Определение влияния дизайна сайта на силу 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.