CC BY
40
20. Puzryakov A. F. Teoreticheskie osnovy tehnologii plazmennogo napylenija [Theoretical foundations of the plasma deposition technology] / A. F. Puzryakov. - M.: MGTU im. N.Je. Baumana, 2008. - 357 p. [in Russian]
21. Barvinok V. A. Upravlenie naprjazhennym sostojaniem i svojstva plazmennyh pokrytij [Stress state control and properties of plasma coatings] / V. A. Barvinok. - M.: Mash., 1990. - 384 p. [in Russian]
22. Chesov Y. S. Jekspluatacionnye svojstva plazmennyh pokrytij iz iznosostojkogo poroshkovogo materiala marki PG-S27 [Operational properties of plasma coatings from a wear proof powder PG-S27] / Y. S. Chesov, E. A. Zverev, A. V. Plokhov // Obrabotka metallov (tehnologija, oborudovanie, instrumenty) [Metal working and material science]. - 2010. - N 2(47). - P. 8-12. [in Russian]
23. Chesov Y. S. Issledovanie processov predvaritel'noj mehanicheskoj obrabotki pod napylenie gazotermicheskih pokrytij [Research of mechanical preprocessing necessary for spraying of gas-thermal coatings] / Y. S. Chesov, E. A. Zverev, P. V. Tregubchak, N. V. Vakhrushev // Aktual'nye problemy v mashinostroenii [Actual problems in machine building]. - 2014. - N 1 - P. 90-95. [in Russian]
24. Zverev E. A. Opredelenie rezhimov finishnogo shlifovanija pri obrabotke iznosostojkih plazmennyh pokrytij [Determination of grinding conditions in the processing of wear-resistant plasma coatings] / E. A. Zverev, V. Yu. Skeeba, N. V. Vakhrushev, A. N. Bredikhina // Trudy Bratskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija: Estestvennye i inzhenernye nauki [Proceedings of Bratsk State University. Series: Natural and Engineering Sciences]. - 2016. - Vol. 2. - P. 36-39. [in Russian]
DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.59.056 Зюзин Р.Г.1, Розалиев В.Л.2, ДрагуновС.Е.3, Тюков А.П.4
^RCID: 0000-0003-4050-4003, Магистрант, Волгоградский государственный технический университет 2ORCID: 0000-0002-7372-8364, Кандидат технических наук, доцент, Волгоградский государственный технический университет 3ORCID: 0000-0002-8716-8476, Магистрант, Волгоградский государственный технический университет 4ORCID: 0000-0003-4264-6339, Кандидат технических наук, доцент, Волгоградский государственный технический университет ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ОНЛАЙН-ПЛАТФОРМ С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМ ВЕБ-АНАЛИТИКИ
Аннотация
Актуальность работы подтверждается современными трендами развития информационных технологий, развития интернет-инфраструктуры. Современные интернет-технологии позволяют создать онлайн-платформы нового поколения, базирующихся на принципах клиентоориентированности, интерактивности и инновационных компьютерных технологиях. елью данной работы является создание методики управления развитием онлайн-платформы для того, чтобы получать четкие представления о посетителях сайта, аттрактивности и эргономичности структуры и содержания сайта.
Ключевые слова: веб-ресурсы, веб-аналитика, онлайн-плаформы, Google Analytics, Яндекс.Метрика.
Ziuzin R.G.1, Rozaliev V.L.2, Dragunov S.E.3, Tiukov A.P.4
1ORCID: 0000-0003-4050-4003, Graduate Student, Volgograd State Technical University,
2ORCID: 0000-0002-7372-8364, PhD in Engineering, Associate Professor, Volgograd State Technical University,
3ORCID: 0000-0002-8716-8476, Graduate Student, Volgograd State Technical University,
4ORCID: 0000-0003-4264-6339, PhD in Engineering, Associate Professor, Volgograd State Technical University PERSPECTIVES OF ONLINE-PLATFORMS DEVELOPMENT WITH THE HELP OF WEB-ANALYTIC
SYSTEMS
Abstract
The paper's theme is topical which is confirmed by modern trends in the development of information technology and the development of Internet infrastructure. Modern Internet technologies enable the creation of online platforms of a new generation, based on the principles of client-oriented, interactive and innovative computer technologies. The purpose of this work is to establish a methodology for managing the development of online platforms in order to obtain clear ideas about the visitors of the site, attractiveness and ergonomics of the structure and content of the site.
Keywords: web resources, web analytics, online platforms, Google analytics, Yandex.Metrics.
В настоящее время Интернет является ведущей составляющей нашей жизни. Он - это и средство общения, и источник новостей, и доступ к нужной информации за считанные минуты, а также и многое другое.
Стремительное развитие интернета обусловило создание нового, качественно расширенного, программного обеспечения веб-ресурсов, которое направлено на расширение и оптимизацию их функциональных возможностей, с помощью которых можно оптимизировать структуру и содержание сайтов, оценивать экономическую эффективность рекламных кампаний в интернете и проводить мониторинг посещаемости сайтов.
Занимается решением данных проблем целое, не так давно возникшее, направление интернет-маркетинга - веб-аналитика. Веб-аналитика - это измерение, анализ, сбор, а также представление и интерпретацию о посетителях вебсайтов с целью их улучшения и оптимизации. Область применения - расширение функциональной возможности сайтов, оценка эффективности рекламных кампаний в интернете и измерение активности пользователей. [1, С.2]
Веб-аналитика - молодая отрасль интернет-маркетинга, но в ней сформировался свой аппарат методологий. И он включает:
- анализируется поведение на странице самого пользователя;
- количество посещаемости сайта;
- usability;
- бенчмаркинг.
Анализ посещаемости - один из ведущих методов веб-анализа. Позволяет при помощи уникальных программ (счетчиков) установить показатели посещаемости сайта (как абсолютные, так и относительные), а также вести и анализировать статистику.
Юзабилити - второй по частоте компонент веб-анализа. Он исследует конверсионные пути посетителя по сайту. Этот термин является синонимом «эргономичности», но разница есть. Юзабилити определяет только нематериальные качества услуг (это степень удобства пользования и понятности клиенту). Юзабилити может повысить конверсию сайта в десять и более раз, наряду с лучшим его продвижением.
Главным приоритетом веб-анализа можно считать оценку и анализ поведения посетителей. Одной из проблем является не личный контакт с клиентом, что затрудняет взаимодействие с ним и выявление его главных потребностей. Но данная проблема решаема. Для этого используют инструментарий веб-аналитики, который позволяет подробно изучить поведение клиента, давая, таким образом, максимально возможные детали его работы с сайтом, включая их визуализацию (нажатия клавиш, движения мыши, скроллинга и другое). И создаются таким образом на каждой странице сайта карты активности посетителей.
Важным моментом является сравнительный анализ сайтов с мировыми тенденциями и бенчмаркинг. Бенчмаркинг, представленный такими компаниями, как Alexa, GemiusAudience и GoogleTrends, представляет собой сравнение с конкурентами из мировых и региональных рынков услуг. [2, С. 5]
Реализация на практику производится посредством установки специальных счетчиков и лог - анализаторов.
Счетчики - это внешние программы. Их главная задача - это статистика посещаемости отдельно взятой страницы сайта каждым пользователем. Они имеют свои преимущества. Это получение быстрой наглядной информации, а также простота и удобство в использовании. Но присущи и недостатки. Они снижают эффективность счетчиков (при технических сбоях - высокий риск потери данных, необходимость стороннего программного кода и т.д.). Представителями таких счетчиков можно считать LiveInternet, OpenStat, Hot Log и др.
Лог - анализатор - один из совершенных инструментов, который имеет расширенный функционал. Он отслеживает хакерские атаки, ошибки работы сервиса, а также может детализировать информацию о посещаемости сайта, закладках, скачиваемому контенту. К таким анализаторам относят WebTrends, Webalizer, AWStats. [3, С.10]
Нашей главной идеей является создание методики управления развитием онлайн-платформы, с помощью которой можно будет целенаправленно «развивать интернет-продукт». В качестве примера, на котором это будет апробироваться, можно представить игрофицированные тренажеры современных методов поиска и принятия решений. Таким тренажером может являться сайт с онлайн-тестами. Данные можно получать с помощью разных продуктов (Яндекс.Метрика, Google Analytics и др.).
Продукты, предоставляющие данные о действиях пользователей на сайте, хороши для маркетинговой составляющей, а, например, для сайта с развивающими онлайн-тестами они не предоставляют более детальной информации о возникших сложностях посетителей и непосредственно о течении самого процесса обучения. В связи с этим пользователи могут реже посещать данный сайт, что не скажется наилучшим образом для развития онлайн-платформы.
Поэтому данный проект призван предложить спроектировать программный модуль, который позволит получать информацию о каждом взаимодействии пользователя с платформой в более полном объеме.
Основным этапом работы веб-аналитика является сбор данных. Необходимо четко определять, какой массив данных подходит в каждом конкретном случае.
В рамках данного проекта для анализа были взяты несколько показателей:
- удобство для потребителей (карта ссылок, оценка конверсий и другое);
- ключевые запросы (список источников, откуда пришли потребители и другое);
- основная информация о странице (длительность, время на ответ если это тесты, правильность ответов и другое);
- информация о клиентах сайта (уникальные посетителей, географическая принадлежность клиентов, ее структура и состав).
Важная особенность - предоставление сведений о посещаемости сайта на текущий момент времени. Наличие в системе инструмента «Конструктор отчетов» дает возможность детализировать информацию о посещаемости. Также возможна такая особенность, как сортировка посетителей сайта по различным параметрам (пол, возраст, географическое местоположение и другое).
Возможно также не только оценивать посещаемость сайта в целом, но и получить данные о страницах с наибольшей и наименьшей популярностью среди потребителей. К тому же, имеется такая особенность, как способность измерять конверсию сайта и рекламы, размещенной на нем. Это необходимо, чтобы достичь определенной цели - выявить информацию об эффективности продвижения и популярности сайта. [4, С.7]
В целом можно сказать, что данная методика попробует совместить в себе преимущества Google Analytics и Яндекс.Метрики, исключая негативные моменты.
Google Analytics и Яндекс.Метрика являются самыми популярными системами анализа и составления статистики посещаемости сайтов. Если говорить в целом, то функциональные возможности данных систем практически одинаковы.
«Яндекс.Метрика» имеет JS-код, который устанавливает веб-мастер на сайте для того, чтобы была возможность собирать данные о посещаемости.
Сервис интегрирован с Google AdWords. Главное отличие в том, что веб-мастер может оптимизировать маркетинговые кампании Google AdWords при помощи анализа данных, полученных при помощи сервиса Google Analytics. Этот сервис показывает источники, из которых прибыли потребители, длительность их пребывания на сайте
и географическое расположение. Также доступны дополнительные возможности включая разделение посетителей на группы.
Основные различия:
Яндекс.Метрика:
- каждые пять минут обновление данных;
- sms-доставка отчетов при технических неполадках;
- универсальный, понятный интерфейс без лишних деталей;
- имеется карта кликов, с помощью которой можно узнать, какие элементы наиболее или наименее привлекательны для посетителей.
Google Analytics:
- множество различных режимов и фильтров;
- возможность расширенной работы с многоканальными последовательностями и социальными сетями;
- сложный интерфейс для новичка.
Таким образом, сервисы веб-аналитики позволяют проанализировать социально-демографическую характеристику, а также поведение потребителей, осуществлять конверсию сайта. Ключевой инструмент -стандартные и персонализированные отчеты. Они позволяют проводить детальный анализ поведения потребителей на сайте с детализацией каждого визита и поискового запросов. Система фильтров сводок и отчетов позволяет сегментировать посетителей по различным показаниям и их сочетаниям.
Список литературы / References
1. Олевинский М.А. Веб-аналитика. Сравнение систем веб-аналитики // In situ.- 2015. - № 4. - С.2-3.
2. Савельева И.П., Никулин Д.Н. Оценка эффективности интернет-рекламы с помощью систем веб-аналитики // Вестник Южно-Уральского государственного университета: Экономика и менеджмен.2014. № 3(8). С. 5-6.
3. Шурчкова Ю.В. Основные аспекты формирования стратегии маркетинговых коммуникаций в интернет-среде [Электронный ресурс] / Ю.В. Шурчкова // Интернет-журнал Науковедение. - 2015. - № 5(30). - С. 10-11. - URL: http://naukovedenie.ru/PDF/204EVN515.pdf (дата обращения: 18.04.2017).
4. Шурчкова Ю.В. Стратегия интеллектуального лидерства при осуществлении маркетинговых коммуникаций в сети интернет. // Креативная экономика. 2011. № 11. С.5-6.
Список литературы на английском языке / Rеfеrеnсеs in Еnglish
1. Olevinskiy M.A. Veb-analitika. Sravneniye sistem veb-analitiki [Web analytics. Comparison of web analytics systems] // In situ.- 2015. - №4. - P.2-3.[in Russian]
2. Savel'yeva I.P., Nikulin D.N. Otsenka effektivnosti internet-reklamy s pomoshch'yu sistem veb-analitiki [Evaluating the effectiveness of online advertising through web analytics] // Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta: Ekonomika i menedzhment [Bulletin of the South Ural State University: Economics and Management]. - 2014. - № 3 (8). - P. 5-6. [in Russian]
3. Shurchkova YU.V. Osnovnyye aspekty formirovaniya marketingovykh kommunikatsiy v internet-srede [The main aspects of forming the strategy of marketing communications in the Internet environment] / YU.V. Shurchkova // Internet-zhurnal Naukovedeniye [Internet Journal of Science]. - 2015.- № 5 (30). - P.10-11. - URL: http://naukovedenie.ru/PDF/204EVN515.pdf (accessed: 18.04.2017). [in Russian]
4. Shurchkova YU.V. Strategiya intellektual'nogo liderstva pri osushchestvlenii marketingovykh kommunikatsiy v seti internet [The strategy of intellectual leadership in the implementation of marketing communications in the Internet]. // Kreativnaya ekonomika [Creative Economy]. -2011. - № 11. - P.5-6.
