Зачем нужна аналитика?

Веб аналитика. Что это такое.

Вы разработали сайт и ожидаете увеличения потока заявок/клиентов, но этого не происходит. Или, вы уже занимаетесь продвижением сайта и привлекаете потенциальных клиентов различными способами: SEO, контекстная реклама, таргетированная реклама, e-mail рассылки, баннерная реклама и т.д. Вы уверены на 100%, что ваш продукт на рынке пользуется спросом, и люди охотно должны его покупать. Однако этого не происходит. Деньги на рекламу подходят к концу, а продаж так и не было. Либо же стоимость привлечения одного клиента немыслимо высока.

Чтобы узнать, что являлось причиной отказа пользователя совершить целевое для вас действие (задать вопрос, оставить контактные данные, оформить заказ, позвонить, посмотреть видеоролик, кликнуть по баннеру и т.д.) и применить меры по их устранению, нужна система веб-аналитики.

Как чаще всего бывает

Рассмотрим три наиболее распространенные ситуации, которые чаще всего встречаются на рынке.

  • Вообще нет системы аналитики, или она неправильно настроена.

Большинство компаний вообще не собирают данные, а если собирают, то часто неправильно или не в полном объеме, что фактически равнозначно первому случаю. Даже если интернет-магазин использует Google Analytics, но он не настроен, то сделать действительно полезные для бизнеса выводы из этих получаемых данных крайне трудно. Данных просто-напросто недостаточно.

  • Аналитика есть, но некому анализировать.

Другой случай, когда все системы аналитики настроены, но у компании не хватает профессиональных сотрудников, которые могут эти данные грамотно анализировать и делать полезные выводы. Сильных кадров на рынке не хватает, да и держать в штате аналитика готовы не все компании.

  • Разовая аналитика под какие-то задачи или проекты.

Третий вариант, когда компании нужны разовые услуги по аналитике, например, провести аудит рекламной кампании с целью проверки подрядчика, насколько качественно он исполняет свои обязательства.

Какая система веб аналитики нужна

Существует огромное множество систем аналитики, но в 90% случаев достаточно функционала Google Analytics и «Метрики» Яндекса. Лишь для очень специфических сфер бизнеса и задач могут потребоваться какие-то специализированные системы аналитики.

Атом рекомендует ставить обе эти системы вместе!

Что можно анализировать

Если что-то нельзя измерить, то его нельзя и улучшить. А что же можно измерять или улучшать на собственном сайте? Это может быть:

  • анализ посещаемости сайта. Хотим знать все об аудитории, которая посещает наш сайт: максимальный охват, активных пользователей, их пол, возраст, интересы, с какого браузера или устройства был осуществлен переход на сайт, из какого местоположения и т.д., а также их динамику и тенденции к ухудшению или улучшению ситуации в целом;
  • анализ e-commerce (электронная торговля). К этой категории относятся различные виды электронной коммерции (b2b, b2c, c2c и т.д.) и их данные: популярные товары, количество транзакций, доход, средний чек, цикл продаж;
  • анализ юзабилити и поведения пользователей на страницах сайта. Собираем данные о том, как посетитель взаимодействует с формами (кнопками) на сайте, по каким элементам на странице чаще или реже всего кликает, по каким страницам переходит, какие совершает действия.

Какая все-таки главная цель

Основная цель аналитики – увеличение количества заказов с сайта без существенного увеличения затрат. Да-да, мы говорим о повышении конверсии с сайта. Конечно же, на нее влияет множество факторов:

  • цена продукта;

  • сезонность;

  • конкуренты;

  • сайт (интерфейс и удобство его использования);

  • работа операторов, которые обрабатывают заказы по телефону;

  • имидж, доверие к бренду или торговой марке;

  • рекламный трафик;

  • дистрибуция (если ваш товар отдан на реализацию).

С помощью соответствующих анализов, веб-аналитики, выдвижения и проверки гипотез, мы можем повлиять на удобство сайта и качество рекламного трафика.

Рассмотрим два реальных и не очевидных примера применения инструмента веб-аналитики.

Отслеживание поиска на сайте

Рассмотрим конкретный пример – интернет-магазин на битриксе. Более 20 000 товаров. Очень сложный, объемный, многоуровневый каталог. Половина трафика с мобильных устройств. Но конверсия с мобильных ниже. Логично предположить, что посетители пользуются поиском на сайте. Задача – проверить это и найти точки роста конверсии с мобильных устройств.

I. Изучим популярные запросы с большими отказами. Почему именно такие? Это те товары, которые НУЖНЫ посетителям, но они их не находят в поисковый выдаче. Для этого рассмотрим поисковые запросы, добавим в фильтры:

«Всего уникальных поисковых запросов» больше 5;

«Переходы после поиска» больше 15 (посетители покинули сайт после результатов поиска)

Из не «мебельных» запросов сюда вошли «матрац надувной» и «елка» (мы рассматриваем предновогодний период).

Проверим саму выдачу на сайте, т.е. посмотрим на то, что видит пользователь.

По запросу «елка»:

1. На первом месте подставка под елку

2. Всего 4 елки? 20 000 наименование и 4 елки? А где с шишками?

Причины «отказов» понятны. Хочешь увидеть выбор елок, а его нет.

Проверяем запрос «ель»

Вот они. Почему-то с шишками одна всего, остальные маленькие и декоративные. А внизу страницы нормальные елки с шишками и ягодами.

Вывод:

1. Чтобы купить елку, нужно обладать незаурядными навыками поиска, понимать принцип работы поиска и догадаться о том, как называются товары на сайте.

2. Выдача очень странная и непоследовательная. Одна хорошая елка, потом куча ненужных, потом где-то в глубине опять располагаются хорошие елки. А на второй странице опять попадаются декоративные елки и в самом конце Огромная 5 метровая ель.

II. Проверим «мебельные» запросы «стол» «стул»

Стол:

Стул:

Аналогичная ситуация с запросом «мебель»

Вывод: Выдача приводит в недоумение. Никаких сообщений и предупреждений нет. Появляются мысли, что сайт неисправен.

Рекомендации:

1. На странице поиска добавить категории и фильтры, чтобы можно было из всего многообразия зубных паст и скатертей выбрать нужные по цене и по бренду.

2. Ввести приоритет товаров, чтобы подставки для елки не появлялись раньше елки, а устройство для выдавливания пасты раньше самой пасты.

3. Настроить поиск по свойствам товаров (например, по брендам).

4. Для «мебельных» запросов нужно настроить предупреждение о том, что с ХХ.ХХ.ХХХ магазин не торгует мебелью.

Отслеживание онлайн-консультанта

Онлайн-консультант – это программа, установленная на сайте, которая позволяет пользователю обращаться к менеджеру в режиме реального времени. Кроме личного кабинета той или иной системы, события можно отслеживать в Яндекс.Метрике и в GoogleAnalytics. Рассмотрим на примере виджета JivoSite.

События передаются в GoogleAnalytics автоматически, не нужно ничего настраивать дополнительно. Для просмотра событий в аккаунте GoogleAnalytics необходимо:

  • Перейти во вкладку «Поведение» - «События» - «Лучшие события».
  • В столбце «Категория событий» нажать на JivoSite.

Помимо GoogleAnalytics для отслеживания событий JivoSite можно использовать цели Яндекс.Метрики. Для этого необходимо:

  • Перейти в Настройка – Цели – Добавить цель.

  • В открывшемся окне указываем название цели и ее идентификатор. Список доступных событий указан ниже.

События в Яндекс Метрике доступны во вкладке: Отчеты – Стандартные отчеты – Конверсии.

Доступные события JivoSite в Google Analytics (Яндекс.Метрике):


  • Chat established (Jivo_Chat_established) - Установлен диалог клиента с оператором. Событие возникает при действиях Оператора, когда он принимает новый чат или начинает новый. Это характерно для случаев:

1. Оператор нажал кнопку Ответить при поступлении нового чата;

2. Оператор нажал кнопку “Начать чат” в приложении, на вкладке “Посетители”. Т.е. чат начат оператором вручную. Обратите внимание, что в таких диалогах может не быть сообщения от клиента.

  • Chat requested (Jivo_Chat_requested) - Чат запрошен клиентом. Возникает при нажатии на кнопку чата при условии, что активное приглашение ранее не было показано.

  • Client initiate chat (Jivo_Client_initiate_chat) - Чат начат со стороны клиента. Возникает при отправке клиентом сообщения в форму чата при условии, что активное приглашение ранее не было показано.

  • Proactive invitation shown (Jivo_Proactive_invitation_shown) - Клиенту отображено активное приглашение.

  • Proactive invitation accepted (Jivo_Proactive_invitation_accepted) - Клиент принял активное приглашение, написав сообщение в ответ. Также срабатывает при клике на кнопке чата в мобильной версии, если до этого сработало активное приглашение.

  • Proactive invitation rejected (Jivo_Proactive_invitation_rejected) - Клиент закрыл активное приглашение, нажав на крестик в углу окна чата.

  • Client answer on agent request (Jivo_Client_answer_on_agent_request) - Оператор вручную начал диалог с клиентом через функцию Посетители, а посетитель ответил, отправив сообщение в чат.

  • User gave contacts during chat (Jivo_User_gave_contacts_during_chat) - Клиент заполнил форму контактов в окне чата.

  • In-chat email form shown (Jivo_In-chat_email_form_shown) - В окне чата отобразилась форма запроса email с помощью автоматического действия “Отобразить в чате системное сообщение с полем Email”

  • In-chat email form submitted (Jivo_In-chat_email_form_submitted) - Клиент заполнил и отправил форму с запросом email во время чата.

  • Callback invitation shown (Jivo_Callback_invitation_shown) - Клиенту отображена форма заказа обратного звонка с помощью автоматического действия.

  • Callback requested (Jivo_Callback_requested) - Клиент нажал на кнопку “Перезвоните мне” в форме заказа звонка.

  • Continue in VK (Jivo_Continue_in_VK) - Клиент нажал на кнопку Продолжить диалог ВКонтакте в окне чата.

  • Offline form shown (Jivo_Offline_form_shown) - Клиенту отображена форма для отправки сообщения на email, когда нет операторов в онлайне.

  • Offline message sent (Jivo_Offline_message_sent) - Клиент отправил оффлайн-сообщение.


Рассчитываем конверсию

Мы видим, что доступных событий много, не все имеют для нас ценность. В зависимости от того, что мы будем считать конверсионным действием, статистика будет считаться по-разному.

1. Лиды

Прежде всего, нас интересуют полученные контактные данные посетителя. Для начала и рассмотрим, как посчитать количество лидов. Отследить их можно по следующим событиям:

  • User gave contacts during chat – пользователь заполнил форму контактов.
  • Offline message sent – отправка оффлайн-сообщения.

  • In-chat email form submitted (если настроено) – отправлена форма с запросом email во время чата.

  • Callback requested – запрошен обратный звонок.

  • Mobile call – прямой звонок с мобильных устройств: посетитель нажимает на значок чата, высвечивается опция "позвонить на номер"

  • Есть вариант, когда во время переписки посетитель пишет менеджеру свой номер или электронный адрес, но это зафиксировать невозможно.

Таким образом, в рассматриваемом примере за месяц количество полученных лидов -107.

2. Обращения клиента в чат

Просуммировав следующие действия, мы можем посчитать общее количество обращений посетителя в чат:

  • Offline message sent - отправлено оффлайн-сообщение

  • Proactive invitation accepted - клиент откликнулся на всплывшее приглашение

  • Client initiate chat - клиент написал сам, до того, как ему всплывёт автоматическое приглашение в чат, открыв окно чата вручную

  • Client answer on agent request - оператор начал чат с клиентом, используя функцию “Наблюдение за посетителями” и клиент ответил

 

3. Состоявшиеся диалоги

Посчитать только состоявшиеся диалоги между клиентом и оператором будет немного сложнее.

Во-первых, мы засчитываем вышеуказанное событие Client answer on agent request.

А также нам необходимо будет настроить две цели в Яндекс.Метрике:

Чтобы подсчитать количество состоявшихся диалогов и не учитывать попытки операторов писать клиентам первыми, нужно воспользоваться составными целями. Чат можно считать состоявшимся если последовательно произошли события: Jivo_Client_initiate_chat -Jivo_Chat_established.

Такую же цель необходимо настроить для событий Jivo_Proactive_invitation_accepted -> Jivo_Chat_established.

Для чего отслеживать события онлайн-консультанта?

  • оценка эффективности того или иного канала трафика; отслеживайте источники, которые приносят наибольшее количество заявок.

  • оценка отношения состоявшихся диалогов к сообщениям без ответа.

  • выявляйте страницы, на которых посетители чаще оставляют заявки.

Выводы

1. Смотрите не только на статистику количества посетителей на сайте, но стройте гипотезы и проверяйте их. Боритесь за конверсию!

2. Главное не анализ ради анализа. Главное в аналитике – рекомендации по улучшению сайта.

3. Отслеживайте все возможные конверсии и их источники: прямые заявки, звонки, сообщения через онлайн консультанты.

 



Другие статьи автора