Основы веб-аналитики

SEO и контекст может давать хороший результат, но без качественной аналитики роста не будет. Поэтому сегодня мы поговорим о веб-аналитике.

Анализ данных о посещениях сайта позволяет выявить проблемы и наметить пути развития. Есть два распространенных бесплатных инструмента — Яндекс.Метрика и Google Analytics, каждый из них имеет свои достоинства и недостатки.

Яндекс.Метрика

Простая система анализа, имеет понятный интерфейс, но ограниченный функционал по сравнению с Google Analytics. К недостаткам относится и небольшая временная задержка в отображении данных, около 10-15 минут.

Достоинства

  • вебвизор — инструмент, позволяющий просмотреть записи визитов пользователей: куда кликали, что вводили, как двигался курсор мыши;
  • карта кликов — показывает цветовую карту по кликам каждой страницы. Можно посмотреть куда чаще всего кликают пользователи. Например, увидеть, что пользователи кликают по баннеру, с которого нет ссылки акцию.
  • карта ссылок — показывает на какие ссылки чаще всего кликают пользователи.
  • карта скролинга — показывает насколько пользователи прокручивают страницу и сколько из них докручивает до конца страницы. 
  • аналитика форм — для каждой формы на сайте можно просмотреть воронку взаимодействия — как много пользователей посетили страницу, сколько из них взаимодействовали с формой и сколько в итоге отправили данные.
  • Своя простая и недорогая система примитивного CallTracking — Целевой звонок.
  • подробная статистика по поисковым запросам, особенно из Яндекса.

Google Analytics

Обширная система анализа, имеет сложный интерфейс и возможности для глубокого анализа. 

Достоинства

  • Позволяет просматривать данные по сайту в режиме реального времени, 
  • отслеживать мультиканальные последовательности и ассоциированные конверсии.
  • Возможность A/B -тестирования страниц. 
  • Гибкая система фильтров и сегментирования пользователей.
  • Более подробные отчеты по электронной коммерции. 

Недостатки

В отличие от Метрики, в Analytics мало данных о поисковых запросах. Чаще всего они помечаются (not set) или (not provided).

  • (not set)  — не задано, в том числе там находятся запросы из Яндекса.
  • (not provided) — не предоставлено, или защищено по политике конфиденциальности Google.

Для полного анализа желательно иметь обе системы. Недостатки одной системы перекрываются достоинствами другой.

Какие данные нужно анализировать?

Общая посещаемость и разделение по каналам

Сколько людей посещают сайт каждый день? Растет поток посетителей или снижается? Из каких источников приходят посетители? Какая динамика по каждому из источников?

Если посещаемость начала снижаться, стоит проверить по какому каналу трафика начались падения. Если просел поисковый трафик, стоит узнать в какой поисковой системе начались проблемы и принять меры.

Про отказы, время на сайте и количество страниц мы уже говорили в статье про Пользовательские факторы.

Страницы входа и выхода, популярные страницы — анализируем по ним время и отказы. Выделяем проблемные и пытаемся понять что можно улучшить.

С помощью A/B-тестирования в Analytics можно выбрать лучший вариант страницы на основе данных статистики.

Анализируем поисковые фразы, по которым были переходы. Убираем из отчета брендовые фразы с помощью фильтра. Эти данные полезны для детальной проработки посадочных страниц. Стараемся сделать так, чтобы на каждый запрос пользователя был ответ на странице.

Устройства. Смотрим откуда больше заходит целевая аудитория. Проверяем, чтобы у большинства пользователей не было проблем с отображением сайта. Если у вас до сих пор нет мобильной версии — эта статистика станет хорошим мотиватором. Статистика по устройствам поможет в корректировках ставок для устройств в контекстной рекламе. Вдруг из-за отсутствия мобильной версии люди не делают заказы с телефонов, тогда стоит понизить ставки, пока вы не сделаете сайт адаптивным.

В вебвизоре в Яндекс.Метрике просматриваем отдельные визиты пользователей. Смотрим где появляются проблемы взаимодействия с сайтом.

С помощью аналитики форм можно довести до совершенства свои формы заказа или обратной связи. Узнать какие поля явно лишние.

Цели

У каждого сайта есть цели: то, что мы хотим получить от пользователей. Это может быть просмотр большого количества страниц, оформление подписки, заявка, обратный звонок, заказ.

Можно настроить отслеживание этих дествий системой аналитики. Есть несколько типов целей:

  • просмотр заданного числа страниц — больше подходит для информационных сайтов, цель которых удерживать посетителя у себя как можно дольше;
  • посещение определенной страницы — например страницы контактов или рекламной статьи. Ставить целью посещение страницы “спасибо за заказ” некорректно, заказы отслеживаются через отправку java-script события.
  • java-script событие — клик по кнопке, отправка формы, прокрутка до конца страницы и т.д..
  • составная цель — определенная последовательность действий, например при оформлении заказа в интернет-магазине нужно пройти шаги корзина-доставка-оформление заказа и именно в таком порядке.

После настройки целей в системе аналитики будут доступны отчеты по каждой из целей. 

  • Можно будет узнать с каких источников больше всего совершается целевых действий.
  • Откуда пришло больше посетителей, достигших целей.
  • Какие из поисковых запросов дают больше заявок;
  • Какие рекламные кампании более эффективные;
  • С каких устройств больше совершаются целевые действия;
  • Кто ваша целевая аудитория. Вдруг вы этого до сих пор не знаете.

Имея эти данные для анализа можно предпринять осмысленные действия по повышению конверсии.

Яндекс.Метрика позволяет отслеживать звонки с помощью сервиса Целевой звонок. В сравнении с другими системами CallTracking он дешевый: всего 11 рублей в день. Функционал, конечно, скромный, но данные интегрируются прямо в Метрику. Настроить на сайте можно без программиста.

Электронная коммерция

Более сложный и продвинутый уровень анализа — данные электронной коммерции. И Метрика и Analytics позволяют передавать данные о заказах с сайта:

  • перечень товаров, 
  • цена, 
  • общий чек,
  • скидки и промокоды.

Отлично походит для интернет-магазинов: позволяет полностью контролировать отдачу от сайта. Но настроить без программиста не получится.

Офлайн-продажи, источником которых был сайт тоже можно внести в систему аналитики в ручном режиме.

Подробный учет позволит рассчитать ROI — окупаемость инвестиций. ROI измеряется в процентах по формуле:

На основе ROI можно сделать выводы: стоит ли вкладываться в тот или иной канал. Ведь один канал может давать множество мелких конверсий, а второй одну-две, но очень крупных.

Чтобы правильно определить первоисточник и промежуточные источники понадобятся данные о мультиканальных последовательностях и ассоциированных конверсиях из Google Analytics. 

В настоящее время инструменты веб-аналитики используют модель «последнего касания» для присвоения значения конверсиям. Это значит, что последний канал, привлекший покупателя перед конверсией признается сгенерировавшим продажу.

Например пользователь перешел по контекстной рекламе, закрыл страницу а через несколько дней набрал брендовый запрос в поиске и перешел по поиску. Конверсия в таком случае будет засчитана поиску, а как же контекст? Ему будет засчитана ассоциированная конверсия.

На этом мы закончим лезть в дебри веб-аналитики. Это отдельная большая область, сложная и интересная. Но даже если вы не планируете изучать ее досконально, знать основные моменты стоит.

Поделиться
Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии