Веб-аналитика и юзабилити анализ очень тесно связаны друг с другом. Это подтвердают две презентации на английском, которые я решил опубликовать.
Первая презентация посвящена тому, как данные веб-аналитики могут использоваться при создании и изменении дизайна, обращается внимание на некоторые методы, которыми я на практике мало пользуюсь. Большое внимание уделяется тестированию.
Вторая презентация (скорее Pdf файл) рассказывает про концепцию "функционализма" веб-аналитики. Если кратко, то у каждой страницы есть главная цель и второстепенные, нужно мерить именно метрики по этим целям. Пример, страница товара интернет-магазина: главная цель - добавление в корзину, второстепенная - переход на другой товар из рекомендаций или написание отзыва. Отсюда вытекают метрики: % добавлений в корзину, % перехода по рекомендациям и т.д. В целом очень интересно.
Один мой знакомый, Ларс Йоханссон из Швеции, составил презентацию-тест, про то, насколько хорошо ты разбираешься в юзабилити сайтов. Он публикует результаты 15 юзабилити тестов известных сайтов и предлагает попробовать угадать, какой из двух дизайнов будет выигрышным. В конце презентации будет опубликован полный список правильных ответов.
11 февраля сдал экзамен Google Analytics IQ. Хочу поделиться впечатлениями от процесса подготовки и сдачи экзамена.
Коротко о тесте.
Тест Google Analytics Individual Qualification предназначен для подверждения хорошего владения этим инструментом, может быть очень полезен при устройстве на работу.
Тест включает в себя 70 вопросов, на которые нужно ответить в течение 90 минут. Сдается на собственном компьютере на английском языке. Стоимость теста 50 USD, оплата производится банковской картой, по которой можно оплачивать покупки в интернете. Чтобы сдать тест нужно набрать 80 баллов из 100 и взамен получить pdf сертификат с вашим именем. Сертификат действителен в течение 18 месяцев.
Как я готовился
Для подготовки лучше всего воспользоваться специальным (на английском языке). В течение нескольких дней я прослушал курс и конспектировал полезные с моей точки зрения вещи. Параллельно я старался отрабатывать все действия в доступных мне аккаунтах Google Analytics и Adwords. Курс очень хорошо сделан, очень хороший и понятный английский. Полезная ссылка: .
Какие были вопросы
На некоторые вопросы нужно было дать несколько ответов (multiple choice)
Вот теперь я могу назвать Google Analytics профессиональной системой. Совсем скоро они выпустят новый релиз этой системы. Там сделано много дополнений. Самые важные с моей точки зрения: 1) Число целей увеличено до 20 2) Число Custom Variables увеличено до 50000 (внутреннее ограничение GA) 3) Добавлен специальный алгоритм, оповещающий вас в случае сильных изменений трендов.
Читаем:
Это очень хорошо подходит для . Именно то, что я вчера предложил в презентации на #RIW2009.
Прошел на web 2.0 семинар по продвижению. Я представил небольшой доклад про анализ эффективности продвижения. Кратко выводы доклада: 1) Используйте индекс эффективности вместо ROI 2) Запоминайте источник первого перехода в Google analytics
Планирую рассказать о всяких "вкусностях", как: 1) Мерчандайзинг на сайте, как его анализируют 2) Концепция "функционализма" сайта 3) Комплексный анализ каналов привлечения 4) Опыт использования ПО Omniture SearchCenter для автоматического управления контекстной рекламой, т.н. close-loop маркетинг
По мотивам идеи Ральфа Кимбалла возникла идея о измерении юзабилити на сайтах с помощью простейшего аналитическго подхода. Идея Кимбалла:
критерий юзабилити интерактивных отчетов: 1-3 клика - это очень хорошо, 4-7 - средненько, больше 8 - уже плохо. Клики - это количество кликов мыши, чтобы получить тот или иной отчет.
Как пользователь больших корпоративных систем с интерактивными отчетами скажу, что это правда. Бывает просто лень делать отчет, когда нужно сделать 10 кликов мыши.
Для сайтов это можно применить следующим образом: C главной страницы сайта измеряется кол-во кликов и кол-во заполняемых полей, чтобы сделать какое-либо действие. Например, зарегистрироваться или сделать заказ. Цель улучшения удобства будет заключаться в минимизации этих двух показателей.
Fake пример: На сайте abcd.ru необходимо зарегистрироваться и сделать заказ. В итоге для среднестатистичного пользователя интернета (скорее всего москвича ) необходимо сделать 15 кликов мыши и заполнить 5 текстовых полей. Менеджеры сайта придумали, как упростить процесс, в итоге кол-во кликов снизилось до 12, кол-во заполняемых полей до 4.
Можно идею развить - сделать весовую функцию, которая будет одной цифрой оценивать удобство совершения какого-либо действия с главной страницы. Лично мне кажется, что это поможет сделать процесс разработки сайта или его концепции более прозрачным.
В я рассказал про главные принципы анализа. Теперь я предлагаю обратить внимание на пост-эффект рекламы. Рассмотрим только один эффект - пользователи пересылают друг другу ссылки после перехода с рекламы, публикуют их в своих блогах и т.д. Или вы создали партнерскую программу, когда после перехода по ссылке с идентификатором партнера, пользователь получает комиссии. В итоге образуется некая масса ссылок с рекламными или партнерскими идентификаторами, ведущими на ваш сайт ... Что с ними можно делать?
Решил поделится одним налюдением по мотивам статьи ComScore оценила ошибки аудитории веб-сайтов. А именно - мне удалось оценить, какую ошибку дает показатель Уникальные посетители сайта по примеру сайта ozon.ru.
...В итоге получилось, что на месячных данных системы ошибаются на 23%, недельных - 11 %, дневных - 4 %. Это означает, что если система мне показывает, что на сайте за месяц было 123 тыс. уникальных посетителей, то на самом деле их было около 100 тыс...
На Хабре увидел ссылку на очень интересную статью про сравнение различных анализаторов траффика....
Каждый веб-анализатор измеряет количество страниц и посетителей немножко по-своему. Не секрет, что эти программы выдают разные цифры. Причина — в разных методах замера статистики. Насколько результаты отличаются друг от друга? Какие именно показатели занижаются/завышаются определёнными пакетами веб-аналитики и почему? На эти вопросы даёт ответ тщательное сравнение семи программ: Clicktracks, Google Analytics, IndexTools, Unica Affinium NetInsight, WebSideStory HBX Analytics, Omniture SiteCatalyst и WebTrends.
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.
) необходимо сделать 15 кликов мыши и заполнить 5 текстовых полей. Менеджеры сайта придумали, как упростить процесс, в итоге кол-во кликов снизилось до 12, кол-во заполняемых полей до 4.
