Веб-аналитика

Разбираемся с веб-аналитикой на примерах.
Как анализ данных раскрывает поведение пользователей, помогает находить инсайты, которые повышают прибыль

Что такое WEB-аналитика?

Веб-аналитика - это процесс сбора, обработки и анализа данных о поведении пользователей на веб-сайтах, в мобильных приложениях и других цифровых платформах. Она помогает понять, откуда приходят посетители, как они взаимодействуют с контентом, какие страницы вызывают наибольший интерес и какие маркетинговые каналы приносят наибольшую пользу.

Зачем вам нужна веб-аналитика?

Оптимизация пользовательского опыта (UX)

Веб-аналитика помогает понять, какие страницы привлекают внимание, а какие вызывают отказы. Это позволяет улучшить интерфейс, повысить удобство использования сайта и устранить проблемные зоны.

1
Повышение конверсии и продаж

Анализ поведения пользователей позволяет находить точки, где потенциальные клиенты «срываются» и не завершают покупки. Это дает возможность тестировать различные гипотезы и внедрять изменения для увеличения продаж.

2
Оценка эффективности маркетинговых кампаний

С помощью аналитики данных определяют, какие рекламные каналы (SEO, контекстная реклама, соцсети) приводят качественный трафик, а какие неэффективны. Это помогает распределять рекламный бюджет с максимальной отдачей.

3
Сегментация аудитории и персонализация

Анализируя данные, можно выявить, какие группы пользователей приносят больше всего дохода и адаптировать контент, предложения и рекламу под их интересы.

4
SEO-оптимизация

С помощью аналитики можно отслеживать, по каким ключевым запросам пользователи находят сайт, какие страницы ранжируются в поисковых системах и что можно улучшить в контенте для привлечения большего числа посетителей.

5
Быстрое выявление проблем

Если на сайте резко падает трафик или увеличивается количество отказов, аналитика поможет быстро выявить и устранить проблему - например, технические сбои, ошибки в рекламных кампаниях или проблемы с юзабилити.

6

Как я анализирую трафик?

Чтобы посмотреть, как и какие люди взаимодействуют с сайтом используются следующие аналитические системы:

Яндекс.Метрика
- Отслеживает, откуда приходят пользователи, что делают на сайте или в приложении на каких страницах. Вебвизор показывает запись действий конкретных пользователей на сайте, а тепловая карта и карта кликов - как в среднем взаимодействуют с сайтом.
- Интегрируется с Яндекс.Директом для анализа рекламы и другими аналитическими инструментами для передачи данных о покупках и заявках.
Яндекс.вебмастер
- Выявляет проблемы с SEO, скоростью загрузки, показывает какие страницы добавлены в поиск, какие исключены и почему, отслеживает изменения ранжирования страниц
Roistat
- Сквозная аналитика для бизнеса, объединяющая данные из CRM, рекламы, сайтов и колл-трекинга.
- Автоматизированный анализ ROI, LTV и окупаемости рекламных кампаний.
Calltouch
- Сервис колл-трекинга и аналитики, определяющий, с какого канала пришел клиент, позвонивший в компанию.
- Анализирует эффективность рекламных кампаний и сквозную аналитику.
Segmento
- Платформа для работы с big data, аудиторными сегментами и персонализацией рекламы.
- Используется для таргетинга и ретаргетинга в российских рекламных системах.
OWOX BI
- Сервис для объединения данных из различных маркетинговых каналов в единую систему отчетности.
- Автоматизированная аналитика и интеграция с CRM, рекламными платформами, BigQuery.

Зарубежные инструменты веб-аналитики

Google Analytics (GA4)
- Глубокий инструмент анализа сайтов и приложений, помогает отслеживать, откуда приходят пользователи, что они делают и какие страницы вызывают наибольший интерес.
Google Tag Manager (GTM)
- Для настройки событий и удобного сбора данных без помощи разработчиков.
Google Search Console
- Смотрю, по каким запросам нас находят, какие страницы лидируют в поиске, сколько показов и переходов было за период.

Какие метрики я отслеживаю?

Когда анализирую трафик, обращаю внимание на:

Объем и источники трафика

смотрю, откуда приходят пользователи - из поисковиков, рекламы, соцсетей или прямых заходов. Например, если органический трафик растет, значит, SEO-оптимизация работает.
Поведение пользователей

Важно понять, как долго человек остается на сайте, сколько страниц просматривает и где чаще всего уходит.
Конверсия

Анализирую, сколько пользователей совершают целевые действия - заполняют форму, оформляют заказ или подписываются на рассылку.
Отказы

Если на странице высокий показатель отказов, значит, с ней что-то не так - например загрузка долгая или не тот трафик на неё идет, либо контент не соответствует ожиданиям.
Коэффициент возврата пользователей

помогает понять, насколько аудитория лояльна.

Примеры того какие инсайты можно найти в данных?

Несколько примеров, когда цифры помогли улучшить результаты:

Высокий показатель отказов на странице товара → не хватает информации, характеристик, фото или отзывов. Добавили - и конверсия выросла на 15%.
Много трафика из TG, но низкая конверсия → рекламный посыл в постах не совпадал с заголовком и контентом лендинга. Поменяли и CTR улучшился.
Пустой ночной трафик → убрали показы ночью и снизили стоимость лида на 20%.
Резкий рост отказов на мобильных устройствах → Оказалось, что форма заявки плохо отображалась на смартфонах. Исправили верстку – показатель отказов снизился на 25%.
Много трафика и низкие продажи из контекста → Скорректировали минус-слова – конверсия выросла на 30%.
Слабые продажи в выходные → Добавили акционные предложения, СМС и email-рассылку в пятницу вечером – продажи выросли на 18%.
Много брошенных корзин → Провели тестирование, выявили, что пользователи путаются с оплатой и доставкой. Сделали упрощенный процесс покупки – завершенные заказы увеличились на 22%.
Упал трафик из мессенджера → Оказалось попали под блокировку из за неправильной работы менеджера, заменили и кол-во продаж увеличилось.
Видеообзор на главной не досматривали до оффера → Сократили ролик с 1,5 минут до 30 секунд – клики по кнопке «Купить» увеличились.

Как я принимаю решения на основе данных?

После анализа я всегда использую фреймворк ARRR. Формулирую задачу, определяю метрику, на которую буду влиять, формулирую гипотезы как действие которое я делаю повлияет на метрику, после этого я ранжирую их от тех которые проверить быстро и просто с максимальным эффектом для бизнеса, до тех что проверить дорого и сложно.

Когда гипотезы сформированы и проранжированы, я запускаю A/B-тестирование, чтобы оценить, какое изменение дает наилучший результат. Если тест показывает улучшение ключевых метрик, внедряю изменения на постоянной основе.

💡 Пример: Гипотеза: «Если добавить кнопку "Купить в один клик" на страницу товара, конверсия увеличится». Тестируем - видим рост конверсии на 12%. Решаем оставить эту фичу на всех страницах каталога.
Если гипотеза не подтверждается, анализирую возможные причины и формулирую новую. Главное опираться на данные и правильно их интерпретировать.

Анализ трафика - это увлекательный процесс поиска решений для роста. Данные показывают, как ведет себя аудитория, а моя задача - сделать так, чтобы каждый клик приносил пользу.

Кейсы

Маркетинговый кейс по привлечению клиентов для компании, производящей светодиодные экраны.
Цель — увеличить количество лидов для контрактов стоимостью от 1 до 30 млн руб., оптимизировать лидогенерацию.
Задействованы SEO, контекстная реклама, email-рассылки, Авито и коллцентр, что помогло снизить стоимость лида до 85 руб.

Подробный кейс

Ваша выгода
Меньше хаотичных попыток найти новых клиентов, больше упорядоченных процессов и прогнозируемый рост продаж!

Распределенная команда

Помогаем малому бизнесу отстраиваться от конкурентов с помощью интернет маркетинга.

Алексей Черныш

Директор по маркетингу / Лид директор
Анастасия Черныш

Дизайнер
Нейросети

Цифровой Интеллект
Лучшие подрядчики

Под каждый проект подбираю лучших, проверенных подрядчиков, которые умеют делать результат

Почему вам стоит работать со мной

Работаю ОЧЕНЬ быстро!
Если обещаю - делаю.
Высокая отдача от инвестиций
Проактивен
Внимателен к мелочам и деталям
Всегда на связи
Нацелен на долгосрочное сотрудничество
Прозрачное ценообразование

Вы понимаете за что платите