АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Пользовательские данные

Любой интернет-проект накапливает большие объемы пользовательских данных: источники, откуда пришли пользователи, пути по сайту, корзины, Client ID, User ID и другие данные, необходимые для анализа маркетингового продвижения. Эту информацию необходимо анализировать, но вручную такие объемы информации обрабатывать сложно и долго.

Пользовательские данные – что это

Пользовательские данные – это информация о пользователях, собираемая в сети различными сервисами и устройствами. Кто собирает пользовательские данные? Да практически все!

  • Браузеры и поисковики,
  • Рекламные сети,
  • Соцсети и мессенджеры,
  • Каждый владелец сайта 🙂

Какую информацию можно собрать о пользователе?

  • Данные, которыми пользователь делится сам (email при подписке на рассылку, профили в соцсетях – дата рождения, ФИО и т.д.)
  • Данные, которые можно собрать косвенно: поведение, географию, путь пользователя на сайте.

Пользовательские данные – зачем собирать

Если вы знаете о своем пользователе все, то вы сможете предложить ему именно тот продукт, который ему интересен. Вы уже не будете предлагать домохозяйке гаечный ключ или крем для загара владельцу автосервиса (хотя, почему бы и нет?).

Данные о пользователях помогают понять своего клиента и создать индивидуальное сообщение, которое может быть использовано:

  • в email-рассылке,
  • в мессенджерах,
  • в любом рекламном сообщении.

Кроме того, пользовательские данные необходимы для настройки таргетированной рекламы, которая покажет нужный текст с нужным фото нужному пользователю. А значит, повысит вероятность конверсии пользователя в клиента (в разы!).

Знание пользовательских данных поможет создать нативную рекламу в блоге или каком-нибудь профильном СМИ: мало того, что вы будете понимать, что на этой площадке сидит ваша аудитория, вы еще и будете знать, какой текст их сможет заинтересовать.

Пользовательские данные – как собирать

  1. Если вы владелец сайта, у вас наверняка установлены различные сервисы статистики, счетчики (например, Google Analytics, Яндекс.Метрика). Эти сервисы помогают собирать пользовательские данные: при правильной настройке вы можете увидеть источник, откуда пришел пользователь, посмотреть его путь по сайту (то есть узнать, что именно его интересует).
  2. Кроме того, вы можете предложить пользователю бесплатный контент и получить более подробную информацию – email или, что лучше, профиль в соцсетях. Если у вас есть профиль вашего пользователя в соцсетях, вы практически владеете миром. Шутка)
    Профиль в соцсетях позволит узнать пол, возраст, семейное положение – если это не будет прямо указано, то косвенно. Точно узнаете об интересах пользователя и его социальном статусе (по пабликам и группам, на которые он подписан).
  3. Системы таргетинга и ретаргетинга также помогут вам собрать информацию о ваших пользователях. Правда она вам будет доступна в закрытом виде – то есть внутри системы вы сможете ею пользоваться (для настройки объявлений), но скачать не сможете.

 

В общем, пользовательские данные собрать не проблема. Вопрос – что с ними делать дальше.

Пользовательские данные – анализ

Если вы обладатель большого массива пользовательских данных, это еще не значит, что вы молодец. Данными и информацией нужно пользоваться, иначе они так и останутся лежать мертвым грузом.

Большие объемы пользовательских данных можно и нужно сегментировать в зависимости от ваших целей, а главное – целей ваших рекламных кампаний:

  • по полу, возрасту, географии,
  • по интересам,
  • по поведению на сайте,
  • по товарам в корзине и т.д.

После успешной сегментации можно запускать рекламу. Но – лучше не ограничиваться каким-то одним рекламным сообщением, которе кажется вам и вашему коллеге идеальным. Лучше запускать несколько версий кампании и проводить А/Б-тестирование. Таким образом, вы сможете выделить, какой именно формат и контент привлекает вашу целевую аудиторию (лучше конвертируется в продажи, звонки или заказы).

Пользовательские данные – автоматизируем

Конечно, вручную сегментировать и анализировать такие объемы данных сложно. Сегодня на рынке есть множество сервисов для автоматизации всех этих процессов. В качестве аналитической платформы мы используем Tableau:

  • удобно анализировать данные из нескольких источников,
  • универсальная платформа для любой аналитики (возможность автоматизировать АБ-тестирование, аналитика рассылок, контексной рекламы и пр.),
  • быстро устанавливать,
  • легко осваивать (2 дней вполне достаточно, чтобы начать собирать рабочие дашборды с графиками и диаграммами).

Если у вас есть вопросы по пользовательским данным – как их собирать и анализировать, готовы помочь и проконсультировать:

Задайте вопрос
x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.