Практики веб-аналитики без рекламыRIW-2013

Игорь Селицкий

• Контроль качества данных, отделение пользовательского поведения, фрода

• Оповещения об изменении ключевых показателей• Измерение внутренних переходов• Структурирование контента, как правильно ориентироваться в

миллионах страниц• Автоматизация отчётов, ключевые моменты• Показываем то, что действительно видит пользователь• Веб-аналитика полезна не только для сайта – как получить

дополнительную выгоду для бизнеса

2

Содержание

Несколько простых правил:

1. Проверяем, на всех ли страницах сайта установлен счётчик (crawler, Screaming Frog, …)

2. Измеряются ли ключевые шаги пользователя (заказы, подписки, …)?3. Исключаем из статистики «профессиональных пользователей» : офисы

компании, колл-центр и т.д. по IP-адресам или через метки (from=callcenter).4. Исключаем из статистики ненужные домены (dev.site.ru, beta.site.ru,

sitecopypaste.ru, sitearchive.com и т.д.)5. Проверяем расхождение целей в веб-статистики и БД, сравниваем его с

заказами из колл-центра/офисов.

3

Контроль качества данных

• Несмотря на наличие системы мониторинга у администраторов сайта, полезно заводить оповещения в системах веб-статистики, т.к. они:– ближе к тому, как видит сайт пользователь (на сервере как правило нет состояния

пользователя – например авторизован или нет)– имеют больше возможностей (CR и т.д.).

• Настройка уведомлений об изменении требуемых показателей– Посещаемость, весь сайт, ключевые разделы– Конверсия– Количество заказов/подписок– Микроконверсии (например корзина-заказ)– Страницы ошибок (404, 504 и т.д.)– Сообщения о критических ошибках

4

Оповещение о изменении показателей

Количество отменённых заказов

Запросы поиска по сайту:• -детские @title куртки|пуховик• -детский @title+жилет• шапка• кроссовки –детские• ботинки-детские• куртки+-детские• бутсы• шторы• adidas|reebok • жилет -детский+@title+жилет

5

Выделение пользовательского поведения

Что из этого на самом деле искал пользователь?

?

Запросы поиска по сайту:• -детские @title куртки|пуховик• -детский @title+жилет• шапка• кроссовки –детские• ботинки-детские• куртки+-детские• бутсы• шторы• adidas|reebok • жилет -детский+@title+жилет

6

Выделение пользовательского поведения

Что из этого на самом деле искал пользователь?Ставим событие на кнопку поиска =>• шапка• бутсы• шторы

Всё остальное – это переходы с рекламы, напримерhttp://www.lamoda.ru/catalogsearch/result/?q=adidas%7Creebok

Механизмы выделения фрода зачастую отсутствует в системах веб-аналитики(

Можно определить фрод по лишь косвенным признакам:– Большой показатель отказов– Маленькая конверсия– Резкое увеличение трафика

При анализе полезно исключать траффик аффилиатов.

7

Определение фрода и нецелевого трафика

• Меню, ссылки на сайте – приводим к одному формату для всех отделов:– http://www.lamoda.ru/shoes/women/?sitelink=topmenu– http://www.lamoda.ru/wishlist/?sitelink=bottom-panel– http://www.lamoda.ru/checkout/cart/?sitelink=header

• Баннеры на сайте – рекламные метки WebTrekk– http://www.lamoda.ru/clothes/trikotazh/?wt_os=ru.os.dc.Hp_main_big_1_new.171013_Hpbig_action_topcat.- => в

статистике указываем какие метки считать внутренними.

• Переходы с сайтов компании:– www.lamoda.ru– m.lamoda.ru– company.lamoda.ru– feedback.lamoda.ru

8

Измерение внутренних переходов

• Сотни тысяч товаров• Тысячи категорий (Премиум > Женщинам > Обувь > Сапоги > Сапоги на каблуке)• В URL есть не вся необходимая информация, например не всегда понятна

категория (http://www.lamoda.ru/clothes/puhoviki/ - на самом деле женские пуховики)

• Тысяча брендов• Десятки фильтров и сортировокВ итоге:• Миллионы страниц, невозможно ориентироваться• В GA большая часть попадает в (other)

даже в Premium

9

Структурирование контента

Выход: • Для GA используем события (4 уровня)• В WebTrekk переход от URL в ContentID:

– ru.pc.subcat.women.clothes.puhoviki – каталог http://www.lamoda.ru/clothes/puhoviki/ – ru.pc.cart – корзина https://www.lamoda.ru/checkout/cart/

– Параметры URL передаются через переменные:• Сортировка• Фильтры (размер, бренд, цвет, цена и т.д.)• Номер страницы• Количество результатов

10

Структурирование контента

1. Если логика простая (например популярность категорий товаров за вчера) => регулярно выгружаемые отчёты из систем веб-аналитики, приходят на email, ftp

2. Если логика сложная (например прогноз выплаты партнёру с учётом показателя выкупаемости или уровень значимости теста на дохода на посетителя для A/B тестов) => экспорт данных и формирование отчёта в БД

Для отображения отчётов используем:– веб-интерфейс системы веб-аналитики– Excel– SAP BO– SAP Lumira (похожа на Tableu)

11

Автоматизация отчётов

• Передаём текст сообщений через события:

12

Показываем именно то, что видит пользователь

13

Веб-аналитика нужна не только для сайта

В чём сила бренда, брат?

Сила бренда в продажах! Смотрим какая доля продаж бренда была связана с интересом к этому бренду.

Выгоды:

• Управление ассортиментом (в том числе закупка на следующий сезон)

• Отчёты для каждого поставщика по категориям – прозрачные отношения

• Новый уровень отношений с поставщиками, цивилизованное образование закупочной цены

14

Веб-аналитика нужна не только для сайта

В чём сила бренда, брат?

15

Спасибо за внимание

Вопросы?

Контакты:igor.selitskiy овчарка lamoda.ru

http://fb.com/selitsky