Виталик впервые нарисовал часть иллюстраций для моего поста. Тадаа!

Как объяснить дедушке веб-аналитику за 5 минут с картинками

Чтобы он пожалел, что в его время такого не было

Дедушка, представь, что ты работаешь охранником в кондитерской «Расти попка».

Хозяйка кондитерской попросила тебя записывать в тетрадку все, что происходит внутри: сколько человек заходит, кто именно, кто и что покупает и так далее.

Дела у вас шли хорошо, но в последнее время продажи начали снижаться, пока не упали в два раза. Если ситуацию не исправить, «Расти попку» придется закрывать. Вы оба останетесь без работы и будете жить на одну пенсию.

Вы сидите, смотрите в тетрадь и ломаете голову, что именно пошло не так. Может дело в том, что месяц назад вы повесили новую вывеску с логотипом «Расти попки»? А может вы зря поменяли местами кексы и эклеры?

Если бы «Расти попка» была в интернете, каждое действие посетителей записывалось бы автоматически с помощью систем веб-аналитики — например, Яндекс.Метрики или Google Analytics.

В аналитику заглядывают, чтобы найти ответ на какой-то вопрос бизнеса. Например: «Почему упали продажи?».

Предположения о том, что могло повлиять на продажи, называют гипотезами. Их формулируют прежде, чем смотрят в цифры. Знаешь, что ищешь, — легче найти.

В аналитике нет прямых ответов, верны ли гипотезы, только очень много цифр. Чтобы получить ответы, надо рассуждать и догадываться — интерпретировать аналитику.

1. Трафик

Сначала вы с хозяйкой решили узнать, не в вывеске ли дело. Что если вывеска с новым логотипом «Расти попки» стала отталкивать посетителей c детьми?

Новая вывеска

Тогда в кондитерскую стало бы заходить меньше людей.

Вы посчитали число посетителей за месяц до смены вывески и месяц после. Разница была, но совсем небольшая. И даже немного в пользу новой вывески.

Кажется, дело не в ней. Вычеркиваем первую гипотезу.

В веб-аналитике число посетителей называют трафиком. В интернете вывеской магазина можно считать ссылки на него на других сайтах и в поисковиках.

Чтобы у цифры появился смысл, надо ее с чем-то сравнить. Например с тем же показателем, но раньше — говорят «посмотреть в динамике».

На незначительные колебания показателей внимания не обращают. Говорят, что они в пределах погрешности.

2. Конверсия

Если люди не стали реже ходить в кондитерскую, а продажи все равно упали, значит они стали реже выходить с покупками.

Вы решаете вычислить такой показатель. Из каждых 100 человек, которые заходят в магазин, сколько в среднем человек выходит с покупками?

Оказалось, что раньше с покупками выходило 60 человек из 100, а теперь всего 30!

Этот показатель в веб-аналитике называют конверсией. Он говорит, сколько посетителей из ста ушли с покупками и вычисляется в процентах.

В нашей ситуации сказали бы, что конверсия упала с 60 до 30%.

Конверсия упала вдвое, как и продажи «Расти попки». Не случайное совпадение. Вы решаете, что вы на правильном пути и вспоминаете про вторую гипотезу.

Вы почти уверены, что зря поменяли эклеры и кексы местами. Если люди не могут найти любимый товар, они чаще уходят без покупок. Поэтому и конверсия понизилась. Кажется, все сходится.

Но тут вы решаете проверить эту гипотезу по-другому. Если все так, то продажи кексов и эклеров упали бы гораздо сильнее, чем продажи остальных товаров.

Вы посмотрели и поняли — это не так. Продажи всех товаров упали примерно одинаково.

Более низкая конверсия по отдельным видам (сегментам) товаров или пользователей может показать, где именно проблема. Если разницы нет, дело не в сегменте — как в нашем случае.

3. Воронка продаж

Вы поняли, что конверсия упала не из-за новой раскладки товара. Тогда отчего?

Вы решили не гадать, а посмотреть, насколько близко к покупке продвигались покупатели — раньше и сейчас.

В тетрадке вы отмечали 4 действия пользователя:

1. вошел,
2. подошел к витрине,
3. подошел к кассе,
4. купил.

Оказалось, что раньше до кассы доходило 80% посетителей, а теперь всего 40%. Конверсия стала теряться на этапе между витриной и кассой.

Продвижение посетителя к покупке аналитики изображают в виде воронки.

Каждый этап воронки показывает, какая доля посетителей магазина дошла до этого этапа.

Воронка позволяет увидеть, на каком именно этапе у вас проблемы.

На сайте этапы другие, но принципы те же самые. Пример воронки в интернет-магазине: главная страница — страница товара—нажатие кнопки «купить»—заказ оформлен—заказ оплачен.

Почему так много посетителей продолжают заходить в магазин и рассматривать витрину и перестали доходить до кассы? Ответ на этот вопрос может стоить вам, дедушка, бизнеса и работы. Но за что зацепиться?

4. Вебвизор

В кондитерской висит камера наблюдения. Чтобы найти ответ на свой вопрос, вы решаете посмотреть на поведение посетителей в записи.

Отсмотрев несколько часов записей с камеры, вы замечаете повторяющийся сценарий.

Посетитель, чаще женщина,

1. заходит в кондитерскую,
2. у витрины набирает несколько булочек,
3. доходит до стены с зеркалом,
4. разворачивается,
5. кладет булочки на место,
6. уходит.

Бинго! Все дело в зеркале между витриной и кассой. Постоянные посетители видят себя в зеркале и решают отказаться от булочек «Расти попки».

В веб-аналитике тоже есть камера, которая следит за посетителями сайта.

В Яндекс.Метрике она называется Вебвизор.

Вы не видите самого пользователя, а только движения его мышки по сайту. Этого бывает достаточно, чтобы найти разгадку.

5. Рост бизнеса

Вы вспоминаете, как некоторое время назад пригласили декоратора. Он предложил повесить зеркало, чтобы в кондитерской было больше света.

Вы решаете пожертвовать светом в пользу продаж и снимаете зеркало. Постоянные посетители возвращаются, а за ними и продажи.

Поняв, как важно посетителям «Расти попки» сохранять фигуру, вы договариваетесь с соседним фитнес-клубом о скидках и дарите их своим клиентам.

Продажи выросли еще сильнее.

Для этого, дедушка, и нужна аналитика.

Занавес.

Выводы

1. Веб-аналитика — это когда программа собирает много цифр, а вы ищете за ними истории.
2. Веб-аналитика — это про гипотезы и интерпретации. Цифры точны, но выводы приблизительны.
3. Главные показатели в веб-аналитике — трафик и конверсия.
4. Одна цифра ничего не расскажет. Чтобы что-то понять, нужно их с чем-то сравнить.
5. Чтобы понять больше, смотри на сегменты и сравнивай между собой.
6. Воронка продаж позволяет увидеть, на каком именно этапе «пробка».
7. Чтобы найти объяснения, цифр не всегда достаточно, нужно наблюдать за пользователем. В жизни или через Вебвизор.
8. Историю можно назвать успешной, не когда бизнес что-то понял. А когда он что-то изменил и выиграл.

Основано на реальных названиях. Картинка © Катерина Ерошина

P.S. Что я советую прочитать после этого поста.

1. Как объяснить дедушке эджайл и скрам за 5 минут без картинок. — Первый пост о любопытном дедушке.
2. Как работать с аналитикой, если вы дизайнер. — Продвинутый пост про аналитику.

Меня зовут Наташа Бабаева. Я пишу про маркетинг, продукт и инновации. В Facebook лично, в Telegram кратко, на Медиум детально.

Помогаю прокачивать навыки инноватора в Школе ченджеров. В чем идея? / Подписаться→

Запустила Change Basics, курс-сериал о пути неинноватора в инновациях.

Копаю тему инноваций в платной рассылке «Бабаева копает инновации». В чем идея? / Подписаться→