Невозможно представить себе эффективную работу по привлечению и удержанию пользователей на сайте без детального представления об их поведении и потребностях. О достижении конверсий и вовсе без этого говорить не приходится. Так что веб-аналитика – святая святых любого интернет-маркетолога. На этот раз мы решили разобраться, на что обращать внимание при анализе поведения пользователей на сайте.
В Яндекс рекомендует обращать внимание на следующие моменты:
- Источники посещаемости. Изменения источников посещаемости указывают как на проблемы с существующими источниками, так и на появление новых. А новые источники – это новые посетители, под которых, возможно, придется подстраивать статьи.
- Поисковые запросы. Какие поисковые фразы приводят посетителей на ваш сайт?
- Целевые страницы. Смотрите, где пользователи совершают конверсионные действия, и экспериментируйте с новыми путями, которые приведут их на эту страницу.
- Статистика по техническим параметрам устройства пользователя. Если раньше проблема была только с разрешениями монитора компьютера, то теперь добавились еще и мобильные устройства. Так что пользователи могут видеть сайт совсем не так, как вы думаете.
Мы спросили у экспертов, на какие «поведенческие факторы» необходимо обратить внимание при анализе сайта.
Илья Чухляев, Head of Analytics Department
Поведенческие факторы – термин, который чаще всего встречается в SEO-дисциплине, где одним из условий высокой позиции сайта в поисковой выдаче является его польза для аудитории. Проще всего измерить использование сайта с помощью стандартных поведенческих метрик, таких как показатель отказов, время, время на сайте или глубина просмотра, like и share в социальных сетях.
Но не стоит забывать, что поведенческие метрики изначально относятся к дисциплине веб-аналитики, которая отвечает в первую очередь за достижение пользователем ключевой задачи сайта. Хочу поделиться некоторыми метриками, которые помогут лучше понять вам поведение вашей аудитории:
- Качество прохождения воронки сайта. Недостаточно просто измерять конверсию в достижение цели на сайте. В целях повышения качества коммуникации с пользователем важно замерять отказы на всех шагах от перехода на сайт до совершения цели. Шаги могут быть следующие – просмотр карточки товара, модификация товара, добавление товара к покупке, оформление, покупка. Отмечу, что воронку поведения можно измерять практически на любом сайте.
- Время на шаг воронки сайта. Помимо отказов на каждом шаге можно анализировать время, которое требуется на выполнение каждого шага. Один из таких примеров – можно рассчитать время на заполнение каждого поля формы регистрации. Оптимизация времени позволит увеличить конверсию в цель.
- Еще один важный показатель – это возвращаемость пользователя, или retention. Retention не имеет единой логики измерения, поэтому вы можете использовать свою. Например, вам интересна коммуникация с пользователями, которые просматривают как минимум 2 страницы с контентом в день. Рост количества таких пользователей, скорее всего, приведет к увеличению эффективности проекта.
Поведенческие метрики практически всегда индивидуальны для каждого проекта, но цель их измерения – повышение эффективности проекта, которое чаще всего измеряется прибылью с него.
Олег Сахно, руководитель отдела производственных услуг
Прежде чем приступать к аналитике поведения пользователей на сайте, надо чётко определить: какая именно информация нужна. Современные системы веб-аналитики могут сказать многое, но принимать маркетинговые решения надо крайне аккуратно и взвешенно. Например, многие считают краеугольным камнем показатель отказов или точки выхода. Но не всегда показатель отказов четко характеризует решил ли пользователь на странице свою задачу. Возможно, сайт и не предназначен для решения задач конкретного пользователя.
В связи с этим, моя первая рекомендация – не делайте выводы по одному измерению. Старайтесь проверить гипотезу другим срезом данных, в смежном измерении. Принимая решения по единственному параметру, легко упереться в проблему локальных максимумов и решая мелкую задачу, отдалиться от понимания глобальной проблемы.
Для сайтов B2C сегмента аналитику поведения пользователей нельзя рассматривать в отрыве от воронки продаж. Например, длительное время пребывания на странице может говорить о том, что пользователь не находит необходимую информацию и вынужден вчитываться, искать что-то конкретное. Статистически – все хорошо, а фактически пользователи покидают сайт, потому что, как вариант, не нашли информацию о доставке. Поэтому моя вторая рекомендация – исследовать поведение пользователей именно в рамках установленной вами конверсионной цепочки или воронки продаж. Необходимо выявлять узкие места, смотреть, почему прерывается сессия именно в этом узле и производить соответствующие доработки. Принимать решения необходимо только при наличии статистически достоверных данных. Не стоит делать выводы по 2–3 посещениям.
Третья рекомендация – важную информацию может дать встроенный на сайт поиск. Если пользователи им воспользовались – значит, им не хватило соответствующей информации на посадочной странице. Важно настроить отслеживание поисков по сайту в выбранной вами системе статистики.
Итак, получаем следующие показатели:
- источники посещаемости,
- поисковые запросы,
- целевые страницы,
- параметры устройств,
- показатель отказов,
- точки выхода,
- время на сайте,
- глубина просмотра,
- социальные сигналы,
- качество прохождения воронки сайта,
- время на шаг воронки сайта,
- «возвращаемость»,
- данные по внутреннему поиску по сайту.
Разобравшись с метриками, остается выяснить, как их считать. Классические инструменты от поисковиков – это Яндекс.Метрика и Google Analytics. Но есть и другие сервисы, помогающие проследить за пользователями. Например:
Но это, конечно, не полный список (больше инструментов веб-аналитики вы найдете в нашей подборке). А вот что советуют эксперты:
Илья Чухляев, Head of Analytics Department Adventum
Просто ли получить поведенческие метрики? На этот вопрос можно ответить как «да», так и «нет».
Это просто, потому что в настоящее время поведенческие метрики вашего сайта покажет вам любая веб-аналитическая система. Самые популярные из них – Google Analytics и Яндекс Метрика. Все, что требуется от вас, как от владельца сайта – зарегистрировать аккаунт в системе, установить код счетчика, зайти в отчеты и увидеть результат по показателю отказов, времени на сайте и другим метрикам. Трудозатраты минимальны.
Это не очень просто, если вы хотите чуть более глубокое исследование о поведении пользователей, то нужно будет настроить дополнительное отслеживание с помощью кода. Например, вы хотите считать, сколько времени пользователи заполняют форму сайта и не возникает ли у них проблем. Для этого, вам нужно будет установить специальные временные события Google Analytics (User Timings) при старте взаимодействия с полем и при завершении взаимодействия, а также передавать ошибки, которые возникали у пользователя при заполнении формы. С этими задачами тоже справятся системы веб-аналитики, но уже с привлечением специалиста, который может написать Javascript код для отправки нужных событий.
Это совсем не просто, если вы хотите провести глубокое исследование ваших пользователей и измерять время, которое требуется пользователю на то, чтобы решиться на покупку. Ведь пользователь может созреть не за один день, в четверг открыв карточку с ноутбуком, а в субботу заказав его. Чтобы решить такую задачу вам потребуются дополнительные инструменты, способные обрабатывать большое количество строк с данными. Такие как Excel или Google Big Query.
Чтобы провести поведенческий анализ на базовом уровне, в вашем распоряжении должна быть одна из систем веб-аналитики. Например, Яндекс Метрика или Google Analytics. Но они способны решить далеко не все задачи, поэтому будьте готовы к тому, что чтобы получить ответы на сложные вопросы, вам нужен будет неклассический инструментарий и правильные специалисты.
Олег Сахно, руководитель отдела производственных услуг Cubo.ru
У каждого сервиса есть свои особенности и ограничения. Рекомендую начать с той информации, которая представлена в Google Analytics и Яндекс.Вебмастере. Для начального этапа и построения первых гипотез этих данных будет достаточно. А дальше все зависит от конкретных случаев. Возможно, вам потребуется calltracking и сквозная аналитика каналов или юзабилити-аудит с элементами eye-tracking. Нет стандартных решений, каждый сайт уникальный. Главное правильно определить задачи и выбрать инструменты для их решения.
А на какие поведенческие метрики обращаете внимание вы и какие инструменты используете?
Теги:
