В отчете о поведении покупателей интернет-магазина есть много идей. Когда вы знаете, чего ждет будущий покупатель от вас, проще удовлетворить его потребности и получить прибыль.
Несколько недель назад мой клиент готовил презентацию о производительности сайта электронной коммерции.
Он настроил много сегментов в Google Analytics, а на слайдах детально рассказывал о каждом из них. Я посоветовал ему улучшить материал, на что клиент ответил, что мои советы ценные, и он многому научился.
В этой статье я расскажу о советах, которые ему дал. Для демонстрации использую демо-аккаунт GA и Google Merchandise Store.
Что нужно для анализа
Во-первых, настройте расширенную электронную торговлю.
Базовое представление параметров электронной торговли выглядит так:
С точки зрения работы с кодом, вот минимум того, что вам нужно настроить:
- отслеживание товаров;
- отслеживание события добавления продукта в корзину;
- слежение за оформлением заказов;
- отслеживание транзакций.
Есть расширение, которое интегрируется с Google Tag Manager и поможет вам в настройке.
Как интерпретировать данные отчета
Заходим в отчет Конверсии > Электронная торговля > Поведение покупателей.
- Синий цвет показывает все сеансы на каждом этапе.
- Процент покупок рассчитывается делением количества сессий с оформлением покупки на общее число сессий.
- Для приведенного примера: 1 924 / 70 902 * 100% = 2,71%.
- Процент отказов получаем делением числа сессий без совершения действия на следующем шаге на количество всех сеансов на текущем этапе.
- Для приведенного примера: 57 413 / 70 902 * 100% = 80,98%.
Это основные показатели, которые вам нужно понять.
Кроме того, вы можете определить, сколько пользователей появилось на каждом этапе.
- В 9,11% сессий (418 / 4 586 * 100%) посетитель входит в корзину.
- В 90,8% случаев (4 168 / 4 586) посетитель отправляется в корзину после просмотра страницы с подробным описанием продукта.
Как параметры отчета расширенной электронной торговли соответствуют показателям воронки продаж:
- ALL_VISITS — все сессии;
- NO_SHOPPING_ACTIVITY — без покупательской активности: без изучение информации о товаре, добавления в корзину, выписки чека, оформления заказа;
- PRODUCT_VIEW — сессии с просмотрами товаров;
- NO_CART_ADDITION — нет добавления товаров в корзину;
- ADD_TO_CART — все сеансы с добавлением товара в корзину;
- ADD_TO_CART_WITHOUT_VIEW — добавление товара без просмотра детальной информации;
- ADD_TO_CART_WITH_VIEW — добавление товара в корзину с просмотром подробной информации;
- CART_ABANDONMENT — очищение коризины;
- CHECKOUT — сессии с оформлением заказа;
- CHECKOUT_WITHOUT_CART_ADDITION — оформление заказа без добавления товара в корзину;
- TRANSACTION — сессии с транзациями;
- TRANSACTION_WITHOUT_CHECKOUT — транзакция без оформления заказа (некоторые могут попасть в воронку на этом этапе);
- TRANSACTION_WITH_CHECKOUT — сессии с транзакциями, минимум одно оформление заказа и добавление товара в корзину, учитывая предыдущий и текущий шаги.
Воронка анализа поведения покупателей отличается от воронки с целевыми действиями.
Базовый анализ поведения покупателя
Теперь, когда мы разобрались с основами, давайте проанализируем базовые вещи — поведение покупателей на разных этапах воронки продаж.
1. Агрегированные данные
Показатель, выделенный зеленым, можно увеличить более детальной настройкой таргетинга на посадочную страницу, фиолетовым — изменением ассортимента и таргетинга, желтым — оптимизацией пользовательского опыта.
Теперь мы можем ответить на вопросы:
- Какое устройство показывает худшие результаты на каждом шаге?
- Какой канал привлекает больший трафик на начальный этап воронки, но люди не идут дальше?
- Возникают ли какие-то проблемы с браузером на определенном этапе?
2. Сегментированные данные
Если в предыдущем случае мы работали с обобщенной информацией, здесь разбираемся с сегментами.
По умолчанию параметр сегментации — "Тип пользователя":
- На основе куки-файлов GA.
- На основе браузеров или устройств.
- Нет режима инкогнито, удаление cookie.
Показанные выше цифры говорят нам, что возвращающиеся пользователи:
- Часто не просматривают больше одного продукта.
- Более 53% добавляют продукт в корзину.
- Из них 85% доходят до оформления заказа.
- Из них 72% покупают товар.
Проанализируем показатель отказов:
Google добавил возможность сегментировать аудиторию на основе стандартных и кастомных параметров.
Вам легче найти проблему, когда вы анализируете сегменты, построенные по разным критериям. Здесь вы увидите показатель коэффициента конверсии.
Хотите больше практики?
Углубленный анализ поведения покупателей
1. Сегментация аудитории для SBA-отчета
Вам потребуется научиться пользоваться регулярными выражениями и разобраться в способах сегментации пользователей сайта.
Показатель числа сессий с просмотром продукта может быть завышен и ненадежен. Вы частично на него влияете, когда отправляете (или нет) трафик непосредственно на эту страницу.
Настроим два сегмента:
- сессии, в которых целевая страницы равна странице сведений о продукте;
- сессии, в которых страница информации о продукте и посадочная страница — не одно и то же.
Они помогут нам тщательно проанализировать весь путь пользователя по воронке продаж.
Создайте сегмент:
Он требует такой структуры сайта, чтобы мы точно могли отделить одни страницы от других. Для Google Merchandise Store мы не можем быстро получить эту информацию, поэтому я покажу, как это работает для домашней страницы.
Примечание: используйте один сегмент за раз в отчете для анализа покупателей.
Видим, что доли сеансов для целевой страницы и домашней равны. Информацию можно выгрузить в удобном формате, например, в электронных таблицах.
В полученных данных легко потеряться. Поэтому не забывайте — вы проводите анализ, чтобы ответить на какой-то вопрос или изучить что-то. Выбирайте только те данные, которые помогут вам решить бизнес-задачу.
2. Сегменты на основе воронки
Многие клиенты, с которыми я раньше работал, не слышали о таком.
Вот как это работает.
Шаг 1. Заходим в отчет о поведении покупателей и наводим курсор на один из этапов.
Шаг 2. Создаем сегмент.
Шаг 3. После создания сегмента, можем его просмотреть.
За минуту мы можем создать целых 3 сегмента:
- сеансы с добавлением товара в корзину;
- сеансы с оформлением покупки;
- сеансы с транзакциями.
Как они выглядят:
При желании, для последующего анализа создадим еще несколько отчетов для воронки:
Соответствующий набор данных показан ниже:
В отчете по воронке нет сеансов с просмотром продукта.
7 сегментов, которые мы получили:
Вручную мы можем сделать намного больше. Например, выделить сессии с добавлением в корзину, исключая те, когда пользователь сразу вошел в свою корзину товаров.
Но давайте не будем усложнять.
Последнее, о чем упоминал выше, — сегменты, основанные на параметрах этапа покупки. Выберите нужный сегмент, нажмите на кнопку "изменить":
К настоящему времени вы должны понять:
- Как работает отчет анализа поведения покупателей.
- Как вы можете провести базовый анализ.
- Как сегментировать аудиторию на основе воронки продаж.
Пришло время сделать еще один шаг. Применить сегмент к отчету для информации о клиентах — об их намерениях.
3. Использование сегментов на основе воронки
Самое замечательное, что мы можем применять сегменты на основе этапа покупки почти к любому отчету в Google Analytics. Но есть два недостатка:
- есть предустановленный лимит на размеры сегмента и сопоставления показателей;
- мы можем за один раз проанализировать воронку только по одному сегменту.
Пример использования
- Мне нужно быстро сравнить коэффициенты конверсии для разных каналов ecommerce.
- Тем самым, мне нужны сеансы с добавлением товара в корзину.
Шаг 1. Заходим: Источники трафика > Весь трафик > Каналы.
Шаг 2. Выбираем сегмент "Сеансы с добавлением в корзину [сегмент последовательности]".
Шаг 3. Убираем сегмент по умолчанию для всех пользователей.
Шаг 4. Выбираем вкладку с нужной метрикой.
Общий коэффициент конверсии — 17,46%. Для каналов по отдельности:
- Органический трафик — 13,16%.
- Переходы — 28,77%.
- Прямые заходы — 11,25%.
Надежность измерений отсутствует, но данные могут дать полезную информацию о намерениях клиента на более узком уровне.
Мы можем добавить и сравнить несколько сегментов воронки и применять их к каналу, категориям устройств, стране или другому показателю. Мы больше узнаем о каждом сегменте: что хочет эта аудитория, какие ставит перед собой задачи.
Удобно выгрузить данные из Google Analytics в таблицу и проанализировать ее.
Проблема возникает, когда мы хотим одновременно проанализировать несколько сегментов одновременно. На помощь придет Google Analytics API.
Заключение
Получение максимальной отдачи от отчета "Анализ поведения покупателей" начинается с точной реализации расширенной электронной торговли.
Как и в любом отчете GA вам нужно знать, как интерпретировать данные. Каждый из отчетов обладает своими преимуществами и недостатками. Поэтому никогда не принимайте решение, проанализировав один отчет. Оперируя результатами нескольких, вы получите актуальную информацию для развития бизнеса.
Мы начали статью с анализа агрегированной информации. Это отличная точка для начала, однако залог успеха — сегментация. Всегда старайтесь отвечать на вопросы:
- Какие препятствия есть у тех, кто не стал покупателем?
- Как повысить конверсию?
