Чтобы получать данные о пользователях, которые посещают ваш сайт, нужно установить счетчик веб-аналитики. Например, счетчики Google Analytics или Яндекс.Метрики. Так вы узнаете, какие страницы посещают пользователи, как долго находятся на каждой из них, куда кликают.
Что можно узнать о поведении пользователей на сайте с помощью веб-аналитики
Внутри систем веб-аналитики такие данные представлены в виде отчетов:
- Посещаемость. Показывает общее количество визитов на сайт и число уникальных посетителей. Визитов будет больше, ведь один пользователь может открыть сайт несколько раз.
- Время визитов. Это средняя длительность посещений вашего сайта. Чем она выше, тем популярнее ресурс.
- 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.
- 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.
|
|
Лиды |
Продажи |
CR в продажу |
|
Лендинг 1 |
60 |
15 |
25% |
|
Лендинг 2 |
30 |
25 |
83% |
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:
- 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.
- 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.
- 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
- Веб-аналитика собирает данные об аудитории, поведении пользователей на сайте и помогает анализировать посещаемость, глубину просмотра, конверсии сайта.
- Сквозная аналитика позволяет составить и проанализировать воронку продаж, найти каналы трафика, из которых вы получаете больше заявок и продаж.
- 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.