Счетчик

Читайте так же:

07.06.2017 09:43

В ходе ознакомления с многочисленными материалами нашего блога, на котором освещаются теоретические и практические вопросы веб-аналитики, у пользователей сервиса SpyBOX возникают самые разнообразные вопросы относительно самих статей. Некоторые из них мы систематизировали и предлагаем вниманию наших читателей.

— в одной из последних статей вами упомянут термин «период конверсии». Можно ли узнать об этом более подробно?

Дмитрий Мелихов: Этот термин мы применяем для обозначения времени, необходимого посетителю для совершения конверсионного действия. Оно замеряется от самого первого посещения сайта до собственно конверсии. Западные аналитики называют это «период скрытой конверсии», подразумевая, что посетитель перед покупкой делает много микроконверсионных действий, постепенно «созревая» для совершения макроконверсии.

Мы, в свою очередь, не совсем согласны именно с формулировкой «скрытая», потому что под этот термин логически подходит другой тип поведения посетителей. К примеру, когда посетитель посещает сайт, выбирает товар, а потом приходит в «реальный» магазин, которому принадлежит этот сайт, и покупает товар. Т.е. непосредственно на сайте посетитель конверсию не осуществил, но все-таки именно сайт помог ему купить товар оффлайн.

Расчет среднего периода конверсии для разных категорий посетителей и видов сайтов может быть различным. Для интернет-магазина по продаже книг период конверсии можно высчитывать и на сравнительно небольших промежутках времени. Совсем другая ситуация может сложиться, если период конверсии высчитывается для сайта сезонных товаров, поскольку летние товары некоторые посетители начинают присматривать в конце зимы или весной.

— ключевые показатели эффективности сайта должны определяться по типу сайта или для каждого сайта отдельно в процессе его анализа?

Дмитрий Мелихов: Исключительно для каждого сайта, потому что как иначе вы определите, насколько эффективно сайт выполняет поставленные перед ним задачи. Ключевые показатели эффективности сайта — это своего рода индикаторы его работоспособности. Такими показателями могут быть: читабельность контента, кликабельность ссылок, посещаемость определенных страниц, маленький процент отказов, высокая глубина просмотра сайта и т.д.

Всё очень просто — посмотрите, совпадает ли фактическое поведение посетителей на сайте тому, что они должны делать, исходя из конкретных целей сайта. Если нет, то коэффициент показателей эффективности сайта низкий. А дальше остается только выяснить, почему это происходит.

— можно ли с помощью веб-аналитики измерить влияние сайта на оффлайновые продажи?

Игорь Сарматов: Для этого совсем не обязательно использовать специализированные инструменты веб-аналитики. Если вы хотите проанализировать влияние сайта отдельно от других каналов продаж, разместите на сайте отдельный номер телефона и все звонки по нему покажут количество заинтересованных в товаре или услуге посетителей.

Наши западные коллеги широко применяют онлайн-опросы, причем прямо на сайте, для прогнозирования внесетевого поведения посетителей сайта. Но мы считаем такую методику малоэффективной, потому что, как показала практика, только очень незначительный процент посетителей сайта принимают участие в подобных опросах.

Мы не сторонники использования специальных методов веб-аналитики для решения нехарактерных задач. Вместе с тем, наблюдая за поведением посетителей на сайте и замеряя динамику продаж из того или иного источника трафика, можно установить определенную взаимосвязь. Только анализ нужно будет проводить одновременно по нескольким десяткам показателей, что не совсем оправданно с точки зрения затраченного времени и усилий.

В данном случае лучше сосредоточиться на оптимизации самого сайта, а отдача от него придет сама собой.

— на практике могут ли быть случаи, когда на полностью оптимизированном сайте конверсия не возрастает?

Дмитрий Мелихов: Мне непонятен термин «полностью оптимизированный». Полностью оптимизированных веб-ресурсов не бывает, поскольку оптимизировать сайт под каждого посетителя нереально. В любом случае будет определенная категория посетителей, которых что-то на сайте не будет устраивать. Надо четко понимать, что 100% конверсии не будет никогда, даже 50%.

Когда на сайте проводятся оптимизационные мероприятия, его конверсионные возможности возрастают поэтапно. Тем более, не всегда быстрый рост конверсии обеспечиваются оптимизационными мерами на сайте. Продуманные маркетинговые ходы могут также обеспечить резкое увеличение процента конверсии — и этот тренд может держаться определенное время.

— сейчас достаточно активно начинают говорить о тестировании сайтов. Какие профессиональные системы лучше использовать для этих целей?

Игорь Сарматов: В зависимости от того, какие задачи вы ходите решить. Многие пользуются для проведения многовариантных тестирований программой Website Optimizer. Более простые виды работ, например, А/В тестирование, можно проводить и с помощью простых систем веб-аналитики. Ведь подумайте, какая первичная, после внесения изменений на сайт задача? — Отслеживание реакции посетителей сайта на видоизмененные элементы.

Для того чтобы видоизменить элемент, вам не нужно пользоваться специализированной программой для тестирования. Посмотрите реакцию посетителей с помощью систем визуализации поведения посетителей. В ряде случаев даже не нужно сегментировать входящий трафик и направлять его на разные варианты тестируемой страницы.

— в нескольких ваших материалах ставится под сомнение важность метрики «анализ точек выхода». В то же время, многие авторы, в том числе и западные специалисты, советуют уделять этому показателю серьезное внимание. Проясните вашу точку зрения на эту проблему.

Игорь Сарматов: Наша позиция остается неизменной — метрика «точки выхода посетителей с веб-сайта» не является критически важной с точки зрения оптимизации сайта.

Посетители приходят на сайт с самыми различными целями. Примерно в 30% случаев мы даже с помощью новейших систем веб-аналитики не сможем ответить на вопрос, выполнил ли посетитель свою задачу на сайте, прежде чем ушел с него. Допустим, посетитель прочитал важную для него информацию на сайте и покинул сайт, а вы будете тратить время на «разбор полетов» — выяснять, что же не так на этой странице, почему посетитель так активно взаимодействовал с ней и вдруг ушел?!

Или другой вариант. Пользователь пришел на сайт интернет-магазина, увидел нужный ему товар, принял решение купить его через несколько дней (когда у него появятся деньги), потом просмотрел ради интереса еще несколько веб-страниц и ушел. Есть тут проблема на странице его выхода? Нет тут никакой проблемы. Тут только одна загвоздка — в правильной интерпретации поведения посетителя на сайте.

Поверьте, таких вариантов на сайте с приличной посещаемостью может быть несколько десятков, если не сотен. Если вы начнете анализировать страницы выхода, то, во-первых, потратите впустую уйму времени, во-вторых, рискуете сделать неправильные выводы, которые потом приведут к ошибочным действиям в плане оптимизации сайта.

— можно ли применять описываемые вами методики веб-аналитики для анализа некоммерческих сайтов? И насколько применимы эти методы в данном контексте?

Дмитрий Мелихов: Все методики, которые мы описываем на нашем блоге, применимы для анализа всех видов сайтов. Применять их нужно с учетом здравого смысла, потому что, согласитесь, не будем же мы писать в каждой рекомендации, для какого типа сайтов она дана. Естественно, когда мы пишем об особенностях анализа процесса заполнения веб-форм заказа товара, то имеем в виду сайты интернет-магазинов.

Мы очень много внимания уделяем описанию методик анализа текстового контента. Конечно, принципы чтения пользователями контента на новостных сайтах, на блогах или на сайтах-визитках несколько различны, но подходы к анализу этого процесса в целом почти идентичны.


Источник: Melnes.ru

 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить