Веб-аналитика как инструмент повышения эффективности интернет-маркетинга

Ежедневно потребителей окружают миллионы рекламируемых образов товаров, воздействуя на его сознание посредством телевидения, радио, биллбордов, плакатов в метро, рекламы в общественном транспорте, в Интернете и мобильных телефонах, формируя желаемый образ рекламируемой продукции, убеждая и побуждая к совершению покупки. Чем дольше длится контакт потребителя с рекламным носителем, тем выше лояльность и заинтересованность покупателя в товаре или услуге. Успех рекламных решений зависит оттого, насколько хорошо рекламисты знают тех, для кого создается рекламный продукт. Активное развитие Интернета, социальных сетей способствует контролю и оперативному получению потребителями информации о товарах и услугах. Так, при исследовании российских потребителей рекламы было выявлено, что 86% доверяют рекомендациям знакомых и друзей, в то же время 55% полагаются на онлайн-отзывы других потребителей. Наиболее контролируемым видом рекламы считаются сайты брендов, которые пользуются наибольшим доверием потребителей. Представляются интересными данные о возрастных категориях пользователей.

Интернет-маркетинг включает в себя целый комплекс дочерних дисциплин: не только саму интернет-рекламу, но и методики проведения маркетинговых исследований в Интернете, в частности изучение спроса и потребительской аудитории, методы и средства проведения эффективных рекламных кампаний, способы правильного позиционирования торговой марки на рынке и т.д.

Маркетинговые исследования в Интернете — это комплекс мер, состоящий из сбора и анализа данных при помощи специальных технических инструментов, математического и аналитического аппарата исследования, для определения текущей эффективности интернет-коммуникации и выработки решений для повышения ее эффективности. Посредством исследований в интернет-маркетинге аккумулируется необходимая информация о потенциальных и существующих рынках, потребителях, конкурентах для последующего таргетинга на рекламных площадках интернет-среды. Маркетинговые исследования связаны с принятием решений по всем аспектам маркетинговой деятельности. Они снижают уровень неопределенности и касаются всех элементов комплекса маркетинга и его внешней среды по тем ее компонентам, которые оказывают влияние на маркетинг определенного продукта на конкретном рынке. Исследования в интернет-среде называют веб-аналитикой.

Веб-аналитика — сфера деятельности, которая, в частности, дает ответы с высокой степенью точности на такие вопросы: как эффективно разместить функциональные элементы на сайте, какая из веб-страниц сайта наиболее рентабельна с точки зрения содержания и предоставления информации, а также какие разделы интернет-ресурса, в каком направлении и как возможно оптимизировать. При этом все рекомендации и ответы приводятся в форме показателей, расчетов и прогнозов с указанием степени точности.

Существуют различные варианты определения веб-аналитики. АЛ. Яковлев и А. А. Довжиков дают следующее определение: «веб-аналитика предоставляет возможность анализировать рекламные кампании, оценивать затраты на определенный канал рекламы для того, чтобы расходовать рекламный бюджет наиболее эффективно, анализировать структуру и контент сайта, получать исчерпывающую информацию о посетителях и многое другое».

А. Г. Кошик приводит официальное определение ассоциации веб-ана- литиков: «веб-аналитика — это объективное отслеживание, сбор, измерение, оповещение и анализ количественных данных в интернете с целью оптимизации сайтов и инициатив интернет-маркетинга».

Веб-аналитика в настоящее время является одним из инструментов маркетинговых исследований в Интернете, направлена на сбор и анализ статистических данных интернет-коммуникаций пользователей сайтов для определения эффективности обратной связи.

Цель веб-аналитики — сбор статистических данных для нужд маркетинга. Задача — мониторинг работы сайтов, на основании которого определяется интернет-аудитория и изучается поведение посетителей сайта для принятия решений по развитию и расширению функциональных возможностей интернет-ресурса.

Современные системы веб-аналитики могут собирать и анализировать следующую информацию интернет-коммуникации[1]:

  • • отчет по посетителям, впервые зашедшим на сайт и вернувшимся на него;
  • • средняя продолжительность пребывания одного или всех посетителей на сайте компании;
  • • количество отказов (какой процент от посетителей сайта покидают сайт в течение первых секунд, не проходя дальше первой страницы);
  • • география посетителей;
  • • средняя глубина просмотра одного или всех посетителей на сайте компании (сколько в среднем просматривается страниц сайта);
  • • определение наиболее востребованного, интересующего посетителей и продаваемого товара или контента;
  • • для сайтов электронной коммерции возможно определение суточного дохода;
  • • по каким ключевым словам, с каких рекламных объявлений, с каких рекламных площадок на сайт приходят посетители.

Среди инструментов, используемых веб-аналитикой, можно выделить следующие типы специализированного программного обеспечения: анализаторы веб-журналов, анализаторы веб-пакетов, веб-маяки, дескрипторы JavaScript.

Веб-аналитика обладает собственным математическим аппаратом, превосходящим по точности и полноте получаемой информации аналитические возможности иных маркетинговых коммуникаций.

Изначально Интернет не обладал средствами веб-аналитики, поскольку с момента зарождения не рассматривался как инструмент маркетинговых коммуникаций, но анализ данных стал развиваться из другой области. Технические специалисты, отвечающие за работоспособность серверов, столкнулись с проблемой сбора информации о деятельности необходимого оборудования. Для учета информации о состоянии оборудования была создана система записи данных в веб-журнал, которая фиксировала коды ошибок сервера. Впоследствии веб-журналы серверов стали фиксировать не только сам факт обращения к серверу, но и некоторую дополнительную информацию, которая представляла интерес для владельцев сайта. Среди такой информации были имя скачанного посетителем файла и уникальный адрес, который называется /Р-адресом.

Собственные системы веб-аналитики для коммерческих целей совершенно бесплатно предлагают такие крупные компании, как Microsoft, Yahoo, Яндекс и многие другие. Веб-аналитика стала общедоступным инструментом.

Современные системы веб-аналитики могут предоставить исчерпывающие отчеты о том, кто и когда приходил на сайт компании, сколько времени посетитель находился на каждой странице сайта, как передвигался между страницами сайта, по какому рекламному объявлению или поисковому запросу посетитель пришел на сайт, из какой страны, с какой операционной системой, разрешением экрана и многое другое.

На рынке информационных технологий существует четыре основных типа систем веб-аналитики позволяющих собирать и анализировать данные сайта: веб-журналы, веб-маяки, дескрипторы и анализаторы пакетов.

Все эти инструменты современной информационной технологии базируются на концепции баз данных. Согласно этой концепции основой информационной технологии являются данные, которые должны быть организованы в базах данных с целью адекватного отображения потребностей пользователей[2]. Базы данных — это один или несколько файлов данных, предназначенных для хранения, изменения и обработки больших объемов взаимосвязанной информации[3]. Инструменты веб-аналитики, являясь по своей природе средствами сбора информации в базы данных, отличаются механизмами работы.

1. Веб-журналы были первым видом инструмента для сбора данных с момента появления сети Интернет. Изначально они задумывались лишь для фиксации информации об ошибках на сервере, но со временем и ростом требований по сбору данных они были доработаны в сторону сбора дополнительных данных, сообщающих не о системной работе сервера, а о посещаемости сайта. Так из исключительно технического средства этот инструмент стал отвечать потребностям маркетинга компаний. Веб-журнал собирает данные, а при помощи программ — анализаторов веб-журналов эти данные можно формировать в отчеты.

Алгоритм работы веб-журнала следующий:

  • 1) посетитель обращается к сайту компании;
  • 2) информация о сайте загружается посетителю с сервера, а данные о посетителе сайта поступают в веб-журнал на сервер;
  • 3) веб-журнал записывает данные о посетителе сайта[4].

Преимущества использования веб-журнала:

• при их использовании данными располагает компания — владелец

сайта. При использовании технологий дескрипторов или маяков информацию будет фиксировать, обрабатывать и хранить исполнитель веб-анализа, т.е. данные будут принадлежать сторонней компании. Веб-журналами владеет хозяин сайта, он же хранит их. Это позволяет без проблем сменить исполнителя веб-анализа, перепроверить данные самостоятельно;

  • • собранные данные хранятся у владельца сайта, а значит, он может использовать любой анализатор веб-журнала для формирования маркетинговых отчетов. Таким образом, собранные данные не зависят от программного обеспечения сторонних компаний;
  • • являются самым доступным средством сбора данных, поскольку любой современный сервер, как правило, изначально оснащен программой веб-журнала. Данные собираются независимо оттого, используется ли веб-журнал или нет, что позволяет собирать статистические данные не с момента установки системы веб-аналитики, а с момента запуска сервера. Существует большое количество бесплатных анализаторов веб-журналов, которые позволяют не просто собрать данные в веб-журнал, но и проанализировать их, сформировав отчет. Среди таких программ стоит отметить Webalizer, Analog, Awstats5}. Недостатки использования веб-журналов:
  • • изначально разрабатывались для фиксации технической информации («ошибок 404», информации о работе сервера, типов браузера, определения /Р-адресов и т.д.). По ряду характерных ограничений технологии собираемые ими данные недостаточны для маркетинговой информации. Например, веб-журнал не может собирать данные о социальной демографии посетителей сайта;
  • • обладают самым неточным сбором данных из инструментов веб-аналитики, поскольку в них отсутствует возможность запоминания посетителя для его повторного учета не только по IP, но и по Cookies- файлам. Т.Р. Конверс определяет Cookie-файл как «представляющий собой файл специального типа, находящийся в файловой системе компьютера посетителя, с которого осуществляется просмотр сайта такой, что серверы могут читать из этого файла и писать в этот файл». Cookie-файлы — специальные файлы, сохраняемые и изменяемые на

компьютере пользователя сети Интернет, при посещении сайтов компаний, содержащие в себе маркетинговые данные о пользователе;

• интернет-провайдерами часто применяется технология запоминания веб-страниц на своих серверах и присвоение одного IP-адреса нескольким пользователям, вследствие этого такие посетители сайтов могут либо не учитываться, либо учитываться повторно, что создает погрешность собираемых данных в пределах, превышающих 10%. [5]

Из приведенных выше достоинств и недостатков этого инструмента можно отметить, что при всем удобстве веб-журналов собираемой ими информации недостаточно, а погрешность сбора слишком велика, что отводит этому инструменту веб-аналитики роль резервной системы или служащего как дополнительный к основному инструменту сбора данных.

  • 2. Веб-маяки появились, когда пришло понимание ограниченности веб-журналов для сбора маркетинговых данных и были попытки найти иные технические решения. Принцип работы маяка во многом схож с демонстрацией баннера. Веб-маяки — это невидимые человеческим глазом миниатюрные изображения, размером 1x1 пиксель, которые размещаются на сайте компании в коде веб-страницы. Прозрачное изображение, как правило, находится на сервере стороннего исполнителя, отличном от сервера, где размещается сайт[6]. Таким образом, технически можно получать дополнительную информацию о фактах просмотра страниц сайта с более низкой, чем присуща веб-журналам, статистической погрешностью. Принцип работы веб-маяка представляется следующим образом: посетитель обращается к сайту компании; сервер отправляет посетителю данные, среди которых посылается прозрачное изображение размером 1x1 пиксель, которое находится на другом сервере; при загрузке веб-страницы также загружается и изображение, что сообщает этому серверу о просмотре веб-страницы; сервер собирает данные о посетителе сайта и формирует маркетинговый отчет. Преимущества применения веб-маяков:
    • • веб-маяки гибки в настройке, что позволяет получать только те данные, в которых есть интерес маркетологов компании;
    • • технология удобна, когда требуется собрать данные о посещаемости нескольких сайтов компании. Например, формирование единого статистического отчета по посещаемости группы сайтов компании. Недостатки применения веб-маяков:
    • • технология построена по принципу баннерной рекламы, в результате чего если у посетителя в браузере отключено получение изображений или на компьютере посетителя сайта установлено специализированное программное обеспечение, блокирующее рекламу, то вебмаяки неспособны получить данные по этому посетителю;
    • • веб-маяки технически менее развиты, чем дескрипторы, основанные на JavaScript, и анализаторы пакетов.

Технология веб-маяков эффективна только в том случае, если есть задача по сбору данных с нескольких сайтов компании. Также веб-маяки могут применяться в оценке эффективности рассылки по электронной почте, поскольку позволяют собирать данные о прочтенных письмах в случае рассылки. В других случаях данная технология менее эффективна и технически развита по сравнению с дескриптором и анализаторами запросов.

Ъ. Дескриптор JavaScript представляет собой специальный код, который устанавливается на каждой странице сайта компании.

Дескриптор (от лат. descriptor — описывающий) — лексическая единица информационно-поискового языка, служит для описания основного смыслового содержания документа или формулировки запроса при поиске документа (информации) в информационно-поисковой системе. Дескриптор однозначно ставится в соответствие группе ключевых слов естественного языка, отобранных из текста, относящегося к определенной области знаний.

Данный код аналогично веб-маяку фиксирует факт просмотра страницы сайта и получает информацию о посетителе сайта. Этот инструмент отличается тем, что данные собираются, обрабатываются и предоставляются разработчиком дескрипторов[7] [8]. Например, установленная система Google Analytics5* демонстрирует статистический отчет не на сайте компании, данные которой собираются, а на специальном сайте Google Analytics.

Принцип работы дескриптора:

  • 1. Посетитель обращается к сайту компании;
  • 2. Сайт посетителю загружается с сервера компании;
  • 3. При загрузке сайта JavaScript — код собирает информацию о факте просмотра страницы сайта посетителем и передает эти данные на сервер аналитической программы;
  • 4. Данные, собранные дескриптором, доступны отделу маркетинга. Преимущества использования дескрипторов:
    • • самый простой в использовании инструмент после веб-журналов. Уже через 30 минут после добавления на сайт JavaScript кода дескриптора компании предоставляют первые аналитические отчеты посещаемости сайта компании;
    • • дешевизна использования технологии. Ряд ведущих продуктов на рынке позиционируют себя как бесплатные решения веб-анализа;
    • • хорошо подходят для малого и среднего бизнеса, поскольку собирают исчерпывающую статистическую информацию, которая может потребоваться компаниям такого уровня;
    • • наличие полного контроля над тем, какие именно данные собирать. Существует также возможность реализовать специальную настройку дескрипторов на специальных веб-страницах для отслеживания действия посетителя, например подтверждение заказа, прочтение статей, заполнение форм, позволяющих собирать дополнительные данные для этих веб-страниц;
    • • применение дескрипторов JavaScript позволяет разделить сбор данных и их обслуживание. Это означает, что поставщик дескриптора сам берет на себя обязательства по его техническому обслуживанию;
    • • большой выбор поставщиков дескрипторов;
    • • являются самым быстроразвивающимся инструментом веб-аналитики. Развитие происходит в направлении технического сбора данных и качества предоставляемых маркетинговых отчетов.

Все вышеперечисленные преимущества технологии сбора данных при помощи дескрипторов хорошо описаны во всех книгах авторов по современной веб-аналитике, но, по нашему мнению, стоит выделить еще два крайне важных преимущества:

  • • системы веб-аналитики, продвигаемые на рынок поисковыми системами, такими как Яндекс, Rambler, Google, Yahoo, имеют лучшую интеграцию с рекламной сетью, которой владеет продвигающая эту систему компания. Так, например, если компания активно использует систему контекстной рекламы Яндекс.Директ, то выбрав веб-ана- литику от Яндекс, компания получит самый полный отчет по контекстной рекламе этой системы;
  • • поскольку дескриптор, как программное обеспечение, хранится на сервере поставщика услуги, то развитие этой системы и исправление ошибок происходит без участия компании, применяющей эту технологию. Это избавляет компанию от необходимости иметь технического специалиста, дорабатывающего систему веб-аналитики. Недостатки использования дескрипторов:
  • • собранные данные, как правило, не принадлежат компании, на сайте которой установлен этот инструмент сбора данных. Фактически этими данными владеет компания — поставщик дескриптора;
  • • статистические данные, собираемые одним дескриптором, не могут быть перенесены в другой дескриптор, что фактически привязывает компанию к одному поставщику услуг[9];
  • • сбор данных при помощи дескрипторов JavaScript базируется на стороне браузера, а не на стороне сервера. Если для компании важен сбор данных на сервере, а не в браузере посетителя, то дескрипторы могут не подойти;
  • • нельзя на сайте одновременно применять технологии дескрипторов от нескольких разработчиков, поскольку возможен конфликт между ними, вследствие чего не исключены неверно собранные данные;
  • • у посетителей сайта может быть отключена в браузере возможность исполнения кода JavaScript, что влечет за собой невозможность сбора данных.

Дескрипторы — наиболее предпочтительный инструмент сбора и анализа данных интернет-коммуникации. Большинство производителей и решений веб-аналитики полагаются при сборе данных именно на эту технологию. Но данный инструмент сбора данных не рекомендуется, в случае если компании важен физический контроль за собранной информацией, либо когда требуется собрать особую узкоспециализированную информацию, не входящую в стандартную поставку дескриптора, — в этом случае рекомендуется анализатор пакетов.

4. Анализатор пакетов — самый технически сложный инструмент сбора данных. Данный способ появился одновременно с веб-маяками, но по причине высокой стоимости и сложности получил малое распространение. Технология заключается в пропуске данных через специальное устройство, либо специализированное программное обеспечение, которое позволяет собирать крайне детальную информацию по всей поступающей и исходящей информации. Примером анализатора веб-па- кетов, реализованным в качестве программного обеспечения, служит модуль статистики к системе управления сайтом «1С-Битрикс»[10] или программа Comm View[11].

Принцип работы анализатора пакетов следующий:

  • 1. Посетитель обращается к сайту компании.
  • 2. Запрос на загрузку сайта идет к анализатору пакетов.
  • 3. Анализатор пакетов записывает проходящие через него данные и пересылает запрос на загрузку сайта дальше на сервер.
  • 4. Сервер получает запрос на загрузку сайта.
  • 5. Сервер отправляет данные посетителю сайта, также передавая их через анализатор пакетов.

Преимущества использования анализаторов пакетов:

  • • отсутствует необходимость установки на сайт дескрипторов или вебмаяка, что избавляет от необходимости модифицировать сайт компании;
  • • собирает самый полный и большой объем данных. Фактически собирается вся информация, которую технически можно получить при взаимодействии посетителя и сайта;
  • • собранные данные принадлежат компании.

Недостатки использования анализаторов пакетов в качестве механизма сбора данных:

  • • сложность установки и настройки системы влечет необходимость привлечения специалистов;
  • • сбор большого числа данных создает проблему анализа. Возможна проблема избыточности данных, превышающей реальную потребность в объеме данных для организации;
  • • высокая стоимость данного инструмента сбора аналитических данных;
  • • потребность пропускать данные через анализатор пакетов может отрицательно сказаться на скорости работы сайта для его посетителей.

Применение анализатора пакетов может быть рациональным только в случае потребностей в сборе специфичных данных. Также по ряду причин данный способ подходит для компаний крупного бизнеса, способных позволить себе не только установить и настроить анализатор пакетов, но и иметь в штате подготовленного специалиста, способного анализировать данные отчетов, полученных по данной технологии.

Данные, собранные всеми вышеперечисленными системами, способны положительно сказаться на интернет-коммуникации организаций, поскольку создаваемые ими отчеты веб-аналитики способны довольно точно отразить текущее состояние взаимодействия сайта и посетителей, приведенных на сайт по рекламному сообщению. Но ни одна из существующих систем веб-аналитики в настоящее время не способна анализировать состояние главной проблемы интернет-коммуникации — иррационального поведения посетителей сайта и способа управления ими.

В рамках интернет-разведки возможно предоставление различных пакетов услуг, например составление отчетов по интернет-разведке — сбор и анализ информации, формирование на основе полученных данных простой для понимания презентации всех изменений на сайте конкурента; либо сбор данных — предоставление подробных несистематизированных данных для компаний, предпочитающих анализировать информацию собственными силами.

Отчеты являются результатом профессионального анализа собранных данных, позволяющих отметить все существенные функциональные и визуальные изменения на сайте конкурентов, а также понять причины и цели этих изменений и оценить их потенциальную эффективность.

Отчет формируется ежемесячно или еженедельно после сбора данных о сайте конкурентов и тщательного их анализа. В отчете отражаются все выявленные изменения. Каждому изменению дается экспертное заключение. Отличием отчета от обычного сбора данных является результат тщательного анализа и систематизации.

Данные, включаемые в отчет:

  • 1) общее описание сайта конкурента;
  • 2) основные изменения в структуре сайта (появление новых разделов и подразделов или изменение существующих);
  • 3) изменения в дизайне и оформлении отдельных графических элементов ресурса;
  • 4) нововведения и изменения в функциональной работе сервисов и интерфейса;
  • 5) мониторинг медийных рекламодателей конкурентов (позволяет узнать, кто и на каких страницах размещал рекламу на сайте конкурента);
  • 6) получение SEO данных сайта (позиции в поисковых системах, семантическое ядро сайта, метатеги (Keywords, Description, Title), PageRank и ИЦ сайта);
  • 7) информация о ссылающихся сайтах, приводящих посетителей на сайт конкурента (позволяет узнать, с каких интернет-ресурсов посетители приходят на сайт конкурента).

  • [1] Жильцов Д.А. Конкурентный анализ рынка Рунета // Российское предпринимательство. 2014. № 22 (268). С. 122-128. URL: http://www.creativeconomy.ru/articles/41293/
  • [2] Кириллов В.В., Громов Г.Ю. Введение в реляционные базы данных. — М.:БХВ-Петербург, 2009. С. 10.
  • [3] Агальцов В.П. Базы данных. Локальные базы данных. — М.: ИНФРА-М, 2009.С. 7.
  • [4] Громов О. В. Веб-аналитика как наука // Материалы межвузовской конференции. — Волгоград, 2010.
  • [5] Siteground-Hosting company // siteground.com.Ecommerce Pack: WebsiteStatistics: 2010.05 март. — URL: http://www.siteground.com/website_statistics.htm (датаобращения: 05.03.2010).
  • [6] Сайт компании cisco.com (дата обращения: 25.09.2012).
  • [7] Clifton М.В. Advanced Web Metrics with Google Analytics. — SYBEX, 2009. — P. 56.
  • [8] Сайт программы Google Analytics // google.com/intl/ru/analytics/: Информационный ресурс. 2010.03 фев. — URL: http://www.google.com/intl/ru/analytics/ (датаобращения: 03.02.2016).
  • [9] Surhone L.M. Web Analytics: Data, Key Performance Indicators, Computer Software,JavaScript, Web Browser, Server Log, Web Log Analysis. — Betascript Publishing, 2010. P. 47.
  • [10] Басыров Р.Д. 1С-Битрикс. Постройте профессиональный сайт сами! — СПб.:Питер, 2009 г. — С. 41.
  • [11] Сайт компании TamoSoft (дата обращения: 14.04.2016).
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >