Какие метрики использовать для анализа поведения пользователей на сайте

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 Советах вебмастерам 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 Adventum

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 Cubo.ru

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?