Top 5 Free Web Statistics Tools – Hongkiat

Top 5 Free Web Statistics Tools - Hongkiat Аналитика

Что такое веб-аналитика

Веб-аналитика — это система для анализа эффективности методов продвижения, оценка их результатов. Позволяет измерить усилия, которые компания вкладывает в рекламу своего продукта в интернет-среде.

Bonus:

, Unlike typical web statistics tools, iPerceptions is an advanced survey tool that offers a real experience of the visitors by conducting short on-site surveys. It integrates well with Google Analytics enhancing its functionality.

iPerceptions’ survey asks 4 basic questions from the visitors namely; who are they? Why are they here? How is your website working for them? And what you should fix in your website? The tool uses different strategies to ask these questions and make it comfortable for the visitors to answer them.

What I find slightly disappointing is that there are many advanced web statistics features iPerceptions offers but for that there’s a paid subscription. The free version only allows you to create surveys and integrate them with Google Analytics.

If you want to keep an eye on web analytics as well as SEO statistics, then GoingUp can be a useful tool for you. It allows you to track the traffic behavior of individual pages so you can compare the performance of each page with another. You can also check where your visitors are coming from and where they’ll go next.

The features of GoingUp that piqued my interest are that it shows keywords that are bringing in traffic, optimizes pages for efficient SEO, allows creating custom profiles of visitors, and research keywords to draft a better SEO strategy.

With all these features the only downside is that you can track just a single website through its free account. For those who have multiple websites, they need to upgrade to a paid pro version.

Google analytics


Особенности системы Google Analytics:

  • Вебвизор. Позволяет следить за действиями посетителей онлайн.

  • Отслеживание целевых звонков. Функция помогает анализировать, с каких источников чаще приходят пользователи. 

  • Sms-рассылки. Если произошли технические неполадки, можно сделать рассылку через Google Analytics. 

  • Легкий интерфейс.

Алгоритм веб-аналитики

Веб-аналитик оценивает не только эффективность инструментов рекламы, но и поведение пользователей. Анализ поведенческих алгоритмов включает сбор информации по пяти этапам воронки:

  1. Привлечение внимания клиентов. 

  2. Контакт пользователя со страницей. 

  3. Удержание клиента. 

  4. Повышение уровня конверсии. 

  5. Возврат платящих клиентов, завоевание лояльности. 

Виды аналитики

Существует 2 вида веб-аналитики:

Занимается сбором и анализом статистических данных. Главные инструменты — специальные счетчики и лог-анализаторы, которые сканируют страницу сайта и показывают, какие именно блоки обеспечивают приток новых пользователей. Комплексная аналитика полезна, если сайт не ранжируется в поисковиках, т.к. можно сразу выявить проблему.

Этот вид сосредотачивает внимание на анализе поведения пользователей. Аналитик встает на место клиента, определяет особенности целевой аудитории. Прирост новых клиентов обеспечивается за счет лучшего понимания интересов аудитории. Чаще всего виды применяются вместе, так анализ получается разносторонним.

Визуализация, построение отчетов

Когда все данные собраны в одном месте, их можно визуализировать с помощью инструментов Гугл: сделать графики, схемы, таблицы. Теперь информации достаточно, чтобы создать отчет, в котором указываем исходные данные, их взаимосвязь с рекламной политикой, стратегию будущего продвижения сайта.


В отчетах, которые приходят автоматически, есть параметры для аналитики: динамика посещений, количество откликов, конверсия и др.

Отправку отчетов можно оптимизировать и автоматизировать, чтобы система присылала их на почту, где вы сможете быстро реагировать на изменения:

  1. В личном кабинете в Google Analytics зайдите в нужный отчет и нажмите «Открыть доступ».

  2. Впишите e-mail.

  3. Выберите формат отправления.

  4. Задайте период отправления отчетов.

  5. Нажмите «отправить».

Задачи

В задачи специалистов по веб-аналитике входят:

Дополнительный анализ:  Открытый DISC-определитель, ODAT. Пройти онлайн

  • изучение и внедрение новых программ, которые повышают конверсию и улучшают позиции товара на рынке;

  • создание качественного рекламного предложения, которое будет иметь отклик у пользователей;

  • аналитический анализ действий компании.

Зачем нужна статистика в веб-аналитике

Итак, что делать с информацией, которую вы собираете на своем сайте? Первое и самое простое, что можно узнать — откуда приходит трафик и его основные характеристики, число посещений, клики и т.д. Для этой задачи достаточно стандартных отчетов в Google Analytics.

Однако для расчета относительных метрик (ROAS

Прибыль от размещения рекламы = доход от размещения рекламы / расходы на рекламу × 100%
, CPC

Сумма, которую рекламодатель платит за один клик по его рекламе
и др.)

Есть вопросы и бизнес-задачи, ответы на которые можно найти, применив статистические методы. Например:

  • Классифицировать пользователей, чтобы эффективней работать с рекламными кампаниями.
  • Оценить изменения в дизайне сайта. К примеру, узнать с помощью A/B тестирования, как уменьшение количества полей в форме заказа повлияло на конверсию.
  • Понять, насколько критичной является просадка либо рост той или иной метрики. Для этого необходимо определить интервал допустимых значений основных метрик на сайте.
  • Спрогнозировать поведение пользователя на сайте по тем или иным показателям. Определить потенциальных покупателей и запустить для них рекламные кампании.

Условно весь процесс анализа данных можно разделить на три части:

  1. Digital-аналитика — сбор и анализ полученных данных. Этот этап включает в основном поверхностный анализ взаимодействий пользователей с сайтом и оценку маркетинговых усилий. Digital-аналитики помогают, к примеру, определить самые популярные страницы и категории товаров, найти слабые стороны в функционале сайта.
  2. Data governance — управление данными. Этот этап включает координацию задач между разными отделами в компании и управление доступом к данным.
  3. Data science — наука обработки и управления данными. На этом этапе происходит более глубокий анализ собираемых данных: поведение пользователей на сайте, офлайн-продажи, продажи через колл-центр, данные из CRM. Data Scientists могут оценить влияние того или иного фактора (источник привлечения, геолокация, день недели и т. д.) на наблюдаемый результат, например, конверсию и построить прогноз.

Инструменты веб-аналитики

Веб-аналитика сайта подразумевает два базовых инструмента: лог-анализаторы и счетчики. Лог-анализаторы — это автоматизированные сборщики, которые сохраняют данные о посещениях страницы. Они полезны, если в компании есть самостоятельный сервер, которым будут пользоваться аналитики.

Для тех, у кого такого сервера нет, есть счетчики. Чтобы внедрить счетчики, нужно внести изменения в структурный код страницы. Этот метод стал популярным после того, как Яндекс и Гугл начали предлагать свои системы веб-аналитики.

Другие популярные системы — Clicky, PIWIK, Adobe Analytics, Mixpanel, SimilarWeb.

Итак, вы решили стать data scientist. с чего начать?

Мы сделали подборку самых популярных и интересных ресурсов для легкого старта на пути от аналитика до Data Scientist.

В сети доступно множество бесплатных курсов, которые проводятся в формате лекций. После каждой лекции вы получаете небольшой список заданий и тем для самостоятельного изучения. Если что-то не выходит, вы можете задать вопрос преподавателю на форуме. Кроме того, по завершению курса можно получить платный сертификат. Вот несколько доступных площадок:

Язык программирования R — наиболее распространенный инструмент для работы с большими данными. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам выучить язык и пообщаться с профессионалами:

И приятная плюшка — онлайн-игры по теории вероятностей и математической статистике:

Мы обещали парочку примеров использования статистических методов, а в статье уместилось только A/B тестирование. Оставьте свой email, и мы пришлем вам файл с примером, как классифицировать пользователей. Вы сможете выделить сегменты с наиболее высоким и низким
LTV

Прибыль, которую компания получает от одного клиента за все время сотрудничества с ним
, чтобы применять для них разные маркетинговые стратегии.


Надеемся, статья была полезной 🙂 Если у вас остались вопросы, охотно ответим на них в комментариях.

Как помогает бизнесу

Конкуренция в интернете настолько высока, что даже компаниям с большой историей приходится бороться за свои позиции. Веб-аналитика помогает подобрать те способы распространения контента, которые принесут максимум эффекта и сделают так, чтобы ваш продукт не затерялся среди конкурентов.

Аналитики оптимизируют, автоматизируют процесс распространения информации о продукте, экономят время и средства на рекламу.

Как применять статистические методы в a/b тестировании

A/B тестирование, пожалуй, одна из самых распространенных задач в веб-аналитике.
Чтобы результаты тестирования стали по-настоящему полезной информацией, на которую можно положиться, их нужно проверять на значимость. В этом-то и поможет статистика.

Статистическая мощность измеряется в процентах и определяет, насколько вероятно, что тест покажет разницу между вариантом А и В, если она есть. К примеру, вы хотите проверить гипотезу, что мужчинам больше нравится зеленый цвет, чем красный. Если вы покажете разные варианты кнопки двум мужчинам и один нажмет красную кнопку, а другой — зеленую, можно ли говорить, что ваша гипотеза опровергнута?

Дополнительный анализ:  Вакансия Business Analytics & PM Lead в Москве, работа в компании SANDOZ

Конечно нет, потому что один из двух мужчин мог оказаться любителем ярких цветов или дальтоником. Если же вы покажете кнопки, например, тысяче посетителей сайта мужского пола, то уже сможете определить, кнопка какого цвета нравится мужчинам. То есть, чем больше длина (размер) выборки для теста, тем выше его статистическая мощность. Не стоит доверять тестам, статистическая мощность которых ниже 80%.

Так какой же должна быть выборка, чтобы результат был достоверным? Это зависит от того, какой статистической мощности и значимости (о ней мы напишем чуть ниже) вы ждете от теста. К счастью, считать длину выборки вручную совсем не обязательно — есть огромное количество удобных онлайн-калькуляторов, например этот. Как пользоваться этим калькулятором, вы можете почитать в статье.

Следующий аспект, который нужно учитывать при A/B тестировании — это статистическая значимость. Она определяет, насколько вероятно, что тест показал разницу между вариантом А и В, которой в действительности не существует. Оптимальный уровень значимости для А/B теста (также его называют доверительной вероятностью)

Доверительный интервал

Предельные значения показателя, который с заданной доверительной вероятностью будет находиться в этом интервале при выборке большего объема
показывает, насколько стабилен показатель, который вы получили в результате теста, то есть повторится ли он, если увеличить выборку.

Допустим, вы показали тысяче посетителей своего сайта зеленую кнопку (вариант А), и 30% на нее нажали. Вычисляем погрешность для доверительного интервала с помощью онлайн-калькулятора и получаем ± 2,8%. Это значит, что если увеличить выборку, то с вероятностью в 95% на зеленую кнопку нажмут от 27,2% до 32,8% посетителей.

Если сравнить доверительные интервалы для вариантов А и B, мы увидим, что они пересекаются в диапазоне от 27,2% до 28,7%. Графически это выглядит так:


На горизонтальной оси графика — KPI (в нашем случае конверсия), на вертикальной оси — плотность вероятности (плотность распределения случайной величины).

Существует ряд статистических критериев, которые помогают решить, принимать или не принимать изначально поставленную гипотезу. Один из самых известных и применяемых — t-критерий (или критерий Стьюдента). На самом деле под t-критерием, как правило, понимают не один конкретный метод, а целый класс методов проверки статистических гипотез, основанных на распределении Стьюдента.

А для гиков есть формулы 🙂


Применить t-критерий можно только при следующих условиях:

  1. Исходные данные должны иметь нормальное распределение.
  2. Если применяется двухвыборочный t-критерий для независимых выборок

    Проверяет гипотезу о равенстве средних значений в двух выборках. Применяется, например, когда нужно сравнить оценки по итоговому экзамену в двух разных ВУЗах
    , дисперсии должны быть равны.

Двухвыборочный t-критерий для независимых выборок

Если размеры выборок отличаются незначительно, применяется упрощённая формула приближенных расчетов:

где X1X21 и n2— количество элементов выборки, а

Количество степеней свободы рассчитывается как:


Основные преимущества t-теста в том, что он:

  • Нормально работает с огромными выборками (нет ограничения на объем данных).
  • Учитывает распределение и величину выборки.
  • Подходит для измерения разных параметров (можно сравнивать и количественные показатели в том числе).

Методы веб-анализа

Данные анализируют по следующим показателям:

  • Анализ посещаемости веб-ресурса.

  • Анализ финансовых операций. Все денежные передвижения, покупки, продажи, прибыль.

  • Анализ конверсии. Насколько часто пользователи откликаются на объявления.

  • Сравнительный анализ. Сравнение данных вашего сайта с конкурентами и др.

Для эффективного анализа рекомендуется использовать одновременно несколько методов.

Настройка системы аналитики

Чтобы установить счетчик Яндекс.Метрики, нужно:

  1. Зайти в учетную запись на Яндексе и добавить новый счетчик на странице со списком счетчиков.

  2. Заполнить имя счетчика, адрес сайта, затем нажать «Создать счетчик».

  3. Установить счетчик на сайт. Для этого заходим в настройки во вкладку «Счетчик» и нажимаем «Копировать».

  4. Если на вашем сайте используется специальная CMS-программа, которая помогает в управлении, то скопированный код нужно добавить в файл, который занимается заголовками страниц сайта. Если такой программы нет, то придется добавить скопированный код счетчика в HTML-код всех страниц сайта вручную.


После установки все данные будут доступны в метрике во вкладке «Мои счетчики».

Для Google Analytics следующий алгоритм настройки счетчика:

  1. Войти в аккаунт или создать новый.

  2. Установить код Гугл на все страницы сайта. Можно воспользоваться Tag Assistant.

  3. В базовых настройках система автоматически устанавливает «Представления» без фильтров. Можно оставить все как есть, чтобы была возможность вернуться к исходным данным. Также можно добавить 2 дополнительных представления: первое —  основное, где мы настраиваем фильтр под свои задачи, второе — для использования в тест-режиме новые настройки.

  4. Настроить валюту для отчетов во вкладке «Представление».

  5. Разрешить доступ в аккаунт для других пользователей-аналитиков, если они есть.

  6. Использовать блокирующие ограничения для посещений сайта сотрудниками, чтобы они не отражались в статистике.

  7. Исключить в фильтре учет посещений ботов и роботов.

  8. Вписать цели.

  9. Настроить иные, необязательные показатели и отчеты.

Дополнительный анализ:  Обзор рынка IT-систем для МФЦ | Digital Russia

Отчет будет приходить в личный кабинет.

Обработка данных


Данные получают из разных источников, чтобы отбросить ненужные, нужно усреднить показатели.

Чтобы объединить данные:

  1. Собираем данные в Google Analytics через Google Tag Manager.

  2. Передаем данные, которые находятся не в Гугл-источниках (информация о товарах, клиентах). Для этого связываем аккаунты и передаем материалы — в Google Ads.

  3. Всю собранную информацию передаем в Google BigQuery, который работает как хранилище данных.

Подробный анализ сайта —

PR-CY Rank – рейтинг для оценки перспективности сайтов в качестве доноров для линкбилдинга. При формировании рейтинга мы анализируем трафиковые и трастовые параметры, а также ссылочный профиль сайта.

Влияние – потенциал влияния сайта на продвижение. Если влияние слабое, то слабым будет как отрицательный эффект (если рейтинг низкий), так и положительный (если рейтинг высокий) и наоборот. Потенциал влияния основан на размере постоянной аудитории сайта.

Ссылочный фактор – вычисляется на основе соотношения входящих и исходящих ссылок на сайт, значений Trust Rank, Domain Rank и др.

Трафиковый фактор – вычисляется на основании объема и динамики трафика (отрицательная динамика портит рейтинг, положительная динамика – повышает).

Трастовый фактор – анализирует множество параметров, таких как “ИКС”, доля поискового трафика в общем трафике, адаптацию под мобильные устройства и множество других факторов, признанных поисковыми системами, как значимые для ранжирования.

Показатели веб-аналитики

Для анализа сервера используют специальные индикаторы, которые позволяют найти слабые и сильные стороны рекламной политики:

  • время, в течение которого пользователь находится на сайте;

  • количество просмотренных пользователем страниц;

  • количество переходов с одной страницы на другую;

  • особенности целевой аудитории (возраст, интересы, пол, географическая принадлежность, социальный статус и др.);

  • источник перехода;

  • действия пользователя (отклики, покупка товаров и др.)

На основе этих показателей, аналитики выстраивают стратегию продвижения и выбирают разные виды рекламы.

Сбор данных


Инструмент анализирует следующие категории сайта:

Топ 20 лучших бесплатных инструментов веб-аналитики | seo | analitik-expert.ru

Название поста: ТОП 20 лучших бесплатных инструментов веб-аналитики ID поста: 7438

Ссылка на пост: https://analitik-expert.ru/?p=7438

Категория: SEO Метки: Compete, eLogic, Extreme Tracking, Free Stats, Get Clicky, Go Stats, Google Analytics, Histats, Mochi Bot, MV Tracker, One Stat, One Stat Free, Shiny Stat, Site Meter, Stat Counter, W3 Counter, W3 Perl, Web-Stat, Webalizer, Woopra

Чем digital-аналитик отличается от data scientist

Фактически Digital-аналитика — это первая ступень на пути к Data Science. Наука о данных широко применяется в различных сферах: аналитике, биологии, медицине, психологии, политологии и т.д. Независимо от сферы деятельности любой Data Scientist должен:

  • Разбираться в предметной области и анализировать имеющиеся результаты.
  • Работать с большим объемом данных (владеть языками программирования R и Python, применять машинное обучение).
  • Разбираться в статистических методах анализа (математическая подготовка).

Если изобразить эти требования схематически, то получится вот такой рисунок, на котором Data Scientist будет в самом центре:

Чтобы понять разницу между Digital-аналитиком и Data Scientist, рассмотрим конкретный пример. Допустим, доход от сайта снизился на 3% по сравнению со средним значением прошлой недели.


Digital-аналитик сможет:

  • Подсказать источник, где есть резкое падение трафика.
  • Определить время, когда проявилось снижение.
  • Подсчитать точный процент падения трафика для разных источников.

Data Scientist, используя методы математической статистики, будет рассматривать ситуацию с другого ракурса. Для начала он ответит на вопрос, выходит ли полученное значение дохода за границы области допустимых значений этой метрики (так называемый доверительный интервал).

В целом направление Data Science позволяет решать следующие задачи:

А теперь давайте разберем подробнее пару задач, для решения которых нужно применять статистические методы.

Яндекс.метрика


Особенности Яндекс.Метрики:

  • данные сегментируются по пользователям и по товарам;

  • широкий выбор моделей атрибуции (есть возможность посмотреть и последний источник визита на сайт, и все предыдущие); 

  • можно провести сплит-тестирование;

  • большой функционал: можно загрузить информацию по расходам компании, параметры пользователя и др.

Заключение

Веб-аналитика — это важный элемент работы с интернет-ресурсами, который позволяет настроить рекламные объявления и отслеживать прирост клиентов.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector