«У нас все настроено», или как выводы строятся на некорректных данных, и к чему это приводит

Дисклеймер: этот текст готовили для публикации на блоге TextTerra. Потом его стали перепечатывать другие ресурсы. Мы считаем, что статья должна быть и здесь, потому что некорректные данные в аналитике – основа неправильных решений в маркетинге

Многие владельцы и маркетологи интернет-магазинов считают, что у них корректно отслеживаются все этапы взаимодействия клиента с товарами, потому что они используют модуль электронной торговли.

Я, Павел Мрыкин, эксперт по сквозной аналитике компании Calltouch, провел исследование на основе 108 сайтов интернет-магазинов. Оно показало, что у большинства магазинов (более 90 %) – от мала до велика – электронная торговля настроена с ошибками, которые в конечном счете приводят к неверным управленческим решениям.

Но давайте разбираться по порядку. Поговорим о следующем:

Неотъемлемая часть в управлении интернет-магазином – отслеживание эффективности его работы. Ключевая метрика – конечная прибыль.

Мы не можем напрямую на нее влиять, ведь прежде, чем клиент заплатит нам деньги, он проходит через воронку принятия решения. Именно поэтому при работе с аналитикой интернет-магазина важно отслеживать промежуточные «сигналы», такие, как взаимодействия с карточкой товара, добавления товаров в корзину, этапы оформления заказа и т. д.

Чаще всего для решения этих задач используют бесплатные сервисы аналитики: «Яндекс.Метрика» и Google Analytics, а для отслеживания целевых действий – посещения конкретных страниц, цели или электронную торговлю.

Предлагаю рассмотреть плюсы и минусы каждого из способов.

Для проведения аналитики интернет-магазина чаще всего настраивают отслеживание следующих целевых действий:

Плюсы в использовании этих целей сводятся к тому, что их легко настроить, а еще можно автоматизировать РК на основе каждого из этих действий. Минус один – эти цели не дают представления о том, с какими товарами взаимодействовал клиент, а главное – сколько стоят эти товары. Эта информация необходима, чтобы управлять товарной матрицей и не оптимизировать рекламу на продажу низкомаржинальных товаров.

Если же необходимо проводить аналитику в разрезе по товарам, то используют модуль электронной торговли. С его помощью можно:

На этот вопрос нельзя ответить коротко, т. к. модуль электронной торговли присутствует в Google Analytics, «Яндекс.Метрике» и сервисах сквозной аналитики вроде Calltouch. Причем в Google Analytics их 2: простая и расширенная. Расширенная ЭТ позволяет отслеживать больше действий.

В Google Analytics функционал несколько шире. В таблице приведены те события, которые чаще всего используются.

Казалось бы, вот она – «золотая жила»: большое количество инструментов, которые позволяют под разным углом рассмотреть активность клиентов на сайте, но я добавлю ложку дегтя. Несмотря на возможности электронной торговли, ее настраивают только в 40 % интернет-магазинов, а настраивают правильно – 5 %.

Это не самое страшное. Страшнее, что те, у кого торговля настроена неправильно, даже не подозревают об этом и управляют магазином на основе некорректных данных.

Почему так получается? Чаще всего дело в том, как интернет-магазины используют собранную информацию о целевых действиях клиентов.

Вариантов может быть несколько:

Мне, как человеку, который отвечает за модуль электронной торговли, стало интересно:

Эти вопросы подтолкнули меня к исследованию. Пытаясь найти ответы на них, я проверил чуть больше 100 сайтов, которые нашел через поисковые системы и «Яндекс.Маркет».

Чтобы не плодить тестовые заказы в магазинах, я рассматривал только простые этапы взаимодействия клиентов с товарами:

Минус этого подхода в том, что среди проверенных магазинов могли попасть те, у кого отслеживается только этап оформления заказа. Но т. к. выше мы определились, что для полноценной аналитики интернет-магазина этих данных недостаточно, я этим минусом пренебрег.

Результатом исследования стали 5 самых популярных ошибок, которые допускают при настройке электронной торговли. Ниже я рассмотрю каждую из ошибок, расскажу, почему так получилось, и к каким неверным выводам они могут привести.

Прежде чем приступить, представляю вам сводные результаты исследования.

Каждая из ошибок будет рассмотрена на примерах ситуаций, с которыми вы можете столкнуться при анализе данных интернет-магазина

С какими проблемами можно столкнуться из-за этой ошибки?

Вы заходите в отчет и видите, что в корзину было добавлено минус 7 товаров.

Плюс этой ситуации в том, что вы можете быстро диагностировать проблему и устранить ее. Но если вы хотели оценить воронку между просмотренными товарами, добавленными в корзину и купленными, то вы не сможете корректно это сделать, т. к. скорее всего все данные были искажены из-за некорректной настройки.

В то же время, если не знать о том, что такая ошибка возможна, проблему можно увидеть не сразу и продолжать анализировать воронку, как ни в чем не бывало.

Эта ошибка может привести к тому, что приоритеты по работе с товарами могут быть распределены некорректно.

Почему так случилось? На сайте может быть огромное количество мест, в которых товар можно добавить в корзину, например:

В то же время удаление товара из корзины происходит, чаще всего, только в корзине.

Каждый магазин уникален, и в каждом из них могут быть дополнительные места с возможностью добавить товар в корзину.

В большинстве случаев программисты добавляют отправку события о добавлении товара в корзину только в карточке товара. Т. е. при добавлении товара в других источниках или изменении количества товаров в корзине, событие не отправляется. Зато, когда товар решат удалить, то удалено будет все количество товаров, которое было добавлено в корзину.

Например:

Итого: добавили 1, удалили 5, в корзине стало минус 4 товара.

Что делать?

Для корректной работы с воронкой необходимо отслеживать добавления и удаления товаров во всех возможных местах.

Есть несколько вариантов, когда вы можете столкнуться с последствиями данной ошибки.

Ситуация 1

Вы заходите в отчет магазина и видите, что товары из категории «Офис» часто смотрят, но совсем не покупают и даже не добавляют в корзину.

Что делаем? Отключаем рекламу, для данной категории товаров или делаем скидки и устраиваем акции для продажи товаров из категории. А также идем к контентщику, добавляем картинки, отзывы, видео, а в итоге ничего не меняется.

Из-за отключения рекламы магазин начинает ежедневно терять заказы на несколько сотен тысяч рублей.

На самом же деле многие клиенты уже покупали эти товары, а в статистике этого не видно из-за допущенной ошибки.

Эта проблема может возникнуть не только с названием категорий, но и с наименованием товаров, производителей и вариантов. Сложность состоит в том, что эта проблема не всегда видна так четко, как на примере выше, особенно если товаров большое количество. В этом случае можно потерять много времени в попытке понять, почему же так происходит и как «дожать» покупателей, которые добавили товар в корзину, но не совершили покупку.

Ситуация 2

В систему аналитики не передаются реальные оплаты. Чтобы составить отчет по выкупам в разрезе по товарам, вы решили сопоставить данные по заказам из Google Analytics c данными из CRM.

В результате этой операции вы столкнулись с тем, что идентификаторы товаров и заказов в Google Analytics не совпадают с идентификаторами в вашей CRM. По этой причине данные нельзя будет сопоставить.

С аналогичной проблемой можно столкнуться, если попытаться импортировать файл с возвратами в Google Analytics.

Ситуация 3

Перед вами стоит задача – определить, какие товары пользуются наибольшим спросом, и в динамике контролировать продвижение и покупки топовых товаров через все используемые рекламные каналы. С этим могут помочь ABC- и XYZ-анализы.

Но в предыдущем пункте мы уже обнаружили, что при каждом взаимодействии с товарами, их идентификаторы динамически заменяются на случайные.

Ситуация 4

Вы хотите запустить рекламу с динамическим ремаркетингом в Google и соцсетях. Для этого вы решили использовать данные из электронной торговли и отправлять их в соответствующие теги.

Однако при настройке динамического ремаркетинга рекламные системы ругаются на то, что в прайс-листе не найдены товары, которые смотрели пользователи на вашем сайте.

Как так получилось?

Эта ошибка чаще всего возникает, когда программист собирает данные для электронной торговли непосредственно со страницы сайта. Проблема в том, что идентификатор товара не всегда передается напрямую на сайте, а категории, производитель и выбранный вариант товара чаще всего выводятся только в его карточке.

Именно поэтому на последующих этапах данных по категориям и производителю чаще всего нет, а в качестве идентификатора используется случайное число, что, в свою очередь, приводит к невозможности настройки динамического ремаркетинга.

При посещении страницы с товаром, на ней не передаются идентификатор товара, однако передавать его необходимо. Программист, который умеет забирать данные только со страницы, не теряется и подставляет функцию генерации случайного числа.

Что делать?

Необходимо, чтобы на всех этапах передавались одни и те же данные о товаре. Звучит логично, но на практике часто не выполняется.

Могут передаваться следующие данные о товаре:

При использовании этих параметров необходимо соблюдать 2 требования:

Таким образом, если при просмотре карточки товара с ним передается название: «Клей ПВА 1л», то и на остальных этапах название должно быть «Клей ПВА 1л».

После корректировки таблица будет выглядеть следующим образом:

Вам необходимо оценить процент между добавленными и удаленными из корзины товарами. Это поможет наметить точки роста с проблемными товарами. Однако в момент анализа вы обнаруживаете, что в вашем магазине товары только добавляют в корзину.

В этом случае будет очевидно, что удаление товаров из корзины не настроено. Однако может быть и более сложный случай, когда при уменьшении количества товаров из корзины событие отправляется, но не отправляется во время полного удаления товара из корзины.

Это может привести к тому, что изменения в товары будут внесены несвоевременно, что повлечет за собой снижение продаж.

Пользователи могут отказываться от товаров по разным причинам:

Что делать?

Следующие 2 ошибки и их причины я рассматриваю также отдельно, но вот решение для них одинаковое.

При анализе воронки вы обнаружили высокую конверсию по добавлению товаров в корзину. Однако при оформлении заказа конверсия катастрофически падает. Анализ работоспособности корзины показал, что система работает отлично, и нет факторов, которые могли бы так сильно влиять на конверсию на этом этапе.

События удаления товаров отслеживаются, но данные все равно не бьются. Разница между добавленными и удаленными товарами не сходится с количеством товаров при оформлении.

Что произошло?

Есть 2 популярные причины для происходящего:

Предлагаю рассмотреть этот процесс в таблице:

Вот так это выглядит в таблице:

Ситуация обратная предыдущей. Добавили в корзину 5 товаров, а оформили заказ на 10. Как такое могло произойти?

Этому могут быть 2 причины:

Если с первой причиной все понятно, то со второй давайте разбираться.

Как это выглядит на сайте?

И так происходит каждый раз, когда информация о количестве товаров отсутствует в отправляемом событии.

Вот так это выглядит в таблице:

Что делать в случае обнаружения последних двух ошибок?

Уверен, вы и без меня догадались, что необходимо проконтролировать корректность передаваемых данных о количестве добавляемых и удаляемых товаров.

Если описанных выше ситуаций вам показалось мало, то предлагаю ознакомиться со всеми ошибками, которые встречались в проверяемых интернет-магазинах.

Я распределил их по этапам взаимодействия с товарами. Можете использовать этот список как своеобразный чек-лист для проверки качества настройки электронной торговли.

1. Если эти данные будут использоваться для динамического ретаргетинга, то данный товар не будет найден.

2. В GA есть возможность догрузить информацию о товаре, особенно это помогает, если ранее бренд или категория не были переданы. Однако неверный id товара не позволит загрузить эти данные.

1. При удалении товар добавляется.

2. При просмотре карточки (detail) товара срабатывает событие показа товара (impression) в каталоге.

Добавления в корзину / Удаления из корзины

Корзина

После изменения количества товаров срабатывает перезагрузка страницы и метод «оформления заказа» отправляется снова. В этом случае логично «разнести» страницу с изменением количества товаров (корзина), чтобы при переходе на страницу оформления заказа отправлялась актуальная информация о нем.

Оплаты

Для качественного управления интернет-магазином необходимо знать не только о факте взаимодействий с товарами, но и о том, с какими именно товарами в каких категориях и каких брендов взаимодействуют клиенты.

Собрать такие данные в единый отчет позволит модуль электронной торговли в системе аналитики, которую вы используете. Чтобы качественно работать с собранными данными, необходимо быть уверенным в том, что они корректно собираются. Зачастую недостаточно привлечь разработчика для настройки электронной торговли и дать ему ссылку на справку Google или «Метрики». Нужен аналитик, который убедится, что все было настроено верно и работает так, как изначально задумывалось.

Не копите мусор в вашей системе аналитики. Будьте уверены, что вы собираете корректные данные, а главное, работайте с ними на благо вашего интернет-магазина.