Составляющие бренда, такие как названия, эмблемы, лейблы, торговые марки и упаковки – все это элементы, из которых складывается кратчайший путь к сердцу потребителя. Люди руководствуются этими элементами при принятии решений о покупках. Например, если потребитель уверен, что пленка производства Kodak позволяет сделать лучшие фотографии, то эмблема Kodak и торговые марки этой компании будут для покупателя решающими при выборе фотопленки.

Постоянно проводятся исследования с целью определения методов, которые могли бы применяться разработчиками сайтов для создания наиболее эффективной системы элементов брендинга, позволяющей сформировать устойчивую приверженность к бренду. Например, на сайтах электронной коммерции сильный, раскрученный бренд будет способствовать увеличению числа повторных покупок. Что нужно сделать разработчикам, чтобы первоначальное посещение сайта клиентом стало решающим в создании устойчивого позитивного образа компании в сознании потребителей, и, как следствие, способствовало бы максимизации продаж?

Во время недавних исследований измерялась сила некоторых ключевых брендов. Была сделана попытка проанализировать, есть ли корреляция между элементами дизайна и силой брендов. Первоначальные результаты были впечатляющими. Было обнаружено, что осуществление покупок в одних электронных магазинах усиливало бренд, в то же время покупки на других коммерческих сайтах приводили к ослаблению их брендов.

Например, в одном из исследований изучались сайты компаний, занимающихся одеждой и товарами для дома. В результате выяснилось, что люди, делавшие покупки на сайтах таких известных компаний «Gap» и «Lands ' End» сообщили о том, что их восприятие соответствующих брендов стало более позитивным после совершения покупок. Вместе с тем, покупатели сайта Macy*s.com сообщали, что их отношение к бренду Macy*s значительно ухудшилось после покупок на этом сайте.

С чем же это связано? Быть может, такие отличия в изменениях отношений связано с тем, что «Gap» и «Lands'End » предлагают лучшее по сравнению с «Macy*s» качество товара? Однако, покупатели оценивают качество товаров этих компаний, главным образом, как эквивалентное.

Вот какие интересные корреляционные зависимости были обнаружены в результате исследования 13 сайтов:

Ø                  Покупатели, заинтересованные в определенных товарах вероятнее всего приобретут их на сайтах «Gap» и «Lands'End», чем на сайте «Macy*s». Позитивное отношение к бренду, а значит и сила этого бренда, растет в той же степени, что и вероятность покупки товара на сайте, представляющем соответствующий бренд.

Ø                  Использование определенных элементов дизайна находится в сильной корреляционной зависимости с изменениями в отношении людей к бренду. Например, использование диаграммы размеров при покупке одежды более вероятно будет увеличивать силу бренда этих сайтов. Тогда как использование функции «Поиск» связано с ослаблением бренда.

Эти два результата позволили сделать вывод, что разработка дизайна, удовлетворяющего потребности клиентов, позволяет получить в долгосрочном периоде позитивный эффект, который выразится в усилении бренда и, соответственно, в повышении доходности компании.

Все это также помогает нам понять, почему сайты, помогающие клиентам в достижении своих целей, как правило, прибыльны. Сайты Amazon и eBay (eBay всегда был прибыльным) затратили много усилий по разработке инновационных элементов дизайна, позволяющих клиентам решить задачи, ставшие причиной посещения сайта. В то же время такие сайты, как Boo.com и Pets.com, расходующие миллионы на рекламные кампании, в итоге так и не достигают своих целей, связанных с усилением бренда.

Проведенные исследования можно назвать довольно успешными. Полученные результаты - во-первых, являются важным шагом на пути к созданию технологии усиления бренда. Во-вторых, позволят в итоге определить доходы, которые приносит сила бренда, а также рассчитать важный показатель использования инвестиций в разработку сайта - ROI. Данный показатель возврата инвестиций (ROI - return on investment) используется для оценки эффективности внедрения компьютерных систем. Он позволяет оценить рентабельность вложений в покупку и внедрение системы.

Счетчики как инструменты статистики

Несколько лет назад, когда Интернет только формировался, счетчиков (как инструментов статистики) еще практически не было. Некоторые ресурсы пользовались англоязычными сервисами (которых также было всего 1–2), другие — рейтингующими счетчиками, предлагающими незначительное количество функций статистики, в основном связанных с посещаемостью, а остальные и вовсе не затрудняли себя этими проблемами. В любом случае, сегодня этот вариант не устраивает аргнизации и фирмы, иеющие свои странички в сети Интернет. В то время появление SpyLOGa стало огромным рывком в развитии систем статистики. SpyLOG - это система, ориентированная на глубокий анализ данных, на получение детализированной статистики, на большой интервал хранения данных Однако с тех пор прошло четыре года, и возможности статистического анализа, доступные данной системы, вошли в привычный обиход, были повторены другими компаниями, а потом - вообще стали недостаточными для современного анализа. На месте не стоит не только время, но и SpyLOG. 10 ноября 2003 года система статистики SpyLOG открыла новый сервис — фильтрацию статистики.

Часто владельцам сайта недостаточно знать распределение нашей аудитории по страницам, но важно понять, откуда пришли пользователи, посетившие определенные страницы или разделы сайта, или каков географический состав посетителей той или иной рекламной площадки, или каков географический состав ночной аудитории, или какие страницы сайта посещают пользователи с английским языком броузера(программы-обозревателя Сети). Именно такие вещи позволяет изучать фильтры — система, которая может собирать отчеты статистики не по всей аудитории, но по какой-либо ее части, отобранной по определенному параметру. Таким образом, система фильтрации предназначена для сбора статистики по отдельным сегментам аудитории сайта, при этом выделение сегментов аудитории возможно практически по любым параметрам, собираемым в рамках статистики SpyLOG.

Принцип работы

В системе статистики SpyLOG отчеты, доступные в интерфейсе, как известно, строятся не по исходным данным (фактически, лог-файлу загрузок кнопок), но по промежуточной, полуобработанной статистике, в виде которой они и хранятся. Такая схема построения системы многократно увеличивает скорость загрузки отчета, однако, не позволяет обрабатывать данные статистики повторно (например, с дополнительными значениями). Поэтому, для проведения глубокого анализа необходимо поднимать исходные данные, что, во-первых, дорого, а, во-вторых, имеет технические ограничения. Другой вариант решения этой проблемы (более глубокого анализа статистики) — провести предварительную обработку данных с нужными параметрами.

Именно так устроены фильтры, при их активации система начинает обрабатывать и складировать дополнительную группу (или группы) данных, которые и будут являться искомыми статистиками. Таким образом, статистика по фильтру доступна непрерывно, но только с момента его активации.

Важным моментом также является и то, по каким параметрам можно фильтровать статистику. Как уже говорилось, это может быть практически любой параметр аудитории, собираемый в рамках системы SpyLOG:

Ø                 местонахождение пользователя (например, только для пользователей из Екатеринбурга);

Ø                  откуда перешел пользователь (только для пользователей, перешедших с Рамблера);

Ø                  какого типа был переход (только для пользователей, пришедших с поисковых машин);

Ø                  насколько этот пользователь заинтересован в информации (например, только для пользователей, просмотревших более трех страниц) так далее (Табл. 2).  

Табл. 2  Описание фильтров

В результате действия фильтра на отчет статистики исследователь получает тот же самый отчет статистики, но построенный уже только для тех посетителей (сессий, загрузок), которые удовлетворяют заданному критерию. Именно так работают фильтры.

Важно то, что для каждого отчета, который поддается фильтрации (а это практически все отчеты статистики SpyLOG), возможно наложение одновременно нескольких фильтров. Например, построение фильтра только для посетителей, перешедших с определенной рекламной площадки при условии, что они являются новыми посетителями сайта, или фильтр на пользователей из Москвы, которые не входят в ядро аудитории сайта. В первом случае интересно, например, получить отчеты по глубине и времени просмотра сайта (и фильтр нужно подключать к одноименным отчетам), а во втором — отчет о страницах, посещенных этими пользователями (и фильтр нужно подключать к отчету "популярные страницы).

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6