Компания ComScore выпустила пресс-релиз с результатами своего исследования, которое проходило в декабре 2006 года.
Главные выводы исследования: 1) при использовании first-party cookies для подсчета кол-ва уникальных посетителей сайта, аудитория переоценивается в 2,5 раза. Например, если Ваш сайт по данным Google Analytics (используются first-party cookies) посещает 1000 посетилей в месяц, то на самом деле посещают 1000/2.5 = 400 посетителей в месяц. 2) при использовании third-party cookies для подсчета кол-ва уникальных посетителей сайта, аудитория переоценивается в 2,6 раза. Например, если Ваш сайт по данным Liveinternet (используются third-party cookies) посещает 1000 посетилей в месяц, то на самом деле посещают 1000/2.6 = 384 посетителей в месяц.
Результаты были получены исследованием панели из 400 000 домашних компьютеров в США, также было отмечено, что в течение месяца больше 30 процентов этой панели удаляют оба вида всех куки: first-party и third-party.cookies.
как-то странно... ошибка 1st party 2.5 раз а 3rd party - 2.6 раз...
непонятные данные с какими-то непонятными выводами. выходит, что более 60% всех пользователей регулярно (не реже раз в месяц!!!) удаляют все куки самостоятельно. не верю! (с) Станиславский
получается, что не имеет смысла говорить о корректности использования "первых кук" - если и те, и другие врут настолько сильно...
и как ни крути, все-таки не стоит забывать, что это "у них". а "у нас" все несколько по-иному...
Уж не знаю, кто и как проводил эти чудесные исследования, но по факту есть совсем другое поведение. из 2-х различных источников (логи веб сервера и счетчик показов баннеров на главной странице сайта) получаем, что в день главную страницу просматривают 18 000 пользователей, а гугл аналитикс утверждает, что 1490.
из 18 000 порядка 400 распознаются по подписям как поисковые роботы, все остальное - честные пользователи, либо роботы, притворяющиеся пользователями.
Сейчас вот делаем свой счетчик, основанный на клиентских скриптах. Если и он даст больше пользователей, чем гугл насчитывает, то можно будет с уверенностью утверждать, что гугл аналитикс, это аналог календаря погоды, который многие из нас вели в школьные годы на природоведении и географии
Перед запуском рекламной кампании в электронной коммерции разрабатываются маркетинговые модели, которые должны в точности отражать маркетинговую стратегию.
Интернет-реклама (или интернет-маркетинг) приводит потенциальных клиентов на сайт и требует серьезных инвестиций. Веб-аналитика помогает сделать анализ рекламы,
оценить конверсию сайта и посещаемость сайта. В качестве технического средства лучше использовать Google analytics, это очень хороший счетчик посещений сайта, можно
сказать лучший из всех бесплатных счетчиков сайтов.
На эффективность продвижения юзабилити влияет, но не настолько, как сейчас распространено мнение в сети Инернет. Больше влияют алгоритмы рекомендаций и навигация на сайте.
Сайты накапливают базу данных клиентов. И анализ интернет-магазинов показывает, что эта информация в маркетинге используется слабо.
Business intelligence или bi система позволяет делать сегментацию потребителей по поведению и демографии, а также скоринг вероятности отклика клиента.
Data mining инструменты затем используют для проведения кампаний прямого маркетинга (или direct marketing) по базе данных клиентов.
OLAP и bsc (сбалансированные показатели) инструменты очень важны для анализа в маркетинге. Bi системы также являются основой любой аналитической CRM системы.
Все это образует электронный маркетинг. Об этом весь сайт KPIs.ru, включая мои лекции по маркетингу.
