Лабораторія вебу. Фахівці про веб-аналітику

Сьогодні ми вирішили присвятити випуск "Лабораторії вебу" аналітиці. Ми опитали провідних експертів ринку про те, якими системами веб-аналітики вони користуються, які звіти і показники вважають найважливішими, а також які виокремлюють найпоширеніші помилки серед практиків-початківців.

Артем Недобор (Digital Analyst Brainberry)

У нашій країні особливо вибирати систему аналітики не доводиться. Зараз на ринку існують дві безкоштовні, які дають змогу максимально ефективно оцінювати трафік ресурсу - Google Analytics і Яндекс.Метрика. Причому я рекомендую використовувати обидві системи одночасно. Це дасть можливість отримувати точніші дані, а також дасть можливість порівнювати дані одна з одною і знаходити похибки.

Для тих ресурсів, чий трафік обчислюється мільйонами на місяць, буде правильним подумати про платну систему web-аналітики (Adobe Omniture або платну версію Google Analytics), які даватимуть більше можливостей в аналізі та точніші дані. Але не варто забувати, що ці системи коштують досить великих грошей.

На які метрики варто звертати увагу насамперед? Усе залежить від ресурсу і його цілей. Якщо це сайт, що продає (інтернет-магазин), то найважливішою метрикою тут буде коефіцієнт конверсії. Якщо ж ідеться про якийсь блог, то буде правильним відстежувати тривалість перебування на сайті та глибину перегляду.

Але якщо підходити комплексно до аналітики, то потрібно міряти ВСЕ, що може допомогти нам у підсумку поліпшити наш продукт або збільшити ROI від нього. Це можуть бути як стандартні, так і користувацькі звіти, а також події.

Які звіти систем веб-аналітики вважаю найважливішими? Тут, знову ж таки, все залежить від специфіки бізнес-моделі. Для кожної моделі буде своя метрика. Потрібно зрозуміти, для чого призначений ваш сайт. Що корисного користувачі можуть на ньому зробити. Саме це і буде тією основною метрикою, на яку потрібно дивитися.

Чи то транзакція, чи то скачування файлу, чи то реєстрація, чи то перегляд ролика, чи то підписка на розсилку або RSS тощо.

Але в жодному разі не можна забувати про стандартні метрики, які показують системи аналітики, і обов'язково аналізувати їх.

Мені відомі кілька помилок, які я сам робив на початку свого шляху:

1. Неправильний підбір системи метрик і налаштування цілей, що не відображають цілісну картину.
2. Порівняння різних показників, які порівнювати не можна, наприклад, відвідування і кліки.
3. Проведення аналізу на підставі абсолютних цифр.

На останньому пункті хочу трохи детальніше зупинитися. Це найгрубіша і найпоширеніша помилка. Не можна дивитися на цифри, потрібно дивитися на динаміку їхньої зміни. Якщо вона позитивна, значить рухаємося в правильному напрямку, якщо ні - то варто бити на сполох. Тільки в такому разі ви робитимете правильні висновки і вживатимете потрібних заходів.

Роман Славка (Web Project Manager у Comfy)

Здебільшого я використовую Гугл Аналітікс, так склалося історично, хоча є деякі функції, які в Яндекс. Метриці все ж зроблені краще або взагалі унікальні, наприклад, теплова карта кліків або Вебвізор.

Основні метрики, на які потрібно звертати увагу насамперед - це відвідування, показники відмов і глибина перегляду. Ці метрики дають змогу оцінити життєздатність сайту, наскільки він цікавий і зрозумілий користувачеві.

Які звіти систем веб-аналітики вважаю найважливішими? Усе залежить від завдань сайту або конкретної кампанії, наприклад, для e-commerce проєктів одним із найважливіших параметрів, звісно ж, є конверсія електронної торгівлі. Для розважальних промо-проектів важливими параметрами є відвідування і досягнення цілей, наприклад, реєстрація анкети учасника. Для контент-проектів найважливішими параметрами є тривалість перебування на сайті та глибина перегляду.

Під час оцінки рекламних кампаній важливо відстежувати трафік за поведінкою користувачів, які прийшли з різних джерел. Такі параметри, як показник відмов, тривалість прибуваючи на сайті та конверсія, допоможуть вам знайти якісніші джерела трафіку і перенести бюджет на них із джерел із низькими показниками.

Станіслав Матюшенко (керуючий партнер I-Marketing)

Використовую зв'язку Google Analytics і Яндекс.Метрика, вони гармонійно доповнюють одна одну.

Для мене важливі майже всі ключові метрики -  відвідуваність, показник відмов, джерела і канали відвідуваності.

Одним із найважливіших звітів для мене є звіт за асоційованими конверсіями та основними послідовностями до конверсії. Іноді вкрай цікаві дані там бувають. Як то кажуть, шляхи користувача несповідимі :-)

Якщо користувач не є професійним веб-аналітиком, і не заробляє цим гроші - то не потрібно приділяти веб-аналітиці весь свій час. А то зацикленість на показниках Аналітікса і Метрики іноді може зіграти злий жарт над власником бізнесу, адже головне - не показники цих систем, а продажі і задоволені клієнти :-)

Антон Воронюк (директор з розвитку бізнесу WebPromo)

Серед систем веб-аналітики найчастіше звертаюся до Google Analytics та Яндекс.Метрики. Обидва лічильники ми встановлюємо всім нашим клієнтам.

Чим вони хороші:

1. Безкоштовні
2. Мають великий функціонал
3. Доповнюють один одного

Одна з основних помилок бізнесу - до систем веб-аналітики він приходить без сформованої системи оцінки ефективності. Це унеможливлює якісну оцінку рекламних кампаній.

На що потрібно орієнтуватися насамперед:

- кількість досягнутих конверсій
- асоційовані конверсії
- коефіцієнт конверсії
- дохід за даними e-commerce
- середній чек, ROI
- і так далі.

Для бізнесів, де вимірюються дзвінки, важлива кількість і якість отриманих каналами звернень. Якщо ні цілі, ні e-commerce не налаштовані - їх обов'язково потрібно налаштувати! Наявний стан справ можна подивитися за показником відмов, глибиною перегляду і часом перебування на сайті. Хоча при використанні цих метрик є нюанси. Для себе я виділяю три основні правила веб-аналітики:

1. Його сформулював ще Юлій Цезар: "Розділяй і володарюй". Щоб зрозуміти ті чи інші речі під час аналізу даних, потрібно по максимуму використовувати всі можливості сегментування і фільтрації.
2. Розглядайте завжди більше одного показника. 100% показник відмов, 1 мільйон відвідувачів, 100% коефіцієнт конверсії - це добре чи погано, якщо ми беремо кожну цифру окремо від інших? Щоб отримати відповідь, нам потрібна повна картина, куди входить явно більше однієї метрики.
3. Не зациклюйтеся на конкретному значенні - орієнтуйтеся на тренд. Для себе ви маєте чітко виділяти причини, чому ви ростете або падаєте. У цьому дуже сильно допоможе перше правило.

Найгрубіші помилки, які я бачив, випливають із нерозуміння цих правил. Звичайно, є ще проблеми програмного впровадження, про деякі розповідається в цій презентації:

Олег Ольховський (SEO-аналітик відділу просування зарубіжних проєктів у Netpeak)

Найчастіше використовую Google Analytics. Трохи рідше - Яндекс.Метрику. У Метриці є Вебвізор і аналізатор форм.

Найважливіші звіти:

- джерела трафіку (щоб бачити, звідки йде трафік, і оцінити його якість)
- ключові фрази (можна оцінити ефективність наявних фраз у просуванні та знайти нові фрази для просування)
- найпопулярніші сторінки входу (для оцінки якості цільових сторінок).

Найпоширеніші помилки веб-аналітиків-початківців:

- роблять висновки з недостатньої кількості даних
- роблять висновки, ґрунтуючись лише на цифрах, забуваючи подумати. Наприклад, показник відмов може підвищитися, коли додали на сторінку величезним шрифтом номер телефону і багато хто став одразу телефонувати, без пошуків по всьому сайту контактів. У такому разі неправильно робити висновок, що якість трафіку впала.

Роман Рибальченко (інтернет-маркетолог)

Ще у 2010 році я рекомендував використовувати Google Analytics, Яндекс.Метрику і кілька інших систем. За 3 роки Аналітікс і Метрика включили в себе ті функції, через які раніше ставили інші системи. Тепер достатньо встановити дві системи.

Але все одно часто не вистачає даних з Аналітікс і Метрики. Тоді я активно використовую роботу безпосередньо з базою даних (Mysql), сервіси опитувань (Surveygizmo, 4Q), статистичні звіти в рекламних інструментах (Adwords, Mailchimp) і можливості Excel.

Особливо мене надихають можливості Google Spreadsheets (web-версія Excel). Наприклад, за допомогою Google Spreadsheets можна моніторити ціни конкурентів, % позитивних відгуків на зовнішніх майданчиках і створювати цілі пульти управління.

Надихаючі приклади використання Google Spreadsheets: Відстеження файлів robots.txt за допомогою Google Docs і Створюємо розсилку в 5 разів швидше за допомогою Google Docs.

Або інше завдання. Які оголошення або таргетинги продають, а які ні? Уявіть собі, що у вас налаштовано 25 рекламних кампаній на різні регіони України зі схожими оголошеннями. За 15 рекламними таргетингами. Тобто, всього 375 варіантів. І потрібно отримати зведену таблицю, в якій зрозуміло, який рекламний таргетинг приносить багато кліків, але мало продажів.

Тут Excel/Google Spreadsheets і звіти з Adwords виручають сильніше, ніж Analytics! Економія рекламного бюджету досягла 873 доларів на рік за 15 хвилин часу на створення 1 звіту.

Але якщо прибуток падає або хочеться більшого - то потрібно лізти глибше в аналітику. Працювати з відтоком клієнтів, підвищувати відсоток повторних продажів. Це маркетинг баз даних, серйозна наука. Але мене тішить, що вже є перші клієнти в Україні, які перейнялися цим питанням. Результатами сподіваюся поділитися через півроку.

Для початківців дуже важливо налаштувати цілі, систему e-commerce. Без цього ніяк.

За звітами рахувати цифри за однією з моделей:

• вартість залучення замовлення
• вартість залучення клієнта
• маржинальний прибуток із замовлення і співвідношення з витратами
• гранична вартість відвідувача

Цьому я вчитиму на курсах веб-аналітики вже у квітні, слідкуйте за анонсами в розсилці проєкту Roma.net.ua.

3 найпоширеніші помилки молодих аналітиків:

1. Стати статистом, який збирає купу цифр, але нічого не змінює в бізнесі, рекламі.
2. Не розуміти технічного боку: як збираються дані, як вони обробляються, яким даним можна вірити.
3. Прикладати зусилля не там, де результати будуть максимальними.

Дмитро Меліхов (керівник сервісу веб-аналітики SpyBOX)

Веб-аналітики, і не тільки початківці, часто стикаються з низкою проблем, про які хотілося б згадати докладно:

1. Спроби порівняння даних, що надаються різними системами статистики. Через особливості алгоритмів збору даних, різні системи дійсно можуть давати різні показники, зокрема, відвідуваності сайту.

2. Буквальне сприйняття показників (метрик). Наприклад, загальний час перебування відвідувачів на сайті можна трактувати двояко: Google Analytics покаже значення, але не можна бути впевненим, що відвідувачі весь цей час дійсно взаємодіяли з веб-сайтом. Ще більша небезпека криється в тому, що середній час перебування на сайті найчастіше сприймають за типовий для всіх відвідувачів, не розуміючи, що переважна більшість відвідувачів проводить на сайті не більше 15 секунд.

Або глибина переглядів сайту. Якщо система показує, що воно досить велике - як це трактувати? Відвідувач уважно знайомиться з контентом чи відчуває проблеми з пошуком необхідної йому інформації? У таких випадках найкраще задіяти системи веб-аналітики, які дають змогу деталізувати (KISSmetrics, GetClicky, Chartbeat, Piwik) і візуалізувати дані про поведінку відвідувачів на сайті (SpyBOX, Вебвізор, ClickTale).

3. Хаотичний аналіз сайту, без визначення його проміжних і кінцевих KPI (ключових показників ефективності).

При великих обсягах інформації, які генерують усі системи веб-аналітики, послідовний, поетапний аналіз сайту - це необхідна умова вироблення правильної стратегії його оптимізації. Приміром, надзвичайно результативним буде аналіз поведінки відвідувачів на найпопулярніших сторінках входу з акцентом на проблеми, через які деякі сторінки мають високий показник відмов (цілком імовірно, що ці сторінки просто не пристосовані до того, щоб бути сторінками входу). Або аналіз проблем взаємодії відвідувачів з веб-формами - як відомо, на цій стадії відсіюється значна кількість потенційних клієнтів.

Інший приклад - рекламний ролик для DoSomething.org, який переглянули 1.5 млн. осіб, і лише вісім (!) людей заповнили анкету, жоден з них так і не зробив пожертвувань, які агітуються рекламним відео. З погляду метрики "Перегляди на YouTube" - вона була успішна, але ключова мета - зібрати пожертвування - зазнала повної поразки.

Зрозуміло, з набуттям досвіду аналітики вносять поправки у свою роботу з урахуванням цих похибок, але від самого початку неправильний вибір метрик і помилкове трактування даних призводять до повільних і непотрібних оптимізаційних заходів.

Ігнорування необхідності аналізу різних категорій відвідувачів. Аналітики-початківці сегментують трафік за джерелами переходів, а також за ключовими словами, але насправді необхідно сегментувати трафік виключно за ступенем мотивації відвідувачів. Різні категорії відвідувачів (відмовники, зацікавлені, мотивовані, конверсійні) приходять на сайт з різними цілями. Навіть відмовники можуть бути двох типів: ті, які пішли з веб-сайту тому, що у них виникли проблеми під час взаємодії з ним або їх щось не влаштувало, і ті, які виконали своє завдання вже на сторінці входу. Тому найправильніше буде проводити оптимізацію сайту для різних категорій відвідувачів, а не за результатами аналізу джерел трафіку.

Відстеження трафіку за джерелами переходів можна проводити лише після того, коли на сайті вже виправлено всі основні складнощі для відвідувачів і потрібно перевірити ефективність окремих рекламних каналів (органічний пошук, контекст, ремаркетинг, медіа- або офлайн-реклама тощо), а також динаміку розкрутки сайту (але не його ефективність) за певними ключовими словами.

Успішна оптимізація сайту - це майже завжди результат тестів, які мають проводитися регулярно на основі гіпотез. Бо за статистикою, навіть за наявності максимально деталізованих даних, 25% тестів виявляються невдалими (знижують конверсію), 50% не дають якихось помітних результатів, і тільки 25% тестів бувають успішними (піднімають конверсію).

Наша експертиза. Віщає Антон Сорокопуд (керівник відділу просування в Artjoker)

Традиційно використовую Google Analytics та Яндекс. Метрику, однак варто зазначити, що у 80% випадків звертаюся до звітів Google Analytics, а Метрику використовую здебільшого для перегляду даних Вебвізора.

Щодо метрик, яким слід приділяти особливу увагу, то вони залежатимуть від цілей проєкту/сайту. Основні метрики, від яких слід відштовхуватися, необхідно визначати виходячи з ключових показників ефективності.

Якщо говорити про комерційні сайти та інтернет-магазини, то основною метрикою здебільшого слід вважати кількість досягнутих конверсій та їхні коефіцієнти. Тому, для подібних проєктів дуже важливо заздалегідь налаштувати цілі та відстеження електронної торгівлі.

Для блогу важливою метрикою, найімовірніше, буде час, проведений користувачем на сайті. Для інформаційного порталу - кількість переглянутих сторінок, для розважального сайту важливою може бути кількість переглядів відео-ролика або іншого виду контенту.

Схожа ситуація і зі звітами систем веб-аналітики, оскільки важливість звіту варіюватиметься залежно від типу сайту і маркетингової стратегії його просування.

У багатьох випадках варто звертати увагу на звіт про популярні сторінки в комплексі з даними за показниками відмов на них, такі звіти дають змогу виявити слабкі сторони посадкових сторінок, щоб надалі їх покращувати.

І, звісно, під час проведення юзабіліті-аудиту слід особливу увагу приділяти аналітиці форм, тепловій карті кліків і Вебвізору.

Частою помилкою стає не здатність сконцентруватися на дійсно важливих метриках і звітах, а розпорошення уваги за даними. Адже системи аналітики дають досить хороший обсяг даних для роздумів і аналізу. У новачків часто розбігаються очі, хочеться врахувати все, що часто призводить до витрачання часових ресурсів на другорядні показники, водночас не приділяється належна увага основним і важливим показникам.

Ще одним важливим моментом під час проведення аналізу є комплексність. Багато метрик дуже тісно взаємопов'язані, не можна працювати над поліпшенням результатів однієї, водночас не звертаючи уваги на поведінку метрики, що впливає на неї.

І не варто забувати, що звіти веб аналітики - це не більше ніж масиви даних, хоч би яким гарним був аналіз, без конкретних висновків і дій, спрямованих на поліпшення ситуації, він буде марним.