Меню
Статьи
27 апреля 2014

Время собирать данные

В нашем исследовании можно выделить 2 объекта, о которых желательно знать максимально много:

  • Посетители, которых мы приводим на наши страницы.
  • Сама посадочная страница.

Что нам важно знать о посетителях? Какие знания о посетителях помогут нам повысить эффективность нашей страницы?

Следует понимать, что все посетители разные. Каждый из них уникален. Они все разного пола, разного возраста и разных социальных статусов. Они зашли к нам на сайт из разных мест и с разных устройств. У них разные браузеры, и добрались посетители на наш сайт разными способами. Кто-то через натуральную выдачу поисковых систем, кто-то по объявлениям контекстной рекламы, кто-то перешел на сайт по рекламному баннеру.

Даже те посетители, которые попали на наш лендинг по контекстной рекламе, в большинстве случаев набирали разные ключевые слова прежде, чем попали на посадочную страницу. Сегментация – это важнейшее понятие в работе с данными. Нельзя оценивать посетителей как единое целое. Сегментация позволяет декомпозировать наши проблемы, задачи, ситуации. Важно делить посетителей на мелкие группы (сегменты) для того, чтобы отслеживать и оценивать каждый сегмент в отдельности.

Что о себе может рассказать посадочная страница? Важно ли нам знать, сколько секунд (минут) загружалась страница? Нужно ли понимать, прокручивали ли посетители страницу? Взаимодействовали ли они с активными элементами страницами (кнопками, формами)? Сколько времени они провели на странице?

Весь этот массив информации поможет нам лучше понимать своих посетителей и то, как они взаимодействуют со страницами нашего сайта. Такой анализ позволит нам строить гипотезы о том, как повысить эффективность наших маркетинговых активностей в Интернете.

Google Analytics и Яндекс.Метрика

Будучи сертифицированным специалистом по веб-аналитике, хочу сказать, что подавляющее большинство задач по сбору и анализу данных, которые только можно себе себе представить, решается с использованием 2-х бесплатных инструментов: Google Analytics и Яндекс.Метрика. По данным RuWard.ru Яндекс.Метрика установлена примерно на 47% всех сайтов в Рунете, а Google Analytics на 27%. Счетчик LiveInternet давно устарел и является именно счетчиком (основная задача которого подсчитывать количество посетителей, а не анализировать их поведение), поэтому в своих исследованих использовать этот сервис мы не будем.

Несмотря на распределение популярности систем Google Analytics и Яндекс.Метрика в Рунете, мы в своих исследованиях будем их использовать скорее в обратной пропорции. 70% всех задач будет решаться с помощью Google Analytics и только 20% с использованием Я.Метрики.

Обусловлено это функциональностью этих систем. Google Analytics – это самый мощный из бесплатных инструментов на рынке веб-аналитики, который на несколько лет дольше Яндекс.Метрики существует на рынке и на несколько шагов опережает российский аналог в развитии своего функционала. Спросите, куда делись 10%? Некоторые задачи, которые будут перед нами возникать, потребуют использования малопопулярных (пока) в России систем и технологий, о которых мы поговорим позже.

Посетители посадочной страницы

Пол, возраст и интересы

Мы хотим знать, что за люди «приземляются» на нашем лендинге. Мы хотим знать демографические характеристики этой аудитории. В Google Analytics пол, возраст и интересы посетителей настраиваются достаточно просто. Необходимо выполнить 2 шага:

  • Включить отслеживание демографических характеристик посетителей в аккаунте Google Analytics

  • Изменить стандартный код отслеживания Google Analytics, добавив в него дополнительную строчку кода

Полезная ссылка 
Как включить отчеты по демографии?

Когда необходимые действия будут выполнены, в Google Analytics станет доступен отчет следующего вида:

Почему важно делить посетителей по половым и возрастным признакам? Вполне логично, что различные продукты востребованы среди разных людей. Мужчины и женщины ездят на разных машинах. Мужчинам и женщинам нравятся разные телефоны. Они курят разные сигареты. Они совершенно по-разному покупают продукты. Наконец, они по-разному думают.

Аналогичную параллель можно провести и, например, между 20-летними и 40-летними. У них совершенно разный жизненный и покупательский опыт. Они совершенно по-разному смотрят на мир. Существует ли разница в восприятии продуктов и услуг между жителями больших мегаполисов и жителями небольших городов? Наверняка.

Технологические характеристики

Устройства, которые используют посетители для перехода на сайт, их технические характеристики, типы браузеров и операционных систем – все это автоматически агрегируется в Google Analytics. Никаких дополнительных настроек выполнять не требуется. Если на вашей посадочной странице установлен стандартный код отслеживания Google Analytics, то уже сейчас вам доступен, например, следующий отчет:

Итак, мы знаемкто наши посетителии какие устройства они используют для перехода на наш лендинг. Что еще мы хотим о них узнать? Мы хотим понять, каким способом эти люди добираются до нашего сайта.

Метки в рекламных кампаниях

Яндекс.Метрика и Google Analytics по умолчанию собирают неполную информацию о рекламных кампаниях. Если вкратце, Яндекс.Метрика узнает посетителей из Яндекс.Директ. А Google Analytics без труда распознает рекламные кампании Google Adwords. А все остальные рекламные кампании, которые вы проводите, Яндекс.Метрика и Google Analytics без дополнительной настройки отслеживают некорректно.

Обе системы по умолчанию идентифицируют следующие типы переходов на сайт:

  • Прямые переходы (type in) – переходы на сайт путем набора адреса сайта в строке браузера или по закладке

  • Реферальные переходы (referral) – переходы по нерекламным ссылкам, размещенным на других сайтах, на наш сайт

  • Поисковый трафик (organic) – переходы из натуральной выдачи поисковых систем

Как несложно заметить, рекламные переходы отсутствуют в списке типов трафика, которые системы Google Analytics и Яндекс.Метрика определяют автоматически. В Интернете вы сможете найти множество статей, где описано, как при помощи UTM-меток помечать рекламные кампании для того, чтобы полная информация о посетителях передавалась в системы аналитики Яндекс.Метрика и Google Analytics.

Вот ссылки на те статьи, которые кажутся нам наиболее полезными:

Компоновщик URL

Блог консалтингового агентства WebProfiters

Marketing-wiki

Хочется заметить, что не стоит недооценивать важность задачи по правильной и полной простановке меток в ссылках рекламных кампаний. Отсутствие необходимых UTM-меток в рекламных кампаниях не позволит вам выделять нужные сегменты посетителей в инструментах веб-аналитики и далее с ними работать.

Также нельзя оставить без внимания дополнительные возможности Яндекс.Метрики по анализу рекламных кампаний Яндекс.Директ и дополнительные возможности Google Analytics по анализу рекламных кампаний Google Adwords.

Не стоит забывать, что основная статья дохода поисковых систем Яндекс и Google – это именно контекстная реклама. А инструменты аналитики, разработанные этими поисковыми системами, в первую очередь призваны сделать эффективной контекстную рекламу: только в этом случае рекламодатели готовы будут использовать этот инструмент для продвижения своих товаров и услуг.

В структуре отчетов Google Analytics нашлось место группе специальных отчетов для дополнительной аналитики кампаний  Adwords:

Несколько полезных ссылок, которые помогут начать использовать эту группу отчетов:

Как связать Google Adwords с Google Analytics

Как связать аккаунты Google Analytics и AdWords

Яндекс.Метрика в свою очередь предлагает отчеты следующего вида:

Данные о переходах по объявлениям Яндекс.Директа будут корректно учитываться Яндекс.Метрикой, только если для рекламных кампаний выполняются следующие условия:

  • кампании находятся под тем же логином, что и счетчик Яндекс.Метрики;

  • к каждой кампании в расширенных настройках кампании привязан счетчик Яндекс.Метрики.

Передача в Google Analytics данных о затратах по рекламным кампаниям (Cost Data Upload)

Хотели бы мы знать, сколько мы заплатили за этих посетителей? Сколько денег было потрачено на каждого посетителя? Конечно, хотим! Google Analytics предлагает нам свой встроенный модуль под названием Cost Data Upload. Это решение позволяет передавать данные по затратам на рекламу и привлечение посетителей в Google Analytics для последующего использования. Подробно про использование модуля Cost Data Upload написано здесь. Модуль Cost Data Upload реализуется с использованием API Google Analytics.

Если вы не сильны в программировании, предлагаем вашему вниманию несколько сервисов, которые помогут реализовать задачу передачи данных о затратах в Google Analytics без привлечения программистов:

SupermetricsUploader

GoogleAnalyticsUploader

Когда задача по передаче данных о затратах будет реализована, в Google Analytics можно будет увидеть следующие отчеты:

В следующей статье поговорим о том, как повысить эффективность посадочной страницы, разберем этапы работы над ней. Также расскажем, как в БМ работают над оптимизацией лендингов.

Автор статьи: Александр Кузьмин, руководитель исследовательской лаборатории БМ.

Предыдущая статья: Повышение эффективности посадочной страницы, или как в БМ работают над оптимизацией лендингов.

ДЕЛИТЕСЬ СВОИМ МНЕНИЕМ, СОВЕТАМИ И КОММЕНТАРИЯМИ!

П
Павел Кушнарёв Т.е. между слов ;)
5 лет назад •
Ответить
М
Максим Громов Большие возможности начинаю видеть при работе с аналитическими инструментами.
5 лет назад •
Ответить
В
Вадим - Аналитическая машина гугла, не точна. Если сравнивать ее, например с CPA. Погрешность гугла в статистике в среднем 20%. Поэтому если лить деньги в трафик, то пользоваться гуглом себе дороже, ибо статистика будет недоставерной. Самый дешевый инструмент 10$ в месяц, который покажет необходимую статистику (теплоаизор, количество кликов на странице, какой % на каком этапе сливается, повторные заходы, ключевые слова, источники откуда пришел человек, называется lukyorange.com если я не ошибаюсь. Он даже показывает в реальном времени что делает человек, где он читает и что ему интересно и в этот момент вы можете ему написать в чате. Говорите про инструменты которые реально приносчт пользу плиз... я не верю что бм ими не пользуется, и смотрит статистику в гугле... если это так то прошу прощения, но как-то это не правильно
5 лет назад •
Ответить
И
Иван ivan Вадим -, А откуда такие сведения про 20% погрешность гугла? Можно пруфлинк?
5 лет назад •
Ответить
И
Иван Родионов Иван ivan, в реальном директе об этом говорилось, что если ты не новичок, то реально не покажет сколько ты тратишь. Дает стандартные данные.
4 года назад •
Ответить
В
Вадим - И я может конечно сейчас вредничаю)) но есть две разные сущности. У которых разные цели. 1 это страница регистрации, где человек должен оставить свой ящик, а потом уже страница с предложением. Там где надо оставить почту, задача получить контакт человека и помочь решить его проблему и после того как он нажал кнопку подписаться, его перебрасывают на страницу с предложением, а на почту приходит письмо с запрошенным материалом. И если лид не купил предложение У вас Все равно есть его контак и вы моете кормить его контентом и в итоге он или купит или нет. Но конверсия в такую схему гораздо выше, чем просто гнать трафик на страницу заявки.
5 лет назад •
Ответить
Н
Наталья Булычева То же самое делаю и создатели рекламных баннеров. Те же приемы и т.д.
5 лет назад •
Ответить
А
Александр Паршин Инструменты для подсчета цифр очень важны. Главное знать как извлекать из них правильные данные и уметь проводить анализ.
5 лет назад •
Ответить
Ж
Жанна Дюсенова Всем привет! Кто подскажет как лучше мониторить показатели, если рекламных кампаний несколько и нужно например, вывести отчет на одном экране одновременно по всем кампаниям?
5 лет назад •
Ответить
Д
Дзержинская Ульяна Дзержинская очень полезная статья, спасибо!
5 лет назад •
Ответить
А
Алиса Белякова Спасибо! Посоветуйте с кем работать по аналитике на сайте.
4 года назад •
Ответить
Е
Евгений Наливайко Как называется сайт на котором спикеры БМ все время анализируют сайты во время выступлений? Какойто иностранный ресурс, не могу найти. Подскажите пожалуйста
2 года назад •
Ответить
Похожие статьи