Какую информацию предоставляют аналитикам события? Какую роль играют события в оценке эффективности рекламных кампаний? Почему события так важны? Как обычные пользователи становятся платными клиентами? Почему не стоит собирать все события подряд? Какие данные необходимо собирать? Как отправлять события? Почему ошибки в аналитике стоят дорого?
Тепловая карта кликов
Все наши пользователи, заходя на сайт или в приложение, выполняют самые различные действия: просматривают страницы, кликают по ссылкам, заполняют/отправляют формы и т.д., создавая множество различных взаимодействий с продуктом.
На скрине — тепловая карта кликов на главной странице, по данным Яндекс.Метрики. Эта карта показывает, на какие элементы и области страницы пользователи кликают наиболее часто. Как можно увидеть, разделы «Компании» и «Блог» популярны в значительно меньшей степени в сравнении с поиском и формой авторизации.
Выглядит красиво? Безусловно. Однако, стоит помнить, что полный анализ пользовательской активности только с помощью тепловых карт невозможен, так как они не показывают причины выбора пользователей, не различают случайные и целенаправленные действия, не позволяют увидеть последовательность действий или анализировать активность конкретных пользователей или их сегменты.
Так что же такое это самое «событие»?
Событие — это любое значимое действие пользователя на сайте или в приложении, фиксируемое в определенный момент времени.
Зачем нужны события?
События — не просто система логирования работы сервиса, которая обеспечивает мониторинг его стабильности и производительности, за чем следят разработчики.
События создаются для анализа поведения пользователей: чтобы понять, какие действия они совершают, как часто и как взаимодействуют с сервисом. События также могут быть использованы для фиксации действий самого продукта, например, количества подобранных в рамках функции «автоподбор» резюме, что дает дополнительные данные для анализа.
Почему события так важны?
События предоставляют аналитикам ключевую информацию для ответа на важные вопросы о продукте и бизнесе в целом. Например, почему некоторые пользователи не завершают процесс регистрации?
Для поиска ответов на подобные вопросы аналитик разрабатывает дашборд, основываясь на событиях со страницы регистрации. Чаще всего такая визуализация представляется в виде воронки, которая служит ключевым инструментом для выявления критических точек взаимодействия. Используя такие воронки, можно оценить конверсию на каждом этапе, что позволяет продуктовой команде делать выводы и генерить гипотезы для улучшения общей конверсии, увеличения числа регистраций и, соответственно, потенциального дохода. Анализ конверсии успешных регистраций из разных рекламных кампаний позволяет маркетингу сэкономить бюджет, отключив неэффективные кампании.
Также важно провести анализ заполнения полей регистрационной формы, чтобы понять, на каких этапах «отваливаются» пользователи.
К примеру, пользователи могут прекращать регистрацию на этапе ввода пароля, если требования к его сложности слишком высоки.
Как обычные пользователи становятся платными клиентами?
Процесс конверсии пользователей в платных включает не только учет количества событий, но и сбор дополнительной информации о каждом событии для глубокого анализа клиентского поведения по сегментам. Это позволяет не только оценить общую конверсию в оплату, но и сравнить ее по сегментам в зависимости от цели анализа:
- Конверсия в оплату через разные каналы привлечения помогает оптимизировать маркетинговые кампании.
- Конверсия в оплату, основанная на источниках создания заказа, указывает на наиболее эффективные пути к оплате.
- Конверсия, зависящая от того, кем создан заказ — менеджером Работа.ру или рекрутером, — дает понимание внутренней эффективности процессов.
- Конверсия заказов, оплачиваемых по счету или картой, выявляет предпочтения пользователей и проблемы с различными способами оплаты.
Эти показатели критически важны для контроля качества работы продукта и поиска путей его улучшения.
События и AB-тесты
Для проведения AB-тестов продуктовая команда регулярно улучшает продукт, внедряя новые функции. Предположения для усовершенствований базируются на данных аналитиков о поведении и проблемах пользователей. AB-тесты позволяют оценить, как нововведения влияют на работу продукта и его восприятие пользователями, подтверждая или опровергая их эффективность....