Все больше интернет-маркетологов сталкиваются с требованиями заказчиков о повышении эффективности рекламных кампаний. В статье рассмотрены предпосылки появления индустрии веб анализа, а также даны рекомендации по выбору и корректной установке инструмента анализа. В последующих статьях будет представлен подробный алгоритм анализа для повышения эффективности интернет-маркетинга и рекомендации по формированию отчетности для руководителей.

Предпосылки и причины появления веб-аналитики

В настоящее время российский интернет-маркетинг, да и интернет-индустрия в целом, переживают бурный рост, как с точки зрения бюджетов, так и с точки зрения популярности. На рынке услуг интернет-маркетинга только за последние 3 года появилось много нового и интересного, достаточно рассмотреть такие сервисы как социальные сети и различные форматы рекламы в них, поведенческую и селективную рекламу или маркетинг в социальных медиа в различных форматах. Мы наблюдаем как расширение самих форматов и моделей оплаты рекламы, так и появление новых рекламных сервисов как таковых.

В тоже самое время наблюдается рост объемов контекстной рекламы (в выражении количества клиентов систем контекстного размещения). Ставки и, соответственно, бюджеты кампаний растут, а клиенты при этом хотят повышать эффективность своих вложений и видеть эффект от рекламной кампании. Об этом также свидетельствуют и данные Яндекса об установке счетчика Яндекс.Метрика пользователями Яндекс.Директа, продемонстрированные на eTarget’2009 – за год количество установок счетчика выросло с 20% до более 43% (данные на март 2009 года).

Мне думается, что за прошедший год количество установок увеличилось еще, возможно до 60% или более. Только вдумайтесь, более 80% компаний до кризиса вообще не измеряли эффективность контекстной рекламы, даже используя простейшие метрики типа CTR, CPC или CR. Конечно же, такая ситуация вечно продолжаться не могла, и экономическая ситуация, начавшаяся в ноябре 2008 года, только акселерировала процесс повышения интересов клиентов к статистике и эффективности своих рекламных кампаний.

Тенденции на рынке поисковой оптимизации также подтверждают общий тренд – большинство SEO-компаний стало получать отзывы клиентов о том, что, несмотря на присутствие сайта в ТОП-10 (или на любой другой позиции выдачи), звонков и повышения продаж не наблюдается. Именно поэтому модель продаж позиций в поисковых системах начинает изменяться, а в услугах оптимизаторов все чаще можно встретить такие позиции, как «низкочастотное продвижение», «комплексное продвижение», «оплата за тематический трафик» и другие вариации. Споры о эффективности каждой из перечисленных моделей мы оставим за рамками этой статьи, ведь наша цель в том, чтобы увидеть общий тренд на рынке поискового трафика.

Популяризация моделей пост-оплаты услуг маркетинга, распространение форматов оплаты вида «за 1 тематического посетителя» и даже «за 1 потенциального клиента» вкупе с наращиванием частоты релизов новых алгоритмов поисковых систем позволяют нам говорить о том, что и на рынке поискового продвижения происходят преобразования, направленные на повышение инвестиций в интернет-маркетинг.

Без сомнения все относительно новые для российского рынка методы интернет-рекламы требуют пристального анализа эффективности. Ярким примером можно привести постоянные дискуссии вокруг эффективности инвестиций в продвижение в социальных сетях или микро-блогах и весь другой инструментарий SMM.

По опыту нашего агентства, около 70% рекламных бюджетов в Интернете расходуются впустую или не приносят желаемого эффекта. Вышеуказанные факты по всем направлениям интернет-рекламы совместно с нашей статистикой позволяют нам говорить о предпосылках появления новой услуги на российском рынке интернет-маркетинга – веб-аналитике или глубоком анализе эффективности инвестиций в интернет-маркетинг. В текущей экономической обстановке появление такой услуги более чем оправдано и принесет достаточно много пользы для клиентов всех агентств интернет-маркетинга.

Отдельным аспектом появления веб-аналитики также можно отметить и желание крупных компаний снизить затраты на поддержку продаваемых продуктов и услуг. Сайт является прекрасным источником информации для поддержки клиентов, который, при правильном построении и постоянном анализе качества поддержки, может частично заменить call-центр и позволит сэкономить на этом значительные бюджеты (как на заработной плате специалистов, так и на стоимости услуг связи, не говоря уже об оборудовании, электричестве и других расходах). Веб аналитика способна существенно повышать эффективность поддержки клиентов на сайте, при этом оперируя метриками удовлетворенности посетителя по каждому типу вопроса.

Инструменты

Ключевым фактором в развитии веб-аналитики в России стало также развитие профессиональных инструментов анализа – счетчиков статистики сайтов. Основные поставщики решений либо выпустили за прошлый год серьезные обновления, либо существенно расширили функциональность продукта.

Новый релиз Google Analytics – вероятно, самого популярного решения для веб аналитики на Западе, стремительно набирающего популярность в России, существенно расширил свои возможности и упростил работу веб аналитикам. За прошедший год с помощью авторизованных агентств Google добавил множество замечательных функций, проинтегрировал счетчик с системой контекстной рекламы Google AdWords, развил инструменты сегментирования посетителей для более глубокого анализа, добавил возможности более глубокой фильтрации веб-данных, повысил удобство пользования инструментом с помощью аннотаций к графикам, расширил свой API и самое главное – попытался упростить процесс установки счетчика для сложных сайтов с субдоменами и интернет-магазинами, а также сделал большой шаг в сторону автоматизации анализа с помощью группы функций «Intelligence» (в российском релизе носит название «Разведка»).

Развитие популярного российского инструмента от "Яндекса" (Яндекс.Метрики) также не заставило себя ждать. Интеграция с системой контекстной рекламы, полное обновление интерфейса представления данных, развитие визуализации данных, а также забота о качестве представления услуги с помощью ассинхронного кода отслеживания, гарантирующего точность веб-данных, стали очень важными шагами, обеспечившими веб-аналитиков еще одним хорошим инструментом анализа. Отметим и линию, которую не скрыть в инструменте от "Яндекса" – нацеленность на пользователей без глубоких знаний аналитики, которые могут пользоваться всеми возможностями инструмента без специальной подготовки. Такое развитие этого инструмента сможет обеспечить пользователям высокое удобство анализа без перегрузки данными, что особенно положительно сказывается на организациях, в которых к получению большого количества данных не готовы.

Не заставил себя ждать и релиз обновленного OpenStat (в прошлом SpyLOG), команда которого смогла за год полностью обновить и расширить возможности этого инструмента. Развитие этого инструмента может серьезно повлять на рынок решений для анализа, т.к. OpenStat будет являться на российском рынке единственным, не зависящим от поисковой системы, инструментом анализа.

На мой личный взгляд интернет-маркетолога, рассмотренные предпосылки являются причинами будущего появления в России целого пласта компаний, занимающимися только услугами веб-аналитики на рынке интернет-маркетинга. И популярность услуг таких компаний будет только расти в новой экономической обстановке, в которую вступил мир после мирового финансового кризиса.

Подготовка к процессу анализа сайтов

Мало для кого является секретом, что одним из самых известных веб-аналитиков, сформировавшем новый взгляд на интерпретирование веб-данных, является евангелист Google Analytics Авинаш Кошик, недавно проводивший вебинар для российских интернет-маркетологов. Авинаш создал модель интерпретирования данных, которая стала стандартом индустрии анализа и уже помогла многим сайтам стать эффективнее, а их владельцам – сэкономить бюджеты и использовать их более эффективно.

Мне кажется, что предпосылками создания этой модели стали проблемы совмещения количественных и качественных данных о посетителях сайтов и их последующей интерпретации, а также желание показать, что веб анализ – постоянный процесс итерационного характера. Рассмотрим эту модель веб аналитики более подробно.

Проблемы, с которыми мы сталкиваемся при начале анализа, общеизвестны и широко распространены. Среди самых важных проблем, которые нужно решить перед началом анализа я бы выделил неправильную установку счетчика статистики. По практике нашего агентства, в 7 из 10 случаев инструмент анализа настроен неправильно, что ведет к некорректным и неточным данным и последующим решениям. Нижеуказанный список я рекомендую проверять перед началом анализа любого сайта:

1. Проверка установки кодов счетчика на всех страницах сайта

Проверка установки кодов счетчика на всех страницах сайта – основополагающая проверка перед началом любого анализа. Ведь коды отслеживания счетчиков расставляют не машины, а вебмастера, которые могут допустить ошибку, влияющую на правильность принятия решения. Часто такие казусы происходят для всплывающих окон. Чтобы избежать этого я рекомендую перед каждым циклом анализа производить такую проверку с помощью автоматических инструментов проверки, например ObservePoint SiteAudit (на рынке достаточно и других решений, стоит лишь обратиться к поисковым системам).

2. Валидность ссылок в счетчике

Валидность ссылок в счетчике – часто инструмент статистики ссылки на одну и ту же страницу, но с разными динамическими параметрами в ней, воспринимает как различные страницы, что нарушает общее количество трафика, поступающего на эту страницу в счетчике. Исправить это можно путем наложения соответствующего фильтра URL в инструменте статистики, если он это позволяет.

3. Правильность настройки целей

Правильность настройки целей – до сих пор приходится видеть такие цели, как просмотр 2 и более страниц, страница контактов компании и другие, ничего не значащие и на самом деле не нужные цели. Перед началом анализа необходимо убедиться в правильной настройке целей счетчика, ввести правильные URL целевых страниц (особенно распространенной ошибкой является введение URL самой целевой страницы как цели, вместо введения URL страницы благодарности после этой целевой страницы). Также необходимым элементом для последующего анализа является обязательная настройка путей до цели, которая поможет определить, на каком шаге (странице) по пути к цели теряется большинство посетителей.

Одним из важных видов целей также являются цели вовлечения вида «более N страниц за сессию» или «более M минут на сайте». Для задания правильного значения такой цели необходимо настроить сегмент «Посещения без отказов» (присутствует в стандартных сегментах Google Analytics), наложить его на общий трафик и посмотреть, как изменяться значения средней глубины просмотра и среднего времени на сайте. Полученные значения можно использовать как целевые, либо внести поправочный коэффициент, например – умножить их на 2. Учтите, что использование целей вовлечения оправдано не на всех сайтах, т.к. цель многих сайтов не вовлекать посетителей в контент, а максимально быстро «прогнать» их по конверсионному тоннелю.

4. Отсечение внутреннего трафика работников компании

Отсечение внутреннего трафика работников компании – данная фильтрация, необходима для получения корректных веб-данных, часто забывается аналитиками. А ведь она генерирует дополнительные посещения прямого трафика и увеличения показателя отказов, что формирует неправильные показатели и выводы. Для сайтов больших компаний такой фильтр является первой важностью при проведении мероприятий по веб-аналитике и без него работать нельзя. В моей практике встречались сайты, где такой трафик присутствовал в объеме до 50% от всего трафика и увеличивал показатель отказов с 30% до 55%. Согласитесь, это концептуально разные цифры, которые по-разному заставляют взглянуть на этот сайт.

5. Отслеживание параметров внутреннего поиска на сайте

Отслеживание параметров внутреннего поиска на сайте – эта функциональность доступна в Google Analytics и настраивается несложным образом. Суть данных, полученных таким образом весьма проста – с помощью анализа количества и содержания запросов к внутреннему поиску сайта заключается в том, что можно сделать выводы о качестве навигации сайта и о его контенте. Прислушиваясь к голосам посетителей можно всегда внести необходимый контент на сайт, а для интернет-магазинов это прекрасная возможность расширять ассортимент на основе данных потенциальных клиентов на бесплатной основе.

6. Настройка отслеживания интерактивных элементов сайта

Настройка отслеживания интерактивных элементов сайта с помощью переменных и сегментов – все больше и больше сайтов используют в своих интерфейсах интерактивные элементы. Существующие инструменты статистики позволяют измерять их эффективность и улучшать их. Ярким примером можно привести видео – важный маркетинговый инструмент для огромного числа сайтов. С помощью анализа количества посетителей, просмотревших видео до определенной точки и вышедших после нее, можно определить его качество и сделать видео более эффективным, основываясь не на бесполезных фокус-группах, а на данных реальных посетителей сайта.

7. Введение стандарта генерации ссылок для пометки различных типов рекламных кампаний

Введение стандарта генерации ссылок для пометки различных типов рекламных кампаний – данный стандарт позволит осуществлять измерения многоканального интернет-маркетинга в единой системе метрик, что существенно упростит сравнение и анализ эффективности каждого из каналов. Метки Google Analytics и OpenStat помогут в едином интерфейсе сравнивать контекстные рекламные кампании, баннерные кампании, рассылки и другие инструменты. Важным аспектом здесь является единая база метрик и ускорение анализа без потери его качества – ведь вы сможете видеть показатели всех кампаний в едином интерфейсе статистики. Останется лишь пару раз кликнуть и принять решение о повышении эффективности освоения маркетингового бюджета между каналами.

8. Настройка модуля «Электронная торговля» в Google Analytics

Настройка модуля «Электронная торговля» в Google Analytics. Если вы владелец интернет-магазина, то вам просто необходима дополнительная настройка этого модуля статистики, который передает в счетчик информацию о сумме заказов посетителей. При настройке этого модуля система статистики сможет вычислить среднюю полезность посетителя и средний чек на покупку в динамике, что позволит вам отследить политику дисконтирования и не снижать цены ниже пороговых минимумов рентабельности. Каждая страница сайта в таком случае будет иметь для системы статистики некий экономический эффект в процессе покупки, что позволит при сортировке этого ряда значений увидеть самые неэффективные страницы и обратиться к их исправлению. Для тех, кто боиться делиться персональными данными с Google Analytics существует решение серверного уровня от Google – Urchin 6, который позволяет всю веб-статистику хранить внутри своей организации.

9. Установка высокоуровнегого опроса на всем сайте

Установка высокоуровнегого опроса на всем сайте – выполнение этого условия необходимо для верной интерпретации количественных данных счетчиков. Не всегда есть возможность на цифрах понять, почему конверсия сайта низка или почему показатель отказов высок. Более того, не всегда высокий показатель отказов является таким уж и плохим показателем. Для правильной интерпретации данных нужен голос реального клиента, к которому мы часто не прислушиваемся, уповая на опыт и мнение дизайнеров, проектировщиков интерфейсов и других специалистов. Появление опроса на всех страницах сайта с 3 простейшими вопросами о причине нахождения на сайте, успешности его посещения и мнении о сайте уже помогут вычислить важнейший показатель – коэффициент успешного выполнения задач пользователями сайта. Именно он, а не конверсия, должен стать основополагающим для всех интернет-маркетологов при цели повышения конверсии и понижении показателя отказов. Для репрезентативности данных опроса важна инициатива посетителей отвечать на него. Ее можно сгенерировать предлагая в обмен бесплатные дополнения или скидки. Стоит не забывать о том, что данных должно быть достаточно для анализа.

10. Настройка инструмента анализа видеозаписей посетителей

Настройка инструмента анализа видеозаписей посетителей – этот инструмент не является, на мой взгляд, самым важным звеном при веб-анализе сайтов в силу его ограниченности. Однако, для уточнения он может понадобиться и я рекомендую установить его в самой простой форме установке и даже использовать бесплатную демо-версию.

Выбор инструмента анализа и причины появления разных данных в различных инструментах

Перед проведением анализа всегда встает вопрос о выборе инструмента для анализа. Из рассмотренных выше инструментов я рекомендую к анализу любой, в наилучшем варианте это может быть совместная установка инструментов Google, Яндекса и OpenStat для получения всех возможных отчетов. Необходимо особо отметить необходимость Google Analytics для интернет-магазинов, по крайней мере, пока остальные провайдеры веб-аналитических инструментов не предложат посетителю идентичный функционал.

Всегда встает вопрос о различии данных в инструментах и общей корректности данных интернета. Перед тем, как принимать решение необходимо изучить принципы сбора веб-данных на основе популярных технологий серверных логов и Javascript-дескрипторов. На данный момент вторые прочно заняли лидерство, однако я бы не рекомендовал отказываться от серверной статистики, так как она может стать приятным дополнением к теговому инструменту и дать массу дополнительных данных. Проблемы и отличия каждого из принципов сбора приведены в таблице:

Стоит отметить, что cookies – один из самых точных методов сбора, статистика регулярного удаления cookies из браузера не превышает 10% от всех пользователей. Причиной появления разных данных в разных инструментах может стать различная база получения данных:

• Тип cookies: «first party» и «third party»
• Присутствие тегов отслеживания не на всех страницах
• Идентичность установленных фильтров
• Установленное по умолчанию время тайм-аута сессии
• Соотнесение источников трафика в отчетах

Эти моменты необходимо сравнить при получениях различных данных из различных источников. Скорее всего, проблема заключается именно в этом и изменить это под силу только провайдеру аналитики. Для корректности я рекомендую использовать для анализа данные из одного инструмента.