Анализ поведения посетителей подручными средствами
Karl Groves написал статью The Limitations of Server Log Files for Usability Analysis. В статье подробно описаны механизмы ведения серверных логов, автор уделил внимание методам кеширования как факторам искажения лог-аналитики, вскользь прошелся по поведению пользователя и почему его движения сложно фиксировать с помощью лог-файлов. В качестве средств анализа использовалась распространенная система анализа серверной статистики Awstats.
В заключение подведен итог: лог-файлы собственно могут дать информацию о запросах пользователя к файлам, могут немного рассказать о самом пользователе (география, система, браузер, реф-запрос), на какую страницу зашел и с какой ушел - и не более. Анализировать юзабилити с помощью стандартных логов сервера бессмысленно.
Google analytics предоставляет несколько больше полезной информации - из интересных я нашел 2 раздела - тенденции и лояльность посетителей. Интересные для аналитика показатели: "Средняя длительность пребывания на сайте" и " Показатель отказов". Последний показатель особенно важен - он показывает, сколько посетителей закрыло Ваш сайт после просмотра первой же страницы, кстати неплохой критерий оценки качества дизайна и юзабилити: например я, попав из поиска на страницу сайта в первый раз, сначала оцениваю информацию на странице, а потом смотрю - что тут ещё есть для меня полезного? При этом не всегда даже перехожу на главную страницу - как правило, мне хватает модулей "Топ обсуждаемых статей", ну и иногда - облака тегов (но только иногда!), в любом случае правильная навигация и околонавигационные примочки помогают удержать посетителя.
Такое моё поведение может изрядно сбить с толку маркетолога, тем не менее следующее, что должно интересовать аналитиков - это путь посетителя. Значительная часть моих клиентов, не желающие засорять сайт кучей посторонних картинок, предпочитает ставить невидимые счетчики - такие как Power Phlogger (разработка приостановлена) или Phpmyvisites - информация, собираемая сервисами, вполне в состоянии показать процентную долю посетителей, двигающихся по сайту по различным направлениям. Причем, последний скрипт реализовал heatmap - опция учета движения юзера курсором и кликов на странице мышкой - реализовано пока криво, тот же Crazyegg справляется с задачей лучше, но ... подождем. Впрочем, Евгений Киселёв подсказывает - есть stand-alone скрипт для отслеживания движения курсора по странице, кому невтерпеж - enjoy!
Конверсия посетителей - то есть переход юзера в состояние "клиент" - момент когда он совершает некое целевое действие: жмет на кнопочку "Купить", или "Регистрация". Важный момент, Google analytics позволяет настроить кампании с указанием этого целевого действия и отслеживать все движения пользователей, счастливо добравшихся до этого этапа. Сходный сервис предлагает TrackSite, но большинство вкусностей там в платной версии.
Сегментация посетителей по какому-либо признаку: с этим сложнее. Я не встречал еще freeware скриптов, позволяющих кастомизировать группы прямо из админской панели - например только зашедших по конкретному ключевому слову из конкретного региона, или с конкретными языковыми настройками. Но некоторое шевеление уже наблюдается в этом направлении - сервис QuantCast занимается сертификацией аудитории сайта по вполне себе географическому признаку: US и не-US. Дискриминация, да, просто как шпала, но зато базовая статистика бесплатно и очень удобно для рекламодателей.
Вот, навскидку, все основные инструменты для оценки посетителей, которыми я пользуюсь. Кто знает более удобные/полезные - welcome в комментарии.
