Ця стаття з’явилася завдяки реальним подіям і помилкам, які часто роблять початківці при виборі показників, які варто аналізувати. Повірте, тут я дуже добре знаю, про що пишу: свого часу я припустився їх сам, і з кожним запуском курсу PRO ANALYTICS я бачу підтвердження того, що це досить повторювана ситуація серед студентів. Щоб вберегти вас від неї - я і написав цей матеріал.
У мій перший день роботи помічником інтернет-маркетолога мені відкрили доступ до Google Analytics (на той момент ще Universal Analytics). І, звісно, я з великим ентузіазмом почав досліджувати: хто наші користувачі, звідки приходять, як поводяться. Це було моє перше знайомство з цим інструментом. Я провів з ним всі вихідні і, як мені тоді здавалося, склав ідеальний портрет нашої аудиторії та сторінок сайту, які її цікавлять. Зробив я це все спираючись на показник Кількість Користувачів - чим їх більше, тим для нас краще (так я думав).
У понеділок зранку я прийшов в офіс, і на свою невелику презентацію отримав логічне запитання: “А чому ти вирішив, що вони — наша цільова аудиторія?” Моя відповідь, як мені тоді здавалося була теж дуже логічною: “Якщо вони заходять на наш сайт - значить їм цікаво, а значить це наша цільова” (о, я мало коли ще так помилявся в житті).
Тоді мені пояснили, що “нагнати” на сайт можна будь-якого трафіку (і те, що він зайшов на сайт, зовсім не значить, що його цікавить ваш товар/послуга/сервіс). Але бізнес цікавлять не всі користувачі, які відвідують сайт, а лише ті, які роблять потрібні нам дії. У сучасній GA4 ми б назвали ці дії “Ключовими подіями”, а в рекламних системах часто фігурує слово “конверсії”. І тому варто дивитися не стільки на кількість користувачів, скільки на кількість конверсій, які вони генерують та особливо на коефіцієнт конверсії.
Ця історія відбулась 10 років назад, і зараз з огляду на отриманий досвід можу сказати, що це був лише початок. Потім я сформував схему “еволюції”, якою і хочу поділитися. Вона допоможе зрозуміти, на що дивитися в вебаналітиці загалом, та і в GA4, щоб не застрягати на поверхневих метриках.
Коротку суть цього матеріалу передає картинка нижче. А повну версію моїх думок ви можете прочитати далі.
Хоча загалом в інтерфейсі GA4 існують і ключові події, і дані по конверсіях, які імпортуються з рекламного кабінету, у цьому матеріалі я буду використовувати поняття “ключові події” та “конверсії” як синоніми, маючи на увазі важливі дії користувачів на нашому сайті, такі як, наприклад, покупки.
У матеріалі я також згадую показник “коефіцієнт конверсії”, маючи на увазі співвідношення кількості конверсій до кількості трафіку. Звісно, я прекрасно розумію, що формулювання “співвідношення кількості конверсій до кількості трафіку” є досить розмитим. Наприклад, в тій же Google Analytics 4 є як мінімум два показники, які показують це: “Частка сеансів із ключовими подіями” і “Коефіцієнт ключової події користувача”. Але оскільки цей матеріал має на меті донести верхньорівневі думки, я обмежусь лише уточненням, що кожен з цих показників має свої нюанси і випадки використання залежно від ситуації.
Етап 1: Із чого почати і до чого прагнути у вебаналітиці
Як ми вже з’ясували у вступі, кількість користувачів — це не той показник, який вартий багато вашої уваги. (Навіть якщо ви — інформаційний сайт, який вважає трафік своїм основним пріоритетом, я все ще вважаю, що вам варто зосередитись не на всіх користувачах, а на тих, хто як мінімум був залучений у ваш контент, а в ідеалі ще й повернувся на сайт повторно) Початок - це, як мінімум, коефіцієнт конверсії в парі з кількістю конверсій. Але і це лише стартова точка, і лише тому, що цей набір може дозволити собі будь-який бізнес.
Якщо про стартову точку ви вже знаєте, то що ж на фініші? На мою думку, на фініші знаходиться співвідношення LTV (Lifetime Value - прогнозна сума коштів, яку нам має згенерувати клієнт) до CAC (Customer Acquisition Cost - вартість залучення клієнта). Усе дуже логічно: якщо я отримаю доходу від клієнта більше, ніж я витратив на його залучення – значить все добре, і мій бізнес рухається в правильному напрямку. Якщо ситуація зворотна – значить, щось іде не так.
Бачите, все дуже просто - аналізуйте всього два показника, і ви будете знати, куди рухається ваш маркетинг. Чому ж тоді більшість бізнесів досі не користуються цим підходом? Причина проста: на практиці не так уже й просто порахувати ці показники. І інколи процес налаштування такої аналітики може бути дорожчим за декількамісячні бюджети відділу маркетингу. Тому хоча співвідношення LTV/CAC - це те, до чого вам варто прагнути, залежно від етапу розвитку вашого бізнесу, і на шляху до цього співвідношення вам потрібно буде приймати рішення на основі інших показників, які будуть доступні у той момент.
Саме про ці показники, і ваш шлях до кращої аналітики ми й поговоримо далі. І, звісно, у більш практичному підході.
Етап 2: Мінімальний старт — аналітика конверсій
Мінімальна аналітика починається з конверсій (або Key events (Ключові події) якщо ми говоримо термінологією GA4) — дій, які мають цінність саме для вашого бізнесу: покупка, заповнення форми, підписка чи інші важливі дії користувачів на сайті. У GA4 ви самостійно обираєте ці події зі списку всіх, що відстежуються.
Знати, скільки було цінних для вас дій, — вже непогано. Але ще краще знати відповідь на запитання: “Скільки конверсій я отримаю, якщо на мій сайт зайде 100 людей?” Це дає справжню аналітичну цінність, показує, наскільки ефективно сайт або кампанія залучають аудиторію до потрібних нам дій і що найбільш важливо, допомагає приймати управлінські рішення.
Як я вже писав вище, у GA4 існує два показники, які це показують:
- User key event rate (Коефіцієнт ключової події користувача) — показує, який відсоток користувачів, що відвідали ваш сайт, виконали хоча б одну ключову подію.
- Session key event rate (Коефіцієнт ключової події на сеанс) — показує, у скількох відсотках сеансів відбулася хоча б одна ключова подія.
Вибір між ними залежить від того, що саме ви хочете зрозуміти: залучення користувачів чи ефективність джерел трафіку. У сучасному вебаналітичному світі зазвичай ми аналізуємо користувачів, тому в більшості звітів GA4 ви знайдете саме User key event rate (Коефіцієнт ключової події користувача), наприклад, він є в звітах Demographic details (Відомості про демографічні показники) (дозволить краще зрозуміти, які демографічні дані вашої цільової аудиторії), Tech details (Відомості про технології) (зможете проаналізувати технічні дані девайсів, з яких ваша аудиторія заходить на сайт) та User acquisition (Залучення користувачів) (інформація про те, з яких джерел ви залучаєте на сайт нову аудиторію, яка в подальшому робить потрібні бізнесу дії).
Session key event rate (Коефіцієнт ключової події на сеанс) доступний наразі лише в одному стандартному звіті - Traffic acquisition (Залучення трафіку). Саме там ви зможете проаналізувати, який трафік краще конвертується у цільові дії.
Етап 3: Аналіз доходу
Налаштовані конверсії і аналіз коефіцієнта конверсії - це те, що має 100% бути у кожному бізнесі. Але сам факт конверсії — це ще не показник успіху. Покупка чи заповнена форма — це добре, але не варто забувати, що головна мета бізнесу — це дохід. Тому справжнім орієнтиром ефективності має бути дохід, який ви отримуєте від залученої аудиторії.
У GA4 для цього є показник Total Revenue (Загальний дохід), який доступний у більшості стандартних звітів.
Дані з цього показника також можна імпортувати до рекламних кабінетів і навчати на них рекламні кампанії, що зазвичай позитивно впливає на їх ефективність.
Зазвичай більшість гравців ринку Ecommerce прекрасно розуміють все описане вище, і тому налаштування конверсій та Ecommerce в GA4, це те, що є у більшості компаній.
Але якщо глянути в бік інших типів сайтів, наприклад, сайтів, які надають послуги, то там вже ситуація інша: зазвичай дохід в GA4 там можна зустріти не часто, бо не можна просто так взяти і передати його зі сторінки подяки. На той момент ми його ще не знаємо. І ось тут вже з'являються перші складнощі, які і зупиняють бізнеси від переходу на цей етап.
Але це ті кроки, які вам точно потрібно зробити. Чи налаштуєте ви передачу даних про дохід з вашої CRM через Measurement Protocol, чи скористаєтесь можливістю працювати з сирими даними в BigQuery - вибір за вами. Але якщо ви хочете приймати правильні рішення, ви точно маєте знати, яка аудиторія та які рекламні активності, який реальний дохід вам генерують.
Етап 4: Розрахунок ROAS і ROMI
Хоча дохід — важливий показник, він є абсолютним і сам по собі нічого не каже.
Уявіть: ви бачите дохід 100 000 грн — виглядає круто. Але якщо на його отримання пішло 150 000 грн рекламного бюджету, чи будете ви радіти таким результатам? А якщо навпаки — витратили лише 10 000 грн і заробили 50 000 грн?
Тому в аналітиці важливо оцінювати не просто, скільки ви заробили, а чи виправдовує цей дохід ваші інвестиції у рекламу. Це правило працює для всіх — незалежно від того, генеруєте ви ліди чи продаєте товари. У фокусі має бути не просто обсяг доходу, а його рентабельність.
І тут у гру вступає ROAS (Return on Ad Spend), і його колега (ROMI) — показники, які допомагають зрозуміти, скільки гривень доходу ви отримали з кожної гривні рекламних (маркетингових) витрат.
Зверніть увагу, я не просто так знову і знову додаю схему еволюції людини: вона не просто про те, що ви переходите на наступний крок. Придивіться уважно до цієї схеми, все, що було до Неандертальця — це "темна ера", тільки неандертальці почали використовувати абстрактне мислення, що дозволило їм розвиватися далі, приймати складніші рішення і дійти в еволюції до того, що з’явилися ми з вами. Саме вони почали, наприклад, керовано добувати вогонь. Звісно, перші приклади використання вогню з'являються ще у Homo erectus, але це були швидше випадкові випадки або використання природного вогню.
Вивчення історії - це мої хобі, тому я міг би написати тут ще багато, але ось основне, що я хочу донести: Звісно, ви можете й надалі сподіватися, що не маючи нормальної аналітики зможете приймати правильні рішення в бізнесі, як Homo erectus сподівалися знайти випадковий вогонь, але краще все ж вміти добувати його самостійно. Звісно, це не останній етап розвитку, але це те, що я рекомендую мати всім.
Аналіз коефіцієнта конверсії — це той мінімум, який вже мають всі, а от аналіз ROAS (ROMI) — це так би мовити мій особистий мінімум, до якого я рекомендую вам дійти.
До речі, знайти ці дані в інтерфейсі GA4, наприклад, для кампаній Google Ads, можна тут:
Для отримання даних за іншими каналами залучення трафіку вам, можливо, знадобиться налаштувати імпорт витрат на рекламу до GA4.
Етап 5: Робота з LTV і CAC
На попередньому етапі деякі бізнеси вже можуть зупинитись, але існують випадки, де ROAS може бути низьким або навіть від’ємним — хоча це не означає, що компанія працює погано. Часто залучення нових клієнтів вимагає значних витрат, які можуть не покриватися з першої, другої чи навіть з п'ятої оплати, але якщо клієнт залишається з брендом надовго й робить повторні покупки, інвестиції поступово окупаються. І от тут на сцену виходить LTV.
LTV (Lifetime Value) показує, скільки грошей ми очікуємо отримати від одного клієнта за весь час його взаємодії з бізнесом. Так, для його підрахунку потрібні складніші розрахунки, але саме LTV допомагає зрозуміти, чи ми залучаємо “цінну” аудиторію.
Щоб оцінити, наскільки виправданими є витрати на залучення цієї аудиторії, LTV обов’язково порівнюють із CAC (Customer Acquisition Cost) — вартістю залучення одного клієнта.
- Якщо LTV > CAC — бізнес-модель працює, ми отримуємо більше, ніж витрачаємо.
- Якщо LTV < CAC — це сигнал, що бізнес втрачає гроші на кожному користувачі, і варто переглянути стратегію залучення чи монетизації.
Підсумовуючи, якщо звести вебаналітику до одного порівняння, усе крутиться навколо пари: дохід і витрати. Точніше — співвідношення одного до іншого.
На цьому етапі може виникати логічне запитання: “Якщо є ці два показники, навіщо тоді GA4 пропонує ще десятки інших?”
Відповідь проста: деталі вирішують усе. Ці показники покажуть вам загальну картину і, от якщо ця картина вас не влаштує - є сенс заглиблюватись далі.
– Чому один канал дає кращу конверсію?
– Де користувачі “відпадають” на шляху до дії?
– На якому етапі падає ефективність?
Тут потрібні додаткові показники: показники взаємодії, глибина скролу, середня кількість сторінок за сеанс, час на сайті та інші.
Вони не завжди потрібні на старті, але стають критично важливими, коли хочете копати глибше і зрозуміти, що саме потрібно оптимізувати.
Висновок
Вебаналітика — це не про цифри заради цифр. Це інструмент, щоб приймати зважені рішення для бізнесу.
Ця “еволюція аналітики”, про яку ми говорили, — шлях, який проходить кожен, хто хоче навчитися усвідомлено працювати з даними.
Звісно, як і еволюція людини насправді цей шлях набагато складніший, ніж нам розповідають зазвичай.
Але я сам пройшов його колись (працюючи маркетологом і саме після цього я перейшов в вебаналітику), і ви теж зможете. Подивіться, на якому етапі ви зараз, і куди варто рухатись далі.
А якщо хочете опанувати GA4 і зробити ще один крок до якіснішої аналітики, запрошую на курс GA4 Basics. Він створений, щоб ви пройшли цей шлях послідовно і впевнено.
Завантаження коментарів…