Em que métricas confiar se os usuários realizarem poucas conversões no site?

Introduzimos o formato de mini-casos em que nós e colegas analisamos um problema específico e oferecemos conselhos. O principal requisito é economizar água para bons propósitos, apertar.

Problema: como realizar alguns testes, avaliar experimentos, se houver poucas conversões no site?


Escolheu um período de mês, todos os usuários.

Poucas conversões - dados insuficientes. Quaisquer conclusões nessa situação não são muito diferentes de adivinhação em camomila ou consulta com a secretária.

Por exemplo, estamos tentando testar a hipótese "Usuários de Moscou convertem melhor do que usuários das regiões" , incluímos o segmento correspondente e obtemos um pico único. O analista está chorando.


Veja como os moscovitas se convertem

Para salvar a situação, estamos tentando desaparafusar o período em um quarto ou em um ano, mas descansamos contra as restrições:

• metas foram adicionadas recentemente e não há estatísticas para elas, ou
• você precisa tomar decisões rápidas no futuro, testar hipóteses por 3 a 6 meses desperdiçando

Quando me deparei com esse problema, não havia escolha a não ser deslizar para métricas comportamentais e analisar a taxa de falhas e o tempo no site. Mas esses não são indicadores que devem ser levados a sério com essa análise.

Os profissionais de marketing na Internet recomendam, nessa situação, marcar não dois objetivos, mas todas as microconversões que sugerem o "calor" do usuário:

• escreveu para um consultor online
• solicitou uma chamada de volta
• preço baixado
• inscrito para instalação / medição / test drive
• adicionado ao carrinho
• olhou mais de 20 páginas, etc.

E isso não é uma solução para o problema


Metas adicionais convertem mal

Você pode fazer 20 objetivos, mas se cada um deles se converter, nenhuma análise será publicada. Tomaremos uma decisão com base naqueles que colocam na cesta ou nos que pediram uma ligação de volta? E o que quer que escolhamos, isso vai contra a lógica e a significância estatística - há poucos dados .

Isso também se aplica a sites de tráfego nos quais o usuário tem muitas opções para fazer pedidos: de uma cesta clássica a uma vibe. Um grande número de transações está espalhado por metas e, novamente, temos uma falta de dados - você precisa gastar mais tempo antes de tomar uma decisão.

Solução Métrica Yandex

Formamos uma meta composta e consideramos que a pessoa é "gostosa" se tiver completado pelo menos uma meta da lista

• ou faça um pedido
• ou colocar na cesta
• ou escreveu para um consultor
• ou fez algo mais útil

O principal é não adicionar algo estranho à lista que transformará instantaneamente um público "quente" em um "pouco quente", por exemplo, a meta "Visualizou 2 páginas", para que a conversão chegue facilmente a 50%, mas ao ponto.


Um exemplo de uma meta personalizada que captura qualquer ação de destino e conta a conversão por usuário

Agora, não importa o que o usuário desta lista faça, a conversão é contada e eu entendo que ele é meu, caloroso :) O analista pula de alegria, porque agora ele tem dados suficientes para testar hipóteses.

E o Analytics?

A flexibilidade e os recursos do sistema são encorajadores. Se você tem poucas conversões, pode

Não faça nada

Em vários relatórios, o Google Analytics permite selecionar as metas desejadas para análise: as conversões são resumidas por elas. Por exemplo, o relatório "Conversão → Atribuição → Ferramenta de comparação"


Relatório de atribuição favorito mostrando as realizações de meta e CPA. Selecionamos os necessários e olhamos para a mesa.

Crie um objetivo comum semelhante ao Metric

Nas configurações da visualização "Indicadores calculados", adicione as metas necessárias A + B + C. Para calcular também a conversão: (A + B + C) / Sessões



Métricas personalizadas podem ser vistas apenas em seus próprios relatórios, criamos em "Relatórios especiais → Meus relatórios". Deduzi apenas essa métrica como exemplo.

Crie uma meta inteligente

Eu acho que é uma má ideia. Eu admito como um sinal adicional, mas não uma substituição completa de objetivos, e aqui está o porquê.

Metas inteligentes foram criadas originalmente para ajudar a otimizar as campanhas de anúncios do Google AdWords. E para os anunciantes que nem conseguem marcar suas metas no site.

Citação da referência :

Usando o aprendizado de máquina, as metas inteligentes processam dezenas de sinais associados às sessões em um site para determinar quais geralmente levam a conversões. Sinais como duração da sessão, contagem de páginas por sessão, local, dispositivo e navegador são levados em consideração.

Métricas comportamentais O Analytics está tentando descobrir qual público é melhor e deve converter melhor. O Adwords está tentando comprar mais desse público. Provavelmente, você deve experimentar uma forte diminuição no valor do pedido (CPO) desse canal.

E, caramba, o Analytics realmente isola um bom público, mas um público "ruim" também trouxe conversões e receita.


Público-alvo da qualidade sob a bandeira Sim

Se otimizarmos a publicidade de olho apenas nesse indicador, diminuiremos o número de pedidos? Não usamos “metas inteligentes” como ponto de referência na otimização de campanhas publicitárias; portanto, o pensamento acima é uma suposição. Obviamente, uma diminuição no CPO é boa, mas somente quando o número de O (requisições) também não cai rapidamente. Assim, você pode jogar demais e deixar seus negócios sem trabalho.