апрель 2019

Етапи оцінки ефективності роботи інтернет-магазину за допомогою систем веб-аналітики


Марченко Дмитро Сергеевич Марченко Д. С. , Кодола Г. М.
Химия и современные технологии
Abstract / Full Text

Етапи оцінки ефективності роботи інтернет-магазину за допомогою систем веб-аналітики / Химия и современные технологии : Метериалы ІХ Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Химия и современные технологии», 2019. – C. 20-21


У сучасному бізнесі велику роль відіграє електронна торгівля. Інструментом електронної торгівлі є інтернет-магазини. На рівень продажів через інтернет-магазин впливає велика кількість чинників: сезонність, вид товару або послуги, реклама та ін. Але, як виявляється, всі вони в значній мірі зводяться до двох показниках ефективності сайту інтернет-магазина – відвідуваності і конверсії. Підвищення даних показників призводить до зростання продажів і прибутку організації.

Правильна оцінка ефективності функціонування веб-сайту дозволяє виявити його сильні і слабкі сторони, сформулювати рекомендації щодо його поліпшення, а також визначити можливі загрози, які можуть статися при ігноруванні сформульованих на основі аналізу рекомендацій.

Метою роботи є вивчення можливостей застосування різних методів оцінки ефективності роботи інтернет-магазину за допомогою систем веб-аналітики. Для порівняльного аналізу розглянуто безкоштовні системи веб-аналітики: Google Analytics та Яндекс.Метрика.

У роботі з системами веб-аналітики можна виділити чотири етапи:

На першому етапі аналітика дає змогу отримати відповіді на такі запитання: «А скільки людей подивилися мій сайт?», «А що вони дивляться?», «А як довго?».

Потім маленький проект зростає і починається залучення платного трафіку. Тоді системи веб-аналітики вже приносять практичну користь: дозволяють оптимізувати ключові слова в контекстній рекламі; показують ефективність трафіку з медійної реклами; дають розуміння популярних слів в органічній видачі пошукових систем.

Якщо проект перетворюється в продукт, то його необхідно постійно аналізувати. Системи веб-аналітики покажуть вузькі місця воронки продажів, місця «кульгавого» призначеного для користувача шляху.

На цьому етапі системи веб-аналітики перетворюються в наскрізну аналітику, яка покликана відслідковувати весь ланцюжок роботи з користувачем: від залучення на сайт до всіх наступних продажів.

Другий етап: аналіз каналів просування. Але більшість користувачів систем аналітики вирішують складніші завдання. І для них можна відразу відповісти на питання про те, яку систему ставити. Необхідні і Метрика, і Analytics. Використовуючи одночасно обидві системи вони зможуть отримати всі унікальні переваги, якими вони володіють. Якщо в директе запущена реклама, то Метрика дозволить без всяких додаткових налаштувань аналізувати ефективність кампаній аж до конкретних пошукових запитів користувачів. Вона також показує, по яким призначеним для користувача запитів були переходи з пошуку Яндекса. Analytics вміє робити те ж саме для AdWords і для пошуку Google.

Третій етап: робота з конверсіями. Коли проект перетворюється в продукт з’являється необхідність відстежувати конверсійні метрики на різних етапах воронки продажів, тестувати різні варіанти сторінок і шукати інсайти і патерни користувача поведінки. Конверсійні показники можна ефективно відстежувати як в Метриці, так і в Analytics. Головне – коректно налаштувати цілі. Перевагою Analytics є можливість враховувати асоційовані конверсії і можливість проаналізувати основні послідовності конверсій. Це дозволяє оцінити кількість торкань сайту користувачами до того, як вони конверсують. Для розуміння поведінки користувача на сайті є унікальний інструмент у Метрики – WebVisor. Він записує всі дії користувачів на сайті. Можна вибрати сегмент користувачів, наприклад, які довго сидять на сайті, ходять по картках товарів, але так і не купують. Чому? Може незручний інтерфейс не дозволяє їм знайти ціну або кнопку «В кошик», а може вони йдуть в інші вкладки браузера до конкурентів, у яких дешевше. Проаналізувавши їх поведінку, можна скласти список гіпотез для перевірки.

Четвертий етап: наскрізна аналітика. Останній етап розвитку аналітики характеризується її перетворенням з веб-аналітики в наскрізну бізнес-аналітику. На цьому етапі необхідно розуміти, як джерела залучення трафіку впливають на кінцеву ефективність бізнесу, як співвідносяться витрати з маркетингових каналів з доходами по ним, які продукти на сайті краще продаються, і які користувачі їх купують. Для вирішення цих завдань більшою мірою підходить Analytics. В ньому є модуль електронної торгівлі, який дозволяє відслідковувати продаж і доходи по конкретних позиціях; є можливість завантаження кастомних даних (наприклад, витрат на Яндекс.Директу); когортний аналіз користувачів; велика кількість готових конекторів до різних баз даних і систем бізнес-аналітики. Яндекс.Метрика теж розвивається в цьому напрямку, але є обмеження. Наприклад, в Метрику не можна передавати дані про транзакції по продуктам безпосередньо з сервера, що сильно впливає на точність аналітики з продажу.

Сегментація, кластеризація, когортний аналіз – все це покликане шукати точки росту бізнесу.

Google Analytics – плюсами є: багатий функціонал для відстеження конверсій; інтеграція з Google Adwords, мітки для інших систем; модуль «Електронна торгівля»; персоналізовані звіти. Мінусами є: відсутність демографічних даних; відсутність наочних інструментів для оцінки usability сторінок; випадки спотворення даних.

Яндекс.Метрика – плюсами є: інтеграція з Яндекс.Директ, детальна статистика; цільовий дзвінок, відстеження дзвінків з Діректа і Маркета; наочна карта посилань з розширеннями моніторів і WebVisor; оцінка виручки інтернет-магазину, інтеграція з Яндекс.Маркет; точний показник відмов (менше 15 секунд); статистика по мобільним пристроям, дані по демографії. Мінусами є: відсутність користувальницьких сегментів і звітів; відсутність докладних даних по іншим рекламним сервісам.