Web-та app-аналітика

Наші фахівці реалізують усі етапи налаштування систем аналітики покроково:

1. Проводимо аудит сайту чи застосунку та визначаємо, які події необхідно відстежувати.
2. Створюємо карту цілей (Goals Map) із усіма ключовими елементами.
3. Налаштовуємо GA4 і підключаємо її до рекламних систем (Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads тощо).
4. Готуємо технічні завдання, отримуємо доступи й налаштовуємо процеси, пов’язані з користувачами (User ID, Consent Mode).
5. Встановлюємо й конфігуруємо коди аналітики на сайті або в застосунку.
6. Налаштовуємо додаткові параметри користувачів, фільтри та сповіщення.
7. Відстежуємо всі цільові дії, події та конверсії в Google Tag Manager.
8. Проводимо фінальну перевірку всіх налаштувань і створюємо базові звіти для моніторингу даних.

Після запуску ми аналізуємо зібрану інформацію, інтерпретуємо результати й надаємо рекомендації щодо подальшої оптимізації.

Наші аналітики перетворюють дані на практичні інсайти для бізнесу: сегментують аудиторію, аналізують поведінку користувачів на всіх етапах лійки продажу, виявляють точки втрат і формують конкретні рекомендації для підвищення ефективності.

Які процеси допомагають отримати інсайти:

• Сегментація даних: аналізуємо поведінку користувачів не загалом, а в розрізі сегментів (платний vs органічний трафік, нові vs постійні клієнти, мобільні vs десктоп), щоб виявити найприбутковіші групи.
• Аналіз лійок продажу: визначаємо, на якому етапі користувачі залишають сайт чи застосунок (наприклад, під час вибору доставки або оплати), і даємо рекомендації для оптимізації цього кроку.
• Атрибуційний аналіз: застосовуємо розширені моделі, щоб визначити, який канал або кампанія справді вплинули на рішення клієнта здійснити покупку.
• Гіпотезування та CRO: на основі знайдених інсайтів формуємо гіпотези для A/B-тестування (наприклад, зміна заголовків, CTA або структури сторінки), щоб системно підвищувати конверсію та поліпшувати UX.

Базовий інструмент, оптимальний для більшості бізнесів, — Google Analytics 4 (GA4). Це універсальна платформа, що збирає дані про події з вебсайтів і мобільних застосунків. GA4 має вбудовані налаштування конфіденційності, прогнозну аналітику та дає цілісне уявлення про взаємодію користувачів із брендом.

Також ми використовуємо додаткові інструменти для глибшого UX-аналізу:

• Hotjar — сервіс для візуальної аналітики (теплові карти, записи сесій), який допомагає зрозуміти, що саме користувач робить на сайті чи в застосунку.
• Monolytics — інструмент для створення опитувань на сайті й запису поведінки користувачів під час їх проходження.
• Mixpanel — платформа для детального аналізу дій і сценаріїв користувачів, що дозволяє будувати індивідуальні звіти й відстежувати взаємодію в динаміці.

Тривалість проєкту залежить від його масштабів і складності — кількості інтеграцій (CRM, рекламні системи, BigQuery) та обсягу подій для відстеження.
У середньому, повне налаштування GTM, GA4 і створення звітів займає від трьох до шести тижнів.
Для великих e-commerce проєктів або додатків із високим трафіком терміни можуть бути довшими через складнішу логіку трекінгу.

Ми аналізуємо ключові показники ефективності, серед яких:

• Трафік — кількість відвідувачів сайту чи застосунку.
• Коефіцієнт конверсії — частка користувачів, які виконали цільову дію (купівлю, реєстрацію, підписку).
• Показник відмов (Bounce Rate) — частка користувачів, які залишили сайт або застосунок після перегляду лише однієї сторінки.
• Середній чек — середня сума покупки або транзакції.

Метрики завжди адаптуємо під цілі бізнесу. Якщо мета — збільшення продажів, аналізуємо дохід, середню вартість транзакції, частоту повторних покупок тощо.
Щоб робота з аналітикою була максимально ефективною, ми тестуємо гіпотези, перевіряємо результати й коригуємо рішення відповідно до отриманих даних.

Server-Side GTM — це спосіб обробки тегів на стороні сервера, а не в браузері користувача. Такий підхід підвищує точність аналітики, обходить блокувальники реклами, зменшує навантаження на сайт і забезпечує відповідність вимогам конфіденційності.
Це рішення особливо ефективне для e-commerce, медіапроєктів і бізнесів із великим трафіком, де критично важливо мати стабільний збір даних і швидкість завантаження сторінок.

Так. Аналіз поведінки користувачів — невіддільна частина нашої роботи. Ми досліджуємо теплові карти, записи сесій і лійки продажу, щоб зрозуміти, як люди взаємодіють із вашим сайтом чи застосунком.
На основі цих даних надаємо конкретні рекомендації, як покращити юзабіліті, скоротити шлях до цільової дії та підвищити коефіцієнт конверсії (CRO).

Ми спостерігаємо кілька ключових напрямів розвитку галузі:

• AI-аналітика: автоматичне опрацювання великих масивів даних і виявлення прихованих закономірностей.
• Гіперперсоналізація контенту: сегментація аудиторії на мікрогрупи за сотнями параметрів для точнішої комунікації.
• Оптимізація ROI: прогнозування трендів продажів і ефективності рекламних бюджетів.
• Моделювання даних: використання машинного навчання для заповнення прогалин у даних користувачів.
• First-party data: фокус на власних даних компанії, зібраних безпосередньо від клієнтів.
• Мультиканальність: перехід до комплексного аналізу всього шляху користувача — від першого контакту до конверсії у всіх каналах.

Ці тенденції формують нову еру маркетингової аналітики, у якій дані стають не просто показниками, а стратегічною перевагою бізнесу.