Перед тим, як писати далі про продуктову аналітику, хочу поділитися технічними рішеннями, які я знайшов для себе корисними.
Молодим, ще працюючи в агенції, для ~90% робочих проектів мені вистачало використання Google Analytics. Бачив конверсії в звітах, по ним орієнтувався наскільки все добре, чи погано.
На той час, одним із найяскравіших проектів в моєму портфоліо був магазин 3gstar.com.ua. Хлопці (самі власники бізнесу) за своєю ініціативою налаштували все так, що ми мали змогу побачили реальних користувачів, яких ми залучали з нашої рекламної кампанії. Ми змогли проаналізувати скільки ці користувачі справді принесли грошей, скільки вони зробили повернень товару, тощо.
Тоді це було в диковинку для мене.
Останнім часом, коли я заходив у новий проект, то насамперед намагався налаштувати наскрізну аналітику. Наскрізна означає, що можна зв’язати відвідувача сайту, який залишив заявку/зареєструвався, з реальною людиною в CRM, або з базою клієнтів в Excel, або де ще це зберігається. Тобто побачити, що відбувається далі вже після виконання цільової дії на сайті.
—трішки баєчок з життя—
Пам’ятаю ситуацію, коли прийшов у проект, в якому було багато конверсій із фейсбук реклами. Конверсією рахувалася реєстрація на сайті сервісу. Більшість відвідувачів приходила з мобільного трафіку. Але вже без будь-якої аналітики, мені було зрозуміло, що щось тут не так. Це був B2B продукт і переходи на сайт з мобільного з інших джерел взагалі не давали конверсій. Тільки з фейсбук рекламою була така ситуація.
Мене запросили в проект вести Google Ads. А ці “круті” показники конверсії з фейсбука показували як щось, на що потрібно рівнятися. Мої кампанії взагалі не дотягувалися до тих цифр.Як думаєш, в чому сіль?
Коли налаштували наскрізну аналітику, побачили, що ці користувачі (які прийшли з фейсбук реклами) більше ніколи не заходили на платформу після реєстрації.
Справа в тому, що посадкова сторінка на першому екрані мобільно складалася з великого “Try it free” та додаткового привабливого заклику до дії. До того ж, була можливість швидкої реєстрації на сайті через Фейсбук-аккаунт. Люди клацали туди просто щоб подивитись, що станеться далі. Обліковий запис створювався, конверсія зʼявлялася в звітах, але ці користувачі ніколи потім сервісом не користувалися. Інвестувати кошти в їх залучення не мало ніякого сенсу.
—завершення блоку з баєчками з життя—
Маючи інформацію, звідки прийшов клієнт (як був залучений на сайт), я можу створювати когорти (групи користувачів зібрані за якоюсь загальною ознакою, наприклад, обʼєднати користувачів, що прийшли з однієї рекламної кампанії). Далі можна аналізувати те, як ці когорти поводять себе далі, ще й порівняти їх з іншими користувачами. Але не про це зараз. Поговоримо про саме технічну реалізацію наскрізної аналітики.
Варіант 1. SBJS.ROCKS + Приховані поля в формі
Скрипт http://sbjs.rocks/#/ віддає інформацію про те, звідки відвідувач прийшов на сайт. Більше того, зберігає як інформацію про самий перший візит, коли цей користувач був помічений на сайті, так і про поточне відвідування.
Тобто в випидку, коли хтось знайшов сайт у рекламі, потім прийшов з органіки та зробив заявку – скрипт видасть інформацію і про перше, і про друге.
Що робити?
1) Ставити скрипт.
2) Робити приховані поля у формі заявки на сайті/сторінці реєстрації.
3) Прокидати інформацію про джерело з sourcebuster (sbjs) у ці поля.
Це мій фаворит. Але ще можу підказати нестандартний кейс використання.
Є мобільний лендинг для реклами iOS застосунку. Посилання на ньому ведуть далі на сторінку в Appstore. Там і відбувається, або не відбувається початок установки. Тобто, ця сторінка просто проміжна, але необхідна.
Для мобільної аналітики налаштували appsflyer. Там же створив кастомну трекінг лінку, до якої можна додати додаткові параметри для відстеження.
Магія тут така:
Цю трекінг лінку використали на лендінгу в кнопці “Перейти в AppStore”, але динамічно додавали в параметри (типу як в UTMки) інформацію про джерело візиту користувача, яку брали з sbjs.rocks скрипта.
В результаті appsflyer показував у звітах джерело трафіку (кампанію, ключове слово) з допомогою яких я залучив цього відвідувача на лендінг. Інакше, я б просто бачив, що він прийшов з лендінгу, а не те, як він туди потрапив.
Варіант 2. Витягувати інформацію з Google Analytics
1)При надсиланні відвідувачем форми реєстрації/заявки додаємо туди прихованим полем інформацію про Google Analytics Client ID. Тут документація, як його взяти https://developers.google.com/…/analyticsjs/cookies-user-id…
2) Тепер йдемо у звіт Google Analytics Audience -> User Explorer, знаходимо наш Client Id і дивимося усі його веб-сесії з інформацією про джерело трафіку.
3) Якщо все ОК, просимо автоматично забирати ці дані з аналітиксу і записувати в CRM.
Цей варіант хороший тим, що в Google Analytics буде більше даних і вони цікавіші. Плюс, маючи client id, ip, user-agent, можна прокинути назад у аналітикс івенти за допомогою measurement protocol. Але то інша історія.
Варіант 3. Викручуємося, коли не можна отримати дані в CRM
Такий приклад:
Є комп’ютерна програма, яку рекламуємо на сайті. Прокинути в інсталятор програми інформацію про джерело трафіку не виходить. Може складно, може інші обмеження.
Вихід тут такий.
1) Після встановлення програми, треба спробувати відкрити сторінку в браузері програмою, або мотивувати користувача відкрити її самотужки. В посиланні на цю сторінку додаємо унікальний ідентифікатор.
Висока ймовірність, що людина використовувала той же самий браузер, коли переходила до вас на сайт для завантаження програми. Тому Google Analytics розпізнає його та склеїть усі сесії до одного client id.
2) Тепер спарсіть з Google Analytics всі сесії користувача, який відвідали ваше унікальне посилання (що відкрилося після встановлення). Це можна зробити створивши сегмент, наприклад.
3) Серед сесій будуть дані про джерело трафіку. Це і потрібно щоб побачити, як ми залучили користувача.
Обговорити пост та отримати корисність у вигляді технічного завдання для реалізації першого варіанту можна тут https://www.facebook.com/konicua/posts/10219206078614127
