Веб аналитика и метрики онлайн торговли на практике.

Недавно, на встрече с предпринимателями мне задали вопрос об эффективности работы бизнеса в онлайн. Вопрос примерно звучат так: «Как вы находите пути выхода предприятия из кризиса или находите решения для существующих проблем с такой точностью и выверенностью?»

Здесь я поясню, человек знаком с метрикой и другими системами веб аналитики на практике, но погряз в объеме данных. Он прекрасно и активно их применяет веб аналитику, но не знает, что необходимо отслеживать. Часто консультируя предпринимателей, сталкиваешься с глобальными объемами данных, метрик в которых они вязнут и впадают в отчаяние.

Большие архивы данных для профессиональных аналитиков это просто находка, но давайте разберемся, как подходить к ним.

Будем, есть слона по кусочкам.

Чтобы выявить проблему, нам необходимо определить, в чем эта проблема выражается и как она проявляется в поведении клиента. Следующим шагом разделим проблему на более мелкие составляющие, затем возьмем 2-3 метрики и замерим каждую составляющею за разные периоды времени. Например, в 3 временных отрезках, месяц, квартал, полугодие. Если у нас получились схожие тенденции, то нас можно поздравить, мы на верном пути.

Теперь на практике о веб аналитике:

Нам дана самая распространенная проблема – трафик есть, но низкая конверсия. Рассмотрим на примере мебельного магазина онлайн торговли. Сегодня это мой клиент, а тогда они обратились ко мне в первый раз для решения проблемы. Крупный федеральный магазин онлайн торговли мебели, начал открывать склады в регионах для расширения онлайн торговли и оперативной доставки. До этого у них склады и торговые залы были в Москве и области.

Проблема состояла в том, что склады открыты, срок доставки мебели сократился до 1 дня, появилась сборка мебели, для клиентов стали доступны разные формы оплаты, рассрочки и другие сервисы компании, а продажи не увеличились до запланированных объемов.

В общем, ситуация обстояла так: общее увеличение онлайн продаж было на 43%.  В некоторых категориях онлайн продажи увеличились в среднем на 80 – 90 %, а онлайн продажи по отдельным категориям увеличились на 10%. При чем трафик последних 6 месяцев показывал увеличение в 2 раза. Руководство магазина, перед сотрудниками ставило задачу поднять продажи минимум на 75%.

Проблему и решение мы выявили за 2 дня, так сказать применили веб аналитику на практике.

1. Выбраны проблемные категории.
2. Разделены данные по городам и временным отрезкам.
3. Применена выборка по временным отрезкам и самым популярным URL
4. Полученные популярные URL относились к товарам, поэтому я выбрал общие свойства этих товаров.

Проанализировав полученные данные из метрик веб аналитики, вывод напрашивался сам собой. Общее свойство у всех категорий было в цвете. В каждом отдельном городе наблюдалась концентрация пользователей вокруг определенных цветов. Поэтому мы решили увеличить популярную цветовую гамму товаров для каждого города отдельно. Как только магазин предложил каждой группе клиентов выбор товаров требуемой цветовой гаммы продажи взлетели выше ожидаемого уровня.

Главное в веб аналитике для магазинов онлайн торговли это сегментация, чем мельче сегментация, тем точнее анализ.

Далее, я приведу примеры нескольких популярных метрик веб аналитики, применяя которые вы сможете получить емкую информацию. Приступая к анализу данных, в интернет торговле, всегда задайте следующие вопросы:

Если посетитель пришел сегодня за покупкой, но не совершил ее, то почему?

Как улучшить впечатление о веб-сайте и повысить его эффективность?

Если посетителю не удалось выполнить свою задачу, что можно сделать?

Метрики веб аналитики «Время на сайте»

• Время на сайте + количество визитов. Метрика показывает, увеличивается ли время посещения сайта пользователем при последующих визитах.
• Время на сайте — конверсии + вариант с количеством визитов. Можно сделать вывод о влиянии данных, полученных с метрики выше на конверсии.
• Время на сайте — поисковая система или гео и т.д. . Изучаем разные аудитории и их вовлечённость.
• Время на сайте — возраст – конверсии. Этой метрикой вы поймете какой возраст вашей целевой аудитории.

Метрики веб аналитики «Отказ»

• Отказ + возраст, площадка, гео. Выделяем отказную аудиторию.
• Отказ + страницы сайта. Перерабатываем наше УТП или меняем товар. Здесь вам необходимо более детально разделить проблему.
• Отказ + ключевые фразы. Какие поисковые фразы у нас не работают. В дальнейшей работе есть два направления. Либо изменить УТП, товары, чтобы увеличить конверсию или изменить семантику.
• Страницы выхода + отказы + ключевые слова. Поможет выявить страницы, с которыми нужно срочно работать.
• Страницы выхода — время нахождения на сайте или глубина просмотра. Поможет определить, с каких страниц был положительный или отрицательный выход.

Метрики по оптимизации сайта

• Популярные страницы + популярные ключевые фразы. Получив данные, мы сможем на странице товара максимально решить задачу клиента. («Не забывайте, что этот показатель использует ключевые фразы, а не ключевые слова»)
• С какой страницы максимальное число конверсий. Этот показатель позволит вам найти эталон конверсий на вашем сайте. Но не забудьте про А/Б тесты, чтобы стремиться к идеалу.
• Популярные страницы + временные периоды. Можно выявить сезонность продажи товара.
• Популярные страницы + конверсии. Выявить популярные страницы с низкой и высокой конверсией. Разделить их на сегменты и доработать конверсию страниц.
• Популярные страницы + гео, возраст, пол + глубина просмотров. Поможет сделать сегменты аудитории и выявить ее потребность.
• Популярные страницы — источник трафика. Позволяет сегментировать трафик с площадок по интересам и в дальнейшем для каждой площадки предложить определенные товары.

Инструмент веб аналитики «Карта кликов» работает даже без целей. Этот инструмент поможет вам в таких задачах как:

• Целеполагание
• Интересы посетителей
• Технические доработки сайта
• Анализ поведения клиента

И всегда помните, что необходимо выполнять замер эффективности сайта. Это можно сделать при помощи следующей метрики.

• Выполнение целей + сегмент по трафику. Метрики веб аналитики о которых я упомянул выше помогут вам сегментировать вашу аудиторию сайта на группы.

Автор статьи Орлов Борис Сергеевич. Маркетолог, эксперт в вопросах конверсий, трафика в электронной торговле, поведения покупателей.