Анализ Clickstream-данных

Материалы рубрики "Технологии Internet Intelligence" посвящены анализу
посещаемости сайта (Clickstream-анализ). В настоящее время Clickstream-данные -
это один из наиболее эффективных инструментов исследования электронного рынка в
режиме реального времени. Какие методы и технологии сбора и анализа информации
о клиентах необходимо использовать? Своим опытом в этой области делится автор
предложенной статьи.

Организация бизнеса в Internet имеет много положительных сторон, особенно если учесть, что главное еще впереди. Internet-рынок - это пока лишь небольшой кусок огромного "экономического пирога". Чтобы процветать в новой экономике, компаниям просто необходимо научиться использовать соответствующие технологии для организации работы с покупателями в режиме on-line.

Одним из важнейших преимуществ Internet'а является то, что производители могут получить больше информации о своих клиентах. Посещение сайта сопровождается генерацией Clickstream-данных, с помощью которых компании могут составить более точное представление о предпочтениях своих клиентов и извлечь максимум выгоды из этой информации.

Clickstream-данные - это наилучший из существующих в мире е-бизнеса инструментов исследования рынка в реальном времени, и хотя эти данные представляют из себя всего лишь отчет о перемещениях пользователя по web-сайту, с их помощью организации могут узнать очень многое о своих клиентах: кто они, что, как и когда покупают. Анализируя Clickstream-данные, компании могут выяснить, откуда их клиенты, куда они направляются и что ищут. Можно также установить, в каких сочетаниях, как правило, приобретаются товары. Например, если результаты анализа показывают, что 85 % покупателей электронных игрушек нуждаются в батарейках, очевидно, что имеет смысл предлагать сопутствующий товар наряду с основным. Преимущество для покупателя - удобство, для продавца - увеличение объемов продаж и более полное удовлетворение запросов клиентов. Опираясь на результаты анализа, организации могут создавать профили клиентов и направлять им информацию рекламного характера, потенциально соответствующую их интересам. И хотя это может показаться навязчивым для обычного покупателя, клиентам Internet-магазинов подобный индивидуальный подход придется по вкусу.

Сбор информации - это лишь полдела. Только изучая и анализируя данные, можно получить наиболее полное представление о клиентах. Технология Хранилищ данных чрезвычайно важна для извлечения необходимой информации из Сlickstream-данных и предоставления клиентам наиболее подходящих услуг. Но для эффективного поиска и сбора этих данных должна использоваться соответствующая архитектура. Одним из важнейших моментов является сбор только нужной информации. Специализированный сервис "Smart Agent" должен анализировать огромное количество "кликов" и выделять только те, которые содержат нужную информацию и могут использоваться для создания клиентских профилей. Записи cookies располагаются на компьютере и идентифицируют его в сети, но зачастую один компьютер используется несколькими пользователями. Таким образом, чтобы получить достоверную информацию о нужном клиенте, необходимо использовать иные алгоритмы и виды анализа.

Smart Agent должен также выступать в роли промежуточного апплета маршрутизации данных, обеспечивая "интеллектуальный" доступ к источникам данных, которые основаны на алгоритмическом представлении бизнес-ролей. В соответствии с одним критерием, могут потребоваться извлечение отдельной записи либо ряда записей, а также включение в специфический источник данных и прямое интегрирование, фильтрация, поиск информации или текста. Помимо поиска данных как в РСУБД, так и других источниках данных, отличных от РСУБД, эти агенты также используются для отслеживания производимых действий и генерирования специальных электронных сообщений или новостных блоков.

Анализ (данных Хранилища - прим. перев.) является следующим шагом, причем использование простого ретроспективного анализа здесь явно недостаточно. Процесс принятия решений в режиме реального времени требует больших емкостей для хранения данных и более высоких вычислительных мощностей. Аналитические машины отслеживают эффективность содержания web-сайта, используя ряд показателей. Эти показатели могут быть простыми, как, например, число посещений, обращений, просмотров страниц; уникальные посетители, длительность и "глубина" просмотра; или более сложными, такими, как частота посещений и период с момента последнего посещения, денежная стоимость посещения и частота преобразования. Эти инструменты должны поддерживать транзакции и информационные запросы на атомарном уровне; они также должны давать ответы на маркетинговые вопросы, как, например, каково число обращений через рекламный баннер или сколько посетителей совершило сделку. Web-администраторы могут размещать ссылки в тех местах сайта, где наиболее высока вероятность того, что клиенты обратятся за информацией или совершат покупку, а также определить причины, побуждающие клиентов покинуть сайт.

Таким образом, организации могут использовать clickstream-анализ для более полного понимания покупателей и их потребностей. С его помощью они могут улучшить качество обслуживания клиентов и, доведя до совершенства свой web-сайт, предоставить им широкий спектр товаров и услуг. Отказавшись от рассылки "не тем людям" ненужной рекламы в неподходящее время, компании имеют шанс значительно сократить расходы и резко повысить совокупный объем продаж.

Автор: Джейн Гриффин (Jane Griffin)