Полезные отчеты в Я.Метрике за 5 минут. Крутим данные и ищем виноватых

Предположим, это ваш первый день на позиции маркетолога или аналитика в компании. Ваша задача нарыть пару гипотез для роста метрик бизнеса. В нашем случае это будет кредитная организация. Да простят меня противники ссудного процента.

Во-первых гипотезы бывают разных уровней. Есть идеи, которые касаются важнейших бизнес-метрик, например доля рынка. Яндекс.Метрика ее не покажет, но поможет найти "аномалии развития" в рекламных кампаниях или в поведении пользователей, поработать над которыми мы будет влиять на коммерческий успех

Какой арсенал нам нужен? Это статистические величины вроде моды, срезы и группировки, сегменты, а также сравнения. Делаем и сохраняем эти отчеты *(кнопка "Сохранить"). Записываете в блокноте или Google Sheets что видите, и выдвигаете гипотезы для специалистов по трафику.

Когда мы открываем раздел "Отчеты — Источники", нас встречает ни о чём не говорящее представление с перечнем источников.

Для начала нам нужно понять, а с каким объемом данных мы работаем. Аналитики всегда прикидывают размер дата сета. В нашем случае это строки визитов или уникальных пользователей, которых за год набралось ~636 000. 96,5% из них с рекламы. Так точно нам говорит сама метрика, для этого нужно нажать на иконку процента % и получить распределение строк в процентах.

Количество трафика не говорит ни о чем, кроме как дает представление для сравнения. А вот для оценки качества трафика нам нужно включить цели. То есть показатель эффективности того, как трафик доходит до целевого действия.

Теперь выберем цель: Звонок + заявка.

Применяем группировки, они всегда висят над агрегированными данными. Их изменение можно вызвать одноименной кнопкой. Удалим лишнее и сделаем нужную нам вложенность, чтобы с высоты понять какие кампании запускались.

Вот так и работает группировка данных, нам порой совсем не нужно идти во вкладку отчетов, а все манипуляции с данными можно проводить с помощью группировок "в одном окне".

Сейчас посмотрим как удобно можно работать и с графиком внутри открывшихся данных. Представим кампании во времени, временные ряды.

Анализ кампаний во времени, можно назвать одним из самых важных, ведь часто бывает, что мы получаем "выгорание аудитории", смену сезона и снижение спроса. Это легко увидеть по отчету ниже.

Источник по utm нам мало что дал, давайте сразу перейдем на отчеты от самого директ внутри метрики, при этом мы всего лишь откроем новые группировки внутри текущего отчета.

Заднные группировки

Смотрим как менялась эффективность тех или иных типов площадок, или условий показа. Например на отчете ниже видно, что конверсия в сетях по ключевым фразам снизилась, и увеличилась конверсия с автоматически добавленных фраз.

А теперь сравним квартал с кварталом. Это можно делать месяц с месяцем, и год с годом в каждом отчете. Так можно понимать есть ли влияние сезонности на показатели, или как изменения отразились во времени

Добавляем в тип трафика сети еще вложенности: это время на сайте. Конверсия в первую "золотую" минуту снизилась в 6 раз, это значит, что идет какой то фрод, или банально добавлены нерелевантные настройки, не выброшены мусорные площадки в рекламной сети.

Пример вложенности по городам, количеству визитов до конверсии и параметрам посетителей: пол, возраст, часовой пояс.

Пример анализа того, как вложены кампании в ключевые слова. Есть ли какие то в этом расхождения, не пытайтесь разглядеть на скриншоте. Просто попробуйте сделать группировки у себя в метрике и вы найдете проблему.

Часто для улучшения результатов по рекламе не нужно делать АБ тесты, или почти всегда. Если в кампании беспорядок, неверные метки, нерелевантные объявления, то нет смысла запускать ракету, нужно исправлять основу.

Этот отчет желательно смотреть почаще, так как бывает что можете сильно терять в каком то браузере или устройстве в конверсии или вовлеченности, потому что интерфейс отображается некорректно.

Спасибо за внимание!