Портфолио по разработке

Главная > О компании > Наши публикации

Анализируй это

13.09.2012

Контакт потребителя с сайтом можно и нужно фиксировать. Это позволит проанализировать данные и рассчитать конверсию: выявить слабые места сайта и неэффективные каналы привлечения пользователей, оценить стоимость контакта и экономическую целесообразность коммуникации. Самые популярные инструменты аналитики в России — Google Analytics и «Яндекс.Метрика». Как с их помощью анализировать конверсии?

Выбор системы статистики чаще всего зависит от личных предпочтений специалиста и от сложности решаемых задач. На начальном этапе принципиальной разницы в выборе нет. Обе системы позволяют определять целевые действия на сайте и формировать отчеты для пользователей, достигших определенных целей. Масса стандартных отчетов поможет оценить конверсию в целом. Например, если для привлечения пользователей на сайт используются только поисковое продвижение и контекстная реклама в «Яндекс.Директе», то «Яндекс.Метрики» будет вполне достаточно.

Различия видны по мере появления более сложных задач анализа конверсий на сайте. Например, важная функция в Google Analytics — «Расширенные сегменты». Это срез трафика на сайт, ограниченный определенным критерием: источник перехода, посещение определенной страницы, посещение связки страниц и т. д. Сегменты можно сравнивать между собой, выводить на одном графике; если вы выберете определенный расширенный сегмент, вся статистическая информация будет выводиться только для пользователей, подходящих под выбранный критерий.

Ряд других функций — таких, как собственные переменные или более гибкий API — делают Google Analytics для профессионального использования «золотым стандартом». Большинство примеров в нашей статье будут сделаны на основе его системы.

Аналитика конверсий на сайте

Что нужно, чтобы увеличить конверсии? Регулярно выявлять проблемные места на сайте, например, в новом функционале; и оценивать эффективность рекламных кампаний в Интернете. Для решения этих проблем есть отдельные инструменты интернет-аналитики. Рассмотрим их подробнее.

Выявление проблемных мест

Как понять, удобно ли пользователю пользоваться сайтом? С какими сложностями он встречается при навигации по сайту? Попробуйте A/B тестирование. Суть его заключается в том, что в один и тот же момент разные контрольные группы пользователей видят функциональные элементы сайта по-разному. Разница в их поведении позволяет оценить, эффективно или нет используемое решение.

Например, есть гипотеза, что на сайте интернет-магазина блок с «Корзиной» остается незаметным для пользователя. Для проверки этой идеи мы разработали три дополнительных варианта «Корзины»:

С технической точки зрения тестирование выглядело так: каждому новому пользователю устанавливался специальный cookie-файл, и в дальнейшем он видел только один вариант «Корзины». Одновременно с установкой файла в Google Analytics передается пользовательская переменная, на основе которой создается расширенный сегмент. К коду счетчика добавляется строка, устанавливающая пользовательскую переменную:

_gaq.push([‘_setCustomVar’, 1, ‘Group’, ‘original’, 1]);

//обычные ссылки

_gaq.push([‘_setCustomVar’, 1, ‘Group’, ‘wow’, 1]);

//яркие ссылки

Подробная инструкция по настройке есть в соответствующем разделе справки Google Analytics.

(Полную версию статьи вы можете прочитать в 17 номере журнала «Практика интернет-маркетинга»)

Алексей Рубель, Олег Сахно
Интерлабс