Академия интернет-маркетинга
№1
 
Модальное окно

Как объяснить дедушке веб-аналитику за 5 минут с картинками

Веб-аналитика — это когда программа собирает много цифр, а вы ищете за ними истории

  1. 5
  2. 4
  3. 3
  4. 2
  5. 1
(5 голосов, в среднем: 5 из 5)

Чтобы он пожалел, что в его время такого не было

Оригинал
Дедушка, представь, что ты работаешь охранником в кондитерской «Расти попка».

 

Хозяйка кондитерской попросила тебя записывать в тетрадку все, что происходит внутри: сколько человек заходит, кто именно, кто и что покупает и так далее.
read
Дела у вас шли хорошо, но в последнее время продажи начали снижаться, пока не упали в два раза. Если ситуацию не исправить, «Расти попку» придется закрывать. Вы оба останетесь без работы и будете жить на одну пенсию.

 

Вы сидите, смотрите в тетрадь и ломаете голову, что именно пошло не так. Может дело в том, что месяц назад вы повесили новую вывеску с логотипом «Расти попки»? А может вы зря поменяли местами кексы и эклеры?
why

Если бы «Расти попка» была в интернете, каждое действие посетителей записывалось бы автоматически с помощью систем веб-аналитики — например, Яндекс.Метрики или Google Analytics.

 

В аналитику заглядывают, чтобы найти ответ на какой-то вопрос бизнеса. Например: «Почему упали продажи?».

 

Предположения о том, что могло повлиять на продажи, называют гипотезами. Их формулируют прежде, чем смотрят в цифры. Знаешь, что ищешь, — легче найти.

 

В аналитике нет прямых ответов, верны ли гипотезы, только очень много цифр. Чтобы получить ответы, надо рассуждать и догадываться — интерпретировать аналитику.

 

1. Трафик

 

Сначала вы с хозяйкой решили узнать, не в вывеске ли дело. Что если вывеска с новым логотипом «Расти попки» стала отталкивать посетителей c детьми?
New signboard
Тогда в кондитерскую стало бы заходить меньше людей.

 

Вы посчитали число посетителей за месяц до смены вывески и месяц после. Разница была, но совсем небольшая. И даже немного в пользу новой вывески.
difference
Кажется, дело не в ней. Вычеркиваем первую гипотезу.

 

В веб-аналитике число посетителей называют трафиком. В интернете вывеской магазина можно считать ссылки на него на других сайтах и в поисковиках.

 

Чтобы у цифры появился смысл, надо ее с чем-то сравнить. Например с тем же показателем, но раньше — говорят «посмотреть в динамике».

 

На незначительные колебания показателей внимания не обращают. Говорят, что они в пределах погрешности.

 

2. Конверсия

 

Если люди не стали реже ходить в кондитерскую, а продажи все равно упали, значит они стали реже выходить с покупками.

 

Вы решаете вычислить такой показатель. Из каждых 100 человек, которые заходят в магазин, сколько в среднем человек выходит с покупками?

 

Оказалось, что раньше с покупками выходило 60 человек из 100, а теперь всего 30!

 

Этот показатель в веб-аналитике называют конверсией. Он говорит, сколько посетителей из ста ушли с покупками и вычисляется в процентах.

 

В нашей ситуации сказали бы, что конверсия упала с 60 до 30%.

 

Конверсия упала вдвое, как и продажи «Расти попки». Не случайное совпадение. Вы решаете, что вы на правильном пути и вспоминаете про вторую гипотезу.
conversion fell by half
Вы почти уверены, что зря поменяли эклеры и кексы местами. Если люди не могут найти любимый товар, они чаще уходят без покупок. Поэтому и конверсия понизилась. Кажется, все сходится.

 

Но тут вы решаете проверить эту гипотезу по-другому. Если все так, то продажи кексов и эклеров упали бы гораздо сильнее, чем продажи остальных товаров.

 

Вы посмотрели и поняли — это не так. Продажи всех товаров упали примерно одинаково.

 

Более низкая конверсия по отдельным видам (сегментам) товаров или пользователей может показать, где именно проблема. Если разницы нет, дело не в сегменте — как в нашем случае.

 

3. Воронка продаж

 

Вы поняли, что конверсия упала не из-за новой раскладки товара. Тогда отчего?

 

Вы решили не гадать, а посмотреть, насколько близко к покупке продвигались покупатели — раньше и сейчас.

 

В тетрадке вы отмечали 4 действия пользователя:

 

1. вошел,

2. подошел к витрине,

3. подошел к кассе,

4. купил.
sales funnel
Оказалось, что раньше до кассы доходило 80% посетителей, а теперь всего 40%. Конверсия стала теряться на этапе между витриной и кассой.
The conversion was lost at the stage between the storefront and the cash register

Продвижение посетителя к покупке аналитики изображают в виде воронки.

 

Каждый этап воронки показывает, какая доля посетителей магазина дошла до этого этапа.

 

Воронка позволяет увидеть, на каком именно этапе у вас проблемы.

 

На сайте этапы другие, но принципы те же самые. Пример воронки в интернет-магазине: главная страница — страница товара—нажатие кнопки «купить»—заказ оформлен—заказ оплачен.

 

Почему так много посетителей продолжают заходить в магазин и рассматривать витрину и перестали доходить до кассы? Ответ на этот вопрос может стоить вам, дедушка, бизнеса и работы. Но за что зацепиться?

 

4. Вебвизор

 

В кондитерской висит камера наблюдения. Чтобы найти ответ на свой вопрос, вы решаете посмотреть на поведение посетителей в записи.

 

Отсмотрев несколько часов записей с камеры, вы замечаете повторяющийся сценарий.

 

Посетитель, чаще женщина,

 

1. заходит в кондитерскую,

2. у витрины набирает несколько булочек,

3. доходит до стены с зеркалом,

4. разворачивается,

5. кладет булочки на место,

6. уходит.

 

Бинго! Все дело в зеркале между витриной и кассой. Постоянные посетители видят себя в зеркале и решают отказаться от булочек «Расти попки».
mirror

В веб-аналитике тоже есть камера, которая следит за посетителями сайта.

 

В Яндекс.Метрике она называется Вебвизор.

 

Вы не видите самого пользователя, а только движения его мышки по сайту. Этого бывает достаточно, чтобы найти разгадку.

 

5. Рост бизнеса

 

Вы вспоминаете, как некоторое время назад пригласили декоратора. Он предложил повесить зеркало, чтобы в кондитерской было больше света.

 

Вы решаете пожертвовать светом в пользу продаж и снимаете зеркало. Постоянные посетители возвращаются, а за ними и продажи.

 

Поняв, как важно посетителям «Расти попки» сохранять фигуру, вы договариваетесь с соседним фитнес-клубом о скидках и дарите их своим клиентам.

 

Продажи выросли еще сильнее.

 

Для этого, дедушка, и нужна аналитика.

 

Занавес.

 

Выводы

 

1. Веб-аналитика — это когда программа собирает много цифр, а вы ищете за ними истории.

2. Веб-аналитика — это про гипотезы и интерпретации. Цифры точны, но выводы приблизительны.

3. Главные показатели в веб-аналитике — трафик и конверсия.

4. Одна цифра ничего не расскажет. Чтобы что-то понять, нужно их с чем-то сравнить.

5. Чтобы понять больше, смотри на сегменты и сравнивай между собой.

6. Воронка продаж позволяет увидеть, на каком именно этапе «пробка».

7. Чтобы найти объяснения, цифр не всегда достаточно, нужно наблюдать за пользователем. В жизни или через Вебвизор.

8. Историю можно назвать успешной, не когда бизнес что-то понял. А когда он что-то изменил и выиграл.
Grow ass

От редактора: Увидела эту статью и через секунду после прочтения побежала к Наталье Бабаевой выпрашивать разрешение сделать репост. Разрешение получила. А вам советую: читать блог Натальи на Медиуме, подписаться на ее канал в Телеграм — там о маркетинге, толково и душевно.
Про автора рассказала, самое время пригласить вас на курсы веб-аналитики. На замечательные курсы

Наталья Бабаева

консультант по маркетингу, блогер, основатель Школы ченджеров. В прошлом директор по развитию издательства МИФ, выпускница Университета Калифорнии в Беркли (Marketing IDP)
facebook Natalia Babaeva

Если Вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Поделитесь этим материалом с вашими друзьями в социальных сетях:

 

Подпишись на обновления блога

Поделитесь вашим мнением. Оставьте комментарий!

  • http://gaucho.pro/ Gaucho

    Интересный подход к аналитике!)

  • Оксана Скворцова

    Ух ты, круто написано! Очень интересно!

  • Наталия Нагирняк

    Как просто и доходчиво!!! Спасибо огромное!!!

Подпишись на обновления блога

  • Новое видео

  • Популярное

  • Комментарии