• Веб-сайт устанавливает как временные файлы cookie сеанса, так и постоянный, или полностью анонимные файлы cookie, идентифицирующие пользователя.
• Подобно всему что полагается на файлы cookie, желательно использовать их от первой стороны, чтобы повысить качество (это не устранит ошибок, но уменьшит их количество). Если вы не применяете собственные файлы cookie, настоятельно рекомендуется пропесочить вашего провайдера аналитических услуг, чтобы он перешел на ASAP от первого лица. Многие все большие предпочитают файлы cookie от первого лица, поскольку это обеспечивает более высокий ROI.
Почему вы должны измерять эти показатели?
Во время анализа зачастую упускается тот факт, что посетитель может осуществить множество разных взаимодействий, прежде чем решится на покупку. Люди приходят, смотрят, возвращаются, смотрят что-нибудь еще, уходят, читают обзоры на Amazon.com, сравнивают цены, а затем по непонятной сверхъестественной причине возвращаются и покупают у вас, несмотря на то что цены у вас в общем-то не самые низкие.
Показатели, ориентированные на сессии (например, все отчеты анализа троп, создаваемые нынешними инструментами веб-анализа), действительно не иллюстрируют этого. Когда вы запускаете свои кампании партнерского маркетинга, кампании PPC или усилия прямого маркетинга, вы должны оплатить первое посещение клиента, и чем больше вы платите, тем больше клиентов получаете, однако насколько они долговечны?
И последняя простая причина измерения этих KPI заключается в необходимости получить реальное представление о том, “как долго” эти люди собираются покупать на вашем веб-сайте (или передавать стимул и т.д.) и отличается ли их поведение для разных сегментов клиентов веб-сайта. Если это так, то вы можете воспользоваться этим знанием для оптимизации своих кампаний, продвижений и других усилий, чтобы получить наибольшую отдачу в долларах.
Если ваш веб-аналитический инструмент не обеспечивает сложного многосеансового анализа, вы можете извлечь из него необходимые данные и сложить их в базу данных. Если вы уже имеете хранилище данных (или ваш исполнитель веб-анализа предоставляет доступ к своему), то вы можете также использовать его, поскольку оно содержит все ваши обобщенные данные для анализа посещаемости сайта и результатов деятельности.
Чтобы самостоятельно извлечь данные, запустите запрос SQL, который сделает следующее.
1. Соберите все сеансы за последний период (в данном случае за шесть месяцев, следовательно, это миллионы записей, придется использовать Oracle). Данные для каждого сеанса, которые вы используете, будут зависеть от вашего веб-сайта. Автор рекомендует собрать все значения файлов cookie, данные кампаний и страниц.
2. Организуйте сеансы по их значениям user_id в постоянном файле cookie. (Зачастую в постоянных файлах cookie сайты используют shopper_id. Выясните имя файла cookie у своих специалистов. Я уверен, они его знают.)
3. Для каждого “набора” из приведенных выше шагов ищите сеанс, в котором присутствует страница thank_you (приобретение).
4. Соберите все user_id постоянных файлов cookie для всех тех, кто что-либо приобрел на протяжении данного месяца (скажем, за июль 2006 года).
5. Просмотрите предыдущие данные (в данном случае за шесть месяцев) и найдите его первое посещение.
6. Для показателя посещения для приобретения подсчитайте сеансы в “наборе” между первым посещением и днем приобретения. Для показателя дней для приобретения подсчитайте дни в “наборе” между первым посещением и приобретением.
7. Готово. Получите фужер шампанского — вы его заслужили.
Теперь вы имеете общие показатели, которые выглядят примерно так, как показано ниже (ваши числа, очевидно, будет выглядеть иначе, но не менее удивительно). Табл. 14.7 демонстрирует распределение количества дней, необходимых для приобретения, т.е. количество дней от первого посещения клиентом веб-сайта.
Табл. 14.8 демонстрирует распределение количества посещений (сеансов) между первым посещением клиентом веб-сайта и посещением, в течение которого они осуществляют покупку.
