23

октября

2018

954 Категория: Веб-аналитика Автор: Сергей Бурчиц

Поделиться

Поделиться

Когда метрики становятся выгодными?

Сталкиваясь с огромным количеством материалов, маркетологи зачастую в своих предложениях и отчетах руководствуются неверными метриками. Рискую быть заваленным гнилыми помидорами, но упорно буду утверждать, что поведенческие параметры, как отдельный параметр, сами по себе бесполезны.

Не раз слышал мнение — показатель отказов высокий, значит сайт плохой. Или малое время, проведенное на сайте, означает, что сайт не интересен. На обучении краеугольной мыслью, которую я пытаюсь донести, является то, что все параметры дают пользу только в совокупности с целями. Если человек посещает итоговую карточку товара и звонит вам на телефон, то он уже лид, но Google Analytics занесет пользователя в отказы. Более того, и Метрика занесет в отказы, если расторопный пользователь успеет все сделать меньше, чем за 15 секунд. А это возможно, если заход не первый, но производится с другого компьютера или браузера.

Сайты погоды имеют низкое время пребывания на сайте, но плохо ли это? Ведь целью посетителей является быстрое получение информации, а целью портала — продажа рекламных мест.

Любая статистика несет выгоду только в совокупности с целями и другими метриками. Итак, перейдем к важнейшим пунктам для получения эффективной статистики:

Ставим конверсионные цели

Целью маркетинга является прибыль компании. Маркетинг ради маркетинга — это нонсенс. Поэтому первой и важнейшей задачей как бизнесменов, так и специалистов области маркетинга является установка целей. При этом важно установить верные цели, которые помогут продажам, а не наоборот.

Часто вижу аккаунты с большим количеством ретаргетинговых целей, формата “посетил страницу” или “провел время на сайте”. Забавно видеть отчет по контексту, в котором на 1000 переходов 5000 выполненных целей. Возможно, клиента порадует такая цифра и кейс получится очень громким, но где же реальный результат? Многие директологи возразят, мол, а как же ты, товарищ Сергей, собираешься ретаргетинг настраивать. И я вам отвечу. С момента внедрения в работу сложных сегментов полезность ретаргетинговых целей снизилась почти до нуля.

Яндекс.Метрика

Google Analytics

Создаем сегменты

Сегменты как в Метрике, так и в Аналитике — это одна из самых моих любимых областей, т.к. возможности при их использовании огромны. Прелесть настройки нынешних сегментов состоит в возможности делать их комплексными, с различными целями и пересечениями.

Яндекс.Метрика

Google Analytics

Используем Атрибуцию

Маркетологи часто забывают о данном аспекте аналитики, а между тем в наше время это одна из важнейших настроек. В условиях омниканального маркетинга, когда пользователь может зайти несколько раз на сайт и источник будет разным, делать выводы по последнему источнику будет крайне неверным решением. В самом простом виде атрибуция настраивает ваш отчет по принципу первого или последнего захода. Например, клиент мог познакомиться с вашим сайтом посредством контекстной рекламы, а через сутки произвести заказ через прямой заход.

Но и атрибуция далеко не так проста. Систем настроек Атрибуции много, и эта область требует написания отдельной статьи.

В Яндекс используется 3 типа атрибуции: Первый переход, Последний переход и Последний значимый переход.

В Google работает целая система весов, поэтому и моделей больше: Последнее взаимодействие, По последнему непрямому клику, Последний клик в Google Рекламе, Первое взаимодействие, Линейная модель, С учетом давности взаимодействий и На основании позиции. При этом существует еще и возможность настройки Многоканальной последовательности, что является большим преимуществом над Яндекс Метрикой.

Настоятельно советую детально изучить вот эти две ссылки:

https://yandex.ru/support/direct/statistics/attribution-model.html

https://support.google.com/analytics/answer/6086134?hl=ru

Работаем с картой кликов

Тут стоит сделать отдельный акцент на Метрике, т.к. она имеет значительное преимущество над Google Analytics, даже в связке с плагином Page Analytics. Объясняется это тем, что нам важно анализировать как процент переходов по ссылкам, так и вообще куда кликают пользователи. Тепловая карта нажатий позволит вам определить, какие области вводят в заблуждение пользователей и как улучшить визуальное представление интерфейса. Часто в практике наблюдаю, как на сайтах с баннерами ради баннеров пользователи пытаются перейти дальше в надежде получить интересное предложение, но не могут этого сделать, так как баннер некликабельный. Итог, думаю, ясен.

Яндекс.Метрика

Google Analytics

Анализ форм в связке с Вебвизор

Я думаю, уже все маркетологи понимают, что большие формы — это путь к потере клиентов. Но вот “большие” — понятие абстрактное. Сколько полей должно быть? На каком поле люди уходят? Как долго они изучают форму? Тут на помощь приходит инструмент “Аналитика форм”, который и дает ответы на все эти вопросы. Поверьте, универсальные рекомендации формата “ставьте максимум 3-5 полей” работают не всегда, т.к. многое зависит от дизайна и от того, как распределена форма в интерфейсе.

Но не все так просто. При нынешней насыщенности сайтов различными AJAX формами системы аналитики дают сбои и не всегда корректно могут помогать специалисту. Именно поэтому я советую дополнительно работать с инструментом Вебвизор, т.к. он позволяет наглядно рассмотреть модель поведения пользователя.

Увлекаться Вебвизором не советую, т.к. при всей его красоте он отнимает огромное количество времени, а дает для вас информацию по очень маленькой выборке, что неизбежно приведет к субъективным и поверхностным выводам. Пользуйтесь инструментом в конкретных проблемных ситуациях.

Проверяем страницы выхода только у конкретных пользователей

Делать выводы отдельно по страницам выхода будет крайне неверным решением. Ваши пользователи могут совершить цель и выйти на странице “Новости”. Когда-то с сайта ему ведь необходимо уйти. Более того, многие уходят находясь на главной странице как последней. Говорит ли это о том, что главная страница плоха — конечно же нет.

В первую очередь нас интересуют пользователи, для которых страница входа и выхода совпадают. Вот тут мы уже можем понять, что пользователь зашел на ваш сайт и что-то его не удовлетворило.

Во вторую очередь необходимо смотреть на пользователей, для которых страница выхода является второй, т.к. мы имеем примерно такую же ситуацию, как и в первый раз.

И в третью очередь обратите внимание на страницы выхода для пользователей, совершивших цели формата “добавить в корзину” но при этом не совершивших покупку. Возможно, им чего-то не хватило, и поэтому требует пристальное внимание на всю цепочку url.

Яндекс.Метрика

Google Analytics

Отключаем IP специалистов, работающих над сайтом

Если мы говорим о магазине с посещаемостью 1000 человек в сутки, заходы 4-5 человек, конечно же, картину не испортят, но для сайтов с небольшой посещаемостью — это может значительно исказить первичные показатели.

Яндекс.Метрика

Google Analytics

Данный прием digital-агентствами используется очень редко, но для любимого сайта лучше иметь чистую статистику.

Для заядлых маркетологов советую обратить внимание на замечательную книгу “Веб-Аналитика 2.0” от Авинаш Кошик.

• #Веб-аналитика

Автор:

Сергей Бурчиц

Все статьи автора

Новые статьи:

ТОП-5 советов: что делать с негативными отзывами?

7 причин утроить силы в работе пока конкуренты празднуют Новый Год

Маркетинг: светлая и темная стороны силы