Чтобы он пожалел, что в его время такого не было
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.
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?
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?
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.
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.
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.
Оказалось, что раньше до кассы доходило 80% посетителей, а теперь всего 40%. Конверсия стала теряться на этапе между витриной и кассой.
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».
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.
От редакции. Увидели эту статью и через секунду после прочтения побежали к Наталье Бабаевой выпрашивать разрешение сделать репост. Разрешение получили. А вам советуем: читать блог Натальи на Медиуме, подписаться на ее канал в Телеграм – там о маркетинге, толково и душевно. Про автора рассказали, самое время пригласить вас на курсы веб-аналитики.
Курс «Веб-аналитика: отслеживание эффективности интернет-рекламы» поможет разобраться со всеми нюансами таких систем веб-аналитики как Google Analytics и Яндекс.Метрика. Анализируя трафик веб-ресурса, вы сможете сформировать и оптимизировать бюджеты на продвижение.
Авторизуйтесь, чтобы оставлять комментарии