Аналитика интернет-магазина: как настроить и что считать

Основная задача любого интернет-магазина — продавать и приносить прибыль. Для этого владельцы бизнеса постоянно улучшают сайт, запускают контекстную рекламу и ретаргетинг, отправляют email-рассылки, проводят акции и т. д. Веб-аналитика помогает понять, как все эти усилия влияют на конечный результат (рост продаж), какие из действий окупаются, а какие нет.

бонус для читателей

ТОП 9 отчетов для аналитики интернет-магазина

Скачать материал

Содержание

Что такое веб-аналитика

Веб-аналитика — это сбор и анализ данных о поведении пользователей на сайте. На основании этих данных принимаются решения по улучшению сайта и рекламных кампаний, а также оптимизации маркетингового бюджета.

Данные веб-аналитики используют:

  • Руководители компаний, чтобы оценить эффективность инвестиций в бизнес и распределить бюджет между онлайном и офлайном; контролировать работу отделов продаж и маркетинга.
  • Руководители отдела продаж, чтобы составлять и корректировать план по продажам.
  • Руководители отдела маркетинга, чтобы оценить эффективность рекламных каналов и принимать стратегические решения по их развитию.
  • Маркетологи, чтобы контролировать эффективность рекламных кампаний и управлять ими.
  • Разработчики, чтобы анализировать удобство работы с сайтом, находить и устранять возможные ошибки и т. д.

Зачем нужна веб-аналитика? Она помогает бизнесу решить три основных задачи:

  1. Меньше тратить. Сравнив ROI (показатель возврата инвестиций) свои рекламных каналов, вы можете выбрать самые эффективные из них, снизить расходы на привлечение новых клиентов и удержание текущих.
  2. Больше зарабатывать. Анализ поведения пользователей на сайте поможет вам найти слабые места в воронке продаж, проработать их и тем самым увеличить конверсию и средний чек.
  3. Автоматизировать все, что возможно. Инструменты веб-аналитики помогают автоматизировать сбор и обработку данных, необходимых для построение отчетов.

Читайте также: что аналитика дает бизнесу и какие ресурсы оправданно вложить в ее развитие.

Инструменты веб-аналитики: чем собирать статистику

Инструменты веб-аналитики созданы, чтобы собирать статистику с сайта, мониторить KPI интернет-магазина и рекламных кампаний, которые вы запускаете для его продвижения. Самые популярные из них — это Google Analytics и Яндекс. Метрика.

Обе системы веб-аналитики позволяют анализировать:

  • Трафик и действия пользователей в интернет-магазине. Сколько людей посетило ваш сайт, из каких стран, регионов и рекламных каналов они пришли. Сколько совершили конверсионных действий и каких (покупки, регистрации, заявки, заполнение форм, скачивание файлов и т. д.).
  • Эффективность рекламы. Какие каналы и кампании приносят больше всего пользователей, кликов, конверсий и дохода. А, если настроить импорт расходов из рекламных сервисов в Google Analytics, то можно сравнить ROAS всех каналов и узнать их окупаемость.
  • Показатели электронной торговли. Сколько дохода приносят отдельные бренды, товарные группы и категории. Также вы можете анализировать содержимое заказов, узнать средний доход с визита или транзакции.
  • Перемещения пользователей по сайту. С каких страниц они начинают маршрут, на какие лендинги переходят, какие кнопки и ссылки нажимают и где покидают сайт. Для этого в Google Analytics есть отчеты «Карта поведения» и «Пути пользователей», а в Яндекс. Метрике — вебвизор (краткое видео действий пользователя) и тепловые карты кликов.

Читайте также: подборка инструментов веб-аналитики, где каждый найдет для себя полезную новинку из мира анализа онлайн-данных.

Важные метрики и KPI для аналитики интернет-магазина

Отслеживание ключевых показателей эффективности интернет-магазинов позволяет их владельцам узнать, насколько они приблизились к достижению своих целей: увеличению посещаемости сайта и количества клиентов, росту конверсий, продаж и прибыли. А видя текущее положение дел, можно вовремя вносить коррективы и принимать решения, как все улучшить.

Прежде чем перейти к списку базовых метрик и KPI для интернет-магазина, давайте разберемся в чем заключается разница этих понятий.

Метрика — то, что вы можете посчитать, например, количество пользователей, событий или транзакций. Это просто число, и как вы интерпретируете это число, зависит от вас.

KPI — это ключевой показатель эффективности, который обычно измеряется в процентах и имеет определенную норму. Например, сравнив свой фактический KPI со средним по рынку, вы сможете сделать вывод об эффективности вашего бизнеса.

1. Посещаемость интернет-магазина. К примеру, зная количество пользователей, которые посещают ваш сайт в течение суток, недели или месяца, вы можете сравнить эту метрику с таким же показателем своих конкурентов, проанализировать их основные источники трафика и сделать выводы.

2. Коэффициент конверсии (CR). Это отношение пользователей, которые выполнили целевое действие к общему числу посетителей сайта. У мировых гигантов электронной торговли этот показатель может достигать 30-40%, а у начинающих интернет магазинов колеблется между 1% и 3%. Как видите, здесь есть к чему стремиться. Для повышения своего CR вы можете оптимизировать самые важные страницы сайта (каталог, карточки товара, форму регистрации и оформления заказа, корзину) а также сравнивать различные варианты лендингов и кнопок с помощью A/B-тестов.

3. Окупаемость маркетинговых инвестиций (ROAS). Это прибыль, которую ваша компания получает за каждый доллар, потраченный на рекламу — один из самых важных показателей для измерения эффективности онлайн-маркетинга. Сравнив этот показатель по всем своим каналам и кампаниям, вы увидите разницу между эффективной и убыточной рекламой. Если ROAS выше 100%, кампания успешная, если ниже — вы тратите больше, чем зарабатываете.

Узнайте, какие кампании приносят прибыль, а какие не окупаются

Автоматически импортируйте расходы из рекламных сервисов в Google Analytics. Сравнивайте затраты, CPC и ROAS разных кампаний в одном отчете.

4. Средний чек. Это отношение общего дохода за определенный период к количеству заказов. Показатель дает представление о том, сколько денег в среднем вам приносит один клиент. Чтобы его увеличить, вы можете, к примеру, предлагать покупателям скидку, если он оформит заказ на определенную сумму и выше.

5. Средний доход с клиента (ARPC). Это отношение общего дохода за определенный период к количеству покупателей. Зная ARPU, вы сможете понять, каким должен быть трафик на сайт, чтобы получить запланированный доход. Когда вы планируете поднять цены, проверьте ваш доход с пользователя до и после. Если количество пользователей за это время значительно не изменилось, а ARPU упал, значит повышение цен было плохой идеей.

Эти и другие параметры и показатели, важные для аналитики интернет-магазина, вы легко сможете посчитать в Google Analytics или Яндекс. Метрике. Однако для объективной оценки рекламных каналов этого недостаточно. Чтобы рассчитать LTV (прибыль от клиента за все время сотрудничества), CAC (стоимость привлечения клиента), ROMI (окупаемость маркетинговых инвестиций), долю ROPO-продаж (поиск товара в онлайне, покупка в офлайне) и другие сложные KPI, вам понадобятся данные, которых нет в системах веб-аналитики. И тут на сцену выходит сквозная аналитика.

Читайте также: подборка главных показателей эффективности, которые подойдут большинству компаний, и без которых digital-маркетинга и веб-аналитика теряют свой смысл.

Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна для интернет-магазина

Сквозная аналитика — это анализ эффективности маркетинговых инвестиций, который учитывает весь путь клиента: от знакомства с брендом до первого заказа и последующих покупок. С ее помощью бизнес может получить ответ на главный вопрос: в какие рекламные каналы вкладывать бюджет, чтобы получать больше прибыли.

Особенности сквозной аналитики

  • Учитывает все точки касания с клиентом. Перед покупкой люди могут несколько раз заходить на сайт из разных источников (клик по баннеру, ссылка в соцсетях, поисковик) с разных устройств (десктоп или мобильные приложения). Также они могут связаться с компанией в чате, по телефону или email, чтобы уточнить детали, и с итоге сделать покупку не на сайте, а в физическом магазине. Все эти действия необходимо фиксировать и учитывать при анализе.
  • Показывает прибыль с учетом возвратов и офлайн-продаж. Пользователи, сделавшие заказ на сайте, могут не оплатить покупку или вернуть товар через какое-то время. Это приводит к тому, что количество покупок и прибыль в системе веб-аналитики может значительно отличаться от реального положения дел. Преимущество сквозной аналитики в том, что для расчетов используются выкупленные заказы и фактическая прибыль из CRM.
  • Помогает оценить ROI рекламных каналов и их взаимное влияние друг на друга. Стандартные модели атрибуции в Google Analytics отдают ценность заказа одному канала и недооценивают вклад остальных каналов, которые участвовали в цепочке перед заказом. А настроив сквозную аналитику и объединив данные из разных источников, вы сможете использовать кастомные модели атрибуции, которые дают более объективную оценку.

Преимущества сквозной аналитики

  1. Находите зоны роста и риски. Настроив сквозную аналитику, вы сможете определить сильные и слабые места в своем маркетинге. Какие кампании приносят больше всего прибыли, какие косвенно мотивируют пользователей к покупке, а какие сжигают бюджет впустую.
  2. Залатайте дыры в своей воронке продаж. Зная, на каком этапе вашу воронку покидает большая часть пользователей, вы можете проанализировать причины и вовремя устранить проблему.
  3. Оптимизируйте маркетинговый бюджет. Получив достоверную оценку рекламных каналов, вы сможете грамотно перераспределить свои затраты на рекламу. Выделить больше денег на эффективные каналы/кампании и урезать финансирование или отключить убыточные.
  4. Прогнозируйте развитие бизнеса. Такие показатели как, ROAS и ROMI (окупаемость расходов на рекламу), ARPU/ARPC (средний доход с пользователя/клиента), CAC (срок окупаемости), Churn Rate (показатель оттока клиентов) и LTV (пожизненная ценность клиента), а также когортный анализ, помогут вам, какой доход могут принести ваши каналы в будущем.
  5. Управляйте ставками на основе данных. Вы можете передавать результаты расчетов атрибуции в рекламные системы, чтобы настроить стратегию управления ставками с учетом вклада ключевого слова в продажи.
  6. Увеличьте ROAS и доход своих аудиторий. Благодаря сквозной аналитике вы можете создавать различные сегменты пользователей и автоматически доставлять их в рекламные сервисы. Например, чтобы распределить рекламный бюджет на аудиторию, которая купит, и сократить расходы на кампании, исключив пользователей, которые не купят.

Как настроить сквозную аналитику для интернет-магазина

Для внедрения сквозной аналитики вам необходимо объединить:

  • Данные о поведении посетителей сайта (собираются в Google Analytics и Яндекс. Метрике).
  • Расходы на маркетинг (хранятся в рекламных кабинетах Google Ads, Яндекс. Директ, Facebook и др.).
  • Информацию о звонках и письмах (доступна в сервисах колл-трекинга и email-рассылок).
  • Данные о клиентах и выкупленных заказах и офлайн-продажах, которые хранятся во внутренних CRM/ERP системах бизнеса.

Есть несколько способов настроить сквозную аналитику. Они отличаются сложностью реализации, степенью автоматизации процессов и местом, где будут объединяться данные.

Способ 1. Можно выгрузить данные из Google Analytics, рекламных сервисов и CRM в Google Sheet. Это самый простой способ, который подойдет небольшим интернет-магазинам. Его главный недостаток — это отсутствие автоматизации, все придется настраивать вручную.

Способ 2. Можно собрать все данные в Google Analytics. Этот способ подходит магазинам, у которых небольшой объем трафика, мало заказов по телефону и незначительные расхождения между количеством покупок в CRM и системе аналитики.

Недостаток в том, что данные в отчетах могут семплироваться, и есть ограничения на количество и сочетание параметров и показателей в одном отчете. К тому же, если вручную загружать в GA данные о расходах и доходе, это нужно делать каждый раз, когда понадобится отчет.

Способ 3. Можно использовать специализированные сервисы, которые предлагают услуги сквозной аналитики (Roistat, Calltouch, CoMagic и т. д.). Плюсы этого способа в том, что вы получаете инструмент «из коробки», у которого зачастую есть колл-трекинг, а также интеграции с рекламными сервисами, системами веб-аналитики и CRM. Из минусов можно отметить качество собираемых данных (они могут «теряться» при передаче из Google Analytics), а также то, что ваши данные хранятся у третьей стороны и вы не можете быть до конца уверены в их безопасности.

Способ 4. Вы можете собирать и объединять информацию из разных источников в облачном хранилище Google BigQuery, например, с помощью OWOX BI.

Из плюсов:

  • Вы получаете качественные и полные данные без семплирования и агрегирования.
  • Хиты (действия пользователей на сайте) передаются в BigQuery и доступны для отчетов в реальном времени.
  • Вы можете строить отчеты любой глубины и детализации с какими угодно сочетаниями параметров и показателей.
  • Стабильная работа без «пробелов» в данных. OWOX BI мониторит работу Google BigQuery и повторно отправляет накопленную статистику в случае сбоя.

Из минусов: такой способ вряд ли подойдет небольшим компаниям с ограниченным бюджетом и малым объемом данных.

Подробнее об особенностях сквозной аналитики с OWOX BI читайте в статье:

Как настроить сквозную аналитику с помощью OWOX BI

  1. Настройте сбор сырых данных с сайта в Google BigQuery.
  2. Импортируйте расходы из рекламных сервисов в Google Analytics или напрямую в Google BigQuery.
  3. Настройте интеграцию OWOX BI с сервисами коллтрекинга и email-рассылок, чтобы передавать в Google BigQuery информацию о письмах и звонках.
  4. Загрузите в BigQuery данные о доходе, покупках и возвратах из вашей CRM.
  5. Стройте отчеты в Google BigQuery с помощью SQL-запросов или используйте уже готовые отчеты в OWOX BI Smart Data.
  6. Визуализируйте данные в удобном для вас интерфейсе: OWOX BI Smart Data, Google Data Studio, Tableau, Microsoft Power BI, Google Sheets или любом другом.

Вы можете бесплатно ознакомиться с возможностями OWOX BI и попробовать настроить сквозную аналитику.

Сбор данных с OWOX BI
Бесплатно попробовать OWOX BI

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все
  • Что такое веб-аналитика?

    В интернете вы найдете очень много определений, что такое веб-аналитика. По нашему мнению, все их можно сократить до одного главного предложения: «Аналитика — это измерение влияния усилий на результат». Технологии и работа аналитиков — это усилия, а дополнительная прибыль, которую получает бизнес — это результат.
  • Зачем нужна веб-аналитика?

    По нашему опыту, аналитика помогает бизнесу решить три основных задачи:
    1. Меньше тратить.
    2. Больше зарабатывать.
    3. Автоматизировать все, что возможно.
  • Зачем нужна сквозная аналитика?

    Основные задачи сквозной аналитики:
    • Настроить сбор полных данных по всем касаниям до продажи.
    • Дополнить онлайн-данные информацией о фактических продажах из CRM.
    • Оценить окупаемость каналов привлечения с учетом всех взаимодействий с покупателем (не Last Click).
    • Перераспределить рекламный бюджет.
  • Как объединить данные для веб-аналитики?

    Есть много способов собирать и объединять данные различной степени сложности. Мы делаем это автоматически с помощью OWOX BI и вам рекомендуем.