СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ ........................................................................................................... 3
1. ТЕОРИЯ. ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ
ИНСТРУМЕНТОВ ............................................................................................... 7
2. ПРАКТИКА. СЧЕТЧИКИ, И ВСЕ ЧТО С НИМИ СВЯЗАНО .............. 15
3. УСТАНОВКА И НАСТРОЙКА ................................................................. 18
4. СОЗДАНИЕ ЦЕЛЕЙ И ИХ РАБОТА ........................................................ 30
5. АНАЛИТИКА В ПРАКТИКЕ .................................................................... 41
5.1 ЧТО ДЕЛАТЬ, ПОСЛЕ УСТАНОВКИ. НАЧАЛО РАБОТЫ ............. 41
5.2 ЧТО ДЕЛАТЬ, ПОСЛЕ УСТАНОВКИ. ЧТО СМОТРЕТЬ В
СЧЕТЧИКАХ ...................................................................................................... 45
ПРИМЕНЕНИЕ В ПРЕДДИПЛОМНОЙ РАБОТЕ ........................................ 59
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................................................................................. 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ........................................ 64
3
ВВЕДЕНИЕ
Цель настоящей работы заключается в определении необходимости
вести веб-аналитику сайта.
Для достижения указанной цели нужно осуществить ряд задач:
разобраться в веб-аналитике, определить технические возможности ее вести,
внедрить на сайт, использовать в работе.
Актуальность дипломной работы заключается в том, что все чаще
бизнес переходит в интернет пространство. И не пользуется
преимуществами, которые это за собой несет. Бизнесмен может создать сайт,
даже настроить на него рекламу, но при этом никак не отслеживать
результаты своей деятельности в интернете.
Объектом исследования является возможности веб-аналитики и
необходимость ее внедрения.
Несмотря на обилие технических терминов и внутреннюю сложность,
веб-аналитика - простой и понятный в использовании инструмент. Как
автомобиль: он сложно устроен, чтобы им было просто пользоваться.
Пример проблемы:
Есть сайт, и происходит продвижение с его помощью какого-то товара
или услуги, или это просто информационный ресурс. В любом случае,
требуются качественные потенциальные клиенты, в случае продажи, или
качественные посетители, если предоставляется хороший, качественный
контент.
Для этого различными способами раскручивается сайт:
применяется SEO, контекстная реклама, производится PR-мененджмент,
через рассылку, подписываются письма ссылкой на сайт, используется
баннерная реклама, и так далее.
Но, несмотря на потраченные усилия, товар или услуга не покупается
так, как хотелось бы. При этом есть четкое понимание, что «это» людям
4
надо. Если происходит торговля рекламным местом, то клиенты не платят за
него столько, сколько могли бы.
Попробуем предложить решения перечисленных проблем. Зная их,
можно чётко определить эффективность рекламных действий.
Стоит ли, например, вкладывать в SEO. Стоит ли продвигаться в
социальных сетях. Покупка ссылок, контекстная реклама, обмен баннерами,
и т.д.
Методов много, все они стоят денег, иногда немаленьких. Поэтому
понять, что работает лучше, что хуже, а что вообще неэффективно- это
важно. Но тут возникает еще одна проблема - проблема привычки.
Что под этим подразумевается:
Между пониманием того, что «это важно» и практическим действием -
пропасть. Люди часто делают не то, что надо, а то, что привыкли. Людьми
часто совершаются какие-то шаблонные действия. Когда-то это работало, а
теперь вот не работает, но продолжают это делать по привычке.
Например, Twitter. Многие не воспринимают его серьезно, считая
очередным развлечением. Между тем, есть огромное количество сайтов,
которые прекрасно осуществляют продажи только через Twitter. Другой
вариант - считается, что SEO - это очень нужно, а оказалось, что 80%
клиентов приходят на определённый сайт вовсе не из-за SEO, а потому что
один из сотрудников этой организации использует конверсионную подпись
на каком-то тематическом форуме, но об этом никто не знал.
В то же время, для кого-то SEO - единственный работающий способ
привлечения качественных клиентов. Кто-то эффективно продвигается за
счёт контекстной рекламы и не использует больше вообще ничего. Кто-то
выстраивает поток на свой сайт только через рассылку.
Ведь ещё есть юзабилити, user-friendly о котором много говорят в
последнее время. Только говорят многие, т.к. это модная тема, а вот
понимают, что и как делать -немногие. Между тем, просто изменение цвета
5
кнопки заказа и смещение её на один сантиметр может в десятки раз
увеличить конверсию в покупателей.
Произведен заказ текстов на сайт, и заказчику они нравятся - но люди
их не читают. Но об этом можно даже не подозревать. Более того, может
оказаться большой неожиданностью, что одни изображения на сайте не
приносят конверсий, но помогают продавать.
Сайты - это та область деятельности, где всё решают мелочи. Если
уделять им внимание, анализировать, тестировать, пробовать- всё будет
хорошо. Если нет - то сайт превратится в никому ненужную страницу,
которая может выглядеть красиво, радовать глаз - но не приносить
конверсионных действий.
Определением того, как работает сайт, где все хорошо, а где плохо,
почему люди уходят или остаются, откуда и как они приходят, что они
делают на сайте - как раз и занимается веб-аналитика.
Веб-анализ даёт ответы на вопросы об эффективности работы сайта и
используемых методов продвижения. Причём даёт ответы не в теоретических
понятиях, а в конкретных цифрах. Глядя на которые, можно определить
количество времени и денег, потраченных в никуда, или определить, какие
направления нужно лучше развить.
Можно сравнить веб-аналитику с анализом работы обычного магазина.
Кто мимо него ходит, почему заходят в магазин, как товар выставлен на
полках, почему люди часто выходят ничего не купив, почему покупают «это»
и не покупают «то», и всё остальное.
Если анализировать обычный магазин - дело понятное и привычное, то
вот точно также анализировать работу сайта -это пока что большая редкость.
Веб-аналитика - это способ понять, где и как на сайте происходит
«утечка» посетителей. Поняв это, заделать «течь» несложно. Также веб-
аналитика анализирует эффективность каналов привлечения людей на сайт.
Всё это даёт возможность максимально эффективно использовать сайт как
канал донесения информации.
6
Если нужно, чтобы сайт приносил деньги, а не просто «висел» в сети -
нет другого пути, кроме как проанализировать его, как и любой другой
канал
1
.
1
Красюк И. Что такое веб-аналитика и зачем она вам нужна? [Электронный ресурс]. URL: https://kokoc.com/articles/web.html (дата
обращения: 18.03.2018).
7
1. ТЕОРИЯ. ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ И
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ
Пояснение необходимости веб-аналитики для бизнеса.
Веб-аналитика открывает безграничные возможности для оптимизации
и улучшения не только сайта, но и бизнес-процессов компании.
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.
Существует огромное множество систем аналитики, но в 90% случаев
достаточно функционала Google Analytics и Яндекс.Метрики. Лишь для
очень специфических сфер бизнеса и задач могут потребоваться какие-то
специализированные системы аналитики.
8
Например, для мобильных приложений может использоваться Google
Analytics, он умеет отслеживать мобильный трафик, там также можно
настроить цели и события, но все равно это неполноценная система
аналитики. На помощь придут такие системы, как Kissmetrics, Flurry,
MixPanel, AppsFlyer.
Вебвизор Яндекс.Метрики отлично справляется со своей задачей -
показывает действия посетителей на сайте, но существуют
специализированные системы для отслеживания поведения пользователей,
которые обладают гораздо большим функционалом.
Возможности систем аналитики по сути безграничны и применяться
они могут в самых различных отраслях бизнеса под самые разные задачи.
Например, сотрудники одной компании, которая занимается разработкой
алгоритмов обработки данных, придумали, как подбирать соседство
пассажиров в самолете на основе данных из социальных сетей, историй
покупок и т.п. Они протестировали свой алгоритм на реальном рейсе. По
завершению полета стюардессы заполняли анкету, и оказалось, что это был
самый болтливый рейс за все время их работы. Для авиакомпании
коммерческий интерес подобной аналитики заключается в формировании
лояльной аудитории и увеличению выручки от продажи алкоголя и
сувениров на борту.
Чаще всего владельцы сайтов хотят увеличить либо количество
входящих обращений, либо конверсию в продажи из этих обращений.
Анализируемая воронка продаж представлена на рисунке 1.
9
Рисунок 1 - Воронка продаж
При этом на конверсию влияет множество факторов (рисунок 2). Но
аналитик может повлиять только на два их них:
Рисунок 2 - Что влияет на конверсию
Таким образом, одним из направлений для аналитики может стать
работа с юзабилити сайта. Например, поведенческий анализ направлен на
улучшение рекламных кампаний: происходит понимание, как ведут себя
10
пользователи, пришедшие на сайт с определенного рекламного канала, что
они делали на сайте, и что им помешало купить товар или услугу. На основе
полученных данных можно составить рекомендации, например, по доработке
интерфейса. Затем строятся гипотезы, изменения внедряются и тестируются.
Для оценки рекламных кампаний с отложенным эффектом
пригодится когортный анализ, или ассоциированные конверсии- это способы
сегментации аудитории и обработки данных по различным сегментам.
Аналитика для интернет-магазина
Самое важное для интернет-магазина - иметь возможность отслеживать
эффективность трафика в разрезе конечных заказов. Основным решением в
данном случае является «Электронная торговля» в Google Analytics (рисунок
3), которая позволяет отслеживать все заказы, сделанные с сайта. В системе
аналитики фиксируется код заказа, дата, источник трафика (реклама, SEO и
т.п.), сумма заказа, количество товаров в корзине, путь, по которому прошел
клиент до заказа, и т.п. Таким образом, появляется возможность оценки и
сравнения разных рекламных каналов.
Рисунок 3 - Электронная торговля
В первую очередь так можно оценить, насколько эффективны платные
рекламные каналы. Зная расходы на рекламу в Яндекс.Директе, количество
полученных заказов и средний чек, можно, например, посчитать ROI (return
on investment, окупаемость инвестиций) и определить, окупается ли этот
канал рекламы или нет. Но оценка по источникам трафика - это лишь самый
верхний уровень.
11
Посмотрев глубже, можно оценить, какие ключевые слова приводят к
продажам. По опыту 70% ключевых слов из всех рекламных кампаний на
рынке вообще никак не способствуют продажам. При помощи аналитики
можно выявить те самые 30% ключевых запросов, которые влияют на
прямые продажи, и сильно сократить рекламные бюджеты, сохранив
эффективность. Но не все так просто, всегда необходимо учитывать
взаимосвязь каналов («ассоциированные конверсии»).
Путь пользователя от первого посещений сайта до конверсии бывает
очень долгим. Редко, когда клиент приходит впервые с рекламы и сразу что-
то покупает на сайте. Обычно это более длинная цепочка: посетитель пришел
на сайт через контекстную рекламу, вернулся через поиск, потом вошел с
мобильного устройства на карточку товара, которую он себе отложил, а заказ
вообще совершил со стационарного ПК прямым заходом на сайт. Отключив
один из каналов, пусть и не приносящий продаж здесь и сейчас, мы рискуем
нарушить эту цепочку. Все эти данные также можно и нужно анализировать.
В терминах веб-аналитики это называется «многоканальные
последовательности» (рисунок 4). Подробнее о них будет в дальнейших
главах.
Рисунок 4 - Многоканальные последовательности
Для оценки влияния канала трафика на продажи существуют «Модели
атрибуции». Например, у сайта три канала трафика: контекстная реклама,
SEO и баннерная реклама. Каждый канал по-разному влияет на продажи.