Convergent — создаём digital-решения для людей
Продолжаем рассказывать о насыщенном пути веб-аналитик. В прошлый раз остановились на системах веб-аналитики, а теперь осветим дашборды. Ведь с ними все стало красиво и понятно (и с системами BI тоже).
Системы визуализации данных начали появляться в 2000-х. С тех пор виды и возможности дашбордов, как интерактивной альтернативы табличным отчётам, всё множатся и множатся. Хороший дашборд уже за первую минуту отвечает на два-три вопроса, позволяет определиться с тем, какие отчёты ещё нужны, и помогает оперативно принять управленческое решение.
Конечно, визуализация данных — это довольно давняя история. Однако в веб-аналитику она проникала постепенно и в итоге стала полноценной и неотъемлемой его частью. В 2011 в Google Analytics появилась визуализация показателей в реальном времени; в 2016 состоялся релиз Google Data Studio, инструмент мог собирать и визуализировать данные сразу с огромного множества сервисов.
Что любопытно, параллельно всей истории с визуализацией в тренд входит сквозная аналитика, которая глубоко интегрирована в CRM и работает не только с сайтом, но и с метриками клиентской базы. В принципе, их развитие можно рассматривать как две части взаимосвязанного процесса: больше данных — больше необходимость визуализации, больше визуализации — больше инсайтов. В дело вступают инструменты BI (Business Intelligence). Они давно появились и давно используются в разного рода интерпрайзах для интерпретации больших и разрозненных данных. Самое то для веба с его растущим количеством трафика, пользователей и каналов.Tableau, популярнейший инструмент визуализации и бизнес-аналитики, появился ещё в 2003 — вместе с технологиями параллельного интерактивного анализа данных VizQL и Data Engine. Power BI — другой мастодонт и детище Microsoft, который был выпущен в 2015 году и вобрал в себя уже существующие надстройки Excel для подтягивания, выгрузки и визуализации больших массивов данных. Решение для крупных компаний, которым нужно очень много проанализировать и свести всё воедино.
Сейчас всё определяет кроссплатформенность (вместе с GA4)
Сама по себе кроссплатформенность не нова и вступила в права вместе с началом мобильного интернета. Другое дело, что веб-аналитика за ней не поспевала:
- кроссплатформенный UJ стал нормой, но в GA Universal его трудно отследить;
- в приложениях/SPA нет веб-страниц; пользователи ходят по экранам, а не по страницам — в результате web и app-аналитика разрознены.
В сервисе Firebase SDK (принадлежит Google c 2014 года) мобильная аналитика считалась отдельно: отслеживались действия и параметры, а не сессии и страницы.
По аналогии работает GA4, вышедший в октябре 2020. В новой версии больший акцент сделан на пользователях и точности их отслеживания. Вместо одного лишь User ID появляется сразу три решения кроссплатформенного слежения: User ID, Google Signals, Device ID. В центре веб-аналитики финально оказывается сам пользователь, а не браузер.
Из других плюшек нового GA4: упрощённый и оптимизированный интерфейс, библиотека шаблонов отчётов, бесплатная интеграция с BigQuery, возможность работать в будущем без cookies (они, кстати, будут сохраняться не более 14 месяцев).
Что впереди?
Будущее туманно, разобраться в этом тумане должна сама веб-аналитика.
Во-первых, вопрос о конфиденциальности данных и GDPR (Общий регламент по защите данных), принятый в 2018 году. В связи с этим в ближайшие годы Google планирует отказ от cookies, вместо этого, быть может, придёт технология FLoC: она будет производить не индивидуальный анализ предпочтений пользователя, а объединять пользователей с похожими интересами в обезличенные группы.
Во-вторых, дальнейшее развитие BigData и интеграция систем сбора данных. Бизнес всё больше будет узнавать про свои аудитории и таргетировать по всё большему количеству параметров и каналов, которые будут выстраиваться в единую систему. Навскидку: речевая аналитика, системы распознавания образов (лиц, фото, видео), аналитика медиаданных, геоаналитика и так далее вплоть до сбора IoT-статистики, когда не только «умная колонка», но и «умный холодильник» способен рассказать много интересного.
В-третьих, поведенческие модели аналитики также продолжат развиваться. Веб-аналитика станет частью предиктивного (предсказывающего) или даже прескриптивного (предписывающего) маркетинга. Выразим надежду, что баланс «пользователь-бизнес» будет соблюдён и веб-аналитика будет предлагать этичные и эффективные решения для всех сторон.
