Оценить сайт
+7 (495) 255-17-15

Веб-аналитика для интернет-магазинов. Только реальные кейсы

В настоящий момент на рынке интернет-магазинов наблюдается жесточайшая ценовая конкуренция, причем во всех известных тематиках. Это связано, на мой взгляд, с двумя основополагающими факторами:

  • Неумение интернет-маркетологов магазина предложить и удобно представить на сайте воспринимаемые преимущества покупки продукции именно в этом магазине (читай, дифференциация от остальных участников Яндекс.Маркета с помощью преимуществ)
  • Невозможность изучения поведения посетителей магазина с помощью инструментов веб-аналитики, а следовательно – снижение эффективности магазина с точки зрения конвертации

На первый пункт в данном докладе я отвечать не буду, так как в большей степени он имеет отношение к классическому продуктовому маркетингу. Скажу лишь только то, что перенесение оффлайн-торговли в интернет-среду не означает, что инструменты оффлайн-продаж не должны применяться в интернете. Ведь интернет-магазин – де-факто, идентичен супермаркету, а в нем работают идентичные приемы продаж – верный мерчендайзинг (витрина продуктов и каталог), промо-акции, сервис продавца-консультанта (онлайн-чат) и так далее. Список таких аналогий можно продолжать долго, следует лишь задуматься о том, какие воспринимаемые посетителем преимущества покупки именно в Вашем магазине Вы ему предоставляете при посещении сайта.

Второй пункт – тема этого доклада. С помощью 5 реальных кейсов повышения эффективности я покажу, что веб-аналитика – статистическое изучение и анализ посетителей сайта, может сделать позитивного для интернет-магазина.

Кейс 1 – Управление продуктовой матрицей интернет-магазина с помощью внутреннего поиска сайта

Все мы постоянно занимаемся поиском и изучаем запросы посетителей, но, к сожалению, поиском мы занимаемся внешним, т.е. поисковыми системами. А вот поиском внутренним, расположенным на своем сайте, мало кто занимается и мало кто его отслеживает. Хотя это фактически ключ к пониманию качества навигации магазина и мнения посетителя о продуктовой линейке. С помощью анализа поисковых запросов к сайту (как в системе управления, так и в счетчике Google Analytics), можно понять, какие именно товары спрашивают Ваши посетители, отслежить момент, когда они не находят их в магазине и, применяя объективную бизнес-логику, расширить ассортимент этой продукцией.

Кейс 2 – Повышение конверсии корзины заказа

К великому сожалению, во многих магазинах преодоление процесса заказа – задача нетривиальная даже для продвинутого пользователя интернета. Причинами этого являются как плохо проработанный интерфейс, так и множество шаблонных систем управления, каждая из которых предлагает свой, обычно ужасный, интерфейс процесса заказа. Проблемы генерируются как количеством шагов в корзине, так и ее визуальным видом и названиями полей. С помощью коэффициента прерывания посетителей в Google Analytics, настроив целью последнюю страницу после заказа, можно увидеть количество «обрывов» посетителей в процессе прохождения к цели. На многих сайтах этот показатель зашкаливает за 50%, что является фатальным для продаж. Так как же решить пробемы корзины? Ответ прост – для этого необходимо настроить тоннель до цели по каждому из шагов корзины. С помощью этого отчета Вы сможете видеть, на каком шаге корзины уходят больше всего посетителей и куда они уходят. Проводя на данной странице пост-кликовый анализ и используя инструмент CliCKTale, позволяющий записывать действия посетителей страницы, Вы сможете определить причины неэффективности страницы и переработать ее, а возможно – вообще удалить.

Кейс 3 – Повышение конверсии в формах

В этом случае речь пойдет как о формах внутри корзин заказа, так и об обычных формах заявки и других. Часто исполнение формы настолько неправильное (большое количество полей, отсутствие примеров заполнения, отсутствие обработки ошибок, неверный порядок полей), что множество посетителей отказываются их заполнять, а магазин теряет клиентов. С помощью отслеживания событий в Google Analytics можно понять, на каком из полей формы «отваливается» наибольшее количество посетителей и, интерпретируя ошибки и причины, сменить названия и порядок полей, а возможно – попросту их удалить.

Кейс 4 – Анализ потребительского поведения

Часто случается, что посетители покупают товары в оффлайн-среде, но продажи генерирует на самом деле магазин, а значит он является эффективным инстурментом. Как это понять и не допустить конфликтов каналов продаж между собой? Все просто – нужно использовать опросы посетителей (качественные, а не количественные данные). Поставив опрос на сайт джаз-клуба, мы были удивлены, что посетители ресурса не хотят приобретать билеты на концерты через сайт – они предпочитают кассу клуба. Де-факто для 80% посетителей главная цель – просмотреть первую страницу сайта (афишу клуба). Иными словами, 80% посетителей буду зафиксированы в счетчике статистики как отказы, а оптимизатор скажет, что ключевые слова продвижения неэффективны. На самом же деле, такие посетители выполнили главную цель сайта (о которой мы узнали из опроса), а далее отнеси свои деньги в клуб. Результат положительный, однако ошибка интерпретации и изменение стратегии продвижения может возникать.

Кейс 5 – Автоматическая адаптация сайта

Характер поведения различных групп посетителей на сайте не одинаков. В магазинах с большим ассортиментом товаров характерны высокие отказы посетителей, так как навигация сложная и найти товар чрезмерно сложно. Именно поэтому технология видоизменения внешнего вида сайтов чрезвычайно хорошо помогает в снижении отказов. К примеру, рассмотренный в докладе магазин имеет 2 основные линейки товаров: выключатели и розетки. Видоизменяя главную страницу для тех, кто приходит по запросу «розетки» и для тех, кто приходит по запросу «выкючатели», мы добиваемся снижения отказов по данным запросам почти в 2 раза. Эта кастомизация может производиться и на более глубоком уровне сегментации посетителей, что поможет магазину упростить навигацию и избежать отказов.

Запись на вебинар

Добавить комментарий