eCommerce-метрики для новичков: что замерять в интернет-магазине

Привет, это Antro. Если вы ждали знака, чтобы разобраться в метриках, то это он. Рассказываем на какие показатели стоит смотреть и как их измерять.

Конверсия в покупку (Conversion Rate) — это процентное соотношение пользователей, которые совершили покупку в вашем интернет-магазине. Эту метрику принято считать основной в eCommerce, но при этом не все специалисты умеют её правильно анализировать.

По данным IRP, средняя конверсия в покупку в eCommerce ≈1,6%. Поначалу можно прицелиться в этот показатель. Дальше, казалось бы, всё просто — вноси изменения в интерфейс и отслеживай результаты. Выросли — сохраняй изменения. Упали — не сохраняй. Но на деле всё сильно сложнее.

Конверсию в покупку в eCommerce считают на основе данных о пользователях интернет-магазина. Пользователь в этих расчётах — это уникальный набор данных сохраненный в cookies-файлах браузера. Веб-аналитика фиксирует этот набор и по нему отличает одного пользователя от другого.

Чтобы узнать конверсию, нужно разделить количество пользователей, купивших товар, на общее количество пользователей сайта. Затем умножить на 100, чтобы получить проценты.

Иногда конверсию в покупку считают на основе визитов в интернет-магазине. Визит — это набор действий пользователя на сайте в течение определенного времени.

В этом способе есть два нюанса:

Оба варианта верные. Просто их стоит использовать для разных целей.

На основе уникальных пользователей

Подойдет, если вам нужно измерить эффективность рекламных каналов или других источников трафика. Например, его стоит использовать, когда запустили новую рекламную кампанию — вы сможете оценить, как часто покупает аудитория из этого канала трафика.

На основе визитов

Учитывает все посещения сайта пользователями. Подойдёт, чтобы анализировать количество визитов пользователей до совершения покупки. Например, его стоит использовать, когда строите сложную воронку продаж.

Чтобы сделать анализ конверсий более глубоким, стоит фиксировать, как пользователи ведут себя на страницах магазина. Эти данные показывают, насколько правильно спроектирован интернет-магазин.

Метрики, на которые стоит обратить внимание:

Глубина просмотра (Page Depth)

Это сколько страниц пользователь просмотрел за один визит. Анализировать метрику стоит по каждой отдельной странице. Обращайте внимание, если показатель после изменений стал низким. Это может:

Продолжительность визита

Продолжительность визита (Visit Duration) — время, которое провёл пользователь на сайте за одно посещение. Если показатель низкий, можно сделать предположения:

Отказы со страниц

Показатель отказов (Bounce Rate) — это процент пользователей, которые уходят с вашего интернет-магазина, не открыв вторую страницу.

Отказы считаются так:

Как считаются отказы

Сервисы аналитики замеряют этот показатель по-разному:

Показатель важно отслеживать в совокупности с предыдущими двумя. И также не целиком, а по конкретным страницам интернет-магазина. Высокий показатель отказов со страниц — явный звоночек:

Важно анализировать, как ведут себя пользователи, когда попадают на сайт, и что подталкивает их к тому, чтобы его закрыть. Это помогает оценить мотивацию покупателя и его поведение во время посещения магазина.

Страницы входа (Landing Pages)

Для интернет-магазина это страницы, которые пользователь открывает первыми, когда заходит в интернет-магазин. Чаще всего это страница, на которую магазин ведёт рекламу.

Страницы входа влияют на всё последующее восприятие сайта. Это происходит из-за когнитивных искажений: эффекта первого впечатления и гало-эффекта. Благодаря ним мы формируем свои ощущения в первые секунды, когда видим интерфейс, а затем переносим их на будущий опыт. Если оно было плохим, то весь сайт, скорее всего, не понравится пользователю.

Страницы выхода

Страницы выхода (Exit Pages) — это страницы, на которых пользователи заканчивают своё посещение интернет-магазина.

Страницы входа могут влиять на всё последующее восприятие сайта, а страницы выхода могут подсказать слабые страницы интернет-магазина. Стоит разделять очевидные и неочевидные страницы выхода:

Что можно измерять на страницах входа и выхода

Хорошо, если вы просто зафиксируете проблемные страницы и подумаете, что с ними делать. Ещё лучше — если соберёте по ним дополнительные метрики. Для начала рекомендуем снова обратиться к этим двум:

Много информации можно получить из анализа корзин. Это последний этап продажи со стороны клиента, поэтому важно удерживать его внимание до конца. Если потерять покупателя на этом пути, вы обнулите все траты на его привлечение и прогрев.

Брошенные корзины (Cart Abandonment Rate)

Это процент пользователей, которые добавили товары в корзину и не купили их.

Метрика считается на основе уникальных пользователей. Поэтому будет отражать «общий» показатель. В расчёт входит любой пользователь, который хоть раз добавил товар в корзину за все свои визиты.

Метрика считается на основе уникальных пользователей. Поэтому будет отражать «общий» показатель. В расчёт входит любой пользователь, который хоть раз добавил товар в корзину за все свои визиты.

Почему этот показатель может быть высоким

Если не брать во внимание пользователей, которые пришли «просто посмотреть», то высокий показатель брошенных корзин можно быть связан со следующими причинами:

Отсутствие итоговой стоимости заказа. Пользователь побоится переходить к оплате без понимания, сколько нужно внести.

Если основная метрика в интернет-магазине — конверсия в покупку, то основная воронка конверсий — шаги оформления заказа.

Разбираем на примере корзины, как анализировать шаги воронки. Для других этапов анализ можно делать аналогичным образом. Несколько показателей, которые стоит отслеживать:

Выходы на странице корзины

Можно отнести к неочевидному поведению пользователей. Высокий показатель выходов со страницы корзины явный звоночек, что с ней что-то не так.

Метрика отличается от показателя брошенных корзин. Бросить корзину можно в любой момент, то есть пользователь может не дойти до оформления заказа. Выход со страницы корзины — это случай, когда пользователь уже максимально приблизился к покупке, а затем закрыл сайт.

Если со страницы корзины много выходов, это может означать:

Конверсия из страницы корзины на страницу оформления

Самое важное в воронке — переход из корзины к оформлению заказа. Это финальный этап перед совершением покупки, поэтому следить за ним нужно пристально.

Конверсия из корзины к оформлению считается на основе визитов пользователей. Не на основе уникальных пользователей, как брошенные корзины. Это более чувствительная к изменениям метрика. С её помощью можно отслеживать изменения в поведении пользователей, после доработки интерфейса

В первом примере показатель явно говорит о том, что со страницей корзины что-то не так. Во втором примере ситуация наоборот. Брошенных корзин столько же, а большая часть визитов переходит из корзины к оформлению. При этом конверсия в покупку осталась той же. Нужно копать дальше и обратить внимание на остальные страницы в воронке.

Если клиент зашёл в корзину и не закрыл интернет-магазин, скорее всего, он перейдёт на страницу оформления или создания заказа. Их можно анализировать с помощью инструментов, которые мы описали для страниц выше. Несколько советов:

Оформление

Как правило, оформление заказа происходит в несколько шагов: подтверждение состава заказа, заполнение данных для доставки, ввод способа оплаты. Идеально, если кроме базовой аналитики вы соберёте метрики по каждому этапу оформления заказа. Так вы сможете понять, почему люди отказываются от покупки: например, увидите, что большинство уходит при указании способа доставки.

Страница создания заказа

Исследования Baymard Institute показывают, что страницу оформления заказа не стоит делать тупиковой. С неё стоит переводить пользователя на другие разделы сайта. Учитывайте это в интерфейсе и отслеживайте метрики страницы оформления заказа по тем же принципам, что и для других разделов магазина.

Это часть базовых метрик, с которых можно начать в интернет-магазине. На самом деле, метрик, за которыми нужно следить сильно больше.

Любые показатели однозначно нужно анализировать. При этом недостаточно их просто фиксировать и изучать «в вакууме». Чтобы обнаруживать аномалии, нужно сравнивать текущие показатели, например, с показателями по вашей отрасли в eCommerce. Или со своими же показателями за прошлый период.

На метрики стоит смотреть в разных разрезах. Например, для первых и повторных покупок, десктопа и мобилки, разным уровнем чека и т.д. Тогда вы сможете лучше понять, где находится проблема.

Мы не трогали CAC, CPC, CTR, CPA, CPO, ДРР, средний чек, CLV (LTV) и различные прокси-метрики:

Если вам зашла статья, то ставьте +1. А если хотите больше материалов о метриках, то пишите в комментариях. Будем рады рассказать о том, как работать с другими показателями.