Стандартные возможности аналитики Google и Яндекс: почему их может быть недостаточно

Миллионы компаний используют бесплатные версии Google Analytics и Яндекс.Метрики. Сильный бренд часто делает их выбором по умолчанию. Они действительно хорошо подходят для отдельно взятых случаев. Например, для измерения эффективности вашего SEO или отдачи от рекламных каналов Google Ads и Яндекс.Директ. Но если вы захотите выйти за эти рамки, скорее всего, столкнетесь с проблемами. С какими именно — рассказывает команда ROMI center.

Google Analytics или Яндекс.Метрику достаточно легко настроить по сравнению с их основными конкурентами вроде Adobe Analytics. Но это верно лишь для работы на начальном уровне или при первом использовании. Когда дело дойдет до нетиповых показателей и дополнительных отчетов, вы скорее всего поймете, что не в состоянии провести анализ под нужным вам ракурсом. 

Если ваша цель — собирать данные и проводить глубокий анализ маркетинговой активности, нужно учесть и обойти некоторые серьезные ограничения модели данных этих сервисов.

Ограничения модели данных Google Analytics и Яндекс.Метрики

Стоит отметить, существенные плюсы есть у обоих. Например, Яндекс.Метрика предлагает вебвизор, а Google Analytics может выдавать отчетность в реальном времени. Но у этих двух платформ имеются и общие недостатки, которые мешают полноценному анализу данных.

Анализ строится не на пользователях

В модели данных Google Analytics и Яндекс.Метрики мало места для информации на уровне пользователя. GA поддерживает не более 20 пользовательских атрибутов, ЯМ — не более 100. Между тем, пользовательские атрибуты — центральный элемент современного бизнеса. С их помощью вы можете анализировать нужные метаданные. Например, на каком этапе воронки продаж находится пользователь или как предпочитает проводить оплату. Кроме того, стандартная аналитика не позволяет собирать личную информацию. Недоступен, например, адрес электронной почты клиента. По сути, в современном digital-мире 100 атрибутов и уж, тем более, 20 — серьезное ограничение.

Затруднено отслеживание данных о клиентах на уровне отдельных пользователей. Стандартная аналитика работает на основе совокупных показателей, и ее модель данных плохо справляется с анализом отдельных людей или групп.

Проявляется это, например, в том, как Google Analytics и Яндекс.Метрика выполняют атрибуцию или отслеживают пользователей. Это атрибуция на основе одного устройства и одного браузера. Предположим, человек заходит с другого устройства — например, смотрит сайт в смартфоне, а потом на компьютере, или даже меняет браузер. Стандартная аналитика рассматривает его как нового пользователя. Неспособность создать «единую личность» клиента проистекает из базовой модели данных.

Требуется значительная работа, чтобы заставить Google Analytics или Яндекс.Метрику объединить юзеров на разных каналах и устройствах. Опытные пользователи тут же возразят. У Google Analytics есть функция под названием User ID для решения этой проблемы. В Яндекс.Метрике она называется ClientID. Но проблема в том, что по умолчанию они не работают. Только если вы сможете назначить уникальный идентификатор в своей системе для каждого пользователя. Это уже работа не для маркетолога, а, скорее, для программиста. Если же вашим пользователям не нужно логиниться, чтобы использовать сайт или приложение, вы вообще вряд ли сможете это сделать.

Другой пример — обработка воронок продаж. Модель стандартной веб-аналитики не позволяет начать сбор данных по воронкам до тех пор, пока вы не создадите события или цели.

Например, по умолчанию можно установить несколько целей конверсии — на основе посещений URL, времени нахождения на сайте и так далее. Чтобы отслеживать такие действия, как клики, отправка форм, товар в корзине. 

И даже если настройка целей идеальна, информация, которую вы получите, в основном будет про трафик, просмотры страниц, показатель отказов и KPI платных кампаний. Если же вам нужны поведенческие характеристики; KPI, связанные с продуктом или данные о том, как пользователи продвигаются по воронке продаж, то без автоматизации аналитики вы вряд ли справитесь. 

Дело в том, что Яндексу и Google пришлось создать и добавить новые функции вроде воронки продаж к базовой модели, которая не поддерживает такого рода анализ. Получилось, что настройка воронки продаж — это способ «вписать» новую реальность в существующий модуль обработки событий. Все это означает, что вам придется каждый раз начинать с нуля, чтобы анализировать даже простейшие воронки.

Несовершенная выборка данных

GA и ЯМ осуществляют выборку общих данных при составлении типового отчета. Если вы хотите увидеть совокупные показатели в целом, это неплохо. А если нужен, например, подробный анализ поведения посетителей, понадобится полный набор данных. С выборочной информацией легко упустить важные взаимодействия как на уровне пользователя, так и на уровне сегмента.

К тому же, ограниченные возможности стандартной аналитики затрудняют исторический анализ данных. Например, если вы хотите изучить трафик за более длительный период времени, чем 2 года, то ни одна система не сможет вам эту информацию дать. Данные в Google Analytics хранятся в течение 26 месяцев, в Яндекс.Метрике — 24 месяца. 

Еще один из компромиссов, на которые идет стандартная бесплатная аналитика — ограничение объема данных, которые обрабатывает сервер. В Google эта квота исчерпывается только после 200 000 сеансов. Затем информация в отчеты будет поступать с задержкой, в течение 24-48 часов. В Яндекс.Метрике ограничивается количество запросов от пользователя — не более 5000 в сутки. Для большинства задач этого более чем достаточно. Но если речь идет о сложных проектах или веб-платформах с высокой нагрузкой, увы, понадобятся другие аналитические мощности.

И препятствий, подобных этим, еще очень много. Даже обычная настройка отчета по показателю ROMI может вызвать трудности. Искать его нужно в определенном отчете, перед этим подключить электронную коммерцию, набрать статистику в течение 60 дней, на самом деле он показывает не ROMI, а ROAS...

Выхода нет?

Google Analytics и Яндекс.Метрика должны быть у каждого бизнеса, который хочет развиваться. Кроме того, это самые доступные интеграции с платными каналами вроде Google Рекламы, Google Search Console, Яндекс.Директ, которые широко используются во многих компаниях. Но по мере того, как потребности в углубленной аналитике растут, ограничения данных систем становятся очевидными. Оптимальный вариант — превратить аналитику из набора «сделай сам» в готовый к использованию продукт. 

Аналитика «под ключ» должна уметь делать многое за вас. Как минимум, выгружать необходимые данные с нужной частотой из разных источников и сопоставлять маркетинговые доходы и расходы с точностью до копейки. Причем так, чтобы полученную отчетность можно было в любой момент показать кому угодно — от руководства до членов команды. И просто пояснить, что означают данные показатели.

В современном мире, когда взаимодействие с пользователями выходит за рамки Интернета и мобильных устройств, нужен инструмент, созданный с учетом интеграции с CRM. Это позволит увидеть реальные доходы и реальных пользователей, стоящих за каждой вашей продажей. Конечно, такую информацию можно выгружать и в стандартную бесплатную аналитику. Но это время, а время — это деньги. Которые вы упускаете, пока занимаетесь ручным импортом данных.

Кроме того, важно видеть, как именно работает ваша реклама, иметь представление о каждом потраченном рубле. И набор целевых KPI в одном отчете — 90% успеха. Если показатель отказов на сайте в целом падает, а конверсии растут — это хорошо. Но без понимания причины такого эффекта — все бесполезно. Может быть, работает ваша новая акция в Instagram*. Или ключевик на поиске Яндекса приводит релевантную целевую аудиторию. Или же это просто неправильно назначенная цель — конверсией считается не то, что нужно. Идеально, если вы можете увидеть KPI по каждому рекламному каналу, с которым работаете.

Все эти преимущества есть у сквозной аналитики на основе коннекторов. Это эффективное автоматизированное решение для управления данными и их интеграции в режиме реального времени. Она позволяет превратить набор DIY-инструментов в полноценную отчетность по расходам и доходам. Через единый интерфейс можно подключить различные источники данных — от CRM до популярных рекламных каналов и коллтрекинга. Система сама будет выгружать потоки информации и формировать единую отчетность. Причем в удобном для вас виде — на основе установленной системы бесплатной аналитики или в отдельном интерфейсе системы. Если вы привыкли к формам отчетов в Google Analytics, ничего менять не придется. А разве не этого хотел бы каждый маркетолог?