Веб-аналитик (web-аналитик)

Введение в веб-аналитику

Что такое веб-аналитика и зачем она вам нужна?Подробное руководство по аналитике веб-трафикаКакие бывают источники трафикаКакие ошибки возникают при работе с Google Analytics и как с ними боротьсяКак настраивать представления в Google Analytics — подробное руководство18 метрик и KPI интернет-маркетинга, которые вы должны знатьОсновные термины в веб-аналитике Что такое UTM-метки и как их применятьГлоссарий: базовые понятия веб-аналитикиЧто такое ROI и какие нюансы следует учитывать при его расчетеМодели атрибуции — подробный обзор и сравнениеМодели атрибуции от GoogleЧто такое A/A тестирование, и как его провести6 советов начинающему веб-аналитику

Отличия продуктовой и маркетинговой аналитики приложений

Для решения разных типов задач нужны разные инструменты. Это касается и аналитики. Редко получается ограничиться лишь одной системой. Для качественной работы над мобильным приложением необходимы инструменты продуктовой и маркетинговой аналитики. В чем их отличия?

Определение целей

В обычной маркетинговой аналитике довольно легко определить, какие действия пользователя считаются конверсией – например, покупка продукта или регистрация. Однако с продуктовой аналитикой дело обстоит немного сложнее. Определение целей и последовательностей действий менее очевидно, потому что каждое приложение имеет уникальную структуру и набор функций. А значит и каждый пользователь имеет свой уникальный путь. Именно поэтому в продуктовой аналитике приходится уделять много времени соответствующей настройке событий.

Подход к анализу

Продуктовая аналитика больше ориентирована на удержание и вовлеченность. Маркетинговая – на совершение конверсии и источники трафика. Когда дело доходит до приложений, главными показателем успеха является не только количество скачиваний или покупок, но и то, сколько людей продолжают использовать продукт и взаимодействовать с ним. Данные, собранные с помощью продуктовой аналитики, помогают найти ответы на вопросы об этапах пути пользователей: когда они уходят, какие функции используют чаще всего, как часто пользуются приложением и так далее.

Использование данных

Маркетинговая аналитика отслеживает трафик и ​​использует инструменты для анализа сторов. А в случае с продуктовой аналитикой огромная часть того, что измеряется, зависит от личных, а в некоторых случаях даже конфиденциальных, данных о пользователях: домашние адреса, телефонные номера, имена и фамилии, иногда даже медицинские записи. Инструменты продуктовой аналитики предназначены для сбора всех этих событий и привязки их к единому идентификатору пользователя. Это дает представление о том, как каждый пользователь приложения продвигается по пути к покупке. Таким образом, продуктовая аналитика работает с более конфиденциальными данными. Обобщаем: продуктовая аналитика направлена на улучшение самого приложения и на удобство и удержание пользователей; маркетинговая аналитика – на анализ результатов маркетинговой кампании и на увеличение эффективности продвижения.

Насколько системные аналитики нужны в России? Востребованы ли они в регионах?

На данный момент на hh.ru по запросу «системный аналитик» опубликовано более 3500 вакансий, при этом 1500 из них – в регионах, а многие из московских запросов позволяют работать удаленно. В целом системные аналитики – это штатные, реже проектные специалисты, которые могут работать в самых разных сферах.

Также системный аналитик с российским образованием может работать и на зарубежного работодателя – отличия в методологии работы есть, но довольно незначительные, поэтому если у вас достаточно хороший технический английский (или вы готовы его освоить), то вы сможете устроиться системным аналитиком и в зарубежную компанию.

Системный аналитик – профессия для вдумчивых, усидчивых, и при этом готовых не прятаться в своей «раковине», а активно общаться и работать в команде специалистов. А ещё это – перспективная профессия, спрос на которую растет чуть ли не ежемесячно.

Узнать больше о профессии системного аналитика, а также о программе обучения системной аналитике в GeekBrains можно на странице курса.

Сколько зарабатывает веб-аналитик

Интернет-специальности — тот редкий случай, когда оплата труда мало зависит от места проживания. Например, веб-аналитик из Иваново вполне может получать московскую зарплату — ничто не мешает ему сотрудничать со столичными компаниями и брать более высокооплачиваемые проекты.

Основная точка отсчёта — уровень подготовки и опыт веб-аналитика. Как мы уже говорили, даже начинающий специалист может рассчитывать на 40–60 тысяч ₽ в месяц. Куда больше получают те, у кого за плечами несколько проектов и мягкие навыки. По данным HeadHunter, средняя зарплата веб-аналитика с опытом работы от года составляет 80 тысяч ₽ в месяц.

Уровни квалификации веб-аналитиков:

1. Junior. Чаще всего решает простые задачи, к примеру, работает над частями проекта, которые потом объединяются. Рост обычно происходит в течение года, за это время сотрудник получает необходимые навыки для решения многоплановых задач и минимальный опыт.

2. Middle. Обычно имеет опыт, достаточный для решения типичных задач, может объяснить свои действия, умеет работать в команде. Понимает масштаб проекта, может выполнять сложные задачи, в том числе административные.

3. Senior. Обладает опытом и навыками, «тонкими компетенциями», которые позволяют ему участвовать в проектировании систем, принимать решения, влияющие на общую инфраструктуру. Знает и умеет больше, чем большинство коллег.

И хорошая новость для начинающих специалистов. По данным RealHR, в I квартале 2021 года у веб-аналитиков уровня Junior выросла средняя зарплата: 80 459 ₽ против 71 839 ₽ (до вычета налогов).

Классификация подходов к веб-анализу

Комплексная аналитика.
Эта методика предусматривает полный сбор и анализ общих и
детализированных статистических данных о веб-проекте. Информацию
получают с помощью специальных счетчиков, которые предварительно
устанавливаются на сайте. Эти инструменты фиксируют все необходимые
данные о трафике и качестве взаимодействия со страницами. Комплексная
веб-аналитика позволяет выявить причины проблем, связанных с конверсией,
отказами, результатами ранжирования, нецелевыми рекламными переходами,
брошенными виртуальными корзинами и пр.

Сквозная аналитика.
Эта методика фокусируется на изучении конверсионного пути пользователя.
Сквозная web-аналитика – это анализ шагов потенциального клиента,
которые он совершает от момента перехода на страницу до выполнения
целевого действия. Специалисты изучают источники трафика, настройки
рекламных кампаний, особенности и настроения аудитории, качество
взаимодействия с интерфейсом, CTA-элементы и привлекательность
предложений. Сквозная методика позволяет выявить и оптимизировать важные
точки контакта с целевой аудиторией. В итоге эта работа приводит к
увеличению продаж и рентабельности рекламных кампаний.

Веб-аналитик

Веб-аналитик – это специалист, который отвечает за количественные показатели маркетинговых активностей компании в интернет-пространстве. В зависимости от масштабов компании, веб-аналитик может выполнять часть функций маркетингового аналитика. Но, как правило, он работает на более тактическом и техническом уровне.

Веб-аналитик постоянно отслеживает текущие маркетинговые активности компании в интернете, выгружает и изучает данные, составляет отчеты и дашборды (визуализированные отчеты, например, инфографики). Затем формирует рекомендации, а иногда и самостоятельно меняет настройки рекламных кампаний. 

Например, увидев, что размещение одного из баннеров обходится компании неоправданно дорого, веб-аналитик оценивает причины. Возможно, баннер размещен на площадке с неподходящей аудиторией, в неправильном месте или с него недостаточно четко считывается сообщение, которое бренд хотел донести до аудитории.

• работает с Google Analytics и Яндекс.Метрикой; 

• настраивает рекламные кампании в Яндекс.Директе и Google Adwords; 

• устанавливает рекламные счетчики, разметки и пиксели с помощью программных инструментов и сервисов. Например, HTML, XML, Javascript, Google Tag Manager, Google Data Studio; 

• работает с системами CMS, инструментами AB-тестирования и веб-аналитики — например, App Metrica, AppsFlyer, Ajust, Similarweb.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интересно постоянно отслеживать меняющиеся показатели, быстро формулировать гипотезы – и тут же проверять результат. Проводить эксперименты, наблюдать, измерять, отслеживать — эта работа похожа на труд научного сотрудника или исследователя, только в цифровом мире.

Важно понимать

Мало знания теории по той или иной теме, нужны и навыки практического применения этих знаний

Важно уметь погружаться в предметную область, раскапывать все до мелочей, анализировать добытую информацию и делать на основе нее корректные и полезные выводы. Любое развитие предполагает решение задач по выбранной тематике и наработку опыта

Поэтому изучайте реальные кейсы, пытайтесь продумать как бы вы решали подобные задачи, анализируйте чужой опыт, старайтесь найти альтернативные пути, узкие места, потенциальные ошибки в знакомых вам системах, ищите общее в подходах к проектированию систем. В общем, тренируйте свою “нейросеть” мыслить аналитически 🙂

На мой взгляд, сейчас идеальное время для вхождения в профессию и развития в ней. Рынок предлагает огромное число вакансий для аналитиков с очень достойной оплатой труда и возможностью удаленной работы (к слову, для тех, кто находится в поиске – у нас в компании вакансий тоже много).

А какие из вопросов встречались на собеседовании у вас? Возможно какие-то вопросы вам кажутся неуместными для СА?

Специфика профессии

Веб-аналитик по характеру работы сталкивается с большим массивом данных собираемых системами аналитики (Яндекс.Метрикой и Google Analytics) . Известно, что аналитическая система от Google собирает данные по полутысяче параметров, и аналитик должен понимать, какие из них, в какое время и в каком сочетании нужно рассматривать , чтобы решить определенную задачу и к тому же верно истолковать их значение.

Результатом работы веб-аналитика можно считать подробные и работающие руководства по внесению изменений на веб-ресурс для роста его эффективности.

Зачастую аналитики сотрудничают с эсэмэмщиками, программистами, PPC-специалистами и специалистами по поисковому продвижению. Контекстологам они помогают в настройке результативных рекламных кампаний, которые приводят на сайт лиды.

Должностные обязанности специалиста по аналитике:

1. Установка на сайт счетчиков аналитики.
2. Настройка трафик-мониторинга из систем контекстной рекламы «Яндекс.Директ» и / или Google Analytics.
3. Корректировка стандартных отчетов и доработка новых.
4. Разработка рекомендаций по повышению посещаемости сайта и результативности рекламных кампаний.
5. Формирование отчетности для руководства.

Интересные факты о профессии

Методы веб-аналитики:

• Анализ посещаемости сайта
• Анализ данных электронной торговли
• Анализ юзабилити
• Анализ поведения посетителей на странице
• Бенчмаркинг — это сравнение с конкурентами и общими тенденциями, с применением независимых платформ Google Trends, Alexa, GemiusAudience.

Инструменты веб-аналитики:

1. Статистические данные можно собрать с помощью:

• внешних программ — счетчиков (Google Analytics, Piwik, Яндекс.Метрика, Liveinternet, Рейтинг@Mail.ru, OpenStat, HotLog);
• внутренних программ — лог-анализаторов, которые собирают данные, накопленные сервером (WebTrends, Webalizer, AWStats).

Диспетчер тегов: Google Tag Manager

Полезные книги по веб-аналитике:

1. Яковлев А., Довжиков А. «Веб-аналитика: основы, секреты, трюки».
2. Авинаш Кошик «Веб-аналитика: Анализ информации о посетителях веб-сайтов».
3. Авинаш Кошик «Веб-аналитика на практике: тонкости и лучшие методики».
4. Джерри Ледфорд, Мэри Тайлер «Google Analytics 2.0. Анализ веб-сайтов».
5. Фрэнкс Б. «Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики». 

Топ 10, будь он неладен

Есть ощущение, что добрая половина предпринимателей застряла в начале 2000х и до сих пор требует от интернет-маркетологов позиции, а не достижения реальных и связанных с бизнесом целей. Они даже не подозревают, что того самого «топ 10» уже давно нет.

Выдача поисковиков сейчас в зависимости от формулировки запросов, истории поиска и других факторов совершенно по-разному формирует итоговую картинку.

В ней присутствуют:

• реклама;
• картографические сервисы;
• видео;
• картинки;
• ссылки на социальные сети
• адаптивные и обычные веб-сайты

Алгоритмы стали сложными, и по многим фразам пользователь получает индивидуальные результаты поиска.

К примеру, технология Крипта в Яндексе: yandex.ru/company/technologies/crypta. По запросу «вавилон» любитель сериалов получит ссылку на страницу о фильме, ученик – на статью Википедии, а домохозяйка из Москвы – на сайт торгового центра. Да-да, поисковики уже всю информацию про Вас собрали.

Кроме того, понятно, что в указанном выше разнообразии ответов на запрос пользователя понятие первого-десятого места для сайтов просто потеряло смысл.

MixPanel

По словам разработчиков сервиса, MixPanel может дать ответ на любой вопрос о  сайта.

Плюсы:

• Данные по вовлеченности пользователей ( напоминает KissMetrics). Основной функционал выстроен вокруг статистики, которая позволяет узнать больше о каждом отдельном посетителе сайта.
• Расширенные функции: расширенная сегментация, отчет по вовлеченным и вернувшимся пользователям, группировка пользователей с похожим поведением.
• Данные в режиме реального времени.
• Понятный пользовательский интерфейс.
• Используя инструмент, можно вернуть ушедших пользователей или пользователей, которые используют бесплатную пробную версию продукта, высылая им соответствующие уведомления.
• Мобильное приложение.

Минусы:

Не самая простая установка, необходима помощь технической поддержки или умение работать с API.

Стоимость: бесплатно для 250 тысяч данных или 1000 профилей в месяц. $150 в месяц для 500 тысяч данных или 50 тысяч профилей.

Какие задачи решает веб-аналитика

Выделение целевой аудитории.
В процессе развития молодого бизнеса бывает сложно составить портрет
типичного покупателя. Очевидные варианты обычно не отличаются полнотой
охвата. К примеру, изучение социально-демографических факторов
посетителей может показать, что надувные лодки для рыбалки достаточно
часто покупают женщины, которые ищут подарок. Получается, что без
веб-анализа эта часть аудитории осталась бы без внимания.

Сегментирование целевой аудитории.
Анализ трафика и пользовательских факторов позволяет выделить отдельные
группы потенциальных клиентов. К примеру, статистика может показать,
что крупные чеки формируют мужчины старше 45 лет. Это поможет сделать
отдельную группу объявлений для более индивидуализированного
взаимодействия. Чем точнее реклама обращается к пользователю, тем выше
ее кликабельность и конверсия.

Оптимизация рекламного бюджета.
Даже если бизнес может выделить значительную сумму на продвижение, он
все равно будет заинтересован в рациональном использовании каждого
доллара. Веб-аналитика позволяет объективно оценить разные кампании,
креативы, площадки и другие важные моменты. К примеру, как понять,
пользователи какой социальной сети будут чаще заказывать еду с
доставкой? Без тестов и анализа их результатов можно «слить» крупную
сумму на канал, который просто не подходит.

Оптимизация контента и юзабилити.
Тексты, формы, баннеры, кнопки – все это и многое другое должно
нравиться представителям целевой аудитории, а не владельцу сайта или
маркетологу. Поэтому только анализ поведенческих факторов дает
возможность сделать выводы о том, насколько удобным и полезным является
веб-проект для его посетителей. К примеру, если видно, что пользователи
закрывают страницу на этапе заполнения виртуальной корзины, то стоит
поработать с формой, призывами, текстами, обязательными полями,
цветовыми решениями и другими переменными.

Разработка стратегии продвижения.
Систематический веб-анализ дает возможность накопить значительный
массив данных о динамике и результативности продвижения проекта. Эта
информация позволяет формировать и корректировать планы развития. К
примеру, если аналитика показывает, что 3-месячная реклама у популярного
блогера не дает результатов, то нужно исключить из стратегии
направление размещения рекламы на подобных площадках.

Зачем веб-аналитика бизнесу?

Возможности веб-аналитики для бизнеса не ограничиваются нижеперечисленными. А для начала вам хватит

Повышать конверсию сайта

Конверсия это соотношение купивших посетителей к зашедшим. Если представить сайт как магазин одежды, то на количество покупок влияет:

1. Количество людей, которые проходят рядом;
2. Количество людей, которые заходят в магазин;
3. Количество людей, которые подходят к стойкам с одеждой;
4. Количество людей, которые примеряют;
5. Количество людей, которые доходя до кассы и оплачивают.

Каждый шаг это микроконверсия, которая приводит к конечной цели — покупке.
Люди посещают сайт по таким же путям

Важно их найти и измерять коэффициент конверсии — сколько людей из 100 примерявших пойдут на кассу.
Повышается коэффициент конверсии при помощи нахождения аномалий. Например люди зашедшие на сайт с экранов разрешением 1920 пикселей по ширине покупают вдвое чаще чем в среднем

Это значит, что сайт для них выглядит по другому. Нужно понять как и продублировать это для остальных размеров.

Второй пример: делая срезы заметили, что конверсия у девушек с 8 до 11 вечера вырастает на 50%. Что с этим делать? На сайте не сделаем ничего

А рекламу в этот промежуток времени девушкам можно показывать больше.
Обращайте пожалуйста внимание на коэффициент конверсии сайта. Его повышение с 0,75% до 1,5% может обойтись значительно дешевле, чем удвоение рекламных бюджетов.
К тому же, как кто-то сказал: “Показатель, который регулярно отслеживается начинает магическим образом улучшаться”

Определять более выгодные каналы трафика

Например вы вкладываете по 1000 долларов в месяц в каждый из таких каналов трафика:

1. Реклама на Facebook
2. Поисковая реклама Google
3. Баннерная реклама

Один из них приносит клиентов на 10 тыс долларов в месяц а два других по 15 тыс.
Очевидно, что 15 выгоднее, чем 10. Если десятикратная окупаемость инвестиций в маркетинг для вас ОК, то и 10 тоже выгодно. Аналитика позволяет измерить эти цифры и сравнить каналы между собой. Для этого проще всего сделать табличку с перечнем каналов трафика, затратами на каждый и количеством клиентов, которых они принесли. В идеале добавить выручку. Это можно сделать корректно настроив Google Analytics и интеграции. А можно в обычной таблице ежемесячно свода данные руками

И то и то работает.
Важно, чтоб вы определили для себя допустимую стоимость привлечения клиента. А если продуктов у вас несколько, то по каждому продукту.
И понимали сколько стоит клиент по каждому каналу трафика.
Держите стоимость привлечения клиента в рамках допустимой!

Проверка гипотез

Гипотеза это предположение о том, что сделав Х вы получите У.
Например: “А давайте поднимим кнопку заказа выше, ведь никто не доскроливает туда”.
Аналитика позволяет нам тестировать гипотезы. Эксперимент может либо подтвердить либо опровергнуть гипотезы.

Мы проверяли две гипотезы одновременно:

1. Увеличение размера полей для ввода и кнопки отправки.
2. Уменьшение количества полей.
   Казалось бы оба пункта должны дать увеличение конверсии. На всякий случай мы сделали 4 варианта:

1. Оригинал
2. Полный набор, увеличенные поля
3. Сокращенный набор, исходный размер полей
4. Сокращенный набор, увеличенные поля.

Оказалось, что для аудитории данного сайта была важна забота менеджера и компании. И они воспринимают наличие правильных вопросов — как заботу.
Увеличенные поля — однозначно повысили конверсию на 30%. А вот уменьшение их количества — уменьшало конверсию на 20%. Поэтому после эксперимента оставили исходный набор увеличенных полей.

Оптимизация рекламы

Наличие аналитической системы критически важно для performance маркетинга (или инженерного подхода к маркетингу). Например специалист по настройке контекстной рекламы может оптимизировать кампании только зная данные о покупках, желательно со стоимость

Аналогично ремаркетинг, таргетинг и другие рекламные инструменты. Правильно поставленную маркетинговую задачу нужно и можно оцифровывать, измерять и контролировать.

Смежные области

Источник данных для маркетинга

Анализ аудитории сайта и ее сегментов позволяет выявлять дополнительные данные, которые помогут грамотно планировать весь маркетинг компании. От портрета целевой аудитории, ее географии, предпочтений по контенту до коррекции продуктовой линейки.

Источник данных для рекламных каналов

Системы аналитики позволяют нам собирать аудитории для например ремаркетинга в Google Ads и Facebook. От простейшего случай “Все посетители сайта” до комбинаций типа “Кто посмотрел контактные данные менеджера, не заказал у нас ничего и был на сайте более четырех раз”.

Обязанности веб-аналитика

Веб-аналитик — специалист, который собирает и анализирует информацию о посетителях сайта и их поведение. Для изучения он использует разные системы сбора данных (самые популярные — Яндекс.Метрика и Google Analytics), выделяет важные для конкретно этого бизнеса параметры, интерпретирует их и на основе этого даёт рекомендации по улучшению работы портала.

Таким образом, в обязанности специалиста входит:

• установить и настроить системы аналитики на сайте;

• оптимизировать отслеживание трафика из контекстной рекламы;

• доработать, а при необходимости создать новые отчёты и системы аналитики;

• проанализировать полученные показатели и дать чёткие рекомендации по оптимизации работы портала.

Это основные задачи веб-аналитика, но, как правило, перечень гораздо больше и зависит от конкретного случая. Веб-аналитик помогает бизнесу понимать аудиторию и повышать эффективность интернет-рекламы. Без него не получится выявить проблемы на сайте, привлечь новых подписчиков.

Чем меньше абсолютный показатель, тем важнее смысл

На крупных (и не очень) конференциях много говорят о конверсии, изучении больших объемов данных, глубокой аналитике каналов рекламы и трафика. Почти половина моих клиентов – это малый бизнес.

Для них по идее каждый заказ, звонок и письмо с сайта имеют огромную ценность

И изучать только цифры на счетчиках – это удел больших компаний, у которых нет возможности каждому клиенту уделить внимание. С ростом числа лидов ценность каждого из них падает

Именно поэтому изучаются голые цифры, а не смысл.

Тем, кто находится на грани выживания, гораздо важнее изучать содержание каждого контакта – прослушивать звонки, вчитываться в письма и общаться с клиентом напрямую. Чтобы понять, почему выбрали конкурента. Звонок состоялся, а сделка – нет. Люди сами говорят, в чем причина. Но используют эту информацию всего лишь малая часть предпринимателей. Признайтесь, многие ли из вас это делают? Мне с трудом приходится заставлять заказчиков хотя бы число контактов фиксировать (да-да, у почти половины моих клиентов нет ни CRM ни ip-телефонии).

Из чего состоит система веб аналитики

Система метрик и KPI

Аналитика позволяет измерять а что ей измерять — решать вам. Конечно есть показатели, которые отслеживаются в отчетах по умолчанию. Они несомненно важны. В то же время у каждого бизнеса свои задачи и исходя именно из этих задач нужно выстраивать систему метрик.
Что именно отслеживать?
Советую построить цепочку действий покупателя от контакта с рекламой до денег в кассе. Со всеми ответвлениями и вариантами.

В реальной жизни все куда сложнее, а для понимания общей картины этого достаточно. Скорее всего львиная доля покупателей будут идти по одному-двум путям. Нам нужно сейчас понять какие показатели нужно отслеживать. Что больше всего влияет на количество денег в кассе? Средний чек? Количество чеков? Конверсия из просмотра карточки продукта в заказ? Количество посетителей сайта?
Выделяем ключевые показатели эффективности маркетинга. Их отслеживаем практически каждый день. В свою очередь KPI напрямую зависят от значений всех показателей в системе. Эти показатели можно отслеживать например раз в месяц.

Настройка аналитики

Теперь нам нужно настроить систему аналитики.

UTM метки

Для корректности отслеживания источника перехода на сайт советую пользоваться ЮТМ метками. Это специальное обозначение типа
?utm_source=content&utm_medium=it4u.ua&utm_campaign=lunch-analytics&utm_content=aticle которое позволяет аналитической системе правильно определить откуда пришел посетитель. Естественно Google Analytics самостоятельно знает, что человек пришел из Facebook. Проблема в том, что в Facebook у вас может быть десять видов активностей. От платной рекламы, ведение собственной группы до работы с лидерами мнений и гостевыми постами. Именно для этого каждый вид активности помечается собственной “меткой”.

События

Для того, чтоб Google Analytics понимала когда именно происходит целевое действие в некоторых случаях ей нужно помочь. Такие вещи, как просмотр страницы или пребывание 60 секунд на сайте можно отследить без специальных событий. А некоторые действия нужно пометить. Это делается вызовом функции gtag(‘event’, ‘event_name’);. Аналитика увидит событие, которое инициировала функция и отметит это у себя.

Цели

Сайт генерирует множество событий. Не все из них одинаково важны. Те, события, которые мы отслеживаем настраиваем как цели

Цель — это действие, которое нам важно отслеживать. Таким образом мы сможем увидеть количество выполненных действий в отчетах

Формы заявок

Событиями нужно отметить все формы заявок. Желательно начало заполнения формы и факт отправки

Обратите внимание — не факт нажатия на кнопку, а факт отправки данных. Этим часто грешат неопытные разработчики

Вследствие чего количество заказов в аналитике и CRM может не совпадать.

Интеграция с CRM

Для полноты картины также желательно интегрировать аналитическую систему с CRM системой. Чтоб при покупке CRM сообщила в аналитику новое событие, которое продолжит воронку продаж

Импорт затрат

Также сейчас есть возможность импортировать затраты из Facebook и других рекламных каналов непосредственно в Google Analytics. Вы сможете увидеть не только конверсии но и всю картинку по затратам.

Анализ результата

Оптимизация рекламы

Корректно настроив аналитику специалисты по рекламе будут оперировать необходимыми данными для ее оптимизации. Гораздо лучше ориентироваться не на клики а на выручку, правда?

Ассоциированные конверсии — что это такое?

Расскажу на примере. Человек нашел вас через контекстную рекламу Google. Посмотрел, почитал и забыл. Потом его догнал ремаркетинг в Facebook — он опять попал на сайт и вспомнил о вас. Почитал ваш блог, подписался на рассылку. Через месяц одно из писем зацепило вашего клиента за живое и он зашел на сайт, заказал вашу услугу. По умолчанию во всех отчетах будет фигурировать емейл рассылка. А как же ремаркетинг и контекст? Можно сделать ошибочный вывод, что они не работают. Для того, чтоб делать правильные выводы есть модели атрибуции, в которых вклад каждого канала распределяется справедливо. Как именно — можно выбрать.

Matomo (ex-Piwik)

Matomo — комплексная платформа веб-аналитики, альтернатива Google Analytics. Продукт отстраивается от своего главного конкурента за счет открытости исходного кода, 100%-ной защиты данных и строжайшей конфиденциальности.

Чем еще полезна эта система:

• Показывает пути конверсий через визуализацию точек входа/выхода, переходов от страницы к странице и других действий на сайте.
• Оценивает ключевые слова Google, Bing, Yahoo, есть интеграции с соответствующими поисковыми консолями.
• Синхронизируется с платформами электронной торговли: Woocommerce, Magento, Prestashop и др.
• Отслеживает динамику различных показателей: визитов, отказов, действий на сайте. Помогает понять, как они меняются с учетом гео, браузеров, устройств, сезонности.
• Анализирует источники трафика и формы, следит за целями, проводит любые A/B-тесты. Даже подстраивается под корпоративный дизайн.

Кстати, можно импортировать исторические данные из Google Аналитики, плюс есть собственный Tag Manager.

Пример отчета Matomo по переходам между страницами

Тарифы. Подписка стоит от 19 евро в месяц — чем больше функций и трафика на сайте, тем дороже. Бесплатный триал длится 21 день.

Бизнес-аналитик

Начнём со специалиста, который принимает решения, влияющие на работу компании в целом. Бизнес-аналитик — это человек, который продумывает пути оптимизации бизнес-процессов в компании. Под бизнес-процессами при этом подразумеваются действия, направленные на создание продуктов или предоставления услуг клиентам.

Например, руководство компании, производящей йогурты, отмечает, что заметная часть продукции списывается как брак. Чтобы установить причины и предложить способы решения проблемы, бизнес-аналитик проводит исследование: изучает производство, чтобы отметить, на каком этапе отбраковывается продукция, проверяет внутреннюю документацию, согласно которой проводится списание, изучает отчеты… И, в конечном счёте, находит источник проблемы и предлагает возможные пути решения. 

Бизнес-аналитики также привлекаются на этапе внедрения тех или иных изменений в бизнес-процессах компании — например, дают свою экспертную оценку при введении нового формата планирования внутри компании.

Бизнес-аналитики могут работать не только над решением конкретных проблем, но и проводить общий аудит — изучать текущие процессы в компании, выявлять «проблемные точки», продумывать возможные пути решения и обосновывать их перед руководством.

Бизнес-аналитику важно:

• разбираться в основных показателях бизнеса, маркетинга, брендинга. Например, выручка, маржа, ROI и других;

• владеть знаниями по непосредственно бизнес-анализу (стандарты BABOK) и методологией описания архитектуры предприятий (TOGAF);

• разбираться в методологиях разработки — например, Agile, Scrum;

• владеть презентационными навыками, уметь формулировать и визуализировать свои идеи — в этом пригодятся Power Point (или KeyNote), Visio, Miro и Mind Map;

• иметь хорошие коммуникационные навыки, поскольку бизнес-аналитики много общаются с людьми.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интересно попробовать себя в управлении, разбираться не столько в данных, сколько в процессах. Также это направление может быть интересно и полезно тем, кто в будущем хотел бы открыть свой бизнес или работать в высшем менеджменте.

Узнать больше об этой профессии можно на странице нашего факультета бизнес-аналитики.

Chartbeat

Сервис ориентирован на редакторов, писателей, разработчиков и всех тех, кто создает контент и хочет знать, как с ним взаимодействуют пользователи.

Плюсы:

• Статистика в режиме реального времени.
• Статистика по трафику и вовлеченности пользователей на уровне страницы для 20 самых просматриваемых страниц.
• Статистика по социальным сетям (упоминания в Twitter и лайки и расшаривания в Facebook).
• Есть мобильное приложение.

Минусы:

Нет возможности сделать бэкап и отследить прошлые данные. Инструмент предназначен только для работы с данными в режиме реального времени.

Стоимость: $9,95 в месяц. Есть бесплатная пробная 30-дневная версия.

Особенности профессии

Должностные обязанности веб-аналитика можно разделить на четыре вида деятельности:

Аналитическая деятельность: 

• установка на веб-ресурсе кодов отслеживания и настройка инструментов аналитики, таких как Яндекс.Метрика, Google Analytics, Call tracking, Call touch, Co Magic и др.;
• подключение инструментов для получения статистических данных, моделирования и прогнозирования;
• А/В тестирование ресурса;
• определение KPI ресурса (англ. Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности);
• автоматизация процессов анализа по действующим разработкам или проектирование новых в соответствии с задачами бизнеса;
• анализ всех данных, логические выводы и разработка мер по повышению результативности веб-ресурса и рекламных кампаний;
• в случае аналитической работы с мобильными приложениями применение систем mat/appsflyer, appannie/distimo, mixpanel/universal analytics);
• составление отчетов.

Планирование:

Cотрудничество с маркетологами по разработке общей маркетинговой стратегии компании, эффективных изменений в стратегии продвижения.

Исследовательская деятельность:

• проведение маркетинговых исследований;
• сбор маркетинговой информации;
• разработка методик исследований;
• анализ параметров маркетингового изучения рынка — сегментации, ёмкости, целевой аудитории, конкурентов;
• прогноз изменения существующих показателей.
• Взаимодействие с партнерами:
• сотрудничество с партнёрами и подрядчиками;
• подготовка техзадания.

Отслеживание звонков (Call Tracking)

Аналитика будет неполной без отслеживания и подсчёта звонков. По статистике сервиса Calltouch, до 70% обращений в компанию клиенты делают именно по телефону. И никакая «Яндекс.Метрика» вам звонки не подсчитает. Поэтому существуют сервисы коллтрекинга — отслеживания источников звонков.

Почему вам нужен коллтрекинг

Сервис коллтрекинга помогает определить источник звонка: по какому рекламному каналу и даже рекламной кампании пришел клиент. А это помогает понять, какие рекламные размещения дают лучший результат: медийная реклама, баннеры, сайт, SEO, контекст, офлайн-реклама. Коллтрекинг помогает экономить бюджет и использовать только эффективные каналы привлечения клиентов.

Статический и динамический коллтрекинг

Статический коллтрекинг — один номер привязывается к каждой рекламной кампании или источнику (контекст или радио, например). Номер указывается в объявлении. По какому номеру позвонил клиент — такой источник его и привёл.

Динамический коллтрекинг — на каждый источник прикрепляется пул номеров. При нем посетителю сайта выдается номер из пула, прикрепленного к источнику. Так как номер закрепляется за пользователем и после окончания сессии (когда он ушел с сайта), можно точно понять, по какому источнику он пришел, даже если он позвонит позже.

Коллтрекинг позволяет понять, какие рекламные каналы дают мало звонков, какие — много. Исходя из статистики, нужно развивать эффективные каналы и закрывать те, которые поедают бюджет.

Похожие записи:

Что такое ugc-контент и как его можно использовать Закон о гостайне Новости звезд вк Список популярных идей для публикаций в профиле в «инстаграме» Создание электронной подписи Ставки налога на прибыль в 2021 году