Автор: Илья Барменков,

ведущий аналитик агентства интернет-рекламы i-Media

Важнейшим преимуществом Google Analytics является наличие большой библиотеки с дополнительными функциями. Они значительно расширяют возможности по отслеживанию поведения посетителей на сайте. Таким образом, систему, которая при минимальных настройках отдает своим пользователям стандартный «кусочек» кода, можно подстроить под любой проект со своей спецификой и потребностями в сборе статистики.

Одной такой сверхполезной функцией является функция setCustomVar(), которая позволяет присваивать дополнительные метки тем посетителям сайта, которые выполнили определенное действие: посмотрели некоторую страницу, нажали на кнопку, оформили заказ и так далее. Метки называются пользовательскими переменными, и статистика по ним отображается в отчете «Аудитория/Персонализированный/Мои переменные» Google Analytics. Используя эти метки, можно группировать посетителей, сравнивая и анализируя их поведение в различных сегментах.

Не буду рассматривать техническую сторону использования функции setCustomVar и пользовательских переменных – в справке Google имеется вся необходимая информация с подробными пояснениями. Приняв тот факт, что данную функцию можно использовать для присвоения меток посетителям сайта, рассмотрим несколько примеров ее использования для оценки эффективности маркетинговых мероприятий на сайте.

Одним из популярных приемов повышения мотивации посетителей сайта к совершению целевого действия (заявка, заказ в интернет-магазине, регистрация и проч.) является предоставление специальных промо-кодов для получения скидки. Механизм следующий: потенциальный клиент получает промо-код в оффлайне или на стороннем ресурсе, переходит на сайт, вводит полученный код и получает обещанную скидку или другой приятный бонус. Подобная практика весьма распространена при применении купонов.

Рис.1 Пример форм для ввода промо-кода

Для любого проекта важно не только спланировать подобную акцию, но и оценить ее результаты. В тот момент, когда система успешно проверила введенный посетителем код, мы можем запускать функцию setCustomVar и помечать посетителя как «использовавшего промо-код». В дальнейшем при анализе статистики мы сможем понять, насколько промо-акция с кодами повысила конверсию, какой средний чек для ее участников, и насколько он отличается от среднего показателя по сайту; было ли популярным целевое предложение (если акция была таргетирована на конкретный товар или услугу) и многое другое. Подобный анализ даст богатую пищу для размышлений при планировании подобных акций в будущем.

Как правило, для любого бизнеса в привлекаемой на сайт аудитории можно выделить определенный тип посетителей, привлечение которого приоритетно. Приоритетность определяется большей финансовой прибылью, которую компания получает от выполнения целевых действий на сайте данной группой особенных посетителей.

Планируя рекламные кампании, руководство проекта стремится привлечь больше подобных посетителей, инвестируя рекламные бюджеты в каналы трафика, по которым приходит столь важная аудитория. Определить, какие источники трафика лучше других решают данную задачу, можно с помощью пользовательских переменных. Для этого необходимо запускать функцию setCustomVar и помечать посетителей как «приоритетных» в тех точках на сайте, в которых они показывают себя таковыми. Таким точками обычно являются формы регистрации, корзина в интернет-магазине, формы заявок и прочие, то есть сервисы, в которых посетители сайта вводят личную информацию о себе.

Простой пример. Для интернет-магазина спецодежды приоритетным является привлечений оптовых покупателей, у которых ожидаемый средний чек выше обычного. На этапе оформления заказа посетители должны выбирать способ оплаты для физических или юридических лиц.

Рис.2 Выбор способа оплаты в интернет магазине

На этом этапе выбора мы и можем помечать посетителей как «физических» и «юридических» лиц, используя функцию setCustomVar. Далее при анализе мы можем выявлять те каналы трафика, по которым приходит больше оптовых покупателей, и уделять им особое внимание при планировании рекламного бюджета.

В Google Analytics есть возможность создания сценариев ремаркетинга на основе собранной статистики для таргетинга объявлений Google AdWords. Добавив вызовы функции setCustomVar в различные точки сайта, в которых посетители сообщают о себе какую-либо информацию, мы можем отмечать их соответствующими метками. Это позволит выделить группы посетителей (разбитые по дополнительным признакам), на которые можно направлять рекламные сообщения. Это значительно повысит точность таргетинга.

Например, в подобных формах можно получать информацию о поле посетителей и впредь показывать им соответствующие рекламные сообщения.

Различные тесты и опросники на сайте также могут стать источником дополнительной информации о посетителях и их предпочтениях, которые возможно использовать при создании сценариев ремаркетинга (предварительно задействовав пользовательские переменные Google Analytics).

Рис.3 Опрос на сайте, которые может стать дополнительным источником информации о посетителях

Внутренние рекламные кампании позволяют привлекать внимание посетителей к определенным товарам и специальным предложениям.

Рис.4 Внутренние рекламные кампании на сайте

Я не раз сталкивался с ситуациями, когда для отслеживания эффективности подобных внутренних рекламных кампаний использовались utm-метки. Это неправильная практика! Дело в том, что при использовании utm-меток внутри ресурса, затирается источник, по которому пришел на сайт посетитель. Из-за этого снижается точность оценки эффективности рекламных каналов.

Поэтому для оценки эффективности внутренних рекламных кампаний нужно применять пользовательские переменные. Допустим, есть две внутренние баннерные рекламные кампании, которые проводятся на сайте. Используя функцию setCustomVar и небольшой скрипт, можно отмечать посетителей как «кликнувших на баннер кампании 1» и «кликнувших на баннер кампании 2». Такой подход обеспечит всю необходимую статистику для оценки эффективности каждой из рекламных кампаний, включая показатель конверсии, средний чек, а также количество купленных единиц продвигаемого товара.

При когортном анализе в качестве одного из параметров, по которому производится сегментация посетителей, выступает время. То есть, помимо источника трафика, целевой страницы, сделанных покупок, мы группируем посетителей по дню/неделе/месяцу, в ходе которых ими было выполнено некоторое действие. Подобный анализ позволяет точнее отслеживать поведение посетителей в течение длительных временных периодов.

В Google Analytics нет стандартного инструментария для проведения когортного анализа, однако мы вновь можем прибегнуть к пользовательским переменным. Для этого в тот момент, когда посетитель совершил необходимое действие, мы ставим ему метку в формате дня/недели/месяца – в зависимости от задачи.

Можно привести простой пример использования данной методики. Для сайта, на котором посетители имеют возможности скачать бесплатную демо-версию продукта, а также скачать платную полную версию, необходимо замерить средний период времени, который проходит между скачиванием демо и полной версий.

Рис.5 Возможность скачивания бесплатной демо-версии продукта

Для решения данной задачи при скачивании демо-версии продукта ставим посетителям метку, в которую записываем текущую дату в нужном формате. Анализируя статистику, смотрим количество конверсий по скачиванию платной версии в разрезе проставленных меток. Это дает понимание, сколько проходит времени для того, чтобы пользователь решился на приобретение платной версии продукта.

При этом, текущую дату лучше подгружать со стороны сайта, а не со стороны посетителей. Поскольку у определенной их части временные настройки могут быть неправильными.

В заключении хочется еще раз подчеркнуть – Google Analytics предоставляет своим пользователям весь необходимый инструментарий по отслеживанию поведения посетителей, изучив который, можно собирать статистику практически для любого проекта. При этом, в плане обучения, использование пользовательских переменных должно находиться на верхних позициях.