Многошаговые цели, воронка продаж

Чаще всего в настройках аккаунтов Google Analytics можно встретить 1-2 цели которые реально работают и отслеживаются. Обычно это «Заказ оформлен» или подобное.

При этом цель работает так: Есть заказ/нет заказа. Все что происходит на сайте до достижения цели – «черный ящик».

Стандартные возможности настройки Google Analytics предлагают больше возможностей для отслеживания ситуации. Например, можно настроить цель в виде многошаговой последовательности действий.

Рис.1. Визуализация последовательности достижения цели в Google Analytics

Такая визуализация цели настраивается очень просто и позволяет расширить свое представление о том, какие этапы работы с сайтом являются «проблемными» с точки зрения покупателей.

Настройка многошаговой цели

Рис.2. Настройка цели
  • Задаем «результирующую страницу» (это может быть и т.н. «виртуальная» страница, если на вашем сайте шаги оформления заказа представлены в виде «виртуальных» страниц).
  • Указываем вход в воронку – как «Добавление в корзину» (здесь могут быть варианты: добавление из списка в каталоге, в товарной карточке и т.п., прописываем все возможные варианты входа в воронку).
  • Указываем второй шаг «Оформление заказа»
  • Сохраняем настройки.

Что нам дает визуализация многошаговой цели?

В первую очередь, для выявления проблемных мест в сценариях покупки. Посетители много бросают в корзину, но мало покупают? Уходят в процессе оформления заказа? Уходят после выбора способа доставки или оплаты? Оформление цели в виде воронки продаж позволяет выявить такие аномалии.

Находим «аномалии», формируем гипотезы, внедряем, тестируем, смотрим как меняется прохождение воронки.

А если «аномалий» нет?

Правильный вопрос. Как понять, 33,42% конверсии после добавления товара в корзину это много или мало, хорошо или плохо? Процент прохождения этапа выбора способа оплаты – в пределах нормы или нет?

Нам нужна точка отсчета, что-то с чем можно сравнить. Стандартный Google Analytics предлагает не так много возможностей для детального анализа:

  • Оценка динамики конверсии. В нижней части Рис.3 мы видим воронку, знакомую нам по Рис.1, но в верхней части рисунка – динамику коэффициента конверсии цели. Мы можем оценить как менялся коэффициент конверсии за данный период.
Рис.3. Динамика коэффициента конверсии цели
  • Сравнить два периода. Здесь мы можем увидеть не только динамику коэффициента конверсии, но и сравнить эту динамику с другим диапазоном дат.
Рис.4. Динамика коэффициента конверсии цели по двум диапазонам дат
Проблема в том, что все эти манипуляции не дают нам представление о том, как менялось поведение пользователя внутри воронки. Кроме того, мы не можем визуализировать воронки исходя из источников трафика, гео и прочих характеристик ЦА.

Стандартный Google Analytics «из коробки» - дает только базовые возможности для анализа.

Выход?

Что делать, если мы захотим сегментировать воронку по каналам/источникам трафика, рекламным кампаниям или группам товаров?

Есть простое и удобное решение: использовать надстройку Google Analytics для Google Spreadsheets.

Google Spreadsheets только на первый взгляд похож на обычный Excel. Но огромное количество надстроек и сервисов позволяют превратить обычные «таблицы» в аналитическую систему, CRM или e-mail информер и во все что угодно, на что хватит вашей фантазии и навыков работы с JavaScript.

Обычная таблица …

Рис.5. Обычная таблица

… превращается в инструмент значительно расширяющий возможности Google Analytics.

Ниже показан пример воронки с детализацией по условию посещения страниц определенного раздела сайта.

Рис.6. Сегментируем воронки

Report Configuration надстройки позволяет свободно оперировать фильтрами, сегментами, условиями Google Analytics, использовать регулярные выражения и строить отчетность с максимальной детализацией и в форматах, которые недоступны в обычном веб-интерфейсе Google Analytics.

Рис.7. Настройки отчета

Собственные инструменты работающие с данными Google Analytics здорово помогают когда нужно детализировать воронку (найти особенности поведения посетителей) исходя из таких условий как: определенные рекламные кампании или источники трафика.

Например, нужно принять решение о целесообразности покупки рекламы на профильном сайте или раздельно оценивать поведение ЦА по брендовым и обычным рекламным кампаниям. В этом случае не обойтись без построения собственного инструмента для работы с Google Analytics.