Як вебаналітика допомагає бізнесу заробляти більше: від цифр до рішень

Більшість компаній мають дані, але не мають ясності. У звітах — десятки показників, але жодного розуміння, що справді впливає на результат. Вебаналітика дає цю ясність: показує, які канали працюють, де бізнес втрачає клієнтів і як підвищити прибуток.

У MixDigital ми перетворюємо цифри на рішення, щоб кожна маркетингова інвестиція працювала вимірювано й ефективною.

У цій статті пояснюємо, як побудувати систему вебаналітики, що об’єднує дані з різних джерел і дає змогу приймати зважені бізнес-рішення.

Що таке вебаналітика та навіщо вона бізнесу

Вебаналітика — це не просто збір даних. Це система, що перетворює поведінку користувачів на бізнес-інсайти.

Вона допомагає відповісти на три запитання:

• ​Звідки приходять користувачі?
• ​Що вони роблять на сайті чи в застосунку?
• ​Чому купують або йдуть?

Для бізнесу аналітика — це спосіб оцінити ефективність рішень і визначити, які рекламні активності справді приносять прибуток.

Для аналітиків — це інструмент оптимізації кампаній і пошуку точок зростання.

Три ключові переваги вебаналітики

1. Контроль трафіку

Визначайте, які джерела приводять клієнтів — пошук, соцмережі, імейл чи медіа — і куди варто спрямовувати інвестиції.

2. Аналіз поведінки користувачів

Фіксуйте кожну дію відвідувачів: які сторінки вона найчастіше переглядають, як взаємодіють із контентом і на яких етапах покидають сайт.

3. Вимірювання конверсій

Відстежуйте замовлення, підписки, заповнених форм — усе, що показує ефективність кожного маркетингового кроку.

Що дає бізнесу правильно налаштована аналітика

• ​Оптимізацію сайту та UX. Дані допомагають знайти слабкі місця, що знижують залученість, і покращити користувацький досвід.
• ​Підвищення ефективності маркетингових кампаній. Ви бачите, які елементи маркетингу працюють, а які — ні.
• ​Зростання конверсій і прибутку. Узгодженість усіх процесів — від сайту до реклами — безпосередньо впливає на рентабельність інвестицій (ROI).

Результати аналітики завжди потрібно оцінювати через призму бізнес-цілей. Якщо кампанія мала на меті підвищити впізнаваність, то зростання трафіку — уже позитивний результат, навіть якщо продаж залишається на тому ж рівні.

Типи та методи вебаналітики

Типи аналітики

1. Описовий (Descriptive): показує, що сталося — кількість відвідувань, перегляди сторінок, джерела трафіку.
2. Діагностичний (Diagnostic): пояснює, чому це сталося — наприклад, чому впав продаж після редизайну.
3. Прогнозний (Predictive): передбачає, що станеться — використовуючи статистичні моделі, прогнозує обсяги чи поведінку користувачів.
4. Рекомендаційний (Prescriptive): підказує, що робити — наприклад, змінити CTA-кнопку або структуру сторінки.

Ці типи аналітики рідко використовуються окремо — вони формують єдиний процес прийняття рішень на основі даних.

Методи аналітики

• ​Аналіз поведінки користувачів: теплові карти (heatmaps), записи сесій, аналітика кліків.
• ​Атрибуційне моделювання: визначення ролі кожного каналу у конверсії.
• ​Мультиканальний аналіз: оцінка шляху клієнта (Customer Journey) від першого контакту до покупки.

Інструменти вебаналітики

Основний інструмент — Google Analytics 4 (GA4).

Це сучасна платформа, що збирає дані на основі подій із сайтів та застосунків, має розширені можливості конфіденційності та прогнозування і дає цілісну картину взаємодії користувачів із вашим бізнесом.

Допоміжні сервіси:

• ​Hotjar — теплові карти, записи сесій, візуальна аналітика поведінки.​
• Monolytics — створення опитувань і аналіз реакцій користувачів.
• ​Mixpanel — поглиблений аналіз подій і сигналів користувачів.

​Для більшості компаній функціоналу GA4 достатньо; інші рішення застосовують у специфічних випадках.

Етапи налаштування вебаналітики

Коректне налаштування вебаналітики дає змогу отримати повну картину даних, уникнути похибок і точно оцінити ефективність бізнес-рішень.

Етап №1: Провести аудит і аналіз

• ​Перевірка структури сайту або застосунку.
• Аналіз необхідності налаштування подій.
• ​Перевірка коректності вже встановлених лічильників.
• ​Виявлення технічних проблем і прогалин у зборі даних.

Етап №2: Створити карту цілей (Goals Map)

• ​Аналіз шляхів клієнта, що ведуть до виконання бізнес-завдань.
• ​​Визначення подій і конверсій, які потрібно відстежувати.
• Налаштування GA4 і підключення до рекламних систем (Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads тощо).
• ​Підготовка Goals Map із поясненням усіх цільових дій.

Goal Map показує ключові дії користувача (кліки, заповнення форм, покупки) і визначає, які з них є бізнес-цілями.

Етап №3: Підготувати технічні завдання

• ​Отримання необхідних доступів.
• ​Встановлення нових лічильників.
• ​Передача даних у Data Layer.
• ​Використання Measurement Protocol і User ID для ідентифікацій користувачів.
• ​Урахування Consent Mode для збору даних за згодою користувачів.

Етап №4: Реалізувати базову імплементацію

• ​Встановлення й налаштування кодів аналітики.
• ​Налаштування параметрів користувачів, фільтрації й сповіщень.
• ​Перевірка коректності збору даних у системі.

​Етап №5: Впровадити цільові дії

• ​Реалізація подій і конверсій у Google Tag Manager.
• ​Імплементація лічильників рекламних систем.
• ​Перевірка коректності спрацювання кожної події та конверсії.

Етап №6: Завершити налаштування і перевірку

• ​Повна перевірка всіх налаштувань.
• ​Створення базових звітів для відстеження даних і подальшого аналізу.

Після цього етапу починається найважливіше — аналіз та інтерпретація отриманої інформації.

​Як інтерпретувати дані для прийняття рішень

Ключові метрики:

• ​Трафік: кількість відвідувачів на сайті чи в застосунку. Аналізуйте всі джерела — органіку, платну рекламу, соцмережі — щоб визначити найефективніші канали.
• ​Коефіцієнт конверсії (Conversion Rate): відсоток користувачів, які виконали цільову дію (купили товар, підписалися або заповнили форму). Чим вищий показник, тим краща ефективність ресурсу.
• ​Показник відмов (Bounce Rate): частка відвідувачів, які залишають сайт або застосунок після перегляду лише однієї сторінки. Високий показник може свідчити про проблеми з контентом, дизайном, або швидкістю завантаження.
• ​Середній чек (Average Order Value): сума, яку в середньому витрачає клієнт за одне замовлення. Ключова метрика для e-commerce бізнесу.

Орієнтуйтеся на бізнес-цілі

Якщо потрібно збільшити продаж — аналізуйте конверсію, дохід і середній чек. Якщо пріоритет — залучення молодої аудиторії, дивіться, яка реклама працює саме для цієї ЦА.

Рішення приймайте на основі фактів

Якщо ROAS із контекстної реклами вищий, ніж із соцмереж — перерозподіліть бюджет. Якщо певна сторінка має високий Bounce Rate — перегляньте контент або швидкість завантаження.

І головне — тестуйте

Дані створені не для звітності, а для перевірки гіпотез. Тестуйте, порівнюйте, робіть висновки — саме так аналітика перетворюється на бізнес-рішення.

Як MixDigital працює з вебаналітикою

• Комплексний і синхронізований підхід
  
  Вам не потрібно координувати роботу різних фахівців. У MixDigital аналітики, PPC-спеціалісти та баєри працюють у єдиній системі. Аналіз даних інтегрується безпосередньо у стратегію закупівель і рекламні кампанії, що усуває розрив між звітами та реальними діями й забезпечує максимальну ефективність бюджету.

• Глибока деталізація карти цілей
  
  Ми фокусуємося не лише на фінальних конверсіях, а й на всьому шляху клієнта. Ви отримуєте відстеження мікроконверсій, щоб зрозуміти, на якому етапі лійки продажу користувачі залишають процес, і внести точкові зміни.

• Стратегія з фокусом на майбутнє
  
  Ми не просто реагуємо на поточні завдання, а будуємо довгострокову систему аналітики з урахуванням зростання бізнесу. Так клієнти отримують стабільну базу для прийняття рішень на роки вперед.

• Досвід і технічна експертиза
  
  MixDigital має досвід вирішення складних і кастомізованих завдань, а також роботу з нетиповими бізнес-випадками. Навіть багатоетапні проєкти реалізуємо вчасно та якісно.

• Незалежність і об’єктивність
  
  Як зовнішня агенція, ми надаємо неупереджений погляд на ефективність бізнесу та роботу внутрішніх команд. Це дозволяє масштабувати процеси, спираючись на дані.

Кейси MixDigital

​1. Сервіс швидкої доставки їжі

​Ціль: збільшити обсяг продажу, зберігаючи рентабельності інвестицій.

​Складність: кількість транзакцій в Google Analytics відрізнялася на 15–20% від фактичних даних у CRM. Крім того, відсутнє відстеження користувачів за маркетинговою лійкою.

​Що зробили:

• Провели аудит і комплексне доналаштування системи аналітики, цілей і тегів відстеження.
• Запровадили A/B-тестувань для оптимізації коефіцієнта конверсій і зменшення відтоку користувачів.
• Налаштували зв’язок між мобільним застосунком клієнта та GA4.

Результат:

• Забезпечили коректний збір даних.
• Запустили відстеження транзакцій і взаємодій користувачів.
• Підключили відстеження подій у мобільному застосунку.

2. Міжнародна компанія у сфері харчових та агротехнологій

Ціль: визначати, який тип форми зворотного зв’язку приносить більше конверсій.

​Складність: через особливості розробки сайту не можна було використати стандартні платні рішення для А/В-тестування.

Що зробили:

• Розробили власний скрипт, який у реальному часі змінював тип форми з додатковими особистими даними.

Результат:

• Довели, що спрощення форми не впливає на кількість заповнень і коефіцієнт конверсії.
• Клієнта отримав підтвердження, що можна зберегти більш детальну форму без втрати ефективності.

Вас також може зацікавити: Наскрізна аналітика для MOYO: як оцінити ефективність медійної реклами

Тренди та перспективи розвитку вебаналітики

1. Домінування штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML)

• Миттєва обробка даних. AI здатен швидко аналізувати великі масиви даних, виявляти закономірності й знаходити нетипові помилки.
• ​Гіперперсоналізація. Алгоритми машинного навчання допомагають сегментувати аудиторію на мікрогрупи за сотнями параметрів і формувати високоперсоналізований контент.
• ​Оптимізація ROI. AI прогнозує тренди продажу і, популярність контенту, оптимізує рекламні бюджети в реальному часі.
• ​Моделювання даних. У міру скорочення кількості точних даних АІ заповнюватиме прогалини у звітах і моделюватиме поведінку користувачів.

2. Посилення конфіденційності та відмова від сторонніх cookie

• ​Безпека. Після впровадження регламентів на кшталт GDPR акцент зміщується на етичність і безпечний збір даних.
• ​First-party data. Власні дані, отримані безпосередньо від користувачів, стають основою для аналітики та комунікації.

3. ​Комплексна аналітика шляху користувача (Customer Journey)

• Мультиканальність. Акцент зміщується з аналізу окремих показників на повне відстеження шляху користувача — від першого контакту до покупки.
• ​Мультиекранний UX. Аналітика враховує взаємодію користувачів із сайтами чи застосунками на різних пристроях: від смартфонів до екранів у авто.
• Прогностичний підхід. Інструменти аналітики дедалі частіше прогнозують дії користувачів і пропонують готові рекомендації, а не просто фіксують факти.

Вебаналітика — must have для зростання бізнесу

Вебаналітика — це не разове налаштування, а безперервний процес оптимізації. Вона допомагає бізнесу приймати рішення, засновані на фактах, а не на припущеннях: від оцінки ефективності каналів і аналізу поведінки користувачів до прогнозування майбутніх дій.

Коли аналітика інтегрована у стратегію, компанія не просто реагує на результати, а керує ними — підвищуючи ефективність маркетингу, прибутковість і конкурентоспроможність.