Веб-аналитика

22 253
Оглавление

В современных реалиях, когда почти у каждой компании есть свой сайт, недостаточно просто создать свой собственный и разместить на нем каталог продукции. Необходимо его продвигать, устранять технические неполадки и регулярно отслеживать статистику, оптимизируя ресурс под задачи бизнеса.

Чтобы узнать, насколько хорошо сайт продает и эффективны ли используемые методы продвижения, специалисты обращаются к веб-аналитике. Рассказываем, что это такое и как грамотно использовать существующие инструменты.

Что такое веб-аналитика и зачем она нужна

Веб-аналитика — это набор инструментов, который позволяет оценить и проанализировать, насколько эффективно работает продвижение. Она помогает определить целевую аудиторию ресурса, собрать и исследовать данные о пользователях и их поведении на сайте. Впоследствии, опираясь на этот анализ, можно предпринять результативные шаги по оптимизации и усовершенствованию сайта, его функциональности, улучшить качество дизайна, юзабилити и контента.

Инструменты веб-анализа позволяют не только оценить текущую ситуацию, но и отследить полезность вносимых изменений и выбранных методов продвижения. 

Их умелое использование помогает сократить расходы на оптимизацию ресурса, получить больше прибыли и сделать сайт удобнее и понятнее для пользователей.

Также с помощью веб-аналитики можно объективно оценить объем трафика, найти и устранить технические ошибки на сайте, в том числе и в коде. А также подобрать наиболее выгодные источники трафика, уменьшить цену целевого действия, получить корректный и полноценный портрет целевой аудитории. 

Виды веб-аналитики

Есть  две разновидности веб-аналитики: стандартная (также ее называют классической) и сквозная.

Объектом стандартного (классического) веб-анализа выступает сайт. Чаще всего, говоря об исследовании сайта, имеют в виду именно классическую или стандартную аналитику. Чтобы собрать нужные данные, к ресурсу «прикручиваются» счетчики Google Analytics или Яндекс.Метрика — JavaScript код, который вставляют на анализируемые страницы. 

Также специалисты применяют лог-анализаторы для получения и хранения информации о посещениях, например, The Webalizer, Weblog expert, Spylog Flexolyzer, Analog. Такой вид анализа позволяет полноценно просканировать ресурс, получить информацию о пользователях, источниках трафика и о том, благодаря каким блокам фиксируется приток пользователей.

Сквозная веб-аналитика помогает проследить путь целевой аудитории от клика по рекламному объявлению до совершения целевого действия (покупки товара, заполнения анкеты, запроса обратного звонка и прочего). При таком анализе специалист встает на место пользователя и следует по его маршруту. При сквозной веб-аналитике собираются и анализируются в совокупности данные из рекламных кабинетов, систем аналитики и CRM. Глубокое изучение поведения ЦА и ее интересов позволяет выстроить стратегию продвижения, которая обеспечит значительный прирост естественного трафика.

Обычно для получения более объективных результатов анализа задействуют оба способа веб-аналитики в комплексе.

Преимущества и недостатки

Наиболее популярные системы веб-аналитики — Google Analytics и Яндекс.Метрика. С их подключением и анализом полученных с их помощью данных справятся даже начинающий маркетолог или собственник компании без привлечения профильного специалиста. 

Однако, такая поверхностная аналитика не позволяет отслеживать действия отдельных пользователей, а дает лишь общую картину. Данных, полученных таким методом, будет достаточно, чтобы отследить источники трафика, ключевые слова, по которым пользователи переходят на  сайт из поиска, а также найти и устранить технические ошибки.

Сквозная аналитика позволяет исследовать сайт и поведение посетителей более глубоко, но для работы с ней чаще всего требуется опытный специалист. Для получения объективного результата обратитесь в профильное агентство или к частному веб-аналитику с хорошими отзывами.

Показатели

Для того, чтобы выявить слабые стороны ресурса, а также оценить эффективность используемой стратегии продвижения или же подобрать ее, анализируют следующие параметры:

  • Посетители — информация о пользователях, перешедших на сайт из поиска: по каким ключевым словам выполнялись переходы, количество дочитываний, интересовались ли другими страницами и прочее. 

  • Трафик — количество посетителей ресурса за фиксированный период времени.

  • Глубина просмотра — количество страниц, которые конкретный пользователь посетил в пределах одного сеанса.

  • Сеанс — последовательность действий посетителя за фиксированный отрезок времени.

  • Отказы — посещения сайта, для которых характерен комплекс одновременно выполняющихся условий: один просмотр страницы, короткий сеанс (15 секунд и менее), отсутствие констатации «неотказа» (может быть связано с техническим сбоем и/или несвоевременной отправкой данных). 

  • Цели — набор пользовательских действий, на совершение которых рассчитывает владелец сайта (регистрация в личном кабинете, оформление заявки, сообщение в чат-бот, заказ обратного звонка и прочее).

  • Процент конверсий — соотношение пользователей, которые выполнили целевое действие, к общему числу посетителей сайта за фиксированный отрезок времени.

  • Источники трафика — площадки и каналы, с которых уникальные посетители переходят на сайт. Это могут быть Телеграм-канал, тематические форумы, группы и бизнес-аккаунты в соцсетях, поисковая выдача и прочее. 

  • Сегменты — результаты аналитики, выполненной по заданным критериям. Например, в сегмент можно объединить данные о пользователях, которые находятся в пределах одной локации, о покупателях одного и того же товара, о посетителях определенных пола и возраста.

  • Возвраты — повторные переходы посетителей на сайт. 

  • Страницы входа и выхода — определенные разделы сайта, которые пользователи открывают первыми и в которых оказываются перед тем как покинуть ресурс. 

  • Время на сайте — как долго пользователи находятся на сайте. Можно отследить как усредненный показатель по всем посетителям, например, за день, так и данные по конкретному пользователю.

Источники данных в веб-аналитике

Чтобы получить полное представление о том, как действует  веб-аналитика, необходимо понимать, откуда берутся данные для исследования сайта.

Информацию о пользователях сервисы аналитики получают, исследуя фрагменты кода или файлы cookie, а также через данные прямого HTTP запроса и внешние параметры (например, геолокацию).

Для выполнения анализа часто используются данные из CRM. При наличии возможности связать информацию о посетителях сайта и данные о действующих клиентах из CRM-системы, можно получить наиболее точную картину об источнике прибыльного трафика.

Основной источник органического или платного трафика — это обычно Yandex и Google. Помимо основных данных — таких как, например, наиболее популярные релевантные запросы, можно увидеть позиции сайтов конкурентов в рейтинге по аналогичным ключевым словам, и сравнить — хуже или лучше ранжируется ваш ресурс. 

Данные пользователей, которые препятствуют отслеживанию информацию о себе с помощью блокировки cookie-файлов, можно получить через логи сервера. Они позволяют определить данные о местоположении пользователя и его IP-адрес.

Инструменты

В качестве инструментов для выполнения веб-аналитики чаще всего используются интуитивно понятные и бесплатные Google Analytics и Яндекс.Метрика.

Они имеют схожий функционал, поэтому, как правило, используется один из них. Однако некоторые владельцы сайтов и специалисты для получения более объективных результатов и полноты картины подключают оба сервиса.

Яндекс.Метрика

Это бесплатный инструмент анализа статистики сайта. Развернутый набор функций позволяет объективно оценить посещаемость сайта, получить данные о том, насколько ресурс удобен для посетителей и насколько эффективно работает выбранная стратегия продвижения. 

Данные представляются в формате наглядных и понятных отчетов и графиков. Основные показатели:

  • посетители; 

  • каналы трафика; 

  • запросы, по которым выполняются переходы;

  • количество отказов;

  • глубина просмотров;

  • время пребывания посетителей на сайте;

  • возраст посетителей;

  • типы устройств (декстоп, смартфон и прочее).


Помимо этих данных, сервис предлагает функцию вебвизора, чтобы отслеживать по «горячим следам» поведение посетителя на сайте.

Google Analytics

Сервис позволяет провести глубокий анализ сайта с использованием тех же данных, что и в случае с Яндекс.Метрикой.

На базе Google Analytics можно внедрить сквозную аналитику с помощью коннекторов. Расширенный функционал помогает проанализировать рекламные кампании не только в Google, но и в MyTarget и социальных сетях.

Методы веб-анализа

Для выполнения качественной веб-аналитики специалисты используют сразу несколько методов. Обычно исследование включает:

  • анализ семантического ядра сайта — насколько выбранные для продвижения ключевые слова и фразы (они же «ключи») соответствуют (релевантны) наиболее популярным поисковым запросам пользователей;

  • аудит эффективности органического продвижения в поисковой выдаче;

  • анализ посещаемости — сбор и аналитику статистики, источников трафика и прочее;

  • аудит «удобства» ресурса для посетителей — юзабилити, системы навигации, интуитивной понятности интерфейса;

  • анализ поведенческих факторов и конверсий;

  • аналитику опыта конкурентов — адаптацию наиболее успешных кейсов под задачи вашего бизнеса.

Алгоритм веб-аналитики

Как и любой инструмент увеличения эффективности работы, веб-аналитика имеет свой алгоритм действий. В него входят следующие этапы:

  1. Определение целей и задач ресурса.

  2. Формирование KPI. Определение, какие показатели будут считаться хорошими, какие — указывать на ошибки и слабые места.

  3. Подключение инструментов аналитики, сбор и анализ данных.

  4. Составление списка рекомендаций, разработка дальнейшей стратегии и выдвижение гипотез для проверки.

  5. Внесение изменений и тестирование гипотез.

  6. Оценка результата.


Типичные ошибки

При внедрении веб-аналитики в работу многие совершают одни и те же ошибки, которые не позволяют полноценно работать с этим инструментом, а иногда и вовсе приводят к лишним затратам. 

К ним можно отнести:

  • Анализ сайта без определения конкретных целей и KPI, которые требуют оценки. Такой сбор и просмотр данных сложно назвать полноценной аналитикой, так как без понимания, какие показатели будут считаться успешными, невозможно скорректировать стратегию и выдвинуть рабочие гипотезы.

  • Ошибки при подключении инструментов аналитики. При неправильной настройке Яндекс.Метрики или Google Analytics можно получить некорректные данные или не получить их вовсе.

  • Поверхностная аналитика. Например, изучение и корректировка отдельно взятой страницы без повышения юзабилити всего ресурса. Для того, чтобы анализ давал результаты, необходимы комплексный подход, подключение разных инструментов и регулярная корректировка стратегии на основе полученных отчетов.

Что важно запомнить

  • Веб-аналитика позволяет лучше узнать аудиторию, сделать путь к целевым действиям для нее простым и понятным, а значит — получить больше конверсий, увеличить доход и не сливать бюджет на нерабочие методы продвижения.

  • В качестве инструментов для выполнения веб-аналитики используют Google Analytics и Яндекс.Метрику.

  • Источники данных для веб-аналитики — CRM, поисковые системы, логи сервера.

  • Главные показатели веб-аналитики: объем и источники трафика, глубина просмотра, длительность сеанса, количество отказов и возвратов, процент конверсий. 

Актуальное

259
AHT (Average Handling Time)
AHT (Average Handling Time) отражает среднее время, которое требуется оператору для обработки одного обращения клиента.
259
Customer Value Management
CVM переводится как управление потребительской ценностью. Customer Value Management - это не просто как продать больше, но как создать долгосрочные отношения с клиентами, основанные на их потребностях и ожиданиях.
270
Call Abandonment Rate
Простым языком: это «показатель отказа», когда клиент бросает трубку не дождавшись ответа. Call Abandonment Rate — показывает долю звонков, во время которых позвонивший клиент положил трубку, не дождавшись ответа специалиста.
731
FRT (First Response Time)
FRT — время прошедшее с момента получения запроса до момента, когда был дан первый ответ, важный индикатор качества обслуживания клиентов и эффективности работы команд колл центров и контакт центров.
905
CSAT (Customer Satisfaction Score)
CSAT (Customer Satisfaction Score) широко используется командами колл центров и контакт центров для оценки удовлетворенности клиентов обслуживанием.
1 212
FCR (First call resolution rate)
Показатель оперативности решения запросов при первом обращении, может быть полезен для отслеживания и повышения эффективности обслуживания клиентов службой поддержки