Яндекс.Метрика и Google Analytics предоставляют в отчетах массу информации, полезной для бизнеса. Между тем, не все пользуются возможностью узнать о покупателях как можно больше. Что дает анализ поведения посетителей, разберем в статье.
Эффективность каналов привлечения
Прежде чем признавать рекламную кампанию или социальную сеть бесполезной, стоит посмотреть на место этого источника перехода в «воронке продаж». То, что он не является последним, приведшим к покупке, не всегда означает его неэффективность.
К примеру, человек искал товар в поиске, перешел на сайт, оценил предложение и ушел думать. Увидев после этого пост в социальной сети, он вспомнил о намерении, еще раз посмотрел на товар и запомнил название интернет-магазина как один из вариантов места для заказа. И только потом, спустя несколько дней, он снова вернулся к поиску, увидел рекламное объявление и перешел по нему для оформления заказа. Как видно, пост не привел к немедленной покупке, но сыграл определенную роль в принятии решения.
Анализ последовательности взаимодействия с разными каналами привлечения покажет, какое значение имеют источники переходов в процессе покупки. Системы аналитики предлагают различные модели атрибуции и цели конверсии, и это стоит использовать для оценки эффективности рекламы, SMM и поискового продвижения.
Процесс принятия решения
Представим такую ситуацию: человек зашел на сайт с электроникой, посмотрел несколько товарных карточек ноутбуков, и ушел. А после не реагировал ни на какие объявления ремаркетинга, но все-таки вернулся спустя какое-то время по поисковому запросу и купил модель, которую раньше не рассматривал. Почему это произошло? Возможны такие варианты:
- не хватило информации – ушел изучать характеристики, читать обзоры, советоваться с друзьями;
- не устроила цена – отправился смотреть предложения на других сайтах, в процессе узнал про другую модель, вернулся сравнить стоимость и оформил заказ;
- просто присматривался – долго сравнивал различные варианты, но сам магазин ему чем-то понравился или запомнился, и он вернулся за выбранной моделью именно туда.
Если такое поведение не редкость, стоит проверить, все ли есть на сайте для принятия решения. В первом случае отсутствие информации могло оказаться критичным, если бы конкурент с подробными обзорами техники предложил лучшую цену. Во втором, вероятно, стоит подумать над корректностью работы предложения похожих товаров. В третьем причин для беспокойства нет.
Кроме того, важно знать, с каких устройств люди заходят на сайт. В рассматриваемом примере предполагается, что все взаимодействия совершались на компьютере. Если же какие-то действия выполнялись с мобильного устройства, вариантов появляется больше. К примеру, объявления ремаркетинга человек видел только на смартфоне и, что логично, не открывал.
Знать процесс принятия решения – значит, понимать, что нужно предложить потенциальному покупателю в тот или иной момент времени. Все люди разные, но общие черты при покупке ноутбука или шляпы выделить можно.
Просмотренные товары как источник идей
Не будем рассматривать сложные случаи, когда девушка пришла в интернет-магазин с запросом «красные туфли», а купила фиолетовый шарф. Но определенные последовательности просмотра товаров из одной и из разных категорий часто можно выделить и использовать для таких дальнейших действий:
- корректировка товарных рекомендаций;
- уточнение формулировок рекламных объявлений и сниппетов (например, явное указание на наличие популярной модели, быстрые ссылки на подкатегории для общих запросов);
- корректировка маркетинговой стратегии (чаще выбирают не тот бренд, на который делалась ставка, предпочитают наборы, а не товары по отдельности и т.п.).
Может быть, что последовательность просмотра товаров будет ожидаемой, или исключения окажутся слишком редкими, чтобы вносить изменения. Но понаблюдать стоит.
Оценка и корректировка стратегии ремаркетинга
Здесь могут иметь значение такие сведения о посетителях сайта:
- тип устройств и действий, выполняемых на них;
- продолжительность принятия решения;
- временной отрезок между посещением сайта и переходом по объявлению (определение оптимального срока для начала показов рекламы);
- время переходов на сайт и продолжительность совершенных действий (например, днем долго выбирать некогда, а поздно вечером можно все рассмотреть в спокойной обстановке);
- связь поведения посетителя и вернувшего его объявления (креатив, содержание, время и место показа).
Эта информация в сочетании со знанием об источниках переходов и последовательности действий поможет сделать ремаркетинг эффективнее.
Где взять данные?
Как упоминалось в начале, источником сведений о поведении посетителей являются отчеты Яндекс.Метрики («Конверсии», «Атрибуции», карта кликов, Вебвизор) и Google Analytics (отчеты по атрибуции, многоканальные последовательности). Освоив эти инструменты в полной мере, можно получать все необходимые данные и эффективно подводить пользователей – к переходу на сайт, а посетителей – к покупке.
