"Web analitika je misterija, a ne zagonetka", izjavljuje Avinash Kaushik, evanđelist Google Analytics, u svojoj knjizi Web Analytics 2.0, - Slagalica ima činjenični odgovor koji čeka da bude pronađen. Misterije rijetko.
Sa svojim najnovijim vodičem o mjerenju web analitike, Avinash (koji odlazi Avinashom u svim svojim prezentacijama, odražavajući njegovu pristupačnu prirodu) čini tajnu manje zastrašujućom. On potiče čitatelja da se udobno igra detektiv s web podacima.
$config[code] not foundŠto je Web Analytics?
Rekapitulacija za one koji ne znaju što je web-analitika (i njezino značenje): Web-analiza je mjerenje ponašanja posjetitelja web-lokacije. On mjeri stvari kao što su broj posjetitelja, vrijeme na web-lokaciji i stopa posjeta jednoj stranici (postotak posjetitelja koji napuste web-lokaciju za 3 sekunde ili manje - jednako je ulasku u trgovinu, shvaćajući da ne želite biti tamo i odmah napustiti). Podaci o web-analizi koriste se za poboljšanje web-lokacije za korisnike.
Budući da se web-lokacija može koristiti za registraciju za uzrok ili za prodaju proizvoda, prednosti procjene podataka web-analize su beskrajne. S obzirom na nedavne najave pretraživanja u stvarnom vremenu, zajedno s rastom alata društvenih medija, vlasnici web-lokacija koji se bave prodajom putem interneta ili se oslanjaju na web-lokacije da bi privukli klijente, ne mogu si priuštiti da ne razumiju ponašanje na mreži koje pridonosi poslovnim rezultatima.
Ali web analitika je još uvijek u povojima. Mnoge tvrtke još uvijek se bore s načinom na koji će se podaci uključiti u odluke koje se mogu poduzeti. Čak ni razmišljanje o on-line prisutnosti nije zahvaćeno nekim industrijama izvan medija, gdje neki viši menadžeri izjednačavaju internet s televizijom u smislu ponašanja (suprotno različitim izvješćima).
Web Analytics 2.0 Preuzima web-analizu na sljedeću razinu
Avinash temeljito pokriva osnove, kao što su kriteriji odabira za odabir dobavljača rješenja za web-analizu i korake za analitičare da postanu analitičari “ninjas” u procjeni podataka i izvješćivanju upravi.
Ključ za uspješno izvlačenje zaključaka iz podataka web-analize jest odabir relevantnih mjernih podataka - što želite izmjeriti? Je li to povezano sa svrhom web-lokacije? Kako se online mjerenje uklapa u vaše poslovne odluke? Mnogi preporučeni koraci i postupci vrte se oko ta tri pitanja i kako poduzeti mjere.
Na primjer, Avinash objašnjava razliku između preciznosti i točnosti. On kaže da se posao može "opsesivno usredotočiti na točnost. Dobro je željeti točnost, ali je važnije uravnotežiti troškove i koristi. “Avinash podjednako potiče analitičare i upravitelje da i dalje koriste podatke kako bi brzo učili i tražili rezultate, čak i uz manje pogreške. "Obrazovana pogreška", kaže Avinash, "bolje je nego bez ikakve akcije." Ove izjave nisu namijenjene da opravdaju neke veće poslovne pogreške, nego da objasne kako koristiti informacije za donošenje čvrstih i pravovremenih odluka.
Knjiga ojačava svoje točke kroz dobro organizirane primjere i pokriva gotovo sve trenutne dostupne online alate. Avinash također daje dobar pregled koji pokazuje kako uključiti alate društvenih medija u koherentno mjerenje koje identificira vrijednost.
Zabavan i svjež stil pisanja
On je oduševljen i ima svježi stil komunikacije, koristeći zanimljive metafore poput “Usporedio sam web analitiku s Angelinom Jolie; ta usporedba bi trebala ukazati na to koliko je seksi, koliko je moćna i kakva sila dobra može biti. ”Ili kaže čitateljima da se“ s njom podbadaju ”u pogledu jedinstvenih podataka o posjetiteljima. Da, Will Smith je odavno prešao na frazu, ali je osvježavajuće da netko shvaća da informacije mogu biti zabavne s pravim načinom razmišljanja.
Jedini nedostatak Web Analytics 2.0 da je, unatoč svojim naporima, još primjera koji povezuju standardne poslovne metrike potencijalno pogodilo dom s ogradama, tj. menadžerima koji zaista mogu imati koristi, ali se ne osjećaju potpuno "jiggy" s podacima. Lijepo je predložiti da koristite jednostavne metrike umjesto složenih mjernih podataka. No, menadžeri su vjerojatno zadovoljni matematikom dovoljno da shvate što je u suštini jednadžba.
Za koga je ova knjiga
Pravilo Avinasha od 10-90% kaže da bi analitički proračun trebao potrošiti 10% na alat, 90% na analizu. S 2.0, Avinash je uspješno proširio ovo pravilo, navodeći kako 90% treba raditi.
Poslovni menadžeri s radnim poznavanjem web analitike uživat će u ovoj knjizi. Također će pobuditi interes onih koji su novi u temi. Međutim, novorođenima je bolje poslužiti osnovniji uvod u programu Avinash Web Analytics: Sat dnevno i druge knjige, kao što je Eric Peterson's Web analitika demistificirana.
Jedna lijepa točka: Poput prve knjige, Avinash daruje svoju knjigu u dobrotvorne svrhe. Možete učiniti dobro dok učite o poslovnom subjektu koji postaje sve važniji sa svakim posjetom web-lokaciji (i ovih dana, uz svaki tweet).
18 Komentari ▼
