Роман Рыбальченко «Тренды веб-аналитики» WebPromoExperts.TV #30

Программа «Встреча с экспертом»

Ведущий:

Гость:

В 30-м выпуске WebPromoExperts TV Антон Воронюк и Роман Рыбальченко обсудили обновления произошедшие в мире веб-аналитики за прошедший год. В частности разговор затронул новые версии Google Analytics и Яндекс.Метрики, использование Google Tag Manager, системы аналитики для мобильных приложений и ближайшие тренды интернет-маркетинга.

Многое поменялось за последний год. Даже все не получается пощупать руками, настолько много всего появилось. Глобальное и наверно, самое ожидаемое – выход Universal Analytics из beta. Он стал доступен большинству рекламодателей.

Это инструмент уже следующего поколения. В нем есть многие кардинальные изменения. Во-первых, аналитика чем дальше, тем больше отходит от технического, странного подсчета, когда вместо пользователей считаются cookie-файлы.

Т.е. зайдя с ноутбука, с планшета, с телефона вас посчитают старым Analytics как три пользователя, а новым (Universal Analytics) — если владелец сайта доработает вывод кода, то можно будет «склеить» все твои посещения в одно.

Это основное изменение, потому что теперь с помощью Universal Analytics можно «склеивать» активность пользователя в разных точках. Т.е. он пришел на «самовывоз», он воспользовался мобильным приложением, он позвонил в call-центр, он зашел на сайт — и это все можно будет склеивать вокруг пользователя, если мы каким-либо образом сможем его авторизовать.

Про User ID я уже вкратце сказал. В принципе, когда мы узнаем пользователя, когда наш сайт или приложение, или call-центр узнает нашего клиента — мы в Analytics передаем, что сейчас зашел такой-то пользователь с таким-то номером в нашей базе данных. И потом это объединяется в историю поведения нашего клиента. За это отвечает User ID.

По Measurement Protocol – тоже отличная вещь.

Мы можем передавать транзакцию не зависимо от того, пользователь сейчас на сайте или нет. Или не обязательно транзакцию, а какое-то полезное действие.

Пример одного из моих клиентов. Пользователи один раз подписываются на сервис, а потом у них абонплата списывается каждый месяц определенная сумма в долларах (рекуррентный платеж). Соответственно, пользователь может три месяца не заходить, а с него за три месяца списалось 45 долларов.

Раньше приходилось решать это хаками. Т.е. на тот момент, когда он заходил, мы должны были бы передать, сколько денег он заплатил до этого и помнить, когда мы последний раз передавали эти данные. Сейчас мы можем просто передавать каждый месяц, что конкретный пользователь заплатил нам 15 долларов. И это позволяет более точно отслеживать эффективность рекламы, потому что это позволяет отслеживать офлайн-заказы; взаимодействие, если это интернет-магазин — на самовывозе.

И третья вещь, о которой ты сказал, это Custom Dimensions & Metrics.

Раньше переменных было пять, сейчас их может быть, двадцать и ты, как владелец проекта можешь очень сильно дополнять данныt аналитики. Например, передавать не только адрес карточки товара, а в разрезе бренда или ещё каких-либо параметров анализировать свой сайт. Т.е. ты можешь обучить Analytics каким-то дополнительным параметрам.

Ты можешь передавать данные, что это оптовый или розничный покупатель, просто зарегистрированный пользователь или уже лояльный клиент. У тебя появляются дополнительные размерности, что ли.

Да. Постепенно доля телефонных заказов падает. Все равно остается доля самовывоза, все равно остаются заказы, которые отменяются. Analytics показывает, что вы приняли 100 заказов, а нас самом деле было оплачено, отгружено, например, 80.

Раньше приходилось внедрять какие-то грубые коэффициенты, поправочные, так сказать. Мы домножали то, что показывает Analytics, на какой-то коэффициент, чтобы получить реальную картину. Сейчас можно передавать уже данные о транзакции после того, как пользователь оплатил. Соответственно, повышается точность аналитики. Мы можем реально более точно передавать данные и для части клиентов мы планируем это внедрить. Вместе с этим внедрить Enhanced Ecommerce.

Enhanced Ecommerce — новая штука, которая появилась в Google Analytics. Она позволяет передавать не только сумму заказа, как раньше, и какие товары были заказаны, но и воспользовался ли клиент промокодом, был ли возврат денег по этой транзакции или себестоимость товара, чтобы потом посчитать ROI.

Типичная ошибка — все считают возврат инвестиций от оборота, а не от прибыли. Большая часть клиентов боялась передать реальные данные по себе стоимости.

Я такое открытие для себя совершил. Я, когда веду курсы, студенты помогают мне сделать открытия. Я им показал, как работает Ecommerce, как работают специальные плагины (Google Analytics Debugger), чтобы посмотреть как работает Ecommerce.

Оказывается, есть часть магазинов, которые поскрывали на странице «Спасибо за заказ!» номер заказа, но с помощью этого плагина все равно можно его узнать.

Потом они (студенты) пришли и сказали: «Спасибо! Мы разобрались, как понять, сколько заказов у конкурента.» Т.е. многие боялись отдавать себестоимость, потому что любой аналитик может посмотреть это. Сейчас, благодаря Measurement Protocol можно отдавать себестоимость и не беспокоиться о том, что кто-то это увидит.

Да.

Google Tag Manager стал популярным где-то 2-3 месяца назад. До этого из 15 клиентов Google Tag Manager стоял у одного, может двух, и то, с кем плотно работает агентство, или у кого очень медленный программист, или кто очень продвинутый.

Преимущество Tag Manager в том, что ты один раз вешаешь этот код и дальше ты не переживаешь, что твои программисты медленные — большую часть вещей в изменении кода ты можешь сделать сам. Или ты работаешь с программистами по одному стандарту, по которому они уже приучаются, как это вызывается и это очень ускоряет разработку и внедрение кодов.

Сейчас, среди 15 клиентов, уже, наверное, у пятерых стоит Tag Manager. Соответственно, я тоже стараюсь им пользоваться. Не могу пока сказать, что я большой эксперт. Инструмент новый, часть задач решают мои штатные программисты. Они уже вышколенные, приученные.

Но активно использую теги, правила, макросы, смотрю чужие мануалы, как что-либо настроить. Сейчас в интернете их появляется очень много. Сейчас Tag Manager в одном из проектов используется, как промежуточная штука, чтобы на сайте работало одновременно два Analytics в процессе, когда переход идет с классического на Universal.

Из нестандартного, что я научился делать через Tag Manager — это работа с мобильными приложениями. Оказывается, для мобильных приложений тоже есть Tag Manager и он классный.

Почему? Раньше, когда ты выпустил приложение и что-то предусмотрел в нем. Например, пользователь, когда его запускает (пусть это будет гоночное приложение), ему дается 500 долларов на машину. Потом ты хочешь протестировать гипотезу: если ты будешь давать пользователю не 500, а 700 долларов — будут ли они проходить больше уровней, оставлять в приложении больше денег? Соответственно для этого раньше нужно было выпустить новую версию приложения, прождать две недели или месяц, пока она переопубликуется, пройдет модерацию и.т.д. И потом, если ты захочешь свернуть этот эксперимент, то придется подождать ещё 2 недели.

Сейчас ты просто вешаешь Tag Manager и если ты заранее предусмотрел многие вещи, то ты потом двумя кликами, не обновляя код приложения, можешь поменять какие-то параметры для него.

Появились первые клиенты на мобильное продвижение. Я успел поработать с тремя системами аналитики: с Google Analytics, Flurry и Mobile App Tracking от HasOffers. Это самые популярные. У каждого свои особенности.

Во-первых, аналитика для мобильных приложений, после того, как ты привык все мерять в вебе, сложнее. Сложнее, потому что передача источника инсталла (какая реклама дала тебе установку мобильного приложения) несколько сложнее — используются хитрые алгоритмы.

Mobile App Tracking — это специальное приложение, которое в момент, когда ты кликаешь по ссылке, сохраняет все данные о твоем мобильном телефоне. И в момент, когда ты запускаешь в первый раз приложение, сравнивает сохраненные данные и пытается угадать ты это или не ты? И угадывает с вероятностью 80%, потому что тот же AppStore дает очень мало возможностей передать информацию о том, какой рекламный источник дал установку.

Flurry устроен совсем по-другому. Если кто-то работал в Google Analytics с событиями, то Flurry полностью построен на ивентах. Ты размечаешь ивентами любой клик пользователя и потом отслеживаешь поведение внутри приложения: куда он пошел, что сделал, сконвертировался/не сконвертировался?

Google Analytics, по сравнению с этими системами для мобильных приложений — пока достаточно слабый продукт. Но возможно, спустя некоторое время он станет сильнее.

Я его использую скорее по привычке для клиентов и как альтернативную систему, которая может частично перекрыть Flurry и Mobile App Tracking. Но цельного решения, которое бы перекрывало задачи и хорошо отслеживало установки для мобильных приложений и поведение внутри приложения я пока не нашел.

Обычно, из тех проектов, которые я вижу — сайт все равно крупнее и генерирует больше прибыли. Да, появилась возможность включить Analytics и в Google Docs, и в YouTube, и на сторонних площадках иногда (на всяких marketplace).

Я не могу сказать, что он сильно полезен. Поскольку ты не влияешь на то, как площадка тебя ранжирует внутри себя (если это не Facebook, где можно купить рекламу), то, например, на YouTube – ок, ты вылез где-то в поиске, на это ты ещё можешь повлиять. А на то, где твой ролик будет рекомендовать на похожих, будут работать алгоритмы, на которые ты имеешь очень косвенное влияние.

Поэтому аналитика создает разрозненность — у тебя появляется несколько точке, на которые ты должен заходить, сравнивать данные, как-то их аккумулировать. Мне это не очень нравится. Я скорее поклонник того решения, что если ты заливаешь видео на YouTube, то ты это видео должен разместить где-то у себя на проекте и основную часть трафика аккумулировать там же. YouTube в этом плане должен выступать как «перекачивающий узел».

Что ещё считаешь достойным внимания конкретно по обновлениям в Google Analytics за последний период? Какие новые функции, которые стали полезными?

Я вижу вещи, которые появляются в beta, возможно, они не всем доступны, но которые сильно облегчат жизнь. Это notification (я не помню точно, как он называется), но это инструмент, который показывает, что у тебя в аналитике что-то неправильно.

Мне кажется, для клиентов это будет радость и счастье. В большинстве случаев, я смотрел, он правильно показывает и дает реальные рекомендации, что тебе нужно поменять.

С другой стороны, я вижу глобальный тренд на рынке, называется он growth hacking, то, что маркетологи все больше вынуждены становиться программистами, все больше разбираться в кодах.

Сейчас большая часть интернет-маркетологов должна разбираться не только в Google, а ещё что такое Google Tag Manager, что такое CSS, JavaScript, html. И не только базово. Если ты через Google Tag Manager что-то настраиваешь, в примере по-одному, а у тебя по-другому, тебе так или иначе придется с этим сталкиваться, если ты не хочешь вовлекать программистов.

Я вижу этот тренд, когда аналитика смешивается уже с техническими вещами. С тем же SQL. Сейчас уже есть курсы «SQL для маркетологов».

Это в Украине?

Я прохожу такой курс на английском. А в Украине, я когда-то прочитал, что каждый топ-менеджер «ПриватБанк»а сдал тест на знание SQL.

Это меня очень порадовало. Когда клиенты приходит и спрашивают «Это что, во всем это нужно разбираться?». «ПриватБанк разбирается». Для того, чтобы реально анализировать хорошо, вам не всегда хватит Analytics, Метрики, Flurry…

Часто нужно смотреть в базу. В соответствии с этим развивается все, что связано с SQL (базой данных), все, что связано с объединением данных из 1С, из Analytics, это какие-то решения на основе Google Bigquery, Google Docs, API от Google. Такое объединение требует больше технических знаний.

Как тебе новая Яндекс.Метрика? Смотрел, игрался?

Ты знаешь, очень бегло посмотрел. Интерфейсно — очень классно. Тем более, что у них совсем другой движок. То, с чем сталкиваешься в Analytics, работая с крупными аккаунтами —это семплирование. Когда ты делаешь чуть-чуть шаг влево, шаг вправо и у тебя уже другая выборка. Уже есть решения, которые позволяют выгрузить все данные без семплирования. Но это затраты по времени.

Я пока не сталкивался с семплированием в Метрике, плюс он обновляется раз в 15-30 минут. Ещё они сделали реально удобный интерфейс для сегментирования, а самое классное, что они сделали ещё API, которое идентично с Google Analytics.

Т.е. если у тебя уже написано под API Google Analytics какое-то решение, то ты меняешь, условно, логин и пароль, и у тебя уже есть готовое решение для метрики. В этом плане они большие молодцы.

Постепенно приходит понимание для бизнеса, что нужно мерять не какие-то короткие вещи, как посетители, конверсия, прибыль на посетителя, а длинные вещи: сколько нам стоило привлечение посетителя, сколько мы заработали за весь период?

Становятся постепенно популярными такие слова, как LTV (live time value) – т.е. сколько мы зарабатываем на клиенте за весь срок.

Не многие умеют его считать. Большая часть пока озвучивает на конференциях. И когортный анализ, сводные таблицы (анализ в Excel). За ними большое будущее. Я когда выступал на конференции в Киеве, из ста человек сводные таблицы многие знают, но используют реально для аналитики, для оптимизации рекламы, по-моему, человека 4. При этом там есть очень большой потенциал для аналитики.

С этим понятно. Расскажи немного об отслеживании звонков, об отслеживании офлайн-конверсии. Что изменилось за последнее время в этом направлении?

Глобально по Украине стало меньше заказов по телефону у крупных и средних клиентов. Постепенно все больше людей привыкают оставлять заказы онлайн.

Нужно будет посмотреть отчеты, возможно, замедлился рост интернета за счет новой аудитории, а существующая начинает привыкать оформлять заказы онлайн. Но появилось очень много функционала. Если раньше это были решения, которые каждый магазин писал для себя, то сейчас есть разные решения. Это статический или динамический Call-Tracking и система промокодов.

Что это значит?

Решение с промо-кодами, когда так или иначе какой-то специальный промо-код прячется или в артикул товара, или это называется номер корзины, или ещё куда-то прячется специальный код, по которому вы можете идентифицировать пользователя.

И сейчас, с введением Universal Analytics можно прямо в аналитике увидеть эти звонки.

Проблемы, в принципе, остались те же. Многие люди ещё не понимают, как работают инструменты.

Инструменты чем дальше, тем больше усложняются. И эта пропасть между пониманием и реальностью, как работает инструмент —она постепенно растет. Это первая проблема. Люди думают, что оно работает так, а оно работает не так.

Вторая проблема — по прежнему системы аналитики работают без возможности нажать Ctrl+Z. Если не говорить о специфических системах, которые стоят денег или обрабатывают меньшие объемы посещений.

Осталась все та же проблема: если в своем проекте вы не настроили веб-аналитику и спустя два года успешного существования бизнеса приходите к веб-аналитику и говорите «Проанализируй!» — он говорит «Сори, данных нет. Сейчас нужно настроить, исправить ошибки, а потом через месяц можно будет анализировать данные только за этот месяц». Эти проблемы остались.

Уменьшаются постепенно неточности, уменьшается доля ошибочности, доля того, что заказы по аналитике одно количество, а в реальности – другое. Вот это постепенно будет приходить к тому, что доля ошибок будет падать. Это улучшение. Что ещё? Все становится в разы сложнее и интереснее.