Статьи здесь

Выступления здесь

Анализ эффективности бизнеса в Интернет

Виктор Иванович Галактионов,
начальник упрвления электронных банковских услуг, РОСБАНК

С пониманием возможностей Интернет для ведения бизнеса приходит также понимание особенностей его ведения, особенностей маркетинга, особенностей мониторинга эффективности бизнеса и маркетинга с сети Интернет. В данной статье рассмотрены возможные подходы к анализу эффективности работы сайта и маркетинговых кампаний. Вопросы, связанные с учетом специфики продвигаемых продуктов и услуг, вынесены за рамки данной статьи по причине ограниченного размера. Рассмотрены цели и задачи проведения анализа по статистке посещений сайта компании, а также основные требования к аналитическому отчету.

Постепенный перенос ведения бизнеса в среду Интернет сопровождается пересмотром традиционных подходов к ведению бизнеса, реинжинирингом сложившихся технологий, разработкой принципиально новой маркетинговой Интернет политики и, как следствие, необходимости построения нового аналитического аппарата для оценки эффективности бизнеса, включая темпы переноса бизнеса в Интернет, прибыльность нового сегмента клиентов, себестоимость реализации услуг через новые каналы доступа, эффективность маркетинговых мероприятий. С перемещением бизнеса в Интернет появляются дополнительные количественные и качественные характеристики, которые подлежат аналитической обработке и обобщению с традиционными параметрами, характеризующими бизнес. Очевидно, что к таким характеристикам относится:

·         Кто посещает ваш сайт, когда и насколько часто.

·         Где и как находят ваш сайт.

·         Какая информация наиболее интересна посетителям.

·         Популярные маршруты по сайту.

·         Размер и портрет вашей постоянной аудитории.

·         Четкий контроль за ходом рекламной кампании.

·         Сбор информации, о том какие браузеры использует клиент, для проведения оптимизации сайта.

·         Насколько увеличилось количество посетителей сайта в результате последней рекламной кампании.

Все приведенные в статье данные носят исключительно демонстрационный характер и не преследуют каких-либо иных целей. Каждая диаграмма содержит данные для демонстрации какой-либо отдельной тенденции и не связана с данными других диаграмм, если не оговорено иное. Приведенные в данной статье методы и подходы, очевидно, не покрывают всех возможных параметров, которые можно получить в результате агрегирования и анализа информации о посетителях сайта и которые с той или иной стороны характиризуют бизнес. Построение различных диаграмм, поиск зависимостей, разработка других математических моделей бизнеса в Интернет в каждом конкретном случае будут уникальны и будут зависеть от конкретных требований конкрентной организации в конктерный момент времени.

Значительный объем информации может дать анализ статистики посещений сайта и информации, получаемой при регистрации посетителей сайта, при проведении опросов посетителей, анализа обращений пользователей на информационный адрес электронной почты компании, анализ записей, оставляемой посетителями в гостевой книге сайта. Целью данного анализа является предоставление руководству компании и бизнесообразующих подразделений оперативной информации об эффективности работы в Интернет компании и отдельных подразделений с целью возможной корректировки стратегии компании и оперативных задач подразделений.

Структура посетителей

Анализ структуры посетителей проводится на основании данных, которые собираются при регистрации посетителей сайта и при проведении опросов посетителей.

Сравнительный анализ исторической информации о возрасте посетителей позволяет судить о тенденциях в части возраста посетителей. Так в приведенном примере видно расширение возрастных категорий в стороны как более молодого поколения, так более пожилого. Вместе с этим возрастная категория пенсионеров осталась не затронутой.

На основании анализа IP-адресов и сервиса who-is еженедельно автоматически генерируется следующий отчет. Анализ изменения структуры по регионам может дать дополнительную информацию о повышении или понижении уровня интереса к продуктам и услугам не только через Интернет, но и, возможно, через традиционные каналы. В любом случае заметное изменение структуры обращений по регионам должно сопровождаться детальным изучением причин, вызвавших это изменение. Приведенный пример, демонстрирует возможное деление на регионы.

Результаты анализа приведенной диаграммы могут быть использованы в дальнейшем при проведении маркетинговых программ (one-to-one marketing), при настойке интерактивного (изменяющего вид, структуру и даже контент) сайта при посещении его клиентами из определенного региона, времени дня и сети, относящейся к определенной сфере деятельности.

Исходные данные для данного распределения получаются в результате опросов посетителей сайта. Для ускорения сбора необходимых данных можно использовать ресурсы рекламных и информационных агентств, давно и активно работающих в Интернет и имеющих большой уровень хитов в день по сравнению аналогичным показателем сайта банка. Анализ приведенной диаграммы дает наглядное представление о низком уровне эффективности маркетинговых мероприятий по продвижению электронных услуг в традиционных средствах массовой информации. Или, возможно, наоборот…

Сбор информации о посетителях, которые вошли на сайт впервые, позволит проводить постоянный маркетинговый мониторинг потенциального рынка клиентов РОСБАНКа и пользователей (клиентов) системы электронного банка. В качестве мотива клиента к заполнению анкеты может быть различные розыгрыши, скидки на открытие и облуживание счета в течение первого месяца, обеспечение подписки на рассылку новостей и аналитических отчетов банка.

Дополнительную информацию, необходимую для маркетинга, можно получать проводя регулярные опросы посетителей сайта, как это, например, делает банк Центр-Инвест (www.centrinvest.ru/win) или МДМ-Банк (www.mdmbank.com).

Другим надежным источником информации для проведения маркетингового мониторинга рынка является анализ записей, оставляемых посетителями сайта в гостевой книге. В качестве примера можно привести решение МДМ-Банка (www.mdmbank.com/msg/guestbook.htm). Принципиальным положительным моментом является публикация вопросов вместе с ответами на них сотрудников банка. Это обеспечивает обратную связь с клиентом и повышает уровень доверия клиента к данному ресурсу сайта. Реализация гостевой книги без ответов на поставленные посетителями вопросы существенно снизит общее количество вопросов.

Анализ журнала отзывов посещений, писем на общий адрес компании дает различную информацию: уровень обслуживания компанией клиента, уровень востребованности продуктов и услуг, предлагаемых компанией, уровень удовлетворенности клиента обслуживанием, параметры работы сайта (скорость, надежность) и многие другие.

Анализ количества распределения обращений через общий адрес электронной почты в структурные подразделения банка косвенно характеризует успешность рекламной кампании, востребованность продуктов, предлагаемых подразделением. Большой объем обращений в какое-либо подразделение на фоне других подразделений позволяет судить о необходимости создания отдельного почтового ящика для разгрузки соответствующей службы.

Аналитический отчет

Отчет включает различные количественные характеристики работы сайта и обращений пользователей, зависимости данных характеристик, оценки эффективности рекламных мероприятий и другую аналитическую информацию.

Формирование отчета происходит в две фазы:

1.       Автоматическая генерация предварительного отчета с количественными характеристиками на основе собранной на сайте информации,

2.       Аналитическая обработка специалистами УОС предварительного отчета и публикация окончательной редакции отчета в корпоративной сети.

Первая фаза формирования отчета – генерация предварительного отчета – выполняется автоматически на основе собранной за прошедшее время информации. Отчет генерируется автоматически один раз в неделю в 00 часов 01 минуту каждого понедельника в виде файла формата MS Word. Полученный файл пересылается по электронной почте в адрес Управления общественных связей для последующего проведения аналитического анализа, выявления зависимостей и оценки эффективности проведенных рекламных.

Аналитики Управления общественный связей на основании полученной предварительной информации проводят расширенный анализ с учетом сложившихся политических и экономических факторов, рекламных кампаний в электронных и традиционных средствах массовой информации и других аспектов. После формирования окончательной редакции аналитического отчета он публикуется в корпоративной сети для доступа руководству банка и бизнесообразующих подразделений.

Приведенный далее данные носят условный характер, не содержат информации по какому либо реальному сайту и приведены с целью демонстрации.

Общая информация

Приводится информация, начиная с создания сайта (начала сбора статистики).

Анализ прироста хитов и хостов показывает, что в течение первой недели месяца прирост посетителей обеспечивался в основном за счет прихода посетителей из других сетей (рост хостов). При снижении уровня прироста новых хостов на третей неделе сохранение уровня хитов (при незначительном снижении) происходило в основном за счет посещений сайта постоянными посетителями. С учетом начала в середине третьей недели очередной рекламной кампании продолжение падения хостов и незначительный прирост в начале четверной недели характирузуют рекламную кампанию как неэффективную.

Анализ прироста хитов и хостов за неделю позволяет судить об изменении за прошедшую неделю уровне интереса посетителей к сайту, о количестве ссылок на сайт из других мест Интернета. Положительное значение темпа роста хитов и хостов (первая производная) характеризует ускоренный набор посетителей сайта, в то время как отрицательное значение – замедленный набор посетителей. Сравнение темпов за месяц и неделю характеризует изменение уровня посещаемости сайта за последнюю неделю по сравнению со средним уровнем за месяц. Анализ изменения темпов целесообразно проводить с оценкой уровня корреляции с рекламными кампаниями банка. На диаграмме темпов прироста хитов и хостов в качестве примера обозначены синими стрелками моменты начала  рекламных кампаний, красной стрелкой – момент прекращения рекламных кампаний и падение интереса к сайту.

Очевидно, все функции должны быть достаточно гладкие. При наличии выбросов необходимо проводить дополнительно детальный анализ причин его появления.

Информация по посещениям за неделю

Анализ соотношения общего числа хитов к хитам с неуникальных хостов (посетителям с сайтов принадлежащих организации или сайтов дочерних структур) характеризует уровень востребованности информации, размещенной на сайте компании, сотрудниками компании. К хитам с неуникальных хостов следует относиться с предельной внимательностью, т.к. это значение может сильно зависеть от того какая страница выставлена в качестве начальной при запуске браузера. Если на рабочих местах сотрудников компаниии стоит в качестве домашней страницы браузера адрес сайта компании, то каждый раз запуская браузер сотрудник будет увеличивать количество хитов, что будет приводить к неадекватным результатам.

Распределение хитов и хостов по дням недели и по времени суток сильно коррелирует с загрузкой сайта и каналов доступа и позволяет судить об относительной степени нагрузки на сервер и каналы данных.

Анализ приведенных распределений следует проводить в сравнении со статистикой загрузки оборудования. Наличие периодов, когда загрузка оборудования превышает 60%, говорит о приближении проблемы недостаточности производительности оборудования.

Тенденция к сокращению доли внутренних хитов говорит об их вытиснении внешними хитами, и наоборот значительное увеличение доли внутренних хитов может быть вызвано изменением корпоративной полититки ИТ, повышением интереса сотрудников компании и снижением общего числа внешних хитов. Во всех этих случаях необходим детальный анализ причин, вызвавших увеличение доли внутренних хитов.

Анализ данного распределения следует вести в сравнении с распределением десятки сайтов со ссылками на сайт компании по количеству хостов. Данные характеристики показывают эффективность размещения баннеров и других ссылок на сторонних информационных ресурсах. Этот показатель входит в совокупный функционал эффективности маркетинговых компаний.

Данную диаграмму целесообразно сопровождать например следующей информацией:

В начале неделя размещен баннер на сайте www.rbc.ru

Завершен контракт размещения баннера на сайте www.rambler.ru

Представляет интерес также общее количество и распределение десятки сайтов, на которые осуществляется уход с сайта компании, по общему количеству уходов, а также процент от общего числа уходов, который приходится на эту десятку сайтов. Данный анализ позволяет выявить сторонние сайты, на которые чаще всего осуществляется уход посетителей с сайта компании. Данная информация может быть востребована при разработке совместных маркетинговых программ. При большом проценте ухода на поисковые системы можно сделать вывод, что посетитель не было удовлетворен [качеством, набором продуктови и услуг, скоростью работы сайта, …] (выбрать по желанию). Анализ необходимо проводить совместно с анализом времени распределения нахождения посетителей на сайте.

Распределение характеризует удельный вес каждой категории входа посетителей: через клик на баннере, с поисковой машины, с иных ссылок, путем непосредственного ввода адреса сайта в браузере.

Представляет также интерес распределение видов уходов с сайта: уход по ссылке, размещенной на сайте, уход по возврату при приходе по ссылке, закрытие окна браузера.

К временным характеристикам относятся:

·         Минимальное время нахождения на сайте – 30 сек

·         Максимальное время нахождения на сайте – 534 сек

·         Среднее время нахождения на сайте – 332 сек

Большое количество коротких посещений объясняется тем, что клиента в первый минуты ничем не был «зацеплен» и покинул сайт. Наличие качественно похожей картины является достаточно серьезный симптомом для проведения редизайна и обновления контента сайта.

Косвенно характеризует эффективность рекламных кампаний через приведенное время общего пребывания клиентов на сайте, зашедших по ссылкам с сайтов, на которых расположены баннеры или другие ссылки.

Статистика по страницам сайта

Падение количества обращений к разделам «Новости» и «СМИ о нас» объясняется возвратом к стационарным показателям (за последние полгода 10 и 5 соттветственно). Повышенное количество обращений ан 6 неделе было вызвано публикацией в СМИ новости об инвестировании группой 10 млн. долларов в Интернет.

История количества обращений к разделам

Распределения количества обращений по разделам в течение времени характеризует качественно уровень интереса посетителей сайта к информации, размещенной на страницах соответствующего раздела. Уменьшение с течением времени количества обращений посетителей к какому либо разделу может быть связано с консервативной политикой банка и падением интереса в целом к банку, с нерегулярным (слишком редким) обновлением страниц соответствующего раздела. На приведенной диаграмме наблюдается падение интереса к разделу «О банке», что может служить хорошим признаком к проведению реинжиниринга данного раздела.

На протяжении длительного времени сохраняется сильный дисбаланс по количеству обращений к разделам. Мы не будем пытаться определить причину, оставив это читателям в качестве домашнего задания. В качестве рекомендаций могут быть: вынос на главную страницу ссылок на нужные разделы для ускорения перехода клиента к нужной информации, а также размещение на наиболее часто посещаемый страницах ссылок на другие ресурсы компании или родственных структур.

Статистика по страницам

Распределение времени нахождения клиента по разделам сайта (суммарное время нахождения посетителей в каждом разделе второго уровня) характеризует уровень интереса клиента к информации, размещенной в разделах сайта. Сравнительный анализ время нахождения посетителей в разделах с описанием продуктов косвенно характеризует отношения уровней востребованности рынком данных продуктов. Увеличение (уменьшение) показателя по сравнению с прошедшей неделей позволяет косвенно судить об эффективности кампаний по продвижению соответствующего продуктового ряда.

Распределение количества обращений (хостов и хитов) к разделам сайта, как и распределение времени нахождения клиента по разделам сайта, позволяет косвенно судить об уровне интереса клиента и востребованности продукта рынком. Увеличение (уменьшение) показателя с течением времени позволяет косвенно судить об эффективности кампаний по продвижению соответствующего продуктового ряда и уровне востребованности рынком продвигаемого продукта.

Пример анализа эффективности

Возможный подход к проведению анализа эффективности бизнеса в Интернет покажем на примере анализа эффективности маркетинговой кампании в Интернет для продвижения представительского сайта. Рассмотрим следующую диаграмму. Отчетливый провал в праздничные дни (8 Марта) начался 6 марта и продолжился практически до конца недели. 13 марта количество хитов вышло на первоначальный уровень. Одновременно, начиная с 13 марта количество хитов растет, что позволяет судить о возможном начале рекламной кампании.

Приняв в истории соотношения хостов к хитам значения в выходные дни, в предпраздничные дни и праздничную неделю за выбросы, можно увидеть характерный подъем значения с 10-15% до в среднем 35% (неделя с 13 марта) 25% (неделя с 20 марта). Это говорит о том, что стала увеличиваться доля посетителей, имеющих адреса на других хостах, иными словами появились новые посетители сайта. Одним из возможных объяснений может быть начало рекламной кампании в Интернет, например, баннерная реклама. Характерным является снижение уровня хостов/хитов с 35 процентов на предпоследней неделе до 25 процентов на последней неделе. При сохранении хитов на прежнем уровне (в среднем), иными словами при сохранении уровня активности посетителей сайта, несмотря на предвыборную неделю, этот факт можно объяснить прекращение баннерной рекламы на одном из крупных информационных ресурсов и прекращением рекламной кампании в традиционных СМИ.

Предположим, что с 13 марта баннерная реклама размещалась только на одном информационном ресурсе. Недельное размещение баннера (с 13 марта) на сайте крупного информационного ресурса привело к приросту недельного количества посещений в 350 хитов на первой неделе и 55 хитов на второй неделе при росте 587 хостов на первой неделе и падении на 207 хостов на второй неделе. Отметим, что при падении хостов на последней неделе после пректащения баннкерной рекламы хиты продолжали расти и выросли на 55 хитов за неделю.

Отметим, что данные расчеты были проведены исходя из общего количества хитов и хостов. Детальный сбор статистики по сайту, а именно раздельный учет хитов и хостов при заходе на сайт с различных баннеров, позволит проводить анализ при параллельном проведении рекламный кампаний. Использование для этих целей внешних счетчиков (Rambler, TopList и др.) не позволяет получать адекватных данных необходимых для анализа.

Положим для примера, что стоимость контракта составляла 500 долларов при количестве в 125 000 показов баннера. За первую неделю контакта (предпоследняя неделя на диаграмме) было выбрано 25 000 показов, которые привели к 587 хитам. Соответственно эффективности рекламы составляет 1 хит на 42,6 показа баннера при удельной стоимости одного хита 17 центов. Очевидно, эффективность кампании повышается при снижении количества показов баннера на 1 хит и снижении удельной стоимости одного хита. Проведя сравнительный анализ различных кампаний по предложенной методике легко найти наиболее эффективное решение. Данный мониторинг эффективности должен проводиться постоянно с предоставлением информации руководству компании и заинтересованным бизнесообразующим подразделеням.

На следующей диаграмме в качестве примера приведена диаграмма сравнительного анализа эффективности решений четырех условных рекламных кампаний. Из диаграммы видно, что наиболее оптимальными (эффективными) являются кампании 3 и 4, компания 3 оптимальна по критерию удельной стоимости, кампания 4 по критерию эффективности показа баннера.

Для наглядности изложения мы не включали в анализ другие параметры, о которых говорили выше. Очевидно, что функционал эффективности маркетинговой рекламы и тем более бизнеса и не только в Интернет является многомерным вектором и вопросы его оптимизации выходят за рамки настоящей статьи. Также мы умышленно не анализировали модели бизнеса в Интернет B2B и B2C, поскольку это тема для отдельной статьи.

Последнее обновление 15.08.2007