Для оптимизации сайта необходимо выяснить, откуда к вам пришли посетители, что именно хотят пользователи у вас найти, где и как им удобно совершать покупку.
Для повышения продаж в Интернете важно знать, откуда пользователи узнали о сайте и о вашем продукте, что повлияло на их решение о покупке, что помешало завершить покупку, почему пользователи покинули сайт или перешли на другие страницы. Сбором данной статистики занимаются специальные аналитические системы, устанавливаемые на сайт и/или загружаемые на компьютер пользователя, а анализом, представлением и интерпретацией этих данных занимаются веб-аналитики.
Зачем маркетологу знать веб-аналитику?
Принятие любых решений в интернет-маркетинге должно базироваться на точном знании поведения пользователя и каналов его привлечения на сайт. Без этого любой рекламный бюджет будет расходоваться неэффективно, контент сайта и рекламные кампании не будут соответствовать ожиданиям клиентов. Кроме того, очень часто компании в условиях кризиса не могут позволить себе нанимать в штат отдельного веб-аналитика, поэтому его функции выполняет именно маркетолог.
Для того, чтобы понять, зачем нужно знать веб-аналитику и на что обратить внимание при обучении данному предмету, советуем просмотреть курс на EDUGET «Веб-аналитика – быстрый старт».
Самые распространенные системы мониторинга посетителей сайта являются Google Analytics, Live Internet, рейтинг bigmir, Яндекс метрика, на зарубежном рынке – Similar Web, Adobe Analytics, Com Score. Для начала стоит понять, чем отличаются разные типы сервисов сбора и анализа данных в Интернете.
Типы систем веб-аналитики
По способу сбора информации:
требуют установки кода на сайт;
устанавливают программы на компьютеры посетителей сайта.
По возможности доступа к информации:
закрытые – информацию видят только те, кому владелец дал доступ;
открытые – предоставляют данные статистики сайта всем пользователям или тем, кто оплатил сервис;
смешанные – владелец выбирает, какие данные открывать, а какие нет.
О чем расскажет маркетологу Google Analytics?
какие каналы (поиск, рассылка, соцсети, реклама) привели на сайт посетителей;
совершили ли они покупку/регистрацию/другую конверсию.
Выбор ключевых метрик для сайта – важный фактор эффективности веб-аналитики. Ключевые метрики зависят от специфики бизнеса: что именно, как и кому вы продаете, а также от структуры сайта.
Среди главных умений веб-аналитика – знание процессов установки и настройки кода Google Analytics, умение интерпретировать данные статистики сайта, предоставляемые системой Google Analytics и другими системами, знание программы Excel, умение выгружать внутреннюю статистику при помощи SQL. Для эффективной работы важно также понимание специфики разных каналов трафика, знание внутренних процессов в компании, особенностей продукта, целевой аудитории.
Тренды веб-аналитики 2019
Демократизация данных: все больше специалистов получают доступ к статистике посещений и конверсий сайта, учатся работать с инструментами веб-аналитики и использовать их в решении повседневных рабочих задач.
Анализ поведения пользователя на сайте. Возрастет роль поведенческих факторов. С увеличением рекламных бюджетов в Интернете все больше значения придается персонализированной рекламе, сегментированию аудитории не по полу и возрасту, а по реальным предпочтениям пользователей на сайте, выражающихся в выборе ключевых слов, сайтов, страниц и в особенностях их просмотра. 95% пользователей лояльно относятся к персонализированной рекламе, поэтому сбор данных в этом направлении будет продолжен. Умение интерпретировать поведение посетителей, предсказывать и направлять, опираясь на конкретные данные статистики сайта, станет одним из ключевых для интернет-маркетолога и веб-аналитика.
На первом месте CTA – призыв к действию. Из трех видов веб-аналитики – описательной, прогнозирующей и побудительной – все большее распространение получит именно побудительная аналитика. Описательная (descriptive) отвечает на вопрос, что и почему произошло на сайте в прошлом, прогнозирующая (predictive) предполагает будущие действия пользователя на сайте, тогда как побудительная (prescriptive) идет еще дальше – убеждает пользователя совершить на сайте то или иное действие. Анализ поведенческих факторов и возможности прогнозирующей аналитики позволяют с достаточно высокой точностью расставить на сайте «ловушки для пользователя» – те окна, кнопки, формы или баннеры, которые побуждают его совершить определенные действия. Например, оставить контакт, подписаться на рассылку, скачать промо-материалы, купить дополнительный товар, оформить пост-продажный сервис.
Интеграция различных систем сбора данных. В будущем только интерпретации данных Google Analytics будет недостаточно. Решения будут приниматься на основе сбора и интеграции в единое поле массы информации – внутренней статистики сайта SQL, систем ERP, CRM, HR (RStudio, PowerBI) и POS, а также статистики с различных виджетов, приложений, из соцсетей и других встроенных в продукт инструментов отчетности. Интернет вещей уже становится полноправным поставщиком данных уже после покупки того или иного девайса, и этот тренд будет только расти.
Веб-аналитики и другие специалисты по Big Data будут еще более востребованы. Лавинообразный рост различных данных и размытость информационного ландшафта потребуют еще больше высококвалифицированных специалистов, способных выстроить концепцию и стратегию на этой основе и отслеживать изменения в динамике.
При цитировании материалов раздела «Блог» на www.eduget.com активная ссылка на сам материал или на страницу www.eduget.com – обязательна. Любое использование материалов раздела «Статьи» на www.eduget.com (материала целиком) возможно исключительно по предварительному письменному разрешению правообладателя. Благодарим за сотрудничество!
