Такое увеличение объема данных предоставляет больше информации к размышлению, но может привести и к прямо противоположному эффекту (называемому паралич анализа (paralysis by analysis)).
Компании в веб-пространстве тратят миллионы долларов на веб-аналитику и сотни миллионов на оптимизацию своих веб-сайтов, ожидая в результате миллиардные прибыли.
Однако при этом приходится иметь дело с многочисленными отчетами о проблемах, приоритетах CMO, исследованиях различных случаев и их исправлениях с учетом списков пожеланий, чтобы, сделав необходимые замеры, принять оптимальное решение ценой в сотни миллионов долларов. Причиной стойкости проблем является то, что в большинстве случаев они решаются неправильно.
В электронном издании Internet Marketing Voodoo за март 2006 года (есть на CD, прилагаемом к книге) автор заявил, что традиционная веб-аналитика уже в прошлом. Эта новость, вероятно, запоздала на пару лет.
Веб-аналитика началась с данных из журналов веб-сервера, которые содержат в основном техническую, а не коммерческую информацию. В связи с уникальностью этого эволюционного пути на текущих инструментальных средствах веб-аналитики
и мировоззрении клиентов лежит отпечаток анализа посещаемости сайта. Рис. 1.5 демонстрирует, как обычно выглядела веб-аналитика.
Внедрение инструмента веб-аналитики занимает лишь несколько минут, и он немедленно готов предоставить доступ к массивам данных, показателей, ключевых показателей эффективности и другим материалам. В этих данных как информации для размышлений и принятия мер заинтересованы практики, исполнители и др.
Так как же выглядит мир традиционной веб-аналитики? Те, кто измеряет любые из следующих типовых показателей, вероятнее всего, как раз и живут в том традиционном мире.
Большее количество просмотров страниц (Page View) на каждого посетителя, это хорошо или плохо для веб-сайта электронной торговли (или подобного)? Если на сайте запутанная навигация, количество просмотров страниц будет большим, но покупать никто ничего не будет. Если навигация достаточно хороша, количество просмотров страниц уменьшится, но, возможно, люди быстрее решат посмотреть цены у конкурента, и уйдут все равно. Как лишь на основании показателя просмотра страниц выяснить, что именно происходит на месте? Кроме того, если отслеживается просмотр страниц, какое поведение предпочтительней?
В далеком прошлом сервер получал обращения (Hit) и отсылал обратно данные. Отслеживая обращения, можно было точно выяснить популярность страниц или их содержимого. Так, большее количество обращений означало и большую степень спроса на содержимое, что предполагает и большее количество посетителей. Сейчас, из-за перегруженности страниц изображениями и мультимедийными элементами, показатель обращений значит не много. Загрузка типичной страницы требует порядка 25 обращений к серверу. Так что же можно выяснить, если отслеживать только обращения? Количество запросов данных с сервера? Или число просматриваемых страниц? Или количество посетителей веб-сайта?
Рис. 1.5. Многочисленные ключевые показатели эффективности при щелчке на каждой кнопке
Что можно выяснить, если отслеживать страницы, с которых наибольшее количество посетителей покидает веб-сайт? Что эти страницы не оптимальны? Возможно, они являют верх совершенства, где пользователи находят именно то, что ищут, а получив, уходят? Предположим, потребитель ищет цифровую камеру Sony на Amazon.com. Находит ее, знакомится с описанием и выходит. Так делает 99 процентов людей, обратившихся к той странице. Коэффициент выхода никак не информирует о качестве содержимого страницы.
Значение лояльности (engagement) зачастую вычисляют по сеансам, повторно используемым отдельными посетителями. Когда большое число людей возвращается на веб-сайт снова и снова, они создают большое количество сеансов, но является ли это следствием того, что они никак не могут найти то, что ищут, или того, что это самый красивый сайт в мире с самым совершенным содержимым?