BI для ecommerce. Разбор дашбордов интернет-магазина kolesa-darom.ru

В этой статье мы расскажем о практическом использовании BI-систем для решения конкретных задач, которые ставились аналитикам SEOWORK для удобства работы с данными крупного интернет-магазина kolesa-darom.ru. Мы постарались подробно описать данные, которые использованы на дашбордах, а также проблемы, которые они решают для бизнеса.

Большая сложность проекта — огромное количество поддоменов, на каждый город, даже небольшой, их более 800. По всем надо удобно отслеживать информацию и оперативно принимать решения. В данном кейсе мы рассказываем, какие дашборды реально сделать используя API систем аналитики сайта и после обогащать их данными SEOWORK, так как только в рамках SEOWORK загружать такой объем данных нецелесообразно.

Первая задача, которую мы решаем — мониторинг общих метрик по сайту: в каких городах вырос трафик, доход, на каких поддоменах выше конверсия в разрезе регионов и с возможностью сравнить периоды.

Вторая задача — отобразить трафик по всем регионам по каждой группе товаров, разделам и подразделам из каталога на одном дашборде.

Третья задача — сравнение с конкурентами в разрезе регионов и разделов.

Для этого мы создали следующие экраны:

• Дашборд Трафик,
• Дашборд Индексация,
• Дашборд Конкуренты.

Учитывая особенность проекта kolesa-darom.ru, нам потребовалось сразу сделать большое количество срезов, благодаря чему можно выбрать одновременно город, тип устройства, канал трафик, раздел и период.

В итоге мы получаем удобное сравнение календарных периодов, возможность применять быстрые фильтры, отслеживать приросты и падения. Все это на удобных и понятных графиках.

Что видим на данных графиках:

• накладывая интересующие периоды, видим, на сколько процентов, по каждой метрике выросли в целом или конкретный интересующий раздел или поддомен,
• легко сравниваем календарные периоды — не теряем данные из-за различий в днях недели и пр.
• отслеживаем динамику относительно прошлых лет и отвечаем на вопрос: растем/падаем, за счет каких-то изменений или просто сезонных циклов.

На следующем экране мы отобразили данные по всем поддоменам по регионам, учитывая категории (2 уровня) в разрезе каналов и устройств.

Все фильтры и срезы влияют друг на друга и могут быть установлены одновременно.

Это значительно сокращает время на анализ данных по всем доменам, так как информация отображается вся и сразу.

В одном месте сосредоточен огромный объем данных — все параметры/срезы влияют друг на друга, помогают выявить закономерности/инсайты, сигналы о проблемах быстро и наглядно, а также сразу показывают проблемные точки

В рамках этого же дашборда добавлен удобный мониторинг всех важных метрик с возможностью переключения по каждому графику. На графиках можно видеть динамику разных метрик в одном экране, ТОП категорий и городов, которые сильнее всего выросли\упали, за выбранные периоды сравнения. В данных легко ориентировать и переключаться — нет необходимости использовать множество разных приложений и сервисов.

Также можно сравнивать динамику разных сегментов сайта, городов по интересующим метрикам. Наглядно видно, какие поддомены взлетели/упали — то есть контролируем ситуацию и оперативно замечаем возможные проблемы.

Что видим на данных графиках:

• в каких категориях или городах проблемы — упал трафик, транзакции или конверсии (> 800 поддоменов и огромное кол-во страниц сайта мониторить сложно, а тут сразу видим сигнал о том, в каких разделах и каких поддоменах есть проблемы),
• какие поддомены или разделы взлетели (может проводились какие-то работы и это говорит об их успешности).

График динамики Брендового/не бренд трафика в сравнении с предыдущим годом в динамике.

Что видим на данных графиках:

• как менялось в динамике соотношение брендового и не брендового органического трафика,
• какие изменения произошли относительно прошлого года. В нашем случае заметно, что сохраняется одна и та же сезонная динамика (пик в апреле),
• в прошлом году брендовый трафик в среднем был выше, чем в этом, но в этом сильно вырос не брендовый — продвижение по не брендовым запросам стало эффективнее.

Графики по трафику и видимости, а также трафик и спрос.

Тут наглядно отражаются корреляции трафика с видимость и спросом, что помогает ответить на вопрос, с чем связано падение или рост трафика — с изменением видимости или спроса.

В рамках второго дашборда мы сформировали удобное отслеживание всех 800 поддоменов на одном экране (в вебмастере каждый можно посмотреть только в отдельности), также можно на одном графике увидеть суммарную индексацию всех доменов.

В каждом поддомене представлена не только динамика количества страниц в поиске по сайту, но и по его внутренним разделам.

Сравнение индексации по выбранным периодам, где выросли/упали.

А также сразу видим “очаг” проблемы: в каком поддомене и каком разделе страницы выпадают из индекса /попадают в него.

Третий дашборд отражает видимость нашего проекта в сравнении с конкурентами за определенный период и уже тут задействованы данные не только систем аналитики, но и SEOWORK. Тут считается свой прирост в видимости и прирост конкурентов, после чего сравнивается, какой проект вырос сильнее.

Такая аналитика реализована и по проектам в целом, и в детализации по каждому региону и категории (сравниваем себя с конкурентами в конкретно взятом регионе и по конкретно взятой категории).

Что видим на данных графиках:

• Сравниваем проект с конкурентами в разрезе регионов и категорий. Это позволяет находить неочевидных конкурентов, “выстреливающих” в определенном регионе и категории.
• Динамику изменения видимости по каждому конкуренту: смотрим, как изменялась в динамике видимость по нашему проекту в сравнении с динамикой конкурентов.

Построение таких дашбордов может значительно сократить время на анализ ситуации у специалиста или управленца. Отчет можно обогатить данными из SEOWORK и наложить на текущие дашборды данные по видимости, спросу и трафику, что поможет определить причины возможного падения трафика.

Возможности BI системы практически безграничны и специалисты SEOWORK помогут настроить вам необходимые дашборды, как в рамках данных SEOWORK, так и используя данные из других систем аналитики сайта (Я.Метрика, GA).