.

Жесткая привязка к последствиям для бизнеса

Если вы усвоили все, изложенное в этой книге (или хотя бы в предыдущем разделе), то конечные результаты должны вас интересовать в той же мере, что и меня. Представляемые вами данные должны без труда привязываться к прибыли, лидам, повышению удовлетворенности клиентов, пожертвованиям, кликам на рекламных объявлениях, коэффициенту выполнения задачи и т.п.

Анализ должен фокусироваться на четко определенных последствиях для бизнеса. Если ваш бос или клиент не позаботился об определении конечных результатов, вам придется сделать это самому.

При получении результатов анализа первым моим побуждением является выяснение того, использовал ли аналитик более одного источника данных.

Google Analytics и Omniture — прекрасные инструменты. Они нужны для ответа на вопрос Что? Но для получения надежных ответов, содержащих более глубокие выводы по поводу клиентов и конкурентной ситуации, нужно ответить также и на вопросы Почему? и Что дальше? Если анализ не дает ответы на эти вопросы, или если данные не подкреплены контекстом из других источников, значит, объем выполненной работы был недостаточным.

Например, при отображении трендов трафика сайта в результате поиска в диаграмму нужно включить также кривую, отображающую трафик главного конкурента. Или при отображении коэффициента конверсии своего сайта понадобится представлять также значение коэффициента конверсии для данной отраслевой вертикали. Любое из этих дополнений значительно повышает качество отчета.

Не следует расстраиваться по поводу ограничений, налагаемых инструментами, которые применяются в компании. Дополнительные данные можно получить, используя такие бесплатные службы, как Compete, Google Insights for Search, Trends for Wfebsite или Fireclick Index.

Фильтр “Нескучный”

В своих рекламных кампаниях мебельный магазин IKEA использовал следующий слоган: “UnbOring” (“Нескучный”).

Веб-аналитика считается не слишком увлекательным занятием. И огромные объемы данных также не способствуют росту ее популярности. Но мы постоянно делаем одно и то же: представляем таблицы и диаграммы. Почему бы в свой отчет не включить что-нибудь забавное? Данные вполне можно было бы представить в виде таблицы, но оказали бы они такое же влияние?

Моя приятельница Рейчел Мейерс (Rachel Meyers) создала блестящий слайд. Ее клиентом была компания, специализирующаяся на борьбе с вредителями, и данные были получены из запросов веб-поиска. Рейчел использовала Photoshop для создания визуального образа и даже измерила крысу в пикселях, чтобы доказать, что голова, туловище и хвост представляют данные в правильном соотношении.

Категория “борьба с вредителями”: объем запросов быть сопряжены с достаточно высоким уровнем конкуренции.

Термины из “хвоста” обеспечивают меньший объем трафика, но, как правило, связаны с меньшим уровнем конкуренции и лучше конвертируются.

Результатом стала нескучная презентация данных, которая эффективно довела до сведения клиентов ценное предложение и воодушевила их так, как никогда не смогла бы обычная таблица.

Связывание выводов с реальными данными

Во многих презентациях результатов анализа связь между данными и полученными из них выводами трудно увидеть. У каждого из нас имеются собственные подходы и предпочтения, и поэтому иногда мы впадаем в крайность, давая рекомендации, исходя из этих подходов и предпочтений, вместо того, чтобы основывать презентации на данных.

Часто я читаю совет подобный следующему: “Измените навигацию”. Моя первая мысль при этом — почему? Исходя из каких соображений? Или совет может звучать так: “Внутренний поиск должен выполняться везде”. Почему? Конечно, это наилучший подход, но почему его нужно применять для данного сайта?

Связывайте свои рекомендации с имеющимися в вашем распоряжении данными. Если вы твердо уверены в своих выводах, приведите соображения в приложении. Но обязательно удостоверьтесь, что каждая даваемая рекомендация поддерживается данными, использованными в анализе.



Hosting Ukraine
Hosting Ukraine


Предложить

Дата Окончане проекта

Сумма проекта

×