Урок 8 из 8 · 20 мин · обновлено
От цифр к решениям: отчёт, гипотезы и работа
Как превратить данные Метрики в решения: регулярный отчёт, формулировка гипотез, проверка изменений и A/B-тесты. Кому и в каких профессиях нужна веб-аналитика.
Регулярный отчёт
Метрика полезна, когда в неё смотрят регулярно. Удобно раз в неделю или месяц собирать короткий отчёт — для себя, владельца или заказчика:
| Показатель | Прошлый месяц | Этот месяц |
|---|---|---|
| Визиты | 1200 | 1350 |
| Отказы | 32% | 29% |
| Заявки | 36 | 47 |
| Конверсия в заявку | 3,0% | 3,5% |
| Лучший источник по заявкам | поиск | поиск |
| Доля смартфонов | 70% | 72% |
И главное — выводы и следующие шаги, в двух-трёх предложениях: «Заявок больше на 11. Рост дал поиск и упрощённая форма. Следующий шаг — цены в галерее для мобильных».
Владельцу пекарни не нужны все отчёты Метрики. Ему нужны ответы: стало лучше или хуже, почему и что делаем дальше.
Гипотезы
Улучшения начинаются с гипотезы — предположения, которое можно проверить:
Если показать цены прямо в галерее тортов, то конверсия со смартфонов вырастет, потому что в Вебвизоре люди долго ищут цену и уходят.
Хорошая гипотеза:
- опирается на данные — карту, записи, отчёт;
- говорит, какой показатель изменится;
- проверяется за разумное время.
Гипотез обычно много. Начинают с тех, которые дают больший эффект при меньших усилиях.
Проверка изменений
Правила проверки:
- меняйте одно за раз. Если поменять оффер, форму и цвет одновременно, непонятно, что сработало;
- сравнивайте одинаковые периоды: две недели до и две недели после, одинаковые дни недели;
- учитывайте внешнее: праздники, новую рекламу, сезон. Торты перед 8 Марта заказывают чаще без всяких изменений;
- дождитесь достаточно данных: по десятку визитов выводы делать рано.
Надёжнее всего A/B-тест: половине посетителей показывают вариант A, половине — вариант B, в один и тот же период. Сезон и реклама действуют на обе группы одинаково, и разница в конверсии говорит именно об изменении. A/B-тесты проводят с помощью специальных сервисов, в том числе от Яндекса, а результаты смотрят в Метрике.
Кому это нужно
Веб-аналитика пригодится:
- маркетологам — оценивать рекламу и каналы по заявкам, а не по кликам;
- SMM-специалистам — видеть, какие посты приводят клиентов на сайт. Курс «SMM-специалист с нуля»;
- владельцам бизнеса — понимать, работает ли сайт и куда вкладывать деньги;
- создателям сайтов — показывать заказчику результат работы в цифрах. Курс «Tilda: сайт без кода»;
- продуктовым и веб-аналитикам — для них Метрика лишь один из инструментов. Дальше — выгрузки данных, SQL, дашборды и A/B-тесты.
Попробуйте сами. По данным курса сформулируйте две гипотезы для лендинга «Торты на заказ» и опишите, как проверите каждую.
Пример
Гипотеза 1. Если сделать поле «Дата праздника» необязательным, отправок формы станет больше, потому что в аналитике форм больше всего людей бросают заполнение именно на нём. Проверка: сравнить конверсию из «начали заполнять» в «отправили» за две недели до и после. Ожидаем рост с 40% до 55% и выше.
Гипотеза 2. Если добавить кнопку «Заказать торт» после галереи, до формы дойдёт больше людей с телефонов, потому что по карте скроллинга до формы доходит только 28%. Проверка: через две недели сравнить карту скроллинга и конверсию со смартфонов. Если есть возможность — A/B-тест: половине посетителей с кнопкой, половине без.
Проверяем по очереди: сначала первую, потом вторую. Иначе не поймём, что сработало.
Мини-тест: проверьте себя
Закрепите урок: несколько вопросов, разбор ответов — в конце.
-
Какая формулировка — гипотеза?
Гипотеза говорит, что меняем, какой показатель ждём и почему. Её можно проверить цифрами.
-
Вы одновременно поменяли оффер, форму и цвет кнопки, и конверсия выросла. Что вы узнали?
Когда меняют всё сразу, нельзя понять причину. Поэтому меняют по одному и сравнивают.
-
Чем A/B-тест лучше сравнения «месяц до и месяц после»?
При сравнении периодов на результат влияет всё вокруг: праздник, погода, новая реклама. В A/B-тесте условия одинаковые.