Необходимо не только уметь разделять эту аудиторию и определять границы ее существования, о чем мы говорили в начале статьи, но также определять и степень пересечения различных сегментов аудитории. Мы уже привыкли к тому, что пересечение аудитории интересно при анализе нескольких ресурсов - оно показывает степень взаимного дополнения этих ресурсов, а также переток аудитории между ресурсами. В то же время такое исследование, проведенное в рамках одного ресурса, кажется нам еще непривычным, тем не менее, оно имеет, зачастую, значительно более глубокий смысл.
Так, например, может оказаться, что несколько, казалось бы, связанных между собой проектов обладаю аудиториями, которые пересекаются не более, чем два обычных отдельных ресурса (10-15%). Это, кстати, нередкая ситуация для портальных проектов, то есть проектов, представляющих разнородные сервисы и информацию в том случае, если портал образован слиянием нескольких крупных проектов. В этом случае, даже после некоторого времени совместной работы проектов, их аудитория может пересекаться лишь в малой степени (это происходит как в силу разнородности предлагаемых сервисов, так и в силу значительной инерции устоявшейся аудитории). Выявить столь малое пересечение аудитории можно только анализируя статистику проекта (или, скажем, другие методы будут в разы дороже при меньшей точности).
Пересечение аудитории внутри проекта показывает не только эффективность взаимодействия его частей, но также и эффективность работы системы внутренней рекламы и анонсирования. Действительно, успешность работы разветвленного политематического проекта обусловлена не в последнюю очередь эффективностью внутренней рекламы, которая связывает разрозненные части проекта. Однако, в отличие от обычной рекламы (в Интернете, разумеется), на данный момент не отработаны методы измерения и оценки эффективности внутренней рекламы.
Возвраты пользователей на сайт
Возвращения аудитории на сайт - признак интереса пользователей к предлагаемой информации или сервисам. Именно поэтому частота возвратов посетителей на сайт под разными названиями и в разных немного форматах фигурирует во всех серьезных отчетах о работе сайта или о проведении рекламной кампании (процент вернувшихся, частота возвратов среди постоянной аудитории, динамика возвратов, стабильность аудитории, циркулярность аудитории и пр.). Замеры частоты возвратов аудитории и их динамики показывает текущее состояние, актуальность сервера и его жизнеспособность. Именно поэтому этот параметр столь важен для сайта при представлении его заказчику или инвестору.
Как и при изучении маршрутов пользователей по сайту, при анализе возвратов следует сегментировать аудиторию по характеру возвратов. На сегодняшний момент можно выделить три большие группы:
Возвраты по закладкам.
Это собственно и есть постоянная аудитория проекта - пользователи, которые не просто регулярно заходят на сайт, но и поставили на него закладку (или набирают адрес руками).
Возвраты по рекламе.
Это не столько возвраты, сколько повторные посещения пользователями сайт через новые рекламные объявления. То есть пользователи приходят на сайт, еще раз не зная, что они на нем уже были. Такая ситуация может произойти в случае, если в Сети крутиться несколько непохожих баннеров (или других рекламных материалов), а также при прошествии некоторого времени (обычно одной недели хватает, чтобы забыть о посещении не нужного сейчас сайта). Также сюда следует отнести и тех пользователей, которые возвращаются на сайт с поисковых машин.
Возвраты через каталоги.
Посетители, возвращающиеся на сайт через каталоги, обычно не входят в активную аудиторию, тем не менее, они используют информацию или сервис, предоставляемые проектом, если в этом возникает необходимость (обычно такой необходимости, по видимости, нет). Таким образом, пользователям, которые пользуются сайтом сравнительно редко, незачем запоминать или заносить в закладки его адрес, если они точно знают, где и в каком каталоге можно его найти.
Что дает такое сегментирование. Очень многое. Например, вы проводите рекламную кампанию, и у нее довольно большой отклик и большой процент возвратов, однако при изучении возвратов характера возвратов, вы видите, что преобладают возвраты второй группы, то есть рекламная кампания не удачна. Действительно, в этом случае после окончания активной рекламной кампании прекратятся и возвраты, объем аудитории резко сократится. Следовательно, нужно менять рекламные площадки или вообще концепцию рекламной кампании, поскольку привлекаемая аудитория не является целевой ни в каком виде.
Другим важным параметром для анализа является динамика возвратов аудитории. Здесь важен сам факт изменения частоты и характера возвратов аудитории. Например, если мы изучаем сайт сетевого СМИ, то уменьшение доли ежедневных и более частых возвратов говорит о снижении конкурентоспособности издания и тенденции оттока от него постоянной аудитории. При этом самого факта оттока может еще не быть, так как пользователи еще не ушли окончательно - они просто стали реже заглядывать.
С другой стороны, если мы рассматриваем сервис (например, виртуальный магазин), то частота снижении доли возвратов с частотой от 3 до 7 дней (впрочем, этот интервал индивидуален для каждого магазина) говорит о потенциальном снижении покупательской активности. Также как и в предыдущем примере, здесь не будет заметно снижение количества покупателей - оно будет заметно только через некоторое время. Таким образом, отклонение в частоте и характере возвратов - есть показатель изменения характера аудитории и/или отношения аудитории к проекту (по причине изменения самого проекта или ситуации на рынке).
Анализ статистических данных посещаемости ресурса - есть неотъемлемая часть маркетингового исследования, направленного на оптимизацию проекта. Статистические исследования в Интернете - пока новинка, не слишком привычная при разработке и продвижении проекта, в то же время, следует учитывать, что Интернет в силу своего устройства наиболее приспособлен среди всех других медиа-носителей для проведения такого рода исследований. Именно поэтому использование интернет-статистики при проведении маркетинговых исследований значительно снижает затраты на оптимизацию проекта.