сервис аналитики звонков и оптимизации
бизнес-процессов
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:

iMetrics 2013: веб-аналитика в ecommerce

Россия +7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 3183

14-15 ноября в Москве прошла конференция iMetrics – крупнейшее профессиональное мероприятие по веб-аналитике, собравшее не только отечественных специалистов, но и западных экспертов. Организаторами конференции выступили компании iConText и ADLABS.

Ключевым событием первого дня конференции стало выступление Тима Эша, опытного интернет-маркетолога и предпринимателя, президента компании SiteTuners.com, а также автора бестселлера «Повышение эффективности интернет-рекламы. Оптимизация целевых страниц для улучшения конверсии».

Кроме того, в первые день докладчики успели обсудить веб-аналитику для брендов и ecommerce, ее использование для разработки стратегии интернет-маркетинга, автоматизацию процессов.

Секция «Веб-аналитика в ecommerce» была открыта Натальей Баскинд, Quelle, которая рассказала об опыте использования аналитики в компании Quelle.

В Quelle используется несколько систем аналитики – Google Analytics, Яндекс.Метрика и собственная система. Такое сочетание более эффективно, чем переход на одну «крутую» систему, использование которой может быть очень недешево. 



Очень важно иметь собственную систему статистики (онлайн и офлайн заказы, данные о клиентах, продажах, акциях). Она предоставляет:

- возможность измерить все активности (как онлайн, так и офлайн) в одной системе (преимущество - позволяет получить полные данные за счет интеграции веб-аналитики компании в общую аналитику; недостаток – долго, зависят от IT-процессов компании)

- единые значения для всех служб компании, в том числе для финансовых расчетов (преимущество – предоставляет общую систему измерений для онлайн и офлайн заказов; недостаток – мало статистики для данных, не связанных напрямую с продажами).

Один из весомых плюсов такой системы – возможность настройки под любое пожелание заказчика (что, правда, достаточно дорого).

Google Analytics используется в основном:

- для анализа поведения пользователей на сайте (преимущества – огромный массив данных, настраиваемый под задачи пользователей; недостатки – синхронизация данных при настройке нескольких систем аналитики),

- для управления и оптимизации рекламных кампаний (преимущества – кастомизация отчетов; недостатки - выборка),

- предоставление партнерам доступа к их профилям (преимущества – простота настройки; недостатки – не всегда есть те, кто будет это настраивать и анализировать),

- контроль корректности данных в других системах (преимущества - бесплатно). Например, из-за ошибки в одной системе Quelle «потеряли» из статистики 17 тысяч заказов, из-за чего чуть было не принято неверное решение об эффективности канала и распределении бюджетов на рекламу. Google Analytics позволяет избежать таких «потерь» и контролировать данные.

Яндекс.Метрика используется для визуализаций (тепловая карта, вебвизор) и управления кампаниями в Директе. Преимущество сервиса в простоте.

Несколько примеров использования веб-аналитики на практике:

1.Для разных каналов было решено сделать разные посадочные страницы. На всех анонсировались акции.

В результате, запуск посадочной страницы для каналов ремаркетинга и лидогенерации позволил увеличить конверсию. Для баннеров уменьшился показатель отказов, но на конверсию не повлияло.

2. Компания решила проверить, влияет ли наличие видео на странице карточки товара на его продажи. На кнопку видео был установлен код, по которому затем отследили статистику. В результате, было отмечено, что конверсия в сессиях с просмотрами видео продукта выше средней по сайту в 4,5 раза.

3. Тестирование посадочной страницы. При тестировании 4 вариантов посадочной страницы, выяснилось, что разница в показателе Customer Retention для них незначительна. Тогда выбрали дополнительный критерий – CR из посещений в «Добавить в корзину», добавили дополнительные параметры (конверсию для новых и старых посетителей, пики и спады продаж) и, таким образом, нашли страницу, которая луче всего решала бизнес-цели.

Игорь Селицкий, La Moda, рассказал, о структурировании контента сайта в инструментах веб аналитики.

Сайт La Moda – это не только сотни тысяч товаров, тысячи брендов и категорий, десятки фильтров, но также урлы, в которых есть не вся информация, и не всегда понятна категория. В итоге, аналитики получают миллионы страниц, на которые невозможно ориентироваться. К тому же, большая часть страниц в Google Analytics попадает в Other.

Непонятные урлы – настоящая проблема для аналитиков, т.к. они нечитабельны, не отражают содержание динамических страниц, не дают достаточно данных о пользователе (что увидел пользователь, какую сортировку выбрал, авторизован или нет и т.д.). Решение – перейти от URL к единице контента:

В этом контенте важно измерять взаимодействия пользователя с сайтом.

Что важно измерять – категории, фильтры, сортировка, отображаемые товары (какие товары показывались, количество товаров, характеристики, цены, скидки, новинки). Дополняем единицу контента параметрами – категории контента (хлебные крошки), фильтры (бренд, цвет, размер), сортировка (по популярным, по возрастанию цены), количество товаров, количество страниц, откуда перешли (меню, шапка, футер).

Есть два способа дополнения:

- передача данных в счетчик (плюсы: всегда актуальная информация, то, что видел пользователь ; минусы: могут быть ошибки в установке, лимиты на передачу данных, не всю информацию можно передавать),

- загрузка данных через Feed (CSV) Content_id=> параметр (плюсы: можно передать много данных любого характера, можно использовать ошибочные данные; минусы: не всегда совпадает с тем, что видит пользователь, оперативность).

Как это сделать своими руками:

- через Google Analytics:

- Universal Analytics:

Что важно не забыть:

- отделить пользовательское поведение от прописанного во внешней ссылке,

- измерение времени (особенно актуально для контентных площадок).

Когда мы измеряем контент, важно смотреть, что видит пользователь.


Николай Хлебинский, Retail Rocket, рассказал о маркетинге в ecommerce на основе анализа данных.

В качестве примера был взят кейс магазина электроники, у которого в сезон продажи упали на 30-40%. В то же время был отключен один из поставщиков, на которого приходилось примерно 5% товаров на сайте.

Построили таблицу, чтобы посмотреть, как связано количество товаров на сайте и выручка. Связь не нашли.Затем добавили метрику Активный товар и увидели корреляцию.

Как затем выяснилось, был отключен поставщик товаров, которые попадали в категорию «активные». С тех пор список важных «активных» товаров регулярно обновляется.

Соответственно, нужно увеличить число активных товаров на сайте. Но как понять, что к ним относится?

В Рунете около 10 тысяч товарных категорий, каждую из которых можно описать семантическим ядром. Если взять частотность транзакционных запросов и умножить на конверсию – получим прогноз количества заказов. Умножим это на показатель средней стоимости товара и получим прогноз по выручке. Добавим сезонность и маржинальность – получаем прогноз по привлекательности.

Все, что мы делаем в аналитике в ecommerce, связано с трафиком.

Рассмотрим следующую таблицу по last-click атрибуции:

Кажется, что на Директ мы потратили 40% бюджета впустую. Однако по такой картине делать выводы нельзя. Анализировать нужно в разрезе товаров и товарных категорий.

Метрики, которые используем:

- измеряемые:

  • трафик в категорию (лендинг в карточку или листинг),
  • заказы в категории,
  • выручка в категории,
  • маржа в категории,
  • расходы на маркетинг в категории.

- расчетные:

  • средний чек, конверсия, стоимость заказа, прибыль.

Получаем следующее:


И уже, отталкиваясь от показателя прибыли, делаем выводы о каждом канале.


Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Поделиться 
Поделиться дискуссией:
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как построить качественную ссылочную массу сайта
Айрат Рахимзянов
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Айрат Рахимзянов - Спасибо Кирилл. Сейчас восстановилась работа сервиса: take.ms/ttXrw
Анализ ссылок: сравнение многофункциональных платформ по размеру их баз
Андрей Ольшевский - Очень неточная статистика, объясню почему. Довольно часто делаю анализ сайтов на качество и объём ссылочной массы. Всегда делаю выгрузку из трех источников – Вебмастера Яндекса, сервиса Мегаиндекс, сервиса Линкпад. Потом с помощи алгоритмов и функции Excel отсеиваются много дублей, битых ссылок, несуществующих урл и тп. Как показала практика, вебмастера Яндекса вполне достаточно, там вся информация и она самая актуальная, в других сервисах куча мусора, а нового, чтоб было найдено и проиндексировано ПС - очень мало. Поэтому мирятся количеством в данном анализе не профессионально.
Как создать интернет-магазин: сколько стоит открытие?
Пришел посмеяться
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Пришел посмеяться - Я просто посмеюсь :D Даже не хочу ничего особо говорить :D Смех, а не статья.
ТОП-10 автоматизированных сервисов контекстной рекламы
Гость - Действительно, очень плохая статья. А у редактора Блондинки видимо слишком много свободного времени.
Кому и зачем нужен маркетплейс от Яндекса
Дарья Калинская
213
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дарья Калинская - Максим, спасибо, рада, что статья оказалась полезной )
Конкурс: угадай победителя рейтинга «Известность бренда SEO-компаний»
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - Оптимизм Дэмис Кокос Ашманов и Партнеры Раш эдженси
Инструкция по применению: обзор сервиса обратного звонка Callbackhunter
Полина Ковальчук
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Полина Ковальчук - Возможно, но не советую экономить на этом сервисе, функционал то тоже круче, чем у аналогов. Вы создаете сайт для получения денег и чем качественнее Вы выстроите продвижение, тем больше лидов Вы получите!
Тест: Какой ты интернет-маркетолог?
Петр - Мда уж, есть ряд очень и очень субъективных вопросов, например с картинками и ctr или с несколькими вариантами ответа, когда из 5 пунктов надо выбрать 4, что несерьезно. Поэтому, как минимум, к этому тесту нельзя относиться серьезно. Его надо очень серьезно дотягивать, а не вываливать отсебятину.
Чек-лист: SEO для B2B-бизнеса
Антон Зозуля
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Антон Зозуля - Ваша цель вывести страницу, на которой будет только ваш товар (обычно это фильтр бренд/производитель в нужном каталоге) по СЧ запросам в ТОП. Например, вы продаете "велосипеды Елочка". В каталоге дилера велосипеды, вы выбираете Бренд - "Елочка" и должны получить страницу "велосипеды Елочка". Она должна быть на уникальном урл, иметь уникальные метатеги, лучше, чтобы был SEO-текст. После этого ваша задача получить на нее трафик по запросам: идеально: купить велосипед, цена велосипед хуже: велосипед дешево, китайский велосипед еще хуже (меньше трафика и ниже конверсия, но они есть): велосипед + [регион], велосипед + [фильтр другой]. Тут трудно без прямого влияния на содержимое страницы (метатеги и текст). ПС бренд елочка выдуман. :)
SEO-тренды на 2017 год: мнение специалистов
Olga Inventor
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Olga Inventor - Хорошая статья. То, что SEO - антитренд, уже давно говорят. Нужен комплексный подход.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
285
Комментариев
262
Комментариев
213
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
123
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
95
Комментариев
80
Комментариев
71
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
55
Комментариев
52
Комментариев
50
Комментариев
45
Комментариев
44

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!