Блог

«Веб-аналитика (англ. Web analytics) — система измерения, сбора, анализа, представления и интерпретации информации о посетителях веб-сайтов с целью их улучшения и оптимизации.»  — это определение из Википедии.

То есть, веб-аналитика — это анализ той части деятельности частного лица, бизнеса или неприбыльной организации в Интернете, которая связана с использованием сайтов и лендингов. 

Анализ деятельности в соцсетях, на YouTube, других видеохостингах или в мессенджерах, если такая деятельность не приводит к переходу на сайт, лендинг, мини-лендинг, не является веб-аналитикой.  Это будет другая аналитика интернет-проектов. 

Чаще всего веб-аналитика используется для корректировки рыночной деятельности бизнеса в Интернете (маркетинга). И дальше я напишу о веб-аналитике в маркетинге. 

Предмет веб-аналитики

Точка измерения в веб-аналитике — всегда посадочная страница на многостраничном сайте или лендинге.

Какие процессы исследует веб-аналитика? 

• Трафик на сайт
• Поведение на сайте
• Конверсию на сайте

Начнём разбор с конца, от результата — с конверсии. 

Конверсия

Маркетинг — это действия. Целевые действия.  В маркетинге мы добивается от потенциальных клиентов целевых действий, чтобы они приходили, писали, звонили, заказывали, оплачивали. 

Последовательность целевых действий от знакомства до оплаты — это первичная воронка продаж.  Последовательность целевых действий от оплаты до оплаты — воронка повторных продаж. 

Переход с этапа на этап по воронке продаж происходит при совершении определённого целевого действия. Веб-аналитика исследует целевые действия, связанные с посадочными страницами на сайтах. 

Например, увидел контекстную рекламу и перешёл на сайт (целевое действие — переход по рекламе). Перешёл на лендинг, прочитал его и отправил форму заявки (целевое действие — отправка заявки). 

Конверсия в веб-аналитике — это доля целевых действий от трафика или охвата. Трафик — число переходов на страницу сайта, а охват — число увидевших объявление или баннер. 

Например, у объявления контекстной рекламы охват — 200 показов, в результате получили 10 переходов на сайт по этому объявлению. 

Конверсия = 10*100%/200=5%

Или трафик из таргетированной рекламы на лендинг составил 500 посетителей в сутки, за эти сутки пришло 8 заявок с сайта. 

Конверсия = 8*100%/500=1,6%

Весь маркетинг ведётся ради конверсий. Мы информируем потенциальных покупателей на рынке нашего продукта с целью побудить их совершить действие. Мотивируем на целевое действие. 

Веб-аналитика учитывает преобразования в целевые действия. Посмотрел рекламу — перешёл или не перешёл. Побывал на сайте — сделал заявку или не сделал. Сделал заявку — оплатил или не оплатил. 

Маркетинг — экспериментальная деятельность. Никогда заранее не известно сколько людей, посмотревших рекламу, перейдут на сайт, а сколько из них сделают заявки. 

Мы формулируем разные рекламные предложения, запускаем их в рекламу и анализируем конверсию. Те предложения, которые показывают более высокий процент, оставляем в практике.  Те, которые показали низкую конверсию заменяем на другие и измеряем уже их показатель. 

Маркетинг — экспериментальная деятельность, в нем нет гарантий, но можно работать над улучшением результатов эксперимента. 

Конверсия 100% на больших числах недостижима. Но в маркетинге мы работаем над улучшением процента конверсий. 

И веб-аналитика даёт нам методы и инструменты для учёта и анализа конверсий тех маркетинговых процессов, которые проходят через сайты или лендинги. 

Конверсии по целевым действиям, по которым происходит переход с этапа на этап воронки продаж называют макро-конверсиями. Но на сайте посетитель может совершать действия, которые не ведут к переходу на другой этап воронки продаж. 

Дочитал страницу до конца, посмотрел видео на странице, перешёл на другую страницу этого же сайта, воспользовался калькулятором. 

Микро-конверсии — действия на сайте, которые показывают интерес, но не приводят к переходу на следующий этап воронки продаж.

Веб-аналитика исследует микро-конверсии как поведение на сайте. 

Поведение на сайте

Поведение на сайте показывает косвенно заинтересованность посетителей темой и удобство сайта. 

Есть очень общие показатели поведения: показатель отказов (посетитель очень быстро вышел с сайта, не стал его смотреть), время на сайте и число просмотренных страниц. 

Есть возможности более детального исследование поведения: путь по страницам сайта от входа до выхода, дочитывание страниц до конца, взаимодействие с элементами страницы — клики, исполнение скриптов, переход по ссылкам. 

Исследование поведения помогает понять 

1. Удобен ли сайт.
2. Интересна ли конкретная страница.
3. Целевой ли трафик мы приводим на сайт (если не целевой, посетители быстро уходят, не дочитывают страницы, им не интересно). 

Если сайт удобный, наполнение страниц хорошо раскрывает тематику, то нужно рассмотреть качество и источники трафика. Возможно, на сайт приходят не те посетители и мы их привлекает не оттуда. 

Трафик

Трафик на сайт — это переходы на сайт из любых источников. Трафик условно делят на платный и бесплатный. 

Условно-бесплатный трафик —

• трафик из закладок,
• прямым набором адреса,
• из поисковиков,
• по ссылкам с сайтов,
• по ссылкам из соцсетей, из почты и мессенджеров, с YouTube. 

То есть, переходы на сайт по любым ссылкам, кроме ссылок в рекламных объявлений и баннеров. 

Почему этот трафик условно-бесплатный? 

Потому что мы тратим средства, время и силы на создание сайта, ведение его, ведение соцсетей, посев ссылок, увеличение известности бренда и имени. Мы только не можем точно сопоставить расходы на продвижение в интернете и конкретный переход на сайт.  Но все эти переходы на сайт, на самом деле, нами оплачены ранее. 

Платный трафик —

• контекстная и контекстно-медийная реклама в поисковых системах,
• таргетированная реклама в соцсетях,
• контекстно-медийная реклама на YouTube,
• реклама в тизерных сетях и других рекламных системах,
• точечное размещение баннеров на сайтах или рекламы у блогеров. 

В платном трафике чётче прослеживается причинно-следственная связь оплата за размещение рекламы  — переходы на сайт. 

Инструменты современной веб-аналитики

Сейчас наиболее распространены 2 инструмента веб-аналитики: Google Analytics и Яндекс.Метрика. Это счётчики посещаемости сайта, основанные на javascript.  Массовая современная веб-аналитика работает с такими счётчиками. 

До их появления для аналитики использовались анализаторы логов. Анализаторы логов и сейчас существуют, но массово не используются. Как появились современные скриптовые счётчики посещаемости?

В 2005 году Google приобрёл компанию Urchin Software Corporation и её проект Urchin. Название Urchin сохранилось только как U в термин UTM-метки. Urchin вырос в Google Analytics, который развивается и используется с 2005 года. 

Компания Яндекс разработала Яндекс.Метрику в 2008 году, а сделала счётчик бесплатным и общедоступным в 2009.

Более ранний проект LiveInternet, выросший из счётчика rax.ru был на пике популярности Рунете с 2003 до, примерно, 2010 года. Сейчас используется, преимущественно, новостными сайтами и городскими порталами. Редко встречается на коммерческих сайтах. 

Кроме счётчиков в веб-аналитике применяется контейнер для счётчиков и других скриптов Google Tag Manager. Google Tag Manager сам по себе ничего не считает. В него устанавливаются коды счётчиков, колл-трекинга, пикселей соцсетей. 

Кроме счётчиков сайта в веб-аналитике используются скрипты подмены телефонных номеров(колл-трекинг) или адресов электронной почты в зависимости от источника трафика.  Они могут устанавливаться или в исходный код сайта, или в тег менеджер. 

Есть ещё специализированные инструменты сквозной аналитики, которые прослеживают путь от рекламного объявления до оплаты. Например, Roistat, Alytics, сквозная аналитика CRM Bitrix 24. Для работы сквозной аналитики на сайт устанавливается дополнительный скрипт от конкретной системы. 

То есть, большинство измерений в современной веб-аналитике основаны на скриптах javascript. Это скрипты счётчиков посещаемости, колл-трекинга, систем сквозной аналитики. 

В веб-аналитике кроме скриптов на сайте используются внешние статистические сервисы. Для бенчмаркинга (исследования трендов) используются сервисы Google Trends, Яндекс.Вордстат и другие. 

Методы веб-аналитики

Какие методы исследования у веб-аналитики? 

• Анализ трафика на сайт: объем, источники, качество, тенденции. 
• Анализ экономического эффекта: средний чек, наиболее эффективная реклама, наиболее продаваемые продукты, доход в разрезе рекламных каналов, кампаний, ассортимента, регионов. 
• Анализ юзабилити: отказы, глубина просмотра, дочитывание страниц, анализ скроллинга, путь по сайту, приводящий к конверсии. 
• Анализ поведения посетителей — исследование микро-конверсии. 
• Бенчмарчинг. Исследование трендов и конкурентов. 
• Сквозная аналитика: отслеживание пути клиента от просмотра рекламы до оплаты. Детально Сквозная аналитика охватывает только предварительно размеченный UTM-метками трафик. Не размеченный трафик, например, трафик из SEO, SMM, с постов, из лички соцсетей будет отслеживаться такими системами без детализации. 

Выводы 

1. Веб-аналитика исследует деятельность в Интернете, связанную с сайтами или лендингами. 
2. Веб-аналитика применима как для сайта частного лица, так и для сайта неприбыльной организации или бизнеса. 
3. Наиболее употребима веб-аналитика для бизнес-сайтов для анализа той части интернет-маркетинга, которая связана с сайтами и лендингами. 
4. Веб-аналитика исследует все этапы маркетинга вокруг сайта: рекламу сайта, трафик на сайт,  поведение на сайта, конверсии на сайте, выход с сайта без конверсии. 
5. Инструментами веб-аналитики являются скрипты, устанавливаем на сайте (Яндекс.Метрика, Google Analytics, Roistat, Alytics, call-tracking и др. ) и внешние статистические сервисы(Google Trends, Яндекс. Вордстат и др. ).
6. Целью применения веб-аналитики в маркетинге является осознанное проведение маркетинговых экспериментов и повышение конверсии, а значит отдачи от расходов на рекламу продвижение сайтов и лендингов. 
7. Веб-аналитика внедряется ради того, чтобы получать максимум от расходов на рекламу и продвижение сайта или лендинге.