рефераты рефераты
Главная страница > Курсовая работа: Анализ эффективности в интернет-маркетинге  
Курсовая работа: Анализ эффективности в интернет-маркетинге
Главная страница
Банковское дело
Безопасность жизнедеятельности
Биология
Биржевое дело
Ботаника и сельское хоз-во
Бухгалтерский учет и аудит
География экономическая география
Геодезия
Геология
Госслужба
Гражданский процесс
Гражданское право
Иностранные языки лингвистика
Искусство
Историческая личность
История
История государства и права
История отечественного государства и права
История политичиских учений
История техники
История экономических учений
Биографии
Биология и химия
Издательское дело и полиграфия
Исторические личности
Краткое содержание произведений
Новейшая история политология
Остальные рефераты
Промышленность производство
психология педагогика
Коммуникации связь цифровые приборы и радиоэлектроника
Краеведение и этнография
Кулинария и продукты питания
Культура и искусство
Литература
Маркетинг реклама и торговля
Математика
Медицина
Реклама
Физика
Финансы
Химия
Экономическая теория
Юриспруденция
Юридическая наука
Компьютерные науки
Финансовые науки
Управленческие науки
Информатика программирование
Экономика
Архитектура
Банковское дело
Биржевое дело
Бухгалтерский учет и аудит
Валютные отношения
География
Кредитование
Инвестиции
Информатика
Кибернетика
Косметология
Наука и техника
Маркетинг
Культура и искусство
Менеджмент
Металлургия
Налогообложение
Предпринимательство
Радиоэлектроника
Страхование
Строительство
Схемотехника
Таможенная система
Сочинения по литературе и русскому языку
Теория организация
Теплотехника
Туризм
Управление
Форма поиска
Авторизация




 
Статистика
рефераты
Последние новости

Курсовая работа: Анализ эффективности в интернет-маркетинге

ПУТЬ ПО САЙТУ — последовательная цепь страниц, просмотренных пользователем на сайте за одну сессию в том порядке, в котором они посещались. Важно, что если в промежутке между просмотром пары страниц на сайте пользователь смотрел страницы на другом сайте, то у сервера об этом нет никакой информации и он считает путь непрерывным всегда, когда сессия не прерывалась;

ВРЕМЯ НА САЙТЕ — время, проведенное пользователем на сайте в течение одной сессии. Время на сайте может быть измерено как промежуток времени от момента запроса первой страницы до момента запроса последней страницы сессии. Важно, что время, проведенное пользователем на странице, обычно не может быть измерено, если пользователь не перешел на следующую страницу, поскольку браузер после получения страницы не общается с сервером;

ГЛУБИНА ПРОСМОТРА САЙТА — число страниц на сайте, просмотренных пользователем в течение одной сессии. Если человек в течение сессии несколько раз просматривал одну и ту же страницу, то она может быть посчитана несколько раз или один в зависимости от настроек анализирующей программы. Аналогичная ситуация и с путями по сайту: если пользователь в промежутке между просмотрами двух страниц на сайте смотрел страницы на другом сайте, то у сервера нет никакой информации об этом, и система анализа будет считать глубину просмотра сайта до тех пор, пока сессия будет оставаться непрерывной;

ВОЗВРАТ НА САЙТ — повторное посещение сайта пользователем. Иначе говоря — вторая и любая последующая сессия на сайте. Возвраты на сайт могут быть определены только при использовании системы идентификации посетителей по cookie-файлам или через авторизацию. Некоторые системы статистики считают возвраты по IP — это неверно даже для мелких сайтов;

ПОСТОЯННАЯ АУДИТОРИЯ — пользователи, которые заходят на сайт регулярно. Регулярность захода на сайт может быть определена произвольно—раз в неделю, раз в день, раз в месяц и зависит от содержания сайта и преследуемых им целей. Как и возвраты на сайт, постоянные посетители могут быть определены только за счет использования системы идентификации посетителей по cookie-файлам или через авторизацию;

НОВАЯ АУДИТОРИЯ — пользователи, пришедшие на сайт в первый раз. Как и возвраты на сайт, новые посетители могут быть определены только при использовании системы идентификации посетителей по cookie-файлам или через авторизацию (по отсутствию регистрационных данных или cookie-файлов). Важно помнить, что оба метода идентификации пользователей не идеальны, поэтому новым может считаться пользователь, который уже был на сайте (но стер cookie или зарегистрировался заново). Все эти перечисленные выше термины нередко встречаются в системах анализа. Многие из них вы будете использовать в своей работе.

Инструменты анализа

Упомянутые выше данные записываются в лог-файл — текстовый файл, где на каждый запрос/обращение к серверу записывается одна строчка данных. В этой строке поля с описанными выше параметрами отделены друг от друга пробелами, запятыми, кавычками (зависит от настроек). Для каждой страницы сайта записывается много строк лог-файла — в зависимости от числа элементов, подгружаемых на страницу, а также от формата записи в лог это может быть до нескольких десятков записей.

Вряд ли вы захотите просматривать сырые данные, вам больше пригодятся обработанные статистические данные. Сколько на сайте было посетителей, какие страницы и с какой частотой они смотрели, откуда пришли на сайт, какие запросы вводили в поисковых машинах, чтобы найти сайт, как часто пользователи возвращались на сайт и другие важные данные о поведении посетителей на сайте. Нужны статистические отчеты, а не сырые данные, так как именно с цифрами отчетов мы и будем работать.

Как несложно догадаться, все эти записи и журналы событий не анализируются вручную, потому что даже для сайта с посещаемостью в несколько сотен человек придется перебрать вручную тысячи строчек кода в день — это невероятная работа. Поэтому существует много специальных сервисов и программных продуктов, анализирующих статистику сайтов. Все эти продукты делятся на четыре вида: универсальные счетчики, универсальные лог-анализаторы, анализаторы, встроенные в CMS-системы, и, наконец, специализированные решения. Каждый вид имеет свои недостатки и свои преимущества, но главное отличие в том, что они могут оперировать двумя разыми типами исходных данных — прямыми данными, то есть данными в лог-файлах на серверах, и опосредованными данными, собранными при помощи установленных на сайте специальных программных модулей.

Рассмотрим различные инструменты анализа статистики подробнее.

ЛОГ-АНАЛИЗАТОРЫ — «коробочные» программы, устанавливаемые на локальный компьютер или на сервер, которые анализируют журналы записи событий (лог-файлы), накапливаемые на серверах. Иначе говоря, это аналитические пакеты, которые совершают обработку текстового файла и строят множество статистических отчетов, набор которых зависит от настроек и возможностей лог-анализатора.

Лог-анализаторы — сложные программные продукты, обладающие огромными возможностями. Наиболее совершенные из них имеют специальные модули для анализа финансовой информации (например, для сайта электронного магазина), поиска скрытых закономерностей (drill down reports), построения собственных статистических отчетов и так далее.

Как и любой сложный программный продукт, тем более не предназначенный для массовой аудитории, лог-анализаторы имеют громоздкий интерфейс, требующий заметной подготовки от оператора. Кроме того, сам анализ логов требует от исследователя знаний особенностей Интернета как медиа, многих технических моментов, понимания как минимум основ интернет-маркетинга. Например, если заранее не настроить исключения, то лог-анализатор засчитает в качестве посетителей всех поисковых роботов, которые приходят на сайт для индексации контента.

Существует несколько тысяч различных лог-анализаторов — в базовом варианте они представляют собой несложный программный продукт, поэтому их понаделали немало. Часть из них коммерческие, но большинство — бесплатные, появившиеся как развлечение или побочный продукт совершенно других разработок. Наиболее известные на сегодняшний день продукты — WebTrends, NetTracker, Analog, WebAlyzer. Первые два — коммерческие продукты, последние — распространяются бесплатно. Бесплатность лог-анализаторов — обманчивая вещь. Для того чтобы бесплатная система лог-анализа правильно работала, исследователю необходима недюжинная квалификация, а часто потребуется еще и программист, чтобы дописать необходимые модули (благо, бесплатные лог-анализаторы чаще всего поставляются в исходных кодах). Таким образом, эксплуатация свободно распространяемого программного продукта может оказаться более затратной, нежели коммерческого.

Наиболее важное свойство лог-анализаторов — это возможность строить с их помощью произвольные статистические отчеты. Они могут называться «Пользовательские отчеты», или Custom Reports, или Filters, или еще как-либо, но смысл одинаков — возможность построить отчет по специфическим параметрам. Не исключено, что как раз на этом этапе вам потребуется программист, чтобы написать нужный модуль.

Примеры произвольных статистических отчетов:

страницы, посещаемые пользователями из Новосибирска, которые приходят на сайт не в первый раз;

время, в которое пользователи сайта чаще всего просматривают страницу контактов,

доля тех пользователей, которые просматривают эту страницу ночью.

СЧЕТЧИКИ — серверные приложения, основывающиеся на статистике вызовов счетчика — небольшого куска кода, включаемого в страницу. При загрузке страницы пользователем браузер обнаруживает код счетчика, считывает его и вызывает с серверов счетчика небольшую картинку. В этот момент на сервере счетчика засчитывается посещение сайта. Таким образом, счетчик учитывает не запрос страницы, который отражается в лог-файле на сервере сайта, а запрос пользователем счетчика. То есть счетчик — это данные не прямых, как в случае с лог-файлом, а косвенных измерений.

Естественно, что косвенные измерения обладают меньшей точностью, чем прямые: у пользователя могут быть отключены картинки, и тогда не произойдет обращения к серверу, при считывании страницы может произойти сбой, который приведет к незачету просмотра страницы, пользователь может поставить запрет на вызов картинки счетчика. Словом, причин, по которым хит может быть не засчитан счетчиками, очень много, поэтому счетчики, в среднем, показывают значения на 10—30% меньше, чем лог-анализаторы на том же самом сайте. При этом чем дальше находится пользователь от серверов счетчика и от сайта, тем больше риск потери данных, поэтому для русскоязычных сайтов использование американских и даже европейских счетчиков дает очень большую ошибку, и наоборот.

В отличие от лог-анализаторов, счетчики не требуют знания технических подробностей функционирования веб-серверов, а также навыков программирования. Это продукт, имеющий более простой интерфейс и меньше возможностей для настройки, а следовательно, предъявляющий меньше требований к оператору.

Еще одна особенность счетчиков — централизованное внесение изменений и обновлений, осуществляемое администрацией счетчика. Появление новой поисковой машины будет отмечено сразу у всех сайтов, обслуживаемых счетчиком, причем без вмешательства собственно вебмастера ресурса. Все эти изменения вам придется вносить самостоятельно, если вы пользуетесь лог-анализом.

Для того чтобы разбирать поисковые запросы новой поисковой машины, требуется указать, как в адресе результатов поиска шифруется поисковый запрос. Форма указания поискового запроса различается для каждой поисковой машины. Вот пример поискового запроса для Яндекса: yandex.ru/ yandsearch?text=Search+querry.

В счетчиках есть и недостаток: поскольку процесс не контролируется пользователем, то при необходимости внести в систему какое-то специальное исключение или специальную поисковую систему, то есть что-то нестандартное, невозможно или сложно. Внесение этих исключений зависит только от доброй воли администрации счетчика.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14

рефераты
Новости