Инструменты веб-аналитики для сайта промышленного предприятия

Синергия знаний

Инструменты веб-аналитики

для сайта

промышленного

предприятия

Виталий Былина,

аспирант кафедры

маркетинга

Белорусского

государственного

экономического

университета,

магистр

экономических наук

Построение любой маркетинговой кампании в Интернете основывается на данных веб-статистики, которая представляет собой информацию о целевой аудитории сайта: кто его посещает, какие разделы просматривает, сколько времени проводят пользователи на веб-странице, возвращаются ли снова на нее.

Ключевой задачей веб-аналитики является расширение возможностей использования ресурса, повышение его релевантности, увеличение посещаемости.

Качественная веб-аналитика решает следующие проблемы:

улучшение сайта с программной точки зрения: время его загрузки и каждой страницы, навигация, удобство перемещения между разделами;

оптимизация сайта с маркетинговой точки зрения: юзабилити, качество контента;

планирование и запуск рекламного продвижения в сети Интернет;

расширение функционала домена.

Для эффективной работы сайта необходимо применять новые методы и инструменты в области веб-аналитики, среди которых выделяют следующие:

анализ целевой аудитории сайта и посещаемости: уникальные посетители, источники трафика, количество просмотров и др.;

оценка удобства ресурса для посетителей (навигация, конверсия);

изучение поведенческих факторов;

совершенствование семантического ядра сайта: ключевые слова, поисковые запросы и их соответствие целевой аудитории;

поисковый аудит: эффективность процесса продвижения;

обзор веб-ресурсов конкурентов и адаптация успешных решений для своего проекта.

Все инструменты веб-аналитики для сбора статистики можно разделить на две группы: системы сбора и лог-анализаторы. Первая представляет собой внешние ресурсы, предлагающие установить на сайт предприятия фрагмент кода, с помощью которого собирается вся статистика веб-ресурса. Данные доступны в специальном интерфейсе на сайте агрегатора, ими очень просто и удобно пользоваться. Лог-анализаторы - это локальная программа, устанавливаемая на сервер организации и применяемая для сбора данных, которые обрабатываются и хранятся во внутреннем архиве. Она предоставляется пользователю как по паролю, так и без него. Работа с лог-анализаторами требует определенных навыков в отличие от систем интернет-статистики. Массовое использование последних стало возможным благодаря простоте и удобству их применения.

Яндекс.Метрика и Google. Analytics - это бесплатные системы, обладающие хорошими возможностями для довольно подробного анализа посещаемости веб-страницы. Их функционал постоянно расширяется, добавляются новые формы отчетов и инструменты для более детальной оценки приходящего на сайт трафика. Непрерывная доработка сервисов осуществляется как в технической части, так и в области интерфейса, который становится более интуитивно понятным для пользователей. Анализ данных, полученных из систем сбора интернет-статистики, позволяет определить качество работы сайта и эффективность рекламной кампании в Интернете.

Остановимся подробнее на самом популярном сервисе веб-аналитики в русскоязычном сегменте сети Интернет - Яндекс.Метрика, предназначенном для сайтов и электронной коммерции. Он позволяет анализировать:

аудиторию сайта и поведение посетителей;

выручку и конверсию ресурса;

эффективность интернет- и офлайн-рекламы;

источники трафика;

доступность сайта и скорость его работы.

Для каждого счетчика Яндекс.Метрики при настройке его параметров можно создавать цель - действие посетителя, в котором заинтересован владелец сайта: просмотр определенного количества страниц, посещение конкретной страницы, нажатие на кнопку, переход по ссылке, оплата заказа и т.д. Для промышленного предприятия, например, целью может быть регистрация на сайте либо оставление записи в форме обратной связи.

ИТ-экономика

Визит, в течение которого была достигнута цель, называется целевым. За это время может произойти несколько достижений одной и той же цели. Отношение количества целевых визитов к общему числу визитов называется конверсией.

Инструменты цели в Яндекс.Метрика позволяют довольно легко рассчитать эффективность рекламной кампании в Интернете, например используя показатель рентабельности инвестиций:

ROI = ((В - С) - Р I Р) x 100%, где В - выручка от реализации продукции, которую получит предприятие благодаря рекламному объявлению в сети Интернет; С - себестоимость продукции; Р - рекламные расходы, включающие в себя как затраты на изготовление рекламного объявления, так и на его размещение.

Для проведения рекламной кампании в Интернете предприятие решило использовать S каналов для продвижения и для каждого из них установило цель в Яндекс.Метрика:

ш контекстная реклама в Яндекс - Яндекс.Директ; ш контекстная реклама в Google - Google.Adwords;

реклама в популярной социальной сети Вконтакте; ш етаП-рассылка по базам агрегаторов; ш баннерная реклама на самом популярном портале Республики Беларусь.

С учетом анализа тематики предприятия и стоимости размещения на обозначенных выше каналах была выделена сумма в размере 100 млн руб. ежемесячно. В первый месяц проведения рекламной кампании было принято решение распределить бюджет равномерно между пятью каналами для оценки эффективности каждого из них.

Продажа товара через сайт - это цель каждого рекламного объявления, которая считается достигнутой в случае оформления заказа покупателем. По завершении месяца были получены следующие данные (табл. 1).

Как видно из представленной таблицы, разные каналы по итогам месяца принесли различные результаты. Рассчитаем показатель ROI по каждому каналу размещения:

Яндекс.Директ ROI = ((150 000 - 100 000) - 20 000) I I 20 000 x 100% = 150%;

Google.Adwords ROI = ((105 000 - 70 000) - 20 000) I I 20 000 x 100% = 75%;

Вконтакте ROI = ((60 000 - 40 000) - 20 000) I I 20 000 x 100% = 0%;

Email рассылка ROI = ((52 500 - 35 000) - 20 000) I I 20 000 x 100% = - 12,5%;

баннерная реклама ROI = ((120 000 - SO 000) -- 20 000) I 20 000 x 100% = 100%.

Самой эффективной в отчетном месяце была реклама в Яндекс.Директ, а отрицательную отдачу продемонстрировала еmail-рассылка.

Канал размещения Рекламные расходы, тыс. руб. Количество визитов Достижение цели, / Себестоимость реализованной продукции, тыс. рублей Выручка, тыс. руб.

Яндекс.Директ 20 000 4 000 1ОО 1ОО ООО 15О ООО

Google.Adwords 20 000 2 500 7О 7О ООО 1О5 ООО

Вконтакте 20 000 1 500 4О 4О ООО 6О ООО

Email-рассылка 20 000 1 ООО 35 35 ООО 52 5ОО

Баннерная реклама 20 000 2 ООО 8О 8О ООО 12О ООО

Таблица 1. Результаты рекламной кампании в Интернете

Канал размещения Прибыль от рекламной кампании, тыс. руб. Конверсия, / Цена клика, тыс. руб. ROI, /

Яндекс.Директ 30 ООО 2,5О 1ОО 15О

Google.Adwords 15 ООО 2,8О 7О 75

Вконтакте О 2,67 4О О

етаП-рассылка 2 5ОО 3,5О 35 -12,5

Баннерная реклама 2О ООО 4,ОО 8О 1ОО

Таблица 2. Показатели эффективности рекламной кампании в Интернете

Рассчитаем конверсию каждого канала по формуле:

Конверсия = число целевых визитов / общее число визитов х 100%, а также стоимость клика по формуле: Стоимость клика = рекламные расходы / количество визитов.

В результате проведенных расчетов получим следующую картину (табл. 2).

Как видно из таблицы, самая высокая конверсия не всегда приводит к максимальной прибыли. На результаты могут повлиять любые факторы, в том числе и количество ключевых слов в рекламной кампании Яндекс и Google, и релевантность запросов пользователей, и структура сайта предприятия.

Полученные с помощью Яндекс.Метрики данные, дополненные нашими расчетами, требуют глубокой проработки отделом интернет-маркетинга фирмы либо специалистом по веб-аналитике для повышения конверсии продаж и поиска оптимальных каналов размещения рекламных объявлений в сети Интернет.

Таким образом, качественная веб-аналитика позволяет выявить сильные и слабые стороны сайта, помогает определить наиболее эффективные источники трафика, способствует увеличению посещаемости ресурса и в конечном итоге приводит к росту продаж. СИ

ff See: http://innosfera.by/2016/06/Web_Analytics_Tools

Литература

1. Авинаш Кошик. Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики.- М.,2011. С. 528.

2. Мелихов Д.С., Сарматов И.И. Веб-аналитика: шаг к совершенству.- К., 2010. С. 112.