Зачем маркетологу использовать веб-аналитику в связке со сквозной аналитикой

Анастасия Генералова

Руководитель SEO-направления Roistat

Что можно узнать о поведении пользователей на сайте с помощью веб-аналитики 

Внутри систем веб-аналитики такие данные представлены в виде отчетов: 

1. Посещаемость. Показывает общее количество визитов на сайт и число уникальных посетителей. Визитов будет больше, ведь один пользователь может открыть сайт несколько раз. 
2. Время визитов. Это средняя длительность посещений вашего сайта. Чем она выше, тем популярнее ресурс. 
3. Глубина просмотров. Число страниц, на которые пользователь зашел за время одного посещения сайта. Для лендингов этот отчет может быть не важен, но для интернет-магазинов, информационных и корпоративных сайтов показатель глубины просмотров нужно увеличивать. Чем он больше, тем выше шанс, что аудитория будет активно конвертироваться в лидов и выполнять целевое действие. 
4. Процент отказов. Отказы показывают, насколько сайт заинтересовал пользователя. Если он открыл одну страницу, быстро пролистал ее и закрыл – значит, не нашел ничего полезного. Чем больше отказов, тем ниже позиции в органической выдаче и дороже цена за рекламный клик.

Счетчики могут определить устройство и браузер посетителя сайта. Они показывают приблизительный возраст, пол, интересы пользователя. Собранные данные отображаются в личном кабинете Google Analytics или Яндекс.Метрики. 

В чем отличие сервисов веб-аналитики 

Чаще оба популярных сервиса веб-аналитики – Analytics и Метрику – используют вместе, чтобы собирать и анализировать больше данных. Сервисы похожи, но отличаются некоторыми методами сбора информации. Например, в подсчете отказов. Google Analytics фиксирует отказ, если пользователь открыл только одну страницу на сайте. Яндекс.Метрика – если провел на странице сайта меньше 15 секунд. 

Сервисы веб-аналитики также отличаются набором функций и инструментов. В Google Analytics можно следить за активностью посетителя на сайте почти в прямом эфире – с задержкой в 15 секунд. У Яндекс.Метрики есть Вебвизор, который фиксирует в формате скринкаста на видео все действия посетителя сайта. Можно увидеть всю сессию пользователя: на каких блоках страницы он задерживался, как перемещался по лендингу, до какого экрана доскроллил, как быстро заполнил форму и так далее. 

В Яндекс.Метрике есть две полезные карты – кликов и скроллинга. Первая подсвечивает зоны на странице, куда чаще всего кликали пользователи. Вторая показывает, какие элементы привлекли внимание, а какие – просто прокрутили. Например, вы добавили кнопку «Оставить заявку» в середине лендинга, а потом увидели в Метрике, что пользователи редко нажимали на нее и часто пролистывали страницу до конца. Возможно, пользователи не смогли быстро найти кнопку – не заметили среди большого объема текста. Выход – опубликовать кнопку в верхней и в нижней части страницы или выделить визуально. 

Веб-аналитика собирает обезличенные данные, то есть без имен, адресов, телефонов. Информации о поведении пользователей достаточно, чтобы составить портрет целевой аудитории и определить стратегию для оптимизации сайта. 

Что умеет сквозная аналитика и не умеют сервисы веб-аналитики 

Веб-аналитика поможет понять, где расположить кнопки или форму заявки и какие страницы доработать на сайте. Но что насчет бизнес-показателей? С какой рекламы вы получаете больше заявок и продаж, а какая не приводит даже визиты на сайт и приносит компании убытки? На эти вопросы отвечает сквозная аналитика. 

Сервисы сквозной аналитики, такие как Roistat и другие, объединяют несколько сервисов в одном окне: сводят данные веб-аналитики с данными CRM, коллтрекинга, рекламных источников – расходы на рекламные кампании, количество визитов, заявок и покупок, количество звонков.  

Таким образом, вы понимаете: 

• какие ключевые слова приводят посетителей на сайт; 
• с какого рекламного объявления они переходят на сайт; 
• сколько денег принес каждый источник трафика; 
• сколько вы потратили на привлечение лида. 

Сквозная аналитика помогает составить и проанализировать воронку продаж и отследить эффективность рекламы. 

В сквозной аналитике можно посмотреть общий отчет по всем источникам трафика и понять, что идет не так. Сервис покажет, какие ключевые слова приводят нецелевой трафик и какие каналы принимали участие в привлечении лидов. 

Используем веб-аналитику в связке со сквозной аналитикой 

Пример: компания занимается утеплением балконов. Создала две промо-страницы, получила первые заявки, пошли продажи. Из данных веб-аналитики видно, что первый лендинг принес 60 лидов, а второй – 30. Кажется логичным, что в рекламу первого лендинга нужно вливать больше денег, а второй стоит переделать: посмотреть карты кликов и скроллинга, найти сильные и слабые блоки посадочной страницы.  

Но перед тем, как отдать в работу задачи по лендингам, стоит изучить сквозную аналитику. Возможно, решение увеличить бюджет на рекламу первого лендинга уже не покажется таким эффективным.  

С помощью сквозной аналитики узнаем весь путь лидов с обоих лендингов. Из 60 заявок в первом случае компания получила лишь 15 продаж, а вторая страница дала 25 продаж при 30 заявках.

Конверсия в продажу у второго лендинга гораздо выше. Первоначальный план отпадает – не стоит переделывать второй лендинг. Нужно понять, почему заявки с первого лендинга конвертируются хуже. Возможно, пользователи получили неверное представление о продукте, поэтому не совершили покупку после оформления заявки. Стоит переписать текст и оффер на первом лендинге и проанализировать поведение лидов. 

Также связка Google Analytics, Яндекс.Метрики и сквозной аналитики даст больше данных:  

1. Для сбора информации об аудитории. Получаем демографические данные о пользователях, смотрим, откуда они пришли и кто из них совершил покупку. Сегментируем аудиторию и создаем отдельные офферы для каждой группы с учетом их интересов. 
2. Для оптимизации сайта. Изучаем посещения страниц и смотрим, какие ключевые слова приводят трафик. Возможно, на страницах не точно описано ваше предложение и содержание стоит переработать. 
3. Для детального изучения поведения пользователей. Смотрим на глубину просмотра и время, которое люди провели на каждой странице сайта. Отслеживаем, с каких страниц посетители чаще всего покидали сайт, а какие лендинги конвертируют визиты в заявки и продажи. Пробуем улучшить их, доработать блоки, чтобы удерживать пользователей. 

Итоги

1. Веб-аналитика собирает данные об аудитории, поведении пользователей на сайте и помогает анализировать посещаемость, глубину просмотра, конверсии сайта. 
2. Сквозная аналитика позволяет составить и проанализировать воронку продаж, найти каналы трафика, из которых вы получаете больше заявок и продаж. 
3. Использование сквозной и веб-аналитики в связке даст возможность отследить путь пользователя от клика по объявлению в поисковой выдаче до конечной прибыли, понять, какие ключевые слова приводят трафик, и затем оптимизировать структуру лендингов, тексты и офферы.