5 вопросов, которые следует учитывать при работе с digital-аналитикой

Сегодня мы рассмотрим несколько вопросов, которые помогут вам существенно повысить эффективность использования аналитических данных в вашей компании. С их помощью вы сможете взглянуть на собираемую вами информацию под совершенно другим углом.

1. Насколько точны ваши данные? Можете ли вы доверять им?

Если вашим данным никто не доверяет, по сути, они не несут в себе никакой пользы. Именно поэтому проведение аналитического аудита играет такую важную роль: этот процесс подвергает сомнению целостность и качество ваших данных и побуждает вас выяснять, какую конкретно информацию вы собираете. 

В отдельно взятой аналитической системе вам стоит обращать внимание и на многие другие аспекты. К примеру, вы можете спросить себя, сэмплированы ли ваши данные из Google Analytics? 

Это довольно простой вопрос, но ответ на него определяет то, как вы распоряжаетесь вашей информацией. Может, это имеет для вас какое-то значение, а может — и нет. Возможно, сами сведения вам важны, но их точность не так критична. Как бы там ни было, вы должны задать себе этот вопрос.

Существует множество способов, которые позволят вам обойти проблему сэмплирования в Google Analytics, однако целостности ваших данных здесь угрожает и множество других вещей. Вот почему вам стоит регулярно проводить полную проверку работоспособности этого сервиса.

В идеале это значит, что вы должны проанализировать данные по каждому вашему отчету и, опираясь на собственную интуицию, определить, есть ли в них какой-то смысл. Ваш показатель отказов равен 100% или 0%? Вполне вероятно, что у вас есть проблемы, связанные с дублированным отслеживанием просмотров страниц или некорректным использованием ивент-трекинга (к примеру, вы используете события взаимодействий, когда этого не следует делать).

Резкие скачки часто свидетельствуют о проблемах внедрения

Как правило, в решении этих проблем нет ничего сложного, но обнаружить их очень непросто. Выполнение полной проверки аналитической системы — это нестандартный процесс, проведите его хотя бы один раз, и вы раскроете для себя массу полезных инсайтов.

2. Чего вам не хватает? Есть ли у вас полная картина?

Конечно же, вы можете доверять вашим данным в некоторой степени, но это необязательно значит, что они дают вам полную картину происходящего. Это касается всего — от самых обобщенных вещей до настроек вашего аккаунта в Google Analytics. К примеру, при установке свойств в этом сервисе вам следует задаться следующими вопросами:

• Правильно ли настроен дефолтный URL-адрес?
• Правильное ли настроены ваши реферальные исключения (например, вы используете PayPal для обработки платежей)?
• Включена ли расширенная атрибуция ссылок?
• Включили ли вы отчеты по демографии и интересам?
• Правильно ли настроен Google Webmaster Tools?
• AdWords интеграция:
  • Правильно ли она настроена?
  • Отображаются ли PPC данные в Google Analytics?
  • Правильно ли записываются полученные клики и сессии?

Одной из наиболее распространенных проблем настройки digital-аналитики является некорректное междоменное и субдоменное отслеживание. И этот фактор может в корне изменить ваши взгляды на путь, который проходят клиенты.

Осведомленность > Рассмотрение > Покупка > Удержание > Рекомендации

Алекс Биркет (Alex Birkett), growth-маркетолог из ConversionXL, выразил следующее мнение по этому поводу:

«Я мог бы изо дня в день слушать приложение Spotify, быть его опытным пользователем и платящим клиентом. И тем не менее, иногда я бы все равно заходил на их разработческий сайт, чтобы найти, к примеру, самую грустную песню Radiohead, используя их API.

К сожалению, Spotify отправляет эти данные в другое свойство Google Analytics. Это значит, что в отношении разработческого сайта я являюсь совершенно новым пользователем, и потому мое клиентское путешествие воспринимается иначе. Теперь они не смогут отслеживать мое поведение на своем сайте».

Это можно увидеть с помощью GA Debugger — бесплатного расширения для Chrome, которое позволяет проводить аналитический аудит, даже не открывая интерфейс Google Analytics.

Вот главная страница (spotify.com): 

И страница разработчика (developer.spotify.com):

Здесь используются разные идентификаторы (ID) отслеживания пользователя.

Еще одним важным аспектом, которому вам стоит уделить внимание, является тегирование кампаний. В Google Analytics тегирование выполняется с помощью параметров в вашем URL-адресе. Обычно это выглядят примерно так:

//www.example.com/?utm_source=adsite&utm_campaign=adcampaign&utm_term=adkeyword

Всего в Google Analytics используется пять UTM-тегов:

• Medium
• Source
• Campaign
• Content
• Term

Параметры «medium» и «source» обязательны, но для отслеживания отдельных маркетинговых кампаний вы также можете использовать тег «campaign». Тег «сontent» помогает различать несколько версий контента в пределах одной кампании. И наконец, параметр «term» используется для определения платных поисковых запросов, которые привели к кликам.

Хотя многие платформы, включая AdWords и MailChimp, будут автоматически добавлять UTM-теги в ваши URL-адреса, некоторые сервисы этого не делают. Таким образом, вы можете упускать из виду огромную часть ваших данных, которые поглощаются прямым трафиком или другим каналом.

Чтобы получить более полное представление о вашей аудитории, вам также придется устранить многие стандартные технические проблемы, например:

• отсутствие кода отслеживания на некоторых страницах, в результате чего не записываются визиты;
• отсутствие кода отслеживания на страницах «404-ой ошибки» и «server 500»;
• отсутствие проставленных вручную тегов в письмах и email-рассылках;
• нарушение политики конфиденциальности Google путем случайного сбора личной информации.

3. Являются ли эти данные значимыми?

Собрав очередной клочок информации, которая кажется вам полезной, просто сделайте шаг назад и спросите себя: «Действительно ли эти сведения имеют значение для моего бизнеса?» К сожалению, в большинстве случаев компании приходят к выводу о том, что они не могут действовать на основе полученных данных.

Вы можете с легкостью переоценить важность отдельно взятой микроконверсии или метрики, если не будете задаваться вопросами о целесообразности ее отслеживания. Старайтесь всегда подвергать сомнению данные, которые собираете — даже если вся ваша команда убеждена в значимости этой информации.

4. Что вы можете измерить и проанализировать, чтобы получить более весомые результаты?

Достигнув данного этапа, вы можете сосредоточиться на следующих аспектах:

• Разметили ли вы значимые события, которые хотели бы отслеживать для получения исчерпывающей информации о поведении клиентов?
• Определили ли вы результаты/точки конверсии, ключевые метрики и дашборды?
• Выполняете ли вы сегментацию и оптимизацию кампании?
• Разработали ли вы data-driven или поведенческий образ клиента, на основе которого вы можете действовать — за счет таргетинга или иным образом?
• Объединены ли ваши источники данных таким образом, что вы можете просмотреть большую часть клиентского пути?
• Используете ли вы поведенческий таргетинг?
• Используете ли вы предиктивную аналитику?

Ваши данные приносят вам пользу только в том случае, если вы можете руководствоваться ими в принятии важных бизнес-решений. 

Использование огромного количества метрик наверняка собьет с толку вашу команду, поэтому вам стоит фокусироваться на более ограниченном наборе показателей. Вместе с тем чрезмерно консервативный подход к отслеживанию не позволит вам получить полное представление о поведении ваших клиентов, так что в этом плане вам придется достичь определенного баланса.

5. Правильно ли я проанализировал свои данные?

Если вы неверно проанализируете свои данные, это может привести к двум серьезным последствиям:

1. Это может повлечь за собой плохие бизнес-решения. Когда вы придете к определенным выводам, особенно если они подкрепляют какую-то очень интересную идею или точку зрения, вам будет сложно от них отказаться даже спустя несколько недель после обнаружения ошибки в анализе.
2. Это подрывает доверие сотрудников компании к аналитику (или, что еще хуже, ко всей команде аналитиков). Такая реакция вполне объяснима, ведь если маркетолог принимает решение на основе плохих данных от аналитика, он также принимает на себя удар.

Каждый раз, когда вы проверяете ваши отчеты, старайтесь руководствоваться здравым смыслом и спрашивайте себя: «Нет ли в этих цифрах чего-то странного?». Помните, если данные кажутся вам слишком удивительными, скорее всего, так оно и есть.

Делайте бизнес на основе данных! 

По материалам: conversionxl.com