助力轉(zhuǎn)化率提升1.5倍的Yandex.Metrica全方位網(wǎng)站分析工具

Yandex.Metrica是Yandex自主研發(fā)的網(wǎng)站分析工具，監(jiān)視網(wǎng)站主要訪問指標，分析網(wǎng)站訪問者的行為及行徑，評估廣告的投放效果以及轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)跟蹤。Yandex.Metrica可以幫助我們衡量網(wǎng)站完成任務的好壞，它在哪些地方丟掉了我們的客戶，以及可以在哪些地方重點著手改善，使網(wǎng)站和業(yè)務的效率得到提高。前一篇文章《Yandex Metrica一款必不可少的網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析工具》我們詳細了解了Yandex.Metrica的細分功能，今天我們詳細的來了解它的工作原理以及通過案例分享，以便于我們更加靈活運用。

一、Yandex.Metrica的工作原理

了解從用戶通過鏈接轉(zhuǎn)到網(wǎng)站到他的用戶會話記錄出現(xiàn)在Yandex.Metrica報表這一過程中都發(fā)生了什么。

階段一：收集數(shù)據(jù)

訪客通過搜索系統(tǒng)、網(wǎng)站鏈接以及其他方式訪問我們的網(wǎng)站，在這個過程中，安裝了Yandex.Metrica網(wǎng)頁的html代碼會將用戶的操作信息發(fā)送到Yandex.Metrica服務器上，我們就可以知道用戶是從哪兒來到我們網(wǎng)站的，用戶瀏覽器和操作系統(tǒng)的名稱版本等其他信息。在用戶瀏覽網(wǎng)頁的同時代碼還會發(fā)送補充的數(shù)據(jù)，比如，用戶下單購買的操作。同時Yandex.Metrica代碼能夠傳送網(wǎng)頁滾動信息以及用戶在網(wǎng)頁上所有的鼠標移動信息。

所有輸入的信息都含有唯一的用戶瀏覽器標識符，它能夠使Yandex.Metrica收集每一個用戶的一連串操作信息，并將其合并成用戶會話。當所有關于用戶會話的信息收集完畢，它們會被放置在專門的ClickHouse數(shù)據(jù)庫中。在這個數(shù)據(jù)庫中只有用戶會話和所有與用戶會話相關的信息是基本的統(tǒng)計單位。

階段二：建立報表

進入Yandex.Metrica并從ClickHouse數(shù)據(jù)庫選擇報表時，所有對于生成報表來說必要的數(shù)據(jù)都將被抽出。一開始選取用于統(tǒng)計報表的用戶會話數(shù)據(jù)。之后會根據(jù)設定好的準則過濾一些會話，比如，只選取從社交網(wǎng)站轉(zhuǎn)到我們網(wǎng)站的訪客進行分析。

分析網(wǎng)站受眾中的特定群體的可能性被稱為分析細化，被選出的用戶會話會按照設定分成幾組。比如，根據(jù)訪問來源進行劃分。每一分組都會統(tǒng)計出那些感興趣的數(shù)據(jù)：網(wǎng)站會話次數(shù)，獨立訪問者數(shù)量，用戶瀏覽網(wǎng)站的平均時長等等。

獲取的數(shù)據(jù)結果將會在Yandex.Metrica的報表中生成表格。表格中的每一行都會對應一組用戶會話，并且每一組的數(shù)據(jù)都將被展示其指定的指標。從表格中可以選擇其中的數(shù)據(jù)，用不同的圖表呈現(xiàn)出來，同時還可以隨時查看任意一個指標的動態(tài)變化。

二、案例：借助Yandex.Metrica改善家居網(wǎng)店界面使轉(zhuǎn)化率增加1.5倍

這家家居網(wǎng)站，之前是網(wǎng)上商城的形式創(chuàng)建，因此從構建模型到設計到實際完成花費一年多時間，但是在旺季啟動廣告搜索系列之后結果并不好，跳出率30-40%，訂單轉(zhuǎn)化率不超過0.01%，行業(yè)旺季平均指標為0.5-1%。

那怎樣解決跳出率高，訂單轉(zhuǎn)化率差的問題呢？這家家居網(wǎng)站從以下三個步驟著手解決：

第一步：Yandex.Direct審核與優(yōu)化

首先考慮到關鍵詞的設置是否符合訪客實際的搜索意圖，通過關鍵詞報表，篩選了跳出率比較高的關鍵詞，通過篩選發(fā)現(xiàn)跳出率最高的關鍵詞是廉價家具相關的關鍵詞，跳出率達50%，比如“最便宜的沙發(fā)”“價格最好的沙發(fā)”。

所以停止提到折----扣與廉價的廣告展示，剩下表現(xiàn)好的關鍵詞，經(jīng)過優(yōu)化之后發(fā)現(xiàn)，一周之后跳出率降低了20%，但是轉(zhuǎn)化率維持在0.15%左右，還沒有達到行業(yè)0.5-1%平均指標。

注：廣告語中禁止出現(xiàn)“最”系列（質(zhì)量最好、最快、最好、最便宜）等關鍵詞。避免廣告被拒登。

第二步：Yandex.Metrica網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析評估

修改關鍵詞之后發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率依舊還是很低，猜測是否是網(wǎng)站本身出現(xiàn)了問題。為挖掘網(wǎng)站存在的問題，首先決定分析銷售漏斗，設定很多綜合目標，在轉(zhuǎn)化漏斗模型中發(fā)現(xiàn)，很多用戶在完成訂單的過程中，在第二步還剩一個目標就退出了。

借助Session replay網(wǎng)站錄像功能對完成最后一步退出的用戶進行了分析，網(wǎng)站錄像記錄了用戶在網(wǎng)站的所有行動：鼠標移動，點擊與網(wǎng)頁滾動。查看用戶在網(wǎng)站的錄像之后，發(fā)現(xiàn)了問題的原因所在：

網(wǎng)站訂購流程：用戶將商品加入購物車，輸入個人信息以及確認訂單。

問題一：用戶在最后一步確認訂單時，找不到按鈕所在，大部分用戶認為，按鈕應該在個人信息表的最下方，但是這個網(wǎng)站將按鈕放在了個人信息表的旁邊，用戶找不到確認訂單按鈕，所以退出了網(wǎng)站。

問題二：在檢查點擊購物車標志以后出現(xiàn)的橫幅影響了轉(zhuǎn)化率，通過橫幅用戶可以快速看到購物車的產(chǎn)品，但是用戶不能再購物車直接購買，還需要再點擊才可以開始下單，很多用戶不明白如何從橫幅中跳轉(zhuǎn)到下單頁面上導致了退出網(wǎng)站。

問題三：表格分析：訂單表格多余的填寫項

通過《表格分析報表》檢查訂單表是否有缺點。結果發(fā)現(xiàn)，個人信息第四個必填項是多余的，用戶經(jīng)常在這一必填項退出訂單頁面。

第三步：突破網(wǎng)站界面的“瓶頸之處”

修正問題一：將”確認訂單”按鈕從網(wǎng)頁旁邊移到個人信息表的下方

修正問題二：在訂單表格中刪除多余的必填項與橫幅

最終通過一系列優(yōu)化在一個月內(nèi)，所有流量的來源轉(zhuǎn)化率從0.15%增加到0.4%，情況得到了明顯改善。訂單成本在四個月內(nèi)下降了60%。跳出率保持在18%的水平，廣告費用在平均單價的56%降至10%，訂單量增加180%。借助Yandex.Metrica業(yè)績指標得到了明顯改善。