автордың кітабын онлайн тегін оқу Введение в Google Analytics
Антон Петроченков

Үзіндіні оқу

Кітап туралы Пікірлер2 Дәйексөздер208 Қазір оқып жатыр1.5K Сөрелерде Тегін фрагмент

А. Петроченков

Введение в Google Analytics

2017

Технические редакторы К. Подольцева-Шабович, Н. Хлебина

Литературный редактор Н. Хлебина

Художники А. Барцевич, С. Заматевская

Корректоры О. Андриевич, Е. Павлович

Верстка К. Подольцева-Шабович

А. Петроченков

Введение в Google Analytics. — СПб.: Питер, 2017.

ISBN 978-5-496-02929-2

Предисловие

Вы держите в руках пособие для начинающих маркетологов и владельцев бизнеса по работе с Google Analytics — универсальным инструментом анализа эффективности работы вашего сайта. Я писал эту книгу для себя и своих сотрудников, основываясь исключительно на собственном опыте интернет-маркетинга. В книге полно внутренней терминологии, которую мы используем в обучающем центре Convert Monster и при ежедневной работе с нашими клиентами. Возможно, она несколько отличается от общепринятой, поэтому потребуется время, чтобы к ней привыкнуть.

Когда-то, лет семь назад, я мечтал о появлении простого пошагового пособия по настройке и работе с данными Google Analytics для простых смертных. Я имею в виду микробизнесы и малые бизнесы, с бюджетами от 100 000 до 1 000 000 рублей на рекламу в месяц. Большинство изданных на данный момент пособий ориентированы на более крупные компании и освещают не столько практические, сколько методологические вопросы.

Я же хотел соблюсти баланс между практическими инструкциями и формированием системы мышления, которая позволит сотрудникам небольших рекламных агентств, маркетологам и людям, занимающимся арбитражированием трафика, решать повседневные задачи по аналитике.

Предвижу шквал критики, связанной с возможными неточностями и директивным подходом к ряду аспектов работы с конверсией сайтов. Отправляйте ваши комментарии и предложения на мою почту: lead@itgardencorp.com. Я с удовольствием их учту в последующих изданиях этой книги.

Мы специально не будем рассматривать аналитику видео, мобильных приложений, flash-сайтов и прочих специфических проявлений маркетинга, так как проблемы, с которыми сталкивается большинство предпринимателей, кроются в отсутствии фундаментальных знаний в области аналитики. Данной книги будет вполне достаточно, чтобы впоследствии вы могли самостоятельно изучить узкоспециализированные аспекты.

Я постарался описать все сложные моменты простыми словами и дать пошаговые инструкции везде, где только возможно. Настоятельно рекомендую не просто читать книгу, а выполнять все задания, которые вы найдете в конце каждой из пяти глав. Кроме того, дополнительные материалы, приведенные там же, позволят расширить угол зрения и лучше понять проблему аналитики.

Приятного чтения!

Глава 1. Введение в веб-аналитику

В этой книге вы найдете все необходимые знания, которые будете использовать для правильной оценки эффективности вашего сайта и маркетинга. Но сначала я хочу рассказать, как работает маркетинг в целом, постараюсь кратко изложить фундаментальные знания. К сожалению, как показывает практика нашего агентства, 80–85 % заказчиков не понимают, где пролегает граница между зонами ответственности заказчика и подрядчика. Существует три больших сегмента: зоны трафика, конвертера (получение контактов потенциальных клиентов) и оператора (исполнение обязательств). Каждый из них управляется отдельно и отвечает за свою часть процесса, и, например, реклама не всегда отвечает за приведение к вам клиентов.

На этом я специально делаю акцент, чтобы вы знали, в какой зоне искать «протечки».

Основы поведения пользователя в Интернете

Трафик — конвертер — оператор.

Трафик. Его обеспечивают: контекстная реклама, SEO-продвижение, прямые заходы на сайт.

Конвертер. Это ваш сайт или, например, группа «ВКонтакте».

Оператор. Платежная система или менеджер (живой человек).

Как работает маркетинг в Интернете

Сначала пользователь ищет что-либо в поисковой сети: вводит некие поисковые запросы либо видит в сети «ВКонтакте» ваши объявления и кликает на них. В результате вы получаете поток разнородного трафика на сайт. Набор переходов с поисковых и рекламных систем и есть трафик в широком понимании.

Далее начинает работать конвертер. Это система, которая дает возможность получать лиды: заявки, заказы, звонки, то есть общаться с пользователем.

Я хочу обратить ваше внимание: сайт сам по себе не приносит заказов, даже если речь идет об интернет-магазине и там есть возможность положить товар в корзину и оплатить его картой (на стороне платежной системы). В российских реалиях многие предпочитают оплачивать покупку наличными, то есть кто-то должен отвечать за то, чтобы оплата состоялась. Если говорить об интернет-магазине, то роль живого менеджера, от которого зависит, сделает клиент покупку или нет, трудно переоценить. Как показывает практика, «протечки» бывают именно здесь, когда потенциальные заказы не обрабатываются должным образом.

Пример из практики

К нам обратились заказчики с просьбой сделать рекламную кампанию по продажам обвесов по всей России, а также посадочную страницу (страницу приземления). Мы сгенерировали им порядка 70–100 заявок на обвесы в день (число разнилось в зависимости от дня недели) по всей России. По итогам у них была всего-навсего семипроцентная конверсия «лид/сделка», то есть 93 % лидов не становились клиентами. Мы много разговаривали, клиенты жаловались, что заявки идут нецелевые… В конце концов было предложено решение: попробовать другой отдел продаж. Они передали работу с лидами своим партнерам, и новый отдел продаж стал закрывать эти же самые заявки, без всяких изменений, с конверсией 23 %, то есть конверсия выросла в три раза. Можете представить, сколько денег потерял клиент по собственной халатности.

К сожалению, в России все это происходит… не очень правильно. Люди отвратительно работают с трафиком в Интернете (кроме крупных игроков), не умеют правильно объяснить клиенту, какую ценность он получит от того или иного товара, услуги, не умеют внятно донести, когда будет произведена доставка, и дать всю информацию, необходимую для совершения покупки.

Важно!

Владельцам бизнеса рекомендую обратить внимание на следующее: если у вас много заявок и мало оплат, то первая «протечка» — в отделе продаж, а потом уже на сайте и в рекламе.

Ситуация в аналитике

В российских реалиях часто действует принцип «меняем коней на переправе». Если продаж с сайта мало, то всех собак вешают на трафик и пытаются до посинения играть с настройками рекламы; меняют сотрудников и агентства как перчатки.

Алгоритм принятия решений по исправлению проблемы с продажами в России

1. Проблема в рекламе.

2. Меняем подрядчика (агентство, сотрудника).

3. Добавляем трафика.

Конечно, этот метод к увеличению продаж не приводит. Я с такой ситуацией сталкиваюсь в восьми случаях из десяти.

Алгоритм принятия решений по исправлению проблемы с продажами в США

1. Признать, что проблема, скорее всего, на сайте.

2. Собрать статистику.

3. Выдвинуть гипотезу.

4. Протестировать.

5. Внедрить лучший вариант решения.

Первое, что делают зарубежные товарищи по несчастью, — признают существование проблемы на сайте [1]. Далее устанавливают счетчики, собирают статистику. Затем смотрят, что в этой статистике не так, и выдвигают гипотезу, то есть предполагают, где же находится «протечка»: действительно ли реклама плохо работает, или все-таки пользователи теряются где-то на сайте?

После того как гипотеза сформулирована, проводится тест: проверяется, какие методы работают хорошо. Их и внедряют. Вот так и должно происходить принятие решения по исправлению проблемы. А подходы, подобные «Давайте попробуем красную кнопку» или «Мне не нравится заголовок, надо сделать 50 других», не работают!

Говоря обобщенно, в России предприниматели все чаще ищут простые трафаретные решения, которые не требуют умственных затрат и сводятся к беспорядочным метаниям из крайности в крайность.

В идеале все ваши действия должны базироваться на неких умозаключениях.

И моей основной задачей будет научить вас выдвигать такие гипотезы. Это самое, самое, самое сложное в аналитике! Потому что здесь не получится действовать по деревянному алгоритму: сначала нажми сюда, потом перенеси влево… Нужно почувствовать себя пользователем и выдвинуть предположение, почему что-то работает, а что-то — нет.

Воронка продаж

Внешний маркетинг. Как осуществляется Lead Generation (генерация лидов)?

1. Посетитель вводит запрос в поисковике.

2. Видит ваше объявление или сниппет на нужной позиции.

3. Проявляет интерес, совершает действие (кликает).

Внутренний маркетинг. Как происходит Lead Conversion (конверсия лидов)?

4. Человек попадает на страницу сайта.

5. Изучив ее, убеждается: перед ним именно то, что он искал.

6. Изучает описание товара, условия оплаты, доставки и т.д.

7. Добавляет товар в корзину.

8. Оформляет покупку.

9. Оплачивает покупку.

Важно заметить, что собственно процесс конверсии заканчивается на восьмом пункте, девятый — в зоне ответственности оператора.

А как на практике? Если с внешним маркетингом все более или менее понятно (хотя и здесь большинство допускает массу серьезных ошибок), то с внутренним сложнее.

Итак, человек зашел на страницу сайта, убедился, что перед ним именно то, что ему нужно… но почему же до момента покупки доходит так мало людей? На каком этапе сливается львиная доля посетителей? Почему эти прекрасные люди не выполняют наш не менее прекрасный сценарий и где именно мы их теряем?

На последний вопрос и ответят счетчики аналитики.

Очень важно понимать: любой этап маркетинга может отвечать только за то, на что он реально влияет. Никакая реклама, даже самая гениальная, не влияет напрямую на то, оплатит человек покупку или нет. Косвенно — да, она создает определенное первичное впечатление о вас, но если сайт неудобен или откровенно некрасив, если не работает кнопка Положить в корзину, то никакая реклама не поможет пользователю совершить покупку, а рекламный бюджет сольется в пустоту.

Поэтому, если перерисовать наш идеальный сценарий, то реальная воронка продаж будет выглядеть следующим образом (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Воронка продаж с точки зрения маркетолога

PPC — контекстная реклама, SMM — социальные сети, SEO — поисковое продвижение. Все они находятся вверху воронки, замкнуты в единую цепь, это один общий сегмент: внешний маркетинг. Его задача — привлечь пользователя.

А далее посетитель спускается по воронке, изучает сайт, ассортимент, условия доставки, после чего свершается (мы надеемся!) продажа. Это внутренний маркетинг. Пожалуйста, научитесь разделять оба сегмента.

Посмотрите еще раз на рис. 1.2, он очень важен. Поймите его. Именно это понимание даст возможность формулировать правильные гипотезы.

Рис. 1.2. Детализация воронки внешнего и внутреннего маркетинга

Простейший и очень распространенный пример. Множество пользователей заходит на страницу сайта и сразу ее покидает. В чем причина, почему так происходит? Поиграем в аналитиков и выдвинем несколько гипотез.

Возможно, в вашем рекламном объявлении неправильно работает ссылка. Может быть, она ведет не на ту страницу. Это самые частые причины. Другие варианты: не нравятся условия покупки или цена, на сайте имеются технические проблемы — покупку просто невозможно совершить. А вы думали, что эти нехорошие люди сговорились вас позлить? Нет-нет, все гораздо проще.

При правильно настроенной аналитике всегда очень хорошо видно, на каком этапе «протечка». Визуализировать воронку продаж в Google Analytics можно следующим образом (рис. 1.3).

Рис. 1.3. Визуализация воронки продаж в Google Analytics

Мы видим, что человек зарегистрировался на сайте и начал оформлять заказ. Все хорошо, потираем руки. Но на третьем этапе (подтверждение заказа) больше половины пользователей уходит! Вот где проблема, и вот где «протечка». С рекламой все хорошо, на сайте много людей, но почему из 843 начавших оформление заказа до оплаты доходят лишь 490?

Самое время формулировать гипотезы!

Вывод. Задачи веб-аналитики:

� определить текущие показатели сайта (трафик, конверсия, доход и т.п.) и контролировать их;

� выявить «протечки» (места на сайте и в рекламе, где вы теряете своих клиентов) и устранить их;

� выявить прецеденты — части сайта и рекламной кампании, которые приносят большую часть дохода, — и масштабировать их.

Три основные задачи веб-аналитики

1. Замер показателей: трафика, коэффициента конверсии, количества кликов, цены клика, цены лида и продажи, предпочтений клиентов (например, доставка или самовывоз; какие способы оплаты они в основном предпочитают) и т.д. Собрать эти данные нужно очень аккуратно и корректно, от них зависит вся дальнейшая аналитика. Не поддавайтесь соблазну округлять показатели в приятную для вас сторону, фиксируйте точные цифры.

Данные нужно собрать за достаточно продолжительный период: не менее недели, а лучше месяц или квартал. Если в вашем бизнесе присутствует сезонность, помните и о ней.

2. Поиск «протечек» после сбора данных. Устраняя «протечки», вы повышаете конверсию, увеличиваете количество заказов, уменьшаете процент посетителей, не завершивших покупку.

3. Поиск прецедентов. Это те разделы сайта и рекламной кампании, которые приносят большую часть дохода. После нахождения попытайтесь их масштабировать: выдвиньте гипотезу и внедрите ее. Малоэффективные элементы, напротив, удалите.

Результат — резкий рост прибыли.

Работа с прецедентами

Рассмотрим третью задачу подробнее. Предположим, вы выяснили, что плохо работает реклама. У вас нет поводов считать сайт виноватым в уходе пользователей, просто не хватает отдачи от контекстной рекламы, вы это четко понимаете. Понимаете не потому, что так считает ваш секретарь, а потому, что замерили и проанализировали показатели!

Начинаем работать с внешним маркетингом. Представляю пошаговый план оптимизации рекламной кампании.

Во-первых, вы находите неэффективные объявления и отключаете их.

Во-вторых, находите эффективные ключевые слова и поднимаете ставки по каждому из них. Если некоторые слова приносят деньги, не надо на них экономить, нужно приложить усилия, чтобы ваши объявления пользователи видели на наиболее высоких позициях.

В-третьих, находите неэффективные ключевые слова и отключаете их. Вам может показаться, что слово отражает суть предложения невероятно хорошо, но пользователь волен думать иначе, и его мнение важнее.

В-четвертых, смотрите, на какие дни недели и на какие часы приходится больше всего продаж. Удивитесь ли вы, если я скажу, что по запросу «холодильники оптом» пик продаж приходится на вторник, а по запросу «ведущий на свадьбу» — на выходные дни? Пользователи конвертируются по-разному: в зависимости от настроения, вида товара, времени суток, времени года. Это и есть прецеденты. Теперь вы можете поиграть со ставками, где-то повысить их, чтобы в нужные часы ваши объявления всегда были на виду, а в прочее время назначить цену пониже. Скорее всего, конверсия изменится незначительно, а вот денег вы будете тратить меньше.

И наконец, в-пятых, нужно проверить и отключить неэффективные регионы. Жители Сыктывкара никогда не покупают ваш товар? Отключаем столицу Коми без всяких сожалений.

Теперь рассмотрим все вышесказанное на примере и займемся приятным делом: посчитаем деньги [2].

Предположим, у вас есть интернет-магазин, продающий бытовую технику, и в вашем распоряжении определенное количество лидов. Вы отключаете неэффективные объявления и оставляете только те, у которых высокий CTR (и более низкая цена клика соответственно [3]), то есть соотношение показов к кликам. Чем выше CTR, тем ниже цена клика, потому что поисковой системе не все равно, какого качества ваши объявления и насколько охотно по ним переходят.

Что происходит далее? Вы платили за клик в среднем 24 рубля, а стали платить 20 рублей — просто потому, что отключили объявления, которые плохо работают. В результате сэкономили 4000 рублей в месяц, по 400 на каждую сотню кликов.

Далее нужно посмотреть на ключевые слова, которые делают хорошую конверсию. Таких ключевых слов будет два, четыре, может быть, десять. На них вы поднимаете ставки процентов на 15. Да, цена клика по этим нескольким группам объявлений вырастет, трафик станет немного дороже, но и количество кликов в целом существенно возрастет, а вместе с ним и заявок — к примеру, на пять штук в день больше (это совершенно реальные цифры).

Получается 150 дополнительных заявок в месяц от простого подъема ставок!

Но это еще не все. Потом вы отключаете неэффективные слова — и сразу снижается цена заявки, предположим, со 130 до 80 рублей, причем количество и качество заявок останется прежним, ведь эффективным ключевым словам вы помогли путем подъема ставок, и теперь они работают лучше.

В результате вы сэкономили еще 15 тысяч рублей.

Далее смотрите на часы! Когда конверсия наиболее высока? Классический пример — соцсеть «ВКонтакте» — в 6–7 часов утра там можно сделать прекрасную конверсию [4]: конкуренты спят, а пользователи уже проснулись. Усильте активность в продуктивные часы и получите на три заявки в день больше. Это сотня новых заявок в месяц, а вы всего-то оптимизировали ставки.

Ну и на закуску — вы отключаете регионы, которые не приносят заявок. Благодаря этому цена заявки еще немного снизится, потому что вы стали тратить трафик на заявки меньше — и еще 8400 рублей сэкономили.

Сведем все цифры и результаты в таблицу (табл. 1.1).

В итоге получается, что путем этих нехитрых манипуляций вы в месяц сэкономили:

двадцать семь тысяч четыреста рублей!

27 400 рублей.

Итого

• Чистая экономия 27 400 рублей в месяц (328 800 в год).

• Увеличение количества заявок — на 240 в месяц.

• Рост прибыли — на 40 %.

• Стоимость — 0 рублей.

То есть 328 800 рублей в год только что свалились на вас с неба! Вы можете положить их себе в карман или инвестировать в другую рекламную сеть. Кроме того, за счет этих манипуляций выросла прибыль, ведь увеличилось количество заявок. А сколько вы потратили денег? Нисколько! Ноль рублей.

В этом вся прелесть веб-аналитики.

Выводы

Вывод первый. Продажа происходит в три этапа: трафик, конверсия, оператор.

«Протечка» возможна на любом из них: из-за некачественной рекламы, плохого сайта или недоработки менеджеров, обслуживающих клиентов.

Добрый совет: попробуйте один день обрабатывать заявки самостоятельно и посмотрите, каким будет результат. Возможно, он перевернет все ваше представление о собственной компании.

Я провожу такой эксперимент. В нашей компании есть негласное правило: я всегда беру одну заявку в день и работаю с ней. Я никогда не рассказываю клиенту о своей должности, не сообщаю, что я управляющий партнер. Но у меня самый высокий процент конверсии из заявки в оплату. Это держит моих продажников в тонусе и позволяет выявлять проблемы в обработке лидов на стадии их формирования, а не в момент подсчета убытков. Конечно, такая практика не подойдет для компании с оборотом 100 000 000 рублей в год, но данная книга и не рассчитана на подобных мастодонтов.

В результате работы с этими заявками удалось выявить огромное количество возражений и скрытых возможностей для допродажи, которые существуют у клиентов. Я никогда в жизни не узнал бы о них, если бы просто слушал звонки. Оказалось, есть множество психологических тонкостей, нюансов, мешающих клиенту совершить покупку.

Результат — переписанный скрипт входящего звонка и встречи, увеличение количества встреч и рост дохода от новых клиентов.

Такой эксперимент не обязательно проводить каждый день, можно сделать один раз в квартал.

Вывод второй. Каждый канал маркетинга отвечает только за тот сегмент, который он действительно контролирует. Менеджер отвечает за деньги, реклама — за трафик, стоимость клика, CTR. Сам сайт отвечает за конверсию: генерацию лидов.

Как работает Google Analytics

В Интернете существует два типа счетчиков — инструментов веб-аналитики, работающих через сценарии Java и анализирующих логи сервера (рис. 1.4).

Рис. 1.4. Инструменты веб-аналитики

Браузер записывает все действия пользователя — посещения сайтов, историю поисковых запросов, время нахождения на сайтах и т.д. — в файлы cookie. Инструмент первого типа умеет эти файлы читать и извлекать из них информацию. С их помощью Analytics собирает информацию о вас: были ли вы на данном сайте, когда, откуда зашли и по какому ключевому слову искали… После чего передает эту информацию в дата-центр Google.

Второй инструмент считает логи сервера, IP-адреса, используя системы типа Piwik (бесплатная система веб-аналитики с открытым кодом). Такие системы, как правило, хуже интегрированы с различными внешними сервисами, а также с Google Webmaster Tools.

Рассмотрим пример. Вы зашли на собственный сайт из браузеров Google Chrome и Mozilla Firefox. Первый счетчик посчитает двух уникальных пользователей (ведь у каждого браузера свой файл cookie), а второй — одного, так как запомнил ваш IP-адрес, а он от браузера не зависит.

И тот и другой счетчик имеет свои недостатки, но в чем преимущества счетчика первого типа (на JavaScript), к которому относится Google Analytics? Посмотрим на табл. 1.2.

Среди прочего счетчик первого типа не учитывает действия поисковых ботов. Любая поисковая система постоянно сканирует Интернет с их помощью. Это специальные «пауки», которые «ползают» по сайтам, собирая о них информацию. Если бы они не прогуливались по Интернету, «Яндекс» или Google выдавали бы информацию, актуальную в прошлом десятилетии. Так что «пауки» полезны. Но вот статистике они могут повредить, если аналитический счетчик примет бота за живого человека [5], ведь у этих «пауков» тоже есть IP-адреса, но они никогда не сделают покупку в вашем магазине, в отличие от реального пользователя.

Конечно, иногда системы аналитики ошибаются. О том, как выявить роботов, мы поговорим в главе 3.

Система типа Google Analytics позволяет также делать выводы на основе поведения пользователей. Очень хорошо, что она интегрирована с Google AdWords, «Яндекс.Директом»; можно «свести» ее и со сторонними сервисами, например с соцсетями. Вы сможете проанализировать, почему работает или не работает сервер, откуда идет хакерская атака на сайт.

Конечно, в идеале на вашем сайте должны быть установлены инструменты обоих типов, но начнем с Google Analytics — для старта его будет вполне достаточно.

Принцип работы Google Analytics

Итак, пользователь заходит на сайт. С помощью JavaScript в cookie-файл о пользователе записывается некая начальная информация. Затем Google начинает собирать данные именно об этом пользователе: сколько страниц посмотрел (и каких), как долго на них был и что делал, какие фотографии открывал, заполнял ли формы, на чем кликал…

Все эти данные отправляются на обработку прямиком в Кремниевую долину, на серверы Google. Там происходит основная работа электронных мозгов, а мы видим обработанную информацию в виде готовых отчетов в интерфейсе Google Analytics (рис. 1.5).

Рис. 1.5. Грубый принцип работы Google Analytics

Принцип работы аналитики

После установки счетчика на сайте (и не забывайте регулярно смотреть показатели!) вы сможете увидеть явные тренды по разным направлениям. Например, в марте вырос SEO-трафик, а в третьем квартале увеличилась конверсия. После этого важно докопаться до причины. Смотрите вглубь отчетов и выдвигайте гипотезы. Например, если предполагаете, что красный цвет кнопки может показаться пользователям агрессивным, и решаете сменить ее на синюю, тщательно отслеживайте показатели после замены цвета, чтобы подтвердить или опровергнуть свою гипотезу. И масштабируйте эффект. Например, изменили текст объявления одной рекламной кампании — увидели положительный тренд — изменили тексты в остальных кампаниях, сделали их в том же ключе. И снова проанализировали показатели. Изменили текст объявления — увидели хороший результат — сделайте так же и для остальных рекламных кампаний и т.д.

После этого ищите следующий тренд — и так до бесконечности (рис. 1.6).

Рис. 1.6. Цикл работы аналитика

А вы как думали? Нет предела совершенству.

Google Analytics имеет три категории хранимых данных (рис. 1.7).

Рис. 1.7. Модель данных Google Analytics

1. О пользователе (User). Откуда он пришел на сайт?

2. О сеансе (Session). Сколько времени провел на сайте? Какие страницы посмотрел? Сеанс — не обязательно визит, завершившийся покупкой. Если вы хотите купить мобильный телефон в «Евросети», то ведь тоже не всегда сделаете это с первого раза. Будете заходить, прицениваться, ждать, когда завезут нужную модель… Каждое такое посещение — сеанс.

3. О событии (Hit). Что именно делал пользователь во время сеанса? Оставлял ли заявки? Прочел ли условия договора и поставил ли галочку «Принимаю условия покупки»? Все ли заполнил в форме заявки? Оплатил ли покупку?

В рамках одного сеанса может быть очень много различных событий.

Параметры и показатели

Google оценивает события с помощью двух категорий данных: «буковок» и «циферок».

Первая категория называется «Параметры». Это любые нечисловые значения: данные о регионах, ссылки на посадочную страницу, источники трафика, каналы трафика — словом, все, что измеряется и формулируется не цифрами.

Вторая категория — «Показатели». Это как раз числовые значения: количество пользователей, продолжительность сессии, процент отказов, среднее время, проведенное на сайте.

Комбинируя параметры и показатели, мы получаем отчеты для аналитики (рис. 1.8).

Рис. 1.8. Отображение параметров и показателей в отчетах Google Analytics

Как правило, параметры находятся слева. В отчете вы можете выбрать до двух дополнительных параметров, например имя браузера и операционную систему, используя которые пользователь дошел до вашего сайта. Это может понадобиться, к примеру, чтобы убедиться: сайт хорошо работает в любом браузере. Если увидите, что при заходах из Mozilla много отказов, то проверьте, корректно ли сайт работает в данном браузере.

В третьем столбце справа, как правило, располагаются показатели, они выглядят как числовые значения.

Аккаунт Google Analytics

Аккаунт Google Analytics состоит из нескольких уровней (рис. 1.9). Когда вы открываете такой аккаунт (верхний, первый уровень), вы можете подключить до 50 ресурсов — на один аккаунт, разумеется. Очень удобно, не нужно перелогиниваться. Эти сайты-ресурсы будем считать вторым уровнем. Например, у вас может быть основной сайт, а также сайт с онлайн-трансляциями, сайт техподдержки и т.п., если они находятся на доменах второго уровня.

Рис. 1.9. Структура аккаунта Google Analytics

Внутри каждого ресурса создаются так называемые профили (третий уровень).

Профиль — определенный набор данных, пропущенный через установленный фильтр. По умолчанию фильтры в настройках не стоят, но мы будем их активно применять, чтобы скорректировать данные, которые выдает Google Analytics. Внутри этих профилей вы получаете уникальный набор пользователей, уникальный набор целей, можете импортировать данные из «Яндекс.Директа», канала на YouTube, соцсетей и т.д.

Если посмотреть на скриншот нашего Convert Monster из Google Analytics (рис. 1.10), то можно увидеть следующее. Внутри аккаунта есть ресурсы, напротив них выводится номер счетчика: буквы UA, некий набор цифр, тире и цифра 1 в конце, обозначающая, что для домена Convert Monster это первый подключенный ресурс.

Рис. 1.10. Аккаунт Google Analytics

У меня также есть отдельный канал live.convertmonster.ru — ресурс, под которым я регистрировал отдельный счетчик. Номер счетчика полностью совпадает с первым, кроме цифры 2. И конечно же, внутри каждого ресурса находится определенное количество профилей: Блог, Мастер-Вебинары, Мастер-Планшеты и пр. — плюс один тестовый профиль, на котором мы проводим всяческие эксперименты, чтобы фильтры работали корректно.

Простая установка счетчика (без тюнинга кода) дает некорректные данные. Для корректной установки требуется:

• включить российские и украинские поисковики;

• корректно определить время сессии;

• разделить субдомены на отдельные аккаунты;

• применить фильтры: мобильный трафик, SEO-трафик, исключить офисные IP, привести ссылки к единому виду;

• настроить импорт данных из рекламных систем (звонки, клики и т.п.);

• настроить цели и определить их ценность.

К сожалению, 85 % интернет-пользователей работают с Google Analytics некорректно. Они устанавливают счетчик и считают, что этого достаточно. Пользователи не тюнингуют свой счетчик, не используют профили и в результате получают неправильный набор данных, так как эти данные неправильно отображаются внутри Google Analytics.

Важно

На момент написания книги Google Analytics не знакома с частью российских поисковых систем, таких как nigma.ru, images.yandex.ru и др., и ошибочно приписывает трафик к переходам по ссылкам на внешних сайтах. В крупных интернет-магазинах группа разработчиков ежедневно тестирует корзину, поэтому статистика по конверсии также будет некорректна — она примет тестировщиков за клиентов. Такие заказы нужно исключать с помощью фильтров по IP-адресу. Ошибки могут возникать в отображении ссылок, восприятии UTM-меток, подсчете времени сессии, подсчете показателя отказов и т.д. В связи с этим код счетчика нуждается в серьезной доработке.

Фильтры

Один из основных методов влияния на представления (профили), который вы видите внутри своего аккаунта, — фильтры (рис. 1.11). Это команда для Google Analytics: включить, или исключить, или преобразовать входящую информацию. Например, Включить только мобильный трафик или Включить только трафик с контекстной рекламы. Вы можете создать отдельный фильтр, на котором включите только трафик для поискового продвижения, и дать к нему доступ сотруднику, занимающемуся SEO. Таким образом, сотрудник сможет сконцентрироваться на своей работе и конфигурировать счетчик под свои нужды.

Рис. 1.11. Фильтры в Google Analytics

Другой пример — разделить на разные фильтры и разные профили пользователей, входящих на сайт с планшетов и мобильных устройств. Дело в том, что их поведение на сайте очень сильно отличается от поведения тех, кто сидит за старыми добрыми персональными компьютерами. Я думаю, вы и сами это хорошо понимаете. Людей с разным типичным поведением удобнее изучать в рамках разных профилей.

Что для вас делает фильтр? Например, от общего множества посетителей А, пришедших на сайт за определенный период, он отсекает всех, кто пришел не с мобильного устройства, и оставляет для анализа только подмножество В, которое именно с таких устройств и зашло (рис. 1.12).

Рис. 1.12. Вырезание множеств данных фильтрами

Всех остальных Google Analytics в этот момент не отображает.

Рассмотрим работу фильтра на примере. Допустим, вы включаете Трафик только с мобильных устройств. До применения фильтра вы видели в профиле, что у вас было 14 000 посетителей и конверсия составляла 1,2 % за месяц. После включения фильтра оказывается, что у вас 2500 посетителей с мобильных устройств и конверсия при этом — жалкие 0,5 %.

Оказывается, конверсия с мобильных устройств гораздо хуже, чем конверсия по сайту, а вы и не знали. Вывод очевиден: нужно оптимизировать сайт под мобильные телефоны. Ну или смириться с бесконечным сливом рекламных бюджетов (не рекомендую).

Посмотрите на рис. 1.13. На нем представлены данные по сессиям, времени на сайте, а также показатель отказов и конверсия.

Конверсии абсолютно разные. В профиле Мобильные телефоны показатель Время на сайте имеет наименьшее значение, а конверсия ниже, чем в профиле без фильтров. В профиле Мастер-Планшеты она и вовсе равна нулю. Очевидно, надо делать упор на мобильные представления, работать с версией сайта для мобильных телефонов.

Рис. 1.13. Различие данных в разных профилях

Для чего нужны фильтры?

Во-первых, чтобы корректно отобразить данные. Например, переходы с поисковой системы могут записываться в категорию «Переходы с внешних сайтов» — пусть редко, но мы любим четкость. Есть и другие варианты неточностей.

Во-вторых и в главных, чтобы выделить сегменты для оценки.

Примеры фильтров:

• выделить мобильный трафик;

• выделить SEO-трафик;

• исключить офисные IP;

• привести ссылки к единому виду.

Основные показатели Google Analytics

Вот они:

• пользователи;

• сессии;

• время, проведенное на сайте;

• показатель отказов;

• конверсии.

Первый показатель — пользователи, его задача — определить, зафиксировать уникальное посещение сайта (уникальные браузеры).

По умолчанию время жизни пользователя — два года. Если с последнего посещения пройдет два года и один день, то зашедший посетитель будет считаться новым.

Второй показатель — сессии (рис. 1.14), задача — определить количество заходов на сайт от уникального пользователя.

Рис. 1.14. Сессии

Время обновления:

• 30 минут;

• в полночь;

• при смене источника захода.

Этот показатель имеет индивидуальные особенности. По умолчанию время одной сессии — 30 минут. Если вы считаете, что на вашем сайте человек должен по-хорошему проводить больше времени, то следует эту настройку изменить. Например, если у вас live-канал с видеотрансляцией, то неподвижно сидящий в кресле зритель давно уже неактивен (так думает Analytics). И если через час он вдруг на чем-то кликнет, то с точки зрения аналитики системы для него начнется новая сессия. А в данном случае это не так: второго захода на сайт по факту не было.

Учитывайте также, что сессия обновляется в полночь, даже если пользователь забрел к вам в 23:58.

При смене источника захода сессия также считается заново (например, если пользователь зашел на сайт на вкладке браузера А по рекламе X, а через минуту — на вкладке Б по рекламе Y). Один и тот же пользователь не может одновременно находиться на сайте дважды.

В рамках одной сессии он переходит между страницами, совершает некие действия, просматривает видео, скачивает файлы и т.д. Нам все это, конечно, очень интересно.

Третий показатель — количество просмотров страниц, задача — определить количество просмотров. Посмотрите на рис. 1.15. Некий пользователь зашел на страницу 1, затем на страницу 2, потом создал какое-то событие, после чего перешел на страницу 3.

Рис. 1.15. Просмотры и уникальные просмотры страниц

На каждой из страниц 1, 2 и 3 был один просмотр, он же — уникальный просмотр.

Теперь вторая строка: пользователь зашел на страницу 1, затем на страницу 2, потом вернулся на страницу 1, достиг какой-то цели. В этом примере страница 1 получит один уникальный просмотр и два неуникальных, что соответствует просмотру страниц в рамках одной сессии.

Четвертый показатель — отказы. Показатель отказов нужен, чтобы определить количество случаев, когда в рамках одного сеанса просмотрена всего одна страница (рис. 1.16). К примеру, вошел человек по внешней ссылке, посмотрел видео, даже позвонил вам, но не загрузил ни одной фотографии, не перешел на какую-либо еще страницу сайта — такое посещение будет записано как отказ.

Рис. 1.16. Показатель отказов

С одной стороны, может показаться, что пользователю сайт просто не понравился, не заинтересовал. Так чаще всего и бывает. Но не обязательно: возможно, напротив, сайт настолько хорош, что других доказательств не потребовалось и клиент, увидев в шапке номер телефона, сразу стал звонить вам. Так тоже бывает, но гораздо реже. Поэтому по умолчанию мы считаем, что чем меньше отказов, тем лучше сайт адаптирован под посетителя.

Для расчета показателя отказов количество людей, посмотревших лишь одну страницу и не выполнивших никаких действий, делится на количество людей, которые вообще зашли на сайт за тот же период (рис. 1.17). Результат умножается на 100 %.

Рис. 1.17. Расчет показателя отказов

Rb — показатель отказов.

Tv — количество посещений с просмотром одной страницы.

Te — общее количество посещений страницы.

Допустим, зашло 100 человек, и 60 из них сбежали с первой же страницы. Показатель отказов будет таким: (60 / 100) × 100 % = 60 %.

Этот показатель чаще всего нужен в рамках анализа рекламного источника и определенных страниц. По нему очень быстро можно определить, например, нерелевантную страницу, когда директолог [6] по ошибке настроил рекламу на нецелевую страницу.

Важно

Сразу обращу внимание: неправильно сравнивать показатели отказов даже внутри одной отрасли. Как я уже упоминал, 85 % счетчиков настроены некорректно, поэтому и данные по отказам будут неверными. Так что ориентируйтесь на свои показатели и ищите отклонение от среднего.

И наконец, пятый показатель — коэффициент конверсии (рис. 1.18). Это соотношение количества достигнутых целей к количеству визитов.

Цель — некое полезное для вас событие, которое пользователь совершает на вашем сайте. Целью может быть заполнение формы, звонок по телефону, просмотр видеозаписи, репост в социальную сеть, добавление комментариев и т.д.

Рис. 1.18. Коэффициент конверсии

Соответственно, разные цели имеют разную ценность. Например, вы знаете, что каждый 100-й человек из числа скачавших рекламную брошюру покупает в среднем на 50 000 рублей. Тогда скачивание брошюры имеет определенную ценность — 500 рублей [7]. А если вашим клиентом становится каждый 50-й человек (с тем же средним чеком), то ценность скачивания уже другая — 1000 рублей. Различные действия пользователя на сайте будут иметь разную ценность — прямую или косвенную.

По коммерческой эффективности цели делятся на макро- и микроконверсии (рис. 1.19).

Рис. 1.19. Макро- и микроконверсии

Макроконверсия — то, что приносит деньги.

Микроконверсия — все остальные действия с сайтом (за небольшим исключением).

Примеры макроконверсий:

• интернет-магазин: оформление заказа;

• новостной ресурс: глубина просмотра;

• блог: репост записи.

Все зависит от типа ресурса. Если у вас интернет-магазин, то макроконверсия — это оформление заказа, звонок по телефону.

А микроконверсия? В интернет-магазине таковой может быть, скажем, новый отзыв о товаре. Штука однозначно полезная, но на покупку влияет косвенно. Если речь идет о новостном ресурсе и вы зарабатываете на рекламных баннерах, то для вас макроконверсией становится показатель глубины просмотра и общего количества просмотренных страниц.

Для блога макроконверсией становятся комментарии. Чем их больше и чем они качественнее, тем популярнее ваш блог, тем выше его позиция в поисковике. Репост — тоже важная конверсия для блога.

Чтобы корректно оценивать доход с достигнутых целей, необходимо посчитать их ценность [8], а она всегда будет разная в зависимости от типа цели и показателя конверсии из заявки в оплату.

Ценность цели = маржа × конверсия оператора.

Не бывает в природе, чтобы 100 заявок превратилось в 100 заказов. Самая круто оптимизированная форма оплаты, которую я видел (www.tutu.ru), дает 96,6 % [9] конверсии, то есть из 1000 человек, приступивших к оформлению покупки, только 966 это оформление заканчивают.

Данная разница в 3,4 % характеризует, как работает оператор, о котором я рассказывал выше. Поэтому мы вводим так называемую конверсию оператора — поправочный коэффициент, показывающий, сколько денег вам приносит каждая достигнутая цель.

Пример

Допустим, вы продаете IPhone 6 за 57 000 рублей. Маржа составляет 2000 рублей. Вы знаете, что восемь из десяти оставленных заказов доходят до оплаты, то есть коэффициент конверсии оператора — 80 %.

Ценность цели: 2000 рублей × 80 % = 1600 рублей (100 % заказов — 2000 рублей, 80 % от них — 1600 рублей).

В зависимости от типа цели, которой достигает посетитель, ее ценность будет варьироваться, потому что конверсия оператора для людей, совершивших звонок, и людей, оставивших заявку в чате, будет отличаться.

Следующий основной показатель — возврат инвестиций (Return on Investment, ROI) (рис. 1.20). Его тоже можно настроить через Google Analytics.

Рис. 1.20. Возврат инвестиций

Это прибыль от инвестиций, разделенная на сумму инвестиций и умноженная на 100 %. Если вы вложили 100 рублей, а заработали 2000, то ROI равен 2000 / 100 × 100 % = 2000 %.

Пример

Допустим, у вас есть магазин «Сумки и обувь» и определенные регулярные расходы. В месяц вы тратите 300 долларов на SEO, 500 — на контекстную рекламу и 200 — на социальные сети. И если вы не занимаетесь аналитикой, оптимизацией конверсии внутри сайта и прочей необходимой работой, то картина будет примерно такая: 1200 долларов вы заработали с обуви, 1300 — с сумок, итого 2500. И ваш показатель ROI равен 250 % (рис. 1.21).

Вроде все верно, но слишком поверхностно. Посмотрим, что происходит «внутри черного ящика». С помощью Google Analytics можно определить вклад каждого канала (рис. 1.22).

Рис. 1.21. Стандартная модель бизнеса, который не детализирует ROI по каналам

Рис. 1.22. Детализация ROI по каналам точно укажет место «протечки»

Если пристально посмотреть на рекламные кампании, то можно увидеть, например, что продвижение в поисковых сетях дает 200 % ROI, SMM — 500 % ROI, а ведение рекламной кампании при затратах 500 долларов приносит прибыль 400 долларов и дает 80 % ROI и таким образом снижает вашу маржу, кровный чистый заработок!

Важно!

Если ROI меньше 100 % — вы работаете в убыток, теряете деньги.

(При вычислении маржи не забывайте включать в расчет все основные затраты, например на офис. Об этом иногда радостно и оптимистично забывают.)

Итак, с помощью Google Analytics мы увидели, что «Яндекс.Директ» очень сильно срезает маржу. Но он приносит нам и заказы, просто расходы на них слишком высоки. Значит, данный источник нужно сохранить и оптимизировать.

Следующий показатель — доход на клик (ЕРС).

ROI, к сожалению, ничего не скажет о том, сколько еще нужно вложить денег, чтобы заработать больше. Так что профессионалы оперируют понятием «доход на клик». Это отношение заработанной суммы к количеству кликов, которые вы привлекли на сайт, и в том числе показатель эффективности контекстной рекламы.

Как его посчитать?

Пример

Вы купили 300 кликов и получили прибыль 20 000 рублей. Теперь нужно эти 20 000 разделить на 300 кликов. Получится EPC: 66,6 рубля.

Теперь вы знаете точно, что один клик приносит вам 66,6 рубля. Это позволяет очень быстро определить эффективность любой рекламы и каждого ее канала. Данный подход, несмотря на некоторую неточность, дает очень хорошую обзорную информацию, помогает видеть тренды.

Теперь посмотрим на каналы: SEO, PPC, SMM (табл. 1.3). Если закрыть правый столбец, то цифры прибыли в строке SEO нас, конечно, очень порадуют: почти столько же, сколько остальные два, вместе взятые! Но самый эффективный инструмент из трех — все же SMM, потому что у него самый высокий доход на клик. Маркетинговые усилия нужно сконцентрировать на нем! Это классический пример прецедента.

Трафик с точки зрения Google Analytics

Существует пять видов такого трафика (табл. 1.4).

1. Органический (organic) — SEO-трафик.

2. Прямой (direct) — когда пользователь переходит на сайт с закладки в браузере или набирает адрес сайта в адресной строке.

3. Трафик социальных сетей (social).

4. Переход по внешним ссылкам (referral) — предположим, кто-то написал на профильном форуме искренний отзыв о вашей компании и разместил ссылку на сайт, а софорумчане не смогли сдержать любопытства и перешли по ссылке.

5. И наконец, трафик платный (cpc) — от контекстной рекламы, баннеров и т.д.

Проблема заключается в том, что Google не знает обо всех существующих российских системах контекстной рекламы и будет вносить некоторую путаницу в компоновку отчетов. Например, клики с таргетированной рекламы он может приписать к social-трафику, а ведь вы платили за нее живые деньги. Или, например, пришедшие с результатов органической выдачи могут оказаться в числе клюнувших на контекстную рекламу.

UTM-метки

Чтобы передать данные об источнике трафика в Google Analytics, можно использовать UTM-метки.

UTM-метки — специализированный язык разметки ссылок. Счетчики аналитики умеют эти метки воспринимать и интерпретировать. Любая метка состоит из двух частей: названия переменной и ее значения. Например, в метке &umt_term=text1 знак & обозначает, что в ссылке участвуют другие метки, utm_term — название переменной, =… — значение переменной. Значение вы задаете самостоятельно.

Пример

До UTM-меток: http://domain.com.

После UTM-меток: http://domain.com/?utm_sourse=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=campain1.

Как работают UTM-метки?

Проведите простой эксперимент. Введите в браузере адрес главной страницы любого сайта, затем наклонную черту (слеш, /), вопросительный знак, после чего напечатайте любую абракадабру латиницей и нажмите Enter. Думаете, браузер выдаст ошибку 404? А вот и нет. Дело в том, что знак вопроса отменяет переход по ссылке. Вы остаетесь в текущей папке.

Зачем вообще необходим вопросительный знак?

Для передачи нужных параметров ссылки. Несмотря на то что формально вы не обновляете страницу, Google Analytics все равно воспринимает эту ссылку полностью и отображает в отчетах [10]. Каждую определенную категорию, введенную после знака вопроса, Google собирает как пример различных параметров: отдельно — источник трафика, отдельно — тип рекламы, название вашего объявления, название вашего ключевого слова, после чего суммирует и обрабатывает на серверах.

Формально страница сайта, на которую попадет пользователь, не меняется, просто этими UTM-метками вы будете объяснять Google, к какому источнику трафика отнести переход.

Вариантов разметки — великое множество.

Классификация UTM-меток

Меткой можно обозначить и источник кампании, и средство ее осуществления, и название, и ключевые слова, и содержание объявления (табл. 1.5). В последнем может быть размещен, например, номер объявления (сам текст объявления в качестве метки вписывать не нужно, потому что с одним и тем же текстом у вас, я полагаю, немало разных объявлений).

Все эти обозначения могут быть стандартизированными и нестандартизированными.

Стандартизированные обозначения представлены далее.

Источник кампании. Он должен начинаться со строчной буквы: google, vk.com, fb.com, newsletter (новостное письмо) и т.д.

Средство кампании. Это принцип, по которому вы производите оплату. Средство CPC — оплата кликов, CPM — оплата показов, Social — органические переходы из социальных сетей. (Если речь идет о поисковой кампании в «Яндекс.Директе», то средство — всегда CPC.)

Название кампании должно строго совпадать с тем, как она называется в аккаунте, чтобы ее можно было легко найти.

Условие поиска (название текста объявления). Или, как я сказал выше, можно использовать номера объявлений. Условие поиска — ключевое слово, по которому приходит пользователь, или же площадка, с которой, если речь идет о контекстной рекламе, этот пользователь опять-таки приходит.

У «Яндекс.Директа» и Google AdWords существуют макросы, которые позволяют передавать параметры размещения объявления в UTM-метках. Например, можно передать в систему аналитики позицию объявления, номер рекламной кампании, адрес тематической площадки и т.п. В «Яндекс.Директе» все макросы передаются в фигурных скобках {}. В дополнительных материалах к главе вы найдете ссылки на реестр параметров для контекстной рекламы.

Важно

Все названия меток прописывайте только со строчной буквы, так как Google Analytics чувствителен к регистру.

В итоге должен получиться примерно такой документ (рис. 1.23).

Рис. 1.23. Пример стандартизированного документа по оформлению UTM-меток

Если у вас больше каналов рекламных кампаний, то, соответственно, нужно заполнить больше полей.

Только так и должны быть размечены рекламные кампании. Не дай бог вы увидите, что в отчете source написан с прописной буквы! Берите сковородку и стучите по голове своему сотруднику.

Если вы сами настраиваете рекламные квмпании, то нужно самостоятельно привести все UTM-метки к тому формату, который я показал.

Основные индикаторы работы вашего бизнеса

Определить эти индикаторы можно с помощью выделения KPI (Key Performance Indicators, ключевые показатели эффективности).

На первом этапе вам нужно установить, чем бизнес — ваш или тот, который вы продвигаете, — занимается. Задайте несколько вопросов своим клиентам и сами постарайтесь на них ответить. Например: «Что ценного ваш бизнес дает клиенту? Какие качества бизнеса чаще всего ценят ваши клиенты? Чем вы гордитесь? Чем вы отличаетесь от конкурентов?» Как правило, клиенты в таких случаях охотно идут на диалог, а вы узнаёте массу интересного. Ответы на вопросы нужно записать. В результате вы получите определенную идею для обдумывания: в какую сторону двигаться, какие показатели отслеживать и как это делать.

Шаг 1. Определение миссии

Итак, задаем следующие вопросы.

• Какую ценность несет ваш бизнес для клиента?

• Какие качества вашего бизнеса больше всего ценят ваши клиенты?

• Чем гордитесь в бизнесе лично вы?

• Чем вы отличаетесь от конкурентов?

Итог: миссия бизнеса.

Например, миссия компании [11], занимающейся ремонтом бытовой техники, может звучать так: оперативно предоставлять клиентам качественную помощь в устранении типовых неполадок бытовой техники по цене ниже средней по рынку.

На что здесь можно обратить внимание? «Оперативно предоставлять помощь» — о чем это говорит? О том, что мастер должен быстро выезжать, а оператор — быстро перезванивать по заявке. Ключевое слово — «быстро». Соответственно, именно эти данные и нужно отслеживать: насколько быстро выезжает мастер, насколько быстро перезванивает оператор.

Как объективно оценить «качественную помощь»? Очень просто: по количеству повторных обращений по гарантии, количеству отказов от услуг и количеству повторных заходов на сайт.

«Устранение типовых неполадок» — это сегмент, с которым вы работаете. Если неполадка выходит за рамки ваших профессиональных возможностей, она для вас становится нетиповой.

«Цена ниже средней по рынку» означает следующее: во-первых, цены должны быть в свободном доступе на сайте, а во-вторых, нужно следить, чтобы конкуренты не демпинговали.

Крайне желательно иметь четко сформулированную миссию. Это не лирика и не шаблонный рекламный ход для клиентов, а своеобразный чек-лист именно для вас, проверка на соответствие задачи бизнеса и результатов.

Шаг 2. Определение ключевых задач

После того как миссия сформулирована, появляются ключевые задачи.

• Привлекать новых потенциальных клиентов на сайт.

• Получать заявки на услуги.

• Увеличить узнаваемость бренда.

• Информировать о предоставлении услуг.

• Оперативно консультировать по услугам.

• Обеспечить высокую скорость выполнения услуг.

• Контролировать ключевые бизнес-показатели т.д.

Все эти задачи можно и нужно выражать числами.

Например, есть задача «оперативно консультировать по услугам». Но что такое «оперативно»? Для вас это пять минут, а вашу добрую маму устроит и час. Пока не определена сама скорость обратного звонка или ответа в чате, вы не сможете контролировать данный показатель эффективности.

Контролировать ключевые бизнес-показатели поможет аналитика.