Использование сервиса «Яндекс.Метрика» для сбора и анализа статистической информации о веб-площадке | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Маркетинг, реклама и PR

Опубликовано в Молодой учёный №4 (451) январь 2023 г.

Дата публикации: 30.01.2023

Статья просмотрена: 157 раз

Библиографическое описание:

Дрожжин, К. А. Использование сервиса «Яндекс.Метрика» для сбора и анализа статистической информации о веб-площадке / К. А. Дрожжин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 4 (451). — С. 425-428. — URL: https://moluch.ru/archive/451/99500/ (дата обращения: 17.12.2024).



Веб-аналитика, получающая всё большее распространение в условиях развития IT, Интернет-инфраструктуры и электронной коммерции, предоставляет возможность оценить эффективность сайта, а также разработать меры по его улучшению и повышению привлекательности. В условиях всеобъемлющей цифровизации именно различные инструменты веб-аналитики, основываясь на использовании больших данных и цифровых технологий, позволяют проводить действенный конкурентный анализ. Аналитические данные, собираемые системами веб-аналитики, позволяют определить целевую аудиторию и её характеристики, что помогает принимать оптимальные решения по развитию сайта, улучшению контента и оптимизации рекламных кампаний.

Ключевые слова: веб-аналитика, Яндекс.Метрика, метрики, показатели эффективности, KPI, статистическая информация, конкурентный анализ, инструменты веб-аналитики, счётчики, анализ сайта, поведенческие метрики, базовые отчёты, поведенческий анализ, посещаемость, конверсии, вебвизор, аналитика форм .

В условиях цифровой трансформации бизнес-структуры ставят приоритетной целью повышение эффективности продвижения компании на рынке с использованием ИТ. Маркетологи анализируют поведение пользователей на сайте. Наиболее эффективным способом подобного анализа является веб-аналитика, помогающая достичь трёх глобальных целей: уменьшить расходы, увеличить прибыль и настроить сайт под задачи пользователей.

Веб-аналитика — это сбор, анализ и интерпретация информации о посетителях сайта для того, чтобы выявить и понять причины их действий, а затем оптимизировать и улучшить сайт с точки зрения функциональности, дизайна, юзабилити, контента (в т. ч. — коммерческого) и других параметров. [1]. Кроме того, важно отметить, что веб-аналитика — процесс, который предполагает эффективный цикл оптимизации веб-сайта. Данные, собранные с помощью веб-аналитики, могут включать источники трафика, просмотры страниц, коэффициенты конверсии. Собранные данные являются частью аналитики управления взаимоотношениями с клиентами (CRM analytics) для облегчения и оптимизации принятия более эффективных бизнес-решений. Веб-аналитика позволяет бизнесу удерживать клиентов, привлекать больше посетителей и увеличивать количество денег, которые тратит каждый клиент.

Цель веб-аналитики — служить бизнес-метрикой для продвижения конкретных продуктов клиентам, которые с наибольшей вероятностью их купят, и определять, какие продукты с наибольшей вероятностью приобретет конкретный клиент. Это может помочь улучшить соотношение выручки к затратам на маркетинг. К функциональным возможностям digital-аналитики, помимо прочего, относят измерение уровня лояльности потребителей, определение распределения потребителей по сегментам, определение количества просмотренных пользователем страниц и времени, проведённого на одной странице, определение территориальной распределённости, анализ лёгкости поиска сайта в поисковой системе и другие. Кроме того, существует возможность сформировать отчёт по каждому человеку, который посещал тот или иной сайт или пользовался приложением: когда он впервые попал на сайт, откуда пришёл, каким устройством пользуется, как часто заходит. Несомненным плюсом является возможность группировки пользователей по сегментам, то есть сегментация аудитории по конкретно заданным признакам.

Инструменты веб-аналитики — это веб-ресурсы, которые представляют данные для отслеживания трафика, а также записывают активность пользователей и позволяют оценить эффективность маркетинговой стратегии. Инструменты веб-аналитики позволяют собирать и анализировать вебометрические показатели, которые становятся современными аналитическими решениями для получения объективных статистических данных об эффективности деятельности бизнес-структур в информационной среде. Современные инструменты веб-аналитики основываются на применении одного из двух программных средств: счётчиков или лог-анализаторов. [2]

Наиболее популярными инструментами веб-аналитики, базирующимися на использовании счётчиков, являются системы «Яндекс.Метрика», «Google Analytics», «OpenStats», «Piwik» и другие. «Яндекс.Метрика» — это бесплатный интернет-сервис компании «Яндекс», предназначенный для оценки посещаемости сайтов и анализа поведения пользователей. Работа с Яндекс.Метрикой начинается с создания счётчика — кода, включаемого в содержание веб-страниц. Одновременно с созданием счётчика создаётся связанное с ним хранилище данных. Посетители взаимодействуют со страницами сайта, на которых установлен счетчик. Код счетчика исполняется и передает Метрике данные как о самой странице, так и событиях, произошедших при взаимодействии с ней посетителя. [3]

Отчет Яндекс.Метрики — это визуализированный цифровой документ, который помогает маркетинговым агентствам определять, как клиенты взаимодействуют с их веб-сайтом. Отчёты позволяют отслеживать все маркетинговые кампании и получать точные данные в режиме реального времени. Это означает, что маркетолог может включать и изучать только интересующие его данные без каких-либо ненужных отвлекающих факторов. Все отчеты Яндекс Метрики можно разделить на стандартные и пользовательские (кастомизированные). [4] Рассмотрим основные стандартные отчёты, которые коррелируют со встроенными метриками.

1. Отчёт «Посещаемость». Это стандартный обзорный отчёт, позволяющий отследить динамику общего количества визитов на сайт с течением времени. Он способствует удобному сравнению показателей одного периода с показателями другого, например, текущего месяца с предыдущим. Под графиком «Отчёт о посещаемости» располагается таблица, где помимо визитов по каждому периоду есть цифра по количеству посетителей, просмотрам, доле новых посетителей, отказам, глубине просмотра и времени, проведённому на сайте. Параметр «Посетители» — это информация о количестве пользователей Интернета, которые заходили на сайт. Посетители считаются по идентификаторам браузеров, поэтому посещение одного сайта с разных браузеров засчитывается за двух разных людей. Отказ — это визит, во время которого был осуществлён просмотр одной страницы и продолжительность этого просмотра составила менее 15 секунд. Глубина просмотра — это количество просмотров сайта в одном визите. Другие показатели в этот отчёт добавить нельзя. [5]

Отчёт «Посещаемость» Яндекс.Метрики

Рис. 1. Отчёт «Посещаемость» Яндекс.Метрики

2. Отчёт «Конверсии». Конверсия — это процент пользователей, совершивших целевое действие, по отношению к общему количеству посетителей сайта. [6] В Яндекс.Метрике термин «конверсия» используется и для обозначения фактического целевого действия (покупка, просмотр определенной страницы, телефонный звонок и т. д.). Для того, чтобы «Яндекс.Метрика» корректно фиксировала все действия посетителей сайта, определенные как целевые, следует сразу после установки счетчиков задать целевые показатели. Чем раньше начнётся сбор статистики конверсий, тем проще будет принимать решения по оптимизации рекламных кампаний и общей стратегии продвижения. Цель — желаемое действие посетителя для владельца сайта, маркетолога или предпринимателя. Таким образом, отчёты о конверсиях позволяют отслеживать динамику лидов на основе поставленных целей.

Отчёт «Конверсии» Яндекс.Метрики

Рис. 2. Отчёт «Конверсии» Яндекс.Метрики

3. Отчёт «Посетители и клиенты». В этом отчете представлены исчерпывающие данные в разрезе каждого пользователя, посетившего сайт, которому Яндекс.Метрика смогла присвоить ClientID, то есть уникальный идентификатор посетителя сайта, автоматически создаваемый сервисом. Идентификаторы анонимны, генерируются случайным образом и связаны с браузером, из которого посетитель открыл сайт. Особенность отчёта заключается в том, что он не позволяет выбрать интересующий отчетный период. В данный отчёт включены показатели, характеризующие весь жизненный цикл клиента: общее время на сайте и общее количество посещений, количество достигнутых целей, первоначальный источник посещений, регион, устройство, операционная система. Расширенную информацию о конкретном клиенте можно посмотреть в сформированной сервисом карточке, которая позволяет выяснить, как посетитель совершает конверсию на сайте.

Отчёт «Посетители и клиенты» Яндекс.Метрики

Рис. 3. Отчёт «Посетители и клиенты» Яндекс.Метрики

Анализ поведения посетителей — важная часть любого интернет-проекта. Одна из самых распространенных проблем, с которой сталкиваются владельцы, например, интернет-магазинов, — низкая конверсия. Для её решения анализируется поведенческая активность пользователя. Для этого, помимо базовых отчётов, используются специальные инструменты: вебвизор, карты, аналитика форм.

Технология «Вебвизор» позволяет на качественно новом уровне анализировать поведение посетителей сайта. Суть подобного инструмента заключается в воспроизведении действий посетителей в формате видео, чтобы увидеть, как они ведут себя на каждой странице, каким образом перемещают курсоры и по каким ссылкам переходят. [7] Данные «Вебвизора» сохраняются на сервисе в течение 15 дней. Один конкретный сайт регистрирует до 150000 посещений в день. Инструмент позволяет оценить функциональность интересующей формы, которая может не работать в определённом браузере, найти ответ на вопрос, почему некоторые поля (например, текстовые или графические) не видны на мобильных устройствах или планшетах.

Другим инструментом поведенческого анализа посетителя сайта является аналитика форм — сервис-анализатор Яндекс.Метрики, который помогает понять особенности взаимодействия пользователей с формами, установленными на сайте. Разработчики реализовали возможность визуализации данного отчёта в двух форматах отображения: с помощью измерения конверсии формы и отслеживания взаимодействия с полями формы. рассматриваемый инструмент не только позволяет получить данные о конверсионном потенциале формы, но и служит своеобразным средством для анализа взаимодействия посетителей с каждым полем формы, что особенно важно для интернет-магазинов и других коммерческих площадок, где важны конверсии и продажи.

Таким образом, важно отметить, что веб-аналитику можно использовать для огромного спектра задач, стоящих перед маркетологами: измерение эффективности рекламных кампаний, лояльности, ценности посетителей компании, сегментация и многое другое.

Литература:

  1. Маркетинговое агентство «Кокос групп» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://kokoc.com/blog/web/ (дата обращения 27.10.2022)
  2. Основы цифровой экономики: учебник и практикум для вузов / М. Н. Конягина [и др.]. — М.: Юрайт, 2022. — С. 77
  3. Международный маркетинг: учебник и практикум для вузов / И. В. Воробьева [и др.]. — М.: Юрайт, 2022. — С. 300
  4. TexTerra — агентство интернет-маркетинга [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://texterra.ru/blog/kak-ispolzovat-yandeks-metriku-podrobnoe-rukovodstvo-dlya-nachinayushchikh.html (дата обращения 07.11.2022)
  5. Блог проекта CyberMarketing.ru [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://blog.cybermarketing.ru/yandeks-metrika-obzor-8-klyuchevyx-otchetov/ (дата обращения 11.11.2022)
  6. Ашманов, И. С. Оптимизация и продвижение в поисковых системах / И. С. Ашманов. — 4-е изд. — СПб.: Питер, 2019. — С. 127
  7. Калабихина, И. Е. Использование контент-анализа коммуникаций в онлайн-консультанте для улучшения клиентского опыта / И. Е. Калабихина, А. А. Чесноков // Государственное управление. Вестник. № 80. — 2020. — С. 144
Основные термины (генерируются автоматически): сайт, данные, метрика, аналитик форм, инструмент веб-аналитики, клиент, Посетитель, Яндекс, CRM, KPI.


Ключевые слова

показатели эффективности, KPI, конкурентный анализ, веб-аналитика, посещаемость, статистическая информация, поведенческий анализ, метрики, инструменты веб-аналитики, Яндекс.Метрика, счётчики, анализ сайта, поведенческие метрики, базовые отчёты, конверсии, вебвизор, аналитика форм

Похожие статьи

Современные инструменты интегрированных маркетинговых коммуникаций в онлайн-среде

В статье рассматриваются интегрированные маркетинговые коммуникации, которые применяются в условиях современного рынка. Интегрированные маркетинговые коммуникации являются наиболее эффективным инструментом по достижению поставленной перед комплексом ...

Создание цифрового контента в маркетинге

Статья посвящена изучению созданию цифрового контента в маркетинге (развлекательного, информационного, учебного, пользовательского, др.). Трансформация digital-среды, поведение покупателей в ней формируют новые инструменты и методы маркетинга. Е. С. ...

Мобильные приложения в эпоху цифровизации: роль UX-дизайна и модульной архитектуры в создании успешного пользовательского опыта

В статье рассматриваются особенности создания дизайна мобильных приложений. Цель исследования заключается в выявлении факторов, влияющих на успешность мобильных приложений, и в разработке рекомендаций по их дизайну. Задачи включают анализ методологии...

Особенности ведения персональных продаж в онлайн-бизнесе

В статье рассматриваются особенности ведения персональных продаж в онлайн бизнесе. Рассматривается инструмент маркетинговых коммуникаций — персональные продажи в онлайн бизнесе. Описываются основные теоретические аспекты системы интегрированных марке...

Разработка информационной системы принятия решения интернет-магазина на основе ситуационного анализа

В статье приведены результаты построения информационной системы поддержки процесса принятия решения на основе ситуационного анализа в слабоструктурированном объекте исследования интернет-магазине. Даны примеры анализа бизнес-процессов в объекте иссле...

Цифровой контент предприятия

В статье рассматривается применение цифрового контента предприятия на базе системы электронного документооборота (СЭД). Представлена методика выбора предпочтительного решения на основе метода анализа иерархий, а также оценка экономии средств предприя...

Нейросети в SMM

Статья посвящена актуальной теме исследования, поскольку в последние годы нейросети стали неотъемлемой частью стратегий SMM, предлагая инновационные подходы к анализу данных, созданию контента и автоматизации процессов. Автор приводит трактовку понят...

Ранжирование проектов информационной безопасности

Настоящая статья посвящена рассмотрению вопроса о ранжировании мер (проектов) информационной безопасности на предприятиях для определения последовательности их реализации. В статье представлена модель ранжирования, включающая критерии влияния внедря...

Оценка эффективности сайта: подходы и инструменты

В статье рассматриваются подходы к оценке эффективности веб-сайта и инструменты.

Роль искусственного интеллекта в оптимизации принятия решений продакт-менеджерами

В статье рассматривается важность использования искусственного интеллекта (ИИ) в процессе принятия решений продакт-менеджерами. Автор приводит преимущества, которые предоставляет ИИ, такие как анализ данных, прогнозирование тенденций рынка и оптимиза...

Похожие статьи

Современные инструменты интегрированных маркетинговых коммуникаций в онлайн-среде

В статье рассматриваются интегрированные маркетинговые коммуникации, которые применяются в условиях современного рынка. Интегрированные маркетинговые коммуникации являются наиболее эффективным инструментом по достижению поставленной перед комплексом ...

Создание цифрового контента в маркетинге

Статья посвящена изучению созданию цифрового контента в маркетинге (развлекательного, информационного, учебного, пользовательского, др.). Трансформация digital-среды, поведение покупателей в ней формируют новые инструменты и методы маркетинга. Е. С. ...

Мобильные приложения в эпоху цифровизации: роль UX-дизайна и модульной архитектуры в создании успешного пользовательского опыта

В статье рассматриваются особенности создания дизайна мобильных приложений. Цель исследования заключается в выявлении факторов, влияющих на успешность мобильных приложений, и в разработке рекомендаций по их дизайну. Задачи включают анализ методологии...

Особенности ведения персональных продаж в онлайн-бизнесе

В статье рассматриваются особенности ведения персональных продаж в онлайн бизнесе. Рассматривается инструмент маркетинговых коммуникаций — персональные продажи в онлайн бизнесе. Описываются основные теоретические аспекты системы интегрированных марке...

Разработка информационной системы принятия решения интернет-магазина на основе ситуационного анализа

В статье приведены результаты построения информационной системы поддержки процесса принятия решения на основе ситуационного анализа в слабоструктурированном объекте исследования интернет-магазине. Даны примеры анализа бизнес-процессов в объекте иссле...

Цифровой контент предприятия

В статье рассматривается применение цифрового контента предприятия на базе системы электронного документооборота (СЭД). Представлена методика выбора предпочтительного решения на основе метода анализа иерархий, а также оценка экономии средств предприя...

Нейросети в SMM

Статья посвящена актуальной теме исследования, поскольку в последние годы нейросети стали неотъемлемой частью стратегий SMM, предлагая инновационные подходы к анализу данных, созданию контента и автоматизации процессов. Автор приводит трактовку понят...

Ранжирование проектов информационной безопасности

Настоящая статья посвящена рассмотрению вопроса о ранжировании мер (проектов) информационной безопасности на предприятиях для определения последовательности их реализации. В статье представлена модель ранжирования, включающая критерии влияния внедря...

Оценка эффективности сайта: подходы и инструменты

В статье рассматриваются подходы к оценке эффективности веб-сайта и инструменты.

Роль искусственного интеллекта в оптимизации принятия решений продакт-менеджерами

В статье рассматривается важность использования искусственного интеллекта (ИИ) в процессе принятия решений продакт-менеджерами. Автор приводит преимущества, которые предоставляет ИИ, такие как анализ данных, прогнозирование тенденций рынка и оптимиза...

Задать вопрос