Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Надеемся, вы нашли время и внимательно прочитали материал об отчетах веб-аналитики базового и среднего уровня. Теперь давайте рассмотрим некоторые отчеты более продвинутого уровня. С их помощью вы сможете улучшить коэффициент конверсии и максимизировать продажи на сайте.

Отчеты по мерчандайзингу. Настройте отчеты веб-аналитики на сбор информации по определенным брендам и товарным группам, по самым продаваемым продуктам, изучите эффективность продаж взаимодополняющих товаров. Отчеты по мерчандайзингу позволяют узнать, какие продукты пользуются наибольшим спросом, какие товары обычно покупаются одновременно. На самые популярные сопутствующие товары можно поднять цену, их лучше расположить рядом с основным товаром.

Отчеты по всем каналам продаж. Нужно знать, как ведут себя все ваши покупатели. Если вы не будете стараться получить полную картину покупательского поведения, значит ваши решения будут не до конца обоснованы. Умение импортировать и экспортировать характеристику посетителя сайта для создания единого образа покупателя имеет огромное значение для веб– анализа продвинутого уровня.

Новые покупатели / Повторные покупатели и продажи товара. Майкл Краудс использует отчеты, предоставляемые пакетом WebTrends. С их помощью он узнаёт, что именно привлекает на сайт тех или иных пользователей:

Новые модели пылесосов в нашем интернет-магазине приобретают в основном те клиенты, которые уже что-то покупали у нас раньше. На сайте представлено не так много пылесосов, поэтому можно предположить, что большинство новых покупателей приходит за комплектующими к пылесосам, купленным в наших обычных магазинах. Это говорит о том, что, сделав на сайте одну небольшую покупку, клиент в будущем наверняка решится на более смелый шаг и приобретет уже более дорогую новую модель.

Анализ на основе сегментации. Посетителей любого интернет-магазина можно условно разделить на сегменты. Некоторые пользователи точно знают, чего хотят; другие – лишь приблизительно, а третьи – просто зашли посмотреть. Как писал Эрик Петерсон в своей замечательной книге Web Analytics Demystified[27]: «Если вы соберете всех посетителей в одну кучу, то вряд ли найдете способ угодить тем из них, кто приносит сайту самую большую прибыль. Поэтому возникает необходимость в сегментации».

Самые продвинутые отчеты веб-аналитики составляются с учетом сегментации, основанной на данных профиля каждого пользователя, в котором записаны все его действия на сайте. Используя эту информацию, вы сможете направить маркетинговые усилия в нужное русло и применять соответствующие методы к покупателям с определенным набором характеристик. Целевой маркетинг намного эффективнее обычных способов привлечения клиентов. Задействуйте его методы в организации рекламной рассылки, добавьте на сайт такие функции, которыми захотят воспользоваться ваши самые ценные клиенты, разработайте систему рекомендаций, которая будет давать советы с учетом интересов покупателей; пусть ею пользуются и работники справочного центра, консультирующие клиентов по телефону.

В интернет-магазине CompUSA подобная сегментация при построении отчетов веб-аналитики проводится с помощью пакета от Core-metrics. «Пакет Online Analytics 2004 позволил нам значительно улучшить работу интернет– магазина CompUSA. Мы получили мощный инструмент веб-анализа. С его помощью мы узнали, какие клиенты для нас особенно важны, и оптимизировали процесс продаж под их нужды», – говорит руководитель отдела электронной коммерции Ал Херлебаус. «Изучив соответствующие отчеты, мы поняли, что пользователи функции «Сравнить продукты» являются ключевой группой покупателей, поэтому приняли решение улучшить доступ к этой функции и расширить ее возможности. С помощью пакета Online Analytics 2004 от Core-metrics мы увеличили годовой доход компании на 2,2 млн долларов».

Изучите поведение посетителей на сайте, разделив их на сегменты. Одни и те же страницы и товары интересуют пользователей из разных сегментов или нет? Насколько отличаются коэффициенты конверсии для каждой группы посетителей? Покупатели из каких сегментов чаще пользуются теми или иными возможностями сайта? Отличается ли у них средний размер заказов? Это лишь некоторые вопросы, на которые вам необходимо получить ответ.

А/В-тестирование. В большинстве случаев А/В-тесты проводятся без особой подготовки – просто выбираются две примерно одинаковые группы посетителей. Это не совсем правильный подход. А/В-тестирование – это ведь своего рода научный эксперимент, а для научного эксперимента требуется определить гипотезу и критерии оценки, и только потом можно переходить к практическим действиям.

Вице-президент ice.com Майер Гнивиш считает: «Пакет веб-аналитики от Visual Sciences позволяет нам не только определить сегменты посетителей для участия в тестировании, он также обеспечивает оптимальные условия для проведения эксперимента и дает возможность узнать, сколько времени понадобится для получения статистически значимых результатов».

Хороший инструмент веб-аналитики должен суметь измерить конверсию по каждому посетителю и рассчитать показатели на основе прибыли, а не выручки по товару, то есть с учетом себестоимости продаж, возвратов, отказов, скидок и затрат на доставку.

Запомните некоторые правила в отношении отчетов веб-аналитики. Очень важно четко отслеживать уникальных пользователей. Если вы вместо значений cookies используете для идентификации посетителей IP-адреса, то один заказ может оказаться суммарным заказом нескольких пользователей, прибывших с крупного прокси-сервера. И имейте в виду: чем больше срок использования продукта, тем важнее включать в отчеты данные о поведении покупателя за определенный период времени.

Отчеты веб-аналитики играют огромную роль в эффективности работы интернет-магазина. Получаете ли вы правильные отчеты?

Данный текст является ознакомительным фрагментом.