Веб-аналитика продолжает достаточно быстро эволюционировать. Если еще 2 года назад статистика посещаемости сайта вызывала восхищенные возгласы веб-пользователей, то уже сейчас этих данных явно недостаточно. Для того чтобы веб-сайт был успешным, нужно выйти на принципиально новый уровень его анализа.

Уже сейчас можно говорить о том, что на рынке услуг веб-аналитики назревает «столкновение» двух подходов в анализе сайтов, а точнее говоря, двух разных методологий. Представители одной группы — апологеты Google Analytics — проповедуют упрощенный подход к анализу сайтов, который заключается в том, чтобы оценивать деятельность сайта по предоставляемым Google Analytics метрикам. Поскольку Google Analytics на сегодняшний день является самой популярной системой анализа сайтов, то многие пользователи используют ее так сказать «по инерции».

Хотя Google Analytics и дает своим пользователям много полезных данных, в ряде случаев эти данные являются неточными и мало применимыми для повышения эффективности сайта.

• Например: на сайт пришел посетитель, просмотрел одну веб-страницу и ушел. Google Analytics покажет 0% конверсии, но будет не совсем прав. Этот же посетитель, допустим, через несколько дней приходит на этот же сайт и заказывает товар/услугу. А это уже 100% конверсии по данному посетителю. Но Google Analytics посчитает его уникальным посетителем, а не вернувшимся — из-за этого данные по конверсии сайта в разные дни будут сильно различаться. Фактически в данном случае показатель отказов неправильно трактуется.
• Можно привести еще один пример. Google Analytics, как известно, не показывает время, проведенное посетителем на последней странице. Если речь идет об информационном сайте, то ситуация с этой метрикой не является критической. А если посетитель уходит со страницы заказа товара, что тогда? Невозможно зафиксировать не только время, проведенное им на этой странице (соответственно, косвенно определить его заинтересованность в ней), ни быстроту ухода с нее посетителя.

В целом, статистические данные о посещаемости сайта, как показывает практика, могут дать не более 20% реально полезной информации, на основании которой надо принимать решения по оптимизации сайта. На самом деле статистика, предоставляемая Google Analytics, вызывает еще больше вопросов, чем отвечает на них. Мы уверены, что экспресс-анализ только на основе статистических данных Google Analytics должен занимать не более 10% всего времени в процессе комплексного анализа сайта.

Также Google Analytics чаще всего предоставляет слишком обобщенные данные. Например, он не предоставляет данные о том, какие именно страницы просмотрел посетитель, а ограничится информацией об общем количестве просмотренных веб-страниц.

Многие западные веб-аналитики также популяризуют и активно пользуются системой А/В тестирования сайтов Website Optimizer. Но использование этой системы требует много времени, поскольку элементы сайта, которые тестируются с помощью Website Optimizer, выбираются не на основе данных о взаимодействии с ними посетителей. Как правило, аналитики готовят «вслепую» несколько вариаций одной веб-страницы и тестируют их с помощью Website Optimizer. Первые позитивные результаты могут появиться после второго, третьего или пятого тестирования и на это может уйти до 3 месяцев работы. Гораздо легче работать с тестированием тех веб-страниц, проблемы взаимодействия с которыми подтверждены системами отслеживания действий посетителей на сайте.

Экспериментальные проверки применимости различных систем веб-аналитики для повышения конверсии сайтов показывают необходимость изучения особенностей и психологии поведения посетителей на сайте. Несмотря на то, что на сегодняшний день нет общепринятой матрицы анализа поведения посетителей на сайте, базовые принципы такого анализа уже разработаны и вполне успешно апробируются нами на практике.

Как показывает наш опыт, анализ особенностей поведения посетителей на сайте — это только промежуточный этап на пути к решению гораздо более трудоемкой задачи — изучению психологии поведения посетителей. Для того чтобы выявить тенденции поведения посетителей на конкретном веб-сайте, нужно проанализировать индивидуальные действия определенного количества пользователей (как правило, от 500 до 1500 посетителей) в течение длительного промежутка времени (как правило от 2 до 5 недель).

На каждом сайте тенденции поведения пользователей будут различаться и это объективная закономерность: каждый сайт имеет свои преимущества и недостатки, поэтому посетители взаимодействуют с каждым из них по-разному. Однако для того, чтобы определить психологические особенности поведения посетителей, характерные для самых различных сайтов, необходимо проводить серьезные исследования с применением самых современных систем веб-аналитики, позволяющих записывать детализированные действия веб-пользователей в режиме реального времени.

Поведение пользователей — это проекция позитивных и негативных сторон деятельности сайта. Конкурентная среда Рунета динамично изменяется и вместе с ней изменяются «правила игры» для новых и уже действующих онлайн-проектов. Простая статистика от Google Analytics уже не даст нам возможности сделать веб-сайт конкурентным исходя из тех факторов, которые оказывают на него влияние: бизнес-среда, особенности развитие рынка конкретной продукции, деятельность конкурентов, тактика и стратегия продвижения онлайн-проекта и т.д.

Системы статистики можно использовать на том этапе, когда сайт уже полностью отвечает потребностям бизнеса (в плане его конверсионных возможностей) и все его элементы максимально оптимизированы. Вместе с тем, рекомендуется для сбора статистики использовать программы-анализаторы логов, которые в отличие от таких систем, как Google Analytics или Яндекс.Метрика, не тормозят загрузку сайта или веб-страниц.

Глубинный анализ поведения каждого посетителя сайта поможет разработать стратегию его продвижения, основанную на предпочтениях целевой аудитории. Заниматься оптимизацией веб-сайта «вслепую», не зная, как его посетители реагируют на те или иные изменения (в дизайне, навигации, контенте и т.д.), — это расточительная трата времени и ресурсов.

Знание основных тенденций поведения посетителей на сайте может не только значительно сократить время на его оптимизацию, но и сделать оптимизационные мероприятия гораздо более эффективными.

Поэтому сейчас успешная стратегия веб-аналитики — это отход от старых стереотипов и апробация на практике новых методик. Инновации и применение нестандартных методов — основа эффективной веб-аналитики.