Веб-аналитика: что о ней нужно знать и как ее использовать

Ведение успешного бизнеса невозможно без тщательного анализа его результатов. В том числе и в случае использования инструментов интернет-маркетинга для продвижения ваших услуг и товаров.

Всё, чтобы вы ни делали для рекламы в Сети, будет бесполезно, если вы не будете анализировать результат своих действий, сравнивать его с запланированными показателями и работать над повышением эффективности.

Даже если вы не занимаетесь интернет-маркетингом самостоятельно, а нанимаете для этого сотрудников (привлекаете внешних специалистов), вам необходимо иметь хотя бы минимальные знания веб-аналитики. Это позволяет правильно ставить задачи исполнителю (маркетологу) и в дальнейшем контролировать его работу.

Для комплексного подхода к интернет-маркетингу необходимо, чтобы в бизнесе использовались и активно работали следующие инструменты и сервисы:

• CRM-система (англ. Customer Relationship Management) – система управления взаимоотношениями с клиентами, интегрированная со всеми нижеперечисленными сервисами (в некоторых случаях CRM-система интегрируется с бухгалтерией предприятия);
• CMS (англ. Content Management System) – система администрирования сайта;
• веб-аналитические счетчики «Яндекс.Метрика» и/или Google.Analytics;
• инструменты веб-мастера;
• колл-трекинг для анализа телефонных звонков;
• онлайн-консультант, работающий на сайте;
• система обратного звонка;
• почтовые и SMS-рассылки.

Рис. 1. Как учитывать клиентов, приходящих из Интернета

Идеально, если вся аналитическая работа ведется в одном месте, а именно в CRM-системе. Однако практика показывает, что внедрение этого сервиса в бизнес – сложный процесс, для этого нужны ресурсы и решимость. Если этого нет, то можно начать с более простого варианта – использования инструментов веб-аналитики.

Что могут системы веб-аналитики? Очень многое. В частности, они:

• дают количественное и качественное описание посетителей сайта;
• дают понимание того, какие страницы на вашем сайте наиболее популярны и какие обеспечивают максимальный конверсионный эффект;
• показывают, сколько посетителей сайта произвели целевое действие (при правильной настройке счетчиков);
• оценивают эффективность каналов продвижения и строят воронку продаж (опять же при правильной настройке).

Не стоит бояться аналитики или думать, что ее сложно освоить. Да, время потребуется, но современные системы веб-аналитики, о которых речь пойдет дальше, делают всё возможное, чтобы процесс работы с ними был максимально комфортным даже для неподготовленного пользователя. Важно начать работать с аналитикой на регулярной основе, еженедельно!

Основные системы веб-аналитики – «Яндекс.Метрика» и Google Analytics. Их можно использовать на сайте совершенно бесплатно. Для установки кодов аналитики необходимо иметь почтовый аккаунт «Яндекс» и Google соответственно. Авторизовавшись в системах, заходим на metrika.yandex.ru и google.com/analytics, а затем производим настройку кода счетчика, как указано на рисунках 2 и 3 ниже. Примеры приведены для «Яндекс.Метрики». Для Google Analytics процесс аналогичен.

Рис. 2. Установка «Яндекс.Метрики». Шаг 1

Рис. 3. Установка «Яндекс.Метрики». Шаг 2

Полученный таким образом код необходимо установить на все страницы сайта. Лучше всего это сделает человек или компания, которые вам его разрабатывали. Обратите внимание, что установка не занимает много времени, поэтому ваш разработчик не должен требовать дополнительной платы.

После установки кода счетчиков сбор информации о посетителях начнется в течение суток. Уже на следующий день можно будет увидеть, сколько людей заходило на ваш сайт и что они там делали.

Помимо установки самого счетчика, крайне важно произвести настройку целей. Целью может быть определенное целевое действие пользователя на сайте или действия, к нему ведущие.

Вам, как аналитику, следует понимать, все ли необходимые операции были произведены пользователями, или же пользователи «отвалились» на каком-то этапе. Знание того, где ваш сайт теряет посетителей, помогает понять, что не так с ним самим или с продвижением. Это сильно экономит бюджет, выделенный на интернет-маркетинг.

В литературе, в статьях всё чаще встречается такое понятие, как воронка продаж (от англ. sales funnel – принцип распределения клиентов по стадиям процесса продаж: от первого контакта до заключения сделки. – Прим. ред.). Возможно, вы уже используете этот подход в своем бизнесе в офлайне. Эту же методику необходимо перенести в онлайн при помощи веб-аналитики и систем учета истории взаимодействия с клиентами (CRM-систем). Ниже на рисунке представлен вариант простейшей воронки, которая используется специалистами по интернет-маркетингу. Ее можно детализировать и изменять под нужды «красивого» бизнеса.

Рис. 4. Воронка продаж

Для полного овладения инструментами веб-аналитики требуется немало времени, и еще больше необходимо потратить на то, чтобы правильно выдвигать и проверять гипотезы относительно продвижения. В идеале нужно привлечь специалиста со стороны, который поможет настроить метрики и проведет первый раунд выдвижения гипотез. Но если ресурсов на привлечение такого специалиста нет, то придется двигаться в анализе вперед, рассчитывая только на себя.

Итак, что показывает нам веб-аналитическая метрика? Я буду рассматривать показатели на примере сервиса «Яндекса». На мой взгляд, для первого знакомства с системами веб-аналитики он подходит больше всего, так как проще в использовании и понятнее с точки зрения интерфейса.

Помимо веб-аналитики, которая предоставляется «Яндекс.Метрикой», существует множество иных систем, помогающих владельцам сайта анализировать трафик на сайт: Google Analytics, LiveInternet, счетчик «Рамблера» ТОП-100, OpenStat, Top.Mail. Также начинают развиваться системы, которые еще более углубляют веб-аналитику, – системы, интегрирующие данные из веб-аналитических систем с данными CRM, например Roistat, Alytics. Вы можете выбрать ту систему, которая максимально будет отвечать вашим требованиям.

Начнем с основного – отчета о посещаемости:

Рис. 5. «Яндекс.Метрика». Анализ посещаемости

Сначала производится анализ посещаемости во временном разрезе, потом – с точки зрения каналов привлечения пользователей на сайт, а затем на основе выдвинутых гипотез о причинах такого трафика начинается более глубокое «копание» в показателях.

Выделяют количественные и качественные показатели трафика. Количественные показатели:

• визиты (сколько раз сайт открывался в браузерах пользователей);
• просмотры (сколько страниц было открыто пользователями за все визиты);
• посетители (сколько пользователей с уникальными IP-адресами побывало на сайте).

Рис. 6. Основные показатели посещаемости

Как можно увидеть на рисунке 6, веб-метрики не дают точного числа людей, которые были на сайте. Ни один из количественных показателей не может этого сказать. Для анализа трафика, конверсии и эффективности продвижения используются визиты.

Качественные показатели:

• процент отказов – процент людей, которые ушли с вашего сайта менее чем через 15 секунд после того, как пришли. Есть базовые показатели отказа. Если они превышены, считается, что ваше продвижение и сайт провалились. Мой многолетний опыт работы в интернет-маркетинге свидетельствует, что этот норматив со временем меняется. Например, в 2018 году считалось, что 40 процентов отказов – это неприлично много. Важно обращать внимание на процент отказов еще и потому, что его отслеживает поисковая машина: чем он выше, тем сильнее она пессимизирует интернет-ресурс в органической выдаче;
• количество просмотренных страниц за один визит – опосредованно показывает, насколько сайт интересен посетителям. Многие считают, что чем больше страниц в среднем просматривает посетитель, тем ресурс интереснее и лучше. Но я придерживаюсь немного иного мнения. На мой взгляд, надо методом тестирования определить то количество страниц, просмотренных за визит, которое эффективно для вашего салона красоты. Единственный случай, когда этот показатель действительно важен, – если речь идет об информационной площадке, то есть о таком сайте, где идет продажа рекламных площадей и стимулирование посетителя посмотреть максимальное количество страниц является наиважнейшей задачей (к «красивому» бизнесу это не относится);
• время, которое пользователи в среднем проводят на сайте. Этот показатель похож на процент отказов. Он также участвует в формировании поведенческих факторов поисковой оптимизации и говорит о том, насколько наш сайт интересен пользователям. В случае многостраничного портала считается, что если в среднем за визит пользователь просмотрел менее двух страниц, то с продвижением и/или сайтом что-то не так;
• конверсия. Если цели в метрике настроены правильно, мы можем во всех аналитических таблицах увидеть, сколько пользователей совершили целевое действие (если целей несколько, то можно проанализировать конверсию в каждую из них).

Проанализировав трафик во временном разрезе, переходим к каналам привлечения пользователей.

Первый шаг в анализе – понять, какой канал является самым эффективным, а какой дает сбой (самую высокую стоимость привлечения клиента или целевого действия). В самом простом случае перестаем использовать наименее эффективные. Однако для принятия такого решения необходимо иметь полную уверенность в том, что:

• мы правильно считаем и конверсию, и стоимость привлечения клиента;
• самый неэффективный канал не работает на усиление других каналов. Например, мы поняли, что баннерная реклама не приводит клиентов, но она формирует имидж, и через контекстную рекламу, которая показывается по брендовым запросам, мы получаем самый эффективный трафик. Это значит, что пользователи сначала знакомятся с нашим брендом через баннерную рекламу, а потом проявляют интерес к нам через поиск.

Когда есть понимание того, какой канал работает лучше, а какой хуже, производится более детальный анализ каждого из них.

Рис. 7. Анализ каналов

Системы веб-аналитики «Яндекс.Метрика» и Google Analytics позволяют сделать разные отчеты, показывающие объем трафика в том виде, который будет максимально для вас понятен: как графики, так и диаграммы.

Например:

• органический трафик (трафик, каналом привлечения которого является органическая выдача поисковых систем. – Прим. ред.) – выясняем, какие именно словосочетания дают максимальный эффект, какая поисковая машина работает лучше;
• контекстная реклама – смотрим, какие объявления и/или площадки контекстно-медийной сети Google (КМС) и/или рекламной сети «Яндекса» (РСЯ) дали максимальный/минимальный эффект;
• баннерная реклама – отслеживаем, какие площадки и/или визуалы дают максимальную конверсию;
• трафик из социальных медиа – смотрим, какие сети, площадки, сообщества и/или рекламные кампании дают/не дают клиентов.

При выявлении неэффективных слов, площадок, баннеров, сообществ и тому подобного убираем их из продвижения. Но тут тоже следует проявлять внимательность и не забывать о том, что часто работают так называемые ассоциативные конверсии – это когда пользователь совершает целевое действие только после того, как пройдет определенный путь.

Рис. 8. Ассоциативные конверсии

Дальнейшая детализация анализа – сегменты целевой аудитории. Эта часть анализа метрик не только продемонстрирует, какие именно посетители наиболее лояльны к нам, но и покажет, как скорректировать инструменты продвижения, чтобы получать максимальный результат от используемых каналов, переориентируя их на эффективные сегменты. Как видно на рисунке 9, детализация сегментов и работа с характеристиками посетителей могут быть очень разнообразными.

Рис. 9. Отчеты о характеристиках аудитории, приходящей на сайт

Выяснив основные показатели, используемые в веб-метриках, можно:

• еженедельно анализировать трафик и конверсию, «играя» с отключением/включением каналов продвижения. Через какое-то время вы найдете тот «золотой» набор инструментов, который будет работать именно для вашего проекта. Следует отметить, что на эти эксперименты нужны ресурсы, как временные, так и денежные. Но, увы, это единственный способ найти истину;
• выдвигать и проверять гипотезы по работе с сайтом и теми каналами, которые используются для продвижения. Гипотезы могут быть самыми разнообразными. Часто бывает, что результат приносит самая на первый взгляд безумная.

Отчеты, которые предоставляют системы веб-аналитики, многогранны и разносторонни. Поверьте, стоит потратить время на их изучение.