Веб-аналитика для интернет сайтов

Каждый сайт посещают пользователи, они просматривают страницы, выполняют какие-то действия, например, для интернет-магазина - добавляют товары в корзину и совершают покупки. А для сайта услуг - звонят или заполняют форму обратной связи. Эти заявки и продажи приносят бизнесу доход.

Для стимулирования продаж через сайт, как правило, используют платные каналы для привлечения целевого трафика, например, контекстную рекламу или поисковая оптимизация, которые позволяет привлечь заинтересованных в покупке товара или услуги пользователей.

Таким образом, для каждого бизнеса есть расходы = затраты на платные источники трафика и доходы = прибыль от продажи товаров или услуг с использованием сайта.

Но, согласно закону Парето, как правило только 20% усилий (в нашем случае затрат на платные источники трафика), приносят 80% дохода. И в случае онлайн бизнеса, возможно четко посчитать какие именно 20% затрат приносят большую часть дохода и соответственно значительно увеличить эффективность вложений в рекламу, и в конечном итоге получить больший объем продаж при значительно более низкой стоимости продажи.

Что это такое?

Веб-аналитика это подход и инструментарий, позволяющий качественно и количественно оценить поведение пользователей на сайте и сделать выводы по оптимизации.

Каждое посещение сайта пользователем отражается в системах веб-аналитике более чем по 300 метрикам, например, можно видеть:

• Регион, откуда пришел пользователь;
• Источники, с которых он приходил на сайт раньше;
• Устройства, с которых он посещал сайт;
• Элементы на сайте, на которые он нажимал (формы, кнопки, картинки и т.д.);
• Затраты на привлечения конкретного пользователя;
• Пол и возраст пользователя.

Но кроме этого, возможно загружать и важные для бизнеса параметры:

• Товары, которые пользователь посмотрел и купил;
• Его заинтересованность в покупке;
• Доход, который принес пользователь;
• Канал коммуникации с компанией (телефон, онлайн-чат, форма на сайте).

Анализируя поведение пользователя, с платных каналов, можно сказать, насколько качественно настроены рекламные кампаний, где и как возможно оптимизировать их для получения большей прибыли и уменьшению затрат.

Зачем нужно?

Например, пользователи из Москвы, мужчины с возрастом 18-25 принесли доход компании при покупке Товара А в 100 т. рублей при затратах 10 т. рублей, а девушки из Санкт-Петербурга 26-34, принесли доход в 250 т. рублей при покупке Товара Б, при затратах 5 т. рублей.

Анализируя данные в системах веб-аналитики, можно отдать предпочтение в распределении бюджета рекламной кампании в сторону девушкам из Петербурга и получить больший доход.

В настоящее время рекламные кампании это комплексный продукт привлечения посетителей с разных источников, и как правило в несколько этапов (знакомство с компаний, стимулирование интереса к продукту, снятие возражений, покупка), и для каждого этапа существует свой, наиболее эффективный канал привлечения трафика.

Кроме вопросов, напрямую связанных с продажами, веб-аналитика решает множество задач по юзабилити и различных технических моментов работы сайта.

Пример отчета по вэб-аналитике

Выводы

При том обилии данных, которые включают в себя современные системы веб-аналитики, возможно видеть поведение отдельного пользователя или группы пользователей. И понимая их потребности, делать рекламные кампании и дорабатывать сайт под каждую группу, значительно увеличивая общий доход с сайта.

Андрей Осипов