Ошибки в настройках систем аналитики из-за которых интернет-магазины получают неверные данные

Аналитик B2basket Юрий Борзило для vc.ru рассказал о некоторых распространенных проблемах в настройках систем аналитики, из-за которых интернет-магазины получают неверные данные.

1. Дубли транзакций

Обычно данные о транзакции передаются в системы аналитики ЯндексМетрики и Google Analytics со страницы благодарности, которая появляется после оформления заказа. При загрузке страницы срабатывает код, который отправляет данные в системы аналитики. Через некоторое время пользователь может повторно открыть эту страницу и тогда в системы аналитики отправится еще одна транзакция, т.е. дубль предыдущей. Эта проблема может завышать количество и сумму заказов на 10-30%.

На один идентификатор транзакции должна приходится только одна транзакция.

Рис.1 Транзакции с дублями

Рекомендация

Перед отправкой данных о транзакции необходимо проверять, является ли заказ новым или он уже был создан ранее. Для этого можно записывать значение заказа в куки-файл браузера или реализовать проверку на стороне сервера.

2. Использование целей вместо транзакций для отслеживания заказов

«Цель» и «Транзакция» в системах аналитики — это разные сущности. Если вы фиксируете оформление заказов через цели, а не через транзакции, то упускаете в статистике часть заказов. Цель срабатывает только 1 раз на сеанс, а транзакция будет срабатывать при каждом оформлении заказа.

Часть пользователей оформляет несколько заказов в рамках одного сеанса. Например: человек решил что-то дозаказать после оформления заказа или отправить отдельный заказ на другой адрес. Цель зафиксирует только одно достижение на сеанс, а транзакция зафиксирует все заказы.

Рекомендация

Используйте транзакции для отслеживания заказов.

3. Отсутствие отслеживания покупки «в один клик» в качестве транзакции

В нашей многолетней практике нередко встречаются магазины, которые не отслеживают в качестве покупки заказы, оформленные через форму «купить в один клик». Соответственно, вы не видите данных о транзакциях, совершенных через эти формы.

Рекомендация

Отслеживайте покупку « в один клик» в качестве транзакции.

4. Отсутствие платежной системы в списке исключаемых источников переходов

В отчете по источникам трафика Google Analytics можно увидеть, сколько транзакций и какой доход принес каждый источник. Если вы используете сервис онлайн-оплаты, то, как-правило, после оплаты сервис перебрасывает пользователя на страницу подтверждения заказа и создается новая сессия. Источником этой сессии является сайт платежной системы и заказ по модели атрибуции последний не прямой клик присваивается этой платежной системе, хотя она вообще не является источником привлечения пользователей.

Чтобы избежать этой ситуации, необходимо добавить сайт вашей платежной системы в список исключаемых мест перехода в настройках ресурса GA.

Рис.2 Фиксации транзакций по платежной системе Яндекс.Деньги

Рекомендация

Всегда включайте ваши платежные системы в список исключаемых источников переходов.

5. Некорректная передача транзакции по Measurement Protocol.

Если в качестве транзакции вы фиксируете факт реальной отгрузки товара клиенту, а не просто оформление заказа на сайте, то данные передают в GA при помощи специального протокола передачи данных — Measurement Protocol.

Важно правильно настроить запрос, который будет передавать данные. Ключевой параметр для связки транзакции с конкретным пользователем внутри GA это client_id — идентификатор браузера пользователя.

Для каждой транзакции, пересылаемой по Measurement Protocol, client_id должен соответствовать пользователю, совершившему этот заказ на сайте. Иначе все ваши заказы будут иметь неправильный источник трафика direct/none.

У Measurement Protocol есть еще ряд подводных камней, связанных с атрибуцией GA и определением некоторых параметров. Поэтому, помимо client_id, рекомендуется передавать и другие параметры (user agent, месторасположение, источник трафика, gclid метки).

Рис.3 Почти 80% транзакции записаны на источник direct/none из-за ошибки в передачи client id по Measurement Protocol

Рекомендация

Изучите справку по Measurement Protocol и используйте сервис hit builder для тестирования запросов.

6. Отслеживание клика по кнопке отправки формы, вместо отслеживания успешной отправки формы

На некоторых сайтах событие, отслеживающее отправку формы, вешают на кнопку отправки формы. Оно срабатывает, даже если пользователь не заполнил форму, а просто кликнул по кнопке и получил ошибку. Необходимо отслеживать факт успешной отправки формы, а не просто клик по кнопке. Такая ошибка приведет к повышенному числу событий и достижений цели.

Рекомендация

Отслеживайте успешную отправку формы, а не клик по кнопке.

7. Два одинаковых счетчика Google Analytics на сайте

Иногда, по каким-то причинам на сайте присутствуют два одинаковых трекера GA. При загрузке страницы они оба отправляют информацию на сервер GA о просмотре страницы, т.е. просмотр страницы по факту один, а в GA их два.

Также это влияет на показатель отказов, т.к. если за сеанс получено два хита, то он уже не является отказным. Обычно эту проблему легко заметить. Во-первых, смотрите на показатель отказов GA — он будет близок к нулю, в районе 1-3%. Во-вторых, сравните количество просмотров страниц в ЯндексМетрике и Google Analytics — в GA оно будет значительно больше. Также можно использовать для тестирования сервисы ga debugger и google tag assitant.

Рекомендация

Не используйте два одинаковых трекера Google Analytics.

8. Отсутствие фильтрации параметров страниц в GA

Сайты интернет-магазинов генерируют get параметры в url страниц, например, при использовании фильтров в каталоге или при переходе по страницам пагинации. А также get параметры могут быть зашиты в ссылки на внешних площадках и в рекламных системах.

Google Analytics воспринимает просмотр каждой страницы с такими параметрами как просмотр отдельной страницы со своим уникальным url и статистику по таким url собирает отдельно. Соответственно, в отчетах статистика будет разделена на несколько страниц.

Например, у вас на сайте 1000 уникальных страниц, а в статистике GA 10000 страниц. Чтобы проанализировать такие данные, нужно их выгрузить и очистить от get параметров. Некоторые об этом не знают, анализируют не полные данные и принимают неверные решения. Чтобы избавиться от get параметров в отчетах по страницам, необходимо внутри GA настроить список исключаемых get параметров из url страниц.

Рис.4 Одна страница /muzhskie-chasy/, но в GA это 10 разных страниц с отдельной статистикой

Рекомендация

Исключайте get параметры в настройках GA.

9. Использование utm-меток в баннерах на сайте

Во многих интернет-магазинах есть внутренние баннеры, которые показывают некие акционные предложения. Некоторые, для оценки эффективности этих баннеров, прописывают в их ссылках utm-метки. Это не корректно, т.к. переход по ссылке с utm-меткой создаст новый сеанс, а если пользователь совершит заказ — то вы, при стандартной модели атрибуции, не узнаете его источник. Источником будет записана utm-метка из баннера на вашем сайте. Использовать utm-метки внутри сайта нельзя.

Рис.5 Скриншот из GA, где в источниках трафика находится внутренний баннер сайта

Рекомендация

Используйте для отслеживания эффективности внутренних баннеров раздел «Маркетинг» модуля «Электронная коммерция».

10. Использование только одной модели атрибуции для оценки эффективности источника трафика

Одна из ключевых задач маркетинга интернет-магазина — оценка эффективности рекламных систем и перераспределение бюджета с неэффективных источников на эффективные с целью масштабирования выручки и ROAS.

Перед покупкой пользователь может приходить с разных источников трафика в течении нескольких дней. Не всегда правильно отдавать доход последнему источнику по стандартной модели атрибуции «Последний непрямой клик». Следует работать с инструментом сравнения моделей атрибуции внутри GA, чтобы более точно понять вклад каждого источника в результат.

На рис.6 можно увидеть сравнение двух моделей атрибуции: по последнему непрямому клику и кастомная модель атрибуции на основе линейной модели атрибуции с исключением e-mail рассылок.

Рис. 6 Сравнение моделей атрибуции

E-mail рассылки исключены, т.к. при попадании пользователя на сайт он получает предложение ввести почту и получить купон на скидку. Соответственно, пользователь вводит почту, получает купон, потом переходит из почты на сайт, делает заказ и заказ атрибутируется на e-mail, хотя он и не является источником привлечения пользователя. Посчитав модель атрибуции без e-mail, платная реклама получила почти на 11% больше дохода: 3,54 млн, вместо 3,19 млн.

Рекомендация

Попробуйте оценивать вклад источников трафика по разным моделям атрибуции, чтобы принимать более взвешенные решения о распределении бюджета.

Вывод: изучайте справку систем аналитики, чтобы не допускать ошибок. Проверяйте корректность работы систем аналитики после очередного релиза изменений на сайте. Если у вас остались сомнения в данных, которые вы получаете, или сложности в принятии решений по управлению рекламными источниками и оптимизации конверсии сайта — проведите аудит корректности работы ваших систем аналитики.