Веб аналітика для бізнесу

Ви вкладаєте в маркетинг гроші. І напевно хочете знати скільки клієнтів приходить і скільки коштує один наведений клієнт. Краще SEO або Facebook?
А може розмістити банер на сайті Х за 1000 грн в місяць? Або краще відключити банерну рекламу, від неї все-одно толку мало …
Стаття про веб аналітиці на ці питання відповідь не дасть. А дасть розуміння як самостійно знайти відповідь і отримувати цю відповідь регулярно.
Матеріал призначений не для аналітиків а для підприємців, яким потрібно зрозуміти: Як оптимізувати бюджет на рекламу? Як перевірити свого маркетолога. Тут не буде великих заглиблень і інструкцій як налаштувати, це все можна знайти погуглити.

Навіщо веб-аналітика бізнесу?

Можливості веб-аналітики для бізнесу не обмежуються нижчепереліченими. А для початку вам вистачить 🙂

Підвищувати конверсію сайту

Конверсія це співвідношення купили відвідувачів до зайшли. Якщо уявити сайт як магазин одягу, то на кількість покупок впливає:

1. Кількість людей, які проходять поруч;
2. Кількість людей, які заходять в магазин;
3. Кількість людей, які підходять до стійок з одягом;
4. Кількість людей, які приміряють;
5. Кількість людей, які доходячи до каси і оплачують.

Кожен крок це мікроконверсія, яка призводить до кінцевої мети – покупці.
Люди відвідують сайт за такими ж шляхами. Важливо їх знайти і вимірювати коефіцієнт конверсії – скільки людей з 100 приміряли підуть на касу.
Підвищується коефіцієнт конверсії за допомогою знаходження аномалій. Наприклад люди зайшли на сайт з екранів роздільною здатністю 1920 пікселів по ширині купують вдвічі частіше ніж в середньому. Це означає, що сайт для них виглядає по іншому. Потрібно зрозуміти як і продублювати це для інших розмірів.

Другий приклад: роблячи зрізи помітили, що конверсія у дівчат з 8 до 11 вечора виростає на 50%. Що із цим робити? На сайті не зробимо нічого. А рекламу в цей проміжок часу дівчатам можна показувати більше.
Звертайте ласка увагу на коефіцієнт конверсії сайту. Його підвищення з 0,75% до 1,5% може обійтися значно дешевше, ніж подвоєння рекламних бюджетів.
До того ж, як хтось сказав: “Показник, який регулярно відстежується починає магічним чином поліпшуватися”.

Визначати більш вигідні канали трафіку

Наприклад ви вкладаєте по 1000 доларів на місяць в кожен з таких каналів трафіку:

1. Реклама на Facebook
2. Пошукова реклама Google
3. Банерна реклама

Один з них приносить клієнтів на 10 тис доларів в місяць а два інших по 15 тис.
Очевидно, що 15 вигідніше, ніж 10. Якщо десятикратна окупність інвестицій в маркетинг для вас ОК, то і 10 теж вигідно. Аналітика дозволяє виміряти ці цифри і порівняти канали між собою. Для цього найпростіше зробити табличку з переліком каналів трафіку, витратами на кожен і кількістю клієнтів, яких вони принесли. В ідеалі додати виручку. Це можна зробити коректно налаштувавши Google Analytics і інтеграції. А можна в звичайній таблиці щомісяця зводу дані руками. І то і то працює.
Важливо, щоб ви визначили для себе допустиму вартість залучення клієнта. А якщо продуктів у вас кілька, то по кожному продукту.
І розуміли скільки коштує клієнт по кожному каналу трафіку.
Тримайте вартість залучення клієнта в рамках допустимої!

Перевірка гіпотез

Гіпотеза це припущення про те, що зробивши Х ви отримаєте У.
Наприклад: “А давайте піднімемо кнопку замовлення вище, адже ніхто не доскролівает туди”.
Аналітика дозволяє нам тестувати гіпотези. Експеримент може або підтвердити або спростувати гіпотези.

оптимізація реклами

Наявність аналітичної системи критично важливо для performance маркетингу (або інженерного підходу до маркетингу). Наприклад фахівець з налаштування контекстної реклами може оптимізувати кампанії тільки знаючи дані про покупки, бажано зі вартість. Аналогічно ремаркетинг, таргетинг та інші рекламні інструменти. Правильно поставлене маркетингову задачу потрібно і можна оцифровувати, вимірювати і контролювати.

суміжні області

Джерело даних для маркетингу

Аналіз аудиторії сайту і її сегментів дозволяє виявляти додаткові дані, які допоможуть грамотно планувати весь маркетинг компанії. Від портрета цільової аудиторії, її географії, переваг по контенту до корекції продуктової лінійки.

Джерело даних для рекламних каналів

Системи аналітики дозволяють нам збирати аудиторії для наприклад ремаркетингу в Google Ads та Facebook. Від найпростішого випадок “Усі відвідувачі сайту” до комбінацій типу “Хто подивився контактні дані менеджера, чи не замовив у нас нічого і був на сайті більше чотирьох разів”.

Що таке веб аналітика

Підсумувавши можна сказати, що веб аналітика це система інструментів і практик для оптимізації сайту і рекламних каналів з метою отримати більше прибутку.
Мета іноді може бути інша, але ці випадки або зводяться до прибутку або дуже рідкісні. 🙂

З чого складається система веб аналітики

Система метрик і KPI

Аналітика дозволяє вимірювати а що їй вимірювати – вирішувати вам. Звичайно є показники, які відслідковуються в звітах за умовчанням. Вони безсумнівно важливі. У той же час у кожного бізнесу свої завдання і виходячи саме з цих завдань потрібно вибудовувати систему метрик.
Що саме відстежувати?
Раджу побудувати ланцюжок дій покупця від контакту з рекламою до грошей в касі. З усіма відгалуженнями і варіантами.

У реальному житті все значно складніше, а для розуміння загальної картини цього достатньо. Швидше за все левова частка покупців будуть йти по одному-двом шляхах. Нам потрібно зараз зрозуміти які показники потрібно відстежувати. Що найбільше впливає на кількість грошей в касі? Середній чек? Кількість чеків? Конверсія з перегляду картки продукту в замовлення? Кількість відвідувачів сайту?
Виділяємо ключові показники ефективності маркетингу. Їх відстежуємо практично кожен день. У свою чергу KPI безпосередньо залежать від значень всіх показників в системі. Ці показники можна відстежувати наприклад раз на місяць.

Налаштування аналітики

Тепер нам потрібно налаштувати систему аналітики.

UTM мітки

Для коректності відстеження джерела переходу на сайт раджу користуватися ЮТМ мітками. Це спеціальне позначення типу
https://lp.it4u.ua/?utm_source=content&utm_medium=it4u.ua&utm_campaign=lunch-analytics&utm_content=aticle яке дозволяє аналітичній системі правильно визначити звідки прийшов відвідувач. Природно Google Analytics самостійно знає, що людина прийшла з Facebook. Проблема в тому, що в Facebook у вас може бути десять видів активностей. Від платної реклами, ведення власної групи до роботи з лідерами думок і гостьовими постами. Саме для цього кожен вид активності позначається власної “міткою”.

події

Для того, щоб Google Analytics розуміла коли саме відбувається цільове дію в деяких випадках їй потрібно допомогти. Такі речі, як перегляд сторінки або перебування 60 секунд на сайті можна відстежити без спеціальних подій. А деякі дії потрібно позначити. Це робиться викликом функції gtag ( ‘event’, ‘event_name’) ;. Аналітика побачить подію, яка ініціювала функція і відзначить це у себе.

цілі

Сайт генерує безліч подій. Не всі з них однаково важливі. Ті, події, які ми відстежуємо налаштовуємо як цілі. Мета – це дія, яка нам важливо відстежувати. Таким чином ми зможемо побачити кількість виконаних дій в звітах.

форми заявок

Подіями потрібно відзначити всі форми заявок. Бажано початок заповнення форми і факт відправки. Зверніть увагу – не факт натискання на кнопку, а факт відправки даних. Цим часто грішать недосвідчені розробники. Внаслідок чого кількість замовлень в аналітиці та CRM може не збігатися.

Інтеграція з CRM

Для повноти картини також бажано інтегрувати аналітичну систему з CRM системою. Щоб при покупці CRM повідомила в аналітику нова подія, що продовжить воронку продажів

імпорт витрат

Також зараз є можливість імпортувати витрати з Facebook і інших рекламних каналів безпосередньо в Google Analytics. Ви зможете побачити не тільки конверсії але і всю картинку за витратами.

аналіз результату

оптимізація реклами

Коректно налаштувавши аналітику фахівці з реклами оперуватимуть необхідними даними для її оптимізації. Набагато краще орієнтуватися не на кліки а на виручку, правда?

Асоційовані конверсії – що це таке?

Розповім на прикладі. Людина знайшов вас через контекстну рекламу Google. Подивився, почитав і забув. Потім його наздогнав ремаркетинг в Facebook – він знову потрапив на сайт і згадав про вас. Почитав ваш блог, підписався на розсилку. Через місяць один з листів зачепило вашого клієнта за живе і він зайшов на сайт, замовив вашу послугу. За замовчуванням у всіх звітах буде фігурувати емейл розсилка. А як же ремаркетинг і контекст? Можна зробити помилковий висновок, що вони не працюють. Для того, щоб робити правильні висновки є моделі атрибуції, в яких вклад кожного каналу розподіляється справедливо. Як саме – можна вибрати.

Сезонність

Важливо враховувати тижневу і річну сезонність для коректності аналізу

Чекліст по налаштуванню аналітики і шаблон таблиці для аналізу ефективності маркетингу

Ми підготували для вас спеціальний чекліст для того, щоб ви могли перевірити чи все у вас налаштоване правильно. А також таблицю з прикладом аналізу ефективності маркетингу.
Для його отримання – залиште будь ласка своє ім’я та емейл в формі нижче. На пошту ви отримаєте чек лист і шаблон таблиці для аналізу ефективності маркетингу.