Тренды веб-аналитики 2019: воззрения спикеров Go Analytics | SEO кейсы: социалки, реклама, инструкция

4 апреля в Москве пройдет шестая конференция по онлайн-аналитике Go Analytics!2019. Спикеры конференции, практикующие профессионалы из русских и иностранных компаний, поведали SEOnews о трендах развития веб-аналитики на этот год.

Симо Ахава, 8-bit-sheep Я полагаю, что тенденции 2019 года станут продолжением трендов 2018: речь о обработке великих размеров данных с поддержкою искусственного интеллекта и машинного обучения для лучшего понимания бизнеса. Буду кислым и скажу, что чрезвычайно и чрезвычайно полагаюсь, что это все-же не станет основным трендом.

Чтоб получить достаточное количество инфы, чрезвычайно главно иметь конвейер данных, который может собирать, обрабатывать, преобразовывать и загружать данные туда, где они будут исследоваться. Еще одним трендом готов стать возврат к основам отрасли – сбору высококачественных данных в гармонии со всеми качествами наших компаний и клиентов; ответственному и уважительному отношению к человеку как субъекту данных; и пониманию того, что все данные могут так либо по другому относиться к бизнес-задачам. Наша основная неувязка сейчас таковая же, как и непрерывно: узнать, как формулировать бизнес-задачи так, чтоб мы могли понять, какие приборы либо прибавления пригодятся для поиска решений.

Андрей Зайко, Adventum В этом году можнож выделить два главных тренда, за которыми необходимо не совсем лишь смотреть, но и внедрять. 1-ый – переход от разового внедрения аналитики к системному подходу. Бизнес начинает обдумывать, что однократного внедрения некий методики анализа данных недостаточно для стабильного роста. Как следствие – растет востребованность профессионалов в области интернет-аналитики. Снутри организаций начинают творить свои команды, которые могут не совсем лишь выявлять закономерности из громадного потока инфы, но и применять приобретенные данные для роста бизнес-показателей.

2-ой тренд – это ускорение действий тестирования. Благодаря внедрению аналитики во все процессы компании, слабенькие места будут выявляться намного оперативнее, а означает – прытче будут генерироваться гипотезы по оптимизации. В связи с сиим вырастет потребность более нередкого пуска тестов и оперативного получения результатов по каждому из их. Компании, первыми внедрившие таковой подход к тестированию, сумеют занять фаворитные позиции на базаре.

Евгений Вербов, Nielsen Multi Touch Attribution и интеграция систем сбора данных. Для построения настоящей аналитической платформы необходимо созидать каждый шаг юзера, для этого необходимо связать сайт с прибавлением и CRM, также добавить реализации офлайн (при их наличии) и тренды из поисковых систем (Яндекс.Вебмастер и Google Search Console) . Чем больше источников инфы получится объединить, тем паче четкой модель будет в итоге. 

Персонализация предложений. Явный тренд теснее много лет, но, как указывает практика, фактически непрерывно есть потенциал для роста. Главные трудности содержатся в необходимости индивидуально настраивать каждое решение под задачки проекта и чрезвычайно малюсенько кто умеет верно применять всю упругость персонализации на 100%.

Василий Сабиров, devtodev В 2018 году на мир обрушился GDPR, и аналитике это пусть немножко, но подрезало крылья. Стало меньше индивидуальной инфы. И я мыслю, что вероятным трендом будет моделирование поведения юзеров и предвестие его последующих событий. Мы не знаем, кто этот юзер, но можем предположить, как он будет себя вести. Аналитика становится более предиктивной.

К тому же, нельзя не отметить развитие приборов аналитики. Приборы очищают всю рутину, и аналитик равномерно перестает быть интерфейсом меж сырыми данными и отчетами. А означает, в конце концов наступает время включить голову, и я желал бы, чтоб аналитика таковым образом придвинулась поближе к конкретно управлению продуктом. Аналитика становится более творческой профессией. Аналитик — это, фактически, продюсер, и доля решений, принимаемых ежели не аналитиком, то с его поддержкою, будет расти.

Алексей Селезнев, Netpeak Вначале веб-аналитика предполагала анализ поведения гостей сайта. Большая часть компаний кроме страниц имеют офлайновые точки продаж, в связи с чем анализировать лишь онлайн теснее недостаточно. Необходимо внедрять программы лояльности и строить аналитические системы, которые посодействуют расценивать воздействие онлайна на офлайн и напротив, так как это двусторонний эффект.

Во-2-х, в подавляющем большинстве случаев платформы веб-аналитики, такие как Google Analytics и Яндекс.Метрика, все почаще употребляются и будут употребляться лишь как приборы сбора данных о посещениях сайта, но не как настоящие аналитические системы. А данные, собираемые из их, в вязке с данными, приобретенными из иных источников, будут аккумулироваться в хранилищах. Те, в свою очередь, будут развернуты на таковых платформах, как Google BigQuery, ClickHouse, в неких вариантах — Hadoop.

Ежели разговаривать о навыках, которые будут встречаться в вакансиях веб-аналитиков, то навряд ли что-то в наиблежайшее время поменяется. Все почаще будет требоваться познание 1-го из языков программирования, направленного на работу с данными. Более актуальными являются R и Python. В большей ступени это соединено с автоматизацией рутины и умением организовать сбор данных из множества различных источников, которых с каждым месяцем будет больше.

Влад Тиктин, Google В течение заключительных лет мы смотрим, что бизнес все активнее начинает применять при принятии решений data-driven подход, даже в обычных отраслях. Этот сдвиг обусловлен распространением вычислительных ресурсов, что делает обработку и анализ данных более доступными. Развитие данного тренда в 2019 году может происходить по последующим фронтам:

• Практическая применимость. Означаемые и четкие данные главны для понимания того, как юзеры реагируют на продукт и что для их работает идеальнее всего. Но просто знать – недостаточно в нынешней конкурентноспособной среде. Больше организаций употребляют данные как базу своей стратегии, начиная с информирования о акциях и сопровождения клиента в течение всей воронки и заканчивая демонстрацией более актуального контента и повышением лояльности текущих клиентов благодаря кросс-канальному взаимодействию. Это дозволяет передавать целевой посыл и активнее привлекать аудиторию в коммуникацию.
• Преодоление дивергентности. Чтоб достигнуть фуррора в нынешней конкурентноспособной и непрерывно кидающей вызовы среде, рекламщики обязаны избавиться от разобщенности меж департаментами, командами и каналами, чтоб консолидировать данные и получить единичное представление о клиенте. Соединяя данные, компании могут лучше понять потребности собственных клиентов и верно реагировать на их – и это ведет к росту. Ожидается, что BI-инструменты будут предоставлять больше и больше способностей для интеграции меж веб-аналитикой, CRM и медиаданными и еще более упростят этот процесс.
• Продвинутая визуализация и обнаружение данных. По мере того, как принятие решений на базе данных становится все более заметным на различных уровнях управления, приборы BI обязаны становиться все более доступными для управляющих высшего звена при принятии каждодневных решений. Стоит ждать, что развитие визуализации и дашбордов уменьшит зависимость от таковых профессионалов, как data scientists и BI-аналитиков, при исполнении обычных и циклических задач и высвободит больше медли для анализа данных, главных для бизнеса.
• Управление данными. Охрана данных юзеров основная задач. Неспособность обеспечить сохранность инфы приводит к суровым последствиям для бизнеса и утрате доверия юзеров. 2018 год стал знаковым исходя из убеждений конфиденциальности, поэтому что в 1-ый раз регулирующие органы по всему миру выпустили нормативные акты, предоставляющие юзерам больший контроль над тем, как их данные собираются и хранятся. Такие документы, как GDPR либо POPi в Южной Африке, будут и впредь оставаться приоритетными для организаций и сервисов аналитики ввиду своей веской стоимости. Но это лишь часть картины. Компании осознали, что образ бренда узко связан с отношением к дилеммам конфиденциальности, таковым как утечка данных.
• «Облака» берут верх. По прогнозам Gartner, к 2021 году большая часть компаний перенесут вескую часть операций с данными, включая веб-аналитику, в пасмурные сервисы. Мы теснее видим, как этот тренд развивается во почти всех организациях. Облака с их пропускной способностью, масштабируемостью и готовыми к использованию прибавлениями дозволяют компаниям применять магию машинного обучения, которая просит сил и ресурсов, недоступных ранее. Это дозволяет понизить стоимость владения своей инфраструктурой и ее профилактики и сосредоточиться на бизнесе, что главно.

Большая часть спикеров отмечают тенденцию к развитию приборов аналитики и использованию ее не попросту как вспомогательной системы для построения отчетов, но и внедрения ее во почти все бизнес-процессы для принятия решений на базе данных. Непременно, это невероятно без высококачественного сбора и обработки инфы. О том, как внедрять аналитику в компании, применять данные для рекламных инсайтов, тестировать новейшие фичи и многом ином — 4 апреля скажут спикеры на GoAnalytics!2019.