Лаборатория веба. Специалисты о веб-аналитике

Сегодня мы решили посвятить выпуск «Лаборатории веба» аналитике. Мы опросили ведущих экспертов рынка о том, какими системами веб-аналитики они пользуются, какие отчеты и показатели считают самыми важными, а также какие выделяют самые распространенные ошибки среди начинающих практиков.

Артем Недобор (Digital Analyst Brainberry)

В нашей стране особо выбирать систему аналитики не приходится. Сейчас на рынке существуют две бесплатные, которые позволяют максимально эффективно оценивать трафик ресурса — Google Analytics и Яндекс.Метрика. Причем я рекомендую использовать обе системы одновременно. Это даст возможность получать более точные данные, а также даст возможность сравнивать данные друг с другом и находить погрешности.

Для тех ресурсов, чей трафик исчисляется миллионами в месяц, будет правильным подумать о платной системе web-аналитики (Adobe Omniture или платная версия Google Analytics), которые будут давать больше возможностей в анализе и более точные данные. Но не стоит забывать, что эти системы стоят довольно больших денег.

На какие метрики стоит обращать внимание в первую очередь? Все зависит от ресурса и его целей. Если это продающий сайт (интернет-магазин), то важнейшей метрикой здесь будет коэффициент конверсии. Если же идет речь о каком-либо блоге, то будет правильным отслеживать длительность пребывания на сайте и глубину просмотра.

Но если подходить комплексно к аналитике, то нужно мереть ВСЕ, что может помочь нам в итоге улучшить наш продукт или увеличить ROI от него. Это могут быть как стандартные, так и пользовательские отчеты, а также события.

Какие отчеты систем веб-аналитики считаю самими важными? Здесь, опять же, все зависит от специфики бизнес-модели. Для каждой модели будет своя метрика. Нужно понять, для чего предназначен ваш сайт. Что полезного пользователи могут на нем сделать. Именно это и будет той основной метрикой, на которую нужно смотреть.

Будь то транзакция, скачивание файла, регистрация, просмотр ролика, подписка на рассылку или RSS и т.д.

Но ни в коем случае нельзя забывать про стандартные метрики, которые показывают системы аналитики, и обязательно анализировать их.

Мне известны несколько ошибок, которые я сам совершал в начале своего пути:

1. Неверный подбор системы метрик и настройки целей, что не отображают целостную картину.
2. Сравнение разных показателей, которые сравнивать нельзя, например, посещения и клики.
3. Проведение анализа на основании абсолютных цифр.

На последнем пункте хочу немного детальнее остановиться. Это самая грубая и распространенная ошибка. Нельзя смотреть на цифры, нужно смотреть на динамику их изменения. Если она позитивная, значит движемся в правильном направлении, если нет — то стоит бить тревогу. Только в таком случае вы будете делать правильные выводы и предпринимать нужные меры.

Роман Славка (Web Project Manager в Comfy)

В основном я использую Гугл Аналитикс, так сложилось исторически, хотя есть некоторые функции, которые в Яндекс. Метрике все же сделаны лучше или вообще уникальны, например, тепловая карта кликов или Вебвизор.

Основные метрики, на которые нужно обращать внимание в первую очередь — это посещения, показатели отказов и глубина просмотра. Данные метрики позволяют оценить жизнеспособность сайта, насколько он интересен и понятен пользователю.

Какие отчеты систем веб-аналитики считаю самими важными? Все зависит от задач сайта или конкретной кампании, например, для e-commerce проектов одним из важнейших параметров, конечно же, является конверсия электронной торговли. Для развлекательных промо-проектов важными параметрами являются посещения и достижение целей, например, регистрация анкеты участника. Для контент-проектов самыми важными параметрами является длительность пребывания на сайте и глубина просмотра.

При оценке рекламных кампаний важно отслеживать трафик по поведению пользователей пришедших из разных источников. Такие параметры как показатель отказов, длительность прибывая на сайте и конверсия, помогут вам найти более качественные источники трафика и перенести бюджет на них с источников с низкими показателями.

Станислав Матюшенко (управляющий партнер I-Marketing)

Использую связку Google Analytics и Яндекс.Метрика, они гармонично дополняют друг друга.

Для меня важны почти все ключевые метрики — посещаемость, показатель отказов, источники и каналы посещаемости.

Одним из важнейших отчетов для меня является отчет по ассоциированным конверсиям и основным последовательностям до конверсии. Иногда крайне интересные данные там бывают. Как говорится, пути пользователя неисповедимы :-)

Если пользователь не является профессиональным веб-аналитиком, и не зарабатывает этим деньги — то не нужно уделять веб-аналитике все свое время. А то зацикленность на показателях Аналитикса и Метрики иногда может сыграть злую шутку над владельцем бизнеса, ведь главное — не показатели этих систем, а продажи и довольные клиенты :-)

Антон Воронюк (директор по развитию бизнеса WebPromo)

Среди систем веб-аналитики чаще всего обращаюсь к Google Analytics и Яндекс.Метрике. Оба счетчика мы устанавливаем всем нашим клиентам.

Чем они хороши:

1. Бесплатны
2. Имеют обширный функционал
3. Дополняют друг друга

Одна из основных ошибок бизнеса — к системам веб-аналитики он приходит без сформированной системы оценки эффективности. Это делает невозможным качественную оценку рекламных кампаний.

На что нужно ориентироваться в первую очередь:

— количество достигнутых конверсий
— ассоциированные конверсии
— коэффициент конверсии
— доход по данным e-commerce
— средний чек, ROI
— и так далее.

Для бизнесов, где измеряются звонки, важно количество и качество полученных по каналам обращений. Если ни цели, ни e-commerce не настроены — их обязательно нужно настроить! Существующее состояние дел можно посмотреть по показателю отказов, глубине просмотра и времени прибывания на сайте. Хотя при использовании этих метрик есть нюансы. Для себя я выделяю три основных правила веб-аналитики:

1. Его сформулировал еще Юлий Цезарь: «Разделяй и властвуй». Чтобы понять те или иные вещи при анализе данных, нужно по максимуму использовать все возможности сегментирования и фильтрации.
2. Рассматривайте всегда больше одного показателя. 100% показатель отказов, 1 миллион посетителей, 100% коэффициент конверсии — это хорошо или плохо, если мы берем каждую цифру в отдельности от других? Чтобы получить ответ, нам нужно полная картина, куда входит явно больше одной метрики.
3. Не зацикливайтесь на конкретном значении — ориентируйтесь на тренд. Для себя вы должны четко выделять причины, почему вы растете или падаете. В этом очень сильно поможет первое правило.

Самые грубые ошибки, которые я видел, вытекают из непонимания этих правил. Конечно, есть еще проблемы программного внедрения, о некоторых рассказывается в этой презентации:

Олег Ольховский (SEO-аналитик отдела продвижения зарубежных проектов в Netpeak)

Чаще всего использую Google Analytics. Чуть реже — Яндекс.Метрику. В Метрике есть Вебвизор и анализатор форм.

Самые важные отчеты:

— источники трафика (чтобы видеть, откуда идет трафик, и оценить его качество)
— ключевые фразы (можно оценить эффективность существующих фраз в продвижении и найти новые фразы для продвижения)
— самые популярные страницы входа (для оценки качества целевых страниц).

Самые распространенные ошибки начинающих веб-аналитиков:

— делают выводы из недостаточного количества данных
— делают выводы, основываясь лишь на цифрах, забывая подумать. Например, показатель отказов может повыситься, когда добавили на страницу огромным шрифтом номер телефона и многие стали сразу звонить, без поисков по всему сайту контактов. В таком случае неверно делать вывод, что качество трафика упало.

Роман Рыбальченко (интернет-маркетолог)

Еще в 2010 году я рекомендовал  использовать Google Analytics, Яндекс.Метрику и пару других систем. За 3 года Аналитикс и Метрика включили в себя те функции, из-за которых раньше ставили другие системы. Теперь достаточно установить две системы. 

Но все равно часто не хватает данных из Аналитикс и Метрики. Тогда я активно использую работу напрямую с базой данных (Mysql), сервисы опросов (Surveygizmo, 4Q), статистические отчеты в рекламных инструментах (Adwords, Mailchimp) и возможности Excel.

Особенно меня вдохновляют возможности Google Spreadsheets (web-версия Excel). Например, с помощью Google Spreadsheets можно мониторить цены конкурентов, % положительных отзывов на внешних площадках и создавать целые пульты управления.

Вдохновляющие примеры использования Google Spreadsheets: Отслеживание файлов robots.txt с помощью Google Docs и Создаем рассылку в 5 раз быстрее с помощью Google Docs.

Или другая задача. Какие объявления или таргетинги продают, а какие нет? Представьте себе, что у вас настроено 25 рекламных кампаний на разные регионы Украины с похожими объявлениями. По 15 рекламным таргетингам. То есть, всего 375 вариантов. И нужно получить сводную таблицу, в которой понятно, какой рекламный таргетинг приносит много кликов, но мало продаж.

Тут Excel/Google Spreadsheets и отчеты из Adwords выручают сильнее, чем Analytics! Экономия рекламного бюджета достигла 873 долларов в год за 15 минут времени на создание 1 отчета.

Но если прибыль падает или хочется большего — то нужно лезть глубже в аналитику. Работать с оттоком клиентов, повышать процент повторных продаж. Это маркетинг баз данных, серьезная наука. Но меня радует, что уже есть первые клиенты в Украине, которые озаботились этим вопросом. Результатами надеюсь поделиться через полгода.

Для начинающих очень важно настроить цели, систему e-commerce. Без этого никак.

По отчетам считать цифры по одной из моделей:

• стоимость привлечения заказа
• стоимость привлечения клиента
• маржинальная прибыль с заказа и соотношение с затратами
• граничная стоимость посетителя

Этому я буду учить на курсах веб-аналитики уже в апреле, следите за анонсами в рассылке проекта Roma.net.ua.

3 самые распространенные ошибки молодых аналитиков:

1. Стать статистом, который собирает кучу цифр, но ничего не меняет в бизнесе, рекламе.
2. Не понимать технической стороны: как собираются данные, как они обрабатываются, каким данным можно верить.
3. Прикладывать усилия не там, где результаты будут максимальными.

Дмитрий Мелихов (руководитель сервиса веб-аналитики SpyBOX)

Веб-аналитики, и не только начинающие, часто сталкиваются с рядом проблем, о которых хотелось бы упомянуть подробно:

1. Попытки сравнения данных, предоставляемых разными системами статистики. Из-за особенностей алгоритмов сбора данных, разные системы действительно могут давать различные показатели, в частности, посещаемости сайта.

2. Буквальное восприятие показателей (метрик). Например, общее время пребывания посетителей на сайте можно трактовать двояко: Google Analytics покажет значение, но нельзя быть уверенным, что посетители все это время действительно взаимодействовали с веб-сайтом. Еще большая опасность кроется в том, что среднее время нахождения на сайте чаще всего воспринимают за типичное для всех посетителей, не понимая, что подавляющее большинство посетителей проводит на сайте не более 15 секунд.

Или глубина просмотров сайта. Если система показывает, что оно достаточно большое — как это трактовать? Посетитель внимательно знакомится с контентом или испытывает проблемы с поиском необходимой ему информации? В таких случаях лучше всего задействовать системы веб-аналитики, которые позволяют детализировать (KISSmetrics, GetClicky, Chartbeat, Piwik) и визуализировать данные о поведении посетителей на сайте (SpyBOX, Вебвизор, ClickTale).

3. Хаотичный анализ сайта, без определения его промежуточных и конечных KPI (ключевых показателей эффективности).

При больших объемах информации, которые генерируют все системы веб-аналитики, последовательный, поэтапный анализ сайта — это необходимое условие выработки правильной стратегии его оптимизации. К примеру, чрезвычайно результативным будет анализ поведения посетителей на наиболее популярных страницах входа с акцентом на проблемы, из-за которых некоторые страницы имеют высокий показатель отказов (вполне вероятно, что эти страницы просто не приспособлены к тому, чтобы быть страницами входа). Или анализ проблем взаимодействия посетителей с веб-формами — как известно, на этой стадии отсеивается значительное число потенциальных клиентов.

Другой пример — рекламный ролик для DoSomething.org, который просмотрели 1.5 млн. человек, и всего восемь (!) человек заполнили анкету, ни один из них так и не произвел пожертвований, агитируемых рекламным видео. С точки зрения метрики «Просмотры на YouTube» — она была успешна, но ключевая цель — собрать пожертвования — потерпела полное поражение.

Разумеется, с приобретением опыта аналитики делают поправки в своей работе с учетом этих погрешностей, но изначально неправильный выбор метрик и ошибочная трактовка данных приводят к медленным и ненужным оптимизационным мероприятиям.

Игнорирование необходимости анализа разных категорий посетителей. Начинающие аналитики сегментируют трафик по источникам переходов, а также по ключевым словам, но на самом деле необходимо сегментировать трафик исключительно по степени мотивации посетителей. Разные категории посетителей (отказники, заинтересованные, мотивированные, конверсионные) приходят на сайт с разными целями. Даже отказники могут быть двух типов: те, которые ушли с веб-сайта потому, что у них возникли проблемы при взаимодействии с ним или их что-то не устроило, и те, которые выполнили свою задачу уже на странице входа. Поэтому правильнее всего будет проводить оптимизацию сайта для разных категорий посетителей, а не по результатам анализа источников трафика.

Отслеживание трафика по источникам переходов можно проводить только после того, когда на сайте уже исправлены все основные сложности для посетителей и нужно проверить эффективность отдельных рекламных каналов (органический поиск, контекст, ремаркетинг, медиа- или оффлайн-реклама и т.д.), а также динамику раскрутки сайта (но не его эффективность) по определенным ключевым словам.

Успешная оптимизация сайта — это почти всегда результат тестов, которые должны проводиться регулярно на основе гипотез. Потому что по статистике, даже при наличии максимально детализированных данных, 25% тестов оказываются неудачными (снижают конверсию), 50% не дают каких-либо заметных результатов, и только 25% тестов бывают успешными (поднимают конверсию).

Наша экспертиза. Вещает Антон Сорокопуд (руководитель отдела продвижения в Artjoker)

Традиционно использую Google Analytics и Яндекс. Метрику, однако стоит отметить, что в 80% случаев обращаюсь к отчетам Google Analytics, а Метрику использую в основном для просмотра данных Вебвизор.

Что касается метрик, которым следует уделять особое внимание, то они будут зависеть от целей проекта/сайта. Основные метрики, от которых следует отталкиваться, необходимо определять исходя из ключевых показателей эффективности.

Если говорить о коммерческих сайтах и интернет-магазинах, то основной метрикой в большинстве случаев следует считать количество достигнутых конверсий и их коэффициенты. Поэтому, для подобных проектов очень важно заранее настроить цели и отслеживание электронной торговли.

Для блога важной метрикой, скорее всего, будет время проведенное пользователем на сайте. Для информационного портала — количество просмотренных страниц, для развлекательного сайта важным может быть количество просмотров видео-ролика или другого вида контента.

Похожая ситуация и с отчетами систем веб-аналитики, так как важность отчета будет варьироваться в зависимости от типа сайта и маркетинговой стратегии его продвижения.

Во многих случаях стоит обращать внимание на отчет о популярных страницах в комплексе с данными по показателям отказов на них, такие отчеты позволяют выявить слабые стороны посадочных страниц, с целью дальнейшего их улучшения.

И, естественно, при проведении юзабилити-аудита следует особое внимание уделять аналитике форм, тепловой карте кликов и Вебвизору.

Частой ошибкой становится не способность сконцентрироваться на действительно важных метриках и отчетах, а распыление внимания по данным. Ведь системы аналитики дают достаточно хороший объем данных для размышлений и анализа. У новичков часто разбегаются глаза, хочется учесть все, что часто приводит к растрачиванию временных ресурсов на второстепенные показатели, при этом не уделяется должное внимание основным и важным показателям.

Еще одним важным моментом при проведении анализа является комплексность. Многие метрики очень тесно взаимосвязаны, нельзя работать над улучшением результатов одной, при этом не обращая внимания на поведение влияющей на нее метрики.

И не стоит забывать, что отчеты веб аналитики — это не более чем массивы данных, каким бы хорошим не был анализ, без конкретных выводов и действий, направленных на улучшение ситуации, он будет бесполезен.