Регистрация
Зарегистрируйся на сайте и получи доступ к полному контенту сайта и подпискам бесплатно!

Веб-аналитика OpenStat: плата за независимость

2
0
245 0
Аудио Текст
17 сентября 2012

Чем лучше мы понимаем, кто и что делает на наших сайтах, тем проще нам работать со спросом и конверсией, тем проще делать прогнозы. Наиль Байков побеседовал с продюсером системы OpenStat Леонидом Филатовым, чтобы узнать у него, какие инструменты веб-аналитики он предлагает и сколько стоит знание о происходящем на твоей площадке.

Из программы вы узнаете:
— зачем платить за систему веб-аналитики, если в интернете десятки бесплатных счетчиков;
— для чего OpenStat собственный поисковый движок;
— как померить в деньгах эффективность запросов для SEO;
— как оценить эффективность рекламы на радио;
— как воюют друг с другом на вашем сайте «Яндекс.Метрика» и Google Analytics;
— для чего нужен ретроспективный анализ данных;
— как распознать смысл текста без использования лингвистики;
— кому продают своих пользователей социальные сети;
— что можно узнать, если подключить веб-аналитику к биллинговой системе;
— и многое другое.

Наиль Байков: Здравствуйте, уважаемые зрители! Это программа «Бизнес online» на канале SeoPult.TV, меня зовут Наиль Байков. Интернет-маркетинг произвел революцию в рекламе, поскольку позволяет получать больше данных о вашей аудитории или же о вашей рекламной активности. Сегодня на рынке множество сервисов, которые дают возможность получать эти данные. Казалось бы, бери и используй, никаких проблем! А проблема в том, чтобы правильно интерпретировать эту информацию и с выгодой использовать ее в своем бизнесе. Сегодня у меня в студии основатель и продюсер системы OpenStat Леонид Филатов, который расскажет нам, как же этого добиться.

Леонид Филатов, основатель и продюсер OpenStat.ru.
Родился 1 декабря 1970 года в Казани.
Обучался в Казанском авиационном институте по специальности «автоматизированные системы управления».
С декабря 1999 по ноябрь 2011 года — генеральный директор хостинговой компании «Мастерхост».

Н. Б.: Леонид, привет!
Леонид Филатов: Добрый день, Наиль!
Н. Б.: Приятно видеть тебя в нашей студии. Зрители SeoPult.TV знают множество аналитических систем, в том числе «Яндекс.Метрика» и Google Analytics. Есть счетчики-кнопки: Liveinternet, Mail.ru, Rambler. Существует и твой OpenStat — аналитическая система для бизнеса. Чуть попозже о ней поговорим, а пока, опиши мне, пожалуйста, экосистему веб-аналитики. Как ты ее видишь? Вот, предположим, владелец бизнеса решил грамотно использовать веб-аналитику. Что ему нужно?
Л. Ф.: Для начала владелец бизнеса должен понять, что ему нужно от интернета. Нужна ли ему, грубо говоря, визитка в Сети, либо нормальный канал привлечения аудитории, либо витрина — зависит от того, что за бизнес у человека. Поэтому инструментов всевозможных для околоаналитического процесса в интернете огромное количество, включая счетчики-измерители. Есть системы, которые позволяют хотя бы минимальную аналитику проводить: осуществлять анализ данных, мерить аудиторию, понимать, что это за аудитория, и пытаться понять ее поведение на сайте. Очень важно, чтобы в компании, которая пользуется услугами веб-аналитической системы, хоть платной, хоть бесплатной, был человек, который имеет представление, что с этими данными делать.
Н. Б.: Вот это самое важное! Данные-то есть, люди приходят, а вот по рекламе ли? Или по сарафанному радио?
Л. Ф.: Система веб-аналитики расскажет про то, откуда они пришли, ну а что с этими данными делать потом? Ну, пришли. Пришли и не купили. А почему не купили? Все равно, конечно, мозги нужны.
Н. Б.: Часть наших зрителей знает, что сервис OpenStat переродился из такой известной в 1990-х, в 2000-х системы статистики SpyLog.
Л. Ф.: Да.
Н. Б.: Почему произошла такая метаморфоза? Почему вы пошли в сторону аналитической системы?
Л. Ф.: На самом деле OpenStat — это просто новое имя, возникло оно одновременно с тем, что мы полностью сменили технологическую платформу. Мы действительно из счетчика сделали аналитическую систему, которая не только собирает данные, но и способна их анализировать ретроспективно. Можно задать новые условия для анализа и посмотреть…
Н. Б.: Пример можешь привести?
Л. Ф.: Элементарный пример. Система собирает данные, накапливает их и складывает.

Если ты хочешь понять, сколько у тебя заходило юношей с 16 до 21 года с поисковой системы «Яндекс» с 8:00 до 10:00, имея в качестве инструмента выхода в интернет MacBook Air, и сколько таких юношей было у тебя на протяжении двух предыдущих лет, и какова была динамика такого типа аудитории, нужно хранить данные и иметь возможность их ретроспективно обрабатывать. Тем-то и отличаются веб-аналитические системы от счетчиков.

Н. Б.: От счетчиков — да.
Л. Ф.: Счетчики не накапливают данные, они их обрабатывают и хранят в виде картинок, то есть ничего сложного, невозможно задать критерии.
Н. Б.: А отличие от существующих систем, тех же «Яндекс.Метрики» и Google Analytics?
Л. Ф.: «Яндекс.Метрика» не позволит тебе пересчитать назад.
Н. Б.: Мне казалось, что там за определенный период бери да и считай?..
Л. Ф.: Определенный период какой-то, конечно, есть. Но если ты вводишь новые, новые, новые условия поиска… Прежде всего, в «Яндексе» невозможно ввести новые условия поиска, кроме стандартных, заданных в системе. Нельзя кастомизировать счетчик, то есть сделать его уникальным, чтобы он собирал параметры, необходимые только тебе. Ведь дело не только в сборе данных о посетителях сайта. Самое главное — это проследить зависимость между приходом клиента на сайт и реальными его действиями, например, по покупке товара. Аналитические системы не только ведут сбор данных о посетителях в интернете, но и привязывают эти данные к другим источникам. Так, мы связываем клиентскую биллинговую систему или систему кассовых аппаратов, бухгалтерию клиентскую в автоматическом режиме с заказами и заявками через сайт или просто с показами баннеров. OpenStat — это не только счетчик, это совокупность инструментов. Например, у нас есть поисковый движок, который просто обходит сайты и смотрит их не с внутренней, а с наружной точки зрения, то есть взгляд как бы глазами посетителя. Тоже очень полезная штука.
Н. Б.: Это что, некие поведенческие факторы?
Л. Ф.: Поведенческие факторы — это на самом деле смысловые факторы. Сейчас попробую объяснить. Например, очень важно, как сайт выглядит не только изнутри, но и снаружи и как выглядят сайты конкурентов. Вот у нас недавно была интересная смешная задачка: одна из известнейших платежных систем решила изучить конкурентный рынок. Сначала мы сделали для них общие исследования, то есть, грубо говоря, какие интернет-магазины какие платежные системы используют, как они пересекаются — со всех возможных углов. Дальше эта компания просто заказала нам регулярные исследования новых появляющихся в Сети сайтов, которые являются по всем признакам торговыми площадками, но еще не охвачены платежными системами: например, интернет-магазин, который принимает только наличные либо сотрудничающий только с платежными системами — конкурентами нашего заказчика. Фактически это некая маркетинговая активность, то есть мы готовим сырье для их маркетингового отдела.

OpenStat изначально создавался как платформа гибкая, она работает не только с данными из интернета, но и с любыми данными и умеет выстраивать зависимость между ними. Фактически можно выстроить зависимость посещаемости сайта от — я не знаю — температуры на улице в данном регионе или от лунных циклов.

Н. Б.: А насколько профессионально подкованы те потенциальные клиенты, которые обращаются к вам за услугами? Что у нас вообще с рынком происходит?
Л. Ф.: Разные бывают клиенты, очень разные. Есть такие, которые нас, например, учат каким-то вещам с точки зрения организации определенных видов бизнеса, то есть как их стоит оценивать. Очень бывает полезно. А бывает совершенно нулевой уровень: где-то услышали, просто пришли, а зачем, непонятно. Самое сложное — объяснить клиенту, что мы не счетчик.
Н. Б.: Это да, счетчик же бесплатный!
Л. Ф.: И в чем же разница? Счетчик измеряет цифры «в попугаях», то есть посещаемость сайта в каких-то абстрактных единицах, в людях — в чем угодно. Мы стараемся мерить эффективность интернет-бизнеса в деньгах.
Н. Б.: Леонид, а насколько вообще дорого сделать такую систему?
Л. Ф.: Стоимость самой системы? Ну, в последний раз ее оценивали достаточно прилично. Больше десяти.
Н. Б.: Больше 10$ млн. А как вы привлекаете клиентов? Ведь других учите о каналах привлечения, а сами?
Л. Ф.: Сами практически не привлекаем клиентов.

«Одна бабка сказала», рекомендация довольного клиента — это лучший вид привлечения нового. Мы не рекламируем себя, потому что у нас не очень большая компания с точки зрения количества людей, и, главное, нам не очень хочется ее расширять, делать из нее большую-пребольшую ферму по привлечению людей, потому что всегда количество идет в ущерб качеству.

Н. Б.: Готовясь к передаче и разбираясь с работой вашей системы, мы в редакции поняли, что важное ее отличие от существующих систем, ее фишка... Ведь другие системы также позволяют оценивать трафик с поисковых систем, проводить некий SEO-аудит, оценивать эффективность поискового продвижения…
Л. Ф.: Про SEO могу отдельно рассказать.
Н. Б.: Обязательно! И мы поняли, что ваше главное отличие — это живые специалисты, это консалтинг, по сути!
Л. Ф.: Да.
Н. Б.: В сущности, вы не являетесь некоей платформой, системой, вы интернет-агентство какое-то? У вас живые специалисты работают, оценивают сайты.
Л. Ф.: У нас живые специалисты, да. Как я изначально сказал, мы предпочитаем работать с живым клиентом, учитывая его индивидуальные особенности, для того чтобы максимально эффективно улучшить его бизнес-показатели. Да, это консалтинг.
Н. Б.: А улыбнулся ты при упоминании SEO — что-то хотел вспомнить и рассказать?
Л. Ф.: Да был смешной пример один. Пришла достаточно крупная финансовая компания со следующей задачей: «Мы огромные деньги тратим на SEO, и что-то у нас совершенно непонятно».

Стали разбираться и выяснили, что компания без ущерба для собственного продвижения может сократить SEO-бюджет раза в три.

Просто сократить. Потому что мы можем мерить эффективность поисковых фраз в деньгах — не в количестве приведенных кликов, переходов, а именно в деньгах, то есть сколько каждое продвигаемое поисковое слово в итоге приносит прибыли конечному бизнесу.
Н. Б.: Это как вообще?
Л. Ф.: Связкой с биллинговыми системами, отслеживанием этого всего. На входе столько-то денег на SEO-продвижение за каждое слово, например, а на выходе — такая-то эффективность от этого слова. Выяснилось, что огромное количество вроде как тематических слов и фраз, которые в ключе бизнеса клиента, совершенно не приносит денег. То есть люди по ним переходят, но они переходят посмотреть что-то, в чем-то разобраться, в итоге не принося денег компании. А главное, это слова общеупотребительные, и для того, чтобы выводить их в топ в поисковых системах, требуются приличные затраты. Клиент не то чтобы сократил бюджет, он перераспределил его в пользу тех слов и выражений, которые ему приносят клиентов, и на полпорядка увеличил себе доходность.
Н. Б.: И все-таки вернемся, Леонид, к анализу поведения аудитории в социальных сетях. Всем известно, что «ВКонтакте» и Facebook — закрытые системы. Как же вы все-таки анализируете их?
Л. Ф.: Наиль, мы не анализируем сами социальные сети. Мы анализируем каналы привлечения клиентов из этих социальных сетей.
Н. Б.: Для каждого вашего клиента конкретно?
Л. Ф.: Конечно, да!
Н. Б.: А каким образом?
Л. Ф.: Мы можем пользоваться аккаунтом клиента, заходить и смотреть, что происходит на его страничке.
Н. Б.: Много раз заходили? Десятки, сотни раз?
Л. Ф.: В смысле?
Н. Б.: На аккаунты разных клиентов заходили. Мне хочется понять, с твоей точки зрения, что сейчас происходит в этих аккаунтах, насколько у нас сегодня как бы?..
Л. Ф.: В этих аккаунтах пасется кто угодно. Иногда у нас бывают небольшие социальные сети в качестве клиентов, и им тоже интересно, что происходит внутри. Там творится, конечно, полная вакханалия.

Если ты пользователь какой-то социальной сети, про тебя знают все, и эти данные многократно проданы, упакованы, перепроданы специальным системам — агрегаторам данных, биржам всевозможным, которые сливаются фрикорекламным системам, контекстным, да каким угодно.

Это серьезная статья заработка социальных сетей.
Н. Б.: Леонид, на мой взгляд, одна из проблем в оценке эффективности рекламных кампаний сегодня — это отслеживание постэффектов и синергии. Предположим, человек увидел баннер где-то на сайте, про него забыл, потом когда-то случайно вспоминает, заходит в «Яндекс», находит тот сайт, и там происходит покупка либо иное действие. По сути, реклама сработала, а как понять, от чего она сработала, а от чего нет, невозможно. Позволяют ли сегодня аналитические системы это?
Л. Ф.: Позволяют. Просто разные методики применяются. Есть прямое действие: увидел баннер, кликнул, перешел, купил. Есть действие отложенное: увидел баннер, кликнул, перешел, не купил, в следующий раз увидел эту же торговую марку, другой баннер, но той же компании либо контекстное объявление о конкретном товаре, перешел, купил. Все это прекрасно может отслеживаться, складываться и потом анализироваться. И реклама бренда, покрытие, максимальное количество показов везде и всюду для продвижения тоже имеет определенные метрики, то есть можно отслеживать эффективность. Например, мы умеем отслеживать эффективность рекламных кампаний на радио.
Н. Б.: Где-то я уже это слышал.
Л. Ф.: Это на самом деле не очень сложно. Есть системы, которые отслеживают выход рекламных роликов, они промаркированы. Вышла реклама, к примеру, МТС — где-нибудь на региональной станции новый тариф, — и есть сайт того же самого МТС, то есть региональный сайт или раздел, посвященный рекламируемому тарифу, и мы можем просто наблюдать изменения поведенческой активности клиентской базы, ядра аудитории, именно исходя из региональной привязки и, собственно говоря, тарифной. Очень смешные штуки видны на самом деле, если смотреть на «Яндекс.Метрику» и Google Analytics: они так забавно друг с другом соревнуются иногда!
Н. Б.: В какой области?
Л. Ф.: В области того, кто из них эффективнее и главнее, потому что они же не только аналитические системы, они же оба представляют поиск и максимальный спектр услуг пытаются оказывать. Ну, например, если человек перешел на сайт клиента из поиска «Яндекса», то «Яндекс» поставил себе плюсик за первый контакт с клиентом. Если клиент ничего не купил на сайте, но через неделю перешел на сайт клиента с контекстного объявления в Google, то плюсик себе поставили оба: Google поставит себе плюсик потому, что купили по его переходу, а «Яндекс» поставил себе плюсик в своей аналитической системе потому, что клиента-то он в первый раз нашел. На самом деле, когда система поступает таким образом, клиент путается. У нас же модно ставить несколько счетчиков — LiveInternet, и «Яндекс», и Google, и еще куча всего, — и благодаря вот таким вот нюансам… На самом деле они правы, просто у всех разные методики.
Н. Б.: Разные методики, да и данные разнятся у них, если посмотришь.
Л. Ф.: Да, и поэтому потом смотришь один счетчик — там одни данные, другой счетчик — там другие данные, а сайт один, и люди стали нас использовать в качестве аудита.
Н. Б.: Кто же из них ближе к истине, да?
Л. Ф.: Да. Потому что мы можем использовать и тот и другой алгоритм, мы же не привязаны ни к каким отчетам, нам не нужно данные рекламным системам отдавать, нам не нужно доказывать эффективность именно нашей рекламной системы.
Н. Б.: В завершение, Леня, не могу не задать такой вопрос: тебя и твою команду сегодня вспоминают в связи с еще одним проектом Рунета — системой распознавания текста Index.ru. Расскажи, что это такое вообще? Зачем ты туда полез?
Л. Ф.: Во-первых, это интересно! Есть замечательная группа математиков, исследователей и социологов.
Н. Б.: Наших хоть?
Л. Ф.: Наших. Все наши, да. Они создали систему распознавания смысла текста без применения лингвистического анализа — чистая математика. Так мало того, эта система позволяет определить смысл текста в зависимости от того, кто его читает. Это онтологический анализ, то есть чтобы определить, про что текст, надо понимать, с чьей точки зрения.
Н. Б.: Кто как его оценивает? Подросток…
Л. Ф.: Да, к примеру, можно и так.
Н. Б.: Ну и каковы успехи на сегодня? В рекламе-то это как-то будет применимо?
Л. Ф.: На самом деле огромное количество всевозможных способов прикладного применения. Система уже работает, например, для тегирования и структурирования архивов: текстовых архивов, видеоархивов, аудиоархивов. Мы пытаемся сейчас оценить эффективность одного метода. Скажем так, некоторые товары продвигаются не просто с помощью рекламного баннера, а с помощью текста. Мы пытаемся выстроить зависимость. Например, вообще действия клиента на сайте в зависимости от того, про что, например, текст. Мы можем мерить внимание к тематикам.

Есть текст, мы знаем, что он про политику, и не просто про политику, а про внутреннюю политику, и мы можем потом отслеживать индекс внимания к данной тематике у клиентов, у посетителей сайтов. Это для новостных сайтов очень хорошо, очень интересно.

Н. Б.: Собираетесь ли вы как-то глобализироваться? Сейчас многие компании и сервисы идут на Азию, в Европу.
Л. Ф.: Скажем так, у нас есть нероссийские клиенты.
Н. Б.: Остальное — делайте вывод, спорьте и обсуждайте, да?
Л. Ф.: Да нет, дело же не в этом. У нас небольшая компания, и мы стараемся совмещать бизнес-деятельность с исследовательским процессом, то есть заниматься тем, что интересно плюс к тому. У нас же принято как выходить на рынок? Взять какое-то количество денег и пойти на рынок Европы или на рынок Азии. Наверное, да, интересно завоевывать какие-то рынки, но с точки зрения зарабатывания денег. Однако иногда не все только деньгами меряется.
Н. Б.: Леонид, то есть да или нет? Или там жесткая конкуренция и тяжело будет пробиться?
Л. Ф.: Дело не в конкуренции. Просто веб-аналитика, аналитический бизнес — в нем настолько много узких ниш и сегментов, что каждому человеку, каждому специалисту находится свое место. Мы не пересекаемся практически с другими аналитическими системами на российском рынке. Среди счетчиков огромное количество конкурентов, среди аналитических систем конкуренции практически нет.
Н. Б.: Ну и остановимся, Леонид, на такой многозначительной паузе, я тебя поблагодарю за то, что ты много полезного и интересного рассказал о том, что сегодня позволяет делать веб-аналитика, пусть это будет в рамках работы с тем сервисом, который ты возглавляешь: ничего страшного, народ должен знать, народ хочет знать! Спасибо тебе, удачи и процветания как тебе лично, так и всей твоей команде!
Л. Ф.: Спасибо!
Н. Б.: Ну а с вами прощаюсь, дорогие друзья. Задавайте вопросы, принимайте участие в дискуссиях, оставайтесь с нами: впереди нас ожидает много полезного и интересного. До новых встреч, пока!

Развернуть текстовую версию
Комментарии