Статья будет полезна тем, кто хочет узнать о значении веб-аналитики: как выбрать систему метрик и KPI, как правильно анализировать, на какие данные смотреть, как правильно интерпретировать.

Что такое веб-аналитика

Веб-аналитика для бизнеса – это не просто графики и диаграммы, это целый комплекс инструментов, который позволяет анализировать эффективность рекламной кампании, строить воронки, понимать конверсию на каждом этапе, узнать, какое количество трафика приходит с каждого рекламного канала, как этот трафик конвертируется в заявки, заказы, сколько стоит привлечение одного клиента, какой средний чек, сколько вы зарабатываете с одного клиента и с канала, и много других полезных метрик.

Также аналитика дает ответ на вопросы: все ли в порядке с вашим сайтом, хорошо ли он конвертирует пользователей.

Два направления, на которых базируется веб-аналитика – рекламный трафик и сайт

Сама по себе веб-аналитика для бизнеса не может учитывать такие факторы, как ценовая политика, сезонность, экономическая ситуация, конкуренты, сервис, обслуживание, работа call-центра, менеджеров, качество доставки, розничная сеть и так далее. Вы можете смотреть на цифры и видеть, что какой-то рекламный канал не отрабатывает. Но это еще не говорит о том, что проблема заключается в самом канале.

Если вы не видите явных проблем, то это может быть какой-то объективный фактор. Например, сезонность. Или аудитория, которой вы показываете рекламу, не покупает в определенное время. Может быть еще такая ситуация, когда телефон, указанный в рекламе, берет менеджер, который хуже общается с клиентами. Есть различные объективные факторы в аналитике, которые нельзя увидеть напрямую.

Два направления – качество сайта и рекламные каналы – это большой объем информации, и если вы будете правильно применять ее, то сможете более эффективно использовать свои рекламные бюджеты.

Важно понимать, что аналитика сама по себе не нужна. Если внедрение достаточно сложное, то не имеет смысла этим заниматься. Если вы будете слишком все усложнять, при том, что вам достаточно базовой информации, то такие действия приведут к снижению эффективности аналитики. Измерить можно практически всегда и все, но это не значит, что все нужно мерить.

Как работает система веб-аналитики

Программа-минимум:

  1. Анализируем похожие проекты.

  2. Продумываем систему метрик и KPI.

  3. Настраиваем аналитику.

  4. Понимаем покупателя.

  5. Запускаем трафик.

  6. Анализируем результат.

Это тот минимум, который нужно освоить, чтобы полноценно работать с инструментами: научиться анализировать конкурентов, продумать систему метрик и показателей KPI, настроить системы аналитики Google Analytics и Яндекс.Метрику.

Важно понимать покупателя – вашу целевую аудиторию. Знать, кто эти люди, чем они интересуются, социальные и демографические данные. Чем больше вы будете о них знать, тем легче будет с ними коммуницировать.

Правильно научиться анализировать трафик, чтобы использовать только те каналы, которые приносят хороший результат. Важно делать анализ посещаемости сайта не только в количественных метриках, но и в качественных: не только количество трафика, которое вы получаете, или количество заказов, но также – сколько стоят эти заказы. Вы можете получать большое количество заказов, но они могут не окупаться. Вот тогда имеет смысл переключить внимание на другие каналы привлечения.

Анализируем похожие проекты

Первое, что стоит сделать – это проанализировать ваших конкурентов. Тут помогут сервисы конкурентного анализа. Один из самых популярных – это SimilarWeb. Незаменимый сервис для изучения количественных данных ваших конкурентов. Он поможет вам понять, какую долю на рынке занимают конкуренты, какой трафик они имеют, первичные показатели: глубина вовлечения в сайт (количество просмотренных страниц), время пребывания на сайте, уровень отказов и другие полезные метрики.

Там же вы можете увидеть, с каких каналов приходит трафик: прямой трафик, поисковый, социальный, почтовый, реферальные переходы.

Search 36,4 % – это поисковый трафик. Можно увидеть соотношение органического и платного трафика. Помните, что контекстная реклама, которая запускается в поисковой сети, – это тоже поисковый трафик. Люди вбивают какой-то запрос и кликают на объявление из поиска. Это все суммируется. На слайде из 36 % трафика 66 % – органический, а 33 % – платный. Очень важно не забывать об этом. Потому что может быть и такое: большая доля поискового трафика, но весь он приходятся на контекстную рекламу.

Анализируя конкурентов, можно узнать, из чего состоит социальный трафик. Если вы видите, что доля социального трафика у конкурентов значительная, то вам будет интересно, какая соцсеть лучше отрабатывает. На слайде видно, что основной трафик приходится на YouTube и Facebook.

На слайде, который был сделан два года назад, можно увидеть, что практически 70 % трафика приходился на социальную сеть ВКонтакте. После блокировки в Украине его доля очень сильно упала, и Facebook от этого сильно выиграл.

Интерфейс сервиса Serpstat

Другой сервис, который может быть вам полезен в работе – это Serpstat или Semrush.

Serpstat показывает, по каким основным ключевым словам ранжируются конкуренты, какое количество ключевых слов у них есть в органическом поиске, в бесплатном поиске и какое количество слов в контекстной рекламе. Также можно увидеть позиции по этим словам. Если это слова контекста, то можно посмотреть их стоимость (стоимость одного клика).

В Serpstat можно увидеть количество ключевых слов ваших конкурентов. Вам достаточно вбить название сайта – и система покажет релевантные сайты (интернет-ресурсы, которые ранжируются по похожей семантике).

Serpstat показывает количество слов, которые есть на сайтах конкурентов. И если у них в разы больше семантика, то значит вы не отрабатываете все слова полностью. Вы не ранжируетесь по части ключевых слов, по которым ранжируются ваши конкуренты. Это важная информация для того, чтобы выстраивать дальнейшую стратегию работы.

Можно оценить необходимый бюджет, который будет идти на каждый канал. Если учитывать SEO, то вам будет интересно количество и динамика прироста ссылочной массы. На слайде видно, что за 3-4 месяца количество ссылок выросло с 5 тысяч до 200 тысяч. Сайт закупает 50 тысяч ссылок ежемесячно.

Оценив среднюю стоимость ссылки в нише, можно понять, какой бюджет для этого нужен. Учитывая тексты и все остальное, оценивают бюджет, необходимый для работы в SEO, для того, чтобы догнать конкурентов.

Аналогично можно оценить бюджет, который конкуренты вкладывают в контекст: по каким словам ранжируются, сколько стоят эти слова, сколько кликов получают по этим словам. Эта информация не совсем точная, особенно по кликам. Однако можно заметить, по каким словам ранжируются конкуренты, чтобы спланировать свой бюджет.

Также можно увидеть среднюю позицию, на которой находится объявление. И если они стоят на первых местах, то понятно, что нужно делать больше ставку или работать над качеством объявлений, чтобы обойти конкурентов.

Продумываем систему метрик и KPI

Нужно изучать конкурентов, чтобы понимать, что уже есть на рынке. Когда вы знаете объем спроса, объем трафика, который получают конкуренты, из каких каналов он приходит, то вы уже можете понимать, как вы будете продвигаться, какие каналы будут в приоритете и сколько нужно в них вкладывать.

Следующим этапом будет построение систем метрик, чтобы оценивать эффективность работы. Метрики могут быть абсолютно разными, как количественными, так и качественными.

В интернете измерить можно все, но важно понимать, какие метрики для вас являются действительно показательными. Например, если мы говорим о трафике, то показателями эффективности могут быть сеансы – количество трафика. Может быть CTR, если это реклама – процент людей, которые, увидев ваше объявление, на него кликнули. Или, как в органике, так и в контексте, процент полученных показов и многое другое.

Если мы говорим о конверсии, то это уже более ценный показатель, потому что трафик еще ни о чем не говорит, это только вершина воронки. Конверсия более важна, потому что люди конвертируются в клиентов или хотя бы в заинтересованную аудиторию.

Показателями может быть доля людей, заполнивших форму. Это может быть количество заказов. Если вы настроили модуль e-commerce, то видите количество заказов, средний чек, номера заказов в аналитике. Однако аналитика еще не знает, выполнен заказ или нет. Она знает, что заказ был оформлен, но информации о выполнении, отмене или возврате у нее нет.

Есть еще показатель «доход». Это может быть сумма заказов, средний чек, стоимость привлечения одного клиента или одного заказа, средняя стоимость привлечения по каналу.

После того, как вы построили систему метрик, вам нужно выделить самое важное из них – это будет ваш KPI (показатель эффективности).

Алгоритм следующий. Вы сначала прописываете, как работает ваш процесс (магазин, портал или другой бизнес). Указываете, какие цели перед вами стоят. Например, вы хотите привлекать 100 заказов в день или какое-то количество трафика. Вы прописываете основные цели, метрики, как вы будете их измерять.

Если у вас интернет-магазин, то KPI у вас может быть – стоимость привлечения заказов, количество заказов, средний чек. Это важные метрики, которые показывают окупаемость канала.

После того, как вы прописали ключевые показатели, можете приступать к разработке стратегии: что вы будете делать и как вы будете делать в каждом рекламном канале для получения запланированного результата.

Есть различные модели оценки. Первая модель – интуитивная. На самом деле это не модель, а отсутствие модели. Это когда у вас не настроена аналитика, не прописаны цели и KPI, а просто запущена реклама. Вроде и звонки есть, и все как-то работает. Но это все – на основании интуиции.

Следующая модель – это модель конверсии. Когда вы настраиваете цели и понимаете, какой процент людей, придя с какого-то канала, совершает заказ либо какое-то полезное действие (заполняет форму, отправляет запрос и так далее). Здесь вы уже видите, какой процент приходится на каждый канал. Например, AdWords приносит конверсию 2 %, а Facebook – 0,5 %. Значит AdWords более эффективный.

Следующая более сложная модель – это ROI (Return on Investment), модель оценки инвестиций в рекламу и как они окупаются. Здесь вы уже учитываете не просто количество людей, которые сделали заказ. Учитывается соотношение затрат и расходов. Например, вы вложили в рекламу один доллар и получили два. Значит, у вас ROI 200 %. Анализ можно делать как в разрезе конкретного канала, так и в разрезе клиента. В данной модели вы знаете окупаемость каждого заказа.

И последняя, самая сложная модель – LTV (Customer Lifetime Value). Здесь вы оцениваете не только стоимость и доход от конкретного заказа или канала, но и суммарный доход, который приносит клиент на протяжении всего сотрудничества с вами. В принципе, это тоже ROI, но только растянутое во времени.

Например, если клиент обошелся вам 2 доллара, но потом он еще 5 раз вернулся, то в затраты относим 2 доллара, а прибыль считаем со всех его заказов, если он приходил к вам напрямую. Если он пришел к вам с рекламы, то вы добавляете стоимость всех последующих кликов, рассылки и так далее.

В данной модели вы знаете, сколько тратите на одного клиента и сколько он приносит прибыли в течение всего его жизненного цикла.

Настраиваем аналитику

Для того, чтобы все анализировать, необходимо настроить инструменты. В первую очередь это Google Analytics и Яндекс.Метрика. Кроме того, можно использовать и другие инструменты. Например, тепловые карты от Hotjar, инструменты call-трекинга (Binotel, Ringostat, Айстат), различные опросники и другие сервисы.

Как обойти блокировку Яндекса

Для пользователей Украины есть нюанс при работе с Яндексом. Чтобы обойти блокировку, необходимо использовать браузеры Opera или Яндекс, либо воспользоваться VPN.

Для того, чтобы обойти блокировку Яндекса для пользования системой веб-аналитики, необходимо заменить одну строчку в коде. Яндекс специально создал такой домен, чтобы украинские пользователи могли и дальше пользоваться услугами. Если код не поменять, то аналитика не будет работать, а сайт будет дольше грузиться.

Использование utm-меток

Дополнительная информация по ссылке:
support.google.com/analytics/answer

Чтобы аналитика увидела переход, с какого сайта зашел пользователь, необходимо каждую ссылку пометить. Лучше всего выработать у себя привычку – все ссылки помечать utm-метками.

Есть удобный инструмент от Google – Campaign URL Builder. На сервисе размещена форма, которую вы заполняете – источник кампании, канал – и получаете готовую ссылку.

Можно воспользоваться плагином Google Analytics URL Bilder для браузера Chrome. Вы заходите на страницу, ссылку на которую хотите разместить, нажимаете на иконку плагина и URL появляется в поле.

На слайде – пример: анонс вебинара. Ссылку размещали в Facebook. Позже аналитики WebPromoExpert могут узнать, насколько эффективно сработал пост.

Если будете пользоваться плагином, то можно использовать шаблоны для быстрой работы. Кроме того, можно получить короткую ссылку, которая привязана к сервису Google URL Shortener или Bitly (Bitly | URL Shortener).


От редакции. Google перестал поддерживать свой проект Google URL Shortener. Старые ссылки еще будут работать, а вот новые создать уже не получится. Можно получать статистику по старым ссылкам.


Не забывайте сокращать ссылки

Если вы публикуете пост в социальных сетях, то можете удалить ссылку после того, как появилось превью публикации.

Если вы публикуете ссылку, где вы не можете отредактировать анкор, то лучше всего использовать короткую ссылку, чтобы она не была длинной. Для этого есть сервис Bitly.

В сервисе Bitly можно ссылки редактировать и написать свой текст.

Хитрый плюс с короткими ссылками

Если вы используете сервисы сокращения ссылок, то знаете, что существует статистика по кликам. Есть небольшая хитрость: вы можете скопировать ссылку конкурента и добавить в конце «+». После захода по такой ссылке можно увидеть статистику.

Видно, сколько было кликов, когда они были, где размещалась ссылка. После анализа таких ссылок можно узнать, где размещает ссылки ваш конкурент и насколько это эффективно.

Например, для того, чтобы опубликовать пост в 10 группах, нужно потратить энное количество времени. Если вы промониторите 10 таких ссылок, то поймете, что только одна группа дает переходы, а остальные 9 неэффективны. Тогда вы можете публиковать ссылку только в одну группу, и трафик будет такой же. А конкуренты пусть постят в 10 групп и тратят свое время.

Какие события использовать в веб-аналитике

Для того, чтобы получить информацию о событии, необходимо поставить определенный код. Событие – это еще не цель, это любое действие на сайте. Вы можете отслеживать клик на кнопку, наведение на баннер, наведение на номер телефона, процент скролла и многое другое.

Стандартно используются три оператора: onklick (клик), onsubmit (отправка формы) и onhover (наведение мыши). Onhover – реже, потому что наведение мыши не так часто используется как событие, а нажатие на какой-то элемент или отправка формы – довольно часто.

Посмотрите внимательно на код для Google Analytics. Первый код (отмечено синим цветом) – статическая часть, а Категория/Действие/Метка – это переменные, которые вы заменяете на свои значения. Категория и Действия – это обязательные значения, все остальное – переменные.

Если у вас есть кнопка «Купить», и вам нужно отслеживать событие «клик на кнопку», то вы ставите в коде ga, send, event, а категория будет «кнопка», действие «купить» – click.

Что ставить вместо Метки? Например, у вас есть кнопки в каталоге в превью товара и в карточке товара. Это две разные кнопки. Вы можете в Метку передавать две разные метки: «клик на кнопку “Купить в каталоге”» и «Клик на кнопку “Купить в карточке товара”». Тогда вы уже будете знать, что не просто 5 % людей, перейдя из Facebook, кликают на кнопку «Купить». А 3 % кликают прямо в каталоге, не переходя в карточку товара. И только 2 % переходят в карточку товара и там кликают.

В Яндексе все аналогично. Только там только один идентификатор. Нет ни Действия, ни Метки. Вы просто ставите идентификатор и Клик на кнопку «Купить».

Использовать можно любые символы: кириллические, латинские, буквы, цифры, пробелы.

Используем цели

В Событии нет возможности увидеть процент конверсии. Вы можете увидеть только само Событие. Например, было 10 кликов на кнопку «Купить». Чтобы увидеть процент людей, которые это совершили, нужно создать Цель.

Цели бывают разные. Самая первая самая простая цель – это целевая страница. Для этого никаких кодов устанавливать вам не нужно. Вы просто заходите в аналитику, в раздел администратора, нажимаете «Цель». Выбираете «Добавить цель», тип просмотра «Целевая страница» и указываете адрес этой страницы.

Например, страница «Контакты» – для того, чтобы видеть количество переходов на страницу с контактными данными.

Следующий тип Цели – это Событие. Если вы поставили код События, то потом на базе этого События можете поставить любую Цель.

Теперь вы задаете Цель (типа Событие), указываете ее категорию, Действия, Метку, если вы ее используете. Как только Событие будет срабатывать, аналитика будет сравнивать те данные, которые вы указали в коде и в настройках Цели. По этому идентификатору система будет понимать, что это – то же самое событие, и будет указывать, что Цель сработала. И вы уже видите процент конверсии.

Другие два типа цели – Глубина просмотра и Время сеанса. Глубина просмотра говорит о том, сколько страниц человек просмотрел. Например, вы ставите Цель – две и более страницы человек должен посмотреть на сайте. После просмотра второй страницы Цель сработает.

Время сеанса аналогично: вы задаете, например, «больше двух минут» и когда человек пробыл на сайте больше двух минут, Цель будет достигнута.

Для коммерческих сайтов эти две Цели неинформативны. От того, что кто-то зайдет на ваш сайт, посетит 50 страниц и проведет там полтора часа, вероятность того, что он что-то купит, никак не возрастает. Как правило, люди, которые хотят что-то купить, попадают на конкретный товар, который они искали.

Цели Глубина просмотра и Время сеанса используются для новостных ресурсов. Важно, чтобы человек не просто увидел анонс конкретной новости в Facebook, почитал и ушел. Важно, чтобы лояльная аудитория заходила на сайт, читала другие новости и как можно дольше находилась на сайте. Новостные сайты зарабатывают на показе рекламы. Чем дольше вы просидите на сайте, тем большее количество баннеров вы увидите и тем больше вероятность того, что вы кликнете на эти баннеры. Это также важно для рекламодателей.

Для цели типа просмотра целевой страницы можно задать последовательность. После покупки клиент попадает на страничку «Спасибо за заказ». Прежде чем туда попасть, нужно зайти в карточку товара, положить товар в корзину, нажать кнопку «Оформить заказ», перейти на страницу оформления заказов, подтвердить заказ и уже тогда попасть на страницу с подтверждением заказа. После оформления пользователь переходит на страницу «Спасибо за заказ».

На слайде можно увидеть, что только 31 % людей, которые зашли в корзину, переходят к следующему этапу. Почему так происходит? На примере была такая ситуация: кнопка «Оформление заказа» была внизу. Когда покупатель откладывал в корзину две или три единицы товара, то кнопка «уходила» вниз, и ее не было видно. Многие посетители интернет-магазина не видели эту кнопку и не скроллили до нее. Поэтому большой процент покупателей искали, где находится эта кнопка. А когда не могли найти – уходили со страницы.

Такая воронка последовательных целей поможет найти слабые места, где люди уходят со страниц.

После того как настроили события, цели, построили воронки, call-трекинг, вы получаете статистику. Это уже не просто счетчик, а инструмент веб-аналитики, на основании которого вы можете делать какие-то выводы.

Будьте осторожны с выводами

Следует смотреть на факты под разным углом и оценивать факторы. Есть много причин, почему клиент не совершает покупку. Аналитика работает только с двумя факторами – с сайтом и рекламным трафиком. Она не учитывает сезонность и какие-то другие внешние факторы. Кроме того, даже среди внутренних факторов, связанных с сайтом, с трафиком, есть тоже ряд нюансов.

Как обычно предприниматель видит процесс покупки через сайт? Есть интернет-ресурс, у которого есть трафик, заказы идут в отдел продаж. Все просто – прямая последовательность: 100 человек зашли, 5 купили, конверсия – 5 %.

Когда приходит маркетолог, то система усложняется. Система аналитики анализирует трафик на сайте. Она передает информацию в отдел продаж, который имеет информацию о звонках: 10 заказов – через корзину, 20 – через звонки. Все данные выгружается в Excel, сводятся воедино, и информация становится достовернее.

На самом деле, когда вы начинаете все анализировать, то приходите к более сложной схеме.

На сайте есть форма запроса, чат, email, корзина, телефония с колл-трекингом. Все данные попадают в СRМ-систему. В аналитике есть данные: откуда человек пришел, по какому ключевому слову. Информация из СRМ передается в аналитику, а из аналитики – обратно в СRМ.

Вы знаете количество заказов, оформленных по телефону, через корзину, сколько возвратов было, сколько неоплат. Все это сводится воедино в СRМ или в другую систему. Таким образом, уже получается сквозная аналитика, когда вы видите все взаимодействия человека с сайтом с момента, когда он увидел ваше объявление, и до момента, когда ему привезли товар домой.

С помощью такой системы можно увидеть всю информацию. Заказы и оплаченные заказы – это разные метрики. Есть отмены, есть возвраты. Соответственно, вы можете уже учитывать не только ту мифическую прибыль, которую показывает вам аналитика суммарно по всем заказам, но и сколько реально заработали.

Если аналитика говорит, что вы получили заказ на 10 000 долларов, то это еще не значит, что вы эти деньги получили. Можно зайти на сайт, накликать там на миллион, и аналитика это тоже увидит.

Но если у вас есть СRМ с коллтрекингом, отдел продаж, то можете видеть, какое количество заказов реально выполнено, на какую сумму, какие заказы отменились, на какую сумму вернули денег клиентам, все затраты на рекламу, на зарплату, на продвижение и можете уже видеть чистую прибыль. Вы реально знаете, сколько чистых денег приносит вам рекламный канал.

Теперь у вас есть понятие, что такое аналитика и зачем она нужна. Работа веб-аналитика и всего отдела маркетинга заключается в том, чтобы помогать компании получать прибыль за счет улучшения сайта и удовлетворения задач пользователей.


От редакции. Советуем прочитать статью Натальи Бабаевой «Как объяснить дедушке веб-аналитику за 5 минут с картинками»


Как оптимизировать затраты на рекламу

Рассмотрим ситуацию. Есть реклама в Google AdWords. Например, продажа мебели. Была группа объявлений «Столы», ссылка вела на каталог столов. Потом на каждом ключевом слове (например, коричневый стол дубовый, светлый стол) поменяли ссылки с уровня объявления на уровень ключевых слов. В результате количество отказов выросло и количество заказов через сайт уменьшилось. Вывод: что-то сделали не так. Но это хорошо или плохо?

Кроме того, количество заказов через корзину упало, но на 25 % выросло количество звонков и на 25 % выросло количество заявок на обратный звонок. Это хорошо?

Посмотрим конкретные цифры. Заказов через сайт было 200, стало – 180. То есть потеряли 20 заказов. Но звонков получили на 5 больше и на 5 больше заявок на обратный звонок. Однако в конечном итоге потеряли больше, чем получили. Это, конечно, плохо.

Можно рассмотреть такой показатель, как конверсия заказов из звонка и из корзины – через корзину с вероятностью 50 % отмены (посетитель неправильно подобрал товар либо отказывался, либо выбирал другой товар). Получается, что 20 заказов из корзины – это 10 реальных. Звонков – тоже 10.

Теперь можно добавить показатель – средний чек. Если средний чек по телефону выше, чем в корзине – то это хорошо.

Возвраты – это какое количество возвращают через корзины, а какое – через телефон. Таким образом можно еще и другую информацию добавить, и каждый раз смысл будет меняться.

Если разобраться в этой ситуации, то люди звонили, чтобы посоветоваться с экспертом и заказать по телефону. И заказов стало больше.

Пример демонстрирует, что можно рассматривать ситуацию под разными углами, важно смотреть вглубь, анализировать разные показатели. Если вы зациклитесь на чем-то одном, то можете сделать некорректные выводы.


От редакции. Советуем прочитать статью Ольги Овсиенко «Копаем глубже. Как ещё повысить отдачу Google AdWords»


Ассоциированная конверсия

На слайде показано, как покупали курс контекстной рекламы. Это слайд

ассоциированной конверсии – длинного пути многоканальной последовательности касаний. Заходили на сайт, получали рассылку, возвращались напрямую, переходили с YouTube и так далее.

Не забывайте про ассоциированную конверсию и многоканальные пути последовательности. Например, если у вас есть какое-то суперпредложение: вы продаете айфоны по 100 долларов. Вы запускаете баннер в Facebook. Понятно, что человек не ищет телефон по такой цене, потому что он стоит намного больше. Но человек увидел баннер и заинтересовался. Кликнул на него: а вдруг это «развод»? Заходит на сайт, а там реально по 100 долларов продаются айфоны. Человек думает, что айфоны «паленые», и решает не покупать. Потом заходит на Hotline и видит – реально: везде продают по тысяче, а на вашем сайте – сто. Снова приходит на сайт, подписывается на рассылку и уже заходит с письма. Неделю думает о покупке, потом приходит на ваш сайт или с рассылки или напрямую – и покупает.

В аналитике вы увидите, что человек пришел с рассылки и купил. При этом с баннера на Facebook у вас никто не купил. Тратятся деньги на рекламу, но нет ни одного заказа. Вы отменяете рекламу, и в результате у вас ни одного заказа.

Уже никто не узнает, что у вас есть айфоны по 100 долларов. Ваше предложение

уникальное и по такой формулировке никто не будет искать предложение. В данном случае именно баннер в Facebook сгенерировал спрос.

Важно понимать, что, если какой-то канал не приносит продаж, то надо смотреть на

ассоциированное воздействие. Возможно, этот канал начинает большое количество цепочек. Именно через этот канал люди узнают о вашем предложении, а потом начинают коммуницировать через другие каналы. Если вы отключите этот канал, то потеряете все последующие касания. Поэтому важно анализировать: не является ли канал генерирующим спрос.


От редакции. Советуем прочитать статью Дмитрия Лазарева «Многоканальные последовательности – как рассчитывать?»


Чек-лист работы с веб-аналитикой

Вот краткий чек-лист, как работать с аналитикой. Работы можно разделить на этапы: настройка, сегментация и отчетность.

Настройка веб-аналитики

  • Установить GTM и коды систем аналитики.

  • Настроить дополнительные функции.

  • Создать представления и фильтры.

  • Настроить цели события.

Сегментация веб-аналитики

  • Создать сегменты аудитории для детального анализа.

  • Создать сегменты на базе событий для сбора аудитории ремаркетинга.

Отчетность в веб-аналитике

  • Создать пользовательские отчеты и сводки.

  • Подготовить выводы и варианты оптимизации.


От редакции. Как настроить Google Analytics и Google Tag Manager, можно узнать из книг Якова Осипенкова.


Чек-лист оптимизации конверсии

Оптимизацию конверсий также можно разделить на отдельные этапы.

Юзабилити и аудит сайта

  • Визуальная оценка сайта и удобства пользователя.

  • Анализ поведения посетителей сайта на базе вебвизора и тепловых карт.

  • Тестирование функционала заказа через сайт.

Построение воронки продаж

  • Построение «пути клиента».

  • Проверка коммуникаций с клиентом методом «тайного покупателя».

Гипотезы

  • Построение гипотез на базе аналитики и тестирования сайта.

  • Приоритезация гипотез и составление плана тестирования.

A/B-тестирование

  • Подготовка и запуск сплит-тестов.

  • Аналитика результатов и рекомендации по внедрению.

Если хотите овладеть всеми навыками работы с Google Analytics и Яндекс.Метрика, то курс «Веб-аналитика: отслеживание эффективности интернет-рекламы» разработан именно для вас. Полученные знания помогут найти своего покупателя, улучшить воронку конверсии. Курс также будет полезен всем, кто хочет разобраться с аналитикой своего сайта.

ЗАПИСАТЬСЯ