Гайд по оптимизации конверсии. Урок #3 — работа с Google Analytics.

Предыдущий урок:

Гайд по оптимизации конверсии. Урок #2 — Первые шаги

Гугл Аналитикс — твой главный друг. Выкинь всех остальных друзей, забудь о них и научись работать с аналитикой.

Любая идея должна проходить через аналитику, иначе вы работаете в слепую.

Ребята из Гугла даже целый курс записали специально для вас. И даже с русскими субтитрами. Посмотреть можно здесь.

Что я могу узнать от Google Analytics?

Чтобы узнать ответ на этот вопрос, понадобился бы трех-дневный интенсив. Но я постараюсь вам вкратце описать его возможности.

Самое важное — подойти с правильным вопросом к аналитике. Без вопроса — это просто набор данных.

В сущности, мы можем узнать:

1. как себя ведут люди на сайте.
2. какое влияние оказывает каждый виджет, фишка или страница.
3. где на сайте утекают деньги.

… но мы не можем узнать почему так происходит.

Информация сама по себе не ответит, что делать. Только любопытство вашего разума способно превратить сухие цифры в живых клиентов.

Средние значения врут — смотри на сегменты, распределения и сравнения.

Многие компанию составляют усредненный портрет клиента, но это неправильно. Допустим, первый клиент, 12-летняя девочка из Америки, второй клиент, 60-летний мужчина из Японии. Какой усредненный портрет? 30 летний житель Европы неопределенного пола?

Ближе к сути. Средняя конверсия на сайте 4.2%. Но если мы включим сегментацию на девайсу, то обнаружим, что средняя конверсия скачет от устройства к устройству.

Вместо того, чтобы просто смотреть на количество транзакций:

Попробуйте посмотреть на конкретные сегменты и сравнить например их по “Шагам до конверсии”. На этом графике видно, что пользователи чаще всего делают конверсию с первого посещения.

Измеряй важные вещи

Компании грешат тем, что неправильно устанавливают цели и настраивают аналитику. Не надо так.

Или же отслеживают совершенно бесполезные KPI вместо полезных. Например, “время на сайте” упало на 15 секунд по сравнению с прошлым месяцем и составляет 3:40. И что? Да, скорее всего ничего, лучше всего сфокусируйтесь на метрике “доход на посетителя”.

Составьте список “хороших” действий пользователя:

1. нажал кнопку “добавить в корзину”

2. изменил порядок сортировки на “лучшая цена”

3. взаимодействие с виджетом

4. использовал поиск по сайту

5. подписался на рассылку

6. купил товар

А потом составьте список “плохих” действий:

1. неправильно ввел пароль
2. выпало окно с ошибкой на вводе данных
3. 404 — страница не найдена
4. удалил продукт из корзины

Все эти штуки нужно будет отслеживать. Некоторые могут обойтись обычной “спасибо” страницей, другим же придется писать event-tracking.

Зачем так много?

Вот простой пример. Я отслеживаю поведение пользователей, который воспользовались виджетом X и сравниваю их с остальными пользователями. Что мы видим? Первый сегмент конвертируется в 4 раза лучше и тратит чуть больше денег, чем остальные. И это инсайт.

Что это дает? Сейчас фичей пользуется 10% посетителей. Что если мы повысим это число до 20%? Как это сделать? Может тупо увеличить размеры виджета? Или частоту всплывания? И этот инсайт превращается в гипотезу.

Если бы мы не анализировали всю поступающую информацию столь дотошно, у нас бы не было этой гипотезы.

Если вы e-commerce, у вас наверняка стоит какая-нибудь система с корзиной товаров и куча разных товаров с разной стоимостью, вам определенно нужно настроить все возможные цели. Для этого понадобится веб-разработчик.

А так же, обязательно настройте воронку: Продукт > Корзина > Оплата шаг 1 > Шаг 2 > Спасибо за заказ.

Как это сделать? Гугл в помощь, это не предмет моего гайда.

Если вам кто-то уже настроил цели и фильтры в аналитике, то вам нужно пройтись по этому чек-листу:

1. Собирает ли система всю необходимую информацию?
2. Можем ли мы доверять этой информации?
3. Где дырки?
4. Что можно исправить?
5. Сломано ли что-нибудь?

По-правде говоря, настройки аналитики часто бывают в плохом состоянии. Например, не исключают внутренний трафик из офиса, что приводит к небольшим отклонениям в конверсии и путанице.

Находим утечки

Время находить дырки, через которые вы теряете деньги.

Нужно определить специфические страницы (страница конкретного товара) и шагов (страница продукта).

Возможно страница категорий товаров плохо сделаны. Или на странице с продуктом всего 1% добавляет товар в корзину. Может быть какие-то страницы товаров очень круто продают, а другие нет? Или может быть много людей добавляют товары в корзину, почти доходят до конца, но на одном этапе сливаются?

Откуда начать искать такую информацию? И вот вам опять чек-лист.

1. Посмотрите на воронку, там не должно быть резких просадок.
2. Проверка конверсий по браузерам
3. Проверка конверсий по устройствам
4. Страницы типа: много трафика / высокий выход / низкая конверсия

5. Страницы типа: много трафика / низкая скорость.

6. Разделение трафика по каналам

7. Новые vs вернувшиеся посетители.

В следующей части, я расскажу о том, как работать с тепловыми картами и скролл-картами.

Спасибо за прочтение.

Меня зовут Артем и я пишу о всяких штуках. Написать мне можно сюда — https://vk.com/artexe

А не пропускать посты, можно подписавшись на рассылку — eepurl.com/bMql2H.