Когда поведенческие метрики полезны, а когда – нет

Когда поведенческие метрики полезны, а когда – нет

Темой одного из последних выпусков Whiteboard Friday в Moz был вопрос о правильном использовании метрик, показателе отказов, глубине просмотров, времени, который пользователь провел на сайте. Когда стоит обращать внимание на метрики, а когда – игнорировать их? Автором этой обширной темы стал Рэнд Фишкин, основавший Moz, выдающийся эксперт поискового маркетинга.

Вопрос о метриках волнует многих, но он далеко неоднозначен, ценность метрик спорна. Некоторые специалисты высказывают по этому поводу диаметрально противоположные мнения. Для одних маркетологов данные показатели ничего не значат, на них не обращают внимания. Другая версия - метрики важны, под них стоит проводит оптимизацию. Обе точки зрения имеют право на жизнь, истина же находится где-то в золотой середине.

Так, Уил Рейнольдс (Wil Reynolds) из Siege Media и Сайф Шариф, директор по аналитике Seer Interactive полагают, что в большинстве случаев метрики не нужны. Они не доверяют этим показателям, редко используют их в практической деятельности. Наша точка зрения во многом совпадает с мнением указанных специалистов.

Эти метрики действительно не приносят пользы, когда их используют взамен конверсионных действий, чтобы продемонстрировать так называемые «достижения».

Данные показатели бесполезны, если использовать их взамен конверсионных действий. Конверсией называется целевое действие пользователя на сайте - заполнение формы, приобретение какого-либо товара. То есть, посетители оказываются именно на той странице, на которой их желали бы видеть.

Показателем отказов называют процент пользователей, у которых хватило терпения на посещение лишь одной страницы, после чего они удалились с сайта. Глубина просмотров покажет, на скольких страницах побывал пользователь в течение сеанса. Но это время ни о чем не говорит, метрика сыра, груба, неточна. Представьте себе, что пользователь отошел от компьютера, перешел на другую вкладку, закрыл браузер – то есть, данная метрика абсолютно необъективна, у нее множество недостатков. Здесь интерес для интернет-маркетологов представляет лишь усредненный показатель.

При использовании указанных метрик взамен конверсионных, для которых производят оптимизацию, нетрудно совершить грубую ошибку.

Неправильным будет, когда метрики сравнивают с показателем нерелевантных «конкурентов».

Когда метрики сравнивают с показателями нерелевантных конкурентов и сайтов, например, при сопоставлении коммерческого сайта и медиаресурса, разбежности бывают весьма значительны.

Когда глубина просмотра коммерческого сайта выглядит так же, как глубина развлекательного, у этого явления две причины. Одна из них – ужасный медиасайт, либо что-то абсолютно нереальное, с помощью чего вы приспособились удерживать внимание, интерес пользователей.

Время, проведенное пользователем на сайте, легко может ввести в заблуждение, если сравнивать разные направления – новостной, информационный, медиа- или коммерческий.

Некоторым ресурсам, например, Amazon и ему подобным, вряд ли нужно, чтобы пользователь проводил много времени на сайте. У этих ресурсов иная задача – здесь посетитель должен за короткое время найти и купить товар. Если на приобретение нужного товара у него уходит не пять минут, а десять-двадцать, значит, создатели сайта не справляются со своей задачей. Им не удалось обеспечить правильное взаимодействие с потенциальным покупателем, а тот, в свою очередь, не сумел быстро преодолеть путь от появления на сайте до покупки.

Разные типы ресурсов требуют разные поведенческие показатели, сравнивать их между собой абсолютно бессмысленно и бесполезно.

Если показатели не анализируются с течением времени, учетом источников трафика, они тоже не принесут никакой пользы.

Приведем простой пример – пользователь переходит на страницу по ссылке в Твиттере. В таком случае (особенно это касается мобильных устройств) часто наблюдается высокий показатель отказов, низкая глубина просмотра. Все это напрямую зависит от поведения пользователей в Твиттере, в Фейсбуке.

Но пользователь может войти на сайт из поиска Гугл через информационный запрос, кликнув органический результат. Здесь посетители ведут себя прямо противоположным образом. Аналитики отмечают относительно низкий показатель отказов, относительно высокую глубину просмотра. Время, проведенное на сайте, тоже будет иным – более длительным.

Когда данные метрики бывают полезными

Если метрики используют в виде диагностики для воронки конверсии.

Перечисленные выше недостатки имеют место, но если речь идет о диагностике на разных этапах воронки конверсии, метрики действительно приносят пользу.

Приведем пример – наша воронка выглядит так. Пользователи заходят на сайт через раздел новостей, блог, либо через главную страницу. После этого они оказываются на странице товара, прайса, покупки. Для каждого из указанных этапов у нас имеются поведенческие метрики.

При корректировке этих страниц мы обращаем внимание не только на результаты, которые выражены в конверсиях. Мы наблюдаем и за сокращением времени, которое пользователь проводит на сайте, за глубиной просмотра, повышением показателей отказов какого-либо из указанных разделов.

Пример – мы изменяем цены, затем наблюдаем, что посетители проводят меньше времени на данной странице, однако глубина просмотра, показатель отказов остаются без изменения, число же конверсий уменьшается, но не критичным образом.

Стоит ли при этом делать вывод, что изменение цен негативно влияет на показатель конверсии? Вряд ли. Для этого нам придется дать анализ и другим факторам, которые привели к снижению числа конверсий.

Подобную диагностику можно проводить, располагая метриками на этих уровнях. Если же вы наблюдаете спад или подъем в конверсии, потребуется углубленный анализ. Здесь уже не обойтись без поведенческих показателей, которые дают возможность формировать рабочие гипотезы относительно происходящего.

Следующий пример. При внесении изменения в страницу мы замечаем, что два показателя (время на сайте, глубина просмотра) понизились. Коэффициент конверсии при этом может оставаться на прежнем уровне, однако количество вовлеченных посетителей уменьшилось. Активно использовать ретаргетинг мы не можем, подписки на емейл-рассылки теряются. В этом случае есть смысл для откатки данных изменений, невзирая на то, что показатель конверсии остался на прежнем уровне.

Когда при анализе влияния на поведение сравнивают показатели за разные периоды

Известен другой полезный способ использования метрик. Это сравнение их с течением времени, которое позволяет понять, что влияет на поведение – внешние силы либо внутренние изменения. Здесь можно проанализировать показатель вовлеченности по блогу. Через блог получить конверсии достаточно сложно, исключение составляют подписки. Глубина просмотра является точной метрикой для блога, она свидетельствует о том, есть ли интерес у пользователей к другим разделам сайта, его материалам, деятельности компании.

Пример: в мае (после появления нового автора) данный показатель существенно снизился, затем он стал выравниваться. Это значит – автор прошел адаптацию и, возможно, ситуация вскоре войдет в норму. При сильном ухудшении показателя необходим глубинный анализ, который поможет устранить проблему.

Если сравнивать метрики с показателями релевантных конкурентов

При наличии прямого конкурента с похожим по структуре сайтом проведите сравнение. Вам помогут данные из авторитетных источников – Jumpshot, SimilarWeb и т.д. При наличии у соперников лучших показателей следует проанализировать их работу, выявить скрытые ресурсы, которые станут выгодными для вашего сайта.

г. Минск, ул. Кропоткина 44, эт. 11, оф. 1102

пн – чт с 9:00 до 18:00,
пт с 9:00 до 17:00

8 (029/033/017) 396-29-29

Обратный звонок

 

Связаться с нами
Время работы: пн – чт с 9:00 до 18:00, пт с 9:00 до 17:00

г. Минск

GSM +375 (29) 396-29-29

факс +375 (17) 396-29-29

Напишите нам

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Другие способы связи
Социальные сети
Обратный звонок
Заполните это поле
Заполните это поле
Заявка менеджеру
Заполните это поле
Заполните это поле