Всё дело в том, что изначально, со времён появления первых систем веб-аналитики, нам предлагается жить в одномерном пространстве.
Посмотрите на рисунок.
Традиционная, одномерная веб-аналитика
Жил-был человек и увидел он где-то в Сети баннер (первая иконка) и перешел на сайт магазина. Посмотрел-посмотрел и ушел. Но мысль о покупке осталась. Он решил воспользоваться поисковой системой (вторая иконка), чтобы найти то предложение. И он нашел его, и снова перешел в магазин. Но ему не хватило информации. Тогда он пошел на форум, где задал несколько вопросов и получил множество ответов со ссылками, одна из которых была на тот самый магазин. И он перешел по ней. Почитал-почитал, но не решился сделать покупку. На следующее утро, задумав совершить покупку прямо сейчас, он пошел на популярный товарный агрегатор, нашел предложение магазина и перешел по ссылке. Теперь он кладёт товар в корзину и оплачивает его.
Вы думаете слишком странный и длинный сценарий? Тогда у меня для вас новость. Этот сценарий совсем не длинный. Бывают куда длиннее и сложнее. Традиционные «одномерные» системы веб-аналитики припишут покупку, конечно же, последнему касанию – товарному агрегатору. Остальные источники останутся не у дел. Тогда как самый первый баннер является основоположником этой продажи. Без него у клиента не возникло бы идеи данной покупки. Выключив все предыдущие источники и оставив только товарный агрегатор, вы удивитесь, как мало у вас стало продаж. И, наоборот, подключая различные источники трафика, вы будете увеличивать количество заказов. В том числе, с тех же самых источников, что и были до того. Некоторые э-коммерс эксперты говорят, что это «эффект синергии». В какой-то степени это правильно, но корректнее всё-таки рассматривать этот эффект в контексте воронки продаж.
Особенно это касается нативной рекламы, когда человек, получая первичную информацию, фомирует потребность и начинает искать подробности. Клик со статьи будет первым, но критически важным. Но клика может даже и не быть. Вот здесь может помочь история с postview, хотя она не всегда возможна для нативной рекламы. А традиционные системы веб-аналитики к этому пока совершенно не готовы. И это не теория. Это – ежедневная практика!
Вероятный сценарий из жизни бедных интернет-магазинщиков:
1. «Баннерная реклама не работает. Выключаем!»
2. Продажи упали в два раза…
3. «Это, видимо, несезон/кризис/спад покупательской активности…»
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?
