Что такое веб аналитика и зачем она нужна

О веб-аналитике сегодня слышал практически каждый владелец сайта. Однако устанавливают ее, а тем более правильно используют далеко не все. Основная причина – бизнес не понимает, зачем она нужна. А ведь веб-аналитика при правильном использовании может принести компании дополнительную прибыль и снизить расходы.

В этой статье не будет подробных инструкций по настройке и установке систем веб-аналитики, так как эта тема для отдельной большой статьи или даже для нескольких. Мы поговорим о том:

Что такое веб-аналитика и как она работает

Веб-аналитика – это сбор информации о посетителях сайта и их действиях на нем, а также систематизация, структурирование этой информации, измерение различных показателей и анализ всех этих данных.
На практике эти функции реализуются с помощью специальных программных продуктов – систем веб-аналитики. В Рунете наиболее распространены две такие системы – Яндекс.Метрика и Google Analytics. Есть и другие, но в большинстве случаев возможностей Метрики и Analytics вам хватит с лихвой, при этом:

  • они бесплатны;
  • они предоставляют для анализа десятки (если не сотни) параметров и отчетов;
  • интерфейс русифицирован;
  • они оснащены подробнейшей справочной системой, благодаря которой можно легко разобраться в том, как все работает и как все настроить;
  • если вы не хотите в них разбираться, то есть большой выбор специалистов разного уровня, которых можно нанять для установки и настройки.

Работают и Яндекс.Метрика, и Google Analytics по похожему принципу:

  • на сайт добавляется специальный фрагмент кода ("счетчик");
  • этот код фиксирует каждого пользователя, посещающего ваш сайт: откуда он пришел (по какой ссылке, из какого источника), какие страницы смотрел, что делал на страницах (по каким кнопкам кликал, какое видео смотрел, прокрутил ли страницу до конца), сколько времени провел на каждой и т. д.;
  • также счетчик собирает данные о посетителе: в каком браузере он открывал ваш сайт, на какой операционной системе, устройстве (ПК, смартфон, планшет), в каком городе/стране он находится;
  • более того, у систем веб-аналитики есть данные о поведении пользователя на других сайтах в интернете, и благодаря этому она определяет, какие темы его интересуют, что он обычно покупает, какие товары ищет и т. д.,а также – какого он возраста и пола.

Конечно, все эти вещи могут определяться с небольшими погрешностями, но в итоге на большом массиве данных получается довольно точная картина.

Без чего невозможно эффективно использовать веб-аналитику

Ниже мы поговорим о различных ошибках при использовании веб-аналитики. Здесь же остановимся на самой распространённой и важной – часто компании устанавливают Яндекс.Метрику (Google Analytics), но не настраивают отслеживание целей.
Цели (конверсии) в системах аналитики – это такие действия пользователя, которые приводят к получению вами дохода напрямую (оформление покупки на сайте, отправка заявки, покупка подписки) или косвенно, потенциально, в будущем (пользователь кликнул на номер телефона, скачал ваше коммерческое предложение и т. п.).

Как это работает: вы задаете в качестве цели, например, отправку заявки на услугу. И теперь в отчетах веб-аналитики сможете видеть количество заявок за период в разрезе десятков различных параметров:

  • геоположения пользователей (сколько было заявок из Москвы, а сколько – из СПб);
  • источника трафика (сколько клиентов вы получили благодаря контекстной рекламе, а сколько – из соцсетей);
  • времени суток (в какое время лучше покупают) и так далее.

Отсутствие настроенных целей практически сводит на нет всю пользу от систем веб-аналитики. Ведь именно благодаря им определяется эффективность каналов трафика, кампаний рекламы, сайта в целом. Без них вам будет доступна лишь небольшая часть показателей эффективности, причем не самых важных для бизнеса (посещаемость, глубина просмотра страницы и т. п.).

Какие цели настраивать, зависит от вашего типа бизнеса и функциональности сайта.

Это могут быть так называемые макроконверсии (те самые действия, которые сразу приносят вам деньги):

  • покупки на сайте;
  • заказ обратного звонка;
  • заказ услуги;
  • оплата платного доступа.

Или микроконверсии (показатель заинтересованности посетителя):

  • обращение в онлайн-консультант;
  • клик по телефону или ссылку на чат в мессенджере;
  • просмотр видео;
  • просмотр сайта дольше определенного времени и другие.

Для чего мы можем это использовать?

Перейдем к практической пользе. Представьте, что вы установили Метрику (или Analytics), настроили правильно отслеживание целей и у вас теперь есть измеренные и структурированные данные о посетителях сайта и конверсиях за определённый период. Чем это может вам помочь?

Увеличить доход (конверсию) с сайта

Распространенная ситуация: сайт вроде бы работает, но заявок (звонков, покупок) мало. В чем дело? Если у вас установлена и работает аналитика, вы сможете определить "узкие места", где теряете заказы. Например, можно выявить, что общего у тех посетителей, которые пришли на сайт, но ушли, ничего не купив, какая тенденция прослеживается. Это могут быть:

  • какой-то один вид устройства, например iPhone. Вполне возможно, что ваш сайт на iPhone показывается некорректно, поэтому люди уходят;
  • определенная страница, с которой уходят больше всего – возможно, на ней непривлекательный контент, ошибки верстки или не работает форма заказа;
  • использование поиска (посетители покидают сайт после этого) – проверьте, как он работает, привлекательные ли выдает результаты.

И так далее. А благодаря функции "Вебвизор" в Яндекс.Метрике, вы сможете буквально посмотреть видеозапись того, что делал конкретный посетитель на сайте от самого начала посещения и до конца, чтобы понять, что его смутило, что помешало сделать заказ.

Определить, какой канал привлечения клиентов эффективнее

Большинство компаний стараются использовать несколько источников трафика:

  • создают и продвигают страницы в соцсетях;
  • оптимизируют страницы под поисковик (SEO);
  • делают email-рассылку;
  • запускают контекстную рекламу и т. д.

Но чтобы продвигать все эти каналы одновременно и при этом качественно, нужны большой бюджет и грамотные специалисты в штат или на аутсорсе (прибавьте еще ноликов к бюджету). Если у вас этого нет, нужно выбрать только одно или два самых эффективных направления, на которые хватит денег. Но как понять, какие из них эффективны, а какие нет? Опираться на кейсы других компаний, даже в вашей нише, не всегда правильно, так как у вас могут быть свои особенности бизнеса.

Здесь вам тоже пригодится аналитика. Она даст информацию о том, какой из каналов приводит больше всего лидов по приемлемой для вас цене. Детализацию эффективности можно сделать вплоть до отдельного баннера на стороннем сайте или поста в соцсети.

После анализа выделяем на слабые направления минимум бюджета (или вообще не выделяем), на эффективные – максимально возможный, получая рост продаж.

Оптимизировать контекстную рекламу

Здесь мы имеем в виду как оперативную, автоматическую оптимизацию, которая делается самой рекламной системой, так и ручную, которую вы делаете сами.

В первом случае веб-аналитика крайне необходима, причем важно настроить связь этих программных продуктов. Если Google Ads не будет оперативно получать от Analytics информацию о конверсиях на сайте, эффективность кампаний будет низкой. Ведь система не сможет сделать приоритет на показы аудитории с высоким шансом конверсии, у нее не будет данных о портрете таких пользователей.

Во втором случае – все почти так же, как и с источниками трафика. Только здесь вы будете анализировать эффективность внутри контекстной рекламы. Какие кампании лучше работают? Какие объявления приносят больше конверсий? Рентабельны ли ваши ремаркетинг, реклама в КМС? Как и в случае с трафиком, вы сможете отключить неэффективные вещи и вложить больше денег в эффективные – а значит, получить больше продаж и прибыли.

И если в Google Ads есть своя встроенная аналитика (которую, впрочем, тоже нужно устанавливать и настраивать), то Директ берет данные как раз из Яндекс.Метрики.

Для разработки маркетинговой стратегии

Если у вас посещаемый сайт, веб-аналитика даст вам довольно точное представление о портрете вашей целевой аудитории:

  • пол и возраст;
  • местоположение;
  • язык;
  • интересы в целом;
  • покупательские интересы и т. д.

Лучше всего, конечно, формировать портрет не всей аудитории сайта, а тех посетителей, которые сделали покупки. И использовать эту информацию для корректировки/разработки маркетинговой стратегии.

Определить влияние других факторов, влияющих на продажи (косвенно)

В реальности на ваши продажи влияют не только сайт, но и множество других факторов: работа отдела продаж или кол-центра (обработка заявок с сайта), сезонность, цена товара и т. д. С помощью веб-аналитики можно определить влияние этих факторов, хоть иногда и косвенно, например:

  • продажи ежегодно падают в июле-августе (сезонность);
  • продажи упали в определенный момент – как раз когда на рынок вышли демпингующие конкуренты (цена);
  • с конверсиями на сайте все хорошо, заявок много – значит, нужно искать проблему на этапе обработки этих заявок отделом продаж.

Основные ошибки при использовании веб-аналитики

Использовать данные из Метрики и Analytics нужно правильно, иначе есть риск сделать неверные выводы или недополучить важную информацию. Мы выделили несколько основных ошибок. Их часто делают компании, которые только начинают работать с веб-аналитикой.

Поставили только одну систему веб-аналитики, например только Google Analytics.Хотя Яндекс.Метрика и Google Analytics во многом похожи, у каждой из них есть свои достоинства и недостатки. К примеру, в Метрике есть Вебвизор (мы говорили о нем выше), очень полезный инструмент, которого нет в Analytics. А в Google Analytics гораздо проще и детальнее реализован анализ ассоциированных конверсий. Используя обе системы, вы получаете более полную и подробную картину.

При анализе "смешивают" данные обеих систем.В Метрике и Analytics одинаково называемые параметры могут считаться немного по-разному и поэтому отличаться. К примеру, показатель отказов. В метрике так называются посещения менее 15 секунд, без действий на сайте и переходов на другие страницы, а в Analytics – посещения, где пользователь был только на одной странице. Если вы будете сравнивать показатель отказов год назад по Метрике, а сейчас – по Google Analytics, вы сделаете неверные выводы.

Не используются UTM-метки для детализации источников трафика.UTM-метки – мощный и довольно простой инструмент. С его помощью можно отслеживать эффективность любой рекламы. К примеру, вы делаете посты в соцсетях со ссылкой на товар в разное время суток. Какой пост будет более эффективен и даст больше конверсий? Это можно узнать, добавив в конец ссылки специальные метки, а потом посмотрев результаты по ним в системе аналитики.

Не проверяются гипотезы.К примеру, вы определили, что у вас много "брошенных корзин" – когда посетитель добавляет товар в "корзину", но заказ не оформляет. Проанализировав страницу оформления заказа, решили, что в форме слишком много полей и пользователя это пугает.
Но на данном этапе это всего лишь предположение, а не истина. Его нужно проверить – провести эксперимент (с помощью той же системы аналитики), в котором одним посетителям будет предлагаться форма с меньшим количеством полей, другим – текущая. В итоге может оказаться, что количество полей совсем не при чем, а виноват слишком мелкий шрифт на странице.

При анализе обращается внимание только на прямые конверсии. По умолчанию в отчетах показываются конверсии, совершенные при последнем взаимодействии посетителя с сайтом. Кликнул по рекламе в Яндексе и купил – вот конверсия из Директа. Но ведь до этого человек мог читать вашу рассылку, видеть рекламные посты в Фейсбуке и только поэтому принять итоговое решение купить.

Такие "предшествующие" конверсии называются ассоциированными, их нужно мониторить, чтобы случайно не отключить важные каналы взаимодействия с аудиторией.