Все что вы хотели знать про аналитику, но боялись спросить.

1. Всё что вы хотели
знать об аналитике
но боялись спросить

2. Зачем нужна аналитика
0,35 - 0,4%

3. Количественные
данные
Качественные
данные

4. Персоны и сценарии
Коротко о пользователе:
Человек 20-35 лет, с опытом использования компьютера от 1 года
Живёт в регионах России (а следовательно ширина монитора 1024)
При использовании системы нуждается во всех этих 24 колонках

5. Методы сбора
качественных данных
Пока нет интерфейса
• Данные от заказчика — интервью,
мозговой штурм;
• Данные от пользователей —
интервью, опросы, карточная
сортировка.
Когда интерфейс есть
• Юзабилити-тестирование;
• Карточная сортировка.

6. Как собираем данные
Очно
• Мало респондентов — данные
невалидны (но 5 хватает);
• Зато можно посмотреть
пользователям в глаза;
• Эффект экспериментатора.
Удаленно
• Можно собрать репрезентативную
выборку;
• Зато нельзя «доспросить»;
• Исключено влияние модератора.

7. Как выглядят результаты

8. Как выглядят результаты

9. Как выглядят результаты

10. Как выглядят результаты

11. Количественные данные
У нас
Google Analitycs
Яндекс. Метрика
У них
Google Analitycs
Qbaka
Kissmetrics
Piwik
Mixpannel
Chartbeat

12. Количественные данные
Система
Система
Система
Задача
У нас
Задача
Задача
Задача
Система
Система
Система
У них

13. Событийная аналитикаСессионная аналитика
In-page аналитика
Чем собираем

14. Что на выходе:
Конверсионные воронки

15. Что на выходе: mouse move

16. Что на выходе: карта кликов
https://beta.gosuslugi.ru

17. Качественные + количественные
Соединив качественные
и количественные данные
мы получаем гипотезы
и делаем продукт

18. Как проверить гипотезы
1. Юзабилити-тестирования
2. Карточная сортировка
3. Split-тестирования

19. Немного про сплит-тестирования

21. 11.6%$57 000 000

22. 235%

23. 4,94%4,24% 3,74-3,93%

24. 25,40% 15,48%

25. Спасибо за внимание