Как устроена маркетинговая аналитика: от сбора данных до визуализации

Эксперт digital-performance агентства iProspect (входит в dentsu Russia) Александр Лебедев подготовил материал о том, как бизнесу анализировать аудиторию своего сайта и отслеживать конвертацию посетителей в покупателей. В колонке эксперт рассказывает о том, какие задачи решает маркетинговая аналитика, как собирать данные с помощью Яндекс Метрики и что делать с ними дальше.

Задачи маркетинговой аналитики

Маркетинговая аналитика помогает отслеживать поступающий на сайт трафик и оценивать эффективность работы каждого канала на всём пути пользователя до совершения целевого действия. Это значит, что можно:

Успейте купить корпоративный пакет COSSA-2025 со скидкой!

Cossa анонсирует главный рекламный формат на весь 2025 год: сразу 8 различных опций.

Пакет идеально подходит для онлайн-сервисов, стартапов, интернет-компаний и digital-агентств.

Успейте приобрести пакет до повышения цены!

• анализировать, из каких каналов на сайт приходит основной поток пользователей;

• лучше понимать целевую аудиторию, определяя характеристики наиболее ценных и вовлечённых пользователей;

• исследовать поведение, интересы и лояльность групп пользователей в различных срезах (например, местоположение, устройство, браузер);

• отслеживать выполнение целевых действий (например, покупка, отправка заявки, регистрация) и строить воронки;

• рассчитывать и контролировать в динамике стоимость привлечения лида (CPL) и целевого действия (CPA);

• оценивать в динамике показатели ROI и ROMI — отдачу от платных рекламных кампаний и каналов с применением разных моделей атрибуции.

Процесс маркетинговой аналитики состоит из трёх основных этапов: сбор и первичный анализ данных, хранение и продвинутая обработка, визуализация данных.

Сбор данных

Собирают и анализируют данные пользователей в Яндекс Метрике — это бесплатная система веб-аналитики. Для начала работы с ней необходимо создать счётчик и установить соответствующий код на всех веб-страницах сайта.

Что умеет Яндекс Метрика:

• отслеживать трафик с различных устройств;

• получать информацию о местоположении, устройстве и браузере посетителей;

• понимать пользовательские события, включая создание воронок и составных целей из нескольких шагов;

• составлять подробную отчётность по онлайн-покупкам;

• записывать действия пользователей с помощью вебвизора (клики, переходы, удержание внимания на изображении);

• создавать кастомизированные отчёты с различными параметрами и метриками;

• объединять и получать данные о расходах из разных рекламных источников и данные о заказах и доходах из CRM.

Обработка данных

Яндекс Метрика предоставляет доступ к отчётам с агрегированными данными. Для решения собственных аналитических задач существующих отчётов часто не хватает. Это может быть расчёт воронок и когорт, а также построение сквозной аналитики. В таком случае нужна более продвинутая аналитика на основе сырых неагрегированных данных. Для выгрузки неагрегированных данных из Яндекс Метрики используют специально разработанный сервис Logs API.

Дальше хранить и управлять полученными сырыми данными можно через системы управления базами данных, например, ClickHouse, который изначально и разрабатывался для онлайн-обработки аналитических запросов Яндекс Метрики.

Для развёртывания и управления ClickHouse будет полезным решение Yandex Managed Service for ClickHouse в инфраструктуре Яндекс Облака. Его основные преимущества:

• скорость развёртывания системы;

• легкость в обслуживании;

• безопасность данных;

• скорость обработки больших данных;

• возможность агрегировать данные из различных систем для построения сквозной аналитики.

Визуализация данных

Заключительный элемент аналитической системы — визуализация данных. Большинство компаний для контроля и мониторинга эффективности используют дашборд, представляя ключевые показатели в виде понятных графиков и набора отчётов с подготовленными настройками (фильтры, сегменты, группировки).

Такой дашборд может выступать и в роли самостоятельного инструмента для работы с данными, чтобы изучать и сравнивать данные на графиках и в таблицах в различных срезах. Визуальная информация лучше воспринимается, позволяет быстрее находить и делать аналитические выводы, на основе которых можно принимать решения.

У Яндекса есть сервис визуализации и анализа данных — Yandex DataLens, который быстро создаёт как отдельные графики для проверки гипотез, так и полноценные дашборды с ключевыми бизнес-метриками для всей команды. Решение уже готово для интеграции с ClickHouse: это даёт доступ в несколько кликов к хранящимся данным без разработки дополнительных сторонних скриптов.

Детальный пример применения и построения описанной инфраструктуры для продвинутой обработки данных, включающий построение воронок и когорт с подключением и использованием ClickHouse доступен по ссылке.

Хотите рассказать на Коссе о своих продуктах или услугах? Изучите наш прайс и напишите на sales@cossa.ru — поможем выбрать подходящий формат и выпустить сильный текст.