Счетчики как инструменты статистики

Несколько лет назад, когда Интернет только формировался, счетчиков (как инструментов статистики) еще практически не было. Некоторые ресурсы пользовались англоязычными сервисами (которых также было всего 1–2), другие — рейтингующими счетчиками, предлагающими незначительное количество функций статистики, в основном связанных с посещаемостью, а остальные и вовсе не затрудняли себя этими проблемами. В любом случае, сегодня этот вариант не устраивает аргнизации и фирмы, иеющие свои странички в сети Интернет. В то время появление SpyLOGa стало огромным рывком в развитии систем статистики. SpyLOG - это система, ориентированная на глубокий анализ данных, на получение детализированной статистики, на большой интервал хранения данных Однако с тех пор прошло четыре года, и возможности статистического анализа, доступные данной системы, вошли в привычный обиход, были повторены другими компаниями, а потом - вообще стали недостаточными для современного анализа. На месте не стоит не только время, но и SpyLOG. 10 ноября 2003 года система статистики SpyLOG открыла новый сервис — фильтрацию статистики.

Часто владельцам сайта недостаточно знать распределение нашей аудитории по страницам, но важно понять, откуда пришли пользователи, посетившие определенные страницы или разделы сайта, или каков географический состав посетителей той или иной рекламной площадки, или каков географический состав ночной аудитории, или какие страницы сайта посещают пользователи с английским языком броузера(программы-обозревателя Сети). Именно такие вещи позволяет изучать фильтры — система, которая может собирать отчеты статистики не по всей аудитории, но по какой-либо ее части, отобранной по определенному параметру. Таким образом, система фильтрации предназначена для сбора статистики по отдельным сегментам аудитории сайта, при этом выделение сегментов аудитории возможно практически по любым параметрам, собираемым в рамках статистики SpyLOG.

 

 

Принцип работы

В системе статистики SpyLOG отчеты, доступные в интерфейсе, как известно, строятся не по исходным данным (фактически, лог-файлу загрузок кнопок), но по промежуточной, полуобработанной статистике, в виде которой они и хранятся. Такая схема построения системы многократно увеличивает скорость загрузки отчета, однако, не позволяет обрабатывать данные статистики повторно (например, с дополнительными значениями). Поэтому, для проведения глубокого анализа необходимо поднимать исходные данные, что, во-первых, дорого, а, во-вторых, имеет технические ограничения. Другой вариант решения этой проблемы (более глубокого анализа статистики) — провести предварительную обработку данных с нужными параметрами.

Именно так устроены фильтры, при их активации система начинает обрабатывать и складировать дополнительную группу (или группы) данных, которые и будут являться искомыми статистиками. Таким образом, статистика по фильтру доступна непрерывно, но только с момента его активации.

Важным моментом также является и то, по каким параметрам можно фильтровать статистику. Как уже говорилось, это может быть практически любой параметр аудитории, собираемый в рамках системы SpyLOG:

Ø местонахождение пользователя (например, только для пользователей из Екатеринбурга);

Ø откуда перешел пользователь (только для пользователей, перешедших с Рамблера);

Ø какого типа был переход (только для пользователей, пришедших с поисковых машин);

Ø насколько этот пользователь заинтересован в информации (например, только для пользователей, просмотревших более трех страниц) так далее (Табл. 2).

 

Тип фильтра	Описание, примеры
География	Страна, город, язык в броузере по умолчанию.
Технометрика	Разрешение, глубина цвета, операционная система, броузер. Например, пользователи, с разрешением экрана не менее 1024*768
Страницы на сайте	Посещенная страница, метка, раздел Например, отбор значений только по пользователям, просмотревшим страницу about.phtml.
Ссылка	Ссылающаяся страница, сервер, тип источника (поисковая машина, рейтинг, каталог), поисковые слова. Например, отбор значений по пользователям, пришедшим с поисковых машин, или отбор значений по пользователям, пришедшим по поисковому слову.
Пользователи	Хосты, посетители. Например, посетители с указанного диапазона IP.
Аудитория	Старая, новая, ядро, новые за день, новые за всю историю сайта, ночная аудитория, дневная аудитория, хиты через прокси, хиты через анонимные прокси. Например, отбор значений по посетителям из ядра аудитории или отбор значений по посетителям, приходившим на сайт с 23 до 6 часов.

Табл. 2 Описание фильтров

В результате действия фильтра на отчет статистики исследователь получает тот же самый отчет статистики, но построенный уже только для тех посетителей (сессий, загрузок), которые удовлетворяют заданному критерию. Именно так работают фильтры.

Важно то, что для каждого отчета, который поддается фильтрации (а это практически все отчеты статистики SpyLOG), возможно наложение одновременно нескольких фильтров. Например, построение фильтра только для посетителей, перешедших с определенной рекламной площадки при условии, что они являются новыми посетителями сайта, или фильтр на пользователей из Москвы, которые не входят в ядро аудитории сайта. В первом случае интересно, например, получить отчеты по глубине и времени просмотра сайта (и фильтр нужно подключать к одноименным отчетам), а во втором — отчет о страницах, посещенных этими пользователями (и фильтр нужно подключать к отчету "популярные страницы).

Возможности инструментария ограничены лишь в том, что все фильтры могут быть применены только к одной загрузке (что обусловлено технологией сбора и анализа статистики), таким образом, можно получить данные о посетителях подсети такой-то, пришедших на сайт со страницы такой-то, но нельзя получить информацию о посетителях, начавших сессию на странице такой-то и закончивших на такой-то. Последняя задача может быть решена как отчет «популярные страницы» (или «точки выхода») с отбором значений по посетителя, которые начали изучать сайт со страницы такой-то.

Фильтры статистики доступны всем коммерческим клиентам компании SpyLOG. Это дополнительная услуга, которая не подключена по умолчанию — настроить фильтры можно также в интерфейсе статистики SpyLOG. Пользователям бесплатного пакета фильтры доступны в демонстрационном режиме.

Примеры применения фильтров

1. Анализ рекламной кампании.

При анализе рекламы основная задача — это анализ эффективности рекламных площадок. Его можно вычислять по следующим критериям:

Ø глубина просмотра сайта посетителями, пришедшими с определенной рекламной площадки;

Ø посещение ключевых страниц посетителями, пришедшими с определенной рекламной площадки;

Ø возвраты на сайт посетителей, пришедших с определенной рекламной площадки;

Ø пути по сайту посетителей, пришедших с определенной рекламной площадки.

Кроме того, весьма полезным будет понимание того, приходят ли по рекламной кампании только новые посетители или же есть также и старые (которых реклама «зацепила» второй раз). Это особенно важно в случае размещения рекламы по поисковым словам, где пользователь не всегда видит, на какой сайт он переходит (в отличие от баннерной рекламы, где пользователь видит образ, часто повторяющий сайт, в поисковых машинах пользователю прежде всего нужна информации, и ему не слишком важно, где она находится). В этом случае необходимо также подключение фильтра по площадкам к отчету «старые/новые посетители».

Также при исследовании рекламной кампании может быть интересной информация:

— о географическом составе аудитории, в зависимости от рекламной площадки;
— о составе аудитории (сетки и хосты) в зависимости от рекламной площадки;
— о точках выхода для аудитории, пришедшей по рекламной кампании.

Исследование результативности поисковых запросов

Поисковые запросы, по сути, это та же рекламная кампания, которая сконцентрирована только на одном рекламном носителе. При этом не имеет, на самом деле, значения идет ли речь об оптимизации под поисковые запросы или же о размещении контекстной рекламы, поскольку это та же самая рекламная площадка, а следовательно, с нее будут идти те же самые посетители. Таким образом, к анализу переходов по поисковым запросам можно применить все то же самое, что и к анализу рекламной кампании вообще. В то же время, существует и ряд особенностей, присущих только работе с поисковыми словами.

Первое и самое главное отличие — поисковых слов может быть очень много. Так, если рекламных площадок обычно бывает не более одного-двух десятков, то количество поисковых запросов, по которым размещается реклама, может исчисляться сотнями (хотя это, все же, редкость). Проблема здесь возникает не только и не столько в количестве фильтров, которые придется настроить, но в том, что малое количество переходов по каждому из слов делает статистическую информацию бессмысленной. В связи с этим необходимо группировать поисковые запросы для их совместного анализа.

Второй важный момент — это необходимость (которая иногда возникает) в разделении переходов по рекламе и оптимизации. Это как раз очень удобно сделать с помощью меток. То есть метки ставятся на контекстную рекламу, а переходы непосредственно из результатов поиска определяются по отсутствию меток и наличию соответствующего реферрера.

Анализ покупателей

Для большинства сайтов можно выделить одну, а чаще несколько специфических страниц, посещение которыми пользователем является для сайта целевым действием, то есть, действием, ради которого сайт создавался. Такие страницы называются целевыми (ключевыми), они определяются индивидуально для каждого ресурса. Для интернет-магазина, например, такими страницами являются страницы после оформления покупки, а для компании, нацеленной на корпоративный сектор — страница контактной информации и т.д. То есть пользователи, дошедшие до целевых страниц, являются «сухим итогом» работы сайта, а следовательно, требуют всестороннего анализа.

Для проведения анализа необходимо настроить фильтр на пользователей, просмотревших (побывавших) на целевых страницах. При этом можно из фильтра убрать сразу все тестовые заходы (то есть заходы сотрудников и партнеров компании), для чего нужно исключить из статистики соответствующие диапазоны IP-адресов (штатная услуга SpyLOG).

Для исследования аудитории могут быть интересны следующие отчеты:

— старые/новые посетители — позволит понять, с первой ли попытки дошел пользователь до целевой страницы или нет;
— глубина и время просмотра — сколько времени потребовалось пользователю для достижения целевой страницы;
Кроме того, можно построить очень интересный анализ на мониторинге поведения пользователей после того как они посетили целевую страницу. Особенно это важно для интернет-магазинов, поскольку позволяет оценить удержание клиента, повторные продажи и т.д.

Анализ постоянной аудитории

Существует неограниченное количество вариантов сегментирования аудитории сайта с получением как осмысленных групп, так и совершенно бессмысленных. Одно из осмысленных делений (возможно первое из них) — это деление на старую/новую а также случайную/постоянную аудитории.

Для многих проектов исследования постоянной аудитории — вопрос ключевой, поскольку именно постоянная аудитория является, чаще всего, основным генератором продаж. С другой стороны, исследование новой аудитории показывает, где у сайта проблемы с удержанием вновь пришедшей аудитории, а также какие есть удачные моменты и оптимальные маршруты движения аудитории.

Фильтр	Подключаемые отчеты
Постоянная аудитория
Фильтр на посетителей, включенных в ядро аудитории (то есть данные в отчетах представлены только по тем посетителям, которые входят в ядро). Вместо ядра может быть взята недельная активная аудитория. Фильтр на посетителей с более чем 1 сессией (более чем двумя, тремя и т.д.)	География по городам География по странам Сводная по ссылкам Глубина просмотра сайта Время, проведенное на сайте Пути по сайту Хосты Посетители Сети Популярные страницы Единичные загрузки.

 

Табл. 3 Комбинации фильтров

Для изучения указанных сегментов аудитории можно использовать следующие комбинации фильтров (Табл. 3).