Связаться с нами
Закрыть
Назад в блог
Назад в блог

Новый отчёт с подробными профилями клиентов

#аналитика
24 июля 59 просмотров 7 минут на чтение
Рассказывает
Иван Барченков
Коммерческий директор
Основа любого бизнеса — его клиенты. Чтобы с помощью Метрики можно было ещё глубже анализировать их поведение и потребности, Яндекс запустил новый отчёт «Посетители»: в нём собраны анонимные профили всех посетителей сайта с подробной историей их визитов. Новый отчёт позволит лучше понимать, как посетители продвигаются к покупке от визита к визиту, и находить новые способы повысить доходность клиентов.
"Яндекс.Метрика сделала еще один шаг к тому, чтобы клиенты и агентства переходили от маркетинга сделок к маркетингу отношений - когда больше ценится не сиюминутная продажа, а выстраивание длительных отношений с клиентом. С помощью нового отчета мы можем собирать сегменты из посетителей различной степени заинтересованности и клиентов различного уровня лояльности для того, чтобы через каналы Яндекса (Директ и РСЯ) показывать релевантную рекламу".
Александр Шароватов, project manager, MediaNation


Особенности нового отчёта «Посетители»

Во всех остальных отчётах Метрики в строках показаны не отдельные посетители, а группы визитов. Например, визиты могут быть сгруппированы по источникам трафика — в строках соответствующего отчёта вы увидите посещения из поисковых систем, социальных сетей и других каналов. А отчёт «Посетители» позволяет анализировать не группы визитов, а информацию об отдельных посетителях — поэтому он устроен несколько иначе.

Где найти новый отчёт

Он доступен в левом боковом меню, сразу под ссылкой на записи Вебвизора:

А раздел с отчётами по демографии, интересам и вовлечённости, который раньше назывался «Посетители», переименован в «Аудиторию».

Данные за всю историю существования счётчика

В отчёте показаны все посетители сайта с момента установки счётчика на сайт — поэтому в нём нет календаря, чтобы выбрать период отчёта. Если вы хотите изучить только тех посетителей, которые в определённый период заходили на сайт, достигали цели или выполняли какое-то другое действие, просто выделите их в сегмент.

Метрики, рассчитанные за всё время взаимодействия посетителя с сайтом 

В новом отчёте собраны показатели, характеризующие весь жизненный цикл клиента: общее время на сайте и общее количество визитов, количество когда-либо достигнутых целей и первый источник визита. Если вы передаёте в Метрику ecommerce-данные, для каждого посетителя также рассчитывается общая сумма и количество покупок.

Быстрые сегменты

Самый эффективный способ работы с новым отчётом — сначала сформулировать гипотезу о каком-либо сегменте посетителей, а затем проверить её, изучая отдельные профили. Например, проанализировать, сколько раз новые посетители возвращаются на сайт перед тем, как совершить покупку.

Чтобы начать такой анализ было проще, мы добавили в отчёт подсказки — быстрые сегменты. Это готовые условия сегментации, с помощью которых можно в один клик выделить интересные срезы аудитории — например, всех новых посетителей за последние семь дней, посетителей, которые провели на сайте больше всего времени или всех посетителей, которые хотя бы раз приходили на сайт из платных каналов.

Для сайтов, которые передают ecommerce-данные, есть отдельный набор быстрых сегментов: все посетители с покупками, посетители, не закончившие оформление заказа, клиенты с самой большой общей суммой покупок и другие.

Переход в Вебвизор в один клик

Рядом с визитами, записанными Вебвизором, есть кнопка быстрого перехода в плеер. Изучая, как менялось поведение посетителя от визита к визиту, вы сможете быстрее находить наиболее удачные, или, наоборот, проблемные элементы интерфейса.

Подробнее о том, какие данные доступны в отчёте «Посетители», читайте в Помощи.


О приватности данных

В отчёте «Посетители» нет персональной информации, все профили анонимны и не связаны с конкретными людьми. С точки зрения Метрики «посетитель» — это случайным образом сгенерированный идентификатор браузера. Поэтому один и тот же пользователь интернета, который открывает сайт на разных устройствах и из разных браузеров, будет учитываться в Метрике как несколько посетителей.


Какие задачи поможет решить отчёт «Посетители»: три основных кейса

Повысить средний чек или частоту покупок. Создайте сегмент клиентов, которые принесли вам максимальную прибыль — это можно сделать, если вы передаете в Метрику данные электронной коммерции. Выберите 15-20 самых доходных клиентов в этом сегменте и изучите, что их объединяет — из каких каналов они впервые попали на ваш сайт, какие страницы просматривали и какие товары покупали, сколько визитов им обычно требуется до конверсии.

Это поможет найти идеи, как увеличить доходность остальных клиентов. Например, если топ-20 самых выгодных клиентов обычно покупают запас корма для домашних животных на несколько месяцев, вы можете добавить наборы упаковок в блок рекомендаций «с этим товаром обычно покупают».

Работать с размером среднего чека или частотой заказов можно и с помощью ретаргетинга. Например, вы можете отобрать тех клиентов с незавершенными заказами, которые в прошлом делали покупки на большие суммы — и запустить на них отдельную ретаргетинговую кампанию с повышенными ставками.


Отчёт «Посетители» будет ещё более информативным, если объединить ваши собственные офлайн-данные о посетителях с данными в Метрике. Например, вы можете передавать в Метрику информацию о наличии у посетителя дисконтной карты, статусе клиента, о состоянии заявки из CRM и любые другие атрибуты — в том числе данные об офлайн-конверсиях и звонках. На основе этих данных вы сможете создавать самые разные сегменты посетителей для анализа и ретаргетинга. Узнайте, как передавать в Метрику параметры посетителейофлайн-конверсии и звонки.

Изучить историю действий на сайте до звонка. Если вы передаёте в Метрику звонки, их можно будет посмотреть в истории действий посетителя и выбрать в качестве условия сегментации. Выделите всех звонивших вам клиентов, которые пришли к вам по определённой рекламной кампании, изучите, что именно на сайте они просматривали до звонка — и сравните эти данные с информацией о теме разговора от операторов колл-центра (её можно передавать в метках звонка).

Например, клиенты клининговой компании приходят на сайт по рекламе чистки ковров, просматривают на сайте несколько разных услуг компании, а по телефону чаще всего заказывают комплексную уборку квартиры. Данные в остальных отчётах будут говорить о том, что визиты по рекламе чистки ковров редко заканчиваются заказом именно этой услуги. А возможность исследовать всю цепочку взаимодействий посетителя с сайтом — от первого визита до заказа — поможет точнее оценить отдачу от рекламы, а заодно глубже исследовать спрос.

Быстрее находить причины аномалий. Если в других отчётах Метрики вы видите нетипичные показатели — например, особенно высокую или низкую конверсию — вы можете выделить такие визиты в сегмент и открыть его в отчёт «Посетители», чтобы детально изучить причины всплеска или падения.

Частый случай — низкая конверсия с мобильных устройств. Если вы обратили на неё внимание в любом другом отчёте, выделите все визиты с мобильных с помощью сегментации по строке и просто перейдите в отчёт «Посетители»: в нём останутся только те посетители сайта, у которых были вошедшие в сегмент визиты. Изучив несколько профилей таких посетителей, вы сможете предположить, где на пути к конверсии возникают проблемы. А записи проблемных визитов в Вебвизоре помогут понять, в чём именно была сложность.

Другие статьи по теме
15 января 432 просмотра 6 минут
#аналитика
Цели в Google Analytics: как создать, настроить и установить
06 октября 223 просмотра
#аналитика
Что такое Big Data простыми словами
Большие данные становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Все мы ежедневно используем какие-либо технологии и контактируем с продуктами и крупными компаниями. Компании предлагают нам свои продукты и, в свою очередь, используют данные, которые мы им предоставляем (начиная от отслеживания переходов на сайте и заканчивая персональной информацией при оформлении заказов). Настал момент подробнее разобраться, как собираются эти огромные потоки информации и что с ними делают.
10 сентября 180 просмотров
#аналитика
Customer Journey Map: что это, зачем, источники информации, где и как визуализировать
«Клиент редко покупает то, что бизнес ему продает», – сказал Питер Друкер, один из известных теоретиков менеджмента. Многие клиенты вкладывают другие смыслы в ваши товары и приходят к покупке с помощью тех каналов, которым вы, возможно, не уделяли внимание.
22 июля 444 просмотра 4 минуты
#аналитика
CRM-системы: что это такое и зачем они нужны
Автоматизация рабочих процессов сейчас – это привилегия не только крупного бизнеса. IT-технологии развились до такой степени, что различные аналитические системы и другие нужные продукты стали доступны малым и средним компаниям. В том числе и программы для автоматизации работы с клиентами. Если вы все еще сомневаетесь в необходимости внедрения CRM-системы, то эта статья для вас.
20 июля 154 просмотра 4 минуты
#аналитика
Применение машинного обучения в Google таблицах с помощью библиотеки Tensorflow.js и Google Apps скрипта
Тема машинного обучения сейчас очень актуальна и продолжает набирать обороты. Машинное обучение — это алгоритм, с помощью которого система распознает данные и их закономерности, предсказывает значения на основе обученной модели.
02 июня 211 просмотр 3 минуты
#аналитика
Сервис передачи расходов из Яндекс.Маркета в Яндекс.Метрику
MediaNation начала работу над созданием собственного сервиса стриминга данных – StreamMyData. Первый коннектор, который представлен в системе, позволяет передавать данные о расходах из Яндекс.Маркета в Яндекс.Метрику. Это означает, что в Метрике вы сможете видеть расходы по Яндекс.Маркету, сопоставлять их с данными по продажам и доходу и принимать решения о том, как повысить эффективность размещения на Яндекс.Маркете.
27 мая 142 просмотра 1 минута
#аналитика
Как в Google BigQuery разделить значение столбца по символу
Часто в UTM-метках используется символ вертикальной черты (|), который разделяет параметры визуально. В результате при передаче таких данных в базу два важных параметра попадают в один столбец, что затрудняет их дальнейший анализ. Возникает вопрос: как их “физически” разделить, если работа с данными ведется в Google BigQuery?
20 мая 529 просмотров 8 минут
#аналитика
Кейс: сквозная аналитика для Tilda-сайта и нестандартной CRM
Мы привыкли, что сквозная аналитика востребована в крупном ритейле, и для ее обеспечения используются большие сложные CRM. Однако этот кейс демонстрирует, что связь транзакций и источников лидов интересует всех, кто хочет грамотно подходить к маркетингу. Даже модных блогеров, чьи сайты созданы на Tilda, а используемая CRM ограничена в функционале.
23 апреля 138 просмотров 8 минут
#аналитика
Маркетинговая аналитика во времена COVID-19 – опыт Google
На днях Thinkwithgoogle.com опубликовал материал своего руководителя отдела стратегической аналитики, Авинаша Кошика, где тот рассказывает, от какой аналитической работы его отдел отказался на период пандемии, а какую продолжает вести. Любопытный материал с точки зрения отношения (очень) крупного бизнеса к текущей ситуации. Приводим наиболее интересные тезисы.
18 февраля 478 просмотров 10 минут
#аналитика
Как анализировать данные продаж с помощью Google BigQuery и Data Studio
Давайте работать?
Мы верим в ваш бизнес
Наверх