Веб аналитика в эпоху социальных сетей

Аналитика социальных сетей

Когда большинство людей обсуждают веб аналитику они думают об отслеживании просмотров страниц, измеряя какие страницы на сайте просматриваются. Отслеживание просмотров страниц это устоявшаяся технология, но уже давно не удовлетворяющая потребностей многих инновационных Интернет компаний. Такие компании как Facebook, Zynga, Slide, RockYou тратят огромные ресурсы на разработку собственных внутренних средств веб аналитики.

Для этого есть очень важная причина: новые социальные медиа — это высококонкурентная отрасль и самое больше преимущество, которое может быть — это информация. Для улучшения и роста эти компании должны собирать как можно больше информации и им требуется больше чем простое отслеживание страниц просмотров. Например, у Вас видео портал. Отслеживание страниц просмотров даст Вам лишь понимание самых популярных фильмов (но это Вы и по системе доставке контента увидите).

В статье рассмотрены три наиболее важных параметра для измерения инновационных Интернет проектов.


Анализ воронки: измерение этапов конверсии

Один из самых важных средств анализа называется Воронкой (прохождение конверсии). Это способ измерения этапов конверсий, которые по сути являются кровеносной системой социальных Интернет проектов. Термин процент конверсии отражает соотношение общего числа посетителей сайта к числу пользователей, выполнивших желаемое действие (например, создание аккаунта, регистрация или покупка товара).

Анализ воронки позволяет Вам получить более детальный взгляд на прохождение процесса конверсии. Вместо простого деления количества регистраций на общее число посетителей, Вы определяете шаги, которые пользователь должен предпринять для регистрации и измеряете индивидуальные проценты конверсии на каждом шаге. Как Вы можете заметить на рисунке выше, пользователи с каждым шагом отсеиваются и в итоге диаграмма приобретает вид воронки, за что и была так названа. Кроме того подобный анализ очень популярен при управлении продажами, т.к. Позволяет наглядно отразить прохождение процесса и основные участки, где идут потери, где требуются улучшения.

Воронка Твиттер

Детальный взгляд на процесс конверсии может дать удивительные результаты. Для примера, давайте взглянем на воронку Twitter’а:

  • 1.Попадание на главную страницу
  • 2.Переход в раздел регистрация, заполнение формы
  • 3.Просмотр предложенных разделов
  • 4.Добавление e-mail’ов друзей
  • 5.Поиск пользователей

Как Вы можете заметить процесс регистрации очень сложный и очень выигрывает от детального анализа. Например, мы можем обнаружить, что идет существенный отсев пользователей (под отсевом понимается количество пользователей не перешедших на следующий шаг) на участке «Добавление e-mail’ов друзей». При обнаружении таких источников отсева нужно определить причину происходящего. Отсев может происходить из-за того, что пользователям не понятно как продолжать и они уходят, или они не хотят добавлять информацию о своем почтовом адресе. Как правило это решается несколькими тестами и оптимизацией дружественности интерфейса.

Рассмотрим другой пример, портал премиум видео. Вариантом процесса конверсии может быть следующий:

  • Попадание на главную страницу
  • Переход в раздел регистрация, заполнение формы
  • Отправка ссылок друзьям
  • Вход в личный кабинет
  • Использование расширенных сервисов

Подумайте над Вашим проектом, наверняка процесс конверсии может быть декомпозирован на несколько шагов.

Анализ воронки аналогично продажам позволяет найти и улучшить проблемные участки веб сайта. Постоянный анализ также позволяет измерять влияние изменений и новых идей с течением времени.

Вовлечение: измерение пользовательских действий

Как было отмечено ранее, отслеживание просмотров страниц становится все менее актуальным для большинства компаний. Вместо базовых измерений просмотров страниц все большую популярность приобретает измерение более релевантных величин, например конкретных действий пользователей. Например, тому же Twitter’у могут быть интересны измерения количества твитов в среднем отправляемых пользователями и что они часто ищут, как много страниц просматривают. Просмотры страниц — это всего лишь способ апроксимации действительно необходимой информации и с развитием Интернета они становятся все менее релевантными.

Другой пример — видео портал. Просмотры страниц с контентом — это хорошая информация, позволяющая оценить популярность контента. Но взаимодействие пользователей с порталом гораздо важнее: как часто пользователь отправляет ссылки друзьям, как часто добавляет видео в избранное и пользуется расширенными средствами. Это позволит понять предпочтения пользователя и сделать проект лучше и интереснее.
Подумайте об этом — уже сейчас существует множество сайтов в сети, где Вам не нужно перезагружать страницу. Это высокоинтерактивные сайты и их невозможно анализировать при помощи отслеживания просмотров страниц, а стандартные средства веб аналитики бесполезны.

Это будет становиться все более общим явлением с течением времени, т.к. Все больше компаний запускают высокоинтерактивные проекты и все чаще применяется технологии AJAX загрузки контента.

Лояльность: сколько пользователей приходят снова?

Следующая методика позволяет измерять сложный, но очень ценный параметр для успешных веб приложений.

Лояльность посетителей отражает насколько Ваш сайт притягивает пользователей на повторный контакт. Для этого мы измеряем процент пользователей, возвращающихся на сайт снова и снова. Наиболее общее решение этой задачи — это оценить поведение группы пользователей определенного периода (неделя или месяц) и отслеживать их поведение с течением времени.

Ниже приведен пример таблицы лояльности пользователей:

Каждая строка показывает недельные уровни повторных посещений для одной группы пользователей (иногда их называют «когортами»). Первая строка отображает когорту пришедшую с 7 декабря по 13 декабря, 2010. Можно заметить, что 15,15% пользователей этой группы вернулись через неделю, 13,4% — через две недели и так далее.

Это очень важная информация, особенно для социальных приложений, т.к. Большая часть ценности проекта определяется размером аудитории. Приложения с низкой лояльностью похожи на пустую ракушку — много инсталляций, но мало пользователей — зачем Вам создавать пустую ракушку?

Лояльность — это очень важный фактор в создании постоянной аудитории по нескольким причинам: у Вас не будет аудитории если каждый постетитель уникальный, а природа лояльности заключается в том, что от возвращающихся пользователей Вы получаете существенно больший возврат ваших усилий (будь то продажи или рекламное время). Без углубления в детали, примером может послужить тот факт, что увеличение лояльности на 33% в длительной перспективе даст Вам на 50% больше пользователей.

Twitter и в данном случае будет хорошим примером. Сеть Twitter отличается крайне низкой лояльностью пользователей. В данный момент Twitter может выглядеть вполне успешно, но низкий уровень лояльности является существенной проблемой. За последнее время компании, казавшиеся невероятно успешными (например, ранние приложения Facebook) окончательно потерялись из-за невозможности привлечь пользователей к повторному контакту.

Другой хороший пример — видео портал. Показать видео (вместе с рекламой или продать) — это часть задачи, но гораздо важнее обеспечить аудиторию, которая постоянно будет потреблять Ваш контент. Без широкой аудитории успеха ждать не придется. Постоянно нагонять пользователей при помощи маркетинговых акций и наблюдать как они уходят навсегда — согласитесь, неприятно. Поэтому нужно анализировать лояльность пользователей и искать причины низкой лояльности. Низкая лояльность — это как ситуация с посетителем магазина, пришедшим один раз, а после этого обходящий его стороной. Значит что-то ему не понравилось, значит ему нет смысла возвращаться.

Заключение

Можно очень многому научиться у передовиков социальных медиа проектов в области веб аналитики. Жесткая конкуренция привела к появлению множества инновационных способов отслеживать и анализировать данные о посетителях.

В этом обзоре мы рассмотрели три очень полезных концепции: анализ воронки конверсии, позволяющий определить уровни конверсии на каждом шаге пребывания на Вашем сайте, отслеживание вовлеченности пользователей, которое становится более актуальным чем отслеживание страниц, и анализ возвращающихся пользователей, который позволяет понять и оптимизировать число пользователей, приходящих на Ваш сайт снова и снова как постоянные покупатели.