Правильная интерпретация ключевых показателей эффективности сайта (KPI)

Проблема двоякой интерпретации данных — это не прямая вина аналитиков. Просто они традиционно (еще со времен появления первых счетчиков статистики) приучены работать с обобщенными данными, рассматривая аудиторию сайта как некую обезличенную массу.

Реклама и маркетинг статьи

18 апреля 2012

Аналитики приучены, что KPI — это в большей степени численные показатели работы сайта, которые помогают понять, в правильном ли направлении движется оптимизация, обслуживание сайта или его маркетинговые мероприятия.

Какие обычно ключевые показатели эффективности оценивают? Это метрики, предоставляемые популярными системами статистики (Google Analytics, Яндекс. Метрика, LiveInternet), и принятые в экспертной среде за «эталон» качества сайта:

1) Число уникальных посетителей;
2) Количество просмотренных страниц;
3) Среднее время, проведенное на сайте;
4) Возвращаемость посетителей;
5) Показатель отказов;
6) Показатель конверсии и др.

Первоочередная ошибка — попытка интерпретировать численные данные систем статистики в качестве показателя успешности сайта. Проблема в том, что даже на схожих по тематике сайтах эти показатели будут означать совершенно разные результаты.

К сожалению, очень немногие специалисты приучили себя смотреть на показатели многогранно, иначе говоря, с нескольких сторон. Подумайте — увеличение среднего времени пребывания посетителей на сайте — действительно ли это показатель того, что сайт становится более интересным?

А что если за измеряемый промежуток времени на сайт приходили посетители, которые долго с ним взаимодействовали потому, что не могли найти нужной информации или испытывали другие сложности при взаимодействии с ним? В итоге, за счет этих «проблемных» посетителей общее время, проведенное пользователями на сайте, увеличивается. Что, в свою очередь ошибочно воспринимается как «успешность» сайта.

Возьмем, к примеру, 2 сайта, выполняющих практически идентичные цели — сервисы подбора и онлайн-бронирования авиабилетов (данные получены из Alexa): «Anywayanyday.com» имеет большее время и глубину просмотров по сравнению с сайтом «OneTwoTrip.com» — из этого обычно делается вывод, что сайт интереснее для его аудитории.

Хотя на самом деле проект «OneTwoTrip.com» помогает своим посетителям значительно быстрее выполнить цель своего посещения и, имея более короткое время взаимодействия, является более успешным.

Проблема двоякой интерпретации данных — это не прямая вина аналитиков. Просто они традиционно (еще со времен появления первых счетчиков статистики) приучены работать с обобщенными данными, рассматривая аудиторию сайта как некую обезличенную массу.

Вторая важная ошибка, которую допускают аналитики — это мнение, что все посетители приходят на сайт для выполнения его конверсионных функций или, по крайней мере, что сайт должен заинтересовать посетителя совершить конверсию, даже если он пришел по смежному запросу. На самом деле, посетители выполняют на сайте исключительно свои собственные цели, их совершенно не интересуют цели, определенные вами или вашим руководством.

К примеру, юридическая компания заводит блог с целью заинтересовать посетителей на их дальнейшее взаимодействие с основным сайтом компании. Однако посетители приходят на корпоративный блог с конкретной целью, чтобы получить ответ на свою юридическую проблему и даже после успешного прочтения статьи в большинстве случаев уходят, так и не просмотрев основных страниц сайта компании.

В данном случае аналитик, настраивая свою систему статистики, должен исключить из учета тех посетителей, которые не переходили с блога на основные продающие страницы сайта.

Что влияет на достижение KPI’s?

1) Скорость и прозрачность достижения цели посетителя;
2) Доверие посетителя к сайту;
3) Отсутствие нестерпимых «глюков» на сайте;

В последнее время тренд юзабилити-тестирования очень сильно укрепился среди веб-аналитиков и разработчиков сайтов. Считается, что если посетители сталкиваются с проблемами удобства взаимодействия, это негативно сказывается на выполняемых ими действиях, и в итоге — на конверсии сайта.

В общих чертах, этот тезис верный, однако мы считаем, что аналитики чересчур зациклены на этом тренде, ведь на самом деле ситуация намного проще — если посетителю очень нужно сделать заказ именно на этом сайте, он обязательно справится с возникающими сложностями и завершит заказ.

Более того, чувство, что посетитель справился с проблемой, может оказать на него сильное позитивное психологическое влияние и вызвать привязанность к сайту. Поэтому вопрос выполнения конверсионных действий лежит не в прямой зависимости от юзабилити, а скорее от общего доверия к сайту и, в меньшей степени, от пользовательского опыта.

Какие ключевые показатели эффективности сайта нужно отслеживать?

1) Посещаемость сайта:

Один из немногих параметров, которые учитываются правильно. Единственная рекомендация — учитывайте только метрику «Новые посетители», т. к. метрика «Вернувшиеся посетители» многими системами статистики учитывается неверно.

2) Цели посещения сайта и результат их выполнения:

В процессе интерпретации численных показателей, особенно на высоко посещаемых сайтах, аналитики воспринимают аудиторию сайта как однородную массу. По возможности, необходимо избегать подобного подхода. Кроме того, аналитики предпочитают отслеживать эффективность различных источников трафика, чтобы определить наиболее эффективные из них и отследить стоимость привлечения клиента по каждому отдельному каналу.

Безусловно, различные источники трафика могут приводить аудиторию совершенно разного качества, однако правильнее будет в первую очередь учитывать не источники, а цели посещения. Необходимо сегментировать аудиторию сайта по намерениям посетителей — это проще всего сделать, распределив ключевые фразы, по которым приходят посетители (коммерческие и информационные запросы будут иметь различную конверсию).

Для непоискового трафика нужно расставить utm-метки на целевые страницы — эти метки должны отражать не название/тип источника, а предполагаемую цель посещения. К примеру, если вы опубликовали новую статью о подборе недвижимости и активно продвигаете ее по нескольким каналам, установите единую utm-метку «Подбор недвижимости» для всех источников трафика. Таким образом, вы четко будете знать, для каких целей приходят посетители, насколько они вовлечены, и что они делают после прочтения статьи.

3) Конверсия сайта:

Конверсия — это, безусловно, наиболее показательный инструмент отслеживания общей эффективности сайта.

Обычно системы статистики подсчитывают конверсию исходя из соотношения посещаемости и выполнения целей за определенный период (день, неделя, месяц), однако не нужно забывать о принципе «отложенной конверсии».

Т. е. в промежуток времени, который выбран для подсчета конверсии, вполне могут попасть посетители, приходившие на сайт до начала выбранного периода, и уже принявшие решение о покупке или, наоборот, в текущий период попадают посетители, которые по определенным причинам готовы сделать фактический заказ несколько позднее (через неделю, месяц, полгода).

Если данные о конверсии обрабатываются ежесуточно, тогда ваша система статистики рассчитает показатель конверсии с большой погрешностью, а реальный процент будет значительно выше того, который показывает ваша система. Поэтому для правильного расчета конверсионных показателей сайта необходимо подсчитывать данные за как можно более длительный промежуток времени (1–6 месяцев).

На проектах, где возможны многие сценарии поведения, необходимо разделять показатели конверсии на микро- и макро-конверсионные. Поскольку, в большинстве случаев, макро-конверсия складывается из нескольких микро-событий, то отслеживая их раздельно, можно получить более точные данные и узнать, на каком этапе происходит «срыв» эффективности процесса.

4) Социальная активность посетителей:

Безусловно, количество ретвитов, лайков и плюсов контенту вашего сайта отражает его востребованность. Работайте с отзывами посетителей в сети и на своем сайте (обратная связь, отзывы, комментарии).

Какие метрики нельзя учитывать при анализе KPI

1) Возвращаемость посетителей:

Методы подсчета метрики «Вернувшиеся посетители» рассчитываются и интерпретируются аналитиками неверно — все популярные системы статистики не умеют разделять намеренные и ненамеренные посещения. К примеру, если система статистики показывает возвращаемость информационного сайта на уровне 40%, то реальный показатель «намеренных» возвратов не превысит 2–3%.

В первую очередь это связано с тем, что страницы могут быть открыты во вкладках браузера посетителя по нескольку дней или даже недель. Каждый раз, когда посетитель открывает браузер с сохраненными вкладками, система засчитывает очередной возврат посетителя и вносит погрешность в ужасную метрику — «Показатель отказов».

2) Показатель отказов:

«Показатель отказов» — самая обсуждаемая метрика среди аналитиков. Каждый вебмастер считает своим долгом уменьшить этот показатель, считая, что «отказники» — это посетители, которым по какой-то причине не понравился сайт (опять юзабилити?). Я искренне убежден, что «Показатель отказов» должен быть уничтожен во всех существующих системах веб-аналитики, потому как он не только не несет практической пользы, он даже вводит в заблуждение вебмастеров потому, что:

а) Посетитель может выполнить цель своего посещения прямо на странице входа и покинуть сайт удовлетворенным. Например, «Википедия» удовлетворяет практически всех посетителей, при этом имеет bounce rate более 53%;

б) На интересном сайте около 30% посетителей оставляют страницу открытой во вкладке на несколько дней, а последующие ежедневные запуски браузера (т.н. «ненамеренные посещения») вносят гигантскую погрешность в метрики «Показатель отказов» и «Вернувшиеся посетители»;

в) Неправильно настроенный учет времени: к примеру, Google Analytics воспринимает линейное посещение с интервалом более 30 минут как новое посещение, что также вносит значительную погрешность. Не смотря на то, что этот интервал легко настроить, делают это далеко не все.

3) Прямые переходы (direct traffic):

Системы статистики позволяют разделить источники трафика. В целом, можно сравнивать численные показатели поведения посетителей по различным источникам, но обязательно нужно учитывать цели посещения, т. к. даже с одного источника могут приходить посетители с совершенно разными целями.

Среди всех источников трафика значительную долю может занимать т.н. «прямой трафик» — в большинстве случаев аналитики считают этот источник посещений очень лояльным, т. к. это могут быть посетители, напрямую набравшие адрес сайта или открывшие его из «закладок».

Однако на самом деле в эту категорию попадают очень многие посетители, которые попросту не передают данные об источнике переходов из-за настроек безопасности браузера или особенностей настройки прокси-сервера. Поэтому общая картина сильно искажается — у «прямых переходов» нет никаких гарантий, что они действительно прямые!

Выводы

Проблема некорректной оценки KPI очень сильно влияет на результативность работы веб-аналитиков и вебмастеров. Оптимизация сайта на основе стандартных KPI может и не принести ожидаемого эффекта, поскольку фокус самих оптимизационных мероприятий смещается. Т. е. идет отвлечение внимания аналитиков на второстепенные элементы.

При анализе KPI категорически нельзя использовать шаблонный подход. Каждый сайт индивидуален и даже поведение посетителей на сайтах одинаковой тематики всегда различается. Правильная интерпретация ключевых показателей эффективности зависит от выбора именно тех KPI, которые действительно характеризуют эффективность сайта и указывают на имеющиеся проблемы.

Дмитрий Мелихов, руководитель проекта SpyBOX, специально для towave.ru

Об авторе:

Дмитрий Мелихов — руководитель сервиса веб-аналитики SpyBOX, системы, которая предоставляет все необходимые инструменты для анализа и оптимизации сайтов. Команда SpyBOX работает на рынке веб-аналитики с 2009 года и за это время были разработаны уникальные инструменты и методики комплексного анализа сайтов.

Одним из основных направлений нашей деятельности является обучение веб-аналитике не только пользователей нашей системы, но и всех желающих. Мы предлагаем платные и бесплатные обучающие материалы, мастер-классы которые помогут вам самостоятельно приступить к анализу сайтов на профессиональном уровне.