Дмитрий Колотов Исполнительный директор агентства WebProfiters

1. Дмитрий Колотов Исполнительный директор агентства WebProfiters Веб-аналитика - фундамент интернет-маркетинга компании.

2. Кому можно вздремнуть в ближайшие 20 минут? У Вас интернет-магазин, в котором: 99% всех заказов оформляется через корзину на сайте; 99% всех оформленных через корзину заказов оплачиваются; Заказов так много, что вы не успеваете считать деньги;

3. Типичная ситуация Продвижение $$$ Потерянные клиенты Сайт Контекстнаяреклама $$$ Конверсия 0-3% Клиенты Конверсия - это отношение числа посетителей сайта, выполнивших на нем какие-либо целевые действия, к общему числу посетителей сайта

4. Мы верим, что: Нужно понимать, что происходит На основе понимания нужно что-то делать Последствия действий нужно отслеживать Тогда будет результат, независимо от области деятельности.

5. Что влияет на конверсию? Веб-аналитика позволяет улучшать качество и количество трафика, а также интерфейс сайта, что положительным образом сказывается на конверсии

6. Что такое веб-аналитика? Веб-аналитика – объективное отслеживание, сбор, измерение, оповещение и анализ количественных интернет-данных с целью оптимизации сайтов и инициатив интернет-маркетинга (WebAnalyticsAssociation) Основная задача веб-аналитика – повышение конверсии сайта 1% 2% Рост продаж в 2 раза

7. Код отслеживания Google Analytics

8. Компания ведет контекстную рекламу и продвижение Бюджет на 4 запроса по контексту – 15 т.р. / месяц Бюджет продвижения – 50 т.р. / месяц Почему необходимо использовать веб-аналитику? Показатель отказов контекстной рекламы – 54% Показатель отказов посетителей из натуральной выдачи поисковых систем – 82% Потери в контексте (54% моментально) ~ 7 500 руб. / месяц Потери в продвижении (82% моментально) ~ 41 250 руб. / месяц Просто так потеряли 48 750 руб. / месяц или более 70% рекламного бюджета впустую

9. Как работают с данными веб-аналитики? Сегментационный и трендовый анализ • Выдвигаем 2 гипотезы: • Проблема либо в качестве трафика, • либо в качестве сайта Выделяем и изучаем показатели различных сегментов данных Наблюдаем изменение различных показателей во времени и определяем устойчивые тенденции

10. Как работают с данными веб-аналитики? Рассматриваем первую гипотезу – проверяем качество трафика Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик Выбираем сравнение показателя отказов по каждому источнику со средним значением по всему сайта • Отвечаем на вопрос: «Какие источники трафика наиболее неэффективны?» • Рассматриваем отдельные параметры неэффективных источников

11. Как работают с данными веб-аналитики? Проверка ключевых слов Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик - > Поиск - > Оплачиваемый трафик Выбираем сравнение показателя отказов по каждому ключевому слову со средним значением по всему сайту Отвечаем на вопрос: «Какие ключевые слова наиболее неэффективны и пытаемся определить почему?» - проблема, либо в посетителе, либо в посадочной странице Проверяем ключевые слова/объявления/посадочные страницы

12. Как работают с данными веб-аналитики? Пример проблемы с посадочной страницей Ключевое слово соответствует тематике сайта и объявлению, значит причина высокого показателя отказов не в посетителе…

13. Как работают с данными веб-аналитики? Посадочная страница под акцию Причина высокого показателя отказов – посадочная страница низкого качества

14. Как работают с данными веб-аналитики? Верная посадочная страница Изменяем посадочную страницу, добиваясь снижения показателя отказов

15. Как работают с данными веб-аналитики? Пример проблемы с нерелевантным ключевым словом Причина высокого показателя отказов – нерелевантное ключевое слово

16. Как работают с данными веб-аналитики? Методология работы с трафиком • Выявляем неэффективные источники трафика (взвешенная сортировка и сравнение со средним значением по сайту) • Пытаемся определить причину их неэффективности: • Проверка ключевых слов (взвешенная сортировка и сравнение со средним значением по сайту) • Соответствие ключевого слова рекламному объявлению и посадочной странице • Изучение показателей эффективности различных сегментов данных рекламных кампаний (география, типы запросов, площадки) • Перераспределение рекламного бюджета исходя из основных показателей эффективности рекламных кампаний: • Стоимость конверсии (заказа) – стоимость рекламной кампании / количество конверсий (заказов) • Средний чек – выручка / количество транзакций • ROI – доходы от рекламной кампании/стоимость рекламной кампании

17. Как работают с данными веб-аналитики? Пример из жизни Сегментируем

18. Как работают с данными веб-аналитики? Пример из жизни Изучаем данные

19. Как работают с данными веб-аналитики? Пример из жизни Оптимизируем контекстную рекламу При одинаковой стоимости клика по обеим кампаниям, кампания “Artik Russia” гораздо болееэффективна с точки зрения стоимости за конверсию и ROI – правильно снизить расход/отключить кампанию “Artik Main”

20. Как работают с данными веб-аналитики? Проверяем вторую гипотезу – определяем качество страниц сайта Отчет Содержание -> Содержание сайта-> Все страницы Выбираем сравнение показателя отказов или выходов по каждой странице со средним значением по всему сайту Отвечаем на вопрос: «Какие страницы наиболее неэффективны и пытаемся определить почему?» Следующим шагом является выявление причин неэффективности страницы

21. Как работают с данными веб-аналитики? Как определить причину неэффективности страницы? • Способы и инструменты определения причин неэффективности страниц: • Сводка по навигации (Google Analytics) • Пост-клик анализ и карта кликов (Вебвизори Google Analytics) • Анализ форм (Вебвизор и ClickTale) • Эксперименты (Google Analytics) • Движение мыши (Вебвизор) • Качественные опросы • Здравый смысл Следующие слайды – примеры использования каждого инструмента

22. Как работают с данными веб-аналитики? Сводка по навигации страницы Страница сайта– «Расчет расхода кровельных материалов»

23. Как работают с данными веб-аналитики? Сводка по навигации страницы Рассматриваем сводку по навигации этой страницы 45% посетителей уходит с сайта после просмотра данной страницы, еще 22% возвращаются на главную, тогда как по логике должны обращаться в компанию. Выход – добавить кнопку обратной связи.

24. Как работают с данными веб-аналитики? Карта кликов и пост- клик анализ • Новости на сайте никто не читает (центр страницы пустует) • Правая центральная зона некликабельна (генерит отказы)

25. Как работают с данными веб-аналитики? Карта кликов и пост клик анализ Последствия оптимизации сайта

26. Как работают с данными веб-аналитики? Анализ форм Уход с форм ввода данных – пример работы с системой Clicktale Первичный анализ – сколько % вообще приступило к заполнению формы

27. Как работают с данными веб-аналитики? Анализ форм Уход с форм ввода данных – пример работы с системой Вебвизор Большинство «спотыкаются» на поле 7, у которого максимальный процент выходов и время заполнения поля Поле итак необязательное, нужно написать примечание или удалить

28. Как работают с данными веб-аналитики? Эксперименты

29. Как работают с данными веб-аналитики? Движение мыши в ВебВизор Фильтрация позволяет увидеть популярные страницы входа с невысоким временем пребывания Нужно поочередно смотреть посещения длиной до 5, до 10-20 секунд (это отказы различных типов: нерелевантный трафик, непрезентабельный интерфейс)

30. Как работают с данными веб-аналитики? Качественные опросы Важно собирать не только количественные данные, но и качественные – устанавливать на сайт опросы. Пример реализации на сайте:

31. Как работают с данными веб-аналитики? Качественные опросы Ответы на один из вопросов:

32. GoogleAnalytics и Яндекс.Метрика. Что использовать? VS

33. Сравнение Google Analytics и Яндекс.Метрики • В целом: • Google Analytics более серьезный профессиональный инструмент, который позволяет проводить глубокую сегментацию данных, чего не позволяет делать Яндекс.Метрика • Однако, Яндекс.Метрика обладает рядом возможностей, который нет в Google Analytics: • Вебвизор(карта кликов, аналитика форм, запись движения мыши) • Отслеживание доступности сайта • Позиции запросов в выдаче Яндекс и Google • Возможность настраивать до 100 целей (в Google Analytics – 20) • Стоит иметь в виду, что: • Если посетитель обновит страницу в течение пятнадцати секунд с начала посещения, «Яндекс» не сочтет это вторым просмотром страницы, а Google Analytics – сочтет • Если страница сайта просматривалась больше 15 секунд или была достигнута цель, то визит не считается отказом (в Google Analytics время не играет никакой роли) • Вывод • Лучше использовать по умолчанию Google Analytics и пользоваться некоторыми полезными возможностями Яндекс.Метрики, которых нет в Google Analytics

34. Кажется, я что-то слышал про интеграцию Проблема Системы веб-аналитики позволяют собирать и изучать информацию о посетителях Эти данные не интегрированы! CRM-системы позволяют собирать и изучать данные по продажам

35. Зачем? Верно для 99% компаний Банк не знает операционную прибыль по кредитам в разрезе ключевых слов контекстной рекламы (и уж точно не может сегментировать ключевые слова по типу просрочки) B2B компания не знает чистую прибыль от клиентов в разрезе ключевых слов контекстной рекламы (с учетом кросс-продаж и допродаж точно!) Интернет-магазин не знает чистую прибыль в разрезе ключевых слов контекстной рекламы (с учетом отказов от оплаты точно!) Но при этом все управляют рекламой на основе ROI!

36. Что и как интегрировать? • Начать использовать Universal Analytics • Интегрировать CallTouchи Universal Analytics • Интегрировать ERP с Universal Analytics • Загружать данные по затратам по рекламным кампаниям через API • Управлять рекламой на основе ROI

37. Почему это важно? Сложность подсчета ROI в B2B Невозможно анализировать всю воронку продаж в разрезе источников трафика и других параметров веб-аналитики Невозможно корректно подсчитывать ROI с учетом всех платежей клиента (LTV) Невозможно проводить продуктовую аналитику и аналитику сайта с использованием финансовых показателей компании

38. Что это даст? Аналитика в разрезе способов получения заказа и источников трафика - ROI по источникам трафика (прибыль/затраты) с учетом всех платежей клиента (LTV); - ROI в разрезе сегментов каждого источника (ключевые слова контекстной рекламы и SEO, различные типы баннеров и так далее)с учетом LTV; Продуктовая аналитика и аналитика услуг - прибыль по товарной категории/затраты на продвижение товарной категории; - прибыль по брендовой категории/затраты на продвижение бренда; - прибыль по товару/затраты на продвижение товара; Аналитика сайта - количество просмотров страниц (товарной категории или страницы услуги, бренда, товара)/прибыль по соответствующей группе; Аналитика продаж • возможность построения полной воронки продаж и ее сегментации по любым параметрам.

39. Пример неправильного решения из-за отсутствия интеграции Аренда гостиничных номеров Контекстная реклама: Бюджет на контекстную рекламу: 150 000 рублей в месяц Средний чек: 7 000 рублей в месяц Количество заказов по каналу контекстной рекламы в месяц: 50 ROI = (количество заказов * средний чек * маржа)/бюджет = 0,8 Контекстная реклама неэффективна НО! Лиды из контекстной рекламы в среднем делают 1,5 заказа! Контекстная реклама эффективна!

40. Успешный кейс повышения конверсии сайта Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз» Задача: Увеличить конверсию посетителей в покупателейбез увеличения расходов на рекламу.

41. Фокусирование усилий в проекте Анализ потенциальных возможностей роста конверсии Улучшение процесса заказа К конверсии приводят два основных этапа: Выбор товара, добавление в корзину и переход к оформлению заказа Оформление заказа

42. Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз» Первая страница корзины Вид процесса заказа в корзине до работы с конверсией. Коэффициент прохождения – 33-35%

43. Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз» Навигация в процессе заказа • На какие страницы уходят посетители? • не связанные с заказом: каталог, «новинки», «бестселлеры» и другие (выделены синим) • с информацией о заказе, но не дающие явной возможности вернуться в корзину (выделены зеленым).

44. Решение • Исключить возможность перехода в неверном направлении: • Удалены все ненужные элементы: • Баннер сверху, строка поиска, горизонтальное меню (Интернет-магазин, Издательство, Онлайн-библиотека); • В левой колонке - ссылки на «Новинки», «Бестселлеры», «Скоро в продаже»; • И другие При этом сохранить необходимую функциональность • Полезные страницы оформлены в виде всплывающих фреймов в верхней и нижней частях страницы: • «Доставка», «Оплата», «Скидки», «Об издательстве», «Адрес офиса».

45. Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз» Корзина после оптимизации Корзина после оптимизации

46. Функциональность процесс заказа Проблема Посетители часто переключали различные варианты доставки и оплаты. Это свидетельствует о непонимании особенностей каждого способа без дополнительной информации;

47. Для каждого элемента добавлена справочная информация при наведении курсора Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз» Функциональность процесса заказа

48. Переработано поведение формы при ошибках в заполнении полей Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз» Функциональность процесса заказа

49. Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз» Результаты эксперимента с помощью Google WebSite Optimizer Рост продаж составил 21,2%

50. Непрерывный процесс Контроль Улучшение Выявление Анализ Измерение 50