Даже от крупных компаний часто приходится слышать заблуждение: «зачем нам Google Analytics, у нас все данные уже и так есть в нашей внутренней базе данных 1С, Oracle или OLAP. Действительно, внутренняя система аналитики располагает информацией, которой нет в онлайн, например, истории выполненных заказов или пол и дата рождения клиента.

В современном мультиканальном мире до транзакционная часть воронки конверсии содержит значительно больше данных. Игнорируя эти данные, бизнес лишает себя важнейшей информации, без которой нельзя ответить на вопросы: что клиенты делали до заказа или что делали те, кто не стали вашими клиентами?

Мы собрали несколько примеров вопросов, на которые нельзя ответить без онлайн-аналитики.

  1. Онлайн мерчандайзинг — с каких «полок» на сайте покупатели чаще всего берут товар и добавляют его в корзину? Это карточка товара, каталог или главная страница? Блок рекомендаций или топ-продаж? И как предпочтения пользователя зависят от категории товаров?

Online merchandising

Понимание ответов на эти вопросы важны для эффективного мерчандайзинга в интернет-магазине, также, как и в обычном магазине — какие товары будут видны с улицы, какие расположены на углах полки, а какие будут за кассиром.

  1. Помнят ли вас покупатели — какая доля покупателей возвращается к вам по платным источникам трафика? К вам возвращаются покупатели, за которых вы уже заплатили, но они не вернулись к вам по собственной воле, а снова тратят ваш рекламный бюджет. Может быть они не читают ваши письма с акциями? Кстати, открытие писем тоже можно отслеживать в Google Analytics, также как переходы по ссылкам из писем.

Еще интересно узнать, какая доля повторных покупателей из платных источников зависит от категории товаров и как эта доля меняется со временем. Покупатели запоминают ваш магазин, поэтому доля уменьшается или просто у вас самая низкая цена и эта доля увеличивается?

  1. Эффективность контекстной рекламы — какая часть платных переходов ведет на карточки товаров, которых нет в наличии? Такие переходы скорее всего есть из-за естественной задержки между обновлением статуса товаров в базе магазина → созданием файла с экспорта → обновлением этой выгрузки у рекламного агентства и обновлением данных в самой системе. Для уменьшения потерь от подобных переходов надо понять, как доля пустых переходов зависит от источника трафика. Если рекламу ведут разные агентства, нужно сравнить эту долю у них.

Важно следить за изменением доли переходов на карточки товаров которых нет в наличии — чем раньше вы заметите увеличение, тем меньше денег потеряете. Если в карточках товаров есть блоки с рекомендациями товаров, которые есть в наличии, аналитика позволит оценить их эффективность — снижение показателя отказов и увеличение дохода с посещений тех, кто пришел на эти страницы.

  1. Что не так с формами — вы наверняка знаете конверсию на странице с формой оформления заказа. Но знаете ли вы, при заполнении каких полей пользователи отказались от оформления заказа? В каких полях чаще всего возникает ошибка? И сколько времени они тратят на заполнение формы и с какой попытки получается ее отправить?

Как и для большинства показателей за этими данными нужно наблюдать в динамике — выход новых версий браузеров и их автоматическое обновление может подарить много неприятных сюрпризов. Чем раньше вы об этом узнаете, тем быстрее сможете прореагировать и свести к минимум потери.

  1. Анализ онлайн поведения на основе данных из CRM — примерами выше мы не призываем заменить Google Analytics’ом существующие системы аналитики. Напротив — используя API Google Analytics можно дополнить существующую систему данными. Более того, можно экспортировать в Google Analytics из CRM отсутствующую в нем информацию. Например, LTV покупателей или маржа товаров, позволит понять, как отличается поведение тех покупателей, которые в итоге приносят вашему бизнесу больше прибыли.