Вы вкладываете в маркетинг деньги. И наверняка хотите знать сколько клиентов приходит и сколько стоит один приведенный клиент. Лучше SEO или Facebook?
А может разместить баннер на сайте Х за 1000 грн в месяц? Или лучше отключить банерную рекламу, от нее все-равно толку мало…

Статья о веб аналитике на эти вопросы ответ не даст. А даст понимание как самостоятельно найти ответ и получать этот ответ регулярно.

Материал предназначен не для аналитиков а для предпринимателей, которым нужно понять: Как оптимизировать бюджет на рекламу? Как проверить своего маркетолога. Тут не будет больших углублений и инструкций как настроить, это все можно найти погуглив.

Зачем веб-аналитика бизнесу?

Возможности веб-аналитики для бизнеса не ограничиваются нижеперечисленными. А для начала вам хватит

Повышать конверсию сайта

Конверсия это соотношение купивших посетителей к зашедшим. Если представить сайт как магазин одежды, то на количество покупок влияет:

1. Количество людей, которые проходят рядом;
2. Количество людей, которые заходят в магазин;
3. Количество людей, которые подходят к стойкам с одеждой;
4. Количество людей, которые примеряют;
5. Количество людей, которые доходя до кассы и оплачивают.

Каждый шаг это микроконверсия, которая приводит к конечной цели — покупке.

Люди посещают сайт по таким же путям. Важно их найти и измерять коэффициент конверсии — сколько людей из 100 примерявших пойдут на кассу.

Повышается коэффициент конверсии при помощи нахождения аномалий. Например люди зашедшие на сайт с экранов разрешением 1920 пикселей по ширине покупают вдвое чаще чем в среднем. Это значит, что сайт для них выглядит по другому. Нужно понять как и продублировать это для остальных размеров.

Случай из практики:
Сделали лендинг для фармацевтического препарата. Во время оптимизации конверсии сайта заметили, что на экранах шириной до 1180 пикселей девушка на фоновом изображении первого экрана не влазит в экран. Наличие девушки увеличивало количество людей проскроливших дальше в 2 раза. После такого наблюдения переделали фоновое изображение, провели A/B тест, которые подтвердил гипотезу.

Второй пример: делая срезы заметили, что конверсия у девушек с 8 до 11 вечера вырастает на 50%. Что с этим делать? На сайте не сделаем ничего. А рекламу в этот промежуток времени девушкам можно показывать больше.

Обращайте пожалуйста внимание на коэффициент конверсии сайта. Его повышение с 0,75% до 1,5% может обойтись значительно дешевле, чем удвоение рекламных бюджетов.

К тому же, как кто-то сказал: “Показатель, который регулярно отслеживается начинает магическим образом улучшаться”.

Определять более выгодные каналы трафика

Например вы вкладываете по 1000 долларов в месяц в каждый из таких каналов трафика:

1. Реклама на Facebook
2. Поисковая реклама Google
3. Баннерная реклама

Один из них приносит клиентов на 10 тыс долларов в месяц а два других по 15 тыс.
Очевидно, что 15 выгоднее, чем 10. Если десятикратная окупаемость инвестиций в маркетинг для вас ОК, то и 10 тоже выгодно. Аналитика позволяет измерить эти цифры и сравнить каналы между собой. Для этого проще всего сделать табличку с перечнем каналов трафика, затратами на каждый и количеством клиентов, которых они принесли. В идеале добавить выручку. Это можно сделать корректно настроив Google Analytics и интеграции. А можно в обычной таблице ежемесячно свода данные руками. И то и то работает.

Важно, чтоб вы определили для себя допустимую стоимость привлечения клиента. А если продуктов у вас несколько, то по каждому продукту.

И понимали сколько стоит клиент по каждому каналу трафика.

Держите стоимость привлечения клиента в рамках допустимой!

Проверка гипотез

Гипотеза это предположение о том, что сделав Х вы получите У.

Например: “А давайте поднимим кнопку заказа выше, ведь никто не доскроливает туда”.

Аналитика позволяет нам тестировать гипотезы. Эксперимент может либо подтвердить либо опровергнуть гипотезы.

Случай из жизни:

Мы проверяли две гипотезы одновременно:

1. Увеличение размера полей для ввода и кнопки отправки.
2. Уменьшение количества полей.
   
   Казалось бы оба пункта должны дать увеличение конверсии. На всякий случай мы сделали 4 варианта:

1. Оригинал
2. Полный набор, увеличенные поля
3. Сокращенный набор, исходный размер полей
4. Сокращенный набор, увеличенные поля.

Оказалось, что для аудитории данного сайта была важна забота менеджера и компании. И они воспринимают наличие правильных вопросов — как заботу.

Увеличенные поля — однозначно повысили конверсию на 30%. А вот уменьшение их количества — уменьшало конверсию на 20%. Поэтому после эксперимента оставили исходный набор увеличенных полей.

Оптимизация рекламы

Наличие аналитической системы критически важно для performance маркетинга (или инженерного подхода к маркетингу). Например специалист по настройке контекстной рекламы может оптимизировать кампании только зная данные о покупках, желательно со стоимость. Аналогично ремаркетинг, таргетинг и другие рекламные инструменты. Правильно поставленную маркетинговую задачу нужно и можно оцифровывать, измерять и контролировать.

Смежные области

Источник данных для маркетинга

Анализ аудитории сайта и ее сегментов позволяет выявлять дополнительные данные, которые помогут грамотно планировать весь маркетинг компании. От портрета целевой аудитории, ее географии, предпочтений по контенту до коррекции продуктовой линейки.

Источник данных для рекламных каналов

Системы аналитики позволяют нам собирать аудитории для например ремаркетинга в Google Ads и Facebook. От простейшего случай “Все посетители сайта” до комбинаций типа “Кто посмотрел контактные данные менеджера, не заказал у нас ничего и был на сайте более четырех раз”.

Что такое веб аналитика

Подытожив можно сказать, что веб аналитика это система инструментов и практик для оптимизации сайта и рекламных каналов с целью получить больше прибыли.
Цель иногда может быть другая, но эти случаи либо сводятся к прибыли либо очень редки.

Из чего состоит система веб аналитики

Система метрик и KPI

Аналитика позволяет измерять а что ей измерять — решать вам. Конечно есть показатели, которые отслеживаются в отчетах по умолчанию. Они несомненно важны. В то же время у каждого бизнеса свои задачи и исходя именно из этих задач нужно выстраивать систему метрик.
Что именно отслеживать?
Советую построить цепочку действий покупателя от контакта с рекламой до денег в кассе. Со всеми ответвлениями и вариантами.

В реальной жизни все куда сложнее, а для понимания общей картины этого достаточно. Скорее всего львиная доля покупателей будут идти по одному-двум путям. Нам нужно сейчас понять какие показатели нужно отслеживать. Что больше всего влияет на количество денег в кассе? Средний чек? Количество чеков? Конверсия из просмотра карточки продукта в заказ? Количество посетителей сайта?
Выделяем ключевые показатели эффективности маркетинга. Их отслеживаем практически каждый день. В свою очередь KPI напрямую зависят от значений всех показателей в системе. Эти показатели можно отслеживать например раз в месяц.

Настройка аналитики

Теперь нам нужно настроить систему аналитики.

UTM метки

Для корректности отслеживания источника перехода на сайт советую пользоваться ЮТМ метками. Это специальное обозначение типа
?utm_source=content&utm_medium=it4u.ua&utm_campaign=lunch-analytics&utm_content=aticle которое позволяет аналитической системе правильно определить откуда пришел посетитель. Естественно Google Analytics самостоятельно знает, что человек пришел из Facebook. Проблема в том, что в Facebook у вас может быть десять видов активностей. От платной рекламы, ведение собственной группы до работы с лидерами мнений и гостевыми постами. Именно для этого каждый вид активности помечается собственной “меткой”.

События

Для того, чтоб Google Analytics понимала когда именно происходит целевое действие в некоторых случаях ей нужно помочь. Такие вещи, как просмотр страницы или пребывание 60 секунд на сайте можно отследить без специальных событий. А некоторые действия нужно пометить. Это делается вызовом функции gtag(‘event’, ‘event_name’);. Аналитика увидит событие, которое инициировала функция и отметит это у себя.

Цели

Сайт генерирует множество событий. Не все из них одинаково важны. Те, события, которые мы отслеживаем настраиваем как цели. Цель — это действие, которое нам важно отслеживать. Таким образом мы сможем увидеть количество выполненных действий в отчетах.

Формы заявок

Событиями нужно отметить все формы заявок. Желательно начало заполнения формы и факт отправки. Обратите внимание — не факт нажатия на кнопку, а факт отправки данных. Этим часто грешат неопытные разработчики. Вследствие чего количество заказов в аналитике и CRM может не совпадать.

Интеграция с CRM

Для полноты картины также желательно интегрировать аналитическую систему с CRM системой. Чтоб при покупке CRM сообщила в аналитику новое событие, которое продолжит воронку продаж

Импорт затрат

Также сейчас есть возможность импортировать затраты из Facebook и других рекламных каналов непосредственно в Google Analytics. Вы сможете увидеть не только конверсии но и всю картинку по затратам.

Анализ результата

Оптимизация рекламы

Корректно настроив аналитику специалисты по рекламе будут оперировать необходимыми данными для ее оптимизации. Гораздо лучше ориентироваться не на клики а на выручку, правда?

Ассоциированные конверсии — что это такое?

Расскажу на примере. Человек нашел вас через контекстную рекламу Google. Посмотрел, почитал и забыл. Потом его догнал ремаркетинг в Facebook — он опять попал на сайт и вспомнил о вас. Почитал ваш блог, подписался на рассылку. Через месяц одно из писем зацепило вашего клиента за живое и он зашел на сайт, заказал вашу услугу. По умолчанию во всех отчетах будет фигурировать емейл рассылка. А как же ремаркетинг и контекст? Можно сделать ошибочный вывод, что они не работают. Для того, чтоб делать правильные выводы есть модели атрибуции, в которых вклад каждого канала распределяется справедливо. Как именно — можно выбрать.

Сезонность

Важно учитывать недельную и годовую сезонность для корректности анализа