Все о бизнесе
и маркетинге
Навигация по статье
Что такое электронная торговляШаг 1. Строим воронку по эффективности брендов и категорий, даже если разработчики забыли добавить эти параметры в момент настройки электронной торговлиШаг 2. Обогащаем данные о товарах в Google Analytics, с помощью специальных параметров и показателей.Шаг 3. Поддерживаем актуальность данных по заказам электронной торговли и контролируем бизнес-процессы внутри компанииРезюме
Маркетинг

Нестандартные подходы к отчетам электронной торговли: как с их помощью увеличить продажи в интернет-магазине

1145

Какие настройки и отчеты электронной торговли позволяют получать дополнительные инсайты для увеличения продаж в интернет-магазине – рассказывает эксперт компании Calltouch Павел Мрыкин.

Что такое электронная торговля

Для начала давайте вспомним, что вообще такое электронная торговля и зачем она нужна интернет-магазину.
 
Электронная торговля – это отчёт, который позволяет анализировать взаимодействия пользователей с товарами на различных этапах. Основным его преимуществом является то, что помимо отслеживания перемещения клиента по воронке, система аналитики фиксирует также всю информацию о товаре, которую вы в неё передаёте с помощью специального кода.
 
Состав данных и число этапов может отличаться в зависимости от того, какую систему аналитики вы используете.
 
Дело в том, что отчёт по электронной торговле присутствует в нескольких системах аналитики, а именно:
 
  • Яндекс.Метрика
  • Google Analytics
  • Calltouch
В чём отличие каждой из них?
 
В событиях, которые фиксирует каждая из систем и в составе информации о товарах.
 
Что касается отслеживаемых этапов – вы можете увидеть сравнительную таблицу ниже.
 
Если сравнивать в лоб  по принципу: «где больше этапов – тот и победил», то Google Analytics выходит вперёд. Однако, если знать, что функционал отслеживания баннеров и кликов по товарам использует меньше 1% от общего количества магазинов, использующих функционал расширенной электронной торговли, то всё становится не так однозначно.
 
Собственно, именно по этой причине эти шаги отслеживания и отсутствуют в Яндекс.Метрике и Calltouch. 
 
Сравнение по возможности отчетов электронной торговли Яндекс.Метрики, Google Analytics и Calltouch
А что относительно отслеживания информации по товарам?
 
Не буду пугать вас JavaScript-кодами, скажу кратко, что все три системы по умолчанию отслеживают одинаковые характеристики товаров, но это не значит, что они у всех собираются.
 
Причин на это может быть несколько:
 
1) Не у всех есть разработчики, которые могут «вытянуть» и категорию товара и производителя.
 
2) В момент настройки разработчики могут схалтурить и на этапе просмотра товара передавать все данные, а при добавлении товара или оформлении заказа такие параметры, как категория и производитель, уже передаваться не будут.
 
Если же стандартные параметры у вас уже настроены,можно сделать ещё лучше: внести некоторые доработки и увидеть гораздо больше, чем видят ваши конкуренты, что позволит делать более точные выводы.
 
О каких доработках я говорю?
 
Мы разберем, как передавать в электронную торговлю дополнительную информацию о товарах.
 
1) Отслеживание наличия товара на складе.
 
2) Оставшееся кол-во товаров на складе.
 
3) Кол-во изображений для каждого товара.
 
4) Наличие и количество отзывов к товару.
 
5) Наличие обзоров и видеообзоров.
 
Но и это ещё не все, дополнительные данные это хорошо, но не менее важно отслеживать также и актуальную информацию по заказу.
 
После того, как увидел страницу «Спасибо за ваш заказ», до момента доставки может произойти огромное количество изменений:
 
  • Состав и стоимость заказа могут измениться
  • Заказанного товара может не быть в наличии, в случае чего заказ будет отменен
  • Клиент может передумать совершать заказ или ему предложат более привлекательные условия по стоимости/срокам доставки/цене в другом магазине
  • При приёмке клиент может обнаружить брак, что снова повлияет на нашу прибыль
Проблема состоит в том, что в большинстве случаев эти данные никак не отображаются в системе аналитики, что приводит к тому, что решения об эффективности рекламных каналов делаются на основе данных по заказам, которых на самом деле уже и нет.
 
Если я вас заинтриговал таким долгим вступлением, то предлагаю уже погружаться в детали.
 
Давайте разберём последовательные шаги по апгрейду вашей электронной торговли для увеличения конверсии в вашем интернет-магазине.

Шаг 1. Строим воронку по эффективности брендов и категорий, даже если разработчики забыли добавить эти параметры в момент настройки электронной торговли

Одной из самых частых проблем с электронной торговлей является то, что при некоторых действиях с товарами передаются всех их характеристики, а при оформлении заказа передаются только ID товара, его название и цена.
 
Выглядит это следующим образом:
 
Характеристики, которые передаются в отчеты электронной торговли
 
В таблице мы видим, что при просмотре товара передаются данные о стране производства (можно передавать бренд), категории и типе дивана. Но на этапе оформления заказа этих данных нет. 
 
Таким образом, если мы с вами попробуем посмотреть воронку по категории / бренду / варианту, то мы можем выдвинуть ошибочное суждение, что просмотры по ним были, но дальше с товарами с этими характеристиками не взаимодействовали. На самом деле это не так.
 
Т.е. если смотреть статистику по названию товаров, мы будем видеть следующие данные:
 
Название товара в отчете
 
А если смотреть на эти же данные в разрезе категории, то мы увидим следующее:
 
Категория товара в отчете
 
Проблема, надеюсь ясна, логичным вопросом теперь будет: «А можно ли теперь это исправить?».
 
Можно, причем это не очень-то и сложно. Пока ваш разработчик будет исправлять свои косяки на сайте – вы можете подлатать дыры в аналитике за прошедший период.
 
Есть одно НО. Для товара должны были передаваться его настоящие ID, взятые из базы данных сайта, в противном случае свести данные не получится.
 
В некоторых случаях, если разработчик не может вывести идентификатор продукта на страницу – он генерирует случайное значение и передает его в систему аналитики, вследствие чего с этими данными мы уже работать не можем.
Для этого мы будем использовать встроенный в Google Analytics инструмент для импорта данных. Самым популярным типом данных для импорта являются расходы из рекламных кабинетов, однако он далеко не единственный.
 
Последовательность действий следующая:
 
1) Заходим в настройки администратора и выбираем пункт «Импорт данных».
 
Выбор импорта данных в Google Аналитике
 
2) На открывшейся странице необходимо нажать кнопку CREATE.
 
Кнопка CREATE
 
3) На следующем этапе выбираем тип данных «Product data».
 
Выбор типа данных
 
4) Далее необходимо задать название для этого набора данных и выбрать представления, в которые будут импортироваться данные:
 
Выбор представлений, куда импортируются данные
5) Выше я уже говорил, что в качестве параметра для сведения мы будем использовать id товара, в настройках этот параметр обозначается как Product SKU.
 
В Google Analytics можно подтянуть различные данные о товарах, но важно понимать, что импортируемые данные должны быть неизменными, в противном случае вы можете внести в них изменения, которые потом уже никак не исправить.
 
Например, такие данные как название товара (Product), категория (Product Category), и производитель (Product Brand) – не меняются у товара с течением времени. Эти характеристики относятся к одному и тому же идентификатору товара.
 
В то же время есть параметр – вариант товара (Product Variant).
 
В качестве значения параметра может передаваться цвет, размер и другие характеристики товара.
 
Если в вашем магазине одному идентификатору товара могут соответствовать разные характеристики, то использовать импорт данных для этого параметра – нельзя, т.к. эта операция перезатрёт все переданные данные, да и непонятно, какой цвет/размер нужно передавать этому товару, если их может быть несколько.
 
Как правильно?
 
Лучше для каждого варианта товара использовать свой идентификатор, чтобы вы могли по идентификатору подгружать недостающие данные. Если вариант у вас относится к конкретному id – вы можете передавать эту информацию в дополнение к названию, категории и производителю.
 
А вот цена с большей вероятностью будет меняться, поэтому её импортировать не нужно.
 
Дальше мы с вами будем говорить об отслеживании дополнительных характеристик товаров. Их также можно дослать, если на каком-то этапе они не будут переданы, но при этом необходимо понимать, что если эти данные могут у вас поменяться со временем – делать это не нужно.

Отслеживание дополнительных характеристик товаров

6) В завершение Google Analytics спрашивает нас, что ему делать, если часть данных всё-таки есть и мы импортируем в файле.

Самый безопасный вариант «No» – использовать данные, которые были собраны счётчиком, даже если мы импортировали новые данные.

Использовать данные, которые были собраны счётчиком

 
Но стоит понимать, что при настройке электронной торговли разработчики могут допускать такие ошибки, как передачу РАЗНЫХ названий товаров и категорий для одного и того же товара. 
 
Вы можете скачать отчёт по категориям с выбранным дополнительным столбцом ID товара и в Google Analytics проверить на повторяемость столбец ID.
 
Если вы обнаружите разные данные для одного и того же товара – значит нужно использовать вариант «Yes» для перезаписи данных.
 
После выбранного способа перезаписи – жмём кнопку «Save» для сохранения настроек и на следующем шаге выбираем Done.
 
Сохранение настроек
 
7) Мы попали на страницу для загрузки данных:
 
Выход на страницу загрузки данных
 
Если у вас не отображаются кнопки для загрузки – вернитесь на страницу импорта данных и нажмите на кнопку справа:
 
Возврат на страницу импорта данных
 
На открывшейся странице мы можем скачать схему загрузки данных с помощью кнопки Get Schema.
 
Если формат CSV нам не подходит, то скачиваем шаблон для Excel, заполняем данные в соответствующие столбцы и загружаем получившийся файл с помощью кнопки UPLOAD FILE:
 
Кнопка UPLOAD FILE
Вот таким нехитрым способом мы можем восстановить справедливость качество данных в отчётах электронной торговли.
 
Пора переходить к более тонким настройкам.

Шаг 2. Обогащаем данные о товарах в Google Analytics, с помощью специальных параметров и показателей.

Отлично, теперь, когда мы обновили данные по товарам, мы можем анализировать статистику в разрезе категорий и брендов.
 
Анализ статистики в разрезе категорий и брендов
 
Из собираемых данных мы можем увидеть, какие товары являются наиболее привлекательными для клиентов, а какие не просто просматривают, но и добавляют корзину и покупают.
 
На основе этих данных мы можем принимать решение о том, рекламу каких товаров необходимо усилить или, наоборот, отключить.
 
Однако из этой информации нельзя понять, в чём причина высокой/низкой конверсии тех или иных товаров.
 
Что можно сделать?
 
Для начала мы можем вывести один из встроенных параметров в качестве второго столбца.
 
Для этого слева над таблицей необходимо выбрать дополнительный параметр, по которому мы хотим увидеть данные:
 
  • Источник / Канал
  • Браузер
  • Устройство

Выбор дополнительного параметра

Обратите внимание, что при сравнительно одинаковом количестве просмотров обеих категорий на разных устройства — одежду (Apparel) приобретают гораздо чаще, чем сумки.
 
К слову про разницу между мобильными устройствами и десктопами – это нормально, так как на самом сайте наблюдается перекос в сторону посещений с десктопа:
 
Отчет в разрезе устройств
 
Стандартные параметры рассмотрели, теперь предлагаю поговорить о тех характеристиках товаров, которые не собираются автоматически и не являются стандартными для электронной торговли.
 
Выше я уже перечислял возможные параметры для отслеживания, расскажу подробнее, чем может быть полезен каждый из них.
 
Отслеживание наличия товара на складе
 
Отслеживание наличия товара на складе
 
Зачастую на современных сайтах, когда товар пропадает из наличия – он не скрывается, в то же время при посещении страницы товара событие просмотра фиксируется, но добавить товар в корзину нельзя.
 
Анализируя данные, можно сделать вывод, что на товар пропал спрос, но если мы добавим характеристику наличия товара на складе, то увидим, что товар перестают покупать тогда, когда он пропадает на складе (что логично). Что означает, что нам необходимо оптимизировать закупки и для данного товара / категории товаров можно увеличить рекламный бюджет, так как спрос на самом деле есть.
 
Оставшееся количество товаров на складе
 
На сайте не всегда выводят реальное количество товаров на складе.
 
Вы можете вспомнить Booking.com, который показывает, сколько номеров осталось свободных и как это частенько влияет на скорость выбора нами отеля и номера.
 
Аналогично это работает и с совершением заказа на сайте. Но здесь нужно помнить несколько вещей:
 
1) Количество товаров в наличии не может показываться больше, чем есть на самом деле на складе, поэтому, если каких-то позиций у вас может быть немного — лучше всё-таки проверять их количество в базе.
 
2) Какое количество является оптимальным – лучше тестировать, так как 1-2 номера для отеля – это нормально, а вот 1-2 товарных позиции в интернет-магазине могут оказаться витринными образцами, товаром без коробки (а иногда это важно) и так далее. 
 
3) Если у вас часто совершают оптовые заказы штучных товаров, то ограничение может сыграть с вами злую шутку и лишить вас оптового заказа.
 
В качестве решения вы можете указывать минимальное количество с коэффициентом 1,5 от среднего количества заказываемых товаров. Помните о том, кто ваши клиенты.
 
4) Обозначать остатки можно как числом, так и собирательными словами «‎много», «достаточно», «мало» и так далее.
 
Это позволит вам сгруппировать все значения и они не будут делиться у вас по цифровым остаткам 5, 8, 15 и так далее.
 
Товарные остатки
 
Собрать же статистику можно будет с помощью кастомного параметра и проведения а/б теста. Они помогут вам определить, влияет ли ограниченное количество товаров на увеличение конверсии в вашем магазине и где та граница, в рамках которой стоит указывать данное значение, если товара на самом деле достаточно.
 
Анализ наличия полезной информации для каждого товара
 
Под полезной информацией имеются в виду:
 
  • Изображения, а точнее их количество
  • Наличие отзывов к товару и их количество
  • Наличие обзоров и видеообзоров
Думаю, и так понятно, что чем большим количеством полезных характеристик обладает товар, тем выше конверсия. Наша же задача найти аутсайдеров по этим характеристикам и добавить недостающую информацию.
 
«Но не добавлять же информацию сразу к половине каталога – это невозможно».
 
Абсолютно с вами согласен, в целом это может быть возможно, но, во-первых, дорого, а, во-вторых, может не иметь смысла, потому что в первую очередь нужно улучшать характеристики тех товаров, которые продаются уже сейчас.
 
Но как мы об этом узнаем?
 
Эти данные мы сможем получить с помощью следующего параметра.
 
ABC / XYZ анализ
 
Что это такое - можно прочитать в этой статье. Если кратко, то это похоже на принцип Парето, когда 20% товаров приносят 80% прибыли. Такие товары помечаются буквой A.
 
Данный вид анализа может дать наилучший прирост продаж, и может использоваться разными способами:
 
1) Как уже говорили, ABC-анализ можно объединять с качественными характеристиками описания товаров, для расстановки приоритетов по проработке каталога.
 
2) Аналогичным образом можно сравнивать, насколько хорошо продаётся тот или иной товар на схожих рекламных площадках, например в Яндекс.Директ и Google Ads.
 
Логика состоит в том, что если товар хорошо продаётся через Директ и относится к сегменту «A», то должен также хорошо продаваться и в Google Ads. Если это не так – необходимо проверять, в чём может быть причина.
 
Данные для этого анализа считаются на стороне, проще всего в Excel и позже уже с помощью импорта по id можно будет свести их и проанализировать в Google Analytics.
 
Как передать все эти характеристики вместе с описанием товара?
 
1) Необходимо создать соответствующие параметры и метрики в Google Analytics:
 
 Соответствующие параметры и метрики в Google Analytics
 
2) Разберём создание параметра на примере параметра «ABC»..
 
На странице «Специальные параметры» нажимаем на кнопку «+ СПЕЦИАЛЬНЫЙ ПАРАМЕТР».
 
Специальный параметр
 
3) На новой странице вводим название параметра «ABC» с областью действия «Товар», оставляем галку в поле «Активно» и нажимаем «Создать»:
 
Добавление пользовательского параметра
 
4) На новой странице Google рассказывает нам о способах передачи данного параметра, мы просто нажимаем кнопку «Готово», так как будем использовать другой:
 
Использование другого параметра
 
5) На новой странице нам необходимо обратить внимание на столбец «Индекс», напротив параметра ABC, в нашем случае он равен 3, и именно его мы будем использовать для передачи данных.
 
В вашем случае он может быть другим, будьте внимательны.
 
Параметр ABC
 
 
6) Параметр АBC лучше передавать непосредственно перед проведением анализа с помощью импорта, а не с помощью скрипта, так как для проведения анализа нужны актуальные данные по всем товарам.
 
7) Для рассмотрения примера с передачей с сайта добавляем ещё один параметр «Наличие на складе», его индекс равен 4:
 
Параметр наличие на складе
 
8) Пользовательские параметры и метрики передаются в коде товаров с помощью дополнительных параметров: dimension# – отвечает за параметры, metric# – за метрики, вместо решёток указывается индекс.
 
Рассмотрим добавление параметров и метрик на примере кода «до» и после.
 
9) Код из справки Google Analytics для добавления товара в корзину выглядит так:
 
Код из справки Google Analytics для добавления товара в корзину
 
Для передачи параметра наличия товаров и себестоимости мы будем использовать параметр dimension4 и метрику metric1:
 
Параметр dimension4 и метрика metric1
Параметр dimension4 и метрика metric1

Шаг 3. Поддерживаем актуальность данных по заказам электронной торговли и контролируем бизнес-процессы внутри компании

Ну что же, мы с вами уже научились использовать функционал, который не использует большинство интернет-магазинов и я предлагаю не останавливаться на достигнутом.
 
Не смотря на наличие полезной информации в электронной торговле Google Analytics, она также обладает и некоторыми минусами, а именно:
 
  • Заказы задваиваются
  • Отменённые заказы продолжают отображаться в отчётах как текущие
  • Данные о выручке по заказам хранятся в неактуальном состоянии
Да, эти данные можно передавать через специальный функционал Google Analytics, который называется Measurement Protocol, но делают это далеко немногие а оптимизировать РК на основе актуальных данных желающих больше.
 
Расскажу о том, как этот функционал мы реализовали в Calltouch.
 
По умолчанию вы можете только собирать данные о взаимодействиях с товарами, а если у вас уже настроена расширенная электронная торговля, то настроить события для Calltouch можно одним кликом в настройках:
 
Настроить события для Calltouch
 
Сразу после этого данные начнут отображаться в отчёте по электронной торговле:
 
Отчет по электронной торговле в Calltouch
 
Давайте же переходить к самому интересному, в чём отличие электронной торговли Calltouch от Google Analytics?
 
На основе этапа оплаты Электронной торговли в системе создаётся привычная для сквозной аналитики сущность «Сделка»:
 
Сущность «Сделка» в Calltouch
 
Что можно сделать со сделкой из электронной торговли для увеличения продаж?
 
1) Анализировать актуальные данные по продажам.
 
Сделки, которые создаются в отчетах электронной торговли, имеют Внешний ID. Это идентификатор заказа, который хранится в вашей CMS и CRM-системе. Этот идентификатор может использоваться в качестве «ключа» для актуализации данных по сделке.
 
К слову, обновлять сделку можно с помощью API, сервиса Альбато или через загрузку Excel-файла внутри интерфейса Calltouch.
 
2) Анализировать продажи по выбранным этапам воронки и тегам.
 
Допустим, вы хотите проанализировать процент выкупаемости в разрезе по рекламным каналам, как это сделать? В момент обновления сделки вы можете передать тэг Оплаты, чтобы сообщить, что данная сделка была оплачена.
 
Статус сделки в Calltouch
 
3) Проводить анализ эффективности рекламных источников на основе актуальных данных.
 
Настроенные фильтры можно применять в отчётах «Все источники» и «Данные площадок». Это позволяет видеть конверсию каждого рекламного канала/кампании в отдельности.
 
Конверсия каждого рекламного канала / кампании в Calltouch
 
4) Оптимизировать рекламу на основе только оплаченных сделок во внешних инструментах оптимизации.
 
В большинстве сервисов оптимизаций есть интеграция со сделками К50. Это означает, что вы сможете автоматизировать оптимизацию рекламных кампаний на основе актуальных данных.
 
Если система, которой вы пользуетесь, не поддерживает загрузку сделок из Calltouch, то воспользовавшись API Calltouch можно загрузить и отфильтровать актуальные сделки для оптимизации, но это уже тема для отдельной статьи. 
 
Для тех, кто ещё не работал с Calltouch, но хочет попробовать, оставлю здесь промокод «ecom yagla». Он даёт 50% скидку на первый месяц использования ПО сервиса. Чтобы воспользоваться предложением, переходите по ссылке и укажите промокод при регистрации.

Резюме

Аналитика электронной торговли может дать рост продаж, если использовать её не только для анализа выручки.
 
Именно нестандартные подходы позволяют привести уже собранные данные в порядок, а также добавить уникальные характеристики для поиска причин роста и падения продаж.
 
Но действовать нужно постепенно, не меняя последовательность шагов:
 
1) Убедитесь, что все данные собираются корректно.
 
Кстати, о популярных ошибках разработчиков я написал целую статью.
 
2) Если вы обнаружите недочёты при сборе данных – необходимо отправить ТЗ на исправление разработчику.
 
3) Пока разработчик вносит исправления, вы можете добавить недостающую информацию о товарах  с помощью инструмента импорта данных.
 
4) Для более глубокого анализа встроенных метрик и параметров может быть недостаточно – оцените представленный список и подумайте, какие ещё свойства было бы полезно отслеживать и добавьте их.
 
5) Обновляйте статусы заказов и оптимизируйте на их основе рекламу в автоматическом режиме.
 
Пусть будет ниже ДРР, а ROI, прибыль, средний чек – растут как можно выше! :)
 
Автор материала – эксперт Calltouch Павел Мрыкин
Опубликовано редакцией Yagla
1145
4
Обсуждаемое

Как посмотреть аналитику в Tik Tok? Лонгрид

TikTok недавно запустил собственный аналитический инструмент, очень похожий на тот, что встроен в аккаунты Instagram Creator. Аналитическая панель TikTok позволяет получить представление об общей аудитории тиктокера и эффективности опубликованного им контента.12

Как создать эффективную команду, 8 стратегий создания эффективной команды Лонгрид

Тот факт, что группа людей работает вместе, не означает, что они автоматически образуют эффективную сплоченную команду. Если вы отвечаете за руководство командой, вам необходимо разработать собственный план построения команды как целостной единицы.11

Лидогенерация и воронки в WhatsApp Лонгрид

Обычно когда говорят о рекламе в WhatsApp и других мессенджерах, на ум приходят спам-рассылки. В ответ на них можно получить, как минимум, раздражение пользователей, как максимум – бан номера.8
Свежее

События в Google Analytics 4: инструкция по настройке Лонгрид

Статья для тех, кто уже освоился с новой версией Google Аналитики или собирается это сделать. Мы рассмотрим, какие типы событий доступны в Google Analytics 4, из чего они состоят, как их настраивать и отслеживать.

Как сделать стратегию email-маркетинга своими руками Лонгрид

Сами по себе email-сообщения с анонсами статей, предложениями скидки и уведомлениями об акциях не работают. Нужно иметь видение, для чего вы отправляете те или иные рассылки вашим подписчикам, какую цель в конечном счете преследуете.4

Как проверить позиции сайта в Яндексе и Google Лонгрид

В процессе продвижения сайта в поиске нужно постоянно отслеживать текущие позиции, чтобы понимать, всё ли правильно вы делаете или нужно скорректировать действия. Для разового съема позиций подойдут бесплатные инструменты или ручная проверка.5