Платформ для аналитики множество: Гугл Analytics, Adobe, Mixpanel, Quantcast, KISSmetrics, Similarweb, Amplitude, FullStory и без того потом. Начальники компаний надеются на аналитику, чтобы выяснить поведение пользователей. Инструменты аналитики предоставляют девелоперам, менеджерам, дизайнерам, прочим специалистам и маркетологам данные, нужную для принятия ответов — либо, по крайней мере, обещают это сделать.
Но, как показывает опыт, придется еще потрудиться, дабы добраться до нужных данных, а верные выводы стоят дороже, чем думается. Вы когда-нибудь вспоминали о цене?
Оценить цена вашей аналитики сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Вот шесть факторов, из которых она складывается.
1. Цена инструмента (либо инструментов) как таковая
Прейскурантная цена того либо иного инструмента — это затраты, легче всего поддающиеся расчету. И на них беседы об инструментах аналитики в большинстве случаев и заканчиваются, по причине того, что многие инструменты бесплатны, а платформы не взимают ежемесячной платы, как та же Гугл Analytics.
Кроме бесплатных инструментов имеется, само собой разумеется, и те, каковые предоставляют собственные услуги по подписке. Цены на такие инструменты смогут существенно различаться в зависимости от множества факторов.
При оценке цены веб-аналитики черта «бесплатный» либо «платный» должна быть только началом ваших расчетов. Не останавливайтесь на ценнике — особенно в случае если инструмент считается бесплатным: как говорится, бесплатных завтраков не бывает. Оценка цены инструментов веб-аналитики связана как с прейскурантной ценой, так и с нетривиальными затратами, не связанными с деньгами, каковые вы платите за услугу.
Об этих неочевидных, редко обсуждаемых затратах — большинство данной статьи. Начните с цены на инструмент, но после этого копните глубже.
Просматривайте кроме этого: В чем отличие между Google Analytics и другими совокупностями аналитики?
2. Цена настройки инструмента
Вы настраиваете инструменты аналитики не посредством чудесной палочки — и их настройка возможно весьма непроста. В зависимости от устройства вашего сайта либо приложения она может потребовать написания его вставки и кода в сами страницы либо в хедеры шаблонов, в не CMS и без того потом.
И это еще не все. Настройка ни при каких обстоятельствах не заканчивается: инструменты аналитики приходится подстраивать и масштабировать по мере роста вашего сайта либо приложения. Чем сложнее делается выбранный вами инструмент аналитики, тем дороже поддерживать его в рабочем состоянии.
Дабы оценить цена настройки, посмотрите, кто из ваших сотрудников будет ей заниматься и какое количество стоит их время. Причем цена складывается и из заработной плата этих людей, и стоимости работы, которую они не делают, пока занимаются аналитикой вместо того дабы исправлять недостатки продукта, улучшать его и без того потом.
3. Влияние инструментов аналитики на скорость работы сайта
Любая лишняя строка кода на вашем сайте может замедлить его скорость и загрузку его работы — что незаметно, но значительно влияет на пользовательский опыт. На эту тему написано много статей. Так, одно изучение Гугл продемонстрировало, что из-за лишних 40 миллисекунд загрузки результатов поиска количество запросов понижается на 0,44%.
Каждый год в Гугл поступает 2 000 000 000 000 запросов, и 0,44% из них теряется (9 000 000 000).
Скорость работы вашего сайта либо приложения отражается на чистой прибыли, так что цена того либо иного инструмента аналитики (либо нескольких инструментов) измеряется в ушедших пользователях, продажах, которых вы не сделали, и сниженном KPI.
4. Цена низкокачественных данных
Уровень качества данных определяется множеством факторов, от очевидных вещей, таких как их надёжность и релевантность, до неочевидных, на каковые может воздействовать ваше мышление. Разберем данный вопрос более детально.
- Релевантность данных. Касаются ли эти сведенья неприятности, которую вы пробуете решить? Точны ли они? Релевантность определяется тем, оказывают помощь ли эти ответить на волнующий вас вопрос, и своевременностью: будут ли они все еще нужны для ответа на вопрос к тому моменту, в то время, когда вы их получите?
- Надежность данных. Как скоро вы имеете возможность взять необходимые вам ответы? Какие конкретно дополнительные действия требуются, дабы их взять? В случае если инструмент аналитики предоставляет вам сырые эти, сколько времени необходимо, дабы обработать их и сделать нужные выводы?
- Применяемые метрики. Метрики, предоставляемые тем либо иным инструментом аналитики, смогут очень сильно, но незаметно оказывать влияние на уровень качества данных, по причине того, что сам их выбор задает рамки восприятия. Остановимся на этом подробнее.
- В собственной книге «Думай медлительно решай скоро» (Thinking Fast and Slow) Даниэль Канеман (Daniel Kahneman) пишет, что люди принимают решения, руководствуясь лишь дешёвой им информацией и не учитывая того, что остается за кадром. «Что видишь, то и имеется» — это напоминание об избыточной самоуверенности. Применительно к веб-аналитике это тенденция концентрироваться лишь на том, что вам известно: эти, предоставленные инструментом аналитики, становятся единственным основанием для принятия ответа, вы смотрите на них и делаете выводы, не вспоминая о том, что ваша информация возможно неполной.
- Эффект фрейминга. Подача информации воздействует на то, как она воспринимается и интерпретируется. Какое из следующих утверждений звучит лучше: «90% пользователей оставили без внимания новую функцию вашего сайта в первую семь дней по окончании ее появления» либо «10% пользователей заинтересовались новой функцией в первую семь дней по окончании ее появления»?
- Допущения. К каждому красивому графику либо чистой метрике прилагается пачка предубеждений и допущений, и, как говорится, сатана в подробностях. Человек, проводящий анализ, может сделать предвзятые выводы со своей точки зрения. Нобелевский лауреат Рональд Коуз (Ronald Coase) сформулировал эту идея так: «В случае если пытать эти достаточно продолжительно, они рассказать о чем угодно». Если вы некое время поработаете с аналитикой, вы обязательно услышите саркастичный вопрос: «А какие конкретно цифры вы желаете заметить?». Любой раз, принимая ответ на основании той либо другой метрики, вы надеетесь на ее валидность. Но кое-какие метрики обобщают эти, и если вы используете средние значения и не присматриваетесь к нюансам, вы имеете возможность прийти к неверным выводам.
- Одна из метрик, задающих восприятие данных, — уровень отказов. Он отражает процент пользователей, каковые приходят на ваш сайт лишь чтобы тут же его покинуть. На практике осознать эту метрику значительно сложнее, чем думается. Эффект фрейминга заставляет нас думать, что большой уровень отказов — это не хорошо, но, учитывая количество одностраничных приложений, страниц с нескончаемой прокруткой и других нюансов, каковые имеется у каждого сайта либо приложения, уровень отказов возможно легко нерелевантен сам по себе. Концентрируясь на нем, вы признаете его нужной метрикой, которой стоит руководствоваться, принимая решения. В действительности все зависит от обстановки, о чем, кстати, говорится во запасном документации Гугл Analytic об этом показателе.
Уровень качества данных имеет значение. Цена некачественных данных — неверные ответа, каковые стоят времени и денег. Убедитесь, что ваш инструмент аналитики не собирает кучу данных, каковые, быть может, не отвечают на ваши вопросы либо отвечают неясно, и вам приходится проводить дополнительные изучения, применяя данный же инструмент либо обращаясь к вторым.
Просматривайте кроме этого: Как выбрать верную совокупность бизнес-аналитики?
5. Цена множества инструментов
Совершенный, всезнающий аналитический инструмент, обладающий всеми мыслимыми данными, не существует (до тех пор пока). Следовательно, дабы заполнить пробелы в знаниях, командам приходится пользоваться несколькими инструментами. Любой из этих инструментов подвержен обрисованным выше проблемам: цена самого инструмента, его использования и настройки, влияние на скорость работы сайта либо приложения и уровень качества данных, — а бонусом вы еще приобретаете цена сотрудничества: вам нужно будет переключаться с одного инструмента на другой, руководить множеством подписок, не забывать, как пользоваться каждым из инструментов и для чего он нужен (либо ненужен) и без того потом и тому подобное.
Заберите неприятности, появляющиеся при применении одного инструмента, и умножьте на их количество. Причем цена применения нескольких инструментов способна складываться. В то время, когда вы оцениваете неспециализированную цена собственных инструментов аналитики, нужно учитывать дополнительный уровень сложности, появляющийся при управлении несколькими инструментами.
6. Цена аналитики самой по себе
Последняя в перечне, но не по значимости, — цена проведения анализа как такового. Она складывается из того, как сложно пользоваться инструментом и имеете возможность ли вы применять его сами либо необходимо нанимать для этого отдельного эксперта. И на то, и на второе вы тратите больше всего времени.
- Простота применения инструмента. Имеете возможность ли вы самостоятельно и сходу извлечь из инструмента необходимые эти и сделать выводы? какое количество необходимо обучаться, дабы действенно использовать инструмент? Чем он сложнее, тем больше трения происходит при получении данных.
- Наемные эксперты. От простоты применения зависит то, пригодится ли вам нанимать отдельного эксперта для обработки данных. Если он нужен, вы израсходуете деньги на оплату его одолжений и, что менее разумеется, время.
- Время. Как говорится, время — деньги. Время уже упоминалось в данной статье как один из основных показателей качества данных: релевантны лишь своевременные эти. Как вы оцениваете цена времени? Дабы ответить на данный вопрос, необходимо совершить отдельный анализ, но сработает и вот такая несложная эвристика: сокровище информации обратно пропорциональна времени, которое нужно, дабы ее взять. Применительно к веб-аналитике время делится на две категории:
1. Время для того, чтобы получить данные. какое количество времени необходимо израсходовать, для получения сырых данных? Данный показатель зависит от сложности инструмента: требований к настройке, простоты применения, простоты извлечения данных из инструмента и т.д.
Приходилось ли вам искать какую-нибудь данные, лишь дабы отыскать крайне полезный график, что нереально извлечь из инструмента?
2. Время чтобы сделать выводы. какое количество времени нужно, дабы переработать сырые данные в значимую данные, которой возможно руководствоваться при принятии ответов? Инструменты аналитики смогут собирать очень нужные эти, каковые легко извлечь, но их не редкость болезненно тяжело перевоплотить в рабочие выводы.
Пример. На то, дабы извлечь эти из отчета, у вас уходит в среднем 20 мин., — это время для того, чтобы получить данные. После этого вам требуется два часа, дабы обработать эти и сделать выводы. А сейчас повторите процесс несколько сотен раз, а если вы аналитик, прибавьте ко мне трение, появляющееся, в то время, когда вы сдаете отчет, лишь дабы понять, что его необходимо переделать для другого временного периода либо еще какой-нибудь переменной.
Аналитика быстро поглощает время.
Неспециализированная цена аналитики
Генри Форд сообщил: «В случае если вам нужна машина и вы ее не берёте, в итоге вы найдёте, что уже заплатили за нее, но у вас ее так же, как и прежде нет». Вот таблица, которая окажет помощь вам подсчитать неспециализированную цена аналитики:
|
Цена |
Цена инструмента |
Настройка |
Влияние на работу сайта |
Уровень качества данных |
Пара инструментов |
Проведение анализа |
|
Что необходимо учесть |
Бесплатный |
Настройка |
Влияние на его работы функциональность и скорость сайта |
Релевантность |
Цена каждого инструмента |
Простота применения инструмента |
Для чего вдаваться в такие подробности при оценке цены аналитики? По причине того, что инструменты аналитики дороги — кроме того если они «бесплатны», и их подлинная цена совсем не очевидна. Разбирая цена того либо иного инструмента (либо нескольких), вы осознаёте не только то, сколько он стоит, но да и то, из-за чего он обходится так дорого.
В то время, когда ваша рука потянется к очередному бесплатному инструменту — он же бесплатный, почему бы и нет? — задумайтесь: будет ли информация, которую вы получите, стоить упрочнений, израсходованных на его установку, анализ и использование данных?
Аналитика может дорого обходиться
В случае если девелоперы тратят месяцы на работу и установку с инструментом, начальники продираются через неясные, обобщенные отчеты, ничего не говорящие о том, что делать с этими данными, а из-за эффекта и предубеждений фрейминга, ограничивающего ваше восприятие информации, принимаются неверные ответа, игра не следует свеч.
Инструменты аналитики трудятся лишь тогда, в то время, когда они приносят качественные эти и оказывают помощь сделать выводы, разрешающие начальникам принимать верные ответы. Лучшие инструменты аналитики — ясные и практичные, требующие мало времени, для получения данных и сделать выводы.
Проанализируйте собственные инструменты и вычислите их цена. Не забывайте: информация, которую вы ищите, может дорого обойтись.
Делайте бизнес на базе данных!
По данным: blog.fullstory.com. Изображение: globalarchive
Случайные статьи:
057. Базовые принципы веб аналитики – Пётр Аброськин
Подборка похожих статей:
-
Сшитая кровью одежда, или какова реальная цена вашей новой брендовой шмотки
Это история об одежде, которую мы носим, о людях, изготавливающих ее, и о том, как все это воздействует на современный мир. Это история страха и…
-
Ценообразование в «облаках»: 3 работающих правила использования скидок
В то время, когда дело доходит до ценообразования в отрасли облачных ответов, скидки как маркетинговый прием выглядят одновременно и привлекательно, и…
-
Принципы психологии, эмоции и их использование в сплит-тестировании продающих страниц
Значительно чаще сплит-тестирование видится обладателям сайтов и начинающим интернет-маркетологам сложной процедурой, основанной лишь на графиках,…
-
Как рассчитать стоимость привлечения клиента (cac) в контент-маркетинге?
Одна из громадных неприятностей, на которую довольно часто жалуются маркетологи и CEO, содержится в неспособности отследить показатель ROI (возврат…