Web-аналитика — уроки по сбору и анализу статистики

Вы попали в рубрику веб-аналитика, где узнаете, что это такое, для чего она нужна и какие задачи решает. Также ниже идут бесплатные обучающие уроки в виде статей и кейсов. Там более подробно раскрываем каждый вопрос по данной теме.

Что такое веб-аналитика и зачем она нужна

В интернете без аналитики сайта вы просто будете слепы. Ведь вживую вы никого не видите. Здесь все обезличено. Поэтому вам нужно периодически собирать данные о своей деятельности и потом их все анализировать.

А это особенно важно при создании рекламы в интернете!

Например, вы рекламируете свои интернет-магазин в тизерах и пабликах социальных сетях. Для наибольшего получения прибыли вам должно быть интересно: возраст людей, их пол, геозависимость и так далее.

На основании всего этого делаем анализ и узнаем, какой источник рекламы приносит больше пользы и как его можно еще удешевить. Также будет видно, какие каналы трафика менее эффективны и попросту сливают бюджет.

Задачи веб-аналитики

Все задачи веб-аналитики сводятся к одному. Сделать так, чтобы клиентам было максимально удобно и комфортно взаимодействовать с вашим бизнесом. Но в тоже время, нужно чтобы и сам бизнес получал какие-то результаты.

Конкретные задачи онлайн аналитики:

1. Внедрение и настройка систем отслеживания
2. Анализ целевой аудитории
3. Анализ эффективности рекламы
4. Анализ юзабилити сайта
5. Внедрение управленческой отчетности

Внедрение и настройка систем веб-аналитики

Многие могут подумать, что поставил счетчик на сайт и данные потом просто собираются в системе веб-аналитике. Но нужно понимать, что люди совершают множество взаимодействий с сайтом. Поэтому их все необходимо отслеживать.

Вот этапы для этой задачи:

1. Разработка стратегии отслеживания бизнес показателей. Тут определяем, какие задачи решает сайт. А также какие показатели нужно отслеживать для выполнения. В электронной коммерции такой список задач может достигать 30 — 40 страниц.
2. Техническое задание для внедрения инфраструктуры web-аналитики. Например, установка кода счетчика на сайт.
3. Настройка аккаунтов систем. Задаем, что нужно отслеживать.
4. Поддержка всех настроек в актуальном состоянии. То есть все ли правильно считается.

Ценность онлайн аналитики

На сегодняшний день почти на всех ресурсах установлен счетчик для сайта. Обычно это Яндекс Метрика или Гугл Аналитикс.

Но к сожалению, практически никто не настраивает его правильно. Поэтому мало кто получает реальную пользу от использования систем аналитики сайтов.

Если у вас уже есть такая статистика, то достаточно просто понять, а насколько она для вас ценна. Задайте себе такой вопрос — «Что она дает бизнесу и какие решения вы принимаете на основе онлайн аналитики?»

Чтобы понять ее ценность, вам нужно ответить на следующий вопрос. Что будет, если завтра счетчик на сайте перестанет работать, и я не получу информацию?

Для большинства владельцев сайтов просто пропадет любопытная информация о том, что происходит на их ресурсе. Однако каких-либо серьезных проблем для бизнеса тут не возникнет.

Если же вы говорите, что, потеряв эти данные, мы столкнемся с проблемами, тогда эта информация для вас будет ценна.

Еще нужно понять, какие данные вы сейчас смотрите.

Многие заходят и смотрят общее количество посетителей на сайте и на этом все. А о том, что это за люди, откуда они пришли и так далее, никто об этом не задумывается.

Просто тупо смотрят на общее количество посетителей. Или сколько было заказов через корзину. Хотя не всегда это самый главный параметр.

Следующий важный вопрос, на который нужно ответить — «Какие решения и как часто вы принимаете на основе данных web-аналитики сайта?»

Может вы время от времени или спонтанно посмотрели на цифры и исходя из этого сделали выводы? Значит это не очень полезная информация. В таком случае вы скорее всего, не управляете бизнес-процессами на основе данных.

Также очень важно понимать, как на основе этих данных вы отслеживайте результаты решений.

Что и зачем анализировать

Что нам нужно контролировать чтобы сайт приносил больше денег? Если это коммерческий проект, то нужно понять, из чего состоит его польза для бизнеса.

Вот, что определяет успех сайта:

• Большой поток качественных посетителей — чем он больше, чем больше вероятность заработать.
• Конверсия посетителей в звонки и заявки. Тоже важно потому что может заходить совершенно не целевая аудитория.
• Средний чек — сколько и на какую сумму покупают.
• Повторные покупки — осуществляют ли, с какой периодичностью, на какую сумму и так далее.

В общем, вам нужно эти четыре составляющие очень четко измерять.

Анализ целевой аудитории

Следующая задача — это анализ целевой аудитории. Системы интернет-аналитики собирают огромное количество данных. На их основе уже можно закрыть большой пласт в изучении ЦА.

Системы учитывают, как ведет человек на сайте, откуда он пришел и так далее.

Также можно самим использовать различные классические методы сбора информации. Например, проведение онлайн опросов или тестирований.

Анализ эффективности рекламы

Следующая задача — это анализ эффективности рекламы в интернете. Тут можно выделить несколько пунктов:

1. Определение наиболее эффективных источников
2. Прогнозирование эффективности рекламных каналов

Важно отслеживать все каналы, по которым идет конверсия!

В общем, для принятия решений по управлению рекламными кампаниями нужно получить максимум информации о приходящих на сайт пользователях.

У вас должны максимально размечены все источники трафика на сайт. Вы должны понимать, с какого объявления пришел этот человек.

Посещение сайта — это не просто хождение по ссылкам. Это взаимодействие с информацией. Вот его тоже нужно тщательно отслеживать.

Допустим, вы видите, что какой-то рекламный инструмент неэффективен и слишком дорогой. Но при этом у вас нет четкой разбивки. Вы не знаете, как работает объявления и кампания. В итоге вы можете только либо выключить всю рекламу, либо включить.

А это решение очень сложно принять!

Если же у вас веб-аналитика очень детально нарезана, то можно сразу понять, какой конкретный элемент канала стоит заменить или усилить.

Анализ юзабилити сайта

Следующий момент — это анализ удобства пользования сайтом. Сюда входят следующие задачи:

1. Определение ключевых сценариев взаимодействия с сайтом
2. Выявление проблем, которые возникают у пользователей при взаимодействии с ресурсом
3. Проведение количественных и качественных тестов с целью повышения эффективности веб-проекта

Смотрите, куда уходят посетители с сайта!

Бывает так, что с помощью только одной внешней ссылки, вы можете потерять большой пласт клиентов. В итоге ссылка может быть полезна для людей, но совершенно бесполезна для бизнеса.

Внедрение управленческой отчетности

Это автоматизация каких-то отчетов, интеграция данных и так далее. Вот основные этапы, которые проходят в рамках этой задачи:

1. Выявление потребностей лиц, принимающих решения. Какие задачи они решают и что для этого нужно.
2. Формирование системы показателей эффективности (KPI), которые помогают в решении задач.
3. Организация сбора необходимых данных. Что-то собирается из интернета, что-то из внутренних каких-то систем. Например, из CRM.
4. Формирование дашбордов. Строятся отчеты для лиц, которые принимают решения. Например, для принятия решения по контекстной рекламе, есть один специалист. Для другого канала рекламы, решение принимает уже другой человек и так далее. То есть, это не единый дашборд, где будут выведены основные показатели бизнеса.

По сути для решения каждой из вышеописанной задачи, можно вывести такую пирамиду.

Прежде чем решить любую задачу, нужно понять, а какие данные необходимы для решения этого вопроса.

В следующем шаге мы уже собираем эти данные. Затем идет процесс их обработки и склейки. Потом посмотрев на видимые данные, идет интерпретация. То есть на всей этой основе мы делаем какие-то выводы и принимаем решение.

После всего этого идет определенный цикл. Нам важно понять, а было ли данное решение корректным.

Тут мы можем провести A/B тест и опять осуществлять сбор данных для решения поставленной задачи.

Как видите, большинство задач в веб-аналитике сайта являются цикличными. Нам постоянно нужно проверять корректность сбора данных. Также анализировать целевую аудиторию, источники трафика и так далее.

Инструменты веб-аналитики

Можно выделить несколько инструментов веб-аналитики, которые необходимо знать для решения вышеописанных задач. Это системы сбора, хранения, обработки и представления данных.

Вот они:

• Сервисы веб-аналитики (Google Analytics, Yandex Metrika и прочее) и коллтрекинг
• Рекламные системы (Google Adwords, Яндекс Директ и так далее)
• Обработка данных (Excel, Google Spreadsheets, SPSS, Pyhton и так далее)
• Визуализация данных (QlikView, Tableau, Power BI и так далее)
• Проведение тестирований (Visual Website Optimizer, Optimizely, Google Analytics Content Experiment и прочее)
• Проектирование интерфейсов (Axure, Sketch, Visio и тому подобное)

Методы работы с интернет-статистикой

В рамках работы с интернет-статистикой, мы действуем на основе каких-то методов. Это способы и алгоритмы для решения задач. Сюда относим:

• Сравнительный анализ (упор на сегментацию)
• Методы классического маркетингового анализа
• Статистический и интеллектуальный анализ данных
• Методы визуализации
• Создание прототипов сайтов на основе пользовательских сценариев

Сравнительный анализ

Сегментация — это один из самых популярных методов. На основе данных можно разбивать пользователей на небольшие однородные группы.

Делается это с целью повышения эффективности таргетирования. А также персонализации (воздействие на них и проведения изменений в коммуникации).

Методы классического маркетинга

Сюда входит анализ конкурентов (SWOT, бенчмаркинг и прочее), сегментация пользователей (когортный и RFM-анализ и так далее). А также добавляется анализ товарной политики (ABC, XYZ и так далее).

То есть методы классического маркетинга не теряют своей актуальности и прекрасно ложатся на задачи веб-аналитики для бизнеса.

Методы data science

По сути, это применение интеллектуального анализа данных и статистических методов с целями:

1. Поиска закономерности между показателями
2. Оценки влияния различных факторов на исследуемые показатели
3. Решения задач классификации и сегментации
4. Построение прогнозов

Предметная область

Знания предметной области — это последний компонент, который поможет вам добиться успеха. Нужно понимать бизнес-процессы той области, в которой ведутся работы и исследования.

Также нужно знать технические ограничения, которые есть у бизнеса. Еще нужно понимать инструменты интернет-рекламы и так далее.

Веб-аналитика на практике: подводные камни

К сожалению, веб-аналитика на практике имеет различные подводные камни. Это в свою очередь приводит к неправильным выводам.

Малое количество данных

Не так много сайтов с огромным количеством трафика. Поэтому часто не хватает данных по трафику чтобы разделить аудиторию на части и сделать правильные выводы.

Как правило, выводы делают по случайным небольшим отклонениям. Говорят — «О отлично! Что-то изменили на сайте, и конверсия выросла на 30% с прошлого месяца». Но как оказалось, в этом разделе в прошлом месяце было два заказа, а в этом три.

Поэтому на основе этого делать вывод, что какое-то изменение привело к улучшению, будет неправильно!  Если не видеть абсолютный размер цифр, то можно прийти к неправильным выводам. Тем самым можно увести не в ту сторону всю работу.

Поэтому внимательно относитесь к тому:

• Сколько у вас данных
• Имеет ли смысл на этих данных основываться
• За какой период их собирать

Есть рекламодатели, которые хотят за 1-2 дня сделать выводы об эффективности какой-то рекламы. Естественно, у них не хватает информации чтобы правильно все посчитать.

Конечно же, что-то посчитали и сделали ошибочные выводы. В итоге, эффективную рекламу выключили, а неэффективную наоборот, усилили.

А дальше еще будет сложнее понять, что именно в тот момент принятия важного решения и была совершена ошибка.

Ошибки счетчиков аналитики сайта

Часто бывает так, что в аналитике сайта собираются не все данные. На каких-то страницах счетчик пропал, что-то поменяли, где-то ошибка в коде и так далее. В итоге, какую-то информацию вы перестаете собирать.

А бывает и наоборот!

Например, сделали изменения на сайте, после чего на каких-то страницах счетчик стал удваиваться. В итоге вы видите, что по этой рекламе просмотров в два раза больше. Но оказывается, что эти люди были по два раза засчитаны.

В итоге, делаются неправильные выводы.

Очень часто возникает желание сразу дать ответ. Мол, мы здесь увидели, что показатель изменился и это хорошо.

Выросла глубина просмотров — это хорошо или плохо? Кажется, хорошо, так как люди больше вовлечены на сайте.

Однако может быть какая-то проблема, что люди несколько раз перезагружают страницу. А может быть и так, что пользователи куда-то кликают потому что не могут понять или найти нужную информацию.

Такие ситуации тоже не редкость!

Если вы интерпретируете результаты какого-то анализа, обязательно поищите различные версии. Подумайте, что еще могло повлиять на такое изменение показателя. Оцените вероятность разных причин.

Внешние факторы

Не стоит отбрасывать внешние причины, которые сразу могут быть не очевидны. Например, в компании сидит веб-аналитик, который погрузился в анализ конкретного сайта.

Он смотрит на цифры, но не понимает те ситуации, которые связанны с бизнесом и спросом. Например, проблемы с таможней, поставщиками и так далее.

Бывает так, что поведение пользователей на сайте может резко поменяться. Например, возникли проблемы на таможне и у конкурентов не оказалось товара. Поэтому больше людей ходят по сайтам и часто обзванивают в надежде найти товар.

В итоге показатели изменились! Но на самом деле причина была не в изменениях на сайте, а в зависимости от внешних факторов.

Есть еще один любопытный пример со студентами!

Если посмотреть популярность в Яндексе по словосочетанию «уроки английского», то мы видим, что летом идет спад. А с сентября по май возрастает спрос.

То есть в учебное время больше ищут по этой фразе. А в летний период люди отдыхают и меньше ищут информацию по данному запросу.

А если посмотреть по запросу «уроки французского», то мы увидим существенных скачек в марте и апреле. Почему так происходит?

Оказывается, шестиклассники в апреле проходят уроки французского. В итоге дети массово идут в поисковик и ищут информацию по этой теме. Например, конспекты, лекции, домашние задания и так далее.

Как видите, в реальности получается совершенно другая аудитория, которая не будет платить за уроки французского. Она накладывает очень сильное искажение в аналитику веб-сайтов.

В разы возрастает количество запросов в поиске. При этом имеется совершенно неочевидная причина.

A/B тесты в web-аналитике

Веб-аналитики очень любят проводить A/B тесты на сайтах. Взяли страницу до изменений. Затем ее исправили и сравнили, как изменится конверсия и в каком случае.

Но самое сложное не просто протестировать два варианта, а какие именно изменения нужно тестировать.

Бывает так, что меняют что-то не очень значимое для целевой аудитории и потом пытаются найти разницу. А в итоге, ее нет!

Потом выясняется, что есть какая-то очень важная информация, которую нужно было разместить на сайте чтобы люди заинтересовались.

Нужно обязательно подумать о людях, пришедших на сайт. Им не так важны размеры кнопочек. Намного важнее информация, которую вы размещаете.

Если тестируете расположение информации, то вы как раз меняете фокусы внимания людей. То есть на что человек смотрит, как выделить информацию и в каком порядке ее показать.

Даже в оффлайн-магазинах говорят, что от порядка выложенного товара зависит покупательская способность. Поэтому можно увеличить эффективность сайта если на одной странице менять порядок информации и тестировать, какой контент воспринимают лучше.

Здесь есть много хитростей!

Например, в вечернее и ночное время людям удобнее смотреть видео, чем днем. Поэтому если у вас какие-то товары или услуги личного потребления, то человек, сидя в офисе, не будет включать видео.

Скорее всего у него не может быть под рукой наушников. А на колонки он включать не будет. Ведь тогда его коллеги и начальство могут услышать, что он смотрит что-то не то.

А дома людям удобнее смотреть видео.

При тестировании удобства просмотра видео в дневные часы, вы скажите, что такой формат контента будет не востребован среди клиентов. Но на практике окажется, что по вечерам и в выходные дни видео удобнее и его нужно поднимать выше.

Допустим, если на сайте имеется какой-то функционал и вы видите, что люди им не пользуются. Тогда нужно различать две причины: не смог человек что-то сделать или просто не захотел.

Ведь иногда люди не хотят чем-то пользоваться. А иногда вы показываете им классный функционал, но оказывается, что все работает не так, как надо. В итоге, посетители хотят, но не могут что-то сделать.

А на этом знакомство с основами веб-аналитики закончено. Теперь вы знаете всю важность данного процесса работы. Теперь осталось только обучиться всему этому и начать практиковаться.

Ниже идет более подробное обучение веб-аналитике. Тут представлены уроки в виде статей и кейсов, которые хорошо раскрывают отдельные вопросы. Обязательно их изучите!