Продуктовые метрики: какими они бывают и как выбрать те, что подходят вашему бизнесу

Введение в технологию Вебвизора

Сервис, который позволял проследить весь путь пользователя на сайте, изначально делали сторонние разработчики как самостоятельное решение — аналог зарубежных систем Hotjar и Crazy Egg. Компания Яндекс купила стартап Webvisor в 2010 году и интегрировала его в Яндекс.Метрику. Это позволило дополнить систему отчетов по пользовательскому поведению интерактивными демонстрациями. 

Если вы еще не знаете, как включить вебвизор в Яндекс.Метрике и зачем он вообще нужен, советуем ознакомиться с нашим руководством для начинающих. А пока напомним основной функционал, с которым будем работать.

Программное обеспечение вебвизора работает путем подключения к нужному сайту и записи поведения пользователя на нем. Это отображается как визуальное представление на просматриваемой на веб-странице: чем ярче цвет, тем активнее. Вебвизор чем-то напоминает тепловизор — области, которые вызывают наибольший интерес у пользователей, подсвечиваются интенсивнее, а менее востребованные — остаются серыми.

Просмотр видео по каждому зафиксированному визиту помогает наглядно оценить особенности взаимодействия пользователей с сайтом, — предположить, что вызывает у них трудности при посещении, а также увидеть, на что они обращают внимание. Основной функционал вебвизора позволяет определить:

Основной функционал вебвизора позволяет определить:

• канал трафика;
• геолокацию пользователя;
• браузер и ОС, с которых осуществлялся заход;
• время, дату посещения;
• взаимодействие пользователя с сайтом — карты кликов;
• продолжительность посещения;
• количество просмотров страниц;
• поисковые запросы и ключевые слова;
• цель и номер визита.

Когда ваш вебвизор работает корректно, вы сможете все это увидеть в отчете, который находится в одноименном разделе «Вебвизор». Но если при настройке сервиса допущены ошибки, например, при постановке целей или размещении кода, дальнейшее использование не имеет смысла. Как настроить вебвизор в Яндекс.Метрике так, чтобы избежать их? У нас есть отдельная статья на эту тему.

У сервиса есть и свои ограничения. Например, выборка всего за 15 дней — это ровно столько, сколько в Яндекс.Метрике хранятся данные вебвизора. Или возможность распознавать только сайты с кодировкой UTF-8, в противном случае данные записываются некорректно. Также нельзя устанавливать на ресурс несколько вебвизоров — работать будет только один из них. Или превышать лимит в 150 000 посещений в сутки — больше система не записывает.

Вы также не можете отследить другую статистику по пользователям, загружать более поздние записи сеансов или интегрировать данные из рекламных кабинетов или веб-аналитики.

Последнее действительно существенный недостаток. Хорошо было бы связать записанные визиты с конкретными показателями конверсии, каналами, ROI и другими важными маркетинговыми метриками. Это помогло бы наглядно увидеть, какие источники эффективнее. Например, по соотношению вложенных денег и пришедших пользователей, на что конкретно тратится рекламный бюджет и так далее. С помощью вебвизора можно отслеживать последовательность действий и поведение. Но, к сожалению, нет способа отслеживать рентабельность инвестиций, рекламные расходы или LTV.

Со всем этим справляются более продвинутые решения — например, сквозная аналитика от ROMI center. Она позволяет оперативно собирать данные из разных источников, включая рекламные кабинеты, CRM, коллтрекинг, в едином интерфейсе. А также видеть, какие каналы работают и привлекают клиентов, а какие просто сливают бюджет.

Интерактивный, но ограниченный функционал вебвизора обусловлен используемой технологией. Сервис построен так, чтобы записывать все изменения контента на странице динамически.

Когда пользователь инициирует изменение страницы, например, с помощью прокрутки или клика, вебвизор тут же записывает эти изменения. .

Главный плюс нового вебвизора 2.0 по сравнению с предыдущей версией — именно возможность описывать динамику. Вплоть до того, что мы можем увидеть, какую именно рекламу показали пользователю при входе на сайт исходя из его интересов. Или оценить, как реализован переход на мобильную версию сайта — исходя из устройства и браузера, с которых был визит, вебвизор запишет ровно то, что происходит на экране «с той стороны».

Эти достоинства можно использовать не только для того, чтобы смотреть, как ваш сайт выглядит в глазах сторонних наблюдателей. Мы подобрали для вас несколько лафйхаков, которые будут полезны тем, кто уже освоил стандартный функционал сервиса и хочет большего.

Словарь веб-аналитика

Сеанс — период времени, в течение которого пользователь активно работает с вашим веб-сайтом или приложением. К сеансу привязываются все данные об использовании сайта или приложения: просмотры страниц, события, транзакции электронной торговли и т. д.

Просмотры страниц — посещения одной страницы

Сеанс и просмотр страницы почему-то часто путают, поэтому обратите внимание — это принципиально разные понятия.

Уникальные просмотры — количество посещений, во время которых хотя бы раз были просмотрены указанные страницы. Не следует путать с обычными просмотрами.

В этом сеансе у Страницы 1 — 2 просмотра и только 1 уникальный просмотр

Входы — количество посещений вашего сайта, начавшихся с указанной страницы.

Процент выходов — процент выходов с сайта, выполненных с указанной страницы. Снова рассмотрим схему, чтобы было понятнее.

У фиолетового сеанса 3 просмотра страницы. У оранжевого сеанса 2 просмотра страницы

У страницы 1: 2 просмотра и 1 выход (закончился оранжевый сеанс) — 50% выходов

У страницы 3: 1 просмотр и 1 выход (закончился фиолетовый сеанс) — 100% выходов

Показатель отказов — это процент посещений, в ходе которых было открыто не более одной страницы, т. е. при которых посетитель покидает сайт со страницы входа. При этом посетитель не совершает никаких отслеживаемых целевых действий. Смотрим рисунок.

Смотрим еще один.

В первом случае это отказ: за сеанс была просмотрена всего одна страница. Во втором случае не отказ: было просмотрено 2 страницы. Этим отказ отличается от выхода. Не бывает отказа без выхода, но бывает выход без отказа.

Что полезно иметь в виду про показатель отказов:

1. Это не процент выходов.

2. Показатель отказов становится релевантным только после качественной настройки счетчиков. Например, на одностраничном лэндинге можно поставить событие на прокрутку страницы — прокрутка будет играть роль перехода между страницами.

Источник — последний ресурс, который посетил пользователь, прежде чем перейти к вашему контенту: поисковая система (например, Google) или сайт (example.com).

Канал — тип источника, например:

• organic — обычный поиск;
• cpc — поисковая реклама с оплатой за клик;
• referral — переход с веб-сайта;
• direct — прямой вход (клик из закладок или переход из адресной строки браузера).

Больше примеров источник/ каналов:

• yandex / cpc — переход по рекламе из «Яндекса»;
• (direct) / (none) — прямой заход на сайт;
• google / organic — переход из поиска Google;
• example.com / referral — переход по ссылке с сайта example.com.

API

Консультант раздела: Дмитрий Антипов, менеджер продукта OMNICOMM

«Продуктовые метрики необходимо выбирать так, чтобы повысить ценность от использования сервиса для клиента. Для продуктов API клиентом является разработчик

Но важно помнить, что предоставляемые данные предназначены для конечного пользователя. 

Выбор метрик зависит от задач бизнеса. Например, ключевая метрика в транзакционном бизнесе (онлайн-платежи) — скорость отклика. Для банковских переводов важна безопасность, в телематике — скорость сбора данных с транспортных средств и выгрузка отчетов. При разработке API нужно уточнить у заказчика, как планируется монетизировать API, и согласовать, какие метрики следует отслеживать в первую очередь. 

Ключевые критерии любого качественного сервиса API — это скорость предоставления данных, простота интеграции для сторонних разработчиков и невысокая стоимость владения».1. API calls — общее количество вызовов API за заданный период времени. Необходимо понимать количество вызовов по каждому методу для планирования нагрузки на инфраструктуру.2. Failure rate — количество неудачных вызовов API. Метрика даёт понимание, насколько выросло число неудачных вызовов одного из микросервисов. Возможно, появился баг, или микросервис почему-то стал слишком популярным. На примере OMNICOMM: после добавления информации о температурном режиме в рефрижераторе пользователи из ритейла стали запрашивать метод «Состояние ТС» каждый час. Другой пример: после того, как службы, управляющие автопарком в аэропорту, подключились к API, количество вызовов метода «Местоположение ТС» кратно возросло.  

Как рассчитать: Failure rate = количество неудачных вызовов / общее количество вызовов  

3

Support tickets — количество обращений в службу поддержки, возникших в результате проблем с API. Обращения важно разделять на консультации и инциденты. Все ошибки на продуктовой площадке должны отлавливать автотесты и мониторинг

Количество багов, точнее, их отсутствие, также считается показателем бизнеса в целом и может быть использовано в KPI.

4. Response time — время ответа сервиса на запрос клиента. Изменения в сервисе могут ухудшить качество его работы. Кроме того, разработчик может написать неоптимальный запрос к базе данных или перегрузить микросервис.

Как рассчитать: разница между временем вызова и временем получения ответа. Эталонное время можно получить при нагрузочном тестировании.

5. Количество запросов в единицу времени. 

Основные настройки Яндекс.Метрики

metrika.yandex.ru/about
metrika.yandex.ru

Создание и установка счетчика

• Имя счетчика — произвольное название, для удобства туда вписывают домен ресурса.
• Адрес сайта — URL площадки, данные по которой хотите отслеживать.
• Дополнительные адреса — как правило, здесь указывают поддомены (например, актуально для бизнеса, работающего в разных городах).
• Часовой пояс — должен совпадать с тем, в котором вы живете. В противном случае метрика будет показывать некорректные данные.
• Вебвизор — активируйте эту функцию, чтобы в будущем анализировать поведение пользователей на сайте.

«Электронная коммерция»«Контентная аналитика»

Зачем разбираться в метриках роста и продукта

Все дизайнерские решения каким-то образом влияют на метрики. Поэтому если в них разбираться, можно лучше понять — удалось ли вам улучшить продукт или ваш новый дизайн сделал все только хуже?

Конечно, проще всего было бы ответить на эти вопросы, посмотрев на метрики роста. Мол, если мы стали больше зарабатывать — значит, все не зря, а если начали зарабатывать меньше, то что-то идет не так.

Но в этом подходе кроется ошибка, которая может стоить продукта.

Чтобы лучше разобраться, почему при оценке дизайна или редизайна не стоит опираться на метрики роста, давайте разберем следующий кейс:

Допустим, в команду разработки пришел плохой менеджер и выбрал для развития фичу Х. Под новую фичу компания нанимает команду маркетинга, которая начинает активно привлекать трафик.

Команда выкатывает эту фичу — и она оказывается неудачной. Метрики продукта — то есть, retention, возвращаемость пользователей — летят вниз. Продукт начинает хуже удерживать пользователей, доход на нового пользователя уменьшается.

Но из-за того, что в продукт было привлечено намного больше трафика, новые пользователи маскируют ухудшение в метриках продукта и компания начинает зарабатывать больше. Потому что на метрики роста влияет 2 составляющих — сам продукт и его продвижение.

Получается, что по метрикам продукта все очень плохо, но по метрикам роста — просто отлично. И руководство, посмотрев на метрики роста, радуется и повышает плохого менеджера, который только испортил продукт.

Такой случай — не редкость в компаниях.

Изучая метрики, вы сможете помочь своей компании этого избежать и более убедительно аргументировать свои выводы и дизайнерские решения.

Подытожим

1. Одна из главных метрик продукта — это retention, то есть, возвращаемость пользователей. Найти его можно, разделив количество дневных пользователей на N-ный день на количество скачавших приложение.
2. Мы научились отличать метрики роста от метрик продукта. Достаточно мысленно увеличить количество пользователей приложения и посмотреть, увеличился вслед за этим показатель метрики или нет. Например, выручка — revenue — увеличится; значит, это метрика роста. А retention — нет; значит, это метрика продукта.
3. Поняли, что для оценки продукта и своей деятельности нужно использовать именно метрики продукта.

Веб-аналитика — тайны, секреты, расследования

Люди придумали множество каналов для передачи информации: речь, визуальные образы, аналоговая аудиозапись, перфокарты, радиоволны, проводную и спутниковую связь.

В сети Интернет люди обмениваются информацией при помощи компьютеров — вычислительных машин, которые пересылают друг другу данные. Пересылают их по оптоволоконным магистралям, через спутники или по телефонным проводам.

Информация передаётся через Интернет в двух видах:

• визуальная
• звуковая

Вся информация в Интернете структурирована так, чтобы её удобно было искать. Она размещается на веб-страницах, ещё их называют сайтами.

Сайт создаётся для того, чтобы на него заходили люди, которые ищут необходимую им информацию.

Все заходы на сайт можно отследить при помощи веб-аналитики.

Веб-аналитики способна рассказать, что за посетитель заходил на сайт, в какое время, откуда он пришёл, какие кнопки нажимал, сколько времени провёл на сайте, как прокручивал страницу и т. д.

Веб-аналитика нужна владельцу сайта. Получая данные о посетителях, владелец может анализировать их поведение и на основе выводов принимать решения по улучшению работы сайта, добавлению новых страниц, статей, аудио- и видеоматериалов.

Если сайт некоммерческий, то веб-аналитика может быть и не нужна. Но для коммерческого проекта установка счётчика аналитики на сайт — первостепенная задача.

Бизнес — это цифры. Если у предпринимателя нет перед глазами целостной картины, кто приходит на сайт и из каких источников, как он сможет понять, эффективен ли сайт?

Система аналитики собирает данные в наглядные отчёты, диаграммы, сводки. Благодаря веб-аналитике владелец сайта может изучать, анализировать, расследовать трафик, ставить и проверять гипотезы.

В России чаще всего используют 2 системы веб-аналитики:

• Яндекс Метрика
• Google Analytics

Обе системы позволяют анализировать трафик, который приходит на сайт, и поведение пользователей.

В этой статье я расскажу про Яндекс Метрику.

Настройка Яндекс.Метрики

Ниже будет форма «Начать пользоваться или перейти к настройке целей». Нажимая «Начать пользоваться» вы попадете на страницу со всеми вашими счетчиками. Отсюда можно перейти в настройки Яндекс.Метрики, где вы настроите цели, фильтры, доступ и все остальное.

Переход в настройки Метрики

Во вкладке «Основное» укажите часовой пояс и привяжите счетчик к Вебмастеру: тогда вы сможете сообщать боту Яндекса, что нужно обойти страницы, к которым подключен счетчик. После привязки счетчика к Вебмастеру перейдите в настройки Вебмастера и включите «Обход разрешен».

Функция «Обход разрешен»

Во вкладке Уведомления настройте уведомления, как вам удобно, и ограничьте доступ пользователей к данным Метрики во вкладке «Доступ».

Установка фильтров

Во вкладке «Фильтры» настройте параметры фильтрации: например, исключите трафик со своего IP или настройте визиты роботов:

Настройка фильтрации

Настройка Целей

Настройка целей

Есть и другие цели: по количеству страниц за визит, по действию — нажатию на кнопку, вызову формы, заполнению заявки, составные цели из нескольких шагов. Отчеты по целям отображаются в отчете Конверсии. Но сначала разберем Сводку.

Retention — метрика, на которую я смотрю чаще всего

Предлагаю не вдаваться в теорию, а сразу взять конкретную метрику и посмотреть, что это такое и как она работает.

Начнем с retention — метрика, которая показывает возвращаемость пользователей. То есть, если сегодня наше приложение скачало 100 новых пользователей, то retention ответит на вопрос, сколько из них к нам вернется завтра, через месяц и так далее.

Допустим, что retention второго дня равен 60% — это значит, что на второй день приложение запустят 60 пользователей из 100 скачавших.

Эту метрику можно посчитать на любой день жизни пользователя. Допустим, retention 7 дня равен 30% — это означает, что на 7 день с момента скачивания в нашем приложении останется 30 человек из 100 скачавших.

Тут важно отметить, что в один и тот же день в сервис заходят как пользователи, которые только сегодня скачали приложение, так и те, кто пользуется им уже давно. А значит, у каждого пользователя свой второй день пользования приложением

Допустим, у меня это было две недели назад, а у кого-то — сегодня.

В итоге мы берем каждого пользователя, смотрим на его «второй день», и считаем, зашел он в сервис или нет. Затем смотрим, какой процент все-таки зашел — это и будет показатель retention второго дня.

Допустим, наше приложение скачали 1000 раз за неделю. Во второй день из этой тысячи зашли 600 пользователей, а в седьмой — 300. Используя эти данные, мы можем посчитать retention второго дня — 600/1000 = 60%, и retention седьмого дня — 300/1000 = 30%

Чем полезна эта метрика?

Она быстро даёт понять, удалось ли нам сделать продукт, который был полезен пользователю, или он пощёлкал, посмотрел и удалил.

Если retention какого-то дня составляет 0%, значит, из всех, кто когда-то скачивал приложение, никто в нем не остался, и приложение никому не нужно. Может, стоит его закрыть?

Хочу сразу отметить, что в некоторых приложениях retention нужно трактовать иначе — допустим, дейтинг. Пользователь нашел пару — больше условный «Тиндер» ему не нужен.

Но чаще всего цель разработки приложения — найти пользователей, которые будут пользоваться им в течение длительного времени. То есть, с какого-то дня retention должен перестать убывать — retention 90 дня должен быть равен retention 180 дня и так далее. В таком случае аналитики говорят, что retention вышел на плато.

Если у продукта большая и постоянно растущая аудитория, это свидетель того, что продукт вышел на плато retention — как Facebook, Telegram, Google Maps и так далее.

Аналитика форм в Яндекс.Метрике: что собой представляет?

Есть ресурсы, которые часто используют различные формы для заполнения данных. Аналитика форм служит главным инструментом для таких сайтов и дает понимание того, как аудитория сайта контактирует с формами. Она может быть представлена окном навигации по сайту, формой оформления заказа или формой обратной связи.

Аналитика форм в Метрике отображает информацию в двух представлениях:

• Конверсия формы;
• Поля формы.

Многие задаются вопросом, как они работают. Конверсия формы предоставляет данные о числе просмотренных страниц с формой, о количестве взаимодействий с формой и числе отправленных форм.

Поля формы содержат данные о времени, проведенном с каждым полем формы, отчет о незаполненных полях формы и отчет о полях, которые вызвали вопросы у аудитории и были покинуты посетителями сайта.

Очень удобно то, что сервис позволяет переходить от одной формы к другой, если, например, на странице, анализ которой проводится, находится несколько форм. Для подключения Аналитики форм необходимо выполнить несколько действий.

Таким образом, аналитика форм собирает отчет с помощью Вебвизора, но лимит отчетов ограничен. Для того, чтобы получить доступ к Вебвизору, необходимо знать, как войти в личный кабинет Метрики и какие возможности станут после этого доступны.

С одного ресурса Вебвизор записывает не более 150 тысяч просмотров ежедневно. Лишь некоторая часть из них включает действующий процесс заполнения формы, который впоследствии будет обработан инструментом Аналитики форм. Отчет предоставляет заполненные данные за период 15 дней. Обычно полученной информации хватает для получения развернутого отчета-анализа по работе аудитории ресурса с формами.

Проверка площадок на поиске и в РСЯ через вебвизор

Иногда бывает сложно признать ту или иную площадку в РСЯ и на поиске неэффективной. Перед тем как принять решение по отключению, можно просмотреть активность пользователей, приходящих из нее, на вашем сайте. Сделать это можно с помощью вебвизора.

1. Открываем нужный отчет в Яндекс.Метрике

Заходим в кабинет Яндекс.Метрики, в левом меню выбираем «Отчеты» — «Стандартные отчеты» — «Источники» — «Директ.площадки».

2. Выбираем временной интервал

В открывшемся окне выбираем нужный интервал, за который будем смотреть данные вебвизора. Как помним, данные хранятся 15 дней, поэтому большее количество назначать нет смысла.

3. Выбираем тип площадки

Отмечаем галочкой пункт «Сети», получаем список площадок. Нажимаем на иконку флажка рядом с той, записи которой хотим посмотреть.

4. Анализируем записи вебвизора

Система выдаст сформированный отчет по вебвизору с выбранной площадки — по заданным условиям. Здесь можно посмотреть детальные видео всех посещений ресурса и принять решение о том, нужен ли этот канал для продвижения или его стоит отключить.

5. Сохраняем сегмент для дальнейшей работы

Если данные могут еще понадобиться, выделенный сегмент можно сохранить. Для этого нужно нажать на меню «Сегмент» со значком воронки и выбрать «Сохранить как».

Данные по сохраненному сегменту можно будет найти в меню «Сегменты» и дополнительно проверять ту статистику, которая не отображается в Яндекс.Директ.

Проверка причин возникновения брошенных корзин через вебвизор

Когда в отчётах вы видите большой показатель отказов по оформлению заказа, то есть брошенные корзины покупателей, можно не гадать, что именно вызвало такую ситуацию. Проще всего увидеть это своими глазами. Для этого нужно всего 2 вещи:

• Задать цель «Посещение корзины» — например, указав URL страницы оформления заказа.
• Отсортировать посетителей по достижению этой цели.

Чтобы это сделать, нужно задать соответствующее условие в вебвизоре. Выглядит это как достижение имеющейся у нас цели «Посещение корзины». Вверху отчета вебвизора есть столбцы для задания условий — «Визиты, в которых». Нажимаем на значок плюса рядом, выбираем «Поведение» — «Достижение цели» и нашу цель. Оставляем регулятор в положении «Включить».

После выбора нужно нажать кнопку «Применить» — в отчете отобразятся те визиты, где пользователь добавил продукт в корзину. Чтобы исключить реальных клиентов, нужно повторить алгоритм действий по выбору условий. Только при выборе цели поставить переключатель в положение «Исключить». В получившемся отчете можно будет последовательно просмотреть все визиты, в которых заказ не состоялся до конца. И увидеть реальные причины, которыми это вызвано. Возможно, люди просто не видят кнопку «Заказать» или параллельно ищут во внутреннем поиске на сайте «условия доставки».

Поисковые запросы

Это одна из самых важных составляющих всей аналитики. Знать, по каким запросам и из какой поисковой системы люди приходят на сайт, хотят все – и владельцы сайтов, и вебмастера, и SEO-специалисты, и маркетологи. Но уже несколько лет поисковики шифруют данные, и мы зачастую не можем увидеть того, что искали.

Google Analytics

На практике это означает, что в GA зашифрованные запросы будут попадать в графу not provided.

На скриншоте, это более 48% от всего поискового трафика. К тому же есть еще графа not set. Там подсчитывается статистика по запросам, которые по разным причинам не нашли адекватного отображения в отчете. В случае когда мы говорим о поисковом трафике, причины могут быть следующими:

• Трафик из контекстно-медийной сети Google не связан с запросами, поэтому отображается с пометкой (not set).
• Кампании помечены тегами вручную, а в отчете «Поисковые запросы» поддерживаются только автоматически добавленные теги.
• В кампании зарегистрированы недействительные клики, которые также отображаются с пометкой (not set).
• В отчете AdWords по поисковым запросам есть столбец «Другие поисковые запросы». Эти данные добавляются в запись (not set).

Часть эти данных можно получить в других представлениях, но для полноценного анализа таких полумер недостаточно.

Яндекс.Метрика

Несколько иная ситуация в Яндекс.Метрике. Хотя Яндекс тоже шифрует данные, он все же передает их в Метрику. Поэтому, когда дело касается анализа трафика из Яндекса, тут все более-менее нормально. А вот с Google не все так хорошо.

Вот пример месячной статистики по запросам Яндекса:

Если просуммировать в Excel число визитов по всем запросам, то получим то же число, что и в таблице – 520.

А это пример того же отчета, но уже по запросам из Google:

Вместо данных о 375 визитах мы видим всего 3 запроса, по одному визиту в каждом.

В данном случае стояла задача понять, почему резко упал поисковый трафик из Google на сайт. И здесь Метрика оказалась бесполезной, а Analytics был некорректно установлен и вообще не давал никаких данных. Но исходя из опыта работы с другими проектами мы пришли к выводу, что Метрика хорошо отображает трафик из Яндекса, а Analytics – из Google. Поэтому одновременная работа двух этих систем на сайте – весьма полезна.

Также при глубокой аналитике трафика бывает весьма полезным сочетание Метрики и GA. Прежде всего потому, что данные могут разниться или просто иметь более удобный вид в одной из систем.

Для примера возьмем отчет по операционным системам. Полезно бывает анализировать эти данные по трафику из контекстной рекламы, причем по каждой кампании в отдельности. Отчет по операционным системам: Стандартные отчеты -> Технологии -> Операционные системы.

Для выбора конкретной рекламной кампании по UTM-меткам воспользуемся сегментированием:

Мы выбираем метку UTM: campaign, чтобы указать кампанию. Получили довольно интересные данные, что конверсия кампании в Mac OS = 10,6%, что значительно выше, чем в других операционных системах.

Это можно использовать для корректировки ставок на списках ремаркетинга в контекстной рекламе. Те же самые данные в Google Analytics выглядят вот так:

Хотя это один из вариантов представления, в Яндекс.Метрике это выглядит более презентабельно. И данные тоже несколько разнятся. В некоторых случаях они отличаются сильно

Это важно при выборе степени корректировки ставок в Директе и AdWords на основе текущих данных

Настройте подключение

1.1 Подготовьте облако к работе

Yandex DataLens разворачивается в облачной платформе Yandex.Cloud.

Чтобы открыть DataLens, подготовьте облако к работе:

• Вы новый пользователь (хотите использовать Yandex DataLens только для исследования подкастов).
• Вы уже используете Yandex DataLens (в других целях).

Новый пользователь
Уже использую Yandex DataLens

Если вы хотите использовать Yandex DataLens только для исследования подкастов:

1. Откройте главную страницу сервиса.

2. В правом верхнем углу убедитесь, что вы вошли в нужный аккаунт.

3. Выберите каталог default для создания экземпляра Yandex DataLens. Нажмите Активировать DataLens.

4. Откроется главная страница Yandex DataLens.

Если вы уже используете Yandex DataLens для решения различных задач:

1. Откройте главную страницу сервиса.
2. В правом верхнем углу убедитесь, что вы вошли в нужный аккаунт.
3. Откроется главная страница Yandex DataLens.

1.2. Создайте подключение

Важно

Создание подключения и работа с данными по аналитике подкастов возможна для пользователей, у которых есть права на какой-либо подкаст в Яндекс.Музыке. Если у вас нет доступа к подкасту, то данные не отобразятся на дашборде.

Вы получите доступ, загрузив подкаст на Яндекс.Музыку. К подкасту привязана почта на Яндексе, указанная при загрузке.

1.3. Изучите статистику подкастов в DataLens

1. После создания подключения откроется папка с набором стандартных объектов, на основе которых построена ваша статистика:

   Дашборд Аналитика подкастов на Яндекс.Музыке — основная страница для просмотра статистики, с набором всех виджетов (графиков, таблиц, фильтров). Чтобы иметь быстрый доступ к дашборду, сохраните ссылку на страницу в удобном месте.

   Другие объекты

   • Подключение — набор параметров доступа к данным подкастов. Это ключ, который необходим пользователю, чтобы открыть статистику.
   • Датасеты — наборы измерений и показателей, на основе которых строятся чарты.
     • Датасет D01. Прослушивания подкастов — датасет с данными про прослушиваниям.
     • Датасет D02. Подписчики подкастов — датасет с данными по подписчикам.
   • Чарты — набор отдельных визуализаций в виде диаграмм и таблиц, используемых на дашборде.
   • Дашборд Metrica Live Demo Dashboard и Дашборд по продажам — примеры, которые могут открыться в вашем подключении. При необходимости их можно удалить.

2. Откройте дашборд Аналитика подкастов на Яндекс.Музыке.

   1. Дашборд содержит четыре вкладки:
   • Прослушивания — общая статистика прослушиваний, динамика прослушиваний, статистика прослушиваний отдельных эпизодов и распределения прослушиваний по дням недели и времени суток.
   • Аудитория — статистика по аудитории слушателей, включая социально-демографические данные.
   • Подписчики — статистика по аудитории подписчиков, динамика подписок и отписок, социально-демографические данные.
   • Справочник — справка по расчетным показателям и терминам, используемых в данных и на дашбордах.
   1. Каждая вкладка содержит:
   • Тестовые виджеты — заголовки, комментарии и подсказки.
   • Селекторы — фильтры по различным измерениям, которыми можно фильтровать содержимое дашбордов.
   • Чарты — графики, таблицы и другие визуализации.

Вы можете вносить правки и дополнять стандартные объекты по своему усмотрению. Например, удалить ненужный график с дашборда или добавить новый, изменить существующий график или добавить селектор на дашборд.

Основные отчеты Метрики

Рассмотрим наиболее полезные отчеты, представленные в Метрике:

• По ключевым словам. Поможет выявить «работающие» слова, благодаря которым на ресурс приходят пользователи.
• По площадкам. Показывает РСЯ площадки, на которых отображаются ваши объявления.
• Показатели по источникам трафика. Отображает данные по каналам трафика, благодаря чему владелец сайта сможет определить, какой из них приносит большую прибыль.
• По устройствам. Показывает число пользователей, посетивших ресурс через ПК, мобильный телефон, планшет. Здесь же можно увидеть модели устройств, которыми пользуется большая часть ваших юзеров. Полезный отчет для оптимизации ресурса.
• Половозрастной показатель. Отчет позволяет увидеть, кто чаще (мужчины или женщины) пользуется сайтом и совершает на нем покупки, и каков средний возраст аудитории.
• Время и часы. Помогает увидеть активность пользователей в течение дня или недели.
• География. Отчет для определения региона использования. Помогает определить, где продажи идут лучше.
• Вебизор. Отчет для оценки ресурса помогает выявить его сильные и слабые стороны.

Это далеко не все отчеты, которые вы сможете получить при использовании Яндекс.Метрики. Есть еще огромное количество полезных инструментов, которые помогут вам проанализировать ресурс с разных сторон.

FAQ

Каково главное преимущество вебвизора в Яндекс.Метрике? Вебвизор позволяет записывать динамические изменения, то есть все действия пользователя, которые тот предпринимает на сайте. Запись ведется в режиме реального времени — это не скриншоты экрана. В «объектив» вебвизора попадает все — прокрутка страниц, вводимые с клавиатуры символы, нажатия на кнопки и ссылки, заполнение форм. Просматривая отчеты вебвизора, можно увидеть все тонкости поведения пользователя в динамике. Какие стандартные показатели можно посмотреть в отчете вебвизора? Помимо непосредственной записи визита, отчет вебвизора позволяет посмотреть другие показатели по каждому пользователю. Это время на сайте, геолокация, ОС и браузер, уровень активности, источник перехода. А также общее число его визитов и достижение целей, поставленных в Яндекс.Метрике. Важный момент: данные о визитах хранятся только за последние 15 дней, так что более позднюю статистику посмотреть не получится.

Метрики роста и метрики продукта

Отойдем на шаг назад и посмотрим, какие вообще бывают метрики. Выделяют 2 типа: метрики роста и метрики продукта

Допустим, у нас есть некое мобильное приложение. В него попадают пользователи, как-то с ним взаимодействуют, и по итогам этого взаимодействия приложение зарабатывает деньги.

То, как это приложение «перерабатывает» пользователей — метрики продукта. Допустим, сколько денег компания получает с каждого нового пользователя.

А метрика роста — это то, что получается после этой «переработки», например выручка компании за год.

Как думаете, retention — это метрика роста или метрика продукта?

Определить это поможет очень простое правило: увеличьте в разы количество пользователей, скачавших приложение. Если показатели метрики при этом не изменятся, значит, это метрика продукта.

Допустим, мысленно сравняйте количество пользователей своего приложения с количеством пользователей Facebook. Retention приложения при этом останется неизменным. Как был 30% на седьмой день, так и останется. А значит, Retention — это метрика продукта.

А что произойдет с выручкой? Выручка при увеличении аудитории заметно взлетит. Если один пользователь приносил нам 10₽, то 100 пользователей принесут нам 1 000 ₽, а 1 000 000 пользователей — 10 000 000 ₽. Получается, что выручка (или revenue) — это метрика роста.

Итак, метрики роста отвечают на вопросы:

— Растет или падает дневная аудитория нашего приложения?

— Сколько зарабатывает наш продукт?

А метрика продукта:

— Сколько денег нам приносит один средний пользователь?

— Какая часть пользователей остается с нами спустя месяц после установки приложения?

Второй этап: анализ каналов продвижения

Но большинство пользователей систем аналитики решают более сложные задачи. И для них можно сразу ответить на вопрос о том, какую систему ставить. Необходимы и Метрика, и Analytics. Используя одновременно обе системы они смогут получить все уникальные преимущества, которыми они обладают.

Если в Директе запущена реклама, то Метрика позволит без всяких дополнительных настроек анализировать эффективность кампаний вплоть до конкретных поисковых запросов пользователей. Она также показывает, по каким пользовательским запросам были переходы из поиска Яндекса. Analytics умеет делать тоже самое для AdWords и для поиска Google.

Похожие записи:

Что такое код окпо, расшифрока и как его узнать Duolingo Технопарк «сколково»: как появился, как живёт сейчас и как туда попасть? Healbe gobe2: российский умный браслет, который сам считает калории Подтверждение основного вида деятельности в фсс Сроки уплаты налогов и взносов в 2021 году