Интернет-маркетинг. Полный сборник практических инструментов

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДУЛИ CMS (content management system) – система управления содержанием сайта, часто имеет собственный статистический модуль, перерабатывающий статистику сайта. Такая система выдает статистические отчеты точно так же, как счетчик или лог-анализатор. В основе статистики CMS могут лежать разные исходные данные, как лог-файлы, так и данные, полученные при помощи косвенных измерений, как это делает счетчик. У грамотно спроектированного модуля есть еще один важнейший источник данных – собственно данные CMS: регистрационные данные пользователей, стоимости товаров, названия страниц, использованные скидки, приведшие клиента аффиляты и т. д. – вся та информация, которая позволяет получить качественно новые знания о посетителе сайта.

Статистический модуль, встроенный в CMS, может сочетать бизнес-статистику сайта со статистикой поведения пользователя, то есть получить несравнимо больший объем статистики, причем статистики, непосредственно отражающей работу сайта как бизнеса. Важно также, что эта статистика более понятна и наглядна – она выражена непосредственно в деньгах и продажах.

К сожалению, чаще всего встроенные в CMS статистические модули не обладают такими возможностями и являются простыми счетчиками, реже – простыми лог-анализаторами, что делает их неинтересными для использования. Для разработчиков CMS разработка системы лог-анализа – лишняя трата ресурсов, если есть отдельный счетчик или лог-анализатор, которые гораздо лучше проработаны, поскольку над ними постоянно работает отдельная команда программистов, а статистический модуль CMS – это побочный продукт, которому уделяется относительно мало внимания. Наличие продвинутого модуля анализа в CMS системе – еще один плюс в ее пользу, который должен быть учтен при выборе CMS-системы, поскольку позволяет сократить расходы на обработку статистики.

СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ РЕШЕНИЯ, основанные на данных счетчика или лог-анализатора, разрабатываются для какой-либо определенной исследовательской задачи, чаще всего – для анализа рекламной кампании, для анализа поисковой оптимизации или для анализа паттернов поведения аудитории. Такие решения обычно пишут для своих задач рекламные агентства, а также системы показа рекламы, поэтому лишь небольшое их количество доступно массовой аудитории.

Наиболее известным классом систем является Pixel Audit [3] – решения, основанные на данных специальных счетчиков, устанавливаемых на ключевые страницы сайта. Такие системы анализируют эффективность рекламной кампании, сопоставляя данные счетчиков и данные, собранные баннерной системой в процессе показа рекламы.

3

В нашей стране название Pixel Audit – зарегистрированный товарный знак компании «БаннерБанк» (принадлежит компании eHouse), однако во всем мире – это название класса систем, а не какого-то конкретного продукта.

Специализированные решения обычно не гибки и не годятся для глубокого анализа рекламы. Они хороши в повседневной работе для построения рутинных отчетов. В большинстве случаев маркетологу не требуется глубокое исследование и анализ скрытых закономерностей, ему достаточно иметь несколько основных цифр, которые покажут, как проводить рекламу в следующий раз. Использовать для этого специализированные решения удобнее. Данные, приведенные в таблице 7.1, позволяют сравнить различные решения сбора и анализа статистики.

Таблица 7.1. Достоинства и недостатки различных инструментов измерения [4]

ЗАДАНИЕ

Подготавливаем систему анализа для интернет-маркетинга.

1. Определите для каждой цели, которую вы определили для сайта в главе 2, целевые страницы на сайте. Составьте по результатам этой работы таблицу целей.

2. Установите на сайт счетчик SpyLOG или Google Analytics, настройте в этих счетчиках цели для различных коммуникаций, которые вы выбрали в предыдущем пункте.

3. Настройте сегменты на различные целевые группы в зависимости от посещенных на сайте разделов и от совершаемых на сайте действий.

4. Соберите в единую таблицу информацию о целевых группах, настроенных в системе статистики целях, настроенных сегментах.

4

Так как нет необходимости подстраиваться под специфический формат данных клиента, а также под специфику локального рынка (в силу архитектуры счетчика) это делается автоматически владельцами счетчика.

7.3. Измерение эффективности интернет-маркетинга

Ура! Наконец, мы добрались до сути! Мы уже выяснили, какие параметры нам нужно определять, как их получить и даже какие инструменты используются для их сбора и анализа. Теперь пора построить саму методику анализа и использовать ее в работе.

Перед нами стоит задача: разделить потоки приходящих на сайт посетителей и выделить из них тех, кто появился в результате различных маркетинговых действий. Это позволит определить поведение каждой группы посетителей в отдельности и, в конечном счете, посчитать ROI для каждого случая.

ROI – return of investment – экономическая эффективность совершаемых действий (в нашем случае – интернет-маркетинга). Считается как отношение прибыли, полученной в результате каких-либо действий (рекламы, оптимизации, изменения сайта и т. д.), к затратам на совершение действий. Подробнее об этом можно почитать в Википедии ru.wikipedia.org/wiki/ROI.

Технология меток

По умолчанию все системы измерения – лог-анализаторы или счетчики – предоставляют статистические отчеты только по всем посетителям вместе. Для того чтобы построить специальный отчет по группе пользователей, нужно задать фильтр – критерий, по которому будут отбираться посетители для отчета. Таким критерием является переход с определенной рекламной площадки или по определенным маркетинговым акциям. Наша задача – научить технологически обозначать эти критерии для системы анализа.

Для этого используется методика меток, суть которой заключается в создании уникальных адресов входа на сайт для разных рекламных материалов. Пользователи приходят с каждой площадки на специально для них созданный адрес, и исследователь может впоследствии легко определить их.

Метка – это специально подготовленный набор символов, указываемый в адресе страницы, на которую ссылается реклама, после вопросительного знака. Метка не влияет на результат, который получит пользователь, однако видна в отчетах статистики. В том случае, если сайт использует динамическое создание страниц, метка ставится после строки запроса, которая собирает страницу из базы данных через значок & (коммерческое 'and'). Как это работает?

Представим, что пользователь переходит на сайт по адресу www.site.ru. В момент его перехода счетчик или сам сервер в логах зафиксировали переход именно на указанный адрес. А теперь поменяем адрес, чтобы пользователь перешел на сайт, и вот чудо – он видит ту же самую страницу, что и в первый раз. При этом счетчики или лог-файлы укажут, что пользователь посетил именно страницу www. site.ru?any=youwant, а не просто главную страницу сайта. Это и станет критерием того, как отделить любую нужную группу посетителей.

Самое главное, что пользователь, попадающий на сайт, увидит одну и ту же страницу, какая бы метка ни была указана в адресе, поскольку система управления сайтом в большинстве случаев игнорирует неизвестные переменные. Если же сайт статичный, то неизвестные переменные игнорирует сервер. Таким образом, мы можем направлять посетителей из разных источников на разные страницы сайта и в статистике по адресу страницы, на которую перешел тот или иной посетитель, однозначно видеть, откуда он пришел.

В самом простом случае адрес, куда должны перейти посетители с рекламы, снабженный меткой, выглядит следующим образом:

www.site-name.ru/adpage.html?from=metka1

Здесь:

• www.site-name.ru – адрес сайта;

• adpage.html – адрес страницы, на которую приходит весь рекламный трафик;

• from= – переменная, которая может быть любой, но удобно использовать всегда одну и ту же;

• metkal – значение переменной, то есть собственно метка, которая создается своя для каждой рекламной кампании.

Если сайт динамический, этот же пример будет выглядеть следующим образом:

www.site-name.ru/adpage.html?parametr1=abc&parametr 2=mnb&from=metka1

Здесь:

• www.site-name.ru – адрес сайта;

• adpage.html – адрес шаблона страницы, на которую приходит весь рекламный трафик;

• parametr1=abc и parametr2=mnb – переменные и их значения, по которым собирается страница на сервере (здесь может быть все что угодно, но примерно такого вида);

• from= – переменная, которая может быть любой, но удобно использовать всегда одну и ту же;

• metkal – значение переменной, то есть собственно метка, которая создается своя для каждой рекламной кампании.