Веб-аналитика — что это такое и зачем нужна

Общепринято такое определение:

Предлагаю уточнить определение, введя 2 понятия:

Веб-данные — информация характеризующая веб-ресурс, его пользователей, их действия и источники посещений. Например: просмотры, трафик, отказы, конверсии, соц-дем, устройство, рекламный канал, технические параметры сайта.

Веб-средства — совокупность внешних и внутренних средств, направленных на рост прибыли с веб-ресурса.

• Внешние: вся платная реклама, seo, smm, email, мессенджеры.
• Внутренние: сайт/приложение, онлайн-чат, ловец лидов, внутренние рекламные кампании, акции и т.п.

Бизнес использует платформы веб-аналитики для управления проектами в вебе, для анализа ключевых показателей эффективности (KPI), которые определяют бизнес, таких как коэффициент конверсии или доля рекламных расходов.

Какое место занимает веб-аналитика и за измерение каких метрик отвечает наглядно:

Почему веб-аналитика — это важно

Это нам помогут понять цитаты в капитанском стиле мемов про Тони Роббинса (известный инфобизнесмен). Это введение в философию вопроса. Я собрал самые полезные цитаты из мира аналитики, аргументирующие важность измерений.

Когда едешь на автомобиле в точку В, то знаешь скорость, остаток топлива, расход, расстояние до места и время, есть навигатор — всё это позволит прибыть вовремя, а если найти правильный путь — то даже раньше других. Но если нужно проехать 100000 км, возникают новые приоритеты и метрики.

Простые мысли, но до их реализации долгий путь, ведь это слишком очевидно.

Зачем нужна веб-аналитика

Чтобы разумно управлять маркетингом веб сайта — обязательно измерять состояние сайта и рекламы, принимать решения основанные на данных.

Говорят, что веб-аналитика нужна, чтобы увеличить счастье пользователя, отслеживая, как посетители взаимодействуют с вашим сайтом и рекламой, найти и устранить слабые места. Звучит красиво, но на самом деле, конечная цель — рост прибыли.

Вы тратите деньги, расходы на платную рекламу, инвестируете в SEO. Сколько клиентов приходит и сколько стоит один привлеченный клиент? Какой канал работает лучше?

А рекламных активностей может быть много:

Снизить неопределенность при принятии решений, например:

1. Как измерить эффективность сайта и рекламы?
2. Можно ли доверять отчетам?
3. Отражают ли отслеживаемые цели состояние бизнеса?
4. На каком этапе мы теряем потенциальных клиентов и почему?
5. Какие страницы наиболее или наименее конверсионные?

Веб-аналитика покажет вам самые популярные страницы вашего сайта, их конверсию и самые популярные способы покупки.

Неэффективный веб-проект отнимает деньги и может повредить бренду. Но как понять точку отсчета эффективности? Измеряйте и управляйте.

Вы сможете точно отслеживать эффективность маркетинговых онлайн-кампаний, отсекать то что не работает и распределять бюджет на наиболее конверсионные.

Как это работает: инструменты веб-аналитики

Аналитические платформы измеряют активность и поведение посетителей сайта, например: откуда они пришли, по какой-либо ссылке или прямой визит, сколько их было, как долго они оставались на сайте, сколько страниц посетили. Всего измеряется 500 подобных метрик.

Счетчик аналитики учитывает каждый раз, когда на страницу попадает посетитель. Скрипт также собирает другую анонимизированную информацию, такую ​​как время, устройство, браузер и географическое местоположение (через IP-адрес).

Для отслеживания отдельных посещений и определения повторных из одного и того же браузера, используют файлы cookie. Часть пользователей периодически чистят cookie, а браузеры могут иметь ограничения в отношении счетчиков. Ни одна аналитическая платформа не может дать полную точность данных, но погрешность не превышает допустимую. Поэтому цифры в разных инструментах немного отличаются.

Мы помним, что измерение – это уменьшение степени неопределенности, а не получение точных значений. Поэтому можем отслеживать самое главное — динамику показателей.

Самые распространенные сервисы веб-аналитики:

1. Google Analytics
2. Яндекс.Метрика

— их мы и рассмотрим.

В связке с ними могут использоваться смежные инструменты:

1. Google Tag Manager — для настройки без разработчика.
2. Google Data Studio, Power BI, Tableau или Qlik — для визуализации данных из нескольких сервисов.

Есть и другие платформы, они не бесплатные или их порог входа выше, поэтому не так популярны:

1. Piwik Pro
2. Adobe Analytics
3. Kissmetrics
4. Mixpanel

Термины и определения

Проблемы и разногласия часто возникают из-за разного понимания одних и тех же слов. Чтобы правильно понимать язык веб-аналитики, давайте четко определим используемые понятия.

Терминология в Google Analytics и Яндекс Метрике немного отличается, но сама суть одинакова:

Хит (Hit) — единичное взаимодействие пользователя с сайтом, событие одного из видов:

• Pageview — просмотр страницы.
• Screenview — просмотр экранов приложений.
• User Timing — отслеживание пользовательского времени.
• Event — кастомное событие.
• Social Interaction — социальные взаимодействия.
• Ecommerce — отслеживание электронной торговли.
• Exception — отслеживание ошибок.

Сеанс, визит (Session) — группа хитов, совершенная конкретным пользователем в период времени. Сеанс считается завершенным в 4-х случаях:

• Пользователь закрыл страницу. Например, закрыл окно и открыл снова через минуту — это тоже новый сеанс.
• Нет активности в течение 30 минут. Если юзер открыл вкладку, затем перешел на соседнюю, а вернулся через 30 минут и 1 секунду, то это уже будет два сеанса.
• Пришел на сайт из другого источника. Например, сначала юзер перешел из поиска яндекс. Не закрывая сайт, в соседней вкладке открыл Facebook. Отправил ссылку на товар подруге. Получил в ответ ссылку на другой товар, перешел и снова попал на ваш сайт, это будет 2 сеанса.
• Наступили новые сутки. Юзер начал сеанс в 23:55, а ушел в 0:05 — будет посчитано как 2 сеанса.

Пользователь, посетитель (User) — нет, это не отдельный человек, это группа сеансов в рамках одного пользователя (хранится в cookies в ClientID). Когда 1 юзер открывает ваш сайт в двух разных браузерах, то по умолчанию система посчитает его как 2 пользователя. Это статистическая величина, а значение зависит от выбранного в отчете периода дат.

Эта схема наглядно:

Просмотры страниц (или Глубина просмотра) — количество страниц, просмотренных посетителями.

Показатель отказов (Bounce rate) — это процент сеансов, в которых достигнуто условие считаемое отказом. В Google Analytics и Яндекс Метрике считается по разному.

• В Google Analytics – это процент сеансов, с просмотром только одной страницы, в ходе которых был активирован только один хит.
• В Яндекс Метрике – считается отказом, когда визит длился менее 15 секунд, был только один просмотр страницы и не было конверсий (или событий типа не-отказ).

Цель — значимое, целевое действие пользователя. Например, добавление в корзину, заказ, отправка заявки, регистрация или подписка. Нужно настраивать дополнительно для каждого проекта, позволяет измерять эффективность сайта.

Коэффициент конверсии — процент сеансов, с выполнением целевого действия. Например, из 100 сеансов, в 2 выполнено целевое действие => конверсия 2%.

Макро-конверсии — это цели, которые напрямую влияют на прибыль бизнеса. Например: заявка, заказ.

Микро-конверсии — это промежуточное действие, по пути к заказу или заявке. Например: просмотр условий доставки, добавление в корзину, просмотр услуги, подписка.

Источник — ресурс, откуда пришел посетитель. Поисковая система (google, yandex) или социальная сеть (facebook.com, vk.com, youtube.com) или другой сайт (site.ru) или прямой заход (direct).

Канал — тип источника. Каждый источник может иметь один из каналов:

• organic: бесплатный поиск
• paid: платный поиск (cpc, контекстная реклама)
• display: медийная реклама (реклама в контекстно-медийной сети)
• social: из социальных сетей
• referral: другие сайты (кроме поисковиков и социальных сетей)
• email: рассылки
• direct: прямой переход на сайт, набрал адрес сайта в строке браузера

Сегмент – выборка пользователей по неким критериям, например: по источнику, по разделу сайта, по соц-дем, по сумме заказа, по дата первого посещения, по устройству.

Для понимания отчетов в системах аналитики это минимальный набор терминов.

Теперь можно приступить к рассказу о показателях.

Какие показатели отслеживаются

Данные веб-аналитики представлены в информационных панелях, которые могут настраиваться по свойствам пользователей, диапазоном дат и другими атрибутами. Данные разбиты на категории, системы аналитики из коробки фиксируют:

Данные об аудитории:

1. количество посещений, количество уникальных посетителей;
2. соотношение количества новых и вернувшихся посетителей;
3. город, страна, регион;
4. браузер или устройство;
5. разрешение экрана.

Поведение аудитории:

1. страницы входа;
2. страницы выхода;
3. популярные страницы;
4. продолжительность времени посещения;
5. количество страниц за посещение;
6. показатель отказов.

Данные кампании:

1. какие кампании принесли больше всего трафика;
2. какие сайты привлекли больше всего трафика;
3. какие платные ключевые слова привели к посещению.

Всего — более 500 показателей.

На примере Google Analytics, посмотрите как устроен типичный отчет:

Первым идет график:

Под ним таблица с данными:

1. Показатели, метрики — столбцы, отображают количество.
2. Параметры, измерения — строки, отображают атрибуты данных, свойства.

После пары вечеров практики этот интерфейс перестанет казаться сложным. Но здесь кроется и самая распространенная ошибка – просто начать работу с Google Analytics или Яндекс Метрикой, не настраивая. Это не только бесполезно, но и опасно, так как на выходе вы получите метрики, которым нельзя доверять. Почему так происходит?

Веб-ресурсы устроены по-разному, нет возможности создать универсальную систему аналитики, которая будет из коробки учитывать все особенности каждого.

Поэтому любая система требует настройки дополнительных событий, конверсий, фильтров, отчетов, создание нужных показателей, учитывающих особенности сайта и бизнеса в целом.

Минимум нужно настроить: отслеживание кликов по кнопкам, отправки форм, транзакций и заявок.

Для управления веб-проектом по фэншую отслеживают ключевые показатели эффективности — KPI. Их классифицируют таким образом:

• Бизнес KPI: CPO, CPL, CPA, LTV, AOV, CAC, ROI, ДРР, Revenue, Profit
• Синтетические KPI: CPC, CPM, CTR, Churn Rate, Коэффициент конверсии, Объем трафика, Время на сайте, Глубина просмотра

Как видим, большинство из них система веб-аналитики не дает из коробки.

Google Analytics (или другая система аналитики) — это тоже продукт, и как любой продукт, имеет свой бэклог разработки на 20 лет вперед. Сервисы постепенно обновляются, но не всегда поспевают за актуальными задачами. Поэтому нужно изучать устройство системы, понимать, что можно использовать, а что устарело и неверно отражает сущность. Есть возможность кастомизировать отчеты и показатели под свои нужды.

Тем не менее, по данным google, около половины сайтов измеряют только количество просмотров, без кастомизации.

Основные методы: 7 шагов к успеху

Мы увидели кучу показателей: как же не сойти с ума, а с умом применить полученные данные?

Вот основные концепции при анализе показателей:

1. Проверка достоверности данных. Убедиться в том, что показатель работает так, как мы ожидаем.

2. Анализ выбросов. Проверить есть ли резкие скачки на графике в детализации по дням или часам. Выяснить причины.

3. Изучение тренда. При просмотре отчета, обращаем внимание на динамику за дни/месяца/годы.

4. Сегментация пользователей. Изучение отчетов по определенным сегментам, а не по всем сразу. Поиск сегментов с плохой и хорошей конверсией.

5. Дерево KPI — принцип пирамиды Минто. Все метрики взаимосвязаны. Зависимость может быть прямой (одна растет — и другая растет) или обратной (одна растет — а другая падает). Ищем первоисточник роста или падения. На схеме пример дерева KPI для контекстной рекламы, стрелкой обозначена связь — прямая или обратная:

6. Принцип разрезов. Любую метрику можно оценивать в различных разрезах. Например метрика — Трафик:

7. Воронка продаж. Разделение по этапам прохождения пути к конверсии. Самая популярная модель — AIDA (Attention, Interest, Desire, Action) Внимание, Интерес, Желание, Действие. Нужно подумать, какие действия посетителей отвечают каждому этапу.

Уровни аналитики

Веб-аналитику можно разделить на уровни углубленности метрик:

1. Начальная веб-аналитика:

• трафик из рекламных каналов;
• показатель отказов;
• время на сайте;
• тепловая карта кликов;
• макро-конверсии.

2. Базовая веб-аналитика:

• макро и микро-конверсии;
• воронка заказа;
• сегменты аудитории.

3. Веб-аналитика продаж:

• электронная торговля — доход, заказы через сайт;
• расходы платных каналов трафика;
• воронка — шаги оформления заказа;
• учет звонков с разделением по каналам;
• конверсия по пользователям (User-based).

4. Сквозная аналитика ROI, LTV:

• отчетность до продаж — ROI;
• ценность жизненного цикла клиента — LTV;
• понимание эффективности каждого канала и запроса;
• система триггеров для интернет-маркетологов.

Проект продвигается по этим уровням всё глубже и глубже, в зависимости от отрасли и этапа развития.

Итоги