Статья:

Особенности продвижения IT-продуктов в сети Internet

Конференция: XXXIX Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: технические и математические науки»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Шарипова Е.С. Особенности продвижения IT-продуктов в сети Internet // Молодежный научный форум: Технические и математические науки: электр. сб. ст. по мат. XXXIX междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(39). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_tech/10(39).pdf (дата обращения: 15.08.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Особенности продвижения IT-продуктов в сети Internet

Шарипова Елена Сергеевна
магистрант, Новосибирский государственный университет экономики и управления, РФ, г. Новосибирск
Гайкова Любовь Вадимовна

 

В статье представлены результаты анализа особенностей продвижения IT-продуктов в сети Internet, принципы, характеризующие продвижение в сети Internet. Определены способы анализа пользователей при помощи системы digital аналитики. Разработана методика использования данных digital аналитики для продвижения IT-продукта в сети Internet.

ВВЕДЕНИЕ

Развитие информационных систем и технологий привели к появлению нового бизнеса – электронному бизнесу [6]. Электронный бизнес предполагает такие формы взаимодействия в цифровой среде, как: обмен информации, установление контактов, проведение маркетинговых операций, продажа товаров и услуг, обслуживание перед продажей и после, оплата через электронные платёжные системы, распространение продуктов электронным путём.

Один из важнейших элементов электронного бизнеса – это электронная коммерция [4], т.е. процесс приобретения товаров и различных услуг удалено, при помощи телекоммуникаций и прежде всего при помощи сети Internet.

С 2008 года по 2014 годы электронная коммерция в России росла в среднем на 42,5% по данным исследования аналитиков Data Insight [5]. В 2015 году объем российской электронной коммерции увеличился по оценкам тех же аналитиков на 16% денежном эквиваленте, В НАДТ оценили рост только на 10%, аналитики АКИТ оценили рост в 7%.

Рост технологий 3G и LTE дал мощный толчок мобильным продажам в России. По данным компании J’son & Partners Consulting, в 2015 году уровень развития мобильного Internet в России достиг отметки 64%, а через пять лет ожидается, что он превысит 85%. На сегодняшний день в России насчитывается более 52 млн пользователей мобильных устройств. В компании J&P Consulting считают, что к 2018 году трафик с мобильных устройств увеличится в 2,6 раза в сравнении с 2015 годом.

Сейчас по оценке Data Insight на мобильные заказы online приходится около 15% от всего объёма заказов и этот показатель все годы только растёт. Популярность разных форм оплаты online и безналичных платежей в последние годы растёт большими темпами по результата опроса 75% опрошенных экспертами активных online-пользователей заявили, что раз за последние 12 месяцев расплачивались в сети за товары или услуги. Год назад это значение равнялось 63%, а в 2014 – только 50%. Отдельно стоит отметить электронные кошельки, как самый быстрорастущий способ online-платежей. За прошлый 2015 год такие сервисы нарастили количество пользователей на 42%.

Из выше приведённых данных можно сделать выводы, что продажа и продвижение продукта в сети Internet в наше время самая эффективная форма продвижения продукта. Далее рассмотрим способ продвижения в сети Internet.

Принципы продвижения

На сегодняшний день конкуренция в сети Internet достигла огромного уровня, и ситуация на рынке продвижения постоянно меняется. Но базовые принципы продвижения продукта представлены в следующих этапах:

·     определение бюджета проекта;

·     выбор доменного имени;

·     сбор всех необходимых по материалу и услугам, которые продвигаются;

·     создание сайта;

·     определение необходимого набора методов Internet-маркетинга;

·     применение выбранных методов Internet-маркетинга и поддержка сайта.

Обобщённый алгоритм продвижения представлен на рисунке 1.

 

Рисунок 1. Обобщённый алгоритм продвижения в сети Internet

 

Большой особенностью является то, что первоначально должна быть чётко определена цель данного проекта. IT-продукты – это самые популярные на данный момент продукты для продажи через сеть Internet.

Доменное имя обязательно должно быть релевантное тематике сайта и легко запоминаться это поможет пользователю вернуться и сделать свой заказ снова.

К методам Internet-маркетинга можно отнести поисковую оптимизацию и поисковый маркетинг.

Поисковая оптимизация позволяет вывести сайт по определённым ключевым запросам в ТОП-10 поисковых систем. А смысл контекстной рекламы заключается в том, что оплачивается каждый клик пользователей, которые приходят на сайт. Для продвижения своего сайта лучше использовать оба этих метода сразу, а также продвижение через социальные сети и YouTube канал, к сожалению, в России и не только, очень часто ограниченный бюджет на продвижение вносит свои коррективы и заставляет выбирать между всеми вариантами продвижения или на какой-то делать больший упор. Для того, чтобы лучше понять на что делать этот упор можно использовать данные digital аналитики.

Особенности работы системы digital аналитики для определения поведения пользователей

Digital аналитика – (Веб-аналитика) это анализ качественных и количественных показателей вашего бизнеса и конкурентов, способствующий постоянному совершенствованию онлайн опыта существующих и потенциальных клиентов, который преобразует в желаемы результат (онлайн и оффлайн) [2].

Для того чтобы заниматься веб-аналитикой нужен подходящий инструмент для сбора данных по сайт, таких инструментов имеется множество, но самым популярным в мире является GoogleAnalytics. Google Analytics – это набор профессиональных инструментов. Сервис является продолжением аналитической системы Urchin Software Corpopration с апреля 2005 года. Начиная с августа 2006 года, система отслеживания посетителей стала доступной для каждого желающего веб-мастера. Первая бета-версия этого продукта корпорации Google вышла в октябре 2007 года с новым интерфейсом. Создан аналог в Рунете – это Яндекс. Метрика, но для эффективного анализа лучше пользоваться двумя системами т.к. сильные стороны систем не пересекаются.

Принципы сбора данных системы GoogleAnalytics в том, что вся статистика собирается на специальном сервере компании с помощью специального счетчика GoogleAnalytics. Код счётчика написан на языке Javascript, он размещается на всех страницах исследуемого веб-ресурса. Посетители сначала попадают на сайт или блог. Они могут прийти различными путями – из поисковых систем по заданному ключевому запросу, из ссылок на других веб-ресурсах, по рассылке, по указаниям в различных информационных продуктах, напрямую, набрав адрес. Как только они появляются на странице сайта с кодом GoogleAnalytics, начинается отслеживание информации о действиях посетителя и о самом посетителе, например, URL страницы, временные данные, разрешение экрана посетителя, – создаётся специальный набор cookie-файлов для идентификации пользователя.

Код отслеживания посетителя счётчика Google Analytics пересылает информацию на серверы сбора данных корпорации за считанные доли секунды.

Через определённые промежутки времени, обычно для небольшого сайта объёмом до 50 000 страниц это время равно одному часу, компания обрабатывает данные и соответственно обновляет пользовательские отчёты Google Analytics. Отчёты могут не сразу появиться, а с некоторым опозданием, от 3-х до 24-х часов в зависимости от нагрузки [3].

При сборе данных система имеет свои недостатки и основной недостаток любой системы веб-аналитики – это неточность. Система является неточной из-за таких параметров:

·     отключены cookie файлы;

·     сэмплирование;

·     разные устройства – один пользователь;

·     технические ошибки;

·     отключены JavaScript.

Для того, чтобы лучше понять, как работает система нужно разобрать несколько основных терминов.

Визит – последовательность действий одного посетителя на сайте

Время на сайте – время посещения сайта с первой странички до последней по которым он переходил. Визит завершён, если между действиями посетителя на сайте прошло некоторое время. По умолчанию – 30 минут, но можно указать другое время. Выход со страницы система не может зафиксировать и время на сайте будет только до перехода на последнюю страницу. На рисунке 2 представлен время переходов пользователя по страницам. Учитывая, что система не видит время выходы со страницы, ей будет зафиксировано время, проведённое на сайте 10 минут.

 

Рисунок 2. Время переходов пользователя по страницам

 

Отказы – люди которые посмотрели лишь один раз. Для лэндингов есть цели, которые и будут фиксировать количество отказов.

Конверсия – доля целевых визитов в общем числе визитов.

Целевые визиты – визиты, в рамках которых произошло достижение цели.

Достигнутые цели – общее количество достигнутых целей.

Раз система является неточной, то что же можно анализировать с её помощью. Анализировать нужно тенденции роста трафика и транзакций, основную аудиторию, но с учётом того, что это просто тенденции и не нужно относиться к данным как к точным показателям [7]. Для правильного применения этих данных была разработана методика, описанная ниже.

Методика использования данных digital аналитики

В методике будут описаны действия необходимые при анализе веб-сайта при продвижении в системе веб-аналитики Google Analytics. Общая структура методики представлена на рисунке 3.

 

Рисунок 3. Структура методики

 

Методика

1.1.  Выбор типа сайтов для веб-анализа

В зависимости от цели компании, определяется тип сайта, что позволяет достичь максимального эффекта в интернет среде.

Простой сайт, промо сайт или сайт визитка

Наиболее распространённый тип сайтов – функциональный, потому что имеет множество отлаженных модулей, например, site map для быстрой навигации внутри сайта, форма обратной связи, лёгкое юзабилити разделов сайт, каталог товаров и в тоже время простой. Пользователь, зайдя на сайт, легко ориентируется и находит все, что ему требуется в максимально короткий срок, это и есть достоинство данного типа сайтов.

Сайт такого типа в большинстве случаем состоит из 10-30 страниц, ссылки на которых, как правило, идут из сквозного навигационного меню.

Корпоративный сайт

Сайт с более мощной и сложной структурой, в сравнении с предыдущим типом сайтов. У такого типа сайта навигация является многоуровневой, контент более обширный, который имеет как текст, так и фото, видео, форум и блог. Каталог товаров и услуг с подробным описанием продукции, более ёмкий и имеет фотографии с предпросмотром, описанием дополнительных характеристик, а также систему регистрации покупателя, ведение истории, систему формирования счетов, интеграция с такими системами, как 1С.

Описанный выше тип сайта подходит крупным и средним фирмам и небольшим компаниям с высоким потенциалом.

Сайт каталог

Сайты каталоги – это одна из разновидностей интернет-магазинов более простая версия. Отличие у них в том, что в них нет функции выбора товара или услуги в корзину, нет возможности оформления покупки и оплаты через сеть Internet. И все-таки такой тип сайтов имеет многоуровневую структуру товаров для просмотра с подробным описанием.

Как правило, такие сайты нужны компаниям, которые продают специфическую продукцию в большим ассортиментом.

Интернет-магазин

Этот тип сайтов оптимальнее для компаний, которые занимаются продажей товаров и услуг через интернет. На сегодняшний день, как было описано выше, аудитория сети Internet растёт с каждым днём все быстрее и больше. Пользователи, наряду с привычным походом в магазин, стали предпочитать оформлять заказы невыходя из дома. Такая система является удобной, т.к. товар можно посмотреть, прочитать о нем дополнительную информацию, включая отзывы других покупателей и сделать заказ.

Оплату заказа принимают через электронные деньги, например, Яндекс. Деньги, WebMoney, а также через оплату банковскими картами.

Система имеет законченный полный цикл – от выбора товара до его доставки и оплаты.

Из перечисленных типов сайтов понятно, что наиболее эффективным для продвижения инновационного ИТ-продукта будет корпоративный сайт т.к. именно он будет внушать доверие клиенту и делать бренд более узнаваемым.

1.2.   Анализ посещаемости сайта

Анализ ежедневных колебаний посещаемости не является важным для повышения эффективности работы веб-сайта. Какая разница, приходят сейчас на сайт ежедневно 100 или 150 посетителей, если ежемесячно их количество стабильно увеличивается на 20%. Здесь определяющий показатель – 20%, а не ежедневные отклонения в 50 посетителей.

Проводить анализ посещаемости сайта необходимо по определённым метрикам, которые так или иначе показывают либо на удобство сайта, либо на качество его продвижения. Для разных видов сайтов все показатели различны. Среднего показателя для всех сайтов не бывает. Для удобства можно разделять сайты на информационные, интернет магазины, корпоративные, развлекательные и т.д.

Для оценки эффективности самого сайта необходимо использовать такие показатели как:

Время пребывания на сайте

Показывает насколько пользователи заинтересованы в контенте сайта, с одной стороны, и насколько качественный и целевой трафик попадает на сайт из основных источников. В зависимости от вида сайта, данный показатель может колебаться от нескольких секунд до 5–10 минут и более.

Глубина просмотра

Показывает сколько страниц просматривают пользователи на вашем сайте. Для различных сайтов этот показатель может сильно отличаться. На gendolf.info глубина просмотра 1,27 страницы за один сеанс. Для информационных сайтов показатель просмотров обычно небольшой и составляет максимум 2-3 страницы. Для интернет-магазинов и корпоративных сайтов эта цифра может составлять 3-5 и более страниц за один сеанс. Глубина просмотра очень зависит от качества контента и удобства перелинковки на сайте.

Показатель отказов (Bounce Rate)

Очень информативным показателем для оценки как качества сайта, так и качества трафика является показатель отказов. Посещения, которые заканчиваются очень быстро, помечаются в системах аналитики как отказы. В результате мы может смотреть сколько процентов пользователей сразу вышли с сайта и не заинтересовались контентом. Показатель отказов для разных видов сайтов может составлять и 90% и 10%. В любом случае нужно стараться уменьшит этот показатель до минимального значения.

Возвраты пользователей

Если пользователи сайта заходят на него повторно, это говорит о дополнительной заинтересованности в контенте. Это отличные показатель, указывающий на качество и пользу сайта. Чем больше возвратов, тем больше людей сочли сайт полезным и возвращаются на него за поиском информации.

Цели, события, электронная торговля

Более сложные метрики для проверки качества сайта и трафика можно отслеживать используя такие инструменты как события, цели, последовательности целей, электронная торговля, анализ скроллинга.

1.3.   Откуда приходят наши пользователи

Для того чтобы составить хорошую маркетинговую кампанию необходимо понимать откуда люди узнают о сайте и приходят. В Google analytics для этого существует раздел Traffic Sources из которого можно понять такие вопросы:

Источники переходов на сайт

Источниками переходов могут являться: другие сайты, поисковые системы, прямые заходы, реклама, социальные сети.

Ключевые слова, приводящие на наш сайт

При SEO-оптимизации сайта было построено семантическое ядро в с ключевыми словами, а также были оптимизированы мета теги оценка ключевых слов помогает понять эффективность SEO-оптимизации. Понимая откуда на сайт идёт основной трафик можно скорректировать систему его продвижения более эффективно. Оптимизация под разные поисковые системы происходит по-разному поэтому необходимо проанализировать с какой поисковой системы трафика больше. Этот показатель определяется в разделе Acquisition показатель «Ресурс».

1.4.   Формирование «портрета» пользователя

Под «портретом» следует понимать совокупность определённых социальных и демографических особенностей пользователей. Такие сведения можно получить в «Демографических отчётах и отчётах по категориям интересов». Функция включается в аккаунте Google Analytics, во вкладке «Администратор» или «Отчеты». Гораздо важнее понимание совершаемых ими целевых действий, которые помогут достижению бизнес-целей.

Посетителей, совершивших конверсионное действие, выделить отдельным сегментом и проанализировать интересующую фокус-группу по полу, возрасту и интересам, браузеру с которого пришёл пользователь и мобильный гаджет, которым он пользуется. Зная эти данные, нужно их учитывать при настройке маркетинговой рекламы. Сузив маркетинг, можно привлечь большее количество потенциальных покупателей за тот же рекламный бюджет.

Заключение

Учитывая описанные выше особенности, принципы и свойства, организации смогут улучшить процесс продвижения IT-продукта в сети Internet. Интернет маркетологам следует учесть все необходимые принципы продвижения, изучить возможности системы веб-аналитики для правильного анализа пользователей.

Определив цели и полагаясь на приведённую методику интернет маркетологи смогут выявить стратегию для успешного продвижения в сети Internet. Успешное продвижения IT-продуктов online поможет развитию сбыта и стратегии получения экономической прибыли компании [1].

 

Список литературы:
1. Гайкова Л.В. Информационные системы – одна из составляющих стратегии развития бизнеса компании / В сборнике: Информационные технологии в прикладных исследованиях. Сборник научных трудов под ред. А.Л. Осипова. Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ». Новосибирск, 2012. – С. 99–105.
2. Кошик А. Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики = Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity. – М.: «Диалектика», 2011. – С. 528. 
3. Ледфорд Дж., Мэри Э. Тайлер. Google Analytics 2.0: анализ веб-сайтов = Google Analytics 2.0. – М.: «Диалектика», 2008. – С. 368.
4. Петрик Е.А. Интернет-маркетинг / московская финансово-промышленная академия – М., 2004 – 299 с.
5. Портал новостей «Интернет в России и в мире» – [Электронный ресурс] – Режим доступа http://bizhit.ru.
6.  Успенский И.В. Интернет как инструмент маркетинга. – СПб.: БХВ, 1999 – 256 с.
7. Хасслер М. Веб-аналитика = Web Analytics. – М.: Эксмо, 2010. – С. 432.