Ваш интернет-магазин от А до Я

Другой вероятный сценарий из жизни богатых интернет-магазинщиков:

1. «У клиентов, изначально пришедших с баннерной рекламы, средний чек выше в два раза, чем у тех, кто пришел с контекстной рекламы, а стоимость привлечения почти такая же».

2. «Увеличиваем бюджет на баннеры!»

3. Оборот вырос в три раза…

В России еще весьма популярны телефонные заказы и консультации, когда клиент звонит в магазин, общается со специалистом и, возможно, сразу же оформляет заказ. Таких заказов, в зависимости от рынка, от 20 до 50% от общего количества. И эти цифры создают еще одно неприятное ощущение, что ваша веб-аналитика, и без того не совсем корректная, имеет дополнительную погрешность в 20—50%. Чтобы отследить такие продажи, существуют так называемые системы «колл-трекинга». Зачастую они работают по принципу подмены вашего телефонного номера на сайте на один из пула многочисленных своих номеров в реальном времени, исходя из источника, с которого посетитель перешел на ваш сайт. Таким образом, вы можете получить источник звонка. Если же ваша телефония связана с CRM, то не только звонка, но и заказа.

В некоторых компаниях, особенно в секторе B2B, очень активно используется электронная почта как источник новых заказов или заявок. В этом случае вы можете размещать динамический (изменяющийся) адрес электронной почты в разделе «контакты», то есть разный адрес для разных посетителей. Таким образом, связав ваш почтовый сервер с CRM, вы сможете также выявлять источники заказов. Расскажите своему программисту об этой идее, уверен, на реализацию потребуется не так уж и много времени.

Еще одним важным «лайфхаком» является склейка данных о считающихся разными посетителях, по факту являющихся одним человеком. Ведь мы уже знаем, что один человек может использовать множество устройств для доступа в Интернет. Присвойте каждому авторизовавшемуся, либо тем или иным способом себя идентифицировавшему клиенту, уникальный постоянный идентификатор (можно взять ID покупателя из вашей CRM). И передайте его в Google Analytics через параметр User ID в коде отслеживания. Теперь у вас будут более точные данные об источниках заказов. И не только.

Чтобы все данные о продажах состыковались с веб-аналитикой, их нужно туда передать. Иными словами ваша CRM должна быть связана с Google Analytics. Как минимум, она должна рассказывать ей о том, какие заказы отменились, а какие были созданы сотрудником отдела продаж по телефону или при личном общении в магазине.

Если вы готовы погрузиться в эту непростую, но очень интересную историю, то вам необходимо будет изучить так называемый «Measurement Protocol». Писать об этом динамично меняющемся инструменте в книге было бы странно. Главное, что нужно знать о нём, это то, что он позволяет передать сырые (необработанные) данные практически откуда угодно, из почти любого инструмента в Google Analytics. Хоть из Microsoft Excel. Это не так страшно, как звучит. Если же, всё-таки, страшно или нет желания и времени разбираться самостоятельно, то вам необходимо знать одно имя и фамилию – Иван Никитин. Вы легко найдёте его среди моих друзей на Facebook. Он – настоящий гуру Аналитикса, который работал с этой системой еще до того, как Google приобрела её родоначальника. И не забудьте ему сказать, как вы его нашли. Таким устаревшим образом я смогу выяснить, сколько людей, прочитавших мою книгу, обратились к Ивану за консультацией. Кстати, он периодически проводит вебинары, в которых рассказывает очень интересные вещи. Поищите их записи в Сети. И нет, это не реклама, а совершенно искренняя и бесплатная рекомендация.

И да, не всегда необходимо самостоятельно реализовывать «взаимодействия» с Аналитиксом. Есть сервисы, которые позволяют это сделать, что называется «бесшовно». Вы получите все данные там, где надо, лишь только интегрировавшись с ними на уровне своей системы работы с клиентами.

Вернёмся к одномерному пространству, в рамках которого нам предлагают жить. Давайте представим себе, что наше пространство стало двумерным. Какие возможности нам это дало?

Двумерная веб-аналитика

Это дало нам возможность осознавать, как именно посетитель продвигается по воронке продаж, какие источники его по ней двигают. При этом мы знаем точно, какой источник в эту воронку человека отправил, превратив в потенциального покупателя, и какой источник стал последней точкой в принятии решения купить – и купить именно у вас. Похоже на реальность, правда?

Спустя много лет после начала эпохи веб-аналитики, которая сменила эру счётчиков и период лог-анализаторов, в Google Analytics появился инструмент «моделирования атрибуции» – возможность «поиграться» с тем, как будет меняться картина распределения конверсий, исходя из назначения разной ценности различным этапам пути конверсии. Это уже двумерное пространство, в котором каждый источник перехода потенциального клиента может быть учтён. Проблема в том, что это лишь отдельный отчёт. В него можно именно «поиграться», но не использовать ту или иную модель для формирования каких-либо отчётов.