Алексей Резниченко, PCWeek/Online, http://www.pcweek.ru

Бурное развитие Всемирной паутины и появление э-бизнеса обусловили возникновение нового вида аналитики — Web-аналитики (Web analytics). Продукты Web-аналитики, которые можно определить как "легкие" (low-end по классификации исследовательской компании META Grup, см. www.metagroup.com/select/wcs969.html), анализируют журналы Web-сайтов, содержащие данные о перемещении посетителей по страницам узлов (clickstream data), и выдают отчеты о числе просмотров отдельных страниц, о среднем числе страниц, просмотренных в течение сессии, и др.

Эти отчеты, предназначенные для администраторов сайтов, можно использовать для управления сайтом, оптимизации его структуры и т. д. "Легкие" системы Web-аналитики (к ним относятся, например, WebTrends Log Analyzer фирмы WebTrends, Microsoft Site Server корпорации Microsoft), получившие сегодня широкое распространение, довольно дешевы.

Более сложные и дорогие "средние" и "тяжелые" (mid-tier и high-end по классификации META Group) системы используют не только данные журналов Web-сайтов, но и информацию серверов приложений, объявлений, собственно контента сайтов, демографические данные и другие офлайновые источники данных, что позволяет проводить разнообразные исследования, в частности создавать профили посетителей, персонализировать их обслуживание и тем самым проводить эффективные маркетинговые кампании, онлайновые продажи и другие бизнес-операции.

В системах этого класса для выполнения анализа, как правило, применяются технологии OLAP (из продуктов, доступных на российском рынке, OLAP используется в Oracle Clickstream Intelligence 1.0 корпорации Oracle и Hyperion Web Site Analysis корпорации Hyperion Solutions) и раскопки данных (data mining).

15 мая российская компания "Мегапьютер Интеллидженс" провела семинар, на котором представила свой новый аналитический продукт WebAnalyst.

Модули этого продукта решают три задачи: сбор максимального количества информации, в том числе из офлайновых источников, о посетителях сайта и запрашиваемых ими ресурсах, исследование собранных данных и генерация персонализированного, на основе результатов этих исследований, контента.

Решение этих задач должно привести к увеличению вновь привлекаемых посетителей и удержанию уже имеющихся и, следовательно, к росту доходности ресурса. В WebAnalyst использованы наработки компании по сложному анализу числовых и текстовых данных (data/text mining), реализованные в продуктах PolyAnalyst и TextAnalyst, известных не только в России, но и в мире (см. www.kdnuggets.com).

Для участия в семинаре были приглашены представители Интернет-магазинов и разработчики Интернет-ресурсов — WebAnalyst предназначен именно им.