• Перевод
• Tutorial

Вам нужна аналитика.

Я совершенно уверен в этом, потому что сегодня всем нужна аналитика. Не только продуктовой команде, не только маркетингу или финансам, но и продажам, доставке, сегодня каждому в стартапе нужна аналитика . Аналитика помогает принимать все решения, от стратегических до тактических, как управляющим, так и рядовым сотрудникам.

Это пост о том, как создать аналитику в вашей организации. Речь пойдёт не о том, какие метрики отслеживать (об этом уже написано много хороших постов), а о том, как сделать так, чтобы ваш бизнес их генерировал. На практике выясняется, что на вопрос реализации -  как мне построить бизнес, который добывает данные для принятия решений? -  ответить гораздо труднее.

И этот ответ всё время меняется. Экосистема аналитики развивается очень быстро, и варианты, которые есть в вашем распоряжении, значительно изменились за последние 2 года. Этот пост отражает рекомендации и опыт использования технологий данных в 2017-м году.

Во-первых: Почему вам стоит меня послушать?

Я почти двадцать лет проработал в аналитике. Я видел много успешных кейсов, но гораздо больше было неудачных. В начале своей карьеры я внедрял устаревший BI для предприятий (эх) . С 2009-2010-го я построил первую аналитику в Squarespace и поднял крупный раунд при помощи этих данных. Потом я стал операционным директором в Argyle Social , стартапе по анализу социальных сетей, а затем вице-президентом по маркетингу RJMetrics , ведущей платформы BI для стартапов.

Теперь я помогаю руководителям стартапов внедрять аналитику, будучи генеральным директором и основателем Fishtown Analytics . В Fishtown мы начинаем работать с компаниями, после того, как они поднимают раунд A, и помогаем им по мере их роста выстраивать свою аналитику. К настоящему моменту мы прошли через процесс, который я опишу в этой статье, более чем с дюжиной компаний, включая Casper , SeatGeek и Code Climate .

Я пошагово объясню, как нужно делать аналитику на каждой стадии вашего стартапа. Мои рекомендации для каждой стадии помогут ответить на вопрос: «Каков абсолютный минимум, которым я могу обойтись?» . Мы здесь не для того, чтобы строить воздушные замки; нам нужны самые дешёвые решения.

Давайте начнём.

Стадия основания

(От 0 до 10 сотрудников)

На этом этапе у вас нет ресурсов и нет времени. Есть миллион вещей, которые вы могли бы измерить, но вы настолько погружены в детали своего бизнеса, что вообще-то можете принимать неплохие решения, основываясь на инстинкте. Единственной штукой, которую вы всё-таки должны измерять, является ваш продукт, потому что именно продуктовые показатели помогут вам быстро делать итерации в этой критической фазе. Всё остальное уходит на задний план.

Что делать

• Установите Google Analytics на свой сайт при помощи Google Tag Manager . Данные не будут идеальными без дополнительной работы, но сейчас не время об этом беспокоиться.
• Если у вас бизнес в области электронной коммерции, то вам всё-таки нужно убедиться, что с вашими данными в Google Analytics всё в порядке. GA может проделать большую работу по отслеживанию событий вашей электронной коммерции на всем пути от посетителя до покупки, поэтому потратьте время, чтобы правильно его настроить.
• Если вы разрабатываете программное обеспечение, вам необходимо отслеживать пользовательские события. Не важно, какой инструмент вы используете, - Mixpanel и Heap очень похожи и оба хороши. В этот момент я бы не особо задумывался о том, какие события отслеживать: просто используйте режим AutoTrack в Mixpanel или установки по умолчанию в Heap. Когда вы поймёте, что вам нужны какие-либо события, вы обнаружите, что они уже отслеживаются. Этот подход не очень хорошо масштабируется, но пока и так сойдёт.
• Ведите свою финансовую отчётность в Quickbooks. Прогнозирование делайте в Excel. Если у вас подписочный бизнес, используйте Baremetrics для метрик подписки. Если вы занимаетесь электронной коммерцией, используйте свою торговую платформу для расчёта доходов. Не увлекайтесь.

Если вы не подкованы по технической части, возможно, вам понадобится программист, который поможет с GA и отслеживанием событий. Вся эта настройка не займёт больше двух часов, включая чтение документов. Потратьте на это время, выделенное на разработку, оно того стоит.

Чего не делать

Ничего, что не перечислено выше. Не позволяйте никому продавать вам хранилище данных, платформу BI, большой консалтинговый проект или… ну вы поняли. Оставайтесь сфокусированными. Когда вы начинаете строить аналитику, появляются дополнительные расходы. Данные всё время меняются. Меняется бизнес-логика. Ступив на эту дорожку, вы уже не сможете поставить свой аналитический проект на паузу. Отложите большие инвестиции на потом.

Появится много вопросов, на которые вы пока просто не сможете ответить. Это нормально (на данный момент).

Очень ранняя стадия

(От 10 до 20 человек)

Вы немного увеличиваете свою команду. Эти люди нуждаются в данных, чтобы выполнять свою работу. Они могут и не быть экспертами по данным, поэтому вам нужно убедиться, что они делают основные вещи правильно.

Что делать

• Вероятно, вы наняли маркетологов. Убедитесь, что именно они отвечают за GA. Сделайте их ответственными за чистоту отображающихся в нём данных. Пусть они проставляют UTM-метки в каждую чертову ссылку, которую создают. Пусть убедятся, что ваши поддомены не отслеживаются дважды . Ваши маркетологи могут сказать, что они «не шарят в GA». Не слушайте их. В Интернете достаточно информации о GA, так что, если они умны и мотивированы, они могут научиться и разобраться в этом. Если они не могут разобраться, увольте их и найдите кого-нибудь другого (серьёзно).
• Если у вас есть отдел продаж и есть CRM, используйте встроенную отчётность. Убедитесь, что ваши люди знают, как ей пользоваться. Вы должны быть в состоянии посчитать основные вещи, такие как эффективность продаж и коэффициенты конверсии по шагам воронки продаж. Salesforce может делать это из коробки. Не экспортируйте данные в Excel, сформируйте отчеты в их (ужасном) построителе отчетов. Даже если сейчас вам неудобно, это сэкономит вам массу времени в ближайшие месяцы.
• Вероятно, у вас есть несколько человек в службе поддержки. В большинстве систем службы поддержки нет хорошей отчётности, поэтому выберите такие KPI, которые вы можете легко измерить в их интерфейсе.
• Удостоверьтесь, что вы измеряете NPS. Используйте Wootric или Delighted .

Чего не делать

Ещё слишком рано для хранилища данных и для аналитики на основе SQL - просто это занимает слишком много времени. Вам необходимо тратить всё своё время на бизнес, а не аналитику , и самый простой способ сделать это - воспользоваться встроенными отчётами различных SaaS-продуктов, с которыми вы уже работаете. Кроме того не нужно нанимать аналитика на полный рабочий день. Сейчас есть более важные вещи, на что потратить свои ограниченные средства.

Ранняя стадия

(От 20 до 50 сотрудников)

Именно тут всё становится интересным, а изменения за последние два года - очевидными. Как только вы поднимете свой раунд A и у вас будет 20+ сотрудников, у вас появятся новые возможности.

Эти возможности обусловлены одной штукой: технологии в аналитике быстро улучшаются . Инфраструктура такого рода, как сейчас, раньше была доступна только крупным компаниям. Её преимущества? Более надежные показатели, большая гибкость и более подходящая платформа для будущего роста .

Это самый сложный и наиболее важный этап: многообещающий, если вы всё сделаете правильно, но болезненный, если неправильно.

Что делать

• Настройте инфраструктуру данных. Это означает выбор хранилища данных, инструментов ETL и BI. В качестве хранилищ данных рассмотрите Snowflake и Redshift (я предпочитаю работать со Snowflake, если есть выбор). В качестве инструмента ETL возьмите Stitch 1 или Fivetran . Что касается BI, то посмотрите на Mode и Looker 2 . В этой области много, очень много продуктов; эти шесть - те, к которым мы снова и снова возвращаемся с нашими клиентами.
• Возьмите сильного руководителя аналитики. По дороге вам понадобится целая команда специалистов по аналитике: инженеры, аналитики, data scientists… Но пока вы можете позволить себе (не более) одного человека в штат. Вам нужно найти того особенного человека, который принесёт пользу в первый же день, но который также сможет нанять команду вокруг себя по мере роста. Этого человека трудно найти - потратьте время на его поиск. Часто такие люди имеют опыт в области консалтинга или финансов, и у них часто есть MBA. Хоть этот человек и должен быть готов закатать рукава и замарать руки, сосредоточьтесь на найме кого-то, кто может думать о данных и о вашем бизнесе стратегически: он станет важнейшей частью вашей аналитической головоломки в течение многих лет.
• Подумайте о найме консультанта. Хотя здорово, что вы нашли руководителя аналитики, у этого человека не будет опыта, необходимого для объединения всех компонентов вашего технологического стека или для решения всех проблем с аналитикой, с которыми вы столкнетесь в вашем бизнесе. Ошибки, сделанные на этом критическом этапе, обернутся серьезными затратами как во времени, так и деньгах, когда вы будете расти, поэтому важно заложить прочную основу . Чтобы сделать это, сегодня большинство стартапов предпочитают работать с консультантами, чтобы помочь им настроить инфраструктуру, а затем создать команду вокруг неё.

Чего не делать

• Если машинное обучение не является основной частью вашего продукта, пока не нанимайте data scientist-а. Для создания вашей аналитической команды вам нужен универсал, а не узкий специалист.
• Во имя всего святого, не пишите свой собственный ETL . Вы потратите на разработку кучу времени. Купите готовые решения от Stitch или Fivetran.
• Не используйте никакой другой инструмент BI, кроме двух упомянутых выше. Иначе это обернётся вам потом большими тратами.
• Не пытайтесь обойтись более традиционной базой данных, типа Postgres, в качестве вашего хранилища данных. Она не намного дешевле, и вы потратите кучу времени, чтобы мигрировать с неё позже, когда исчерпаются её возможности. Postgres не масштабируется так же хорошо, как настоящее хранилище данных.

Средняя стадия

(От 50 до 150 человек)

Этот этап потенциально является наиболее сложным. У вас всё ещё есть относительно небольшая команда и немного ресурсов, но вас попросят предоставить всё более изощренную и разнообразную аналитику для бизнеса, и ваша работа может напрямую повлиять на успех или неудачу компании в целом. На вас никто не давит.

Здесь важно продвигаться вперед, убедившись, что вы продолжаете закладывать основу для будущих этапов вашего роста. Решения, которые вы принимаете на этом этапе, могут заставить вас врезаться прямо в кирпичную стену, если вы не будете думать о будущем.

Что делать

• Реализуйте надежный процесс моделирования данных на основе SQL. Ваши модели данных служат основной бизнес-логикой для вашей аналитики и должны использоваться во всех случаях - от BI до data science. Убедитесь, что ваш процесс позволяет всем пользователям вносить изменения в скрипты моделирования данных, версионируется и запускается в прозрачной среде . Мы поддерживаем продукт с открытым исходным кодом, называемый dbt , который используется многими компаниями в стадии роста именно для этого.
• Мигрируйте из существующих систем веб-аналитики и отслеживания событий в Snowplow Analytics . Snowplow делает всё, что делают платные инструменты, но это продукт с открытым исходным кодом. Вы можете либо хостить его самостоятельно (и просто оплачивать расходы на свои экземпляры EC2), либо платить за размещение сборщика событий в Snowplow или Fivetran. Если вы не сделаете переход на этом этапе, вам не удастся собрать гораздо более подробные данные, и приготовьтесь к реально огромным счетам из Segment, Heap или Mixpanel в ближайшем будущем. Когда вы пройдёте этот этап, платные инструменты могут с лёгкостью брать с вас по 10 000 долларов в месяц.
• Развивайте свою команду вдумчиво . Ядром вашей команды всегда должны быть бизнес-аналитики: люди, которые являются экспертами в SQL и вашем инструменте BI, и тратят своё время на работу с бизнес-пользователями, чтобы помогать им получать данные. Невероятно важно выяснить, каков профиль этих людей, как их обучать и экипировать. Вы также должны нанять своего первого data scientist-а на этом этапе. Важно собрать вашу инфраструктуру данных и основную команду аналитики до найма опытных (и дорогих) талантов в области науки о данных, но в какой-то момент вы должны будете добавить и эти навыки.
• Начинайте выборочно решать некоторые проблемы прогнозирования . Прогнозирование сложнее, чем просто вычисление количеств и сумм, но есть несколько ключевых областей, в которые имеет смысл начать погружаться. Если вы работаете в SaaS, вы должны работать над моделью прогнозирования оттока. Если вы занимаетесь электронной коммерцией, вам совершенно необходимо работать над моделью прогнозирования спроса. Эти модели, возможно, не будут супер сложными, но они будут большим улучшением по сравнению со случайными числами в Excel-таблице, которую соорудил кто-то из финансового отдела.
• Потратьте время и силы, чтобы разобраться с маркетинговой атрибуцией . Про это можно написать отдельный пост, но достаточно сказать, что вы просто не можете доверить эту критическую бизнес-задачу третьей стороне.

Чего не делать

Легко увлечься и начать инвестировать в мощную инфраструктуру данных. Не делайте этого. На этом этапе крупные инвестиции в инфраструктуру по-прежнему являются дорогостоящим развлечением. Вот несколько советов о том, как оставаться гибкими:

• Упорно проталкивайте SQL и ваше хранилище данных. На этом этапе вы можете справиться с чем угодно, используя вычислительную мощность вашего хранилища данных. Купите столько мощностей в хранилище данных, сколько вам нужно - платить за серверы намного дешевле, чем платить за людей.
• Добавьте Jupyter Notebooks для задач data science. Если данные были предварительно агрегированы в вашем хранилище, вам не понадобится делать обработку в кластере Spark или Hadoop.
• Найдите недорогие способы делать ETL таких данных, для которых нет готовых интеграций. Это одна из вещей, за которые мы любим Singer . 3
  Избегая затрат на мартышкин труд, вы будете сосредоточены на решении реальных бизнес-задач.

Стадия роста

(От 150 до 500 сотрудников)

Этот этап связан с созданием аналитических процессов, которые масштабируются. Вам необходимо балансировать получение ответов, необходимых сегодня, с внедрением аналитических методов, которые будут масштабироваться по мере продолжения роста вашей команды.

К моменту, когда у вас будет 150 сотрудников, вероятно, из них только небольшая команда (3-6 человек) будет заниматься исключительно аналитикой. К тому времени, когда у вас будет 500 сотрудников, таких легко может стать 30 и больше. 3-6 аналитиков могут действовать довольно бессистемно, обмениваясь знаниями (и кодом) неформальным образом. К тому моменту, когда у вас будет 8+ аналитиков, процесс начнёт очень быстро разваливаться.

Если вы не справитесь с этим переходом, вы фактически будете работать всё хуже и хуже по мере того, как ваша команда растёт : вам понадобится больше времени, чтобы добывать полезные инсайты, и ваши ответы будут более низкого качества. Просто это нелинейный рост сложности: у вас будет всё больше данных и всё больше аналитиков, работающих с ними. Чтобы бороться с этим, вам нужны процессы для надёжной совместной работы.

Не принимайте оправдания. Делать аналитику на этом уровне - тяжелая работа, и для этого требуется талантливая и мотивированная команда, которая постоянно придумывает что-то новое и совершенствуется. Code review требует времени и энергии. Аналитики не привыкли проверять свой код. А документирование - кропотливый труд. Вы встретите сопротивление этим практикам, особенно среди старых членов вашей команды, которые помнят «старые добрые времена». Но по мере того как сложность возрастает, вам нужно развивать свои процессы, чтобы адаптироваться к ней.

Эти процессы на самом деле делают аналитику проще, быстрее и надёжнее, но их реализация напоминает выдёргивание зубов. Если вы серьёзно отнесётесь к масштабированию аналитики, то продвинетесь вперед.

Вы пионер

Я пришел к каждой из этих рекомендаций после нескольких лет самостоятельной работы в компаниях, а затем масштабирования этого подхода будучи консультантом. Возможность поработать с рядом похожих клиентов сделала для меня совершенно понятным, насколько редко компании выполняют такую работу хорошо .

От переводчика

Жаль, что я наткнулся на этот пост только сейчас, когда Тристан упомянул его в своей совершенно замечательной еженедельной рассылке по аналитике и data science (срочно подписывайтесь, он там отбирает самые сочные из недавних статей и постов по теме).

Последние 16 месяцев я фактически провожу в Skyeng как раз те изменения, которые тут описаны. Когда я пришёл в компанию в октябре 2016-го, мне пришлось собирать data warehouse, строить инфраструктуру данных , организовывать единый доступ к данным для всей компании. Затем я собрал распределенную команду из SQL-аналитиков, прикреплённых к различным бизнес-юнитам, настроил коммуникацию между ними, процессы code review и шаринга результатов. Сейчас у нас 20 аналитиков, помимо меня, и я выстраиваю децентрализованную схему управления этой структурой.

Спасибо Тристану, сейчас я вижу, что двигался в правильном направлении и не наступил на большинство граблей.

Примечания

2. Я последние 2 года работаю с Redash - он на порядок дешевле Mode и покрывает почти все кейсы, кроме разве что python notebooks. Looker, к сожалению, официально не работает с компаниями из России.

3. Singer - это простой фреймворк от создателей Stitch с открытым исходным кодом, который позволяет писать кастомные коннекторы к источникам данных на python. Например, мы сделали при помощи него свой коннектор к Typeform, чтобы перманентно собирать результаты опросов пользователей.

4. Мы в Skyeng пока не доросли до правильного code review аналитики при помощи пул-реквестов, но я написал простой скрипт, который забирает из Redash все новые SQL-запросы, кладёт в master, назначает ревьюера и делает пост об этом в Slack. Так мы не теряем в скорости, но получаем стабильно работающий процесс review пост-фактум по горячим следам.

5. Книга вышла в 2017-м году на русском под названием Аналитическая культура.
От сбора данных до бизнес-результатов.

Теги: Добавить метки

Здравствуйте, дорогие друзья!

Очень часто в своем словесном обиходе мы используем фразы по типу: «логический склад ума» и аналитическое мышление. Но что значит этот вид мышления и что конкретно обозначают термины можем даже и не догадываться.

На самом деле, такой вид построения мысли можно разобрать сразу с двух сторон. Как с теоретической частью вопроса, так и с практической. Если в первом случае аналитическое мышление обозначает высокую способность индивидуума принимать решения с помощью и сухого просчета, то в практике ситуация обстоит куда интересней.

Не все знают, что именно аналитический склад серого вещества предполагает под собой доминирование над . То бишь, рассудок полностью контролирует эмоции, а логика - рождающиеся образы.

Это не мешает личностям проявлять себя, как мирового уровня математики или даже музыканты! Но как научиться анализировать поступающую информацию? В сегодняшней статье мне хочется привести несколько действенных советов по прокачке скилла аналитического мышления. А перед этим, брошу очерк на практическую сторону вышеупомянутого мыслительного процесса.

Описание механизма аналитического мышления

• Человек способен мастерски структурировать входящую информацию на логичные блоки. Это может выглядеть, как отдельные составляющие, что формируют общую картинку представления о проблеме или теме вопроса;
• личность способна быстро произвести качественный анализ инфоповода, а после досконально изучить рубрики по отдельности;
• в случае нехватки аргументов или фактов, особь с аналитическим мышлением может прибегнуть к восстановлению недостающих пазлов с помощью логических умозаключений, конструктивных домыслов и контраргументов;
• обязательное условие - всегда просчитывать и видеть сразу несколько способов решения ситуации;
• производит оценку плюсов и минусов каждого из возможных результатов принятого действия;
• выбирает наиболее оптимальный вариант решения, удовлетворяющий наивысшее число его запросов.

Человек и виды мышления

Личность, в зависимости от возникшего обстоятельства, использует разный тип мышления:

• например, благодаря логическому типу, человек способен найти взаимосвязь между возникающими событиями в его жизни и обнаружить последовательность;
• дедукция имеет весомые отличия между логикой. Так, дедуктивный метод поразмыслить не сравнивает то, что происходит, а самостоятельно определяет связку увиденных процессов для умозаключения;
• а вот аналитический склад разума можно охарактеризовать, как наиболее продвинутый способ определить один из самых оптимальных вариантов решения дилеммы;
• абстрактное мышление (творческое), позволяет человеку генерировать бесчисленное количество удивительных идей и творческих начинаний.

Помимо удачного переключения между типами, именно благодаря анализу поступающей информации, люди аналитического образа мыслить способны добиться высоких показателей как в профессиональном поприще, так и в личной жизни.

Они менее вспыльчивы и достаточно малословные. Скрывают в себе мощные качества , отмеченные высокой продуктивностью. Но стоит отметить, что «наука аналитика» сопровождают индивидуума до последних дней. Вернее, до тех пор, пока человека полностью не прекратит жизнедеятельность.

Развиваем возможности

Для кого пригодится аналитический склад ума, спросите вы? Он полезен продавцам, и художникам, и физикам, наперевес с блогерами. А все потому, что с его помощью можно увидеть успешность и результативность выполняемых дел.

Как ни странно, но развить навык мыслить аналитически у детей не составит труда. Для этого им понадобится систематически посещать лекции по математике и попросту посещать уроки. Плюс ко всему, обратить внимание на технические основы и направления.

А вот со взрослыми людьми дела обстоят намного сложнее. Сейчас я хочу вам презентовать несколько эффективных способов развить нужные сверхспособности.

1. Тренировка или пища для ума

Шахматы и математика

Прекрасной разминкой для разума являются аналитические игры. Так, отменно рекомендуют себя шахматы и маджонг. В процессе занятия вы сможете ощутить удовольствие и самую настоящую прокачку серого вещества.

Вам предстоит самостоятельно разрабатывать стратегию, следить за противником и наперед просчитывать свои ходы. Так как развитие логики напрямую связанно с аналитическим мышлением, я настоятельно рекомендую вам проводить всевозможные вычислительные операции в уме.

Компьютерные игры

А вот здесь компьютерные игры как никогда кстати полезны. Конечно же, этот вид занятий рассчитан на совсем ленивых людей, но тем не менее квесты и стратегии прекрасно развивают аналитические способности.

Вам предстоит быстро реагировать на ситуации, просчитывать риски и возможности, а также запастись терпением для глубинного анализа ситуации.

Собственная программа

В этом виде тренировке каждый сам себе хозяин. Вы можете лично выбирать тему и поток информации для сопоставления аргументов и фактов. Быть может вам придется по вкусу изучение научных передач или журналов, ознакомление со сложной литературой для досконального построения логической цепочки.

Могут подойти аналитические статьи на тему политики, экономики и кибернетики. Также, вы сможете усовершенствовать навык определения главного от второстепенного. То бишь, правильно .

2. Конструктивная критика

Чтобы освоиться в аналитическом мышлении, вам необходимо привыкнуть оспаривать любую поступающую новость. Сомневайтесь во всем! Я советую вам выступать в роли заядлого любителя дискуссий. Это поможет научиться задавать логические и аргументированные вопросы сначала самому себе, а в дальнейшем и государству, обществу и рамкам.

Я предложу обратить внимание на детальное рассматривание абсолютно противоположных точек зрения. Когда вы начнете пытаться соединить их в один сплошной пласт материала, одновременно развивая каждую из гипотез, вы сможете увеличить и уровень своей терпимости.

3. Приучите себя к планированию

Обязательно планируйте свою жизнь наперед. Создайте календарь, в котором четко разграничены долгосрочные перспективы и цели от краткосрочных. После прохождения каждого из выполненных этапов, анализируйте результаты для выведения общих корректировок.

Стоит выделять ярким цветом ключевые события и важные для свершения даты. Благодаря такому образу планирования жизни, вы развиваете и усовершенствуете не только аналитическое мышление, но и свою деятельность в комплексе.

4. Общение и органичность

Обязательно вспоминайте о тренировке способностей аналитически мыслить в момент общения с людьми. Перед тем как высказаться, попробуйте в уме просчитать возможные варианты ответа собеседника или ход его мыслей.

Это прекрасно тренирует внимательность и вовлеченность в разговор. Также методика весьма полезна при возникновении или горячего спора.

И при этом, не делайте акцент на развитии одного из полушарий. Человек - существо многогранное и гармоничное. А его успешность зависит только от разностороннего развития профессиональных и личностных навыков, уровня интеллекта, коммуникативных способностей и симбиоза видов мышления. Всего-то!

На этом точка!

Подписывайтесь на обновления, впереди вас ждет масса удивительных тем и открытий! В комментариях поделитесь играми по развитию аналитического мышления или интересными задачами на логику!

До встречи на блоге, пока-пока!

Всем привет! Новая статья из цикла «самостоятельное продвижение сайтов » — анализ сайта и сайта конкурентов. Если вы ищите возможности оптимизации собственного сайта, эта статья для вас.

Предварительно прочитайте вводную статью о том, как раскрутить сайт самому и только потом приступайте к изучению темы анализ сайтов .Все люди, которые долгое время занимаются продвижением и монетизацией своих сайтов, наверняка знают, что наиболее сложная задача — это борьба за лидерство в поисковой выдаче по каким-то определенным ключевым запросам. И здесь недостаточно просто заниматься оптимизацией контента под эти самые поисковые запросы. Действительно, мало просто наполнять сайт оптимизированными статьями, важно использовать все возможные способы продвижения, чтобы добиться преимущества над другими сайтами.

Зачем нужен анализ сайтов?

Для начала, нужно определить несколько понятий, например, что такое анализ сайтов и зачем он нужен. Если, что такое SEO , мы определили: SEO это инструмент поискового маркетинга, который способен привлечь клиентов из поисковой выдачи. Анализ сайтов делается не только в разрезе этапа продвижения сайтов, а скорее как целостный механизм. Анализ сайтов влияет на создание стратегии продвижения сайтов и создание семантического ядра .

Разница понятий «анализ сайта» и «SEO анализ сайта».

Если вы попробуете «Загуглить», то увидите, что в разных блогах об анализе сайтов пишут ровно тоже самое, что и о seo-анализе, хотя это совершенно разные вещи! И готовя анализ сайтов онлайн, вы не должны забывать, что разница есть. Чуть ниже вы увидите чек-лист по анализу сайта и поймете, в чем, собственно, разница.

Важность анализа сайта и сайтов конкурентов.

По сути дела, смысл продвижения своего сайта в какой-то степени сводится как раз к борьбе с конкурентами. Ведь в топ выдачи можно попасть только с ресурсом, который по тем или иным критериям является наиболее привлекательным как для поисковых роботов, так и для обычных пользователей. Поэтому в топ попадают самые качественные ресурсы, ну или те, которые смогли добиться определенного преимущества над другими проектами.

Однако, суть в самой важности. Существует простой список требований, как показатель важности проведения анализа сайта.

1. Анализ сайта помогает понять существующие ошибки в работе сайта,
2. Анализ сайта помогает понять позиции (не ключевые слова) валидности,
3. Анализ сайта помогает составить корректный чек-лист для оптимизации,
4. Анализ сайта поможет вам сделать качественное ТЗ программисту и SEO-оптимизатору.

То есть анализ сайтов, а точнее качественный анализ сайтов — залог построения успешной стратегии продвижения сайта самостоятельно . Поэтому отнеситесь к этому более ответственно и получите бОльшие результаты в будущем.

План будущего анализа сайта

Перед тем, как приступить к любому анализу сайтов, необходимо определить план, по которому вы будете двигаться в этом нелегком деле. План нужен потому, что есть много инструментов для анализа сайта, таких как анализ сайтов онлайн и с помощью программ. В зависимости от этапа, можно будет брать разные инструменты.

Цели и задачи анализа сайта

Важно понимать, что каждый анализ должен быть начат с постановки целей, в зависимости от целей и задач анализа сайта вы строите план.

План анализа сайта

1. Технический анализ всех страниц сайта
2. Анализ seo-параметров сайта

После того, как вы поставите цели, вы поймете на какие этапы разбить план в иерархическом порядке. Например, если вы собираетесь сделать анализ для увеличения поисковой выдачи, в первую очередь, ваш план будет начинаться со всего, что связано с seo и анализом сайта.

Практика. Как провести анализ сайта самостоятельно

Итак, самое интересно — практика. Будем двигаться по этапам, которые мы составили выше, и первым этапом является Технический анализ сайта . Чтобы провести технический анализ сайта, мы возьмем для примера мой сайт — .

Технический анализ сайта

1. Количество проиндексированных страниц
2. Главное зеркало сайта
3. Что думает о сайте поисковой робот
4. Дубли страниц
5. Дубли title
6. Дубли descriptions
7. Оптимизация изображений
8. Оптимизация файлов robots.txt и sitemap
9. Коды ответов сервера

Что ж, это не все, но это основные пункты, которые следует проверить в первую очередь при проведении технического анализа сайта. Существует множество сервисов для проведения онлайн анализа сайта . Но мы воспользуемся для примера только стандартными и бесплатными методами проведения и сбора аналитики от поисковиков.

Количество проиндексированных страниц в Google и Яндекс

Поисковые системы и инструменты для вебмастеров позволяют с легкостью проверить наличие страниц в индексе по параметрам: сколько страниц загружено роботом, сколько проиндексировано и где искать ошибки.

Пример из Google для Вебмастеров

Мой сайт совсем недавно переехал на новый домен, поэтому есть большой пробел в проиндексированных страницах, к тому же некоторые страницы закрыты в файле robots.txt, о котором мы поговорим ниже.

Пример из Яндекс. Вебмастерс

Яндекс дает более презентабельную статистику страниц сайта, которую можно изучить более детально, если пройти глубже в инструменты для вебмастеров от Яндекс.

Главное зеркало сайта

Главное зеркало — это основной домен сайта, убедитесь что поисковый робот знает, по какому адресу вас искать. В новом интерфейсе Яндекс. Вебмастер вы можете найти эти данные в разделе «переезд сайта».

В Google не так просто найти эти данные, но при регистрации вы можете задать этот параметр в разделе «вид в поиске». Но там вы лишь можете указать, что первично с www или без. Для того, чтобы переехать на защищенный https сайт нужно добавить заново, и Google проведет склейку доменов автоматически. Не забудьте настроить 301 редирект со старого домена на новый.

Что думает о сайте поисковый робот

Тут все просто. Информацию можно найти как в Яндекс.Вебмастер, так и в аналогичном инструменте в Google, на соответствующей странице.

Таким образом вы поймете, что никаких санкций против вашего сайте не применялось.

Дубли страниц, заголовков и описаний

Это важная часть. Наличие дублей (чего угодно) негативно сказывается на ранжировании сайта в поисковой выдаче, поэтому отнеситесь к этому вопросу тщательно и основательно.

Проверить дубли страниц можно как в Google, так и в Яндекс (страница «Диагностика -> Диагностика Сайта»), а в Google на странице «Оптимизации HTML».

Так как особых ошибок у меня нет, показывать оба скриншота нет смысла. Если ошибки есть, вы увидите рекомендации в обоих сервисах по их исправлению. Этот блок касается следующих пунктов:

1. Дубли страниц
2. Дубли title
3. Частота вхождения H1 — H6 заголовков
4. Дубли descriptions
5. Анализ страниц с контентом и поиск страниц без контента

Оптимизация изображений на сайте

К сожалению, в бесплатных сервисах опции проверки оптимизации изображений нет, скажу что нужно проверить ALT — тег изображений и скорость их подгрузки. Важны параметры:

1. Сколько весит изображение
2. Какое время загружается изображение
3. Есть ли тег ALT у изображения

В будущем я напишу статью о том, как проверить по этим параметрам ваши изображения, но сегодня мы разбираем стандартные методы анализа сайтов.

Анализ файла robots.txt

В Яндексе вы можете подгрузить существующий файл и проверить его на правильность.

В Google — аналогично.

Анализ файлов sitemap

Аналогичные инструменты проверки карты сайта присутствуют в обоих инструментах, в google под пунктом проверки robots.txt можно найти и проанализировать файлы карты сайта, предварительно ее добавив.

Я не буду приводить скриншоты в целях безопасности, но интерфейс у обоих сервисов интуитивно понятный.

Коды ответа серверов

Чаще всего коды ответа серверов — это технический элемент сайта, показатели будут одинаковы, так как если сайт работает, вы получите 200.ok в обоих системах, если нет — вывод сам напрашивается.

Это все, что я хотел написать о техническом анализе сайтов. Напомню вам, что есть масса сервисов для аналитики сайтов онлайн и офлайн, так что не обязательно пользоваться только бесплатными базовыми сервисами о поисковиков.

На этом 1 Часть статьи Анализ сайта окончена. В следующих частях мы разберем не менее важные вопросы:

1. Анализ оптимизации страниц сайта
2. Анализ seo-параметров сайта
3. Анализ конкурентоспособности сайта

Спасибо, что читаете меня. Подписывайтесь на обновление и не пропускайте новых и интересных статей в блоге .

В заключение к статье «Анализ сайта — часть первая»

Если вы сомневаетесь в собственных силах или считаете, что анализ сайтов должен занимать у вас больше времени и сил, чем описано тут — вы правы. Я приглашаю принять участие в онлайн обучении seo , на специально подготовленных курсах. Вы можете выбрать модуль из seo куса — анализ сайтов и конкурентов и в течение короткого времени научиться анализировать сайты, как профессиональный оптимизатор.

В онлайн-обучении доступны разные модули , о которых вы можете прочитать в специальном разделе моего сайта.

Юлия Перминова

Тренер Учебного центра Softline с 2008 года.

Базовый инструмент для работы с огромным количеством неструктурированных данных, из которых можно быстро сделать выводы и не возиться с фильтрацией и сортировкой вручную. Сводные таблицы можно создать с помощью нескольких действий и быстро настроить в зависимости от того, как именно вы хотите отобразить результаты.

Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.

Как работать

Исходные данные могут быть любыми: данные по продажам, отгрузкам, доставкам и так далее.

1. Откройте файл с таблицей, данные которой надо проанализировать.
2. Перейдите на вкладку «Вставка» → «Таблица» → «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»).
3. Должно появиться диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
4. Настройте отображение данных, которые есть у вас в таблице.

Перед нами таблица с неструктурированными данными. Мы можем их систематизировать и настроить отображение тех данных, которые есть у нас в таблице. «Сумму заказов» отправляем в «Значения», а «Продавцов», «Дату продажи» - в «Строки». По данным разных продавцов за разные годы тут же посчитались суммы. При необходимости можно развернуть каждый год, квартал или месяц - получим более детальную информацию за конкретный период.

Набор опций будет зависеть от количества столбцов. Например, у нас пять столбцов. Их нужно просто правильно расположить и выбрать, что мы хотим показать. Скажем, сумму.

Можно её детализировать, например, по странам. Переносим «Страны».

Можно посмотреть результаты по продавцам. Меняем «Страну» на «Продавцов». По продавцам результаты будут такие.

Этот способ визуализации данных с географической привязкой позволяет анализировать данные, находить закономерности, имеющие региональное происхождение.

Полезное дополнение. Координаты нигде прописывать не нужно - достаточно лишь корректно указать географическое название в таблице.

Как работать

1. Откройте файл с таблицей, данные которой нужно визуализировать. Например, с информацией по разным городам и странам.
2. Подготовьте данные для отображения на карте: «Главная» → «Форматировать как таблицу».
3. Выделите диапазон данных для анализа.
4. На вкладке «Вставка» есть кнопка 3D-карта.

Точки на карте - это наши города. Но просто города нам не очень интересны - интересно увидеть информацию, привязанную к этим городам. Например, суммы, которые можно отобразить через высоту столбика. При наведении курсора на столбик показывается сумма.

Также достаточно информативной является круговая диаграмма по годам. Размер круга задаётся суммой.

3. Лист прогнозов

Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза - наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.

Полезное дополнение. Для расчёта прогноза потребуются данные за более ранние периоды. Точность прогнозирования зависит от количества данных по периодам - лучше не меньше, чем за год. Вам требуются одинаковые интервалы между точками данных (например, месяц или равное количество дней).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными за период и соответствующими ему показателями, например, от года.
2. Выделите два ряда данных.
3. На вкладке «Данные» в группе нажмите кнопку «Лист прогноза».
4. В окне «Создание листа прогноза» выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.
5. Выберите дату окончания прогноза.

В примере ниже у нас есть данные за 2011, 2012 и 2013 годы. Важно указывать не числа, а именно временные периоды (то есть не 5 марта 2013 года, а март 2013-го).

Для прогноза на 2014 год вам потребуются два ряда данных: даты и соответствующие им значения показателей. Выделяем оба ряда данных.

На вкладке «Данные» в группе «Прогноз» нажимаем на «Лист прогноза». В появившемся окне «Создание листа прогноза» выбираем формат представления прогноза - график или гистограмму. В поле «Завершение прогноза» выбираем дату окончания, а затем нажимаем кнопку «Создать». Оранжевая линия - это и есть прогноз.

4. Быстрый анализ

Эта функциональность, пожалуй, первый шаг к тому, что можно назвать бизнес-анализом. Приятно, что эта функциональность реализована наиболее дружественным по отношению к пользователю способом: желаемый результат достигается буквально в несколько кликов. Ничего не нужно считать, не надо записывать никаких формул. Достаточно выделить нужный диапазон и выбрать, какой результат вы хотите получить.

Полезное дополнение. Мгновенно можно создавать различные типы диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными для анализа.
2. Выделите нужный для анализа диапазон.
3. При выделении диапазона внизу всегда появляется кнопка «Быстрый анализ». Она сразу предлагает совершить с данными несколько возможных действий. Например, найти итоги. Мы можем узнать суммы, они проставляются внизу.

В быстром анализе также есть несколько вариантов форматирования. Посмотреть, какие значения больше, а какие меньше, можно в самих ячейках гистограммы.

Также можно проставить в ячейках разноцветные значки: зелёные - наибольшие значения, красные - наименьшие.

Надеемся, что эти приёмы помогут ускорить работу с анализом данных в Microsoft Excel и быстрее покорить вершины этого сложного, но такого полезного с точки зрения работы с цифрами приложения.