Что такое веб-аналитика и зачем она нужна

Что за показатели и параметры?

Давайте на примере веб-аналитики сайта. Один из основных показателей — «Посетители» или «Пользователи». Это количество людей, которые были на сайте в определённый период. Сама по себе эта метрика отражает посещаемость ресурса в целом, популярность отдельных страниц. Но если посмотреть посетителей по определённому параметру — например, взять «Возраст», «Пол», «Город» или «Источник», — можно уже узнать, кто основная аудитория.

Допустим, с рекламы приходят петербуржцы 50 лет и старше, хотя продукт для москвичей 25–34, — значит, с рекламными настройками что-то не так. Тогда понятно, почему продаж нет.

Вообще, показателей, параметров и их возможных сочетаний очень много. Нельзя взять и разобраться со всеми сразу.

А откуда берутся эти данные? Их можно как-то посчитать самостоятельно?

В социальных медиа мы легко видим количество подписчиков, лайков, комментариев, шеров. И можно даже вручную считать вовлечённость по формуле: (лайки + репосты + комментарии) / подписчики ∗ 100%.

А с сайтами не так — чтобы узнать хоть что-то, нужны системы веб-аналитики. Для этого в код сайта встраивают специальные счётчики (это несложно, такая возможность есть на любом бесплатном конструкторе).

А в этой «Метрике», например, покажут пошагово, что и как делать, чтобы привлечь больше покупателей?

В сервисах есть готовые отчёты, но надо самому думать, как все эти параметры и показатели связаны с заказами и продажами.

Допустим, мы открываем отчёт «Источники» и видим, что контекстная реклама даёт больше визитов, чем остальные каналы. Значит, она работает хорошо и стоит вкладывать туда деньги?

Подождите — мы настроили цели на оформление заказов, надо добавить эту метрику в отчёт и посмотреть, сколько их принёс каждый источник. Получилось, что Яндекс.Директ и Google Ads дали 144 новых заказа, а соцсети — 72. Значит, всё-таки контекстная реклама более выгодна для бизнеса?

А вот вряд ли, если вспомнить, что на неё потратили 80 тысяч рублей, а на соцсети — в четыре раза меньше…

А нет какого-то универсального показателя, чтобы посмотреть и сразу понять, что делать?

Даже самая хорошая метрика может быть обманчива, если рассматривать её отдельно от остальных.

Универсальным показателем эффективности могла бы стать прибыль с продаж, но она зависит от множества факторов (в том числе качества продукта и работы менеджеров). Поэтому невозможно точно посчитать, какой вклад вносит тот или иной источник/канал, особенно если их много, а продукт покупают не сразу, а через несколько месяцев или полгода-год…

А точно нельзя всё автоматизировать? Чтобы не закапываться в отчётах и метриках, а просто продавать продукт?

Можно и нужно автоматизировать рутину. Например, настроить интеграции между разными рекламными и аналитическими системами, чтобы сводить все важные данные в одном отчёте. Тогда не придётся «скакать» по разным сервисам и вручную выгружать/добавлять показатели в Excel, чтобы понять общую картину.

Но даже с максимальной автоматизацией нужно глубоко вникать в отчёты, строить гипотезы и принимать стратегические решения. О том, как правильно распределить бюджет, какой рекламный канал оптимизировать или отключить и тому подобное.

Стоп, а можно же делегировать аналитику агентству или фрилансерам?

Можно, но это недёшево. Плюс не все исполнители могут глубоко погружаться в задачу и оценивать ситуацию комплексно. И даже с надёжным подрядчиком нужно общаться на одном языке и быть в курсе работы, а для этого — разбираться хотя бы в основах.

Значит, всё равно придётся разбираться… А с чего начать?

Можно начать с онлайн-курса «Веб-аналитик с нуля до Junior» от Skillbox. Вы научитесь работать с разными системами, правильно трактовать метрики и оценивать эффективность рекламы, а также выстраивать систему KPI для бизнеса и строить понятные отчёты. Если понравится — можно начать карьеру в веб- или продуктовой аналитике.