Эволюция веб-аналитики: от ручных методов к персонализированным решениям

Наибольшие потери бизнеса могут иногда происходить из-за простых вещей: незаметной кнопки заявки, сломанного элемента интерфейса или нехватки информации. Именно поэтому веб-аналитика — один из ключевых инструментов повышения эффективности бизнеса в независимости от сегмента. Она помогает отслеживать поведение пользователей, выявлять узкие места в воронке продаж и повышать конверсию. 

Несмотря на то, что базовая веб-аналитика уже внедрена во многих компаниях, воронки становятся сложнее: люди заходят на сайт с разных устройств и платформ и на каждом шаге могут уйти, не дойдя до покупки. Следовательно, и современная система аналитики и подход к работе с ней сильно отличаются от изначальных стандартов, требуя иного уровня глубины.  В Adventum мы разработали и используем собственную платформу dataCraft, которая учитывает сложность клиентского пути сегодня и повышающиеся требования к клиентскому опыту как в крупном, так и среднем бизнесе. 

Основываясь на многолетнем опыте  в области аналитики, с разными партнерами и клиентами —  от food ритейла до финтеха — мы подготовили поэтапный разбор развития веб аналитики, и хотели бы начать с чего начинается строиться аналитика и какие этапы проходит аналитическая система.

Еще до начала углубленного анализа, компании необходимо убедиться в корректной работе трех основных элементов веб-аналитики: сбор данных, их обработка и использование для принятия решений.  

Грамотно выстроенная и зрелая система аналитики ускоряет переход от сбора данных к выработке решений, помогая компании оперативно реагировать на проблемы и находить точки роста. Как же выглядит переход от базовой к более продвинутой и зрелой работе с веб-аналитикой?

Развитие аналитики в компании можно сравнить с эволюцией. Теоретически можно выделить три стадии аналитической зрелости, каждую из которых отличает подход к работе с данными:

Можно рассмотреть небольшой пример, чтобы понять отличия между этапами. Предположим, крупной компании нужно узнать, из каких блоков стоит составить новый промо-лендинг, опираясь на опыт множества предыдущих рекламных кампаний. Если Компания A работает на первом уровне, у неё нет единого стандарта сбора данных по лендингам, так как каждый новый лендинг создается без согласованных схем трекинга. Аналитику приходится вручную выяснять, какие события отслеживались, как они назывались и что означают. Анализ прошлых результатов  превращается в запутанный процесс: необходимо пугающее количество выгрузок, SQL-запросов и ручных проверок. При этом даже тщательная проработка не гарантирует точность из-за риска ошибок.

В такой же ситуации Компания B  третьего уровня зрелости веб-аналитики уже обладает унифицированной “базой знаний” : компания имеет список событий и параметров с единой методологией расчета для любого лендинга. Тег-менеджер помогает автоматически размечать новые страницы. Для анализа специалист опирается на уже готовые дашборды и шаблоны запросов, что позволяет получить отчёт за часы. Даже если аналитик или менеджер собирает какой-либо уникальный срез данных, он может сделать это на несколько минут, так как все параметры легко и понятно описаны. Более того, данная системность является фундаментом и для внедрения ИИ-автоматизации в компании, помогая избегать галлюцинаций ИИ-аналитики. Благодаря автоматизации команда может уделить больше времени поиску инсайтов, что повышает качество решений. Даже младший аналитик в системе B эффективнее опытного специалиста в системе A.

Маркетинговая аналитика сегодня переходит от хаотичного сбора данных к интеллектуальным системам поддержки решений. Отсутствие единого стандарта разметки и слишком сложные регламенты, которые мешают масштабированию – главные препятствия для развития. При этом компаниям важно стандартизировать не только сами данные, но и отчётность. Единый подход облегчает подключение новых источников, обучение сотрудников, сопоставление метрик, а также переход к внедрению ИИ-аналитике.

Adventum, как digital агентство полного цикла, помогает компаниям выстроить этот процесс и перейти почти сразу на третий этап зрелости: внедряет ясную схему тегирования, унифицированные метрики и автоматизированную отчётность, чтобы аналитики и менеджмент в компаниях могли сосредоточиться на инсайтах. Ключевым инструментом для решения данных задач часто становится dataCraft — единая платформа для сквозной и продуктовой аналитики. Она автоматически агрегирует данные, визуализирует не только детальное поведение пользователей, но и маркетинговые метрики, позволяет проводить эксперименты, проводить бенчмаркинг и оперативно корректировать стратегию. Более того, система оснащена ИИ-модулем, который позволяет создавать отчеты по кастомным речевым запросам и прогнозировать метрики даже без технических навыков, позволяя команде заниматься более быстрой проверкой гипотез. Так как платформа аналитики входит в реестр российского ПО и имеет возможность размещения on-premise, dataCraft легко адаптируется под стандарты и требования безопасности любой компании, при этом помогая существенно повысить ROI, LTV, Retention или просто снизить CPA. Однако Adventum работает и с другими более узкоспециализированными системами для веб и app-аналитики, исходя из кастомных запросов наших партнеров. Несмотря на выбранное решение то, что однозначно сегодня:  и аналитики и другие функциональные команды переходят к более креативной, стратегической работе, не занимаясь рутинным сведением отчетов и ежедневной сверкой метрик.

Автор: Сысоев Иван - Group Head of Analytics Adventum