Меню

Как настроить системы аналитики



Как настроить Google Analytics: полная инструкция

Продолжаем серию инструкций по настройке веб-аналитики. Изучаем Google Analytics от установки кода на сайт до построения отчетов.

Google Analytics для начинающих

В прошлой статье мы разобрались с основами работы в Яндекс.Метрике. Пришло время поговорить об аналитическом решении Google — Google Analytics.

Начнем с преимуществ и недостатков этого инструмента, чтобы понять, подходит ли он вам. Среди плюсов Analytics можно выделить:

  • анализ цепочек конверсий
  • статистика в реальном времени
  • пользовательские метрики
  • множество фильтров
  • инструмент «Эксперименты» для тестирования элементов сайта
  • интеграция с многими системами бизнес-аналитики

К минусам относят:

  • непростой интерфейс
  • вероятность необычных ошибок
  • отсутствие карт кликов и аналога Вебвизора

Функционально Google Analytics разнообразнее Метрики, но сложнее в освоении и иногда менее стабилен. Если для вас сайт — источник продаж, а реклама товаров крутится на разных каналах, решение Google подойдет вам больше. Его также можно рекомендовать тем, кто хорошо освоил аналитику Яндекса и испытывает недостаток инструментов.

Если вы готовы к подключению Google Analytics, рассмотрим этот процесс по шагам.

Установка Google Analytics на сайт

Шаг 1. Регистрация/авторизация

Зайдите в свой аккаунт Google на сайте Analytics. При отсутствии аккаунта его можно создать здесь.

Шаг 2. Создание ресурса

Ресурсом называется сайт или приложение, для которого Analytics будет собирать данные. Поскольку мы подключаем аналитику к веб-сайту, выберем этот пункт после вопроса «Что вы хотите отслеживать?»:

Введите название ресурса и URL вашего сайта, а также укажите свой часовой пояс:

При желании вы также можете указать отрасль своей компании, хотя эта информация никак не влияет на аналитику. Кликните «Получить идентификатор отслеживания»:

Шаг 3. Добавление кода отслеживания на сайт

В открывшемся меню вы увидите идентификатор отслеживания. Сохраните его себе, он понадобится, если ваш сайт сделан на CMS:

Ниже на странице расположен сам код отслеживания (gtag.js) – аналог счетчика в Метрике:

После добавления на сайт этот фрагмент кода будет собирать данные о посетителях и отправлять их в Analytics. Добавить код на сайт можно теми же способами, что и счетчик Яндекса:

  1. Через CMS.
  2. Вручную.
  3. С помощью Google Tag Manager.

Первые два способа – самые распространенные и простые, поэтому рассмотрим только их.

Через CMS

Установите в своей CMS плагин Google Analytics. В популярных движках это можно сделать по ссылкам: для WordPress, для Drupal, для Joomla!. Скорее всего, от вас потребуется только ввести идентификатор отслеживания, остальное система сделает сама.

В случае если под ваш движок не существует такого плагина, добавьте код в файл, создающий заголовки (header) веб-страниц. При необходимости обратитесь за помощью к вебмастеру.

Вручную

Скопируйте содержимое gtag.js и вставьте в HTML-код каждой страницы сайта сразу после открывающего тега . Посещения страниц, на которых нет этого фрагмента, отслеживаться не будут.

Шаг 4. Проверка работы кода отслеживания

Убедиться, что код работает, можно в том же меню «Код отслеживания». Под заголовком «Статус» написано, поступали от него данные за последние 48 часов или нет:

Кроме того, вы можете сами зайти на свой сайт. Тогда в течение 30 секунд в статусе должна появиться строка «1 активный пользователь прямо сейчас». Вы можете также сымитировать посещение, нажав на кнопку «Отправить тестовый трафик», результат будет тем же:

Если код добавлен на сайт, но не работает, причины могут быть следующими:

  • код от другого ресурса или аккаунта
  • лишние пробелы или символы – случается при копировании gtag.js через офисные текстовые редакторы
  • в код были внесены изменения
  • сработал блокировщик рекламы
  • код блокируют другие скрипты сайта

Таким образом, чаще всего достаточно просто зайти в меню «Код отслеживания» нужного ресурса и скопировать тег из поля еще раз. Если это не поможет, можно воспользоваться этим алгоритмом устранения неполадок. При сохранении проблемы лучше обратиться к специалистам, осуществляющим поддержку вашего сайта.

Если отслеживание работает корректно, можно немного осмотреться в личном кабинете Analytics, он сложнее, чем в Яндекс.Метрике.

Интерфейс Google Analytics

Общая структура кабинета отражена в левом меню:

Главная

На главной странице Analytics представлены основные данные о посетителях сайта в их самом общем виде. Так, здесь можно найти:

    • активность пользователей в реальном времени:

    • активность и удержание пользователей во времени:

  • популярные страницы сайта
  • статистику конверсий

Обратите внимание, что почти в каждом виджете есть ссылка на полный отчет по тем же данным. Это помогает быстрее обнаружить необычную динамику показателей и найти ее причины.

Специальные отчеты

Здесь вы можете создавать собственные сводки с виджетами наподобие Главной страницы, отчеты, а также настраивать оповещения о серьезных изменениях данных.

Отчеты

Отчеты в Google Analytics делятся на пять блоков:

  1. В режиме реального времени: все о тех, кто сейчас на сайте – география, источники, действия, просматриваемый контент и т.д.
  2. Аудитория: демография, география, интересы, поведение, технологии, устройства и т.д.
  3. Источники трафика: поисковики, контекстная реклама, социальные сети, кампании, ключевые слова и т.д.
  4. Поведение: просмотр страниц, скорость загрузки, поиск по сайту, события на сайте и т.д.
  5. Конверсии: цели, многоканальные последовательности, метрики электронной торговли и т.д.

В этих блоках находятся десятки отдельных отчетов, охватить которые в одной статье не удастся. Для примера рассмотрим один из самых популярных – отчет «Каналы» в блоке «Источники трафика»:

В самой верхней части отчета можно выбрать сегмент пользователей, для которого он будет построен. По умолчанию это «Все пользователи/100%»:

Далее следует статистика показателя в виде графика. В нашем случае это общее количество сеансов:

Кликнув на «Сеансы» или «Выбор показателя», метрики на графике можно добавлять или менять.

Ниже данные представлены в виде таблицы. По ссылкам над ней можно выбрать основной отображаемый показатель, а с помощью кнопки «Дополнительный параметр» ввести в отчет еще один:

Клики на названия столбцов включают сортировку по ним. Поле поиска в шапке таблицы позволяет найти и оставить в ней только нужные строки.

Администратор

Здесь находятся все настройки Google Analytics. Они разбиты на три блока: настройки аккаунта, настройки ресурса и настройки представления данных. От количества опций на этом экране буквально разбегаются глаза, поэтому отметим пункты, которые понадобятся вам в первую очередь:

Настройки аккаунта. В них можно отредактировать название аккаунта, а также настроить доступ к данным со стороны продуктов и специалистов Google.

Читайте также:  Как настроить вайбер конфиденциальность

Настройки ресурса. Настройки URL отслеживания, ручной пометки ссылок (UTM-метки), атрибуции и т.д.

Настройки представления. Здесь можно настроить, какие данные будут представлены в отчетах: с каких страниц, с какими параметрами ссылок, в какой валюте и т.д.

Отслеживание. Код отслеживания и его идентификатор находятся здесь. Отсюда также можно исключить из отчетов определенные источники трафика, настроить параметры сбора и хранения данных.

Цели. Добавление и редактирование конверсий на сайте. Принципы работы с целями описаны в статье «Конверсии в Google Analytics и Яндекс.Метрике: ставим правильные цели».

Настройки электронной торговли. Позволяют учитывать данные о продажах в интернет-магазине. Инструкция по использованию функции есть здесь.

Заключение

Теперь вы знаете, как установить на сайт Google Analytics и в чем ее отличия от Яндекс.Метрики. У каждой системы свои сильные и слабые стороны, поэтому, остановившись на одной из них, вы делаете выбор в пользу одних функций, отказываясь от других.

Опытные маркетологи знают, что никакой конкуренции между Метрикой и Analytics на самом деле нет. Если ресурсы позволяют, лучше подключить оба сервиса и сопоставлять их данные между собой. Например, для отслеживания цепочек конверсий и рентабельности интернет-магазина использовать решение Google, а для анализа рекламы в Директе и изучения поведения пользователей на сайте обращаться к Яндексу.

Источник

Как настроить сквозную аналитику для соцсетей: общая схема, пошаговый план, инструменты

Разбираемся со сквозной аналитикой, чтобы лучше понимать, какие действия в SMM приносят бизнесу результат, и принимать решения на основе данных.

Ольга Кочкина

Автор и редактор. Пишу об интернет-маркетинге, бизнесе, IT-сервисах для бизнеса, транспортной логистике и ВЭД.

More posts by Ольга Кочкина.

Ольга Кочкина

Вы несколько месяцев развиваете SMM на проекте и вроде все идет хорошо — есть прирост подписчиков, лайки и репосты, аудитория вовлекается в дискуссии и в целом хорошо реагирует на контент.

Но есть ли продажи?

Ведь бизнес платит не за цифры рядом с сердечками. Его волнуют совсем другие показатели — количество заявок, конверсия, стоимость лида, окупаемость инвестиций. Ответить на вопрос про продажи и оценить эффективность SMM с точки зрения бизнес-показателей помогает сквозная аналитика. Разбираемся, как ее настроить для социальных сетей.

Общая схема сквозной аналитики соцсетей

Начнем с того, что сквозная аналитика — это не только про соцсети. Такой подход к анализу эффективности маркетинга позволяет отследить полный путь клиента — от первого касания до повторных продаж. А значит система должна охватывать все маркетинговые каналы и площадки, а также данные о продажах.

С помощью такого углубленного анализа бизнес может:

  • Оценить эффективность всего маркетинга и продаж в целом.
  • Найти и исправить «узкие» места — например, отключить или оптимизировать неэффективные кампании.
  • Выявить и масштабировать удачные решения — например, перераспределить бюджет в пользу SMM, если он приносит дешевые заявки.
  • В целом — принимать решения в маркетинге на основе данных, а не потому что «так все делают» или «этот креатив понравился кошке главбуха».

Лия Канарская, SMM-специалист:

Без сквозной аналитики трудно определить время принятия решения о покупке в социальной сети и узнать первоисточник.

Например, у нас несколько продуктов: курсы, марафоны и годовые программы. Размещаем рекламу у микро-блогеров в Инстаграм. Они указаны как отдельный источник в системе аналитики.

Ссылки на внешний сайт в Историях действительны 24 часа. После размещения мы можем посчитать число продаж / регистраций для отдельного блогера / повторной рекламы у него же.

Но кроме Историй, есть еще реклама аккаунта. Новые подписчики могут прийти от этого блогера или другого блогера, потому что аудитории пересеклись, и мы им о себе напомнили. Через какое-то время, подогревая новых подписчиков, мы получаем продажи. Но первоисточник уже не определить, потому что тот же подписчик может зайти во ВКонтакте или Facebook и подписаться там, где ему удобнее.

В такой ситуации все что мы можем — замерять охваты, разделять их по источнику и считать цену. Так, мы разделяем таргетированную рекламу в Инстаграме и охват от блогеров. Но зависимость «больше охват — больше продажи» неверна. Чтобы видеть первоисточник и понимать, откуда на самом деле пришел клиент, нужны ассоциированные конверсии и сквозная аналитика.

Необходимость сквозной аналитики в целом сейчас уже понимают многие — конкуренция в интернет-рекламе растет, а вместе с ней — стоимость лида и бюджеты. Однако часто система включает каналы, которые, казалось бы, приводят подавляющее большинство лидов — контекстную рекламу, email-рассылки и партнерские сети, если с ними плотно и активно работают. Однако, не учитывая SMM в общей схеме пути клиента, можно не увидеть, какое влияние продвижение и реклама в соцсетях оказывают на продажи.

Виктор Терещенко, менеджер по продукту CoMagic

С каждым днем влияние социальных сетей увеличивается: растет число переходов, обращений и продаж из этого источника. Соответственно, увеличивается и «присутствие» социальных сетей в системах сквозной аналитики. Стоит отметить, что влияние соцсетей как рекламного канала может быть и «незаметным» для владельца бизнеса, но при этом вносить ощутимый вклад.

Допустим, у нас была какая-то активность в таргетированной рекламе, клиент заинтересовался продуктом — перешел на сайт. Ушел с сайта. Затем было еще несколько касаний с сайтом, которые ничем не закончились. В конце концов человек вспомнил про товар, просто вбил его название в поисковике, перешел по рекламе в Яндекс.Директе и купил. В системе сквозной аналитики, в том числе в CoMagic, можно учитывать все эти касания клиента с брендом и видеть вклад того или иного рекламного канала. Это называется работой с моделями атрибуции.

Мы привыкли к тому, что самые горячие лиды приносит контекстная реклама, но может оказаться так, что именно соцсети подогревают их.

С бизнесом все понятно, но зачем разбираться со всем этим SMM-специалисту? Сквозная аналитика — не самый простой способ анализа эффективности продвижения. Чтобы освоить ее, научиться настраивать и пользоваться данными, потребуется время. Но это стоит того. Имея перед глазами полную картину по трафику из соцсетей, вы сможете:

  • Понять, какие ваши решения сработали так, как вы ожидали, а какие — нет.
  • Найти способ повысить отдачу от продвижения, а значит — принести больше пользы клиенту.
  • Продемонстрировать клиенту, что «весь этот ваш SMM» вообще-то приносит его бизнесу конкретные деньги.
  • Повысить свою ценность как специалиста, а значит — и стоимость своих услуг.
  • Чувствовать себя увереннее, принимая решения на основе данных и согласуя их с клиентом.

Виктор Терещенко, менеджер по продукту CoMagic

Чтобы число подписчиков, узнаваемость бренда и социальный трафик росли, необходимо регулярно анализировать результаты и тестировать гипотезы. Если вы откажетесь от аналитики, то не получите данные, с помощью которых можно проследить всю цепочку взаимодействия с потенциальным покупателем и построить эффективную стратегию. В результате потеряете лиды и, возможно, продажи.

Читайте также:  Как настроить контуры танков

Если мы вас убедили, что сквозная аналитика — это важно и нужно, переходим к схемам 😉

Поскольку сквозная аналитика охватывает весь маркетинг и продажи, укрупненно ее схема выглядит так:

Общая схема сквозной аналитики в бизнесе

Соцсети — один из маркетинговых каналов, поэтому для целей сквозной аналитики мы должны передавать в систему данные о:

  • расходах на рекламу и продвижение;
  • трафике, звонках и заявках, которые приносит этот трафик;
  • доходах и прибыли от продвижения в соцсетях.

Схематично это может выглядеть так:

Схема сквозной аналитики для соцсетей. Так же можно разобрать другие рекламные источники

Чтобы точно видеть в статистике, какой трафик пришел с таргетированной рекламы, а какой — от блогеров, не забывайте про UTM-метки. С их помощью можно отследить эффективность конкретного размещения и креатива.

Выбираем сервисы для настройки сквозной аналитики в SMM

Прежде чем переходить к настройке сквозной аналитики, нужно подобрать инструменты, которые помогут получить данные, увязать их в единую систему и визуализировать.

Для аналитики соцсетей существуют десятки крутых инструментов. Они считают вовлеченность, анализируют целевую аудиторию, вычисляют лучшие посты и дают рекомендации по продвижению. Однако ни один из узких аналитических инструментов, заточенных под SMM, не справится со сквозной аналитикой в одиночку. Просто потому что они не умеют получать данные о продажах из CRM, считать звонки, учитывать конверсии на сайте и считать их ценность. А ведь есть еще контекстная реклама, SEO, email, данные о которых тоже нужно подтягивать в общую систему.

Поскольку мы говорим о сквозной аналитике для соцсетей, то подключение других источников платного трафика опустим, чтобы не раздувать материал. Представим, что в нашей экосистеме есть сайт, трафик на который идет с таргетированной рекламы и постов во ВКонтакте и Инстаграм. Заказы оформляют на сайте и звонят по телефону. Есть отдел продаж, офлайн-магазинов нет. С такими вводными для построения сквозной аналитики нужны:

  • система веб-аналитики;
  • сервис коллтрекинга;
  • CRM;
  • Google Таблицы;
  • Google Tag Manager;
  • сервис импорта SMM-данных;
  • сервис отчетности и визуализации.

Пройдемся по каждому пункту подробнее.

Система веб-аналитики. Стандартно используются Google Analytics и / или Яндекс.Метрика. Нужны, чтобы собирать и интерпретировать данные о:

  • событиях на сайте;
  • трафике из рекламных источников;
  • поведении посетителей и покупателей;
  • звонках и заявках;
  • продажах, статусах сделок, выручке.

В Google Analytics можно собрать данные из множества источников, рассчитать нужные показатели и передать в сервис визуализации

Google Tag Manager — диспетчер тегов, который позволяет подключать к сайту разные сервисы статистики и получать данные о трафике, поведении посетителей и разных событиях.

Интерфейс Google Tag Manager прост и интуитивно понятен

Хорош тем, что на сайт нужно установить один единственный скрипт. Все остальные счетчики и цели настраиваются в интерфейсе GTM.

Сервис импорта SMM-данных. Из десятков аналитических SMM-инструментов нам подойдут те, которые умеют не только забирать и структурировать данные из рекламных кабинетов и аккаунтов соцсетей, но и передавать их дальше — в системы веб-аналитики и визуализации данных.

Вообще решить задачу можно двумя способами:

  • Экспортировать данные из соцсетей вручную в формате xls или csv и затем загружать их в сервис веб-аналитики — вручную или через расширения Google Таблиц.
  • Использовать автоматизированное решение, которое умеет обрабатывать данные и передавать их в систему аналитики. Например, для получения данных из соцсетей это сервис DataFan.

Для целей сквозной аналитики нас интересует возможность собрать данные из множества соцсетей и импортировать их в Google Таблицы, Google Data Studio и т. д.

Google Таблицы. Вообще на мелких проектах с небольшим объемом данных в этом многофункциональном инструменте можно построить всю систему сквозной аналитики — настроить импорт данных из нужных источников и таблицы с важными показателями, прописать формулы и визуализировать все с помощью диаграмм.

Расширения позволяют собрать в «Таблицы» данные из множества источников.

Но если даже для этих целей мы будем использовать другой инструмент, «Таблицы» нужны, чтобы фиксировать и передавать в систему данные, которые не собираются автоматически. Например, цифры по расходам на ведение соцсетей и комментарии специалистов к отчетам для клиентов.

Сервис коллтрекинга. Собирает и анализирует данные по количеству звонков с сайта и других площадок, на которых размещен номер телефона. Благодаря подмене номера и разметке ссылок в рекламе получает детальную информацию о том, с какого канала, кампании и даже креатива пришел клиент. Умеет передавать данные в системы веб-аналитики, чтобы звонки можно было связать с посетителями сайта и продажами в CRM.

Получаем детальную картину эффективности переходов, которые заканчиваются звонками. Скриншот с calltouch.ru

Вот несколько популярных инструментов:

Некоторые из этих инструментов многофункциональные и позволяют не только отследить звонки, но и построить полноценную систему сквозной аналитики. Но можно пользоваться только коллтрекингом и передавать из него данные в Google Analytics.

CRM — система управления взаимоотношениями с клиентами. Инструмент отдела продаж, в который попадают все заявки с сайта, телефона и других источников. Там же строится воронка продаж для контроля статусов сделок, собираются данные о продажах в количестве и деньгах, считается выручка и прибыль.

Возможности CRM-аналитики зависят от конкретного инструмента

Вот несколько популярных и универсальных инструментов:

Есть и другие, в том числе — узкоспециализированные инструменты для отдельных ниш.

Сервис отчетности и визуализации. Инструмент позволяет свести данные из разных источников, рассчитать недостающие параметры и показатели, построить таблицы, графики и диаграммы для удобного анализа.

Только для получения данных из Facebook в Google Data Studio есть с десяток разных коннекторов

Отчасти эту задачу можно решить в Google Таблицах, но для сквозной аналитики обычно используются более автоматизированные и функциональные инструменты:

  • Power BI
  • Google Data Studio
  • Owox BI
  • Calltouch.

Важно: Инструментов для решения каждой из задач множество, и они используются в самых разных связках. При выборе целесообразно ориентироваться на возможность, трудозатратность и стоимость интеграции сервисов между собой.

Например, если на проекте уже подключена CRM, и сменить ее не представляется возможным, подбирать все остальное стоит с учетом интеграции с этой конкретной CRM.

Читайте также:  Как правильно настроить биос материнской платы asus

Как настроить сквозную аналитику для соцсетей: поэтапный план

Поскольку SMM-специалисту важно в целом понимать, как работает система сквозной аналитики и уметь подтянуть в нее данные из соцсетей, не будем перегружать статью подробными инструкциями по настройке и интеграции всех элементов. К тому же все сильно зависит от конкретных инструментов. Поэтому мы покажем, по какому пути идут данные из разных источников, и расскажем, как подключить к системе соцсети.

Весь процесс настройки выглядит так:

Путь, по которому данные собираются в систему сквозной аналитики

Немного поясним, чтобы стало понятнее:

  • Основную часть данных агрегируем в Google Analytics. Туда через Google Tag Manager попадают данные о визитах, макро и микроконверсиях с сайта, звонках из коллтрекинга, продажах, этапах сделок, выручке и прибыли из CRM.
  • В Google Analytics все вышеперечисленное обрабатывается и передается в виде конкретных параметров и показателей в систему сквозной аналитики, на нашей схеме — Google Data Studio.
  • Данные по расходам на рекламу, аудитории, поведению подписчиков импортируются в DataFan. Там они преобразуются в отчеты, которые отправляются в систему сквозной аналитики.
  • Если мы считаем ассоциированные конверсии, учитываем прогрев аудитории и считаем лиды и продажи с переходов из соцсетей, логично учитывать и расходы на ведение аккаунтов, создание контента, посевы у блогеров и в пабликах. Для этого мы можем фиксировать их в Google Таблицах и передавать оттуда в Google Data Studio.

Настройкой сбора данных с сайта, из CRM и коллтрекинга в Google Analytics и последующего импорта их в систему сквозной аналитики обычно занимаются другие люди — маркетологи, веб-аналитики.

В зону ответственности SMM-специалиста может входить подключение данных из соцсетей, то есть пункты 3 и 4.

О том, как подключить соцсети к GDS через DataFan, мы рассказывали в статье «Google Data Studio: настраиваем автоматические отчеты по SMM». Там есть подробная инструкция со скриншотами.

Чтобы использовать данные из Google Таблиц, нужно:

  • Подготовить таблицу со всеми необходимыми данными: расходами в разрезе своих аккаунтов и чужих площадок. В таблице должен быть столбец, по которому площадки можно идентифицировать и связать с переходами, например, по UTM-меткам.
  • Подключить таблицу в качестве источника к отчету в Google Data Studio.

Подтягиваем данные из «Google Таблиц» — выбираем файл и лист

  • Настроить отображение данных и при необходимости — расчет дополнительных показателей.
  • Следить, чтобы данные о расходах скрупулезно заносились в таблицу.

Вот пожалуй и все. Далее данные из соцсетей связываются с данными из других источников — визитами на сайт, продажами в CRM, звонками, чтобы посчитать ROI, стоимость продажи, прибыль от SMM-продвижения и другие важные для бизнеса цифры.

Источник

Настройка
систем аналитики

Веб-аналитика — основа для развития вашего бизнеса. Чтобы улучшить сайт, нужно собрать информацию о его работе.

Настройка систем аналитики «Яндекс.Метрика» и Google Analytics позволяет понять, почему клиенты покидают сайт без покупок, насколько рентабельны ваши инструменты продаж и достигают ли рекламные кампании поставленных целей.

Кто владеет аналитикой — тот владеет продажами. Благодаря возможностям расширенной электронной торговли можно получить данные по каждому этапу воронки продаж и узнать, какие товары пользуются наибольшим и наименьшим спросом, какой процент пользователей конвертируется в покупателей. Это открывает огромные перспективы для продуктовой аналитики.

Для чего необходима настройка
систем аналитики?

Настройка систем аналитики позволяет быть уверенным в том, что собранные данные являются правильными, а цели — корректными.

Имея достоверную и исчерпывающую аналитическую информацию, вы можете выстроить грамотную стратегию бизнеса, настроить воронку продаж, оптимизировать рекламный бюджет и оперативно получать информацию о любых неисправностях и перебоях в работе сайта.

В каких случаях не обойтись
без настройки веб-аналитики?

    Запуск проекта, начало работы над сайтом Активное ведение рекламных кампаний с крупным бюджетом Неудовлетворительный результат по конверсии и KPI Поиск путей развития и улучшения ресурсов

Основные плюсы настройки
систем аналитики

    Индивидуальная проработка целей под потребности клиента Консультации персонального аккаунт-менеджера на каждом этапе Сопроводительная техническая документация о настроенных целях Комплекс работ по внедрению систем аналитики «под ключ»

Стоимость настройки систем аналитики
начинается от 15 000 рублей

2 системы веб-аналитики для максимальной точности данных

Яндекс.Метрика — удобный сервис с интегрированной технологией Вебвизор, которая позволяет фиксировать действия пользователей на сайте и просматривать их в режиме видео. Система имеет дополнительные инструменты для анализа форм, карты ссылок и кликов.

Google Analytics — также обладает обширным функционалом и детализированной отчётностью, имеет интеграцию с сервисами Google Search Console и Adsense. Сервис незаменим для анализа ключевых фраз пользователей и ведения контекстной рекламы в Google Ads.

Что мы делаем для того, чтобы вы не пропустили ни одного клиента?

  1. Погружаемся в бизнес клиента, определяем цели и задачи сайта Анализируем бизнес-нишу и сайт клиента, согласовываем цели и показатели, которые планируем отслеживать.

Результат этапа : сформированный перечень KPI и целей.

Настраиваем счётчики под согласованные фильтры и KPI (до 20 целей) Отслеживаем события на сайте, переходы с рекламных кампаний, показатели отказов. Собираем необходимую информацию для подготовки аналитического отчёта.

Результат этапа : корректный и точный сбор статистики.

Подготавливаем тех. задание вебмастерам для сложных целей и электронной торговли Анализируем трафик, состав аудитории, содержание сайта и поведение пользователей, на основании чего готовим ТЗ для вебмастеров.

Результат этапа : чётко сформулированный перечень требований для дальнейшей работы.

Реализуем тех. задание и вносим правки по рекомендациям специалистов Внедряем сложные цели и электронную торговлю.

Результат этапа : грамотная настройка сложных целей и электронной торговли.

Проверяем корректность реализации тех. задания и сбора данных Контролируем выполнение каждой задачи и отчитываемся о проделанной работе.

Результат этапа : полная и безошибочная реализация ТЗ.

Оказываем клиентскую поддержку и профессиональные консультации Настраиваем интерфейс с отображением целей и электронной коммерции в системах аналитики Яндекс.Метрика и Google.Analytics.

Результат этапа : контроль потоков трафика, каналов привлечения клиентов, конверсии и доходов предприятия.

Источник