Читать книгу Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики - Билл Фрэнкс - Страница 37

Более точная оценка результативности платного поиска и онлайн-рекламы – еще одно преимущество использования веб-данных о поведении пользователей. Традиционная веб-аналитика обеспечивает отчеты высокого уровня, содержащие такие показатели, как общее количество кликов, количество поисковых запросов, стоимость клика или показа, ключевые слова, генерирующие наибольшее количество кликов, а также статистику, относящуюся к местоположению объявления на странице. Однако эти метрики относятся к агрегированной статистике и определяются на основании отдельных сеансов просмотра. Контекст также обычно ограничивается веб-каналом.

Это означает, что все статистические данные основываются только на том, что произошло во время одного сеанса, который был результатом поиска или клика по объявлению. Как только посетитель покидает сайт и его веб-сессия завершается, он выходит за рамки анализа. Эта статистика не учитывает прошлые или будущие посещения. Включение данных о просмотре страниц и расширение обзора за счет других каналов позволяют более точно оценить результативность платного поиска и рекламы.

• Связаны ли посещения сайта, вызванные кликом по объявлению или поисковым запросом, с наиболее ценными или наименее ценными клиентами?

• Сколько продаж сгенерировала первоначальная сессия в течение дней или недель, последовавших за первым кликом посетителя?

• Есть ли среди ссылающихся сайтов такие, которые направляют к вам посетителей, которые возвращаются чаще и совершают больше покупок, чем посетители, перешедшие с других сайтов?

• Выявил ли кросс-канальный анализ, учитывающий действия, совершенные в других каналах, то, что множество продаж во втором канале было осуществлено после того, как интерес был сформирован с помощью объявления или поиска?

Рассмотрим пример с финансовым учреждением. Заявки на оформление кредитных карт присутствуют везде. Они приходят по почте, печатаются в журналах и доступны в интернете. Банк в нашем примере понимает, что факт просмотра рекламы – лишь часть общей картины. О результативности рекламы говорит то, что происходит после совершения первого клика.

Банк производит масштабный анализ, чтобы выйти за рамки исследования кликов во время первого сеанса; также проводится исследование данных о клиентах за определенный период, чтобы проанализировать факты заполнения заявления, запросы, поступающие в отдел обслуживания клиентов, факты выпуска карты, факты активации карты, а также начальные расходы по карте. Такой анализ рекламы, выходящий за пределы исследования кликов, дает возможность более точно оценить эффективность рекламы и обеспечивает более целесообразное распределение рекламных бюджетов.

Зачем ограничиваться только тем, что происходит в данный момент?

Результат одного сеанса, начавшегося с просмотра рекламы, клика по ссылке, содержащейся в электронном письме, или поиска, не дает полной картины. Многие клиенты вернутся позже, чтобы завершить то действие, которое они начали, возможно, даже в другом канале. Традиционная веб-аналитика не учитывает действия, которые производятся после первоначального сеанса или до него. Расширьте свои возможности, чтобы делать и то и другое.

Благодаря подробным веб-данным о потребителях можно понять, какие объявления, ключевые слова или ссылающиеся сайты генерируют «лучшие» клики, поскольку эти данные дают более полную картину, чем агрегированные результаты анализа первоначальных веб-сессий. Дополнительные сведения, получаемые путем масштабного кросс-канального анализа, охватывающего данные за определенный период, обеспечивают недоступный ранее обзор. Дальновидные организации сумеют воспользоваться новыми стратегиями, недоступными для компаний, применяющих традиционные аналитические приемы. Это обеспечит их явное конкурентное преимущество.