Переваги веб-аналітики при роботі з e-Commerce проектом

Основною перевагою якісної контекстної реклами багато хто називає можливість задавати тонкі настройки і переглядати детальну статистику по сайту. Проте регулярно зустрічаються проекти, в яких або немає аналітики, або відстежується тільки те, що задано за замовчуванням.

Так, в діджитал дійсно набагато більше можливостей і більш точна статистика, ніж, наприклад, на радіо чи телебаченні, але в усьому цьому потрібно розібратися. Різноманітність функцій дає не тільки можливості більш ефективного розміщення, а й викликає необхідність в цьому розбиратися. Тому пропоную розглянути основні переваги для бізнесу, які дає реклама, а також короткий керівництво, як цим користуватися.

Більшість запускає рекламу по аналогії з телебаченням чи листівками. Створили промо, показали аудиторії. Збільшилися продажі – реклама працює, не збільшилися – не працює. Але важливо врахувати, що на збільшення продажів могли вплинути й інші фактори: сезонність, реклама брендів-конкурентів і ін. Відсутність зростання ще зовсім не означає, що рекламний канал неефективний. Наприклад, продажі могли знизитися з інших джерел, у зв’язку з появою нового конкурента, який забрав собі частину користувачів, а саме реклама допомогла утримати обсяги продажів. Або ж ми просто показали рекламу не тим. Таких причин маса, але ми ніколи не дізнаємося про них, не використовуючи аналітику.

Переваги та можливості

1.Аналіз поведінки і характеристик цільової аудиторії

Напевно, для будь-якого оффера найголовніша задача – це підбір цільової аудиторії, складання портрету, а також рішення, як в використовуваному каналі знайти ту саму аудиторію.

При підключенні на сайт аналітики ви можете вивчити відвідувачів вашого сайту, користуючись певними характеристиками, ще до запуску реклами. Важливо при цьому враховувати вибірку даних.

У звітах по аудиторії Google Analytics ви можете побачити статистику по інтересам, географії, браузеру, ОС, влаштуванню, демографії та іншим параметрам. Це дозволяє як вибрати таргетинг для рекламних кампаній в майбутньому, так і аналізувати поточні кампанії. Виходячи зі статистичних даних, можна більш точно підібрати цільових користувачів, грунтуючись не тільки на логічних припущеннях, а й на фактах, що дозволить заощадити бюджети.

Наприклад, цей звіт за статтю та віком відвідувачів показує, що більший відсоток сеансів, які закінчуються покупкою, роблять чоловіки з категорій 25-34 і 35-44, при цьому найбільше сеансів здійснюють жінки у віці 35-44 і 25-34, сеанси рідше закінчуються покупкою. Отже, нам необхідно масштабувати трафік з великим відсотком сеансів з конверсіями (тут коректніше створити обчислюваний показник з процентною транзакцій від користувачів), а також варто розглянути знижуючі коригування ставок для аудиторій з меншою ефективністю. Крім того, має велике значення аналіз поведінки користувачів на сайті, наприклад: через якийсь час після першого візиту здійснюється конверсія.

2. Аналіз джерел трафіку

Другим важливим вибором для бізнесу є канали взаємодії з аудиторією: місця розміщення платних і безкоштовних оголошень, органіка і інші джерела. Безумовно, тут також можна припустити логічно, які будуть найкраще. При цьому потрібно врахувати наступне:

  • цільова аудиторія може приходити з нетематичних джерел;
  • не всі джерела ми можемо врахувати;
  • після запуску ресурс може виявитися не настільки ефективним, як очікується при розміщенні.

Для того щоб отримувати актуальну інформацію за джерелами, досить розмічати посилання і завжди передавати інформацію про це в систему аналітики.

Це дозволить ефективно розподіляти рекламні бюджети, приймати рішення про подальше розміщення. Звіти за джерелами можна сегментувати по кампаніям і інших елементів, які ви передаєте в систему аналітики з джерела.

3.Аналіз бізнес-показників в різних розрізах часу і розбивках

Найголовніше, без чого не має сенсу запускати рекламу, – це правильно налаштовані конверсії, тобто відстеження на веб-сайті тих дій, які мають цінність для бізнесу. Залежно від специфіки проекту, потрібно або відслідковувати сам факт скоєння користувачем цільового дії, або ж передавати разом з дією додаткову інформацію: суму замовлення, податок, кількість тощо.

Після коректного налаштування ви зможете бачити в системі, наскільки доцільно те чи інше розміщення, окупається чи просування вашого ресурсу і т.д. Для цього достатньо передавати такі метрики, як кількість переходів або транзакцій, CR (відсоток сеансів з конверсіями від всіх за обраним розрізу даних), ROAS (рентабельність інвестицій в той чи інший джерело) та інші.

Для відстеження конверсій в Google Analytics доступний функціонал настройки цілей, для більш глибокого аналізу (прибуток з замовлень, кількість товарів, які конкретно товари замовили) необхідно налаштувати електронну торгівлю.

Зберігання даних в одній системі дозволяє відстежувати зміни в поведінці користувачів в порівнянні з вчорашнім днем, минулим роком, сезонами. Це вже залежить від специфіки продукту.    

4. Можливості масштабувати цільовий таргетинг і відсікти нецільовий

Також важливо використовувати сегментування аудиторій і настройку збережених аудиторій усередині аккаунта. Система аналітики дає можливість імпортувати аудиторії в Google Ads та зорієнтувати на них рекламу. Також при перегляді статистики можна зберегти сегмент аудиторії, а на підставі цього сегмента створити аудиторію ремаркетингу, що дозволяє зорієнтувати рекламу на цільових користувачів.

Завдяки гнучким налаштуванням є можливість значно заощадити рекламні бюджети, а також точно визначити напрям масштабування.

5. Взаємодія з аудиторією з використанням декількох каналів

Найскладніше – це об’єднати в одній візуалізації дані з різних джерел. При цьому такий підхід дасть більш точний і докладний результат, якщо враховувати дані по offline-конверсіям, дзвінкам та іншим подіям, які відбуваються за межами веб-сайту. Зараз є можливість імпортувати і об’єднувати дані. Важливо використовувати сервіси колл-трекінгу, якщо ви отримуєте багато звернень по телефону.

Підключення наскрізної аналітики, відстеження офлайн-конверсій і колл-трекінг дозволяють відстежити повний конверсійний шлях від взаємодії з креативом до повернення товару, який не влаштував. Таким чином, завдяки веб-аналітиці і грамотному її налаштуванню можна виявити проблеми в роботі відділу продажів, служби доставки, менеджерів по рекламі і кожної ланки в ланцюжку просування продукту.

Також є можливість взаємодіяти з однією аудиторією в різних джерелах завдяки user-id, а також крос-девайсному трекінгу. Це функція, яка дозволяє відстежувати одного і того ж користувача, взаємодіє з сайтом на різних пристроях. При реалізації передачі user-id і збереження всередині різних джерел є можливість розробити послідовну стратегію взаємодії з користувачем, використовуючи різні канали.

У Google Analytics є функціонал, що дозволяє оцінити глобально цінність кожного з каналів. Статистика по взаємодії на кількох каналах і джерелах, а також по асоційованим переходів надає можливість коригування та реалізації стратегій. Крім того, можна порівняти різні моделі атрибуції.

6. Машинне навчання

На поточний момент, використовуючи Google Analytics, можна скористатися двома дуже корисними функціями, заснованими на штучному інтелекті: smart-мети і smart-аудиторії (розумні списки). З огляду на різні фактори, система підбирає релевантні аудиторії, а також дії користувачів. Це дозволяє системі більш точно і гнучко, ніж користувач, який налаштовує доступні умови вручну, зібрати необхідні сигнали і досягти великих результатів.

Підходи до аналітики

Але навіть при наявності такої кількості налаштувань і даних необхідна коректна їх інтерпретація, а отже, і інтерпретатор. Тому наведу приклад основних способів аналізу.

 

  1. Все від середнього. Наприклад, маючи середній показник по всіх каналах, можна виявити найменш і найбільш ефективні канали (з більшим і меншим відхиленням) і розробити стратегію оптимізації, виходячи з середнього.

2. Відхилення-тренд. У порівнянні однакових проміжків часу виявляються зміни в певному показнику і, грунтуючись на таких різких змінах, шикуються гіпотези і приймаються рішення. Наприклад, в цьому місяці, в порівнянні з минулим, знизилися продажі з реклами. Для виявлення причини звертаємося до статистики по сайту. Число кліків і число показів залишилися колишніми. Бачимо, що в цілому по платним джерел виріс показник відмов при інших приблизно таких же показниках. Виявляємо, що на сайті не замінили терміни дії акційних пропозицій, в зв’язку з чим користувачі закривали сторінку, не проявляючи інтересу до вже минувшої пропозиції.

3. Гіпотеза. Якщо бачимо, що CR знизився при зростанні кліків і показів, то імовірно виріс таргетинг з нецільового трафіку. І якщо виключимо інтереси, які давали найменше лідів, то CR виросте.

Висновок. Грунтуючись на цих підходах, використовуючи можливості систем, можна охопити всі категорії аналітики:

  1. Дескриптивна. Відповіді на питання про події, які вже відбулися. Можна оцінити ситуацію і виявити проблеми.
  2. Діагностична. Визначення причини події. Переглядаючи статистику в різних розрізах, можна виявити основні закономірності та зміни.
  3. Прогностична. Результат події, яке може статися в майбутньому. Прийняті рішення щодо подальшої роботи з трафіком

Таким чином, підключення веб-аналітики дає масу можливостей, при цьому підійти до цього потрібно грунтовно і максимально усвідомлено, можливо, скориставшись професійною допомогою.