Начните со статистического анализа… И пусть мир подождет…
Веб-аналитика сайта – это простейший стат.анализ полученных данных из разных источников с последующим контрольным исследованием эффективности работы вашего сайта для улучшения и продвижения бизнес идей.
Компания «SEOMARKET» предлагает услуги веб-аналитика и его команды. Они выполняют следующее:

• Устанавливают систему GoogleAnalytics;
• Производят обработку «сырых» данных;
• Рассчитывают конверсию сайта;
• Предлагают интересную и действенную модель «Воронки продаж».
• На основе статистических взаимосвязей случайно выбранных величин определяют вероятность их влияния на:
  • посещаемость пользователями вашего сайта,
• эффективность внедренной рекламы,

• увеличение прибыли,
• возникновение проблем,
• другое.

Это метафора маркетинга, основанная на психологии потребителя услуг. Мы знаем, как сделать так, чтобы оптимизировать ваш бизнес на должном уровне.
Преимущества компании ««SEOMARKET»

• Комплексный подход. Мы начинаем свою работу с мелочей, а в итоге предоставляем вам законченную конструкцию, которая является результативной.
• Штат профессионалов. Наши сотрудники прошли сертификацию в рамках программы Google Analytics Individual Qualification (GAIQ).
• Полноценный отчет. Полученная информация будет изложена в текстовом формате с таблицами и графиками.
• Гибкая политика цен. Полная стоимость услуг озвучивается после предварительного анализа объема работ.

Часто перед менеджером, аналитиком, исследователем (подчеркнуть нужное) стоит задача оценить эффективность нововведения или какой-либо активности. Например, поменяли дизайн сайта или рекламного буклета – стало лучше или хуже? Еще вариант, сделали промо e-mail рассылку – «отбила» ли она затраты на разработку? Попробуем понять как подходить к задачам с аналитической стороны.
Во-первых, нужно четко понимать что же сделано и с какой целью. То есть мы не просто запустили рассылку потому, что все так делают, а хотим чтобы получатели купили определенный товар или пришли на определенную страницу. Не просто поменяли блоки сайта местами, а хотим увеличить конверсию на сайте и т.д. Это, конечно, еще не аналитика, но необходимый подготовительный этап. Решается самостоятельно или в ходе переговоров с заказчиком (бизнес-менеджером).
Следующий этап – определение success-метрики. Это такой индикатор хорошо/плохо. Хорошо если подобных метрик несколько и они каскадные: от глобальных (оборот, прибыль, конверсия сайта) к детальным (ROI данной активности, переходы на конкретную веб-страницу, доля добавления в корзину для интернет-магазина). Все это нужно проделать на этапе планирования активности и до ее запуска.
Теперь в аналитике. Я опишу два варианта организации мониторинга показателей успеха в ходе мероприятия: простой для организации и простой для анализа (правильный).

Анализ тренда

Проще не придумаешь. Взяли период акции и значения показателя в этот период и сравнили с предыдущим периодом. На основе сравнения сделали вывод. В плане организации ничего сложного. Можно даже все задним числом сделать, ничего заранее не продумывая.
Но часто возникают проблемы: если в большом интернет-магазине повесить баннер на главной странице на новую поставку бестселлера, то конечно продажи будут большими по сравнению с предыдущим периодом (товара просто небыло в продаже). Опять же некорректно сравнивать поведение потребителей в ноябре, декабре и январе. А в условиях быстрорастущего Российского рынка чего-угодно, сравнение данных прошлого года с текущим еще менее корректное – и компания была другой (процессы, узнаваемость бренда), и потребители, и конкуренты, и рынок.
Конечно, есть методы анализа временных рядов: разделение трендовой и сезонной составляющих, ARIMA-прогнозирование и т.д. Можно сравнивать аналитический прогноз по прошлым данным с реальностью, но для этого нужен большой объем «хороших» данных. А еще есть геополитика, которая плохо поддается аналитическому моделированию, но порой сильно влияет на бизнес.
Такой подход рекомендуется применять для анализа глобальны показателей (KPIs) либо при невозможности реализовать нижеописанную методику.

Сравнение с контрольной группой

Я уже описывал принципы выбора контрольной группы. Здесь опишу практическую сторону.
Выделив перед началом акции репрезентативную контрольную группу, можно делать на порядок более правильные и глубокие анализы (вот он Data Mining!). Если делаем промо e-mail рассылку с товарами, то сравниваем кто из контрольной и целевой группы заинтересовались товарами. Далее сравниваем между группами responce rate (доля купивших), AOV (средний размер сделки), маржу за вычетом затрат на целевую группу. В результате видим всю картину: где прибыльней и, главное, на сколько.
Если мы делаем не маркетинговую акцию, а меняем дизайн, то нужно разным выборкам (выбранным по принципу контрольной группы) показать разный дизайн и для одной оставить старый дизайн. Это широко применяется в Direct Mail’е (торговля по почтовым каталогам) и начинает применяться на вебе.