Инструменты для аналитики и повышения конверсии: Рекомендации экспертов рунета

^[1]

Одним из самых популярных постов в нашем блоге стала подборка 37 инструментов для повышения конверсии ^[2] и роста продаж. Читатели в комментариях просили сделать еще одну подобную публикацию с перечислением инструментов, которые лучше подходят для рынка рунета.

Мы решили, что лучше всего рассказать о наиболее эффективных средствах смогут специалисты, которые ежедневно применяют их в работе над реальными проектами.

Аида Легрант, сооснователь и CTO Witget ^[3]

Ни для кого не секрет, что Google и Яндекс давно завоевали сердца аналитиков, и мы не исключение. Помимо этого у нас есть внутренняя система учета контактов для когортного анализа. Которая, к слову, появилась задолго до Google. Данные по-старинке учитываем в Excel-таблицах. За 2 года существования стартапа перепробовали очень многие методы продвижения и привлечения, самыми эффективными считаем контекст, кросс-маркетинг и развитие партнерских отношений. Для «обработки» трафика мы используем витжеты ^[4]. Так что сапожник в этой истории как ни странно с сапогами.

Для аналитики результатов и корректировки работы над SMM-проектами мы используем прежде всего внутренние инструменты статистики самих соцсетей (Facebook Insights и статистику ВК), для Instagram – сервис Iconosquare ^[6].

В 90% случаев этой статистики, плюс, нескольких часов работы специалиста над ее анализом, формированием выводов и рекомендаций бывает вполне достаточно.

Иногда (когда группы очень объемные) мы дополнительно пользуемся сторонними сервисами (в основном JagaJam.ru ^[7]) — он позволяет собрать больше метрик и статистики, аккуратно все оформить.

В любом случае, я считаю, что главное в аналитике и повышении конверсии — это не сервисы и инструменты, которыми вы пользуетесь, а навыки и интеллект самого аналитика. Хороший специалист сделает полезные выводы и предоставит рекомендации, обладая просто простой внутренней статистикой основных соцсетей.

Инструмент повышения конверсии интернет-магазина посоветую один — RetailRocket. Это система персонализации, которая анализирует поведение посетителей интернет-магазина и в нужный момент делает интересные им предложения, помогая большей доле пользователей найти нужные товары.

Для аналитики интернет-магазинов рекомендации две:

1. Google Analytics ^[9]: Это самый мощный в мире инструмент для веб-аналитики, который, при этом, еще и бесплатен. Для него существует множество расширений и интеграций со сторонним софтом (например, я предпочитаю программу Analytics Canvas для быстрого получения данных из API GA и их очень быстрой обработки), позволяющих быстро решать очень сложные задачи.
2. Вторая рекомендация — не использовать на серьезных проектах модные инструменты для А/Б тестов (Visual website optimizer, Optimizely и т.п.). Почему и что использовать можно вместо них (опять же бесплатно) — подробно написано здесь ^[10].

К повышению конверсии приводит эффективное продвижение продуктов и услуг. Я могу порекомендовать следующие сервисы для качественного SEO-продвижения:

• Rush-analytics.ru ^[12]: отлично подходит для группировки поисковых запросов;
• Copyscape.com ^[13]: инструмент для анализа уникальности контента;
• pr-cy.ru ^[14]: быстрый и бесплатный аудит любого сайта;
• XnConvert ^[15]: утилита для «уникализации» изображений;
• liked.ru ^[16]: сервис для работы с социальными показателями (лайки, шейры и т.п.).

Все понимают, что аналитика необходима, но мало кто ей пользуется. Причина в том, что такой инструмент как Google Ananlytics позволяет отслеживать почти все данные, но с его настройкой не так легко разобраться.

Для отслеживания цепочки продаж мы, конечно, используем собственный виджет ^[17]. С его помощью можно анализировать, откуда пользователь пришел на сайт, какой целевой запрос его привел, определять наиболее перспективных посетителей (на основе баллов вовлеченности ^[18]).

Так же, мы интегрированы с Google Analytics, чтобы отслеживать источники рекламных площадок вплоть до объявления по utm-меткам.
Начинающим компаниям, я рекомендую «Яндекс.Метрику» в качестве обязательного аналитического инструмента, который позволяет легко отслеживать посещаемость и конверсию сайта.

Мозг ^[20] + собственные разработки. (прим. ред: подробнее о подходе к аналитике в Aviasales можно прочитать вот в этом интервью ^[21] Константина)

Для аналитики используем традиционные инструменты: Google Analytics, «Яндекс.Метрику ^[23]», Excel и другие инструменты из этого ряда. Для повышения конверсии применяем голову и А/Б-тесты.

Мы создаем самый разный контент, но чаще всего — это статьи на различных площадках. Статистику по этим публикациям мы собираем, как с помощью собственных аналитических сервисах площадок (при их наличии), так и применяя более примитивные инструменты вроде Bit.ly (как известно, если добавить к такой ссылке «+», то откроется статистика по ней, пример — bit.ly/1CVC3gY+ ^[25])

Кроме того, мы применяем различные практики по улучшению юзабилити посадочных страниц, над которыми работаем (например, от Джеффа Сауро ^[26]).

Для того чтоб повысить конверсию, ее для начала нужно собрать, а чтобы ее собрать, нужно настроить на своем ресурсе аналитический инструмент. Выбор инструмента и способа работы с ним зависит от сложности вашего продукта.

Я работала только с вебом, но это всегда были проекты, в которых есть выделенная команда разработки, ставящая все скрипты и события. Когда это дошло до 5-10 мелких задач в день, я решила освоить Google Tag Manager ^[29] (GTM), через который можно поставить и Google Analytics и «Яндекс.Метрику» и кучу других инструментов.

GA использовался очень глубоко — UserID, ClientID, настройка целей, событий и параметров. Яндекс.Метрика только как clickmap и webvisor. Когда вы не разработчик, а я хоть и имею такой бэкграунд, все равно не рискнула бы лезть в код проекта, GTM – это прекрасный инструмент. Настраиваете те же события, параметры, очередность выполнения тегов, контейнеры…Запускаете отладку в своем браузере и только потом выкатываете версию контейнера с вашими последними настройками.

Аналитические инструменты используются для поиска дыр, из которых вываливаются пользователи. Далее, в GA, хоть и через *опу, но настраивается куча воронок-отчетов, сводок «под себя», где и видны все эти дыры.

Для оптимизации посредством А/B-тестирования год назад я искала универсальный, простой и удобный онлайн-инструмент. Попробовала десяток на реальных РК и разных проектах, результат описан здесь ^[30].

Теперь использую только GA Experiments ^[31], хоть он сложнее и приходится привлекать к этому разработчиков, так как GTM пока подобной функциональности не имеет, но в Google обещают вот-вот реализовать такую возможность.

Вот здесь представлен самый простейший кейс ^[32] выявления и приоретизации гипотез и проведения MVT-тестирования.

Сводный список инструментов от экспертов

• Яндекс.Метрика ^[23]
• Google Analytics ^[9]
• GA Experiments ^[31]
• Google Tag Manager ^[29]
• MS Excel ^[33]
• RetailRocket ^[8]: платформа товарных рекомендаций;
• Perezvoni.com ^[17]: callback-виджет со встроенной аналитикой;
• Bit.ly ^[34]: сервис сокращения ссылок (есть аналитические возможности);
• Iconosquare ^[6]: статистика Instagram
• JagaJam.ru ^[7]: аналитика сообществ в соцсетях;
• Facebook Insights ^[35]: встроенная статистика соцсети Facebook;
• Статистика «ВКонтакте» (в этой статье ^[36] представлено детальное руководство по работе с этим инструментов)
• Witget ^[37]: шаблоны виджетов для повышения конверсии;
• Rush-analytics.ru ^[12]: группировка поисковых запросов;
• Copyscape.com ^[13]: анализа уникальности контента;
• pr-cy.ru ^[14]: бесплатный SEO-аудит;
• XnConvert ^[15]: утилита «уникализации» изображений;
• liked.ru ^[16]: повышение социальных показателей.

На сегодня все, спасибо за внимание. Подписывайтесь на наш блог ^[38]!

А какими средствами аналитики и повышения конверсии пользуетесь вы?

Автор: yagodkinvs

Источник ^[39]