Учебно-методический комплекс дисциплины аналитика Интернет проектов Специальность

Вид материала

Учебно-методический комплекс

Содержание 4.2.4. От статистики к аналитике 4.2.5. Сегментация веб-ресурсов. Разделение и содержательный анализ 4.2.6 Особенности применения результатов аналитического исследования 5. Учебно-методическое обеспечение дисциплины. 4. Евдокимов Н. В. 6. Клифтон Брайан 9. Ледфорд Джерри, Тайлер Мэри Э. 11. Халлиган Брайан, Шан Дхармеш Экслер А. « OZON.ru Как создавался самый крупный интернет-магазин Рунета» -/А Экслер, -М., Манн, Иванов и Фарбер, 2010. 5.2. Полезные интернет- ресурсы (дополнительная литература) 6. Материально-техническое обеспечение дисциплины. 7. Содержание текущего и промежуточного контроля 7.2. Промежуточный контроль Министерство культуры Российской Федерации Московский государственный университет Конспект лекций теоретического курса 1. О предмете «Интернет-аналитика» (веб-аналитика) В примере В примере В примере ... Полное содержание

Подобный материал:

• Учебно-методический комплекс дисциплины интернет технологии Специальность, 405.93kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины «Операционные системы и среды», 190.9kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины основы аудита специальность: 080102 «Мировая, 320.32kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины социология для студентов психологического факультета, 871.24kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины социальная психология для студентов исторического, 560.64kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины «психологическое консультирование» для студентов, 419.31kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины моделирование финансовых рынков специальность:, 359.9kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины основы арттерапии для студентов психологического, 669.6kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины педагогическая психология для студентов психологического, 929.03kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины «современные направления семейной психотерапии», 415.64kb.

4.2.4. От статистики к аналитике

Заниматься исследованием поведения аудитории имеет смысл только тогда, когда мы хотим, чтобы она вела себя определенным образом.

Перед работой с данными необходимо определить цели, которые мы преследуем на сайте.

Цели должны быть измеримы.

Для коммерческого сайта цели должны быть максимально близки к получению прибыли.

Истинная цель маркетинговых мероприятий в Интернете лежит вне Интернета.

Почему говорят о целеполагании? Во-первых, это важнее всего, а во-вторых, для тех целей, достижение которых мы можем отследить через систему статистики, снятие данных может быть автоматизировано. В таких системах аналитики для электронной коммерции, как Google Analytics и Яндекс.Метрика, есть способы регистрировать достижение целей и даже рассчитывать прибыль, которую компания получает от их достижения.

.Имея полный комплект данных статистики и настроенный учет целей, можно переходить от “статистической” части напрямую к аналитической: попытаться воспользоваться полученными данными для того, чтобы принять решение о коррекции рекламной кампании, внешнего вида страниц сайта или ассортимента товаров.

В целом же, аналитическая работа состоит из трех этапов:

• получить данные;
  
• сделать выводы о том, почему данные выглядят именно так;
  
• предложить изменения, которые улучшили бы ситуацию.
  

4.2.5. Сегментация веб-ресурсов. Разделение и содержательный анализ

Мы можем отследить поведение пользователя, но не причины этого поведения. А для того, чтобы стимулировать желательные поступки и предотвращать нежелательные, нужно знать именно причину этих поступков.

Каким же образом опытные аналитики выявляют поведение пользователей, имея лишь усредненные данные по сайту? Они проводят процедуры сегментации:

• — Сегментируют данные: разделяют всех пользователей на группы, исходя из определенных критериев и рассматривают поведение не всех пользователей, а каждой из этих групп в отдельности;
  
• — Строят предположения и проверяют их: выискивают вероятные объяснения для сложившейся ситуации и пытаются повлиять на ситуацию исходя из этих предположений, наблюдая за результатом.
  

Усреднение — это то, чего нужно бояться больше всего. Перед началом работы аналитику нужно забыть всё, что он знает о своих пользователях. Необходимо анализировать беспристрастные данные статистики, и две вещи могут этому помешать: попытки использовать свои собственные суждения о пользователях и желание создать «усредненный портрет» для всей вашей аудитории.

Все наоборот: чем больше разных портретов, разных групп мы увидим, тем больше мы узнаем о том, как угодить каждой из этих групп.

Сегментация возможна по любым параметрам, которые система веб-аналитики запоминает при показе страницы. Например:

--- по региону;

— по адресам сайтов, с которых пришел пользователь;

— для тех, кто увидел ваш сайт в поисковике — по запросу, который помог ему найти его;

— для тех, кто пришел с рекламного объявления — по объявлениям и рекламным площадкам;

— по первой увиденной пользователем странице;

— по техническим возможностям компьютера и интернет-соединения пользователя;

— по тому, приходил ли пользователь на ваш сайт ранее;

— по действиям пользователя на сайте…

4.2.6 Особенности применения результатов аналитического исследования

Необходимое условие успеха – правильная организация аналитической и оптимизационной работы. Как убедить начальство заказчика в важности аналитики? А главное — как заставить компанию использовать полученные данные?

То, что в них содержится важная для бизнеса информация, вроде бы не вызывает сомнений, но даже если руководство согласно с этим, оно обычно игнорирует выводы аналитика. В результате измерения на сайте не сопровождаются анализом изменений показателей, сам сайт делается “на глазок начальника”, а статистика используется только для рисования красивых графиков и общих оценок вроде посещаемости за месяц. А.Кошик называет это HiPPO, или “МСаВС” — мнение самых высокооплачиваемых сотрудников. С учетом того, что мнение на счет сайта есть у каждого сотрудника, аналитику приходится весьма нелегко.


5. Учебно-методическое обеспечение дисциплины.

5.1. Рекомендуемая литература:


Основная:


1. Ашманов И., Иванов И. «Продвижение сайтов в поисковых системах». М. И.Д.Вильямс», 2007. Электронный ресурс gle.com/books?id=Fs8spANLOZgC&lpg=PA18&dq=%D0%B2%D0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&hl=ru&pg=PA4#v=onepage&q&f=false


2. Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах (+ CD-ROM) Издательство: ссылка скрыта, 2009 г400 стр..


3. ссылка скрыта В.С. «Аналитика веб-сайтов. Использование аналитических инструментов для продвижения в Интернет». Серия: ссылка скрыта
Издательство: ссылка скрыта, 2008 г176 c


4. Евдокимов Н. В., Лебединский И. В. «ссылка скрыта», 288 стр., «ссылка скрыта», 2011


5. ссылка скрыта, Фригассылка скрыта Инструменты МсKinsey: Лучшая практика решения бизнес-проблем Издательство: ссылка скрыта, 2009 г. 224 стр.

Оригинал книги The McKinsey Mind: Understanding and Implementing the Problem-Solving Tools and Management Techniques of the World's Top Strategic Consulting Firm


6. Клифтон Брайан «ссылка скрыта»,400 стр


7. Кошик Авинаш - «ссылка скрыта»,2011.

Оригинал книги: «ссылка скрыта», Avinash Kaushik, 480 pages, CD-ROM,2010.


8. Кошик Авинаш, «ссылка скрыта», ,CD, «ссылка скрыта», 2009, 464стр.

Оригинал книги: «ссылка скрыта», Avinash Kaushik, CD, 2008.


9. Ледфорд Джерри, Тайлер Мэри Э. «ссылка скрыта» 368 стр.


10. Мелихов Д. Сарматов И. Веб аналитика, шаг к совершенству, Киев 2010 электронный ресурс ссылка скрыта


11. Халлиган Брайан, Шан Дхармеш «ссылка скрыта», 256стр., «ссылка скрыта», 2011.

Оригинал книги: «ссылка скрыта» by Brian Halligan, Dharmesh Shah,David Meerman Scott (foreword), 256 pages, October 2009.


12. ссылка скрыта Электронный ресурс URL// gle.com/books?id=RWwliAzQ-wEC&lpg=PA117&dq=%D0%B2%D0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&hl=ru&pg=PP1#v=onepage&q=%D0%B2%D0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&f=false (дата обращения: - 10.01.2011 г.)


5.2. Полезные интернет- ресурсы (дополнительная литература)


Ольга Данишевская ссылка скрыта

Ольга Данишевская ссылка скрыта

Блог Романа Зыкова ссылка скрыта

«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

tics.ru/

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта


Интернет-сайты основных программных продуктов

www.google.com/analytics

ссылка скрыта

esignformasters.info/.../google-analytics-advanced-use

www.google-analytics.ru/


6. Материально-техническое обеспечение дисциплины.

Для обеспечения данной дисциплины необходимы:

1. оборудованные аудитории – компьютерный класс (специальная мебель, локальная сеть с безлимитным выходом в интернет и организационные средства);

2. технические средства обучения: компьютер, принтер, проектор, звуковые колонки, доска.


7. Содержание текущего и промежуточного контроля

7.1. Текущий контроль

Текущий контроль по курсу “интернет-аналитика” реализуется в форме контрольных заданий и вопросов по темам, в процессе осуществления анализа и разрешения проблемных ситуаций, проведения деловых игр, выполнения тестовых заданий, обсуждения актуальных аспектов дисциплины. Контрольные работы не предусмотрены.


7.2. Промежуточный контроль

Промежуточный контроль реализуется в форме экзамена в 10 семестре.


Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки 080507.65 – “Менеджмент организации”.


Программу составили:

Лысенко Л.Г. к.т.н., доцент


Программа одобрена и утверждена на заседании кафедры

Протокол № от 2011 г.


Заведующий кафедрой: ____________


Министерство культуры Российской Федерации

Алтайский филиал федерального государственного образовательного

учреждения высшего профессионального образования

“ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”


Кафедра прикладной информатики


Учебно-методический комплекс дисциплины

Интернет – аналитика


Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»


КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО КУРСА


Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»


Ведущий лектор, к.т.н., доцент

Лысенко Л.Г.


Барнаул

2010


КРАТКИЙ КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ по дисциплине “ Веб-аналитика”

1. О предмете «Интернет-аналитика» (веб-аналитика)

1.1. Вступление

Счетчики посещаемости знакомы всем пользователям интернета уже много лет. Приведем основные сведения о том, что означают цифры на популярных счетчиках посещаемости сайта.

 

 

LiveInternet		На счетчике показывается общее число посетителей сайта за все время с момента установки счетчика, число просмотров за 24 часа, и число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).   В примере: 5 675 813 - общее число посетителей за все время с момента установки счетчика; 421 409 - число просмотров за 24 часа; 115 297 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).
HotLog		На счетчике показывается общее число посетителей сайта за все время с момента установки счетчика, и число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).   В примере: 15 918 640 - общее число посетителей за все время с момента установки счетчика; 1808 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).
Mail.ru		На счетчике показывается общее число посетителей сайта за все время с момента установки счетчика, число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени), и число просмотров веб-страниц за сегодня (с полуночи по московскому времени).   В примере: 725 006 - общее число посетителей за все время с момента установки счетчика; 5805 - число просмотров веб-страниц за сегодня (с полуночи по московскому времени); 1425 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени).
SpyLog		На счетчике показывается общее число посетителей сайта за все время с момента установки счетчика, число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени), и число посетителей на сайте сейчас.   В примере: 67 201 197 - общее число посетителей за все время с момента установки счетчика; 5920 - число посетителей за сегодня (с полуночи по московскому времени); 32 - число просмотров на сайте сейчас.
Rambler		На большинстве сайтов установлены счетчики Rambler 88х31 пиксель, без показа на них статистки.   Для возможности просмотра числа посетителей надо установить счетчик Rambler с размерами, больше чем 88х31 пиксель.

 

 

Примечание:

• Размер всех счетчиков в данных примерах 88x31 пиксель.
  
• Системы статистики предоставляют возможность установки счетчиков с большими размерами, на которых показывается расширенная статистика.
  
• Некоторые системы статистики предоставляют возможность установки счетчиков меньших размеров, и иной формы, например квадратной.
  

Цвет счетчика может быть разным. На точность статистики это не влияет.

Многие владельцы сайтов ставят сразу несколько иконок разных счетчиков.





Далеко не все знают, какую информацию можно извлечь из статистики сайта, кроме цифр посещаемости и, иногда, источников посетителей. Однако, современные системы статистики предоставляют куда больше возможностей для подсчета, обработки и анализа данных посещаемости. Их даже стали по-другому называть: «инструменты веб-аналитики»! Сейчас большинство успешных коммерческих сайтов уделяет огромное внимание сбору и анализу статистических данных. В частности, крупнейший международный онлайн-магазин Amazon.com создал целый культ аналитики. Один из первых сотрудников Amazon Джеймс Маркус рассказывает:

«Прошло время неточных приближений и фокус-групп, анекдотичных подгонов и дыма, поднимающегося из отдела маркетинга. Такая компания, как Amazon, могла записать каждый шаг посетителя, каждый клик и движение мышкой, и делала это. По мере того, как данные сваливались в виртуальные кучи, холмы и горные массивы, вы могли сделать самые разные выводы об этом неизведанном создании — потребителе. В этом смысле, Amazon был не просто магазином, но и колоссальным хранилищем фактов. Все, что нам было нужно — подключить к этим фактам правильные формулы.»

Передовые российские онлайн-ритейлеры тоже успели осознать важность анализа статистики: например, в Ozon.ru есть аналитический отдел, который занимается анализом и оптимизацией ключевых показателей сайта. Ничего удивительного: как только речь заходит об эффективности, без аналитики не обойтись

Благодаря результатам анализа статистики сайта можно увеличить прибыль, выбрать правильное направление развития или найти новые источники клиентов. В тот момент, когда начинающий веб-бизнесмен радуется окончанию разработки сайта, опытный маркетолог только начинает настоящую работу: анализ, оптимизацию, тестирование, снова анализ… Ещё бы: анализ поведения пользователей на сайте позволяет «выжать» из рекламного бюджета больше, ещё больше, увеличив главный показатель работы сайта: прибыльность, или возврат инвестиций.

Роста прибыли можно добиться за счет нескольких факторов. Если не вдаваться в психологию принятия решения, то любой онлайн-продавец должен решить три задачи для того, чтобы его бизнес был успешен:

• Привлечение пользователей на сайт (реклама)
  
• Конвертация пользователей в клиентов (продажа)
  
• Удержание пользователей (повторные продажи).
  

Классическая, все объясняющая,

популярнейшая, графическая иллюстрация привлечения, конвертации и удержания пользователей


Эти задачи (см. картинку выше) чаще всего отображаются в виде воронки. Аналогия популярная, но не совсем верная: если в обычной воронке ничего не теряется, то сужение воронки продаж символизирует «утечку» пользователей по мере того, как они проходят по ней. Лишь небольшая доля пользователей становится клиентами. Задача веб-аналитики заключается в поиске возможностей:

• уменьшения стоимости привлечения посетителя в воронку и повышения его релевантности.
  
• «расширения» воронки — повышение процента конвертации пользователей в клиенте.
  

Итогом и будет уменьшение стоимости клиента! Как же этого добиться?

Проведем поэтапную декомпозицию деятельности веб-аналитика, не разделяя теоретические и практические вопросы, последовательно по стадиям его (аналитика) профессионального роста. Условно выделим три таких стадии и разобьем лекционный материал на три соответствующие части.

• «Начинающий пользователь». Понимание основных цифр, отличие «уников» от «просмотров страниц», знание понятия «реферрер».
  
• «Продвинутый пользователь». Умение выделять проблемные страницы и переходы на сайте, «качественные» и «некачественные» источники трафика.
  
• «Профессионал». Оптимизация бизнеса и принятие решений с помощью данных аналитики. Проведение тестирования, подсчет ROI для каждого источника трафика, е-мерчендайзинг. Умение просчитать достоверность выборки данных.