Институт управления и предпринимательства
Скачать 282.81 Kb.
|
| федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. А.М.Горького ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА Кафедра экономики, финансов и менеджмента Статистический анализ в веб-аналитике Курсовая работа по статистике студента группы 101 АУ Земцова К.Е. Руководитель: Ужегова А.М. Екатеринбург 2011 СОДЕРЖАНИЕ Введение 3 1. Применение статистики в области веб-аналитики и электронной коммерции 5 1.1. Классификация статистических показателей в веб-аналитике 6 1.2. Описание применения данных для увеличения дохода 13 2. Изучение показателей проектов электронной коммерции 15 2.1. Получение и расчет данных 15 2.2. Анализ полученных данных 27 Заключение 31 Список использованной литературы 32 Приложение №1. Терминология 34 ВВЕДЕНИЕ Цель работы — показать возможности по использованию статистических показателей и методов для увеличения доходности проектов в электронной коммерции. Направление электронной коммерции активно развивается. Перед компаниями стоит задача максимизировать доход, извлекаемый от продаж через Интернет. Использование методов и показателей позволит компаниям решить эту задачу. Актуальность исследований в электронной коммерции подтверждается:
В работе решены следующие задачи:
Использована литература по веб-аналитике, оптимизации сайтов, организации корпоративных сайтов, интернет-маркетингу и удобству использования сайтов. Литература американских коллег находится на более высоком уровне развития веб-аналитики, а литература российских авторов уделяет внимание общим маркетинговым задачам сайта. Применение данных, характеризующих аудиторию и её поведение, для обнаружения и устранения проблем в процессе продаж делает возможным значительное увеличение дохода без значительных инвестиций. Тема применения веб-аналитики и статистики для повышения дохода проектов в области электронной коммерции в современной литературе детально не рассматривается. Объектом исследования являются типовые Интернет-магазины и сервисы, предметом исследования — статистические методы и показатели. Методом исследования является систематизация, описание и использование статистических показателей и методов. Для проведения практического исследования были взяты данные веб-аналитики интернет-магазинов, публикующие результаты исследований в свободном доступе, полученные с применением систем сбора статистических данных. Для систематизации и описания статистических показателей использовалась современная литература зарубежных и российских авторов (редакции 2007-2011 года). Структура работы состоит из теоретической части, в которой систематизированы и описаны статистические показатели и методы; аналитической части, в которой сделан расчет показателей с применением статистических методов; заключительной части, в которой содержатся рекомендации по использованию статистических показателей и методов для увеличения дохода. Применение статистики в области веб-аналитики и электронной коммерции Веб-аналитика — это объективное отслеживание, сбор, измерение, оповещение и анализ количественных данных Интернета с целью оптимизации сайтов и инициатив интернет-маркетинга [1]. Применение веб-аналитики в электронной коммерции позволяет определить ситуации и факторы, снижающие прибыль объекта электронной коммерции. Показатели, позволяющие оценить процессы, происходящие на сайте, разделены на несколько групп:
Подавляющее большинство показателей обладают ценностью в динамике, позволяя маркетологу оценить изменения на сайте. Некоторые показатели позволяют получить сигнал о том, что в определенном процессе или элементе сайта происходят потери, которые необходимо ликвидировать. Возможности применения показателей приведены в следующей главе. КЛАССИФИКАЦИЯ СтатистическиХ показателЕЙ в веб-аналитике Группа общих статистических данных. Количеством посетителей в динамике оценивается развитие сайта. Распределение просмотров является полезным показателем в динамике для: оценки действий, направленных на оптимизацию, улучшение содержания, оптимизацию навигации, внешнего вида страниц сайта; на определенный момент или в периоде — для уровня развития интереса аудитории к содержанию сайта; Количество оттока посетителей является показателем долгосрочного эффекта, демонстрирующего отношение числа пользователей интернет-магазина или сервиса, переставших пользоваться за определенный период, к числу пользующихся. Показатель представляет информацию о двух группах пользователей: случайных и лояльных. Первая группа перестает пользоваться сервисом сразу после первого использования. Потери во второй группе сигнализируют о возможных негативных изменениях на сайте, действиях конкурентов. В этот момент необходимо найти причину оттока лояльной аудитории, нейтрализовать найденные причины. Этот показатель является хорошим дополнением к A/B-тестированию, поскольку составным элементом этого показателя является лояльность пользователей, которая также учитывается. Отток посетителей оценивается при изменении интерфейса сайта, представляя собой серию измерений. Сравнивается показатель оттока тестовой группы и общей контрольной. Показатель позволяет оценить удобство использования интерфейса, когда аудитория пользуется сервисом регулярно. Результаты A/B-тестирования и оттока в долгосрочном периоде могут разойтись, так как оценивается разное поведение аудитории: сиюминутное и долгосрочный эффект. Количество притока посетителей является показателем лояльности, вследствие которого происходит вирусный эффект — пользователи начинают рекомендовать сервис или интернет-магазин другим пользователям. Показатель учитывает приток новой, ранее неизвестной аудитории, источник которой неизвестен (нет данных о переходах с помощью рекламы или других сайтов, однако в эту аудиторию включаются пользователи, источники которых — активные пользователи сервиса, если новая аудитория посетила сайт напрямую). Важное условие: аудитория учитывается, если она активно использует сервис в течение некоторого периода. Этот показатель отличается от количества посетителей, выделяя активную пользовательскую аудиторию. В случае если приток посетителей является монотонно увеличивающимся показателем, это является демонстрацией успеха выбранной стратегии или изменений на сайте. В остальных случаях, особенно, когда монотонное увеличение сменяется на монотонное убывание необходимо изучать причины, которые привели к этому процессу. Среди таких причин могут быть отсутствие улучшений, негативные изменения, действия конкурентов. Распределение по количеству возвратов на сайт позволяет узнать, сколько раз в неделю, месяц посетитель заходит на сайт. Ценность показателя заключается в динамике, позволяя оценить: эффективность маркетинговых акций или изменений в интерфейсе, вовлеченность аудитории. Показатель позволяет определить комфортную для пользователей периодичность почтовой рассылки, запуска новых акций и срока их действия. Вовлечение показывает степень заинтересованности аудитории. Показатель представляет распределение числа визитов по глубине просмотра и времени, проведенному на сайте. Для интернет-магазина показатель в динамике служит суммарной оценкой качества содержания сайта, а также удобства интерфейса и навигации. Количество отказов позволяет выяснить, сколько посетителей закрыло страницу сайта после первого просмотра. Распределение по источники посетителей показывают количество переходов с поисковых систем, сайтов, рекламных систем и переходов напрямую, например, путем введения адреса сайта в адресную строку браузера. Переходы с сайтов позволяют оценить эффективность рекламных кампаний в блогосфере, социальных сетях, форумах, PR-кампаний. Переходы с поисковых систем позволяют оценить качество индексирования сайта роботами поисковых систем, оценить действия по поисковой оптимизации сайта. Переходы с рекламных систем позволяют оценить эффективность рекламных площадок, мест, и условий показа рекламы. Поиск неэффективных условий показа рекламных объявлений позволяет оптимизировать бюджет, либо уточнив условия или изменив рекламное объявление, либо отключив неэффективные условия. Для каждого сайта-источника, фразы, поисковой системы выстраивается ряд дополнительных показателей, позволяющих оценить эффективность источника: глубина просмотра, время на сайте, количество возвратов, количество отказов, а также по уровню достижения поставленных целей: экономических — прибыль, возврат инвестиций, маркетинговых —комментирование, подписка на рассылку, подключение к RSS или подключение информационных виджетов. Информация о популярных страницах и разделах сайта способна помочь понять интересы пользователей и при необходимости скорректировать их. Такая информация также включает в себя процент входов и процент выходов. Выход со страницы, являющейся целевой, является нормальным процессом. Но выход со страницы, не являющейся целевой, говорит о том, что страница содержит ошибки, неинтересна или непонятна посетителям. Распределение посещенных страниц содержит дополнительные показатели: время на сайте, процент выхода, оценка страницы пользователями. С помощью этих данных обнаруживаются непонятные или неинтересные страницы. Группа аудиторных данных. География позволяет выяснить месторасположение посетителей сайта. В случае если на сайт заходят покупатели из других регионов, не обслуживаемых напрямую интернет-магазином или сервисом, показывает наличие дополнительного рынка. Демография (половозрастное распределение) позволяет выяснить, кто действительно является покупателями или пользователями. В случае если планируемая целевая аудитория не совпала с данными по демографии, возможно, стоит пересмотреть бизнес-план. Поведение пользователей позволяет узнать поисковые запросы на сайте, активность в различных разделах. Анализ плотности кликов в сегментах по источникам посетителей дает возможность адаптировать сайт под нужды разных целевых аудиторий, что приведет к повышению лояльности пользователей. Группа коммерческих данных. Количество дней до покупки и количество визитов покупки в разрезе по источникам пользователей или покупателей, эффективным ключевым словам предоставляют возможность понять пользовательское поведение, оптимизировать инвестиции в рекламу. Предельная полезность позволяет найти оптимальное количество продуктов в заказе и сумму заказа в разрезе по покупательской способности, до которых возможно стимулировать покупателей или пользователей. Стоимость покупателя в разрезе по источникам, покупательской способности, истории активности позволяет оценить эффективность маркетинговых и, в частности, рекламных каналов. Количество позитивных и негативных отзывов в блогосфере и социальных сетях указывает на необходимость нейтрализации негативных последствий или учета позитивных для построения на их основе маркетинговых материалов. Конверсия — отношение пользователей целевых действий (подписка на новости, покупка, регистрация, обращение к Онлайн-консультанту, обращение в службу поддержки) к общему числу аудитории в определенный период в сегментах по источникам и характеристикам аудитории — показывает эффективность рекламных кампаний. Конверсия предоставляет возможность заметить и отключить дорогие или неэффективные источники покупателей. Уровень постоянных клиентов (совершивших 2 и более заказа) по отношению к общему числу покупателей в статике демонстрирует количество аудитории, которая готова к коммуникации с интернет-магазином или сервисом. Если количество покупок постоянными клиентами ниже 20%, это говорит о том, что сохранение и аккумулирование аудитории не происходит, проект теряет доход. В динамике показатель оценивается в сегментах по источникам посетителей, по предпочтению в использовании маркетинговых каналов (рассылка, RSS, виджеты на главной странице Яндекса и для рабочего стола, приложения для мобильных устройств, SMS, закладки). Распространение информации в социальных сетях (действия «Мне нравится», «комментарий») показывает уровень вовлеченности пользователей в процесс продажи. Количество отказов от покупки на разных страницах сайта (Карточка товара, корзина, выбор доставки, выбор оплаты, регистрация) позволяет найти страницы сайта с непонятной для пользователя информацией и обратить качество работы этих страниц с целью повышения конверсии. Количество отписок от рассылки еженедельно позволит оценить интерес к письмам, качество содержания и продуктовых предложений. Оценка покупателями продуктов, а также спрос (отношение покупок к просмотрам страниц продукта) дает возможность скорректировать ассортиментную политику для эффективного обеспечения товарного запаса. Показатель предпочтений для аналогичных товаров позволяет выяснить, какие товары покупают с наименьшей ценой, а какие — с более высокой. Это позволит выявить товары с высокой ценой, на низкой привлекательность для покупателя. Количество обращений в службу поддержки относительно аудитории позволяет оценить качество изменений в юзабилити, бизнес-процессах. Удовлетворенность ответами службы поддержки, Онлайн-консультантов показывает эффективность работы каждого специалиста. Более подробные данные (компетентность, срок ответа, доброжелательность, удовлетворительность ответа) позволяют определить слабые места и провести тренировочные или консультационные занятия со специалистом для повышения эффективности его работы. Частота продаж позволяет прогнозировать пиковые нагрузки в интернет-магазине, к которым необходимо подготовить работу всех служб к максимально слаженной и оперативной работе. Кроме того, частота продаж в разрезе по аудитории активной и пассивной во время проведения маркетинговых акций позволяет оценить эффективность акций. Средняя сумма чека в разрезе по покупательской способности позволяет определить возможности по его увеличению. В динамике показатель позволяет оценить в совокупности влияние репутации, имиджа, покупательской лояльности, повышения доверия к интернет-магазину. Количественный отчет по сбыту помогает сравнить сбыт с помощью других каналов, предоставляет информацию для рекламных кампаний. Отчет содержит доход, количество проданных единиц, распределение по цене продажи для каждого вида продукта. Количество регистраций с пустой корзиной свыше 10 дней больше 1% считается сигналом к развитию юзабилити, повышению доверия к интернет-магазину. Каждый покупатель с пустой корзиной должен быть опрошен и изучен с целью поиска факторов, отстраняющих его от совершения покупки. Позиции в поисковых системах позволяют оценить видимость сайта в поисковых системах. Чем выше позиция, тем выше вероятность продаж. Группа эмпирических данных. АБ-тестирование, многовариантное тестирование — это изменение элементов и вида интерфейса, сравнение их эффективности (показателем является конверсия) по отношению к контрольному варианту. Отслеживание поведения пользователя, анализ ситуаций, когда у пользователя возникает недоумение. Данные используются для оптимизации интерфейса для приоритетных целевых аудиторий. Отказы от заполнения форм позволяют выявить элементы, вызывающие негативно влияющие на выполнение пользовательской задачи. Эффективность оптимизации форм оценивается через А/Б-тестирование. Группа технических данных. Количество серверных ошибок, сигнализирующих о проблемах на сайте. Причины, приводящие к этим ошибкам, должны быть устранены. Время загрузки страницы показывает, сколько времени проходит от запроса к серверу, до финальной загрузки всех элементов сайта. По данным Яндекса [8], увеличение отклика сайта на 200 миллисекунд приводит к потере части пользователей. Постранично-временная структура индексации страниц поисковыми системами позволяет определить частоту обхода сайта роботами и полноту индексации. Наличие не проиндексированных страниц необходимо снижать для привлечения наибольшего количества потенциальных покупателей. ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ ДОХОДА Авинаш Кошик, эксперт в области веб-аналитики в Европе, рекомендует [10] оценивать эффективность источников посетителей по критериям: первый заказ покупателя, количество новых аккаунтов, просмотры видео, просмотры информации о доставке и оплате. А также строить соотношение прибыли на 1$ инвестиций в рекламу в сегментах по источникам посетителей. В работе для удобства использовано соотношение на 1 рубль инвестиций. Для построения отчетов, рекомендуемых экспертом, необходимо иметь внутреннюю аналитическую систему, сопряженную с внутренним финансовым центром, или осуществлять открытый экспорт финансовых данных в системы веб-аналитики корпоративного уровня, например, Google Analytics или Omniture. Для экономии инвестиций, данные обычно передаются во внешние аналитические системы, часто в Google Analytics. Однако существуют проблемы, которые невозможно обнаружить без исследования действий пользователя, т.к. рядовой пользователь не сможет сформулировать причины его отказа от работы с сайтом. Для сбора таких данных используется инструмент, отслеживающий перемещение курсора по сайту, клики и действия на сайте. В России для этого используется система WebVisor. Необходимо определить посетителей, которые выполнили цель через продолжительное время. Изучив действия покупателей, необходимо сформулировать гипотезы по увеличению эффективности интерфейсных решений, протестировать их на выборке и сравнить конверсию 2 версий. Ерофеев Сергей рекомендует [11] использовать тестирование 5 зон, важных для интернет-магазинов и сервисов, взяв за основу принципы пользовательского поведения: 1. Зона «Входная страница» — Скрытый вопрос покупателя: «Я найду здесь то, что мне нужно?» 2. «Описание продукта» — «Это то, что мне нужно?» 3. «Подробности» — «Это лучшее решение?» 4. «Предпродажная информация» — «Почему я куплю здесь и сейчас?» 5. «Форма заказа» — покупка или возврат к 3 шагу. Американский интернет-магазин «Zappos» рекомендует кроме большого внимания рекламе как таковой уделять больше внимания повторным продажам. Только в этом случае реклама интернет-магазина будет полезна для интернет-магазина, поскольку будет происходить увеличение главного актива интернет-магазина — лояльной и активной аудитории: «Проблема в том, что все могут купить у вас по одному разу, но о чем действительно стоит думать, так это о том, как сделать так, чтобы они купили у вас еще раз», — Тони Шей, CEO. Два важных показателя, на которые нужно обратить внимание [8]. 1. Процент клиентов, купивших один раз, а затем купивших еще раз в течение следующих двенадцати месяцев (или следующих трех, или одного месяца). Целью интернет-магазина должен стать постепенный рост этого процента. 2. Среднее число покупок на одного постоянного покупателя за период в двенадцать месяцев. Интернет-магазин должен стремиться к тому, чтобы это количество росло с течением времени. В итоге значение имеет число, которое получается, если умножить эти два показателя. Его следует использовать в качестве показателя правильности развития проекта электронной коммерции. «Результаты продвижения сайта или рекламной кампании могут оцениваться сразу после её начала, что дает возможность быстро изменить параметры кампании или скорректировать усилия по поисковой оптимизации», — Игорь Ашманов [4]. «Ни одна акция, ни одно действие не имеет смысла, если мы не можем оценить его эффективность. Особенность Интернета заключается в том, что мы можем определить эффективность», — Федор Вирин [7]. ИЗУЧЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРОЕКТОВ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ ПОЛУЧЕНИЕ И РАСЧЕТ ДАННЫХ Расчет общих статистических данных. Интернет-магазин «Связной». Названия колонок: Таблица 1. Количество посетителей и просмотров Дата Просмотры Посетители Янв 09 260407 24429 Фев 09 273895 31159 Мар 09 233501 27320 Апр 09 236506 26717 Май 09 234041 27570 Июн 09 292678 34781 Июл 09 315355 35908 Авг 09 400095 44569 Сен 09 425382 47740 Окт 09 503425 52587 Ноя 09 483451 47141 Дек 09 623942 62160 Янв 10 481196 46982 Фев 10 539138 51053 Мар 10 558929 57139 Апр 10 518545 53991 Май 10 503958 73448 Июн 10 447096 62285 Июл 10 475441 57441 Авг 10 552024 61675 Сен 10 657159 76624 Окт 10 633158 73325 Ноя 10 690916 80204 Дек 10 997175 117977 Янв 11 713763 80572 Фев 11 765482 86058 Мар 11 821855 115194 Базисная динамика роста посетителей: База — данные января 2009 года; Рост в апреле 2009 года = 26717/24429 = 1,09 Рост в июле 2009 года = 35908/24429 = 1,46 Рост в октябре 2009 года = 52587/24429 = 2,15 Рост в январе 2010 года = 46982/24429 = 1,92 Рост в апреле 2010 года = 53991/24429 = 2,21 Рост в июле 2010 года = 57441/24429 = 2,35 Рост в октябре 2010 года = 73325/24429 = 3,00 Рост в январе 2011 года = 80572/24429 = 3,29 Цепная динамика роста посетителей с применением выравнивания через укрупнение интервалов до времени года: Рост летом 2009 года = (34781+35908+44569)/(27320+26717+27570) = 1,41 Рост осенью 2009 года = (47740+52587+47141)/(34781+35908+44569) = 1,27 Рост зимой 2009-2010 года = (62160+46982+51053)/(47740+52587+47141) = 1,08 Рост весной 2010 года = (57139+53991+73448)/(62160+46982+51053) = 1,15 Рост летом 2010 года = (62285+57441+61675)/(57139+53991+73448) = 0,98 Рост осенью 2010 года = (76624+73325+80204)/(62285+57441+61675) = 1,24 Рост зимой 2010-2011 года = (117977+80572+86058)/(76624+73325+80204) = 1,23 Прогнозируемый рост весной 2011 года (на базе данных за март) = (115194)/((117977+80572+86058)/3) = 1,21 Количество просмотров на 1 посетителя: Весна 2009 = (233501+236506+234041)/(27320+26717+27570) = 8,62 Осень 2009 = (425382+503425+483451)/(34781+35908+44569) = 12,25 Весна 2010 = (558929+518545+503958)/(62160+46982+51053) = 9,87 Осень 2010 = (657159+633158+690916)/(62285+57441+61675) = 10,92 Расчет коммерческих данных Интернет-магазин «М.Видео» проводил рекламную кампанию. С помощью веб-аналитики компания определила, как распределить рекламный бюджет (каким источникам отдать наибольший приоритет при планировании рекламной кампании) для получения наибольшей прибыли. Рисунок 1. Распределение показателей эффективности по источникам в первой рекламной кампании |
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | Л. М. Плюснина Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски Негосударственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Тульский институт управления и бизнеса имени... | | Рабочая программа по дисциплине В. В 1 Основы предпринимательства и управление сервисным Основы предпринимательства и управление сервисным предприятием является составной частью подготовки бакалавра в области автосервиса,... |
 | План проведения недели предпринимательства в кызылском техникуме... Посещение учреждения инфраструктуры малого предпринимательства и действующих производств по графику департамента по развитию предпринимательства... | | Учебно-методический комплекс дисциплины Основы предпринимательства... Учебно-методический комплекс дисциплины Основы предпринимательства и управления инновациями |
| Высшего профессионального образования «московский институт государственного... Ноу впо «Московский институт государственного управления и права» (далее – Институт), а также определяет перечень вступительных испытаний... | | Благотворительная деятельность в развитии отечественного предпринимательства... История российского предпринимательства — тема весьма актуальная и вызывающая живой научный и общественный интерес. Среди современных... |
| Государственный Университет Управления. Институт бизнеса в строительстве и управления проектом | | К афедра уголовного права и криминалистики Сибирский университет потребительской кооперации забайкальский институт предпринимательства |
| 1. Система поддержки малого предпринимательства (в целом) Центральным исполнительным органом, ответственным за реализацию государственной политики в области развития малого предпринимательства... | | Забайкальский институт предпринимательства Программа рекомендована к изданию кафедрой гуманитарных дисциплин, протокол от «03» ноября 2011 г. №3 |
| Забайкальский институт предпринимательства Программа рекомендована к изданию кафедрой гуманитарных дисциплин, протокол от «03» ноября 2011 г. №3 | | Московский энергетический институт (технический университет) институт электротехники (иэт) Программа магистратуры: Электротехнологические процессы и установки с системами питания и управления |
| Московский энергетический институт (технический университет) институт электротехники (иэт) Программа магистратуры: Электротехнологические процессы и установки с системами питания и управления | | Московский энергетический институт (технический университет) институт электротехники (иэт) Программа магистратуры: Электротехнологические процессы и установки с системами питания и управления |
| Московский энергетический институт (технический университет) институт электротехники (иэт) Для магистерской программы «Электрические аппараты управления и распределения энергии» | | Московский энергетический институт (технический университет) институт электротехники (иэт) Целью дисциплины является формирование современного мировоззрения в области управления качеством |
