в такой «прямой трафик», чем в показываемый системами веб-
аналитики. Я абсолютно убеждён, что органический трафик нуж-
289
ТИМОФЕЙ ШИКОЛЕНКОВ
но делить на брендовый и весь остальной. И анализировать успе-
хи поискового продвижения в отрыве от брендового трафика.
Тем не менее, всё это — космос для многих предпринимате-
лей. По не таким уж и старым данным Google 25% сайтов вооб-
ще не имеют установленного счётчика. А те, где он присутству-
ет, в массе не имеют настроенных целей, а значит, не смогут
посчитать и оценить источники конверсий даже по «одномерно-
му» алгоритму.
Несмотря ни на что, Google Analytics — действительно,
на мой взгляд, самая совершенная из общедоступных систем
веб-аналитики, но у Яндекс. Метрики есть огромное преимуще-
ство в виде уникального инструмента — «Вебвизора». Он пока-
зывает «мультики» — так я называю записанные действия людей
на вашем сайте. Вы видите, как клиент двигает мышкой, куда
нажимает и как заполняет те или иные поля. Этот инструмент
нельзя недооценить. Он превосходно подходит для анализа
поведения клиента в условиях тех или иных инструментов
на вашем сайте. Можно отфильтровать людей, положивших товар
в корзину, но не завершивших процесс оформления заказа.
Тогда «мультики» могут показать технические проблемы, кото-
рых вы не замечаете, так как во время проверки действуете
по «правильному сценарию», не совершая нетипичных действий,
которые как раз могут делать сторонние посетители.
В моей практике был случай, когда в одном из интернет-магазинов
было очень много добавлений в корзину, но очень мало оформлен-
ных заказов. Соотношение корзины к заказам — более 20:1. Про-
веряли корзину, оформляли тестовые заказы. Всё в порядке. Пока
не попробовали вебвизор. Тут-то и выяснилось, что определённая
и не особо редкая последовательность действий пользователя при-
водит к тому, что в корзине перестаёт работать кнопка «оформить
заказ». Она просто не нажимается. Не представляю, сколько бы мы
искали эту ошибку, если бы не вебвизор. Ведь не все клиенты склон-
ны искать ваши контакты и жаловаться, они в таких случаях чаще
всего «голосуют» иначе — закрытием окна вашего интернет-магазина
и открытием сайта вашего конкурента.
А что же всё-таки делать с аналитикой, если она такая «одно-
290
ВАШ ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИН ОТ А ДО Я
мерная»? Из самой первой главы вы уже знаете, каким путём
пошли компании, где я управлял этим процессом. При наличии
данных можно построить какую угодно аналитику.
Несколько лет назад я рассказал на одной из самых инте-
ресных, на мой взгляд, IT-конференций «Стачка», которая прохо-
дит в Ульяновске, о том, как мы создавали нашу систему анали-
тики. Как я уже говорил, у нас особо не было выбора. Никаких
других систем, удовлетворяющих нас по функционалу, просто
не было. Строго говоря, их и сейчас нет. В конце презентации
я задал вопрос залу: «кто теперь займётся созданием чего-то
подобного?». Почти треть зала ответила поднятыми руками. Всё
дело в том, что в такой системе нет ничего космически сложного.
Как я сказал в начале, веб-аналитика — это представленные
в нужном виде данные. Что такое данные о посетителях интер-
нет-магазина? В основном это открытия конкретных страниц сай-
та, источники переходов, метки. Осталось создать контрольные
точки, состыковать это всё с данными о заказах и сформировать
нужные отчёты.
Может показаться, что данных будет так много, что ни один
привычный сервер баз данных не справится. Но ведь мы собира-
ем данные только по нашим магазинам, а не по большому коли-
честву сторонних, как это делает Метрика или Аналитикс. Ника-
кой «бигдаты» (очень большого объёма данных) здесь нет.
Логика нашей системы проста. Каждый посетитель при пер-
вом заходе на сайт получает идентификатор (подобным образом
сейчас работает почти любая система веб-аналитики). Вся исто-
рия его посещений записывается в базу. Если он совершит заказ
или достигнет иной цели, то мы будем знать все его шаги и источ-
ники переходов, предшествующих этому событию. Корректный
с моей точки зрения расчёт источников заказа («атрибуция кон-
версии») — дело нескольких SQL запросов. И, конечно же, мы
учитываем все предшествующие заказу заходы, а не только пер-
вый или последний.
Один из часто задаваемых вопросов последнего времени —
как определить онлайн источник клиента, если он не оформлял
291
ТИМОФЕЙ ШИКОЛЕНКОВ
заказ непосредственно в интернет-магазине. Один из спосо-
бов — колл-трекинг. Как я рассказывал раньше, он позволит
идентифицировать источник звонящего. Мы изначально пошли
другим путём, и я до сих пор считаю его оптимальным. Если поку-
патель делает заказ по телефону, то продавец просит его назвать
уникальный идентификатор, который показывается на сайте
в правом верхнем углу. И очень редко мы получаем отказ, если
только клиент в данный момент не у компьютера. Получив дан-
ные об идентификаторе, аналитика открывает доступ к онлайно-
вой истории клиента, и понимает, какие источники предшество-
вали заказу.
Теперь более сложная история: клиент пришел в оффлайн-
магазин и совершил покупку там. В этом случае есть две воз-
