Мы постоянно говорим о SEO-продвижении, контекстной рекламе, таргете и других инструментах привлечения клиентов. Но есть ещё одна не менее важная тема, без которой об эффективности продвижения в интернете можно не мечтать — веб-аналитика сайта.
2042 просмотров
Клиенты постоянно дорожают. Например, у нас есть один проект, с которым мы работаем уже шесть лет. В начале сотрудничества мы могли получать заявки по 350 рублей, а сейчас эта сумма в разы больше — от 1,5 тысяч и выше. И всё из-за того, что конкуренция за эти шесть лет стала намного больше. Роста к стоимости заявки добавила и пандемия.
Ведь во время самоизоляции, чтобы не терять прибыль и продолжать работать, многие компании пришли в интернет. А следовательно, стали покупать тут и рекламу.
Поэтому если раньше можно было позволить себе тратить деньги на неэффективные инструменты и всё равно получать прибыль, то сегодня это уже проблематично. А значит если вы не используете веб-аналитику, не отслеживаете эффективность каналов и не повышаете отдачу от инвестиций, в долгосрочной перспективе вы проигрываете своим более прокачанным в этой теме конкурентам.
Что такое веб-аналитика?
Давайте начнём с определения. Веб-аналитика — это инструмент, который помогает собирать данные о пользователях сайта. На их основе мы можем повышать эффективность нашего ресурса и маркетинговых активностей.
Сразу предупрежу, что многих этот инструмент может напугать. Ведь он включает в себя много метрик, отчётов и дашбордов. А следовательно много цифр, которые надо анализировать. Но не всё так страшно.
Давайте на примере. Представьте, что у вас есть сайт, на который вы привлекаете пользователей с помощью разных источников. Это может быть контекстная реклама, когда люди видят ваши объявления в поиске Яндекса или Google, и с них переходят на сайт. Или SEO-продвижение — вы написали интересную читабельную статью, а она проиндексировалась в поисковиках.
Также это может быть email-рассылка, таргетированная реклама в соцсетях, реклама у блогеров, материалы, которые вы разместили на других сайтах — источников очень много. И вот представьте, что с помощью веб-аналитики вы можете узнать, откуда именно пришёл тот или иной пользователь, и что именно он делал на сайте: какие разделы просматривал, какие кнопки нажимал и так далее.
Самые распространённые инструменты для сбора онлайн-аналитики — Яндекс.Метрика и Google Analytics. Заниматься обработкой этих данных может отдельный специалист — веб-аналитик. Но также часто это делает интернет-маркетолог или сам владелец сайта.
Какие показатели можно отслеживать с помощью веб-аналитики?
- Каналы, откуда к вам приходит трафик
Об этом мы уже немного поговорили в начале. С помощью веб-аналитики можно увидеть, из каких источников на ваш сайт приходят люди, и откуда трафика идёт больше всего. Например, у вас несколько источников привлечения клиентов: Инстаграм, внешние публикации на других ресурсах, контекстная реклама в Яндекс и Google.
Инструменты веб-аналитики покажут, какой из этих каналов приводит на ваш сайт больше всего пользователей. А ещё вы сможете узнать, какая аудитория оставляет больше всего заявок или покупает (если оформить покупку можно прямо через сайт). Из этого можно сделать выводы об эффективности того или иного канала.
- Характеристики пользователей
Например, мы можем определить, кто чаще обращается в компанию: мужчины или женщины. А ещё какого возраста эти люди, из какого они города, какие у них интересы и т.д.
Также можно посмотреть с какого устройства человек зашёл в интернет: с ПК, мобильного телефона, планшета, телевизора и т.д. И данные есть не только по видам устройств, но и по конкретным моделям, операционным системам и размерам экранов. Это может быть важно, например, для вёрстки сайта.
- Поведение пользователей
Помимо того, что мы знаем откуда пришли люди, мы можем посмотреть, что они делают на сайте. Сколько и каких страниц посещают, сколько времени проводят на сайте, какие формы раскрывают, на какие иконки кликают, какую информацию читают и т.д.
Например, в Яндекс.Метрике можно посмотреть карту кликов, где разными цветовыми пятнами будут подсвечены самые кликабельные области. Чем ярче пятно, тем чаще люди туда кликают. Ещё есть инструмент “Вебвизор”. Он показывает вам запись экрана, и вы можете увидеть полную картину того, как клиенты взаимодействуют с сайтом.
Помимо Метрики и Analytics для этих целей используют ещё и Google Tag Manager. Он упрощает работу по отслеживанию событий на вашем сайте. С его помощью можно создать теги, то есть сохранить важные для вас действия пользователей, а потом следить за ними.
- Технические показатели работы сайта
В системах веб-аналитики есть базовые данные о том, насколько корректно работает сайт. Например, как долго он грузится, корректно ли отображается в разных браузерах, есть ли какие-то серьёзные ошибки, которые влияют на его работу и т.д.
Конверсии — это соотношение пользователей вашего сайта и заявок, которые вы получаете. Отслеживать их можно через: заполненные формы (сколько человек вписали свои контактные данные и нажали “Отправить”), email-адрес (сколько человек по нему кликнули или скопировали), телефон (для этого нужен дополнительный инструмент аналитики — коллтрекинг).
Все эти действия называются макро-конверсиями. То есть это то, что превращает посетителя сайта в покупателя или лида (человека, который оставил свои контакты). Также нужно отслеживать и микро-конверсии. Это небольшие действия на сайте, которые пользователь совершает до момента макро-конверсии.
Например, кладёт товар в корзину, нажимает на кнопку “Связаться с нами”, заполняет поля в форме заказа и т.д. Микро-конверсии тоже очень важны, потому что с их помощью мы можем отследить весь путь клиента. А ещё можно узнать, на каком этапе отваливается больше всего людей.
Зачем нам все эти данные?
На основе данных, которые мы собираем через инструменты веб-аналитики, можно вносить корректировки на сайт и в рекламные кампании. Плюс отказываться от источников, которые приносят слишком низкую отдачу.
Вот несколько примеров того, как могут пригодиться эти данные:
● Например, мы продаём велосипеды и видим, что к нам на сайт приходит много пользователей из определённого города. После небольшого расследования становится понятно, что кроме нас в этом городе больше нет крупных магазинов, которые бы привозили велосипеды с доставкой. Это может служить сигналом к тому, чтобы сделать для этого города отдельную рекламную кампанию, и направить туда чуть больше бюджета.
● У нас есть рекламные кампании для двух городов: Москвы и Петербурга. Но из данных мы видим, что в Петербурге клиент обходится нам гораздо дешевле, чем в Москве. А средний чек при этом одинаковый. Тогда можно перераспределить бюджеты на рекламу и вливать больше денег в кампании для Петербурга.
● Вы заметили, что поведенческие факторы у людей, которые заходят на ваш сайт с ПК, гораздо лучше, чем у тех, кто сидит с мобильного. Это знак того, что нужно тщательно проверить мобильную версию сайта. Возможно, там есть какие-то недочёты, которые мешают людям полноценно пользоваться вашим ресурсом. А вы из-за этого теряете клиентов.
● У вас есть два канала продвижения: Инстаграм и Яндекс.Директ. Из Инстаграма вы получаете много посещений, но мало заявок. Из Директа посещений не так много, но зато больше людей оставляют вам свои контакты. Логично, что больше внимания и бюджета стоит уделить Яндекс.Директу.
● Вы решили проанализировать, как пользователи взаимодействуют с формой заказа, и заметили, что при заполнении одного из полей, многие люди закрывают сайт и в итоге так и не завершают заказ. Возможно, вы непонятно назвали это поле, и люди не знают, что в него вписывать. Либо пользователи считают эту информацию лишней и не готовы ей делиться. Эту причину нужно выявить и исправить. Тогда конверсия в этом месте может вырасти.
● На одном из проектов мы обнаружили большой интерес пользователей к калькулятору на статейных страницах. В структуре сайта он находился в самом низу, но при этом давал хорошие конверсии по тем людям, которые всё-таки до него добирались. На основе этих данных мы разместили его выше, плюс, добавили кнопку для перехода в него на первый экран. После этого конверсия из блога выросла на 23%.
Тут я перечислил только то, что получилось вспомнить сразу. Думаю, таких историй гораздо больше. Если у вас есть свои примеры того, как веб-аналитика помогала вам повысить эффективность сайта или рекламы, расскажите о них в комментариях. Думаю, это будет полезно всем 🙂
Отличия веб и сквозной аналитики
Наверняка, вы слышали ещё одно понятие: сквозная аналитика. Давайте разберём, чем она отличается от веб-аналитики, о которой мы только что поговорили.
Веб-аналитика отслеживает пользователя на пути “рекламный канал — сайт — заявка”. После того как человек заполнил форму и нажал кнопку “отправить”, начинается бизнес-аналитика. Она хранит данные о том, сколько денег человек принёс компании, что он купил, частоту покупок и т.д. Так вот сквозная аналитика — это инструмент, который помогает связать веб-аналитику с бизнес-показателями.
С её помощью мы можем видеть не только количество заявок, которое пришло нам с одного рекламного источника. А ещё и число реальных клиентов, которых этот источник привёл. Ведь иногда бывает так, что один канал принёс 10 лидов, а второй 100. Но вот из 100 заявок в клиентов превратилось только 2, а из 10 — 5. Если мы оцениваем результаты только по данным веб-аналитики, то можем подумать, что второй канал эффективнее, ведь он принёс нам в 10 раз больше лидов. Но если смотреть на реальный результат по клиентам, которые принесли деньги в кассу, всё уже не так однозначно.
Конечно, если у вас один рекламный канал, то все эти данные и так считаются без проблем. А вот если источников несколько, сквозная аналитика будет очень полезным инструментом. Ведь заявка далеко не всегда равна продаже.
Например, у нас был случай, когда и из Директа, и из Google.Ads мы получали примерно одинаковое количество заявок по примерно одной и той же цене. Но вот заявки из Директа очень плохо конвертировались в покупки, и реклама там была совсем невыгода. В итоге мы решили отказаться от Директа и перевели весь бюджет в Google.Ads. Это моментально повысило отдачу от инвестиций, а без сквозной аналитики мы бы даже даже не узнали о таком варианте.
Ещё пример пользы сквозной аналитики. В отчётах можно увидеть всю информацию по звонкам клиентов. Если в статистике мы замечаем, что многие люди не дождались ответа оператора, а кто-то так и не смог дозвониться, то очевидно, что нужно либо расширять штат, либо уменьшать объёмы рекламной кампании. Тогда операторов будет хватать на всех, и деньги на рекламу не будут сливаться впустую.
Погрешность в данных
На самом деле всё не так радужно, как может показаться на первый взгляд. Да, мы можем отслеживать много разных данных, делать выводы, а потом корректировать сайт или рекламные кампании и повышать свою эффективность. Но в этих данных всегда присутствует погрешность.
Чтобы понять откуда она берётся, нужно разобраться, как именно системы веб-аналитики получают данные о пользователях. Счётчики (Яндекс.Метрика и Google Analytics) получают информацию из браузеров с помощью куки. Это некий резервуар, где собирается информация о поведении пользователя: какие сайты он посещает, что на них делает и т.д. Так вот когда человек заходит на сайт, счётчик берёт все нужные данные из его куки.
Но вот в чём проблема:
● Один человек может использовать несколько устройств, а на каждом куки уникальны;
● Одним устройством может пользоваться целая семья, а значит в куки собираются данные о поведении сразу нескольких человек;
● Существуют специальные программы-блокировщики, которые не дают сайтам отслеживать куки пользователей;
● Многие люди чистят куки в своём браузере, а значит для системы они становятся “чистым листом”.
Чтобы погрешность не так влияла на данные, важно собирать их как можно больше. Чем больше статистики вы собираете, тем более уверенные выводы можно делать на её основе.
Давайте посмотрим на примере. Допустим, вы запустили рекламную кампанию с тремя объявлениями. По одному вы получили 50 кликов, по второму — 40, а по третьему — 10. Но из 10 кликов по третьему объявлению вы получили 2 заявки, а с остальных объявлений не получили ничего. Из этих данных пока нельзя делать никаких выводов.
Или ещё пример: конверсия вашего сайта — 1%. Так вот, чтобы это понять, вам нужно собрать не 100, не 200 и не 300 переходов на свой ресурс. Ведь сегодня из 100 визитов вы можете получить 0 заявок, а завтра из этого же количества посетителей целых 10 заявок. Поэтому при сборе данных важно не торопиться делать выводы. Сначала нужно накопить достаточно статистики, а уже потом делать корректировки.
Данные могут искажаться и в сквозной аналитике. Иногда это происходит из-за того, что CRM-система ведётся некорректно, а инструмент сквозной аналитики берёт данные в том числе и оттуда. Ещё бывает, что в самом инструменте происходит какой-то сбой. Особенно, шансы на это повышаются, когда много сервисов подключаются к нему по API. Поэтому систему регулярно нужно проверять и следить за её исправностью.
Давайте подведём итог и ещё раз посмотрим, что нужно сделать для получения результатов от веб-аналитики:
- У вас должен быть сайт, на который вы приводите трафик.
- На него мы устанавливаем счётчики веб-аналитики (самые популярные — Яндекс.Метрика и Google Analytics).
- Составляем полный список событий, которые мы хотим отслеживать на сайте. Например, это могут быть конверсии, клики по определённым элементам, видимость каких-то разделов и т.д.
- Устанавливаем на сайт Google Tag Manager и настраиваем в нём микро- и макро-конверсии.
- Собираем достаточное количество данных.
- Формируем гипотезы и вносим на сайт или в рекламную кампанию изменения.
- Смотрим принесло ли изменение, которое мы внедрили ожидаемый эффект. Если да, продолжаем отслеживать данные и искать новые способы повышения эффективности. Если нет — формируем новые гипотезы и опять вносим на сайт изменения.
Вообще, аналитику можно настраивать по-разному. Всё зависит от ваших масштабов: чем больше проект, тем больше нужно данных, а значит нужна и более сложная аналитика. Ведь на кону большие бюджеты. Плюс, в больших проектах данные для аналитики собираются куда быстрее, чем в маленьких. Значит есть смысл отдать работу по их анализу на аутсорс, либо нанять для этого отдельного специалиста.
Надеюсь, у меня получилось понятно донести до вас суть инструмента веб-аналитики. Если у вас есть истории, интересные кейсы или выводы, к которым вы пришли после использования аналитики, делитесь ими в комментариях 🙂
Источник: vc.ru
Зачем нужна веб-аналитика
Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».
Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!
Веб-аналитика – совокупность действий и инструментов для измерения, сбора и анализа данных о работе сайта и поведения пользователей на нем.
Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA
Она применяется чтобы ресурс успешно продвигался в интернете и имел высокие позиции на страницах поисковой выдачи. Грамотно проведенная аналитическая работа позволяет выявить и устранить негативные стороны сайта, которые ухудшают его восприятие пользователями и нарушают функциональные характеристики. На основании полученных данных специалисты формируют стратегию, которая сможет повысить посещаемость и количество целевых действий.
Веб-аналитика: что это такое и какие задачи она выполняет
Веб-аналитика сайтов позволяет понять, на что посетители обычно обращают внимание, какие нюансы и недочеты есть в работе ресурса, и что необходимо исправить или дополнить. Если сайт молодой, веб-мастер должен научиться пользоваться инструментами веб-аналитики, чтобы грамотно продвигать и рекламировать его. В противном случае он не будет знать, что ему делать, и в какую сторону развивать проект, каковы его слабые и сильные стороны. Чтобы не терять время на бесполезное и слепое продвижение, необходимо ознакомиться с веб-аналитикой в целом, и ее инструментами в частности.
Цели веб-аналитики
Работа с данными о целевой аудитории включает в себя задачи по сбору и анализу статистической информации, формированию результатов в виде отчетов и принятие соответствующих мер по оптимизации проекта. Этот инструмент позволяет веб-мастеру отслеживать поведение людей на сайте и узнавать, что им нравится, а что нет. Каждый владелец сайта, при помощи веб-аналитики может существенно повысить качество своей площадки:
- На основе данных можно грамотно создать продающую страницу с указанием наиболее популярных товаров.
- Анализируя поведение пользователей, владелец информационного веб-ресурса может оптимизировать структуру сайта, изменить внутренние ссылки на страницах и т. д.
- У SEO-специалиста есть возможность проверять поисковый трафик, убирать лишние ключевые запросы, добавлять новые или корректировать существующие.
Веб-аналитика – это набор инструментов для отслеживания состояния сайта, которые сами по себе не могут принести никакой пользы. Чтобы знать, почему пользователи ведут себя на сайте так, а не иначе, необходимо уметь пользоваться этими инструментами, самостоятельно анализировать, создавать отчеты и вносить корректировки. Условно можно разделить аналитику на два вида:
- Комплексное изучение сайта. Основа веб-аналитики состоит в проведении статистических исследований. Она позволяет изучать как обобщенную информацию о веб-ресурсе, так и детализированную, с уточненными данными, детально разработанную по каждой отдельной странице. Сайт изучают при помощи счетчиков трафика. Они собирают сведения о посещаемости ресурса. Чтобы получить более точные данные применяют анализаторы лог файлов (файлов регистрации) сайта. С их помощью выявляются ошибки в работе сервера, анализируется поток трафика. Комплексное изучение сайта позволяет специалистам узнать, почему на сайте мало трафика, причины низких позиций в выдаче и плохих показателей конверсии. Эти данные не просто собирают и анализируют, а решают с их помощью, как исправить недочеты и улучшить ситуацию.
- Сквозная веб-аналитика. Данный метод анализа позволяет веб-мастерам проследить полный путь посетителя сайта: просмотр рекламного объявления, переход на целевую страницу, выполнение действия (покупка, подписка, заполнение формы обратной связи и т. д.), повторное возвращение. Это дает возможность устанавливать точки контакта и отслеживать, какой канал привлечения посетителей наиболее эффективен.
Задачи, которые может решить веб-аналитика
Использование инструментов аналитики уместно, когда необходимо проанализировать работу сайта, узнать, удачно ли расположены кнопки, рекламные ссылки и элементы интерфейса. Основные задачи, которые можно решить веб-аналитикой – общая оценка аудитории сайта и его техническая составляющая. К первому разделу относится:
- Сбор и анализ информации о посетителях и их активности: количество просмотренных страниц, время, проведенное на сайте, географическое расположение.
- Выявление источников трафика: из поискового запроса, рекламных блоков или посредством ввода прямой ссылки ресурса.
- Аудит семантического ядра. Здесь оценивается, какие ключевые запросы были использованы, отражают ли они потребностям целевой аудитории.
- Детальная оценка посещаемости ресурса. На этом этапе оценивается, какие страницы наиболее популярны, что привлекает пользователей больше всего: контент, контактные данные, товар. Специалист также узнает, сколько времени посетители проводят на страницах, анализирует глубину просмотра сайта, показатели отказов, маршрут по страницам и т. д.
- Действия посетителей – какая часть пользователей последовала призыву к действиям: совершила переход по ссылке, оформила покупку, подписалась на рассылку уведомлений.
К изучению технической составляющей сайта относятся:
- работы по определению того, какие страницы сайта были проиндексированы поисковыми роботами, а какие проигнорированы;
- выявление наиболее успешных ключевых слов и частоты их употребления;
- неработающие ссылки, которые ведут на несуществующую страницу или возвращают код ошибки 404.
Инструменты веб-аналитики
Основа веб-аналитики — инструменты и программы, позволяющие собрать подробную информацию и статистические данные о работе ресурса для дальнейшей интерпретации. Для сбора статистики применяются два вида инструментов: программы анализа логов и системы интернет-статистики.
- Программы лог-анализаторы. Они устанавливаются на компьютер и накапливают журнальные файлы и информацию обо всех обращениях к серверу. Задачи веб-мастера – собрать все данные и проанализировать их. Наиболее популярные лог-анализаторы: WebTrends.
- Системы интернет-статистики. Они представлены в виде внешних сервисов. Чтобы получить данные, нужно установить на сайт счетчик. Этот вариант сбора и анализа информации более распространен благодаря простоте и удобству использования, а также возможности получения результатов в виде графиков. Среди наиболее популярных систем интернет-статистики можно отметить Google Analytics и Яндекс.Метрику. Если вы не знаете, с чего начать работу с этими системами веб-аналитики, мы рекомендуем вам прочитать наши статьи об отчетах Метрики и GA.
На сайте компании SEMANTICA вы можете заказать продвижение для ювелирного интернет-магазина. Оставьте заявку, и мы вам перезвоним в ближайшее время.
Источник: semantica.in
Веб-аналитика: зачем она нужна вашему бизнесу?
Веб-аналитика открывает безграничные возможности для оптимизации и улучшения не только сайта, но и бизнес-процессов компании.
- Вообще нет системы аналитики, или она неправильно настроена.
Большинство компаний вообще не собирают данные, а если собирают, то часто неправильно или не в полном объеме, что фактически равнозначно первому случаю. Даже если интернет-магазин использует Google Analytics, но он не настроен, то сделать действительно полезные для бизнеса выводы из этих получаемых данных крайне трудно. Данных просто-напросто недостаточно.
- Аналитика есть, но некому анализировать.
Другой случай, когда все системы аналитики настроены, но у компании не хватает профессиональных сотрудников, которые могут эти данные грамотно анализировать и делать полезные выводы. Сильных кадров на рынке не хватает, да и держать в штате аналитика готовы не все компании.
- Разовая аналитика под какие-то задачи или проекты.
Третий вариант, когда компании нужны разовые услуги по аналитике, например, провести аудит рекламной кампании с целью проверки подрядчика, насколько качественно он исполняет свои обязательства.
Существует огромное множество систем аналитики, но в 90% случаев достаточно функционала Google Analytics и «Метрики» Яндекса. Лишь для очень специфических сфер бизнеса и задач могут потребоваться какие-то специализированные системы аналитики.
Например, для мобильных приложений может использоваться Google Analytics, он умеет отслеживать мобильный трафик, там также можно настроить цели и события, но все равно это неполноценная система аналитики. На помощь придут такие системы, как Kissmetrics, Flurry, MixPanel.
Вебвизор Яндекс.Метрики отлично справляется со своей задачей — показывает действия посетителей на сайте, но существуют специализированные системы для отслеживания поведения пользователей, которые обладают гораздо большим функционалом.
Возможности веб-аналитики
Возможности систем аналитики по сути безграничны и применяться они могут в самых различных отраслях бизнеса под самые разные задачи. Например, сотрудники одной компании, которая занимается разработкой алгоритмов обработки данных, придумали, как подбирать соседство пассажиров в самолете на основе данных из социальных сетей, историй покупок и т.п. Они протестировали свой алгоритм на реальном рейсе. По завершению полета стюардессы заполняли анкету, и оказалось, что это был самый болтливый рейс за все время их работы. Для авиакомпании коммерческий интерес подобной аналитики заключается в формировании лояльной аудитории и увеличению выручки от продажи алкоголя и сувениров на борту.
Но чаще всего владельцы сайтов хотят увеличить либо количество входящих обращений, либо конверсию в продажи из этих обращений.
При этом на конверсию влияет множество факторов. Но аналитик может повлиять только на два их них:
Таким образом, одним из направлений для аналитики может стать работа с юзабилити сайта. Например, поведенческий анализ направлен на улучшение рекламных кампаний: мы понимаем, как ведут себя пользователи, пришедшие на сайт с определенного рекламного канала, что они делали на сайте, и что им помешало купить товар или услугу. На основе полученных данных можно составить рекомендации, например, по доработке интерфейса. Затем строятся гипотезы, изменения внедряются и тестируются.
Для оценки рекламных кампаний с отложенным эффектом пригодится когортный анализ — это один из способов сегментации аудитории и обработки данных по различным сегментам.
Аналитика для интернет-магазина
Самое важное для интернет-магазина — иметь возможность отслеживать эффективность трафика в разрезе конечных заказов. Основным решением в данном случае является Электронная торговля в Google Analytics, которая позволяет отслеживать все заказы, сделанные с сайта. В системе аналитики фиксируется код заказа, дата, источник трафика (реклама, SEO и т.п.), сумма заказа, количество товаров в корзине, путь, по которому прошел клиент до заказа, и т.п. Таким образом, появляется возможность оценки и сравнения разных рекламных кампаний.
Что это дает? В первую очередь так можно оценить, насколько эффективны платные рекламные каналы. Зная расходы на рекламу в Яндекс.Директе, количество полученных заказов и средний чек, можно, например, посчитать ROI и определить, окупается ли этот канал рекламы или нет. Но оценка по источникам трафика — это лишь самый верхний уровень.
Копнув глубже, можно посмотреть, какие ключевые слова приводят к продажам. По опыту 80% ключевых слов из всех рекламных кампаний на рынке вообще никак не способствуют продажам. При помощи аналитики можно выявить те самые 20% ключевиков, которые влияют на прямые продажи, и сильно сократить рекламные бюджеты, сохранив эффективность. Но не все так просто, всегда необходимо учитывать взаимосвязь каналов («ассоциированные конверсии»).
Путь пользователя от первого посещений сайта до конверсии бывает очень долгим. Редко когда клиент приходит впервые с рекламы и сразу что-то покупает на сайте.
Обычно это более длинная цепочка: посетитель пришел на сайт через контекстную рекламу, вернулся через поиск, потом вошел с мобильного устройства на карточку товара, которую он себе отложил, а заказ вообще совершил со стационарного ПК прямым заходом на сайт. Отключив один из каналов, пусть и не приносящий продаж здесь и сейчас, мы рискуем нарушить эту цепочку. И все эти данные также можно и нужно анализировать. В терминах веб-аналитики это называется «многоканальные последовательности».
Для оценки влияния канала трафика на продажи существуют так называемые «Модели атрибуции». Например, у сайта три канала трафика: контекстная реклама, SEO и баннерная реклама. Каждый канал по-разному влияет на продажи. Например, баннерная реклама не приносит прямых конверсий, но в 50% случаев она участвует как источник убеждения клиентов для конечной продажи.
Без нее эта цепочка разорвется, и продажи, например, в контексте упадут. При оценке стоимости привлечения клиента и стоимости конверсии можно учитывать влияние каналов с учетом различных коэффициентов. Наличие всех этих данных и специалиста, который будет регулярно их отслеживать и анализировать, позволит правильно настроить эффективное взаимодействие всех рекламных каналов.
Аналитика для сайта услуг
Сайты услуг в целом имеют схожую картину, но тут несколько более сложная ситуация, связанная с более длительным циклом продаж. В многих сферах бизнеса от первого посещения сайта до продажи может пройти несколько месяцев.
Вторая проблема связана с тем, что цепочка аналитики прерывается в момент, когда клиент связывается с менеджером, и дальше вся коммуникация происходить в оффлайне или в CRM-системе. Получается, что мы знаем, когда и с какого источника клиент пришел на сайт, но что с ним произошло дальше никто не знает. В большинстве случаев на этом моменте вся аналитика останавливается, и мало кто знает, что делать дальше. В результате, порядка 95% компаний просто считают стоимость за заявку, это и становится ключевой метрикой.
Это косвенно покажет эффективность трафика, но каждый канал конвертируется по-разному, поэтому этих данных явно недостаточно. Например, контекстная реклама может давать большое количество заявок, но с низкой конверсией, а ретаргетинговая кампания может приносить аналогичное количество заявок, но с конверсией уже не 10%, а 60%.
Без более глубокой аналитики в связке с данными по продажам сложно оценить, какой канал работает эффективнее. Ведь бизнес измеряется не заявками, а продажами. Существует несколько решений для сбора подобных данных. Наиболее простой — интеграция Google Analytics с внутренней CRM/ERP-системой. Фактически любые системы, которые хранят информацию о продажах, можно интегрировать с Google Analytics.
В итоге в Google Analytics будет появляться информация о заказах в тот момент, когда они были сделаны. Это может произойти спустя два месяца после посещения сайта, при этом продажу и передачу данных о ней в Google Analytics может осуществлять любое устройство с выходом в интернет, даже складской сканер штрих-кода. Такая информация записывается в нужный источник трафика и нужное ключевое слово. Это будет отложенная статистика, но она все равно появится в системе. В любом случае, анализировать рекламную кампанию необходимо лишь спустя определенный период, который зависит от цикла продаж.
Неправильные настройки
Встречаются проблемы неправильных настроек в имеющейся системе аналитики. Неточные данные о заказах, когда они дублируются или неправильно считаются, неправильные данные о конверсиях, ненастроенные фильтры — все это влияет на общую статистику. Иногда критично. Нельзя рассматривать систему веб-аналитики как систему учета продаж, там всегда будет определенный процент погрешности, но можно попытаться минимизировать его за счет корректных настроек.
Если сравнивать Google Analytics и Яндекс.Метрику, то у них примерно одинаковый уровень погрешности, но, с точки зрения полноты данных, аналитика от Google предоставляет гораздо больше возможностей. В Яндекс.Метрике, например, только недавно появился аналог электронной торговли, который уже многие годы успешно работает в Google. В то же время, у Яндекс.Метрики, конечно же, есть свои уникальные преимущества – вебвизор, карты кликов и ссылок, аналитика форм.
Оптимизировать рекламные каналы и бюджеты, увеличить конверсию в заказы с сайта и другие возможности улучшить бизнес-показатели дает грамотно подобранная и настроенная веб-аналитика. Не пренебрегайте ею!
Еще больше материалов по теме в блоге iSEO.
Источник: www.cossa.ru
