Автор: usabilitylab
Длительность: 00:36:04
0

185. Веб-аналитика для юзабилистов

Дата: 08.05.2013 Категории: Usability

Андрей Столяров кратко расскажет о том, как данные веб-аналитики могут пригодиться юзабилити-специалистам на разных этапах работы, когда их не стоит игнорировать, а когда относиться с подозрением. Веб-аналитика для юзабилистов Автор: usabilitylab    Длительность: 00:36:04    Доброе утро! Сегодня 14 февраля 2013 года. Сегодня День Святого Валентина, как многие знают, с которым мне хочется вас поздравить. И затронуть самую тему нердовскую для юзабилистов, которую либо пугаются, либо любят: я расскажу сегодня некоторые краткие вещи про веб-аналитику для юзабилистов. Вот презентация. Наверное, многие сталкивались с необходимостью или с возможностью посмотреть какие-то данные из системы веб-аналитики. Они бывают разные, они очень серьёзные. В том числе они используются не только юиксерами, но и, конечно, людьми, которые управляют бизнес-процессами, которые занимаются, например, ассортиментом товара, людьми, которые занимаются продвижением. В нашей стране так получилось, что чаще всего с веб-аналитикой связывают именно рекламщиков. Несколько лет назад то, что мы делаем, многие рекламщики называли это презрительно постклик-анализом. Но, надо сказать, что и юзабилити-компании начинают пользоваться веб-аналитикой. И веб-аналитические компании начинают использовать аналитику именно для определения проблем на сайтах и для определения паттернов поведения пользователей на сайтах. Давайте тогда сегодня попробуем понять, что такое веб-аналитика. Если мы ещё не знакомы с веб-аналитикой, то, наверно, проще всего сказать, что она нужна нам, чтобы посмотреть наконец-то на реальность. Потому что чаще всего процессы разработки и процессы переделок сайта, он умозрителен со стороны разработчиков, с нашей стороны он достаточно сфокусирован на тех пользователях, к которым мы имеем доступ. Веб-аналитика позволяет просмотреть жизнь сайта так, как она есть. Прощупать тот самый пульс, ту самую реальную жизнь, и получить те самые данные, которые могут нам открыть глаза на структуру, например, целевой аудитории сайта, на то, как они ведут себя на сайте, на то, где они сталкиваются с проблемами. Для изучения пользователей непосредственно веб-аналитика – грубый инструмент, конечно. Мы не можем говорить, что данные, которые мы получаем из бесплатной системы веб-аналитики точные, но однако они очень полезны нам для понимание некоторых тенденций происходящего на сайте, собственно говоря. Какие точки учёта, и где нам действительно следует обращаться к веб-аналитике, я объясню почему. Нам необходимо обращаться к веб-аналитике обязательно при составлении персонажей и сценариев, например, для экспертной оценки. Потому что когда мы оцениваем настоящий, соответственно, сайт, который был разработан, который работает некоторое время, на который приходят люди. Нам недостаточно представлений заказчика о целевой аудитории, нам чаще всего приходится корректировать представление заказчика об аудитории его сайта на основании статистических данных. Конечно же, следует использовать веб-аналитику для поиска проблем и изучения поведения пользователей на сайте. Это как то, что сеошники называют поведенческими факторами на посадочных страницах. Это, конечно, показатели отказов, показатели страниц выхода, показатели взаимодействия с элементами на сайте, и это тоже можно отследить, длительность сессии. Есть огромное количество параметров, которое мы можем получить из отчётов, например, Google Analytics или Яндекс Метрики, поэтому нам необходимо формулировать вопросы перед тем как лезть всё-таки в систему. И, конечно, с помощью системы веб-аналитики удобнее всего оценивать эффективность изменений, которые мы внедряем на сайт. Можно оценивать это с помощью мультивариантных тестирований. Можно оценивать (при большом редизайне) показатели сайта до редизайна и после редизайна, соответственно, за равные периоды и при учёте разных равных выборок. Что такое веб-аналитика для нас и вообще веб-аналитика. На самом деле, мы говорим об инструментах сбора веб-статистики. Веб-аналитика это уже процесс, собственно, переработки этой статистики. И процесс не простой. И, как я уже говорил, очень часто зависит именно от вопросов, которые мы должны задать системе, чтобы она выдала нам необходимый ответ. В общем и целом, структура какого-либо сайта, направленного на продажу, на получение новых услуг (точнее, на предложение новых услуг), на получении новых пользователей, доходов от рекламы. В любом случае у нас существует структура, которая состоит из пользователей, которые приходят по каким-либо каналам на сайт, на котором, соответственно, есть некоторая цепочка микроконверсий, которые ведут к макроконверсиям. Макроконверсия это, например, оформленный заказ. Микроконверсия 1 это, например, переход в каталог пользователя и переход уже на какую-то карточку товара, которую он смог найти, которая ему понравилась и которую он хочет просмотреть. Микроконверсия 2 это, допустим, переход в корзину. Микроконверсия 3 это переход к оформлению заказу. А макроконверсия – это оформленный заказ. Соответственно, макроконверсия - это тот показатель, который влияет на KPI (ключевой показатель эффективности бизнеса). Чаще всего это количество денег, количество клиентов - они могут быть разными. Необходимо ясно представлять себе структуру бизнеса для того, чтобы правильно применять инструменты веб-аналитики. Потому что этих макроконверсий может быть много, на один KPI может влиять несколько макроконверсий. Заказчику могут быть важны разные величины, иногда ему нужно помочь понять, что ему на самом деле важно, и составить план того, каким образом мы можем отслеживать это в веб-аналитике. С помощью веб-аналитики, соответственно, у нас выделяются две такие большие области делания выводов, получения данных, это: оценка эффективности маркетинга, то есть каналов привлечения, и оценка эффективности интерфейса. Маркетологи, которые занимаются продвижением уже её достаточно давно и эффективно используют, систему веб-аналитики. А вот для оценки эффективности интерфейса, наверно, пока это не так распространено. Мы хотим вот распространять, конечно, потому что это достаточно удобно и достаточно объективный инструмент. Всегда нужно помнить о KPI. Достаточно часто мы сталкиваемся с той ситуацией, что у людей стоит система веб-аналитики, при этом целей на ней никаких не настроено. Нам обязательно нужно знать, где на сайте находятся точки соприкосновения интересов клиента, то есть человека, который приходит на сайт и интересов бизнеса. Мы можем выделить некоторые точки, которые надо обязательно отслеживать. Нам нужно выделить те показатели, которые могут говорить нам об эффективности или неэффективности этих точек. Нам необходимо простроить цепочки таких показателей и что может на них влиять. Соответственно, три варианта таких больших и простых для понимания групп сайтов, на чём они зарабатывают это: e-commerce сайты (электронная коммерция), контентные сайты и сайты, которые предлагают услуги. Как мы видим, в итоге, например, в e-commerce всё выливается в количество заказов через сайт и количество заказов через звонок. У контентных сайтов в количество действий на сайте, допустим: просмотр страниц, контента, количество платных и бесплатных подписок. Предложение услуг – это, конечно, заявки через сайт и звонки. Также учитывается обычный интерес пользователей, то есть, это количество просмотренных страниц, глубина и так далее. Сейчас я хочу сказать о том, какие инструменты мы обычно используем. Это самые популярные бесплатные инструменты. Конечно, многие большие компании держат отделы аналитики, которые могут разработать свои системы аналитики. Но чаще всего это работает либо в связке с Google Analytics или Яндекс Метрикой, либо только бесплатные инструменты используются бизнесом. Тут, наверное, стоит немного сказать о том, что нам удобнее использовать, в каких случаях. Google Analytics, конечно, инструмент, который имеет очень гибкие возможности, который может сымитировать данные, который может показывать нам при правильном использовании, конечно, очень точные запросы. Яндекс Метрика тоже развивается в эту сторону, но главный показатель развития Яндекс Метрики это, конечно, развитие in-page аналитики, карты кликов, карты ссылок, вебвизор, которые помогают нам посмотреть на сайт буквально глазами пользователя. В то время как в Google Analytics такие инструменты пока не очень развиты. Что не так, с чем мы обычно сталкиваемся? Очень все любят говорить о воронке продаж. О том, что у нас есть каналы, о том, что у нас есть страницы сайта, о том, что у нас есть оформление заказа. И, в конце концов, клиентами становится очень много людей. Одна из самых странных вещей, которые мы наблюдаем, это воронка заказчиков. Которые в большинстве своём ставят счётчики, в девяносто процентов сайтов стоят счётчики Google Analytics и Яндекс Метрики. Правильно настраивают код, чтобы он собирал нужные данные, гораздо меньше людей. И настраивают цели, причём корректно, наверно, процентов десять от всех сайтов, на которых настроены счётчики веб-аналитики. Эту ситуацию нужно исправлять потому, что без правильно настроенных целей и правильно настроенного кода для сбора данных, системы веб-аналитики превращаются фактически в счётчики посетителей. Или, конечно, в Google Analytics возможностей по поиску информации больше, но большая часть информации, которая нам нужна в разрезе именно целей, в разрезе именно эффективности использования сайта, не собирается. И это очень печально. Персонажи и сценарии. Для чего же мы, юзабилисты, например, при экспертной оценке или при перепроектировании портала можем использовать веб-аналитику. На самом деле, она может дать нам достаточно большое количество данных как по демографии, по технологиям, которые используют люди, по посадочным страницам и источникам, которые, наверно, с технологиями достаточно хорошо помогают представить контекст использования сайта и сервиса. И, конечно, поведенческие факторы, которые, наверно, нам нужны для понимания усреднённых величин. Давайте я немножко объясняю про те показатели, которые нам действительно важны. Информация по демографии. Географию нам позволяет собирать и Google Analytics, и Яндекс Метрика. География важна нам для того, чтобы понимать сферы работы бизнеса, понимать, на что он ориентирован, на самом ли деле, пользователи, на которых рассчитывает заказчик, приходят к нему на сайт. Возможно, он ориентируется на Москву, а к нему приходят со всей России, при этом люди не покупают потому, что, к примеру, нет доставки в регионы. Пол и возраст нам даёт сервис Яндекс Метрика с помощью технологии Крипта, о ней я расскажу чуть позже. Это стандартные демографические показатели, которые есть практически в описании любого персонажа, которого мы создаём. Технологии. Разрешение экрана позволяет нам говорить о том, какие ограничения у пользователя есть в просмотре страниц. И при работе со страницей достаточно часто мы наблюдаем такую картину, что после линии сгиба пользователи страницы не просматривают, поэтому нам нужно понять, где находится эта самая линия сгиба, и учитывать разрешения экрана большой группы наших пользователей. И пытаться всё-таки подстроиться под большую часть тех людей, которые приходят на сайт. В том числе для размещения элементов и, что самое важное, информации. Посадочные страницы и источники. Мы не занимаемся, наверно, продажей рекламы, мы можем оценивать её эффективность, нам для контекстного использования интересно знать, откуда приходят посетители на сайт, какие каналы они используют, на какие страницы они, соответственно, попадают, и с помощью показателей отказов, например, какие посадочные страницы работают хуже. Потому что посадочные страницы – это такая часть сайта, проблемы которой могут быть связаны как с её контентном, так и, наверно, с неправильно выстроенной рекламной коммуникацией. Контекст и поведение. Это очень интересные отчёты, которые могут нам показать, что люди ищут на сайте, как часто они приходят на сайт, какие каналы, последовательности каналов, они используют для покупки. Например, если человек сначала перешёл с помощью поиска, зашёл напрямую на сайт и купил, мы можем сделать для себя вывод, что, скорее всего, решение о том, купить или не купить на этом сайте, о том, нравится он ему или нет, он принимал именно во время первого посещения. А во время второго он совершил только конверсионное действие, поэтому необходимо учитывать, сколько раз люди приходят на сайт и при помощи каких каналов. Конечно, для определения проблем на сайте необходимо использовать конверсионные воронки, воронки последовательности конверсионных путей, как мы себе их представляем. С помощью отчётов по содержанию понимать, как чаще всего это происходит на самом деле. Потому что наши представления, могут быть, конечно, ошибочными, а здесь мы имеем инструмент, который позволяет отследить тенденции достаточно объективно. Сейчас я расскажу о некоторых вещах, которые интересно знать. Я не буду рассказывать, конечно, про все отчёты систем Яндекс Метрики и Google Analytics, потому что у них есть достаточно подробные хэлпы, возможно потом я об этом расскажу точнее. Базовая проблема веб-аналитики для нас состоит в том, что система веб-аналитики использует JavaScript и использует cookie. С помощью cookie распознают, соответственно, человека. Есть cookie трёх уровней, которые используются всегда. Это cookie уровня пользователя, сессии и отправляющий его источник. Соответственно, особенно в России, например, в Москве, у многих есть несколько компьютеров. Это компьютер домашний, это компьютер рабочий, это, возможно, мобильное устройство. И система веб-аналитики распознаёт их как три разных пользователя, в то же время как человек на самом-то деле один. В то же время домашние компьютеры достаточно часто используются многими людьми, например, не только в регионах, но и в Москве до сих пор есть какой-то домашний компьютер, которым пользуются все. Соответственно, система аналитики и отображение на сайте будет распознавать одного человека, и учитывать общее поведение всех людей, которые пользуются одним компьютером, как поведение одного человека. Сейчас я вам покажу, например, базовый базис, который нам отобразится в отчётах. Яндекс Метрика используют технологию Крипта для определения пола и возраста людей, приходящих к нам на сайт. Технология Крипта – это самообучающий робот, которого обучали с помощью выборки людей, зарегистрированных на сайтах Яндекса, на одном очень известном портале с профилями рабочими Яндекса. Соответственно, там была объективная информация о том, сколько лет пользователям, каков их пол. И этот робот выделял значимые факторы в соответствии пола и возраста и поведения этих пользователей в интернете. Соответственно, робот брал поисковые запросы, посещение сайтов. Яндекс утверждает, что с достаточной точностью Крипта определяет пол и возраст посетителей. Для нас есть только одна проблема, о которой я уже сказал, сам робот может работать отлично, но он работает отлично в условиях того, что один человек использует один компьютер. При ситуации, когда дома есть один компьютер, и его используют несколько людей, чаще всего его будет использовать, скорее всего, ребёнок, то есть возрастом четырнадцать-восемнадцать лет. Соответственно, все посещения людей с данного компьютера в Яндекс Метрике будут отображаться как посещения младших людей. С этим пока нельзя бороться. Это общая проблема веб-аналитики. Обычно они говорят или как-то замалчивают, но это не может как-то серьёзно повлиять, скорее всего, на точность получаемых нами данных. Кроме того, зачем вообще нужен отчёт по демографии? С помощью отчёта по демографии по полу и возрасту мы можем примерно определить тех людей, которые лучше всего взаимодействуют с моим или нашим сайтом и хуже всего. В самом отчёте по демографии сразу же мы можем видеть показатели отказов, глубины просмотров. А если выбрать вкладку цели, то мы можем увидеть ещё и конверсию людей в данных группах. Это, конечно, может помочь при перераспределении ресурсов, например, на привлечение людей разных групп или при переделке интерфейса для нужд, соответственно, разных возрастных групп или женщин или мужчин. Потому что достаточно часто маркетологи говорят о том, что это целевая аудитория, мужчины и женщины 18 плюс 60 минус, хотя, на самом деле, на абсолютном большинстве сайтов преимущество одного пола перед другим в количестве оно выражается в районе 60 на 40, 70 на 30 и иногда 80 на 20. Соответственно, нужно понимать, на мужскую или женскую аудиторию сайта мы ориентируемся. Отчёт по географии – тоже интересная тема. У Google Analytics в отчёте географии и дополнительных параметров мы можем просмотреть всё вплоть до ключевых слов, по которым к нам приходят из разных городов. В Яндекс Метрике достаточно удобно и наглядно смотреть о том, как изменяются показатели географии аудитории при работе с сайтом, например, если у нас настроены цели на добавление в корзину и оформление заказа, мы можем проследить изменения в демографии. Не только в демографии, мы можем проследить эти изменения, собственно, в любых показателях. И это очень полезный инструмент. Например, у нас был случай, когда на сайте всего 40 процентов посетителей было из Москвы или области, а в итоге, среди покупающих их оказалось 74 процента. Мы можем сделать вывод о том, что людям может быть непонятен процесс доставки в регионы. Им могут быть непонятные какие-то цены, какие-то термины. Что-то им может не понравиться. И, соответственно, это очень хорошая идея для того, чтобы посмотреть на свой сайт глазами людей из регионов, что в нём не так. Поиск по сайту. В Google Analytics в поиск по сайту включается соответствующим чекбоксом при настройке аккаунта. Если у вас есть Google Analytics, и нет отчётов по поиску по сайту, проверьте, пожалуйста, и включите этот чекбокс. Потому что он может дать вам много полезной информации о том, что пользователи ищут на вашем сайте, возможно, они не могут это найти с помощью каталога. Также примерно станет понятен процент людей, которые пытаются искать, и с помощью дополнительных отчётов можно посмотреть, насколько успешно они искали, насколько успешен был процесс покупки, нашли ли они то, что искали. Если у вас это ещё не включено, вы можете сделать такой лайфхак, зайти в Яндекс Метрику и в отчётах по содержанию в параметрах URL найти тот параметр, который отвечает у вас за ключевое слово в поисковом запросе. Алгоритм состоит так: заходите на свой сайт, набираете в поисковой строке любое слово и смотрите в URL, тот параметр, который будет стоять перед поисковым словом, вам необходимо найти в отчёте параметра URL по содержанию. Он покажет наиболее популярные в этом отчёте запросы. И процент использования поиска посетителями сайта соответственно от общего количества. И кроме того он может, Яндекс Метрика, выгрузить эти данные в таблицу, в которой можно эти данные отфильтровать, в том числе провести анализ тех слов и категорий, которые чаще всего ищут. И, возможно, потом внести какие-то изменения на сайт. Многоканальные последовательности. О них я уже говорил. Это один из важных отчётов, который чаще всего не используют. Например, этот слайд, который здесь представлен: мы можем видеть основные последовательности ассоциированные, которые приводят к покупке. В данном случае явно предсказуемый вариант, когда человек приходит на сайт по поисковой рекламе, потом запоминает его, делает закладку, приходит напрямую и покупает. Есть такой же вариант с бесплатным поиском и прямой покупкой, с медийной рекламой и прямой покупкой. Есть вариант с поисковой рекламой и бесплатным поиском – в таком случае сначала приходят на сайт по поисковой рекламе, возможно, запоминают бренд, и в следующем поиске запомнившийся бренд может выхватить из органической выдачи. Кроме того в отчётах по многоканальным последовательностям можно посмотреть, какое количество дней и какое количество посещений требуется людям, чтобы купить, оставить заявку. Например, на конференции в прошлом году я слышал о том, что на сайтах автомобильных дилеров, чтобы оставить заявку на тест-драйв, люди заходят на сайт десять раз. Честно, чем больше, важнее, ценнее какая-то услуга, тем больше люди тратят на неё времени, и тем больше им времени нужно для того, чтобы принять для себя наконец-то какое-то решение. Поэтому, если вы видите, что большинство конверсий на вашем сайте совершается с помощью нескольких каналов, можно оставлять людям какие-то зацепки: предложение добавить страничку в закладки или какие-либо другие креативные маркетинговые активности. Воронки продаж, конечно же. Их достаточно часто используют. Воронки продаж нужно использовать с известной долей осторожности, потому что настроить их правильно достаточно сложно, в том числе с использованием регулярных выражений. Не все помнят о том, что если цель конечного URLа была задана с помощью регулярного выражения, то и все шаги воронки нужно задавать с помощью регулярных выражений. Они позволяют нам определить, на каком шаге конверсионного пути пользователь уходит со ссылок. Более того, они позволяют понять, куда они с него уходят, откуда они на него возвращаются, и эту информацию можно использовать для соответствующего изменения страниц на сайте. Например, если мы видим, что люди уходят с оформления заказа на ссылку с информацией о доставке, почему просто не поместить информацию о доставке на страницу оформления или сделать её с помощью всплывающего окна. Кроме того воронка есть и в Яндекс Метрике. Их использовать нужно для разных целей. Потому что Google Analytics показывает, когда пользователь возвращается в воронку. Яндекс Метрика же показывает нам отчёты с обязательными шагами. То есть, все шаги в воронке обязательные, если человек уходит из воронки – на следующем шаге мы его больше не увидим. Её нужно делать для каких-то достаточно чётких последовательностей, в которых у пользователя есть только один вариант перехода, то есть, например, уже на процессе оформления заказа как раз, когда есть чёткие метрики, чёткая последовательность действий, которую мы ждём от пользователя. In-page аналитика. Её очень любят юзабилисты, насколько я понимаю. Сам я её очень люблю. Очень часто читаю в интернете про вебвизор. С моей точки зрения, вебвизор – это достаточно интересный инструмент, но с помощью него очень сложно понять какие-то паттерны поведения, для этого приходится просматривать огромное количество записей и роликов. Карта кликов и ссылок, конечно, показательнее для какой-то большой выборки. Нам необходимо помнить о том, что вебвизор для начала нужно включить. В настройках кода счётчика в Яндекс Метрике нужно поставить галочки напротив надписей «Вебвизор» и «Карта кликов» и, самое главное, скопировать этот код и поставить его на все страницы сайта, и не забыть сохранить его на этой странице. Что является достаточно частой ошибкой. И, наверно, это юзабилити проблема Яндекс Метрики. Потому что кнопка располагается прямо под надписью: «Устанавливая код счётчика, вы соглашаетесь со всеми условиями». На данном скриншоте её не видно потому, что это был как раз скриншот, видимо, из области страницы. Она находится прямо под линией сгиба, возможно, Яндексу следует её немножко поднять. Достаточно часто я встречаюсь с такими вопросами, как: вебвизор не работает, вебвизор показывает не те страницы, вебвизор, допустим, показывает пустые страницы. Для этого нужно перейти в настройки вебвизора. Недавно они добавили возможность сохранять текущие HTML-страницы при взаимодействии с пользователем и отдельно загружать страницу время от времени. Это область Яндекс Метрики, где можно использовать регулярные выражения, вот  в этом окне. И создавать список страниц, которые нужно сохранять периодически, чтобы, например, увидеть реальное отображение корзины пользователя с заказами, реальное отображение того, как он заполняет форму и реальное отображение тех элементов (возможно, динамических), которые появляются на странице. Карта кликов и ссылок. Это тоже очень полезный инструмент, который позволяет достаточно быстро оценить то, что происходит на странице сайта, определить интересные для пользователя области и, соответственно, понять неинтересные. Кроме того у Яндекса есть приложение, которое, наверное, если вы пользуетесь веб-аналитикой, необходимо поставить, это приложение Яндекс Метрики в Хроме. Отображение навигационной панели достаточно удобное в Яндексе, с помощью него можно переключаться между Аналитикой форм, картой кликов и картой ссылок, можно задавать период, за который мы просматриваем данные, можно, соответственно, переходить в отчёты. Кроме того необходимо помнить о том, что Аналитика форм относится к вебвизору и получает данные из вебвизора. У вебвизора существует ограничение на тысячу записей в день. Совсем не обязательно, что все из этой тысячи попадут на ваши целевые страницы. Соответственно, количество посетителей, просмотревших страницу, в Аналитике форм может в меньшую сторону отличаться от количества посетителей данной странице в отчётах. Это тоже необходимо помнить. В общем и целом я рассказал о тех инструментах, которые, наверно, нам очень интересны. Конечно, общий принцип сегментирования и сравнения работает в веб-аналитике. Необходимо, наверное, всё-таки определять свои вопросы перед тем, как пользоваться веб-аналитикой. А после принятия решений их, конечно, необходимо проверять. Если мы говорим о стандартных бесплатных инструментах, мы в первую очередь вспоминаем Google Analytics Content Experiments, который раньше был вебсайт оптимайзером. Он позволяет проводить исследования A/B/N , то есть нескольких вариантов одной страницы. И, если у нас нет возможности тестировать, например, мы изменяем конкретную страницу, то практически с высокой вероятностью мы просто запускаем A/B-тест, который выявит лучший вариант. Если у нас произошёл глобальный редизайн, мы можем сравнивать показатели Google Analytics прямо на графиках и в отчётах. Нужно в диапазоне дат поставить галочку у пункта «Сравнить с» и выбрать необходимый период. Это очень полезно делать для сравнения любых данных, не только для сравнения конверсий, но и для сравнения показателей отказов. И это очень хороший способ продемонстрировать заказчику эффективность своей работы. Потому что достаточно часто от нас хотят получить цифры. С помощью веб-аналитики мы эти цифры можем дать. Резюмируя всё, что сегодня происходило, хочу сказать, что веб-аналитика безусловно важна для юзабилити-специалистов и для UX-сообщества. Нам необходимо развиваться в данном направлении, нам необходимо использовать эти инструменты как для нашей работы, в наших процессах и методологиях, так и для демонстрации заказчикам успешности наших решений (или не успешности текущих решений, что тоже весьма важно). Если есть какие-то вопросы, в том числе по Google Analytics или Яндекс Метрике, если есть какие-то проблемы, я постараюсь ответить на них в комментариях снизу. Спасибо за то, что сегодня слушали меня. Надеюсь, я рассказал что-то новое. До свидания. Хороших вам интерфейсов.

Ссылки и коды

Прямая ссылка:
www.mcart.ru/video/w1436/

BB-код для форумов и блогов:
http://www.youtube.com/watch?v=jV2bXBzR_oI

HTML-код:

Регистрация