Документ содержит аналитический обзор по использованию веб-аналитики для оптимизации интернет-магазинов и принятия решений. Приведены практические кейсы, демонстрирующие, как аналитика помогла повысить коэффициенты конверсии и уменьшить показатели отказов. Также обсуждаются важные аспекты интеграции систем веб-аналитики и предложены рекомендации по улучшению результатов.

1. Андрей Суховой
Аналитика как основа
принятия решений для
развития
интернет-магазина
Конференция «Интернет-магазины Украины 2012»

2. О чем пойдет речь?
1. Принятие решений об изменениях
2. Место аналитики в развитии интернет-
магазина
3. Практические кейсы по аналитике

4. 37,5 %

6. 103,5 %

7. Как обычно принимаются решения?

8. Статья

9. Кажется, что так будет лучше
На основе:
• Опыта
• Ощущений
• Прогнозов

10. Рекомендации специалистов

11. Результат
• Показатели стали ниже
• Показатели увеличились, но меньше, чем могли бы
• Изменили не то, что нужно
• Эффект изменений неизвестен
• Показатели стали ощутимо больше

12. В интернет можно многое измерить
С помощью специальных
инструментов веб-аналитики

13. Системы веб-аналитики
Платные системы, необходима интеграция и сервер для размещения,
позволяют агрегировать информацию из ERP-систем и данные о поведении
пользователей на сайте.
Система бесплатная, активно развивается, популярна, имеет
глубокие возможности в сегментировании пользователей.
Система бесплатная, имеет карту кликов/ссылок, анализ
форм и интегрированный Вебвизор.

14. Что есть веб-аналитика
Измерение, анализ и интерпретация данных с
целью повышения KPI веб-проектов

15. Место аналитики в процессах разработки

16. Место аналитики в процессах разработки

17. Что есть веб-аналитика
Измерение, анализ и интерпретация данных с
целью повышения KPI интернет-магазина
Процесс, предшествующий, сопровождающий и
замыкающий любое изменение
• Выявление неэффективных элементов сайта
• А/Б тестирование в реальном времени
• Оценка результатов изменений

18. Практические кейсы по
аналитике

19. Кейс 1
Задача:
Оптимизировать малоэффективные посадочные страницы
платного трафика
KPI:
•Коэффициент конверсии
•Показатель отказов

20. Кейс 1
Решение:
Создание пользовательского отчета с фильтром по cpc-трафику

23. Кейс 1
По итогам:
•Выявлены посадочные страницы с низким коэффициентом
конверсии и высоким показателем отказов
•Страницы приведены в соответствие с текстом объявлений,
ключевыми словами
Результат:
•Конверсия выросла на 47%
•Показатель отказов уменьшился на 73%

24. Кейс 2
Задача:
Повысить конверсию среди пользователей при повторных
покупках
KPI:
•Коэффициент конверсии для сегмента вернувшихся
покупателей

25. Кейс 2
Решение:
Разработать и внедрить систему метрик для определения
барьеров на этапе оформления заказа

26. Кейс 2
По итогам:
Внедрена перманентная авторизация и авторизация через
социальные сети
Результат:
Рост конверсии для сегмента вернувшихся покупателей на 20%

27. Кейс 3
Задача:
Определить долю трафика на посадочные страницы товаров в
статусе «Нет в наличии»
KPI:
•Количество посещений
•Показатель отказов

28. Кейс 3
Решение:
•Установить кастомную переменную для отслеживания статуса
товара
•Создать пользовательский отчет для анализа данных

29. Кейс 3
По итогам:
• 30% трафика идет на товары, которые нельзя купить
Рекомендации:
•Увеличить частоту выгрузок товаров на прайс-площадки
•Использовать товары-переключатели внимания

30. Спасибо за внимание!
Андрей Суховой
+38 (044) 237-39-40
www.owox.com
a.suhovoj@owox.com
twitter.com/owox
facebook.com/owox.ua