Аналитика для e-commerce: с чего начать
Аналитика для e-commerce — это отслеживание данных о заказах, доходах и источниках трафика, которое помогает понять, какой канал маркетинга приносит прибыль, а какой впустую расходует бюджет. В отличие от обычной веб-аналитики, которая смотрит на переходы и просмотры, аналитика интернет-магазина привязана к реальным покупкам: сколько денег вы заработали, каким был средний чек, сколько потратили на привлечение клиента.
Начать можно с простых инструментов — на старте хватит Яндекс Метрики и таблицы, чтобы увидеть общую картину. Главное — правильно настроить отслеживание событий и привязать трафик к заказам.
Что такое аналитика для e-commerce
Аналитика интернет-магазина отвечает на главный вопрос владельца: откуда приходят покупатели и сколько денег они приносят.
Обычная веб-аналитика говорит: «Вчера было 1000 посетителей, 50 кликнули по объявлению, средний визит — 2 минуты». Но о деньгах это ничего не сообщает. Аналитика e-commerce смотрит глубже: из тех же 1000 посетителей 25 сделали покупку, выручка составила 75 000 рублей, расходы на рекламу — 15 000, то есть валовая прибыль до вычета остальных затрат — 60 000.
Разница между двумя подходами такая:
Обычная веб-аналитика
Аналитика e-commerce
считает визиты, просмотры, сеансы
считает заказы, выручку, прибыль
фокус на трафике
фокус на деньгах (ROI, ROMI)
отвечает на вопрос «много ли людей?»
отвечает на вопрос «сколько заработали?»
метрики: CTR, показатель отказов, время на сайте
метрики: конверсия, средний чек, CAC, LTV
Именно поэтому магазин с большим трафиком может быть убыточным, а магазин поменьше — прибыльным: первый смотрит на количество посетителей, второй — на деньги.
Какие метрики отслеживать в первую очередь
Не нужно сразу браться за десятки показателей. На старте достаточно семи метрик, которые показывают состояние магазина.
1. Конверсия в заказ.
Доля посетителей, которые сделали покупку: заказы разделить на посетителей и умножить на 100%. У большинства интернет-магазинов это единицы процентов, но ориентироваться лучше на свою динамику, а не на «среднюю по рынку»: важно, растёт показатель или падает.
2. Средний чек (AOV).
Выручка, делённая на количество заказов. Часто поднять средний чек (за счёт допродаж и наборов) проще, чем нарастить конверсию, — а на выручку это влияет так же.
3. Стоимость привлечения клиента (CAC).
Маркетинговые расходы на канал, делённые на число новых клиентов из него. Если вы потратили 50 000 рублей на контекстную рекламу и привлекли 20 клиентов, CAC — 2500 рублей. Даже если это больше прибыли с первой покупки, вложение может окупиться на повторных заказах — здесь и нужна следующая метрика.
4. Пожизненная ценность клиента (LTV).
Сколько в среднем приносит один клиент за всё время: прибыль с заказа, умноженная на среднее число покупок. LTV показывает, за сколько повторных заказов окупается привлечение, и имеет смысл только в связке с CAC.
5. Доля брошенных корзин.
Разница между добавлениями в корзину и оформленными заказами, делённая на добавления. Высокая доля обычно указывает на проблему в оформлении, условиях доставки или цене — и это одно из самых быстрых мест для улучшений.
6. ROMI по каналам.
Показывает, сколько рублей возвращается на каждый рубль рекламных расходов. Позволяет сравнивать каналы между собой и перераспределять бюджет в пользу окупаемых.
7. Воронка продаж.
Переходы между этапами: просмотр товара → добавление в корзину → оформление → оплата. Если на каком-то шаге уходит заметная часть посетителей, проблема именно там — например, в способах оплаты.
Какие инструменты нужны для старта
На старте достаточно базового набора. Позже, когда магазин вырастет, можно переходить на специализированные сервисы.
Яндекс Метрика.
Бесплатна и позволяет отслеживать события e-commerce — просмотры товара, добавления в корзину, покупки. Для этого в настройках счётчика нужно включить модуль «Электронная коммерция» и настроить передачу данных о товарах и заказах. Для магазинов, работающих на российскую аудиторию, это базовый инструмент.
UTM-метки в ссылках.
Без них не понять, откуда пришёл клиент. Используйте стандартный набор параметров: utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content. Проставлять их вручную по одному не нужно — удобнее собрать ссылки через генератор UTM-меток, а в рекламных кабинетах включить автоматическую разметку.
CRM или таблица учёта заказов.
На старте хватит Google Таблиц или простой CRM. Фиксируйте дату заказа, сумму, источник трафика (из UTM) и статус (оплачен, отправлен, получен, возврат) — это основа для анализа.
Коллтрекинг, если есть звонки.
Если у магазина есть телефонные консультанты, подключите отслеживание звонков, иначе потеряете данные о клиентах, которые позвонили вместо оформления онлайн.
Почему одной Метрики со временем не хватает
Метрика видит действия на сайте, но не знает, что происходит после: оплатил ли клиент заказ, вернул ли товар, оформил ли позже покупку с другого устройства. Поэтому картина в ней часто неполная. Отчасти это решается настройками: в Метрике можно догружать финальные статусы заказов из CRM и строить воронки вплоть до оплаты. Но как только каналов и офлайн-продаж становится много, ручной сверки перестаёт хватать — об этом в конце статьи.
Пошаговый план на неделю
Ниже — план, с которого можно начать аналитику прямо сейчас.
День 1–2. Настройка отслеживания e-commerce
-
включите модуль «Электронная коммерция» в настройках счётчика Метрики;
-
настройте передачу событий: просмотр товара, добавление в корзину, начало оформления, покупка;
-
для каждого события передавайте параметры товара — идентификатор, название, цену, количество;
-
проверьте, что данные пошли: тестовый заказ появляется в отчётах с задержкой от нескольких минут до пары часов.
День 3. Настройка UTM-меток
-
задайте единый стандарт меток для магазина: источник (yandex, vk, email, direct), тип (cpc, organic, social, email), кампания (summer_sale, new_year);
-
проставьте UTM во всех ссылках — в объявлениях, соцсетях и письмах;
-
в рекламных кабинетах включите автоматическую разметку, чтобы не проставлять параметры вручную.
День 4. Таблица заказов
-
создайте таблицу с колонками: дата заказа, номер, сумма, источник (utm_source), кампания (utm_campaign), статус, комментарий;
-
заполните её данными за последний месяц из своей системы заказов;
-
настройте выгрузку из CRM или вносите новые заказы вручную каждый день.
День 5–6. Первый отчёт по источникам
-
в Метрике откройте отчёт «Заказы» в группе «Электронная коммерция»;
-
посмотрите, какой источник — поиск, реклама, соцсети — принёс больше заказов и выручки;
-
сверьте цифры со своей таблицей заказов, чтобы убедиться, что данные бьются.
День 7. Анализ воронки
-
откройте ecommerce-воронку в Метрике: просмотр товара → корзина → оплата;
-
посмотрите, на каком шаге уходит больше всего людей;
-
если основная потеря на этапе корзины — ищите причину в цене или в сложности оформления; если на оплате — в способах оплаты.
Типичные ошибки и как их избежать
Неполные данные о заказах.
В Метрике видно событие «покупка», но неизвестно, оплачен заказ или возвращён, — и анализ строится на завышенных цифрах. Решение: передавать полный статус заказа (ожидает оплаты, оплачен, отправлен, получен, возврат) или вести таблицу с полным жизненным циклом каждого заказа.
Не учтены офлайн-продажи и звонки.
Если заметная часть продаж идёт через телефонных консультантов, а аналитика видит только веб-заказы, картина теряет половину. Решение: подключить коллтрекинг или вносить продажи по телефону в таблицу, по возможности с тем же источником, который привёл клиента.
Грязные UTM-метки.
Если одну кампанию помечают по-разному — summer_sale, Summer Sale, summersale, — в отчёте она распадается на три, и выводы получаются неверными. Решение: задать чёткий стандарт (нижний регистр, без пробелов, слова через подчёркивание) и раз в месяц пересматривать ссылки.
Смотрят только на трафик.
Из соцсети пришло 5000 посетителей — выглядит отлично, но если никто не купил, деньги потрачены впустую, а по отчёту о трафике это незаметно. Решение: всегда смотреть всю цепочку — трафик → заказы → выручка → расходы → прибыль. Много трафика без заказов означает проблему с его качеством, а не нехватку объёма.
Не настроен учёт возвратов.
Если продажи видны, а возвраты нет, прибыль в отчёте завышена: часть заказов вернулась, но в цифрах этого не видно. Решение: добавить событие «возврат» в Метрику или отдельную колонку в таблице и вычитать возвраты из выручки.
Когда переходить на сквозную аналитику
Базовая связка (Метрика, таблица и UTM) работает, пока магазин небольшой. По мере роста её становится всё труднее поддерживать. Признаки того, что пора на специализированную платформу:
-
много каналов — если источников трафика больше пяти, собирать и сверять данные вручную становится долго и ненадёжно;
-
много точек контакта — клиент увидел вас в соцсети, перешёл из поиска, вернулся по письму: простая атрибуция «по последнему клику» не покажет реальный путь;
-
сложные заказы — несколько товаров, рассрочка, подписки: в таблице это быстро запутывается;
-
нужно считать прибыль, а не выручку — с учётом себестоимости и рекламных расходов по каждому каналу таблица разрастается и множит ошибки;
-
много офлайн-продаж — чтобы видеть звонки и онлайн-заказы в одном отчёте, нужна интеграция с коллтрекингом.
Что делает сквозная аналитика
Сквозная аналитика связывает рекламу, заказы и прибыль в одном месте. Платформа автоматически собирает расходы из рекламных кабинетов, подтягивает заказы из вашей системы и показывает ROMI по каждому каналу. Вместо таблицы, которую нужно сводить руками, вы получаете готовый отчёт.
Это меняет и качество выводов. Допустим, вы потратили 50 000 рублей на контекст и получили 20 заказов. Но часть этих клиентов могла прийти в том числе из органического поиска или по прошлым касаниям — и по простому отчёту заслугу канала легко переоценить. Сквозная аналитика учитывает весь путь клиента и показывает, какие каналы действительно приводят продажи, а какие только осваивают бюджет.
Для более детального изучения возможностей и оптимизации работы с маркетингом рекомендуется обращаться в сервис сквозной аналитики.



