.
Все мы приходим в область статистики с различной подготовкой, часто с необычным практическим опытом. Это замечательно. Но часто в нашем “колчане” отсутствует одна из основных стрел: базовые знания статистики.
Я настоятельно рекомендую получить хорошую подготовку по основам статистики. Великие аналитики знают, как использовать поразительные возможности статистики, такие как статистическая значимость и пределы статистического контроля. Кроме того, традиционный анализ потока кликов становится менее действенным, поскольку сложность Интернета и поведения клиентов повышаются с каждым днем. Поэтому я рекомендую уделять особое внимание удобству клиентов и экспериментированию с тестированием. А чтобы максимально эффективно применять эти подходы в интересах своего предприятия, нужно быть хорошим статистиком.
Инструменты анализа опросов часто используют сложные модели многовариантной регрессии для получения выводов, ведущих к действиям. Эти модели переносят возможности принципиально количественного анализа в качественный мир ответов на вопросы анкет. Необходимо понимать, как работают эти модели.
Аналогично при выполнении многовариантного или А/Б тестирования нужно знать основы статистики, поскольку приходится анализировать данные и принимать решения исходя из того, когда результирующий набор достигает требуемого уровня достоверности.
Не обязательно обладать степенью доктора философии в области статистики, но знакомство с основами статистики значительно облегчит карьеру в области веб-аналитики. Статистика замечательна тем, что в ходе ее изучения вы научитесь аналитически мыслить и рассматривать каждую проблему под подходящим именно ей углом зрения.
Помните, что у вас, как аналитика, имеется доступ к множеству инструментов и огромному объему данных. Любая неудача явится результатом не отсутствия инструмента или данных, а неспособности задать правильные вопросы.
Далее приведено несколько примеров вопросов, которые позволят получить требуемый результат.
Тесно сотрудничайте с командами организации бизнеса
Изначально аналитика зародилась в IT-командах. Поэтому во многих компаниях команда аналитики придерживается модели обслуживания: Выдайте нам запрос, мы выполним его за три недели, и вы получите свой отчет. Несложно убедиться, что этот подход ведет к снижению эффективности.
Модель обслуживания далека от идеала, поскольку она страдает недостатком понимания бизнес-стратегии и “наследственных” знаний. Оба эти недостатка можно устранить, тесно сотрудничая с командой организации бизнеса. Можно посещать их производственные совещания. Можно проводить периодические встречи с ведущими акционерами. Можно принимать участие в совещаниях по деловому планированию. Можно попросить о доступе к веб-страницам и базам данных корпоративной сети, в которых хранятся действующие маркетинговые программы. И можно зарезервировать 10 процентов своего времени для ответа на актуальные вопросы, связанные с бизнесом.
Наличие всех этих сведений позволит выяснить три главных приоритета данной организации. Это поможет сосредоточить внимание и определить четкий визир между выполняемой вами работой и тем, что важно для компании.
Принимая участие в совещаниях по планированию, и зная календарь маркетинговых мероприятий, вы будете в курсе всего, что происходит в компании и имеет отношение к данным веб-аналитики. Больше вам не придется торопиться сообщать о замечательном озарении по поводу пика в данных поиска лишь затем, чтобы в ответ услышать: Да, мы знаем и только что выделили 1 миллион долларов на кампанию оплаченного поиска в Bing. Если вам уже известно о проводимой кампании, можно выполнить сегментный анализ и составить отчет об эффективности именно этой кампании.
Тесное сотрудничество с командой организации бизнеса и выход за рамки ана- литики/данных позволяет приобрести важные знания, необходимые для выполнения эффективного анализа. Кроме того, тем самым вы внушите уважение к себе со стороны тех, от кого многое зависит (что очень важно, когда наступит момент пересмотра вашего оклада).