Главная боль каждого аналитика или как связать источник посетителя с юзером

Проработав веб-аналитиком более двух лет, я пользовался как готовыми/привычными для нас решениями для сбора и работы с данными (от Яндекс Метрики до BQ), так и решениями собранными вручную. Опыт показал, что все способы имеют один пробел, который портит всю малину. Я решил рассказать вам о проблеме, которая не дает спокойно жить, а затем поделюсь действенным методом ее устранения. Уверен, будет интересно!

В построении аналитики важную роль играет этот перечень данных:

количество посетителей ресурса
источники входящего трафика
контакты зарегистрированных пользователей
количество покупок
сумма заказов

Для любых проектов эти данные крайне важны, так как они служат основой для построения стратегии развития продукта. Чтобы повысить продажи, важно очень точно “попасть” в свою целевую аудиторию и найти эффективные методы продвижения, дабы результат оправдал затраты. Вот тут и заключается пробел, о котором я хочу рассказать.

Инструменты аналитика, которые используются сейчас, позволяют собирать точную информацию о действиях зарегистрированных пользователей:

их количество
выборку персональных данных
активность покупок
и их сумму

По умолчанию, эти сведения хранятся в базе данных проекта, но проблема в том, что они не связывают визит на сайт с источником, то есть путь, по которому пришел зарегистрированный пользователь.

Без этой связи аналитик не сможет оценить эффективность методов продвижения, используемые в проекте. Эту проблему иногда пытаются решить через UserID, привязав первоначальный идентификатор гостя к данным регистрации. Но такая методика сложна и трудоемка.

Чтобы заполнить пробел в аналитике и определить связь между источником входящего трафика и пользователем, я предлагаю использовать другой метод, более простой и эффективный. Его основа – Cookies посетителя.

Когда посетитель заходит на сайт, его браузер записывает информацию о том, откуда он пришел и какие действия совершал. По умолчанию разные порталы используют эти сведения, чтобы улучшить взаимодействие с посетителем и предложить ему релевантные услуги. Но для нас Cookies послужат БД с источниками посетителя.

Из кук-файлов можно без труда извлечь информацию об источнике первого захода на сайт, а также текущего сеанса. Оба этих параметра могут быть перенесены например в гугл таблицу и сохранены для дальнейшего использования.

Работает это так: когда посетитель совершает действие на ресурсе (например, отправляет форму обратной связи или регистрируется), активируется скрипт, который “вытягивает” из cookies информацию об источнике и заполненные поля с почтой/телефоном и добавляет ее в Google таблицу. Все это делается через Google tag Manager.

Настраиваем триггер в GTM (отправка формы/регистрация)
В Google Таблицах через расширение Apps Script создаем webhook, пример с пояснениями дальнейших действий:

// 1. В переменной SHEET_NAME введите имя листа // 1. В переменной SHEET_KEY введите ключ таблицы var SHEET_NAME = "Название листа"; var SHEET_KEY = "Ключ таблицы"; // 2. Опубликовать - Развернуть как веб-приложение // // 3. Введите название проекта // Project Version - Новое // Запускать приложение от моего имени (Me) // Доступ к приложению есть у всех, включая анонимных пользователей (Anyone, even anonymous) // // 4. Скопируйте "Текущий URL-адрес веб-приложения" и опубликуйте его в собственном теге Google Tag Manager. Тип тега “Пользовательское изображение”с добавлением нужных данных для сбора. Пример: https://script.google.com/macros/s/Идентификатор развертывания?JS-Email={{JS-Email}}&JS-Phone={{JS-Phone}}&Cookie-GA-ClientID={{Cookie-GA-ClientID}}&Cookie-YM-ClientID={{Cookie-YM-ClientID}}&Page-URL={{Page URL}}&Referrer={{Referrer}}&Cookie-Sb-FirstAdd={{Cookie-Sb-FirstAdd}}&Cookie-Sb-CurrentAdd={{Cookie-Sb-CurrentAdd}} // // 5. Вставьте имена столбцов на листе, соответствующие именам параметров передаваемых вами данных формы (в точном соответствии с регистром) var SCRIPT_PROP = PropertiesService.getScriptProperties(); // класс, позволяющий хранить данные в парах "ключ-значение" // Если вы не хотите раскрывать методы GET или POST, вы можете закомментировать соответствующую функцию function doGet(e){ return handleResponse(e); } function doPost(e){ return handleResponse(e); } function handleResponse(e) { var lock = LockService.getPublicLock(); lock.waitLock(30000); // Подождать до 30 секунд, пока завершатся другие процессы try { // Запись данных - вы можете использовать несколько альтернативных адресатов var doc = SpreadsheetApp.openById(SHEET_KEY); var sheet = doc.getSheetByName(SHEET_NAME); // Предполагается, что заголовок находится в строке 1, но вы можете переопределить header_row в данных GET / POST var headRow = e.parameter.header_row || 1; var headers = sheet.getRange(1, 1, 1, sheet.getLastColumn()).getValues()[0]; var nextRow = sheet.getLastRow()+1; // Получаем следующую строку var row = []; // Перебираем столбцы заголовков for (i in headers){ if (headers[i] == "Timestamp"){ // Особый случай, если вы используете столбец Timestamp row.push(new Date()); } else { // Иначе используется имя заголовка для получения данных row.push(e.parameter[headers[i]]); } } // Наиболее эффективно устанавливать значения в виде массива [] sheet.getRange(nextRow, 1, 1, row.length).setValues([row]); // Возвращаем успешный результат в виде JSON return ContentService .createTextOutput(JSON.stringify({"result":"success", "row": nextRow})) .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON); } catch(e){ // В случае ошибки вернуть это return ContentService .createTextOutput(JSON.stringify({"result":"error", "error": e})) .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON); } finally { // Снимаем блокировку, чтобы другие процессы могли продолжить работу lock.releaseLock(); } }

Следующий шаг – связать получившуюся БД с таблицей данных о зарегистрированных пользователях. На любом проекте есть табличная база данных, в которой содержится информация о всех действиях юзера после регистрации (есть готовые решения). Связью этих таблиц выступит номер телефона и/или электронная почта.

В итоге вы получите обогащенную базу, в которой будет содержаться вся необходимая информация о том, откуда пришел ваш клиент и какие действия он совершил. Для визуализации используем Looker Studio (она же Google Студия Данных).

Конечно, возможны и некоторые погрешности. На результат могут повлиять очищенные куки, режим инкогнито или прокси-сервер клиента. Но эта погрешность минимальна и не помешает оценить эффективность продвижения и оценить/сформировать маркетинговую гипотезу.

Такой способ дает возможность получить всю информацию, которая нужна современному аналитику или маркетологу. Вы сможете рассчитать:

LTV
Конверсию посетитель – регистрация по источникам
Конверсию пользователь – покупка по источникам
Среднее количество оплат
Средний чек
и т.д.

Дополнительно эти цифры могут быть структурированы и отфильтрованы по временным отрезкам, чтобы оценить динамику. И да, я не встречал подобных готовых решений, а писать все самостоятельно точно дороже и дольше.

Вы можете подумать, а почему сразу из кук не тянуть эту информацию в БД проекта… Я тоже задаюсь этим вопросом, но так как я не программист, и не встречал подобного, предлагаю то что знаю и проверено на практике.

Итак, используя куки посетителей, можно существенно расширить аналитические возможности и стимулировать развитие проекта, не вкладывая в развертывания аналитики много средств.

Как думаете, почему на рынке до сих пор нет готовых решений?

Буду рад обратной связи!

Главная боль каждого аналитика или как связать источник посетителя с юзером

На чем строится аналитика?

Слабое место аналитики

Связываем источник и зарегистрированного пользователя

Алгоритм действий

Что дает такой метод?

Итог