Веб-аналитика — вопрос, вызывающий головную боль у многих веб-мастеров. И несмотря на различные руководства, статьи, мастер-классы, многие до сих пор бродят в темном лесу заблуждений касательно того, как же на самом деле должен происходить процесс сбора аналитических данных. Попытку развенчать несколько наиболее веб-аналитики предпринял Гарри Пшикленк (Garry Przyklenk)
, старший веб-аналитик компании TD Bank Financial Group. А у специалиста с 10-летним опытом работы, есть чему поучиться. Итак, начнем по порядку.
1.Наиболее популярный миф — это то, что бесплатные аналитические сервисы ни в чем не уступают платным
Есть несколько объяснений, почему бесплатные программы никогда не будут лучшим решением.
-
договор касательно обслуживания:
что будет, если ваша программа внезапно «слетит»? Если Вы платите за предоставление аналитических данных, Вам есть с кого требовать ответ. При использовании бесплатных сервисов остается только ждать и надеяться, что все данные уцелели.
-
работа с данными:
если аналитические данные вам предоставляет специализированная компания, то вы всегда можете запросить у нее выписки, отчеты и т.д. А при использовании бесплатных аналитических сервисов такое возможно далеко не всегда.
-
приватность:
компании, предоставляющие платные аналитические сервисы, могут гарантировать приватность и безопасность ваших данных, предлагая контракты которые сохраняют интересы обеих сторон.
-
адаптация под потребителя:
конечно, улучшение бесплатных сервисов возможно, но только до определенного уровня. Платные приложения всегда создаются с возможностью дальнейших доработок и расширений под определенные цели и задачи каждой компании.
2. Показатель отказов — это лучшая метрика
По словам Авинаша Кошика, ведущего мирового эксперта в области веб-аналитики, показатель отказов — это самая привлекательная метрика. Однако не стоит считать ее самой лучшей, т.к. необходимо учитывать данные всех показателей. По словам г-на Пшикленка, он знавал компании, где была целая команда специалистов, которые буквально боготворили данные показателя отказов. Однако проверку временем такие команды не выдерживали. А дело все в том, что лучше сосредоточится на совокупности всех метрик, которая как раз и даст полезные выводы.
3. Все, что говорят Авинаш Кошик, Джим Стерн (президент Web Analytics Assocition) или Эрик Петерсон (основатель и CEO компании Web Analytics Demystified) — это «золотые» слова
При развенчивании данного мифа автор нисколько не хотел ставить под сомнение и преуменьшать значимость мнений экспертов. Однако ни один из перечисленных знатоков не находится в курсе всех тонкостей вашего бизнеса, и не может предоставить стратегию по сбору аналитических данных абсолютно идеальную для вас. Если же говорить об аналитике вообще, то их советы — действительно «бриллианты», однако с решениями, подобранными именно под ваши данные они вряд ли сравнятся.
4. Уникальные посетители сайта — это реальные люди
Уники — это, возможно, самый неправильно эксплуатируемый показатель в истории. Ведь данная метрика на самом деле считает куки, которые подгружаются в браузер. Поэтому не стоит ее измерять ни пользователями или компьютерами.
5. Аналитический код ухудшает работу сайта, поэтому не стоит ставить его вообще
Любой код, добавленный на страницу, отразится на скорости ее загрузки. Поэтому, если вы сомневаетесь, стоит ли добавлять на сайт аналитический код, подумайте о плюсах, которые он вам даст, и о минусах того, если его не будет.
6. Веб-аналитика — это задачи маркетинга, исследователей, IT и т.д.
Веб-аналитика — это обязанности всей компании. Если ваш вебсайт влияет на то, как идет бизнес, то задача каждого сотрудника организации — взять часть этой ответственности.
7. Показатели различных аналитических сервисов должны совпадать.
Веб-аналитика — в основе своей не до конца точный показатель. А так как практики редко полностью подкованы в том, что касается статистической теории, абсолютно бесполезно спорить, должны ли все источники предоставлять одни и те же данные.
Существует несколько факторов, которые способствуют неточностям в веб-аналитике:
- совместимость браузера и кода JavaScript, который предоставляется аналитическим сервисом,
- процесс получения куков,
- искажение данных: какие-то могут быть скрыты, а другие — представлены в отчетах,
- кэш с сервера, проблемы со скриптом или конфигурацией,
- фильтры и правила процедур: обратные DNS неточности, выбор дискретных данных, кодирование данных.
Смотрите между цифр, анализируйте тренды. Перед тем как прийти к какому-либо заключению, нужно удостовериться, что все «находки» статистически значимы. И ни на секунду не стоит забывать о всех «погрешностях» аналитических сервисов.
8. Получение аналитических данных не требует никаких затрат
Как известно, бесплатно бывает только сыр в мышеловке. И даже если не вести разговор о финансовой стороне, необходимо вспомнить о такой «денежной» составляющей, как время. Добавление на сайт аналитического кода, анализ отчетов и вникание в суть веб-аналитики может повлечь серьезные затраты и необходимость дополнительного доступа к инструментам. Поэтому такой вид практики должен рассматриваться организацией наравне с любой другой «затратной» деятельностью.
Теги:
