Практики веб-аналитики без рекламы RIW-2013 Игорь Селицкий.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
+7 (495) Пользовательские сценарии – залог успешной работы Юрий Батиевский.
Advertisements

Новые методы оценки эффективности PR. Веб-аналитика для связей с общественностью. Полезное агентство для Вашего бизнеса Спикер: исполнительный директор.
А эффективен ли сайт? Докладчик: Ильнара Сафина Руководитель отдела продаж Интернет - корпорации «Матрица»
Санкт-Петербург, 2010 г. Пономарев Петр Eshopsales.ru - маркетинг интернет- магазинов Показатели web-аналитики: проблемы интерпретации.
Как превратить посетителя в пользователя? Методы и приемы оценки сайта Ксения Бабий руководитель отдела продвижения Семинар «1С Битрикс»: «Формула сайта:
Promodo Вилявин Роман: «Анализ эффективности интернет-рекламы. Что скрывается за цифрами?»
(044) из 28 Эффективное управление контекстной рекламой на основании данных веб-аналитики.
Экзотика для любопытных Какие необычные данные можно собрать с помощью GA РИФ+КИБ 2014 Юрий Рыбаков.
Оценка эффективности контекстной рекламы. Google Analytics Анна Минчук cертифицированный консультант по Google AdWords.
Повышение рентабельности Как измерить и оценить эффективность Ваших маркетинговых мероприятий Google Analytics
Увеличиваем продажи через сайт используя веб-аналитику. Примеры из практики. Денис Осадчий Агентство интернет-маркетинга Директ Лайн
[CoMagic] Интеграция сервиса колл-трекинга с инструментами веб-аналитики и управления рекламой Семёнов Никита
Google Analytics против Яндекс Метрики. o Остановиться на чем-то одном, или использовать в совокупности? o Какая из систем более удобна с точки зрения.
Юзабилити сайта: как улучшить конверсию Евгения Чернявская CSN-Софт.
Ашманов и Партнеры Оценка качества и результатов поискового продвижения Мастер-класс Привлечение аудитории РИФ апреля 2008 года Андрей Кузьменков,
Big data в e-commerce. Товарные рекомендации – Retail Rocket В карточке товара При добавлении в корзину.
Сайт интернет-магазина Оптимизация для покупателей Тимофей Горшков Руководитель сервиса.
Докладчик: Денис Ванеев SEM-SEO.ru - Поисковая оптимизация сайтов.
Метрика. Анализ эффективности сайта Сергей Герштейн Конференция уральских веб-разработчиков UWDC2010 Челябинск, февраля 2010.
Устюжанина Мария Руководитель отдела Интернет- проектов компании Webexpert Управление поведением посетителей сайта.
Транксрипт:

Практики веб-аналитики без рекламы RIW-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: куртки|пуховик шапка кроссовки –детские ботинки-детские куртки+-детские бутсы шторы adidas|reebok жилет 5 Выделение пользовательского поведения Что из этого на самом деле искал пользователь?

Запросы поиска по сайту: куртки|пуховик шапка кроссовки –детские ботинки-детские куртки+-детские бутсы шторы adidas|reebok 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, например lt/?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: – – – Баннеры на сайте – рекламные метки WebTrekk – ction_topcat.- => в статистике указываем какие метки считать внутренними. ction_topcat.- Переходы с сайтов компании: – – m.lamoda.ru m.lamoda.ru – company.lamoda.ru company.lamoda.ru – feedback.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 ( - на самом деле женские пуховики) Тысяча брендов Десятки фильтров и сортировок В 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 – ru.pc.cart – корзина – 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 , 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