Экспресс аналитика в b2b проекте на Яндекс.Метрике
Я продакт в SaaS проекте b2b2с направленности для ресторанов incy.one, и у нас новые фичи раскатываются не сразу на всех клиентов-рестораторов (вторая «B”), а в первую очередь в формате пилотных проектов на “любимых и лояльных». То есть новая возможность включается выборочно.
И что же? Договорились с некоторым количеством рестиков-клиентов о пилотном запуске. Для этих избранных рестиков включили и настроили пилотные фичи, и кажется потребители (посетители рестиков) начали пользоваться. А дальше то что?
Надо оценить как летит пилотный проект — а пользуются ли новыми фичами на самом деле? а насколько пользуются? а кто и как часто? И лучше всего о результатах говорят метрики и цифры.
Ближе к делу.
В Яндекс Метрике есть такой отчет: Электронная коммерция -> Популярные категории и бренды. И это готовый инструмент для оперативной оценки вообще любых web-событий, не только товары. Он подключается легко и быстро, минут за 15, и это значительно быстрее чем «правильный» BI.
Что видно из примеров Я.Метрики?
- Можно оценить объем и динамику триггерных событий (в таблице last_order_opened)
- Оценку событий можно провести в нескольких разрезах. В примере выше это: какие аккаунты ресторанов, как много посетителей конкретного заведения открыли «историю заказов» и как часто.
- Провести сравнительную оценку разных метрик.
«Популярные категории и бренды» позволит сравнить и сопоставить кто из пользователей открыл меню с блюдами рестика, и кто из них сделал заказ или подозвал официанта.
Показать пример?
Стрелками и цифрами на скрине ниже обозначены разрезы / измерения в которых можно анализировать результаты. В Метрике можно воспользоваться до четырех таких измерений. Давайте на примере:
(1) — это идентификатор измеряемых фич-событий. (в этом примере: открытие страницы перевода чаевых)
(2) — это идентификатор аккаунта, один из разрезов измерений.
(3) - идентификатор с какого шага пользовательского пути перешли к оплате чаевых
Как это настроить?
- Подключаем счетчик Яндекс.Метрики (ссылка на документацию если первый раз).
Для пилотных проектов я часто создаю отдельный счетчик, чтобы не мусорить в общем проекте. И это удобнее делать через Google tag manager - В настройках счетчика включаем «Электронная коммерция»
- При срабатывании нужного события на фронте нашего сайта или приложения, в счетчик передаем событие «просмотр товара». А в параметрах передаем нужные для анализа измерения.
Пример кода:
Документация с подробностями о параметрах тут
Что в примере выше?
Мы «чуть обманули» счетчик метрики и вместо товара подсунули ему другую абстракцию. Т.е. товаром и его характеристиками мы обозвали то, что хотим померить:
Категория товара (category) — идентификатор нашего события
name товара — идентификатор с какого шага пользовательского пути перешли к оплате чаевых
id товара — id аккаунта (измерение для анализа)
Бренд товара (brand) — название аккаунта, чтобы было легко понять в отчете Метрики
В отчете Я.Метрики это автоматом встанет в такую структуру:
В примере кода обратите внимание на window.dataLayer — dataLayer это название контейнера данных счетчика. Можно не вдаваться в детали — главное тут то, что если обвешиваетесь несколькими счетчиками Я.Метрики то это имя в настройках счетчиков должно быть разным.
Больше никаких операций руками делать не требуется. Ждем пока соберутся данные и анализируем.
Чем хорош такой способ?
- Его можно легко и быстро подключить «на коленке». Значительно проще чем полноформатные системы аналитики.
- Бесплатно.
- В дополнение идет Вебвизор — если требуется подсмотреть за работой с интерфейсом.
- В самом отчете можно группировать параметры произвольно из интерфейса, анализировать и в таблицах и графически.
- Доступно нативно с мобилки, и можно отправлять результаты на почту по расписанию.
Недостатки
- В код на фронте хоть и минимально, но все таки надо влезать.
Если интересно подробнее как это организовать между разработкой и продуктовой/маркетинговой командами welcome в комменты.