Заполните форму и нажмите кнопку
Мы свяжемся с вами в ближайшее время:)
*Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с обработкой данных
Создай лучшую версию веб-аналитики с экспертами рынка
50+
успешных проектов
15
лет опыта
внедрения
внедрения
3
системы веб-аналитики на выбор
Весь список услуг по веб-аналитике
Аудит систем аналитики
Мы проверим вашу систему веб-аналитики на предмет ошибок и отсутствующих настроек. Это позволит получать корректные данные и значительно увеличить результат.
Установка и настройка аналитики
Мы произведем настройку и отладку вашей системы веб-аналитики в зависимости от типа вашего интернет-ресурса
Интеграция с БД и CRM
Для обогащения отчетов дополнительными данными, мы произведем интеграцию с необходимыми базами данных, а также CRM-системами
Анализ и интерпретация данных
После сбора информации, мы приступим к извлечению полезных фактов и гипотез, которые помогут увеличить эффективность бизнеса
АБ-тестирование и исследования
На базе собранной информации, мы разработаем необходимое количество гипотез для осуществления АБ-тестирования, а также запустим дополнительные исследования
Увеличение конверсии сайта
После окончания всех работ, в качестве финального результата, вы получите рост конверсии на вашем сайте
Обучение и консалтинг
Мы проводим специальное корпоративное обучение для сотрудников и руководителей компаний, которое эффективно закрепляет результат работ по веб-аналитике
Системы веб-аналитики на выбор
Этапы внедрения веб аналитики
{01}
Анализ потребностей, разработка плана
{02}
Размещение / правки кода счетчиков аналитики
{03}
Анализ структуры сайта, проектировка dataLayer
{04}
Передача ТЗ разработчику в виде карты событий
{05}
Настройка счетчиков и GTM
{06}
Разработка дашбордов, презентация аналитики
Что вы получаете от внедрения веб-аналитики?
Установленный и настроенный GA4 или Yandex Metrika, GTM, продуктовая карта событий, настроенная электронная коммерция, набор дашбордов для анализа, обучение и презентацию вашей аналитики
Возможность интерпретировать поведение на вашем сайте
Возможность находить точки роста конверсии
Возможность оптимизировать рекламу
Возможность быстро реагировать на проблемы сайта
Возможность сегментировать аудиторию и делать персонализацию предложений
На какие вопросы помогает ответить качественно внедренный GA4
+ функционал расширенной электронной коммерции?
+ функционал расширенной электронной коммерции?
- Какие ваши продукты на сайте наиболее популярны?
- Какие варианты продукта должны быть куплены дополнительно в следующем сезоне?
- Какие продукты имеют наивысшее значение показателя Cart-to-Detail Rate - коэффициент выбранных товаров (отношение количества добавленных в корзину товаров к количеству просмотров сведений о товаре)
- Какие продукты имеют наивысший Buy-to-detail rate – коэффициент совершенных покупок (отношение количества купленных товаров к количеству просмотров сведений о товаре).
- Какие продукты имеют отрицательный коэффициент удаления / добавления в корзину? (remove/add to cart rate)
- Как отличается конверсия посетителей использующих поиск на сайте?
- Какие поисковые запросы на сайте наиболее продуктивны?
- Какие поисковые запросы на вашем сайте показывают новые возможности продукта в вашем будущем ассортименте (например часто запрашиваются товары, которых нет в вашем ассортименте)?
- Какие рекламные акции приносят наибольшую (дополнительную) прибыль?
- Какое влияние оказывают акции на товары без акционных скидок?
- Какие акции я должен всегда предлагать?
- Какие рекламные акции мне больше никогда не предлагать?
- Оказывают ли рекламные акции положительное или отрицательное влияние на бизнес?
- Какая категория товаров приносит наибольшую прибыль?
- Какие категории являются самыми популярными?
- Какие категории наименее популярны?
- Проявляют ли люди интерес к одной или нескольким категориям?
- Люди покупают из одной или нескольких категорий?
- Какие категории будут популярны в следующем году?
- Является ли последовательность шагов на моем сайте электронной коммерции ожидаемой?
- На каком шаге большинство людей выпадают из воронки?
- Есть ли разница в выпадении из воронки между новыми и возвращающимися посетителями?
- Есть ли разница в выпадении из воронки между категориями устройств?
- Есть ли разница в выпадении из воронки между маркетинговыми каналами?
- Какие конкретные действия совершали клиенты по сравнению с не клиентами?
- Сколько страниц товара просматривается до покупки?
- Какие самые популярные способы оплаты?
- Какие каналы трафика инициируют большинство покупок?
- Какие каналы трафика закрывают большинство покупок?
- Как распределяется количество точек соприкосновения (источники) перед покупкой?
- Каковы наиболее распространенные действия после заказа товара?
- Какие прогнозируемые действия на самом деле не происходят на нашем сайте?
- Есть ли четкая закономерность в действиях, которые предпринимают люди после заказа товара?
- Product Impressions / Просмотры товаров в каталоге.
- Product Clicks / Клики по товарам.
- Views of Product Details / Просмотры карточек товаров.
- Adding a Product to a Product Cart / Добавление товара в корзину.
- Removing a Product from a Product Cart / Удаление товара из корзины.
- Checkout Steps / Шаги оформления заказа.
- Checkout Options / Варианты оформления заказа.
- Purchases / Совершенные покупки.
- Refunds / Отмененные покупки.
- Promotion Impressions / Показы внутренней рекламы.
- Promotion Clicks / Клики по внутренней рекламе.
Нажимая на кнопку заказать звонок я соглашаюсь
с политикой конфиденциальности
с политикой конфиденциальности
Запишитесь на консультацию
по веб-аналитике
по веб-аналитике
Александр Горбатов
CEO Data-agency
«Бизнес-Метрика»
CEO Data-agency
«Бизнес-Метрика»
Расширенная электронная коммерция для McDonald's
Описание клиента
Известный фаст-фуд бренд McDonald's (ныне Вкусно и Точка)
Данные
Google Analytics
Визуализация
Google Analytics, Google Data Studio
До внедрения
Ключевой задачей проекта было внедрить качественную веб-аналитику сайта в Google Analytics Universal, которая покроет интересы внешнего и внутреннего маркетинга, а также продуктовой аналитики
Что сделали и результат
В рамках проекта был оптимизирован GTM (удалены и переделаны старые теги), разработан отредактированный dataLayer и полностью настроена Google Analytics Universal включая функционал расширенной электронной торговли для отслеживания всех деталей клиентской траектории на пути к заказу. По итогам вывели ряд дашбордов, которые помогают определить best sellers, а также худшие и лучшие страницы сайта.
Известный фаст-фуд бренд McDonald's (ныне Вкусно и Точка)
Данные
Google Analytics
Визуализация
Google Analytics, Google Data Studio
До внедрения
Ключевой задачей проекта было внедрить качественную веб-аналитику сайта в Google Analytics Universal, которая покроет интересы внешнего и внутреннего маркетинга, а также продуктовой аналитики
Что сделали и результат
В рамках проекта был оптимизирован GTM (удалены и переделаны старые теги), разработан отредактированный dataLayer и полностью настроена Google Analytics Universal включая функционал расширенной электронной торговли для отслеживания всех деталей клиентской траектории на пути к заказу. По итогам вывели ряд дашбордов, которые помогают определить best sellers, а также худшие и лучшие страницы сайта.
Сквозная веб-аналитика для туроператора на базе сырых данных Яндекс.Метрики
Описание клиента
Межрегиональный крупный туроператор с большим количеством источников и трафика на сайте
Данные
Yandex Metrika, Y.Direct, Vk, MyTarget, Google Sheet, AdvCake
База данных
Локальный PostgreSQL
ETL движок
On Premise решение Veeneo (разработанный нами коробочный софт)
Визуализация
Облачный Power BI
До внедрения
Клиент располагает большим количеством каналов с большим объёмом трафика, потребность видеть эффективность инвестиций в рекламу крайне необходима. Сложность задачи заключалась в том, что требовалось соединить обычный перформанс трафик и трафик арбитража (CPA) у которых разная модель атрибуции и способ подсчёта затрат на привлечение - для этой задачи существующие сервисы сквозной аналитики не подходят.
Также в расходную часть было необходимо добавить все другие расходы на интернет-продвижение (SEO, Рефералы, Любые другие затраты на рекламу), чтобы видеть полную картину по окупаемости всего интернет-маркетинга. Дополнительным требованием проекта было желание выстроить on premise решение, чтобы удовлетворить требования отдела информационной безопасности
Что сделали и результат
Чтобы решить задачу мы организовали экспорт всех данных (сырые данные Яндекс.Метрика и данные рекламных кабинетов) в PostgreSQL и последующую обработку и построение моделей данных для сквозной аналитики.
Был выстроен пайплайн обработки данных (справочники, таблицы расходов, атрибуций, вспомогательные view) итогом которого стал результирующий OLAP-куб в которым имеются все данные по визитам, кампаниям, объявлениям, доходам, расходам на рекламу. Клиент получил отчёт в системе Power BI используя которую сразу же было обнаружено где лучше всего оптимизировать трафик и повысить ROI рекламных кампаний.
Используемые технологии
SQL , Python
GA4, GTM, JS
PostgreSQL (Greenplum)
Межрегиональный крупный туроператор с большим количеством источников и трафика на сайте
Данные
Yandex Metrika, Y.Direct, Vk, MyTarget, Google Sheet, AdvCake
База данных
Локальный PostgreSQL
ETL движок
On Premise решение Veeneo (разработанный нами коробочный софт)
Визуализация
Облачный Power BI
До внедрения
Клиент располагает большим количеством каналов с большим объёмом трафика, потребность видеть эффективность инвестиций в рекламу крайне необходима. Сложность задачи заключалась в том, что требовалось соединить обычный перформанс трафик и трафик арбитража (CPA) у которых разная модель атрибуции и способ подсчёта затрат на привлечение - для этой задачи существующие сервисы сквозной аналитики не подходят.
Также в расходную часть было необходимо добавить все другие расходы на интернет-продвижение (SEO, Рефералы, Любые другие затраты на рекламу), чтобы видеть полную картину по окупаемости всего интернет-маркетинга. Дополнительным требованием проекта было желание выстроить on premise решение, чтобы удовлетворить требования отдела информационной безопасности
Что сделали и результат
Чтобы решить задачу мы организовали экспорт всех данных (сырые данные Яндекс.Метрика и данные рекламных кабинетов) в PostgreSQL и последующую обработку и построение моделей данных для сквозной аналитики.
Был выстроен пайплайн обработки данных (справочники, таблицы расходов, атрибуций, вспомогательные view) итогом которого стал результирующий OLAP-куб в которым имеются все данные по визитам, кампаниям, объявлениям, доходам, расходам на рекламу. Клиент получил отчёт в системе Power BI используя которую сразу же было обнаружено где лучше всего оптимизировать трафик и повысить ROI рекламных кампаний.
Используемые технологии
SQL , Python
GA4, GTM, JS
PostgreSQL (Greenplum)
Расширенная электронная коммерция для ресторанного холдинга Welcome
Описание клиента
Региональный HoReCa бренд со своим интернет-магазином и доставкой
Данные
Google Analytics 4
Визуализация
Google Analytics, Looker
До внедрения
Ключевой задачей проекта было внедрить качественную веб-аналитику сайта в GA4, которая покроет интересы внешнего и внутреннего маркетинга, а также продуктовой аналитики
Что сделали и результат
В рамках проекта с нуля была выстроена полная инфраструктура: GTM, dataLayer, GA4 включая функционал расширенной электронной торговли для отслеживания всех деталей клиентской траектории на пути к заказу. По итогам проекта вывели ряд дашбордов в Looker, которые помогают определить best sellers, конверсию старых и новых пользователей, воронку сайта и доход.
Региональный HoReCa бренд со своим интернет-магазином и доставкой
Данные
Google Analytics 4
Визуализация
Google Analytics, Looker
До внедрения
Ключевой задачей проекта было внедрить качественную веб-аналитику сайта в GA4, которая покроет интересы внешнего и внутреннего маркетинга, а также продуктовой аналитики
Что сделали и результат
В рамках проекта с нуля была выстроена полная инфраструктура: GTM, dataLayer, GA4 включая функционал расширенной электронной торговли для отслеживания всех деталей клиентской траектории на пути к заказу. По итогам проекта вывели ряд дашбордов в Looker, которые помогают определить best sellers, конверсию старых и новых пользователей, воронку сайта и доход.
