ВЕБ-АНАЛІТИКА ЯК ІНСТРУМЕНТ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ІНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГУ

Щодня споживача оточують мільйони рекламованих образів товарів, впливаючи на його свідомість за допомогою телебачення, радіо, білбордів, плакатів в метро, реклами в громадському транспорті, в Інтернеті і мобільних телефонах, формуючи бажаний образ рекламованої продукції, переконуючи і спонукаючи до здійснення покупки. Чим довше триває контакт споживача з рекламним носієм, тим вище лояльність і зацікавленість покупця в товарі чи послузі. Успіх рекламних рішень залежить від того, наскільки добре рекламісти знають тих, для кого створюється рекламний продукт. За даними TNS Radio Indexнайбільшою популярністю користується реклама на телебаченні з огляду на її масовості і доступності у всіх регіонах країни. Середньодобовий охоплення населення Росії старше 12 років по телевізійному каналу становить 42,51 млн осіб. Рекламний канал радіо охоплює 38,42 млн осіб, Інтернет займає почесне третє місце за охопленням аудиторії - 20,89 млн осіб (рис. 3.11).

Середньодобова динаміка аудиторії Росії у віці 12-54 років в містах з населенням більше 100 000 чоловік показує активність в прайм-тайм періоді з 19.00 до 22.00 (рис. 3.12).

Результати дослідження, проведеного TNS Web Index, показують, що 91% активних користувачів Інтернету використовують його як основне джерело новин. На відміну від звичайних телеглядачів, активні інтернет-користувачі на 8-12% частіше дивляться телепередачі за допомогою комп'ютера через ТВ-тюнер або через Інтернет.

При цьому 50% респондентів реклама в Інтернеті не дратує і 50% респондентів не читають рекламні повідомлення, надіслані електронною поштою. Цікавим є той факт, що 46% опитуваних вважають інтернет- рекламу більш корисною, ніж телевізійна, а 60% вважають, що інтер

Середньодобовий охоплення населення Росії старше 12 років, тис. Чол

Мал. 3.11. Середньодобовий охоплення населення Росії старше 12 років, тис. Чол.

Середньодобова динаміка аудиторії

Мал. 3.12. Середньодобова динаміка аудиторії:

ні-реклама допомагає дізнаватися про нові товари або послуги та місцях їх придбання. Кожен п'ятий інтернет-користувач регулярно звертає увагу на оформлення рекламних банерів, їх не тільки не дратує сама наявність в Інтернеті даного медіаносія, а, навпаки, вони з інтересом ставляться до дизайну банерів і іншим технологічним новинкам, використовуваним в інтернет-рекламі. Проведене опитування також дозволив зробити висновок, що молодь частіше за інші групи респондентів звертає увагу на рекламу в Інтернеті.

Компанія Nielsen проводить моніторинг близько 100 млн соціальних ресурсів в різних країнах. Компанія визначила, що більшість споживачів вважають найнадійнішим джерелом інформації про товари і послуги особисті рекомендації знайомих і друзів. Підвищений вплив даного чинника, онлайн-відгуки інших споживачів впливають на процес прийняття рішень про покупки. У той же час зростає довіра споживачів до інших форм реклами, таким як «досвід споживачів». Дана ідея виникла з розвитком соціальних медіа, будучи найбільш реалістичною і дієвою формою комунікацій.

Активний розвиток Інтернету, соціальних мереж сприяє контролю і оперативного отримання споживачами інформації про товари і послуги. Так, при дослідженні російських споживачів реклами було виявлено, що 86% довіряють рекомендаціям знайомих і друзів, в той же час 55% покладаються на онлайн-відгуки інших споживачів. Найбільш контрольованим видом реклами вважаються сайти брендів, які користуються найбільшою довірою споживачів.

Структура аудиторії Інтернету протягом дня неоднорідна, але показує однакові тенденції по добовому часу (рис. 3.13).

Структура аудиторії Інтернету протягом дня

Мал. 3.13. Структура аудиторії Інтернету протягом дня:

Таким чином, за допомогою досліджень в інтернет-маркетингу акумулюється необхідна інформація про потенційних і існуючих ринках, споживачів, конкурентів для подальшого орієнтування на рекламних майданчиках інтернет-середовища. Маркетингові дослідження пов'язані з прийняттям рішень по всіх аспектах маркетингової діяльності. Вони знижують рівень невизначеності і стосуються всіх елементів комплексу маркетингу і його зовнішнього середовища за тими її компонентів, які впливають на маркетинг певного продукту на конкретному ринку. Дослідження в інтернет-середовищі називають веб-аналітикою.

Веб-аналітика - це сфера діяльності, яка, зокрема, з високим ступенем точності дає відповіді на такі питання: як ефективно розмістити функціональні елементи на сайті, яка з веб-сторінок сайту найбільш рентабельна з точки зору змісту і надання інформації, а також, які розділи інтернет-ресурсу, в якому напрямку і як можливо оптимізувати. Рекомендації та відповіді наводяться в формі показників, розрахунків і прогнозів із зазначенням ступеня точності.

Існують і інші варіанти визначення веб-аналітики. А. А. Яковлєв та А. А. Довжиков визначають веб-аналітику в такий спосіб: «веб-аналітика надає можливість аналізувати рекламні кампанії, оцінювати витрати на певний канал реклами для того, щоб витрачати рекламний бюджет найбільш ефективно, аналізувати структуру і контент сайту, отримувати вичерпну інформацію про відвідувачів і багато іншого » [1] .

А. Г. Котик наводить офіційне визначення асоціації вебаналітіков: «веб-аналітика - це об'єктивне відстеження, збір, вимір, оповіщення та аналіз кількісних даних в Інтернеті з метою оптимізації сайтів та ініціатив інтернет-маркетингу» [2] .

Мета веб-аналітики - збір статистичних даних для потреб маркетингу. Її основним завданням є моніторинг сайтів, на підставі якого визначається інтернет-аудиторія і вивчається поведінка відвідувачів сайту для прийняття рішень з розвитку і розширенню функціональних можливостей інтернет-ресурсу.

Сучасні системи веб-аналітики можуть збирати й аналізувати таку інформацію інтернет-комунікацій:

  • • звіт по відвідувачах, вперше зайшли на сайт і повернулися на нього;
  • • середня тривалість перебування одного або всіх відвідувачів на сайті компанії;
  • • кількість відмов (який відсоток відвідувачів сайту залишають сайт протягом перших секунд, не проходячи далі першої сторінки);
  • • географія відвідувачів;
  • • середня глибина перегляду одного або всіх відвідувачів на сайті компанії (скільки сторінок сайту проглядається в середньому);
  • • визначення найбільш затребуваного, що цікавить відвідувачів і товару, що продається або контенту;
  • • для сайтів електронної комерції можливо визначення добового доходу;
  • • за якими ключовими словами, з яких рекламних оголошень, з яких рекламних майданчиків на сайт приходять відвідувачі.

Серед інструментів, які використовуються веб-аналітикою, можна виділити наступні типи спеціалізованого програмного забезпечення: аналізатори веб-журналів, аналізатори веб-пакетів, веб-маяки, дескриптори JavaScript.

Веб-аналітика має власний математичним апаратом, що перевершує за точністю і повнотою отримуваної інформації аналітичні можливості інших маркетингових комунікацій.

Спочатку Інтернет не мав власних коштів аналітики, оскільки з моменту свого зародження не розглядалося як інструмент маркетингових комунікацій, але аналіз даних став розвиватися в іншій області. Технічні фахівці, що відповідають за працездатність серверів, зіткнулися з проблемою збору інформації про діяльність необхідного обладнання. Для обліку інформації про стан обладнання була створена система запису даних в веб-журнал, яка фіксувала коди помилок сервера. Згодом веб-журнали серверів стали фіксувати не тільки сам факт звернення до сервера, але і деяку додаткову інформацію, яка представляла інтерес для власників сайту. Серед такої інформації: ім'я завантаженого відвідувачем файлу і його унікальна адреса, яка називається IP- адресою.

IP-адреса - це 32-розрядне число, яке прийнято записувати в десятковому або шістнадцятковому форматі, у вигляді чотирьох чисел, розділених крапками, наприклад: 127.0.0.1. У веб-журналі також зберігалися час перебування на сайті, веб-сторінка через яку відвідувач зайшов на сайт і з якої пішов, тип операційної системи відвідувача і т.д. Оскільки файли веб-журналів з часом стали рости в обсязі, а аналіз накопичених в них даних представляв труднощі, були розроблені програми-аналізатори веб-журналів, які могли файл вебжурнала переробити в звіт. З цього моменту офіційно зародилася веб-аналітика.

До 2000 р з різким зростанням популярності Інтернету, веб-аналітика твердо сформувалася як дисципліна [3] . Такі зарубіжні компанії як АСЕТ, WebTrends, WebSideStory і Coremetric, утвердилися в якості ведучих, надаючи все більш і більш складні рішення, які інформували про все великими масивами даних. У Росії в цей період якість рішень по веб-аналітиці відставало і за своїм технічним втілення було продовженням розвитку технології лічильників, але по поширенню вони не поступалися західним системам веб-аналітики. Лідерами на російському ринку на той момент були «Рамблер», Mail.ru , Livelntemet.

Приблизно в той же час виробники інструментів веб-аналітики та їх клієнти виявили, що використання журналів сервера в якості джерел даних не є оптимальним і пов'язане зі складнощами. Тому, в результаті пошуку нового промислового стандарту для вебаналітікі була обрана технологія дескрипторів JavaScript, що значно спростило збір даних і обробку статистичної інформації.

Дескриптори значно простіше підтримувати, ніж систему вебжурнала. В результаті відповідальність за збір і обробку даних перейшла від власників сервера, де розміщується сайт компанії, до постачальника веб-аналітики, що спростило обробку даних і стимулювало розвиток системи дескрипторів.

У 2005 р пошукова система Google придбала одного з найбільших виробників систем веб-аналітики, компанію Urchin і в 2006 р випустила його систему веб-аналітики професійного рівня, як безкоштовний інструмент під назвою Google Analytics. З цього моменту будь-який бажаючий міг вільно використовувати систему веб-аналітики, яка раніше призначалася виключно для великого бізнесу. Кількість користувачів, що використовують Google Analytics , стрімко зростало і за перші шість місяців досягло більше 500 000 користувачів системи.

Зараз власні системи веб-аналітики для комерційних цілей абсолютно безкоштовно пропонують такі великі компанії як Microsoft , Yahoo y «Яндекс» і багато інших. Веб-аналітика стала загальнодоступним інструментом.

На ринку інформаційних технологій існує чотири основні типи систем веб-аналітики, що дозволяють збирати і аналізувати дані сайту: веб-журнали, веб-маяки, дескриптори і аналізатори пакетів.

Всі ці інструменти сучасної інформаційної технології базуються на концепції баз даних. Відповідно до цієї концепції основою інформаційної технології є дані, які повинні бути організовані в базах даних з метою адекватного відображення потреб користувачів [4] . База даних - це один або кілька файлів даних, призначених для зберігання, зміни і обробки великих обсягів взаємозалежної інформації [5] . Інструменти веб-аналітики, будучи за своєю природою засобами збору інформації в бази даних, відрізняються механізмами роботи.

Веб-журнали, як уже говорилося, стали першим з моменту появи мережі Інтернет інструментом для збору даних. Веб-журнал збирає дані, а за допомогою програм-аналізаторів веб-журналів ці дані можна формувати в звіти.

Алгоритм роботи веб-журналу:

  • 1) відвідувач звертається до сайту компанії;
  • 2) інформація про сайт завантажується відвідувачеві з сервера, а дані про відвідувача сайту надходять в веб-журнал на сервер;
  • 3) веб-журнал записує дані про відвідувача сайту [6] .

Переваги використання веб-журналу:

  • • при використанні веб-журналів дані має компанія - власник сайту. Це дозволяє без проблем змінити виконавця веб-аналізу, перевірити ще раз дані самостійно. Для порівняння - при використанні технологій дескрипторів або маяків інформацію буде фіксувати, обробляти і зберігати виконавець веб-аналізу , тобто дані будуть належати сторонньої компанії;
  • • дані, зібрані веб-журналом, зберігаються у власника сайту, а значить, він може використовувати будь-який аналізатор веб-журналу для формування маркетингових звітів. Таким чином, зібрані дані не залежать від програмного забезпечення сторонніх компаній;
  • • веб-журнали є найдоступнішим засобом збору даних, оскільки будь-який сучасний сервер, як правило, спочатку оснащений програмою веб-журналу. Дані збираються незалежно від того, чи використовується веб-журнал чи ні, що дозволяє збирати статистичні дані не з моменту установки системи веб-аналітики, а з моменту запуску сервера. Існує велика кількість безкоштовних аналізаторів вебжурналов, які дозволяють не просто зібрати дані в веб-журнал, а й проаналізувати їх, сформувавши звіт. Серед таких програм варто відзначити: Webalizer , Analog , AwstatsK

Недоліки використання веб-журналу:

  • • веб-журнали спочатку розроблялися для фіксації технічної інформації ( «помилок 404», інформації про роботу сервера, типів браузера, визначення / P-адрес і т.д.). З характерних обмежень технології, що збираються ними дані недостатні для маркетингової інформації. Наприклад, веб-журнал не може збирати дані про соціальну демографії відвідувачів сайту;
  • • веб-журнали мають самим неточним збором даних з інструментів веб-аналітики, оскільки в них відсутня можливість запам'ятовування відвідувача для його повторного обліку не тільки по IP , але і по cookie- файлів. Т. Р. Конверс визначає cookie- файл як: «файл спеціального типу, що знаходиться в файлової системі комп'ютера відвідувача, з якого здійснюється перегляд сайту такий, що сервери можуть читати з цього файлу і писати в цей файл» [7] [8] .

Cookie-файли - це спеціальні файли, що зберігаються і змінюються на комп'ютері користувача мережі Інтернет при відвідуванні сайтів компаній, що містять в собі певні дані про користувача, які можуть бути використані в маркетингу;

• інтернет-провайдерами часто застосовується технологія запам'ятовування веб-сторінок на своїх серверах і присвоєння одного IP- адреси кільком користувачам, внаслідок цього такі відвідувачі сайтів можуть або не враховуватися, або враховуватися повторно, що створює похибка даних, що збираються в межах, що перевищують 10%.

З наведених вище достоїнств і недоліків цього інструменту можна відзначити, що при всій зручності веб-журналів, що збирається ними інформації недостатньо, а похибка збору занадто велика, що відводить цьому інструменту веб-аналітики роль резервної системи, або додаткового інструменту збору даних.

Веб-маяки з'явилися, коли прийшло розуміння обмеженості можливостей веб-журналів для збору маркетингових даних і були зроблені спроби знайти інші технічні рішення. Принцип роботи маяка багато в чому схожий з демонстрацією банера. Веб-маяки - це не видимі людським оком мініатюрні зображення, розміром 1x1 піксель, які розміщуються на сайті компанії в коді веб-сторінки. Прозоре зображення, як правило, знаходиться на сервері стороннього виконавця, відмінному від сервера, де розмітають сайт [9] (рис. 3.14). Таким чином, технічно можна отримувати додаткову інформацію про факти перегляду сторінок сайту з більш низькою в порівнянні з веб-журналами статистичною похибкою. Принцип роботи веб-маяка такий: відвідувач звертається до сайту компанії, потім сервер відправляє відвідувачеві дані, серед яких посилається прозоре зображення розміром 1x1 піксель, яке знаходиться на іншому сервері; при завантаженні веб-сторінки також завантажується і зображення, що повідомляє цього сервера про перегляд веб-сторінки; сервер збирає дані про відвідувача сайту і формує маркетинговий звіт.

Принцип роботи веб-маяка

Мал. 3.14. Принцип роботи веб-маяка:

Переваги застосування веб-маяків:

  • • веб-маяки гнучкі в налаштуванні, що дозволяє отримувати тільки ті дані, в яких зацікавлені маркетологи компанії;
  • • технологія зручна, коли потрібно зібрати дані про відвідуваність декількох сайтів компанії, наприклад, для формування єдиного статистичного звіту по відвідуваності групи сайтів компанії.

Недоліки веб-маяків:

  • • технологія веб-маяків побудована за принципом банерної реклами, в результаті чого, якщо у відвідувача в браузері відключено отримання зображень або на комп'ютері користувача сайту встановлено спеціалізоване програмне забезпечення, що блокує рекламу, то веб-маяки не здатні отримати дані з цього відвідувачеві;
  • • веб-маяки технічно менш розвинені, ніж дескриптори, засновані на можливостях JavaScript і аналізаторів пакетів.

Технологія веб-маяків ефективна в тому випадку, якщо є завдання зі збору даних з декількох сайтів компанії. Також веб-маяки можуть застосовуватися для оцінки ефективності розсилки по електронній пошті, оскільки дозволяють збирати дані про прочитаних листах. В інших випадках дана технологія менш ефективна і технічно розвинена в порівнянні з дескриптором і аналізаторами запитів.

Дескриптор JavaScript являє собою спеціальний код, який встановлюється на кожній сторінці сайту компанії. Він служить для опису основного змісту документа або формулювання запиту під час пошуку документа (інформації) в інформаційно-пошуковій системі. Дескриптор однозначно ставиться у відповідність групі ключових слів природної мови, відібраних з тексту, що відноситься до певної галузі знань.

Даний код аналогічно веб-маяка фіксує факт перегляду сторінки сайту і отримує інформацію про відвідувача сайту. Цей інструмент відрізняється тим, що дані збираються, обробляються і надаються розробником дескрипторів [10] [11] . Наприклад, встановлена система Google Analytics 2 демонструє статистичний звіт нс на сайті компанії, дані якої збираються, а на спеціальному сайті Google Analytics.

Принцип роботи дескриптора:

  • 1) відвідувач звертається до сайту компанії;
  • 2) сайт завантажується з сервера компанії;
  • 3) при завантаженні сайту JavaScript- код збирає інформацію про факт перегляду сторінки сайту відвідувачем і передає ці дані на сервер аналітичної програми;
  • 4) дані, зібрані дескриптором доступні відділу маркетингу.

Переваги використання дескрипторів:

  • • це найпростіший у використанні інструмент (після вебжурналов). Вже через 30 хвилин після додавання на сайт JavaScript коду дескриптора, компанії надають перші аналітичні звіти відвідуваності сайту компанії;
  • • дешевизна використання технології. Ряд провідних продуктів на ринку позиціонують себе як безкоштовні рішення для веб-аналізу;
  • • дескриптори добре підходять для малого та середнього бізнесу, оскільки збирають вичерпну статистичну інформацію, яка може знадобитися компаніям такого рівня;
  • • наявність повного контролю над тим, які саме дані збирати. Існує також можливість реалізувати спеціальну настройку дескрипторів на спеціальних веб-сторінках для відстеження певної дії відвідувача, наприклад, підтвердження замовлення, прочитання статей, заповнення форм;
  • • застосування дескрипторів JavaScript дозволяє розділити збір даних і їх обслуговування. Це означає, що постачальник дескриптора сам бере на себе зобов'язання по його технічному обслуговуванню;
  • • великий вибір постачальників дескрипторів;
  • • дескриптори є найшвидше інструментом веб-аналітики. Розвиток відбувається в напрямку технічного збору даних і якості надаваних маркетингових звітів.

Всі перераховані вище переваги технології збору даних за допомогою дескрипторів добре описані в роботах по сучасній веб- аналітиці, але на нашу думку варто виділити ще два вкрай важливих переваги:

  • • системи веб-аналітики, які обнародувано на ринок пошуковими системами, такими як «Яндекс», «Рамблер», Google , Yahoo мають кращу інтеграцію з рекламною мережею, якою володіє просуває цю систему компанія. Так, наприклад, якщо компанія активно використовує систему контекстної реклами «Яндекс.Директ», то вибравши веб-аналітику від «Яндекса», компанія отримає найповніший звіт по контекстній рекламі цієї системи;
  • • оскільки дескриптор, як програмне забезпечення, зберігається на сервері постачальника послуги, то розвиток системи та виправлення помилок відбувається без участі компанії, яка застосовує цю технологію. Це позбавляє компанію від необхідності мати технічного фахівця, допрацьовувати систему веб-аналітики.

Недоліки використання дескрипторів:

  • • зібрані дані, як правило, не належать компанії, на сайті якої встановлений цей інструмент збору даних. Фактично даними володіє компанія - постачальник дескриптора;
  • • статистичні дані, зібрані одним дескриптором, не можуть бути перенесені в інший дескриптор, що фактично прив'язує компанію до одного постачальника послуг [12] ;
  • • збір даних за допомогою дескрипторів JavaScript базується на стороні браузера, а не на стороні сервера. Якщо для компанії важливий збір даних на сервері, а не в браузері відвідувача, то дескриптори можуть не підійти;
  • • не можна на сайті одночасно застосовувати технології дескрипторів від декількох розробників, оскільки можливий конфлікт між ними, наслідком чого можуть стати невірно зібрані дані;
  • • у відвідувачів сайту може бути відключена в браузері можливість виконання коду JavaScript, що тягне за собою неможливість збору даних.

Дескриптори - найкращий інструмент збору та аналізу даних інтернет-комунікації. Більшість виробників і рішень веб-аналітики покладаються при зборі даних саме на цю технологію. Але цей інструмент збору даних не рекомендується, у разі якщо компанії важливий фізичний контроль за зібраною інформацією, або коли потрібно зібрати особливу вузькоспеціалізовану інформацію, що не входить в стандартну поставку дескриптора - в цьому випадку рекомендується аналізатор пакетів.

Аналізатор пакетів самий технічно складний інструмент збору даних. Даний спосіб з'явився одночасно з веб-маяками, але через високу вартість і складності отримав мале поширення. Технологія полягає в пропуску даних через спеціальний пристрій, або спеціалізоване програмне забезпечення, яке дозволяє збирати детальну інформацію по всім вступникам і виходить даними. Прикладом аналізатора веб-пакетів, реалізованим в якості програмного забезпечення, служить модуль статистики до системи управління сайтом «lC-Бітрікс» [13] або програма Comm View [14] .

Принцип роботи аналізатора пакетів:

  • 1) відвідувач звертається до сайту компанії;
  • 2) запит на завантаження сайту йде до аналізатору пакетів;
  • 3) аналізатор пакетів записує проходять через нього дані і пересилає запит на завантаження сайту далі на сервер;
  • 4) сервер отримує запит на завантаження сайту;
  • 5) сервер відправляє дані відвідувачеві сайту, також передаючи їх через аналізатор пакетів.

Переваги використання аналізаторів пакетів:

  • • відсутня необхідність установки на сайт дескрипторів або вебмаяка, що позбавляє від необхідності модифікувати сайт компанії;
  • • аналізатор пакетів збирає найповніший і великий обсяг даних. Фактично збирається вся інформація, яку технічно можна отримати при взаємодії користувача і сайту;
  • • зібрані дані належать компанії.

Недоліки використання аналізаторів пакетів як механізм збору даних:

  • • складність установки і настройки системи спричиняє необхідність залучення фахівців;
  • • збір великої кількості даних створює проблему аналізу. Можлива проблема надмірності даних, що перевищує реальну потребу в обсязі даних для організації;
  • • висока вартість даного інструменту збору аналітичних даних;
  • • потреба пропускати дані через аналізатор пакетів може негативно позначитися на швидкості роботи сайту для його відвідувачів.

Застосування аналізатора пакетів може бути раціональним тільки при наявності потреби в зборі специфічних даних. Також даний спосіб підходить для компаній великого бізнесу, здатних дозволити собі не тільки встановити і налаштувати аналізатор пакетів, а й мати в штазі підготовленого фахівця, здатного аналізувати дані звітів, отриманих за цією технологією.

Приклад. Генеральний директор компанії Qdrops 1 О. Громов презентує послугу «Інтернет-розвідки» - стеження за сайтами конкурентів. Ця інформація дозволяє отримати ряд стратегічних переваг, використовуючи які можна підвищити прибутковість бізнесу. Qdrops пропонує два види послуг:

  • 1) складання звітів по інтернет-розвідці - збір і аналіз інформації, формування на основі отриманих даних простий для розуміння презентації про всі зміни на сайті конкурента;
  • 2) збір даних - надання докладних несистематизованих даних для компаній, що вважають за краще аналізувати інформацію власними силами.

Звіти є результатом професійного аналізу зібраних даних, що дозволяють відзначити всі істотні функціональні і візуальні зміни на сайті конкурентів, а також зрозуміти причини і цілі цих змін і оцінити їх потенційну ефективність.

Звіт формується щомісяця або щотижня після збору даних про сайті конкурентів і ретельного їх аналізу. У звіті відображаються всі виявлені зміни. Кожному зміни дається експертний висновок. Відмінністю від звичайного збору даних є результат ретельного аналізу і систематизації.

Дані, що включаються до звіту:

  • 1) загальний опис сайту конкурента;
  • 2) основні зміни в структурі сайту (поява нових розділів і підрозділів або зміна існуючих);
  • 3) зміни в дизайні та оформленні окремих графічних елементів ресурсу;
  • 4) нововведення і зміни у функціональній роботі сервісів і інтерфейсу;
  • 5) моніторинг медійних рекламодавців конкурентів (дозволяє дізнатися, хто і на яких сторінках розміщував рекламу на сайті конкурента);
  • 6) отримання 5? '0-даних сайту (позиції в пошукових системах, семантичне ядро Сайга, метатеги ( Keywords, Description, Title), Page Rank і ТИЦ Сайга);
  • 7) інформація про посилаються сайтах, що призводять відвідувачів на сайт конкурента (дозволяє дізнатися, з яких інтернет-ресурсів відвідувачі приходять на сайт конкурента).

Дані, зібрані всіма перерахованими вище системами здатні позитивно позначитися на інтернет-комунікації організацій, оскільки створювані ними звіти веб-аналітики здатні досить точно відобразити поточний стан взаємодії сайту і відвідувачів, наведених на сайт по рекламному повідомленню. Але жодна з існуючих систем веб-аналітики в даний час не здатна аналізувати стан головної проблеми інтернет-комунікації - ірраціональної поведінки відвідувачів сайту і способів управління ними.

  • [1] Яковлєв Л., Довжиков Л. Веб-аналітика. Основи, секрети, трюки. СПб .: БХВ-Петербург, 2010 року.
  • [2] Котик А. Г. Веб-аналітика 2.0 на практиці. Тонкощі і кращі методики. К.: Діалектика, 2011 року.
  • [3] A visual history a web measurement. URL: http://www.webanalyticsdemystified.com/sample/visualhistoryofwebmeasurement.pdf
  • [4] Кирилов В. В., Громов Г. 10. Введення в реляційні бази даних. СПб. : БХВ-Петербург, 2009. С. 10.
  • [5] Агальцов В. П. Бази даних. Локальні бази даних. М .: ИНФРА-М, 2009. С. 7.
  • [6] Громов О. В. Веб-аналітика як наука. Матеріали міжвузівської конференції. Волгоград, 2010 року.
  • [7] Sitcground-Hosting company. URL: http://www.siteground.com/website_statistics.htm
  • [8] Конверс T., Парк Дж., Морган К. РНР 5 і MySQL. Біблія користувача. М .: Вільямс, Діалектика 2009.
  • [9] URL: http://www.cisco.com (дата звернення: 25.09.2012).
  • [10] Clifton М. В. Advanced Web Metrics with Google Analytics. SYBEX, 2009. P. 56.
  • [11] URL: http://www.google.com/intl/ru/analytics/
  • [12] Surhone L. М. Web Analytics: Data, Key Performance Indicators, Computer Software, JavaScript, Web Browser, Server Log, Web Log Analysis. Betascript Publishing, 2010. P. 47.
  • [13] Басиров Р.Д. 1С-Бітрікс. Побудуйте професійний сайт самі! СПб .: Пітер, 2009.С. 41.
  • [14] URL: http://www.tamos.ru/products/commwifi/
 
Переглянути оригінал
< Попер   ЗМІСТ   ОРИГІНАЛ   Наст >