Яке ваше уявлення про хорошу веб-аналітику? Якою вона має бути? З чого варто починати новачкам? Дайте, будь ласка, кілька порад.

Хороший веб аналітик насамперед повинен забезпечити грамотний збір даних.

Гарантована доставка даних може бути одним з його KPI. Причому сюди потрібно включити налаштування цілей, конверсій для сайту, а не тільки стандартні взаємодії на кшталт переглядів сторінок.

__________

Якщо ми говоримо про Google Analytics — це мінімум налаштування фільтрів, що виключають непотрібні дані, зв’язок з рекламними системами, перевірка якості налаштованих цілей.

Друге — це розуміння KPI ключових показників ефективності для основних типів бізнесу. На перший погляд може здатися, що веб аналітику необхідно відстежувати тільки 3 – 4 ключових універсальних показника, таких як CR (конверсія), CTR, CPL (вартість ліда). Частково це вірно, але якщо ми починаємо копати глибше, то, наприклад, для блогу дуже важливими є поведінкові показники, а для e-commerce сфери — показники з продажу конкретних товарів, їхніх брендів і т.д.

І третє, це здатність і бажання діставати з даних корисну інформацію. Досвідчений аналітик любить копатися в цифрах, вишукувати інформацію, шукати закономірності. Це як розв’язання задачок без чітко заданих умов і туманної відповіді, якої може й не існувати. Але якщо знаходиш закономірність — отримуєш нагороду у вигляді ефективності тієї чи іншої аудиторії, грамотно налаштованої воронки продажів тощо.

Також потрібно вміти швидко реагувати, створювати так звані ad-hoc reports — звіти на вимогу. На своїх лекціях я розповідаю про 2 види метрик: Exploratory metrics (дослідницькі показники) і reporting metrics (стандартні звіти).

Reporting metrics ми відстежуємо на постійній основі — це щомісячні або щоденні стандартні звіти.

Exploratory metrics — це пошук закономірностей у нашому обсязі даних. Ми шукаємо дані метрики для кращого розуміння аудиторії, щоб надалі скоригувати налаштування таргетованої реклами. Або для проведення a/b тестів, експериментів, щоб надалі поліпшити основні бізнес-показники.

Найчастіше стандартних звітів у тій самій Google Analytics недостатньо, і доводиться вивантажувати дані в табличному вигляді та формувати звіти, що відповідають на конкретне запитання. Тому знання Excel або Google таблиць дуже знадобляться.

Новачкам я б порадив створити свій сайт на тому ж безкоштовному WordPress, заповнити його будь-яким контентом, поставити лічильник Google Analytics і почати збирати дані. Коли ви пройдете шлях з нуля, налаштовуючи цілі, фільтри і зв’язки – це буде дуже цінно.

Також є чудові офіційні курси від google в Google Ads Academy, причому вони абсолютно безкоштовні. Я сам їх проходив на початковому етапі. Ба більше, ви можете отримати сертифікат у разі успішного проходження курсу і складання тестів, що сильно підвищить вашу цінність на ринку праці. Єдиний мінус — відео англійською, але з російськими зрозумілими субтитрами. Тести також можна складати російською.

Якщо ви працюєте в e-commerce сфері (онлайн-продажі товарів) вам допоможе безкоштовний демо акаунт Google Analytics — Google merchandise store. Це відкрита аналітика магазину google з продажу мерчу — товарів з логотипом Google. Як ви розумієте аналітика налаштована там ідеально, можна орієнтуватися як на приклад.

__________

Exploratory metrics — це пошук закономірностей у нашому обсязі даних. Ми шукаємо дані метрики для кращого розуміння аудиторії, щоб надалі скоригувати налаштування таргетованої реклами. Або для проведення a/b тестів, експериментів, щоб надалі поліпшити основні бізнес-показники.

Яку систему краще вибрати для аналітики і як правильно це зробити?

Must have для аналітика-початківця — це, звісно, Google Analytics. Ця система безкоштовна і при цьому одна з найкращих для веб-аналітики.

Яндекс Метрика цікава поведінковими візуальними звітами такими як карта кліків, посилань і скролінгу. А також тут дуже зручно відстежувати ефективність форм на сайті за замовчуванням, без додаткових налаштувань.

Цілком нормальна ситуація, коли на сайті встановлено одразу кілька систем аналітики, тож можете сміливо ставити обидві системи.

У цій статті ми говоримо про виключно веб-аналітику, тому цих систем буде цілком достатньо для грамотного відстеження всіх метрик.

Чи всім проєктам потрібна веб-аналітика? Чи можна обійтися без неї?

Безумовно. Ми живемо в епоху високої конкуренції, тому без data-driven підходу важко вибудувати ефективний бізнес.

Data-driven — це підхід, заснований на даних. Тобто для Компанії бути data driven — це означає ухвалювати рішення на підставі вибудуваної аналітики, а не на емоціях і здогадках, навіть якщо їх пропонує керівництво.

Поділіться, будь ласка, якимось успішним вашим кейсом.

Можу навести приклад із досвіду роботи в компанії Цитрус. Однією з перших моїх задач було налаштування складових цілей — рух користувача по воронці купівлі, яка містила такі кроки — додавання товару в кошик, введення даних щодо доставки та оплати, завершення оплати.

Налаштувавши мету, я буквально через 2-3 дні помітив, що на одному з етапів втрачається досить велика кількість потенційних покупців — етап введення даних. За фактом, було виявлено суто технічну проблему, причому вона була досить неочевидна під час звичайного тестування, але на великому обсязі даних спливла.

Вирішивши цю проблему, нам вдалося поліпшити конверсію цього етапу воронки на 35% і, як наслідок, кількість продажів.

Тобто аналітик має бути індикатором будь-яких змін, стрибків, падінь продажів або трафіку, причому суть може бути різної природи, головне до неї докопатися.

Як ви вдосконалюєте свої знання?

Раніше це була email підписка на кілька корисних ресурсів, але зараз це виключно Telegram-канали. Практично всі топові ресурси завели свої Telegram-канали.

https://t.me/internetanalytics — чудовий канал лідера в галузі Олексія Нікушина.

https://t.me/analysts_hunter — ним же організований чат для пошуку роботи у сфері аналітики.

https://t.me/webmagic — корисний канал з контекстної реклами та веб-аналітики

https://t.me/webanalyst — канал більше зосереджений на продуктах Google – GA, Google Data Studio, Google Optimize

https://t.me/serpstat_ru — канал великого універсального сервісу serpstat з маркетингу та аналітики.

https://t.me/owoxbicis — канал компанії Owox націлений на налаштування складніших речей з наскрізної аналітики.

https://t.me/schoolWA — цікавий кейси, налаштування, але не для початкового рівня.

https://t.me/neokotler — канал який агрегує найцікавіші добірки з усіх популярних маркетингових каналів.

Які тренди ви могли б виділити зараз у цій сфері?

Я б виділив появу посади “Маркетинговий аналітик”. У чому різниця між веб-аналітиком і маркетинговим аналітиком?

Веб аналітик зосереджений здебільшого на показниках ефективності сайту, таких як конверсія, заявки тощо.

__________

Маркетинговий аналітик копає набагато глибше. У його завдання входить побудова наскрізної аналітики. Наскрізна аналітика це не тільки відстеження дій на сайті, а й зв’язування цих взаємодій з CRM системою, бізнес ефективністю.

Найпростіший приклад — відстеження ефективності маркетингових каналів інтернет-магазину. Під час стандартного відстеження ми побачимо кількість заявок, а не кількість фактичних продажів. Для розуміння факту продажів знадобитися імпортувати ці дані з CRM системи в Google Analytics. Так ми зможемо порахувати CAC (вартість залучення клієнта, а не заявки) і, отже, рентабельність інвестицій у той чи інший маркетинговий канал.

Так склалося, що найчастіше питання веб аналітики закриває маркетолог у компанії. За невеликих бюджетів на рекламу маркетолог дійсно може закрити основні питання з аналітики.

Але дедалі більше середні та великі компанії виділяють окрему посаду під аналітику, тому що хороший маркетолог просто не встигне одночасно налаштовувати грамотний збір даних, копатися в цифрах і водночас генерувати ідеї щодо рекламних активностей.