Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики (+ CD-ROM)

Содержание книги «Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики (+ CD-ROM)»:

• 16 Благодарности
• 17 Об авторе
• 18 Введение
  • 19 Потрясающий мир принятии решении, управляемых данными
  • 20 О чем эта книга?
  • 21 Прилагаемый компакт-диск
  • 22 От издательства
• 23 Глава 1. Энергичный новый мир веб-аналитики 2.0
  • 24 Ситуация в сообществе аналитиков
  • 25 Состояние отрасли
  • 27 Изменение представления о веб-аналитике: встречайте веб-аналитику 2.0
    • 30 Что? Поток кликов
    • 30 Сколько? Анализ результатов
    • 31 Почему? Экспериментирование и тестирование
    • 31 Почему? Голос клиента
    • 32 Что в противном случае? Конкурентный анализ
  • 33 Изменение ситуации: да, мы можем!
    • 33 Стратегический императив
    • 33 Тактическое изменение
    • 36 Дополнительные инструменты аналитики
• 39 Глава 2. Оптимальная стратегия выбора своего партнера по веб-аналитике
  • 40 Предопределение будущего успеха
  • 40 Шаг 1. Три критических вопроса, которые нужно себе задать перед поиском партнера по аналитике
    • 42 Вопрос 1: «Что мне требуется – отчет или анализ?»
    • 44 Вопрос 2: «Располагаю ли я IT-ресурсами, бизнес-ресурсами или и тем и другим?»
    • 45 Вопрос 3: «Мне требуется решение только для анализа потока кликов или для веб-аналитики 2.0?»
  • 46 Шаг 2. Десять вопросов, которые нужно задать поставщикам, прежде чем связываться с ними
    • 46 Вопрос 1: «В чем различие между вашим инструментом/решением и бесплатными инструментами от Yahoo! и Google?»
    • 47 Вопрос 2: «Является ли ваша компания чистым поставщиком приложений или она предлагает версии программного обеспечения? Планируете ли вы выпуск последующих версий программного обеспечения?»
    • 48 Вопрос 3: «Какие механизмы захвата данных вы используете?»
    • 48 Вопрос 4: «Можете ли вы подсчитать стоимость владения вашим инструментом?»
    • 50 Вопрос 5: «Какого рода поддержку вы предлагаете? Какие услуги предоставляются бесплатно, а что требует дополнительной платы? Бесплатны ли услуги круглосуточно во все дни недели?»
    • 50 Вопрос 6: «Какие функциональные возможности вашего инструмента позволят мне сегментировать данные?»
    • 51 Вопрос 7: «Какими возможностями я буду располагать для экспорта данных из нашей системы к систему нашей организации?»
    • 52 Вопрос 8: «Какие функциональные возможности вы предоставляете для интеграции данных из других источников в ваш инструмент?»
    • 53 Вопрос 9: «Можете ли вы назвать две новые функциональные средства/инструменты/приобретения, которые ваша компания готовит, чтобы опережать конкурентов в течение ближайших трех лет?»
    • 53 Вопрос 10: «Почему два последних ушедших от вас клиента разорвали контракты? Чьими услугами они пользуются теперь? Можем ли мы связаться с одним из этих бывших клиентов?»
  • 55 Сравнение поставщиков средств веб-аналитики: разделяй и властвуй
    • 55 Стратегии трех корзин
  • 56 Шаг 3. Определение партнера по веб-аналитике (способ применения эффективного опытного набора инструментов)
  • 60 Шаг 4. Заключение договора: проверка соглашений об уровне обслуживания, предлагаемых контрактом поставщика средств веб-аналитики
• 63 Глава 3. Удивительный мир анализа потока кликов: метрики
  • 65 Повторное обращение к стандартным метрикам: восемь критичных веб-метрик
    • 65 Посещения и посетители
    • 73 Время, проведенное на странице, и время, проведенное на сайте
  • 80 Показатель отказов
  • 83 Показатель выходов
  • 84 Коэффициент конверсии
  • 85 Применение
  • 89 Снятие покрова тайны с веб-метрик
    • 89 Четыре признака наилучших метрик
    • 92 Пример прекрасной веб-метрики
    • 92 Три жизненных урока Авинаша по поводу достижения значительного успеха
  • 94 Стратегически упорядоченные тактики определения эффективных веб-метрик
    • 94 Определение основного фактора эффективности метрики – конверсия
    • 101 Знакомство с макро-выводами по анализу
• 105 Глава 4. Удивительный мир анализа потока кликов: практические решения
  • 106 Букварь веб-аналитики
    • 106 Удаление с дороги примитивных указателей
    • 108 Осознание важности получения посетителей
    • 110 Исправление недочетов и экономия средств
    • 112 Анализ плотности кликов
    • 114 Подсчет посещений, предшествующих приобретению
  • 116 Лучший отчет веб-аналитики
    • 116 Источники трафика
    • 118 Результаты
  • 119 Основополагающие аналитические стратегии
    • 119 Сегментируйте или отправляйтесь домой
    • 120 Выгоды сегментирования
    • 122 Создание и применение сегментов
    • 125 Сосредоточение внимания на повелении клиентов, а не на сводных показателях
  • 126 Повседневный анализ потока кликов, ведущий к действиям
    • 127 Анализ внутрисайтового поиска
    • 129 Оценка качества поиска по сайту
    • 133 Анализ поисковой оптимизации (SEO)
    • 150 Анализ прямого трафика
    • 153 Анализ кампаний, проводимых посредством электронной почты
    • 157 Анализ мультимедийных компонентов; Flash-компонентов, видео и виджетов
    • 158 Отслеживание событий
  • 161 Проверка в реальных условиях: перспективы при решении основных задач веб-аналитики
    • 161 Cookie-файлы отслеживания посетителей
    • 165 Рекомендации по отбору данных
    • 169 Ценность ретроспективных данных
    • 172 Полезность видео воспроизведения действий клиента
    • 175 Обязательный контрольный список согласования данных
• 183 Глава 5. Ключ к славе: измерение успеха
  • 186 Сосредоточение на «действительно критичных элементах»
  • 188 Пять примеров действенных ключевых показателей эффективности конечных результатов
    • 188 Коэффициент выполнения задачи
    • 188 Распределение поиска
    • 189 Лояльность и недавность посетителей
    • 189 Метрика «Подписчики RSS/Каналов»
    • 190 Метрика «% важных выходов»
  • 190 Выход за рамки коэффициентов конверсии
    • 190 Отказ от товарной тележки и оплаты
    • 192 Дни и посещения, необходимые для совершения покупки
    • 92 Средний объем заказа I
    • 193 Основная цель (определение конвертируемого)
  • 195 Измерение макро- и микроконверсий
    • 196 Примеры макро- и микроконверсий
    • 196 Веб-сайт публикации и обмена фотографиями
    • 198 Веб-сайт технической поддержки
    • 198 Многоцелевой веб-сайт электронной коммерции
  • 199 Квантификация экономического эффекта
  • 202 Измерение успешности веб-сайта, не связанного с электронной коммерцией
    • 202 Лояльность посетителя
    • 203 Недавность посетителя
    • 205 Продолжительность посещения
    • 205 Глубина посещения
  • 206 Измерение показателей веб-сайтов типа «бизнес для бизнеса»
• 209 Глава 6. Решение головоломки типа «Почему» – использование качественных данных
  • 210 Лабораторная проверка удобства использования: что, почему и сколько?
    • 211 Что такое лабораторная проверка удобства использования?
    • 212 Способ проведения теста
    • 214 Передовые методы лабораторных исследований удобства использования
    • 215 Выгоды лабораторных исследований удобства использования
    • 216 Предостережения
  • 217 Альтернативы исследования удобства использования: данные из удаленных и онлайновых источников
    • 217 Реальный набор и удаленное исследование пользователей
    • 220 Аутсорсинговое онлайновое исследование удобства использования
  • 221 Опросы: действительно масштабируемое прослушивание
    • 222 Типы опросов
    • 226 Единственная наибольшая ошибка, допускаемая при проведении опросов
    • 227 Три наиболее важных вопроса
    • 230 Восемь советов по выбору поставщика онлайновых опросов
    • 231 Совет 1: математическая строгость
    • 231 Совет 2: возможности сегментирования «на лету»
    • 231 Совет 3: сравнения и индексы
    • 232 Совет 4: категоризация произвольного текста
    • 232 Совет 5: тип приглашения к участию в опросе
    • 232 Совет 6: совершенствование cookie-файлов
    • 233 Совет 7: интеграция с данными потока кликов
  • 234 Возможности исследования повеления пользователей, предоставляемые Интернетом
    • 234 Исследования сравнения с конкурентами
    • 234 Быстрые проверки удобства использования
    • 235 Онлайновые исследования методом упорядочения карточек
    • 236 Визуальные тепловые карты с элементами искусственного интеллекта
• 239 Глава 7. Более быстрое выявление дефектов: максимально эффективное использование возможностей тестирования и экспериментирования
  • 241 Азбука тестирования; А/Б тестирование и многовариантное тестирование (MVT)
    • 241 А/Б тестирование
    • 242 Преимущества А/Б тестирования
    • 242 Недостатки А/Б тестирования
  • 243 Многовариантное тестирование
    • 245 Обычно применяемые методики многовариантного тестирования
    • 246 Преимущества многовариантного тестирования
    • 246 Недостатки многовариантного тестирования
  • 247 Действенные идеи тестирования
    • 247 Исправление крупных неудачников – входных страниц
    • 248 Сосредоточение внимания на страницах оплаты, регистрации и передачи лидов
    • 248 Оптимизация количества и расположения рекламных объявлений
    • 249 Тестирование различных цен и тактик продаж
    • 250 Тестирование расположений коробок, конвертов для DVD-дисков и офлайновых материалов
    • 250 Оптимизация внешних маркетинговых усилий
  • 251 Контролируемые эксперименты: обострение аналитической игры
    • 251 Оценка влияния оплаченного поиска на ключевые слова и каннибализацию (поглощение) торговой марки
    • 254 Примеры контролируемых экспериментов
    • 255 Проблемы и выгоды
  • 256 Создание и воспитание культуры тестирования
    • 256 Совет 1: первый тест относится к категории «сделай или умри»
    • 257 Совет 2: не позволяйте рекламным заявлениям инструмента/консультанта ввести себя в заблуждение
    • 257 Совет 3: «распахните кимоно» – придите в себя
    • 257 Совет 4: начинайте с гипотезы
    • 258 Совет 5: выработайте критерии достижения поставленных целей и предварительные решения
    • 258 Совет 6: выполняйте тестирование и оценку множественных конечных результатов
    • 259 Совет 7: источник тестов – проблемы клиента
    • 259 Совет 7: анализируйте данные и делитесь полученными выводами
    • 260 Совет 9: два обязательных компонента: проповедование и квалификация
• 261 Глава 8. Анализ конкурентной разведки
  • 262 Источники, типы и секреты данных конкурентной разведки
    • 263 Данные панели инструментов
    • 264 Групповые данные
    • 265 Данные поставщика сетевых услуг
    • 266 Данные механизмов поиска
    • 267 Сравнительные данные, предоставляемые поставщиками средств веб-аналитики
    • 268 Данные, сообщаемые самими сайтами
    • 269 Смешанные данные
  • 271 Анализ трафика веб-сайта
    • 272 Анализ перекрытий конкурирующих сайтов и имеющихся возможностей
    • 273 Анализ направлений и назначений
  • 274 Анализ поиска и ключевых слов
    • 275 Тренд эффективности наиболее часто используемых ключевых слов
    • 277 Географический анализ заинтересованности и возможностей
    • 279 Связанные и быстро нарастающие поиски
    • 281 Анализ места на полке
    • 283 Анализ преимуществ конкурентных ключевых слов
    • 284 Анализ расширения ключевых слов
  • 286 Анализ определения и сегментации аудитории
    • 286 Анализ демографической сегментации
    • 288 Анализ психографической сегментации
    • 289 Анализ поведения при поиске и сегментации аудитории
• 290 Глава 9. Новые области применения аналитики: социальные сети, мобильная связь и видео
  • 292 Измерение показателей нового социального Интернета: проблема данных
    • 293 Развитие демократичности контента
    • 297 Революции Twitter
  • 298 Анализ автономного поведения клиентов (приложений)
  • 300 Анализ мобильного повеления клиентов
    • 301 Сбор мобильных данных: возможности
    • 302 Решения на основе анализаторов пакетов
    • 302 Решения на основе дескрипторов – дескрипторов JavaScript или дескрипторов изображении
    • 305 Создание отчетов и анализ данных о мобильной активности
  • 309 Измерение успешности блогов
    • 310 Сырой вклад автора
    • 311 Общий рост аудитории
    • 313 Интенсивность беседы
    • 314 Цитирование и индекс волны
    • 315 Затраты на поддержание блога
    • 316 Отдача (коэффициент возврата инвестиции) от поддержания блога
    • 319 Рост количества последователей
    • 320 Распространение сообщения
    • 321 Коэффициенты кликов и конверсии
    • 324 Интенсивность беседы
    • 325 Появление новых метрик Twiner
  • 326 Анализ эффективности видео
    • 327 Сбор данных для видеоматериалов
    • 328 Основные метрики и способы анализа видео
    • 329 Основные метрики эффективности
    • 330 Отслеживание внимания или привлечения аудитории
    • 331 Отчеты по общественному мнению
    • 333 Сегментируйте, сегментируйте, сегментируйте
    • 333 Углубленный анализ видеоконтента
    • 333 Вычисление контекстуального влиянии
    • 335 Активный сбор голосов клиентов (VOC)
    • 336 Тестирование с целью измерения реального поведения клиентов
• 337 Глава 10. Оптимальные решения для скрытых проблем веб-аналитики
  • 338 Тщательность или точность?
  • 340 Шестиступенчатый процесс обеспечения качества данных
  • 342 Построение инструментальной панели действий
  • 343 Создание потрясающих инструментальных панелей
  • 346 Сводная инструментальная панель
  • 347 Пять правил создания инструментальных панелей, оказывающих большое влияние
    • 347 Сравнивайте с базовыми значениями и сегментируйте
    • 348 Выделяйте свои критичные метрики
    • 349 Не ограничивайтесь метриками – включайте выводы по анализу
    • 349 Сила единственной страницы
    • 350 Вносите изменения и сохраняйте значимость
  • 350 Возможности нелинейного маркетинга и многоканальные измерения
    • 350 Переход к модели нелинейного маркетинга
  • 352 Многоканальная аналитика
  • 355 Перспективы и проблемы поведенческого таргетинга
    • 355 Перспективы поведенческого таргетинга
    • 356 Преодоление фундаментальных аналитических проблем
    • 358 Два предварительных условия реализации поведенческого таргетинга
  • 360 Извлечение онлайновых данных н прогнозирующая аналитика: проблемы
    • 361 Тип данных
    • 361 Количество переменных
    • 362 Несколько основных целей
    • 362 Многовизитная манера поведения
    • 362 Отсутствующие первичные ключи и наборы данных
  • 364 Путь к нирване: ступени продвижения к интеллектуальной аналитике
    • 365 Ступень 1: дескрипторы JavaScript
    • 366 Ступень 2: конфигурирование настроек инструмента веб-аналитики
    • 367 Ступень 3: отслеживание кампаний/привлечения трафика
    • 368 Ступень 4: прибыль и сверхинтеллектуальность
    • 369 Ступень 5: отслеживание мультимедийных элементов (Flash, внджетов. видео)
• 371 Глава 11. Руководящие принципы превращения в ниндзя аналитики
  • 372 Контекст правит балом
    • 372 Сравнение эффективности основных метрик в течение различных периодов времени
    • 373 Предоставление коп текста посредством сегментации
    • 374 Сравнение основных метрик и сегментов с усредненными значениями сайта
    • 377 Присоединение к движению PALM (People Against Lonely Metric – люди против одиночных метрик)
    • 378 Использование отраслевых сравнительных тестов и конкурентных данных
    • 379 Приобщение к «наследственной» информации
  • 380 Сравнение трендов ключевых показателей эффективности во времени
    • 381 Представление «наследственной» информации
    • 382 Сегментация ради собственного блага!
  • 384 За пределами «горячей десятки»: что изменилось
  • 387 Действительно важный аспект: измерение скрытых конверсии и повеления посетителей
    • 387 Скрытое поведение посетителя
    • 389 Скрытые конверсии
  • 390 Четыре методики измерения ключевых показателей эффективности, не ведущие к действиям
    • 390 Усредненные значения
    • 392 Процентные значения
    • 396 Комплексные или вычисленные метрики
  • 398 Поиск: выработка оптимальной стратегии для длинного «хвоста»
    • 402 Смысл фирменных и отраслевых терминов
    • 403 Оптимальная поисково-маркетинговая стратегия
    • 407 Поиск: измерение ценности ключевых слов из «верхней воронки»
• 421 Глава 12. Дополнительные принципы превращения в ниндзя аналитики
  • 422 Анализ вклада многоконтактных кампании
    • 422 Что собой представляет «многоконтактность»?
    • 424 Вы сталкиваетесь с проблемой опенки вклада?
    • 425 Модели определения вклада
    • 426 Присвоение заслуг последнему клику
    • 426 Присвоение заслуг первому клику
    • 428 Равномерное приписывание вклада кликам
    • 428 Разделение вклада на две части
    • 429 Индивидуальное определение вклада
    • 430 Основная проблема выполнения анализа вклада в реальном мире
    • 432 Многообещающие альтернативы анализа вклада
    • 432 Моделирование смешанных медиаканалов
    • 433 Проблемы моделирования смешаны сетевых медиаканалов
    • 433 Анализ предельного вклада
    • 434 Проблемы анализа предельного вклада
    • 434 Заключительные соображения но поводу многоконтактности
  • 435 Многоканальная аналитика: советы по измерениям параметров несетевого мира
    • 435 Отслеживание онлайнового влияния офлайновых кампаний
    • 437 Уникальные коды погашаемых купонов и предложений
    • 438 Онлайновые опросы и исследования рынка
    • 439 Корреляция закономерностей трафика и расписаний внесетевых рекламных кампаний
    • 441 Использование возможностей, предоставляемых контролируемыми экспериментами
    • 443 Отслеживание внесетевого влияния онлайновых кампаний
    • 446 Отслеживание телефонных обращений и живых бесед
    • 447 Использование уникальных кодов купонов и предложений
    • 448 Подбор и добывание онлайновых и офлайновых данных
    • 448 Использование опросов для прогнозирования внесетевого влияния
    • 450 Проведение контролируемых экспериментов
    • 451 Использование первичных исследований
• 453 Глава 13. Карьера в области веб-аналитики
  • 454 Планирование карьеры в области веб-аналитики: возможности, перспективы оплаты и карьерный рост
    • 456 Рядовой технический сотрудник
    • 457 Самостоятельный специалист по бизнесу
    • 459 Руководитель технической команды
    • 460 Руководитель команды организации бизнеса
  • 462 Обретение навыков, необходимых для успешной карьеры в области веб-аналитики
    • 463 Сделайте это: используйте данные
    • 463 Приобретайте опыт работы с несколькими инструментами
    • 464 Не оставайтесь в стороне от реального мира
    • 466 Станьте детективом, специализирующимся на добыче данных
    • 467 Приобщаемся к математике: изучайте основы статистики
    • 467 Задавайте правильные вопросы
    • 468 Тесно сотрудничайте с командами организации бизнеса
    • 469 Учитесь эффективной визуализации и презентации данных
    • 470 Оставайтесь в курсе происходящего: посещайте общедоступные вебинары
    • 470 Оставайтесь в курсе: читайте блоги
  • 472 Лучший день в жизни ниндзя анализа
    • 475 Нанимайте лучших: совет менеджерам аналитических подразделении и директорам
    • 475 Основные характерные черты прекрасных профессионалов в области аналитики
    • 476 Опытный аналитик или новичок: осуществление правильного выбора
    • 477 Единственный наиболее показательный тест во время интервью: критический склад ума
• 479 Глава 14. «Бегемоты», ниндзя и широкие массы: создание культуры, ориентированной на данные
  • 480 Изменение культуры компании: пробуждение интереса к аналитике
    • 481 Старайтесь удивлять: не обрушивайте на аудиторию поток данных
    • 482 Создавайте героев и образцы для подражания
    • 483 Если жаждете восхищения, обеспечьте веселье!
    • 483 Проводите соревнования
    • 484 Проводите внутренние конференции
    • 484 Проводите офисные «часы»
  • 484 Предоставляйте отчеты и анализы, которые побуждают к действиям
    • 485 Фильтр «Каков ваш вывод?»
    • 485 Жесткая привязка к последствиям для бизнеса
    • 485 Представление нескольких перспектив: истинная веб-аналитика 2.0
    • 486 Фильтр «Нескучный»
    • 487 Связывание выводов с реальными данными
  • 488 Изменение определений метрик с целью и вменения культур: индекс пропагандистов торговой марки
    • 488 Ситуация и анализ
    • 490 Решение
    • 490 Результаты
    • 491 Конечный результат
    • 492 Альтернативное вычисление: средневзвешенное значение
    • 493 Подводя итоги
  • 493 На страже качества данных: переход от опросов к использованию данных
    • 494 Выбор другого босса
    • 494 Рассеивайте заблуждения относительно «идеальных» источников
    • 495 Отвлекайте «бегемотов» с помощью ведущих к действиям выводов
    • 496 Маленький страшный секрет №1: данные из «головы» могут вести к действиям и течение первой недели/месяца
    • 497 Маленький страшный секрет №2: точность данных попытается по мере углубления
    • 498 Решение заключается в отказе от реализации другого инструмента!
    • 498 Распознавайте снижение предельной отдачи
    • 499 Чем меньше сайт, тем больше проблемы
    • 499 Алогичное поведение клиентов и неточные эталонные тесты
    • 500 Более быстрое выявление неудачи в Интернете
  • 501 Пять правил создания босса, ориентированного на данные
    • 501 Преодолейте себя
    • 501 Смиритесь с неполнотой данных
    • 502 Всегда предоставляйте 10% дополнительной информации
    • 502 Станьте маркетологом
    • 503 Бизнес на службе у данных. Нет!
    • 503 Примите образ мыслей в духе веб-аналитики 2.0
  • 504 Нуждаетесь в финансировании? Стратегии приведения своей организации в замешательство
    • 505 Реализация программы экспериментирования и тестирования
    • 505 Перехват мнения клиента
    • 506 Использование эталонных тестов
    • 506 Конкурентная разведка: ваш новый лучший друг
    • 507 Захватывайте дружественные веб-сайты
    • 508 Стратегии разрушения барьеров на пути веб-измерений
    • 512 Недостаточное участие со стороны высшего руководства
    • 512 Трудность согласования данных
    • 513 Блокирование со стороны IT-персонала
    • 514 Недостаточная вера в аналитику
    • 515 Подбор персонала
    • 516 Несовершенная технология
  • 516 Кто владеет веб-аналитикой?
    • 517 Централизовать или не централизовать
    • 518 Эволюция команды
• 519 Приложение А. Прилагаемый компакт-диск
  • 520 Материалы, помешенные на компакт-диск
    • 520 Подкасты
    • 520 Видеоматериалы
    • 520 Ресурсы и презентации
    • 520 Adobe Reader
  • 521 Требования к системе
  • 521 Использование компакт-диска
  • 522 Проблемы и их решения
• 523 Предметный указатель