Веб-аналитика *

В Учи.ру мы стараемся даже небольшие улучшения выкатывать A/B-тестом, только за этот учебный год их было больше 250. A/B-тест — мощнейший инструмент тестирования изменений, без которого сложно представить нормальное развитие интернет-продукта. В то же время, несмотря на кажущуюся простоту, при проведении A/B-теста можно допустить серьёзные ошибки как на этапе дизайна эксперимента, так и при подведении итогов. В этой статье я расскажу о некоторых технических моментах проведения теста: как мы определяем срок тестирования, подводим итоги и как избегаем ошибочных результатов при досрочном завершении тестов и при тестировании сразу нескольких гипотез.

Если вы отслеживаете множество событий и то и дело добавляете новые, вам приходится выполнять серию одних и тех же операций:

1. Повесить событие на сайте.
2. Создать в GTM триггер.
3. Создать в GTM тэг отправки события в Google Analytics.
4. Создать в GTM тэг отправки события в Яндекс Метрику.
5. Если у вас собираются данные для ретаргетинга в Facebook и VK, то для каждого из них нужно создать в GTM еще по тэгу.

При этом количество сущностей в GTM растет и ориентироваться в них становится всё утомительней. (А еще GTM не резиновый и допустимое количество сущностей ограничено.)

Я придумал и внедрил решение, которое позволяет:

• сократить рутину, избавляя от шагов 2-5;
• не плодить тэги;
• упростить управление событиями.

Нужно только один раз настроить несколько сущностей в GTM и больше вообще его не трогать при добавлении новых событий! Подробности по порядку.

Типичная боль маркетолога – оценить эффективность медийной рекламы (потому что взаимодействия с ней происходят вне сайта рекламодателя). Классическими средствами веб-аналитики этого сделать нельзя, а остальные инструменты не дают прозрачной оценки.

Чтобы решить эту проблему, Google запустил Ads Data Hub — инструмент получения данных о медийном инвентаре для оценки его эффективности. Он позволяет объединить данные о дисплейной рекламе с данными сайта и CRM.

Ниже я расскажу о том, что такое Ads Data Hub и как она работает.

В этой статье хочу вам рассказать про новую фичу от Google Tag Manager — Server-Side Tagging — отслеживание данных на стороне сервера. Этот функционал, по словам его разработчиков, позволяет скрыть бизнес-логику в серверном коде, ускорить загрузку сайта и улучшить защиту пользовательских данных, ограничив доступ к ним сторонних скриптов.

Давайте рассмотрим поближе, как это работает.

Привет, на связи контент-студия Хабра! 30 апреля мы проведем вебинар о крутом инструменте по работе с контентом, доступном для всех корпоративных блогов, но почему-то редко используемом, — о Яндекс.Метрике.

Спасибо пользователям Exosphere и Yuriy_krd за помощь и конструктивную критику

Иногда кажется, что создать что-то по конструктору весьма быстро и просто: хоть сайт, хоть опрос, хоть таблицы. Однако часто упускаешь из внимания какие-то обидные мелочи, из-за которых время уходит впустую и приходится переделывать работу из-за обидного пустяка. Согласитесь, неприятно. Я решил пройти все процессы за вас и предупредить о возможных неприятных мелочах, а также помочь новичкам.

В этой статье мы с вами сделаем гугл-форму, с помощью которой можно собирать данные, опрашивать сотрудников, клиентов, проводить тестирования гипотез и проч. Кстати, крайне актуальная информация в условиях удалённой работы.



Для создания тестов у вас должен быть активный гугл-аккаунт. Если у вас его нет — обратитесь к инструкции “Создание гугл-аккаунта и работа с Гугл-диском”.

Итак, создаем Форму (тестирование).

Приглашаем вас в онлайн: митап System Analysis пройдет 29 апреля и обещает быть интересным. Узнаем, как можно понять клиентов еще лучше, посмотрим в действии инструмент UML State Machine Diagram для описания жизненных циклов объектов и разберемся во взаимоотношениях аналитика и метрик продукта.

Присоединяйтесь к сообществу System Analysis в Telegram: Open_SA_Community_Raif

Спасибо пользователю Exosphere за помощь и конструктивную критику

Часто возникает необходимость структурировать информацию, создать какой то банк данных, который будет доступен по сети интернет. Однако при этом нет необходимости создавать полноценный сайт или изменять текущий. Такая необходимость стала особенно актуальна в период вынужденного дистанционного обучения в период эпидемии COVID-19 у образовательных организаций.

У обычных организаций такая потребность возникает при необходимости структурировать инструкции, обучающие материалы, какие-то внутренние инструкции.

Компания Гугл создала удобный конструктор для создания таких «быстрых сайтов» с очень низким порогом вхождения и легкостью работы. На примере создания банка видеоуроков для образовательной организации, я покажу как можно очень оперативно сделать минисайт.

При написании инструкции будем исходить из того, что пользователь не знает, что такое Гугл, и что именно нужно выполнять.

Начнем.

Наверное, многим приходилось делать специфические инструменты под свои узкозаточенные нужды — скрипты или Excel-таблицы. И после задумываться: что, если точно такое же решение нужно кому-то ещё? Как об этом узнать и понять, можно ли на этом заработать?

Моя история началась с достаточно простой задачи. Мне нужно было посчитать всего лишь одно число: годовую доходность для своих инвестиционных инструментов. Обшарив весь интернет и не найдя готового решения, мне пришлось сделать его на основе Гугл-таблиц самому. Получилось хорошо — и я решил проверить, существует ли коммерческий спрос на мою разработку.

В этой статье я расскажу:

1. как сделать таблицу для расчёта годовой доходности инвестиций с учётом всех операций и периодов;
2. как создать лендинг и настроить аналитику для потенциальных пользователей;
3. как проверить гипотезу и потенциальный спрос с помощью контекстной рекламы в Яндексе с бюджетом в 1500 рублей.

Мы стали старше, женатых/замужних стало в полтора раза больше (влюбленных на треть меньше), а число терпимых к алкоголю выросло на четверть.

Если вы хотите посмотреть, как изменились хабравчане за 5 с лишним лет, добро пожаловать под кат.

Мы сейчас живем в цифровом мире, а интернет приучил все измерять. Я сам очень много говорил о том, что в интернете все можно посчитать.

Есть даже такой психотип «дигиталы», наравне с визуалами, кинестетиками и аудиалами. Если упрощенно, для них на первом месте оказываются символы – слова и числа. Этот тип восприятия направлен на логическое обоснование всего, что происходит вокруг. Именно среди этих людей встречается много математиков, шахматистов, программистов, юристов.

Однако, цифрами и понятиями легко манипулировать, если не задумываться об их настоящем смысле. В качестве примеров можно привести бессмысленную гонку за мегапикселями и мегагерцами на заре цифровой техники.

Цель этого поста — показать, как цифры и термины могут легко обмануть, и как этому противостоять.

Когда анализируешь эффективность маркетинга и сайта в целом, важно не просто собирать собственную статистику, но и сравнивать ее с трендами рынка. К примеру, команда маркетинга не дотянула до плана 5%. Если при этом рынок просел на 15%, то результат хороший, а если наоборот вырос — то есть, над чем задуматься.

Есть множество инструментов для исследования сайтов конкурентов. Все они собирают информацию о трафике разными способами и обрабатывают ее по собственному алгоритму. Понятно, что такие сервисы предоставляют данные с определенной погрешностью. Вопрос в том, какова эта погрешность и насколько можно доверять полученным результатам.

Мы решили провести небольшое исследование и узнать, насколько точны в своих показателях два популярных сервиса для анализа веб-трафика сайтов конкурентов — SEMrush Traffic Analytics и SimilarWeb. Для сравнения мы использовали данные Google Analytics по 787 сайтам, доступные нам в OWOX BI.

События, происходящие в мире из-за коронавируса, очень ярко подсвечивают проблемные зоны в обществе, экономике, технологиях.

Речь не о панике — она неизбежна и повторится при следующей глобальной проблеме, а о последствиях: больницы переполнены, магазины пусты, люди сидят по домам… моют руки,



и непрерывно “запасают” Интернет…, но и его, как оказалось, не хватает в тяжелые дни самоизоляции.

Что уже произошло?

Материалы статьи провалидированы и обновлены автором 26.05.2023

Привет, Хабр!

Меня зовут Артём Сайгин, я веду телеграм-канал «Growth Lab», в котором делюсь опытом роста IT-продуктов.

Cделал для вас большую подборку материалов для самостоятельного изучения Google Tag Manager. В статье вы найдете всю необходимую информацию по работе GTM — от самых базовых вещей (что такое GTM, какие бывают типы триггеров) до работы с dataLayer и CSS-селекторами.

Добавляйте в закладки, чтобы не потерять.



Если я не добавил стоящий материал, свяжитесь со мной, добавлю.

Приступим!

Озадачился я на днях выбором решения для серверного бэкенда одного нагруженного конструктора сайтов. Текущая архитектура построена на популярном MVC-фреймворке на старом-добром PHP. Такой фреймворк хорош для быстрой разработки большого количества функционала и быстрого старта, все мы это знаем. Только после этого старта довольно скоро наступает момент, когда возникают узкие места, которые требует повышенной производительности и обычный универсальный фреймворк уже не справляется.

Перед тем как надумаете заказать юзабилити-аудит интернет-магазина, убедитесь что проблема именно в сайте, а не в куче других факторов, которые способны опустить конверсию продаж до нуля.

Кому полезно cделать юзабилити-аудит интернет-магазина

• Вы только запустили интернет-магазин, у вас 0-50 посетителей в день и нет продаж. совсем нет.
• У вас 100-500 посетителей в день, но мало продаж, конверсия ниже 0,5%
• Продажи были стабильными, 10-50 шт/день, вы ничего не меняли на сайте и в рекламе, но конверсия продаж все падает и падает.

Ко мне часто обращаются за юзабилити-аудитом интернет-магазина, при беглом анализе я понимаю что проблема отсутствия или низких продаж вовсе не в сайте. Причины в самом бизнесе:

1. Цены выше конкурентов
2. На ваш рынок пришли маркетплейсы
3. Отсутствие рекламы, потока посетителей
4. Проблемы в качестве рекламы
5. Дорогая, долгая доставка
6. Отсутствие товара в магазине/на складе
7. К вашему магазину нет доверия
8. Вы или менеджеры “сливаете” заказы по телефону
9. Сезонность, акции, распродажи
10. Снижение покупательского спроса

Заказывать аудит юзабилити интернет-магазина в такой ситуации мягко говоря неразумно.

Всем привет! Меня зовут Иван Спиридонов, я создатель сервиса сквозной аналитики R7K12. Наша система помогает выявить наиболее эффективные источники рекламы, которые приносят реальную прибыль компании, а не просто расходуют бюджет. Для анализа статистики посещений, продаж, целевых обращений часть клиентов пользуется не только R7K12, но и Google Analytics (далее GA).

Введение

Многие компании задумываются о необходимости внедрения систем сквозной аналитики для целей управления маркетингом в компании или группе компаний, в то же время многие не осознают всех преимуществ от внедрения подобных систем.

WIKIPEDIA: Сквозная аналитика в маркетинге — метод анализа эффективности маркетинговых инвестиций (ROMI) на основе данных, прослеживающий полный путь клиента, начиная от просмотра рекламного объявления, посещения сайта и заканчивая продажей и повторными продажами (LTV). При наличии нескольких рекламных касаний, предшествующих продаже, применяются различные модели атрибуции. Базируется на веб-аналитике и когортном анализе данных из CRM/ERP.

Насколько же, в действительности, может быть экономически значимой качественная маркетинговая аналитика для действующей компании? Давайте попробуем посчитать. Для упрощения мы примем ряд допущений незначительно завышающих значимость проблемы, т. к. целью данной статьи в первую очередь является наглядное представление обозначенной проблемы в цифрах. Мы пренебрегаем ограниченностью ёмкости рынка, принимаем пропорциональность роста количества заказов увеличению бюджета на рекламный канал. Руководствуясь правилом «пока гром не грянет, мужик не перекрестится» очевидно, что маркетинговой аналитикой начинают интересоваться, когда эффективность оказывается ниже ожидаемой, что может эволюционно обнаруживаться вместе с ростом уровня конкуренции.

В 75-м выпуске Сергей Павлович продолжает беседу с Олегом Шестаковым, основателем и совладельцем Rush-analytics.ru и Rush-agency.ru.

Почему фарма «чёрная»?

Сергей Павлович (далее – СП): – Почему фарма (примечание – фармацевтика) «чёрная»? Я знаю, что с ней пи***ц как борется Интерпол. Я думал, это какая-то «серая» — ну, Generic, они всё-таки в Индии.

Олег Шестаков (далее – ОШ): – Я сам фарму изучал. То есть смотрел, мне интересно было, как технологии работают «чёрные». Мы не работаем с фармой – мы с чем-то, что незаконное, за что потом по жопе можно получить, не работаем. Никому не советую.

СП: — Это сейчас не работает? В юности, я думаю, работали.

В 74-м выпуске Сергей Павлович беседует с Олегом Шестаковым, основателем и совладельцем Rush-analytics.ru и Rush-agency.ru.

Сергей Павлович (далее – СП): – Друзья, привет! Новый выпуск «Люди Pro» в эфире, и сегодня говорим о SEO, о «чёрном» SEO (прим. автора: далее – СЕО) и как поиметь «Гугл» и «Яндекс», как говорится, не снимая штанов.