Сегодня 18 января 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Программное обеспечение

Omniture OMS как образец современной веб-аналитики

⇣ Содержание

Россия, как мы это часто видим в истории, всегда старается идти своим путем, и в сфере IT это еще более заметно. Причин тому несколько, включая психологию, особенности нашего рынка, благосостояние граждан и определенное техническое отставание в тех или иных областях. Для относительно молодой веб-аналитики разница между нами и Западом еще более заметна: у нас она только зарождается, а там — существует уже добрый десяток лет. У нас в Рунете основная масса веб-сайтов для оценки общих показателей пользуется всевозможными счетчиками, а там — аналитическими системами, а счетчики совсем непопулярны. Мы больше увлекаемся SEO, а там — удобством для посетителей и улучшением финансовых показателей. Поэтому у нас до сих пор повсеместно на сайтах стоят счетчики, и даже если кто-то установил Google Analytics, то он используется ровно в том же аспекте, а о большинстве его возможностей многие попросту не подозревают. В этой связи очень хочется восполнить данный пробел и, не вдаваясь глубоко в технические подробности, рассказать о некоторых основных возможностях аналитических систем и показать, что могут предложить лидеры рынка.

Уверен, про штатовскую компанию Omniture, лидера рынка аналитических систем, а равно как и про некоторых ее конкурентов, у нас почти никто не слышал. Даже «Яндекс» по соответствующему запросу выдаст только горстку ссылок на одну растиражированную новость о том, что в 2009 году Omniture была приобретена компанией Adobe за $1,8 млрд. Но если только обратить внимание на этот единственный факт и задаться вопросом — что это такая за компания, которая была оценена в столь значительную сумму? Для ответа на этот вопрос достаточно глянуть в company profile, который гласит, что в компании работает более 1200 человек, а доход за минувший год составил примерно $360 млн. Это больше, чем у «второй кнопки» Рунета Mail.ru с годовым доходом в $324 млн. (1800 сотрудников) и вполне сопоставимо с результатами лидера — «Яндекса», который заработал в 2010 году около $466 млн. Хотя, конечно, «Яндекс» сейчас оценивается впятеро большую сумму, чем фигурировала тогда в сделке с Omniture.

Дальнейшее сравнение аналитических систем со счетчиками лучше провести на другом примере — интернет-магазина OZON.ru, который с 2005 года начал активно использовать два продукта компании Omniture Site Catalyst и Discover. О самих продуктах, или даже лучше сказать онлайновых сервисах, чуть позже, а сейчас просто констатация фактов: на данный момент OZON.ru — крупнейший в стране интернет-магазин с ежедневной посещаемостью до 600 тыс. человек, номенклатурой в 850 тыс. товаров, огромным логистическим центром в Тверской области и годовым оборотом в 150 млн. долларов. Разумеется, такой результат на столь конкурентном рынке достигается комплексом мер (значительными инвестициями, менеджментом и другими), а не игрой на каком-то одном факторе. Однако вполне очевидно, что технологическая составляющая, включая аналитику, играла в этом значимую роль.

Так чем же аналитические веб-системы могут быть полезными сайтовладельцам и почему информации обычных счетчиков, которые тоже постоянно обрастают различными дополнительными аналитическими функциями, на сегодня совершенно недостаточно? Приведем простой пример: на сайте интернет-магазина произошло замечательное событие — одним из посетителей была нажата кнопка «отправить заказ». В этот самый момент аналитическая система имеет о посетителе достаточно много информации: сколько раз он был на сайте, перед тем как сделать заказ, откуда узнал о магазине (пришел сюда в первый раз), откуда пришел последний раз, сколько товаров смотрел, как долго выбирал, что удалял из корзины, зарегистрированный или нет и стал ли регистрироваться перед покупкой, сумму заказа, название товаров в заказе и их брендов, поставщиков и тому подобных, какую сумму надо выплатить посреднику через которого пришел этот клиент и так далее. Список данных, которые в одно мгновение зафиксирует аналитическая система, зависит только от изобретательности аналитика и задач, которые перед ним стоят. Понятно, что любой счетчик в этом случае выдаст вам только количество показов страницы «Спасибо за покупку».

#Некоторые основные термины и понятия для веб-аналитики

Для того чтобы дать дальнейшее представление о возможностях аналитических систем, необходимо кратко упомянуть об основных понятиях и терминах. Самым популярным является понятие конверсии. Как правило, оно относится к смене посетителем своего статуса, например с посетителя на зарегистрированного участника или на покупателя. Для аналитика важен процент «конвертированных» посетителей и факторы, влияющие на этот процесс. Далее, важным моментом являются события, под которыми обычно подразумеваются какие-то значимые для владельца сайта действия пользователя, какими могут быть: попытка заполнения какой-либо формы, равно как и ее успешное заполнение и принятие сайтом, регистрация посетителя, переход посетителя в какой-то важный раздел сайта, перенос товара в корзину, совершение покупки и так далее, вплоть до клика по ссылке или кнопке. Понятно, что перечень событий также определяется аналитиком в зависимости от поставленных задач, их обычно отслеживается около десятка.

Рука об руку с событиями идут метки, которые обычно разделяют на два типа в зависимости от того, кого или что метят — страницы или посетителей. Последних обычно «обклеивают» метками с головы до ног. Для страниц метки нужны, как правило, с одной-единственной целью — выделить на сайте какие-либо группы страниц, например, новости или товары и тому подобные. Скажем, выделить в интернет-магазине товары какого-либо бренда или поставщика.

С метками пользователей ситуация аналогична. В куки с помощью стандартизированных процедур записывается любая необходимая информация, которая потом потребуется для анализа поведения посетителя или других факторов. Например, для того же интернет-магазина будет интересно отметить пользователей, которые уже совершали покупки (и какие именно), откуда пришли впервые, на какую сумму заказывали, участвовали ли в акциях.

Ну и, пожалуй, одно из самых важных понятий в веб-аналитике — сегментация. Как говорится применительно к счетчикам, хорошо знать «среднюю температуру по больнице» (сколько пользователей просмотрели ту или иную страницу), но на практике это знание полезно лишь для выявления каких-то общих тенденций. А для определения деталей данные надо сегментировать и группировать по различным важным для нас признакам. Ярким практическим примером сегментации в интернет-магазине будет выделение данных по тем посетителям, которые совершили в нем покупку. Выделив эту группу, мы сможем изучать какие-то ее свойства (откуда пришли, что делали на сайте и так далее). Или, наоборот, взять только тех посетителей, кто положил товар в корзину, но покупки не совершил. Изучив их поведение, можно определить ряд трудностей, с которыми они сталкиваются на сайте. Возможно, их не устраивает ни один из предложенных способов доставки товара. А может они просто не обнаружили своего региона в списке доставки. Для проверки этой гипотезы достаточно еще раз разбить сегмент несостоявшихся покупателей на регионы.

Вот что вкратце можно сказать об основных понятиях и терминах, которыми оперирует веб-аналитика. Далее самое время обратиться к некоторым инструментам и к тому, что собой представляет современная аналитическая система.

#Google Analytics

Про Google Analytics у нас слышали все, а с прошлой осени второе слово в ее названии наконец-то стало соответствовать тому значению, которое оно изначально имеет на Западе. Именно тогда в ее бета-версии появились переменные (метки), которые, правда, можно использовать с существенными ограничениями относительно того, о чем было сказано выше. А незадолго до «меток» в GA появился мониторинг событий. Собственно, и то и другое для современной аналитики давно пройденный этап.

Тем не менее, персоной №1 в веб-аналитике можно считать Авинаша Кошика (Avinash Kaushik), который долгое время возглавлял подразделение Google Analytics и успел написать на эту тему пару книг-бестселлеров, первая из которых, Web Analytics: An Hour A Day (русское название — «Веб аналитика. Анализ информации о посетителях веб-сайтов»), вышла еще в 2007 году. В этой книге вся теория изложена вполне целостно и стройно и остается только удивиться, что с тех пор в Google Analytics реализована лишь часть из того набора вещей, которые уже тогда были не только в голове Кошика и на страницах его книги, но и имели то или иное воплощение в других системах веб-аналитики. Трудно сказать, что именно являлось для Google причиной столь медленного воплощения вполне понятных и проверенных идей. Отчасти сказывается молодость этой системы по сравнению с конкурентами. Но тут надо учесть еще один фактор — система аналитики должна иметь огромные хранилища данных и впечатляющие вычислительные мощности для их обработки и анализа. Так, например, открытие пользователем страницы на сайте или клик по какому-либо линку инициирует передачу примерно одного килобайта данных на сервера GA. Объем передаваемых данных зависит от типа действия пользователя и того количества переменных, которые надо будет отправить на сервер. Но это не предел. Код других аналитических систем, где можно использовать много переменных, способен легко утроить эту цифру. Однако из-за того, что браузеры IE7 и младше имеют определенные технические ограничения на размер URL (да, «веб-бекон» все еще в строю), веб-аналитики подстраиваются под них и стараются, чтобы передаваемый код не превышал объема двух килобайт, иначе старый IE попросту обрежет все лишнее и данные на аналитический сервер придут усеченные.

Многие зададутся вопросом: как простому смертному узнать объем передаваемых данных со страницы и какие именно данные передаются? Сделать это весьма просто. Для этого существует специальное дополнение Omnibug к популярному у веб-разработчиков плагину Firebug браузера Firefox. Omnibug отлавливает и препарирует передаваемые данные от скриптов Omniture, GA и некоторых других систем. Вот так выглядят передаваемые данные GA с одного из сайтов:

Препарированный «веб-бекон» GA с одного из сайтов, где установлен код этой системы

Видно, что сам блок данных (URL) имеет объем 790 байт. В секции «Other» Omnibug отображает значение некоторых переменных (меток), в том числе и тех, что определил для страницы владелец ресурса.

«Веб-бекон» Omnuture

Теперь скажем несколько слов о минусах GA, которые не дадут полноценно развернуться фантазиям веб-аналитика. Первый — это ограничение на количество одновременно передаваемых переменных (меток) — всего три. Хотя в системе можно их завести несколько десятков. То есть тут действует принцип «не все сразу». Практика работы с аналитическими системами показывает, что три — это очень мало и было бы куда лучше, если бы эта квота была бы увеличена в три-четыре раза. Но это еще не все. При составлении персональных отчетов в системе с использованием этих меток и переменных вам придется оперировать безликим «метка1», когда было бы логичным давать меткам названия, например «раздел сайта». Если у вас будет 30-40 меток (это еще мало), то при построении сложных отчетов вам даже таблица на бумажке не поможет. Будете постоянно путаться. Также при построении специальных отчетов в GA отсутствует возможность создания формул для получения новых показателей с последующим их применением к собранным данным и вывода результатов по ним. Это может пригодиться, например, для создания отчетов по прибыли интернет-магазина и тому подобного. Не предусмотрена у GA и нормальная среда для корпоративных пользователей, у которых в штате несколько сотрудников, работающих с аналитической веб-системой. Нет разграничения прав, интерфейсов, отчетов. Все лежит в одной общей куче. А если у одного аналитика создано порядка 30-40 отчетов — попробуйте их отыскать в общем списке. Про конфиденциальность тоже пока лучше промолчать. Ибо негоже отделу техподдержки сайта иметь доступ к финансовым или маркетинговым отчетам. Нет пока в GA и возможности работы с панелями отчетов (это когда на один экран или страницу выводятся несколько отчетов одновременно). Панель есть, но одна. А как было бы удобно сформировать несколько панелей: одну для отдела маркетинга, вторую курьерской службе, третью программистам в поддержку, ну и боссу одну — пусть любуется. А лучше организовать периодическую отправку этих панелей им на почту в PDF-формате. Было бы очень удобно. Другими словами, система ориентирована на сегмент небольших компаний или частных сайтовладельцев и готова им предложить лишь базовый функционал аналитических систем.

Однако вспомним самый главный козырь GA — it’s for free!! Бесплатно! Кроме того, система очень активно развивается.

Потому «дареному коню» лучше смотреть не в зубы, а в справочный раздел или в обзорные материалы. Благо, написаны они у Google весьма качественно, с примерами и относительно оперативно переводятся на русский язык. Также у Google есть масса видеоуроков, специальные блоги и тому подобное. Все это помогает быстро войти в курс дела и начать полноценную работу с системой.

Понятно, что в этих нескольких абзацах мы затронули лишь верхушку айсберга GA, потому, если Вы ранее не работали с этой системой, Вас еще ждет много всего интересного. Ну а если ваша компания на веб-аналитику готова выделять в год несколько десятков тысяч евро, то тут уже можно вести серьезный разговор…

#Omniture Online Marketing Suite

C весны этого года группу продуктов подразделения Omniture правильнее называть Adobe Online Marketing Suite. Она закрывает практически все потребности в области веб-аналитики. Omiture предлагает не только инструменты для сбора и анализа информации, но и различные плагины для сайта, которые, например, смогут рекомендовать посетителям какой-то контент или товар с учетом десятков параметров вплоть до того, сколько раз эти посетители звонили по телефону в техподдержку вашей компании. Последнее возможно при условии, что эти данные будут загружены в систему специальным файлом или переданы через отдельный интерфейс.

Букет продуктов Omniture

Главным продуктом является система сбора и обработки информации SiteCatalyst. По своей сути, это Google Analytics, только без вышеупомянутых недостатков и ограничений. Одних только переменных и меток можно завести до 150 штук и передавать их одновременно (лишь бы выдержал «веб-бекон»). Добавим сюда более удобный интерфейс, который в ежедневной работе экономит кучу времени по сравнению с GA. Но SiteCatalyst — это всего лишь основное ядро и фундамент для других продуктов, хотя многие компании им и ограничиваются. По сути, все остальные продукты Omniture являются различного вида надстройками над SiteCatalyst, которые добавляют те или иные функции, а попутно помогают выставить клиенту дополнительный счет. Причем сумма этого счета может сходу превысить базовый пакет. Все зависит от того, что и в каком объеме будет использоваться. Плата берется, как правило, за количество обращений (передач данных) к серверам Omniture. Чем больше у вас трафик на сайте, тем больше придется платить.

Omniture SiteCatalyst 15

Но большие компании счетами не напугаешь, особенно если речь идет о получении качественной информации, с которой удобно работать. Потому самой популярной надстройкой является Omniture Discover. В нем можно самому создавать метрики с большим и сложным набором условий и формул, использующих десятки параметров, а потом по ним делать глубокую сегментацию данных вплоть до 5-го уровня вложенности.

Пример сегментирования в Omniture Discover

На скриншоте виден простой пример сегментирования товаров в интернет-магазине. Одна из корневых групп товаров «Computer» сначала раскладывается на подгруппы, а потом одна из подгрупп «Laptop» еще раз раскладывается на модели. В правых колонках вместо количества просмотров страниц аналитик вывел доходность по моделям и группам товаров, которая считается по заранее созданным формулам (метрикам). Собственно, ничто не мешает раскладывать эти сегменты дальше. Например, посмотреть, из каких регионов страны более всего заказывают «Apple Power Mac G4/933». Возможно, что для посетителей магазина из Москвы в спецпредложениях на сайте надо показывать именно эту модель, поскольку для них она сегодня на пике спроса. Однако если вы используете еще один продукт Omniture — Recomendations, то это будет сделано автоматически, без вашего вмешательства.

Вообще интерфейс Discover, по сравнению с Site Catalyst, не говоря уже про GA, — это что-то сродни черной магии. Если в SiteCatalyst вам пришлось бы создавать спецотчеты, добавлять в них метрики, заботясь об их сочетаемости и совместимости и тому подобное (кропотливая и долгая работа, учитывая неспешный отклик системы, ворочающей большие объемы данных), то в Discover вы просто выбираете мышкой, какой сегмент из чего выделить. Тут одновременно доступны все параметры, метки и метрики. Интерфейс просто «летает».

Что касается дальнейшего сегментирования, то скриншот ниже как раз демонстрирует вариант, схожий с вышеописанным. «Apple Power Mac G4/933» был разложен на страны, а далее, по раскрытому трехуровневому меню, легко представить, какие еще могут быть варианты сегментации. Все ограничивается только фантазией и здравым смыслом человека, работающего с этой системой.

Раскрытое трехуровневое меню показывает, на какие еще группы можно разложить американских покупателей Apple Power Mac G4/933

После Discover и Recommendations стоит упомянуть еще о нескольких продуктах Omniture. Весьма полезным и интересным может оказаться Omniture Survey. Это полностью готовый механизм проведения опросов на сайте с огромным количеством вариантов подачи информации. Все, что вы когда-либо видели в других подобных системах проведения онлайн-опросов, там уже есть. Это и сами типы вопросов (множественные, со шкалой ответов и так далее), и варианты их подачи на сайте: от графического оформления до настроек видимости посетителям, например не более раза в сутки, если он еще не отвечал на него. Но главное — вы опять будете знать почти все о тех, кто примет участие в этом опросе, и сможете через тот же Discover детально изучить ответы и сегментировать данные по любым вышеупомянутым критериям.

Omniture Test&Target поможет вам полностью автоматизировать тесты A/B. Напомним, что тот случай, когда надо выбрать один из вариантов веб-страниц (или элементов на странице), который дает наибольшую конверсию или другой ожидаемый эффект. Ну а если для вас приоритетны вопросы поиска посетителями информации на сайте, то тут весьма полезным окажется Omniture SearchCenter.

Другие продукты Omniture также имеют свою область применения и будут полезны по большей части онлайновым торговым площадкам. За подробностями лучше всего зайти на официальный сайт компании и глянуть на ролики из раздела Product tour.

Отсылка читателей на официальный сайт за дополнительной информацией отнюдь не случайна, потому как политика конфиденциальности Omniture, а также той компании, чей аккаунт был доступен автору, строго запрещают любое копирование и воспроизведение информации, включая элементы интерфейса. Потому рассказать о каких-то деталях или нюансах работы системы в данном случае несколько проблематично. Так что ролики на официальном сайте — лучший способ получить общее впечатление о том или ином продукте.

Этим же фактором (закрытостью) объясняется крайне скудное количество материалов в Сети, которые бы красочно повествовали о приемах работы с такими системами. Причина сего? Конкуренция. Не сильно отстают от Omniture системы CoreMetrics и WebTrends. А в компанию к Google Analytics записался Yahoo Analytics — результат относительно недавнего поглощения, доступный зарегистрированным на Yahoo посетителям.

Однако скудность внешней информации о системах с лихвой компенсируется внутренними библиотеками, мануалами и юзергайдами, которые есть у всех вышеупомянутых компаний. Например, для SiteCatalyst это около 1000 страниц с примерами и описанием всего и вся. Но в платных системах вас не оставят один на один с имплементейшн-гайдом. За каждым клиентом обычно закрепляется технический специалист, который помогает сделать первоначальную настройку и консультирует в дальнейшем по всем возникающим вопросам. Понятное дело, что в некоторых случаях это тоже будет стоить отдельных денег. Но, как говорится, не в деньгах счастье. А хорошо бывает тогда, когда дело хорошо делается. Потому еще важно помнить, что все эти системы помогут получить ответы на вопросы «Что?», «Кто?» и «Как?», в то время, как большинству важны ответы на вопросы «Почему?» и «Что делать?».

 
 
⇣ Содержание
Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
OpenAI завершила разработку мощной ИИ-модели o3-mini со способностью к рассуждению 29 мин.
TikTok предупредил, что завтра прекратит работу в США, если Байден не вмешается 3 ч.
Instagram добавил новые функции в Reels в преддверии блокировки TikTok в США 5 ч.
Новая статья: Marvel Rivals — нужна ли теперь Overwatch? Рецензия 16 ч.
Ремастер Tomb Raider: The Angel of Darkness для сборника Tomb Raider IV-VI Remastered раскроет потенциал худшей игры серии — подробности улучшений 18 ч.
Первый «геймплей» Virtua Fighter 6 оказался точной копией боевой сцены из фильма «Драконы навсегда» с Джеки Чаном 19 ч.
Руководитель разработки Dragon Age: The Veilguard покинет BioWare после 18 лет в Electronic Arts 21 ч.
Верховный суд США поддержал закон о блокировке TikTok — соцсети осталось два дня 21 ч.
ЕС потребовал от соцсети X раскрыть алгоритм рекомендаций и политику модерирования 21 ч.
Российские пользователи пожаловались на сбой Steam, но Роскомнадзор тут ни при чём 22 ч.
Астрономы получили наиболее детальное инфракрасное изображение активного ядра галактики 45 мин.
Новую тяжёлую европейскую ракету Ariane 6 улучшили — следующий пуск состоится в феврале 3 ч.
Российский аналог Starlink решено строить на отечественной электронике — проект «Бюро 1440» может затянуться 3 ч.
Amazon прекратила доставлять товары дронами после инцидента на испытательном полигоне 5 ч.
Во Франции создали крошечного робота-хирурга, который очень аккуратно покопается в мозгах 5 ч.
SpaceX запретили запускать Starship на время расследования взрыва при последнем полёте 6 ч.
Стартап по выпуску электромобилей Canoo объявил о своём банкротстве и прекращении деятельности 8 ч.
GlobalFoundries построить в США исследовательский центр и новую фабрику на субсидии по «Закону о чипах» 9 ч.
Трамп планирует объявить криптовалюту национальным приоритетом и создать консультативный совет по криптовалютам 15 ч.
Sparkle и OEC переработают 22 тыс. км подводных кабелей 16 ч.