Какие данные действительно нужны среднему бизнесу и как ими управлять, чтобы расти

Почему корректные данные могут быть неэффективны и как это исправить на уровне менеджмента аналитики? Делимся лайфхаками и поучительными анти-кейсами.

1. Разрабатывать системы метрик для бизнеса.

Аналитик должен знать, как метрики, описывающие трафик сайта, влияют на основные бизнес-показатели, понимать в счётчиках и отслеживать просадки.

Для этого нужно разложить основные задачи и KPI на отдельные составляющие, которые будут влиять на успешность бизнеса. В итоге у аналитика должна получиться документация о том, что конкретно нужно отслеживать для достижения бизнес-целей и что необходимо настроить.

2. Настраивать системы веб-аналитики.

Нужна хорошая экспертиза в понимании источников трафика для составления плана разметки, основ разработки для написания технического задания специалистам, нюансов счётчиков веб-аналитики для корректного отслеживания трафика и архитектуры систем данных для сквозной аналитики.

3. Поддерживать все настройки в актуальном состоянии.

Настроить – не так сложно, как поддерживать всегда в актуальном состоянии. Регулярные изменения на сайте и в структуре трафика должны сопровождаться изменениями в настройках аналитики.

Полнота и корректность данных напрямую влияет на итоговые показатели бизнеса.

4. Предоставлять регулярную и ad-hoc отчётности.

Смежным специалистам и руководству необходима регулярная отчётность по всем метрикам, в которые они постоянно смотрят. Порою возникают отдельные вопросы и задачи, на которые могут ответить данные. Их подготовка и иногда интерпретация тоже входит в зону ответственности аналитика.

Для решения вышеперечисленных задач необходим хороший специалист в штат или средний, но при условии, что в компании есть хорошая экспертиза и возможность контролировать, что аналитик делает.

Но! В среднем бизнесе не всегда хватает задач и ресурсов для сильного специалиста, которому неинтересно работать на одном небольшом проекте. Как следствие, веб-аналитикой могут заниматься смежные специалисты, которые не обладают нужными компетенциями, или джуны.

Хорошо, если эти специалисты не пытаются настроить всё, что возможно. Поскольку при непонимании нюансов работы веб-отслеживания больше настроек = больше ошибок.

В итоге мы видим:

• тег-контейнеры с 300 тегами, в которых невозможно разобраться;
• сайты, с которых нужно сносить все настройки и делать по-новому, потому что невозможно проследить корректность данных.
  

Они могут замедлять работу сайта. Обратите внимание на количество тегов, которое нам пришлось удалить.

Скрипты от рекламных систем, которые уже не используются, только грузят браузеры пользователей. Они передают неактуальные для бизнеса данные фактически третьим лицам. Отслеживание элементов, которых уже нет на сайте, не имеет никакого смысла. Работать с перегруженным контейнером очень сложно: нет контроля какие скрипты что и куда отправляют.

Они ломают все метрики (неверно отображаются доход, ДРР и т.д.) и не позволяют видеть реальные данные, чтобы эффективно управлять рекламными кампаниями.

*Наличие задвоенных транзакций можно проверить, собрав пользовательский отчёт в Google Analytics с параметром “идентификатор транзакций” и показателем “количество транзакций". Если для некоторых идентификаторов есть больше одной транзакции, то данные дублируются.

К нам обратился крупный интернет-магазин с большим объёмом данных, на которые он опирается в построении отчётов и стратегии, и полностью настроенной аналитикой.

Аудит показал, что данные электронной торговли, которые являются в данном случае ключевыми, отправляются с сайта неверно.

Почему это произошло? Во всех хитах Google Analytics отправляются данные электронной торговли (настройки тегов). Сами данные передаются без триггеров для отправки (настройки передачи со стороны сайта). В результате нет никакого контроля за тем, сколько раз и когда в счётчик отправляются данные с действиями по товарам. Из-за этого все красивые отчёты недостоверны и единственный рабочий вариант – настраивать всё заново.

Для любой компании, представленной в онлайне, можно разбить главные метрики бизнеса на составные метрики трафика на сайте. В дальнейшем эта система метрик используется для определения необходимых настроек по всему пути взаимодействия пользователя с сайтом.

Позиция «хочу видеть каждый клик на сайте» не продуктивна. Она требует много ресурсов на поддержание актуальности всех настроек. У счётчиков тоже есть ограничения на максимальное количество хитов, целей, на порог включения семплирования.

Логично настроить отслеживания только тех действий, которые действительно имеют какую-то ценность для конечных целей бизнеса.

У клиента N было настроено отслеживание всего, что только можно:

клики по всем элементам на сайте, события отслеживания списков электронной торговли, скроллы каждой страницы и т.п.

Их пользователи проводят достаточно много времени на сайте: выбирают товары, смотрят каталог и карточки.

В результате клиент получил переполнение сессий в Google.Analytics и транзакции самых активных пользователей не засчитывались. Мы провели мини-аудит всех отправляемых с сайта событий. Лишнее убрали, нужное – оставили. Сейчас клиент видит все необходимые данные, которые действительно могут дать понимание ключевых путей пользователей по сайту и взаимодействию с важными функциональными блоками:

Для развития бизнеса важно учитывать показатели, которые не присутствуют в стандартных отчётах по трафику. Это могут быть продажи товаров с разными рейтингами, динамика трафика по определённым категориям рекламных кампаний и т.д.

Проектирование отчётности – ещё одна важная часть работы аналитика. Неспроектированная отчётность быстро превращается в «свалку» данных, на основе которых сложно делать какие-либо выводы.

Индивидуальные метрики удобно отслеживать через автоматизированный отчёт в Google Таблицах.

Примеры:

Показатели продажи и дохода по товарам с разным рейтингом и количеством комментариев.

Динамика по месяцам.

Общий трафик, конверсию и воронку можно показывать в дашбордах.

Сквозная аналитика – логичное развитие корректно настроенной веб-аналитики, разметки трафика, чёткого ведения сделок внутри CRM и настроенных интеграций между разными сервисами.

Сервисы, которые предлагают сквозную аналитику “из коробки” – это чёрный ящик, проверить корректность данных в которых практически невозможно при большом количестве интеграций.

Мы чаще рекомендуем использовать сервисы как “службы” для сбора данных в общее хранилище и уже по данным из этого хранилища строить отчётность. Только в таком случае есть определённый контроль над качеством данных и можно проверить их полноту.

• Установить необходимые первоначальные настройки:

- регламент разметки трафика;

- настройки счётчиков веб-аналитики;

- интеграция CRM с источниками заявок: сайт, коллтрекинг, онлайн чат + другие при необходимости.

• Настроить импорт данных из рекламных кабинетов, CRM, систем веб-аналитики в общее хранилище.
• Настроить отчёты по данным из хранилища.

Но есть некоторые требования для возможности настроить рабочую сквозную отчётность:

1. Не нужно строить “космолёты” из данных для простых задач – логично когда аналитика в компании развивается постепенно, с пониманием, какие данные и для чего нужны. Даже просто внедрение корректно настроенных счётчиков веб-аналитики уже поможет эффективнее управлять маркетинговыми расходами и понимать, как пользователи ведут себя на сайте.
2. Данные, с помощью которых принимаются решения в компании должны быть достоверны. Иначе, независимо от их количества, они совершенно бесполезны.
   

Автор материала – Надежда Иванова, старший веб-аналитик KIT SOLER