Проблема с базовой аналитикой веб-сайта (и что вы действительно должны измерять)

Представьте себе: вы начинаете свой рабочий день с чашки кофе и открываете свой ноутбук. Вы проверяете стандартную платформу аналитики веб-сайтов, такую ​​​​как Google Analytics, и снова видите, что ваш пользовательский трафик и активность остаются на прежнем уровне. Пользователи посещают ваш сайт, но очевидно, что новые подписки на ваш продукт не там, где должны быть. Разочарованный, вы оцениваете работу и долгие часы, которые вы потратили на то, чтобы двигать иглу: вы много раз меняли копию на главной странице и оптимизировали скорость загрузки страницы, но до сих пор не можете понять, почему цифры не растут.

Виновник (весьма вероятный)? Вы не измеряете правильные вещи.

Слишком часто компании сосредотачиваются на тщеславных метриках — подумайте: трафик, клики и так далее. Эти тщеславные или основанные на сеансах метрики показывают лишь моментальный снимок момента — клик, отказ, число. Маркетологи должны уметь различать полезную информацию о поведении клиентов при просмотре аналитики веб-сайта.

Чтобы провести этот анализ, им нужно вместо этого сосредоточиться на опережающих индикаторах роста, а не на запаздывающих индикаторах. Мы потратим это время на распаковку эффективных показателей, основанных на вовлеченности.

Недостатки многих показателей веб-аналитики

Большинство бесплатных (или почти бесплатных) инструментов аналитики, используемых маркетологами, ориентированы на взаимодействие в целом, а не на уровне отдельных клиентов. Популярные показатели тщеславия, которые отслеживаются в таких инструментах, как Google Analytics, включают рейтинг кликов, посещаемость сайта, показатель отказов и время, проведенное на странице.

[Подробнее о различиях между Google Analytics и Amplitude.]

Большую часть времени маркетологи обращаются к Google Analytics, когда им нужно получить представление о пользовательском трафике. Там они находят, на первый взгляд, бесценные маркеры вовлеченности: метрики на основе сеансов, такие как рейтинг кликов, трафик, время на странице и так далее. Эти метрики на основе сеанса фиксируют именно это — сеанс. По сути, это фрагмент момента, предоставляющий поверхностные и транзакционные подробности только об этом моменте, но не об обстоятельствах, метаданных или деталях атрибуции, связанных с тем, как этот пользователь был доставлен (и ушел) в этот конкретный момент.

Это не значит, что показатели тщеславия не дают нам ценной информации, но они являются обобщенными и несколько громоздкими. Они не особенно полезны, если вы пытаетесь выяснить, какие нюансы нужны вашему продукту, чтобы порадовать разные группы пользователей.

Почему? Потому что ваши клиенты в конечном счете больше, чем сумма общего трафика или кликов. Каждый из них мотивирован уникальными факторами и взаимодействует с вашим продуктом по-разному в результате этих внешних воздействий.

Метрики, основанные на вовлеченности или поведении, из продуктовой аналитики более действенны. Показатели ведущих индикаторов позволяют маркетологам видеть, как разные пользователи взаимодействуют с их продуктом и кампаниями. Благодаря этим подробным сведениям вы можете вносить точные улучшения в обмен сообщениями с клиентами в зависимости от различных потребностей пользователей.

6 методов веб-аналитики для поддержки вашего маркетинга

Успех вашего продукта и онлайн-взаимодействия зависит не только от того, какие пользовательские данные вы оцениваете внутри компании, но и от того, как вы отслеживаете и представляете эти данные. В этих передовых методах рассказывается, как осмысленно измерять полезные показатели, основанные на вовлеченности, и как делиться этими знаниями со своей командой, чтобы добиться положительных результатов.

Мониторинг N-дневного удержания

Чаще всего вы, вероятно, задаетесь вопросом, сколько пользователей проверяют ваше приложение или сайт повторно, а не в данный момент. К сожалению, просмотр общего количества посетителей дает вам только общее количество посетителей в определенный день или месяц. Эта информация бесполезна, если вы хотите знать, кто продолжает возвращаться после первого раза.

Ведущим показателем, который следует учитывать при измерении, является удержание N-дней, которое обеспечивает более детальный анализ трафика, а также потенциальных моделей повторных посещений. В то время как общее количество посетителей говорит вам, сколько людей посетило сайт за день, N-Day Retention показывает, сколько людей посетили сайт один за другим.

В отличие от общего количества посетителей, N-Day Retention позволяет легко выявлять тенденции, когда люди выбывают из заранее разработанного рабочего процесса. Отсюда эта информация позволяет вам разделить ваш пользовательский опыт с помощью A / B-тестирования, чтобы выяснить, какие факторы влияют, позитивные отвлекающие факторы, рекламные акции, карусели или предложения заставляют людей вернуться в другой день и так далее.

N-Day Retention особенно полезен для уточнения отдельных действий или частей вашего продукта. Если бы вы поняли, что все пользователи, завершающие седьмой день, завершают определенное действие, а те, кто прекращает работу до этого, — нет, вам нужно выяснить, как лучше продвигать это конкретное действие по отношению к остальным вашим менее вовлеченные пользователи.

Вы можете легко измерить N-Day Retention с помощью Amplitude.

Отслеживание активности по когортам

Ваши пользовательские персонажи состоят из различного поведения, выбора и привычек использования. Чтобы понять эти различия, маркетологи часто полагаются на демографические или геоданные. Но эта информация охватывает очень бинарные атрибуты ваших пользователей, такие как местоположение, возраст и т. д., а не то, как указанные пользователи взаимодействуют с вашим продуктом.

Измерение активности пользователей по когорте или их сегментация по общим атрибутам и поведению является более информативным и может значительно улучшить персонализированную маркетинговую стратегию, чем только демографические данные. Когорты обычно представляют собой меньшие сегменты, чем демографические, с критериями, основанными на фактической активности клиентов, общих атрибутах (таких как initial_utm_referrer , utm_campaign и т. д.) или общем бездействии в течение определенного периода времени.

Для достижения наилучших результатов мы предлагаем разделить ваши когорты на две разные группы: прогностические и поведенческие.

Прогнозные когорты создаются с использованием возможностей Amplitude по использованию поведенческих данных. С предиктивной когортой вы устанавливаете идеальную цель или результат. Оттуда Amplitude будет использовать ваши существующие исторические данные, чтобы определить, насколько вероятно, что определенная группа достигнет заданного вами результата. Прогнозные когорты наиболее полезны, когда вы пытаетесь отслеживать что-то, что не имеет типичной последовательности, имеет более 100 000 пользователей или вы хотите управлять определенным поведением. Вы можете создавать прогностические когорты с помощью Amplitude Recommend.

Поведенческие когорты позволяют вам сегментировать пользователей вместе на основе определенных функций, используемых в течение определенного периода (или их отсутствия). В сочетании с анализом удержания вы можете увидеть, как эти различные действия повлияли на сохранение выбранных пользователей или нет. Вы часто обнаружите, что определенные функции играют ключевую роль в повышении вовлеченности и удержании. Вы можете создавать поведенческие когорты любым удобным для вас способом, и стоит отметить, что повторные покупки — это важная поведенческая когорта, за которой нужно следить.

Например: создайте когорту ваших постоянных покупателей и перепроектируйте процесс, увидев, какие действия у членов этой когорты являются общими. Являются ли те, кто занимается определенной функцией, вашими основными постоянными покупателями? Или существует более сильная корреляция между временем и повторными покупками? Изучая когорты повторных покупок, вы можете определить, что возвращает этих опытных пользователей, а затем использовать эту информацию, чтобы информировать и поощрять такое поведение других пользователей.

Отображение полного пути клиента

Критический способ более точного измерения ваших пользователей — собрать воедино весь путь клиента — вы можете сделать это, используя разрешение идентификации. Например, если кто-то использует ваше приложение на своем телефоне, а затем переключается на компьютер, у вас должна быть возможность получить целостное и всестороннее представление об этом путешествии и каждом промежуточном шаге.

Разрешение идентификационных данных дает вам полное представление о чьем-то путешествии с вашим продуктом, а не фрагмент (например, отслеживание их использования только в мобильном приложении или на сайте). Эта информация позволяет вам принять более взвешенное решение, а не обоснованное предположение. Если вы уже следите за N-Day Retention, создаете различные когорты и понимаете процент отказов, вы уже на пути к полному разрешению личности. Эта практика сшивания поведения пользователей из одного канала в другой — бесценный способ обеспечить полноту и беспрепятственность взаимодействия с клиентом.

Используйте драйверы конверсии

Измерение коэффициента конверсии (исключительно) дает несколько неполную картину. Вы знаете, совершил ли пользователь конверсию или нет, но эта информация не говорит вам, какой выбор он сделал, чтобы принять решение о конверсии, или с какими препятствиями они столкнулись, что отвлекло их от достижения события конверсии.

С драйверами конверсии Amplitude вы откроете возможность понять, что сделали пользователи, чтобы достичь точки конверсии, или с какими узкими местами они столкнулись на пути, пока не ушли.

Вы также можете настроить отчет «Драйвер конверсии» так, чтобы он был настолько подробным, насколько вам нравится, создавая собственную воронку конверсии. Предположим, вам интересно, почему одни люди используют функцию обмена, а другие нет. Вы можете измерять все события, связанные с репостами, лайками и комментариями, добавляя их как шаги в воронку конверсии. Оттуда вы можете отфильтровать по свойствам пользователя, чтобы увидеть, что люди, прошедшие определенный день, любят, комментируют и в конечном итоге делятся. И наоборот, вы могли бы понять, почему те, кто остается, но никогда не лайкает или не комментирует, не делятся.

Проведите A/B-тестирование

Вы не улучшаете сразу весь сайт или приложение — вы делаете дополнительные шаги, тестируя различные варианты и повторяя итерации в зависимости от вовлеченности пользователей (или ее отсутствия).

A/B-тестирование — это практика внесения небольших изменений и наблюдения за тем, как реагируют образцы аудитории. Это важный способ выяснить, что работает, а что нет, независимо от того, что вы пытаетесь оптимизировать.

Лучше всего начать с малого и определить элемент, на котором вы хотите двигаться дальше. Если вы пробуете новый стиль кнопки «Нравится», разверните его для небольшой части пользователей и посмотрите, как будет реагировать. Затем промойте и повторите. Если ответ в тесте положительный, разверните изменение для большей группы пользователей и настройте его по своему усмотрению. В Amplitude вы можете легко сравнить эффективность результатов сплит-тестирования, используя наше представление «Значимость и улучшение A/B-тестирования» с помощью нашей диаграммы анализа воронки. Вы также можете проводить более масштабные A/B-тесты цифрового опыта с помощью Amplitude Experiment.

Создайте персонализированный опыт аналитики для ваших команд

Нет двух маркетологов роста, работающих или подходящих к своей работе одинаково. У каждого есть свои методы просеивания данных, исследования и получения собственных выводов. Таким образом, имеет смысл только персонализировать сам аналитический опыт, который, как говорят, маркетологи используют для информирования своих стратегий.

Панели мониторинга Amplitude настраиваются, что позволяет каждому маркетологу измерять, поддерживать и корректировать наиболее важные для него показатели эффективности. Например, если вы хотите сосредоточиться на удержании после того, как пользователи завершат рабочий процесс «Впервые пользовательский опыт», вы можете создать панель мониторинга FTUE. Если вы хотите понять взаимодействие пользователей с социальными функциями, вы можете создать панель мониторинга взаимодействия с социальными сетями, где вы сможете легко понять, какие и сколько пользователей комментируют контент. Между тем, вы можете поделиться этими информационными панелями с соответствующими членами команды для обеспечения видимости между командами и функциями.

Заставьте аналитику работать на вас

Невероятно легко сосредоточиться на метриках, основанных на сеансах, и только на них. Метрики, основанные на сеансах, популярны, их легко получить, и они, по-видимому, имеют большую ценность. Но метрики, основанные на вовлеченности, подтверждают эту информацию в действительности.

Убедить вашу команду перейти от сессий к метрикам, основанным на вовлеченности, — непростая задача. Но с правильным решением вы можете продемонстрировать силу метрик, основанных на вовлеченности, и оптимизировать процесс.

Amplitude позволяет создавать индивидуальные информационные панели для ваших пользователей, легко отслеживать типы удержания, создавать настраиваемые когорты и формировать маркетинговую культуру роста на основе показателей, основанных на вовлеченности. Убедитесь в этом сами с бесплатным планом Amplitude и начните отслеживать взаимодействие уже сегодня.