Возможности интернет-статистики при оптимизации проекта

| Категория реферата: Рефераты по информатике, программированию
| Теги реферата: реферат суды, доклад на тему биология
| Добавил(а) на сайт: Tolstoj.

Как и при изучении маршрутов пользователей по сайту, при анализе возвратов следует сегментировать аудиторию по характеру возвратов. На сегодняшний момент можно выделить три большие группы:

Возвраты по закладкам.

Это собственно и есть постоянная аудитория проекта - пользователи, которые не просто регулярно заходят на сайт, но и поставили на него закладку (или набирают адрес руками).

Возвраты по рекламе.

Это не столько возвраты, сколько повторные посещения пользователями сайт через новые рекламные объявления. То есть пользователи приходят на сайт, еще раз не зная, что они на нем уже были. Такая ситуация может произойти в случае, если в Сети крутиться несколько непохожих баннеров (или других рекламных материалов), а также при прошествии некоторого времени (обычно одной недели хватает, чтобы забыть о посещении не нужного сейчас сайта). Также сюда следует отнести и тех пользователей, которые возвращаются на сайт с поисковых машин.

Возвраты через каталоги.

Посетители, возвращающиеся на сайт через каталоги, обычно не входят в активную аудиторию, тем не менее, они используют информацию или сервис, предоставляемые проектом, если в этом возникает необходимость (обычно такой необходимости, по видимости, нет). Таким образом, пользователям, которые пользуются сайтом сравнительно редко, незачем запоминать или заносить в закладки его адрес, если они точно знают, где и в каком каталоге можно его найти.

Что дает такое сегментирование. Очень многое. Например, вы проводите рекламную кампанию, и у нее довольно большой отклик и большой процент возвратов, однако при изучении возвратов характера возвратов, вы видите, что преобладают возвраты второй группы, то есть рекламная кампания не удачна. Действительно, в этом случае после окончания активной рекламной кампании прекратятся и возвраты, объем аудитории резко сократится. Следовательно, нужно менять рекламные площадки или вообще концепцию рекламной кампании, поскольку привлекаемая аудитория не является целевой ни в каком виде.

Другим важным параметром для анализа является динамика возвратов аудитории. Здесь важен сам факт изменения частоты и характера возвратов аудитории. Например, если мы изучаем сайт сетевого СМИ, то уменьшение доли ежедневных и более частых возвратов говорит о снижении конкурентоспособности издания и тенденции оттока от него постоянной аудитории. При этом самого факта оттока может еще не быть, так как пользователи еще не ушли окончательно - они просто стали реже заглядывать.

С другой стороны, если мы рассматриваем сервис (например, виртуальный магазин), то частота снижении доли возвратов с частотой от 3 до 7 дней (впрочем, этот интервал индивидуален для каждого магазина) говорит о потенциальном снижении покупательской активности. Также как и в предыдущем примере, здесь не будет заметно снижение количества покупателей - оно будет заметно только через некоторое время. Таким образом, отклонение в частоте и характере возвратов - есть показатель изменения характера аудитории и/или отношения аудитории к проекту (по причине изменения самого проекта или ситуации на рынке).

Анализ статистических данных посещаемости ресурса - есть неотъемлемая часть маркетингового исследования, направленного на оптимизацию проекта. Статистические исследования в Интернете - пока новинка, не слишком привычная при разработке и продвижении проекта, в то же время, следует учитывать, что Интернет в силу своего устройства наиболее приспособлен среди всех других медиа-носителей для проведения такого рода исследований. Именно поэтому использование интернет-статистики при проведении маркетинговых исследований значительно снижает затраты на оптимизацию проекта.