eTarget 2011: доклады пятнадцатой секции «Веб-аналитика, оценка эффективности интернет-рекламы»

24-25 марта в «Цифровом Октябре» прошла главная российская конференция по интернет-рекламе – eTarget 2011.

Если первый день конференции был посвящен возможностям интернет-рекламы и планированию рекламных кампаний, то темой второго дня стал интернет-маркетинг и решения для бизнес-задач.
Одной из послеобеденных завершающих секций второго дня конференции была секция, посвященная веб-аналитике и оценке эффективности, которую вел Андрей Себрант (Яндекс). В рамках секции выступили Станислав Видяев (Google), Алексей Ильин (iContext) и Антон Попов (Яндекс).

Алексей Ильин «Веб-аналитика в 2011 году: горячие новости»

Добрый день. У меня будет довольно общий доклад про рынок веб-аналитики, о том, что нового ожидается на этом рынке в этом году, и мне бы очень хотелось, чтобы вам было интересно. Многие люди думают про веб-аналитику как про очень скучное дело, я постараюсь вас в этом переубедить.

Ну и для начала – общие вопросы: что такое веб-аналитика и зачем она вообще нужна. Когда мы говорим о веб-аналитике, что она развивается, не лишне все-таки понимать, куда она развивается и зачем ей это надо.

Я хочу напомнить присутствующим, что мы сейчас говорим не о цифрах, а о людях. Веб-аналитика изучает людей, их поведение, их желания и стремления, и то, как мы их понимаем. Поэтому когда мы говорим о том, что средства веб-аналитики развиваются, мы имеем в виду, что они позволяют нам с каждым годом все больше и больше узнавать этих пользователей, их поведение и их образ мыслей. Все это нам демонстрируюь системы веб-аналитики при помощи цифр, красивых графиков и всего остального.

Итак, что же мы можем узнать о людях? Есть три вопроса веб-аналитики, на которые нам всем приходится отвечать, если мы занимаемся этим:

1. Классический вопрос статистики: Кто и что делал на сайте? (это статистика, а не веб-аналитика, прошу не путать)

2. Почему они вели себя так? (здесь и начинается веб-аналитика)

3. Как улучшить ситуацию? (это собственно и есть результат веб-аналитики)

Непосредственным продуктом веб-аналитики является деятельность. То, что мы изменяем, то, что мы улучшаем, то, что мы останавливаем рекламные кампании, выделяем больше денег, изменяем целевую страницу, улучшаем сайт, делаем редизайн… – это цель наша. И чем лучше мы ответим на все эти вопросы, тем круче будет работать наша веб-аналитика.

Что сейчас происходит у нас на рынке? Есть основные игроки, которые знакомы всем присутствующим:

• Google Analytics, которому исполнилось недавно 5 лет, с тех пор, как он был куплен Гуглом. Он очень прагматичный, ориентирован на деньги, в нем можно считать эффект от кампаний, можно даже считать ROI, если речь идет об AdWords, можно получать информацию о тратах и о прибыли. Этот инструмент также отличается гибкостью установки и настройки

• Яндекс.Метрика – намного более молодой инструмент, но не менее интересный. В Метрике очень активно развивается направление in-page аналитики, рассмотрению того, что пользователь делал внутри страницы, когда он на ней оказался. Ну и плюс использование всех возможностей Яндекса, в том числе и от покупки новых стартапов, в числе которых и сервис ВебВизор, интеграцию которого в Я.Метрику скоро стоит ожидать

• Openstat – сильный инструмент, который тоже ориентируется на решение тех задач, для которых нужны основные системы, и решают их индивидуально, например, отслеживают оффлайн-конверсии и решают специфические задачи клиентов

• Li.ru и другие счетчики типа Рамблера и Мэйла, являющиеся небогатыми аналитическими возможностями инструментами, но тем не менее позволяющими делать то, чего не позволяют делать инструменты, перечисленные выше – это конкурентный анализ. Поэтому это тоже довольно интересный игрок на рынке, более того, у Liveinternet есть общая картина статистики по рунету, и все туда смотрят, если нужны какие-то общие данные

Это текущая ситуация на рынке. Развивается все это в трех направлениях:

1. Развитие инструментария
2. Новые направления
3. Культура веб-аналитики

Давайте подробно остановимся на каждом направлении.

Как я уже сказал, в Я.Метрике уже сейчас есть богатый функционал – такой как карта кликов, а сейчас там еще появилась карта элементов, позволяющая определить на какие ссылки обращал внимание пользователь. В GA это тоже есть, но она высчитывается на основе последовательности переходов между страницами.

Куда этот инструмент еще может развиться в этом году? Он может развиться в сторону подобного инструмента в ClicTale, очень известном инструменте in-page аналитики, и который был в ВебВизоре. Это новые карты, позволяющие узнать, куда пользователь наводил свою мышь, до какого места он скролил, куда было направлено его внимание на странице. Это еще один новый функционал, дающий ответы на вопросы – кто и что делает?

Все уже знают, что есть такая возможность – А/В-тестирование, позволяющее на пользователях проверять наши гипотезы. Есть инструмент Google Website Optimizer, очень хороший, которым мы пользуемся для такого тестирования, он бесплатный, функциональный и очень удобный.

Развитие инструментария в этой области заключается в том, чтобы упростить такое создание страниц. Потому что обычно, когда мы приходим к клиенту и говорим, что нужно упростить страницу, чтобы улучшить конверсию, они говорят – конечно, но вы знаете, наш подрядчик куда-то делся, и мы не можем этого сделать. Современные инструменты позволяют с помощью хитрых технологий изменять ваши страницы, делая тестовые варианты, без обращения к разработчикам и вообще не трогая сайт.

Еще одно очень важное направление, в котором мы работаем и бьемся – это Multitouch-аналитика. Это название может показаться вам странным, но мы используем пока его как рабочее, пока в русском языке не появится какой-то свой термин, обозначающий это явление.

Что исследует Multitouch-аналитика? Она исследует трафик, который приходит на сайт. Этот трафик приходит из каких-либо источников и этот трафик конвертится, но пользователи, как уже говорилось, приходят не сразу и конвертятся не сразу. На лицо какой-то процесс, но последовательность движений пользователя на сайте сейчас практически никак не отслеживается. Обычная система аналитики скажет – пользователь пришел с поиска и он сконвертился, но этого не достаточно, потому что мы не можем отследить, как предыдущие просмотры баннеров и других сайтов повлияли на его конверсию, а они влияют.

Multitouch-аналитика позволяет узнать о том, откуда приходит пользователь. После чего составляется модель, в которой мы говорим, что первый источник нашего пользователя получает какой-то процент очков от конверсии, промежуточные источники получают тоже какой-то процент, и последние получают самый большой процент от конверсии, и, в конце-концов, мы получаем общую картину по всем источникам, которые были задействованы в этой конверсии.

Google уже предпринял довольно конкретные действия по развитию инструмента Multitouch-аналитики – в AdWords можно увидеть прямо-таки хорошие отчеты по результатам рекламных кампаний именно в плане Multitouch. Гугл позволяет увидеть больше информации, в частности, какая рекламная кампания приводит больше первых кликов, как влияют кампании, которые пользователь просмотрел, но не зашел на сайт, на его действия в дальнейшем и т.д.

Сейчас многие работают над созданием своего инструментария для Multitouch, и мы очень надеемся, что индустрия будет развиваться в этом направлении, потому что нам тоже надо коммуницировать с клиентами и самим понимать эффективность каждого этапа рекламной кампании.

Какие есть совершенно новые направления, которые у нас почти совсем неизведанны? Например, пользовательские опросы. Вот например, Альфабанк присылает нам письмо о том, как мы важны для него и предлагает пройти опрос. Мы открываем письмо, и видим огромное количество вопросов, с огромным количеством чек-боксов… Такие опросы нам не нужны! Они дают очень мало информации и это в основном цифры. А нам нужны краткие, быстрые и открытые опросы. Их должно быть мало и пользователь должен иметь возможность очень быстро высказать свою боль и поделиться своей проблемой.

В качестве примера мне на память приходит только сайт Microsoft, там есть база данных по ответам на все вопросы, которые возникают у тех, кто работает с их продуктами. И там внизу, на каждой странице есть лайки, ретвиты, и вопрос: эта страница помогла вам? Если пользователь отвечает – нет, то к нему приходят только с одним вопросом – эта страница помогла вам? И ответы на этот вопрос являются просто кладезем полезной информации.

Вот по такому принципу и стоит строить свои опросы.

Важных вопроса на самом деле всего три:
- Зачем вы пришли на сайт?
- Достигли ли вы своей цели?
- Если нет, то что вам помешало?

Ну и, наконец, третий фактор, который меняется, и меняется в лучшую сторону, – это человеческий фактор.

Для того, чтобы веб-аналитика была успешной, нужно чтобы мы все выступали на конференциях и рассказывали, что это на самом деле важно, нужно и интересно. Что это руководство к действию, способ определить, что должна сделать компания для того, чтобы быть эффективной. Руководство компании должно быть готово к экспериментам, как в Яндексе, должно понимать, что если вы хотите что-то улучшить, то не нужно сопротивляться и стоять на месте. Ну и аналитика должна быть встроена в процессы разработки и изменения веб-стратегии.

Вывод: Веб-аналитика развивается, она не стоит на месте, и это хорошо. А нам нужно перестать сводить ее только к одним скучным цифрам, а нужно с помощью веб-аналитики пытаться понять своего пользователя и пытаться ему помочь.

Ну а если вам кажется, что ваши цифры должны быть лучше, то экспериментируйте! И веб-аналитика поможет вам.

Скачать презентацию можно здесь

Станислав Видяев «Проблема отслеживания посещаемости интернет-сайта. Что может и чего не может интернет-аналитика».

Здравствуйте, меня зовут Станислав, работаю я в компании Google, в отделе продаж. В свободное от продаж время я занимаюсь аналитикой, и поэтому сегодня я расскажу вам о том, как можно заниматься аналитикой сайта, что можно делать, и какие подходы наиболее эффективны. Предыдущий доклад очень хорошо подготовил почву и поэтому некоторые моменты будут перекликаться.

На самом деле моя презентация называется «Проблема отслеживания посещаемости или /или Куда деваться бедному крестьянину?». Итак, ситуация следующая – представим себе клиента, который хочет выбрать систему аналитики для своего сайта. Как правило, в выборе системы интернет-статистики ему помогают знающие люди – а именно технические люди – разработчики сайта (веб-программист и т.д.), либо люди со стороны продвижения сайта – оптимизатор сайта, интернет-маркетолог, контент-менеджер, рекламное агентство.

Критерии для выбора системы веб-аналитики могут быть самые разнообразные:

1. Функционал – отслеживание источников, отслеживание целей/конверсий, отслеживание сегментов трафика (например, как пользователи из яндекс-директа из Москвы конвертируются по сравнению с пользователями из Адвордз и Москвы.), электронная коммерция (транзакции), отслеживание внутреннего поиска по сайту

2. Технические треования – отслеживание событий флеш, джава, загрузки файлов, айфреймы, отслеживание сайтов с различными доменами

3. Платность/бесплатность системы. Платные системы – взвод своих разработчиков, бесплатные – необходимо своей головой дойти до всех возможностей

4. Безопасность – куки версус сервер – для банков

Прежде чем более подробно рассказать о различных существующих системах, я расскажу сначала о двух принципиально разных способах отслеживания интернет-статистики.

Первый способ – это отслеживание с помощью cookies и JavaScript. Это системы Google Analytics (GA) и Яндекс.Метрика. С другой стороны, это логанализаторы – которые исторически появились раньше, и ими очень многие пользуются до сих пор. И с той и с другой стороны есть как платные, так и бесплатные системы.

Эти системы по-разному считают интернет-статистику, и вся проблема состоит в том, что внутри аналитической системы мы не видим людей. Мы их не видим по той просто системе, что одни системы считают cookie, те уникальные записи в браузерах пользователей, которые они там оставляют, а другие считают логии – т.е. отображение IP-адресов железных машин, которые в свою очередь приходят к железным машинам за информацией. Это не означает, что система на куках не использует IP-адреса, она использует их для географических подсчетов, но очень фрагментарно.

Таким образом, системы на куках будет отслеживать смену адреса в браузерной строке, т.е. загрузку нового JavaScriptа и отсылку новой информации на сервер, а для логанализатора это будет запись IP в логах.
Есть еще одна существенная разница, которая тоже идет методологически, это служебный трафик. Система на куках отслеживает пользователей, использующих JavaScript, и показывает только пользовательский трафик.
Логанализаторы помимо пользовательского трафика покажут поисковики, которые приходили к вам на страницу. Имея в виду эти особенности, и в зависимости от того, что именно вам нужно, вы можете выбирать систему.

Еще я хочу обозначить точки потери трафика. Все системы теряют трафик, это неизбежно, исходя из их методологии. В первом случае потеряны все пользователи, которые догадались отключить JavaScript, если это по какой-то причине им нужно, также и файерволы, различные корпоративные сети, где системные администраторы могут устанавливать различные правила для отсечения куков от третьих провайдеров.

Что касается логанализатора, то его точкой потери может быть кэш и прокси.

Если мы идем на какой-то поисковик, где в закэшированном виде сохранена страница нашего сайта, мы ее можем увидеть, но физически достучаться до сервера хостинга этого сайта мы не можем. В таких случаях доганализатор эту посещаемость потеряет, в отличие от системы на куках – потому что JavaScript он и в кэше JavaScript.

Далее предлагаю рассмотреть два таких кейса. Первый – пользователь зашел в интернет, открыл браузер, зашел на ваш сайт, браузер сбойнул, он его закрыл, открыл другой браузер и продолжил навигацию. Что скажут на это действие оба наших вида аналитических систем?

Система аналитики на куках покажет две сессии и двух разных уникальных пользователей. Для нас это будет два человека.
Логанализатор покажет, что это была одна сессия, от одного уникального посетителя, при условии, что разница во времени между закрытием одного браузера и открытием второго будет незначительной.

Вторая ситуация – пользователь дома включил компьютер, вышел в интернет через ADSL соединение, пришел к вам на сайт. После этого ADSL оборвался, он снова вышел в интернет, при этом ему провайдер динамически присвоил новый адрес, пользователь продолжил навигацию.

В случае системы на куках, это будет одна сессия и один уник. Логанализатор увидит два разных IP-адреса, двух разных уникальных посетителей. Вот отсюда и разница.

Чтобы напугать вас еще больше, вот такая картинка:

Итак, как я говорил, мы меряем не пользователя, а меряем какие-то параметры, которые говорят о том, что существует некий абстрактный пользователь. Поэтому девушка здесь серая, без лица, куки ей постоянные дать нельзя, IP-адрес у нее тоже непостоянный, при этом она пользуется разными компьютерами (на работе, дома, смартфон с полноценным браузером), и все это еще множится на количество браузеров, которые она периодически использует. Картинка показывает, что мы этого пользователя будем ловить весьма опосредованно, и то, что мы знаем эту девушку, можно говорить с большой натяжкой и большой долей условности.

Это все я говорил к тому, чтобы вы поняли, что разные системы по-разному оценивают трафик, по-разному оценивают пользователей, и вы будете видеть разную информацию, которая будет друг от друга отличаться.

Недавно я решил провести небольшой эксперимент, о результатах которого и хотел бы вам рассказать. Вот на этом слайде представлена информация о посещаемости одного сайта с 10 по 17 марта 2011 года. GA показал 412 визитов, Я.Метрика 399, и логанализатор бесплатный показал 447:

Как говорится – где правда, брат? Надо немного знать, что находится внутри этого сайта. На этом сайте код GA был установлен первым, и Яндекс.Метрика, соответственно, расположена ниже (хотя она также асинхронная, как и GA). В зависимости от того, как и где расположен код отслеживания статистики, у вас будет теряться тот или иной процент информации, это нужно иметь в виду. Если предположить, что в каких-то местах по стране, где скорость интернет-соединения ниже, и пользователь не успевает дотерпеть до конца загрузки страницы, мы и получим вот эту разницу, как в нашем случае. Здесь видно, что Я.Метрика потеряла 13 посетителей по сравнению с GA.

Что касается логанализатора, то он, наоборот прибавил. Вспомним о том, что он вычитает непользовательский трафик из общего трафика, который он видит на сайте, и он может что-то недовычесть (какие-то поисковики, вирусы, скрипты, чьи IP-адреса он не знает, и ошибочно вносит в пользовательский трафик). Из этого можно сделать вывод, что у систем на куках есть тенденция к занижению пользовательского трафика, а у логанализаторов – к завышению.

По уникальным посетителям мы видим ту же тенденцию – Я.Метрика меньше, логанализатор – больше; просмотры страниц – у GA намного больше, потому что на этом сайте установлены онклик-трекеры, которые клики по флэшовым картинкам и загрузки файлов делает виртуальным просмотром страниц. Здесь должен вас предупредить, что онклик-трекер от Метрики я ставить не решился, и вообще не знаю, можно ли два этих трекера вообще ставить вместе технически. Поэтому у меня такая получилась разница по просмотрам страниц.

Что касается среднего времени на сайте, то логанализатор мне его вообще не показал, а у GA он больше опять же потому, что он отслеживает также и виртуальные события.

Итак, вот извечный русский вопрос – Google Analytics или Яндекс.Метрика? Давайте откроем и то и другое, и сравним, что же они умеют.

В принципе, они похожи, они отвечают одним и темже целям, и делают те же самые вещи, но не совсем.

1. Обе системы отслеживают цели. GA – до 20 штук в профиле, профилей в аккаунте может быть до 50, вот и посчитайте сколько всего целей GA сможет отследить. Метрика до 10 целей и нет цели «время на сайте». Если вы контентный сайт и вам надо отследить глубину просмотра и время на сайте, то ваш друг и товарищ – GA, а никак не Я.Метрика

2. Интеграция с площадками. В случае с GA – это автопометка, т.е. отслеживание при помощи автопометки рекламы из AdWords, это UTM теги, а также GA может понимать метки других систем, если ему показать, как это делается (кастомизировать код)
Метрика также отслеживает автопометки, UTMы, Openstat

3. Сводные таблицы, сводные отчеты. Если вы хотите сформировать какой-то отчет по нескольким параметрам, хотите посмотреть определенные параметры трафика, то это можно сделать и там и там. В GA есть пользовательские отчеты, в Метрике есть конструктор

4. Поисковики. Обе системы считают российские поисковики, но GA по умолчанию из российских поисковиков знает только Яндекс, остальные нужно его учить узнавать. Метрика, естественно, знает всех своих товарищей и собратьев поименно

5. Анализ поведения на странице. В GA есть функционал In-Page Анализ, который показывает CTR, а в Метрике есть карта кликов, тепловая карта. Единственно, что посмотреть подобную карту путей и ссылок для большого сайта типа Ozon.ru представляется мне довольно проблематичным

Различия в системах:

1. Профили. До 50 в GA + различные фильтры в профиле. У Метрики, к сожалению, только один счетчик, к которому ко всем данным можно применить фильтр. Это несколько неудобно

2. Сегментирование трафика. В GA есть расширенные сегменты, в которых можно прямо внутри профиля взять и пересчитать исторические данные и выделить пользователей, которые пришли из органического Гугла из Санкт-Петербурга, и при этом купили товар на 10 тыс. рублей. А Метрике эта возможность ограничена

3. Демография. Демографических данных у GA нет, но есть дополнительные возможности, такие как CustomVar, позволяющий идентифицировать пользователей по их поведению на сайте. Метрика же отслеживает по почте и сразу же говорит, сколько людей какого пола у вас на сайте присутствует

4. Оповещения. У GA есть хороший инструмент оповещений, там можно не только автоматические оповещения создавать, но и свои личные. В Я.Метрике лично я видел только такую галочку – «если есть проблемы с сайтом, пожалуйста, напиши мне»

5. Электронная коммерция. В GA есть модуль электронной коммерции для отслеживания транзакций и для отчетов по стоимости приобретенных товаров в онлайновом магазине, в Метрике – нет

6. Пользовательские переменные. В GA это уже упомянутый CustomVar, которого нет в Яндекс.Метрике

Мое личное впечатление от сравнения двух систем – GA предлагает более гибкий и богатый функционал и существенно более широкий выбор инструментов для тонких настроек, чем Яндекс Метрика. Но этими тонкими настройками еще надо научиться пользоваться. Метрика проще, Метрика сразу же начинает для вас работать, но там можно столкнуться с многими ограничениями.

Основное отличие GA от Метрики в данный момент – это возможность сегментирования трафика и более глубокого анализа той части трафика, которая вас интересует.

Какие выводы можно сделать из всего вышесказанного?

• Ни одна система веб-аналитики не отслеживает посещаемaость с точностью до клика
• Следует отслеживать тенденции и сравнивать эффективность сайта в относительных величинах на основе единой методологии.

И еще три пункта, которые стоит выполнять для работы с аналитикой:

1. Настройка целей в системе аналитики
2. Интеграция системы аналитики с платными источниками трафика (автопометка, теги) , для того, чтобы система аналитики видела этот трафик, как ваш платный трафик
3. Сравнение эффективности различных источников трафика на основе ЕДИНОЙ МЕТОДОЛОГИИИ в рамках одной аналитической системы

В случае с GA это может выглядеть вот так:

Это скриншот отчета по источникам трафика. Здесь приведены 7 источников, 7 средств, при помощи которых этот трафик приходил, и две конверсии. Судя по всему это сайт онлайн-магазина, мы видим тут «корзину» и видим «спасибо за покупку».

На сайте у нас есть баннер, клики по которому мы пометили специальными тегами. Яндекс organic и Google organic считаются автоматически, а все остальное теги, либо автопометка.

Так мы можем контролировать все источники и видеть, какой качественный трафик они нам приносят. Это стоит делать по умолчанию в любой системе веб-аналитики.

Скачать презентацию здесь

Антон Попов «Яндекс.Метрика: Выверните свой сайт наизнанку»

Вначале я хотел бы поблагодарить Станислава за прекрасный доклад про Яндекс.Метрику в том числе, я сидел слушал и думал, а нужно ли мне будет после него что-нибудь рассказывать. Все-таки решил, что расскажу.

Как вы думаете, зачем вообще нужно выворачивать свой сайт наизнанку? Что для вас это значит? Разнообразие? Это абсолютно правильно!

На самом деле мы каждый день ходим абсолютно одними и теми же проторенными маршрутами, также происходит и с сайтом. Когда мы говорим про веб-аналитику и про то, что происходит с нашим сайтом, мы очень быстро привыкаем. Мы создали сайт, приложили какие-то усилия, а через некоторое время понимаем, что мы привыкли уже, и делать ничего не хочется, сил уже нет.

Общедоступных способов вывернуть сайт на изнанку существует три. Здесь очень важно каждым из них воспользоваться, чтобы посмотреть, что можно сделать лучше.

Один из способов – это посмотреть на свой сайт глазами обыкновенного посетителя. Так вы узнаете, тот маршрут, который вы для него приготовили, когда создавали сайт, он вообще реализуется или нет. Вся ли информация о доставке упомянута на странице оформления заказа, удобны ли формы для заполнения и т.д. Взгляните на свой сайт глазами посетителя!

С другой стороны – всегда есть возможность поговорить с клиентами – сесть в call-центр, принять несколько заказов, спросить «почему ж вы нам звоните, почему не пользуетесь нашей прекрасной формой заказа?», ответить на вопросы клиента лично.

Ну и третий способ – понять, кто же все эти люди, каким-то образом сегментировать их, объединить, постараться понять их мотивацию.

Я приготовил для вас еще десять способов, при помощи которых можно свой сайт вывернуть наизнанку, и полюбить за это Яндекс.Метрику.

1. Мониторинг доступности сайта. Самостоятельно это вроде как и не о чем, но с другой стороны далеко не все провайдеры у нас в России хорошо работают. И для того, чтобы вовремя об этом узнать, есть отличный инструмент в Я.Метрике, который позволяет поставить нужную галочку, и если вдруг что-то не так, вам придет смска и поставит вас об этом в известность

2. Мобильные устройства. Это возможность посмотреть, какие мобильные устройства ходят на ваш сайт. Те тренды, которые мы сейчас видим в интернете, они явно показывают, что в ближайшие несколько лет, та мобилизация которая сейчас происходит (или смартфонизация), приведет к тому, что количество людей которые будут приходить с мобильных платформ будет только расти. Этот инструмент Я.Метрики поможет вам установить с каких именно мобильных площадок к вам идет трафик

3. Пути по сайту. Здесь есть группировка, позволяющая видеть, откуда и на какую страницу посетитель переходит, на какую страницу дальше они идут и т.д. Можно одновременно сразу увидеть, по каким результатам рекламы, с каких поисковиков на ваш сайт приходят, по прямым ссылкам с каких сайтов… Почему это может быть важно? Потому что для каждого пользователя очень важно строить определенный маршрут движения по сайту.

В том случае, если ваш сайт является лишь просто набором страниц связанных между собой, считайте, что вы теряете клиента. Потому что если вы не построите совершенно точно его маршрут, он уйдет. Вот пользователь попадает на вашу главную страницу, что вы от него хотите? Вы должны понять совершенно точно, что вы от него хотите и на основе этого сделайте ему «предложение дня», упростите его выбор, сделайте быстрый доступ к каталогу товаров, службе доставки и т.д., так, чтобы пользователю можно было как можно быстрей и проще решить свою задачу.

4. А/В-тестирование. Это параметры визитов. Каждому пользователю вы можете присвоить определенные характеристики – мальчик он или девочка, какой у него логин на сайте, покупал он уже у вас раньше или не покупал. Таким образом можно анализировать показатели конверсии, сколько визитов вам посетители наносят, просто так или из определенной группы.

Вторая вещь, которую можно делать, используя параметры визитов – это А/В-тестирование. Когда вы размещаете на своем сайте красную и зеленую кнопку, или какие-то другие элементы, при помощи Я.Метрики можно сделать выводы о том, что является более конверсионным, посмотрев на эти отчеты

5. Карта ссылок. Карта ссылок работает для любого размера сайта, и она позволяет увидеть множество довольно неожиданных вещей. Зачастую пользователи ведут себя не так, как ожидается, и это все очень хорошо можно увидеть при помощи этого инструмента Яндекс.Метрики. Такой отчет позволит вам посмотреть также какое количество ссылок попадает в область видимости вашего пользователя

6. Карта кликов. Это, с одной стороны, один отчет, а с другой – у него масса вариантов:

Вы можете увидеть, куда кликают пользователи, это так называемая тепловая карта кликов. Она позволяет видеть, какие есть горячие области на сайте, а какие холодные. На слайде видно, что на кнопку «получить счетчик» кликают много пользователей, также видно, куда они не кликают вовсе.

Есть второй вариант этого отчета, он называется временная карта кликов, показывающая когда именно пользователь кликает – сразу после того, как попал на страницу, или долго предварительно размышлял.

Еще один вариант – это карта кликов по ссылкам, еще один – карта видимости, куда пользователи обращают внимание и что видят лучше всего. Посмотрите на свой сайт в разных разрезах, проанализируйте куда и как ваши пользователи кликают больше всего, я уверен, этот инструмент Яндекс.Метрики расскажет вам много интересного.

7. Отчеты по рекламе. Здесь уже все понятно, подробно останавливаться на этом не буду. Для рекламных площадок рекламной сети Яндекса в Я.Метрике можно посмотреть отчеты по каждой из площадок, сколько людей конвертировалось, сколько времени на вашем сайте они провели, сколько посетителей с каждой площадки пришло… Точно также можно посмотреть на поисковые фразы, топ-20 поисковых фраз для каждого объявления, на основе этого вы можете понять, какие запросы приносят вам большое количество посетителей, а какие плохо конвертируются.

Также Я.Метрика хорошо интегрирована с Я.Директом, здесь появляется такая группа столбцов, которая показывает все показатели вплоть до достижения цели, – во сколько вам обошелся каждый конкретный посетитель, который сделал целевое действие на вашем сайте

8. Оценка выручки интернет-магазина. Для тех магазинов, которые размещаются в Яндекс.Маркете, вы можете узнать, сколько каждый посетитель принес вам денег, сколько выручки вы получите с того или иного товара, причем это можно посмотреть как для товаров, которые уже попали в корзину, так и для тех товаров, которые уже были оформлены. Это позволяет вам оценить ROI для своего магазина, а это очень выгодная вещь

9. Целевой звонок. Это возможность отслеживать в оффлайне количество звонков, которые вы получаете. Причем вы можете посмотреть в какой день и сколько звонков вы получили, сколько из них было отвечено, а сколько пропущено, сколько суммарно времени было проговорено, сколько времени ожидания было у посетителей, причем вы можете это посмотреть с детализацией вплоть до каждого звонка:

Каким образом работает целевой звонок? Есть объявления Директа или Маркета, по которым посетитель приходит на ваш сайт, с помощью небольшого скрипта мы подменяем тот номер телефона, который у вас указан, на тот, который мы вам выделяем совершенно бесплатно. Все звонки по этому номеру редиректятся на ваш номер телефона, поэтому для вас ничего не меняется, вы как брали трубку, так и продолжаете это делать, но при этом все звонки регистрируются и вы можете получать детальную статистику. И я рад объявить сегодня, что мы снизили в 3,5 раза цену затрат, необходимую для получения целевого звонка. Теперь для рекламодателей из Москвы, суммарные затраты на Директ и Маркет должны составлять всего лишь 6 тыс. рублей для получения этой возможности. Это может себе позволить каждый рекламодатель

10. Конструктор отчетов. Он позволяет делать все те вещи, которые недоступны. Понятно, что у каждого бизнеса свои потребности и задачи. Кому-то хочется IP-адреса посмотреть, кому-то хочется знать, в какое время посетители приходят и что они делают на сайте, все это можно сделать при помощи конструктора отчетов.

При помощи этого инструмента можно узнать, откуда пришли посетители первый раз на ваш сайт, можно узнать демографические данные посетителей которые посещают ваш сайт в течение 30 дней, и т.д. И это лишь маленькая часть тех отчетов, которые можно построить с помощью конструктора отчета.

На мой взгляд, Яндекс.Метрика – просто прекрасна! Для того, чтобы зарегистрироваться в ней, нужно зайти на сайт Я.Метрики, и нажать на кнопку «получить счетчик».
А самое главное – это просто, это бесплатно и это быстро!

Источник: www.searchengines.ru