Подобно всем областям, заслуживающим внимания, данная обросла определенной долей мифов и легенд. Некоторые из них вдохновляют нас и побуждают упорно трудиться с утра до ночи, пытаясь отыскать смысл в терабайтах данных, находящихся в нашем распоряжении. Но есть одно печальное обстоятельство - это когда наши усилия не приносят вполне очевидного результата, т.е. работы много, а эффекта ноль.
В этой главе развеиваются пять из наиболее устойчивых мифов веб-аналитики нынешнего поколения. Мы исследуем причины возникновения этих мифов и сосредоточимся на альтернативах методам анализа, находящимся на службе бизнес-целям и действенности.
Анализ троп: на что он годится? Абсолютно ни на что
Анализ троп (path analysis) — это процесс определения последовательности страниц, просмотренных посетителем в ходе сеанса до достижения некоего желаемого результата (приобретение, подписка, посещение определенной части сайта и т.д.). Задача заключается в получении последовательности страниц, каждая из которых формирует тропу, ведущую к желаемому результату. Обычно эти тропы ранжированы по частоте посещений (или “использований”), как показано на рис. 13.1.
Рис. 13.1. Отчет анализа троп
Глядя на рисунок создается впечатление, что анализ троп несет тонны смысла. Мы имеем веб-сайт. Этот веб-сайт создавался для достижения определенных целей. Существуют страницы, сформированные специально для того, чтобы помочь посетителям веб-сайта следовать логичным путем прямо к необходимому результату. Правильный анализ троп позволит понять, где клиенты спотыкаются, а следовательно, лишаются возможности прийти к результату, для которого, собственно, и создавался сайт. Насколько это может быть трудно?
Обычно мы проводим анализ троп в поисках волшебной палочки, которая нам точно сообщит, какими путями следуют посетители на нашем веб-сайте. Если они выбрали путь, который мы для них и очерчивали, то можно праздновать.
Но если, как это зачастую случается, посетители не хотят следовать по пути, который мы предлагаем, приходится возвращаться к чертежной доске, и либо перестраивать структуру сайта, чтобы направить посетителей по нужному пути, либо, что еще хуже, потратить часы на “анализ”, выясняя, почему клиенты решили щелкнуть на той или иной кнопке или перейти на некую страницу (плохие клиенты, плохие!).
Так действительно ли хорош анализ троп для использования во все времена? По моему скромному мнению, ответ — решительное “нет”, за одним исключением, которое мы рассмотрим далее в этом разделе. Анализ троп почти всегда оказывается не оптимальной тратой времени, ресурсов и денег.
Проблемы анализа троп
Являясь одним из первейших показателей, которые ваши боссы ожидают от инструментов веб-анализа (сразу после количества посетителей), анализ троп сопряжен со множеством проблем, среди которых основными являются следующие.
• Вообразите веб-сайт с пятью страницами. Страница 1 — начальная, а страница 5 — конечная. Прикиньте в уме количество путей, которые посетитель может избрать (рис. 13.2). Теперь вообразите веб-сайт со 100 или с 5 000 страниц. Количество возможных путей увеличивается до бесконечности (ну ладно, на самом деле чуть меньше, но все равно очень большим, в общем, смысл вам понятен). Полагаясь только на интеллект, это трудно проанализировать.
• Большинство инструментальных средств способно проделать кошмарную работу по представлению обычных путей, которые могут выглядеть следующим образом: щелчок вперед, щелчок назад (к домашней странице), щелчок вперед, переход на третью страницу, щелчок на кнопке Buy (Купить). Имеющиеся аналитические инструменты обеспечивают выполнение анализа троп, подразумевающего наличие линейных путей, и представляют их в отчетах. Но в отчете отобразить эти пути трудно (например, путь на рис. 13.2), особенно в виде линейного представления. Так, путь, представленный на рис. 13.2, довольно тяжело просчитать. Однако именно так наши клиенты просматривают веб-сайты.
Рис. 13.2. Возможные тропы на веб-сайте с пятью страницами
• На большинстве веб-сайтов наиболее популярным путем обычно следуют меньше 5% посетителей, как правило, это число ближе к 1%. Какой ответственный аналитик будет предлагать решение на основании столь маленькой доли трафика?
• Даже если наиболее популярным путем следует 90% посетителей веб-сайта, современный анализ троп имеет два серьезных недостатка.
• Это не может указать, какая страница наиболее влиятельна и убедила клиента поступить должным образом, а также фрагменты данных, побуждающих к фактическим действиям.
• Нынешние инструментальные средства объединяют трафик воедино, когда в действительности каждый его сегмент ведет себя по-разному (скажем, трафик маркетинга по электронной почте, поисковый трафик, трафик закладок, печати). Во всей этой смеси клиентских “намерений” довольно трудно различить наиболее оптимальный выход из пути. (Некоторые выходы хороши — например выход со страницы, содержащей перечень возможностей поддержки, или выход со страницы описания товара, поскольку посмотревшие ее люди что-то узнали о ваших товарах.) Клиенты находят, что ищут, и выходят. Теперь: как отделить этих людей от пришедших на эту страницу покупать, но не сделавших это, по
скольку не смогли найти кнопку Add to Cart (Добавить в корзинку) или диаграмму сравнения, и потому ушедших?
Все приведенные выше аргументы затрудняют понимание того, что предпринять, чтобы сделать веб-сайты более подходящими для клиентов.
Существует одно обстоятельство, при котором анализ троп весьма полезен. Для структурных элементов типа расчета или закрытого поиска, или элементов рекламных страниц прямого маркетинга (без навигации, только вперед, вперед, вперед, конец) анализ троп может помочь выявить, места потенциальных затруднений. После того как это будет выяснено, мы все еще не будем знать причины, почему так происходит, но уже сможем начинать формировать гипотезу. В данном случае анализ троп полезен, поскольку намерение клиента более очевидно (например, в случае расчета: “Я пытаюсь покупать, не задерживайте меня вопросами о том, не ввел ли я фальшивые данные”).
Альтернатива: отчет о последовательности
Чтобы не подстраиваться полностью под анализ троп, не очень полезный с точки зрения прибыли, можно избрать альтернативный тип анализа. Возможно, наилучшим здесь будет уникальный отчет последовательности (Funnel), поскольку в действительности он не только о последовательности, как демонстрирует приложение веб-аналитики ClickTracks, представленное на рис. 13.3. Отчет последовательности выявляет некоторые из критически важных дефектов, для визуализации которых отчеты анализа троп бесполезны, а также предоставляет ряд новых интересных элементов информации.
На рис. 13.3 вместо линейного представления веб-сайта (страница 1, затем страница 2, затем 3 ...) можно отобразить весь веб-сайт, представив его как несколько основных элементов (связанные группы содержимого). Так, например, для веб-сайта электронной торговли с 5 000 страниц вы можете иметь по существу только пять таких частей:
• точки входа веб-сайта (домашняя страница, специальные рекламные страницы);
• содержимое, “убеждающее купить” (диаграммы сравнения, информация о товарах, различиях с конкурентами, демонстрационные версии, независимые отзывы);
• подробная информация о товаре (все о товаре, системные требования, оценки клиентов, страницы популярных вопросов, комплектующие элементы и компоненты, изображения);
• корзинка;
• расчет.
На рис. 13.3 каждая группа содержимого представляется в центральном столбце Page Group Influence (Воздействие группы страниц). Каждая группа может представлять одну или несколько страниц (так, все страницы с подробностями по 500 товарам сайта могут идти одним блоком, если это имеет смысл). Это обеспечит очень простое высокоуровневое представление сайта, где каждая группа позиционируется как блок.
Рис. 13.3. Отчет последовательности ClickTracks: действенное понимание поведения посетителя веб-сайта
Есть два момента, которые отчет последовательности позволяет понять на очень глубоком действенном уровне.
Во-первых, это позволит выяснить, как потребляется содержимое. Удивительно, но мы так поглощены просмотром уровня деревьев во всех инструментах, что не замечаем за ними леса. Отчет последовательности поможет вам проанализировать потребление содержимого за счет вычисления процента трафика сайта по каждой группе содержимого. Это позволит понять, какие клиенты способны искать и что они ищут (здесь очень тонкое различие).
Например, вы сможете определить, что самое ценное содержимое, которое вы создали, находится на третьей стадии (stage 3) (см. рис. 13.3), однако использует его совсем крошечная доля посетителей сайта, всего 6,9%. Это настораживает, поскольку потребуется перестроить ресурсы с целью удовлетворения потребностей пользователей. Ну а если вы хотите, чтобы люди использовали группы содержимого именно стадии 3, возможно, придется перепроектировать навигацию или провести оптимизацию поисковой либо рыночной системы.
Инструменты (например, WebTrends или IndexTools) позволяют также группировать большие части содержимого на сайте, чтобы помочь понять его потребление. Вы должны абсолютно точно понимать назначение этого ключевого показателя для ваших веб-сайтов.
Во-вторых, отчет последовательности помогает оценить влияние страниц и групп. Это вопрос денежный. Если вы структурируете веб-сайт для повышения результативности (например, по заказам, стимулам или ответам технической поддержки), отчет последовательности вычисляет степень влияния каждой страницы сайта на посетителей с точки зрения результата деятельности. ClickTracks анализирует все сеансы посетителя на сайте (а следовательно, просматриваемые страницы) и выбирает страницы, которые видело больше людей перед переходом к следующей стадии, и помечает ее в отчете как более темную (а также указывает процент).
Это замечательно потому, что простой просмотр более темных страниц позволит определить, например, что о системных требованиях никто не заботится, а страница “мы на рынке уже 10 лет” является наиболее важным и убедительным аргументом для людей, добавляющих товар в корзинку.
На рис. 13.3 можно сразу идентифицировать содержимое веб-сайта, за которое клиенты проголосовали как за влияющее на их щелчки (помните, щелчки привязаны к результату деятельности!). При этом вы решаете один из наиболее важных дефектов анализа: даже если 90% людей на вашем сайте следуют указанным путем по 10 страницам и совершают приобретения, то какое содержимое повлияло на их решение купить? Теперь вы можете ответить на этот вопрос.
В отчете последовательности несущественно, прошли ли посетители от А к Б, В и Г или от А к Г, В и Б, или сразу от Б к Г. Здесь не полагаются на существующую “тропу”; отображается только то, что посетители видят и как каждый увиденный фрагмент содержимого влияет на результат деятельности.
Обратите внимание на крайний правый столбец Exited To (Ушли на) (см. рис. 13.3). Если посетители веб-сайта не следуют стадиям, которые вы создали в своем отчете, то куда они идут? Этот столбец поможет вам уяснить, хорошо ли вы понимаете поведение своих клиентов или должны делать отчет заново (и повторно исследовать сайт). Например, если большинство посетителей переходит со стадии 1 на стадию 3, то, возможно, необходимо изменить отчет, поскольку ваших клиентов не заботит стадия 2.
И наконец, здесь также очень четко видно, как различное содержимое влияет на разные клиентские сегменты. Рис. 13.3 демонстрирует два клиентских сегмента — All Visitors (Все посетители) (зеленый цвет) и Search Traffic (Поисковый трафик) (синий цвет). Каждая группа, безусловно, интересуется различными частями содержимого. Представив этот тип знаний, вы можете определить, что нужно каждому клиентскому сегменту, а затем применить это знание для персонализации.
Автор полагает, что все больше исполнителей веб-анализа будут осуществлять некий тип подобного анализа из-за его возможности обеспечить глубокое понимание важнейших факторов.
Сегодняшний способ проведения анализа троп делает его похожим на коммунизм (самые искренние извинения всем, кого это может оскорбить). Имеются откровенные или тайные намерения контролировать и попытки регулировать все, говорить, что нам лучше известно, чего вы хотите и вырабатывать некий способ мышления.
С другой стороны, веб — это абсолютно индивидуалистская среда, и нам всем как одному нравятся различные вещи, все мы имеем определенные предпочтения и мнения, а также собственные способы достижения целей. Красота веб заключается в том, что здесь возможно все, и это может быть сделано дешево и при помощи легкодоступной технологии. Так зачем проводить типичный анализ троп и пытаться изобрести некий направляющий способ навигации, просмотра или покупки? Почему бы не выработать глубокое и богатое понимание клиентов, а затем обеспечить их различными возможностями просмотра веб-сайта, приводящих к конечной цели, причем способом, предпочитаемым ими?
Показатель переходов: пустая навязчивая идея
Разбудите среди ночи любого веб-аналитика или даже владельца веб-сайта и спросите, что он измеряет. Его первыми словами будет показатель переходов (conversion rate). Вполне также вероятно, что веб-аналитика, которого вы будите, как раз мучили кошмары о попытках повышения данного показателя на его веб-сайте!
Большинство практиков веб-аналитики определяют показатель переходов как процент посетителей сайта, которые делают то, что хочет компания — обладатель вебсайта: оформляют заказ, подписываются на электронную почту и т.д. Значительно реже его измеряют как переход с домашней страницы на определенную страницу или с одной страницы на следующую.
Измерение показателя переходов — это обычно краеугольный камень, если не король, королева и шут, любой веб-аналитической программы. Это, возможно, самый первый KPI, который измеряет любой хороший аналитик, и обойти его, казалось бы, невозможно. Мы рапортуем о его снижении и повышении по цепочке руководства, и он занимает первое почетное место в нашем отчете начальству.
В конце концов, почему бы и нет? Логика в том, что если ваш показатель переходов составляет 2,2% (например, по результатам исследований Shop.org для сайтов розничной торговли за второй квартал 2006 года) и если вам удастся поднять его на 0,01%, вы получите миллион долларов дохода (можете заменить эти цифры собственными)!
Обычно люди тратят массу времени и усилий на наблюдение за показателем переходов, получая от этого лишь каплю толка. Все стратегии сайтов нацелены только на то, чтобы поднять значение данного показателя любой ценой, а не на что-нибудь еще.
Это результат непрерывной сосредоточенности на получении реальной отдачи, а также недостатка понимания сложности факторов, управляющих поведением посетителей веб-сайта.
Проблемы с показателями переходов
Рекомендация здесь одна — перестать зацикливаться на показателе переходов. Поместите общий показатель переходов сайта в приложение ваших еженедельных или ежемесячных отчетов, и на этом все.
Для подобной рекомендации существуют две основные причины.
• Общий показатель переходов сайта (несегментированный) — это хорошо известный показатель, но он совершенно бессмыслен с точки зрения способности верно обрести действенное понимание. Вы имеете 100 посетителей, 2,2% которых совершают переходы, ну так и с чего начинать искать причину происходящего?
• Покупать на любой веб-сайт приходит меньшая часть всех посетителей (обычно под меньшей частью подразумевают менее 50% трафика сайта). Обратите внимание на Amazon.com, eBay, Intuit или Apple Store — все они имеют главные сайты электронной торговли. Таким образом, если за покупками на веб-сайт заходит лишь небольшая часть посетителей, то зачем с таким фанатизмом заботиться о повышении показателя переходов? На самом ли деле мы так уж не виноваты в ажиотаже вокруг этого требующего неустанного внимания показателя переходов, приводящего к печальному пренебрежению к другим клиентским сегментам веб-сайта? См. рис. 13.4.
Если вы принимаете решение на основании показателя переходов, то для всего ли вашего трафика оно? Впечатление ли всех клиентов своего веб-сайта вы улучшаете? Наиболее вероятный ответ на все эти вопросы — категоричное “нет”.
Так какие же клиентские сегменты вы могли бы упустить, если бы сосредоточились только на показателе переходов?
• Клиенты, приходящие на ваш веб-сайт из любопытства. Они никогда не покупали у вас. Возможно, если бы вы выполнили труднейшую задачу на веб-сайте, то смогли бы перевербовать их, но это весьма маловероятно. Например, Amazon.com позволяет сначала прочитать отзывы клиентов или просмотреть новое шоу Билла Махера (Bill Maher) в разделе Amazon Fishbowl (где вы может увидеть товары Amazon), или прочитать спецификации и веб-страницы с информацией о печатном продукте.
Рис. 13.4. Показатель переходов в перспективе: решение для немногих
• Клиенты, приходящие на ваш веб-сайт, чтобы узнать о вашей компании. Они ищут работу, пресс-релизы, биографию основателя компании, подробности о ее целях, ваш блог, способ отписки от вашей рассылки по электронной почте и т.д.
• Клиенты, приходящие на ваш веб-сайт за помощью. Этим людям нужна поддержка или информация для связи с вашим офисом, или они хотят послать вам жалобу по электронной почте, или зарегистрировать свой товар, например.
• Клиенты, приходящие по причинам, которые нам не известны, поскольку мы их никогда не исследовали (данный сегмент огромен, между прочим).
Все эти сегменты (на вашем веб-сайте они могут быть другими) посетителей никогда ничего у вас не купят. Они нестатичны и изменяются на основании конъюнктуры рынка, действий вашей компании (например, кампаний или брендов) и активности ваших конкурентов.
Озабоченность показателем переходов означает сосредоточение на 20-40% трафика вашего веб-сайта (“переходящее” меньшинство от 98% трафика на рис. 13.4). Это также означает потенциальное скрытое игнорирование основной его части, для которой вы не сможете создать оптимальные клиентские элементы (сосредоточившись на улучшении страниц, содержимого и т.д.).
Возможно, важнейшая навязчивая идея, связанная с показателем переходов, — это сиюминутное принятие краткосрочных решений для повышения количества заказов, причем отнюдь не дальновидных, таких как удовлетворение требований заказчика.
Итак, если общий показатель переходов — не оптимальный ответ, то что является альтернативой?
Альтернатива: коэффициент успешного завершения главной задачи
Следует рассмотреть возможность замены показателя переходов или его дополнения коэффициентом успешного завершения главной задачи, как показано на рис. 13.5.
Выясните основные причины, по которым посетители приходят на веб-сайт, задав примерно такой вопрос: с какой целью вы посетили наш веб-сайт сегодня ? Возможные ответы могут выглядеть примерно так: исследовать товары и услуги, приобрести товары и услуги, найти информацию о компании, зарегистрировать товар, я уже купил и нуждаюсь в помощи, прочее.
Небольшая перекрестная таблица в Excel (данные поступают от механизма сбора) позволит автоматически определить, почему люди приходят на сайт, а также степень успеха или коэффициент успешного завершения задачи. Пример приведен в табл. 13.1.
Рис. 13.5. Успешное завершение главной задачи веб-сайта
Таблица 13.1. Важнейшая перекрестная таблица: долгосрочное решение для всех клиентов
Подобная таблица представит вам масштабную картину того, что побудило людей прийти на ваш веб-сайт (последний столбец выше). Вы сможете узнать, сколько из них намерены делать покупки и т.д., а также определите проблемные места веб-сайта.
Этот замечательный анализ обеспечит понимание того, что именно вам необходимо сделать для усовершенствования веб-сайта по всем главным клиентским сегментам, которые, в свою очередь, повысят коэффициент успешного завершения задачи веб-сайта. Невозможно, чтобы показатель переходов не последовал после этого вверх.
Намного тяжелее справиться с этим для нескольких целей, переходя от решения для показателя переходов к решению для завершения группы главных задач. Будет трудно убедить ключевых заинтересованных лиц в значимости измерения коэффициентов успешного завершения задач и добиться благословения на проекты, связанные с усовершенствованием клиентских элементов.
Будьте готовы к этому и подчеркните, что размышления в терминах коэффициента успешного завершения задачи обеспечат долгосрочное преимущество в конкуренции, которое вашим соперникам будет трудно повторить.
В конце концов, когда пыль уляжется, ориентированная на цели клиента вебстратегия должна удовлетворять посетителей сайта независимо от того, зачем они пришли на него, и, во вторую очередь, обеспечит быстрый доход. Необходимо сменить мировоззрение и перейти от понимания перехода как “посетитель делает то, что он должен делать” к “посетитель делает то, что он хочет делать”.
Я обещаю, что ваша карма от этого существенно улучшится.
Перфекционизм: перфекционизм умер, да здравствует перфекционизм
Всезнающая Википедия определяет перфекционизм (совершенствование) так: “Состояние законченности и безупречности”.
Как аналитики или как просто ответственные лица, мы вникаем в показатели и числа, а также осуществляем сложные математические вычисления. Чтобы принять решение, ищем данные, которым можно доверять в ситуации “пан или пропал”. Нам больше чем другим нужно совершенство в связи с подготовкой чисел в Excel, а также, что важнее всего, в связи с логикой. Если А плюс Б деленное на В равно пяти миллионам долларов в случае, если мы примем меры К, то это только если мы доверяем А, Б и В.
Чтобы достичь уровня совершенства, мы вкладываем средства в лучшие инструменты; мы вычленяем, кристаллизуем, сублимируем и обобщаем данные, пока не почувствуем, что понимаем о них все; мы тратим время, ожидая больше данных или других данных; мы ждем кого-то еще, чтобы принять решение или не принять его вообще; мы теряем деньги, время, ресурсы и смысл.
Вполне логичной кажется опасность принятия решений на основании несовершенных данных или аргументов (в данном случае чисел), которые не кажутся достоверными и могут привести к большим расходам.
Но проблема реального мира в том, что ничто не совершенно. Это звучит банально, но на самом деле не все столь очевидно. Специфическая проблема веб-аналитики заключается в том, что мы полагаемся на набор глубоко несовершенных систем сбора, обработки и анализа данных. К таким несовершенным методикам относятся файлы cookie, дескрипторы JavaScript, прохождение данных через транзитные участки и брандмауэры, а также загрузка страниц, веб-структуры и т.д.
Дело в том, что наш основной человеческий инстинкт усиленно ищет совершенства (совершенного понимания, предсказуемости данных, стабильности чисел) и активно препятствует нашей способности находить понимание имеющихся данных, как раз именно то, которое в конечном счете могло бы отделить “пан от пропал”. Это намного больше, чем проблема только аналитиков, поскольку все мы ищем совпадения и некий смысл. Во всех наших предыдущих опытах (в финансах, системах ERP, складах данных, бизнес-интеллекте, сбыту по телефону и т.д.) мы использовали способность обрабатывать числа и применять механизмы контроля качества и очистки, которые делали бы данные совершенными (или очень близкими к этому). В веб, напротив, теряют смысл многие способы, которые мы можем вообразить.
Перфекционизм в веб закончился (ну ладно, он там не особенно то и был). Вы должны стать самостоятельным и научиться принимать решения и осуществлять действия в несовершенном мире. Абсолютно необходим некоторый уровень комфортности обращения с “анализом на базе веры”, чтобы гарантировать отсутствие неоптимальности результата деятельности (задержки, превышение запланированных расходов, недостаток действенности, пустую трату времени).
Даже если достижение совершенства в веб бесполезно, вполне возможно принимать широкомасштабные и эффективные решения, меняющие ваш бизнес и совершенствующие клиентские элементы. В этом разделе автор приведет несколько примеров, которые иллюстрируют проблемы перфекционизма (совершенствования).
Совершенные данные
В главе 2 рассматривались все методики сбора данных, имеющиеся в нашем распоряжении. Каждая методика имеет свои проблемы с точки зрения ее способности к сбору данных. Кроме того, каждый исполнитель веб-анализа применяет собственные фильтры и логику вычисления значений, что еще больше затрудняет понимание того, насколько реальны те числа, которые вы имеете.
Например, на рис. 13.6 ясно указано, что здесь представлены уникальные посетители, хотя на самом деле исполнитель отобразил здесь просто посетителей. (Исполнитель измерил количество сеансов, которое пересчитывается в количество посетителей, без учета уникальных идентификаторов постоянных файлов cookie, которые позволили бы вычислить количество уникальных посетителей.)
Рис. 13.6. Тенденция уникальных посетителей (но фактически просто их подсчет)
Совершенные данные — это миф; в настоящее время для веб они невозможны. Вы не можете ждать, пока значения стабилизируются, прежде чем внесете их в отчет. Когда вы секционируете и фрагментируете данные, они иногда отображают 200 посетителей и 0 уникальных посетителей (что в реальном мире невозможно, хотя в мире веб-данных такое не исключено). Если на вашем веб-сайте используется два разных инструмента, то их результаты не совпадают, как ни старайся.
В процессе анализа веб-данных и создания отчета всегда подразумевается некоторый уровень несовершенства. Предполагается, что количество ваших посетителей изменятся ежемесячно (даже по сравнению с теми же периодами за прошлый год). Просто согласитесь с этим, поскольку в действительности, если вы не меняли методики сбора данных и исполнителя веб-анализа, то все в порядке, поскольку важнее всего не значения, а их тенденции.
Скорость в веб
Вы могли бы иметь мелкий или большой бизнес. Нет смысла обсуждать тот факт, что в веб бизнес действительно быстро развивается. Большинство веб-сайтов подобны живым организмам, которые дышат, постоянно изменяются, преобразуя свои веб-страницы, повышают свой рейтинг в поисковых системах и оказывают давление на конкурентов. Проблема принятия совершенных решений в том, что при такой уникальной экосистеме вы, вероятно, опоздаете к распродаже со своим пониманием или проиграете в скорости реакции, что отразится на вашем бизнесе. Вы должны быть способны прочитать отчет за чаем и сразу выработать суждение, чтобы потом принять решение.
Например, вы проводите многопараметрическую проверку и узнаете через четыре или пять дней, что с 90-процентной достоверностью два из восьми ваших варианта страницы (некоторые исполнители и практики зачастую называют это рецептом (recipe)) совсем плохи. Удалите их и перейдите на шесть вариантов, обещающих больше. Вы могли бы подождать, чтобы принять решение при 95 или 99% достоверности. Но, удалив очевидных аутсайдеров, вы сможете заполучить больше трафика для шести перспективных вариантов и определить победителя быстрее.
Но это при условии, что вы не будете принимать решение на основании щелчков трех посетителей, даже если они дают 99% достоверности. Для многих это оказывается трудным, поскольку в реальной жизни мы так не поступаем. Однако нет никакой другой среды, где данная аксиома была бы столь справедлива: быстрее принимайте решения, полагаясь на ум и здравый смысл.
Недостаточность исходных данных
Одна из самых главных причин, по которым стоит удобнее обжиться в мире недостоверности, — это то, что, как правило, вы не будете иметь доступа ко всем данным. Ваши данные об эффективности и баннере будут получены с DoubleClick, а данные о кампании платы за щелчок (SEM) — от вашего агентства. Вы понятия не будете иметь, была ли причиной последнего выброса реклама на телевидении или ваш сбыт подскочил потому, что все ваши клиенты решили ринуться в розничную продажу. Вы также мало будете знать о том, что происходит у ваших конкурентов (в этом отношении помогут поисковые системы).
Вы имеете доступ только к собственным данным о щелчках на веб-сайте и иногда к углубленным данным результата деятельности (заказы, ассортимент товаров, доход). Это означает, что вы владеете только ограниченным набором данных и должны принимать решение на их основании. Многие вещи не будут иметь смысла или совпадать (помните, вы не имеете доступа ко всем данным). В качестве альтернативы вам придется воспользоваться другими данными и попытаться лучше объединить их или соотнести, чтобы принять решение.
Чтобы представить себе общую картину, необходим специальный аналитик, который комфортно чувствует себя в таком мире. Нужно гибкое мировоззрение, чтобы оставить прошлые испытания и перейти в этот новый, более сложный мир. Потребуется несомненная благосклонность руководства, чтобы принять этот несовершенный мир, в котором мы тем не менее живем, и научиться процветать в нем.
Данные в реальном масштабе времени: не до конца релевантны и дорого обходятся
Каждый хороший список пожеланий для совершенного инструмента веб-анализа начинается с желания получать данные в реальном масштабе времени. Это мотивируется тем, что из-за быстрого темпа и изменчивого характера веб получение данных в реальном масштабе времени является обязательным, чтобы воспользоваться всеми преимуществами веб.
Желание получать данные в реальном масштабе времени кажется настолько распространенным, что любой исполнитель веб-анализа рекламирует эту возможность. Один исполнитель говорит: “Я могу поставлять данные каждые пять часов”, другой обещает: “Я будут предоставлять их каждые три часа”, а третий ехидничает: “Все вы сосунки, поскольку я могу предоставлять реальные данные в реальном масштабе времени и даже передавать текущие значения трафика на устройство мобильной связи BlackBerry”.
Если вы метеоролог, то данные в реальном масштабе времени релевантны и важны. Но действительно ли так важно получение данных в реальном масштабе времени для вашего веб-бизнеса? И так ли уж вам это нужно? И какова реальная цена получения таких данных?
Как ни удивительно, но для большинства веб-предпринимателей ответ на первый и второй вопросы — нет. Но поскольку большинство из нас полагает, что ответ — да, возникает необходимость ответить на третий вопрос (он довольно сложен для большинства предпринимателей, если не сказать — разорителен).
Результаты получения данных в реальном масштабе времени
Так каков же типичный результат получения данных в масштабе времени, близком к реальному (скажем, чаще чем каждые два часа)? Существует пять основных результатов гиперповышенного внимания к таким данным.
Намного больше отчетов, намного меньше анализа
Мы и так живем в мире, переполненном информацией, ее так много, что зачастую трудно найти действенное понимание из того, что уже имеется, даже после того, как мы разложим все по дням или часам. Данные, поступающие в реальном масштабе времени, обычно ухудшают эту ситуацию, поскольку они поступают часто и не оставляют времени на поиск пресловутой иглы в стоге сена (нетривиальная задача, как вы можете представить). Поскольку за возможность получать данные в реальном масштабе времени приходится, вероятно, прилично доплачивать, вы будете также испытывать давление со стороны руководства, требующего оправдать капиталовложения и объяснить, зачем столько тратить на такой обвал данных и отчетов.
Вредное влияние на распределение ресурсов
В нашей отрасли еще не общепринято правило 10/90 (см. главу 4, “Критически важные компоненты успешной стратегии веб-аналитики”). Одна из причин в нехватке специалистов с достаточно высокой квалификацией. Но вторая причина в том, что мир веб-аналитики изобилует огромным количеством сложных данных, которые неспособен распознать никто другой. Теперь вообразите, что происходит с данными в реальном масштабе времени.
При наших не бесконечных ресурсах и полном беспорядке нам необходимо обеспечить понимание, причем будучи весьма ограниченными во времени. Передача данных в реальном масштабе времени почти всегда отрицательно влияет на ресурсы и пропускную способность, поскольку организационное и руководящее давление компенсируют коэффициент окупаемости инвестиций (помните, данные в реальном масштабе времени вовсе не бесплатны, за быстрый доступ к ним придется платить).
Выбор не оптимальных решений веб-аналитики
Это не такая уж и редкость. Инструменты веб-анализа выбирают на основании сложных всеобъемлющих процессов RFP (более подробная информация об оптимальных способах выбора инструментов веб-анализа приведена в главе 5). Обычно комитет, сужающий список подходящих инструментов с 85 до 2, отклоняет тех исполнителей, который не “в реальном масштабе времени”. (Помните взгляд, кто бы не хотел получать данные в реальном времени? Это все равно что спрашивать кого-либо, нравятся ли вам пончики Krispy Kreme. Кто же ответит “нет”?) Зачастую это означает, что большинство инструментов, обладающих другими важнейшими возможностями (скажем, передовая сегментация или интеграция с другими источниками), окажутся отброшены. В результате вы можете выбрать инструмент, который работает в реальном масштабе времени (хоть и дорогой), но через несколько месяцев, когда вы лучше разберетесь в веб-аналитике и отчетах, вы обнаружите ограничения, которые не позволяют получить желаемое.
Увеличиваемая сложность систем и процессов
Если вы имеете внутреннее решение для анализа в реальном масштабе времени, требующее покупки все более мощных машин (обычно многоядерный процессор и масса памяти), способных достаточно быстро обработать огромное количество данных, автоматически собираемых в реальном масштабе времени. Не забудьте, что вы не сможете использовать необработанные данные из журналов (веб-журналов или журналов на базе дескрипторов JavaScript).
Кроме того, чтобы высчитать в реальном масштабе времени все необходимое, придется также выполнять все более и более сложные процессы внутри и вне компании. В своей компании, например, вам может понадобиться осуществить расписание обработки и распределение ресурсов, чтобы отслеживать и контролировать все происходящее, а кроме того, необходимо создавать отчеты, чтобы предоставить обработанные данные людям.
С другой стороны, вам придется реализовать дополнительные процессы получения данных из внешних источников (скажем, от AdWords или от партнеров). Это повышает сложность ваших систем и процессов, что зачастую никак не учитывается руководством, но существенно увеличивает затраты на экосистему.
Ложная достоверность
Зачастую в слово “достоверность” вкладывается неверный смысл, считается оптимальным, когда данные в реальном масштабе времени поступают на ваше устройство BlackBerry. Конечно, это происходит не в каждой организации, но чаще, чем того хотелось бы. Реальный смысл ложной достоверности в том, что мы не склонны учитывать настоящую стоимость данных и недостаток получаемых данных.
В результате получение данных в реальном масштабе времени оказывается дороже, выбор инструмента веб-анализа может оказаться не оптимален, заниматься придется большее составлением отчетов, чем анализом, и вы увеличите сложность поддержки систем и процессов, которые, в свою очередь, приведут к увеличению скрытых издержек.
Контрольный список готовности к получению данных в реальном масштабе времени
Это, безусловно, вовсе не означает, что вам не нужны данные в реальном масштабе времени. Вот небольшой контрольный список, который позволит определить, нуждается ли ваша организация в данных, поступающих в реальном масштабе времени, и готовы ли вы к этому.
Статистическая значимость
Достаточно ли у вашего веб-сайта посетителей, чтобы принимать статистически существенные решения, опираясь на данные в реальном масштабе времени? Для этого вы должны не только получать солидный общий трафик на сайте, но и приличный объем данных в сегментах.
Например, если вы хотите в реальном масштабе времени принимать решения по маркетинговому продвижению или кампании AdWords, то получаете ли вы для этого достаточно трафика и имеете ли результаты деятельности? Если каждые четыре часа к вам приходят 13 посетителей и вы получаете два результата деятельности по двум разным кампаниям, вы не можете с уверенностью принимать решение, не посоветовавшись с кем-нибудь еще.
Статистическая значимость относится не только к необработанным числам; не нужен миллион посетителей в день, чтобы получить значение. Но все же их должно быть достаточно, чтобы за каждые 15 минут или каждый час иметь возможность автоматически отделить ценные данные от бесполезного шума.
Дополнительные аналитические возможности
Вам не только необходимо собирать данные в реальном времени, понадобится еще выделить аналитиков, которые смогут анализировать их достаточно быстро, чтобы находить самородки ценного понимания, просматривая все данные, а не только их какой-нибудь фрагмент. Например, им придется просмотреть не только огромное количество данных о щелчках на своем новом произведении от кампаний PPC на Google или Yahoo!, но и тот трафик, который привлек большее заказов для соответствующих товаров, чем другие источники трафика.
Наряду с аналитическими возможностями вам также понадобятся люди, имеющие хорошую деловую хватку (возможно супер оптимальную). Числа, независимо от скорости их поступления и количества, не помогут компенсировать отсутствие решения. Поэтому необходимы люди с хорошей деловой сообразительностью (которые понимают, чем ваш бизнес действительно хорош, прекрасно осведомлены о вашей вебэкосистеме и имеют достаточно здравого смысла). Как сказал один мудрый человек, составление отчетов — это еще не анализ!
Разносторонняя и компетентная структура принятия решений
Имеет ли ваша компания структуру принятия решений, позволяющую окопному аналитику принимать их и разрешать или осуществлять изменения на основании данных? Требуется ли вам одобрение руководства для добавления и удаления вебстраниц? Нужна ли подпись HiPPO для внесения изменений в кампании продвижения или измерения?
Решение для действий, которые нужно осуществить на основании данных, принятых в реальном масштабе времени, следует принимать очень быстро. Обычно за статистически существенными отклонениями наблюдает аналитик или директор по сбыту. В большинстве компаний эти люди не имеют авторитарной власти разрешать или запрещать что-либо лишь на основании данных. Приходится пройтись по служебному лабиринту компании. Если это ваша компания, то стоит ли так расплачиваться за данные в реальном масштабе времени?
Операционные возможности веб-сайта
Ваша компания имеет операционную веб-группу, которая может работать на десятку. Они способны выдвигать творческие идеи, удалять непригодные продвижения, изменять стратегию AdWords, модифицировать рекламные страницы, изменять послания электронной почты, которые уже стоят в очереди, отдавать распоряжения вашим вспомогательным, поисковым и маркетинговым агентствам, причем делать это весьма оперативно. Если изменение веб-сайта (кампании или агентства) занимает два дня, то значение данных, получаемых в реальном масштабе времени, может быть весьма сомнительным.
Существует четыре чрезвычайно простых правила. Если возможности вашей организации удовлетворяют всем приведенным выше требованиям, то вы хорошо подготовлены к тому, чтобы воспользоваться преимуществами получения данных в реальном времени. Но если даже одно из приведенных выше требований не выполняется, вы, возможно, хотите данные в реальном масштабе времени из простого любопытства, а не потому, что можете и хотите принимать меры. Такое знание может обой-
Исключение из правил значения реального масштаба времени
Данные в реальном масштабе времени великолепны в одном случае: автоматизированная система, способная выдавать микрорешения на основании правил или сценариев. В этом случае некоторые (но не все) приведенные выше проблемы утратят свою остроту. Представьте, например, что вы имеете автоматизированную систему, которая на основании ваших правил может реагировать на посетителей веб-сайта. Вы могли бы задать правило оказывать содействие каждому, кто находился на сайте в течение 10 минут, а автоматическая реакция могла бы заключаться в вычислении продолжительности сеанса в реальном времени и предоставлении большей пропускной способности, чтобы показать всплывающее продвижение. В данном случае данные помогают технологии реагировать в реальном времени на основании индивидуальных клиентских элементов.
Важнейшие отличительные черты в этом случае следующие:
• реагирует и принимает решения система, а не люди;
• весьма ограничено время принятия решения, люди с этим не справляются (система, программная или аппаратная, успевает отреагировать в реальном времени).
В ближайшем будущем появится все больше подходов подобных типов. Поскольку они преодолеют ограничения, подчеркнутые ранее, они смогут успешней извлечь пользу из данных, поступающих в реальном масштабе времени.
тись чрезвычайно дорого (персонал, обработка, расходы), да к тому же отвлекать от действительно важных руководящих действий.
Стандартные KPI: менее релевантны, чем можно подумать
Поле веб-аналитики отягощено большим объемом данных, множеством отчетов и направлений, которые вы можете избрать. Эта проблема обусловлена фактом существования большого количества посетителей веб-сайта, приходящих по разнообразным причинам и отличающихся от тех, для которых веб-сайт был предназначен (она жалуются на нас, когда мы оказываемся не на высоте, а мы обычно даже понятия не имеем обо всех причинах посещения нашего веб-сайта).
Чтобы справиться с данной проблемой, а она действительно является таковой, вполне естественно пытаться найти “стандартизированные” KPI для веб-аналитики вообще или для вашего конкретного типа веб-сайта (электронная торговля, поддержка, побуждение спроса, адвокатура и т.д.), а затем установить их как KPI для вашего бизнеса. Вы подбираете KPI из умных книг, блогов, статей или выслушиваете советы, но затем обнаруживаете, что процесс не обеспечивает тот успех, на который вы надеялись. Это может произойти не так быстро, как можно вообразить, но все же произойдет.
В этом коротком разделе я хочу рассказать о нескольких элементах, которые обычно упускают при внешнем выборе KPI. Я рекомендую самостоятельно рассмотреть эти четыре элемента при выборе KPI, чтобы гарантировать фактическое получение ожидаемых преимуществ.
Помните, вы уникальны
Это не просто подтверждение “самовозвеличивания”. Нет двух абсолютно одинаковых веб-сайтов, даже если они делают совершенно одинаковое дело. Нет двух предпринимателей, реализующих свою веб-стратегию абсолютно одним и тем же способом (зачастую они реализуют свои стратегии радикально отличающимися способами, вспомните веб-сайты продажи книг Borders, Overstock.com, Amazon.com и Barnes& Noble.com).
Прежде чем скопировать и вставить формулу из стандартного рекомендованного списка KPI, вы должны понять, в чем причина существования вашего веб-сайта и даже более того, глубоко разобраться, какие ключевые рычаги пытается использовать ваш бизнес, чтобы стать успешным в веб. Только при уверенности, что данные KPI измеряют реальные рычаги воздействия, вы должны применить их, даже если это самые отсталые KPI на земле и все вокруг твердят вам об этом.
Реальность вопроса
Вокруг так много всяких KPI, что кажется невероятным глубоко понять их все. Реальность совершенно иная. Убедитесь, что поняли максимально глубоко все основные KPI, а затем тщательно изучите выбранные, чтобы гарантировать следующее:
• вы действительно хорошо все понимаете;
• они измеряют нечто ценное для вас;
• вы точно знаете, что делает формула или логика KPI.
Далее приведен пример с реальными вопросами и критически важными размышлениями о выбранных KPI. При этом следует удостовериться, что если вы включите эти ресурсы в отчеты и измерения, они обеспечат действенное понимание.
Стресс-проверка стандартных KPI: индекс лояльности посетителя
Недавно автор вел диалог с читателем своего блога, попросившим рассудить его спор с профессором по поводу того, как правильно измерить индекс лояльности посетителя. Он разделял мнение профессора, что это посещения, деленные на уникальных посетителей, но не был уверен, что это справедливо для всех случаев. Его возражения сводились к тому, что на сайтах, не использующих файлы cookie, в знаменателе должны быть посещения. Так каково же мнение автора?
Я мог бы ответить на технические аспекты определения показателя (посещения/уникальные посетители). Тем не менее мой ответ свелся к тому, что показатель индекса лояльности посетителя — неоптимальный и бесполезный, поскольку он требует слишком много данных и материалов при минимальной отдаче.
Измерение данного KPI можно было бы рекомендовать (он технически возможен и математически корректен) только тогда, когда анализ посещаемости сайта — единственный выход, и никакого другого способа измерить лояльность нет. Здесь имеется неявное предположение, что чем больше посещений, тем лучше. Но, как вы можете предположить, существует вероятность, что “уникальные посетители” вынуждены чаще проходить на вебсайт из-за его бестолковости, они просто никак не могут найти то, что хотят. Нет никакого реального способа понять, вызвано ли повторное посещение сайта тем, что он очень хорош или плох.
Имеются и другие, лучшие способы измерения лояльности посетителей. Приведенный выше — отнюдь не один из них, даже если это стандартный KPI.
Применяйте проверку "ну и что"
В главе 5, “Основные вопросы веб-аналитики”, рассматривались три уровня проверки “ну и что”. Рекомендуется применять ее к каждому KPI, который вы собираетесь выбрать. Следует удостовериться, что впоследствии этот KPI отплатит добром за кормежку и кров, который вы ему предоставите.
Рост бизнеса ведет к смешению KPI
Важно понять, что даже если KPI пройдет приведенные выше проверки и будет полезен для вас сейчас, к нему рекомендуется переодически возвращаться и проверять по персональному списку, релевантен ли он еще для вашего бизнеса и предоставляет ли он до сих пор ценные данные.
Единственное, что в бизнесе и жизни остается постоянным — это изменения. Через некоторое время бизнес-проблемы и стратегические цели усугубятся. Вы должны ожидать 20-процентной ротации среди главных KPI каждые полгода. Даже если они изменяются не так часто, то со временем, по крайней мере, параметры вашего бизнеса изменятся, и ваш KPI устареет, перестав предоставлять достоверную информацию.
Подведем итог: никто за исключением вас не знает, каковы должны быть ваши стандартные KPI (отбросьте все блоги, книги и мнения экспертов в сторону). Лучшее, на что способны внешние исходные данные — это положить начало переходу к дальнейшим самостоятельным исследованиям (и другим ваш результат вряд ли подойдет). Не забывайте, что вы уникальны, не отрывайтесь от реальности, применяйте проверку “ну и что”, время от времени сверяйте темп с развитием бизнес-стратегии и не забывайте о ротации собственных стандартных KPI. Вот простой рецепт достижения успеха.