В профессии техписа, на мой взгляд, есть два прекрасных момента:

1. возможность познакомиться с новыми решениями и технологиями раньше, чем они будут доступны широкому кругу пользователей;

2. постоянно приходится “ковырять” вещи, о которых раньше понятия не имел.

В этот раз я приоткрыл для себя завесу удивительного мира продуктовой аналитики и A/B тестирования благодаря UX Rocket 2.0.

Если кратко, то это российская замена популярным на рынке сервисам аналитики, персонализации и A/B тестирования от Google, Amplitude, Appsflyer, AB Tasty, Dynemic yield, Oracle, SAS и другим продуктам от менее известных компаний.

В данном материале мы немного поговорим о важности повышения конверсии для интернет-маркетинга в современных условиях, а также посмотрим на функционал UX Rocket 2.0.

Те кто читал мои статьи про NanoCAD и Canny, знают, что я весьма положительно отношусь к отечественным разработкам, конкурирующим с иностранными брендами, поэтому должен предупредить, что этот обзор может получиться чуть более субъективным, чем обычно. Как говорится,  “не судите строго”.

 Оглавление

• Немного о конверсии

• Инструменты для пользовательской аналитики и A/B тестирования

• Краткий обзор UX Rocket

  • Установка сервиса

  • Продуктовая аналитика

  • Проверка гипотез и персонализация

  • Планы на перспективу

• Заключение

Немного о конверсии

Как бы это “громко” ни прозвучало, но 2022 год внёс значимые изменения в структуру рынка интернет-рекламы. Из РФ уходят крупные международные компании и объем рынка интернет-рекламы снижается (почитать об этом можно у «РБК», «Ведомостей» или даже здесь на Хабре). При этом крупнейшие рекламные площадки тоже в том или ином виде перестают предоставлять свои услуги на территории РФ (см. статью), что приводит к ажиотажу на оставшихся рекламных площадках (см. статью).

Я не нашел статистики по динамике реальных рекламных бюджетов в компаниях за 2022 год, но могу предположить, что сейчас ответственные руководители и специалисты будут придерживаться тактики повышения конверсии с каждого пользователя, а также рассматривать альтернативные пути доведения потенциального пользователя до желанного действия, в том числе с использованием персонализации контента.

Именно в этот момент на арену выходит герой нашей сегодняшней статьи и его «одноклассники».

Инструменты для пользовательской аналитики и A/B тестирования

Хотя соблазн казаться всезнайкой велик, должен признаться, что c продуктовой аналитике для интернет-порталов и мобильных приложений я знаком весьма поверхностно.

Но даже мне в процессе работы не раз приходилось слышать мистические слова: "воронка*, “A/B тесты” и “персонализация”.

Если вдруг по каким-то причинам вы не знаете, что это такое, то поясню своими словами:

• Воронка – показывает нам какое количество (или %) пользователей, попавших к нам на сайт или в приложение, смогли пройти предусмотренные сценарием шаги и сделать-таки ключевое действие, например, заказать подписку на сервис, зайдя на главную страницу портала.

• A/B тесты – это проверка гипотезы на разных группах пользователей в рамках сайта или приложения, например, одной части пользователей показывать на лендинге большого розового слона, а другой – нет. В итоге сравнить кто больше купит розовых слонов.

• Персонализация – тут все очевидно. Каждому пользователю покажем тот контент, который его больше заинтересует. Например, на сайте лотереи условному Михаилу Исааковичу мы бы показали возможность выиграть новый дом у пруда в Подмосковье, а Алле Борисовне возможность выиграть миллион алых роз, ну или целый айсберг льда, чтобы крошить его в коктейли.

Про инструменты для анализа трафика на сайте я думаю слышал практически каждый пользователь Хабра, сталкивающийся с миром WEB-технологий. Обычно первыми всплывают в памяти Яндекс Метрика и Google Analytics, более искушенные специалисты вспомнят Oracle Infinity (кстати, Oracle как и большинство других вендоров благополучно сворачивает деятельность в РФ).

A/B тестирование также можно проводить с помощью продуктов от крупных игроков, например, Google Optimize, Oracle Maxymiser, Amplitude и др.

Персонализацией занимаются примерно те же самые участники рынка.

При этом существуют решения, которые реализуют “Всё, везде и сразу” (да, вы правильно поняли, эта фраза — отсылка к названию моего любимого фильма).

В идеальном мире процесс повышения конверсии за счет аналитики и тестирования гипотез мог бы выглядеть так:

Инструментов на самом деле много и выбор ограничен только вашим вкусом и бюджетом. Можно даже найти open source решения.

Однако с точки зрения коммерческих программ и сервисов, для РФ сейчас ситуация складывается так, что в обозримом будущем надежней будет ориентироваться на отечественные разработки.

Причина кроется как в санкциях, так и в ужесточении требований со стороны государства, что особенно важно для государственного сектора и близких к нему компаний.

Например, было бы хорошо иметь уверенность в том, что данные пользователей хранятся и защищены в полном соответствии с ФЗ-152, а интересам вашего бизнеса не угрожает ремаркетинг. Вот UX Rocket 2.0 точно соответствует этому критерию, а что на счет остальных?

Вот так плавно я подвел вас дорогие читатели к краткому обзору функционала UX Rocket 2.0.

Краткий обзор UX Rocket 2.0

На момент моего знакомства с сервисом, был готов основной функционал, при этом многие вещи для решения кейсов крупных компаний кастомизируются под каждого клиента, что, конечно, предопределяет проектный режим внедрения и ориентацию на enterprise сегмент.

Сделать пакетную версию продукта для массового рынка – закономерно будет следующим этапом. Однако, об этом немного позже, а пока предлагаю кратко пробежаться по функционалу.

Установка сервиса

Установка сервиса очень простая, не надо морочиться с отдельной установкой счетчика для аналитики и кода тестирования как в связке Google Analytics + Google Optimize.

Просто берем и вставляем скрипт в секцию
<head> или <body>

Лучше вставлять в <head>, чтобы “железно” избежать “мерцания” страницы при A/B тестировании.

Продуктовая аналитика

Сегодня я не буду подробно описывать функционал, а просто пробегусь по ключевым разделам.

Сводка

Этот раздел вполне знаком всем, кто хоть раз открывал Яндекс метрику или похожие сервисы. Виджетами само собой можно управлять. Здесь и далее я замажу все ключевые показатели на скриншотах.

Сырые данные

Да, да, сырые, как мои ботинки в майскую грозу.

Данных на самом деле много, они собираются из cookie, полей и переменных сайта, сбор данных можно настроить. В раздел «Сырые данные» попадают все события на страницах, где установлен скрипт, потом данные необходимо будет размечать.

В будущем, я так понимаю, еще планируется собирать offline данные и связать online и offline события, но об этом я еще напомню в разделе про дальнейшие планы.

Кстати, надо отметить, что UX Rocket 2.0 нормально работает с лендингами (одностраничниками) безо всяких “плясок с бубном”.

Естественно, данные можно фильтровать.

Отчеты

 Вот и уже знакомые нам “воронки”.

Ниже пример воронки:

Пусть вас не смущает 140% на одном из этапов. Просто на данный этап воронки можно пройти несколькими путями и это отражено в статистике.

Для того чтобы более детально посмотреть пути прихода на каждый этап есть диаграмма SanKey.

Воронки, само собой, можно настраивать — добавлять шаги, менять их местами и т.п. Подробно останавливаться на этом не буду.

Можно было бы еще разобрать некоторые фичи по аналитике и её настройке, но я не хочу раздувать статью.
Давайте лучше одним глазком взглянем на тестирование.

Проверка гипотез и персонализация

Тестирование

Я часто упоминал про A/B тестирование, но на самом деле с помощью UX Rocket 2.0 без проблем можно организовать и многовариантный тест.

Само собой, по тестам можно смотреть статистику.

UX Rocket 2.0 позволяет вначале отладить тест, а уже потом перевести его в прод.

 Давайте посмотрим немного на отладку вариантов для теста.

 Вариант сайта с ракетой:

Вариант сайта с сотрудниками и условным и баннером:

Настроек много, логи можно отслеживать, результаты просматривать, но я специально не буду останавливаться на этом подробнее. Возможно я когда-нибудь напишу туториал на этот функционал, а значит нужно поберечь материал.

Персонализация

Система позволяет настроить скрипты и включать их пользователям по определенным условиям. Например, разместить скрытую кнопку или поменять заголовок страницы.

Как видите это обычный JS.

При этом у скриптов есть удобное версионирование (которого нет у Oracle Maxymiser), так что можно без проблем откатится на последнюю рабочую версию скрипта.

Планы на перспективу

На сколько мне известно в планах у разработчиков:

1. SDK для мобильных разработчиков. Это позволит работать не только с WEB но и с мобильными устройствами, как например делает AppsFlyer (на момент демонстрации релиз был на 90% готов)

2. Реализовать offline сбор данных и связь событий. Этот функционал позволит отследить даже те кейсы, когда пользователь не делает покупку на сайте. Например, клиент заказывает на сайте демонстрацию товара, а выкупает его в магазине или пункте выдачи за наличные.

3. Визуализатор-конструктор коммуникаций, анкетирование и сбор данных на сайте (в первую очередь для сбора обратной связи в ключевых точках клиентского пути).

4. Конструктор отчетов

5. CDP клиентский профиль

6. Активация в Яндекс.Директ, My Target, call-центр и e-mail

Заключение

Несмотря на то, что я застал продукт в стадии активной разработки и не весь функционал работал идеально, проект мне показался интересным настолько, что я возможно напишу один или пару туториалов после следующих релизов.

Разработчики приятные в общении ребята, чувствуется, что любят свое дело и свой продукт.

Демонстрация вдохновила рассказать коллегам на работе о UX Rocket, чтобы они подумали над функционалом A/B тестирования.

Единственное, что осталось “за бортом”  - это вопрос стоимости, но поскольку мне была интересна только техническая сторона, я его специально не поднимал.