Автоматизируем корреляционный анализ по конверсиям для роста продаж — гайд и шаблон для Google Таблиц

Макроконверсия — любая коммерческая цель, напрямую связанная с продажами на сайте. Например, покупка, заявка или звонок. Это главный показатель онлайн-продаж.

Микроконверсия — взаимодействие пользователя с сайтом, которое напрямую не связано с продажами, но показывает заинтересованность. Например, добавление товаров в избранное, переход на страницу с информацией о доставке. Это последовательные шаги пользователя на пути к главной конверсии.

Некоторые микроконверсии более значимы, некоторые — менее. Допустим, мы можем выяснить, что пользователь, который сравнивал товары, с большей вероятностью купит, чем тот, который добавлял товары в избранное.

Как это определить? Нужно посчитать корреляцию микроконверсий к макроконверсиям и благодаря этим знаниям оптимизировать кампании и сайт.

• Как использовать данные корреляционного анализа

• Какие виды корреляции существуют

• Делаем автоматический отчет и проводим анализ в Google Таблицах

Как использовать данные корреляционного анализа

Допустим, мы провели анализ и выяснили, какие микроконверсии с большей вероятностью приводят к макроконверсиям.

Как это можно применить:

1. Оптимизироваться по значимым микроконверсиям в автостратегии «Оптимизация конверсий». Это особенно полезный пункт, если количества основных конверсий в неделю недостаточно.

2. Выделить аудиторию пользователей, достигших микроконверсий. По ним можно вносить корректировки на уровне кампаний или групп, а также запускать отдельные ретаргетинговые кампании.

3. Назначить более корректные показатели ценности микроконверсий в настройках кампаний.

4. Выдать рекомендации по повышению юзабилити сайта: если какие-то микроцели плохо отрабатывают, возможно, дело в том, что элементы на сайте — неудобные.

Пример из наших проектов. Мы выяснили, что достижение микроцели «Сравнение товаров» коррелирует с макроконверсией. То есть пользователи, которые сравнивают товары, с наибольшей вероятностью совершат покупку. Что мы сделали:

1. Повысили конверсионность микроцели «Сравнение товаров» благодаря работам над юзабилити сайта. В результате увеличился трафик через эту микроцель, увеличилось и количество макроконверсий.

2. Запустили ретаргетинговую кампанию на пользователей, которые достигли микроцели «Сравнение товаров» — раз мы выяснили, что это более теплая аудитория. Они возвращаются на сайт и покупают.

Пример с показателями. Сравним результаты по кампаниям в один и тот же период работы.

• rsya_rf_remarketing_tgb — старая кампания с сегментированной аудиторией без выявления корреляции;

• rsya_rf_remarketing-gc_tgb — новая кампания с таргетингом на аудитории с выявленными по анализу наиболее сильными корреляционными связями.

Благодаря грамотному использованию полученной информации о связях удалось снизить долю рекламных расходов в 2,2 раза. При этом доходы по кампании выросли в 2,9 раза.

Какие виды корреляции существуют

Корреляция — это связь между двумя переменными. Связь может быть двух типов.

Позитивная корреляция: если первая переменная растет, вторая тоже растет, если первая уменьшается — вторая тоже уменьшается.

Негативная корреляция: если первая переменная растет, вторая уменьшается, если первая уменьшается — вторая растет.

Чтобы узнать, насколько сильно переменные связаны между собой, используют коэффициент корреляции.

Делаем автоматический отчет и проводим анализ в Google Таблицах

Микроконверсии могут быть абсолютно разные, и их может быть много. Поэтому процесс сбора данных и анализ должен быть автоматизирован. Мы с командой адаптировали шаблон под свои проекты в Google Таблице с автоматическим обновлением данных по целям из Google Analytics.

Далее мы используем полученные данные по позитивной корреляции для оптимизации рекламы, а при выявлении негативной корреляции оперативно сигнализируем клиентам — что тот или иной элемент на сайте демонстрирует низкие показатели.

Рассказываем, как настроить шаблон Goal Correlator. До этого у вас уже должны быть настроены все микроцели и макроцель в Google Analytics, а в Google Таблицах установлено расширение Google Analytics.

Создайте копию шаблона. Google Таблица должна быть под теми же доступами, что и GA.

Найдите ID в настройках представления в Google Analytics и скопируйте его.

Вставьте скопированный ID в шаблон — на вкладку Report Configuration, в поле View (Profile) ID/ids.

В строках Start Date напишите начало периода сбора статистики, например, 42daysAgo. В End Date укажите конец периода сбора статистики, например, yesterday. Таким образом, получится статистика за 42 дня до вчерашнего дня.

Проверьте, чтобы на аккаунте были все 20 целей — в полях Metrics уже должны быть вписаны их идентификаторы.

На вкладках S1, S2, S3, S4 пропишите название представления из GA в поле View (Profile) Name.

В меню расширений выберите Google Analytics, нажмите Create new report.

В открывшемся окне заполните пункты 1 и 2.

Настройте регулярное обновление — для этого в меню расширений нажмите Schedule reports.

Выберите условия обновления.

Во вкладке MainGoalCorrelation переименуйте цели из шаблона по своим названиям целей в следующем порядке:

• со столбца C — 1-я цель;

• до столбца U — 19-я микроцель;

• в столбце V укажите название главной конверсии (макроцели), например, «Транзакция».

Проанализируйте результат.

Чем больше статистики по конверсиям мы имеем, тем точнее результат анализа корреляции между ними.

Чек-лист настройки коррелятора конверсий:

• Сгенерировать 19 гипотез по микроцелям сайта. Готовый шаблон содержит 20 конверсий, и 19 из них — микроконверсии. При необходимости шаблон можно редактировать.

• Создать новое представление в GA (Google Analytics) под коррелятор. Представление имеет ограничение в 20 целей, поэтому могут потребоваться дополнительные представления.

• Поставить задачу аналитикам для создания событий/целей в новом представлении в Google Analytics. Сначала нужно настроить микроцели только в GA. После проведения анализа можно настраивать необходимые цели в Метрике.

• Макроцель должна быть последней в представлении — 20-й номер.