Несмотря на бурное развитие веб-среды, онлайнового маркетинга и рекламы за последние несколько лет, подход к использованию данных в основном остался тем же самым, что и десятилетие назад. В книге "Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики" лидер в области веб-аналитики, Авинаш Кошик, представляет платформу веб-аналитики следующего поколения, которая существенно расширяет интеллектуальные возможности организаций и способствует более быстрому их росту. Авинаш компонует специфические стратегии и модели выполнения для перехода от простых инструментов анализа потока кликов к эффективной смеси качественных данных, экспериментирования, тестирования и инструментов конкурентной разведки. Расширяя уроки, изложенные в своей предыдущей книге, автор объясняет, как измерять, анализировать и иметь дело с современными быстро развивающимися технологиями и трендами, включая социальные медиа, видео, мобильные средства и ориентированный на пользователей дизайн онлайновых ресурсов.
Обновляя традиционные подходы, Авинаш развенчивает мифы, идентифицирует ловушки и демонстрирует специфичные, простые и расширенные методологии для трансформации образа вашего мышления. Все это превращает книгу "Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики" в незаменимое руководство для всех веб-профессионалов.
- Найдите решения для сложнейших проблем, включая многоканальную аналитику и анализ вклада многоконтактных кампаний
- Подсчитайте экономическую ценность своего веб-сайта и измерьте макро- и микроконверсии для веб-сайтов электронной коммерции, некоммерческих веб-сайтов и веб-сайтов B2B
- Извлеките пользу от методологий аналитики, связанных с поиском - внутреннего поиска по сайту, маркетинга платы за клик и поисковой оптимизации
- Определите наиболее подходящие основные индикаторы производительности (KPI) для организации и создания действенного пульта управления, являющегося движущей силой
- Научитесь выполнять аналитику в критически важных областях, таких как Twitter, YouTube, блоги и мультимедийный контент - Используйте экспериментирование и тестирование для создания по-настоящему ориентированных на клиентов веб-сайтов
- Создайте босса и организацию, которые ориентированы на данные, и добивайтесь уровня знаний и опыта, необходимых для успешной карьеры аналитика
- Продолжайте обучение с использованием материалов, предоставленных на прилагаемом компакт-диске
Об авторе книги "Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики":
Авинаш Кошик - автор лидирующего блога, посвященного исследованиям и аналитике, Occam's Razor. Также является проповедником аналитики в Google и директором по обучению в Market Motive, Inc. Часто выступает с докладами на отраслевых конференциях по всему миру и читает лекции в ведущих университетах США. Обладатель награды 2009 Statistical Advocate of the Year от ассоциации American Statistical Association.
СОДЕРЖАНИЕ книги Авинаша Кошика "Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики"
Благодарности 16
Об авторе 17
Введение 18
Потрясающий мир принятия решений, управляемых данными 19
О чем эта книга? 20
Прилагаемый компакт-диск 21
От издательства 22
Глава 1. Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0 23
Ситуация в сообществе аналитиков 24
Состояние отрасли 25
Изменение представления о веб-аналитике: встречайте веб-аналитику 2.0 27
Что? Поток кликов 30
Сколько? Анализ результатов 30
Почему? Экспериментирование и тестирование 31
Почему? Голос клиента 31
Что в противном случае? Конкурентный анализ 32
Изменение ситуации: да, мы можем! 33
Стратегический императив 33
Тактическое изменение 33
Дополнительные инструменты аналитики 36
Глава 2. Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике 39
Предопределение будущего успеха 40
Шаг 1. Три критических вопроса, которые нужно себе задать перед поиском
партнера по аналитике 40
Вопрос 1: "Что мне требуется - отчет или анализ?" 42
Вопрос 2: "Располагаю ли я IT-ресурсами, бизнес-ресурсами или и тем и другим?" 44
Вопрос 3: "Мне требуется решение только для анализа потока кликов или
для веб-аналитики 2.0?" 45
Шаг 2. Десять вопросов, которые нужно задать поставщикам, прежде чем
связываться с ними 46
Вопрос 1: "В чем различие между вашим инструментом/решением
и бесплатными инструментами от Yahoo! и Google?" 46
Вопрос 2: "Является ли ваша компания чистым поставщиком приложений или
она предлагает версии программного обеспечения? Планируете ли вы выпуск
последующих версий программного обеспечения?" 47
Вопрос 3: "Какие механизмы захвата данных вы используете?" 48
Вопрос 4: "Можете ли вы подсчитать стоимость владения вашим инструментом?" 48
Вопрос 5: "Какого рода поддержку вы предлагаете? Какие услуги
предоставляются бесплатно, а что требует дополнительной платы?
Бесплатны ли услуги круглосуточно во все дни недели?" 50
Вопрос 6: "Какие функциональные возможности вашего инструмента
позволят мне сегментировать данные?" 50
Вопрос 7: "Какими возможностями я буду располагать для экспорта данных
из вашей системы в систему нашей организации?" 51
Вопрос 8: "Какие функциональные возможности вы предоставляете для
интеграции данных из других источников в ваш инструмент?" 52
Вопрос 9: "Можете ли вы назвать две новые функциональные средства/
инструменты/приобретения, которые ваша компания готовит, чтобы
опережать конкурентов в течение ближайших трех лет?" 53
Вопрос 10: "Почему два последних ушедших от вас клиента
разорвали контракты? Чьими услугами они пользуются теперь?
Можем ли мы связаться с одним из этих бывших клиентов?" 53
Сравнение поставщиков средств веб-аналитики: разделяй и властвуй 55
Стратегия трех корзин 55
Шаг 3. Определение партнера по веб-аналитике (способ применения
эффективного опытного набора инструментов) 56
Шаг 4. Заключение договора: проверка соглашений об уровне обслуживания,
предлагаемых контрактом поставщика средств веб-аналитики 60
Глава 3. Удивительный мир анализа потока кликов: метрики 63
Повторное обращение к стандартным метрикам: восемь критичных веб-метрик 65
Посещения и посетители 65
Время, проведенное на странице, и время, проведенное на сайте 73
Показатель отказов 80
Показатель выходов 83
Коэффициент конверсии 84
Привлечение 85
Снятие покрова тайны с веб-метрик 89
Четыре признака наилучших метрик 89
Пример прекрасной веб-метрики 92
Три жизненных урока Авинаша по поводу достижения значительного успеха 92
Стратегически упорядоченные тактики определения эффективных веб-метрик 94
Определение основного фактора эффективности метрики - конверсия 94
Знакомство с макро-выводами по анализу 101
Глава 4. Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения 105
Букварь веб-аналитики 106
Удаление с дороги примитивных указателей 106
Осознание важности получения посетителей 108
Исправление недочетов и экономия средств 110
Анализ плотности кликов 112
Подсчет посещений, предшествующих приобретению 114
Лучший отчет веб-аналитики 116
Источники трафика 116
Результаты 118
Основополагающие аналитические стратегии 119
Сегментируйте или отправляйтесь домой 119
Выгоды сегментирования 120
Создание и применение сегментов 122
Сосредоточение внимания на поведении клиентов, а не на сводных показателях 125
Повседневный анализ потока кликов, ведущий к действиям 126
Анализ внутрисайтового поиска 127
Оценка качества поиска по сайту 129
Анализ поисковой оптимизации (SEO) 133
Анализ прямого трафика 150
Анализ кампаний, проводимых посредством электронной почты 153
Анализ мультимедийных компонентов: Flash-компонентов, видео и виджетов 157
Отслеживание событий 158
Проверка в реальных условиях: перспективы при решении основных
задач веб-аналитики 161
Cookie-файлы отслеживания посетителей 161
Рекомендации по отбору данных 165
Ценность ретроспективных данных 169
Полезность видеовоспроизведения действий клиента 172
Обязательный контрольный список согласования данных 175
Глава 5. Ключ к славе: измерение успеха 183
Сосредоточение на "действительно критичных элементах" 186
Пять примеров действенных ключевых показателей эффективности
конечных результатов 188
Коэффициент выполнения задачи 188
Распределение поиска 188
Лояльность и недавность посетителей 189
Метрика "Подписчики RSS/Каналов" 189
Метрика "% важных выходов" 190
Выход за рамки коэффициентов конверсии 190
Отказ от товарной тележки и оплаты 190
Дни и посещения, необходимые для совершения покупки 192
Средний объем заказа 192
Основная цель (определение конвертируемого) 193
Измерение макро- и микроконверсий 195
Примеры макро- и микроконверсий 196
Веб-сайт публикации и обмена фотографиями 196
Веб-сайт технической поддержки 198
Многоцелевой веб-сайт электронной коммерции 198
Квантификация экономического эффекта 199
Измерение успешности веб-сайта, не связанного с электронной коммерцией 202
Лояльность посетителя 202
Недавность посетителя 203
Продолжительность посещения 205
Глубина посещения 205
Измерение показателей веб-сайтов типа "бизнес для бизнеса" 206
Глава 6. Решение головоломки типа "Почему" -
использование качественных данных 209
Лабораторная проверка удобства использования: что, почему и сколько? 210
Что такое лабораторная проверка удобства использования? 210
Способ проведения теста 212
Передовые методы лабораторных исследований удобства использования 214
Выгоды лабораторных исследований удобства использования 215
Предостережения 216
Альтернативы исследования удобства использования:
данные из удаленных и онлайновых источников 217
Реальный набор и удаленное исследование пользователей 217
Аутсорсинговое онлайновое исследование удобства использования 220
Опросы: действительно масштабируемое прослушивание 221
Типы опросов 222
Единственная наибольшая ошибка, допускаемая при проведении опросов 226
Три наиболее важных вопроса 227
Восемь советов по выбору поставщика онлайновых опросов 230
Совет 1: математическая строгость 231
Совет 2: возможности сегментирования "на лету" 231
Совет 3: сравнения и индексы 231
Совет 4: категоризация произвольного текста 232
Совет 5: тип приглашения к участию в опросе 232
Совет 6: совершенствование cookie-файлов 232
Совет 7: интеграция с данными потока кликов 233
Возможности исследования поведения пользователей,
предоставляемые Интернетом 234
Исследования сравнения с конкурентами 234
Быстрые проверки удобства использования 234
Онлайновые исследования методом упорядочения карточек 235
Визуальные тепловые карты с элементами искусственного интеллекта 236
Глава 7. Более быстрое выявление дефектов: максимально эффективное
использование возможностей тестирования и экспериментирования 239
Азбука тестирования: А/Б тестирование и многовариантное тестирование (MVT) 241
А/Б тестирование 241
Преимущества А/Б тестирования 242
Недостатки А/Б тестирования 242
Многовариантное тестирование 243
Обычно применяемые методики многовариантного тестирования 245
Преимущества многовариантного тестирования 246
Недостатки многовариантного тестирования 246
Действенные идеи тестирования 247
Исправление крупных неудачников - входных страниц 247
Сосредоточение внимания на страницах оплаты, регистрации и передачи лидов 248
Оптимизация количества и расположения рекламных объявлений 248
Тестирование различных цен и тактик продаж 249
Тестирование расположений коробок, конвертов для DVD-дисков
и офлайновых материалов 250
Оптимизация внешних маркетинговых усилий 250
Контролируемые эксперименты: обострение аналитической игры 251
Оценка влияния оплаченного поиска на ключевые слова и каннибализацию
(поглощение) торговой марки 251
Примеры контролируемых экспериментов 254
Проблемы и выгоды 255
Создание и воспитание культуры тестирования 256
Совет 1: первый тест относится к категории "сделай или умри" 256
Совет 2: не позволяйте рекламным заявлениям инструмента/консультанта
ввести себя в заблуждение 257
Совет 3: "распахните кимоно" - придите в себя 257
Совет 4: начинайте с гипотезы 257
Совет 5: выработайте критерий достижения поставленных целей
и предварительные решения 258
Совет 6: выполняйте тестирование и оценку множественных конечных
результатов 258
Совет 7: источник тестов - проблемы клиента 259
Совет 8: анализируйте данные и делитесь полученными выводами 259
Совет 9: два обязательных компонента: проповедование и квалификация 260
Глава 8. Анализ конкурентной разведки 261
Источники, типы и секреты данных конкурентной разведки 262
Данные панели инструментов 263
Групповые данные 264
Данные поставщика сетевых услуг 265
Данные механизмов поиска 266
Сравнительные данные, предоставляемые поставщиками средств веб-аналитики 267
Данные, сообщаемые самими сайтами 268
Смешанные данные 269
Анализ трафика веб-сайта 271
Анализ перекрытий конкурирующих сайтов и имеющихся возможностей 272
Анализ направлений и назначений 273
Анализ поиска и ключевых слов 274
Тренд эффективности наиболее часто используемых ключевых слов 275
Географический анализ заинтересованности и возможностей 277
Связанные и быстро нарастающие поиски 279
Анализ места на полке 281
Анализ преимуществ конкурентных ключевых слов 283
Анализ расширения ключевых слов 284
Анализ определения и сегментации аудитории 286
Анализ демографической сегментации 286
Анализ психографической сегментации 288
Анализ поведения при поиске и сегментации аудитории 289
Глава 9. Новые области применения аналитики: социальные сети,
мобильная связь и видео 291
Измерения показателей нового социального Интернета: проблема данных 292
Развитие демократичности контента 293
Революция Twitter 297
Анализ автономного поведения клиентов (приложений) 298
Анализ мобильного поведения клиентов 300
Сбор мобильных данных: возможности 301
Решения на основе анализаторов пакетов 302
Решения на основе дескрипторов - дескрипторов JavaScript
или дескрипторов изображений 302
Создание отчетов и анализ данных о мобильной активности 305
Измерение успешности блогов 309
Сырой вклад автора 310
Общий рост аудитории 311
Интенсивность беседы 313
Цитирование и индекс волны 314
Затраты на поддержание блога 315
Отдача (коэффициент возврата инвестиций) от поддержания блога 316
Рост количества последователей 319
Распространение сообщения 320
Коэффициенты кликов и конверсии 321
Интенсивность беседы 324
Появление новых метрик Twitter 325
Анализ эффективности видео 326
Сбор данных для видеоматериалов 327
Основные метрики и способы анализа видео 328
Основные метрики эффективности 329
Отслеживание внимания или привлечения аудитории 330
Отчеты по общественному мнению 331
Сегментируйте, сегментируйте, сегментируйте 333
Углубленный анализ видеоконтента 333
Вычисление контекстуального влияния 333
Активный сбор голосов клиентов (VOC) 335
Тестирование с целью измерения реального поведения клиентов 336
Глава 10. Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики 337
Тщательность или точность? 338
Шестиступенчатый процесс обеспечения качества данных 340
Построение инструментальной панели действий 342
Создание потрясающих инструментальных панелей 343
Сводная инструментальная панель 346
Пять правил создания инструментальных панелей, оказывающих
большое влияние 347
Сравнивайте с базовыми значениями и сегментируйте 347
Выделяйте свои критичные метрики 348
Не ограничивайтесь метриками - включайте выводы по анализу 349
Сила единственной страницы 349
Вносите изменения и сохраняйте значимость 350
Возможности нелинейного маркетинга и многоканальные измерения 350
Переход к модели нелинейного маркетинга 350
Многоканальная аналитика 352
Перспективы и проблемы поведенческого таргетинга 355
Перспективы поведенческого таргетинга 355
Преодоление фундаментальных аналитических проблем 356
Два предварительных условия реализации поведенческого таргетинга 358
Извлечение онлайновых данных и прогнозирующая аналитика: проблемы 360
Тип данных 361
Количество переменных 361
Несколько основных целей 362
Многовизитная манера поведения 362
Отсутствующие первичные ключи и наборы данных 362
Путь к нирване: ступени продвижения к интеллектуальной аналитике 364
Ступень 1: дескрипторы JavaScript 365
Ступень 2: конфигурирование настроек инструмента веб-аналитики 366
Ступень 3: отслеживание кампаний/привлечения трафика 367
Ступень 4: прибыль и сверхинтеллектуальность 368
Ступень 5: отслеживание мультимедийных элементов (Flash, виджетов, видео) 369
Глава 11. Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики 371
Контекст правит балом 372
Сравнение эффективности основных метрик в течение различных
периодов времени 372
Предоставление контекста посредством сегментации 373
Сравнение основных метрик и сегментов с усредненными значениями сайта 374
Присоединение к движению PALM (People Against Lonely Metric -
люди против одиночных метрик) 377
Использование отраслевых сравнительных тестов и конкурентных данных 378
Приобщение к "наследственной" информации 379
Сравнение трендов ключевых показателей эффективности во времени 380
Представление "наследственной" информации 381
Сегментация ради собственного блага! 382
За пределами "горячей десятки": что изменилось 384
Действительно важный аспект: измерение скрытых конверсий и поведения
посетителей 387
Скрытое поведение посетителя 387
Скрытые конверсии 389
Четыре методики измерения ключевых показателей эффективности,
не ведущие к действиям 390
Усредненные значения 390
Процентные значения 392
Комплексные или вычисленные метрики 396
Поиск: выработка оптимальной стратегии для длинного "хвоста" 398
Смысл фирменных и отраслевых терминов 402
Оптимальная поисково-маркетинговая стратегия 403
Поиск: измерение ценности ключевых слов из "верхней воронки" 407
Глава 12. Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики 421
Анализ вклада многоконтактных кампаний 422
Что собой представляет "многоконтактность"? 422
Вы сталкиваетесь с проблемой оценки вклада? 424
Модели определения вклада 425
Присвоение заслуг последнему клику 426
Присвоение заслуг первому клику 426
Равномерное приписывание вклада кликам 428
Разделение вклада на две части 428
Индивидуальное определение вклада 429
Основная проблема выполнения анализа вклада в реальном мире 430
Многообещающие альтернативы анализа вклада 432
Моделирование смешанных медиаканалов 432
Проблемы моделирования смешанных сетевых медиаканалов 433
Анализ предельного вклада 433
Проблемы анализа предельного вклада 434
Заключительные соображения по поводу многоконтактности 434
Многоканальная аналитика: советы по измерениям параметров несетевого мира 435
Отслеживание онлайнового влияния офлайновых кампаний 435
Уникальные коды погашаемых купонов и предложений 437
Онлайновые опросы и исследования рынка 438
Корреляция закономерностей трафика и расписаний внесетевых рекламных
кампаний 439
Использование возможностей, предоставляемых контролируемыми
экспериментами 441
Отслеживание внесетевого влияния онлайновых кампаний 443
Отслеживание телефонных обращений и живых бесед 446
Использование уникальных кодов купонов и предложений 447
Подбор и добывание онлайновых и офлайновых данных 448
Использование опросов для прогнозирования внесетевого влияния 448
Проведение контролируемых экспериментов 450
Использование первичных исследований 451
Глава 13. Карьера в области веб-аналитики 453
Планирование карьеры в области веб-аналитики: возможности, перспективы
оплаты и карьерный рост 454
Рядовой технический сотрудник 456
Самостоятельный специалист по бизнесу 457
Руководитель технической команды 459
Руководитель команды организации бизнеса 460
Обретение навыков, необходимых для успешной карьеры
в области веб-аналитики 462
Сделайте это: используйте данные 463
Приобретайте опыт работы с несколькими инструментами 463
Не оставайтесь в стороне от реального мира 464
Станьте детективом, специализирующимся на добыче данных 466
Приобщаемся к математике: изучайте основы статистики 467
Задавайте правильные вопросы 467
Тесно сотрудничайте с командами организации бизнеса 468
Учитесь эффективной визуализации и презентации данных 469
Оставайтесь в курсе происходящего: посещайте общедоступные вебинары 470
Оставайтесь в курсе: читайте блоги 470
Лучший день в жизни ниндзя анализа 472
Нанимайте лучших: совет менеджерам аналитических подразделений
и директорам 475
Основные характерные черты прекрасных профессионалов в области аналитики 475
Опытный аналитик или новичок: осуществление правильного выбора 476
Единственный наиболее показательный тест во время интервью:
критический склад ума 477
Глава 14. "Бегемоты", ниндзя и широкие массы: создание культуры,
ориентированной на данные 479
Изменение культуры компании: пробуждение интереса к аналитике 480
Старайтесь удивлять: не обрушивайте на аудиторию поток данных 481
Создавайте героев и образцы для подражания 482
Если жаждете восхищения, обеспечьте веселье! 483
Проводите соревнования 483
Проводите внутренние конференции 484
Проводите офисные "часы" 484
Предоставляйте отчеты и анализы, которые побуждают к действиям 484
Фильтр "Каков ваш вывод?" 485
Жесткая привязка к последствиям для бизнеса 485
Представление нескольких перспектив: истинная веб-аналитика 2.0 485
Фильтр "Нескучный" 486
Связывание выводов с реальными данными 487
Изменение определений метрик с целью изменения культур:
индекс пропагандистов торговой марки 488
Ситуация и анализ 488
Решение 490
Результаты 490
Конечный результат 491
Альтернативное вычисление: средневзвешенное значение 492
Подводя итоги 493
На страже качества данных: переход от опросов к использованию данных 493
Выбор другого босса 494
Рассеивайте заблуждения относительно "идеальных" источников 494
Отвлекайте "бегемотов" с помощью ведущих к действиям выводов 495
Маленький страшный секрет №1: данные из "головы" могут вести
к действиям в течение первой недели/месяца 496
Маленький страшный секрет №2: точность данных повышается
по мере углубления 497
Решение заключается в отказе от реализации другого инструмента! 498
Распознавайте снижение предельной отдачи 498
Чем меньше сайт, тем больше проблемы 499
Алогичное поведение клиентов и неточные эталонные тесты 499
Более быстрое выявление неудачи в Интернете 500
Пять правил создания босса, ориентированного на данные 501
Преодолейте себя 501
Смиритесь с неполнотой данных 501
Всегда предоставляйте 10% дополнительной информации 502
Станьте маркетологом 502
Бизнес на службе у данных. Нет! 503
Примите образ мыслей в духе веб-аналитики 2.0 503
Нуждаетесь в финансировании? Стратегии приведения своей организации
в замешательство 504
Реализация программы экспериментирования и тестирования 505
Перехват мнения клиента 505
Использование эталонных тестов 506
Конкурентная разведка: ваш новый лучший друг 506
Захватывайте дружественные веб-сайты 507
Стратегии разрушения барьеров на пути веб-измерений 508
Недостаточное участие со стороны высшего руководства 512
Трудность согласования данных 512
Блокирование со стороны IT-персонала 513
Недостаточная вера в аналитику 514
Подбор персонала 515
Несовершенная технология 516
Кто владеет веб-аналитикой? 516
Централизовать или не централизовать 517
Эволюция команды 518
Приложение А. Прилагаемый компакт-диск 519
Материалы, помещенные на компакт-диск 520
Подкасты 520
Видеоматериалы 520
Ресурсы и презентации 520
Adobe Reader 520
Требования к системе 521
Использование компакт-диска 521
Проблемы и их решения 522
Предметный указатель 523
Отзывы о книге Авинаша Кошика "Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики":
Аналитика жизненно необходима, и никто кроме Авинаша Кошика не сумеет изложить ее принципы столь элегантно, просто и эффективно. Постарайтесь приобрести весь тираж, чтобы вашим конкурентам ничего не досталось.
- Сет Годин, автор, Tribes
Многие компании тратят уйму времени и денег на сбор данных, с которыми, к сожалению, впоследствии мало что делают. Книга Авинаша Кошика помогает нам понять важность этого недоиспользуемого ресурса и показывает, как извлечь максимум пользы от онлайновых данных и экспериментирования.
- Ден Ариэли, профессор поведенческой экономики, Университет Дьюка, автор Predictably Irrational
Кошик снимает покров тайны с аналитики. Если владельцы предприятий прочитают эту книгу, они уволят половину исполнительных директоров, которых финансируют.
- Гай Кавасаки, соучредитель Alltop & Garage Technology Ventures
