http://www.ladymaksima.com/
http://www.seoded.ru/
http://ru-webanalytics.blogspot.com/
http://skobelev.ru/
http://pro-analytics.ru/
http://b2blogger.com/ l
http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing.pdf
http://websole.ru/veb-analitika/
Продолжительность _6_ часа
82
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ К ЭКЗАМЕНУ
Барнаул – 2010
83
ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ К ЭКЗАМЕНУ
5 курс, 10 семестр
Понятие «веб-проект».
Исторические предпосылки и условия появления аналитики веб-проектов.
управление веб-проектами на основе результатов аналитических исследований.
Диалектическая последовательность работы веб-аналитика: анализ, оптимизация,
тестирование, снова анализ…
5. Эффективность анализа поведения пользователей на сайте.
6. Задачи повышения успешности бизнеса.
7. Привлечение пользователей на сайт (реклама).
8. Конвертация пользователей в клиентов (продажа).
9. Удержание пользователей (повторные продажи).
10. СЕО-технологии и интернет-аналитика.
11. Достоверность данных интернет-статистики, какие из них могут быть неточными, и почему.
12. Последовательность серверной обработки для веб-аналитики.
13. Веб-аналитика -три основных вида систем сбора статистики.
14. Счетчики статистики.
15. Пассивный сбор статистики через запросы одного и того же пользователя с помощью сессий.
16. Активный сбор статистики с добавлением на страницу, дополнительного кода.
17. Авторские системы сбора статистики.
18. Метрики как показатели систем статистики. (Page Rank, ТИЦ).
19. Просмотры страниц (Pageviews).
20. Посетители, охват (visitors, reach).
21. Геотаргетинг.
22. Яндекс аналитика.
23. Google Analytics.
24. Веб-аналитика и целеполагание. целей, достижение которых мы можем отследить через систему статистики, снятие данных может быть автоматизировано.
25. Три этапа аналитической работы. Получение данных.
26. Три этапа аналитической работы. Формулирование выводов о том, почему данные так выглядят.
27. Три этапа аналитической работы. Предложение изменений, улучшающих ситуацию.
28. Смысл и процедуры сегментации данных.
29. Критерии сегментации данных.
30. Построение и проверка предположений о результатах сегментации.
31. Параметры по которым возможна сегментация.
32. Технические параметры лежащие в основе оценки корректности работы сайта.
33. Технические параметры характеризующие компьютер пользователя.
34. Технические параметры относящиеся непосредственно к самому сайту.
35. Особенности работы с веб-аналитикой для принятия управленческих решений.
1.
2.
3.
4.
84
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
Практические задания к экзамену
Барнаул – 2010
85
На основе лекционного материала и проведенных практических занятий подготовьте
собственный вариант мероприятий по анализу деятельности гипотетического (виртуального) сайта по следующему алгоритму:

Обоснование цель, выбора бизнес-идеи (появление замысла проекта) и постановка проблемы для анализа;

Выбор адекватных метрик;

Выбор адекватных инструментов.

Прогнозируемые результаты и содержательный анализ
Этап целеполагания можно представить в виде системной совокупности - иерархии целей
- «Дерева целей» проекта, как это принято в управлении проектами.
Разработку планов мероприятий по достижению целей проекта и ожидаемые результаты,
можно представить, например, в виде таблицы (с учётом временных, финансовых, человеческих, информационных и т.д. видов ресурсов):
Дата/Время
Мероприятие
Смета (бюджет)
Приложения
86
Исполнитель Ожидаемый результат
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
БАНК ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ
Барнаул
2010
87
ТЕСТЫ ТЕКУЩЕЙ И ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ
(ТЕСТЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ)
Вариант 1
Тесты по курсу «Интернет-аналитика»
1.Завершите высказывание:
Любой онлайн-продавец должен решить три задачи для того, чтобы его бизнес был
успешен:
1) … .
2) … .
3) … .
2. Классическая, все объясняющая, популярнейшая, графическая иллюстрация привлечения, конвертации и удержания пользователей имеет вид
1. Трубы
2. Банки
3. Воронки.
3. Установите правильную последовательность.
Процесс разработки и реализации веб-аналитического проекта включает следующие
этапы:
Выбор метрик
Оценка ситуации
Разработка плана деятельности (мероприятий,
заданий, ресурсов, критериев оценки и т.д.)
Выбор аналитического инструментария
Разработка концепции исследования
Определение целей деятельности
Оценка полученных результатов
Появление замысла (идеи проекта)
4. Какое количество руководителей должно быть в аналитической группе:
А. 2
Б. 1
В. 3
5. Есть три основных вида систем статистики (неверное из списка исключить)..
На анализе серверных логов
С добавлением на страницу, показываемую пользователем, дополнительного кода.
Непраметрические статистики
Самостоятельной разработки
5. Рандомизированные статистики
1.
2.
3.
4.
88
6. Функции систем сбора статистики (дополните 2-3 варианта):
1)
2)
3)
4)
5)
6)
Отслеживание сессий
Запись всех визитов
Отслеживание закачиваемых файлов
…
…
7. Общие ограничения систем сбора статистики (отбросить ложные и сомнительные):
1) Невозможно отследить, кто сидит за компьютером. Можно лишь различить
браузеры.
2) Невозможно точно определить регион — лишь попробовать угадать на основе
IP.
3) Возможно узнать пользователя, если он пришел с другого компьютера и не ввел
пароль на сайт.
4) Невозможно определить, откуда пришел пользователь, если фаерволл фильтрует
поле реферера, или же он нажал на ссылку в почте, аське, перепечатал ее из рекламы и т.д.
1)
8. Как называется документ, в который включаются все статьи расходов, необходи-
мых для реализации проекта:
1. Бюджет (смета);
2. Матрица затрат;
3. Проект расходов
9. Кто должен принимать решение об окончании аналитического проекта:
1.
2.
3.
4.
Члены аналитической группы;
Руководитель проекта;
Администрация предприятия.
Финансовый директор.
10. Известными специалистами в области Веб-аналитики являются:
1.
2.
3.
4.
Б.Гейтс;
А.Кошик;
И.Ашманов
А.Моисеев.
89
11. Google Analytics устанавливает для отслеживания визитов … cookie,
1.
2.
3.
4.
1;
2;
3;
4.
12. Дополнить высказывание.
Имея полный комплект данных статистики и настроенный учет целей, можно переходить от
“статистической” части напрямую к аналитической: попытаться воспользоваться полученными данными для того, чтобы …, … или ….
Примечание: Последующие варианты тестов выдаются студенту
преподавателем непосредственно перед контролем.
90
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
ВАРИАНТ ЭКЗАМЕНАЦИОННОГО БИЛЕТА
код
наименование
91
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования “Московский государственный университет культуры и искусств”
Экзаменационный билет № 1
по предмету “Интернет-аналитика ”
1. Эффективность анализа поведения пользователей на сайте.
2. Веб-аналитика - три основных вида систем сбора статистики.
Утверждаю
Заведующий кафедрой
________________ Ю.И.Колюжов
Дата
92
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра экономики и менеджмента
Учебно-методический комплекс дисциплины/модуля/спецкурса:
Управление проектами
Специальность:
080507.65 – “Менеджмент организации”
код
наименование
ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
Барнаул – 2010
93
Для усвоения, а главное – практического освоения основных приемов работы профессионального ВЕБ-редактора и ВЕБ-аналитика необходима некоторая учебная площадка.
Лучше всего если это будет личный блог. Сейчас существует множество возможностей создать простейший блог и даже сайт человеку совершенно незнакомому со спецификой сайтостроительства (например, из социальных сетей или из интернет-порталов). Но это в значительной степени профанация профессии менеджера информатика. Поэтому самостоятельную
работу в первой теме начинают с создания собственного блога средствами инструмента
«Wordpress»
К теме 1: «Цели и задачи веб-аналитики. Развитие веб-аналитики в новейшей истории
мирового менеджмента».
Выбрать тему персонального блога. Разработать план действий по созданию блога. С
помощью соответствующего (получить у преподавателя) электронного учебного курса ознакомиться с системой «Wordpress». С помощью рекомендованных преподавателем инструментальных средств создать основу платформы блога.
К теме 2: «Сбор данных о посещаемости веб-ресурсов».
Существует несколько анализаторов логов. Все они доступны и, в основном, бесплатны. Когда созданный блог просуществует 2-3 недели (почему?), проверить его посещаемость
по 3 выбранным по желанию анализаторам.
AWLA – Advantage Web Log Analyzer. http://www.awla.ru
AWStats.
The Webalizer (http://www.webalizer.com)
Web Trends, или Webtrеnds Enterprise Reporting Server(http://www.webtrends.com).
Weblog Expert (http://www.weblogexpert.com).
NetTracker (http://www.nettracker.be). Analog (http://www.analog.cx).
AlterWind Log Analyzer (http://www.alterwind.ru).
SpyLOG Flexolyzer (http://www.flexolyzer.ru).
Анализатор логов из пакета Semonitor (http://www.semonitor.ru) (
К теме 3. «Базовые метрики веб-аналитики»
Все существующие на данный момент в Рунете популярные внешние счетчики очень
схожи, но в то же время у каждого из них есть черты, определяющие его конкурентоспособность на рынке. Все они доступны и, в основном, бесплатны. Когда созданный блог просуществует 2-3 недели (почему?), проверить его посещаемость по 3 самостоятельно выбранным по желанию счетчикам.
Rambler TOP100 (http://top100.rambler.ru/top100).
Top.Mail.ru, или Рейтинг@Mail.ru (http://top.mail.ru)
SpyLog (http://spylog.ru).
Hot Log (http://hotlog.ru).
LiveInternet (http://liveinternet.ru).
SmartLog (http://smartlog.ru).
Bigmir)net (http://top.bigmir.net).
Google Analytics (http://google.ru/analytics). Наиболее Важен!!!
К теме 4. «Переход от статистики к аналитике»
94
На основе лекционного материала получить для своего блога следующие показатели.
Визиты, сессия
Каждый уникальный пользователь может совершить один или несколько визитов на
сайт.
Сессия – процесс последовательного просмотра страниц сайта пользователем в течение
одного визита (ограниченного интервала времени).
Информацию о длительности сессии можно получить, проанализировав отчет «Длительность пребывания на сайте» (Time on Site).
География пользователей
Сравнивая IP-адрес пользователя с имеющейся в распоряжении базой данных географической привязки, система статистики присваивает каждому пользователю регион. Исходя
из этого, можно посчитать распределение посетителей сайта по регионам. Google Analytics
также изображает сравнительную активность пользователей из разных регионов на карте
таргетинг (англ. target – цель) – рекламный механизм, позволяющий выделить из всей
имеющейся аудитории только ту часть, которая удовлетворяет заданным критериям (в данном случае, география проживания), и показать рекламу/любую другую информацию именно
ей.
Источники перехода (или посетителей)
Браузер сообщает серверу, с какой страницы пользователь нажал на ссылку, чтобы перейти на текущую страницу
Ключевые слова, примененные пользователями в поисковой системе Google. (Источник: данные счетчика Google Analytics
Отказы (bounce rate) или показатель отказов – количество посетителей (в процентах
от общего числа), которые посетили только одну страницу на сайте.
Отчет
«Показатель
отказов
для
всех
пользователей»
(Источник: данные счетчика Google Analytics).
Технические параметры
Данные переменные лежат в основе оценки корректности работы вашего сайта. Применительно к счетчикам посещаемости их можно разделить на две группы:
 характеризующие компьютер пользователя;
 относящиеся непосредственно к самому сайту.
К теме5. «Сегментация веб-ресурсов. Разделение и содержательный анализ».
На основании лекционного материала и публикаций в интернет выполнить самостоятельно
сегментацию посетителей своего сайта.
К теме «Особенности применения результатов аналитического исследования».
На основании лекционного материала и публикаций в интернет интерпретировать самостоятельно особенности аудитории своего сайта.
Общая продолжительность времени на самостоятельную работу – 60 часов
95
Рекомендуемая литература:
Основная:
Лекционный материал данного УМК.
Дополнительная литература:
1. Кошик Авинаш - «Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие
методики»,2011.
Оригинал книги: «Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of
Customer Centricity», Avinash Kaushik, 480 pages, CD-ROM, 2010.
3. Яковлев А, Ткачев В. Раскрутка сайтов. Основы, секреты, трюки ., 2-е издание, С-Пб, 2010
4. Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах
(+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г..
5. Мелихов Д. Сарматов И. Веб аналитика, шаг к совершенству, Киев 2010 электронный ресурс http://www.spybox.com.ua/blog/web-analytics-step-to-perfection.pdf.ю.
6. Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=274
7. Ольга Данишевская http://dewpoint.by/blog/?p=233
8. Блог Романа Зыкова
http://kpis.ru/webanalytics_tools/
9. «Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://habrahabr.ru/blogs/eCommerce/79290/
10. http://www.ladymaksima.com/
11. http://www.seoded.ru/
12. http://ru-webanalytics.blogspot.com/
13. http://skobelev.ru/
14. http://pro-analytics.ru/
15. http://b2blogger.com/ l
16. http://btsmarketing.com/wp-content/uploads/2010/03/Webanalytics_byBTSmarketing.pdf
17. http://websole.ru/veb-analitika/
Интернет-сайты основных программных продуктов
1. www.google.com/analytics
2. www.google.com/intl/ru/analytics/
3. esignformasters.info/.../google-analytics-advanced-use
4. www.google-analytics.ru/
96
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
ДЛЯ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ
Барнаул
2010
97
На сегодняшний день ведущими специалистами подчёркивается особая роль управленческой деятельности, ориентированной на максимально эффективное использование всех
имеющихся ресурсов бизнеса.
Важнейшей специфической чертой профессиональной деятельности современных менеджеров в условиях кардинальных изменений и нестабильности внешней среды является
то, что, реализуя свои профессиональные функции, они вынуждены обращаться в той или
иной степени к реализации идей связанных с интернет-проектами.
В связи с этим, в последнее время направление менеджмента, определяемое как интернет аналитика, стало предметом все возрастающего серьезного интереса не только со стороны представителей науки управления, но и для значительного числа менеджеров-практиков
российских организаций, бизнес-сообщества.
Примечание: «VEB-аналитика» профессиональный термин в англоязычной литературе
или профессиональной блогосфере. В официальных дидактических материалах в России используют термин «интернет-аналитика».
Став типовой методологией многих торговых, проектных, строительных или инжиниринговых компаний, VEB-аналитика получила своё широкое распространение и в других отраслях деятельности современного интернета общества.
Поэтому не случайно, подготовка менеджеров к ведению эффективной аналитической
деятельности при проектировании и реализации инновационного потенциала своих организаций, фирм характеризуется в современных исследованиях как важная составляющая профессиональной подготовки.
Таким образом, изучение курса “VEB-аналитика” является неотъемлемым звеном дидактической подготовки менеджеров организации.
В курсе “VEB-аналитика” изучаются сущность и содержание деятельности в проектном менеджменте, эволюция задач и системных решений в управлении проектами, проводится анализ проблем управления, обуславливающих использование проектных форм организации менеджмента, определяется роль и место проектной деятельности в решении проблемы повышения эффективности современного бизнеса,
Цель курса «VEB-аналитика» состоит в формировании целостного представление о
возможностях использования управления проектами (проектного менеджмента) для решения
проблем повышения эффективности управления.
Задачи:
 • сформировать представление о современном состоянии и тенденциях применения интернет-аналитике при оптимизации деятельности компании;
 • изучить возможности интернет-аналитики в решении проблемы повышения эффективности управления интернет-проектами;
 • сформировать представление о сущности и содержании, технологиях аналитической
деятельности в интеренет;
 • развить навыки современного управления, связанного с использованием инструментария интернет-аналитики.
 выяснить экономическую сущность аналитики интернет-проектов, получить представление об основных понятиях, используемых по данной проблематике;
 изучить фазы жизненного цикла аналитического проекта и стандартные шаги по структуризации аналитического проекта;
 изучить процессы разработки и планирования аналитических проектов;
 изучить процессы реализации, контроля, завершения и оценки аналитических проектов;
Изучение принципов и особенностей проектного управления, вырабатывает у менеджеров способность прогнозировать и проектировать работу предприятия и создает теоретическую и практическую базу для успешного взаимодействия предприятия с внешней средой.
98
Понимание принципов интернет-аналитики развивает гибкость, мобильность, оперативность мышления будущего специалиста, способствует формированию умений и навыков
целенаправленного и продуманного принятия эффективных управленческих решений.
Знания студентов контролируются посредством собеседования, письменных заданий,
выполнением практических работ, тестовых заданий.
99
Министерство культуры Российской Федерации
Алтайский филиал федерального государственного образовательного
учреждения высшего профессионального образования
“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”
Кафедра прикладной информатики
Учебно-методический комплекс дисциплины
Интернет – аналитика
Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»
МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
ДЛЯ СТУДЕНТОВ
Барнаул
2010
100
Данная программа составлена в соответствии с государственным стандартом высшего
профессионального образования по специальности “ Прикладная информатика в менеджменте ”.
Целью учебной дисциплины “Интернет-аналитика ” является изучение закономерностей и особенностей поведения посетителей veb-сайтов и, в конечном итоге, управление их
действиями.
В процессе изучения курса раскрываются основные характеристики и факторы, определяющие целесообразность и формы обращения менеджеров компании к интернет-аналитике.
При овладении дисциплиной “Интернет-аналитика ” ставятся следующие задачи:
• сформировать представление о современном состоянии и тенденциях применения интернет-аналитике при оптимизации деятельности компании;
• изучить возможности интернет-аналитики в решении проблемы повышения эффективности управления интернет-проектами;
• сформировать представление о сущности и содержании, технологиях аналитической
деятельности в интеренет;
• развить навыки современного управления, связанного с использованием интструментария интернет-аналитики.
Обучение студентов по данной программе организуется в форме лекционных и практических занятий. Самостоятельная работа заключается в изучении соответствующих учебных
пособий и выполнении индивидуальных заданий с последующим контролем преподавателя.
Приведен примерный список контрольных вопросов для проведения экзамена.
Курс “Интернет-аналитика ” представляет собой достаточно специфическую прикладную дисциплину, в которой приращение знаний происходит благодаря частичному использованию результатов исследований и разработок в других отраслях компьютинга, но в основном за счет практической деятельности. Здание интернет аналитики не только не достроено, но еще далеко от окончания. При разработке приложений интернет-аналитики используют принципы и методы, заимствованные из таких научных дисциплин как: экономика, менеджмент в т.ч. стратегический, финансовый и др., маркетинг, социология, управление персоналом и многих других.
Методика преподавания дисциплины предполагает чтение лекций, проведение семинарских занятий, анализ реальных организационных ситуаций, консультаций по отдельным
(наиболее сложным) вопросам курса, написание реферата но самое главное - самостоятельную поисковую и исследовательскую работу в интернет.
Предусмотрена также самостоятельная внеаудиторная работа студентов в процессе
подготовки к семинарским занятиям, тестированию, написанию реферата, которая заключается в самостоятельном изучении основной и дополнительной литературы. К сожалению,
интернет-аналитика это новая дисциплина и систематических учебников по ней еще не
написано. Поэтому главное – хорошо ориентироваться в блогосфере по аналитической тематике постоянно отслеживая новую информацию,
Промежуточный контроль знаний студентов ведется в форме опроса на семинарских
занятиях, тестирования, проверки качества выполнения реферата (контрольной работы).
Примерная тематика рефератов по курсу “Интернет-аналитика ”:
1.1 Задачи веб-аналитики
1.2. Сбор данных о посещаемости
1.3. Базовые метрики
1.4. От статистики к аналитике
1.5. Сегментация веб-ресурсов. Разделение и содержательный анализ
1.6 Особенности применения результатов аналитического исследования
101
Реферат должен в себя включать следующие структурные элементы:
1. Титульный лист
2. План работы или содержание
4. Введение
5. Основная часть (3-4 структурных единицы)
6. Заключение
7. Список использованной литературы
8. Приложения
Введение: раскрывается актуальность, цель, задачи, перечисляются методы, с помощью
которых готовилась работа, обосновывается принцип структурирования.
Основная часть состоит, как правило, из нескольких разделов, каждый из которых должен иметь целевое назначение.
Первый раздел представляет собой теоретический анализ проблемы, а последующие
опыт практического решения данной проблемы. По тексту допускается использование таблиц, графиков, диаграмм и т.д. Каждый параграф завершается выводами.
Заключение содержит оценку содержания выполненной работы, обобщающие выводы.
Библиографический список источников и литературы включает источники, монографии, статьи, другие материалы, используемые студентом.
Приложения наглядно иллюстрируют выводы и могут быть представлены в виде вспомогательных материалов, таблиц, схем, анкет, тестов и т.д.
Существенная особенность реферата по дисциплине «Интернет-аналитика» состоит в
том, что все материалы берутся из интернет-ресурсов, поэтому предполагается активное использование копипаста. Часть информации может находиться на англоязычных ресурсах,
поэтому нужно использовать автоматический перевод с последующим редактированием.
Работа выполняется на одной стороне листа формата А-4 с числом строк на странице –
30, число знаков в строке 60-65 с учётом пробелов между словами, шрифт Times New
Roman. Поля: левое 30 мм, правое –10 мм, верхнее и нижнее по 20 мм.
После титульного листа помещается оглавление (содержание), в котором указываются
все структурные части работы, с указанием страниц, с которых они начинаются, заголовки
оглавления должны точно повторять заголовки в тексте.
Список
источников
и
литературы составляется
согласно ГОСТ
(
http://blog.creativeconomy.ru/2009/04/08/kak-oformit-spisok-literatury/
;
http://www.zpujournal.ru/asp/thesis/instruction/; http://patologinfo.ru/zhakota/spisok-literatury-v-ms-word-2007v-sootvetstvii-s-trebovaniyami-vak-gost-71-2003 )в алфавитном порядке, инициалы авторов
указываются после фамилий. В тексте работы инициалы ставятся перед фамилией. Страницы
нумеруются по порядку от титульного листа (на нём цифра “1” не ставится). Нумерация обозначается в середине верхнего поля страницы. Объём 15-20 страниц. Фразы, начинающиеся с
красной строки, печатаются с абзацным отступом (5знаков).
При выполнении работы необходимо соблюдать корректный стиль изложения (грамотность, точность формулировок, не употребление бытовой речи и т.д).
Осваивая курс “Интернет-аналитика ”, студенту необходимо научиться работать на
лекциях, проявлять творчество и деятельную активность на практических занятиях и организовывать самостоятельную внеаудиторную деятельность.
В начале лекции необходимо уяснить цель, которую лектор ставит перед собой и студентами. Важно внимательно слушать лектора, отмечать наиболее существенную информацию и кратко записывать ее в тетрадь. Сравнивать то, что услышано на лекции с прочитанным и усвоенным ранее, укладывать новую информацию в собственную, уже имеющуюся,
систему знаний.
По ходу лекции важно подчеркивать новые термины, формируя личный глоссарий,
устанавливать их взаимосвязь с понятиями, научиться использовать новые понятия в процессе анализа их применеия.
102
Очень важно активно участвовать в дискуссиях, анализе творческих задач, моделировании и решении различных проблемных ситуаций, предлагаемых лектором.
Если на лекции студент не получил ответа на возникшие у него вопросы, необходимо в
конце лекции задать их лектору. Дома необходимо прочитать записанную лекцию, подчеркнуть наиболее важные моменты, определить словарь новых терминов, определить сущность
изученной проблемы, а также какие вопросы оказались сложными для его восприятия.
Зная тему практического занятия, необходимо готовиться к нему заблаговременно. Для
этого необходимо просмотреть материал, соответствующий теме занятия по интернетресурсам. Желательно подготовить материл в виде папки с копиями необходимых фрагментов соответствующих интернет-ресурсов. и рекомендованный преподавателем материал из
учебной литературы (последний можно сканировать). А также подготовить необходимый
материал, информацию, предложенные для самостоятельного выполнения на предыдущей
лекции или практическом занятии.
Важнейшей особенностью обучения в высшей школе является высокий уровень самостоятельности студентов в ходе образовательного процесса. Эффективность самостоятельной работы зависит в первую очередь от систематичности работы и таких факторов как:
- уровень мотивации студентов к овладению конкретными знаниями и умениями;
- наличие навыка самостоятельной работы, сформированного на предыдущих этапах
обучения;
- наличие четких ориентиров самостоятельной работы.
Приступая к самостоятельной работе, необходимо получить следующую информацию:
- цель изучения конкретного учебного материала;
- место изучаемого материала в системе знаний, необходимых для формирования специалиста;
- перечень знаний и умений, которыми должен овладеть студент;
- порядок изучения учебного материала;
- источники информации;
- наличие контрольных заданий;
- форма и способ фиксации результатов выполнения учебных заданий;
- сроки выполнения самостоятельной работы.
Эта информация представлена в учебно-методическом комплексе дисциплины.
При выполнении самостоятельной работы рекомендуется:
- записывать ключевые слова и основные термины,
- составлять словарь основных понятий,
- составлять таблицы, схемы, графики и т.д.
- писать краткие рефераты по изучаемой теме.
Следует выполнять рекомендуемые задания, анализировать вопросы.
Результатом самостоятельной работы должна быть систематизация и структурирование
учебного материала по изучаемой теме, включение его в уже имеющуюся у студента систему
знаний.
После изучения учебного материала необходимо проверить усвоение учебного материала с помощью предлагаемых контрольных вопросов и при необходимости повторить учебный материал.
В процессе подготовки к экзамену и зачету необходимо систематизировать, запомнить
учебный материал.
Основными способами приобретения знаний по интернет-аналитике являются самостоятельно изучение интернет-ресурсов, чтение основной и учебника и дополнительной литературы, рассказ и объяснение преподавателя, анализ ситуаций, поиск ответа на контрольные вопросы.
Известно, приобретение новых знаний идет в несколько этапов:

знакомство;
103

понимание, уяснение основных закономерностей строения и функционирования
изучаемого объекта, выявление связей между его элементами и другими подобными объектами;
 фиксация новых знаний в системе имеющихся знаний;
 запоминание и последующее воспроизведение;
 использование полученных знаний для приобретения новых знаний, умений и
навыков и т.д.
Для того, чтобы студент имел прочные знания на определенном уровне (уровень
узнавания, уровень воспроизведения и т.д.), рекомендуют проводить обучение на более высоком уровне.
Приобретение новых знаний требует от студента определенных усилий и активной работы на каждом этапе формирования знаний. Знания, приобретенные учащимся в ходе активной самостоятельной работы, являются более глубокими и прочными.
Важнейшим условием для успешного формирования прочных знаний является их упорядочивание, приведение их в единую систему. Это осуществляется в ходе выполнения студентом следующих видов работ по самостоятельному структурированию учебного материала:

запись ключевых терминов;
 составление словаря терминов (личного глоссария);
 составление таблиц, схем;
 выявление причинно-следственных связей;
 составление коротких рефератов, учебных текстов;
 составление опорных схем и конспектов;
 составление плана рассказа.
Информация, организованная в систему, где учебные элементы связаны друг с другом различного рода связями (функциональными, логическими и др.), лучше запоминается.
При структурировании учебного материала по курсу “Интернет-аналитика ” на помощь
студенту приходит содержание самой учебной дисциплины, при этом у студента есть возможность проявить своё творчество, эрудицию и общий уровень подготовки по данному
направлению, что существенно повышает мотивацию и облегчает запоминание необходимой
информации.
104
105