Персональная веб-аналитика. Знайте о своих клиентах всё!
Использовать персональные данные пользователей можно и даже нужно! Как получить максимум данных при помощи User ID и обойти ограничения стандартных систем аналитики?
04.06.2015 | Автор: Максим Лепихов, CubeLine Agency (Руководитель направления CPA и мобильного трафика) 
Для чего нужна персональная аналитика, как с ней работать и как это позволяет увеличить прибыль? Разберём подробно.
Классика VS Персональная веб-аналитика Классическая веб-аналитика дает обобщённые данные и не позволяет детализировать их до реального человека.
Благодаря персональной веб-аналитике мы можем анализировать не только абстрактные сессии/просмотры/хиты, но и агрегировать всю доступную информацию вокруг конкретного клиента. Идентифицировать его и привязать к нему все действия, которые он совершал.
С помощью персональной веб-аналитики можно свести все данные по каждому пользователю в единый отчёт.
Как это сделать? Для решения этой задачи нужно объединить данные классической веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика) с информацией о пользователях из других систем. Это могут быть данные из CRM, из БД сайта, данные по звонкам и т.п.
Как это можно использовать? Для небольшого проекта: Возможность проанализировать каждого посетителя/клиента: его путь по сайту, активность на каждой странице, покупки, звонки. Лично посмотреть, что он делал.
Для крупного и посещаемого проекта: Возможность гибко сегментировать аудиторию на основе данных веб-аналитики и CRM/БД сайта.
Какую пользу это может принести?
Создание портрета своей аудитории
Позволяет построить портрет потенциального клиента и на основе реальных данных улучшать рекламу, оптимизировать сайт под различные сценарии поведения, повышать вовлеченность пользователей (поведенческие факторы).
Если мы знаем, что нужно клиенту, что он ищет на сайте, куда кликает, как оплачивает заказы, то можем влиять на это.
Для коллцентра и e-mail рассылок На момент звонка/письма клиенту у вас уже может быть масса данных о нём.
Данные, которые мы можем использовать:
Достигнутые цели на сайте (регистрация, добавление в корзину, клик по кнопке, просмотр контактов и т.п.).
Данные из систем Call Traking (CallTouch позволяет узнать, сколько раз и когда пользователь звонил и с каких номеров, а также прослушать эти разговоры).
Просмотреть вебвизор по конкретному пользователю (если эти данные имеются, Яндекс хранит записи только для 1000 посещений в день на протяжении 14 дней).
Поисковые запросы, по которым пользователь приходил на сайт.
Данные из CRM и/или БД сайта (ФИО клиента, какие заказы и когда совершал, адреса доставки, какие товары покупал, номер телефона и т.п).
Данные из VK.
Теперь, когда мы знаем о пользователях так много, важно связать эти данные с конкретным человеком, а не абстрактными сущностями.
Эту информацию можно использовать для улучшения продаж товаров и/или услуг, а так же cross-sell и up-sell.
Пример:
Вы установили клиенту пластиковые окна пару месяцев назад. Недавно он вернулся на ваш сайт по запросу «установка деревянных окон в коттедж» и читал про деревянные окна. Почему бы не позвонить/написать ему, чтобы рассказать про ваши классные деревянные окна и не предложить скидку? Возможно, сейчас он как раз ищет компанию, которая установит ему окна в загородный дом.
А для E-commerce проектов это могут быть триггерные рассылки, персонализированные условия, акции или скидки для конкретного сегмента пользователей.
Кросс-девайсы Информация о девайсах, с которых заходил конкретный пользователь, очередность этих визитов и зависимость между визитами с разных устройств.
Товарные рекомендации на разных устройствах Если у вас есть система рекомендаций товаров/услуг, то можно и даже нужно показывать одинаковые рекомендации одному и тому же пользователю на разных устройствах. Так вы обучаете систему рекомендаций на основе всех визитов посетителя, совершаемых с разных девайсов.
И это не исчерпывающий список возможностей персональной аналитики. На самом деле, они безграничны!
Если вы хотите знать больше, рекомендую также ознакомиться с презентацией Романа Рыбальченко, где он рассказывает про «вечные cookies», offline ремаркетинг и другие интересные темы: http://roma.net.ua/internet-marketing/veb-analitika-rabotaem-s-vip-klientami-individualno-v-google-analytics/
Реализация в Google Analytics / Яндекс.Метрика Чтобы реализовать персональную веб-аналитику в Google Analytics и Яндекс.Метрика, нужно связать все доступные нам данные при помощи User ID.
User ID (UID, User Identifier) — это уникальный идентификатор пользователя, который присваивается на сайте и позволяет определять пользователя на разных устройствах и в разных сессиях.
Другими словами, как только вы узнаете посетителя на своем сайте, информацию об этом попадает в системы веб-аналитики.
Также User ID является связующим элементом, благодаря которому сводится информация о пользователе из различных систем.
Как раз через этот идентификатор мы и будем связывать всю информацию. Есть еще Client ID, но об этом чуть позже.
Google Analytics и User ID Определение User ID из справки Google Analytics:
«User ID — это уникальный номер, который присваивается пользователю и позволяет анонимно идентифицировать его на разных устройствах или на протяжении нескольких сеансов».
Хочу уточнить, что Google Analytics не генерирует User ID самостоятельно! Именно вы его присваиваете и передаете в систему Google Analytics.
В требованиях указано, что этот идентификатор должен быть анонимным, поэтому нельзя передавать персональные данные, такие как: e-mail, номер телефона, ФИО и т.п. При нарушении этого правила ваш аккаунт могут заблокировать!
Я не буду останавливаться на моменте подключения User ID в Google Analytics. Для этого дам ссылку на статью Ивана Иванова, где он подробно рассказывает, как подключить и настроить User ID напрямую и через Google Tag Manager: http://prometriki.ru/kak-nastroit-user-id-v-google-analytics/
Есть одно НО! Если подключить и настроить User ID, как написано в справке, то будет создано отдельное представление, где в дальнейшем будет собираться информация только по пользователям с User ID. Возможность выгрузить конкретные User ID не предусмотрена.
Чтобы иметь возможность выгружать данные по конкретным User ID через интерфейс или API (как на скриншоте ниже), нужно дополнительно передавать значение User ID в пользовательские параметры.
Объединение посещений в Google Analytics
Есть одна особенность: Google Analytics объединяет только те посещения пользователя, в которых был присвоен User ID. Это значит, что посещения, которые были сделаны до регистрации/авторизации не будут связаны с этим посетителем. Т.е. масса аналитической информации теряется.
Подробнее о том, как это работает написано в справке: https://support.google.com/analytics/answer/4574780? hl=ru
Яндекс.Метрика и User ID В Яндекс.Метрике нет такого понятия, как User ID, но мы можем реализовать эту технологию через параметры визитов: http://help.yandex.ru/metrika/content/visit-params.xml
Для этого нам нужно передать User ID в параметре визита в момент идентификации пользователя: yaCounterXXXXX.params ('User_ID', '%Значение%');
Передача User ID в параметре визита в Яндекс.Метрике
User ID и E-mail рассылки
На наших проектах порядка 30% трафика, который идет с канала e-mail, — это мобильный трафик. И большая часть таких посетителей не авторизуются с мобильных устройств.
Чтобы объединить сессии юзеров, которые пользуются разными устройствами, можно размечать ссылки для каждого из них в e-mail рассылках. Например, добавить GET-параметрuid=4694ce4dc0c705e1cc9c20b75917f174, а при переходе передавать это значение в Google Analytics, Яндекс.Метрика и др. системы.
Это сильно помогает при решении проблемы кросс-девайсного отслеживания.
Ограничения User ID в Google Analytics и Яндекс.Метрика Нельзя использовать персональные данные. И Google, и Яндекс запрещают передавать персональные данные, которые позволяют идентифицировать конкретного пользователя (e-mail, номер телефона, ФИО и т.п). Поэтому передавайте только анонимные данные в User ID.
Нельзя связать предыдущие посещения пользователя. Ни Яндекс, ни Google не связывают предыдущие сессии, которые были до момента присвоения User ID. В этих системах вы сможете анализировать только те сессии, в которых вы передавали User ID.
Альтернативные решения Как обойти все эти ограничения? Используем альтернативные инструменты и сервисы.
Exсel
При помощи Excel:
Мы можем связать данные по User ID из систем веб-аналитики (Яндекс.Метика и Google Analytics) с теми данными, которые есть у нас о клиенте (CRM, БД сайта и т.п.). В том числе и персональные данные. Для этого можно использовать функции ВПР (VLOOKUP), ИНДЕКС (INDEX), ПОИСКПОЗ (MATCH).
Мы можем связывать сессии пользователей, которые были до присвоения User ID, сохранив историю посещений. Для этого используется Client ID.
Google Analytics по умолчанию назначает каждому устройству уникальный идентификатор клиента — Client ID.
Получается, что у User ID может быть несколько Client ID, если он использует разные устройства/браузеры. Нам нужно для каждого User ID получить все его Client ID, а затем выгрузить все сессии с этими Client ID. Так мы получим все визиты пользователя, которые были до идентификации.
Рекомендую прочитать статью Simo Ahava, в которой он объясняет, как прогружать Client ID в Google Analytics, и другие интересные параметры, которые можно передавать (англ.): http://www.simoahava.com/analytics/improve-data-collection-with-four-custom-dimensions/
Piwik Piwik — это бесплатная система веб-аналитики с открытым исходным кодом. Над её разработкой трудится многонациональная команда. Piwik устанавливается на веб-сервер как обычная CMS. Сегодня Piwik используется более чем на 460 000 сайтах и переведен более чем на 45 языков.
Официальный сайт: http://piwik.org/
По сути, это аналог Google Analytics и Яндекс.Метрика, разумеется, со своими особенностями.
Основные отличия:
Открытый исходный код. Это значит, что мы можем переписывать и дорабатывать логику и функционал системы. А также интегрировать с другими системами. Так как система располагается на наших серверах, мы можем агрегировать в ней любую персональную информацию о клиентах (IP адреса и т.д.). Пример карточки пользователя, которая поддерживается сразу «из коробки»:
При желании, на основе Piwik можно создать полноценную систему персональной веб-аналитики (CRM и аналитика в одном лице).
Рекомендую хорошую статью о том, как ребята из sports.ru построили очень крутую систему обработки данных. В своём случае, от Piwik они использовали только пиксель (трекер) со своей БД и визуализацией с помощью chart.io: http://habrahabr.ru/company/sports_ru/blog/216229/
Нет регистраций на сайте? Используем socfishing Что же делать, когда на сайте не используется система регистрации/авторизации, т.к. в ней просто нет необходимости, но при этом хочется агрегировать данные по каждому пользователю?
Для этого можно использовать сервис socfishing.ru.
Он позволяет определить профили Вконтакте тех пользователей, которые посетили ваш сайт. Таким образом можно идентифицировать пользователей вашего сайта.
Веб-аналитика — это просто космос, детка! В наше время появляется все больше возможностей и технологий для веб-аналитики и обработки данных. Чтобы ваш бизнес оставался конкурентоспособным, необходимо использовать эти технологии для оптимизации процессов.
Персональная веб-аналитика позволяет лучше понимать своих потенциальных клиентов и работать с конкретными людьми, а не абстрактной аудиторией. Имея полные данные о конкретных пользователях, вы можете оптимизировать свои маркетинговые компании, создавать индивидуальные предложения и работать над повышением продаж.
Полный текст статьи читайте на CMS Magazine
