Если вы владелец интернет магазина, или планируете в скором времени его запустить?
Если вы юзабилити эксперт, проектировщик или как-то связаны оценкой и проектированием интерфейсов – это для Вас!
Я расскажу о роли количественной оценки в анализе сайтов, методе KPI, и о том как эффективно использовать аналитику юзабилити-эксперту.

«Деньги любят счет»
Введение:
Сегодня в этом докладе речь пойдет о том как количественно оценить успешность сайтов, и особенно сайтов e-commerce сайтов: интернет-магазинов, площадок.
Существует несколько вариантов оценки:
1) Юзабилити тестирование
Юзабилити-тестирование заключается в том, что пользователи работают с вашим продуктом (программой или веб-сайтом), а специалисты наблюдают за их поведением и идентифицируют возникающие проблемы.

2) Экспертная оценка
Экспертная оценка – это аналитическое выявление проблем пользовательского интерфейса, основанное на опыте экспертов, сравнительном анализе интерфейсов конкурирующих систем, сборе и обработке мнений пользователей.

В экспертную оценку входит: анализ сайта экспертом по методу контрольного списка (или чеклиста), а также по методу анализа задач.
Суть метода контрольного списка в том, что эксперт будет проверять соответствие элементов сайта нашему набору требований к качественному интерфейсу.

Метод анализа задач основано на том, что эксперт будет выполнять реальные задачи пользователей, попутно задавая себе и отвечая на вопросы типа: как здесь ускорить работу пользователя, как здесь повысить удовлетворенность пользователя, и т.д.

3) Веб-аналитика
Веб-аналитика- это количественная оценка вашего проекта. Веб-аналитика позволяет нам ответить на вопрос: ЧТО не работает на сайте.
Преимущества:
1) Охват всех посетителей сайта
2) Охват всей функциональности сайта
3) Статистика повременная, по месяцам
4) Возможность отслеживать самому динамику посещения
Отслеживать сколько пользователей достигают целей: например заказ товара, покупка
Конечно лучше, получить комплексную оценку своего сайта: и пользователей потестировать, и узнать мнение эксперта и что самое важное уже сейчас самому оценить насколько ваш сайт успешен и требует нововведений, а также эффективность этих новшеств.

Цифры не врут, как говорится.
1. Метод KPI
Key performance indicaors, ключевые показатели производительности, -иными словами это ключевые метрики успешности вашего сайта.
Основная идея KPI- это взять техническую информацию, обработать ее и представить в простом понятном бизнес формате.
Следующие характеристики KPI:
1) Значение показателей всегда пролонгировано во времени
2) Цветовые индикаторы изменения показателей
3) Установка порогов и предупреждений
4) Советы по улучшений показателей

Ключевые индикаторы для e-commerce:

Уровень конверсии для заказов (Order Conversion Rate)
Формула = число заказов / число посещений

Средний доход с уникального посетителя (Average Revenue per Visitor)
Формула = общий доход сайта / число уникальных посетителей

Уровень конверсии в заказы для новых посетителей (New Visitor Conversion Rate)
Формула = число новых посетителей, сделавших заказ / число всех посетителей

Уровень конверсии в заказы для вернувшихся посетителей (Returning Visitor Conversion Rate)
Формула = число вернувшихся посетителей, сделавших заказ / число всех посетителей

Процент дохода сайт от клиентов, делающих заказ в первый раз
Формула = общий доход от новых посетителей / общий доход

Средняя стоимость посещения
Формула = сумма на маркетинговые затраты/ число посещений

И многие другие метрики, их порядка 100.

2. Детализированный анализ поведения пользователя
Интернет магазинов с каждым годом становится все больше и больше, ассортимент товаров на интернет площадках также становится шире. Поскольку интернет покупки в Беларуси еще слабо развиты, и на сайте зачастую размещаются телефоны и форма обратной связи, то возможность отследить сколько посетителей реально покупает товар слабее.
Возьмем, к примеру, интернет площадку migom.by.
Типовая интернет площадка, продающая в основном технику. На сайте есть регистрация, каталог товаров, телефоны продавцов.

Типичные задачи пользователя на таком сайте:
A. пользователь ищет товар
B. пользователь просматривает результаты поиска (каталог товаров)
C. пользователь просматривает детальное описание товара
D. пользователь оформляет заказ

Юзабилити– эксперт анализирует поведение пользователя и делает выводы о работе сайта.

Задачах юзабилити- эксперта. Требуется узнать:
1. как работает главная страница, куда с нее пользователь уходит
2. Как часто поиск товара оказывается успешным (как быстро человек находит искомый товар, и заказывает его)
3. Какие действия пользуются наибольшой популярностью на странице с каталогом товаров, а на странице с детальным описанием товара?
4. Сколько людей переходит к процессу оформления покупки, сколько отменяет заказ.
5. Как пользователи оформляют заказ, сколько доходит до последнего шага
6. Сколько пользователей оставляет отзывов о товаре, курьере
7. Как часто пользователи регистрируются на сайте, возвращаются на сайт.

Теперь о задачах владельца сайта. Требуется узнать:
1. Какие товары из каталога приносят больший доход, наиболее популярны
2. Общий доход от новых посетителей (Total Revenue from New Visitors)
3. Общий доход от возвращения посетителей (Total Revenue from Returning Visitors)
4. Уровень конверсии пользователя в покупателя(Buyer Conversion Rate)
5. Checkout Completion Rate (число реально совершенных заказов / число посетителей, которые начали оформление заказа)
6. Average Cost per Visit (средняя стоимость посещения)
7. Average Visits Prior to Conversion (среднее число посещений посетителем сайта до заказа)
8. И многие другие

Отслеживая KPI метрики можно вести гибкую стратегию и идти на встречу пользователям, а также оценивать ожидаемую результативность этих нововведений.
В презентации видно какие данные используем для анализа и какие из этого выводы делает юзабилити – эксперт.

Выводы для владельца сайтом.

Показатели с Jan 6, 2008 – Feb 5, 2008 по Dec 6, 2007 – Jan 5, 2008

Уровень конверсии для заказов 1,31% -> 1,57%

Это число находится в диапазоне от 2% до 5% для магазинов. Для migom.by мы наблюдаем очень низкий показатель, несмотря на то, что многие покупатели сразу звонят продавцу и не переходят к форме офомрления заказа. Его реально увеличить в 2-3 раза до 3-5% (при помощи редизайна интерфейса), что соответственно увеличит доход продавцов (и migom.by) в 2-3 раза.

«Cила», с которой первая для посетителя главная страница сайта заставляет людей оставаться на сайте и продолжить его просмотр 77,21%->76,64%
Виден некоторый рост по сравнению с новогодними праздниками. Вероятно, это связано с некоторыми изменениями на главной странице. Однако показатель по-прежнему остается низким – главная страница не «завлекает» людей на сайт. Низкий показатель связан не только с отсутствием привлекательного и доверительного дизайна, но и, возможно, с нецелевым трафиком.
Как видно, сейчас наблюдается спад из-за окончания новогодних праздников.

Cредний доход с уникального посетителя 0,09 -> 0,11
Как видно, сейчас наблюдается спад из-за окончания новогодних праздников.
Уровень конверсии в заказы для новых посетителей 0,76%->0,83%
Как видно чаще заказывают вернувшиеся посетители.
Отношение новых посетителей к вернувшимся 1,62->1,64
Для магазинов это число обычно находится в диапазоне от 2.00 до 3.00 (то есть новых посетителей в 2-3 раза больше чем вернувшихся). Для контент-сайтов – меньше 1.00. На migom.by отсутствует UGC (user generated content), поэтому число больше единицы (мало возвращающихся посетителей). На сайте, где пользователи генерят контент, это число буде на уровне 0.5 – 0.6 и меньше.

Среднее число посещений сайта одним посетителем 1,38 -> 1,39
Основная товарная группа migom.by – электроника, которая стоит недешево. Такие товары «сходу» не покупаются – требуется тщательный выбор. То есть посетитель, прежде чем заказать товар на сайте, должен просмотреть несколько продуктов, определиться с выбором. По этому показателю видно, что посетители так себя не ведут, так как заинтересованный в покупке товара посетитель будет приходить на сайт не один раз (процедура выбора – достаточно длительна по времени и чем дороже товар, тем она длительнее).

Также этот показатель говорит о низкой лояльности посетителей к Migom.by – у посетителей нет стимула возвращаться – на сайте нет сообществ и обсуждений, в которых он модет учавствовать, не проводятся акции, не публикуются новые обзоры и сравнения товаров.

Рекомендации:
В целом можно констатировать, что сайт имеет проблемы, основные причины которых: «невкусный» и не вызывающий доверия дизайн, низкий уровень юзабилити.
Особо следует отметить низкий уровень лояльности (в среднем 1 пользователь посещает сайт 1,38 раз в месяц). Это связано с отстуствием сильных якорей на сайте, которые бы заставляли пользователя периодически заходить на сайт. Рекомендуется рассмотреть возможности для увеличения UGC (user generated content).
Для решения этих проблем рекомендуется:
1. Провести редизайн интерфейса сайта;
2. Создать эстетичный, аккуратный и, след-но, убеждающий дизайн;
3. Провести анализ рекламных кампаний сайта (выбрать наиболее целевые и сделать на них упор).

Итоги
Итак, количественная оценка вашего сайта это один из достоверных показателей успешности вашего сайта, а в руках юзабилити – специалиста он превращается в мощный инструмент профессиональной диагностики, замеров и анализа поведения пользователей вашего сайта.

| View | Upload your own

Шаг №1: Создаем структуру сайта
На первом шаге мы создаем структуру сайта. В качестве примера я взял структуру сайта нашей компании:

Шаг №2: Создаем мастер (шаблон шапки)
На втором шаге мы создаем мастер для шапки:

Шаг №3: Популируем шаблон шапки во все страницы сайта
Теперь мы встраиваем наш шаблон во все страницы сайта:

Шаг №4: Создаем меню на основе динамической панели
Теперь пришла пора создать само меню. Для этого мы открываем мастер шапки и вставляем в него динамическую панель. При этом мы изменяем размер панели так, чтобы наше меню поместилось в эту панель:

У нашей динамической панели будет 6 состояний – по количеству пунктов в глобальном меню. Поэтому дважды кликаем по панели и создаем 6 состояний:

Теперь создаем первое состояние, для этого дважды кликаем по состоянию “Home” и при помощи виджетов Text Panel, Button Shape, Horizontal Line и Vertical Line рисуем наше меню для активного пункта “Главная”:

Далее расставляем ссылки на страницы:

Теперь копируем все содержимое первого состояния, нажимамая Ctrl-A и вставляем его во второе состояние:

Повторяем процедуру для оставшихся четырех состояний.

Меню готово. Можно кушать.

Шаг №5: Активизируем пункты меню на страницах сайта
Теперь, когда меню готово, нам нужно сделать его динамическим: при переходе по страницам сайта тот или иной пункт меню будет становиться активным. В нашем случае активизация пункта меню – это переключение динамической панели в определенное состояние, соответствующее этому пункту меню. Так, если пользователь переходит на страницу “Услуги”, мы должны изменить состояние панели на “Services”.

Когда производить переключение состояния панели? При загрузке страницы.

У каждой страницы есть событие OnPageLoad, которое генерируется при загрузке страницы движком Axure. Это как раз то, что нам нужно.

Открываем страницу Home, дважды кликаем по названию события OnPageLoad, выбираем действие Set Panel state(s) to State(s), выбираем нашу панель (вы не забыли дать панели имя Global Menu?) и, наконец, выбираем состояние Home:

Повторяем процедуру для всех страниц сайта: Services, About usability, Porfolio, About company, Contacts.

В итоге мы получаем динамическое меню на закладках.

Вы можете посмотреть на меню в действии прямо здесь и сейчас.

Ссылки по теме:

• Axure RP Pro – средство для прототипирования
• Axure – the best for sure… with Denwer
• Axure RP Pro 4 Demos & Samples

Axure
Мы в HumanoIT Group активно используем Axure для разработки детальных интерактивных wireframes, с декабря 2006 года. Прототипов у нас много, поэтому в свое время ребром встал вопрос о построении удобной инфраструктуры для работы с прототипами: для демонстрации прототипов сотрудникам HumanoIT Group, клиентам и разработчикам. Кроме того, нам нужно было решить проблему с обновлением прототипа: у Axure каждый прототип состоит из тысяч файлов (таблицы и многие другие виджеты конвертируются в картинки при генерации html-кода) и копировать их по ftp (для демонстрации через Интернет) не совсем, скажем мягко, удобно. Архивировать, копировать на сервер и там распаковывать – не всегда возможно, да и не все в HumanoIT Group владеют консолью Линукса, счастливчики :)

Axure умеет генерировать chm-прототипы, то есть на выходе мы получаем один файл. Его конечно можно послать по почте. Но при обсуждении прототипа возникает множество нюансов, многие из которых хотелось бы править и демонстрировать в режиме реального времени…

Сегодня я поделюсь с вами конфигурацией, которую мы использовали в HumanoIT Group до того, как у нас появился свой Linux-сервер.

D.n.w.r (aka Denwer)
ДеНВеР (Джентельменский Набор Веб-Разработчика) – это программный комплекс, в который входит веб-сервер (Apache), скриптовый язык (PHP) и база данных (MySQL). Многие веб-студии использует Денвер в работе, особенно когда над одним интернет-проектом работает несколько программистов. В таком случае, у каждого программиста на компьютере ставится Денвер. После того, как программисты заканчивают свои участки работы, они объединяют код и выкладывают его уже на интранет-сервер, где его начинают тестировать QA-специалисты.

Денвер – это локальное/интранет решение, поэтому если у вас на компьютере стоит Денвер, то показать ваши сайты другим людям в Интернете вы не сможете (вообще-то сможете, но это очень небезопасно). Как показать прототип своим коллегам в интранете, я покажу в конце статьи, после того как расскажу о базовых вещах.

Итак, мы имеем: проектировщик интерфейсов, который разрабатывает интерфейсы в Axure, прототипов у него уже сотни и их нужно как-то удобно структурировать (чтобы можно было делать быстрый реюз). Задача – абстрагироваться от файловой системы и перейти на более высокий уровень абстракции, то есть на веб-сайты. Выгода – Axure из простого средста проектирования интерфейсов превратиться в среду разработки сайтов (пример – вы можете нарисовать в Axure сайт с каталогом ваших прототипов и дать ему короткое и запоминаемое имя, например, у меня он назывался – hit, этот сайт будет точкой входа в каталог ваших прототипов) и в средство для удобной организации коллекции ваших прототипов.

NB. Задачи по демонстрации клиенту прототипа через Интернет и по его быстрому обновлению будут решены в следующих статьях.

Установка Денвера и генерация прототипа
Для демонстрации процедуры установки и генерации прототипа я разработал презентацию при помощи open source средства Wink. Презентацию лучше смотреть в полноэкранном режиме (кроме того, презентация оформлена в формате PDF и вы можете скачать ее к себе на компьютер).

| View | Upload your own

Доступ к сайту из интранета
Для того, чтобы показать прототип вашему коллеге по интранету, вам нужно выполнить следующие шаги.

1. Открыть файл C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts на компьютере коллеги;
2. Дописать строчку “192.168.1.12 proto1″ (лучше в начале файла). Здесь 192.168.1.12 – IP адрес вашего компьютера, а proto1 – название вашего сайта/название папки в каталоге z:\home\.

Ссылка по теме: Axure RP Pro – средство для прототипирования.

Ссылки по теме:

• Axure. Урок 1: создаем глобальное меню сайта на закладках
• Axure RP Pro – средство для прототипирования

Winzip – это shareware.

Кстати, хороший пример русского shareware-продукта – BlogJet. Это редактор для блогеров под Windows, написанный Дмитрием Честных, автором известного блога о бизнесе sellme.ru.

Сайт шареварщика
Сайт – это основной источник дохода для шареварщика. На сайте находится список продуктов, которые можно скачать, попробовать и купить (try&buy – один из основных принципов shareware). Причем за программу можно заплатить on-line при помощи кредитки, благодаря таким сервисам как Plimus, Share-it, Avangate, RegNow и другим.

Уровень дохода напрямую зависит от сайта – факторов здесь множество: визуальный дизайн (он должен быть аккуратным и привлекательным), качество текста (описания программ должны быть краткими и ясными), удобство интерфейса (посетитель должен иметь возможность быстро скачать, купить программу), убедительность (сайт должен вызывать у посетителя доверие за счет дизайна, рекомендаций клиентов, отзывов и т.д.).

Конечно, одного сайта для успеха недостаточно – нужны посетители, нужна реклама, поэтому профессиональный шареварщик совмещает в себе три ипостаси: маркетолога, SEO-специалиста и юзабилити-специалиста (это помимо разработки программы и ее сопровождения).

Как видно, точек влияния на доходы у шареварщика множество: запустил AdWords-кампанию – выросли продажи, опубликовал программу в софт-каталоге – выросли продажи, упростил процедуру покупки программы – выросли продажи, сделал редизайн сайта – выросли продажи, переделал интерфейс программы – выросли продажи и т.д.

Но как отследить, _что_ конкретно повлияло на рост продаж или число скачек? Может и не стоит платить деньги за AdWords, который дает всего 0,1% скачек, может стоит заплатить за редизайн интерфейса программы? Или разослать пресс-релиз вместо того, чтобы платить за платное размещение в софт-каталоге?

И тут на сцену вновь (уже в который раз) выходит Google Analytics и требовательно так говорит: “Пациент, прошу раздеться”.

Что будем измерять?
Известная фраза говорит – “You cannot manage what you don’t measure” (вы не можете управлять тем, что не можете измерять”). Поэтому, чтобы управлять доходом, нужно научиться считать факторы, от которых он зависит. Вот эти факторы:

1. Уровень конверсии для скачек – сколько посетителей скачали программу (%)
2. Эффективность маршрута посетителей по сайту, который ведет к скачиванию (где и сколько людей отсеиваются и, след-но, не доходят до скачивания)
3. Уровень продаж – сколько людей, из тех что скачали программу, купили ее (%)
4. Эффективность процедуры заказа программы (где, на каком шаге, и сколько людей отсеиваются и, след-но, не доходят до сакраментального “thank you for purchase”)
5. Эффективность рекламных кампаний для скачивания (откуда и сколько людей пришли и скачали программу)

Подготовительные действия

1. Открываем http://www.google.com/analytics/ru-RU/
2. Регистрируемся в Google (если надо)
3. Заходим в Google Analytics
4. Регистрируем сайт (указываем его адрес и т.д.)
5. Берем код Google Analytics
   1. <script src="http://www.google-analytics.com/urchin.js" type="text/javascript">
   2. </script>
   3. <script type="text/javascript">
   4. _uacct = "UA-XXXXXXX-X";
   5. urchinTracker();
   6. </script>

   и вставляем его во все страницы сайта перед тэгом </body>. Важно:убедитесь, что в 4 строчке на месте UA-XXXXXXX-X стоит ваш код.

6. Ждем в течение одного дня, пока Google Analytics начнет собирать статистику. Важно:статистика будет обновляться раз в день, примерно в 00:00 GMT

1. Сколько раз скачали

1. Вставляем следующий код во все страницы сайта (или только на те страницы, где у вас выводятся ссылки на ваши программы):
   1. <script type="text/javascript">
   2. window.onload = setLinkBehaviours;
   3. function formatLink(link)
   4. {
   5.   var res;
   6.   var re = /http:\/\/(.*)/ig;
   7.   res = link.replace(re, "$1");
   8.   re = /\//g;
   9.   return res.replace(re, "_");
   10. }
   11.  
   12. function setLinkBehaviours()
   13. {
   14.     var Links = document.getElementsByTagName( ‘A’ );
   15.     for( var i = 0; i < Links.length; i++ )
   16.     {
   17.         Links[i].onclick = function() {
   18.             if(this.href.indexOf("http")>=0 && this.href.indexOf("guicci.ru")>=0)
   19.             {
   20.                 urchinTracker("/tracker/" + formatLink(this.href));
   21.                         }
   22.         }
   23.     }
   24. }
   25. </script>
   26.  

   Комментарии:

   • Строка 2: вешаем свой обработчик (функцию setLinkBehaviours) на загрузку страницы.
   • Строки 3-10: Форматируем ссылку: удаляем “http://” и заменяем “/” на “_”. Это нужно для того, чтобы Google Analytics не создавал иерархию папок – ведь он воспринимает “/” в URL’e как вложенную папку.
   • Строка 14: Получаем список всех ссылок страницы.
   • Строки 15-22: Проходим по всем ссылкам из документа и для каждой создаем и тут же назначаем обработчик события “onclick”. Этот обработчик сначала определяет внешняя эта ссылка или внутренняя и далее вызывает функцию formatLink для форматирования внешних ссылок.
   • В строке 18 вам нужно поменять “guicci.ru” на свой домен.
   • Обратите внимание на строку 20: там происходит регистрация ссылки в Google Analytics. В качестве префикса к ссылке добавляется “/tracker”. Таким образом все зарегистрированные клики по исходящим ссылкам будут находится в папочке “tracker”

   В результате вы будете отслеживать все попытки скачать ваши программы. Важно:посетитель может нажать cancel во время скачивания, поэтому это именно число попыток, а не скачек.

   Если у вас возникнут какие-то проблемы с этим кодом, то вы можете проконсультироваться у профессиональных веб-разработчиков здесь или здесь.

О том, где смотреть отчеты – позже.

2. Маршруты посетителей до скачивания программы
Если вы хотите проанализировать по каким маршрутам двигаются посетители вашего сайта, прежде чем скачать ту или иную программу, вам нужно сделать следующее:

1. Зайти в настройки Google Analytics (ищите оранжевый тулбар, ссылка стоит слева)
2. Найти блок “Цели переходов и последовательность”
3. В строчке для G1 нажать “Изменить”
4. В поле “URL цели” введите http://foobar.com/tracker/abcd
   Вместо foobar указывайте точный адрес вашего сайта. Вместо abcd – указывайте аттрибут href из ссылки, по которой качают вашу программу, но при этом помните, что при регистрации этого события в GA мы удалили “://” и заменили “/” на “_”. Например, если ваша ссылка – “http://foobar.com/files/program.zip”, то вместо abc пишите foobar.com_files_program_zip. В сумме получится: http://foobar.com/tracker/foobar.com_files_program_zip.
5. После этого укажите произвольное имя и “Сохраните изменения”
6. Примерно через день у вас на руках будут первые данные, то есть маршруты посетителей (об отчетах, где их можно посмотреть я расскажу позже)

Подробнее про цели и про то, как их можно использовать см. здесь.

3. Уровень продаж и процедура заказа
Так как страница “thank you” (последняя страница заказа программы) находится под https, то вам нужно изменить адрес вашего сайта в учетной записи Google Analytics на https. Просто поменяйте http на https в настройках учетной записи.

1. На страницу заказа на вашем сайте (если такая есть) вставьте код:
   1. <script type="text/javascript">
   2. urchinTracker("/tracker/pre_order");
   3. </script>

   Важно:вставьте этот код после кода трэкера из “подготовительных действий”.

2. Если у вас Plimus:
   1. Откройте контракт для вашей программы
   2. Перейдите на вкладку “Order page”
   3. В поле “HTML code” вставьте код (в секцию “head”):
      1. <script src="https://ssl.google-analytics.com/urchin.js" type="text/javascript">
      2. </script>

      А сразу после “body” вставьте код трэкера из “подготовительных действий”.

   4. В поле “First page” вставьте код:
      1. <script type="text/javascript">
      2. urchinTracker("/tracker/order_1");
      3. </script>
   5. В поле “Billing page HTML” вставьте код:
      1. <script type="text/javascript">
      2. urchinTracker("/tracker/order_2");
      3. </script>
   6. В поле “Last Page HTML” вставьте код:
      1. <script type="text/javascript">
      2. urchinTracker("/tracker/purchased");
      3. </script>
   7. Нажмите “Submit” и сохраните изменения
3. Если у вас Share-it:
   1. Откройте страницу Manage Partners > Affiliate Management > Extended
   2. В блоке Affiliates with notification via HTML code нажмите на кнопку “New”
   3. В поле “Affiliate ID” введите DEFAULT
   4. В поле “Name” введите что вам угодно
   5. В поле “HTML-Code” вставьте код трэкера (с небольшой модификацией):
      1. <script src="http://www.google-analytics.com/urchin.js" type="text/javascript">
      2. </script>
      3. <script type="text/javascript">
      4. _uacct = "UA-XXXXXXX-X";
      5. urchinTracker("/tracker/purchased");
      6. </script>

      Обратите внимание на 5-ую строчку, в которой регистрируется событие “/tracker/purchased”.

   6. Для “For which order status should the HTML code be attached?” поставьте “Payment complete”
   7. Сохраните изменения, нажав на “Save data”

К сожалению, в Share-it нет возможности отслеживать всю процедуру заказа – в панели управления нет разделения шаблонов страниц заказа на два шага.

Если вы используете другие платежные системы (например, Avangate, RegNow), то буду вам очень признателен за информацию о том, как к ним можно подключить Google Analytics.

4. Эффективность рекламных кампаний для скачивания
Вам всего-лишь нужно настроить цель для скачивания (см. “Маршруты посетителей до скачивания программы”).

После этого вы уже можете смотреть: какая рекламная кампания (файловые каталоги, баннеры, поиск и пр.) сколько скачек дает.

Далее см. пример отчета.

Смотрим отчеты

1. Сколько раз скачали Содержание -> Развернутый просмотр содержания -> “/tracker”
   
   
   
2. Маршруты до скачивания Цели -> Обратный путь к цели
   
   
   
3. Уровень продаж Для того, чтобы подсчитать уровень продаж (сколько в процентах из тех, кто скачал программу, купили ее), вам нужно:
   1. Узнать Z – сколько раз скачали программу – см. /tracker/ваш_программа в отчете “Сколько раз скачали”
   2. Узнать Y – сколько раз купили программу – см. /tracker/purchased в отчете “Сколько раз скачали”
   3. X = Y/Z
4. Процедура заказа
   К сожалению, ни Plimus, ни Share-it не позволяют отследить процедуру заказа на уровне целей Google Analytics. Дело в том, что процедура заказа начинается на вашем сайте, далее проходит и заканчивается в платежной системе. Хоть Google Analytics и регистрирует события (/tracker/order_1, /tracker/order_2, /tracker/purchased), но “сложить” из них тоннель он не может. Вероятно из-за того, что события тоннеля регистрируются с разных доменов.

   Тем не менее, вы можете узнать сколько людей теряются во время движения по процедуре регистрации, начиная со страницы заказа на вашем сайта и заканчивая страницей “thank you”.

   Содержание -> Развернутый просмотр содержания -> “/tracker”
   
   

   Вам нужно найти в этом отчете события “pre_order” (ваша страница заказа), “order_1″ (первый шаг заказа в Plimus), “order_2″ (второй шаг заказа в Plimus), “purchased” (факт успешной покупки в Plimus и Share-it).

   Как вы увидите, по мере движения к цели “purchased” число просмотров падает, то есть посетители “выходят” из процедуры заказа. Причин здесь множество, но об этом как-нибудь в другой раз :)

5. Эффективность рекламных кампания для скачивания
   Источники трафика -> Все источники трафика -> Вкладка “Достигнутые переходы”
   
   
   Ищите свою цель (в данном примере она называется “Download”) среди заголовков в таблице.

   Для более детального анализа источников трафика, выберите “ключевые слова”, “adwords” и т.д. Важно:не забывайте переключатьcя на вкладку “Достигнутые переходы”.

Выражаю признательность компаниям CadSoftTools и JitBit за помощь в написании данной статьи.

Статьи по теме:

1. Google Analytics. Часть 1: Откровение для SEO-специалиста
2. Google Analytics. Часть 2: Откровение для владельца веб-сайта
3. Google Analytics. Часть 3: Анализ поведения посетителей сайта
4. Google Analytics. Часть 4: Обсуждение
5. Google Analytics. Часть 5: Камо грядеши
6. ClickDensity – новая буква в веб-аналитике

Акция для shareware-компаний
Всем, кто обратится в HumanoIT Group за экспертной оценкой сайта, программы или веб-приложения до 1-го ноября – настройка Google Analytics в подарок!

Характеры (characters)
Martin Hardee из Sun при содействии украинских дизайнеров из ISD Group создал открытую (ну еще бы – ведь это Sun) библиотеку персонажей и сцен, которые можно использовать в юзабилити. Она постоянно пополняется – на сегодняшний момент в библиотеке уже 8 персонажей.

Мужские:

Женские:

Познакомиться с персонажами поближе и узнать их имена (особенно вон той красотки “черныееее глаза” из третьего ряда) можно на новом сайте Мартина Харди Design Comics.

Где в юзабилити можно использовать комиксы
Раньше я уже писал, где можно использовать комиксы:

• для проектирования персонажей и пользовательских сценариев с ними,
• для презентации заказчикам результатов юзабилити-тестирования,
• для демонстрации разработчикам интерфейса и программистам (для поднятия тонуса и повышения настроения).

В блоге у Мартина Харди нашел еще одно интересное применение комиксам: для инструктирования посетителей сайта (подробнее про этот комикс см. здесь). В этом комиксе персонажи помогают студентам разобраться с логином в систему типа e-classroom.

Может вы найдете еще одно полезное применение этим криэйчам? Поделитесь идеей? :)

Как скачать комиксы
Комиксы идут в формате Open Document Presentation (open source формат на офисные документы). Поэтому если вы работаете не под Linux и у вас на компьютере не установлен один из офисных пакетов Star Office, Open Office или NeoOffice, то вам нужно воспользоваться on-line сервисом конвертации, например, Zamzar. С его помощью вы сможете преобразовать odp-формат в ppt.

Статьи по теме
Юзабилити-комиксы: 100% наглядность.

ps. Кстати, особо приятно, что рисовали эти комиксы ребята из братской Украины (компания ISD Group), по заказу Мартина Харди.

Читайте в заметке о том, как отследить на какие сайты уходит ваш посетитель.

Как отследить исходящие ссылки

Во-первых, у вас должен быть установлен счетчик Google Analytics. См. статью Google Analytics. Часть 2: Откровение для владельца веб-сайта, под-раздел “Подключение к Google Analytics”. После подключения все ваши странице должны содержать вот такой код (прямо перед </body>).

Не забудьте поменять в 4-й строке “UA-XXXXXX-Y” на свой идентификатор.

Далее, вам нужно вставить следующий код в те страницы, на которых вы хотите отслеживать исходящие ссылки. Или можно просто вставить данный код в общий файл, который вы подключаете ко всем страницам сайта.

Немного прокомментирую код:

• Строка 2: вешаем свой обработчик (функцию setLinkBehaviours) на загрузку страницы.
• Строки 3-10: Форматируем ссылку: удаляем “http://” и заменяем “/” на “_”. Это нужно для того, чтобы Google Analytics не создавал иерархию папок – ведь он воспринимает “/” в URL’e как вложенную папку.
• Строка 14: Получаем список всех ссылок страницы.
• Строки 15-22: Проходим по всем ссылкам из документа и для каждой создаем и тут же назначаем обработчик события “onclick”. Этот обработчик сначала определяет внешняя эта ссылка или внутренняя и далее вызывает функцию formatLink для форматирования внешних ссылок.
• В строке 18 вам нужно поменять “guicci.ru” на свой домен.
• Обратите внимание на строку 20: там происходит регистрация ссылки в Google Analytics. В качестве префикса к ссылке добавляется “/links”. Таким образом все зарегистрированные клики по исходящим ссылкам будут находится в папочке “links”

Смотрим отчеты
Для нового интерфейса Google Analytics: “Содержание”, далее “Развернутый просмотр содержания” и далее кликаем по папке “Links”. Получаем отчет:

Для старого интерфейса Google Analytics: “Оптимизация содержимого”, далее “Анализ навигации”, далее “Вся навигаци” и, наконец кликаем по папке “Links”. Получаем отчет:

Статьи по теме:

1. Google Analytics. Часть 1: Откровение для SEO-специалиста
2. Google Analytics. Часть 2: Откровение для владельца веб-сайта
3. Google Analytics. Часть 3: Анализ поведения посетителей сайта
4. Google Analytics. Часть 4: Обсуждение

NB. Inspired by http://kpis.ru/2007/03/06/google_analytics_exit_links.html, но там “/” не заменяются и в результате ссылки не регистрируютя (потому что google analytics при виде “http://” создает в корне папку “http:/” и регистрирует линку “/”, то есть в итоге урл теряется в матрице google analytics).

Если вам пригодилась статья (да или просто понравилась), вы можете поощрить работу автора

Но есть и альтернативные способы. Например, тот же SnagIt позволяет добавлять комментарии в виде балунов к определенным областям картинки. Или можно вставить картинку в MS Visio и к ней добавлять комменты.

Или можно попробовать Fleck:

Вы можете попробовать прокомментировать дизайн этого блога при помощи Fleck :)

Очень хочется обсудить GA с вами, уважаемыми читателями блога: для чего вы его используете, какими функциями вы пользуетесь чаще всего, каких функций и какой статистической информации вам не хватает, что бы вы добавили к Google Analytics в первую очередь, чтобы вы убрали, удовлетворяет ли вас точность статистической информации GA?

Во время обсуждения предыдущей статьи про Google Analytics мы коснулись очень интересных вопросов: правомочности использования GA для сбора данных о поведении частных лиц (привет Оруэлл, big brother is watching you), а также вопросов использования самим Google статистики, собираемой Google Analytics, в личных целях.

Также можно поговорить по поводу точности данных, собираемых GA (от чего это зависит?)

Приглашаю всех поделится своим опытом.

Список предыдущих серий:

1. Google Analytics. Часть 1: Откровение для SEO-специалиста
2. Google Analytics. Часть 2: Откровение для владельца веб-сайта
3. Google Analytics. Часть 3: Анализ поведения посетителей сайта

История вопроса: что можно отследить при помощи веб-статистики?

1. Факт скачивания браузером файлов (картинок, статических веб-страниц), факт обращения браузера к сриптам, генерирующим динамический веб-контент (иными словами, факт посылки браузером CGI-запроса к скрипту).

   Пример такой статистики, полученной при помощи веб-приложения Webalizer:
   

2. Технические параметры (версия браузера, ОС, разрешение экрана, глубина цвета, скорость соединения, поддерживается ли java, flash)
3. Популярность статических или динамически-генерируемых страниц, entrance bounce rate для входных страниц сайта (процент посетителей, которые покинули сайт сразу после открытия первой страницы сайта), exit rate для страниц сайта (процент посетителей, которые покинули сайт с некоторой страницы), среднее количество просмотренных посетителями страниц (глубина визита), среднее время нахождения посетителей на сайте (продолжительность визита)
4. Ключевые слова и фразы, которые привели посетителей на сайта с поисковых систем, а также реффералы (сайты, которые ссылаются на анализируемый сайт). Более подробно про то, как SEO-специалисты могут использовать веб-статистику в своей работе я писал в статье Google Analytics. Часть 1: Откровение для SEO-специалиста
5. Число уникальных посетителей и среднее количество повторных посещений (т.е. число лояльных посетителей)
6. Входящие и исходящие ссылки для страниц сайта

   Пример такой статистики, полученной при помощи Google Analytics:
   

7. Маршруты по сайту

   Пример статистики, полученной при помощи Google Analytics:
   

8. Уровни конверсии для целей (например, уровень конверсии для процедуры регистрации – это отношение зарегестрированных пользователей к общему числу посетителей, открывших форму регистрации) – более подробно про уровни конверсии я написал в статье Google Analytics. Часть 2: Откровение для владельца веб-сайта
9. Клики по странице (heat map) – более подробно про карты кликов я написал в статье ClickDensity – новая буква в веб-аналитике

   Пример карты кликов, построенной при помощи веб-приложения ClickDensity
   

Все эти данные прекрасно подходят для анализа высокоуровнего поведения посетителей веб-сайта, то есть переходов по страницам. Для большинства информационных веб-сайтов такой статистики будет вполне достаточно. Однако для функционально нагруженных сайтов (веб-приложений) нужна более детализированная информация, которая позволяла бы анализировать действия/шаги посетителя в контексте выполняемых им задач.

Детализированный анализ поведения
Когда я говорил “функционально нагруженный сайт”, я имел в виду веб-приложение, которое позволяет своим пользователям выполнять какие-либо задачи. То есть помимо получения некоторой информации со страниц сайта, посетитель может решать какие-либо другие задачи. Например, на сайте знакомств ими могуть быть:

1. пользователь задает параметры поиска и запускает процедуру поиска профиля
2. пользователь просматривает результаты поиска (каталог профилей)
3. пользователь просматривает детальное описание профиля
4. пользователь просматривает фотографии профиля
5. пользователь отправляет сообщение другому пользователю

Представьте себе страницу с найденными в результате поиска профилями (каталог профилей). Возле каждого элемента таблицы выводиться фотография пользователя, а также список ссылок, запускающих различные действия, например: “отправить сообщение пользователю”, “отправить sms”, “добавить пользователя в избранное” и т.д. Например, чтобы отправить сообщение, нужно нажать на ссылку “отправить сообщение”, которая откроет страницу с формой для ввода темы и текста сообщения. Кроме того, если посетитель кликнет на имени пользователя, то он перейдет на страницу с его профилем. И на этой странице также выводиться список из тех же возможных действий, что и в каталоге профилей.

Также представьте себе форму регистрации, состоящую из одного шага. После того, как посетитель нажимает на “зарегистрироваться”, он попадает на страницу типа “thank you”, на которой выводится список возможных дальнейших действий (которые, естественно, желательны нам, манипуляторам поведения). Допустим, что там выводится три ссылки: создать профиль, добавить фотографии и запросить справку.

Так же допустим, что на сайте есть ссылка на Word-документ с анкетой для зарегестрированных пользователей (анкета для получения обратной связи от пользователей).

Теперь о моих задачах. Мне требуется узнать:

1. Как часто поиск профиля оказывается успешным (то есть возвращает ненулевое количество профилей, удовлетворяющих критериям поиска)
2. Какие действия пользуются наибольшой популярностью на странице с каталогом профилей, а на странице с детальным описанием профиля?
3. Сколько раз посетители сайта посылали сообщение со страниц каталога, а сколько раз со страницы с описанием профиля
4. Как часто посетители сайта смотрели фотографии профилей
5. Какую ссылку чаще всего жмут зарегистрированные пользователи на странице “thank you”
6. Сколько раз пользователи скачали анкету (ну или по крайней мере открыли диалог для записи файла).

Ответы на эти вопросы помогут мне оценить эффективность юзабилити-мероприятий, которые я провел во время редизайна сайта. Кроме этого я смогу сделать на основе этой информации новые рекомендации для улучшения юзабилити этого сайта.

Статистика, которую я описал в разделе “История вопроса” не даст мне возможности ответить на эти вопросы. Например, если система не нашла профили, удовлетворяющие критериям поиска, браузеру отдается такая же страница, как и в случае успешного поиска. Поэтому по количеству посещений страницы с результатами поиска (каталога профилей) я не могу ответить на первый вопрос. Далее, некоторые действия над профилем пользователя (например, “подмигнуть” пользователю) запускают javascript-код на стороне клиента, который обращается напрямую к скрипту на сервере. При этом код Google Analytics, регистрирующий события (<script>), не выполняется и, как следствие, действие посетителя остается за кадром. Аналогично с исходящей ссылкой на документ в формате MS Word – я не могу встроить в документ код <script> и поэтому это событие (скачивание документа) остается за кадром.

Однако благодаря расширенным возможностям Google Analytics по регистрации событий браузера, я смог получит ответы на все перечисленные выше вопросы.

Морально устаревшие серверные анализаторы-логов
Непосредственные действия пользователь совершает в браузере: там он кликает мышью, жмет на клавиши, на ссылки, заполняет формы, переходит между страницами и т.д. Поэтому вполне логично регистрировать события именно на стороне клиента, то есть в браузере.

Программы наподобие Webalizer и AWstats регистрируют события на стороне веб-сервера, но какие это события? Это события протокола HTTP, а точнее запросы GET и POST. Браузер посылает запросы GET и POST веб-серверу, когда ему нужно открыть новую страницу, а точнее: когда нужно открыть страницу или когда пользователь заполняет форму и жмет на кнопку или когда нужно скачать файл. В этом запросе содержится адрес новой страницы и строка запроса (то, что идет после знака вопроса, например, ?book_id=12345) и больше ничего (ну еще содержится адрес текущей страницы и по нему можно определить откуда пришел человек). Это в Web1.0, то есть там где клиент (браузер) работает с сервером синхронно, то есть в режиме: запросить страницу – вывести страницу в браузере (то есть пользователь жмет на ссылку, а браузер запрашивает ссылку у сервера и т.д.). В данном режиме браузер не может передавать на сервер информацию, например, о кликах пользователя по странице. Все, что может браузер – это запросить у веб-сервера страницу.

В web2.0 активно используется AJAX, то есть асинхронный режим работы, когда код на стороне клиента может в любое время, пока пользователь работает со страницей, взаимодействовать с сервером. В данном режиме становится возможным регистрация действий пользователя.

Google Analytics – Web2.0-приложение, позволяющее регистрировать события, которые пользователь совершает в своем браузере.

Регистрация событий браузера при помощи Google Analytics
В Google Analytics можно «вручную» (то есть придется писать код) отслеживать:

1. Клики по исходящим ссылкам
2. События javascript

Для регистрации событий Google Analytics предоставляет API на языке программирования Javascript.

Для того, чтобы отследить клик по ссылке необходимо написать такой код:
<a href=”http://www.dating_site.com/web_survey.doc” onClick=”javascript:urchinTracker(’/outgoing/web_survey’);”>

В этом примере клик по ссылке будет зарегистрирован под именем “/outgoing/web_survey”. Именно под этим именем данное событие появится в отчетах Google Analytics.

Пример обычного отчета о входящих/исходящих ссылка для события (/completed/quick_search_launched):

В более общем случае, для отслеживания любого события на странице, нужно вызвать функцию urchinTracker, которая принимает лишь один параметр – название события.

Можно организовать иерархию событий, например такую: страница -> тип события -> конкретное событие:

• “/catalog/links/link1”
• “/catalog/links/link2″
• “/catalog/mouse_over/menu1″
• “/catalog/mouse_over/menu2″

Какие события можно отследить?
Отслеживать можно все обытия, которые есть в DOM (document object model, объектная модель документа). Например:

• оnclick – клик левой кнопкой мыши по объекту страницы (объектом может быть все, что угодно: ячейка таблицы, ссылка или поле для ввода текста)
• ondblclick – двойной клик по объекту страницы
• onkeypress – нажатие alphanumeric-кнопки (alphanumeric = буквы алфавита + цифры)
• onscroll – скроллировани страницы

Полный список событий, которые можно отследить в браузере, смотрите здесь.

Выводы
Возможности Google Analytics выходят далеко за рамки возможностей стандартных пакетов статистики (которыми обычно комплектуются веб-сервера в хостинг-компаниях) и всевозможных счетчиков наподобие SpyLog, LiveInternet, Mail.Ru и им подобных (последние еще и деньги берут за примитивную статистику).

Google Analytics, в отличие от “конкурентов”, позволяет отслеживать события браузера, такие как клики, скроллинг, ввод символов и многие другие. Такая статистика очень полезна для юзабилити-специалиста: с ее помощью эксперт может замерять количественные метрики (на большой выборке, что дает более объективную картину по сравнению с юзабилити-тестированием 5-20 респондентов) и оценивать эффективность своих юзабилити-рекомендаций.

Другие статьи по теме

1. Google Analytics. Часть 1: Откровение для SEO-специалиста
2. Google Analytics. Часть 2: Откровение для владельца веб-сайта
3. ClickDensity – новая буква в веб-аналитике

Если вам пригодилась статья (да или просто понравилась), вы можете поощрить работу автора

В конце статьи вы найдете презентацию моего доклада в формате SlideShare.

Раз стартап, два стартап…
В последние год-два в Интернете появилось сразу несколько стартапов, которые предлагают веб-приложения для построения heat-map по кликам:

• CrazyEgg
• ClickDensity
• ClickTale

Все эти приложения «вертяться» вокруг одной уникальной фичи, а именно:

Чем ярче цвет точки на карте, тем больше кликов по ней сделали посетители сайта.

Как это работает
Идея карты кликов давно уже лежала на поверхности, однако из-за того, что юзабилисты на Западе совсем уже отдалились от технарей, ее никто не брался реализовывать. И поэтому юзабилистам приходилось довольствоваться сухой статистикой Апача (это самый ипользуемый веб-сервер в Интернет).

Карта кликов строиться очень просто. Для этого в код отслеживаемой страницы нужно встроить обработчик кликов, который будет передавать на сервер x/y координаты клика, а также идентификатор элемента (если он есть), по которому кликнули. Например, клик передается на сервер веб-приложения ClickDensity в таком виде: http://r.clickdensity.com/Default.aspx?version=2006102401&cx=-109&cy=333
&wx=1260&wy=640&sx=0&sy=0&dt=6.219&kx=240&ky=40&cn=1&tn=&tx=35
&ty=40&siteID=103&sID=66039076&pageID=140122.
Далее, для вывода отчета, веб-приложение скачивает отслеживаемую страницу на сервер и раскрашивает страницу в зависимости от частоты кликов по следующему правилу (пример для ClickDensity):

         1

      3  3  3

   1  3  5  3  1

      3  3  3

         1

То есть точке, куда посетитель кликнул, дается 5 очков, точкам, отстоящим на 1 пиксель дается 3 очка, на два пикселя – 1 очко. Далее, красный цвет назначается точке, набравшей максимальное количество очков, синий – точке с минимальным количеством. Все остальные точки получают соответствующие цвета из заданного спектра.

На динамических веб-сайтах содержимое страниц постоянно изменяется, поэтому связь между кликом и элементом может быть утеряна на момент вывода отчета и поэтому клики «теряются» и не попадают в финальный отчет. Например,

На главной странице блога Guicci выводятся две ссылки на последние статьи. В то время, пока веб-приложение Crazy Egg собирало клики, там выводились одни заголовки, а во время вывода отчета – другие. Crazy Egg запоминает к какой ссылке относятся клики и учитывает их при построении отчета.

В ClickDensity можно вывести отчет без привязки к элементам:

На этом сайте вы можете увидеть динамчиеский блок, в котором выводятся новости. Клики для этого сайта собирались в течение двух дней и новости постоянно обновлялись (менялись позиции, какие-то новости исчезали, какие-то добавлялись). Тем не менее, веб-приложение ClickDenisty смогло “наложить” клики на новое содержимое блока.

Эти приложения позволяют оценить структурную эффективность страницы, при условии, что она не изменяется во время сбора данных. Из предыдущего рисунка видно, какие структурные элементы страницы являются наиболее популярными. Но сравнить (визуально) популярность двух новостных заголовок (стоящих рядом друг с другом) недельной давности невозможно, так как программа не сохраняет страницу каждый раз, когда та меняется – передавать новую страницу целиком на сервер невозможно из-за большого объема траффика. Но это общая проблема унифицированного решения, которую можно элегантно решить, если регистрировать и накапливать такую статистику не на «чужом», а на своем сервере, там, где физически расположен веб-сайт и база данных с динамическими элементами (новости, статьи и т.д.). Это избавит от необходимости сохранять всю страницу – зачем, если структура страницы неизменна и задается в шаблоне, а элементы страницы сохраняются в базе данных. Такое частное решение даст возможность оценивать не только эффективность структуры страницы, но и эффективность динамических сообщений, которая зависит не только от положения, например, новости, на экране, но и от ее соседства с другими новостями и информационными сообщениями (картинка, текст, баннер и т.д.). Но такое приложение еще надо написать…

И в чем кайф?
Очевидно, что карта кликов позволяет быстрее, нежели сырые табличные данные (например все того же Google Analytics) определить относительную популярность элементов страницы: кодирование частоты кликов аналоговой гаммой цветов (в ClickDensity – от синего до красного) в разы ускоряет «считывание» статистических данных и к тому же, числа сложнее сравнивать, нежели цвета в одной гаммы. А ведь мы редко когда анализируем абсолютные данные, чаще всего мы сравниваем, например, популярность двух страниц или двух кнопок.
Второе явное преимущество карты кликов в том, что она позволяет увидеть как именно посетители переходят на следующую страницу. Например, мой запрос к статистике: откуда посетители пришли на страницу регистрации. В Google Analytics я могу ответить на этот запрос:

На одной странице может быть несколько ссылок, ведущих на регистрацию, поэтому на мой уточняющий запрос – каким именно способом посетители пришли на регистрацию с конкретной страницы – Google Analytics не даст ответа (на самом деле GA может дать ответ, но для этого мне придется вставлять в каждую ссылку обработчик onclick и опять же – я получу сырые табличные данные, которые очень сложно вопринимать). По карте кликов можно моментально оценить и сравнить эффективность ссылок, ведущих на регистрацию.

Третье преимущество, которое было замечено только у ClickDensity, это временной контекст. До сих пор статистика не имела временного контекста, потому что она базировалась на серверных событиях, а для сервера клик посетителя – это просто клик, сделанный за бесконечно малое время, то есть мгновенно. Для браузера клик – это протяженное во времени действие – посетитель открывает страницу, оглядывается по сторонам, выбирает цель, наводить мышку и нажимает. ClickDensity работает на стороне браузера и поэтому он может подсчитать время, которое проходит, прежде чем посетитель делает клик.

Клики, сделанные в течение первой секунды после открытия сраницы браузере:

Клики с 1-ой по 5-ую секунды:

Помимо этих интервалов, в ClickDensity есть еще такие: 6-10, 11-20, 21-30, 33-60, < 5, < 10, < 30, < 60, > 60. Речь идет о секундах.

А в чем засада?
Имхо самый большой недостаток – это формат приложений, то есть веб2.0, который ужасно тормозит процесс вывода отчетов. Ну почему нельзя было сделать клиента в виде настольного приложения? Второй недостаток, который я уже детально описал выше – это отсутствие связи клика с динамическим содержанием сайта. Третий – нету нормальной навигации между страницами в режиме просмотра отчетов. В CrazyEgg навигации в принципе нету, а в ClickDensity она сделана в виде комбобокса с ссылками. Неужели нельзя было сделать переходы по нажатию на ссылки внутри страницы, как в отчете «Наложение данных на сайт» (site overlay) в Google Analytics?

Утопия
Clicktale в принципе и есть утопия. Он записывает в виде видео действия посетителя с мышкой:

Также хотелось бы видеть маршруты посетителя по сайту, наложенные на карту кликов. То есть хотелось бы добавить к клику еще один контекст – контекст маршрута. Тогда бы я мог получить ответ на такой вопрос: как кнопка Join Now на странице Registration proposal работает для посетителя, который пришел на страницу с главной страницы и как она работает для посетителя, пришедшего со страницы с результатов поиска людей (в социальной сети).

Также хотелось бы отслеживать внутренние страницы сайта, которые находятся за логином.

А если добавить учет клавиатурного ввода, то тогда зачем Morae?

Выводы
Веб-приложения по построению карты кликов появляются на рынке как грибы после дождя. Несмотря на бетовость вебдванольных приложений, некоторые из них уже можно использовать в работе. Это касается CrazyEgg и ClickDensity. CrazyEgg «заточен» под статические сайты, а ClickDensity прекрасно подходит и для динамических сайтов. Основная фича этих приложений – в карте кликов, на которой при помощи цветового кодирования, отмечены клики всех посетителей страницы. Эта карта кликов позволяет в разы быстрее провести анализ популярности контента страницы: чем ярче цвет точки, тем больше кликов было сделано по этой точке. В большей скорости восприятия данных, на мой взгляд, заключается основное преимущество таких веб-приложений по сравнению с числовыми статистическими пакетами (например, Googla Analytics).

Презентация

Статьи по теме:

1. Google Analytics. Часть 1: Откровение для SEO-специалиста
2. Google Analytics. Часть 2: Откровение для владельца веб-сайта
3. Google Analytics. Часть 3: Анализ поведения посетителей сайта

Выражаю огромную благодарность:

• Michael Lazell (ClickDensity) – за предоставленную возможность поэксперементировать с ClickDensity. Спасибо ему за 5,000,000 бесплатных кликов, за его оперативность в ответах на мои вопросы и за искреннее желание постоянно развивать ClickDensity.
• Кириллу Волошину (генеральный директор TUT.BY) – за согласие участвовать в эксперименте.
• Андрею Гриневичу (директор OZ.BY) – за согласие участвовать в эксперименте.

Если вам пригодилась статья (да или просто понравилась), вы можете поощрить работу автора