Аналитика как основа принятия решений для развитияинтернет-магазина

Принятие решений об изменениях
Место аналитики в развитии интернет-магазина
Практические кейсы по аналитике
О чем пойдет речь?

37,5 %

103,5 %

Как обычно принимаются решения?

Статья

Кажется, что так будет лучше
На основе:
Опыта
Ощущений
Прогнозов

Рекомендации специалистов

Результат
Показатели стали ниже
Показатели увеличились, но меньше, чем могли бы
Изменили не то, что нужно
Эффект изменений неизвестен
Показатели стали ощутимо больше

В интернет можно многое измерить
С помощью специальных инструментов веб-аналитики

Платные системы, необходима интеграция и сервер для размещения, позволяют агрегировать информацию из ERP-систем и данные о поведении пользователей на сайте.
Системы веб-аналитики
Система бесплатная, активно развивается, популярна, имеет глубокие возможности в сегментировании пользователей.
Система бесплатная, имеет карту кликов/ссылок, анализ форм и интегрированный Вебвизор.

Что есть веб-аналитика
Измерение, анализ и интерпретация данных с целью повышения KPI веб-проектов

Место аналитики в процессах разработки

Место аналитики в процессах разработки

Что есть веб-аналитика
Измерение, анализ и интерпретация данных с целью повышения KPI интернет-магазина
Процесс, предшествующий, сопровождающий и замыкающий любое изменение
Выявление неэффективных элементов сайта
А/Б тестирование в реальном времени
Оценка результатов изменений

Практические кейсы по аналитике

Кейс 1
Задача:
Оптимизировать малоэффективные посадочные страницы платного трафика
KPI:
Коэффициент конверсии
Показатель отказов

Кейс 1
Решение:
Создание пользовательского отчета с фильтром по cpc-трафику

Кейс 1
По итогам:
Выявлены посадочные страницы с низким коэффициентом конверсии и высоким показателем отказов
Страницы приведены в соответствие с текстом объявлений, ключевыми словами
Результат:
Конверсия выросла на 47%
Показатель отказов уменьшился на 73%

Кейс 2
Задача:
Повысить конверсию среди пользователей при повторных покупках
KPI:
Коэффициент конверсии для сегмента вернувшихся покупателей

Кейс 2
Решение:
Разработать и внедрить систему метрик для определения барьеров на этапе оформления заказа

Кейс 2
По итогам:
Внедрена перманентная авторизация и авторизация через социальные сети
Результат:
Рост конверсии для сегмента вернувшихся покупателей на 20%

Кейс 3
Задача:
Определить долю трафика на посадочные страницы товаров в статусе «Нет в наличии»
KPI:
Количество посещений
Показатель отказов

Кейс 3
Решение:
Установить кастомную переменную для отслеживания статуса товара
Создать пользовательский отчет для анализа данных

Кейс 3
По итогам:
30% трафика идет на товары, которые нельзя купить
Рекомендации:
Увеличить частоту выгрузок товаров на прайс-площадки
Использовать товары-переключатели внимания