Программные сервисы и системы аналитики веб-сайтов (САВС, англ. Website Analytics Systems, WAS) используются при оптимизации и улучшении сайтов и веб-страницы. Программы собирают данные о том, как сайт воспринимается целевой аудиторией, и позволяют далее производить анализ эффективности веб-страниц.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики веб-сайтов, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
SimilarWeb — это аналитический инструмент, который помогает маркетологам, владельцам бизнеса и digital-специалистам отслеживать веб-трафик, анализировать поведение конкурентов и принимать стратегические решения на основе данных. Узнать больше про SimilarWeb
Google Analytics — это сервис веб-аналитики для сбора и анализа данных о посещаемости веб-сайтов и эффективности маркетинговых кампаний. Узнать больше про Google Analytics
Яндекс.Метрика — это сервис веб-аналитики для сбора и анализа данных о посещаемости веб-сайтов и поведении пользователей. Узнать больше про Яндекс.Метрика
Qualtrics Research Core — это система маркетинговой аналитики для сбора и анализа данных опросов, исследований рынка и клиентского опыта, предназначенная для бизнеса и исследовательских организаций. Узнать больше про Qualtrics Research Core
ChangeAgain — это система маркетинговой аналитики, предназначенная для анализа данных и оптимизации маркетинговых кампаний, ориентированная на бизнес-пользователей. Узнать больше про ChangeAgain
Amplitude — это система маркетинговой аналитики для отслеживания пользовательского поведения и оптимизации продуктовых метрик в цифровых продуктах. Узнать больше про Amplitude
LiveInternet — это система маркетинговой аналитики для веб-ресурсов, предоставляющая данные о посещаемости и поведении пользователей, ориентированная на интернет-проекты и рекламодателей. Узнать больше про LiveInternet
Программные сервисы и системы аналитики веб-сайтов (САВС, англ. Website Analytics Systems, WAS) используются при оптимизации и улучшении сайтов и веб-страницы. Программы собирают данные о том, как сайт воспринимается целевой аудиторией, и позволяют далее производить анализ эффективности веб-страниц.
Аналитика веб-сайтов как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на сбор, обработку и анализ данных о работе веб-ресурса и поведении его посетителей с целью оптимизации сайта, повышения его эффективности и улучшения пользовательского опыта. В рамках аналитики веб-сайтов осуществляется мониторинг ключевых показателей, выявление закономерностей и тенденций, оценка результативности различных элементов сайта и принимаемых управленческих решений в области веб-присутствия компании.
Среди задач аналитики веб-сайтов можно выделить:
Полученные в результате аналитической работы данные позволяют корректировать контент, структуру и функциональность веб-ресурса, совершенствовать стратегии продвижения и взаимодействия с пользователями. Существенную роль в процессе аналитики веб-сайтов играют цифровые (программные) решения — специализированные системы и сервисы, автоматизирующие сбор и обработку данных, предоставляющие инструменты для визуализации информации и формирования аналитических отчётов.
Системы аналитики веб-сайтов предназначены для сбора, обработки и анализа данных о взаимодействии пользователей с веб-ресурсом. Они позволяют получить детальную информацию о поведении посетителей, источниках трафика, эффективности различных элементов сайта и его отдельных страниц, что необходимо для принятия обоснованных решений в области оптимизации веб-ресурса и повышения его конверсионных показателей.
С помощью систем аналитики веб-сайтов можно выявить слабые места в структуре и содержании сайта, определить наиболее и наименее эффективные разделы, оценить влияние внесённых изменений на пользовательское поведение и ключевые метрики сайта. Это даёт возможность адаптировать веб-ресурс под потребности целевой аудитории, улучшить пользовательский опыт, повысить вовлечённость и лояльность посетителей, а также оптимизировать маркетинговые и рекламные кампании.
Системы аналитики веб-сайтов в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы аналитики веб-сайтов (САВС) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются системы с расширенными возможностями аналитики, интеграцией с другими корпоративными системами и поддержкой большого объёма данных. Также следует учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, интернет-магазины будут заинтересованы в детальной аналитике поведения пользователей и конверсии, онлайн-сервисы образовательных услуг — в анализе эффективности учебных материалов и вовлечённости пользователей, а B2B-платформы — в отслеживании путей взаимодействия с корпоративными клиентами.
После анализа перечисленных факторов следует провести тестирование нескольких программных продуктов, которые наилучшим образом соответствуют требованиям. Тестирование позволит оценить удобство работы с системой, скорость обработки данных, качество генерируемых отчётов и выявить возможные проблемы с интеграцией. Также целесообразно изучить отзывы других пользователей и кейсы применения систем в компаниях со схожей бизнес-моделью и масштабом деятельности.
Системы аналитики веб-сайтов (САВС) предоставляют ценные данные для оптимизации веб-ресурсов и повышения их эффективности. Они позволяют глубже понять поведение пользователей и адаптировать сайт под их потребности. Основные преимущества и польза от применения САВС включают:
Повышение конверсии. САВС помогают выявить элементы сайта, которые снижают конверсию, и определить пути их оптимизации, что способствует увеличению процента целевых действий посетителей.
Оптимизация пользовательского опыта. Анализ данных о поведении пользователей позволяет выявить проблемные места в навигации и интерфейсе сайта, улучшить юзабилити и сделать взаимодействие с сайтом более удобным.
Определение эффективности контента. САВС предоставляют данные о том, какие разделы и типы контента наиболее привлекательны для аудитории, что позволяет корректировать контент-стратегию и повышать вовлечённость посетителей.
Анализ источников трафика. Системы позволяют определить, какие каналы привлечения трафика наиболее эффективны, и перераспределить маркетинговые ресурсы для максимизации охвата и снижения стоимости привлечения клиента.
Выявление технических проблем. САВС помогают обнаружить технические неполадки и ошибки на сайте, которые могут негативно влиять на его работу и восприятие пользователями, что способствует своевременному устранению проблем.
Прогнозирование тенденций поведения пользователей. На основе собранных данных можно строить прогнозы относительно изменений в поведении аудитории и адаптировать сайт под будущие тренды, что обеспечивает долгосрочную конкурентоспособность.
Оценка ROI маркетинговых кампаний. Системы аналитики позволяют оценить возврат инвестиций в маркетинговые и рекламные кампании, анализируя, как они влияют на посещаемость и конверсию сайта, что помогает оптимизировать бюджет и повысить эффективность маркетинга.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики веб-сайтов, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем аналитики веб-сайтов (САВС) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением глубины анализа пользовательского поведения. Среди ключевых трендов — более тесная интеграция с инструментами машинного обучения и ИИ, развитие мультиплатформенности, расширение возможностей прогнозирования и предиктивной аналитики, усиление внимания к защите данных и конфиденциальности, а также рост популярности облачных решений и модульных архитектур.
Интеграция с ИИ и машинным обучением. САВС будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматического выявления паттернов поведения пользователей, прогнозирования конверсии и оптимизации контента в реальном времени.
Мультиплатформенность и кросс-девайс анализ. Системы будут обеспечивать более глубокий анализ взаимодействия пользователей с сайтом на различных устройствах и платформах, что позволит учитывать особенности пользовательского опыта в зависимости от типа устройства.
Предиктивная аналитика и моделирование сценариев. Развитие инструментов для прогнозирования поведения пользователей и моделирования различных сценариев взаимодействия с веб-сайтом на основе исторических данных и текущих тенденций.
Усиление защиты данных и конфиденциальности. В условиях ужесточения законодательства и повышения внимания к вопросам безопасности личные данные пользователей будут защищаться лучше, при этом системы найдут способы сохранения аналитической ценности информации.
Облачные решения и масштабируемость. Рост популярности облачных платформ для развёртывания САВС, что обеспечит гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру для компаний любого размера.
Модульные архитектуры и кастомизация. Разработка модульных систем, которые позволят компаниям выбирать и интегрировать только необходимые функциональные блоки, адаптируя САВС под специфические задачи и бизнес-процессы.
Улучшение визуализации данных и интерфейсов. Развитие инструментов для визуализации аналитических данных, создание более интуитивно понятных и функциональных дашбордов, которые помогут быстрее интерпретировать результаты анализа и принимать обоснованные решения.
SimilarWeb

SimilarWeb — это аналитический инструмент, который помогает маркетологам, владельцам бизнеса и digital-специалистам отслеживать веб-трафик, анализировать поведение конкурентов и принимать стратегические решения на основе данных.

Google Analytics — это сервис веб-аналитики для сбора и анализа данных о посещаемости веб-сайтов и эффективности маркетинговых кампаний.
Яндекс

Яндекс.Метрика — это сервис веб-аналитики для сбора и анализа данных о посещаемости веб-сайтов и поведении пользователей.
Qualtrics

Qualtrics Research Core — это система маркетинговой аналитики для сбора и анализа данных опросов, исследований рынка и клиентского опыта, предназначенная для бизнеса и исследовательских организаций.

ChangeAgain — это система маркетинговой аналитики, предназначенная для анализа данных и оптимизации маркетинговых кампаний, ориентированная на бизнес-пользователей.
Amplitude

Amplitude — это система маркетинговой аналитики для отслеживания пользовательского поведения и оптимизации продуктовых метрик в цифровых продуктах.

LiveInternet — это система маркетинговой аналитики для веб-ресурсов, предоставляющая данные о посещаемости и поведении пользователей, ориентированная на интернет-проекты и рекламодателей.
Программные сервисы и системы аналитики веб-сайтов (САВС, англ. Website Analytics Systems, WAS) используются при оптимизации и улучшении сайтов и веб-страницы. Программы собирают данные о том, как сайт воспринимается целевой аудиторией, и позволяют далее производить анализ эффективности веб-страниц.
Аналитика веб-сайтов как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на сбор, обработку и анализ данных о работе веб-ресурса и поведении его посетителей с целью оптимизации сайта, повышения его эффективности и улучшения пользовательского опыта. В рамках аналитики веб-сайтов осуществляется мониторинг ключевых показателей, выявление закономерностей и тенденций, оценка результативности различных элементов сайта и принимаемых управленческих решений в области веб-присутствия компании.
Среди задач аналитики веб-сайтов можно выделить:
Полученные в результате аналитической работы данные позволяют корректировать контент, структуру и функциональность веб-ресурса, совершенствовать стратегии продвижения и взаимодействия с пользователями. Существенную роль в процессе аналитики веб-сайтов играют цифровые (программные) решения — специализированные системы и сервисы, автоматизирующие сбор и обработку данных, предоставляющие инструменты для визуализации информации и формирования аналитических отчётов.
Системы аналитики веб-сайтов предназначены для сбора, обработки и анализа данных о взаимодействии пользователей с веб-ресурсом. Они позволяют получить детальную информацию о поведении посетителей, источниках трафика, эффективности различных элементов сайта и его отдельных страниц, что необходимо для принятия обоснованных решений в области оптимизации веб-ресурса и повышения его конверсионных показателей.
С помощью систем аналитики веб-сайтов можно выявить слабые места в структуре и содержании сайта, определить наиболее и наименее эффективные разделы, оценить влияние внесённых изменений на пользовательское поведение и ключевые метрики сайта. Это даёт возможность адаптировать веб-ресурс под потребности целевой аудитории, улучшить пользовательский опыт, повысить вовлечённость и лояльность посетителей, а также оптимизировать маркетинговые и рекламные кампании.
Системы аналитики веб-сайтов в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы аналитики веб-сайтов (САВС) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются системы с расширенными возможностями аналитики, интеграцией с другими корпоративными системами и поддержкой большого объёма данных. Также следует учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, интернет-магазины будут заинтересованы в детальной аналитике поведения пользователей и конверсии, онлайн-сервисы образовательных услуг — в анализе эффективности учебных материалов и вовлечённости пользователей, а B2B-платформы — в отслеживании путей взаимодействия с корпоративными клиентами.
После анализа перечисленных факторов следует провести тестирование нескольких программных продуктов, которые наилучшим образом соответствуют требованиям. Тестирование позволит оценить удобство работы с системой, скорость обработки данных, качество генерируемых отчётов и выявить возможные проблемы с интеграцией. Также целесообразно изучить отзывы других пользователей и кейсы применения систем в компаниях со схожей бизнес-моделью и масштабом деятельности.
Системы аналитики веб-сайтов (САВС) предоставляют ценные данные для оптимизации веб-ресурсов и повышения их эффективности. Они позволяют глубже понять поведение пользователей и адаптировать сайт под их потребности. Основные преимущества и польза от применения САВС включают:
Повышение конверсии. САВС помогают выявить элементы сайта, которые снижают конверсию, и определить пути их оптимизации, что способствует увеличению процента целевых действий посетителей.
Оптимизация пользовательского опыта. Анализ данных о поведении пользователей позволяет выявить проблемные места в навигации и интерфейсе сайта, улучшить юзабилити и сделать взаимодействие с сайтом более удобным.
Определение эффективности контента. САВС предоставляют данные о том, какие разделы и типы контента наиболее привлекательны для аудитории, что позволяет корректировать контент-стратегию и повышать вовлечённость посетителей.
Анализ источников трафика. Системы позволяют определить, какие каналы привлечения трафика наиболее эффективны, и перераспределить маркетинговые ресурсы для максимизации охвата и снижения стоимости привлечения клиента.
Выявление технических проблем. САВС помогают обнаружить технические неполадки и ошибки на сайте, которые могут негативно влиять на его работу и восприятие пользователями, что способствует своевременному устранению проблем.
Прогнозирование тенденций поведения пользователей. На основе собранных данных можно строить прогнозы относительно изменений в поведении аудитории и адаптировать сайт под будущие тренды, что обеспечивает долгосрочную конкурентоспособность.
Оценка ROI маркетинговых кампаний. Системы аналитики позволяют оценить возврат инвестиций в маркетинговые и рекламные кампании, анализируя, как они влияют на посещаемость и конверсию сайта, что помогает оптимизировать бюджет и повысить эффективность маркетинга.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики веб-сайтов, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем аналитики веб-сайтов (САВС) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением глубины анализа пользовательского поведения. Среди ключевых трендов — более тесная интеграция с инструментами машинного обучения и ИИ, развитие мультиплатформенности, расширение возможностей прогнозирования и предиктивной аналитики, усиление внимания к защите данных и конфиденциальности, а также рост популярности облачных решений и модульных архитектур.
Интеграция с ИИ и машинным обучением. САВС будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматического выявления паттернов поведения пользователей, прогнозирования конверсии и оптимизации контента в реальном времени.
Мультиплатформенность и кросс-девайс анализ. Системы будут обеспечивать более глубокий анализ взаимодействия пользователей с сайтом на различных устройствах и платформах, что позволит учитывать особенности пользовательского опыта в зависимости от типа устройства.
Предиктивная аналитика и моделирование сценариев. Развитие инструментов для прогнозирования поведения пользователей и моделирования различных сценариев взаимодействия с веб-сайтом на основе исторических данных и текущих тенденций.
Усиление защиты данных и конфиденциальности. В условиях ужесточения законодательства и повышения внимания к вопросам безопасности личные данные пользователей будут защищаться лучше, при этом системы найдут способы сохранения аналитической ценности информации.
Облачные решения и масштабируемость. Рост популярности облачных платформ для развёртывания САВС, что обеспечит гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру для компаний любого размера.
Модульные архитектуры и кастомизация. Разработка модульных систем, которые позволят компаниям выбирать и интегрировать только необходимые функциональные блоки, адаптируя САВС под специфические задачи и бизнес-процессы.
Улучшение визуализации данных и интерфейсов. Развитие инструментов для визуализации аналитических данных, создание более интуитивно понятных и функциональных дашбордов, которые помогут быстрее интерпретировать результаты анализа и принимать обоснованные решения.