Я шесть лет работаю с веб-аналитикой и не раз натыкался на советы о том, как нужно разделять счетчики по регионам, источникам трафика и различным другим параметрам.
На первый взгляд всё выглядит довольно логично: яблоки должны лежать с яблоками, а груши с грушами. Вот только в аналитике не всё так однозначно, и подобный подход ломает всю последовательность взаимодействий клиента с сайтом.
Задача аналитики — собрать все цепочки взаимодействий пользователей в единую картину, а в 2020 году всё больше компаний стремится к user-centric модели, когда все события собираются в один клиентский профиль. И в то же время использование фильтров для отдельных поддоменов и источников трафика только сильнее разбивают разрозненные события.
В этой статье я предлагаю разобраться с тем, что же на самом деле происходит при использовании фильтров и как это выглядит с точки зрения системы аналитики. Поехали.
Чаще всего подобные советы можно встретить при настройке Google Analytics. Идея заключается в следующем:
На сайт установлен счетчик, который собирает абсолютно все события с сайта.
На сайте есть много поддоменов. Например, для разных регионов, где бизнесу необходимо отслеживать эффективность по каждому их них в отдельности.
У сайта есть несколько подрядчиков по рекламе: SEO, рекламе в Яндекс.Директе и Google Ads, Яндекс.Маркету и соцсетям. Клиент хочет разделить данные для всех подрядчиков, чтобы отслеживать эффективность каждого из подрядчиков в отдельном представлении или оставить доступ подрядчикам только к их данным.
Напомню, как выглядит структура аккаунта в Google Analytics. Аккаунт может вмещать в себя несколько ресурсов. Чаще всего один ресурс — это один сайт. В то же время данные с сайта можно отобразить в разных представлениях с преднастроенными фильтрами.
Для наглядности предлагаю на двух примерах разобрать, что происходит с данными пользователя в разных представлениях, если их разбить в зависимости от поддомена просматриваемой страницы и источника трафика.
Есть сайт site1.ru. Его основная версия отвечает за Московский регион. При выборе пользователем другого региона, сайт его переадресовывает на поддомены типа spb.site1.ru, kazan.site1.ru и т. д.
По представлениям данные распределены так:
А теперь давайте представим следующую ситуацию:
Пользователь пришел на сайт по ссылке site1.ru из поиска Яндекса.
Посмотрел товары, добавил их в корзину и перешел к оформлению заказа.
На этом этапе его попросили выбрать его регион (Самара), после чего его перекинуло на поддомен samara.site1.ru/checkout/.
Клиент оформил заказ и ушел с сайта.
Вот как эти шаги будут выглядеть с точки зрения представлений Google Analytics:
Что здесь произошло? В основном представлении были собраны все данные — и это логично, так как никакие фильтры для него у нас не заданы. В представлении Санкт-Петербурга данных нет, потому что не было пересечения по поддомену — тоже всё логично.
Что же касается Москвы, поскольку клиент выбрал регион не в начале цепочки, то все его этапы взаимодействия с сайтом были отнесены именно к Московскому представлению. А вот уже после выбора Самары в качестве своего региона события начали фиксироваться в самарском представлении.
Всё это приводит к тому, что данные между отчетами не будут сходиться. И это логично, потому что путь пользователя разбивается на куски. Получается, если мы смотрим Московское представление, то видим:
Клиент зашел из поиска.
Он посмотрел товары и добавил их в корзину.
Перешел к оформлению заказа.
И пропал.
Можно начинать впадать в депрессию и думать «как же так, почему он не купил?», но на самом деле он купил. И мы увидим это в представлении регионов:
Клиент также пришел из поиска и сразу попал на страницу оформления заказа.
Оформил заказ и был таков.
Возникают вопросы: как в корзине оказались товары, если до момента посещения страницы оформления заказа других взаимодействий не было? может, он отходил и поэтому его сессия разорвалась? Но тогда в отчете «Статистика пользователей» мы бы видели предыдущие взаимодействия с сайтом…
В случае, когда в представлении настраивается фильтр по источнику и каналу, происходит следующее: если клиент пришел по источнику yandex / cpc, все его перемещения по сайту в рамках сессии будут фиксироваться в представлении yandex / cpc.
Функция предполагает, что в этом представлении будут только данные, которые соответствуют этому условию.
Давайте на примере рассмотрим, как работает данный фильтр. Дано:
Клиент переходит с рекламы в Яндекс.Директе, в объявлении проставлены метки.
Попадает на сайт.
Просматривает товары, добавляет их в корзину.
Все эти действия будут отнесены к источнику трафика Яндекс.Директ.
Клиент вернулся через динамический ремаркетинг Facebook на сайт.
Перешел к оформлению заказа и отвлекся.
Через два часа вернулся к открытой вкладке и завершил оформление заказа.
Все эти действия согласно модели атрибуции «Последний непрямой» будут отнесены к источнику трафика facebook / cpc.
В случае, если задача состоит в том, чтобы распределить отображение трафика между исполнителями, она отлично выполняется — каждый видит ту же самую картину по конверсиям, что и вы, если использует ту же модель атрибуции.
Если же задача — определить паттерны поведения и последовательность использования рекламных каналов, то необходимо использовать отчет, который будет показывать всю последовательность перемещений между источниками трафика.
Правило 1: не стоит бежать и сразу применять на живом проекте всё, что вы прочитали в интернете, насколько бы авторитетным ни был этот ресурс.
Правило 2: имейте как минимум три вида представлений:
со всеми данными;
мастер-представление — с проверенными настройками и фильтрами, которыми вы доверяете;
тестовое представление — именно на этом представлении необходимо сначала проверить логику решений, прежде чем применить ее в мастер-представлении.
Правило 3: если всё же есть необходимость просмотреть отдельно данные по трафику, регионам и другим срезам, идеальным вариантом будет использование сегментов в мастер-представлении.
На этом у меня всё, храните ваши данные в целости и сохранности.
На исследование основных показателей в Яндекс Метрике достаточно одного часа. В статье мы покажем, как находить эти показатели и объясним,…
Рассказываем, какие интересные и полезные исследования вышли в мае 2022 года. Какие каналы для общения с клиентами выбирает бизнес —…
В мае Яндекс увеличил количество мест в товарной галерее и добавил два новых формата Большого баннера на главной. Директ…
Я пришел в digital 11 лет назад, когда учился в аспирантуре института биоорганической химии им. академиков М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова. Тогда я просто…
Как сформулировать CTA, решает общий контекст коммуникации с пользователем. Какая формулировка сработает лучше, определяет тестирование. Но что…
Магазины в Telegram уже были давно. Как они выглядят и насколько удобны — другой вопрос. Некоторые из них — просто…