8 Источники данных о конкурентной разведке и лучшие практики

Конкурентная разведка, «что еще», является одним из основных принципов Веб-аналитика 2.0 ,

Причина проста: экосистема, в которой вы работаете в сети, содержит потрясающие данные, которые вы можете использовать, чтобы стать лучше.

Ваш трафик вырос на 6% в прошлом году, каковы были темпы роста вашего конкурента? 15%. Чувствовать себя лучше? :) Когда начать заниматься платной поисковой рекламой туров в Италию на 2011 год? В мае 2010 года (!). Какова ваша доля поиска в сегменте нетбуков по сравнению с вашим крупнейшим конкурентом? На 9 пунктов выше, теперь вы заслуживаете бонуса! Сколько посетителей вашего сайта посещают сайт вашего конкурента сразу после того, как заходят на ваш? 39%, боже мой! Где сделать показ рекламы, чтобы убедиться, что вы находитесь перед мужчинами, рассматривающими возможность подношения своим подругам (или парням)? Не ограничивайтесь таргетингом на мужчин в возрасте от 28 до 34 лет, используйте поисковое поведение и будьте по-настоящему умными.

Я просто царапаю поверхность того, что возможно.

Это просто великолепно, что вы можете делать со свободно доступными данными в Интернете о ваших прямых конкурентах, вашем сегменте отрасли и, действительно, о том, как люди ведут себя в поисковых системах и на других сайтах.

Секрет оптимального использования данных CI заключается в одной единственной реализации: вы должны убедиться, что понимаете, как собираются данные, которые вы анализируете.

Не все источники данных CI созданы равными. Ключевым моментом является то, что перед тем, как использовать данные, которые comScore, Nielsen, Google, HitWise, Compete или ваш зять врезаются в ваше лицо, вы понимаете, откуда поступают данные.

Как только вы поймете, что выбираете: 1. Наилучший возможный источник - 2. Правильный ответ на вопрос, который вы задаете (что означает, что вы должны быть гибкими!).

Вот источники данных конкурентной разведки.

# 1: Данные панели инструментов.

Панели инструментов - это надстройки, которые предоставляют веб-браузерам дополнительные функциональные возможности, такие как более легкий доступ к новостям, функциям поиска и средствам защиты. Они доступны во всех основных поисковых системах, таких как Google, MSN, Yahoo! а также из тысяч других источников.

Эти панели инструментов также собирают ограниченную информацию о поведении пользователей, которые их посещают, включая посещенные страницы, используемые поисковые термины, возможно, даже время, проведенное на каждой странице, и так далее. Как правило, собираемые данные являются анонимными и не идентифицируют личность (PII).

После того, как панели инструментов соберут данные, ваш инструмент CI затем очищает и массирует данные перед тем, как представить их вам для анализа. Например, с Alexa вы можете сообщать статистику трафика (например, рейтинг и количество просмотров страниц), восходящую (откуда приходит ваш трафик) и нижестоящую (куда люди заходят после посещения вашего сайта) статистику, а также ключевые слова, привлекающие трафик на сайт.

Миллионы людей используют широко развернутые панели инструментов, в основном из поисковых систем, что делает эти панели инструментов одним из крупнейших источников данных CI. Такой очень большой размер выборки делает данные панели инструментов очень эффективным источником данных CI, особенно для анализа трафика веб-сайтов на макроуровне, такого как количество посещений, средняя продолжительность и количество ссылок.

Панели инструментов поисковой системы являются более популярными, что является основной причиной того, что другие источники данных панелей инструментов, такие как Alexa, больше не являются полезными (данные просто недостаточно хороши).

Данные панели инструментов Итог : данные панели инструментов обычно не доступны сами по себе. Обычно это ключевой компонент в инструментах, которые используют разные источники, чтобы обеспечить понимание.

№ 2: Панель данных.

Панель данных является еще одним хорошо известным методом сбора данных. Чтобы собрать данные панели, компания может набирать участников для участия в панели, и каждый член панели устанавливает часть программного обеспечения для мониторинга. Программное обеспечение собирает все данные о просмотре панели и сообщает об этом компании, которая ее использует. Кроме того, человек также обязан самостоятельно сообщать о демографии, зарплате, членах семьи, хобби, уровне образования и другой такой подробной информации.

Различные степени данных собираются с панели. На одном конце спектра собранные данные представляют собой просто посещенные веб-сайты, а на другом конце программное обеспечение для мониторинга записывает данные кредитных карт, имена, адреса и любую другую личную информацию, введенную в браузере.

Данные панели также собираются, когда люди неосознанно выбирают отправку своих
данные. Типичными примерами являются небольшая утилита, которую вы устанавливаете на свой компьютер, чтобы узнать погоду, или надстройка для браузера, которая помогает вам автоматически заполнять формы. в нечитаемых условиях обслуживания, которые вы принимаете, вы соглашаетесь разрешить записывать и сообщать о своем поведении в Интернете.

Панели могут иметь несколько тысяч членов или несколько сотен тысяч.

При использовании данных или анализа на основе данных панели необходимо соблюдать осторожность в трех областях:

Пример смещения : почти все предприятия, университеты и другие учреждения запрещают программное обеспечение для мониторинга из-за проблем безопасности и конфиденциальности. Таким образом, большинство отслеживаемых поведений имеет тенденцию исходить от домашних пользователей. Поскольку использование в рабочее время формирует огромное количество веб-потребления, важно знать, что данные панели скрыты от этой информации.

Предвзятость выборки : люди соблазняются устанавливать программное обеспечение для мониторинга в обмен на записи с разметкой, загружаемые заставки и игры или очень небольшую сумму денег (например, 3 доллара в месяц). Этот наклон вызывает смещение в данных из-за типа людей, которые участвуют в панели. Само по себе это не нарушает договоренности, но подумайте, чье поведение вы хотите проанализировать, и кто может быть в выборке.

Задача Web 2.0 : Программное обеспечение для мониторинга (явное или скрытое) было создано, когда Интернет был статичным и основывался на страницах. Появление богатого опыта, такого как видео, Ajax и Flash, означает отсутствие просмотра страниц, что затрудняет мониторинг программного обеспечения для точного сбора данных. Некоторые компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения для мониторинга, пытались адаптироваться, прося компании встраивать специальные маяки в свои веб-сайты, но, как вы можете себе представить, это легче сказать, чем сделать (выберите немногие, которые хотят это сделать, и делают ли они это хорошо, и как вы сравнить компании, которые делали или не освещали?).

Методология панели основана на традиционной модели захвата телевизионных данных. В мире, который сильно фрагментирован, панели сталкиваются с огромной проблемой в сборе точных и полных (или даже репрезентативных) данных. Эмпирическое правило, которое я разработал, состоит в том, что если сайт получает более 5 миллионов уникальных посетителей в месяц, то достаточно данных из панельных данных.

Панель данных Итог: для таких компаний, как ComScore а также Nielsen Данные панели были основным источником конкурентной отчетности, которую они предоставляют своим клиентам. Но из-за ограничений, присущих методологии, недавно данные панели были дополнены другими источниками данных, прежде чем они будут предоставлены для анализа (в том числе для подмножества данных, которые вы получите от comScore и Nielsen - пожалуйста, проверьте и уточните, прежде чем использовать данные) ,

# 3: Данные интернет-провайдера.

Мы все получаем наш доступ в Интернет от интернет-провайдеров (ISP), и когда мы работаем в Интернете, наши запросы проходят через серверы этих ISP и сохраняются в файлах журналов сервера.

Данные, собираемые поставщиком услуг Интернета, состоят из элементов, которые передаются в URL-адресах, таких как сайты, имена страниц, ключевые слова, в которых производится поиск, и так далее. Серверы ISP также могут собирать информацию, такую ​​как типы браузеров и операционные системы.

Размер этих isps приводит к огромному размеру выборки.

Например, Hitwise который в основном опирается на данные ISP, имеет размер выборки 10 миллионов людей в Соединенных Штатах и ​​25 миллионов по всему миру. Такой большой размер выборки уменьшает смещение выборки (сюрприз!). Существуют также географически ориентированные решения для конкурентной разведки, такие как Netsuus в Испании, которые обеспечивают анализ на основе превосходных местных данных.

Другое преимущество данных ISP заключается в том, что смещение выборки также уменьшается; поскольку нам с вами не нужно соглашаться на мониторинг, наш провайдер просто собирает эти анонимные данные и затем продает их сторонним источникам для анализа.

Интернет-провайдеры, как правило, не сообщают о том, что продают данные, а компании, покупающие эти данные, тоже не делятся этой информацией. Так что есть вероятность некоторого смещения. Спросите о размере выборки, когда вы выбираете свой инструмент CI на основе ISP, и выберите самый большой выбор, который вы можете найти.

Итоги данных ISP: самые большие выборки данных CI, доступных в настоящее время, получены из данных ISP (в таких инструментах, как Hitwise и Конкурировать ). Хотя оба инструмента (и другие умные, подобные им) все чаще используют небольшую выборку данных панели и даже небольшой объем приобретенных данных панели инструментов.

№ 4: Данные поисковой системы.

Наши запросы к поисковым системам, таким как Bing, Google, Yahoo !, и Baidu, регистрируются этими поисковыми системами вместе с базовой информацией о подключении, такой как IP-адрес и версия браузера. В прошлом аналитикам приходилось полагаться на внешние компании для предоставления данных о поведении поиска, но все чаще поисковые системы предоставляют инструменты для непосредственного анализа их данных.

Вы можете использовать данные поисковой системы с большей степенью достоверности, потому что они поступают непосредственно из поисковой системы (дох!). Помните, однако, что данные специфичны для этой поисковой системы - и поскольку каждая поисковая система имеет отдельную базу пользователей, нецелесообразно применять уроки от одного к другому.

С этим мягким предупреждением вот несколько удивительных инструментов. , , ,

В Google AdWords вы можете использовать Инструмент подсказки ключевых слов , Инструмент подсказки ключевых слов на основе поиска а также Идеи для поиска ,

Корпорация Майкрософт предлагает аналогичные инструменты: объединение объектов, обнаружение группы ключевых слов, прогноз ключевых слов и последовательности поиска (все в Microsoft adCenter Labs ).

Данные поисковой системы. Итог: данные поисковой системы, как правило, являются основным и, как правило, лучшим источником для анализа данных поиска. Если вы анализируете данные для своих кампаний SEO или PPC и находите поисковую систему, предоставляющую данные, вы должны немедленно принять ее и немедленно предложить брак!

# 5: Тесты от поставщиков веб-аналитики.

У поставщиков веб-аналитики много клиентов, а значит, у них много данных. Многие поставщики теперь агрегируют эти реальные данные о клиентах и ​​представляют их в виде эталонов, которые вы можете использовать для индексации собственной производительности.

Данные сравнительного анализа в настоящее время доступны из ремаркетинга , Coremetrics , а также Гугл Аналитика , Зачастую, как и в случае с Google Analytics, клиенты должны явно указывать свои данные в этом сервисе сравнительного анализа. Но это не всегда верно для всех поставщиков, пожалуйста, свяжитесь с вашим.

Как Fireclick, так и Coremetrics предоставляют контрольные показатели, связанные с коэффициентами конверсии, отказом от корзины, временем на сайте и т. Д. Google Analytics предоставляет контрольные показатели для посещений, показателей отказов, просмотров страниц, времени на сайте и% новых посещений.

Во всех трех случаях вы можете сравнить свою производительность с конкретными вертикальными рынками (например, розничная торговля, одежда, программное обеспечение и т. Д.), Что гораздо более значимо.

Преимущество этого метода в том, что веб-сайты напрямую сообщают очень точные данные, даже если поставщик веб-аналитики делает эти данные анонимными. Недостатком является то, что ваши конкуренты могут не все использовать тот же инструмент, что и вы; следовательно, вы сравниваете свои фактические результаты с фактическими показателями подгруппы ваших конкурентов.

С данными от поставщиков, вы должны быть осторожны с размером выборки, то есть как
у многих клиентов есть поставщик веб-аналитики. Если у вашего поставщика веб-аналитики всего 1000 клиентов, и он производит тесты в 15 отраслевых категориях, это может быть хитом или промахом с точки зрения того, насколько ценными / репрезентативными являются тесты.

WA Vendor Data Итог: данные от поставщиков веб-аналитики поступают от их клиентов, поэтому это реальные данные. Данные клиента являются анонимными, поэтому вы не можете сделать прямое сравнение между вами и вашим заклятым врагом; скорее, вы сравните себя с вашим отраслевым сегментом (что совершенно нормально).

№ 6: Самооценка данных.

Общеизвестно, что некоторые методы сбора данных, такие как
Исходя из этого, не собирайте данные с необходимой степенью точности. Собственный инструмент аналитики сайта может сообщать о 10 миллионах посещений, а данные панели могут сообщать о 6 миллионах. Чтобы преодолеть эту проблему, некоторые поставщики, такие как Quantcast а также Планировщик объявлений Google разрешить веб-сайтам сообщать свои собственные данные с помощью своих инструментов.

Для сайтов, использующих рекламу, данные, используемые рекламодателями, должны быть такими
максимально точный; следовательно, у сайтов есть стимул делиться данными напрямую. Если ваши конкуренты публикуют свои собственные данные через поставщиков, таких как Планировщик рекламы Google или Quantcast, то это, вероятно, самый чистый и лучший источник данных для вас.

Следует соблюдать осторожность при работе с данными, сообщаемыми самостоятельно. Проверьте определения различных метрик. Например, если вы видите метрику «Cookies», прежде чем использовать данные, выясните, что именно эта метрика означает.

Самооценка данных Итог: из-за своей внутренней природы данные самооценки, как правило, дополняют другие источники данных, предоставляемые такими инструментами, как Ad Planner или Quantcast. Это также самый чистый источник доступных данных.

# 7: Гибридные данные (/ Вся ваша база принадлежит нам).

Продавцы конкурентной разведки наблюдают за вами со стороны. Любой отдельный источник, панель инструментов или панели или isp, теги, шпионское ПО и т. Д. Будут иметь свои собственные смещения / ограничения.

Некоторые умные поставщики теперь используют несколько источников данных для расширения набора данных, с которого они начали свою жизнь.

Первый способ - добавить данные. Это то, что происходит в случае Quantcast и Google Ad Planner, в обоих случаях у них есть собственный источник данных, к которому добавляются ваши данные. Полученные отчеты "потрясающе хороши".

Второй метод состоит в том, чтобы поместить множество различных источников (например, панель инструментов, панель, ISP) в блендер, перемешать на высокой скорости, добавить математические алгоритмы и тире или алгоритмы коррекции, и - бум! - у вас есть один «очень хороший» номер. Хороший пример этого Конкурировать или Планировщик объявлений DoubleClick ,

Тенденции Google для веб-сайтов еще один пример инструмента, который использует гибридные данные для своих отчетов (см. ответ № 2 здесь ).

Преимущество использования гибридной методологии заключается в том, что поставщик может устранить любые пробелы
это может существовать между различными источниками.

Задача состоит в том, что гораздо труднее очистить лук и понять некоторые нюансы и искажения данных (иногда слегка расстраивающие анализ ниндзя, такой как я!).

Следовательно, рекомендация передовой практики - забыть об абсолютных цифрах и сосредоточиться на сравнении тенденций; чем дольше период времени, тем лучше.

Итог гибридных данных: Как следует из названия, гибридные данные содержат данные из множества различных источников и все чаще используются в качестве наиболее часто используемой методологии. Это, вероятно, будет категория, которая будет расти больше всего, потому что, откровенно говоря, в контексте другие выглядят довольно неоптимально.

[Обновление:] # 8: Внешний голос данных клиента.

Это один из часто пропускаемых источников данных конкурентной разведки (/ сравнительного анализа). Существует несколько способов использования данных Voice of Customer.

Для начала различные компании, такие как iPerceptions (например, CoreMetrics, Google Analytics, Fireclick выше для потока кликов) публикуйте цифры удовлетворенности клиентов и показателя выполнения задач (мой самый любимый показатель!) для различных отраслей.

Если я играю в интернет-розницу, я могу использовать эти тесты для сравнения своих показателей:

Или я могу копать глубже и сравнивать свои показатели по основным сегментам:

Оба из вышеперечисленных являются iPerceptions Q4 2009 Тест по электронной торговле отчет. Вы найдете другие отчеты в Ресурсный Центр ,

С другими источниками, такими как ACSI (Американский индекс удовлетворенности клиентов), вы можете получить гораздо больше. Просто выбрать отрасль с их сайта я выбираю Интернет-путешествия и бац!

Если я Travelocity Мне интересно, что во имя Джебуса сделали другие парни в прошлом году, чтобы получить все те достижения в удовлетворенности, где я получил ноль.

И действительно, что эти парни в Priceline принимать пищу! 5,6 балла улучшение только в прошлом году, 15 баллов за последние 9! Конечно, они начали с меньшего числа, но все же.

Чему я, печальный Travelocity, могу научиться у них? От других?

В обоих вышеупомянутых случаях информация поступила от третьей стороны, которая провела исследование и предоставила вам данные бесплатно.

Но вы также можете заказать исследования от двух вышеупомянутых компаний или от одной из тысяч подобных в Интернете.

Или вы можете сделать это самостоятельно.

Я только что встретил Top Web Company на днях и потратил 300 долларов на 20 удаленных участников юзабилити, чтобы перейти на сайт Top Web Company и их основного конкурента. Я дал участникам юзабилити одинаковые задачи на обоих сайтах.

Баллы были самыми яркими (и смущающими для Top Web Company). Это позволило мне (не работая ни в одной компании) собирать информацию о конкурентах о том, как каждый из них справлялся: 1. Уровень выполнения задач и 2. Удовлетворенность клиентов.

Вы можете собрать свою собственную конкурентоспособную информацию, используя UserTesting.Com , Масштаб пользователя , Loop11 или один из многих других инструментов.

Или даже для «более дешевых» (и немного менее впечатляющих) идей вы можете использовать что-то восхитительное, например www.fivesecondtest.com , Загружайте как ваши страницы, загружайте страницы своих конкурентов (или совершенно незнакомых вам людей, не относящихся к вашей отрасли) и узнавайте от реальных пользователей, какой дизайн они предпочитают и какой работает лучше всего.

Итог гибридных данных: я люблю клиентов, я люблю показатель выполнения задач как мощный показатель, я люблю VOC. Выше представлены три простых способа сбора информации о конкурентах с использованием данных «Голоса клиентов» и, возможно, даже быстрее, чем первые семь методов!

[PS: Ничто, абсолютно ничего, лучше не выигрывает у HiPPO, чем при использовании конкуренты и клиенты !]

Оптимальный процесс конкурентного анализа.

Доступно много данных о вашей отрасли или ваших конкурентах, которые вы можете
использовать в ваших интересах.

Вот процесс, который я рекомендую для анализа данных CI:

1. Убедитесь, что вы точно понимаете, как собираются данные.

2. Поймите как размер выборки, так и смещение выборки из представленных вам данных. На самом деле тратить время на это.

3. Если шаги 1 и 2 пройдут тестирование, используйте данные.

Не пропустите шаги, и слава, безусловно, будет вашим.

См. Дополнительные посты, ссылки на которые приведены ниже, для типов анализа, которые вы можете выполнить, выбрав правильный инструмент [ИЛИ вы также можете начать со страницы 221 моей новой книги Веб-аналитика 2.0 !].

Хорошо, теперь ваша очередь.

Используете ли вы источник данных о конкурентной разведке, не упомянутых в этом блоге? Какой из вышеперечисленных 7 ваш любимый? Было ли что-то удивительное, что вы узнали в этом посте? Что бы вы добавили к критическому анализу выше?

Пожалуйста, поделитесь своими советами, лучшими практиками, критикой в ​​комментариях.

Благодарю.

PS:
Пара других похожих постов, которые могут вас заинтересовать:

Похожие

Комментарии