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.
Это вводная статья. Говорим только про интерфейсные метрики для интернет-магазина. Помимо них бизнесу нужно измерять ещё множество других маркетинговых метрик и прокси-метрик.
Конверсия в покупку
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.
Как посчитать конверсию в покупку
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.
Пример. В интернет-магазин за месяц пришли 500 пользователей. 10 пользователей совершили покупку. Остальные 490 пользователей покинули сайт без покупок. Чему равна конверсия?
Ответ: Конверсия равна 10 / 500 × 100% = 2%
Метод расчёта на основе уникальных посетителей — наиболее распространённый в профессиональном сообществе.
Ещё один способ расчёта конверсии в покупку
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:
- Расчёт учитывает все визиты пользователей. Так, один пользователь может посещать сайт несколько раз перед покупкой. Например, трижды зайти в интернет-магазин, и только в четвёртый раз купить товар.
- Нужно согласовать между собой числитель и знаменатель. Если в расчёт берём сумму визитов, то и делим ее на визиты, в которых была совершена покупка. А не на количество пользователей, совершивших покупку. Иначе получим некорректные данные.
Пример. В интернет-магазин за месяц пришли 500 пользователей, которые сделали 700 визитов. В 10 визитах пользователи совершили 12 покупок. Остальные 690 визитов — без покупок. Чему равна конверсия?
Ответ: Конверсия равна 10/700*100% = 1,42%
Какой метод расчёта использовать
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.
Поведение пользователей на страницах магазина
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:
- подсказать, на какие страницы заходят пользователи и перестают изучать сайт дальше. Скорее всего, содержимое таких страниц разрушает их ожидания
- подсветить проблемы с навигацией. Иногда структура магазина слишком сложная, чтобы пользователь мог в ней разобраться. В этом случае он просто не находит ссылку на нужную страницу и закрывает сайт.
Продолжительность визита
Продолжительность визита (Visit Duration) — время, которое провёл пользователь на сайте за одно посещение. Если показатель низкий, можно сделать предположения:
- на сайт привлекается нерелевантный трафик. Пользователи не находят информацию, которую ожидают, и закрывают страницу магазина. Например, если вы разместили рекламу строительных материалов в паблике с курсами шитья
- на страницах не хватает информации. Например, не указаны сроки доставки или габариты товара. В этом случае пользователь не задержится на сайте надолго — он не получил нужные данные сразу, поэтомупросто перейдёт в другой магазин.
Отказы со страниц
Показатель отказов (Bounce Rate) — это процент пользователей, которые уходят с вашего интернет-магазина, не открыв вторую страницу.
Отказы считаются так:
- Пользователь находит ссылку на ваш интернет-магазин в поиске, рекламе или чате с другом.
- Переходит по ссылке на страницу интернет-магазина и дальше этой страницы никуда не переходит.
- Покидает интернет-магазин, то есть закрывает вкладку с ним.
Как считаются отказы
Сервисы аналитики замеряют этот показатель по-разному:
- Яндекс.Метрика считает отказом посещение только одной страницы, длительностью до 15 секунд.
- Google Analytics считает отказом посещение только одной страницы.
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:
- пользователям не интересны страницы, на которые они попадают из внешних источников. В этом случае стоит отсмотреть, что может смущать покупателей, либо использовать другую страницу в качестве посадочной.
- пользователи не находят ответ на свой вопрос на страницах сайта. Возможно, стоит добавить больше информации, которая заинтересовала бы их.
- на странице некачественный визуал или сломанный интерфейс. Возможно, оформление страницы отталкивает пользователей, либо с неё невозможно перейти на следующий этап.
- если у всех страниц интернет-магазина одинаково высокий показатель отказов — стоит задуматься, целевой ли трафик вы привлекаете на сайт.
Страницы входа и страницы выхода
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)
Важно: не путайте с сайтами-лендингами. Хотя и «лендинги», рассказывающие о бренде или продукте, могут быть страницами входа.
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.
Отказы (Bounce Rate) и выходы — разные метрики. Отказы — это покидание сайта с первой же страницы визита. А выходы — это покидание сайта в принципе, с любой страницы.
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:
- очевидные — с которых и должен уходить посетитель. Например, страницы контактов, «спасибо за заказ».
- неочевидные — остальные страницы, где пользователь может задействовать функции сайта. Это страницы товаров, каталог, корзина и другие разделы.
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:
- показатель отказов (Bounce Rate): чем он выше, тем меньше страница привлекает пользователей. То есть пользователи уходят с вашего интернет-магазина, не переходя на другие страницы. Показатель важно замерять для страниц входа. Когда он высокий, присмотритесь к первому экрану, который встречает пользователя — возможно, именно он отталкивает его с самого начала.
- глубина просмотра (Page Depth): эта метрика взаимосвязана с показателем отказов. Если пользователи не переходят дальше одной страницы, то и показатель глубины просмотра не может быть высоким. Рассматривайте эту метрику в сравнении с другими страницами. Так можно определить, какие страницы лучше повышают интерес пользователей, чтобы они переходили к покупкам.
Корзины интернет-магазина
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.
70%
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:
- высокие дополнительные траты. Например, дорогая доставка или отсутствие обещанной скидки.
- в корзине появляется логин-волл. Когда интернет-магазин требует регистрацию для перехода к оформлению.
- слишком долгие сроки доставки. Пользователь не захочет столько ждать и закажет товар у конкурента.
- боязнь заполнять на сайте платежные данные. Не все пользователи понимают, что эквайринг проходит на стороне банка, и интернет-магазин никакого отношения к этим данным не имеет.это применимо к России. В других странах есть возможность осуществлять оплату внутри интернет-магазина.
- боязнь заполнять на сайте платежные данные. Не все пользователи понимают, что эквайринг проходит на стороне банка, и интернет-магазин никакого отношения к этим данным не имеет.это применимо к России. В других странах есть возможность осуществлять оплату внутри интернет-магазина.
- отсутствие итоговой стоимости заказа. Пользователь побоится переходить к оплате без понимания, сколько нужно внести.
Отсутствие итоговой стоимости заказа. Пользователь побоится переходить к оплате без понимания, сколько нужно внести.
Воронка конверсий интернет-магазина
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:
- в корзине неправильно спроектирован интерфейс. Пользователь путается или отвлекается от покупки;
- информация о заказе в корзине недостаточно полная, чтобы клиент мог принять решение о покупке;
- сроки доставки и другие детали заказа не подошли пользователю.
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
Пример 1. 100 пользователей в течение месяца совершили 300 визитов в интернет-магазин. Из 300 визитов: 280 — в корзину и 20 — в корзину и оформление. В процессе добавили товар в корзину 10 пользователей, а купили товар 3 пользователя.
Считаем:
70% — брошенные корзины;
3% — конверсия в покупку;
7% — конверсия в переход из корзины в оформление;
93% — визитов не переходят из корзины в оформление.
Пример 2. 100 пользователей в течение месяца совершили 300 визитов в интернет-магазин. Из 300 визитов: 160 — в корзину и 140 — в корзину и оформление. В процессе добавили товар в корзину 10 пользователей, а купили товар 3 пользователя.
Считаем:
70% — брошенные корзины;
3% — конверсия в покупку;
88% — конверсия в переход из корзины в оформление;
12% — визитов не переходят из корзины в оформление.
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.
При одинаковом показателе брошенных корзин и конверсии в покупку, может быть разный показатель конверсии в переход со страницы корзины на страницу оформления. Такие расчеты с разных углов помогут понять, на каком этапе теряются пользователи.
Шаги воронки после корзины
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.
Итог
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.
Подписывайтесь на наш телеграм-канал, если хотите больше узнавать о клиентском опыте и UX. В нём мы делимся исследованиями, анонсируем наши материалы и рассказываем о работе команды.
Послесловие
Мы не трогали CAC, CPC, CTR, CPA, CPO, ДРР, средний чек, CLV (LTV) и различные прокси-метрики:
- количество заказов
- конверсия в email-подписку
- давность последнего посещения сайта
- количество разных просмотренных товаров
- длительность взаимодействия пользователя с сайтом в днях (разница в днях между первым и последним посещением)
- количество запросов в поисковой системе сайта
- количество добавленных в корзину товаров и др.
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.
Ну за чем следить поняли. Как влиять?
Простых рецептов не будет, но вы ж давно на нас подписаны, уже видели нашу статью-агрегатор. Уверен, там найдутся нужные идеи и в плане подхода, и в плане конкретных действий: https://vc.ru/design/616093-polnyy-gayd-kak-privodit-polzovateley-k-pokupke-s-pomoshchyu-dizayna-podborka-iz-38-statey
А нет, вру, есть простой рецепт — приходите к нам, поднимем метрики ❤️
Так это как влиять на давление или температуру тела. Делай всё правильно ,правильно всё и будет) А подробные инструкции, это уже платный опыт
Это только для отдельных магазинов, или к маркет-плейсам тоже применимо?
Я на маркет-плейсах регулярно "бросаю" корзины на неделю-месяц. Потому что набрать товаров на полную корзину времени не хватает, а ради одного товара лень в ПВЗ бегать.
Маркетплейсы — отдельный мир, особенно, если мы говорим про OZON, WB и ЯМ, а не Лэтуаль, который так-то тоже маркетплейс
А для новичков интересующихся посоветуете книгу, где можно почитать про все важные метрики? Или курс какой-то практический? Спасибо за статью, не зря потратила время, но хочется большего погружения
У Яндекс.Метрики и GA есть собственные академии, с которых можно начать. Относительно неплохую подборку книг видели у таймвеба: https://timeweb.com/ru/community/articles/luchshie-knigi-po-veb-analitike
Думаем, что для старта будет достаточно :) Главное, помните, что важно не только правильно пользоваться инструментам, но и разбираться в продакт-менеджменте, чтобы принимать верные решения на основе данных.
Ну либо иметь такого человека в штате, как у нас — нативочка 😅