Pull to refresh

Веб-аналитика: анализируй это! Часть 6. Action

Web analytics *
Часть 1. Вступление.
Часть 2. Сбор данных.
Часть 3. Базовые метрики.
Часть 4. От статистики к аналитике
Часть 5. Разделяй и думай

Достучаться до небес


Самый активный евангелист веб-аналитики Авинаш Кошик в своем блоге уделяет значительное внимание темам, связанным с организацией 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. Кошик называет это HiPPO, или “МСаВС” — мнение самых высокооплачиваемых сотрудников. С учетом того, что мнение на счет сайта есть у каждого сотрудника, активисту приходится ой как нелегко.

В этой ситуации очень легко сделать ошибку: например, настояв на проведении экспериментальных измерений, получить изменения в худшую сторону и остановиться на этом, устыдившись разочарованных взглядов начальства. Повредят и излишняя прямота (не стоит начинать с ругани 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 по-другому...”. Нужно начинать с самых ярких и безотказных шагов. Конечно, все намного проще, если начальник — ваш союзник, или вы сами себе директор. В любом случае, кто предупрежден, тот вооружен, и сложности в пути — не причина останавливаться на середине.

План захвата Парижа


Перед тем, как рваться в бой, следует составить план. Во главе его поставьте 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:



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!

В бой!


Когда вы нарисовали эту лестницу (кстати, дорабатывайте ее по ходу работы: кто сказал, что первая версия должна сразу быть хорошей?), пришло 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!).

Для проведения тестирования можно дополнить движок сайта или воспользоваться сторонними решениями. Рекомендую 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 была в числе лучших друзей аналитика.

The end?


На этом первая часть моего цикла заканчивается. В ней я постарался собрать самые важные вехи для аналитика, не претендуя на полноту раскрытия темы. Следующая часть будет, скорее всего, более специфичной. Однако, я настоятельно рекомендую вам продолжить исследование этой темы прямо сейчас, и вот что могу порекомендовать:

Книги
  1. Книжка Ашманова “Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах”. Непосредственно поисковая оптимизация тоже должна иметься в виду при проведении аналитических работ (например, нужно понимать, что добавление переменных-маркеров в ссылку на страницу фактически изменяет ее адрес). Однако, в книге описана далеко не только оптимизация под поисковики. Очень системная и хорошо помогает выстраивать в голове цепочку выводов.
  2. Конечно, здесь надо порекомендовать и книгу Авинаша Кошика по веб-аналитике, но у него уже вышла вторая книжка, в которой он больше внимания уделяет организации работы и деталям. Ждем перевода на русский.
  3. Для тех, кто умеет читать по-английски и общается с Амазоном (или со мной ;)), рекомендую книгу Landing Page Optimization: The Definitive Guide to Testing and Tuning for Conversions. В ней раскрыты многие аспекты тестирования и дано множество советов по улучшениям, которые можно и нужно пытаться сделать на сайте.

Блоги и ресурсы
  1. Блог Алексея Скобелева. Интересные и подробные статьи об аспектах аналитики. Вот, например, статья, объясняющая, как интерпретировать данные Alexa.com.
  2. Google Conversion University. Обучающий курс по Google Analytics с онлайн-сертификацией в конце (платной). Очень полезно, даже если вы не собираетесь сдавать на сертификат. Мне сильно помогло. К сожалению, только на английском.
  3. Блог Романа Зыкова. Роман имеет большой опыт аналитической работы (в т.ч. в Ozon.ru) и пишет, а иногда и рассказывает на конференциях, очень много интересного.
Вопросы, как всегда, не только приветствуются, но и вдохновляют меня на новые статьи. Спасибо за то, что прочитали!
Tags:
Hubs:
Total votes 28: ↑25 and ↓3 +22
Views 7.1K
Comments Comments 17