КАК АВТОМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОВЕДЕНИЯ КЛИЕНТА В ЯНДЕКС МЕТРИКЕ МЕНЯЕТ МАРКЕТИНГ

КАК АВТОМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОВЕДЕНИЯ КЛИЕНТА В ЯНДЕКС МЕТРИКЕ МЕНЯЕТ МАРКЕТИНГ

Большинство маркетологов используют Яндекс Метрику поверхностно. Смотрят на количество посещений, немного прокручивают отчеты и движутся дальше. Между тем, в сервисе спрятаны мощные возможности для анализа поведения клиентов, которые способны полностью переменить вашу стратегию. И речь не только о стандартных графиках.

СКРЫТЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ АНАЛИТИЧЕСКОГО СЕРВИСА

В Яндекс Метрике есть функция автоматизированного анализа данных о поведении посетителей. Это не просто красивые диаграммы — это система, которая выявляет закономерности, которые человеческий глаз не заметит. Система смотрит, как ведут себя люди, какие страницы посещают, сколько времени проводят, откуда пришли, на чем зависают.

Самое интересное начинается, когда вы начинаете смотреть на сегменты пользователей. Сервис может автоматически выделить группы клиентов с похожим поведением. Например, люди, которые заходят с мобильных устройств, проводят на сайте в два раза меньше времени, но совершают больше целевых действий. Или посетители из определенного региона постоянно ходят на одну конкретную страницу.

ЧТО ВИДНО ПРИ ПРАВИЛЬНОМ АНАЛИЗЕ

Возьмите реальный пример: интернет-магазин электроники. Обычный маркетолог видит, что конверсия упала на 15%. Тревога, срочные совещания. Но если использовать анализ поведения, вы видите, что конверсия упала только для пользователей, пришедших из социальных сетей в понедельник с 10 до 14 часов. На этом временном окне люди кликают на товары, но не покупают. Почему? Потому что они на работе, торопятся, не готовы к покупке.

Решение: измените текст объявлений для этого сегмента. Вместо "Купи сейчас" напишите "Сохрани в избранное". Или отправляйте им переписку с напоминанием о товаре вечером, когда они дома и готовы потратить деньги.

Второй пример: сервис доставки еды. Анализ показывает, что пользователи со средним чеком (500-1000 рублей) часто кладут заказ в корзину, но не оформляют. При этом люди с чеком выше 2000 рублей всегда завершают покупку. Это означает, что в среднем сегменте есть препятствие. Может быть, расчет стоимости доставки непонятен? Или слишком высокая цена? Система показывает, на каком шаге они уходят.

КАК СИСТЕМА УЧИТСЯ

Анализ работает через отслеживание сотен параметров одновременно. Система смотрит на время суток, день недели, тип устройства, источник трафика, географию, время на странице, глубину просмотра, наличие целевого действия. Потом она находит закономерности.

Например, люди, которые потратили на сайте от 2 до 5 минут и посмотрели 4-6 страниц, совершают покупку в 3 раза чаще, чем те, кто быстро кликнул на несколько товаров. Если пользователь вернулся на сайт в течение недели — конверсия выше в 5 раз. Если он пришел с сайтов с рейтингами — готов потратить на 40% больше.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

Первый шаг: настройте события. Отметьте, что считаете целевым действием. Для интернет-магазина это покупка, для блога — подписка, для мобильного приложения — установка.

Второй шаг: посмотрите на воронку. Система покажет вам, на каком этапе теряются клиенты. Может быть, из 1000 человек, попавших на главную, на страницу товара идут только 300. Это критично. Нужно переделать главную. Может быть, товара добавляют в корзину 200, но оплачивают только 80. Проблема с оформлением.

Третий шаг: сегментируйте. Посмотрите, как ведут себя разные группы людей. Создайте отдельные стратегии для каждой.

Четвертый шаг: проверьте гипотезы. Если вы думаете, что мобильные пользователи уходят из-за сложного интерфейса, смотрите конкретно их поведение. Система покажет, где они кликают, где застревают, откуда уходят.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Компании, которые используют такой анализ серьезно, получают рост конверсии от 20 до 60%. Не потому что чудо произошло, а потому что они видят реальную картину поведения клиентов, а не строят гипотезы в воздухе.