Digital-аналитика — это не только инструмент оценки эффективности, это способ найти точки роста в онлайн-пространстве и оптимизировать работу сайта и других каналов компании. Какие новшества в аналитике данных ждут нас в следующем году в привычных инструментах, а что будет совсем новым, отвечает Completo.
Классические инструменты.
Что нового?
Google Analytics, Яндекс.Метрика — два бесплатных сервиса аналитики данных, которые знакомы каждому маркетологу.
Чтобы угодить пользователям, обогнать конкурента в лице друг друга и успевать за интернет-прогрессом, эти две платформы веб-аналитики постоянно развиваются и создают обновления на своих сайтах.
У Яндекс и Google уже есть ответ, что упростит работу маркетолога в 2022 году.
Google.Analytics
Осенью 2020 года Google.Analytics запустил обновлённую версию сервиса — Google Analytics 4, в котором для удобства пользователей можно анализировать действия и на сайте, и в мобильном приложении.
Работа в условиях конфиденциальности
Изначально Google Analytics 4 был создан в ответ на изменения в поведении потребителей и в области конфиденциальности. Маркетологам стало тяжелее анализировать действия пользователей из-за файлов cookie, а обновленный сервис Google с помощью машинного обучения позволяет иметь полное представление о ваших клиентах на разных устройствах и платформах.
Отслеживать конверсию не получится как прежде.
Обязательное требование разработал Евросоюз и внес правило для всех мировых (приоритет на ЕС и рынок РФ) компаний, кто собирает информацию о физических лицах.
Теперь пользователь, который пришел к вам на сайт, имеет возможность узнать зачем вы собираете о нем данные.
Это получится сделать при помощи специальных тегов, добавив их в код сайта:
О том, как выбрать нужный тег для своего сайта рассказывает сам Google.
Упрощение функционала сервиса и развитие юзабилити.
Google нацелен на постоянное обновление интерфейса Google.Analytics с целью привлечь больше владельцев сайтов, использовать сервис, который будет простым и легкодоступным. Тенденция на упрощение сохранится и в следующем году.
Как мы говорили ранее, Google Analytics 4 отслеживает не только сайт, но и дает аналитику с приложения, в том числе мобильного.
В нем больше инструментов, и чтобы добавить его в основной кабинет, нужно обладать правами редактора и перейти в раздел Администрирования, нажав кнопку Создать Свойство:
Внедрение Analytics 360, которая пока работает в бета-версии. Новая версия Google Analytics была создана для крупных субъектов бизнеса, у которых несколько товарных линеек, команд и партнеров.
Она позволяет анализировать большие объемы данных: например, количество возможных проанализированных конверсий увеличилось до 50, аудиторий до 400, а хранение данных теперь доступно до 50 месяцев.
Analytics 360 — один из составляющих элементов программы Google Analytics 360 Suite, который объединяет в себе несколько сервисов для более точной и качественной веб-аналитики:
Источник: https://www.blastanalytics.com/blog/google-analytics-360-top-5-question
Ориентир на прогнозирование данных.
Опять же при помощи машинного обучения Google Analytics уже может анализировать данные и прогнозировать будущие действия, которые могут предпринять пользователи вашего сайта или мобильного приложения.
Сейчас можно прогнозировать три показателя: вероятность покупки, вероятность потери и прогнозируемый доход.
Элементы прогнозирования можно свободно подключить в разделе в Редакторе аудиторий и в инструменте Исследования.
С развитием машинного обучения будет расширяться и показатели, которые система сможет проанализировать в 2022 году.
Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика не отстаёт и за этот год ввела сквозную аналитику, новые типы цели, ускорила код Метрики и сделала сервис более автономным: он теперь сам анализирует инструменты для работы с посетителями сайта.
Некоторые тенденции у Яндекс.Метрики и Google.Analytics совпадают:
Более упрощенный в использовании сервис.
В этом году разработчики представили новое обновление: цели на любые кнопки не требуют кода, а значит, не нужно дополнительно подключать разработчиков — один человек самостоятельно теперь может отслеживать любые клики.
В будущем году Яндекс наверняка постарается сделать Метрику еще более простой и доступной каждому.
В сравнении с Гугл отсюда можно свободно собирать данные о пользователь и делать это без вмешательство кода.
Настроить цели в Метрике удобно в зависимости от разных вариантов:
- Отслеживать действия посетителей на сайте (просмотр страницы, нажатие кнопки и т. д.).
- Настраивать ретаргетинг в Директе и Аудиториях.
- Следить за конверсионностью посетителей, которые видели ваш баннер или видеорекламу, — с помощью Метрики для медийной рекламы.
Автоматизированные процессы.
Метрика уже сама распознает важные действия посетителей на сайте и фиксирует их в статистику, автоматически собирает сообщения в чатах на сайте, появились автоматические цели для Jivo и Nethouse.
Представители Яндекс пока не анонсируют новые изменения, но тенденцию к автоматизации нельзя не заметить.
Персонализированный подход.
С появлением «Рекомендаций», которые присылают уведомления об изменениях показателей сайта и на основе этого предлагают решения для конкретного бизнеса, Яндекс.Метрика поднялась на уровень выше.
Сервис уже заявил о том, что они и дальше будут работать в сторону индивидуального подхода: «Мы будем пополнять список рекомендаций и рассказывать о новых возможностях и полезных инструментах».
И такую заботу и оперативные изменения на платформе уже оценили пользователи Метрики:
Мобильная аналитика
По прогнозам, к 2022 году ежедневное время, затрачиваемое в мобильных приложениях, увеличится до 227 минут в день, а значит популярность мобильных приложений продолжит расти.
Растет популярность — растет спрос на анализ эффективности площадок. Аналитика мобильных приложений быстро стала такой же важной, как и сервисов веб-аналитики.
Платформы аналитики мобильных приложений отходят от традиционного метода «Сеанс + просмотр экрана», который платформы использовали в течение многих лет.
Новая схема данных основана на модели «Событие + параметр», например место, откуда было совершен сеанс, или тип устройства, которое использовалось: в случае с мобильной аналитикой — смартфон или планшет.
Новые инструменты аналитики
Помимо положительных изменений в привычных платформах веб-аналитики, в мире обработке данных появляются новые способы анализировать информацию быстро и качественно.
Ткань данных и архитектура интеграции
Ткань данных — это комплексное решение для интеграции и управления данными.
Многие компании сталкиваются с проблемой того, что их IT-системы становятся всё более сложными и объемными из-за значительного числа разрозненных систем, которые они используют сегодня.
В результате трудно получить доступ к информации на этих различных платформах без инвестиций в проекты, которые позволяют объединять информацию из разных систем в одну единую, или ручные процессы.
Ткань данных формирует ценный портрет пользователя: она показывает не только поиск по запросам о вас, но и дополнительно поиск о запросах на ваших услуги. То есть, этот пласт объединяет два слоя воедино — информация через сайт + данные из приложения (или услуги + запросы о компании).
Больше не придется собирать данные из разных мест, все будет в одном месте. В скором будущем, например, сервис Avito объединит запросы с сайтов и запросы на собственные услуги, чтобы увидеть наглядную аналитику не только о сайте. но и том, кто хочет с ними сотрудничать.
Сейчас сетка выглядит стандартно, информацию сервис собирает по-прежнему из разных источников:
Подобный функционал позволит организациям вскоре создать более целостный аналитический опыт и повысить эффективность работы приложений искусственного интеллекта.
По мере того как развиваются технологии управления данными, в 2022 году появится первое поколение реализованных архитектур ткани данных.
Машинное обучение и нейросети
Машинное обучение — это специфическое подмножество ИИ, которое обучает машину тому, как учиться, и в случае с аналитикой данных — как анализировать.
Машинное обучение появилось в ответ на запрос анализировать большие, более сложные данные и предоставлять результаты оперативнее и точнее. Когда создаются точные модели, компании имеют больше шансов выявить выгоду для развития бизнеса или избежать неизвестных рисков.
Именно машинное обучение внедрил Google в своей Google Analytics 4 для того, чтобы иметь более полное представление о пользователях и посетителях сайтов.
Уже сейчас машинное обучение активно используется в разнообразных сферах жизни: государственный сектор, финансы и банки, здравоохранение, логистика, розничная торговля и другие.
О том, как создавать digital для медицинской тематики Комплето показывает здесь.
В свою очередь популярность машинного обучения будет расти, ведь цифровизация продолжает набирать обороты. Всё больше данных в интернете — всё больше необходимость их анализировать, структурировать и использовать их удочку для клиента.
Помимо Google Analytics 4, есть и другие сервисы, которые применяет машинное обучение.
Российский сервис с машинным обучением — Yandex Machine Learning, а иностранные платформы — DataRobot, Alteryx, H2O.ai — по функционалу не ограничиваются только маркетинговыми целями.
Алгоритмы машинного обучения включают в себя нейронные сети.
Именно они распознают скрытые закономерности и корреляции в необработанных данных, группируют и классифицируют их, а также — с течением времени — постоянно учатся и обновляются для улучшений.
Нейронные сети, которые схожи со структурой человеческого мозга, определяют будущее аналитики данных и станут дополнением к инструментарию анализа данных.
Источник: https://hitecher.com/ru/news/nejroset-nauchilas-preobrazovyvat-signaly-mozga-v-rech
Уследить за всеми трендами невозможно, потому что мир очень быстро растёт и меняется. Но чтобы узнавать о новинках в digital-маркетинге не забывайте заглядывать в блог Completo.
Понравилась статья? Расскажите о ней в соцсетях
