Аналитикаecommerсeлексей...АлексейШоркин директор “Новый...
TRANSCRIPT
Аналитика eCommerсeО чем молчат покупатели
Алексей Шоркин
● директор “Новый Сайт” с 2003
● рейтинг ТОП-2 РБ 2015-2016
● фокус - крупные интернет-магазины
● 15 лет опыта и сотни проектов
● вывод в онлайн-лидеры ряда клиентов
● newsite.by | zvonko.by | skorohost.by
Что Вы узнаете из этого доклада?
● проблематика eCommerce
● виды данных
● инструменты в наличии
● сбор и дополнение данных
● пользователь в центре
● визуализация
● тренды
Проблематика анализа eCommerce данных
● высокая конкуренция и цена трафика
● анонимность посетителей до авторизации
● разные устройства доступа к магазину
● мультиканальные коммуникации
● сложность определения источника
● смешение источников покупок
● разрывы цепочка действий до покупки
● многофакторные причины покупки
● недостаток оффлайн-данных
Аналитика является ключевой компетенцией
для успешной онлайн-конкуренции;
эффективного управления ассортиментом,
складской и ценовой политикой, лояльностью
покупателей; захвата и удержания доли рынка.
Визуализация помогает
понять данные аналитики.
Аналитика в процессе онлайн-обслуживания
● Привлекли на сайт (платно!)
● Открыли / начали историю
● Персонализировали УТП
● Собрали, дополнили данные
● Записали действия, покупки
● Посчитали показатели, разрезы
● Проанализировали-отреагировали
Учет источников заказов
Анализ ROI канала привлечения “Ретаргетинг”
Виды собираемых данных
● сессии и визиты: регион, время, точки in/out, повторность
● способ доступа: устройство и браузеры, мобильность, смена у юзера
● профиль пользователя: пол, возраст, интересы, сегменты, история
● структура сайта: разделы, страницы, фильтры, показы/просмотрытоваров
● источники: канал, рекламная метка, ключевое слово, ID баннера
● поведение: пути, формы, цели, события, поиски, регистрации, подписки
● покупки: товары, бренды, корзины, заказы, offline, повторы
● коммуникации: email, мессенджеры, звонки
● доп.данные: признаки и показатели для конкретного бизнеса
Хорошие новости: бесплатные инструменты!
○ Universal Analytics - визиты, юзеры, цели, отчеты
○ Enhanced eCommerce - товар, заказы, транзакции
○ Data Studio - произвольные дашборды
○ Big Query - база данных c API
● Yandex
○ Метрика - аналогAnalytics
○ Веб Визор - карта кликов
● Другие, в т.ч. платные
○ Owox.ru
○ Roistat.com
Дополнение данных Analytics из CMS сайта
Без настройки GA мало знает о пользователях и контенте и целях сайта.
Требуется программист для выгрузки доп. данных визитов / событий / покупок
● иерархия каталога - узнать популярность разделов и подразделов
● бренды и цены товаров - какие фрагменты ассортимента популярнее
● портрет покупателей - все известные, покупал ли ранее, сегменты, регион и т.д.
● события внутри сайта - чаты, формы, шаги корзины, регистрация
● покупки - позиции и цены в заказе, суммы чеков, виды оплаты и доставки
● промо активности - отклики на стимуляцию, связь с покупками
● offline-действия: звонки, завершения покупок
Микроконверсии покупателей по шагам корзины
Многоканальные последовательности
Атрибуция конверсий - кто больше “причастен” ?
Отмечаем визит-сессию. Маркируем посетителя.
● тип трафика
● источник перехода
● рекламная кампания
● объявление
● ключевое слово
● данные рекламной системы
UTM-метки для ссылок Пользовательские данные
● ID пользователя
● область действия:
○ хит (открытие страницы)
○ сессия (визит)
○ пользователь (навсегда)
● параметр - свойство
● показатель - значение
Учет (кликабельности) баннеров по UTM-меткам
Точки выхода из шагов оформления заказа
Анонимное сравнение отраслевых данных в GA
Толерантность покупателей к скорости загрузки
Учет offline-данных
● запоминаем ID (постоянный / выданный) в БД CMS / CRM
● настраиваем в GA offline-цели
● настраиваем интеграцию CMS / CRM по событиям (звонок, отгрузка и др.)
-- Спасибо за звонок. Номер Вашей бонусной карты?
-- У меня ее нет. Я впервые в вашем магазине.
-- Наш сайт выдал Вам купон на скидку (подарок). Он показан слева-снизу.
-- Номер купона: 123-456
В момент сохранения данных о звонке CRM также отправляет http-запрос в GA с
указанием ID пользователя и ID цели. Цель может быть достигнута через некоторое
время, например, после реальной доставки или б/н оплаты
Возможные выводы eCommerce-аналитики
После получения результатов сделали ряд изменений в кампаниях:
Снизили цену клика и отключили часть ретаргтингов в Директ и Adwords.
Увеличили стоимость клика в конкретных каналах (к примеру, ВКонтакте)
Отключи неэффективные объявления, в с соцсетях
Реструктуризировали каталог
Пересмотрели цены в определенных разделах
Оптимизировали корзину
Ускорили сервер
Тренды
● пользователь в центре
● сегментный анализ покупателей / предложений
● поиск/анализ причин, решения проблем
● учет оффлайн-действий
● сравнения периодов и когортный анализ
● модели атрибуции % цели на каналы
● прямые запросы к API Big Query
● визуализация Data Studio
Когортный анализ - сегментируем по 1му заходу
Парочка свежих решений
● Библиотека готовых решений Google Analytics Solution Gallery
● Эксперименты и A/B тесты
● Мониторинг в реальном времени
● Еще идеи?
