Использовать персональные данные пользователей – можно и даже нужно! Как получить максимум данных при помощи User ID и обойти ограничения стандартных систем аналитики? 

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.

Классика VS Персональная веб-аналитика

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.

Классика VS Персональная веб-аналитика

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

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.

Для коллцентра и e-mail рассылок

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.

Кросс-девайсы

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.

Товарные рекомендации на разных устройствах

 

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.

Реализация в Google Analytics / Яндекс.Метрика

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.

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.

 Объединение посещений в Google Analytics

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

Marketing Guide
Marketing Guide

Marketing Guide — это серия кратких справочников, в которых объединена и структурирована полезная информация для практикующих маркетологов.

Скачать
Подписывайтесь на блог Marketing & Coffee
Получайте новые статьи блога на свою почту.
Нажимая кнопку "Подписаться", я даю свое согласие CubeLine на обработку моих персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», на условиях и для целей, определенных Политикой конфиденциальности.
Использование технологий коллтрекинга и определения качества звонков для сети фитнес-клубов.

Performance фитнес-тематики отличается большим количеством звонков, транзакций и регулярных акций.

© 2009—2017. Интернет-агентство «CubeLine». Performance marketing в Петербурге