Доклад об ошибках в настройке и интерпретации данных систем веб-аналитики, способных сделать бизнес неэффективным, был представлен Юрием Батиевским (Antop) на шестой Вебмастерской Яндекса
Как может влиять на бизнес неверная установка и настройка счетчиков
Как известно, самые простые счетчики, которые есть у всех, это Яндекс.Метрика и Google Analytics. Это JS-счетчики, которые для того, чтобы что-то фиксировать, должны быть установлены на конкретных страницах. Зачастую они ставятся неверно и из-за этого дублируются, не подгружаются, конфликтуют с другими скриптами. А иногда просто могут быть зарезаны какими-нибудь блокировщиками рекламы.
Бывает, что у нового сайта вдруг без особенной на то причины увеличивается количество показов. Вебмастер думает: «Ура! Сайт улучшил ПФ и пользователи стали смотреть больше страниц! Сейчас мы начнем показывать там больше рекламы и будем зарабатывать деньги». Через какое-то время выясняется что-то непонятное с Яндекс.Метрикой – в то время как все остальные имеющиеся счетчики показывают рост показов, Метрика демонстрирует спад. В чем дело?
В результате, если посмотреть в GA отчет по уникальным просмотрам страниц, то он очень будет похож на Метрику:
Это совершенно точно указывает на то, что счетчики были задвоены. И единственный счетчик, который знает об этой проблеме и исключает ее по умолчанию, это Яндекс.Метрика. А в этом случае счетчик Google Analytics вызывался дважды: в коде сайта и через Google Tag Manager.
В Яндекс.Метрике есть отчет «Показ блокировщиков рекламы». Если мы возьмем региональные сайты, то там уже 7-8% использования, а если мы говорим про Москву и Санкт-Петербург, то там около 15% пользователе блокируют рекламу. Хочу уточнить, что это только те данные, которые не режут сам код Метрики. Пусть количество адблокеров, которые режут коды счетчиков, пока не так велико, но оно будет расти. Это к вопросу о погрешностях JS-счетчиков. Даже если такой счетчик хорошо настроен, его погрешность будет 5-10%. Из-за того, что часть счетчиков будет зарезана, у кого-то не поддерживаются java-скрипты и т.д.
В Google Analytics есть отчет по транзакциям. В правом нижнем углу можно увидеть количество транзакций:
Google Analytics показывает 4684 транзакции, а если посмотреть через админку сайта, то заказов получается на 5% - 4941. Повторюсь, это довольно типично для хорошо настроенных счетчиков веб-аналитики – погрешность в 5-10%, это надо помнить. Но помимо этого бывают еще сотрудники компании, которые «пытаются испортить» данные, например, упорно занося вручную заказы в админку, что потом Google Analytics считает плюсом из какого-либо источника, а также существуют боты и фильтры.
Пример, демонстрирующий влияние ботов на статистику
Перед нами четыре недели запуска Яндекс.Директа:
Из приведенных цифр становится ясно, что мы платим далеко не за все переходы, и что количество сеансов тоже ничему, в общем-то, не равняется. А если говорить про конверсию или про заказы в Google Analytics, мы смотрим на такой показатель, как коэффициент конверсии. Этот показатель считается путем деления количества заказов на количество сеансов и в нашей таблице выделен красным. Количество сеансов по GA при этом на третьей неделе очень сильно увеличилось по сравнению со второй, а в Метрике мы такого скачка не наблюдаем. О чем это говорит? О том, что условно говоря, на третьей неделе кто-то включил ботнет и начал что-то у нас мониторить. Яндекс.Метрика сумела этих ботов отфильтровать, а Google Analytics их не фильтрует и показывает. В итоге мы получаем резкое снижение коэффициента конверсии, а на самом деле реальная конверсия выше. Если сравнить первый период и четвертый – по Google Analytics – то получается, что ситуация ухудшилась, а на самом деле просто включились боты, а с кампанией далеко все не так плохо.
Зачастую получается следующее: люди видят, что конверсия, условно, по GA – 1%, умножают на стоимость клика и получают некий CPO, который они получат с канала. На самом деле позабыв сюда вложить конверсию в выполненные заказы и, опять же, учесть вот эту разницу. Здесь кроется возможность большой ошибки как в прогнозировании, так и в интерпретации данных.
Пример, показывающий, как обрыв сессии привел к искажению статистики
На сайте по продаже дверей был фильтр, который при использовании и нажатии каких-то определенных галочек, изменял контент страницы, но не отдавал данные об этом в Google Analytics. В результате рвалась сессия, из-за этого увеличилось количество прямых входов, а также почему-то часть заказов, которые шли с Яндекс.Директа, учитывались, как поисковые. Именно поэтому мы на 20% ошиблись в стоимости заказа с контекста.
Что нужно знать про обрывы сессий. Есть такой термин – таймаут сессии, во всех счетчиках он по умолчанию стоит 30 минут. Это значит, что если пользователь зашел на сайт и 30 минут на нем ничего не делал, переключил вкладку и т.д., у него начинается новая сессия. В Метрике это называется «внутренние переходы», в Google Analytics – прямой вход. Вообще, в реалиях современной жизни лучше ставить этот параметр на максимум.
В Google Analytics это можно сделать в настройках профиля, а в Яндекс.Метрике это в общих настройках, внизу:
Учтите, что новые сессии в Google Analytics начинаются в трех случаях:
1. Новые сутки
2. Изменение данных внешний referrer+метки
3. Тайм-аут сессии
Ошибки при оценке эффективности сайта и рекламных кампаний
Как обычно измеряется эффективность сайта? Обычно, в связи с эффективностью все говорят о конверсии, и стандартная формула такова:
Надо сказать, что конверсия в Google Analytics это все-таки отношение заказов к сеансам (которые зависят от многих вещей: от таймаута сессий и проч), т.е. это реальная температура по больнице.
Кроме того, есть еще приличное количество вещей, влияющих на конверсию и продажи. Например:
• удобство использования сайта и дизайн
• контент
• скорость работы и технические элементы
• готовность посетителей к целевому действию
• источник входа
• точка выхода
• регион пользователя
• сезонность и праздники
• ассортимент товаров и услуг
• цены относительно конкурентов
• акции и распродажи
• курс доллара
• заявления Путина и т.д.
И игнорирование факторов, влияющих на конверсию, неминуемо приводит к серьезным ошибкам при расчете эффективности.
Я для себя выделил 5 основных факторов, влияющих на конверсию, без которых жить просто нельзя:
1. Источник трафика. Очевидно, что конверсия с Яндекс.Маркета и конверсия с тизерной сети будет существенно отличаться – потому что на Маркете люди готовы купить, а тизерка – это человек случайно увидел и нажал.
2. Категория товаров/услуг. Если вы продаете все – от яхт до телевизоров, очевидно, что конверсия в этих категориях будет бешено отличаться.
3. Региональность. Если взять, например, дорогую косметику, что конверсяи в регионах будет существенно ниже, чем в Москве и Петербурге.
4. Цена и наличие. Очень важный момент, о котором все всегда забывают. Иногда очень критично может повлиять на конверсию.
5. Сезонность (разные периоды времени) Проблема из разряда – «Наши сеошники и маркетологи плохо работают, и поэтому мы не можем продавать наши лыжи в летний период».
Пример, иллюстрирующий влияние цен
На два дня мы делаем акцию на определенную продукцию, и сразу видим, что конверсия подскочила:
Вот оно влияние. Причем, там существенно увеличилась конверсия.
Еще один момент, на который хочется указать, хоть он и не совсем про конверсию. Многие руководители смотрят на общие показатели, а если смотреть показатели за первый и последний период, то там зачастую полностью изменилась структура: например, ранее высокомаржинальные категории перестали быть таковыми, зато маржинальными стали какие-то другие. В общем и целом есть рост, но структура уже совершенно другая, и совсем другим вещам уже нужно уделять внимание.
У меня был в практике случай, когда я работал по авиабилетам и, когда пришел в компанию, то 90% заказов давал Aviasales, а когда уходил – деньги примерно остались теми же, но Aviasales там уже не было, весь этот объем заказов с небольшим плюсом давали совершенно другие каналы. И проблема в том, что часть руководителей этого не понимает, они вопрошают: «Почему у нас роста нет?» и не могут увидеть, как поменялась структура.
Кроме структуры, хочется обратить еще внимание на цикл продаж. Вот кейс, в котором первые две недели тестировался контекст, а потом его отключили – типа он не работает. Что происходило?
Весь цикл составил 51 день. В первую неделю была запущена РК, и клиент ее увидел, затем он еще совершал заходы с Фейсбука, периодически менял устройства, и в итоге на 42-й день сделал заказ. А контекст тестировали всего 14 дней, и вот этот пользователь и еще какой-то десяток процентов не попали в этот контекст. Чтобы не совершать таких ошибок, важно анализировать эффективность контекста в рамках цикла продаж.
Почему важно фиксировать все действия пользователя. Влияние первого контакта
В момент первого контакта с клиентом мы понимаем, что у него есть потребность, понимаем, кто он, и получаем его контактные данные. Дальнейшие заходы на наш сайт будут существенно зависеть от результатов первого контакта. Я сейчас и о грубых менеджерах, отвечающих по телефону, и о различных поп-апах, которые «набрасываются» на пользователей при первом же визите на сайт.
Кроме того, нужно понимать, что один и тот же человек может контактировать с нами одновременно в разных источниках: говорить по телефону, писать в чате, попутно пытаясь оформить заказ. Все эти формы собирают данные, и все эти данные зачастую не соединяются и получается примерно следующее:
О чем это говорит? О том, что стоимость контакта, которую мы зафиксировали, например, 300 рублей, в реальности превращается в 500. А если стоимость привлечения нового клиента – несколько тысяч?
Вместо заключения:
Сначала все начинается с неправильно настроенных счетчиков, которые вызывают огромные погрешности, потом включаются неправильно обученные аналитики или руководители бизнеса, неверно интерпретирующие эти данные, в итоге запускаются неверные каналы. Неверные каналы считаются эффективными, верные каналы отключаются, деньги тратятся в никуда, бизнес становится неэффективным. Условно, пока у вас CPO существенно ниже допустимых значений – все хорошо. А когда начинается конкуренция, уже ничего не поможет, потому что вы уже вылетаете.
