Кратко и по существу — набор методов, метрик и приоритетов.
Какие метрики собирать
- Общие коммерческие:
- Конверсия: $CR=\frac{\text{orders}}{\text{sessions}}$.
- Средний чек: $AOV=\frac{\text{revenue}}{\text{orders}}$.
- Средняя стоимость привлечения: $CAC=\frac{\text{marketing spend}}{\text{new customers}}$.
- Пожизненная ценность клиента: примерно $CLV=AOV\times Purchase\_frequency\times Customer\_lifespan$.
- Фуннель и поведение:
- Показатель добавления в корзину: $AddToCartRate=\frac{adds}{sessions}$.
- Брошенные корзины / оформление заказа: $CheckoutAbandonment=\frac{checkout\_starts-purchases}{checkout\_starts}$.
- Показатель отказов: $BounceRate=\frac{single\_page\_sessions}{sessions}$.
- Время на странице, глубина просмотра (pages/session).
- Технические и UX:
- Время загрузки страницы (TTFB, Largest Contentful Paint).
- Ошибки JS/серверные ошибки (rate of errors per session).
- Мобильная/десктоп конверсия.
- Качество сервиса и лояльность:
- NPS (Net Promoter Score), CSAT, CES.
- Время ответа саппорта, доля возвратов.
- Поведенческая аналитика:
- Cohort retention (удержание по когортам), repeat purchase rate.
- Канальная эффективность (ROAS, revenue by channel).
Как анализировать пути клиента (customer journey)
- Построение и анализ воронок: сравнивайте стадии (view → add → checkout → purchase) и находите этапы с наибольшими потерями.
- Path / sequence analysis: изучайте наиболее частые последовательности страниц/событий; ищите «петель» и неожиданные оттоки.
- Когортный анализ: разбивайте по источнику трафика, кампании, устройству, сегментам по CLV и смотрите изменение метрик во времени.
- Сегментация: по новым/повторным, по гео, по сумме корзины, по поведению (searchers vs browsers).
- Сессии и запись поведения: session replay, heatmaps — чтобы увидеть конкретные UX-проблемы (неочевидные кнопки, всплывающие блоки, прокрутку).
- Анализ ошибок и логов: связывайте фронт/бэк ошибки с падением конверсии.
- Атрибуция путей: multi-touch атрибуция для понимания каналов, влияющих на покупку.
- Экспериментальный подход: A/B и мультивариантное тестирование гипотез по путям (с контрольными метриками и периодом значимости).
Какие улучшения внедрять в приоритетном порядке
(используйте правило: сначала высокое влияние, низкие усилия)
- Быстродействие и стабильность:
- Ускорить загрузку страниц и исправить ошибки — часто дает быстрый рост CR.
- Упростить путь к покупке:
- Минимизировать шаги в чекауте, гостевой чек-аут, автозаполнение, ясные ошибки формы.
- Мобильная оптимизация:
- Улучшить UX на мобильных (касания, размеры кнопок, клавиатуры), поскольку мобильный трафик обычно большой.
- Платежи и доставка:
- Добавить популярные платежи, показать прозрачные условия и сроки доставки, стоимость доставки заранее.
- Поиск и фильтры:
- Улучшить релевантность поиска, автодополнение, фильтры, сортировку; уменьшить «пустые» результаты.
- Доверие и конвертация:
- Отзывы, фотографии, гарантии, политика возврата, безопасные значки.
- Персонализация и рекомендации:
- Кросс‑селл/апселл, персональные рекомендации на основе поведения.
- Поддержка и коммуникация:
- Быстрый чат/бот, каналы ответа, прозрачные уведомления о статусе заказа.
- Возврат/обмен и post‑purchase experience:
- Упростить возвраты и уведомления — повышает CLV.
- Тестирование и итерации:
- Приоритизируйте фичи через RICE: $RICE=\frac{Reach\times Impact\times Confidence}{Effort}$ и внедряйте по убыванию оценки.
Какие метрики смотреть после изменений
- Delta-конверсия: $\Delta CR$.
- Изменение AOV, CLV, CAC, bounce rate, time to purchase.
- NPS/CSAT и возвраты/жалобы.
- Коэффициент экономической эффективности (ROI) для каждой инициативы.
Короткая последовательность действий для старта
1. Настроить качественную аналитическую основу (события, ecommerce tracking, session replay, опросы).
2. Построить основные воронки и сегменты; найти «узкие места».
3. Выявить 2–3 низко‑затратных высоко‑воздействующих улучшения и A/B тестировать.
4. Внедрять по приоритету через RICE, отслеживать KPI и масштабировать победы.
Если нужно, могу предложить список конкретных событий для трекинга (data layer) или готовую RICE‑матрицу для ваших гипотез.