+7(343) 344-34-20
г. Екатеринбург, ул. Горького,
дом 65, офис 296
Online-заказ

Неточные данные: почему системы веб-аналитики могут ошибаться?

24 Июня 2018

Изучая статистику посещений и оценивая эффективность каналов продвижения, хочется быть уверенным в верности имеющихся данных. Но отчеты и графики не всегда показывают положение дел с абсолютной точностью. Что часто мешает подсчету и как с этим бороться, разберем в статье.

Проблемы интеграции

Начнем с того, что связь систем веб-аналитики, CRM и рекламных аккаунтов должна быть. Иначе невозможно проследить путь пользователя к покупке, увидеть результаты рекламы и оценить эффективность сайта как такового.

Но и при формальном наличии интеграции статистика может искажаться из-за допущенных ошибок или неучтенных настроек. Среди таковых встречается:

  • Отсутствие utm-меток. В рекламном кабинете можно включить автоматическое добавление utm-меток в ссылки объявлений или частично задавать их вручную. Рассчитывая на переходы из email-рассылки и социальных сетей, нужно добавить метки к ссылкам в письмах и постах. Главное, просто не забывать об этом и ставить разные метки для распознавания источников переходов.
  • Неверное определение источника. Распространенный вариант этой ошибки – игнорирование отчетов по многоканальным последовательностям. Но в них тоже может быть не вполне достоверная информация, если на посадочных страницах есть ссылки с редиректами 301. Еще одна проблема – присвоение роли источника перехода субдомену или аккаунту пользователя в Google, с помощью которого он авторизовался на сайте. Чтобы избежать искажений, нужно проверить корректность редиректов, а в настройках Google Analytics указать нежелательные домены.
  • Неполная интеграция. Нередко учет действий пользователя заканчивается после фиксирования показа ему страницы благодарности за оформление заказа. Но нужно знать, что происходит дальше: оплачена ли покупка, доставлена или возвращена. Для этого следует организовать сбор и сведение воедино всей информации о действиях покупателей.

Также не стоит забывать о получении статистики call-back виджетов, онлайн-консультантов и других способов связи с посетителями сайта. По возможности стоит связывать все сервисы с системой аналитики и CRM для получения полной картины происходящего.

Технические нюансы

При отсутствии каких-либо дополнений в виде CRM или рекламного аккаунта можно получать искаженную статистику из-за поведения самой системы веб-аналитики или ошибок при ее настройке. Здесь возможны такие проблемы:

  • Неверное расположение кода на странице. Если рекомендации разработчиков проигнорированы, и код счетчика размещен в нижней части страницы, он может не успевать сработать во время непродолжительного посещения или при медленной загрузке сайта. Поэтому стоит проследить, чтобы код был установлен как можно ближе к открывающему тегу .
  • Отсутствие настроенных целей. В первую очередь, важно указать, какое действие считается целевым, для того, чтобы снизить показатель отказов на страницах, где, кроме целевого действия, ничего не предполагается. Иначе система не зафиксирует достижение цели. Кроме того, настроенные цели помогают точнее проследить путь посетителя сайта, не теряя важную информацию.
  • Фильтры отчетов. Если использовать большое количество условий и параметров, можно упустить часть данных. Поэтому рекомендуется формировать один отчет без специальных настроек или с минимальным количеством таковых.
  • Неверное определение источника. На стороне системы веб-аналитики эта проблема появляется из-за настроек конфиденциальности поисковых систем и рекламных кабинетов. Так теряются переходы по запросам и объявлениям. Здесь можно сделать только одно: установить и Яндекс.Метрику, и Google Analytics, чтобы сопоставлять данные.
  • Особенности системы аналитики. Они есть у каждой, и их просто нужно изучить и учесть. Например, Google Analytics обнуляет данные о текущей сессии в полночь: исправить это нельзя, остается только иметь в виду.   
  • Сэмплирование. Когда требуется обработать данные о большом количестве посещений, системы веб-аналитики могут использовать сэмплирование, то есть анализировать только часть данных и экстраполировать результат на всех. Здесь есть два варианта противодействия: запрашивать обработку данных небольшими частями или выгружать все необходимые данные в отдельную систему.

Чтобы минимизировать искажение данных, стоит воспользоваться имеющимися настройками систем веб-аналитики для получения как можно более точной информации. А при анализе помнить, что счетчики не совершенны.

Пользовательские настройки

Наконец, сами посетители сайта могут не позволить собирать информацию об их посещениях. Для этого могут использоваться:

  • Блокировщики рекламы. Не все из них мешают подсчитывать посещения, но наиболее эффективные, хотя и мало распространенные, умеют это делать.
  • Настройки браузера. Пользователь любого браузера может включить запрет отслеживания его действий. В утешение владельцам сайтов: далеко не все знают о такой возможности, а по умолчанию эта функция выключена у большинства браузеров.
  • Удаление cookie. Одни люди не знают, что такое cookie, другие периодически их чистят, третьи устанавливают программы, регулярно и автоматически удаляющие все данные о них. И изменить это не получится.

Даже если аудиторию сайта сложно назвать технически подкованной, нельзя сбрасывать со счетов вероятность наличия у его посетителей грамотных родственников. Определить, какой процент трафика не засчитывается из-за пользовательских настроек, не получится, можно только предполагать, основываясь на подозрениях.

Вывод

Даже при самых правильных настройках системы веб-аналитики могут искажать данные. Поэтому не стоит ориентироваться на абсолютные цифры: при неизбежной неточности информации лучше сравнивать на показатели в процентах и смотреть на общие тенденции в поведении посетителей.


Неточные данные: почему системы веб-аналитики могут ошибаться?

 
ссылка на эту статью:

Обратная связь

Нажимая "отправить" я соглашаюсь на обработку моих персональных данных
Положение об обработке персональных данных