Документ обсуждает улучшение эффективности сайта и рекламных кампаний с помощью веб-аналитики, выделяя ключевые аспекты повышения конверсии и анализа трафика. Рассматриваются методы работы с данными веб-аналитики, проблемы с источниками трафика и посадочными страницами, а также примеры успешной оптимизации. В частности, документ описывает использование Google Analytics и Яндекс.Метрики для глубокого анализа и предложения конкретных улучшений на примере интернет-магазина.

1. Как повысить эффективность сайта и
рекламной кампании с помощью веб-
аналитики?
Рябова Дарья
Консультант агентства WebProfiters

2. Типичная Потерянные клиенты
Продвижение
ситуация $$$
Сайт
Контекстная Конверсия
реклама Клиенты
$$$
0-3%
Конверсия - это отношение числа посетителей сайта, выполнивших на нем какие-либо
целевые действия, к общему числу посетителей сайта

3. Сезонность
Что влияет на Экономика
конверсию? Цена
Рекламный Конкуренты
трафик
Конверсия
Доверие к Работа
сайту / бренду операторов
Интерфейс
Дистрибуция сайта
Веб-аналитика позволяет улучшать качество и количество трафика, а также
интерфейс сайта, что положительным образом сказывается на конверсии

4. Что такое веб- Веб-аналитика – объективное отслеживание, сбор, измерение,
аналитика? оповещение и анализ количественных интернет-данных с целью
оптимизации сайтов.
(Web Analytics Association)
Основная задача веб-аналитика – повышение конверсии сайта
1% 2%
Рост продаж в 2 раза

6. Код
отслеживания
Google Analytics

7. Компания ведет контекстную рекламу и продвижение
Почему
необходимо Бюджет на 4 запроса по контексту – 15 т.р. / месяц
использовать веб- Бюджет продвижения – 50 т.р. / месяц
аналитику?
Показатель отказов контекстной рекламы – 54%
Показатель отказов посетителей из натуральной выдачи поисковых
систем – 82%
Потери в контексте (54% моментально) ~ 7 500 руб. / месяц
Потери в продвижении (82% моментально) ~ 41 250 руб. / месяц
Просто так потеряли 48 750 руб. / месяц или более 70% рекламного
бюджета впустую

8. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Выдвигаем 2 гипотезы:
• Проблема либо в качестве трафика,
• либо в качестве сайта

9. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Рассматриваем
первую гипотезу –
проверяем
качество трафика
• Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик
• Выбираем сравнение показателя отказов по каждому источнику со средним
значением по всему сайта
• Отвечаем на вопрос: «Какие источники трафика наиболее неэффективны?»
• Рассматриваем отдельные параметры неэффективных источников

10. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Проверка
ключевых слов
• Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик - > Поиск - > Оплачиваемый
трафик
• Выбираем сравнение показателя отказов по каждому ключевому слову со средним
значением по всему сайту
• Отвечаем на вопрос: «Какие ключевые слова наиболее неэффективны и пытаемся
определить почему?» - проблема, либо в посетителе, либо в посадочной странице
• Проверяем ключевые слова/объявления/посадочные страницы

11. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Пример проблемы
с посадочной
страницей
Ключевое слово соответствует тематике сайта и объявлению, значит причина
высокого показателя отказов не в посетителе…

12. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Посадочная
страница под
акцию
Причина высокого показателя отказов – посадочная страница низкого
качества

13. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Верная посадочная
страница
Изменяем посадочную страницу, добиваясь снижения показателя отказов

14. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Пример проблемы
с нерелевантным
ключевым словом
Причина высокого показателя отказов – нерелевантное ключевое слово

15. Как работают с 1. Выявляем неэффективные источники трафика (взвешенная сортировка и
сравнение со средним значением по сайту)
данными веб-
аналитики? 2. Пытаемся определить причину их неэффективности:
• Проверка ключевых слов (взвешенная сортировка и сравнение со
средним значением по сайту)
Методология • Соответствие ключевого слова рекламному объявлению и
работы с трафиком посадочной странице
• Изучение показателей эффективности различных сегментов данных
рекламных кампаний (география, типы запросов, площадки)
• Перераспределение рекламного бюджета исходя из основных
показателей эффективности рекламных кампаний:
• Стоимость конверсии (заказа) – стоимость рекламной кампании /
количество конверсий (заказов)
• Средний чек – выручка / количество транзакций
• ROI – доходы от рекламной кампании/стоимость рекламной кампании

16. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Проверяем вторую
гипотезу –
определяем
качество страниц
• Отчет Содержание -> Содержание сайта- > Все страницы
сайта • Выбираем сравнение показателя отказов или выходов по каждой странице со
средним значением по всему сайту
• Отвечаем на вопрос: «Какие страницы наиболее неэффективны и пытаемся
определить почему?»
• Следующим шагом является выявление причин неэффективности страницы

17. Как работают с Способы и инструменты определения причин неэффективности страниц:
данными веб- • Сводка по навигации (Google Analytics)
аналитики? • Пост-клик анализ и карта кликов (Вебвизор и Google Analytics)
• Анализ форм (Вебвизор и ClickTale)
• Эксперименты (Google Analytics)
• Движение мыши (Вебвизор)
Как определить • Качественные опросы
причину • Здравый смысл
неэффективности
страницы? Следующие слайды – примеры использования каждого инструмента

18. Как работают с Страница сайта– «Расчет расхода кровельных материалов»
данными веб-
аналитики?
Сводка по
навигации
страницы

19. Как работают с Рассматриваем сводку по навигации этой страницы
данными веб-
аналитики?
Сводка по
навигации
страницы
45% посетителей уходит с сайта после просмотра данной страницы, еще 22%
возвращаются на главную, тогда как по логике должны обращаться в компанию.
Выход – добавить кнопку обратной связи.

20. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Карта кликов и
пост- клик анализ

21. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Карта кликов и пост
клик анализ
Последствия
оптимизации сайта

22. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Анализ форм
Уход с форм ввода
данных – пример
работы с системой
Clicktale
• Первичный анализ – сколько % вообще приступило к заполнению
формы

23. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Анализ форм
Уход с форм ввода
данных – пример
работы с системой
Вебвизор
• Большинство «спотыкаются» на поле 7, у которого максимальный процент выходов и время заполнения поля
• Поле итак необязательное, нужно написать примечание или удалить

24. Как работают с
данными веб-
аналитики?
Эксперименты

25. Важно собирать не только количественные данные, но и качественные –
Как работают с устанавливать на сайт опросы. Пример реализации на сайте:
данными веб-
аналитики?
Качественные
опросы

26. Как работают с Ответы на один из вопросов:
данными веб-
аналитики?
Качественные
опросы

27. Сравнение Google
Analytics и В целом:
Google Analytics более серьезный профессиональный инструмент, который позволяет
Яндекс.Метрики проводить глубокую сегментацию данных, чего не позволяет делать Яндекс.Метрика
Однако, Яндекс.Метрика обладает рядом возможностей, который нет в Google Analytics:
Вебвизор (карта кликов, аналитика форм, запись движения мыши)
Демографические характеристики посетителей
Отслеживание доступности сайта
Позиции запросов в выдаче Яндекс и Google
Возможность настраивать до 100 целей (в Google Analytics – 20)
Вывод
Лучше использовать по умолчанию Google Analytics и пользоваться
некоторыми полезными возможностями Яндекс.Метрики, которых нет в
Google Analytics

28. Успешный кейс
повышения
конверсии сайта
Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Задача: Увеличить конверсию посетителей в
покупателей без увеличения расходов на рекламу.

29. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Первая страница
корзины
Вид процесса заказа в корзине до работы с конверсией.
Коэффициент прохождения – 33-35%

30. Интернет-магазин На какие страницы
издательства уходят посетители?
«Альпина • не связанные с
Паблишерз» заказом: каталог,
«новинки»,
«бестселлеры» и
Навигация в другие (выделены
процессе заказа синим)
• с информацией о
заказе, но не дающие
явной возможности
вернуться в корзину
(выделены зеленым).

31. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Корзина после
оптимизации
Корзина после оптимизации

32. Интернет-магазин Для каждого элемента добавлена справочная информация при наведении курсора
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Функциональность
процесса заказа

33. Интернет-магазин Переработано поведение формы при ошибках в заполнении полей
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Функциональность
процесса заказа

34. Интернет-магазин
издательства
«Альпина
Паблишерз»
Результаты
эксперимента с
помощью Google
WebSite Optimizer Рост продаж составил 21,2%

35. Спасибо за внимание!
Дарья Рябова
dasha@webprofiters.ru
8 – 926 – 790 – 96 - 56