Обязательные этапы настройки сквозной аналитики для интернет-магазина

После внедрения аналитики на своем проекте вы получите доказательную базу для принятия решений:

• о распределении рекламного бюджета для увеличения продаж;
• об отключении рекламы товаров, которые все равно не покупают.

Также вы будете контролировать процент пользователей, которые уходят с сайта на этапе оформления заказа.

Что нужно, чтобы внедрить аналитику в интернет-магазине? Можно ли, например, применить какой-то готовый алгоритм, который избавит от головной боли владельца бизнеса, маркетолога и PPC-специалиста раз и навсегда? Мой ответ — нет.

На это есть две причины:

1. То, что подходит крупному бизнесу, будет пустой тратой денег и времени для тех, кто только начинает.
2. Потребность в новых аналитических данных растет пропорционально размерам бизнеса.

Давайте разбираться, какие знания и аналитические инструменты являются джентльменским набором для каждого этапа.

Пойдем от простого к сложному:

• В первой части статьи рассмотрим основы аналитики интернет-магазина, без которых невозможно начать внедрение.
• Во второй части разберем аналитические инструменты и подходы к внедрению аналитики.

Поехали.

Теоретический минимум

Особенности аналитики интернет-магазина

Для того чтобы наглядно указать особенности, предлагаю сравнить интернет-магазин с сайтом оказания услуг с коротким циклом сделки. Главный плюс онлайн-шопа состоит в возможности следить за метриками, которые напрямую завязаны на прибыли, например ДРР или ROI.

В случае же с сайтами услуг метрики рассчитываются на основе данных о количестве лидов. Даже при наличии информации о конверсии из заявки в сделку крайне редко управление рекламными каналами происходит на основе данных о реальной прибыли.

KPI и метрики интернет-магазина

Для эффективного развития магазина и четкого понимания, куда двигаться дальше, необходимы ориентиры. Метрики в этой ситуации отражают текущее положение дел, а выставленные KPI для этих метрик говорят, насколько все хорошо или плохо.

Ниже рассмотрим те из них, которые нуждаются в постоянном мониторинге:

• CPC (cost per click) — стоимость клика по рекламному объявлению.
• CR (conversion rate) — показатель конверсии. Данный показатель в системах аналитики отражает соотношение количества сессий и целевых действий.

CPA (cost per action) — стоимость целевого действия. Целевым действием следует считать событие, которое впоследствии должно привести пользователя к заказу. Метрика рассчитывается как соотношение расходов на рекламу и количество достигнутых целевых действий.

• CPO (cost per order) — стоимость заказа. Метрика считается также как CPA, но целевым действием может быть только заказ.
• Одной из самых популярных метрик в e-commerce является ROI (return on investment) — показатель рентабельности инвестиций.

Формула: (прибыль — затраты) / затраты х 100%

• ДРР (доля рекламных расходов) — соотношение рекламных затрат и выручки, которые принесли эти источники трафика.

Формула: расходы на рекламу / прибыль с рекламы * 100%.

Отличие ROI от ДРР в том, что ROI отражает коэффициент рентабельности, в то время как ДРР показывает процентное соотношение между расходами и выручкой.

В Российском e-commerce из этих двух показателей чаще используется ДРР. Например, если выручка 420 000 рублей, а расходы 70 000 рублей, то:

ROI

ДРР

• Средний чек — соотношение выручки со всех заказов к их количеству. При наличии информации о трафике, конверсии и среднем чеке вы можете прогнозировать выручку магазина.
• Количество товаров в одном заказе — данная метрика позволяет вам понять, насколько эффективно работают блоки «с этим товаром также покупают» и акции, которые направлены на увеличение корзины.
• Брошенные корзины — данная метрика позволяет вам контролировать эффективность работы корзины и своевременно вносить правки при ее резком увеличении.

Данные Statista

Искушенный читатель может спросить, а как же LTV (доход с клиента за его жизненный цикл) или CAC (стоимость привлечения нового клиента), о которых написана не одна статья и о которых так часто говорят на конференциях. Эти метрики, безусловно, важны, но мало кто умеет считать их правильно.

Вот что думает на этот счет руководитель аналитического агентства Dopamine Analytics Сергей Захарченко: «Многим стоит сначала хотя бы проверить наличие счетчиков на всех страницах, настроить электронную торговлю на сайте плюс расшевелить менеджеров по продажам, чтобы те отрабатывали все входящие звонки, даже если они поступают в нерабочее время. Я думаю, это будет намного эффективнее, чем мысли про LTV».

Подробнее об этих и других метриках и маркетинговых терминах вы можете прочитать в словаре маркетолога от Calltouch .

Источники данных

Аналитика интернет-магазина строится на основе большого количества источников данных. Чем больше данных получится объединить, тем полнее будет картина вашего бизнеса и точнее ваши выводы. Разберем, какие именно есть источники.

Рекламные системы

В этот пункт входят все интернет-активности, на которые выделяется рекламный бюджет. Контекстная реклама, реклама в соцсетях и SMM, SEO. Без данных о расходах из рекламных систем невозможно рассчитать большую часть важных метрик.

В случае если оплата происходит сразу за месяц, то в отчетах эта сумма равномерно распределяется в течение месяца.

Системы аналитики

Установите счетчики «Яндекс.Метрики» и Google Analytics. Зачем нужны оба?

Аккаунты «Яндекс.Директ» и Google Ads необходимо связывать с «Яндекс.Метрикой» и Google Analytics соответственно, чтобы отслеживать эффективность рекламных кампаний и использовать автоматические стратегии. Про настройку целевых действий и блока электронной торговли я подробнее расскажу ниже.

Коллтрекинг

«Яндекс.Метрика» и Google Analytics позволяют отследить действия клиентов на сайте. Если пользователь решит оформить заказ по телефону, то системы аналитики об этом не узнают.

Именно для этого используются системы коллтрекинга, чтобы с точностью до ключевого слова определять источник звонка и управлять рекламными кампаниями на основе этих данных.

CRM

В отличие от систем аналитики, в CRM хранятся актуальные статусы заказов. В системе аналитики три заказа могут выглядеть так:

• Заказ 1: на 5 000 рублей.
• Заказ 2: на 15 000 рублей.
• Заказ 3: на 2 000 рублей.

Если актуальных данных нет, то расчет метрик будет производиться на основе этой информации. Вроде все в порядке. Однако если загрузить информацию из CRM, то окажется:

• Заказ 1: 0 рублей, потому что отменен.
• Заказ 2: 4 000 рублей, потому что некоторых товаров не оказалось в наличии.
• Заказ 3: 8 000 рублей, потому что товар был заменен на более дорогой.

Другие точки взаимодействия клиентов

Это могут быть лидогенераторы для соцсетей, обратный звонок или онлайн-консультант на сайте и так далее. Соберите список всех точек взаимодействия клиента с вашим интернет-магазином, он понадобится на этапе объединения данных.

Отслеживание целевых действий

Настройте сначала передачу событий, а потом цели в каждой из аналитических систем, системе коллтрекинга и соцсетях.

Примеры целевых событий:

• Регистрация на сайте
• Добавление товара в корзину
• Заполнение формы обратного звонка
• Клик по номеру телефона или e-mail

С помощью инструмента Google Tag Manager (менеджер тегов) вы можете настроить параллельную отправку событий сразу в несколько систем по соответствующему триггеру. Почему это важно?

Если вы настроите все только в Google Analytics, а через некоторое время захотите запустить автоматические стратегии в «Яндекс.Директе» по целям «Оформлен заказ», то у вас не будет исторических данных для обучения модели. То же самое касается и соцсетей.

Самой частой ошибкой является отправка события при незаполненной или некорректно заполненной форме.

Подробнее об отправке событий читайте в справке сервисов:

• Яндекс.Метрика
• Google Analytics — analytics.js
• Google Analytics — gtag.js
• Calltouch

Электронная торговля

Модуль электронной торговли собирает информацию о взаимодействии клиентов с товарами.

В отчетах электронной торговли доступна следующая информация:

• Количество просмотров товаров.
• Добавление и удаление товаров из корзины.
• Покупка товаров.

Вместе с названием товаров в системы аналитики передаются дополнительные данные, по которым также можно строить отчеты:

• бренд товара;
• категория товара;
• вариации товаров (размер, вес, цвет).

Вся эта информация пригодится для работы над ассортиментной матрицей, а также для управления рекламными кампаниями. Модуль электронной торговли присутствует сразу в нескольких системах аналитики.

Важно! Из-за отмены и изменения состава заказа цифры о покупках в системах аналитики и в CRM могут не совпадать. Именно поэтому более простым решением будет связь с актуальными данными из CRM. На основе данных из обоих источников можно будет контролировать процент отмененных заказов и вносить необходимые корректировки на сайте или в бизнес-процессы.

Подходы к внедрению аналитики

После настройки всех систем аналитики необходимо объединить все собираемые данные в одну систему. Это позволяет выводить в одном отчете: расходы из рекламных систем, звонки, заказы из электронной торговли и оплаченные заказы из CRM.

Какие существуют подходы?

Многие интернет-магазины закрывают свои аналитические задачи с помощью готовых сервисов сквозной аналитики. Их основное преимущество в большом количестве коннекторов и возможности подключения без привлечения программистов. Т. е. за день возможно настроить все необходимые интеграции, а как только соберется статистика — видеть, откуда приходят и куда уходят деньги.

Этот подход подразумевает интеграцию всех источников данных на вашей стороне. Для этого можно использовать языки программирования, инструменты визуализации, такие как Power BI, Data Studio и другие. Но я настоятельно рекомендую смотреть в эту сторону, только если ваши потребности выходят за рамки возможностей коробочных решений.

Объясню на примерах.

Ожидания: cобственное решение требует минимальных затрат.

Реальность:

• Необходим специалист или ваше время на изучение нужных инструментов.
• Опытный специалист будет стоить дорого, а новичок наделает ошибок, из-за которых данные не будут сходиться — придется постоянно вносить правки.
• API рекламных сервисов постоянно обновляются, соответственно, подключения к ним также необходимо обновлять.

Ожидания: cейчас все настрою и буду пользоваться этой системой вечно.

Реальность:

• При развитии бизнеса потребности в аналитических данных возрастают, что будет влиять на изменение отчетности.
• Появляются новые источники трафика, новые виджеты, с которыми взаимодействуют пользователи, что требует постоянных правок в системе.

В итоге, если учесть эти нюансы, то ежемесячная абонентская плата перестанет быть такой уж дорогой в сравнении с собственным решением.

Подведем итоги

Перед внедрением любой технологии необходимо определиться, зачем она вам нужна, как она будет использоваться внутри бизнес-процессов компании и как вы будете контролировать эффективность от ее использования. Именно поэтому необходимо на первом этапе определиться с ключевыми метриками, которые вы хотите измерять, и понять, будете ли вы их на самом деле отслеживать и вносить дальнейшие корректировки в маркетинговые активности на основе этих данных.

Техническая часть является самой простой, если есть люди, которые знают, как данные процессы построить, или если вы используете готовые решения.

Зачастую внедрение сквозной аналитики выглядит как хаос, ответственные сотрудники носятся с этапа на этап, пытаясь понять, что же на самом деле происходит и что нужно сделать именно сейчас, чтобы продвинуться дальше.

Надеюсь, что этот краткий обзор позволит посмотреть сверху на данный процесс и структурно подойти к нему в своей компании, сэкономив время, деньги и нервы, в столь непростое время.