Веб-аналитика: особенности профессии, доход, обучение

Содержание

Особенности профессии

Должностные обязанности веб-аналитика можно разделить на четыре вида деятельности:


Аналитическая деятельность: 

  • установка на веб-ресурсе кодов отслеживания и настройка инструментов аналитики, таких как Яндекс.Метрика, Google Analytics, Call tracking, Call touch, Co Magic и др.;
  • подключение инструментов для получения статистических данных, моделирования и прогнозирования;
  • А/В тестирование ресурса;
  • определение KPI ресурса (англ. Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности);
  • автоматизация процессов анализа по действующим разработкам или проектирование новых в соответствии с задачами бизнеса;
  • анализ всех данных, логические выводы и разработка мер по повышению результативности веб-ресурса и рекламных кампаний;
  • в случае аналитической работы с мобильными приложениями применение систем mat/appsflyer, appannie/distimo, mixpanel/universal analytics);
  • составление отчетов.

Планирование:

Cотрудничество с маркетологами по разработке общей маркетинговой стратегии компании, эффективных изменений в стратегии продвижения.

Исследовательская деятельность:

  • проведение маркетинговых исследований;
  • сбор маркетинговой информации;
  • разработка методик исследований;
  • анализ параметров маркетингового изучения рынка — сегментации, ёмкости, целевой аудитории, конкурентов;
  • прогноз изменения существующих показателей.
  • Взаимодействие с партнерами:
  • сотрудничество с партнёрами и подрядчиками;
  • подготовка техзадания.

Четыре основные проблемы веб-аналитики в России

  1. Большинство рациональных предложений по аналитике, как правило, не получают одобрения руководства — неохотно внедряются новые практики.

  2. Данные бизнес-аналитики (если они вообще есть) воспринимаются как секретная коммерческая информация, ей боятся делиться.

  3. В компании могут согласиться на аудит, но внедрять советы и реализацию стратегии аналитики некому — нет ответственных на стороне клиента.

  4. Слабая автоматизация бизнеса: нет CRM, нет связок с рекламными системами, всё «на коленке» и несистемно.

У бизнеса, внедряющего сквозную веб-аналитику на всех этапах маркетинговой воронки — преимущество на фоне всеобщего бессистемного, любительского подхода к данным. Для компаний, готовых внедрять и копать глубже, мы подготовили выдержки из курса.

Зачем нужна веб-аналитика

В веб-аналитике есть все детальные данные по воронке продаж. Здесь всё работает по аналогии с торговлей в офлайне. Часть аудитории, которая проходит рядом с магазином, проявляет интерес и заходит. В онлайне это трафик на сайт.   Часть из тех, кто зашел, становятся клиентами, в веб-аналитике это фиксируется как совершенные конверсии. Причем в онлайне конверсия – это далеко не всегда покупка. Ценность для бизнеса могут иметь и другие действия пользователя на сайте – заполнение формы, подписка на рассылку. Всё зависит от специфики бизнеса и ваших целей.   Другая часть посетителей уходят с пустыми руками. В онлайне это называется «отказами». Вы потратили деньги на привлечение пользователя на сайт, но он не выполнил желаемого действия.   Представьте, что вы настроили и запустили рекламу, открутили уже серьезную часть бюджета, но заявок почти нет. Трафик на сайт идет регулярно, но не конвертируется, то есть не превращается в заявки. Или конвертируется, но не в таком объеме, как хотелось бы.   Другой случай – некоторые посетители всё-таки совершают конверсии, но стоимость одной конверсии неоправданно высокая и не окупается доходом от сделки.   То, что время и деньги улетели в трубу – это полбеды. Когда по результатам нет данных для анализа – еще хуже. Так вы не узнаете, по какой причине посетители не двигались по воронке продаж и на каком именно этапе «отваливались». И как в конечном счете исправить ситуацию, что доработать на сайте, чтобы не повторять те же ошибки.   Гарантировать изначально, что конверсии пойдут в нужном количестве, нельзя. Но можно избежать неопределенности.   До запуска рекламной кампании добавьте на сайт счетчики Яндекс.Метрики или Google Analytics. Лучше добавить оба сразу, так как в каждом из них есть свои полезные фишки.   Учитывайте при этом, что некоторые данные в этих счетчиках могут не совпадать. К ним относятся:  

  • Показатель отказов. Для Google Analytics отказ – это сеанс, в течение которого пользователь смотрит всего одну страницу. Для Яндекс.Метрики – это каждый визит, который длится менее 15 секунд.
  • Количество достигнутых целей. В Google Analytics по умолчанию используется модель «По последнему непрямому клику» (кстати, там и больше), а в Яндекс.Метрике – «Последний переход».

  О фишках и настройке мы расскажем далее в статье, а пока поясним сам принцип веб-аналитики.

Инструменты веб аналитики

На сегодняшний момент существует два основных способа сбора статистики исходных данных о посещаемости:

  1. Сбор информации с помощью программы анализа логов (лог-анализатор). В этом случае накапливаются журнальные файлы с данными о посещаемости сайта на отдельном компьютере. Все эти файлы аналитик сам собирает и анализирует. Самые популярные лог-анализаторы: Webalizer и WebTrends и другие.
  2. Использование сервиса обработки данных (счетчик интернет-статистики). Здесь все данные группируются в отдельном журнале загрузок элемента web ресурса посторонним лицом (поставщиком счетчика), обрабатываются и передаются в читаемом виде пользователю сервиса. Самые популярные счетчики на сегодняшний момент: Google Analytics, Яндекс Метрика, Ливинтернет и другие.

Разумеется, каждый способ имеет свои плюсы и минусы, достоинства и недостатки:

  • счетчик интернет статистики требует намного меньше затрат, как материальных, так и временных, чем использование лог-анализаторов. Установка займет 10-15 минут, а многие популярные сервисы веб аналитики абсолютно бесплатны (Google Analytics, Яндекс Метрика).
  • обработка журнальных файлов обеспечивает наибольшую гибкость в дальнейшей работе по веб аналитике, по сравнению с возможностями счетчиков.
  • часть специализированных отчетов доступна только лог-анализаторам (например, анализ заходов роботов поисковых систем), а часть только счетчикам (например, социо-демографические характеристики аудитории).
  • не всем пользователям нравится наличие счетчиков на web ресурсе — кому то не нравится наличие большинства счетчиков на странице, кому-то задержка из-за повышения загрузки документа.

Использую ли я веб аналитику?

На моем блоге я поставил несколько счетчиков — Яндекс Метрика и Google Analytics. Ими я пользуюсь по разному. Обычно — это беглый осмотр данных по посещаемости, анализ некоторых целей. Это все занимает 3-5 минут, не больше. Но раз в неделю я делаю основательный разбор полетов: оцениваю статистику по ключевым запросам (по ним переходят посетители поисковиков на страницы моего блога), смотрю статистику посетителей за неделю по разным параметрам, разбираюсь с показателями отказов, рассматриваю поставленные цели и т.д.

Благодаря установленным счетчикам я вижу пользу различных элементов на моем web ресурсе (кнопок, форм и так далее). Например, если число кликов на кнопку меня не устраивает, я меняю или саму кнопку, или ее месторасположение. Наверное, многие постоянные читатели моего блога заметили, что я начал разгружать подвал блога (футер), в самом начале появились все важные социальные кнопки. Это все благодаря веб аналитике. Поэтому, советую ее использовать и Вам, мои друзья. А чтобы это было не сложно для Вас, я продолжу писать статьи о веб аналитике и покажу как надо устанавливать самые популярные системы статистики и как ими пользоваться.

Чтобы лучше запомнить материал этой статьи предлагаю посмотреть следующий видеоролик.

Дополнительные сервисы и системы аналитики

Яндекс.Метрика и Google Analytics абсолютно бесплатные, но их возможности ограничены. Если вы используете несколько способов коммуникации с клиентами, этого будет недостаточно.    1) Если телефон для вас – основной способ связи с аудиторией, рекомендуем использовать сервисы коллтрекинга (отслеживание и аналитика звонков). Например, Calltouch, Comagic, Callibri. Они позволяют связывать входящие звонки с эффективностью рекламного канала вплоть до ключевой фразы.   Системы коллтрекинга платные, поэтому рассчитывайте их окупаемость. Обычно это подойдет для среднего / крупного бизнеса, куда поступают десятки звонков ежедневно.   У Яндекса тоже есть встроенное отслеживание звонков. Однако его функционал весьма ограниченный, и даже сама площадка публикует список рекомендованных систем – все они интегрированы с Яндекс.Метрикой.  

  2) Также для среднего и крупного бизнеса, где задействовано много каналов коммуникации (а значит, много данных из разных рекламных источников), и на сайт поступают большие объемы трафика (тысячи посещений в день), появляется потребность в сквозной аналитике.   Сквозная аналитика позволяет рассчитать отдачу в деньгах и рентабельность инвестиций (показатель ROI) отдельно  по каждому источнику трафика, вплоть до объявления. Ни в Яндекс.Метрике, ни в Google Аналитике такой возможности нет.   Для этого есть платные сервисы. Например, ROIstat, Alytics.   P.S. Веб-аналитика – жизненно важная часть онлайн-продаж. Благодаря ей вы четко знаете, как работает ваш сайт и ваша реклама. Плюс можете выявить и исправить причину, когда что-то идет не так.

Отслеживание звонков (Call Tracking)

Аналитика будет неполной без отслеживания и подсчёта звонков. По статистике сервиса Calltouch, до 70% обращений в компанию клиенты делают именно по телефону. И никакая «Яндекс.Метрика» вам звонки не подсчитает. Поэтому существуют сервисы коллтрекинга — отслеживания источников звонков.

Почему вам нужен коллтрекинг

Сервис коллтрекинга помогает определить источник звонка: по какому рекламному каналу и даже рекламной кампании пришел клиент. А это помогает понять, какие рекламные размещения дают лучший результат: медийная реклама, баннеры, сайт, SEO, контекст, офлайн-реклама. Коллтрекинг помогает экономить бюджет и использовать только эффективные каналы привлечения клиентов.

Статический и динамический коллтрекинг

Статический коллтрекинг — один номер привязывается к каждой рекламной кампании или источнику (контекст или радио, например). Номер указывается в объявлении. По какому номеру позвонил клиент — такой источник его и привёл.

Динамический коллтрекинг — на каждый источник прикрепляется пул номеров. При нем посетителю сайта выдается номер из пула, прикрепленного к источнику. Так как номер закрепляется за пользователем и после окончания сессии (когда он ушел с сайта), можно точно понять, по какому источнику он пришел, даже если он позвонит позже.

Коллтрекинг позволяет понять, какие рекламные каналы дают мало звонков, какие — много. Исходя из статистики, нужно развивать эффективные каналы и закрывать те, которые поедают бюджет.

Что такое аналитика сайта

Веб аналитика — это не просто набор классных инструментов, которые будут показывать web мастеру всю работу его сайта. Она дает знания, на основании которых можно применять различные решения об изменении стратегии работы сайта. И это приведет к улучшению работы web ресурса в онлайне, что позволит достичь владельцу поставленных целей и задач в кратчайшие сроки с большой эффективностью.

Конечно, веб аналитика — это не волшебник, по взмаху руки которого Ваш сайт превращается… превращается Ваш сайт… Ну Вы меня поняли. Веб аналитика — это всего лишь инструменты, которые не могут сказать веб-мастеру, почему посетители на страницах его сайта ведут себя так, а не иначе. Они не подскажут ему, что надо заменить или подкорректировать, чтобы получить наилучший результат. Владельцу своего сайта, блоггеру или seo-специалисту придется самостоятельно анализировать отчеты, делать соответствующие выводы и принимать решения. Но без них самому правильно увидеть все косяки нереально.

Причины заниматься аналитикой своего сайта

  • Вам нравится Ваш сайт? Чтобы ответить на этот вопрос достаточно честно взглянуть на проделанную работу по ведению своего веб-ресурса. А как насчет Ваших посетителей ? Чтобы это узнать, необходимо проанализировать их поведение на страницах Вашего web ресурса.
  • Удачно ли расположены кнопки, в том ли месте стоит форма обратной связи, а надо ли эти менюшки — вот только несколько вопросов, которые могут существенно повлиять на юзабилити Вашего сайта. И ответить на них можно с помощью подробного анализа.
  • Правильно ли размещены рекламные ссылки и блоки от рекламодателей, видят ли пользователи этот красивый блок на новый инфопродукт Попова? Ответы там же.
  • Как работает Ваш сайт, бывают ли сбои и если да, то как часто? Смотри предыдущий ответ.

Таких причин может быть огромное количество. Но я хочу выделить самую главную причину, по которой Вам непременно надо использовать все возможности аналитики.

Совет 5. Пользуйтесь аналитическими системами

Разберитесь, как автоматизирована ваша предметная область. Наверняка ваши коллеги по отрасли используют Google Analytics и Яндекс Метрику. Изучите, на что они способны, какие отчёты показывают, как могут быть полезны вам.

Нужно понимать, что аналитическая система — это продукт, сделанный экспертами индустрии. В ней достаточно универсальных отчётов. Учитесь у аналитических систем!

В то же время, универсальность — палка о двух концах. Под отдельный продукт свою аналитическую систему не сделаешь.  Системы дают лишь базовый набор отчётов, который подойдёт всем, но всех нужд клиентов не покроет.

Инструменты UX-аналитики

Персонажи и истории


Метод персонажей — создание поведенческих моделей пользователей.

Персонаж — это собирательный образ пользователя. Вот как применяется этот метод.

Создание собирательного образа пользователя

Сначала нужно выделить несколько сегментов целевой аудитории, на их основе и будет «собран» персонаж. Затем собрать и систематизировать данные о целях и проблемах вашей ЦА.

Составление персонажа поможет вам оценить поведение пользователей, понять их потребности и цели. У вас получится mindmap с персонами и детально проработанными карточками по каждой из них. В статье «Как дизайнеру определить целевую аудиторию» подробно описан этот метод.

Описание истории пользователя

Пользовательские истории — быстрый способ документировать действия людей на сайте или в мобильном приложении.

Написать историю пользователя достаточно просто с помощью определенной матрицы вопросов: «Кто он» (роль) — «Чего он хочет» (функция) — «Зачем ему это» (причина).

Результат может быть, например, таким: пользователь — онлайн-консультант, он хочет видеть уведомления на своем смартфоне, чтобы оперативно на них реагировать.

Карта эмпатии

Карта эмпатии (англ. empathy map) — инструмент, разработанный компанией XPLANE, нужен для визуализации главных особенностей пользователей. Карту можно использовать как дополнение к персонажам, так и в качестве альтернативы.

Фактически это схема, в центре которой находится представитель пользовательского сегмента. Схема состоит из четырех основных блоков («думаю и чувствую», «говорю и делаю», «вижу», «слышу») и двух блоков-выводов: «страхи» и «ценности».

Блоки заполняются так:

«Думает и чувствует» — определяем мечты, цели, стремления и мотивы пользователя.

«Слышит» — описываем, что пользователь ежедневно слышит в своей среде. Внешние звуковые раздражители — разговоры на работе, дома, в кругу друзей, а также телевизор, радио.

«Говорит и делает» — выясняем публичное поведение пользователя, что делает ежедневно, как решает проблемы.

«Видит» — определяем места пересечения пользователя с вашим продуктом

На что обращает внимание? Как воспринимает продукты конкурентов?

«Страхи» — выясняем ежедневные проблемы пользователя. Возможные препятствия на пути к целям

Каким образом продукт сможет закрыть эти страхи?

«Ценности» — описываем цели пользователя. Каким образом продукт помогает в их достижении?

Метод раскадровки

Раскадровка — визуальное представление основных шагов пользователя, которые он должен совершить, взаимодействуя с вашим продуктом. Это могут быть как иллюстрации, так и скриншоты с экрана. Метод раскадровки — очень хороший способ донести ваши идеи до пользователей и разработчиков.

Методика была разработана Уолтом Диснеем в 1930-х годах и перенесена в сферу проектирования программного обеспечения.


Раскадровка не должна быть сложной или высококачественной. Хорошо запоминаются простые визуальные эффекты и простой сценарий.

А/B-тестирование

А/B-тестирование — это эксперимент, где вы подтверждаете или опровергаете гипотезы. Например, можете сравнить две формы заказа и понять, какая работает лучше.

Зачем нужна веб-аналитика сайта?

Веб-аналитика позволяет получить и провести анализ данных сайта для улучшения показателей и оптимизации слабых сторон. Это необходимо, чтобы не тратить рекламный бюджет впустую, а планомерно увеличивать доходность бизнеса.

Все системы управления сайтом тесно связаны с собой, поэтому проводить анализ нужно комплексно

Основные инструменты веб-аналитики

Существует очень много систем веб-аналитики, но для русскоязычного сектора в 90 % случаев достаточно функционала Яндекс.Метрики и Google Analytics. Специализированный софт может понадобиться только для очень специфических сфер бизнеса и задач.

Основных инструментов 7, но на практике их может быть намного больше

Настройка веб-аналитики

Перед началом работы над проектом нужно четко определиться с целями и поставить вопросы: почему снизились продажи, как увеличить средний чек. Предполагая, что могло стать причиной, следует сформировать четкие гипотезы. Каждую гипотезу нужно проверить. В аналитике нет прямых ответов, но много данных, которые можно интерпретировать.

Выводы, сделанные на основании статистики и собранных цифр, будут приблизительными. Уточнить отдельные моменты можно только с помощью тестирования. Следующий шаг — оптимизация. На этом этапе специалист решает, как улучшить сайт или рекламные кампании, необходимо ли выделить больше бюджета на отдельные каналы трафика и т.д.

Посетителям

Примечание. Если на странице используется Диспетчер тегов Google, то определить, работает ли на ней Google Analytics, невозможно. Диспетчер тегов Google использует фрагмент-контейнер вместо кода отслеживания Google Analytics. Посмотреть существующие теги (включая код отслеживания) могут только те, у кого есть доступ к соответствующему контейнеру Диспетчера тегов Google.

Выяснить, используется ли Google Analytics на веб-странице, можно разными способами. В большинстве современных браузеров для этого есть встроенные инструменты. Так, вы можете проверить наличие инструкций загрузки в исходном коде или выяснить, отправляет ли страница данные в Google Analytics, с помощью браузерных инструментов разработчика.

Мы рекомендуем применять оба метода. Зачастую код JavaScript для Google Analytics включается в исходный код веб-страницы и доступен для просмотра, но иногда страница может обращаться за ним к другому источнику. В таком случае код JavaScript не будет отображаться на самой странице, и проверить, отправляет ли страница данные в Google Analytics, можно будет только в инструментах разработчика.

Чтобы проверить исходный код JavaScript для Google Analytics в браузере Chrome, выполните следующие действия:

  1. Откройте веб-страницу в браузере Chrome.
  2. Нажмите правую кнопку мыши и выберите Просмотр кода страницы.
  3. На открывшейся странице найдите код gtag.js или analytics.js (Universal Analytics) или ga.js (классическая версия). На сайте могут одновременно использоваться обе библиотеки: как Universal Analytics, так и классическая (JavaScript).

Чтобы использовать инструменты разработчика в браузере Chrome:

  1. Откройте веб-страницу в браузере Chrome.
  2. В меню браузера выберите Дополнительные инструменты > Инструменты разработчика.
  3. Перейдите на вкладку Network (Сеть). Если в таблице отсутствуют данные, обновите страницу.
  4. В столбце Initiator (Инициатор) найдите gtag.js или analytics.js (Universal Analytics) или ga.js (классическая версия). На сайте могут одновременно использоваться обе библиотеки: как Universal Analytics, так и классическая (JavaScript).

В каждом браузере свой набор инструментов. Подробнее о том, как проверить исходный код или использовать инструменты разработчика, читайте в справочном центре своего браузера.

«Воронка продаж»: не всё так просто, как говорят

Часто маркетологи рисуют красивую воронку продаж в виде трубы, в которую сыпятся лиды, а из другого конца выходят готовые клиенты, принося нам деньги. На деле нет никакой единой упрощенной воронки продаж со всеми штуками вроде конверсии и ROI.

Разные воронки продаж

Воронка продаж существует в четырёх видах в зависимости от целей: привлечение, вовлечение, конвертация, удержание.

Клиент проходит не одну абстрактную воронку, а конкретные жизненные циклы. Четыре совершенно разных пути клиента, на которых маркетологи работают с ним после того, как потребность в продукте сформирована.

Мы в «Комплето» выстраиваем последовательную аналитику по четырём этапам

И особое внимание нужно обращать на этап удержания, работу с постоянными клиентами.

Основные отчеты Яндекс.Метрики

Можно разделить их по направлениям, в зависимости от того, что вы хотите изучить.

Откуда идет трафик

Кто ваши основные посетители

  • Изучить распределение по географии, полу, возрасту и долгосрочным интересам;
  • Оценить активность по времени на сайте и глубине просмотра, сравнить посещаемость по времени суток;
  • Посмотреть статистику лояльности – по пользователям, которые возвращаются на сайт.

Что они делают на сайте

1) Отчеты раздела «Содержание».     Показывает статистику по конкретным страницам и элементам сайта, с каких страниц чаще заходят на сайт, что пользуется большей популярностью и т.д.   Например, вот отчет по страницам входа:   2) Отчет «Посетители».   Он показывает информацию по отдельным посетителям: канал, регион, страница входа и т.д. По каждому из них вы видите активность, количество визитов, время, проведенное на сайте и количество достигнутых целей.   3) Карты ссылок, кликов, скроллинга, аналитика форм.     Карта ссылок позволяет увидеть ссылки, по которым кликают посетители. Чаще всего это названия разделов, либо подробное описание товара. Чем темнее спектр, тем больше переходов. Таким образом, четко видно, какие категории товаров востребованы.     Также при наведении курсора появляется сводка по количеству и доле переходов по конкретной ссылке

Это важно при отслеживании целевых действий. Например, заказ обратного звонка:     Карта кликов – это аналогичная информация, но в расчет берутся не только ссылки, а все пространство.   Карта скроллинга «окрашивает» области, которые просматривают пользователи

Чем насыщеннее цвет, тем больше времени просмотров. Вполне логично, что самой яркой получается область первого экрана.   Аналитика форм показывает эффективность целевых форм на сайте. На графике вы видите, сколько человек открыли форму, сколько заполнили и сколько отправили данные. Примерно так это выглядит:     Ссылки «Воспроизвести» ведут на запись в Вебвизоре, о нем скажем позже.

Какие задачи можно решить с помощью веб-аналитики

Выявление целевой аудитории. Если проект молодой, и точный портрет потенциального клиента еще не составлен, то полученные с помощью web-анализа данные помогут в этом. Изучая интересы, демографические и социальные особенности существующих клиентов и их поведения в сети, вы сможете более точно понять и составить правильный портрет своей ЦА.

Узкое разделение аудитории на сегменты. Статистика и анализ позволяют сегментировать аудиторию по разным признакам. Например, по среднему чеку. Изучив особенности каждого сегмента, вы сможете подобрать наиболее эффективные объявления, сделать более качественное и индивидуальное предложение каждой категории людей.

Оптимизация рекламного бюджета. Ни одна компания не обладает неисчерпаемыми ресурсами. Все хотят сэкономить там, где это возможно. Изучение и анализ данных по рекламным кампаниям позволят выявить наиболее эффективные площадки и стратегии и отказаться от неэффективных показов, которые впустую съедают бюджет.

Оптимизация контента. Изучая трафик и источники переходов, можно понять, соответствует ли содержимое страниц сайта тому, что искал пользователь, какими потребностями обладает ЦА и что она ищет. На основе этих данных оптимизируется контент на сайте, а также УТП.

Подбор оптимальных стратегий. Изучение аналитических и статистических данных позволяет находить и использовать наиболее эффективные стратегии показов, продвижения и рекламы.

Кто такой UX-аналитик

UX-аналитика — это сбор и анализ данных о том, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом, приложением или другим продуктом.

Соответственно, UX-аналитик — это человек, который умеет анализировать и обрабатывать эти данные, а также может сказать, что с ними делать и как их можно использовать для развития проекта.

Профессия относительно новая, и ближе всего она стоит к другой digital-специальности — веб-аналитик. Различие не только в названии, но и функциональных обязанностях и компетенциях. Можно сказать, что UX-аналитик — это веб-аналитик с более широкими возможностями и качественно новыми знаниями в смежных областях.

Каких специалистов нанимать

В России принято считать, что веб-аналитикой занимается один человек «на все руки мастер». На самом деле для серьёзной работы с данными нужна команда минимум из четырёх специалистов.

  • Маркетолог: евангелист «маркетинг-микса» со стороны компании.

  • Менеджер по продукту: знает всё о продукте и услуге.

  • Веб-аналитик: работает с аналитикой на уровне сбора, выгрузки, обработки и сегментирования данных. «Переводит» с языка цифр данные маркетологу и менеджеру.

  • Программист: работает с запросами к базам данных, управляет загрузкой, выгрузкой и трансформацией данных.

Аналитик и программист составляют техническую часть команды, маркетолог или бренд-менеджер — маркетинговую.

Также желательно подключать экономиста и математика.

Пять уровней зрелости аналитики интернет-маркетинга

1. Младенчество

Когда интернет-маркетинга нет вообще, применяют незрелые, наивные показатели:

  • позиции в поисковых системах;
  • клики в контекстной рекламе;
  • охват в медийной рекламе;
  • количество лайков в соцсетях.

2. Начальная веб-аналитика

Это уже что-то: применяются счётчики, ведётся статистика. Считают:

  • количество переходов из рекламных каналов (трафик);
  • показатель отказов;
  • глубина просмотра страниц;
  • время на сайте;
  • тепловая карта кликов.

3. Бизнес-аналитика

Приходит понимание, что бизнес — это про деньги и про клиентов. На этом уровне подсчитывают и анализируют обращения компании:

  • звонки;
  • лиды;
  • конверсии;
  • действия на сайте.

4. Аналитика продаж

Затем (особенно, если денег нет) приходит понимание, что бизнес — в первую очередь про деньги. И тогда анализируют уже другие показатели, которые про продажи:

  • электронная торговля Google Analytics — заказы через сайт (корзину);
  • подмена телефона, номера корзин/посетителей/артикулов товаров — заказы по телефону.

5. Аналитика на основе жизненных циклов клиентов (CLV)

Высший уровень измерений — жизненные циклы клиентов. На самом деле мы хотим знать совокупную ценность клиентов (CLV) в течение их жизненных циклов — задолго ДО, в течение и после покупки.

На этом уровне пирамида измерений такая:

  1. Управленческая отчётность до продаж: накопленный ROI.
  2. Маркетинговая отчётность по жизненным циклам клиентов: CLV-отчётность.
  3. Веб-аналитическая отчётность по поведению, действиям, триггерам для интернет-маркетологов.

Совокупная ценность клиентов (CLV) в течение их жизненных циклов

Шаг 4. Заключительный. Искать работу мечты, пока не найдешь

Я начала искать свою «работу мечты» еще до окончания учебы. Занималась SEO, но почувствовала, что это не мое, слишком сильно эта сфера связана с моим «любимым» контентом, да и казалось, что я теряю время, которое уже точно знала, что хочу тратить на веб-аналитику.

На собеседования попасть было сложно, так как подходящих вакансий очень мало. Я искала позиции младших веб-аналитиков, на которые был хоть какой-то шанс устроиться без опыта, но на них хотели выпускников технических вузов. Стандартная вакансия выглядела так: «желаем, чтобы вы знали математику и умели программировать, а веб-аналитике мы вас научим». Но в какой-то момент мне очень повезло, я попала сразу на два собеседования – в обоих случаях встреча прошла, как дружеская беседа с более опытными коллегами. Одна из них завершилась для меня максимально успешно.

Я вышла работать в агентство VBI веб-аналитиком. И именно тогда я поняла, что работа мечты нашлась.

Но, конечно, работалось не без сложностей. Поскольку я пришла в маркетинговое агентство, у которого много клиентов, поначалу мне было сложно войти в режим: огромное количество оперативных задач по разным сайтам.

К тому же в первый месяц с нуля пришлось погружаться и начинать работать со сложной и разнообразной темой коллтрекинга – на курсе в «Нетологии» этому была посвящена всего одна лекция. Но за три месяца работы я привыкла ко всему, и теперь мне хочется как можно скорее начать работать с аналитикой данных. Но я понимаю, что мне объективно еще нужно много времени, прежде чем я смогу стать полноценным аналитиком данных.

Еще одна объективная сложность при резкой смене деятельности — приходится снизить свои зарплатные ожидания – в моем случае примерно в два раза. Но в итоге зарплата начала восстанавливаться быстрее, чем я ожидала. Все «потерянные» деньги – инвестиции в переобучение.

Недавно у меня успешно завершился испытательный срок, я получила первые профильные сертификаты от Google и Яндекса, заканчиваю бесплатный курс по базам данных и SQL, а к концу года планирую начать применять в своей работе Python и углубиться в прикладную статистику. Чувствую, что мои учеба и карьера только начинаются, тем более, что сфера аналитики данных кажется мне безграничной по потенциалу.

В заключение могу сказать, что перед тем, как решиться шагнуть в непривычное, кажется, что впереди непреодолимая пропасть. Но когда уже шагнул, хочется рассмеяться, как же все близко было на самом деле. 

Какие задачи можно решить

С помощью аналитических инструментов можно решить многие задачи. Перечислю основные, которые могут быть полезны в развитии своего сайта:

Оценка общей аудитории веб-ресурса:

  • общая статистика: количество посетителей на сайте, число просмотренных ими страниц, количество новых посетителей, зависимость пользователя от страны проживания (имеется в виду IP компьютера, с которого он зашел на сайт), учет социо-демографических характеристик и др.
  • источники посетителей: откуда пришли пользователи (оценивается трафик — поисковый, прямой, рекламный и т.д.), статистика по ключевым фразам, по которым пришли посетители из поисковых систем и т.д.
  • подробная оценка посещаемости: самые популярные разделы сайта (страницы, которые больше всего получают посетителей и на которых дольше всего они задерживаются), различная статистика просмотра страницы в отдельности или web ресурса в целом и каждой метрики в отдельности (например, средняя глубина просмотра сайта, конверсия, показатель отказов и др.), маршрут посещения документов (по каким путям идет просмотр различных страниц на веб-ресурсе) и др.
  • целевая аудитория: сколько посетителей совершили необходимую транзакцию на странице (например, сделали заказ товара или подписались на рассылку статей блога), откуда приходят целевые посетители (таким образом можно узнать эффективность рекламных площадок, с которых они пришли) и др.

Технические параметры:

  • индексация поисковыми роботами: какие страницы проиндексированы, какие документы исключены, ошибки индексации и др.
  • технические проблемы: битые ссылки ресурса (исходящие ссылки, ведущие на несуществующий домен в Интернете), ошибка 404 (переход с сайта на страницу, которая по каким-то причинам не находится в индексе поисковой системы), перегрузка web ресурса и др.

С этим читают