20.10.2020

Как объяснить дедушке веб-аналитику за 5 минут с картинками

Чтобы он пожалел, что в его время такого не было

Дедушка, представь, что ты работаешь охранником в кондитерской «Расти попка». Хозяйка кондитерской попросила тебя записывать в тетрадку все, что происходит внутри: сколько человек заходит, кто именно, кто и что покупает и так далее.

read

Дела у вас шли хорошо, но в последнее время продажи начали снижаться, пока не упали в два раза. Если ситуацию не исправить, «Расти попку» придется закрывать. Вы оба останетесь без работы и будете жить на одну пенсию.

Вы сидите, смотрите в тетрадь и ломаете голову, что именно пошло не так. Может дело в том, что месяц назад вы повесили новую вывеску с логотипом «Расти попки»? А может вы зря поменяли местами кексы и эклеры?

why

Если бы «Расти попка» была в интернете, каждое действие посетителей записывалось бы автоматически с помощью систем веб-аналитики – например, Яндекс.Метрики или Google Analytics.

В аналитику заглядывают, чтобы найти ответ на какой-то вопрос бизнеса. Например: «Почему упали продажи?».

Предположения о том, что могло повлиять на продажи, называют гипотезами. Их формулируют прежде, чем смотрят в цифры. Знаешь, что ищешь, – легче найти.

В аналитике нет прямых ответов, верны ли гипотезы, только очень много цифр. Чтобы получить ответы, надо рассуждать и догадываться – интерпретировать аналитику.

1. Трафик

Сначала вы с хозяйкой решили узнать, не в вывеске ли дело. Что если вывеска с новым логотипом «Расти попки» стала отталкивать посетителей c детьми?

New signboard

Тогда в кондитерскую стало бы заходить меньше людей.

Вы посчитали число посетителей за месяц до смены вывески и месяц после. Разница была, но совсем небольшая. И даже немного в пользу новой вывески.

difference

Кажется, дело не в ней. Вычеркиваем первую гипотезу.

В веб-аналитике число посетителей называют трафиком. В интернете вывеской магазина можно считать ссылки на него на других сайтах и в поисковиках.

Чтобы у цифры появился смысл, надо ее с чем-то сравнить. Например с тем же показателем, но раньше – говорят «посмотреть в динамике».

На незначительные колебания показателей внимания не обращают. Говорят, что они в пределах погрешности.

2. Конверсия

Если люди не стали реже ходить в кондитерскую, а продажи все равно упали, значит они стали реже выходить с покупками.

Вы решаете вычислить такой показатель. Из каждых 100 человек, которые заходят в магазин, сколько в среднем человек выходит с покупками?

Оказалось, что раньше с покупками выходило 60 человек из 100, а теперь всего 30!

Этот показатель в веб-аналитике называют конверсией. Он говорит, сколько посетителей из ста ушли с покупками и вычисляется в процентах.

В нашей ситуации сказали бы, что конверсия упала с 60 до 30%.

Конверсия упала вдвое, как и продажи «Расти попки». Не случайное совпадение. Вы решаете, что вы на правильном пути и вспоминаете про вторую гипотезу.

conversion fell by half

Вы почти уверены, что зря поменяли эклеры и кексы местами. Если люди не могут найти любимый товар, они чаще уходят без покупок. Поэтому и конверсия понизилась. Кажется, все сходится.

Но тут вы решаете проверить эту гипотезу по-другому. Если все так, то продажи кексов и эклеров упали бы гораздо сильнее, чем продажи остальных товаров.

Вы посмотрели и поняли – это не так. Продажи всех товаров упали примерно одинаково.

Более низкая конверсия по отдельным видам (сегментам) товаров или пользователей может показать, где именно проблема. Если разницы нет, дело не в сегменте – как в нашем случае.

3. Воронка продаж

Вы поняли, что конверсия упала не из-за новой раскладки товара. Тогда отчего?

Вы решили не гадать, а посмотреть, насколько близко к покупке продвигались покупатели – раньше и сейчас.

В тетрадке вы отмечали 4 действия пользователя: 1. вошел, 2. подошел к витрине, 3. подошел к кассе, 4. купил.

sales funnel

Оказалось, что раньше до кассы доходило 80% посетителей, а теперь всего 40%. Конверсия стала теряться на этапе между витриной и кассой.

The conversion was lost at the stage between the storefront and the cash register

Продвижение посетителя к покупке аналитики изображают в виде воронки.

Каждый этап воронки показывает, какая доля посетителей магазина дошла до этого этапа.   Воронка позволяет увидеть, на каком именно этапе у вас проблемы.

На сайте этапы другие, но принципы те же самые. Пример воронки в интернет-магазине: главная страница – страница товара–нажатие кнопки «купить»–заказ оформлен–заказ оплачен.

Почему так много посетителей продолжают заходить в магазин и рассматривать витрину и перестали доходить до кассы? Ответ на этот вопрос может стоить вам, дедушка, бизнеса и работы. Но за что зацепиться?

4. Вебвизор

В кондитерской висит камера наблюдения. Чтобы найти ответ на свой вопрос, вы решаете посмотреть на поведение посетителей в записи.

Отсмотрев несколько часов записей с камеры, вы замечаете повторяющийся сценарий.

Посетитель, чаще женщина, 1. заходит в кондитерскую, 2. у витрины набирает несколько булочек, 3. доходит до стены с зеркалом, 4. разворачивается, 5. кладет булочки на место, 6. уходит.

Бинго! Все дело в зеркале между витриной и кассой. Постоянные посетители видят себя в зеркале и решают отказаться от булочек «Расти попки».

mirror

В веб-аналитике тоже есть камера, которая следит за посетителями сайта.

В Яндекс Метрике она называется Вебвизор. Вы не видите самого пользователя, а только движения его мышки по сайту. Этого бывает достаточно, чтобы найти разгадку.

5. Рост бизнеса

Вы вспоминаете, как некоторое время назад пригласили декоратора. Он предложил повесить зеркало, чтобы в кондитерской было больше света. Вы решаете пожертвовать светом в пользу продаж и снимаете зеркало. Постоянные посетители возвращаются, а за ними и продажи. Поняв, как важно посетителям «Расти попки» сохранять фигуру, вы договариваетесь с соседним фитнес-клубом о скидках и дарите их своим клиентам. Продажи выросли еще сильнее.

Для этого, дедушка, и нужна аналитика.

 

Занавес.

Выводы

1. Веб-аналитика – это когда программа собирает много цифр, а вы ищете за ними истории.

2. Веб-аналитика – это про гипотезы и интерпретации. Цифры точны, но выводы приблизительны.

3. Главные показатели в веб-аналитике – трафик и конверсия.

4. Одна цифра ничего не расскажет. Чтобы что-то понять, нужно их с чем-то сравнить.

5. Чтобы понять больше, смотри на сегменты и сравнивай между собой.

6. Воронка продаж позволяет увидеть, на каком именно этапе «пробка».

7. Чтобы найти объяснения, цифр не всегда достаточно, нужно наблюдать за пользователем. В жизни или через Вебвизор.

8. Историю можно назвать успешной, не когда бизнес что-то понял. А когда он что-то изменил и выиграл.

Grow ass

Оригинал статьи

 

От редакции. Увидели эту статью и через секунду после прочтения побежали к Наталье Бабаевой выпрашивать разрешение сделать репост. Разрешение получили. А вам советуем: читать блог Натальи на Медиуме, подписаться на ее канал в Телеграм – там о маркетинге, толково и душевно. Про автора рассказали, самое время пригласить вас на курсы веб-аналитики.


Курс «Веб-аналитика: отслеживание эффективности интернет-рекламы» поможет разобраться со всеми нюансами таких систем веб-аналитики как Google Analytics и Яндекс.Метрика. Анализируя трафик веб-ресурса, вы сможете сформировать и оптимизировать бюджеты на продвижение.

Если Вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter

Наталья Бабаева

Change-marketer, book-lover and creative parent

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Если у вас есть, что дополнить — будем рады вашим комментариям. Если вы хотите написать статью с вашей точкой зрения — прочитайте правила публикации на блоге WebPromoExperts.

Google, Google Analytics, Конверсия, Трафик, Веб-аналитика

Хотите стать автором?
Присылайте нам свои статьи!

Вопросы и комментарии:
Авторизуйтесь, чтобы оставлять комментарии

Рекомендуем курсы

Стоит посмотреть

Узнавайте обо всем первым!

Увага!

icon

Українська версія сайту знаходиться на стадії бета тестування.

Просимо вибачення за тимчасові незручності.

Зрозуміло Повернутися на російську версію