Поиск по этому блогу

четверг, 12 августа 2010 г.

Бенчмаркинг в веб-аналитике

Источник: How toBenchmark in Analytics
Автор: JoannaLord
Дата публикации: 28 июл 2010



У нас в SEOMoz произошло немало изменений и оказалось, что сейчас важно фокусироваться на трекинге. Внутри компании за последние несколько месяцев мы фокусировались не только на аналитике и работе с данными, но и на пересмотре нашей аналитической деятельности.

Знаете, что мы поняли? Количество информации огромно. Хотя я всегда очень ценил отчеты в Google Analytics, я заметил, что люди часто смотрят отчеты, но не умеют взглянуть глубже. Глубокое погружение может показать вам такие данные, которые коренным образом изменят ваше видение и последующие действия. Этот пост о том, аналитическая информация редко используется в полном объеме. Итак, мы собираемся поговорить о бенчмаркинге – конкурентном анализе.


















Конкурентный анализ ваших данных позволит вам узнать больше. В простейшем случае он означает, что вы выбираете эталон данных, с которым сравниваете свои показатели. В анализе данных (data mining) это означает, фиксируете 2 набора переменных (временные промежутки, метрики, размерности) и используете данные, полученные при их сравнении, для принятия решений.

Вы можете увидеть драйвер развития вашего сайта. Это, на мой взгляд – одна из самых мощных метрик. НО! Я хотел бы пояснить: примерно год назад в Google Analytics появился раздел Benchmarking (Сравнение или Отраслевое Сравнение в русском переводе). Это весьма убогое сравнение для небольших сайтов со средними показателями по отрасли. Когда я говорю бенчмаркинг, я имею ввиду все-таки не эту недоработанную фичу.











Знайте минимум (и максимум)

Это, наверное, самое распространенное применение бенчмаркинга и простой способ оценить текущее состояние проекта. Вы должны знать экстремумы (максимальное и минимальное значение) для каждой метрики. Например, ваша компания продает сезонные товары, тогда вам нужно знать как наименьший, так и наибольший показатель конверсии за год – тогда вы лучше сможете спрогнозировать сезонные тренды.


Знайте соотношения и взаимосвязи

Иногда в аналитике мы не понимаем, что что-то пошло не так, пока не падают продажи. Анализ соотношений метрик сайта позволяет предотвратить ошибку. В SEOMoz мы используем бенчмаркинг соотношений и взаимосвязей, чтобы отслеживать  статистику по трафику. Мы не просто сравниваем, как меняется отношение уникальных посещений какого -то раздела к посещениям сайта в целом  - мы сравниваем данные по всем разделам. Это является для нас руководством к действию.

Крутость этого метода в том, что данные легко представить визуально, как круговую диаграмму и ослеживать, как меняются доли. На графике (см. ниже) представлены данные по наиболее трафикогенерирующим страницам нашего сайта, данные собраны вместе, что позволяет оценить взаимоотношение различных частей сайта.

















Вы видите отсутствие роста на синем графике? Это из-за одной ошибки, которую мы сделали. Визуальное представление данных по каждому разделу сайта позволяет легко заметить изменения в соотношениях и принять необходимые меры.

Знайте нормальные значения

Хотя я и говорил что бенчмаркинг в Google Analytics – это треш, но ифнормация о средних по рынку значениях может быть полезна. Имейте ввиду, что владельцы сайтов соглашаются предоставлять данные для этого сравнения, так что выборка может быть нерепрезентативна и вы понятия не имеете, как получаются предоставляемые вам числа. И имейте ввиду, что сайты для GA бывают только трех размеров – мелкие, крупные и средние.

Но знать средние показатели отрасли полезно. Если похожие сайты имеют показатель отказов 40%, а ваш – 65%, а все другие показатели совпадают, все ваши усилия должны быть направлены на изменение этого показателя. Это способ не так точен, как остальные методы бенчмаркинга, но он стоит мыслительных затрат.


Знайте ограничения метода 
Хотя бенчмаркинг очень полезен для определения трендов и исследования данных, важно знать ограничения этого метода. Это исследовательский процесс, а не научная формула. Вы делаете выводы  на основании данных и их изменений в прошлом, поэтому метод даст вам хорошие подсказки, но не видение картины в целом. В погоне за взаимосвязями и отношениями групп данных не потеряйте анализ данных в чистом виде.

Комментариев нет:

 
Яндекс.Метрика