Для чего нужна веб-аналитика? Data-driven подход для бизнеса

Расшифровка выпуска

Вообще, веб-аналитика создана для того, чтобы принимать более точные решения. И здесь, к сожалению, есть такая штука, что чем позже ты ее настраиваешь, тем меньше данных у тебя для анализа и тем менее точные твои решения, пока она не начнет работать на полную катушку.

Например, ты настроил аналитику сегодня и сегодня ты не можешь сказать по прошлым периодам, насколько рентабельно было вкладывать в рекламу на мобильных или насколько рентабельно было вкладывать в рекламу на какой-то определенный регион, потому что нужно, чтобы она, эта реклама, снова открутилась, ты снова потратил денег, и потом спустя какое-то значимое время, там, месяц-два, ты наконец-то сможешь понять на текущей ситуации работает этот кусок трафика или не работает.

Я очень часто сталкиваюсь с тем, что клиент приходит и говорит: «Нам нужно вырастить конверсию в 2 раза, средний чек в 2 раза, маржинальность в 2 раза и повторные покупки в 2 раза». Я говорю: «Отлично. Супер. Давайте, давайте разбираться, какой сейчас средний чек». И выясняется, что его никто не считает, не ведет, не знает. И получается, как можно увеличить в 2 раза то, что неизвестно, и то, что не считалось до этого. И я клиенту начинаю объяснять про необходимость настройки аналитики, а он уходит расстроенный, потому что он думал, что просто можно поставить вот такие вот цели, как это, амбициозные, скажем так, и все будут вот сейчас что-то делать, но… Если неопытный исполнитель, то он действительно что-то будет делать, но клиент даже не поймет, выросло у него в 2 раза или нет.

Был у меня случай, когда клиент хотел увеличить рентабельность, чистую прибыль, но всё это не считалось, т.е. считалось так приблизительно на глазок, не учитывались сложные цепочки, когда пользователь подписывается на рассылку, покупает потом из рассылки, подписывается на рассылку, покупает на другом сайте. Таким образом считалось только вот то, что пользователь пришел и в этот же момент сразу купил товар, а то, что товар мог обновиться за полгода и пользователь пришел с рекламы, подписался на рассылку, а потом купил, это вот никто не учитывал, хотя это было внутри бизнес-модели конкретного бизнеса.

Соответственно, в какой-то момент наконец-то выделив, просто выгрыз… мы выгрызали ресурсы программистов, чтобы это всё внедрить, мы это внедрили и посчитали, выяснилось, что даже оно там работает в плюс, даже на небольшом периоде, там, в месяц-два. Но клиент расстроился, потому что в его голове на глазок это было более рентабельно. И он предложил сильно поменять источники трафика, они их поменяли, хотя это была такая странная идея, потому что по тем источникам трафика они зависели от рекламных источников. Они их поменяли и в итоге спустя где-то полгода они все равно вернулись, что надо вкладываться в рекламу, уже с теми цифрами перед глазами, уже когда реклама отработала полгода, уже когда выяснилось LTV и рентабельность после того, как прошло полгода, когда пользователь попал в базу с рекламы. Но они потеряли больше года или полутора лет, пока всё это настраивали и пока начали принимать взвешенные решения, базируясь на данных.

То есть очень многие любят рассказывать на конференциях, как у них всё устроено, да, я знаю E-commerce проекты, у которых внешние исполнители настроили отслеживание 200 разных метрик, только выясняется, что некому-то на эти метрики смотреть и что в каждодневных решениях эти метрики не принимают никакого влияния, т.е. кто-то их настроил, они где-то собираются, но при принятии решений компания ориентируется на что-то другое. Поэтому чаще всего мы имеем такие результаты, которые имеем, т.е. мы имеем те бизнесы, которые выросли не благодаря так называемому data-driven подходу, т.е. подходу, основанный на данных, а просто им повезло, и они транслируют в рынок вот эту ошибку выжившего, да, т.е. они выжили, им повезло, тогда, когда они крутили рекламу, многое прощалось, и она у них как-то в общем потоке, с везением, с состоянием рынка, с конкуренцией, открутилась хороша и… но они рассказывают на конференциях об этом, как о кейсах, о том, что вот все делайте так.

И, конечно же, они вам на конференциях скажут: «Да, мы всё считали, мы принимали… мы data-driven IT-компания», а по сути — это просто выжившие, которые вам транслируют свою ошибку, т.е. им повезло, но это же не значит, что вам повезет. И очень много таких бизнесов, лотерейных, которым когда-то собственнику повезло, — он начал в правильный момент времени, с правильным товаром, с правильной ценой, — но если попробовать это повторить, то это не получится. Поэтому мне очень нравятся серийные бизнесмены, которые действительно запускали не один бизнес и их продавали и наращивали, т.е. вот здесь вот очень неплох Олег Тиньков, к которому можно относиться сильно по-разному как к личности, но как к бизнесмену — он запустил не один бизнес и каждый раз стартовал все выше и выше, потому что у него было больше капитала, чтобы нарастить это дальше.