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.

  1. Какая формулировка — гипотеза?

  2. Вы одновременно поменяли оффер, форму и цвет кнопки, и конверсия выросла. Что вы узнали?

  3. Чем A/B-тест лучше сравнения «месяц до и месяц после»?