Подготовка

На этапе подготовки необходимо обозначить приоритетный аспект и связанное с ним пользовательское событие, которое подлежит отслеживанию. Примерами таких событий могут быть:

• Увеличение числа подписок на рассылку или сервис.
• Рост количества загрузок файлов или программного обеспечения.
• Повышение числа совершенных покупок или транзакций.

Далее следует определить последовательность шагов, которые предшествуют выбранному событию (т.е. построить воронку конверсии). Также важно установить временные рамки для проведения анализа, что позволит получить релевантные и статистически значимые данные.

Исполнение

На стадии исполнения с помощью специализированного программного обеспечения для веб-аналитики (например, Яндекс.Метрика) осуществляется мониторинг и сбор данных в соответствии с заданными параметрами. В процессе сбора данных следует фиксировать точки ухода пользователей из определенного потока и их процентное выражение. Это позволяет выявить этапы, на которых пользователи покидают сайт или отказываются от совершения целевого действия.

Анализ результатов

Завершающий этап предполагает анализ собранных данных. Ключевыми вопросами для анализа являются:

• На каких этапах пользовательского потока наблюдается наибольшее количество уходов?
• Какие эксперименты могут быть проведены для снижения показателей ухода на идентифицированных критических этапах?

Стоимость проведения анализа веб-трафика может варьироваться от минимальной до существенной. Использование бесплатных инструментов, таких как Google Analytics, значительно снижает финансовые затраты. Однако, при необходимости более глубокого отслеживания событийного уровня или использования расширенных функций, могут потребоваться платные решения, стоимость которых зависит от объема трафика и функциональности. Существуют также недорогие опции для анализа тепловых карт поведения пользователей на страницах.

Время подготовки к анализу веб-трафика занимает относительно немного времени — от нескольких часов до нескольких дней. Основная задача включает интеграцию аналитического инструмента на веб-сайт и настройку панели управления для отображения данных. Важно учитывать, что для некоторых инструментов данные начинают отображаться с задержкой, иногда в течение суток и более.

Время реализации анализа, напротив, является достаточно продолжительным — обычно от нескольких недель до нескольких месяцев. Длительность зависит от объема веб-трафика; принятие серьезных бизнес-решений на основе данных, собранных за несколько дней, не рекомендуется из-за их потенциальной статистической незначимости.

Необходимые навыки:
Освоение веб-аналитики может быть сопряжено с крутой кривой обучения, особенно при необходимости глубокого понимания пользовательского поведения. Для успешного проведения анализа требуются технические способности для внедрения аналитического ПО и опыт работы с данными для корректной интерпретации результатов. Например, данные тепловой карты могут показать, на какие элементы кликают посетители, но для выявления различий в поведении пользователей, пришедших из разных источников (например, из онлайн-рекламы по сравнению с электронной рассылкой), потребуется умение сегментировать и сопоставлять данные.

В условиях растущей конкуренции на рынке труда и необходимости привлечения как можно большего числа соискателей, HH.ru, вероятно, активно использовал веб-аналитику для совершенствования своей воронки регистрации.

Команда HH.ru определила приоритетное пользовательское событие — успешное завершение регистрации и создание резюме. В качестве шагов, ведущих к этому событию, были выделены: переход на страницу регистрации, заполнение полей, подтверждение email/телефона, создание первого резюме. Временные рамки для анализа могли быть установлены ежемесячно или поквартально.

Используя инструменты веб-аналитики (вероятно, комбинацию Google Analytics и внутренних систем), HH.ru отслеживал движение пользователей по этим шагам. Особое внимание уделялось точкам ухода — местам, где пользователи прерывали процесс регистрации. Например, могли быть зафиксированы высокие показатели ухода на этапе ввода персональных данных или подтверждения контакта. Данные тепловых карт могли показать, что пользователи испытывают трудности с навигацией или пониманием определенных полей формы.

На основе полученных данных, команда выявляла этапы с наибольшим числом уходов. Предположим, анализ показал, что 30% пользователей бросают регистрацию на этапе подтверждения номера телефона. Или тепловая карта показала, что пользователи не понимают, куда кликать для загрузки файла резюме. Это позволило сформулировать гипотезы: возможно, процесс подтверждения слишком сложен, или форма слишком длинная, или непонятно, какие документы требуются. Далее были предложены эксперименты (A/B-тесты):

• Упрощение формы регистрации: уменьшение количества обязательных полей.
• Изменение порядка шагов в процессе регистрации.
• Оптимизация процесса подтверждения (например, добавление альтернативных методов).
• Улучшение подсказок и интерфейса для загрузки резюме.

Последовательное проведение таких экспериментов, основанных на данных веб-аналитики, позволило HeadHunter значительно снизить показатели ухода на критических этапах, тем самым увеличив общую конверсию в зарегистрированных пользователей и успешно созданные резюме. Этот кейс демонстрирует, как анализ веб-трафика напрямую влияет на оптимизацию ключевых бизнес-процессов и рост пользовательской базы.

Ссылки:
https://hh.ru/article/27627#:~:text=%D0%B2%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%B0%20%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D1%8B%D0%B2%D0%B0%D0%B5%D1%82%20%D0%BF%D1%83%D1%82%D1%8C%20%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0%20%D0%BE%D1%82,%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%20%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D0%B8%D1%8F%20%D0%B2%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B8%D0%B8.