Лекции, интенсивы и мастер-классы

#

Топ-9 ошибок веб-аналитиков от Андрея Осипова

Веб-аналитик и сертифицированный спикер Google Андрей Осипов посвятил несколько лет анализу сайтов, трафика и поведения пользователей. Среди клиентов digital-агентства Андрея - HeadHunter, Издательство Eksmo, “ФИДО Банк”, телеканал “XSPORT” и другие. В своей колонке для ВШК Андрей Осипов рассказал о 10 ошибках, которые допускаются при использовании веб-аналитики.

Веб-аналитика решает две главные задачи. Одна из них - оценка эффективности платного трафика. Когда бизнес тратит деньги на привлечение пользователей, используя платные источники трафика или партнерские ссылки, необходимо понимать, насколько эти затраты окупаются. Чем больше и сложнее рекламные кампании, тем сложнее без веб-аналитики учитывать, управлять и прогнозировать эффективность.

Вторая задача, обычно необходимая для больших проектов, это оценка поведения пользователей на сайте - то, как ведет себя на сайте и взаимодействует с контентом. Эта информация используются специалистами по UX (user expierence - путь клиента на сайте) для создания и проверки гипотез по изменению пользовательского интерфейса.

Если у вашей компании есть веб-сайт, который приносит деньги, то веб-аналитика необходима для понимания того, как ведет себя аудитория и какие каналы трафика дают лучший результат.

Данные из систем веб-аналитики могут использовать разные специалисты, чаще всего это маркетологи, которые управляют платным трафиком (seo, ppc специалисты). Им важно понимать эффективность их действий на стороне рекламных систем в продажах на сайте. Также, специалисты по UX могут оценить то, как аудитория взаимодействует с сайтом и сформировать новые визуальные решения, чтобы пользователям было проще решить их задачи. Но также, руководители могут отслеживать общие данные по трафику и продажам, а продакт-менеджеры понимать заинтересованность в продуктах.

Топ-9 ошибок при построении и использовании данных веб-аналитики:

  • веб-аналитики нет совсем или ее не используют
  • решения принимаются на основе маленькой посещаемости - если в день на сайт посещают сто пользователей, то принять решения будет очень сложно.
  • внутри сайта используются utm-метки, из-за этого данные могут отображаться некорректно.
  • расходы по рекламным кампаниям и система аналитики не связаны между собой. Очень важно понимать не только количество переходов на сайт, но и их стоимость.
  • принятие решений, основанных на сэмплировании данных. Такие ошибки могут происходить в очень больших аккаунтах. Когда объем трафика за нужный период более 10 000 пользователей, то данные в системах аналитики сэмплируются. Такой анализ, основанный на небольшой выборке, ведет к неточным данным.
  • веб-аналитика может отвечать на вопросы. Но если не формировать гипотезы, а просто смотреть на цифры, то толку не будет.
  • один kpi на всех специалистов. Такой подход в корне неправильный - каждый специалист работает в своей зоне ответственности, если требовать от всех увеличения продаж, то влияние каждого будет сложно оценить.
  • решения не тестируются. И визуальные решения, и рекламные кампании без изменений принесут результат, но анализировать их без возможности сравнения будет сложно.
  • специалисты не имеют квалификации в работе с веб-аналитикой. Можно правильно настроить аналитику, но проверить корректность ее работы без опыта не всегда возможно.

На курсе “Digital-аналитика” Андрей Осипов обучит методам и инструментам веб-аналитики и расскажет, как свести ошибки к минимуму.