Для підвищення продажів в Інтернеті важливо знати, звідки користувачі дізналися про сайт і про ваш продукт, що вплинуло на їх рішення про покупку, що стало на заваді у завершенні покупки, чому користувачі залишили сайт чи перейшли на інші сторінки. Збиранням цієї статистики займаються спеціальні аналітичні системи, що встановлюються на сайт і/або завантажуються на комп’ютер користувача, тоді як аналізом, представникам і інтерпретацією цих даних займаються веб-аналітики.

Навіщо маркетологу знати веб-аналітику?

Прийняття будь-яких рішень в інтернет-маркетингу повинно ґрунтуватися на точному знанні поведінки користувача і каналів його залучення на сайт. Без цього будь-який рекламний бюджет витрачатиметься неефективно, контент сайту і рекламні кампанії не відповідатимуть очікуванням клієнтів. Окрім того, дуже часто компанії в умовах кризи не можуть дозволити собі наймати у штат окремо веб-аналітика, тож його функції виконує саме маркетолог.

Найрозповсюдженішими системами моніторингу відвідувачів сайту є Google Analytics, Live Internet, рейтинг bigmir, Яндекс метрика, на світовому ринку також Similar Web, Adobe Analytics, Com Score. Спершу варто зрозуміти, чим відрізняються різні типи сервісів збирання і аналізу даних в Інтернеті.

Типи систем веб-аналітики

За способом збору інформації:

• вимагають встановлення коду на сайт
• встановлюють програми на комп’ютери користувачів сайту

За можливістю доступу до інформації

• закриті – інформацію бачать лише ті, кому власник надав доступ
• відкриті – надають дані статистики сайту всім користувачам чи тим, хто оплатив сервіс
• змішані – власник обирає, які дані відкривати, а які ні

Про що розкаже маркетологу Google Analytics?

• які канали (пошук, розсилка, соцмережі, реклама) привели на сайт відвідувачів;
• географія відвідувачів – країна, місто, область;
• стать, вік, коло інтересів відвідувачів сайту;
• якими засобами користуються: десктопний ПК, ноутбук, мобільні пристрої, які браузери й платформи переважають;
• скільки і яких сторінок переглянули користувачі;
• скільки часу проводить користувач на сайті;
• чи здійснили вони покупку/реєстрацію/іншу конверсію.

Вибір ключових метрик для сайту – важливий фактор ефективності веб-аналітики. Ключові метрики залежать від специфіки бізнесу: що саме, як і кому ви продаєте, а також від структури сайту.

Серед ключових вмінь веб-аналітика – знання процесів встановлення і налаштування коду Google Analytics, вміння інтерпретувати дані статистики сайту, що надаються системою Google Analytics та іншими системами, знання програми Excel, вміння вивантажувати внутрішню статистику за допомогою SQL. Для ефективної роботи важливо також розуміти специфіку різних каналів трафіку, знання внутрішніх процесів у компанії, особливостей продукту, цільової аудиторії.

Тренди веб-аналітики 2019

1. Демократизація даних: все більше фахівців отримують доступ до статистики відвідувань і конверсій сайту, вчаться працювати з інструментами веб-аналітики і використовувати їх у вирішенні щоденних робочих завдань.
   
    
2. Аналіз поведінки користувача на сайті. Зросте роль поведінкових факторів. Зі збільшенням рекламних бюджетів в Інтернеті все більше значення набуває персоналізована реклама, сегментування аудиторії не за статтю і віком, а за реальними вподобаннями користувачів на сайті, які проявляються у виборі ключових слів, сайтів, сторінок і в особливостях їх перегляду. 95% користувачів лояльно ставляться до персоналізованої реклами, тому збирання даних в цьому напрямку буде продовжено. Вміння інтерпретувати поведінку користувачів, передбачати й спрямовувати, спираючись на конкретні дані статистики сайту, стане одним з ключових для інтернет-маркетолога й веб-аналітика.
   
    
3. На першому місці CTA – заклик до дії. З трьох видів веб-аналітики – описової, прогнозуючої і спонукальної – все поширеніше буде саме спонукальна аналітика. Описова (descriptive) відповідає на питання, що і чому відбулося на сайті в минулому, прогнозуюча (predictive) передбачає майбутні дії користувача на сайті, тоді як спонукальна (prescriptive) йде ще далі – переконує користувача виконати на сайті ту чи іншу дію. Аналіз поведінкових факторів і можливості прогнозуючої аналітики дозволяють з достатньо високою точністю розставити на сайті «пастки для користувача» – ті вікна, кнопки, форми чи банери, які мотивують його виконати певні дії. Наприклад, залишити контакт, підписатися на розсилку, завантажити промо-матеріали, купити додатковий товар, оформити пост-продажний сервіс.
   
    
4. Інтеграція різних систем збирання даних. В майбутньому лише інтерпретації даних Google Analytics буде недостатньо. Рішення прийматимуться на основі збирання й інтеграції в цілісне поле маси інформації – внутрішньої статистики сайту SQL, систем ERP, CRM, HR (RStudio, PowerBI) і POS, а також статистики з різних віджетів, додатків, з соцмереж та інших вбудованих в продукт інструментів звітності. Інтернет речей стає повноправним постачальником даних вже після покупки того чи іншого девайсу, і цей тренд буде лише зростати.
   
    
5. Веб-аналітики й інші фахівці з Big Data будуть ще більш затребуваними. Лавиноподібне зростання різних даних і розмитість інформаційного ландшафту потребуватимуть ще більше висококваліфікованих фахівців, здатних побудувати концепцію і стратегію і відслідковувати зміни в динаміці.