Web аналитика для e-commerce — от простого к продвинутому
1 like11,754 views
Документ предоставляет комплексное руководство по веб-аналитике для e-commerce, охватывающее ключевые аспекты, такие как источники трафика, конверсии и маржа. Он включает советы по оптимизации данных аналитики и рекламе, а также методы отслеживания успешности продаж и повышения доходности. Также упоминаются инструменты и стратегии для анализа и улучшения интернет-маркетинга.
![Реклама ведёт на
распроданный товар?
• Используем CustomVar (GA) или Custom
dimension (UA)
_gaq.push (['_setCustomVar', 1, 'sell-
status', ‘out-of-stock‘, 3]);
15](https://image.slidesharecdn.com/web-e-commerce-140522164814-phpapp01/85/Web-e-commerce-16-320.jpg)
Web аналитика для e-commerce — от простого к продвинутому
- 1. Web-аналитика для e-commerce: от простого к продвинутому Roma.net.ua только эффективный интернет-маркетинг1
- 2. 2
- 3. 2
- 4. Эксперт в интернет-маркетинге (7 лет опыта). — Предприниматель (интернет-магазин Domovoz) — Директор по маркетингу интернет-магазина Intimo — Корпоративный тренер SEO-Studio — Автор курсов по веб-аналитике. Консультант. — Со-основатель Клуба Интернет-Маркетологов. — Автор проекта Roma.net.ua Роман Рыбальченко 3 Яндекс Эксперт Сертифицированный КОНСУЛЬТАНТ Google Adwords с 2011 по 2013
- 5. 4
- 6. больше трафика (leeds) и будет больше продаж» 5
- 7. Источник Посещения Продажи A 3 000 30 B 3 000 1 6
- 8. больше трафика & конверсия (Cv) > x% 7
- 9. Источник Посещения Конверсия A 3 000 1 % B 3 000 0.5 % C 3 000 2 % 8
- 10. Источник Посещения Конверсия Прибыль A 3 000 1 % -500 грн B 3 000 0.5 % 5000 грн C 3 000 2 % 2000 грн 9
- 11. Средний чек ($) Маржа (M) Отмены, «возвраты»,4 Повторные заказы (#) 10
- 12. Формула Дена Кеннеди: Прибыль = М × leads × Cv × $ × # 11
- 13. Базис веб-аналитики ✓правильно собираются данные: ✓код аналитики не дублируется (BR >20% ✓домены, поддомены ✓отфильтрованы посещения сотрудников) ✓реклама «промечена» ✓Google Adwords связан с Google Analytics ✓компоновщик URL для всего остального ✓«пометка» позволяет оптимизировать «внутри» ✓Настроены цели и модуль e-commerce 12
- 14. Конспект о правильной настройке аналитики 6 часов о веб-аналитике (2010) 10 факторов конверсии :) 1.5 часа об улучшении PPC roma.net.ua/f2f/ 13
- 16. Реклама ведёт на распроданный товар? • Используем CustomVar (GA) или Custom dimension (UA) _gaq.push (['_setCustomVar', 1, 'sell- status', ‘out-of-stock‘, 3]); 15
- 17. 16
- 18. Маржа «плавает»? • Отдаём в e-commerce данные о прибыли, а не об обороте (если сайт знает о закупочной цене) • Умножаем оборот на % маржи категории категория маржа оборот грязная прибыль мобильники 3 % 1000 30 аксессуары 40 % 200 80 17
- 19. Отказы? Upsell? Заказы по телефону и «на самовывозе»? • Используем Measurement Protocol (UA) http://www.google-analytics.com/collect ?v=1&tid=UA-XXXX-YYY &cid=1161411544.1373152807 &t=event&ec=transaction&ea=Xenia &cm1=500000 18
- 20. Отказы? Upsell? Заказы по телефону и «на самовывозе»? • Используем коэффициент «уточнения» (грубо) 19 заказы % коэффициент онлайн 70 100 / 70 = 1.43 по телефону 30 итого 100
- 21. Пользователь использует несколько устройств или мест покупки • Используем User-ID (UA) 20
- 22. Оптимизировать рекламу на крупных аккаунтах? • Используем детальную пометку, например для Яндекс.Директа: ?utm_source=yandex&utm_medium=cpc &utm_content= {position_type}/{position}/{addphrases} &utm_campaign=search_noutbuki_hp • Работаем со сводными таблицами в Excel 21
- 24. Обнаружить «скликивание» и отключить шлак-площадки? • Метим ссылки с id площадки, например для Яндекс.Директа: &utm_content={source} • Отключаем шлак-площадки: • по глубине • по показателю отказов • по времени на сайте • по конверсии 23
- 25. 24
- 26. Определить лучшее УТП для объявлений • Метим объявления ярлыками Бесплатная доставка Гарантия качества • Создаем отчет в Быстрой статистике AdWords 25
- 27. Определить лучшую позицию объявлений контекста 26
- 28. Определить позицию 27 А если отфильтровать брендовую кампанию?