Google Analytics для ecommerce: с чего начать и на чем сосредоточиться

Сфера ecommerce – одна из самых простых и в тоже время одна из самых сложных с точки зрения веб-аналитики. Кажется, что прозрачные KPI – это свидетельство того, что у клиента и маркетолога/аналитика есть четкое понимание, что именно нужно настроить для достижения результатов.

Но прежде, чем приступать к базовой настройке расширенной электронной торговли в Google Analytics,  нужно понимать, что в веб-аналитике у каждого действия должна быть своя цель. И она не заключается в первом выполненном плане по продажам. Цель – в развитии: в развитии стратегии, увеличении числа транзакций и конверсионных показателей.

Забегая вперед, хочется отметить, что не все настройки одинаково полезны. Не стоит бояться отказываться от каких-то настроек. Да, они могут использоваться у ваших конкурентов, но это вовсе не означает, что они нужны и вам.

По опыту работы с разными клиентами в сфере ecommerce можно проследить одну важную тенденцию. Все участники видят начало процесса (базовые настройки в группе отчетов "Электронная торговля") и его конец (KPI). Но почему-то многие не прорабатывают промежуточные этапы аналитики. А они требует ответа на несколько простых, но при этом самых важных вопросов:

• есть ли у вас структура достижения конечной цели?
• чего делать не стоит, чтобы не тратить на это время и деньги?
• какие ошибки могут исказить (и часто искажают) статистику по транзакциям?

Есть ли у вас структура достижения конечной цели?

Если у вас уже есть представление о вашей целевой аудитории, то самое время взглянуть на долю  этой аудитории в общем трафике сайта. Помочь вам в этом может Google Analytics:

1. Кто является вашей целевой аудиторией?

Проработайте этот вопрос в первую очередь. От него зависит то, какой трафик и по каким рекламным каналам вы будете привлекать.

Пройдемся вкратце по ключевым данным, которые должны у вас быть для правильного таргетинга. Здесь отчасти будут очевидные вещи, но даже о них иногда забывают.

– демографические данные: таргетируйтесь на аудиторию, которая заинтересована в ваших товарах и услугах. Если вы продаете шины и диски, то сократите бюджет на женскую аудиторию до 18 лет – протестируйте, перераспределив рекламный трафик в адрес более конверсионной аудитории (например, мужчины от 18 до 45 лет) ;

– география: не стоит привлекать на сайт пользователей из мест, куда вы у вас нет доставки или она слишком дорогая, несоразмерно стоимости товара.  Например, если вы продаете книги, и средняя цена товара у вас 400 рублей, то предлагать доставить товар в регион за 500 рублей – не имеет смысла. Вы потеряете не только потенциальных клиентов, но и лояльную аудиторию. У нас был яркий пример такого клиента: это был книжный интернет-магазин, который доставлял книги в регионы, но когда пользователь доходил до финального шага воронки продаж – он видел сумму на 500-700 рублей больше его фактической покупки из-за стоимости доставки. Процент брошенных корзин в регионах был колоссальным! А исход для бизнеса печальным: интернет-магазин закрыли. Но это не значит, что нужно отказываться от доставки в регионы. В этом случае необходимо просто проработать условия доставки,  мотивируя пользователей приобрести у вас товар. Заодно есть возможность и повысит средний чек, например, сделав доставку от 800 рублей бесплатной.

– интересы: вы должны знать, что нравится вашим пользователям. В Google Analytics и Яндекс.Метрике есть вспомогательные инструменты, которые помогут вам понять это и таргетироваться на аудиторию, которой интересны ваши товары и услуги. Тут все более-менее понятно: если вы продаете кухонную бытовую технику, то таргетируйтесь на интересы "кулинария", "рецепты", совместите этот аудиторный список с социально-демографическими параметрами (женщины от 25 до 55 лет), – и с хорошей вероятностью в сжатые сроки получите целевой трафик на сайт.

– устройства входа: проанализируйте, заходят ли на ваш сайт с мобильных устройств? Есть вероятность, что процент таких пользователей будет велик. К слову, он растет из года в год. Опыт показывает, что большой процент целевой аудитории  отваливается на последних шагах воронки продаж, потому что сайт не адаптирован под мобильную версию, и сделать заказ со смартфона невозможно. Не теряйте деньги и клиентов из-за таких досадных ошибок. Также следите за тем, чтобы загрузка сайта не была слишком долгой на всех устройствах.

Зная такие, к на первый взгляд, простые вещи, вы можете начинать сегментировать свою аудиторию, создавать когорты и прорабатывать их по отдельности.

К слову о сегментации. Есть отличный метод, который мы рекомендуем практиковать в Google Analytics – RFM-анализ для контекстных размещений. Он позволяет создавать узкие аудиторные сегменты и запускать прицельный ремаркетинг. В RFM_segment как раз и записываются сегменты наших пользователей, которых мы сортируем по трем параметрам – давность последней покупки, суммарная частота покупок, объем покупок (доход). При сегментации мы, как правило, используем распределение весов от 1 до 3. Показатель, равный 3, имеет наибольший вес: это самые ценные клиенты. Вес 1 нам не очень интересен с точки зрения активности покупателя. Итак, в первую очередь нас интересуют сегменты, где чаще всего встречается 3, в качестве среднего – 2.

Основными преимуществами RFM-анализа являются:

1. большой и дробный выбор списков аудиторий – вам остается только лишь сфокусироваться на приоритетных группах;
2. гибкость настроек – вы можете подключать списки аудиторий в зависимости от стратегий;
3. моментальный результат – вы сразу начинаете видеть ROI по сегментам и выбирать ту аудиторию, которая для вас наиболее выгодна (в кастомных отчетах с применением калькулируемой метрики);
4. аналитика данных – такой подход позволяет отслеживать динамику в дополнительном разрезе данных;
5. сбор списков и их использование к моменту акций, сезонов, скидок – вы заранее будете знать, какой сегмент отработает лучше при определенной акции, какой более активен в высокий сезон, какой сегмент отработает с высоким ROI в разгар скидок, а какой нужно мягко поддерживать в несезон.

2. Что делают пользователи на сайте?

Предположим, вы определили социально-демографический портрет целевой аудитории. Но не менее важно понимать до мелочей, что происходит на вашем сайте от перехода на него и до того момента, как пользователь его покинет.  Следует сосредоточиться на самом алгоритме отслеживания: действий не должно быть очень много, но их должно быть достаточно, чтобы видеть полную картину взаимодействия пользователей с ресурсом.

Помимо корректно настроенной электронной торговли в Analytics, у вас также должна быть настроена воронка продаж и визуализация целей. Это основное, что  нельзя оставлять без внимания. Настройте все кнопки на пути к совершению заказа. Это поможет вам понимать, на каком шаге, а главное – почему пользователи не доходят до корзины. Помните, что все настройки отслеживания на вашем сайте – это, по сути обратная связь от ваших клиентов.

Рассмотрим несколько простых примеров.

1. Если у вас на сайте есть возможность купить через корзину или в один клик – настройте отслеживание электронной торговли таким образом, чтобы вы могли видеть способ покупки.

Эти данные послужат  основой для анализа вашей аудитории и ее взаимодействия с разделами сайта, категориями, карточками товаров и т.д.

Если в результате аудита вы выявите, что когорта мобильных пользователей гораздо чаще совершает покупки в один клик,  то возможно, будет иметь смысл провести А/Б тестирование по мобильной версии карточки товара, разместив на ней только один способ покупки – самый простой.

2. Если в корзине у вас предоставлен выбор способа доставки – не пропускайте этот шаг! Настройте отслеживание этих кнопок, и вы будете понимать, какой способ доставки предпочитают ваши пользователи из разных сегментов.

Если в совокупности с RFM-анализом вы примените и эти данные, то сможете для каждого сегмента подбирать выгодные условия доставки в зависимости от периодичности покупок или среднего чека. Предположим, вы видите, что пользователь был в сегменте "стабильных" покупателей (а значит, был ценным для компании).  Вдруг он перестал совершать покупки, но вы знаете, что он всегда заказывал курьерскую доставку. Сохраните лояльность этого клиента и верните его: посчитайте LTV – сколько он вам приносит за одну покупку  – и высчитайте, можете ли вы предложить ему бесплатную доставку или хотя бы скидку  50%.

3. Если вы работаете как с физическими лицами, так и с юридическими, то эти данные также можно использовать для более прицельного ремаркетинга.

Настройте это отслеживание и используйте его для аудиторных списков, сегментации. Взаимодействуйте с разной аудиторией по-разному. Например, если вы продаете товары для сада и огорода – есть смысл выбрать только физлиц и таргетироваться на них перед летним сезоном.

4. Если вы продаете одежду или обувь – настройте отслеживание по размерам. Это также позволит вам создавать уникальные списки ремаркетинга с более точным "прицелом", чем, например, по просмотренным товарам.

Полезно взаимодействовать с аудиторией, учитывая и другие параметры. Например, если вы выделите в отдельный сегмент женщин, просматривавших детские товары, то  через какое-то время их можно проинформировать о том, что на сайте идет распродажа детской обуви.

5. Рекомендуем так же настроить начало заполнения финальной формы покупки. Тогда вы сможете возвращать на сайт тех пользователей, кто начал заполнять форму, но покинул сайт по какой-то причине. На этот шаг стоит обратить особое внимание, потому что возвращая эту аудиторию, вы сможете значительно снизить процент брошенных корзин.

Все эти настройки довольно просты, но могут дать хороший эффект.  Практически все параметры можно настроить как внутри электронной торговли отдельными параметрами и метриками, так и просто отдельными событиями, как приводится в примере в первом пункте (скриншот из Google Analytics).

Чего делать не стоит, чтобы не тратить на это время и деньги?

Вопрос может показаться немного странным. Но если судить по нашему опыту, на него полезно ответить, особенно если вы заинтересованы в том, чтобы урезать денежные и временные затраты.

Например, вы решили вести непрерывный мониторинг расчетных показателей – ROI, ДРР и тд. Однако сводить все показатели вручную – неудобно и долго.

В Google Analytics есть возможность создавать калькулируемые метрики – это удобно, но порой недостаточно. Не так давно Google презентовал возможность визуализировать отчеты с помощью инструмента Data Studio– не игнорируйте эту возможность. Потратьте один раз пару часов на визуализацию ваших показателей, а освободившееся от рутины время пустите на что-то более полезное.

Обратите внимание на расходы по рекламным размещениям на дашборде.  В Google Analytics можно видеть все данные в различных срезах, поэтому стоит настроить в GA импорт данных по расходам. Сделать это просто, а польза – колоссальная. Так вы сможете оперативно отслеживать CTR, цену клика, расход в разрезе каждого источника и кампании, не переключая аккаунты контекстных систем и не выгружая бесконечные Excel-файлы. Импортировать данные можно различными способами: через сервис OWOX, Cost.up, AdHands.

Довольно часто клиенты смотрят продажи и в CRM, и в Google Analytics. Выгружают и сверяют данные вручную – это тоже трудоемкий процесс, который отнимает время. В Google Analytics давно уже реализован функционал, который позволяет передавать данные о продажах/ возвратах/ реальных оплатах непосредственно в GA – используйте эту возможность.

Не упускайте возможность использовать Google Analytics и для нетривиальных задач.

Любой интернет-магазин время от времени проводит акции и распродажи. Предположим, вы сделали скидку на товар А, замерили продажи до старта акции с учетом старой цены и хотите узнать какими будут результаты акции с учетом новой цены.

После завершения акции вы возьмете два общих показателя по товару А – количество транзакций и полученный от него доход до и после акции. Сравните показатели между собой. Какие выводы вы сможете сделать на основе полученных результатов? Стали покупать больше/меньше? Очевидно, что больше, это ведь акция. На этом, пожалуй, выводы закончатся. Но всё могло бы быть иначе, если в Google Analytics вы передавали бы один  параметр – назовем его oldPrice.

Он бы позволил вам по окончанию акции:

1. посмотреть корреляцию расходов на рекламу и полученного  дохода. Как изменился ДРР?
2. понять поведение пользователей – какой размер скидки их устраивает? Часто ли они клали товар в корзину и не покупали по этой цене? Или, возможно, спрос на товар не упадет, если скидку сделать на 5% меньше?

В Google Analytics можно передавать множество дополнительных параметров, которые могут быть вам полезны. Важно отметить, что все эти настройки реализуются довольно быстро и, главное, без лишних затрат. Data Studio и Google Analytics – бесплатные инструменты. Возможно, они не такие гибкие, как многим хотелось бы, но для решения многих задач они вполне подходят.

Какие ошибки могут исказить статистику по транзакциям?

По совести, это тема для отдельного материала. Следующую свою статью я как раз и посвящу самым распространенным ошибкам при работе с веб-аналитикой. Сегодня хочу рассказать только о самом наболевшем – проблеме, характерной для мультиканальных ритейлеров.

Чаще всего нам приходится работать с клиентами, у которых отлажен процесс продаж в онлайн-сфере, но при этом параллельно идут продажи и в офлайн-точках. Зачастую, на то, чтобы интегрировать онлайн и офлайн, уходит очень много сил и средств.

В первую очередь страдает статистика по эффективности онлайн-рекламы.

1. Например, клиент ведет на сайт рекламный трафик. В интернет-магазине есть возможность самовывоза товара. Пока пользователь проходит весь путь от входа на сайт до клика на кнопку "Купить", мы видим ценность конверсии и роль рекламного источника. Но когда клиент уезжает (или не уезжает) забирать товар в пункт самовывоза – цепочка рвется.  Мы не можем в полной мере оценить роль рекламного источника во всей цепочке, потому что дальше покупка не отслеживается. Узнать какой процент пользователей всё-таки доехал до пункта самовывоза и сконвертировался в реального покупателя – невозможно.

2. Хуже, если KPI во всей этой истории завязаны на ROI. Мы часто ведем рекламу для интернет-магазинов, которые теоретически могут являться информационным ресурсом для пользователя. Это магазины одежды и обуви, ортопедические салоны и т. д. Пользователи, приходя на такой сайт по рекламе, зачастую проводят на нем много времени: просматривают карточки товаров, читают отзывы, просматривают модели одежды/обуви в различных цветах. Потом они смотрят адреса офлайн-точек – и уходят с сайта. Сессия завершается без добавления товара в корзину и покупки. Очевидно, что пользователь узнал все, что хотел, и сделает покупку в одном из офлайн-магазинов. Но мы этого уже не узнаем. Конечно, какая-то доля из этого сегмента пользователей  уйдет к конкуренту в онлайн, а  кто-то вообще решит ничего не покупать. Но, тем не менее, рекламному источнику засчитывается нецелевой визит, и статистика по ROI делается менее корректной.

В следующей статье я расскажу о других ошибках, искажающих картину в веб-аналитике. А пока хочу подвести итоги.

Не стоит бояться тратить время на глобальные настройки в Google Anaytics – это обязательно принесет свои плоды. Больше нужно бояться ежедневных временных затрат на мелкие настройки, рутину, которая связана с ручными подсчетами показателей. К счастью, этого можно избежать.