UX Rocket

Введение

Что вы узнаете и чему научитесь после прочтения статьи?

Проблема традиционных методов изучения пользователей в том, что они относятся к качественным и не позволяют анализировать одновременно поведение миллионов пользователей выискивая паттерны и аномалии (к качественным можно отнести и некоторые инструменты аналитических платформы - вебвизор и его аналоги, а к количественным но малоинформативным - тепло…

Одна из самых популярных сущностей в веб-аналитике – так называемая цель. Она присутствовала практически в каждом счетчике с более-менее долгой историей. Сейчас все больше сервисов отказываются от это термина, но пользователи не спешат менять привычки.

Когорты – группы пользователей, объединенные по какому-то общему признаку, очень часто связанному с датой. Например, датой первого сеанса, активации или первой покупки. Кроме того, что такой подход позволяет изолировать отдельных юзеров для более адекватного анализа, в этом есть и своя тонкость для расчета конверсии.

Работая с метрикой конверсии, всегда будьте осторожны. За красивыми усредненными показателями могут прятаться сегменты, условия таргетинга и внерыночные факторы, которые могут искажать картину в совершенно неожиданную для вас сторону.

Оптимизация конверсии всегда связана с анализом обратной связи. Мы собираем данные, замечаем, что определенная метрика у одного сегмента пользователей показывает лучше результаты, чем другая, и делаем предположение: признак этого сегмента является маркером для более высокой вероятности совершения конверсионного действия, покупки.

Ограничение, на которое жалуются все, но при этом далеко не все понимают его природу. Давайте разбираться🙂

Вы наверняка сталкивались с тем, что сервис аналитики предоставляет огромное количество данных, но часто неясно, как именно использовать эти данные для повышения эффективности бизнеса. Например, как настроить отчеты, какие модели атрибуции выбрать и как с помощью этого проверять гипотезы.

Любой сервис аналитики в первую очередь оперирует количественными метриками — DAU, визиты, события и прочее. Но на самом деле без использования когорт эти метрики не так полезны. И вот почему.

Коэффициент конверсии — это показатель, давший начало целой индустрии — CRO (услуги по оптимизации конверсии). Популярность метрики породила массу консультантов, фрилансеров, агентств и иногда даже (к сожалению) мошенников. Кроме богатства выбора среди исполнителей этот факт повлек и другое — размытость в терминологии и по-настоящему эффективных ср…

Обсудим особенности «Яндекс Метрики», которые имеют значение для пользователей с серьезными бюджетами на продукт и маркетинг, где цена ошибки становится критической.