Коэффициент cr: понятие, формула расчета конверсии, отличие от ctr

Первая итерация (аккаунт ––> кампания)

Начнем с высшей сущности – аккаунта. Чтобы убедиться, что формула работает, рассчитаем прогноз коэффициента конверсии для кампании «Слоны» и сравним полученный результат с фактическим CR.

Подставим в нашу формулу количество кликов и конверсий текущей сущности (кампании), а также CR сущности выше (аккаунта). Как видим, прогнозируемый коэффициент конверсии оказался равен фактическому CR (минимальное расхождение между прогнозным и фактическим показателями скрадывает округление до сотых процента).

Переходим к следующей сущности в иерархии. Если вы используете структуру аккаунта «1 группа – 1 ключ», то выбирать в качестве следующей сущности группу объявлений нет никакого смысла, но всегда можно разделить ключевые фразы по признакам. Выбирая признаки для кластеризации, нужно учитывать намерения пользователя (что побуждает его вводить тот или иной запрос) и примерно понимать, на каком этапе воронки продаж он находится.

В зависимости от ситуации семантическое ядро можно сегментировать по:

наличию ключевой характеристики («генератор 5 квт», «ДГУ 10 киловатт»);
наличию слов, придающих запросу коммерческий оттенок («купить», «заказать», «цена», «прайс» и т. д.);
наличию географических элементов («в москве», «метро аэропорт», «ул ленина»);
запросы в форме вопроса;
и другим признакам.

В нашем случае ключевые слова будут делиться по двум признакам: указание на цвет игрушки и наличие слов с коммерческим оттенком («купить», «заказать» и прочих).

При отборе по признакам некоторые фразы обычно попадают сразу в несколько «корзин» (даже в нашем коротком списке есть, к примеру, запросы «стоимость розового слоника» и «купить зеленого енота»). Чтобы решить эту проблему, необходимо объединить все столбцы с признаками в один («Все признаки»). Сводную статистику из этого столбца уже можно использовать в качестве текущей сущности.

Подставив в формулу количество кликов и конверсий для группы признаков (текущая сущность) и CR кампании (сущность выше), мы получаем прогнозные коэффициенты конверсии. Самостоятельной ценности эти показатели не имеют, но очень пригодятся нам на следующем этапе расчетов.

Активация электронной торговли в Google Analytics

Чтобы данные по электронной торговле поступали в Google Analytics необходимо выполнить ряд настроек:

включить расширенную электронную торговлю
настроить воронку в представлении Google Analytics

Для того, чтобы включить электронную торговлю необходимо перейти в настройки представления Google Analytics и активировать два переключателя

Обратите внимание они должны быть оба в положении ВКЛ:

Настройка в представлении

После этого стоит добавить этапы процесса оформления покупки, например, пользователь может просмотреть корзину, перейти к подтверждению состава заказа, ввести адрес и выбрать способ доставки:

Настройка процесса покупки

Завершается настройка нажатие кнопки Сохранить. Такие действия стоит выполнить в каждом представлении, чтобы данные по электронной торговле были доступны в отчетах Google Analytics.

Валюта, в которой будут отображаться данные настраивается на уровне представления

Обратите внимание, что эта настройка будет актуальна также и для импортируемых расходов на рекламу. По умолчанию данные о доходе обрабатываются и отображаются согласно настроек представления

Если используете различные валюты, то необходимо при фиксации транзакции передавать код валюты, в которой она прошла.

Что будет, если воронка переместится с главного домена на субдомен?

Для примера с SaaS отслеживание целей начинается на outreachplus.com. Но когда покупатель совершает покупку, он попадает на app.outreachplus.com для регистрации. Ниже показано как выглядит эта воронка.

Отслеживание субдомена

Для отслеживания воронки в Google Analytics, необходимо сделать следующее:

Настройте представление, которое отображает данные с основного домена и с субдомена (app.outreachplus.com). Иначе Google Analytics будет иметь доступ только к данным с основного домена.

Сначала создайте представление в Google Analytics и затем определите фильтр, который указывает, что находится в этом представлении.

Установка фильтра для цели

Шаблон фильтра содержит как основной сайт, так и субдомен. Они разделены вертикальной линией. Это означает «или». То есть мы хотим учитывать трафик с www.outreachplus.com или app.outreachplus.com

Определите исключения источников перехода

Когда пользователь переходит с одного сайта на другой, это фиксируется как новый сеанс. Но нам это не подходит, потому что один и тот же пользователь в одном сеансе переходит и на субдомен. Вот как это исправить:

Определение исключений источников перехода

В менеджере тегов от Google необходимо настроить тег, чтобы указать для поля cookieDomain значение auto. Когда пользователь начинает сеанс, создается cookie с идентификатором клиента. Новый cookie будет создан при перемещении пользователя на субдомен. При этом он будет содержать тот же идентификатор клиента. Поэтому он зафиксируется как один пользователь.

Установка cookieDomain в auto

Но что произойдет, если воронка переместится с основного домена на совершенно другой домен? В таком случае все становится еще сложнее.

Другие методы оценивания.

Рассмотренные ранее методы ориентированы на оценку эффективности в первую очередь источников и каналов трафика, последующие два метода описывают непосредственно эффективность ресурса:

1) Анализ сеансов без отказа.

Формула: количество посещений с конверсией/количество посещений без отказа*100%

Используя данную формулу можно оценить насколько сайт хорош в качестве продающего. Выделить данные сеансы, можно с помощью стандартного сегмента «Сеансы без отказов».

Кроме того, данный сегмент «очищает» поведенческие метрики «среднее время посещения» и «страниц/сеанс» приближая их к реальным значениям.

2) Анализ конверсионности воронки продаж.

Оптимизация воронки продаж (в Google Analytics «Конверсии» -> «Цели» -> «Визуализация последовательностей») — одна из важнейших маркетинговых задач, и на пути приведения его к эталонному виду оценка коэффициента конверсии является как раз важнейшей метрикой.

Надеюсь, данная статья поможет всем тем, кто ранее опирался на усредненные метрики конверсии оценить реальное качество и эффективность своего или клиентского ресурса

Системы веб-аналитики предоставляют мощный, и что более важно универсальный функционал. И настройка его «персонализации» под конкретный ресурс — одна из важнейших аналитических задач, ориентированных на достижение успеха в сети

СЕО

Поисковая оптимизация (СЕО) включает несколько тактик, которые работают вместе для повышения рейтинга вашего сайта на страницах результатов поиска (SERP).

Разнообразные элементы вашего сайта способствуют его СЕО, многие из которых можно измерить.

8. Рейтинги SERP

SERP — это списки результатов, возвращаемых поисковыми запросами.

Каждая страница вашего блога будет занимать разные позиции в выдаче по релевантным ключевым словам и фразам.

Один из инструментов, который вы можете использовать для отслеживания своего рейтинга в поисковой выдаче — это трекер рейтинга Ahrefs.

Ahrefs предлагает набор инструментов, но вы также можете выбрать только те, которые вам нужны.

Это решение позволит вам получить точное представление о том, приносят ли результаты ваши усилия по поисковой оптимизации, или вам нужно сосредоточиться на других стратегиях или лучших ключевых словах.

9. Среднее количество входящих ссылок на сообщение в блоге

Входящие ссылки — это ссылки на ваш блог с других сайтов.

Например, другой блог может выделять ваш контент, или сообщение в социальной сети может ссылаться на определенную страницу или ресурс.

Эти ссылки очень ценны, поскольку они способствуют авторитету вашего домена и страницы.

Хотя вы можете использовать Google Analytics для просмотра информации о «рефералах», чтобы узнать, сколько у вас входящих ссылок, существуют и другие инструменты, предназначенные для явного отслеживания данных о ссылках.

Например, посмотрите «Moz Link Explorer».

Вы можете попробовать этот инструмент бесплатно или как часть комплексных предложений продуктов Moz для СЕО.

В любом случае, понимание того, какие сообщения привлекают больше всего входящих ссылок, может рассказать вам больше о том, какой контент в вашем блоге находит отклик у читателей.

Что такое воронка продаж

Воронка продаж (или конверсии) – модель, призванная визуализировать процесс совершения покупки с того момента, как человек только заинтересовался товарам, то момента оплаты заказа. Этот инструмент показывает, как пользователь превращается в клиента, который выполнил целевое действие.

С помощью воронки продаж можно:

составить модель поведения посетителей сайта или магазина и определить, какая их часть теряется на каждом этапе продаж;
обнаружить в системе продаж слабые места и исправить их.

Получать данные о конверсии можно с помощью Google Analytics и Яндекс.Метрики. Достаточно установить один из сервисов на сайт и регулярно отслеживать в личном кабинете статистику.

Быстрое резюме воронок Google Analytics и отчетов визуализации

Прежде чем перейти к подробностям, я хочу убедиться, что мы говорим об одних и тех же вещах. Таким образом, в случае, если вы не на 100% уверены, то:

В Universal Analytics воронка — это путь следования которым, как вы ожидаете, будут следовать ваши посетители

С помощью воронки вы можете легко определить, где посетители входят и выходят из процесса конверсии/продаж. Вы можете определить и устранить узкие места в вашей конверсии/ процессе продаж.

Есть два типа воронок Google Analytics: воронки конверсии и воронки продаж

Воронка конверсии — это серия веб-страниц, по которым, как вы предполагаете, проследуют ваши посетители, чтобы достичь нетранзакционных целей, таких как “подписка на рассылку новостей”, “Скачать” и т.д.

Воронка продаж — это серия веб-страниц, по которым, как вы ожидаете, проследуют ваши посетители, чтобы достичь транзакционных целей (разместить заказ на сайте). Оформленный заказ — хороший пример воронки продаж.

Примечание: существует еще такой тип воронок, как “Мульти”. Эти воронки основаны на многоканальной модели атрибуции.

В Universal Analytics, воронка состоит из страницы (страниц) целей и одной (или более) страницы воронки (также известный как шаги воронки).

Вы можете установить до 20 страниц в качестве страниц воронки в UA.

Однако, не стоит делать этого (подробнее об этом позже).

Как я уже упоминал ранее, отчет визуализации используется, чтобы отобразить весь путь воронки конверсии/продаж в Google Analytics. Используйте этот отчет для определения точки выхода для каждого шага воронки.

Эти прерывания воронки могут помочь в объяснении того, какая часть сайта / процесса конверсии нуждается в безотлагательном внимании.

Примечание: отчет визуализации доступен в соответствии с Конверсия>Цели в вашей учетной записи в UA.

Понимание аналитики воронки конверсии

Чтобы получить снимок коэффициента конверсии воронки, перейдите в раздел «Конверсии» → «Цели» → «Визуализация последовательностей». Здесь вы сможете увидеть коэффициент конверсии используемой воронки. Он демонстрирует процент посетителей, которые достигли цели. Например, подписались на бесплатную пробную версию программного обеспечения.

Если на определенной странице выпадает большой процент посетителей, то следует установить причину.

Вот пример воронки продаж, которую мы настроили для OutreachPlus.

Настоящая воронка

В приведенной выше визуализации воронки видно, какое количество людей выпало после посещения страницы с ценами. А также процент посетителей, которые переходят к оформлению заказа, и которые зарегистрировались.

Результаты

Можно проследить всю цепочку: от количества и стоимости обращений — до дохода по каждому из них.
Маркетинговые данные сводятся, анализируются и визуализируются в Google Data Studio — там же можно отслеживать KPI.
Полноценно анализируется окупаемость рекламных источников.

Благодаря нашей схеме обмена данными между платформами можно построить комплексную и глубокую аналитику. Следующий шаг — анализ больших объёмов информации из разных источников.

В этом году мы планируем подключить к проекту Google BigQuery — инструмент для обработки больших объёмов данных. Если вам интересно узнать об этом апгрейде — оставляйте комментарии, и мы напишем продолжение кейса, когда решение будет реализовано.

Как учитывать возвраты в отчетах

Часть заказов, оформленных на сайте, может не выполняться — покупатели могут не забрать или вернуть товар. Что делать, если данные, отправленные в Google Analytics, нельзя изменить, а невыполненные заказы искажают статистику?

В таких случаях в Google Analytics можно отправлять информацию о возвратах. Это не изменит данные по отправленному ранее доходу, но позволит учитывать сумму возвратов и их количество в отчетах.

Загрузить данные о возвратах в Google Analytics можно 2 способами:

С помощью , если у вас есть свободные разработчики, которые настроят автоматическую передачу данных.
Вручную — с помощью Data Import. Этот способ занимает больше времени и имеет некоторые нюансы и ограничения. Например, можно учитывать возвраты только за последние 6 месяцев, нужно использовать отдельные файлы для полных и частичных возвратов. Подробнее — в справке.

Прирост продаж

Если бизнес не растет, он умирает.

Прирост продаж – показатель эффективности, который измеряет увеличение (или уменьшение) вашего дохода от продаж в течение месяца. Это одна из самых важных метрик, которую используют практически все и всегда. Однако возможны разночтения в отношении этого показателя в зависимости от контекста. Так, рост продаж может быть связан не с ростом бизнеса или эффективности продаж, а с сезонностью, временной конъюнктурой или другими факторами. Например, сейчас мы можем наблюдать рост продаж защитных масок из-за коронавируса.

Формула расчета проста:

ΔS = (S_n_-1— S_n) / S_n,

Где ΔS – прирост продаж,

S_n_-1 – продажи за период, предшествующий отчетному,

S_n – продажи за отчетный период.

Использование ежемесячного роста продаж в качестве ключевого показателя эффективности продаж даст практические идеи, которые можно использовать для оптимизации процессов, стратегий и приоритетов продукта на малом временном горизонте.

Годовой рост дохода от продаж является более важным для отслеживания состояния компании, особенно для компаний, которые продают программное обеспечение, как сервис (SaaS-модель). А вот для большинства стартапов – это слишком долго. Мониторя ежемесячный рост продаж, стартап получает метрику продаж, которую теперь можно использовать сразу, а не через 12 месяцев.

Как отправлять события в Google Analytics

Отправляем события в слой данных GTM

Есть много способов, но самый надежный и правильный, это отправка через слой данных (data layer). Слой данных, это просто транзит между сайтом и счетчиками.

Для отправки мы должны инициировать следующее выражение на javascript.

Разберем подробнее каждую строку

window.dataLayer = window.dataLayer || []; — проверяем есть ли уже созданный слой данных, если нет, то создаем новый.

dataLayer.push({ ‘event’: ‘name’}); — в нужный момент добавляем в слой данных название события;

‘name’ — собственно, название события;

Итого, нам нужно инициировать данное выражение в каждый момент воронки и подставлять название событий, например, мы хотим отправлять события в момент, когда пользователь открывает конструктор объявлений.

Или в момент, когда пользователь заполнил и подтвердил объявление в конструкторе.

Протестировать, верно ли приходят события, можно в дебаг моде GTM, углубляться в это не будем, так как можно легко погуглить.

Теперь нам нужно извлечь события из слоя данных и отправить в GA

Извлекаем событие из слоя данных и отправляем в Google Analytics

Создаем триггер в GTM вида Custom event (Пользовательское событие) и в поле Event name (Название события) указываем ad_submit , это как раз то значение, которое мы указывали при отправке события на сайте.

Далее, это триггер будет инициировать запуск тега, который в свою очередь отправляет событие в Google Analytics.

Далее создаем тег, в котором указываем следующие значения

Категория funnel и Действие ad_submit указываются произвольные, именно по ним мы будем идентифицировать событие в GA. В качестве триггера указываем наш созданные ранее триггер Заполнено объявление.

После сохранения тега разворачиваем его в продакшн, нажатие на кнопку Publish (Публиковать) и тестируем: при заполнении объявления должно приходить событие в отчет GA под названием Real time > Events (В реальном времени > События)

Аналогичный цикл проводим для других событий, то есть этапов воронки, которые мы хотим отслеживать.

Зачем отслеживать ассоциированные конверсии и что это такое

Ассоциированные конверсии — это все посещения сайта из разных каналов, которые предшествовали целевому действию, то есть конверсии. Чаще всего в системах аналитики по умолчанию используют модель атрибуции конверсий «По последнему клику» — в этом случае конверсии засчитываются тому рекламному каналу, в котором был сделан последний клик перед конверсией.

По факту, клиенты редко покупают с первого контакта. Часто покупке предшествуют несколько заходов на сайт — и каждый раз это могут быть переходы из разных каналов. Как правило, чем дороже и сложнее товар или услуга, тем больше времени проходит от первого контакта пользователя с сайтом и до покупки, и тем больше он делает переходов из разных каналов.

Пример: девушка хочет купить блузку на лето, вводит запрос в Google и переходит по первой ссылке из органических результатов выдачи:

Спустя некоторое время в поиске она видит товарную рекламу с предложениями от этого же магазина:

Девушка кликает по товару, снова переходит на сайт. Рассматривает товар, смотрит на цену и изучает отзывы.

Днем позже девушка видит ретаргетинговое объявление этого бренда в Instagram, переходит на сайт и оформляет заказ:

Модель атрибуции по последнему клику засчитает конверсию на счет канала Instagram: он был последним в пути пользователя к покупке. Но не менее важную роль сыграли SEO и товарная реклама: если бы не было касаний с клиентом в этих каналах, покупка скорее всего бы не произошла.

Почему важно это учитывать

Можно сделать неверные выводы, если анализировать эффективность рекламных каналов без учета ассоциированных конверсий, то есть не рассматривать вклад каждого канала в достижении конверсии. Например, в приведенном выше примере можно решить, что весь рекламный бюджет стоит направить на рекламу в Instagram, а расходы в остальных каналах снизить до минимума.

Правильный подход: проанализировать, какие каналы участвуют в пути пользователя, и уже потом принимать решение развивать или отключать рекламный источник.

Считаем воронку

Допустим, у нас на сайте есть последовательность из 4 целевых действий, которые мы и хотим посчитать как воронку:

Просмотр карточки товара (за первый шаг воронки будем считать просмотр страницы товара)
Нажатие кнопки «В корзину» (за второй шаг — событие, срабатывающее при нажатии на кнопку добавления в корзину)
Переход на страницу «Оформление заказа» (за третий шаг — просмотр страницы оформления заказа)
Переход на страницу «Спасибо за покупку» (и наконец за четвертый шаг — просмотр страницы с благодарностями).

Переходим в Data Studio и создаем новое вычисляемое поле используя формулу из комбинации COUNT_DISTINCT (для подсчета уникальных идентификаторов сеанса) и CASE (подробнее о CASE в справке):

COUNT_DISTINCT(
CASE
WHEN REGEXP_MATCH (Страница, «.*/tovar/.*») // тут используем регулярное выражение для подсчета количества просмотров страниц содержащих товары
THEN Session ID
WHEN Действие по событию = «addToCart» // тут считаем количество событий добавления в корзину (естественно, отслеживание этого события у вас должно быть настроено)
THEN Session ID
WHEN Страница = «/cart/» // тут считаем количество просмотров страницы оформления
THEN Session ID
WHEN Страница = «/thank-you/» // тут считаем количество просмотров страницы «Спасибо»
THEN Session ID
ELSE «»
END)

// Важно! Комментарии Data Studio не поддерживает, поэтому удалите их при создании вычисляемого поля. В результате этих манипуляций мы получили показатель, который можно выводить на графике

Однако, Data Studio не позволяет вывести показатель без параметра, поэтому создадим параметр с названиями шагов нашей воронки используя все тот же CASE:

В результате этих манипуляций мы получили показатель, который можно выводить на графике. Однако, Data Studio не позволяет вывести показатель без параметра, поэтому создадим параметр с названиями шагов нашей воронки используя все тот же CASE:

CASE 
WHEN REGEXP_MATCH (Страница, ".*/tovar/.*")
THEN "Просмотр страницы товара"
WHEN Действие по событию = "addToCart"
THEN "Добавление в корзину"
WHEN Страница = "/cart/"
THEN "Оформление заказа"
WHEN Страница = "/thank-you/"
THEN "Спасибо за покупку"
ELSE "Другое"
END

Теперь все готово для визуализации.

Структура аккаунта в Google Analytics

Аккаунт Google Analytics имеет следующую структуру:

Google аккаунт — необходим для регистрации аккаунта(-ов) Гугл Аналитикс. Вы можете использовать электронный адрес на Gmail или зарегистрировать любую почту, как Google аккаунт и предоставить доступ к GA. В рамках одного Google аккаунта вы можете создать несколько аккаунтов Analytics.
Аккаунты Google Analytics — могут быть представлены различными компаниями. Если вы представляете агентство, то для вас это максимально актуально, так как в рамках одного Гугл аккаунта вы можете управлять всеми компаниями. Однако, их количество ограничено и составляет 100 шт.
Ресурсы — у каждой компании может быть несколько ресурсов, к примеру: сайт, приложения под Android, iOS (но не более 50 шт.).
Представления — может быть несколько в рамках одного сайта: все данные по веб-сайту (по умолчанию), представления по вашим целям и задачам (для конкретного региона, по трафику и т. д.). Максимум доступных представлений — 25 шт.

Соответственно, можно предоставлять ограниченные доступы каждому из сотрудников в зависимости от выполняемых задач или же по региональному признаку.

Как организовать структуру аккаунта в GA?

На несколько веб-сайтов создать один ресурс с отдельными представлениями каждого веб-сайта и одним общим (актуально для сайтов с поддоменами, чтобы анализировать перемещение пользователей с одного поддомена на другой).
Создать отдельный ресурс на каждый веб-сайт.
Создать для каждой аудитории отдельные представления (полезно для разделения доступов).
Различные представления в зависимости от особенностей аккаунта и ваших целей (представления по трафику, регионам).

Какие метрики нужно отслеживать

Отчетов много, везде цифры, дроби и проценты. Не утонуть в этом поможет наша статья.

Очевидный ответ, который наверняка у вас уже в голове: «Посмотреть на показатель отказов». Можно. Но тогда для понимания, что у вас все хорошо вам нужно эталонное значение. А его не существует.

Если собрать статистику, средний показатель отказов в российском сегменте — около 30% по данным Яндекса. Но показатель ни о чем не говорит. Сайтов много, у всех — разные причины.

Если пользователь зашел на ресурс, увидел дизайн из 2000-ых и сразу ушел — это истинный отказ. Если человек загуглил телефон компании, из выдачи зашел на страницу с контактами, посмотрел номер и начал по нему звонить — Метрика все равно посчитает это отказом. А в действительности, человек решил свою проблему — нашел номер компании.

Смотрите на данные только по вашему сайту. Оценивайте их в динамике, как они меняются с течением времени, какая тенденция есть. А кроме общих цифр, смотрите и на конкретные действия, которые совершают люди.

Показатели можно разделить на две группы. Первая — данные по конкретному визиту:

отказы для конкретного сайта;
время сессии;
глубина просмотра
действия — загрузка файлов, взаимодействие с кнопками, просмотры видеоконтента;
ошибки — 404 страницы, неверное заполнение форм и т. д.

Вторая — группа показателей, которые говорят о лояльности:

периодичность посещений сайта пользователем;
время между двумя визитами;
конверсии.

Для примера. Отчет «Аудитория» > «Общее число визитов». Мы увидим, сколько людей какое количество раз заходили на сайт.

Основная доля — те, которые были на сайте один раз. Но при этом есть и те, которые возвращались более 10 раз. Давайте сравним эти данные с информацией за прошлый месяц.

И за аналогичный месяц год назад:

Кроме этого, сравним доли новых и вернувшихся посетителей:

Видим, что ровно год назад:

Был меньший трафик.
Было меньше людей, вернувшихся повторно.
Было больше людей, которые возвращались более 2 раз.

Вывод, который можно сделать: несмотря на общее увеличение трафика на сайт, есть проблемы с воспитанием лояльной аудитории. Люди заходят один раз, но не возвращаются. Соответственно, наша задача здесь — подумать, как мы можем удержать человека на сайте и мотивировать на повторное возвращение.

Интерпретация отчета визуализации последовательности

Многие маркетологи предполагают, что число 2,037 на скриншоте выше, означает количество людей (пользователей), которые завершили покупку. Но это не так. Число 2,037 обозначает количество уникальных просмотров страниц, а не пользователей.

Уникальный просмотр страницы — количество уникальных посещений (сессий), в течение которых просматривалась эта страница.

Уникальный просмотр страницы засчитывается только один раз во время визита (сессии)

Поэтому вообще неважно сколько раз пользователь переходит на ту же странице в данной веб-сессии (посещении), количество уникальных просмотров страниц на странице останется прежним

Например, если человек переходит на главную страницу три раза в данной веб-сессии, то:

Количество просмотров страниц для главной страницы будет 3
Количество уникальных просмотров страниц для главной страницы будет 1

Также количество уникальных просмотров страниц не может быть равным числу пользователей (или уникальных пользователей).

Это потому, что пользователь может перейти к одной и той же странице несколько раз в течение нескольких посещений и, таким образом, может генерировать несколько уникальных просмотров страниц.

Например, если человек смотреть главную 3 раза в первой сессии и 4 раза во второй сессии, то количество уникальных просмотров страниц на главной странице будет 2, но число пользователей (или уникальных пользователей) будет по-прежнему будет 1.

Примечание: Посетители и пользователи — это одно и то же.

Созданные возможности продаж

Не имеет значения, сколько звонков или электронных писем делают торговые агенты или менеджеры, если никто не заинтересован в том, что они продают. Если продуктом никто не заинтересовался, то проблема не в менеджерах.

Соответствующая метрика – созданные возможности продаж – фиксирует заинтересованных клиентов, до которых «достучались» менеджеры. Этот показатель позволяет спрогнозировать будущие продажи и ранжировать возможности, исходя из их ценности и вероятности реализации. На этом этапе выясняется, соответствует ли контакт из «холодной» базы профилю вашего идеального клиента, попал ли он в воронку и готов ли двинуться по ней дальше к сделке.

Формула проста – число потенциальных продаж инициированных за отчетный или планируемый период:

SOC = ∑Customersp_t,

Где SOC – созданные возможности продаж (Sales opportunities created),

Customersp– потенциальные покупатели – те, кому позвонил менеджер и кто заинтересовался сделанным ему предложением;

t – отчетный период.

Отслеживать созданные возможности продаж очень важно, особенно если цикл до сделки длинный. Показатель дает бесценную информацию об эффективности всего процесса продаж:

Эффективно ли продвижение? Сопоставим количество созданных возможностей с количеством звонков на одного менеджера.
Эффективен ли используемый скрипт продаж? Сравним число созданных возможностей с числом состоявшихся сделок.

Эта метрика помогает оценивать эффективность процесса продаж, воронки, а также прогнозировать выручку.

Какая бывает конверсия

Разная. Смотря что понимать под этим словом. В узком смысле конверсионными будут только те люди, которые что-то купили и оплатили. Конверсии НЕ будет, если человек:

Зашел на сайт и ушел.
Выбрал товар, положил его в корзину, но не оформил заказ.
Оформил заказ, но не оплатил его.
Оплатил заказ, но вернул товар и потребовал свои деньги назад.

То есть если денег от человека вы так и не получили – конверсии никакой не было.

Но это не всегда бывает так. Поэтому выделяется еще широкий подход к конверсиям. В широком смысле конверсия – это любое действие, в котором вы заинтересованы.

Например, когда человек скачивает в Плей Маркете ваше приложение – он делает конверсию. Вы ему ничего не продали, ничего с него не заработали, но этот человек совершил целевое действие, которое в будущем может принести прибыль.

Составные цели Google Analytics. Основные преимущества.

Что такое составная цель и чем она отличается от обычных целей в аналитике? Давайте разберемся.

Обычная цель – это единичное действие пользователя на странице. Так называют классические цели, предоставленные GA (целевая страница, событие и т.д.).

Составная цель — последовательность целей, которые пользователь должен совершить, чтобы его цель считалась достигнутой. Google Analytics позволяет настраивать составную цель размером в 20 последовательных шагов.

С тем, что такое составная цель разобрались. Теперь переходим к самому “вкусному” — что она позволяет сделать. Именно составная цель создает в Google Analytics воронку (как на гифке сверху), визуально отображабщую действия пользователей на сайте.