ruen

Аналитика

Веб-аналитика: от поведения пользователя до выручки

Кейсы построения систем аналитики — от первого визита до денег в CRM и управленческих решений.

Role

Архитектура и внедрение

Challenge

Компании видят трафик и лиды, но не видят денег. Отчёты есть, а решения на их основе принимать нельзя: непонятно, какой раздел сайта окупается, какой канал приносит выручку, а какой — только посещения.

Solution

Собрать сквозную цепочку: визит → пользователь → заявка → счёт → оплата. Один идентификатор проходит весь путь, данные попадают к менеджеру и в отчёты, и дальше меняют продукт, маркетинг и продажи.

Outcome

Аналитика перестаёт быть отчётностью и становится инструментом управления: видно, где деньги, и куда имеет смысл вкладывать ресурс.

40 000

страниц под сквозной аналитикой

4

канала персональных предложений: Telegram, WhatsApp, email, VK

5

воронок в дашбордах: лид, счёт, оплата, разделы, источники

“
Я строю аналитику не ради отчётов, а ради управленческих решений: кому продавать, что предлагать, какой канал развивать и где компания зарабатывает деньги.

Общая логика подхода

Пять шагов, одинаковых для любого проекта:

  1. Собрать путь пользователя — не отдельные просмотры, а связную историю.
  2. Связать визиты, заказы и продажи — один идентификатор через все системы.
  3. Передать данные менеджерам и в CRM — туда, где принимается решение о продаже.
  4. Построить отчёты — воронки от источника до оплаты.
  5. Менять продукт, маркетинг и продажи — на основе того, что показали данные.

Шаги с первого по четвёртый — техника. Ценность появляется на пятом.

Кейс 1. CristMedSchool.com

Исходная ситуация

Современного сайта не было. Личного кабинета не было. Платформы обучения не было. В основу лёг мой EdTech-продукт SM Panel — на нём собран сайт, кабинет и обучение.

Задача

Понять интересы клиента до покупки и помочь менеджеру продавать точнее.

Решение

Fingerprint.js в связке с MySQL:

  • уникальный идентификатор посетителя;
  • склейка отдельных просмотров в визиты;
  • после авторизации — объединение всех прошлых визитов в единую историю клиента.

Ключевой момент здесь — последний. История не начинается с момента регистрации: всё, что человек смотрел до неё, задним числом привязывается к его профилю.

Как это работало в продажах

Клиент создаёт заказ — менеджер видит:

  • какие страницы он смотрел;
  • чем интересовался раньше;
  • какие продукты стоит предложить.

Меньше времени на выяснение потребности, выше релевантность предложения.

Во что выросла система

История визитов стала фундаментом, на котором позже появились:

  • рекомендации в корзине;
  • антифрод в розыгрышах и бонусных активностях;
  • система лояльности;
  • персональные скидки через Telegram, WhatsApp, email и VK.

Бизнес-эффект

Из простой истории визитов система выросла в инструмент повышения LTV и персонализации продаж.

Кейс 2. Amulex.ru

Исходная ситуация

Юридический сервис. Около 40 000 страниц. Трафик смешанный: коммерческий, информационный, транзакционный. Нужно было понять, какие каналы реально приносят деньги, а не просто посещения.

Задача

Связать путь пользователя на сайте с обращением, счётом и оплатой в CRM.

Решение

  • Keitaro как server-side трекер;
  • уникальный идентификатор посетителя;
  • fingerprint пользователя;
  • хранение данных в ClickHouse;
  • передача идентификатора в CRM после заявки.

Server-side принципиален: часть данных до сервера доходит там, где браузерная аналитика уже теряет пользователя.

Что стало видно

  • полная хронология посещённых URL;
  • источник трафика;
  • устройство;
  • регион;
  • тип подключения;
  • связка: визит → лид → счёт → оплата.

Дашборды

На базе Looker собраны отчёты:

  • конверсия трафика в лид;
  • конверсия лида в счёт;
  • конверсия счёта в оплату;
  • эффективность разделов сайта;
  • эффективность источников трафика.

Главное открытие

Разные разделы сайта и разные источники дают совершенно разную экономику.

Стало видно:

  • что приносит деньги;
  • что даёт только трафик;
  • куда стоит вкладывать ресурс SEO.

Управленческое решение: почему Google

Когда стало видно, что значимая часть денег приходит из Google, фокус продвижения усилили именно на нём.

Логика в том, что позиции в Google и Яндексе не равнозначны. В Яндексе выдача плотнее занята рекламой и собственными сервисами, поэтому одна и та же позиция в органике даёт разное число переходов: первое место в Google и первое место в Яндексе — это два разных объёма трафика при одинаковой цифре в отчёте.

Дальше разница усиливается на деньгах. Трафик из разных систем ведёт себя по-разному на всей длине воронки, и до оплаты доходит разная его доля. Значит, сравнивать каналы по позициям или по визитам бессмысленно — сравнивать нужно по выручке на вложенный ресурс.

Отсюда следует практический вывод, ради которого всё и строилось: средняя позиция как метрика вводит в заблуждение. Она измеряет усилие, а не результат. Ресурс SEO имеет смысл распределять не туда, где мы ниже конкурентов, а туда, где рубль вложений возвращается большей выручкой.

И главное: принять это решение можно было только потому, что визит связан с оплатой. Без сквозной связки видно лишь объём трафика — а по объёму картина выглядела бы ровно противоположной.

“
Я построил систему, которая перевела аналитику из уровня «посещения и лиды» на уровень «деньги, каналы и управленческие решения».

Built on

SM PANEL

сайт, личный кабинет и платформа обучения собраны на SM Panel; аналитика визитов встроена в неё

Stack

MySQL

Next case

Conference Platform