Предыдущий ролик Следующий ролик  

Видео урок: Основные техники анализа

Google Analytics: Основы цифровой аналитики

Существует множество способов анализа данных. На этом уроке нам хотелось бы рассмотреть два способа - сегментацию и контекст - которые мы считаем крайне необходимыми для надлежащего анализа данных. Для начала давайте поговорим о сегментации. Рассмотрение агрегированных данных позволяет понять общие тенденции поведения пользователей, например, то, как с течением времени меняется структура спроса. Но чтобы понять, почему изменяется структура спроса (purchase patterns), вы должны сегментировать имеющиеся данные. Сегментация позволяет выделять и анализировать подмножества данных. Например, данные можно сегментировать по маркетинговым каналам (marketing channels), чтобы понять, какой из каналов отвечает за увеличение количества покупок. Переход на рассмотрение сегментов данных помогает понять, что послужило причиной изменения агрегированных данных. Все отчеты Google Analytics выполняют сегментацию вашего трафика. Например, рассмотрим отчет "Traffic sources" (Источники траффика). Каждая строка таблицы демонстрирует, как выполняется конкретный сегмент трафика. Это позволяет вам сравнить различные сегменты и понять, какие источники дают самый высокий показатель трафика. Давайте обсудим некоторые универсальные сегменты, которые вы, возможно, захотите учесть при рассмотрении ваших собственных данных. Можно сегментировать данные по дате и времени, чтобы сравнить, как отличается поведение пользователей, посещающих ваш сайт в определенные дни недели или часы. Можно сегментировать данные по источникам, чтобы сравнить производительность пользователей на стационарных компьютерах, планшетах и мобильных телефонах. Можно сегментировать данные по маркетинговому каналу, чтобы сравнить разницу в производительности для различных маркетинговых ходов. Можно сегментировать данные по географическому признаку, чтобы определить, какие страны, регионы или города совершают большее количество покупок. И еще вы можете сегментировать данные по характеристикам клиентов, например, постоянные клиенты (repeat customers) или клиенты, совершающие первую покупку на сайте (first-time customers), чтобы понять, что побуждает клиентов стать постоянными покупателями. Помимо сегментации еще одним действительно важным способом анализа является добавление к данным контекста. Контекст позволяет понять, плохая у вас производительность или хорошая. Существует два способа установки контекста - изнутри и снаружи. Внешне контекст может браться из данных отраслевого стандарта. Этот контекст поможет понять, каким образом ваша деятельность соотносится с бизнесом, аналогичным вашему. Например, внешний контекст помогает понять, является ли развитие вашего бизнеса следствием тенденции общего развития соответствующего сектора или же это развитие касается только вашего бизнеса. Внутренний контекст помогает установить контекст на основании исторически сложившихся результатов собственной деятельности. Например, вы используете в качестве исходных данных исторически сложившиеся данные и устанавливаете в плане измерений плановые ключевые показатели эффективности (KPI). На протяжении всего курса мы будем говорить о том, как можно применять сегментацию и контекст при работе с данными Google Analytics или другими данными цифровой аналитики, поэтому запомните эти способы, чтобы в дальнейшем их применять.