.

Отвлекайте "бегемотов" с помощью ведущих к действиям выводов

Поражайте “бегемотов” своим интеллектом! Отвлекайте их подобно тому, как отвлекаете ребенка, позвякивая ключами.

Представляя данные, нужно перенести внимание слушателей с тупых, не ведущих к действиям обобщенных значений, подобных количеству посещений или среднему числу просмотров страниц на одного посетителя, вместо этого делая упор на основные источники трафика. Используя выводы относительно источников трафика, затем можно будет прибегнуть к контролируемым экспериментам для измерения внесетевого влияния. Можно сосредоточить внимание на повышения конверсии для проводимых кампаний. Можно также вывить пять основных причин, по которым посетителям сайта не удается выполнить свои задачи.

Ваше высшее руководство не знает, что делать с общим количеством посетителей или уникальных посетителей. Если удастся отвлечь их от этих значений, предоставив им интересные выводы, они сосредоточат внимание на том, что действительно представляет ценность. 

Маленький страшный секрет №1: данные из “головы" могут вести к действиям в течение первой недели/месяца

На протяжении всей этой книги я постоянно подчеркиваю потребность в скорости. Итак, выжидание в течение 18 месяцев, прежде чем реализовать инструмент аналитики — настоящее преступление. Достаточно важную информацию — данные из “головы” — мы получаем в течение первой недели. Данные не нужно дополнять, поскольку это не приведет к изменению решения или вывода.

Слева представлена голова, где важные решения можно принимать на основе даже неидеальных данных. Справа показан хвост, где требуется большая точность, поскольку приходится иметь дело с малыми числами и принимать мелкие решения. Забавно, не так ли?

Задача в течение первой недели работы с инструментом заключается в анализе данных из “головы” — анализе областей с большими числами и крупными событиями. Предположим, неполные данные показывают, что 60% трафика поступает из 60 и от ключевых слов Авинаш убаюкивает и Мишель прелестна, в то время как словосочетание “бегемоты ” раздражают обеспечивает всего лишь 40% этого трафика. Специалисты по поисковой оптимизации/оплаченному поиску могут немедленно приступать к действиям, поскольку предельные улучшения качества данных в случае столь больших чисел не приведут к изменению подхода.

Или, скажем, выясняется, что www. nytimes .com направляет огромный трафик к игровым страницам вашего веб-сайта. Можно сразу же начать двигаться в направлении этих областей.

Посоветуйте своему боссу быстрее предпринять соответствующие действия в этих областях, поскольку числа достаточно велики. Они указывают на необходимость капитализации возможности х или устранения проблемы у.

Маленький страшный секрет №2: точность данных повышается по мере углубления

Посетители сайта продвигаются по воронке, и их количество уменьшается до тех пор, пока не уменьшится до небольшого числа посетителей, которые осуществляют конверсию в сайте. Типичный поток посетителей по воронке выглядит следующим образом:

  • Все посетители сайта 
  • Посетители, просматривающие отраслевые страницы
  • Посетители, просматривающие страницы продукции
  • Посетители, которые добавляют товары в свою тележку
  • Посетители, начавшие процесс оплаты 
  • Посетители, покидающие сайт
  • Посетители, выполняющие свою задачу.

На основе данных этого конечного числа посетителей можно измерять прибыль, лиды, средний размер заказа и т.п. По мере углубления в воронку приходится иметь дело с все меньшим количеством посетителей, равно как и с меньшим числом источников, ключевых слов, страниц и отклонений от нормы. Если сайт полностью оснащен дескрипторами, используются основные cookie-файлы и т.п., то мало что способно исказить данные в конце воронки. Здесь набор данных меньше по объему и подвержен влиянию меньшего количества отклонений от нормы.

Следовательно, начинать свое путешествие по миру веб-аналитики надо с нижней части воронки, а не с верхней. Тогда вам не грозит увязнуть в зыбучих песках. Кроме того, в нижней части воронки данные легче поддаются согласованию.

Используя данные, полученные из нижней части воронки, свои заказы в Yahoo! Web Analytics можно сравнить со своей системой планирования и управления ресурсами предприятия. А лиды в Google Analytics можно сравнить с Salesforce. Скорее всего, значения не совпадут, но будет значительно проще выяснить, чем это вызвано.

Начинайте с нижней части воронки, и начинайте с измерения конечных результатов. Догадываетесь, почему? Все “бегемоты” любят конечные результаты!

К тому времени, когда вы доберетесь до верхней части воронки, произойдет следующее:

  • вы станете действительно мудрее;
  • ваше руководство значительно дальше продвинется в изменении своего образа мыслей.

Ура!

Решение заключается в отказе от реализации другого инструмента!

На первый взгляд полигамия кажется действительно привлекательной. Но на самом деле это не так. Моногамия лучше!

Вы уверены, что данные, собранные с помощью Wfebtrends, недостаточно полны, поэтому реализуете Omniture. Или полагаете, что Omniture работает неправильно, поэтому реализуете также и Google Analytics. Вместо того, чтобы решить свою проблему, вы лишь усугубляете ее.

Достаточно трудно выполнить шестиступенчатый процесс обеспечения качества данныхс помощью одного инструмента. Требуется масса усилий, чтобы разобраться всего в одном инструменте, правильно его настроить и принять нужные решения. Применение двух инструментов означает необходимость согласования значительно большего объема данных, понимание нюансов большего количества инструментов, взаимодействие с двумя поставщиками, и большую путаницу — одним словом, это означает создание маленького ада. И прежде всего, это означает затрату массы времени и отвлечение внимания от основной цели.

Помните, Omniture ничем особым не отличается в плане способа сбора данных. А дескрипторы Google Analytics не содержат никаких уникальных технологий ЦРУ. Wfebtrends не обладает никакими тайными рецептами.

Просто используйте дескрипторы. Снабдите ими все страницы. Применяйте основные cookie-файлы. Когда все это будет выполнено, для сбора данных достаточно хорошо подойдет любой инструмент. Вначале можно испытать различные аналитические инструменты, но затем выберите один из них и сохраняйте ему верность, если только не обнаружите какие-либо серьезные ограничения.

Распознавайте снижение предельной отдачи

Нужно трудиться над повышением качества данных, но при этом следует понимать, что в определенный момент дальнейшие усилия станут тщетными. Я пришел к принятию классического принципа снижения предельной отдачи. Эта концепция проиллюстрирована, звездочка отмечает точку снижения отдачи.

Затратив четыре недели интенсивных усилий и добившись устранения больших проблем, нужно спросить себя, можно ли повысить рентабельность инвестиций, пытаясь повысить качество еще на 3 процента? Фактически окажется, что овчинка не стоит выделки.

Качество данных представляется столь святым делом, что трудно сознательно отказаться от него. Но мудрец знает, когда следует свернуть.

Помните, ваша задача заключается не в сборе идеальных данных. От вас ожидают повышения прибыли, снижения затрат и повышения удовлетворенности клиентов и их лояльности.

Принцип снижения предельной отдачи привлекателен тем, что вынуждает действительно напряженно потрудиться, а затем остановиться в определенный момент. Будьте решительно настроены на распознание этого момента. А затем сверните в сторону.

Чем меньше сайт, тем больше проблемы

Представьте себе, что вы являетесь аналитиком с неполной занятостью или профессиональным консультантом. Вас нанимают для выполнения анализа в некой компании, и оказывается, что даже погрешность в 3 — 5% порождает большую проблему вследствие малых общих значений, характерных для данного сайта. Вы тратите часы и дни, пытаясь повысить точность сбора данных. Это ужасное использование времени и ресурсов.

Если вы работаете в мелкой компании и получаете малое количество посетителей сайта, то следует признать, что основная проблема состоит не в качестве данных, а в недостатке посетителей. Прекратите возиться с качеством данных. Займитесь чем-то полезным для данной организации.

Сосредоточьте свое внимание на поисковой оптимизации для привлечения большего объема бесплатного трафика. Просейте данные существующих клиентов для отыскания новых идей по поводу продукции или источников клиентов. Хотя вы являетесь аналитиком, потратьте три недели на маркетинг.

Смысл всего сказанного заключается в том, что лучшее использование своего времени состоит не в устранении 5-процентной погрешности, а в привлечении к сайту дополнительных 150 человек. Если вы анализируете мелкий сайт, сосредоточьте внимание на ведущих к действиям данных из головы.

Алогичное поведение клиентов и неточные эталонные тесты

Многие проблемы, связанные с точностью данных, проистекают из столкновения логичных инструментов с алогичным поведением клиентов. Инструменты веб-аналитики рассчитаны и работают на основе набора логических правил. Но и Интернет, и наше собственное поведение в значительной мере лишены логики.

Большинство из нас ведет себя нелогично в течение только незначительной части времени (быстро перескакивая между сайтами, изменяя свое мнение, пропуская очевидные кнопки или важные результаты). Мне никогда не приходилось сталкиваться со случаем, когда при достаточных затраченных усилиях и экспериментировании не удавалось бы пояснить самое алогичное поведение. Но в достаточно большом числе случаев все заканчивалось пониманием того, что отыскание объяснения не стоило затраченных усилий. Хуже того, эти усилия отвлекли от выполнения действительно нужной работы.

Еще одна тайна, которая отвлекает действующего из самых лучших побуждений ниндзя анализа, заключается в следующем: почему не существует эталонных тестов для оценки того, насколько плохи веб-данные? Этот вопрос сродни вопросу о том, почему солнце восходит.

Веб среда — столь сложный организм, что составление шкалы неточности просто невозможно. Огромные различия в способах построения сайтов, опыте их создания, действующих технологиях и потребности конкретных инструментов для конкретных сайтов еще больше усложняют картину.

Вам известно множество непреложных фактов в области веб-аналитики. Предпринимайте действия на основе этих данных, а также старайтесь выявить известные “неизвестные” (выполните аудиты с помощью таких инструментов, как Maxamine, ObservePoint или WASP) и пытайтесь их исключить.

В этом случае эталонные тесты могут стать своего рода “костылями” или оправданиями.

Более быстрое выявление неудачи в Интернете

Наибольшее преимущество, предоставляемое Интернетом — возможность более быстрого выявления неудач при меньших затратах. Это выливается в поразительную возможность идти на больший риск. Не нуждаясь в стопроцентной уверенности, можно двигаться быстрее, а при полном провале можно контролировать масштаб ущерба. Это преимущество отсутствует во внесетевом мире.

При наличии только 80 - процентной уверенности в данных, можно провести небольшую кампанию рассылки по электронной почте и проверить, какие последствия будут иметь данные действия. Для проверки своей гипотезы можно разослать три различных предложения по трем различным географическим регионам. Поскольку речь идет не о разработке каталога или газетной рекламы, которая должна быть напечатана не позднее определенного конечного срока, можно испытать пять версий домашней страницы и выяснить, какая из них работает.

При наличии стопроцентной уверенности в данных можно было бы позволить себе потратить 500 000 долларов на маркетинг в филиалах. Но если степень уверенности несколько ниже, можно запустить четырехнедельную пилотную программу с бюджетом в 50 000 долларов. При этом степень риска ниже, но возможность получения высокой отдачи сохраняется при почти стопроцентной вероятности принятия более осмысленного решения в отношении остальных 450 000 долларов.



Hosting Ukraine
Hosting Ukraine


Предложить

Дата Окончане проекта

Сумма проекта

×