Metrik apa yang diandalkan jika pengguna melakukan sedikit konversi di situs?

Kami memperkenalkan format mini-case di mana kami dan kolega menganalisis satu masalah khusus dan memberikan saran. Persyaratan utama adalah menghemat air untuk tujuan yang baik, untuk memeras.

Masalah: bagaimana melakukan pengujian, mengevaluasi eksperimen, jika ada beberapa konversi di situs?


Memilih periode sebulan, semua pengguna.

Beberapa konversi - tidak cukup data. Kesimpulan apa pun dalam situasi ini tidak jauh berbeda dengan meramal pada camomile atau konsultasi dengan sekretaris.

Misalnya, kami mencoba menguji hipotesis "Pengguna dari Moskow berkonversi lebih baik daripada pengguna dari kawasan" , kami menyertakan segmen yang sesuai dan mendapatkan satu-satunya puncak. Analis itu menangis.


Inilah cara orang Moskow bertobat

Untuk menyelamatkan situasi, kami mencoba untuk melepaskan periode dengan seperempat atau satu tahun, tetapi kami bersandar pada pembatasan:

• tujuan telah ditambahkan baru - baru ini dan tidak ada statistik untuk mereka, atau
• Anda perlu membuat keputusan cepat di masa depan, uji hipotesis selama 3-6 bulan sia-sia

Ketika saya menemukan masalah seperti itu, tidak ada pilihan selain meluncur ke metrik perilaku dan menganalisis tingkat kegagalan dan waktu di situs. Tetapi ini bukan indikator yang harus dianggap serius dengan analisis semacam itu.

Pemasar internet merekomendasikan dalam situasi ini untuk menandai bukan 2 tujuan, tetapi semua konversi mikro yang mengisyaratkan "kehangatan" pengguna:

• menulis kepada konsultan online
• memerintahkan panggilan balik
• harga yang diunduh
• mendaftar untuk instalasi / pengukuran / test drive
• ditambahkan ke troli
• melihat lebih dari 20 halaman, dll.

Dan ini bukan solusi untuk masalah tersebut


Tujuan tambahan dikonversi dengan buruk

Anda dapat melakukan 20 gol, tetapi jika masing-masing mengkonversi begitu-begitu, tidak ada analisis yang akan keluar. Akankah kita membuat keputusan berdasarkan mereka yang dimasukkan ke dalam keranjang, atau mereka yang memesan kembali? Dan apa pun yang kita pilih, itu bertentangan dengan logika dan signifikansi statistik - terlalu sedikit data .

Ini juga berlaku untuk situs lalu lintas di mana pengguna memiliki banyak opsi untuk memesan: dari keranjang klasik hingga getaran. Sejumlah besar transaksi tersebar di sasaran dan sekali lagi kami kekurangan data - Anda harus menghabiskan lebih banyak waktu sebelum mengambil keputusan.

Solusi Metrik Yandex

Kami membentuk tujuan gabungan dan menganggap bahwa orang itu "panas" jika ia telah menyelesaikan setidaknya satu tujuan dari daftar

• atau memesan
• atau dimasukkan ke dalam keranjang
• atau menulis kepada konsultan
• atau melakukan sesuatu yang bermanfaat

Hal utama adalah bukan untuk menambahkan sesuatu yang aneh ke daftar yang akan secara instan mengubah audiens yang "panas" menjadi yang "hampir tidak hangat", misalnya, tujuan "Melihat 2 halaman", maka konversi akan dengan mudah mencapai 50%, tetapi langsung pada intinya.


Contoh tujuan khusus yang menangkap tindakan target apa pun dan menghitung konversi per pengguna

Sekarang, tidak peduli apa yang dilakukan pengguna dari daftar ini, konversi dihitung dan saya mengerti bahwa ia milik saya, hangat :) Analis melompat dengan gembira, karena sekarang ia memiliki cukup data untuk menguji hipotesis.

Bagaimana dengan Analytics?

Fleksibilitas dan kemampuan sistem sangat menggembirakan. Jika Anda memiliki sedikit konversi, Anda bisa

Jangan lakukan apa pun

Dalam sejumlah laporan, Analytics memungkinkan Anda memilih sasaran analisis yang diinginkan: konversi dirangkum olehnya. Misalnya, laporan "Konversi → Atribusi → Alat Perbandingan"


Laporan atribusi favorit menunjukkan pencapaian tujuan dan CPA. Kami memilih yang diperlukan dan melihat tabel.

Buat sasaran bersama mirip dengan Metrik

Dalam pengaturan tampilan "Indikator terhitung", tambahkan sasaran yang diperlukan A + B + C. Untuk menghitung juga konversi: (A + B + C) / Sesi



Metrik khusus hanya dapat dilihat di laporan Anda sendiri, kami buat di “Laporan khusus → Laporan saya”. Saya hanya menyimpulkan metrik ini sebagai contoh.

Buat tujuan yang cerdas

Saya pikir ini adalah ide yang buruk. Saya akui sebagai sinyal tambahan, tetapi bukan pengganti tujuan yang lengkap, dan inilah alasannya.

Sasaran cerdas pada awalnya dibuat untuk membantu mengoptimalkan kampanye iklan AdWords. Dan bagi pengiklan yang bahkan tidak dapat menandai tujuan mereka di situs.

Kutipan dari referensi :

Menggunakan pembelajaran mesin, sasaran cerdas memproses lusinan sinyal yang terkait dengan sesi di situs untuk menentukan mana yang paling sering mengarah pada konversi. Sinyal seperti durasi sesi, jumlah halaman per sesi, lokasi, perangkat, dan browser diperhitungkan.

Behavioral Metrics Analytics sedang mencoba mencari tahu audiens mana yang lebih baik dan harus mengonversi dengan lebih baik. Adwords mencoba membeli lebih banyak dari pemirsa ini. Anda mungkin harus mengalami penurunan nilai pesanan (CPO) yang kuat dari saluran ini.

Dan, sialnya, Analytics benar-benar membuat pemirsa berkualitas baik, tetapi pemirsa "berkualitas buruk" juga menghasilkan konversi dan pendapatan.


Penonton Berkualitas Di Bawah Bendera Ya

Jika kami mengoptimalkan iklan dengan hanya memperhatikan indikator ini, apakah kami akan menurunkan jumlah pesanan? Kami tidak menggunakan "tujuan cerdas" sebagai titik referensi dalam optimalisasi kampanye iklan, jadi pemikiran di atas adalah asumsi. Penurunan CPO, tentu saja, baik, tetapi hanya ketika jumlah O (rders) tidak turun dengan cepat. Jadi Anda bisa bermain terlalu banyak dan meninggalkan bisnis Anda tanpa kerja.