Веб-аналитика - фундамент интернет-маркетинга компании. Колотов Дмитрий, Webprofiters.

1. Веб-аналитика - фундамент
интернет-маркетинга компании.
Дмитрий Колотов
Исполнительный директор агентства WebProfiters

2. Кому можно
вздремнуть в
ближайшие 20
минут?
У Вас интернет-магазин, в котором:
- 99% всех заказов оформляется через корзину на сайте;
- 99% всех оформленных через корзину заказов оплачиваются;
- Заказов так много, что вы не успеваете считать деньги;

3. Типичная
ситуация
Сайт
Продвижение
$$$
Контекстная
реклама
$$$
Потерянные клиенты
Клиенты
0-3%
Конверсия
Конверсия - это отношение числа посетителей сайта, выполнивших на нем какие-либо
целевые действия, к общему числу посетителей сайта

4. Мы верим, что:
• Нужно понимать, что происходит
• На основе понимания нужно что-то делать
• Последствия действий нужно отслеживать
Тогда будет результат, независимо от области
деятельности.

5. Что влияет на
конверсию?
Конверсия
Дистрибуция
Цена
Рекламный
трафик
Доверие к
сайту / бренду
Сезонность
Экономика
Конкуренты
Интерфейс
сайта
Работа
операторов
Веб-аналитика позволяет улучшать качество и количество трафика, а также
интерфейс сайта, что положительным образом сказывается на конверсии

6. Что такое веб-
аналитика?
Веб-аналитика – объективное отслеживание, сбор, измерение,
оповещение и анализ количественных интернет-данных с целью
оптимизации сайтов и инициатив интернет-маркетинга
(Web Analytics Association)
Основная задача веб-аналитика – повышение конверсии сайта
1% 2%
Рост продаж в 2 раза

7. Код
отслеживания
Google Analytics

8. Компания ведет контекстную рекламу и продвижение
Бюджет на 4 запроса по контексту – 15 т.р. / месяц
Бюджет продвижения – 50 т.р. / месяц
Почему
необходимо
использовать веб-
аналитику?
Показатель отказов контекстной рекламы – 54%
Показатель отказов посетителей из натуральной выдачи поисковых
систем – 82%
Потери в контексте (54% моментально) ~ 7 500 руб. / месяц
Потери в продвижении (82% моментально) ~ 41 250 руб. / месяц
Просто так потеряли 48 750 руб. / месяц или более 70% рекламного
бюджета впустую

9. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Сегментационный
и трендовый
анализ
Выдвигаем 2 гипотезы:
• Проблема либо в качестве трафика,
• либо в качестве сайта
Выделяем и изучаем показатели различных сегментов данных
Наблюдаем изменение различных показателей во времени и
определяем устойчивые тенденции

10. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Рассматриваем
первую гипотезу –
проверяем
качество трафика
• Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик
• Выбираем сравнение показателя отказов по каждому источнику со средним
значением по всему сайта
• Отвечаем на вопрос: «Какие источники трафика наиболее неэффективны?»
• Рассматриваем отдельные параметры неэффективных источников

11. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Проверка
ключевых слов
• Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик - > Поиск - > Оплачиваемый
трафик
• Выбираем сравнение показателя отказов по каждому ключевому слову со средним
значением по всему сайту
• Отвечаем на вопрос: «Какие ключевые слова наиболее неэффективны и пытаемся
определить почему?» - проблема, либо в посетителе, либо в посадочной странице
• Проверяем ключевые слова/объявления/посадочные страницы

12. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Пример проблемы
с посадочной
страницей
Ключевое слово соответствует тематике сайта и объявлению, значит причина
высокого показателя отказов не в посетителе…

13. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Посадочная
страница под
акцию
Причина высокого показателя отказов – посадочная страница низкого
качества

14. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Верная посадочная
страница
Изменяем посадочную страницу, добиваясь снижения показателя отказов

15. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Пример проблемы
с нерелевантным
ключевым словом
Причина высокого показателя отказов – нерелевантное ключевое слово

16. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Методология
работы с трафиком
1. Выявляем неэффективные источники трафика (взвешенная сортировка и
сравнение со средним значением по сайту)
2. Пытаемся определить причину их неэффективности:
• Проверка ключевых слов (взвешенная сортировка и сравнение со
средним значением по сайту)
• Соответствие ключевого слова рекламному объявлению и
посадочной странице
• Изучение показателей эффективности различных сегментов данных
рекламных кампаний (география, типы запросов, площадки)
• Перераспределение рекламного бюджета исходя из основных
показателей эффективности рекламных кампаний:
• Стоимость конверсии (заказа) – стоимость рекламной кампании /
количество конверсий (заказов)
• Средний чек – выручка / количество транзакций
• ROI – доходы от рекламной кампании/стоимость рекламной кампании

17. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Пример из жизни
Сегментируем

18. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Пример из жизни
Изучаем данные

19. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Пример из жизни
Оптимизируем
контекстную
рекламу
При одинаковой стоимости клика по обеим кампаниям, кампания “Artik Russia”
гораздо более эффективна с точки зрения стоимости за конверсию и ROI –
правильно снизить расход/отключить кампанию “Artik Main”

20. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Проверяем вторую
гипотезу –
определяем
качество страниц
сайта
• Отчет Содержание -> Содержание сайта- > Все страницы
• Выбираем сравнение показателя отказов или выходов по каждой странице со
средним значением по всему сайту
• Отвечаем на вопрос: «Какие страницы наиболее неэффективны и пытаемся
определить почему?»
• Следующим шагом является выявление причин неэффективности страницы

21. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Как определить
причину
неэффективности
страницы?
Способы и инструменты определения причин неэффективности страниц:
• Сводка по навигации (Google Analytics)
• Пост-клик анализ и карта кликов (Вебвизор и Google Analytics)
• Анализ форм (Вебвизор и ClickTale)
• Эксперименты (Google Analytics)
• Движение мыши (Вебвизор)
• Качественные опросы
• Здравый смысл
Следующие слайды – примеры использования каждого инструмента

22. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Сводка по
навигации
страницы
Страница сайта– «Расчет расхода кровельных материалов»

23. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Сводка по
навигации
страницы
Рассматриваем сводку по навигации этой страницы
45% посетителей уходит с сайта после просмотра данной страницы, еще 22%
возвращаются на главную, тогда как по логике должны обращаться в компанию.
Выход – добавить кнопку обратной связи.

24. • Новости на сайте никто не читает (центр страницы пустует)
• Правая центральная зона некликабельна (генерит отказы)
Как работают с
данными веб-
аналитики?
Карта кликов и
пост- клик анализ

25. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Карта кликов и пост
клик анализ
Последствия
оптимизации сайта

26. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Анализ форм
Уход с форм ввода
данных – пример
работы с системой
Clicktale
• Первичный анализ – сколько % вообще приступило к заполнению
формы

27. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Анализ форм
Уход с форм ввода
данных – пример
работы с системой
Вебвизор
• Большинство «спотыкаются» на поле 7, у которого максимальный процент выходов и время заполнения поля
• Поле итак необязательное, нужно написать примечание или удалить

28. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Эксперименты

29. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Движение мыши в
ВебВизор
• Фильтрация позволяет увидеть популярные страницы входа с
невысоким временем пребывания
• Нужно поочередно смотреть посещения длиной до 5, до 10-20
секунд (это отказы различных типов: нерелевантный трафик,
непрезентабельный интерфейс)

30. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Качественные
опросы
Важно собирать не только количественные данные, но и качественные – устанавливать сайт опросы. Пример реализации на сайте:

31. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Качественные
опросы
Ответы на один из вопросов:

32. Google Analytics и
Яндекс.Метрика.
Что
использовать?
VS

33. Сравнение Google
Analytics и
Яндекс.Метрики
В целом:
Google Analytics более серьезный профессиональный инструмент, который позволяет
проводить глубокую сегментацию данных, чего не позволяет делать Яндекс.Метрика
Однако, Яндекс.Метрика обладает рядом возможностей, который нет в Google Analytics:
Вебвизор (карта кликов, аналитика форм, запись движения мыши)
Отслеживание доступности сайта
Позиции запросов в выдаче Яндекс и Google
Возможность настраивать до 100 целей (в Google Analytics – 20)
Стоит иметь в виду, что:
• Если посетитель обновит страницу в течение пятнадцати секунд с начала посещения,
«Яндекс» не сочтет это вторым просмотром страницы, а Google Analytics – сочтет
• Если страница сайта просматривалась больше 15 секунд или была достигнута цель, то визит
не считается отказом (в Google Analytics время не играет никакой роли)
Вывод
Лучше использовать по умолчанию Google Analytics и пользоваться
некоторыми полезными возможностями Яндекс.Метрики, которых нет в
Google Analytics

34. Кажется, я что-то
слышал про
интеграцию
Проблема
Системы веб-аналитики позволяют собирать и изучать информацию о посетителях
Эти данные не интегрированы!
CRM-системы позволяют собирать и изучать данные по продажам

35. Зачем? Верно для 99% компаний
Банк не знает операционную прибыль по кредитам в разрезе
ключевых слов контекстной рекламы (и уж точно не может
сегментировать ключевые слова по типу просрочки)
B2B компания не знает чистую прибыль от клиентов в разрезе
ключевых слов контекстной рекламы (с учетом кросс-продаж и
допродаж точно!)
Интернет-магазин не знает чистую прибыль в разрезе ключевых
слов контекстной рекламы (с учетом отказов от оплаты точно!)
Но при этом все управляют рекламой на основе ROI!

36. Что и как
интегрировать? 1. Начать использовать Universal Analytics
2. Интегрировать CallTouch и Universal
Analytics
3. Интегрировать ERP с Universal Analytics
4. Загружать данные по затратам по
рекламным кампаниям через API
5. Управлять рекламой на основе ROI

37. Почему это
важно? • Сложность подсчета ROI в B2B
• Невозможно анализировать всю воронку продаж в разрезе
источников трафика и других параметров веб-аналитики
• Невозможно корректно подсчитывать ROI с учетом всех
платежей клиента (LTV)
• Невозможно проводить продуктовую аналитику и аналитику
сайта с использованием финансовых показателей компании

38. Что это даст?
Аналитика в разрезе способов получения заказа и источников трафика
- ROI по источникам трафика (прибыль/затраты) с учетом всех платежей
клиента (LTV);
- ROI в разрезе сегментов каждого источника (ключевые слова контекстной
рекламы и SEO, различные типы баннеров и так далее) с учетом LTV;
Продуктовая аналитика и аналитика услуг
- прибыль по товарной категории/затраты на продвижение товарной категории;
- прибыль по брендовой категории/затраты на продвижение бренда;
- прибыль по товару/затраты на продвижение товара;
Аналитика сайта
- количество просмотров страниц (товарной категории или страницы услуги,
бренда, товара)/прибыль по соответствующей группе;
Аналитика продаж
- возможность построения полной воронки продаж и ее сегментации по
любым параметрам.

39. Пример
неправильного
решения из-за
отсутствия
интеграции
Аренда гостиничных номеров
Контекстная реклама:
Бюджет на контекстную рекламу: 150 000 рублей в месяц
Средний чек: 7 000 рублей в месяц
Количество заказов по каналу контекстной рекламы в месяц: 50
ROI = (количество заказов * средний чек * маржа)/бюджет = 0,8
Контекстная реклама неэффективна
НО!
Лиды из контекстной рекламы в среднем делают 1,5 заказа!
Контекстная реклама эффективна!

40. Успешный кейс
повышения
конверсии сайта
Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Задача: Увеличить конверсию посетителей в
покупателей без увеличения расходов на рекламу.

41. Фокусирование
усилий в
проекте Анализ потенциальных возможностей роста конверсии
Улучшение процесса заказа
К конверсии приводят два основных этапа:
1.Выбор товара, добавление в корзину и переход к
оформлению заказа
2.Оформление заказа

42. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Первая страница
корзины
Вид процесса заказа в корзине до работы с конверсией.
Коэффициент прохождения – 33-35%

43. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Навигация в
процессе заказа
На какие страницы
уходят посетители?
• не связанные с
заказом: каталог,
«новинки»,
«бестселлеры» и
другие (выделены
синим)
• с информацией о
заказе, но не дающие
явной возможности
вернуться в корзину
(выделены зеленым).

44. Решение
Исключить возможность перехода в неверном направлении:
Удалены все ненужные элементы:
• Баннер сверху, строка поиска, горизонтальное меню (Интернет-магазин,
Издательство, Онлайн-библиотека);
• В левой колонке - ссылки на «Новинки», «Бестселлеры», «Скоро в продаже»;
• И другие
При этом сохранить необходимую функциональность
Полезные страницы оформлены в виде всплывающих фреймов в верхней и нижней
частях страницы:
• «Доставка», «Оплата», «Скидки», «Об издательстве», «Адрес офиса».

45. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Корзина после
оптимизации
Корзина после оптимизации

46. Функциональность
процесс заказа
Проблема
Посетители часто переключали различные
варианты доставки и оплаты.
Это свидетельствует о непонимании особенностей
каждого способа без дополнительной информации;

47. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Функциональность
процесса заказа
Для каждого элемента добавлена справочная информация при наведении курсора

48. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Функциональность
процесса заказа
Переработано поведение формы при ошибках в заполнении полей

49. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Результаты
эксперимента с
помощью Google
WebSite Optimizer
Рост продаж составил 21,2%

50. Непрерывный
процесс
Контроль
Улучшение Выявление
Анализ Измерение

51. Спасибо за внимание!
Дмитрий Колотов
dk@webprofiters.ru
8-916-107-2009
facebook.com/dmitri.kolotov