Думаю, самый показательный пример — сайт студии:
— 50 человек в день — мусор из поиска (например, переходы на страницы портфолио по названиям кампаний-клиентов)
Ещё важное, на мой взгляд, добавление: часто всю пользовательскую статистику лучше сразу смотреть со срезом по качественным источникам трафика (прямая реклама или основные целевые поисковые запросы). Дело в том, что на типичном сайте даже с 5-10 страницам через несколько лет набирается под сотню человек в день из поисковиков по левым запросам или ещё откуда-то. Они могут серьезно испортить статистику, если количество целевых посетителей, ради которых создавался сайт, сравнимо с объемом мусорного трафика.
Хорошая статья, понятная и правильная. Но удобней было бы обо всем этом рассказать на примерах. Попробую показать, когда такая статистика бывает полезна из своей практики:
— В списке популярных страниц видим, что у какой-то страницы (например, «Прайс-лист») показатель выходов больше 90% — повод посмотреть на эту страницу внимательней и что-то в ней изменить или переделать совсем по-другому
— В списке источников переходов видим, что некоторые рекламные кампании дают трафик с показателем отказов гораздо больше других. Если они при этом стоят столько же, это повод перераспределить бюджет в пользу кампаний с более качественным трафиком
— В списке браузеров видим, что пользователи %browser name% проводят на сайте в 5 раз меньше времени, чем другие — повод открыть сайт в этом браузере и ужаснуться:)
Как потенциальному заказчику, хотелось бы видеть rss-ленту «лучшая иллюстрация дня», чтобы постепенно формировать подборку любимых иллюстраций и иллюстраторов.
В текущей ленте работ выходит по 10-20 новых иллюстраций в день — столько добавлять в свой ридер я не готов…
Налаженный у клиента мониторинг звонков/заявок/продаж позволяет следить за глобальным результатом. Google.Weboptimizer — за локальным. А WebVisor только помогает найти, что менять и тестить.
Я лишь написал про свой полугодовой опыт регулярного использования системы наблюдения за мышкой пользователей на нескольких десятках самых разных сайтов. Наблюдая за мышкой, быстро понимаешь, как человек смотрел на страницу. А просмотрев несколько десятков записей, понимаешь, например:
вот этот телефон в шапке люди в упор не видят
вот это спецпредложение никто не замачает. Видимо, оно слишком похоже на баннер
вот здесь людям не очевидно, что ниже на странице есть ещё много важной и полезной инфы
вот здесь 90% записей — это 1-2 секундное движение мышкой в сторону кнопки close tab — видимо, надо вообще всю переделывать
Все эти ошибки часто незаметны для дизайнера и неразличимы на классической статистике (пользуемся гуглоаналитиксом). А с помощью вебвизора находятся на ура! Их исправление приводит к росту конверсии в разы. Это реально дорогого стоит.
Вебвизор, к сожалению, не читает мысли и не следит за глазом пользователей. Но всё равно очень сука-полезен:)
4. Показывает ровно то, что видит данный конкретный пользователь — а то сайт разрабатываешь при 1440х900, а люди потом смотрят на нетбуках 800х400. При просмотре посещений сразу же вылезают эти ошибки — остается их исправить:)
Уже полгода использую для улучшения клиентских сайтов. Отмечу несколько хороших особенностей:
1. Помогает быстро найти большинство ошибок в интерфейсе — когда люди не видят телефон, важный блок, переход на подробности…
2. Позволяет взглянуть на сайт глазами посетителя — это на уровне ощущений, но сразу замечаешь что-то новое в собственном сайте
3. Очень приятные тарифы и скидки на количество — позволяет просто ставить на все сайты, не думая о ценнике.
Это практическая реализация термина «г**** на палочке» :)
А если серьезно, там по ссылке пишут о таком применении: вставляешь usb memry card из фотоаппарата в этот хард, фотки сами сливаются, флешка освобождается и можно дальше снимать. Только оно, кажется, не работает без внешнего питания, а значит смысл всё равно теряется. Где есть электричество — там и компьютера найдется, чтобы фотки туда сразу скинуть.
Если с одной рекламной кампании 10% посетителей переходит на страницу контактов и 2% отправляют заявку с сайта, а с другой кампании 1.5% смотрит контакты и ни одной заявки не посылает, вывод? Вторую кампанию убить, первую постараться ещё улучшить.
Так что вместо звонков можем сравнивать косвенные параметры (статья Елены как раз перечисляет основные), закладываясь на некоторую погрешность. А по косвенным параметрам сравнивать кампании между собой и искать оптимальную. В итоге получаем рост количества звонков и заявок, хотя и не можем точно связать конкретный звонок со строчкой в статистике.
На практике все абсолютные измерения этих цифр — это красиво, но не очень полезно. Польза появляется, когда мы сравниваем 3 разных рекламных кампании (например, 2 кампании в Яндекс.Директ и 1 в Гугл.Адвордс) — и видим относительные значения: во сколько раз больше стоимость достижения цели с Директа по сравнению с Адвордсом? Как различается показатель отказов? и т.д.
Тогда на следующем этапе мы решаем одну кампанию остановить, на другую дать больше бюджет и запустить немного новой рекламы. И так много раз: убрать «плохую» рекламу, повысить «хорошую», добавить новую на «потестить» — в итоге получается оптимальная реклама. Делать такие штуки с неинтернетной рекламой затруднительно…
Вот примерно так контекстная реклама и средства анализа позволяют реально повышать эффективность: снижать стоимость клиента и повышать их количество. Так что в основе — сравнение нескольких кампаний — а уже дальше можно внимательней изучать доступные для анализа параметры.
Контекстная реклама на то и контекстная — человек не станет кликать, если объявление ему не интересно. Хорошо если 1-2% посмотревших кликают (и это при том, что объявлению показываются уже только тем, кто ищет что-то по теме в поиске или читает в нете). Так и получается, что довольно большой процент посетителей с контекстки хочет купить именно сейчас или в ближайшее время.
Допустим, человек только планирует сделать покупку. Варианты:
1. запомнит адрес (в закладки, например), а потом вернется на сайт, тогда Гуглоаналитикс всё ещё будет помнить его как переход с такой-то рекламы.
2. не запомнит адрес — тогда с вероятностью 95% единственным вариантом вернуться на сайт и сделать покупку будет та же контекстная реклама. Информация о первом посещении, конечно, при этом потеряется, но так ли это важно? Мы же фиксируем, что основной профит получился именно со второго перехода.
— 50 человек в день — мусор из поиска (например, переходы на страницы портфолио по названиям кампаний-клиентов)
— В списке популярных страниц видим, что у какой-то страницы (например, «Прайс-лист») показатель выходов больше 90% — повод посмотреть на эту страницу внимательней и что-то в ней изменить или переделать совсем по-другому
— В списке источников переходов видим, что некоторые рекламные кампании дают трафик с показателем отказов гораздо больше других. Если они при этом стоят столько же, это повод перераспределить бюджет в пользу кампаний с более качественным трафиком
— В списке браузеров видим, что пользователи %browser name% проводят на сайте в 5 раз меньше времени, чем другие — повод открыть сайт в этом браузере и ужаснуться:)
В текущей ленте работ выходит по 10-20 новых иллюстраций в день — столько добавлять в свой ридер я не готов…
1 кг для «подставки» — это малый вес?! Если его везде таскать вместе с ноутом, то это никак не малый вес. А если не таскать — то это не плюс:)
Все эти ошибки часто незаметны для дизайнера и неразличимы на классической статистике (пользуемся гуглоаналитиксом). А с помощью вебвизора находятся на ура! Их исправление приводит к росту конверсии в разы. Это реально дорогого стоит.
Вебвизор, к сожалению, не читает мысли и не следит за глазом пользователей. Но всё равно очень сука-полезен:)
1. Помогает быстро найти большинство ошибок в интерфейсе — когда люди не видят телефон, важный блок, переход на подробности…
2. Позволяет взглянуть на сайт глазами посетителя — это на уровне ощущений, но сразу замечаешь что-то новое в собственном сайте
3. Очень приятные тарифы и скидки на количество — позволяет просто ставить на все сайты, не думая о ценнике.
А если серьезно, там по ссылке пишут о таком применении: вставляешь usb memry card из фотоаппарата в этот хард, фотки сами сливаются, флешка освобождается и можно дальше снимать. Только оно, кажется, не работает без внешнего питания, а значит смысл всё равно теряется. Где есть электричество — там и компьютера найдется, чтобы фотки туда сразу скинуть.
Так что вместо звонков можем сравнивать косвенные параметры (статья Елены как раз перечисляет основные), закладываясь на некоторую погрешность. А по косвенным параметрам сравнивать кампании между собой и искать оптимальную. В итоге получаем рост количества звонков и заявок, хотя и не можем точно связать конкретный звонок со строчкой в статистике.
На практике все абсолютные измерения этих цифр — это красиво, но не очень полезно. Польза появляется, когда мы сравниваем 3 разных рекламных кампании (например, 2 кампании в Яндекс.Директ и 1 в Гугл.Адвордс) — и видим относительные значения: во сколько раз больше стоимость достижения цели с Директа по сравнению с Адвордсом? Как различается показатель отказов? и т.д.
Тогда на следующем этапе мы решаем одну кампанию остановить, на другую дать больше бюджет и запустить немного новой рекламы. И так много раз: убрать «плохую» рекламу, повысить «хорошую», добавить новую на «потестить» — в итоге получается оптимальная реклама. Делать такие штуки с неинтернетной рекламой затруднительно…
Вот примерно так контекстная реклама и средства анализа позволяют реально повышать эффективность: снижать стоимость клиента и повышать их количество. Так что в основе — сравнение нескольких кампаний — а уже дальше можно внимательней изучать доступные для анализа параметры.
Допустим, человек только планирует сделать покупку. Варианты:
1. запомнит адрес (в закладки, например), а потом вернется на сайт, тогда Гуглоаналитикс всё ещё будет помнить его как переход с такой-то рекламы.
2. не запомнит адрес — тогда с вероятностью 95% единственным вариантом вернуться на сайт и сделать покупку будет та же контекстная реклама. Информация о первом посещении, конечно, при этом потеряется, но так ли это важно? Мы же фиксируем, что основной профит получился именно со второго перехода.