В сущности моей модели веб-аналитики следует сегментировать информацию по источникам трафика с одной стороны и маркетинговыми целями с другой. Рассмотрим данное соотношение на рисунке 1.
Рисунок 1 - Соотношение источников трафика к достижению возможных маркетинговых целей (составлено автором)
Таким образом, при оценке эффективности системы интернет-маркетинга нужно выделять 2 типа результатов:
пользователь достиг маркетинговую цель;
пользователь не достиг маркетинговую цель.
Современные возможности сервисов интернет-статистики [1], [2] позволяют следить за движением каждого пользователя по целевому маршруту. Следовательно, при получении отрицательного результата, необходимо рассмотреть каждый этап движения пользователя, провести анализ мотивации его действий и выявить факторы, которые повлияли на его решение. На рисунке 2, рассмотрим схему движения пользователей по целевому маршруту. Отклонение или выход с целевого маршрута возможен в модели интернет-ресурса, где на пользователя влияют следующие факторы:
релевантность контента;
оформление и эргономика интернет-ресурса;
доверие и качество коммуникаций с представителями предприятия.
Т.к. данные факторы влияют на итоговый результат системы интернет-маркетинга, они будут подробно рассмотрены в модели эффективного интернет-ресурса промышленного предприятия.
Рисунок 2 – Схема движения пользователей по целевому маршруту (разработано автором)
Таким образом, предоставляется возможным не только предсказать движение пользователей по интернет-ресурсу, но и управлять их действиями, мотивируя скачать рекламную информацию или добавить товар в корзину покупок.
Современные системы интернет-статистики [1], [2] и веб-аналитики [3], [4] стремительно развиваются, постоянно добавляются новые инструменты анализа маркетинговой информации. Но мной отмечен существенный функциональный недостаток, а именно: отсутствие взаимосвязи между изменениями во внешней среде, внутренней среде, а также маркетинговыми и экономическими показателями интернет-ресурса. Я предлагаю собственный подход к проектированию системы веб-аналитики, который заключается в создании:
области маркетинговых и экономических показателей;
журнала изменений во внешней среде;
журнала изменений во внутренней среде;
области вывода маркетинговых и экономических показателей в динамике.
Проект интерфейса представлен на рисунке 3. Основополагающие принципы функционирования авторской системы веб-аналитики:
автоматизированный ввод и обработка первичных данных;
полная взаимосвязь между изменениями во внешнем окружении, внутренней среде интернет-ресурса и ключевых показателях эффективности системы интернет-маркетинга;
представление динамики изменения показателей эффективности системы интернет-маркетинга.
Служба маркетинга промышленного предприятия, при изменении какого-либо показателя эффективности, обладает информацией о предшествующих изменениях основных маркетинговых факторов, что позволяет сформировать причинно-следственные связи и сделать систему интернет-маркетинга более эффективной.
Рисунок 3 – Проект интерфейса системы веб-аналитики на основе взаимосвязи изменения показателей эффективности интернет-ресурса и влияния факторов внутренней и внешней среды интернет-маркетинга (разработано автором)
Таким образом, используя мой подход к проектированию интерфейса системы веб-аналитики, собственники интернет-ресурсов получают возможность проследить взаимосвязи между изменениями в объёмах продаж через Интернет, уровнем посещаемости с изменениями во внешней и внутренней среде интернет-маркетинга. Служба маркетинга предприятия получит не только информацию о факторах, которые влияют на успешную реализацию модели интернет-маркетинга, но и конкретные данные по корректировке стратегии интернет-маркетинга.
-
- Литература:
Система веб-аналитики «Яндекс.Метрика» – Режим доступа: http://metrika.yandex.ru.
Система веб-аналитики Google Analytics – Режим доступа: http://www.google.com/analytics/index.html.
Система интернет-статистики Hotlog – Режим доступа: http://hotlog.ru.
Система интернет-статистики Spylog – Режим доступа: http://www.spylog.ru.
