Какую пользу принесет аналитика сайта бизнесу

Статья обновлена 17.08.2022

Зачем нужна веб-аналитика? С ее помощью компании определяют целевую аудиторию, ее особенности и актуальность торгового предложения в принципе. Но и это далеко не всё. Системы аналитики помогают бизнесу принимать решения, основанные на конкретных показателях эффективности. Простыми словами — измерять и оценивать усилия, вложенные в интернет-рекламу. Наиболее популярные инструменты веб-аналитики — это Яндекс.Метрика и Google Analytics. 

В этом материале разберем, какие виды и функции веб-аналитики сайта бывают, как её внедрить, а также как выглядят отчеты и типовой процесс работы такой системы. 

Введение в веб-аналитику: что это и для чего

Современное влияние веб-аналитики на бизнес заключается в том, что компания подбирает те методы распространения контента, которые дадут максимум результата. А это жизненно важно для компании в условиях высокой конкуренции. Собирать показания с интернет-ресурсов стоит и тем, кто запускает часть кампаний в офлайне, так как маркетинг в Сети может выгодно дополнять их. 

Стандартное определение термина, что такое веб-аналитика, выглядит так: Web Analytics, или интернет-аналитика, — это система для сбора и анализа данных с различных виртуальных площадок, где представлена компания. 

Что делают специалисты по аналитике работы сайта вместе с маркетологами:

• изучают и внедряют новые программы лояльности и торговые предложения для повышения конверсии и улучшения позиций продукта на рынке;
• создают рекламные креативы и посылы, которые получат положительный отклик у ЦА;
• анализируют результаты маркетинговых активностей, оптимизируют их и рекламный бюджет. 

В итоге аналитика работы сайта не только привлекает лидов, повышает конверсию, но и помогает распределять денежные средства только на эффективные каналы продвижения. 

В интернет-маркетинге цели веб-аналитики можно разделить на бизнес-цели компании и улучшение пользовательского опыта. Эти две категории целей тесно связаны между собой. Владельцы интернет-ресурсов стремятся к тому, чтобы посетители покупали у них и вместе с тем получали положительный опыт, который укрепляет их доверие к компании или магазину. Ведь лояльный пользователь для бизнеса — это основная движущая сила предпринимательского дела. Получается, что веб-аналитика — это такое систематическое развитие, которое включает сбор, анализ данных и внедрение работающих методик продвижения в постоянный набор рекламных активностей. 

При оценке юзабилити и эффективности сайта методы веб-аналитики позволяют уточнить параметры, важные для бизнеса. Например, на каких категориях товаров или услуг нужно сосредоточиться, чтобы стимулировать еще больший интерес клиентов и добиться регулярной коммуникации с потребителями — потенциальными или уже реальными.

Web-аналитика опирается на эти методы:

• анализ посещаемости сайта: статистика, тенденции, показатели в абсолютной величине или относительно других;
• анализ данных e-commerce: средний чек, наиболее продаваемые услуги или товары, доход по каналам привлечения трафика;
• изучение удобства сайта: плотность кликов, конверсионные пути пользователей на ресурсе, скроллинг;
• анализ поведения пользователей на страницах сайта: как взаимодействуют с формами, совершают микро- и макроконверсии;
• бенчмаркинг: сравнение с общими тенденциями и с трендами у конкурентов;
• сквозная аналитика: отслеживание полного пути посетителя от клика по объявлению до совершения покупки;
• сбор cookies: сопоставление активности с личной информацией пользователя на других сервисах, где он ее оставил.

Со стороны компании задачи веб-аналитики включают:

• детальный анализ поведения посетителей сайта;
• изучение того, как достигаются цели компании по охвату, установкам приложений, подпискам, покупкам и так далее;
• сбор статистики по текущим KPI. 

KPI — это ключевые показатели эффективности. Эти параметры компания выбирает на основе своих задач: увеличить возврат в инвестиции — ROI, оптимизировать цену за клик — CPC, получить максимальную прибыль от клиента за всё время — LTV, и так далее. Вся собранная информация анализируется и используется в маркетинге для улучшения юзабилити ресурса и постановки корректных бизнес-целей. Основные параметры аналитики сайта могут включать источники трафика, ссылающиеся сайты, просмотры страниц, этапы воронки продаж и коэффициенты конверсии. 

Собранные в ходе веб-анализа данные являются также частью аналитики управления взаимоотношений с клиентами — CRM-аналитики. Они используются, чтобы облегчить и упростить принятие эффективных бизнес-решений.

Веб-аналитика и продвижение сайтов также тесно связаны. Маркетинговые исследования в Интернете нужны, чтобы выявить самые эффективные рекламные кампании, убрать неработающие каналы продвижения и грамотно перераспределить бюджет. Такой анализ дает понимание, как работает реклама на самом деле, что это приносит и для чего нужно компании.

Преимущества веб-аналитики

Какую пользу принесет аналитика сайта бизнесу? К примеру, грамотно выстроенный процесс может помочь в решении следующих задач:

• определить вероятность того, что существующий клиент совершит повторную покупку;
• персонализировать сайт для постоянных клиентов;
• провести исследования, чтобы отслеживать прибыль от конкретных групп пользователей;
• выделить регионы, привлекающие больше или меньше всего клиентов; 
• определить товары, которые наиболее востребованы;
• спрогнозировать, какие товары клиенты будут покупать с наибольшей или наименьшей вероятностью в будущем.

Главное, что дает бизнесу веб-аналитика и ее основные показатели — это понимание каналов для продвижения продуктов и аудитории, которая с наибольшей вероятностью их купит. Веб-аналитика позволяет улучшить соотношение статей доходов к рекламным расходам, выявить плюсы и минусы существующей маркетинговой стратегии.

Какую возможность дает веб-аналитика сайта помимо решения перечисленных задач? С ее помощью можно:

• определять каналы, с которых люди чаще всего приходят;
• анализировать эти взаимодействия;
• отслеживать поведение клиентов на сайте — переходы по ссылкам, посещение разделов сайта, время на принятие решения о покупке и так далее.

Все эти усилия направлены на то, чтобы привлечь посетителей на целевые страницы сайта, где они найдут ответы на свои вопросы и станут клиентами. Суть такой стратегии — привлекательный, понятный и удобный сайт, который соответствует ожиданиям пользователей или даже превосходит их. Основные понятия и ценность веб-аналитики в данном контексте заключаются в том, что она служит индикатором результата прилагаемых усилий.

Виды веб-аналитики

Существуют разные категории веб-аналитики. 

По целям анализа и результатов

1. SEO-аналитика с целью повышения органического трафика через рост объемов материалов и их позиций в поисковой выдаче

Такая аналитика показывает слабые места в семантическом ядре, материалах, ссылочном профиле. Для нее используют Яндекс Метрику/Google Analytics, сервисы SEO-аудита, лог-анализаторы для выявления технических ошибок в работе сайта и так далее. 

SEO-оптимизация и SEO-аудиты — это в каком-то смысле отдельный блок веб-аналитики, основанный на показателях вовлеченности, объемах материалов, перелинковке, внешних ссылках и так далее. Для такой аналитики используют не только Google Analytics или Яндекс.Метрику. К такой работе подключают дополнительные сервисы вроде Serpstat, Rush-Analytics и другие. 

1. Поведенческая аналитика с целью сегментации аудитории и прогноза действий разных групп пользователей

Здесь вы определяете ЦА и прогнозируете ее поведение в вашей коммуникационной стратегии. Последнюю вы корректируете за счет данных поведенческой аналитики. Анализ аудитории, ее интересов и так далее — это побочный эффект от правильной сегментации рекламы по полу, возрасту, хобби и так далее. 

1. Сквозная аналитика

Это аналитика с акцентом на результат в разрезе разных каналов трафика. Ее цель — выявление каналов или кампаний, наиболее эффективных для основного KPI. В случае e-commerce это прибыль и окупаемость маркетинговых инвестиций. В случае СМИ — подписки и возврат пользователей. В случае бизнесов с длинной сделкой или большим количеством сделок и хорошим LTV — это CPL/CAC, то есть стоимость привлечения лида или клиента. 

К примеру, вы можете сделать 2 объявления на 2 разных продукта. Затем благодаря методам сквозной аналитики вы увидите, что один рентабельнее другого. Но при этом вы не получите никаких данных об аудитории, пока не сделаете объявления на ее разные сегменты. Это не значит, что метод применен неверно или не сработал. Просто сквозная аналитика не предназначена для оценки ЦА. 

Если связать полученные данные со сведениями от счетчиков аналитики, у вас на руках будет подробный отчет. В нем отражаются все этапы: от проведенной рекламной кампании и затраченных средств на закупку кликов до ROI с них. Удобный способ сформировать такой отчет — использовать сквозную аналитику ROMI center. Этот сервис собирает данные из рекламных каналов, CRM, системы коллтрекинга и объединяет их в единый отчет. 

Три перечисленные категории можно назвать комплексной веб-аналитикой, так как они охватывают:

• SEO-показатели для роста органического трафика;
• социальные и поведенческие показатели для понимания ЦА;
• маркетинговые показатели и прибыль для оценки рентабельности. 

По сфере мониторинга 

1. Внешняя веб-аналитика

Термин «внешняя веб-аналитика» относится к мониторингу активности посетителей за пределами сайта. Основное, для чего нужна такая аналитика — изучение того, как работает бизнес сам по себе и по сравнению с конкурентами. 

Этот тип аналитики фокусируется на данных, собранных из рекламных кампаний, соцсетей, поисковиков и форумов. Сервисы аналитики интернет-маркетинга собирают сведения о том, какой охват был в результате конкретной кампании, сколько звонков привел конкретный маркетинговый канал и так далее. 

Для сбора сведений рассматриваются: 

• соцсети;
• ссылочный профиль для SEO;
• позиция в поисковой выдаче для SEO;
• реклама конкурентов для PPC;
• счетчики в коде сайтов;
• упоминания и отзывы на сторонних ресурсах для SERM. 

Затем полученные данные поступают в сервис веб-аналитики, маркетологи сравнивают их с прежними показателями, выстраивают в отчеты. 

1. Локальная веб-аналитика

Под локальной аналитикой понимается более узкое направление — веб-аналитика сайта, или отслеживание активности посетителей определенного веб-ресурса. Это помогает узнать, насколько эффективно сайт работает. Собранные данные могут включать подробную информацию о взаимодействии пользователя с ресурсом — например, какую категорию товаров чаще покупают. Основу локальной веб-аналитики составляют технический и коммерческий аудит.

• Технический аудит 

Включает выявление технических проблем, ошибок сервера, «поехавшей» разметки, адаптации под мобильные устройства и так далее. Для упрощения технических процессов чаще используют сервисы SEO-аудитов, такие как Serpstat, который автоматически мониторит SEO-показатели, в том числе технические ошибки.

• Коммерческий аудит

Выявляет сильные и слабые стороны сайта с точки зрения конверсий и продаж. Для коммерческой составляющей используют разметку трафика UTM-метками, счетчиками и тегами на сайте, а также веб-сервисы сквозной аналитики, которая на основе этих разметок и данных из CRM собирает коммерческий отчет.

Источники данных в веб-аналитике

Данные о посетителях

Эти сведения собираются через уже упомянутые счётчики Google Analytics и Яндекс.Метрики. Они помогают собрать такие ценные показатели как:

• число посетителей;
• количество визитов в целом, с конкретных устройств или из региона;
• количество конверсий;
• процент отказов и страницы ухода пользователей;
• данные в разрезе по источникам трафика, устройствам, полу, возрасту, геолокации и так далее. 

Данные из CRM

В CRM — системе управления взаимоотношениями с клиентами — хранятся данные о том, кто покупал ваш товар, какой доход принес, как взаимодействовал с вашей компанией. Из этих сведений можно рассчитать средний чек за выбранный период, LTV, суммарную прибыль от клиентов из региона и другие показатели. Какие именно будут ценны для вас — зависит от специфики бизнеса.

Если компания может связать данные о посещениях конкретных страниц каталога и покупках, сделанных на сайте, с информацией из  CRM, это даст точное представление о том, откуда приходят клиенты, когда они это делают, что покупают чаще всего и в каких объемах. Например, такую связку можно реализовать в сквозной аналитике ROMI center. 

Данные из поисковых систем

Поиск выступает основным источником трафика для многих сайтов. Под такими данными подразумевают в первую очередь органический трафик. Его получают благодаря усилиям по SEO-оптимизации: работе с мета-тегами и семантическим ядром, написанию текстов и созданию качественного визуального контента. Есть также категория «платного поиска»: контекстная реклама с коммерческой семантикой, подбором ставки за клик, оптимизацией до конверсии. 

Данные из социальных сетей, агрегаторов и с других площадок

Существует множество источников данных, которые охватывают различные аспекты трафика из соцсетей и иных площадок. Например, рейтинг конкурентов и объявлений на поиске, форумы, отзовики, группы в соцсетях, каталоги. Эти ресурсы также предоставят вам ценную информацию о том, как улучшить вашу стратегию продвижения.

Варианты реализации веб-аналитики

Для интернет-маркетолога анализировать необработанные данные с сайта достаточно трудоемко. Поэтому типичный способ интерпретации результатов web-аналитики — системы аналитики, которые представляют собой специальные сервисы, то есть программы, работающие в Сети, без установки. Сервисы интернет-аналитики помогают не только собирать, но и объединять данные по заданным критериям, проводить их сравнение.

Есть четыре категории таких инструментов:

1) веб-аналитика Google Analytics и Яндекс.Метрика;
2) сквозная аналитика на основе коннекторов;
3) прикладные системы с пакетным предложением;
4) сервисы SEO-аудитов.

Все сервисы веб-аналитики собирают важную для сайта статистику — например, откуда пришли посетители, как долго они оставались на ресурсе, совершили ли конверсию. Для этого используются коннекторы либо специальный счетчик — код, устанавливаемый на всех или некоторых страницах и передающий нужную информацию.

2 основных инструмента веб аналитики — это графические информационные панели — дашборды и табличные отчеты. Любой из этих видов отчётности в интернет-аналитике может содержать графики и диаграммы для визуализации данных.

Это позволяет наблюдать тенденции в режиме онлайн и сравнивать текущую эффективность с поставленными целями.

Далее разберем примеры популярных сервисов и инструментов web-аналитики в маркетинге.

Система аналитики Google Analytics

Веб-аналитика сайта от Google — это система, которая отслеживает множество показателей. Если посмотреть Гугл-аналитику сайта, то можно, например, уточнить поведение пользователей и конверсии. Платформа web-аналитики позволяет гибко оперировать разными метриками и проводить различные действия с собранной статистикой. Профессиональный анализ посещаемости веб-сайтов дает, в частности, такие важные показатели как: 

• источники трафика и переходов;
• число уникальных посетителей;
• длительность сеансов на веб-ресурсе;
• число показов;
• число кликов;
• CTR;
• цена за клик;
• доход от клика;
• рентабельность инвестиций в рекламу.

Если вы подключите интеграцию GA с Search Console, то сможете анализировать данные обычного поиска, связанные с вашим сайтом. А если добавить интеграцию ГА с Гугл Рекламой, то сможете получать сведения о действиях потребителя на всем пути конверсии — от взаимодействия с вашей рекламой до конверсии на сайте или в приложении. Обе эти интеграции позволят получить расширенные возможности, такие как посмотреть посещаемость сайта в Гугле, провести анализ сайта на эффективность проведенных РК. Доступ ко всему функционалу системы предоставляется бесплатно.

Система аналитики Яндекс.Метрика

Яндекс.Метрика — бесплатный инструмент веб-аналитики, который предоставляет богатые возможности для изучения статистики сайта. ЯМ может выступать в качестве системы веб-аналитики для бизнеса или для частного web-ресурса вроде блога или портфолио.

Веб-аналитика на базе Яндекс.Метрики позволяет анализировать посещаемость сайта в деталях, собирать данные о его эффективности, результатах рекламных кампаний и многое другое. Как посмотреть аналитику сайта с помощью Яндекс.Метрики? Нужно просто завести аккаунт, установить счетчик и после накопления первичной информации получить необходимые отчеты.Все данные ​​представлены в удобном для чтения формате. Аналитика для сайта от Яндекса также служит инструментом изучения клиентов, поскольку позволяет подробнее рассматривать их поведение. Использовать эту информацию из системы веб-аналитики можно для оптимизации веб-ресурса и маркетинговых мероприятий.

Веб-аналитика Yandex также включает в себя Вебвизор — инструмент, который отслеживает, как пользователи ведут себя на страницах сайта. Вебвизор проводит запись пользовательских сеансов и составляет различные тепловые карты — кликов, взаимодействий и так далее. Эта информация помогает понять, как люди взаимодействуют с контентом и почему покидают сайт.

Сквозная аналитика на основе коннекторов

Также аналитика Гугла или Яндекса для сайта может служить прекрасной основой для внедрения сквозной аналитики на основе коннекторов. Расширение функционала системы аналитики в маркетинге позволяет отслеживать не только рекламные кампании в Гугле и Яндексе, но и из разных других источников — от MyTarget до соцсетей. Плюс — возможность напрямую передавать доходы из CRM. Это дает наглядную картину, какие каналы окупаются, а какие просто сливают рекламный бюджет.

Прикладные системы аналитики

Существуют платные бизнес-инструменты, которые предлагают пакетные решения для аналитики. Проще говоря, вы загружаете туда сразу все данные по кампании, затем система отбирает нужные и выдает вам готовый отчет. Сложность работы с подобной системой в том, что вы не всегда четко понимаете алгоритмы ее работы и не «чувствуете» аналитику, как в случае прозрачных механизмов веб-аналитики с коннекторами или без. 

Сервисы SEO-аудитов

Данные сервисы используют для мониторинга SEO-показателей. В итоге вы можете получить широкий спектр данных: от позиций в выдаче до ошибок на сайте. Сюда относятся также контент, юзабилити, ссылочный и технический аудит. 

Дополнительные полезные инструменты для маркетолога

Это различные сервисы, которые предназначены для сбора данных с сайта и для их обработки на сторонней платформе. К ним, в частности, относятся инструменты для проведения А/Б-тестирования, например, Convertize или Optimizely. Они помогают оптимизировать маркетинговые усилия, улучшить пользовательский опыт потенциальных клиентов, а также увеличить коэффициент конверсии.

Помимо А/Б-тестов, веб-аналитика может использовать различные инструменты Business Intelligence, предназначенные для дополнительной визуализации данных, вроде Google Data Studio или Tableau. А также сервисы анализа конкурентов и упоминаний компании в Интернете вроде SimilarWeb или Brand Analytics.

Важной отправной точкой для сбора корректных данных является интеграция с CMS, используемой в компании. Например, модуль веб-аналитики Битрикс, который упрощает такие процессы, как установка веб-аналитики на Bitrix. Или соответствующий модуль для аналитики сайта на Тильде. Те, кто ищет, как подключить аналитику на сайт WordPress, тоже могут найти различные плагины для интеграции с системами веб-аналитики. Это может быть Яндекс.Метрика, Гугл Аналитикс и так далее.

Типовой процесс веб-аналитики

1. Постановка целей

Первый шаг — это определение конечных результатов, которых компания планирует достичь. Например:

• повышение уровня продаж;
• привлечение лидов за определенную стоимость;
• увеличение количества подписчиков в сообществах компании или подписной базы для email-рассылок;
• увеличение количества кликов на рекламные объявления;
• и расширение охвата на определенные сегменты аудитории, то есть увеличение узнаваемости бренда.

Цели могут быть как количественными, так и качественными. Если мы говорим об имиджевой составляющей продвижения, то это качественные характеристики. Все те данные, которые можно посчитать — количественные.

2. Сбор данных

Второй шаг — это сбор и хранение данных. Системы веб-аналитики могут собирать информацию из нескольких источников: счетчики на сайтах, рекламные каналы, соцсети, CRM, коллтрекинг. Эти сведения связывают друг с другом по ClientID и UserID. 

Перечень данных, которые может собирать в себе система веб-аналитики разнится. ниже перечислим ту информацию, которую умеет собирать и структурировать система сквозной аналитики на основе коннекторов:

• данные от момента клика на рекламное объявление до конверсии;
• информация из CRM от момента фиксации клиента в базе до сделки/прибыли;
• информация о звонках из системы коллтрекинга;
• данные по расходам бюджета и кликам из рекламных кабинетов.

3. Обработка данных

На данном этапе собранные данные преобразуются в удобные отчеты или дашборды. Например, с помощью сервиса сквозной аналитики ROMI center данные из рекламных кабинетов, CRM, системы call tracking объединяются по ClientID с данными счетчиков Метрики или Гугл Аналитикс. Затем из них формируются подробный отчет от рекламных расходов до прибыли в разрезе каждого источника трафика, объявлению или группе объявлений, сегменту интересов или ключевому слову. 

4. Определение KPI

В веб-аналитике KPI — это метрики, для отслеживания показателей эффективности маркетинговых активностей и анализа поведения пользователей. Примеры коммерческих ключевых показателей эффективности:

• CTR — кликабельность рекламного объявления;
• количество привлеченных лидов за неделю/месяц/квартал;
• стоимость привлечения одного клиента;
• стоимость одной сделки;
• ROMI — показатель рентабельности инвестиций в маркетинговую деятельность.

В зависимости от бизнес-целей компания определяет актуальные для себя KPI, к достижению которых будет стремиться и по которым сможет судить о результате проделанной работы. 

5. Разработка стратегии

Этот этап — создание стратегий, соответствующих выбранным KPI. Здесь нужно опираться на бизнес-показатели, которые вам важны для изучения. В первую очередь данный шаг касается стратегий продвижения через контекстную и таргетированную рекламу.

6. Эксперименты и тестирование

Нужно экспериментировать с различными подходами, чтобы найти тот, который дает наилучшие результаты. Например, A/B-тестирование — простой метод, помогающий узнать, как разные параметры настройки рекламного объявления или его оформление сказываются на целевых для продажи действиях. С помощью тестирования вы сможете точно узнать, что именно сработало на повышение уровня конверсий — замена цвета кнопок на сайте, по-другому сгруппированные карточки товаров, замена формы заявки на более короткую и так далее. 

Далее вы можете проводить новые A/B-тесты, экспериментировать с уже отобранными методами и находить всё более эффективные пути к сердцу клиента.

Виды отчетов в веб-аналитике

Есть разные варианты того, как представить собранные в ходе web-анализа данные. Основные метрики веб-аналитики обычно зависят от типа отчетов, каждый из которых отображает отдельную область информации.

Часто у маркетологов возникает соблазн упростить веб-аналитику до отчетности о трафике, где показывается статистика визитов, просмотров страниц или то, какие разделы сайта являются наиболее посещаемыми. Но так делать не стоит, потому что сами по себе посещения не дают информации о конверсиях и прибыли. А именно последние метрики важны для бизнеса. Поэтому поверхностный анализ может привести к сливу бюджета и поворотам «не туда». Возможности для реального улучшения возникают, если избегать поверхностных цифр и использовать отчеты, которые помогут изучить, поведение клиентов, релевантность предложения, правильное УТП и ценообразование.

Вот семь типов аналитических отчетов, которые обычно используются в веб-аналитике. 

Данные об аудитории

Отчетность по аудитории — фундаментальный вид исследований, которые должны проводиться в рамках веб-аналитики. Группируя пользователей в сегменты на основе определенных показателей, вы можете делать рекламные кампании еще эффективнее. К примеру, по полу или по типу используемого устройства. По собранной информации вы можете делать выводы об аудитории и о том, как сделать для нее удобнее. 

Пример

Вы решаете, делать ли форму поиска вверху или внизу страницы. Вы собрали статистические данные и выяснили две вещи:

1) мужчины используют поиск вверху страницы чаще, чем женщины;
2) с десктопов «верхний» поиск используют чаще, чем с мобильных телефонов.

При этом 90% вашей аудитории — это женщины и мобильный трафик. Следовательно, поиск вверху страницы вам не нужен. Вы приняли это решение в результате анализа на основе данных об аудитории. 

Для анализа имеет смысл изучать показатели отказов, конверсий, прибыли по таким сегментам аудитории:

• по полу;
• по возрасту;
• по используемому устройству;
• по браузеру, через который был визит на сайт;
• по времени суток, дню недели посещений.

Поведение пользователя

Отчеты о поведении пользователей в веб-аналитике основаны на опыте использования сайта и типах действий, которые наблюдаются во время визитов. Например, это может быть:

• визуальные блок-схемы, которые иллюстрируют те или иные модели — например, воронку продаж компании или типичное взаимодействие с сайтом;
• определение того, как посетители используют функции поиска;
• сводка по поведенческим характеристикам страницы, включая число оформленных заказов или заполнений форм.

Если говорить о Яндекс.Метрике, то отчеты этой системы веб-аналитики могут включать карты кликов или скролла, записи Вебвизора. Они наглядно показывают, какие разделы и части сайта наиболее эффективны, а также дают представление о том, как посетители взаимодействуют с веб-ресурсом. 

Так, по карте кликов можно увидеть, что пользователи часто нажимают на элемент, который на самом деле некликабельный. Это можно использовать в своих целях и сделать элемент кликабельным: пусть он показывает подробную информацию или перенаправляет на карточку товара.

А с помощью Вебвизора вы можете посмотреть запись сеанса пользователя его глазами — от первого посещения и до покупки. Как он скроллил, на каких блоках останавливался и так далее.

Конверсии

Этот тип отчетов особенно важен для электронной коммерции, где сайт является основным местом взаимодействия покупателя и продавца.

Через полученные отчеты вы сможете определить, насколько эффективно привлекаете лидов. 

Если вам нужно увидеть, какой путь проходят пользователи перед конверсией и в каком месте сайта чаще всего передумывают, используйте отчет по составной цели. В ней вы задаете все шаги, которые должен пройти покупатель, например, переход в каталог, открытие карточки товара, его добавление в корзину, оплата заказа.

Для определения прибыли вы должны задать ценность конверсии, для этого пригодится информация из поля «Прибыль» в CRM. В e-commerce же вам нужны не просто конверсии, а данные электронной коммерции. Их можно считать дополненным вариантом отчета по конверсиям. Но здесь не только фиксируется действие — добавление товара в корзину, оплата — но и информация по товарам в этом действии, их количестве, цене и общей стоимости. Такие отчеты дают более полную картину, чем просто зафиксированная конверсия или нажатие на кнопку. 

Отчетность в реальном времени

В системах Google Analytics и Яндекс.Метрика есть возможность смотреть отчетность в режиме реального времени. С их помощью вы можете проверить, насколько корректно настроили счетчики, аналитику или настроенные конверсии. Так вы сможете оперативно внести поправки, если сайт собирает не те данные или выдает сбои. 

Источники трафика

Данные отчеты веб-аналитики о пользователях сравнивают то, как средний чек или интерес к товару зависят от источника трафика. Благодаря этому вы сможете определять, как влияют кампании в соцсетях, усилия по поисковой оптимизации и платная реклама на конверсии, продажи и прибыль.

Модели атрибуции и ассоциированные конверсии

Разрозненная информация о результатах маркетинговых усилий и поведении пользователей бесполезна. А вот взаимосвязь источника, который генерирует поток клиентов, и последующих конверсий — очень важна. Это помогает распределять рекламный бюджет на более эффективные направления.

Для получения такой информации вам понадобятся отчеты «Модели атрибуции и ассоциированные конверсии». Но чтобы правильно оценить пользу источника трафика в цепочке действий, нужно задать конкретную ценность конверсии. Такое численное значения должно быть распределено между каналами по определенной модели атрибуции.

Результаты рекламных кампаний

Эти отчеты позволяют определить, какие кампании приводят к достижению KPI, а какие стоит оптимизировать или вовсе отключить. Связь между рекламой и аналитикой особенно важна, потому что это позволяет держать руку на пульсе и грамотно планировать бюджет. Вы сможете отслеживать:

• число потенциальных клиентов, перешедших по ссылке;
• число совершенных покупок;
• количество заявок;
• количество лидов;
• число звонков;
• конверсии;
• и другие параметры. 

Например, если у пользователей высокий показатель отказов, то что-то пошло не так со связками «Объявление» — «Посадочная страница». Большой показатель отказов говорит о том, что пользователи при переходе сразу понимают: они попали не на ту страницу, которую ожидали. То есть либо у вас в объявлении информации подана некорректно, либо посадочная страница выбрана неверно или дает информацию вразрез ожиданиям пользователя.

А если у рекламной кампании высокий уровень конверсий в продажу, выгодная цена лида и цена целевого звонка, то ее стоит масштабировать. Для оценки рентабельности рекламных вложений лучше использовать долю рекламных расходов — ДДР, но еще больше внимания уделяйте ROMI. Этот параметр и другие ценные для бизнеса KPI можно собирать в одном отчете и изучать в системе сквозной аналитики ROMI center. Ее дашборды умеют показывать информацию в режиме реального времени и в целом они понятнее и объемнее. Внутри содержатся данные еще и из email-рассылок, соцсетей, CRM. Такой комплексный отчет дает максимально полное понимание результативности маркетинговой стратегии.

Визуализация воронки продаж

Это отчеты, которые показывают, как движутся посетители по воронке продаж — переходят на сайт и взаимодействуют с ним. Что позволяет выстроить грамотную стратегию и проследить путь клиента: от первого посещения до ожидаемого результата — покупки товара или заявки. Наблюдая за тем, как пользователи перемещаются по воронке продаж, можно увидеть, где требуется внести улучшения:

• на самой странице посадочной странице;
• в карточках товаров;
• в настройках добавления товара в корзину;
• в самой корзине;
• на стадии оплаты покупки. 

В рамках такой отчетности можно оценить, как аудитория взаимодействует с определенными разделами сайта и где возможны проблемы. В Яндекс.Метрике, например, воронку продаж можно посмотреть в разделе «Отчеты» — «Составная цель».

Что нужно для получения результата от веб-аналитики

Сбор и изучение данных — часть многих профессий, но веб-аналитика имеет свою специфику. Какой бы платформой вы ни пользовались, нужно будет решать следующие задачи.

KPI

Каждый раз, когда запускается новая маркетинговая активность, по ней нужно сформулировать ключевые показатели эффективности. Это измеримые действия, которые тесно связаны с целями проекта. Например:

• число заявок на сайте;
• целевые звонки и заполнения форм обратного звонка;
• транзакции e-commerce;
• доход от привлеченного лида;
• ROI или ROMI. 

В идеале каждая цель должна иметь связанный с ней KPI, который позволит измерить успех проекта в целом. 

Инструменты аналитики

После определения KPI нужно добавить программный код отслеживания поступающих данных на соответствующие страницы сайта. Это нужно, чтобы собирать информацию по взаимодействиям с веб-ресурсом, конверсиям и другим важным метрикам. А затем формировать по ним отчетность. 

Это можно делать в популярных системах веб-аналитики Google Analytics или Яндекс.Метрика, настраивая собственные шаблоны отчетов и выбирая нужные показатели из сотен других. А можно упростить задачу и провести интеграцию всех данных с помощью сквозной аналитики. Например, решение от ROMI center позволяет с легкостью получать информацию по расходам и результатам продвижения из более чем 20 источников данных, включая соцсети, сервисы Google, Yandex и так далее. Ещё один существенный бонус — интеграция с установленной CRM, которая покажет все данные по реальным доходам, а также с системой коллтрекинга, если она есть.

Мониторинг и анализ

Оценка полученной информации — часть рабочей рутины в веб-аналитике. В зависимости от проекта можно создавать отчеты на ежедневной, еженедельной, ежемесячной или даже на годичной основе. Например, кампания в социальных сетях, как правило, требует ежедневных обновлений. А запуск нового продукта может занять до 6 месяцев.

Независимо от периода бизнесу всегда нужен результат, который связан с отслеживанием и измерением всех выбранных показателей. Недостаточно просто вывести значения KPI в подробный отчет. Без дополнительных объяснений не обойтись. Работа с веб-аналитикой означает интерпретацию полученных данных в доступной форме и создание рекомендаций на ее основе.

Проверка гипотез, тестирование и оптимизация

Собранные данные наглядно показывают, какой контент или разделы сайта нуждаются в улучшении. Проводимая работа может включать оптимизацию алгоритмов поиска, метаданных, а также подбор семантического ядра, чтобы с наибольшей вероятностью охватить целевую аудиторию. Перед запуском нового сайта или кампании основной задачей веб-аналитики также является проверка контента и креатива, что позволяет увеличить эффективность веб-ресурса и рекламы в Сети.

Мы постоянно говорим о SEO-продвижении, контекстной рекламе, таргете и других инструментах привлечения клиентов. Но есть ещё одна не менее важная тема, без которой об эффективности продвижения в интернете можно не мечтать — веб-аналитика сайта.

Клиенты постоянно дорожают. Например, у нас есть один проект, с которым мы работаем уже шесть лет. В начале сотрудничества мы могли получать заявки по 350 рублей, а сейчас эта сумма в разы больше — от 1,5 тысяч и выше. И всё из-за того, что конкуренция за эти шесть лет стала намного больше. Роста к стоимости заявки добавила и пандемия. Ведь во время самоизоляции, чтобы не терять прибыль и продолжать работать, многие компании пришли в интернет. А следовательно, стали покупать тут и рекламу.

Поэтому если раньше можно было позволить себе тратить деньги на неэффективные инструменты и всё равно получать прибыль, то сегодня это уже проблематично. А значит если вы не используете веб-аналитику, не отслеживаете эффективность каналов и не повышаете отдачу от инвестиций, в долгосрочной перспективе вы проигрываете своим более прокачанным в этой теме конкурентам.

Что такое веб-аналитика?

Давайте начнём с определения. Веб-аналитика — это инструмент, который помогает собирать данные о пользователях сайта. На их основе мы можем повышать эффективность нашего ресурса и маркетинговых активностей.

Сразу предупрежу, что многих этот инструмент может напугать. Ведь он включает в себя много метрик, отчётов и дашбордов. А следовательно много цифр, которые надо анализировать. Но не всё так страшно.

Давайте на примере. Представьте, что у вас есть сайт, на который вы привлекаете пользователей с помощью разных источников. Это может быть контекстная реклама, когда люди видят ваши объявления в поиске Яндекса или Google, и с них переходят на сайт. Или SEO-продвижение — вы написали интересную читабельную статью, а она проиндексировалась в поисковиках. Также это может быть email-рассылка, таргетированная реклама в соцсетях, реклама у блогеров, материалы, которые вы разместили на других сайтах — источников очень много. И вот представьте, что с помощью веб-аналитики вы можете узнать, откуда именно пришёл тот или иной пользователь, и что именно он делал на сайте: какие разделы просматривал, какие кнопки нажимал и так далее.

Самые распространённые инструменты для сбора онлайн-аналитики — Яндекс.Метрика и Google Analytics. Заниматься обработкой этих данных может отдельный специалист — веб-аналитик. Но также часто это делает интернет-маркетолог или сам владелец сайта.

Какие показатели можно отслеживать с помощью веб-аналитики?

Об этом мы уже немного поговорили в начале. С помощью веб-аналитики можно увидеть, из каких источников на ваш сайт приходят люди, и откуда трафика идёт больше всего. Например, у вас несколько источников привлечения клиентов: Инстаграм, внешние публикации на других ресурсах, контекстная реклама в Яндекс и Google. Инструменты веб-аналитики покажут, какой из этих каналов приводит на ваш сайт больше всего пользователей. А ещё вы сможете узнать, какая аудитория оставляет больше всего заявок или покупает (если оформить покупку можно прямо через сайт). Из этого можно сделать выводы об эффективности того или иного канала.

Например, мы можем определить, кто чаще обращается в компанию: мужчины или женщины. А ещё какого возраста эти люди, из какого они города, какие у них интересы и т.д.

Также можно посмотреть с какого устройства человек зашёл в интернет: с ПК, мобильного телефона, планшета, телевизора и т.д. И данные есть не только по видам устройств, но и по конкретным моделям, операционным системам и размерам экранов. Это может быть важно, например, для вёрстки сайта.

Помимо того, что мы знаем откуда пришли люди, мы можем посмотреть, что они делают на сайте. Сколько и каких страниц посещают, сколько времени проводят на сайте, какие формы раскрывают, на какие иконки кликают, какую информацию читают и т.д.

Например, в Яндекс.Метрике можно посмотреть карту кликов, где разными цветовыми пятнами будут подсвечены самые кликабельные области. Чем ярче пятно, тем чаще люди туда кликают. Ещё есть инструмент “Вебвизор”. Он показывает вам запись экрана, и вы можете увидеть полную картину того, как клиенты взаимодействуют с сайтом.

Помимо Метрики и Analytics для этих целей используют ещё и Google Tag Manager. Он упрощает работу по отслеживанию событий на вашем сайте. С его помощью можно создать теги, то есть сохранить важные для вас действия пользователей, а потом следить за ними.

В системах веб-аналитики есть базовые данные о том, насколько корректно работает сайт. Например, как долго он грузится, корректно ли отображается в разных браузерах, есть ли какие-то серьёзные ошибки, которые влияют на его работу и т.д.

Конверсии — это соотношение пользователей вашего сайта и заявок, которые вы получаете. Отслеживать их можно через: заполненные формы (сколько человек вписали свои контактные данные и нажали “Отправить”), email-адрес (сколько человек по нему кликнули или скопировали), телефон (для этого нужен дополнительный инструмент аналитики — коллтрекинг). Все эти действия называются макро-конверсиями. То есть это то, что превращает посетителя сайта в покупателя или лида (человека, который оставил свои контакты). Также нужно отслеживать и микро-конверсии. Это небольшие действия на сайте, которые пользователь совершает до момента макро-конверсии. Например, кладёт товар в корзину, нажимает на кнопку “Связаться с нами”, заполняет поля в форме заказа и т.д. Микро-конверсии тоже очень важны, потому что с их помощью мы можем отследить весь путь клиента. А ещё можно узнать, на каком этапе отваливается больше всего людей.

Зачем нам все эти данные?

На основе данных, которые мы собираем через инструменты веб-аналитики, можно вносить корректировки на сайт и в рекламные кампании. Плюс отказываться от источников, которые приносят слишком низкую отдачу.

Вот несколько примеров того, как могут пригодиться эти данные:

● Например, мы продаём велосипеды и видим, что к нам на сайт приходит много пользователей из определённого города. После небольшого расследования становится понятно, что кроме нас в этом городе больше нет крупных магазинов, которые бы привозили велосипеды с доставкой. Это может служить сигналом к тому, чтобы сделать для этого города отдельную рекламную кампанию, и направить туда чуть больше бюджета.

● У нас есть рекламные кампании для двух городов: Москвы и Петербурга. Но из данных мы видим, что в Петербурге клиент обходится нам гораздо дешевле, чем в Москве. А средний чек при этом одинаковый. Тогда можно перераспределить бюджеты на рекламу и вливать больше денег в кампании для Петербурга.

● Вы заметили, что поведенческие факторы у людей, которые заходят на ваш сайт с ПК, гораздо лучше, чем у тех, кто сидит с мобильного. Это знак того, что нужно тщательно проверить мобильную версию сайта. Возможно, там есть какие-то недочёты, которые мешают людям полноценно пользоваться вашим ресурсом. А вы из-за этого теряете клиентов.

● У вас есть два канала продвижения: Инстаграм и Яндекс.Директ. Из Инстаграма вы получаете много посещений, но мало заявок. Из Директа посещений не так много, но зато больше людей оставляют вам свои контакты. Логично, что больше внимания и бюджета стоит уделить Яндекс.Директу.

● Вы решили проанализировать, как пользователи взаимодействуют с формой заказа, и заметили, что при заполнении одного из полей, многие люди закрывают сайт и в итоге так и не завершают заказ. Возможно, вы непонятно назвали это поле, и люди не знают, что в него вписывать. Либо пользователи считают эту информацию лишней и не готовы ей делиться. Эту причину нужно выявить и исправить. Тогда конверсия в этом месте может вырасти.

● На одном из проектов мы обнаружили большой интерес пользователей к калькулятору на статейных страницах. В структуре сайта он находился в самом низу, но при этом давал хорошие конверсии по тем людям, которые всё-таки до него добирались. На основе этих данных мы разместили его выше, плюс, добавили кнопку для перехода в него на первый экран. После этого конверсия из блога выросла на 23%.

Тут я перечислил только то, что получилось вспомнить сразу. Думаю, таких историй гораздо больше. Если у вас есть свои примеры того, как веб-аналитика помогала вам повысить эффективность сайта или рекламы, расскажите о них в комментариях. Думаю, это будет полезно всем

Отличия веб и сквозной аналитики

Наверняка, вы слышали ещё одно понятие: сквозная аналитика. Давайте разберём, чем она отличается от веб-аналитики, о которой мы только что поговорили.

Веб-аналитика отслеживает пользователя на пути “рекламный канал — сайт — заявка”. После того как человек заполнил форму и нажал кнопку “отправить”, начинается бизнес-аналитика. Она хранит данные о том, сколько денег человек принёс компании, что он купил, частоту покупок и т.д. Так вот сквозная аналитика — это инструмент, который помогает связать веб-аналитику с бизнес-показателями.

С её помощью мы можем видеть не только количество заявок, которое пришло нам с одного рекламного источника. А ещё и число реальных клиентов, которых этот источник привёл. Ведь иногда бывает так, что один канал принёс 10 лидов, а второй 100. Но вот из 100 заявок в клиентов превратилось только 2, а из 10 — 5. Если мы оцениваем результаты только по данным веб-аналитики, то можем подумать, что второй канал эффективнее, ведь он принёс нам в 10 раз больше лидов. Но если смотреть на реальный результат по клиентам, которые принесли деньги в кассу, всё уже не так однозначно.

Конечно, если у вас один рекламный канал, то все эти данные и так считаются без проблем. А вот если источников несколько, сквозная аналитика будет очень полезным инструментом. Ведь заявка далеко не всегда равна продаже.

Например, у нас был случай, когда и из Директа, и из Google.Ads мы получали примерно одинаковое количество заявок по примерно одной и той же цене. Но вот заявки из Директа очень плохо конвертировались в покупки, и реклама там была совсем невыгода. В итоге мы решили отказаться от Директа и перевели весь бюджет в Google.Ads. Это моментально повысило отдачу от инвестиций, а без сквозной аналитики мы бы даже даже не узнали о таком варианте.

Ещё пример пользы сквозной аналитики. В отчётах можно увидеть всю информацию по звонкам клиентов. Если в статистике мы замечаем, что многие люди не дождались ответа оператора, а кто-то так и не смог дозвониться, то очевидно, что нужно либо расширять штат, либо уменьшать объёмы рекламной кампании. Тогда операторов будет хватать на всех, и деньги на рекламу не будут сливаться впустую.

Погрешность в данных

На самом деле всё не так радужно, как может показаться на первый взгляд. Да, мы можем отслеживать много разных данных, делать выводы, а потом корректировать сайт или рекламные кампании и повышать свою эффективность. Но в этих данных всегда присутствует погрешность.

Чтобы понять откуда она берётся, нужно разобраться, как именно системы веб-аналитики получают данные о пользователях. Счётчики (Яндекс.Метрика и Google Analytics) получают информацию из браузеров с помощью куки. Это некий резервуар, где собирается информация о поведении пользователя: какие сайты он посещает, что на них делает и т.д. Так вот когда человек заходит на сайт, счётчик берёт все нужные данные из его куки.

Но вот в чём проблема:

● Один человек может использовать несколько устройств, а на каждом куки уникальны;

● Одним устройством может пользоваться целая семья, а значит в куки собираются данные о поведении сразу нескольких человек;

● Существуют специальные программы-блокировщики, которые не дают сайтам отслеживать куки пользователей;

● Многие люди чистят куки в своём браузере, а значит для системы они становятся “чистым листом”.

Чтобы погрешность не так влияла на данные, важно собирать их как можно больше. Чем больше статистики вы собираете, тем более уверенные выводы можно делать на её основе.

Давайте посмотрим на примере. Допустим, вы запустили рекламную кампанию с тремя объявлениями. По одному вы получили 50 кликов, по второму — 40, а по третьему — 10. Но из 10 кликов по третьему объявлению вы получили 2 заявки, а с остальных объявлений не получили ничего. Из этих данных пока нельзя делать никаких выводов.

Или ещё пример: конверсия вашего сайта — 1%. Так вот, чтобы это понять, вам нужно собрать не 100, не 200 и не 300 переходов на свой ресурс. Ведь сегодня из 100 визитов вы можете получить 0 заявок, а завтра из этого же количества посетителей целых 10 заявок. Поэтому при сборе данных важно не торопиться делать выводы. Сначала нужно накопить достаточно статистики, а уже потом делать корректировки.

Данные могут искажаться и в сквозной аналитике. Иногда это происходит из-за того, что CRM-система ведётся некорректно, а инструмент сквозной аналитики берёт данные в том числе и оттуда. Ещё бывает, что в самом инструменте происходит какой-то сбой. Особенно, шансы на это повышаются, когда много сервисов подключаются к нему по API. Поэтому систему регулярно нужно проверять и следить за её исправностью.

Итог

Давайте подведём итог и ещё раз посмотрим, что нужно сделать для получения результатов от веб-аналитики:

Сегодня мы поговорим о том, зачем сайту веб-аналитика, и что она способна изменить. Что теряют интернет-магазины, у которых не настроена электронная торговля? Что упускают сайты услуг, у которых нет интеграции с call-tracking? Итак, что же теряет или недополучает сайт в отсутствие аналитики?

Рассмотрим три наиболее распространенные ситуации, которые чаще всего встречаются на рынке.

• Вообще нет системы аналитики, или она неправильно настроена.

Большинство компаний вообще не собирают данные, а если собирают, то часто неправильно или не в полном объеме, что фактически равнозначно первому случаю. Даже если интернет-магазин использует Google Analytics, но он не настроен, то сделать действительно полезные для бизнеса выводы из этих получаемых данных крайне трудно. Данных просто-напросто недостаточно.

• Аналитика есть, но некому анализировать.

Другой случай, когда все системы аналитики настроены, но у компании не хватает профессиональных сотрудников, которые могут эти данные грамотно анализировать и делать полезные выводы. Сильных кадров на рынке не хватает, да и держать в штате аналитика готовы не все компании.

• Разовая аналитика под какие-то задачи или проекты.

Третий вариант, когда компании нужны разовые услуги по аналитике, например, провести аудит рекламной кампании с целью проверки подрядчика, насколько качественно он исполняет свои обязательства.

Существует огромное множество систем аналитики, но в 90% случаев достаточно функционала Google Analytics и «Метрики» Яндекса. Лишь для очень специфических сфер бизнеса и задач могут потребоваться какие-то специализированные системы аналитики.

Например, для мобильных приложений может использоваться Google Analytics, он умеет отслеживать мобильный трафик, там также можно настроить цели и события, но все равно это неполноценная система аналитики. На помощь придут такие системы, как Kissmetrics, Flurry, MixPanel.

Вебвизор Яндекс.Метрики отлично справляется со своей задачей — показывает действия посетителей на сайте, но существуют специализированные системы для отслеживания поведения пользователей, которые обладают гораздо большим функционалом.

Возможности веб-аналитики

Возможности систем аналитики по сути безграничны и применяться они могут в самых различных отраслях бизнеса под самые разные задачи. Например, сотрудники одной компании, которая занимается разработкой алгоритмов обработки данных, придумали, как подбирать соседство пассажиров в самолете на основе данных из социальных сетей, историй покупок и т.п. Они протестировали свой алгоритм на реальном рейсе. По завершению полета стюардессы заполняли анкету, и оказалось, что это был самый болтливый рейс за все время их работы. Для авиакомпании коммерческий интерес подобной аналитики заключается в формировании лояльной аудитории и увеличению выручки от продажи алкоголя и сувениров на борту.

Но чаще всего владельцы сайтов хотят увеличить либо количество входящих обращений, либо конверсию в продажи из этих обращений.

При этом на конверсию влияет множество факторов. Но аналитик может повлиять только на два их них:

Таким образом, одним из направлений для аналитики может стать работа с юзабилити сайта. Например, поведенческий анализ направлен на улучшение рекламных кампаний: мы понимаем, как ведут себя пользователи, пришедшие на сайт с определенного рекламного канала, что они делали на сайте, и что им помешало купить товар или услугу. На основе полученных данных можно составить рекомендации, например, по доработке интерфейса. Затем строятся гипотезы, изменения внедряются и тестируются.

Для оценки рекламных кампаний с отложенным эффектом пригодится когортный анализ — это один из способов сегментации аудитории и обработки данных по различным сегментам.

Аналитика для интернет-магазина

Самое важное для интернет-магазина — иметь возможность отслеживать эффективность трафика в разрезе конечных заказов. Основным решением в данном случае является Электронная торговля в Google Analytics, которая позволяет отслеживать все заказы, сделанные с сайта. В системе аналитики фиксируется код заказа, дата, источник трафика (реклама, SEO и т.п.), сумма заказа, количество товаров в корзине, путь, по которому прошел клиент до заказа, и т.п. Таким образом, появляется возможность оценки и сравнения разных рекламных кампаний.

Что это дает? В первую очередь так можно оценить, насколько эффективны платные рекламные каналы. Зная расходы на рекламу в Яндекс.Директе, количество полученных заказов и средний чек, можно, например, посчитать ROI и определить, окупается ли этот канал рекламы или нет. Но оценка по источникам трафика — это лишь самый верхний уровень.

Копнув глубже, можно посмотреть, какие ключевые слова приводят к продажам. По опыту 80% ключевых слов из всех рекламных кампаний на рынке вообще никак не способствуют продажам. При помощи аналитики можно выявить те самые 20% ключевиков, которые влияют на прямые продажи, и сильно сократить рекламные бюджеты, сохранив эффективность. Но не все так просто, всегда необходимо учитывать взаимосвязь каналов («ассоциированные конверсии»).

Путь пользователя от первого посещений сайта до конверсии бывает очень долгим. Редко когда клиент приходит впервые с рекламы и сразу что-то покупает на сайте. Обычно это более длинная цепочка: посетитель пришел на сайт через контекстную рекламу, вернулся через поиск, потом вошел с мобильного устройства на карточку товара, которую он себе отложил, а заказ вообще совершил со стационарного ПК прямым заходом на сайт. Отключив один из каналов, пусть и не приносящий продаж здесь и сейчас, мы рискуем нарушить эту цепочку. И все эти данные также можно и нужно анализировать. В терминах веб-аналитики это называется «многоканальные последовательности».

Для оценки влияния канала трафика на продажи существуют так называемые «Модели атрибуции». Например, у сайта три канала трафика: контекстная реклама, SEO и баннерная реклама. Каждый канал по-разному влияет на продажи. Например, баннерная реклама не приносит прямых конверсий, но в 50% случаев она участвует как источник убеждения клиентов для конечной продажи. Без нее эта цепочка разорвется, и продажи, например, в контексте упадут. При оценке стоимости привлечения клиента и стоимости конверсии можно учитывать влияние каналов с учетом различных коэффициентов. Наличие всех этих данных и специалиста, который будет регулярно их отслеживать и анализировать, позволит правильно настроить эффективное взаимодействие всех рекламных каналов.

Аналитика для сайта услуг

Сайты услуг в целом имеют схожую картину, но тут несколько более сложная ситуация, связанная с более длительным циклом продаж. В многих сферах бизнеса от первого посещения сайта до продажи может пройти несколько месяцев. Вторая проблема связана с тем, что цепочка аналитики прерывается в момент, когда клиент связывается с менеджером, и дальше вся коммуникация происходить в оффлайне или в CRM-системе. Получается, что мы знаем, когда и с какого источника клиент пришел на сайт, но что с ним произошло дальше никто не знает. В большинстве случаев на этом моменте вся аналитика останавливается, и мало кто знает, что делать дальше. В результате, порядка 95% компаний просто считают стоимость за заявку, это и становится ключевой метрикой.

Это косвенно покажет эффективность трафика, но каждый канал конвертируется по-разному, поэтому этих данных явно недостаточно. Например, контекстная реклама может давать большое количество заявок, но с низкой конверсией, а ретаргетинговая кампания может приносить аналогичное количество заявок, но с конверсией уже не 10%, а 60%. Без более глубокой аналитики в связке с данными по продажам сложно оценить, какой канал работает эффективнее. Ведь бизнес измеряется не заявками, а продажами. Существует несколько решений для сбора подобных данных. Наиболее простой — интеграция Google Analytics с внутренней CRM/ERP-системой. Фактически любые системы, которые хранят информацию о продажах, можно интегрировать с Google Analytics.

В итоге в Google Analytics будет появляться информация о заказах в тот момент, когда они были сделаны. Это может произойти спустя два месяца после посещения сайта, при этом продажу и передачу данных о ней в Google Analytics может осуществлять любое устройство с выходом в интернет, даже складской сканер штрих-кода. Такая информация записывается в нужный источник трафика и нужное ключевое слово. Это будет отложенная статистика, но она все равно появится в системе. В любом случае, анализировать рекламную кампанию необходимо лишь спустя определенный период, который зависит от цикла продаж.

Неправильные настройки

Встречаются проблемы неправильных настроек в имеющейся системе аналитики. Неточные данные о заказах, когда они дублируются или неправильно считаются, неправильные данные о конверсиях, ненастроенные фильтры — все это влияет на общую статистику. Иногда критично. Нельзя рассматривать систему веб-аналитики как систему учета продаж, там всегда будет определенный процент погрешности, но можно попытаться минимизировать его за счет корректных настроек.

Если сравнивать Google Analytics и Яндекс.Метрику, то у них примерно одинаковый уровень погрешности, но, с точки зрения полноты данных, аналитика от Google предоставляет гораздо больше возможностей. В Яндекс.Метрике, например, только недавно появился аналог электронной торговли, который уже многие годы успешно работает в Google. В то же время, у Яндекс.Метрики, конечно же, есть свои уникальные преимущества – вебвизор, карты кликов и ссылок, аналитика форм.

Оптимизировать рекламные каналы и бюджеты, увеличить конверсию в заказы с сайта и другие возможности улучшить бизнес-показатели дает грамотно подобранная и настроенная веб-аналитика. Не пренебрегайте ею!

Автор: Дмитрий Колотов, эксперт в области стратегического развития интернет-проектов, поискового продвижения, веб-аналитики и интернет-маркетинга.

Еще больше материалов по теме в блоге iSEO.

Согласно Gartner, к 2022 году 90% корпораций будут считать информацию своим ключевым активом, а аналитику — важнейшей компетенцией. Компании, которые неправильно управляют данными, упускают бизнес-возможности и неоправданно расходуют средства — теряют деньги.

Поговорили с Ильёй Чухляевым, руководителем OWOX BI в России, о том, почему аналитика — драйвер роста для бизнеса (особенно в кризис) и когда её нужно внедрять для получения конкурентного преимущества.

---

Аналитика — один из немногих инструментов маркетинга, который напрямую не помогает зарабатывать деньги, но позволяет прийти к бизнес-цели оптимальным путём.

Аналитика помогает двигаться по плану, видеть отклонения в динамике и вовремя их корректировать. Компанию-лидера от других отличает среди прочих эффективное использование данных о клиентах, расходах и доходах, управление рисками, — всё это невозможно без аналитики.

Если в компании качественно внедрена и настроена аналитика, принять правильное управленческое решение становится проще.

Давайте рассмотрим детальнее, какие задачи решает аналитика.

Если бизнес-пользователи — те, кто принимают бизнес-решения, — чётко понимают KPI и метрики, то это позволяет им быстро и уверенно действовать и двигаться к цели. А также понимать, какие данные и когда нужны для контроля и принятия решений. Например, если топ-менеджмент проводит ежедневный антикризисный статус в 10:00, аналитик должен предоставить эти данные для отчёта в назначенный срок.

Набор аналитических инструментов для сбора и контроля метрик зависит от того, какие цели преследует компания.

Если компании важны онлайн-транзакции на сайте, достаточно подключить Яндекс.Метрику или Google Analytics и импортировать в эти системы рекламные расходы. Это позволит мониторить количественные и качественные метрики, такие как ROAS или ДРР, без дополнительных усилий.

Когда перед маркетологом стоит задача управлять кампаниями с учётом офлайн-продаж, требуется комплексное решение по объединению данных, визуализации и контролю KPI — сквозная аналитика.

Сквозная аналитика объединяет продукт, маркетинг и продажи компании в единую подконтрольную систему, где отчёты связаны с реальной прибылью и исполнением заказов с учётом возвратов.

По мере диверсификации портфеля продуктов и услуг добавляются другие инструменты: BI-системы и прогнозные модели с использованием готовых решений или языков программирования R или Python.

ROAS (return on advertising spend) — окупаемость расходов на рекламу

ДРР — доля рекламных расходов

Под сквозной аналитикой часто понимают систему отчётности. Но бизнесу не нужен отчёт сам по себе — ему нужно найти зоны роста в воронке и управлять рисками. И сделать это быстрее, чем конкуренты.

Илья Чухляев

Руководитель OWOX BI в России

Мы сделали срез по нашим клиентам и тем, кто не использует решения маркетинговой аналитики.

Результаты этого внутреннего исследования показали, что наши клиенты за счёт преимуществ использования аналитики растут на 22% быстрее рынка.

При этом компания может внедрить инструменты аналитики, но принятие качественных управленческих решений будет в проблемной зоне. Согласно опросу McKinsey, 72% опрошенных топ-менеджеров сказали, что неудачные стратегические решения принимаются в их компаниях так же часто, как удачные, либо даже превалируют.

Самая большая зона роста в маркетинге и бизнесе в целом — качество управленческих решений. И аналитика здесь играет одну из главных ролей.

• Научитесь принимать решения на основе data-driven подхода
• Узнаете, как прогнозировать поведение клиентов и визуализировать результаты
• Сможете выстроить сквозную аналитику в компании с нуля

Аналитика важна для эффективности бизнеса, так как позволяет принимать правильные решения, находить зоны роста и управлять рисками.

Идём дальше и посмотрим, когда нужно внедрять инструменты аналитики, чтобы быть на шаг впереди конкурентов.

---

На практике достаточно кейсов, когда управленческие решения принимаются без учёта внутренних данных. Например, на стадии становления проекта, когда данные ещё не накоплены, а нужно оперативно находить зоны роста.

Бизнес резонно вкладывает ресурсы в реализацию продукта, где «нащупывается» Product Market Fit, а для принятия решений есть только внешние бенчмарки и интуиция руководителя проекта («я так чувствую», «всегда так делали»).

Компании, которые начинают раньше собирать данные и оптимизировать с их помощью процессы, получают преимущество над конкурентами.

За стадией бурного роста следует этап насыщения продуктом. А в некоторых случаях — снижения интереса к продукту или усиления конкуренции. И здесь многие компании начинают задумываться о том, что снижение темпов роста может компенсировать эффективная работа с внутренними данными.

Растёт потребность в аналитике, который организует сбор данных, систему отчётности и поможет руководителям проектов и команд регулярно получать ответы на adhoc-вопросы, — то есть введёт в компании культуру data-driven (принятие решений на основе данных) и data-informed (синтез опыта и данных).

Звучит красиво — «введёт data-driven культуру». Но гораздо чаще на этапе насыщения бизнес панически думает не о выстраивании процессов, а о сиюминутном поиске ответа на вопрос «почему падают продажи». Для ответа на этот вопрос аналитику нужны данные — а их нет.

Маркетологу будет знаком другой кейс: большая охватная рекламная кампания работает на зону роста маркетолога. Когда эта кампания прошла и нужно подводить итоги, обнаруживается, что данных для комплексного анализа вклада этой кампании в продажи нет. И аналитик маркетологу помочь не может.

Осознанная потребность в выстраивании аналитической культуры с самого старта есть в очень маленькой доле проектов. Ещё реже встречаются кейсы специализации аналитики под потребности команд: продукта, маркетинга, продаж. При этом не стоит думать, что нанять аналитика достаточно, чтобы стать data-driven компанией.

Product Market Fit — соответствие продукта потребностям целевого рынка

---

Компанию-лидера от других отличает среди прочих эффективное использование данных о клиентах, расходах и доходах, управление рисками, — всё это невозможно без аналитики.

Самая большая зона роста в маркетинге и бизнесе в целом — в качестве управленческих решений. И аналитика здесь играет одну из главных ролей.

Компании, которые начинают раньше собирать данные и оптимизировать с их помощью процессы, получают преимущество над конкурентами.

Растёт потребность в аналитике, который организует сбор данных, систему отчётности и поможет руководителям проектов и команд регулярно получать ответы на adhoc-вопросы.

Получайте ценные инсайты и оптимизируйте бюджет с помощью аналитики.

---

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Для новичков и владельцев сайтов 

О Google Analytics пишут много и часто. Но в основном тематические инструкции, гайды и статьи предназначены для специалистов по контекстной рекламе и маркетологов. Предприниматели и владельцы бизнеса продолжают воспринимать этот сервис как ящик Пандоры, который не спешат открывать. 

Почему с Google Analytics важно уметь работать не только интернет-маркетологам, но и руководителям целых направлений, биг-боссам и владельцам компаний, подробно рассказываем в статье. 

Контроль развития бизнеса 

Большая часть целевой аудитории давно ушла покупать в глобальную сеть. А вот сколько именно покупок совершается на площадке вашего интернет-магазина, кто интересуется товарами и услугами, где живут эти люди – часто известно только специалисту по интернет-маркетингу. До руководителей высшего звена такая информация редко доходит оперативно. Но именно эти данные лежат в основе дальнейшего вектора развития бизнеса и планирования бюджета на продвижение. 

Воронка продаж 

Даже если воронка продаж давно выстроена, а поток клиентов сформирован, стоит регулярно отслеживать путь клиента: от момента клика на рекламное объявление или ввода запроса в поисковую строку до оплаты покупки или совершения другого целевого действия. 

На основе полученных из Google Analytics данных можно делать выводы о том, насколько корректно выстроена воронка. Достаточно посмотреть на список страниц выхода с сайта и станет понятно, где путь клиентов прерывается. Если это случилось на стадии оформления заказа, очевидно, есть проблема с изложением информации. А, может, клиента просто не устроили условия покупки. 

Показатель отказов поможет понять, с какого канала или устройства, из какого города или страны больше всего нецелевых визитов. Если отказов много, стоит обратить внимание на настройки рекламной кампании. 

Стоит отметить, что показатель отказов в Google Analytics и в Яндекс.Метрике считается по-разному. Так, в Метрике он рассчитывается на основе периода времени, проведенного пользователем на сайте. В Google Analytics цифра тоже зависит от количества времени нахождения на ресурсе. Но фиксируется этот промежуток между переходами по страницам и с помощью показателя «Конверсии».

Благодаря полученным из Google Analytics данным можно обсудить с маркетологами варианты сокращения количества касаний с пользователем до совершения целевого действия. Это позволит оптимизировать конверсии.  

Но прежде стоит разобраться, какой путь до покупки считать коротким, а какой – длинным. Google Analytics фиксирует дату первого посещения и совершения целевого действия пользователем в системе, затем формирует отчет, показывающий количество дней до конверсии: 

И количество взаимодействий пользователя с сайтом до совершения целевого действия: 

На примере ниже рассмотрена верхняя часть воронки – некоторые из возможных источников/каналов трафика. Если отдел маркетинга использует еще и email-рассылки для дополнительных продаж или стимуляции спроса на акционные товары, то в столбце Default Channel Grouping вы увидите «Email». 

Показатель отказов, время на сайте, количество конверсий – все это может сигнализировать о том, что УТП в рассылке не соответствует ожиданиям клиентов или стратегия ценообразования выбрана неверно. Если количество посещений сайта из рассылок небольшое, есть повод пересмотреть стратегию триггерных цепочек – получатели не открывают ссылки в письмах. 

Все о целевой аудитории и клиентах

Google Analytics покажет важные для бизнеса данные о посетителях сайта – настоящих и потенциальных клиентах: 

1. Из какого источника или канала приходят клиенты, приносящие наибольшую прибыль компании.  

2. По каким страницам пользователи двигаются дальше. Эта информация будет полезна в том числе для контроля воронки продаж и анализа заинтересованности конкретными товарными позициями. 

3. Какова половозрастная структура посетителей сайта:  

И кто приносит больше прибыли – мужчины или женщины. Сверьте свое видение целевой аудитории предлагаемого продукта или услуги с реальными данными, зафиксированными Google Analytics. 

 

4. Где территориально находятся пользователи, посещающие ваш сайт и совершающие покупки. Может, пора масштабировать бизнес и предлагать доставку товаров в другие регионы России или страны ближнего зарубежья? 

5. Чем интересуются потенциальные клиенты. Информация будет полезна для повышения лояльности целевой аудитории. На основе данных вы можете сделать посетителям сайта интересные тематические предложения. Чем лучше вы знаете свою аудиторию, тем быстрее и качественнее «закрываете» ее потребности. 

Также эти данные пригодятся для настройки таргетированных рекламных кампаний в Social Media и медийных сетях РСЯ и КМС. 

6. С каких устройств пользователи чаще всего посещают ваш сайт. По данным Hootsuite, 50% сеансов в Интернете происходит именно с мобильных телефонов. Ваши клиенты, вероятно, тоже охотно используют гаджеты для просмотра каталогов, заказа и оплаты товаров. 

Однако стоит помнить и о специфике бизнеса. Если вы представляете узкую нишу или работаете на закрытом рынке в интересах сегмента B2G, данный отчет не будет играть значимой роли.  

Высокий показатель отказов с мобильных устройств для компаний, занятых в e-commerce, может говорить о некорректном отображении сайта с телефона или неудобной навигации мобильной версии ресурса. 

Окупаемость вложений в рекламу 

Большой поток входящего трафика на сайт – замечательно. Но конечная цель продвижения товаров и услуг в интернете – конверсия из пользователя, который «мимо проходил», в покупателя, оплатившего товар или услугу. 

 

На скриншоте выше представлен важнейший бизнес-показатель – процент окупаемости вложений в контекстную рекламу, SEO-оптимизацию сайта, присутствие и продвижение в социальных сетях. Для получения данных о расходах на каждый рекламный канал и окупаемости таких вложений может потребоваться помощь коннекторов. Они будут собирать информацию и передавать в систему Google Analytics. А если подключить интеграцию с CRM, то все затраты на рекламу и маркетинг будут доступны для анализа в одном отчете – дашборде или в Google Data Studio.  

Общая ценность клиентов 

Этот показатель в Google Analytics указывает на то, какую прибыль вы получаете с каждого клиента за весь период его «жизни» – взаимодействия с вашей компанией.  

По умолчанию система показывает данные за 90 дней. Отсчет идет от первого перехода клиента на сайт. Можно также отсортировать информацию и увидеть, из какого канала пришли наиболее платежеспособные или заинтересованные клиенты.  

Оценка дохода от продажи продукта 

Какие продуктовые группы и отдельные товарные позиции клиенты покупают чаще всего и продажа каких из них наиболее прибыльна для компании: 

Визуализация информации 

Помимо стандартных отчетов Google Analytics предоставляет широкие возможности для самостоятельной компоновки необходимых данных. 

Соберите все интересующие вас показатели и выгрузите в единую форму: 

Затем перейдите в Google Data Studio и представьте их в понятном графическом виде: 

Для этого достаточно авторизоваться в системе и добавить данные из Google Analytics.  

Наглядное сравнение данных и анализ можно получить также через дашборды коннекторов – системы сквозной аналитики: 

Добавим, что загрузка финансовых показателей в Google Analytics может быть выполнена вручную, в соответствии с форматом, принимаемым системой, или автоматически. 

Резюме 

Мы рассказали только о некоторых возможностях Google Analytics для бизнеса. Работу с этой системой стоит начать с составления перечня значимых бизнес-показателей. Затем запрашивать доступы в систему у подрядчиков, если интернет-маркетингом занимается стороннее агентство, или у своих штатных сотрудников. 

Исследуйте масштабные показатели эффективности сайта. Они помогут нацелиться на правильный вектор развития бизнеса. Перед вами стоят глобальные и амбициозные задачи. Google Analytics поможет в их решении и позволит увереннее двигаться к завоеванию лидерских позиций в нише.  

Более подробную аналитику оставьте специально обученным людям. Не уходите далеко в техническую часть, делегируйте и доверяйте команде. Вместе вы добьетесь большего.  

Веб-аналитика – совокупность действий и инструментов для измерения, сбора и анализа данных о работе сайта и поведения пользователей на нем.

Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Она применяется чтобы ресурс успешно продвигался в интернете и имел высокие позиции на страницах поисковой выдачи. Грамотно проведенная аналитическая работа позволяет выявить и устранить негативные стороны сайта, которые ухудшают его восприятие пользователями и нарушают функциональные характеристики. На основании полученных данных специалисты формируют стратегию, которая сможет повысить посещаемость и количество целевых действий.

Веб-аналитика: что это такое и какие задачи она выполняет

Веб-аналитика сайтов позволяет понять, на что посетители обычно обращают внимание, какие нюансы и недочеты есть в работе ресурса, и что необходимо исправить или дополнить. Если сайт молодой, веб-мастер должен научиться пользоваться инструментами веб-аналитики, чтобы грамотно продвигать и рекламировать его. В противном случае он не будет знать, что ему делать, и в какую сторону развивать проект, каковы его слабые и сильные стороны. Чтобы не терять время на бесполезное и слепое продвижение, необходимо ознакомиться с веб-аналитикой в целом, и ее инструментами в частности.

Цели веб-аналитики

Работа с данными о целевой аудитории включает в себя задачи по сбору и анализу статистической информации, формированию результатов в виде отчетов и принятие соответствующих мер по оптимизации проекта. Этот инструмент позволяет веб-мастеру отслеживать поведение людей на сайте и узнавать, что им нравится, а что нет. Каждый владелец сайта, при помощи веб-аналитики может существенно повысить качество своей площадки:

1. На основе данных можно грамотно создать продающую страницу с указанием наиболее популярных товаров.
2. Анализируя поведение пользователей, владелец информационного веб-ресурса может оптимизировать структуру сайта, изменить внутренние ссылки на страницах и т. д.
3. У SEO-специалиста есть возможность проверять поисковый трафик, убирать лишние ключевые запросы, добавлять новые или корректировать существующие.

Веб-аналитика – это набор инструментов для отслеживания состояния сайта, которые сами по себе не могут принести никакой пользы. Чтобы знать, почему пользователи ведут себя на сайте так, а не иначе, необходимо уметь пользоваться этими инструментами, самостоятельно анализировать, создавать отчеты и вносить корректировки. Условно можно разделить аналитику на два вида:

• Комплексное изучение сайта. Основа веб-аналитики состоит в проведении статистических исследований. Она позволяет изучать как обобщенную информацию о веб-ресурсе, так и детализированную, с уточненными данными, детально разработанную по каждой отдельной странице. Сайт изучают при помощи счетчиков трафика. Они собирают сведения о посещаемости ресурса. Чтобы получить более точные данные применяют анализаторы лог файлов (файлов регистрации) сайта. С их помощью выявляются ошибки в работе сервера, анализируется поток трафика. Комплексное изучение сайта позволяет специалистам узнать, почему на сайте мало трафика, причины низких позиций в выдаче и плохих показателей конверсии. Эти данные не просто собирают и анализируют, а решают с их помощью, как исправить недочеты и улучшить ситуацию.
• Сквозная веб-аналитика. Данный метод анализа позволяет веб-мастерам проследить полный путь посетителя сайта: просмотр рекламного объявления, переход на целевую страницу, выполнение действия (покупка, подписка, заполнение формы обратной связи и т. д.), повторное возвращение. Это дает возможность устанавливать точки контакта и отслеживать, какой канал привлечения посетителей наиболее эффективен.

Задачи, которые может решить веб-аналитика

Использование инструментов аналитики уместно, когда необходимо проанализировать работу сайта, узнать, удачно ли расположены кнопки, рекламные ссылки и элементы интерфейса. Основные задачи, которые можно решить веб-аналитикой – общая оценка аудитории сайта и его техническая составляющая. К первому разделу относится:

1. Сбор и анализ информации о посетителях и их активности: количество просмотренных страниц, время, проведенное на сайте, географическое расположение.
2. Выявление источников трафика: из поискового запроса, рекламных блоков или посредством ввода прямой ссылки ресурса.
3. Аудит семантического ядра. Здесь оценивается, какие ключевые запросы были использованы, отражают ли они потребностям целевой аудитории.
4. Детальная оценка посещаемости ресурса. На этом этапе оценивается, какие страницы наиболее популярны, что привлекает пользователей больше всего: контент, контактные данные, товар. Специалист также узнает, сколько времени посетители проводят на страницах, анализирует глубину просмотра сайта, показатели отказов, маршрут по страницам и т. д.
5. Действия посетителей – какая часть пользователей последовала призыву к действиям: совершила переход по ссылке, оформила покупку, подписалась на рассылку уведомлений.

К изучению технической составляющей сайта относятся:

1. работы по определению того, какие страницы сайта были проиндексированы поисковыми роботами, а какие проигнорированы;
2. выявление наиболее успешных ключевых слов и частоты их употребления;
3. неработающие ссылки, которые ведут на несуществующую страницу или возвращают код ошибки 404.

Инструменты веб-аналитики

Основа веб-аналитики — инструменты и программы, позволяющие собрать подробную информацию и статистические данные о работе ресурса для дальнейшей интерпретации. Для сбора статистики применяются два вида инструментов: программы анализа логов и системы интернет-статистики.

• Программы лог-анализаторы. Они устанавливаются на компьютер и накапливают журнальные файлы и информацию обо всех обращениях к серверу. Задачи веб-мастера – собрать все данные и проанализировать их. Наиболее популярные лог-анализаторы: WebTrends.
• Системы интернет-статистики. Они представлены в виде внешних сервисов. Чтобы получить данные, нужно установить на сайт счетчик. Этот вариант сбора и анализа информации более распространен благодаря простоте и удобству использования, а также возможности получения результатов в виде графиков. Среди наиболее популярных систем интернет-статистики можно отметить Google Analytics и Яндекс.Метрику. Если вы не знаете, с чего начать работу с этими системами веб-аналитики, мы рекомендуем вам прочитать наши статьи об отчетах Метрики и GA.

На сайте компании SEMANTICA вы можете заказать продвижение для ювелирного интернет-магазина. Оставьте заявку, и мы вам перезвоним в ближайшее время.