Интернет-аналитика - не гадайте на кофейной гуще

Смотреть картинку в полный размер
Давайте найдем решение в одном на первый взгляд простом вопросе. Недавно выяснил, что он-лайн весьма отстает от офф-лайна даже в такой казалось бы близкой ему области, как аналитика. В самом деле, сначала многочисленные программы и боты собирают данные, затем преобразовывают их в статистические данные. Продвинутые виджеты превращают данные в цветные столбики скаляров и… интернет-аналитик, сделав умное лицо, формулирует гипотезы о том, «что бы это значило». А ведь есть способ лучше, точнее и информативнее.
Как это по уму делается в офф-лайне
В офф-лайне уже лет 100 как существует четкое разделение количественных исследований на «панели» и «разовые опросы». В первом случае фиксируются данные по одному и тому же респонденту, развернутые во времени. Во втором – делается «мгновенное фото» мнения или реакции случайно выбранных респондентов. Глядя на коллективное фото репрезентативной выборки, мы можем только предполагать, что было за секунду до и спустя секунду после вспышки. Данные панельного исследования, например, пипл-метрики телевизионного смотрения TNS, дают точную развернутую во времени информацию о факте реального поведения респондентов. Так если мы это знаем, почему бы нам не воспользоваться для анализа фактической информацией, которая по-любому будет точнее предположений?
Как это делается в сети
Интернет сделал возможным и технически простым идентификацию пользователя и трекинг его персонального поведения как на сайте, так и на широких просторах сетей, порталов и сервисов. Для маркетолога это настоящий подарок – проследить поведение отдельно взятого индивида и сделать правильные выводы по юзабилити и веб-мерчандайзингу, основываясь на подробной и точной информации. Что вместо этого делают сервисы метрик? Они сливают матрицы и вектора в «тупые скаляры» (извините, если кого обидел математическими терминами – прим. АА), в которых в одной таблице вы видите суммы по входу клиента, во второй – суммы по переходам, в третьей – суммы по выходу… при полной потере связи между этими «столбиками». Большая часть полезной информации уничтожается статистическими выкладками, и аналитик просто вынужден фантазировать, достраивая недостающую, потерянную связь между данными, чтобы сказать хоть что-то осмысленное.
В сухом остатке
Построить панельную схему измерений несложно, автор сделал это на php+mysql на доступных сайтах еще в 2011-м. Чуть сложнее сделать визуализацию кластеров, когда пользователей больше 1000 в день. И здесь моих навыков технической веб-реализации уже не хватает. Поэтому я приглашаю вас сделать подобный виджет, используя самые современные методики маркетинга, и продавать его оптом в розницу многочисленным клиентам. Готов ответить на любые вопросы.
Андрей Алексеев, Структура Воды, эффективный действенный маркетинг.