{"id":13835,"url":"\/distributions\/13835\/click?bit=1&hash=e1e12adea1499cc9a8db40cc1c07cce3ce795a6c7a3d073493e1291f48a4a843","title":"\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443, \u0447\u0430\u0442 \u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u043d\u0438\u043a \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432","buttonText":"\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"728ad728-b270-5f6e-aa5a-d8a9339fb1b2","isPaidAndBannersEnabled":false}

Как отфильтровать статистически незначительные данные?

Предположим, мы захотели найти все страницы с самым высоким показателем отказов. Звучит проще простого: открыть вкладку «содержимое сайта» -> выбрать «все страницы» -> сортировать по «показателю отказов». Вот что мы получим в итоге:

Выглядит внушительно, но это все эти цифры – лишняя и бесполезная информация. Почему? Все перечисленные здесь страницы имеют всего лишь от 1 до 4 посещений, следовательно, показатель отказов для них не будет статистически значимыми. Поэтому важно использовать фильтры для исключения всех страниц с низким трафиком.
Для этого переходим во вкладку «Advance» и устанавливаем минимальное количество уникальных просмотров страниц на 1000.

Картина сразу меняется:

И вы действительно можете проверить, что может быть не так с этими страницами - и сравнить страницы продуктов с наибольшим числом отказов со страницами с наименьшим числом отказов, чтобы сформировать гипотезу о том, что может быть не так.

Использовать итоговые данные наряду с коэффициентами

Давайте опять же на примере из Google Analytics посмотрим, трафик из какого источника оказывается наиболее конвертируемым:

Невероятно, но самый высокий CR – у рефералов. Выходит, что наиболее эффективный способ получение транзакций – размещение реферальных ссылок, а об остальных источниках получения трафика можно забыть?

Попробуем детализировать ситуацию, добавив данные по количеству уникальных посетителей и транзакций.

Так-так, похоже, что топ-5 источников трафика принесли всего 177 транзакций из общего числа в 2460. Откуда тогда взялись остальные 2283?

Принимая во внимание все возможные факторы (здесь количество транзакций), а не только коэффициент конверсии, мы получаем более полное и точное понимание всего происходящего. Так и в данном случае, рефералы на самом деле приносят меньше дохода по сравнению с другими каналами.

Что ещё может вам помочь:

Digital Analytics Fundamentals – бесплатный курс от Google

Occam’s Razor blog – блог Авинаша Кошика

Web Analytics 2.0 – его же книга. Несмотря на дату выпуска (2009 год), принципы схожи

Digital Analytics Primer – электронная книга, доступная в Kindle

Building a Digital Analytics Organization – и ещё одна

Спасибо, что прочитали статью! Если хотите узнать еще больше, то переходите в мой Instagram, там я раскрываю эту тему более подробно.

0
6 комментариев
Написать комментарий...
Мусiй Гнидка

Автор, идея хорошая, но у тебя каша в голове. Какие отказы, что, где ты продаёшь? 

Ответить
Развернуть ветку
Михаил Леонов
Автор

Добрый день, данные предоставлены ни как кейс, а как ознакомительная информация по методом анализа и выяснение истинных, качественных показателей! 

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Маргарита Рыбакова

Согласна, язык письма какой-то странный. 

Ответить
Развернуть ветку
Михаил Леонов
Автор

Понял о чем вы, спасибо за рекомендацию, в следующий раз распишу подробнее

Ответить
Развернуть ветку
Константин Губеркан

А теперь зайдите в ассоциативные конверсии в G.Analytics и переверните еще раз картину :)

Ответить
Развернуть ветку
Александр Игнатенко

Или в GA4, где отказов нет

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 6 комментариев
null