Часть 4. От статистики к аналитике Продолжим наше путешествие в мир веб-аналитики.
В прошлой части мы наконец-то серьезно взялись за анализ статистики и получение информации из собранных данных.
Оказалось, что мы можем отслеживать поведение пользователей, но не причины этого поведения.
И чтобы стимулировать желательные действия и предотвращать нежелательные, нужно точно знать причину этих действий.
Как опытные аналитики «залезают в голову» пользователю, имея на сайте лишь усредненные данные? Никакой магии.
Они проводят процедуры по демонтажу этих авгиевых конюшен: — Сегментируйте данные: разделите всех пользователей на группы по определенным критериям и рассматривайте поведение не всех пользователей, а каждой из этих групп в отдельности.
— Они делают предположения и проверяют их: ищут вероятные объяснения сложившейся ситуации и пытаются на основе этих предположений повлиять на ситуацию, наблюдая за результатом.
Сегментация данных
«Отказ от сегментации данных — преступление против человечности» Авинаш Кошик Усреднение – это то, чего вам следует бояться больше всего.Можно, конечно, суммировать статистику пользователей, пришедших по рекламе, со статистикой случайных посетителей; суммировать посещения из всех городов и стран; считайте «среднюю температуру по больнице, включая морг», как в популярном анекдоте.
Однако в этом случае вы получите минимум полезных данных, а выводы, которые вы сделаете из них, скорее всего, будут неверными.
Прежде чем начать, пожалуйста, забудьте все, что вы знаете о своих пользователях.
Вам необходимо анализировать объективную статистику, и на вашем пути могут возникнуть две вещи: попытка использовать собственное суждение о пользователях и желание создать «усредненный портрет» всей вашей аудитории.
На самом деле все наоборот: чем больше вы увидите разных портретов, разных групп, тем больше вы узнаете о том, как угодить каждой из этих групп.
Сегментация возможна по любым параметрам, которые запоминает система веб-аналитики при отображении страницы.
Например: — По регионам — По адресам сайтов, с которых пришел пользователь - Для тех, кто увидел ваш сайт в поисковике - по запросу, который помог ему его найти - Для пришедших по рекламе - по объявлениям и рекламным площадкам — По первой странице, которую видит пользователь — В зависимости от технических возможностей компьютера пользователя и подключения к Интернету.
— На основании того, посещал ли пользователь ваш сайт раньше — На основе действий пользователей на сайте.
Вот простой пример того, как работает сегментация.
Вы владелец интернет-магазина и вас, конечно же, беспокоит, как можно повысить его прибыльность.
Заходите в Google Analytics и видите следующую картину: 
Это средние данные для всех пользователей.
Они могут представлять интерес только в динамике – их колебания являются сигналом о том, что ситуация изменилась и необходимо провести дополнительное исследование.
Но настоящие откровения нас ждут дальше, в глубине, где данные сегментируются по всем возможным параметрам.
Зайдем, например, в раздел «Содержание».
В нем удобно использовать пункт «Содержимое по заголовкам», так как в списке сразу понятно (при наличии на сайте правильных тегов title), о какой странице идет речь: 
Мы просто сегментировали посещения на основе страниц, которые открывали пользователи.
Здесь есть еще интересные вещи.
Мы можем видеть: — Какие страницы посещаются чаще всего (Просмотры страниц) — Какие чаще всего задерживаются (Средняя продолжительность просмотра страниц) — Какой процент посетителей, которые начали просмотр сайта с этой страницы, не перешли на другую, а сразу закрыли сайт (Показатель отказов) — Какой процент посетителей закончил просмотр сайта на этой странице (% выходов).
Обратите внимание, что точность расчета параметра зависит от объема собранных данных.
Например, показав страницу 10 раз и получив 2 отказа, мы не можем с уверенностью сказать, что показатель отказов составляет 20%: собрав больше статистики, мы сможем уточнить результат, а реальная цифра может составлять либо 10% или 30%.
В первом приближении можно предположить, что колебания значения составляют плюс или минус корень измеряемой величины.
Так, например, колебания трафика от 90 до 110 пользователей не свидетельствуют о системном изменении стоимости.
Системные изменения иногда заметны невооруженным глазом, но на них не следует полагаться; для точных измерений, поскольку обычные статистические системы не позволяют строить линии тренда, можно либо загружать статистику в Excel, либо брать большие интервалы измерений.
Более точную формулу расчета достоверности данных я приведу позже.
С этим связана одна проблема, которая мешает использовать Google Analytics: при попытке отсортировать страницы по показателям в начало попадают самые непопулярные: 
Понятно, почему так происходит, но эти данные бесполезны: точность у них нулевая.
В зависимости от количества страниц, ключевых слов или других сегментов, с этим можно бороться по-разному, я, честно говоря, не знаю лучшего метода, чем экспортировать в Excel таблицу, отсортированную по убыванию показов, с последующим отрезанием «длинного хвоста».
» от него и сортировки по другим полям.
Понятно, зачем это нужно: особый интерес представляют те сегменты, для которых один из этих параметров необычен: заметно выше или ниже значения для других сегментов.
Обычно это происходит по следующим причинам: — Разница в трафике: пользователи, представляющие этот сегмент, отличаются от других.
Например, для интернет-магазина, работающего только в Москве, посетители из Екатеринбурга будут нецелевыми, и для них будет больше неудач, меньше достижение целей и меньшая глубина просмотра.
— Различия в качестве страниц.
Если страница скрывает свое содержимое от пользователя и не помогает ему понять, что можно сделать на сайте, или убедить его двигаться дальше, пользователь с большей вероятностью потеряется на сайте.
На Западе дизайн убеждения — это целая дисциплина, но об этом позже.
— О чем многие забывают, пытаясь упростить модель взаимодействия пользователя с сайтом, так это о соответствии целей пользователя, зашедшего на страницу, и содержания страницы.
Типичная ошибка такого рода — использование главной страницы сайта в качестве целевой страницы для рекламных кампаний.
Нажав на рекламу, обещающую скидку на определенный товар, пользователь может оказаться на главной странице крупного магазина.
В этом случае велика вероятность того, что он не захочет или не сможет найти то, что уже ожидал увидеть.
Аналогичная ошибка возникает, когда рекламодатель, пытаясь заманить больше посетителей, пишет «Скидка 25%!» на баннере, и «забывает» о своем предложении на входной странице сайта.
Думая этими тремя категориями, вы можете создавать гипотезы и тестировать их, увеличивая важные для сайта показатели.
В следующих частях мы поговорим о составлении плана анализа, построении предположений на основе статистики по каждому из основных параметров и их тестировании.
Теги: #Веб-аналитика #сегментация #лендинги #Веб-аналитика
-
Диссоциативные Расстройства
19 Oct, 24 -
Космические Нелегалы Spacebee
19 Oct, 24 -
Жучок Для Подслушивания Своими Руками
19 Oct, 24 -
Упаковка, Сжатие И Защита Сборок
19 Oct, 24 -
Эволюция От Сложного К Простому
19 Oct, 24
