Анализ поведения пользователей: полное руководство

Представим Олега — основателя онлайн-магазина спортивного оборудования. Олег замечает: покупатели часто добавляют товары в корзину, но заказы оформляют неохотно. Многие заходят на страницу акции, но ничего не покупают. И некоторые, оформив заказ, позже его отменяют.

Олег задается вопросами:

• почему столько брошенных корзин?
• понравился ли им сайт, или они не нашли то, что искали?
• какие товары интересуют больше всего?
• что нужно сделать, чтобы клиент вернулся за повторной покупкой?

Чтобы получить ответы, он решает разобраться в поведении своих покупателей. Подключает платформу для автоматизации маркетинга с анализом данных, которая позволяет видеть не просто числа, но и действия каждого клиента.

В статье расскажем, как анализ поведения пользователей помогает находить проблемы, улучшать сайт и увеличивать продажи. Все разберем на примерах и покажем, как использовать для анализа поведения пользователей Carrot quest.

Что такое анализ поведения пользователей и зачем он нужен

Анализ поведения пользователей — это сбор и интерпретация данных о том, как люди взаимодействуют с продуктом или сервисом. Это помогает понять, какие действия совершают пользователи, почему они это делают, и как эти действия влияют на достижение бизнес-целей. Это не просто статистика или сухие цифры. Это ключ к оптимизации пользовательского опыта и увеличению конверсии.

Зачем это нужно?

• Улучшать пользовательский опыт. Анализ находит проблемные точки на пути пользователя. Это может быть сложная регистрация, путаный интерфейс или некорректно работающий функционал. Исправляя эти моменты, бизнес снижает отток пользователей и повышает их лояльность.
• Растить конверсию в заказ и покупку. Понимание поведения позволяет находить причины, по которым пользователи не завершают покупки или не заполняют формы. Устранение барьеров повышает вероятность конверсии.
• Оптимизировать бизнес-процессы. Зная, какие фичи востребованы, а какие игнорируются, компании могут сократить расходы на разработку ненужных решений и сосредоточиться на том, что действительно важно.

Без анализа этих данных бизнес действует вслепую. С помощью анализа — точечно работает с узкими местами, улучшая каждый аспект пути клиента.

Анализировать можно почти любые действия пользователей, если это помогает достичь вашей цели. Вот несколько примеров метрик: 

• Переходы по страницам. Какие страницы посещают чаще, на каких задерживаются, а с каких уходят.
• Взаимодействие с кнопками и элементами интерфейса. Как часто кликают по CTA-кнопкам, пользуются ли фильтрами.
• Заполнение форм. Какие поля вызывают сложности, на каком этапе пользователь покидает форму.
• Частота использования функций. Например, в сервисе или приложении можно отследить, какими инструментами пользуются чаще всего.

Как анализ поведения пользователей связан с целями бизнеса 

Анализ поведения пользователей напрямую влияет на достижение бизнес-целей. Он помогает ответить на ключевые вопросы: как клиент видит продукт, что ему мешает действовать и что может улучшить его опыт.

Если целью является увеличение продаж, анализ покажет, на каких участках воронки теряются пользователи. Анализ позволяет выяснить, почему это происходит: проблемы с оплатой, высокие цены доставки или недостаток доверия к бренду.

Бизнес растет тогда, когда понимает, как улучшить путь пользователя. Анализ поведения — это не просто инструмент. Это обязательный элемент стратегии для любого продукта, который ориентирован на рост. 

Основные метрики и показатели для изучения пути пользователя

Метрики показывают, как продукт решает задачи бизнеса и пользователей. Разберем ключевые показатели, которые помогают понимать поведение пользователей.

Retention Rate показывает, сколько пользователей возвращаются к вашему продукту через определенное время. Это помогает узнать, насколько ваш продукт полезен и интересен. Высокий Retention Rate — показатель лояльности и удовлетворенности.

Churn Rate отражает, сколько пользователей перестали пользоваться вашим продуктом. Этот показатель помогает найти проблемные точки в пути клиента. Если уровень оттока высокий, стоит обратить внимание на улучшение продукта или сервиса. 

Conversion Rate показывает, какой процент пользователей совершил целевое действие: покупку, регистрацию или подписку. Это ключевой показатель эффективности вашего продукта и маркетинга. 

Average Session Duration показывает, сколько времени пользователь проводит на сайте или в приложении. Это помогает понять, насколько продукт удерживает внимание. Длительная сессия увеличивает вероятность взаимодействия. 

Bounce Rate отражает, сколько пользователей покинули сайт, не совершив никаких действий. Это сигнализирует о проблемах с контентом или дизайном. 

Net Promoter Score (NPS) измеряет, насколько пользователи готовы рекомендовать ваш продукт. Это показатель удовлетворенности и лояльности. Пользователям задают вопрос: «С какой вероятностью вы порекомендуете наш продукт?». Ответы делятся на три группы: промоутеры (оценки 9–10), нейтралы (7–8) и критики (0–6). NPS рассчитывается как разница между процентом промоутеров и критиков. Например, если 70% промоутеров и 10% критиков, NPS будет равен 60.

Методы анализа поведения пользователей

Веб-аналитика: Google Analytics и Яндекс.Метрика

Это инструменты для сбора, анализа и интерпретации данных о действиях пользователей на сайте. Они помогают оценить эффективность страниц, находить узкие места и принимать решения для улучшения конверсий.

С помощью Google Analytics и Яндекс.Метрики можно отслеживать:

• переходы между страницами;
• источники трафика; 
• поведение по сегментам (новые и возвращающиеся пользователи);
• события: клики, отправка форм, добавления в корзину.

Например, в отчетах вы заметили, что большая часть трафика приходит на страницу с акцией, но конверсий нет. В Google Analytics можно настроить отслеживание событий, чтобы понять, куда кликают пользователи. Если выяснится, что они пытаются кликнуть на неработающую ссылку, проблема решается мгновенно.

Тепловые карты и карты скроллинга

Показывают, где пользователи чаще всего кликают, двигают курсор или проводят больше времени. Карты скроллинга демонстрируют, до какого места страницы долистывают посетители. Это помогает оценить, насколько элементы страницы заметны и эффективны.

Например, тепловая карта покажет, что пользователи кликают на заголовок, ожидая перехода, хотя это просто текст. Вы добавляете ссылку или кнопку. Карта скроллинга показывает, что важный блок с CTA размещен слишком низко. Перемещаете его выше, увеличивая видимость и конверсии.

Запись сессий пользователей

Этот метод позволяет увидеть действия пользователей в реальном времени. Инструменты вроде Hotjar или Smartlook записывают, как человек движется по сайту: клики, прокрутки, задержки на элементах.

Простой пример: анализ записей показал, что пользователи бросают корзину после добавления товара. При просмотре видно, что они путаются в сложной форме оплаты. Упрощаете процесс, сокращаете количество полей, и конверсия растет.

A/B-тестирование

A/B-тесты сравнивают две или больше версий одного элемента, чтобы определить, какая работает лучше. Этот метод помогает принимать решения на основе данных, а не интуиции.

Например, можно тестировать два варианта формы сбора обратной связи: с разным количеством полей. Тест показывает, что у более короткой формы выше конверсия в ответ. Оставляете этот вариант. 

Юзабилити-тестирование

Метод, при котором пользователи взаимодействуют с продуктом, а их действия фиксируются и анализируются. Помогает найти проблемы в интерфейсе и понять, что вызывает трудности.

Пример: юзабилити-тестирование показало, что пользователи не понимают, как работает фильтр на странице каталога. После изменения дизайна и подсказок метрика кликов по фильтру увеличилась вдвое.

Когортный анализ

Когортный анализ изучает поведение определенных групп пользователей (когорт), объединенных по времени регистрации или первому действию. Помогает понять, как меняется их активность.

Например, такой анализ может показать, что пользователи, зарегистрировавшиеся во время акции, активнее делают покупки в первые 10 дней. Это дает основу для точечных акций и рассылок.

Анализ форм

Метод помогает понять, как пользователи взаимодействуют с формами на сайте. Какие поля заполняют дольше, где допускают ошибки или покидают страницу.

Пример: анализ формы регистрации показывает, что 40% пользователей уходят после заполнения поля «Дата рождения». Убираете это поле, и завершение регистрации вырастает на 20%.

Инструменты для анализа поведения пользователей

Яндекс Метрика — тепловые карты

Бесплатный инструмент аналитики от Яндекса. Среди его функций — тепловые карты, которые помогают увидеть, где пользователи кликают, как двигают мышью и до какого места скроллят страницу.

Инструмент находит неэффективные элементы интерфейса, помогает понять, почему пользователи уходят с сайта и оптимизирует расположение контента.

Особенности:

• карта кликов показывает, на что чаще нажимают;
• карта скроллинга демонстрирует, до какого места пользователи докручивают страницу;
• все данные интегрируются с отчетами по аналитике.

Пример: если пользователи не доходят до кнопки «Купить», вы перемещаете ее выше, и конверсии растут.

Hotjar — записи сессий и опросы

Инструмент для анализа поведения пользователей. Он позволяет изучить действия посетителей сайта через тепловые карты, записи сессий и опросы.

Сервис показывает, как посетители двигаются по сайту, находит барьеры, мешающие покупкам и помогает собрать обратную связь от пользователей.

Особенности:

• запись сессий показывает, где пользователи теряются; 
• тепловые карты фиксируют клики и движения мыши; 
• встроенные опросы помогает собрать обратную связь.

Пример: записи показывают, что пользователи не понимают сложный фильтр в каталоге. Вы упрощаете его, и продажи увеличиваются.

Optimizely — тестирование и оптимизация

Платформа для A/B-тестирования и оптимизации интерфейсов. Позволяет тестировать изменения и персонализировать опыт пользователей.

Инструмент определяет, какие изменения повышают конверсии, помогает улучшать дизайн и текст страниц, персонализирует пользовательский опыт.

Основные особенности:

• A/B-тестирование для проверки идей, 
• мультивариантное тестирование для оценки нескольких изменений.
• сегментация аудитории для точной настройки.

Пример: тестируете два заголовка. Один из них увеличивает клики на 20%. Вы делаете его основным.

Аналитика от Crazy Egg

Инструмент для анализа кликов и скроллинга. Это удобная альтернатива для пользователей из России.

Выявляет «слепые зоны» интерфейса, анализирует движение пользователей по сайту и помогает улучшить размещение контента.

Особенности:

• карта кликов для оценки активности,
• карта скроллинга для анализа вовлеченности, 
• простая настройка и отчеты.

Пример: карта кликов показывает, что пользователи часто жмут на неактивный текст. Вы добавляете туда ссылку, и конверсии растут.

Carrot quest и анализ поведения пользователей

Carrot quest — это платформа для автоматизации маркетинга и продаж, которая помогает компаниям собирать данные о поведении пользователей, сегментировать аудиторию и выстраивать персонализированные коммуникации.

Возможности платформы для анализа поведения

• Отслеживание событий. Carrot quest фиксирует действия пользователей на сайте, такие как посещение страниц, клики по кнопкам, заполнение форм и другие события. Это позволяет строить детальные профили клиентов и понимать их интересы.
• Сегментация пользователей. Платформа предоставляет инструменты для разделения аудитории на группы по различным параметрам: демография, поведение, источник трафика и другие. Это помогает настраивать таргетированные кампании и повышать их эффективность.
• Аналитика. Carrot quest предлагает аналитику по тегам диалогов, воронкам конверсии и другим метрикам, что позволяет оценивать эффективность взаимодействия с пользователями и находить точки роста.

Примеры использования Carrot quest для анализа поведения пользователей

BotHelp автоматизировал ответы на вопросы клиентов с помощью анализа поведения. С помощью Carrot quest компания внедрила AI-бота, который взял на себя 40% вопросов из чата, заменив двух операторов. 

Для настройки бота отслеживались:

• частые запросы пользователей в чат, 
• повторяющиеся вопросы, 
• типы обращений.

На основе анализа этих данных бота обучили решать типовые задачи. Это позволило компании сократить нагрузку на операторов и повысить скорость обработки запросов на 20%.

«Умскул» увеличил выручку на 50% благодаря персонализированным сообщениям. Carrot quest помогает школе получать 50% выручки с сайта благодаря точной сегментации и персонализированным коммуникациям. Маркетологи отслеживают: 

• просмотр страниц курсов, 
• добавление в корзину, 
• время взаимодействия на странице. 

На основе этих данных создали триггерные сообщения: напоминания о брошенных корзинах или предложения со скидкой для тех, кто долго выбирал курс. Такой подход увеличил конверсию в покупку.

Конверсия из лида в продажу с этого поп-апа в 2,5 раза выше по сравнению с заявками, которые собирают лид-формы.

Как «АТОЛ Онлайн» удвоил лиды и утроил подключение касс. Компания использовала Carrot quest для сбора данных о поведении посетителей сайта. Отслеживались переходы между страницами, время на сайте и действия в разделе «подключение касс». 

Анализ показал, что пользователи терялись на этапе выбора облачной кассы. Это стало основой для разработки новых триггеров: чат-бота, который помогал подобрать кассу, и обучающих сообщений.

Эти механики позволили собирать в 2 раза больше лидов и подключать в 3 раза больше касс ежемесячно.

Как использовать данные анализа поведения пользователей

Для улучшения пользовательского опыта (UX)

Какие данные собрать:

• карты кликов и скроллинга, чтобы понять, как пользователи взаимодействуют с интерфейсом;
• записи сессий для выявления сложных или непонятных элементов; 
• метрики отказов и времени на странице для оценки вовлеченности.

Эти данные помогут находить проблемные зоны в интерфейсе. Например, важные элементы страницы могут быть слишком мелкими или плохо заметными. Или важный контент может находиться ниже зоны, до которой пользователи не докручивают.

Пример:

На странице регистрации пользователи часто уходят после заполнения первых двух полей формы. Анализ показал, что третье поле запрашивает номер паспорта, что отпугивает аудиторию. Решение — убрать поле.

Для повышения конверсии в заявку и покупку

Какие данные собрать:

• метрики из воронки продаж: где пользователи бросают корзину или не завершают заявку;
• метрики конверсии отдельных элементов: кнопок, форм, CTA; 
• результаты A/B-тестирования разных вариантов страниц.

Эти данные позволяют понять, на каком этапе пользователи теряются и что мешает завершить покупку. Исправляя найденные барьеры, можно существенно увеличить продажи.

Пример:

Половина пользователей добавляет товары в корзину, но не завершает покупку. Анализ показал, что стоимость доставки отображается только на последнем шаге. После добавления информации о доставке на этапе выбора товара конверсия выросла.

Для персонализации контента и предложений

Какие данные собрать:

• история действий пользователя: просмотренные страницы, добавленные товары;
• сегментация аудитории по возрасту, географии, интересам;
• ответы из опросов или данных форм.

Персонализация увеличивает вовлеченность и лояльность. Если пользователь видит контент, который ему подходит, он с большей вероятностью совершит целевое действие.

Пример:

Пользователь часто ищет кроссовки определенного бренда. На основе его истории система предлагает скидку на эту модель. Результат — конверсия в покупку увеличилась.

Для разработки новых продуктов и функций

Какие данные собрать:

• популярность текущих функций: что используется часто, а что игнорируется;
• обратная связь от пользователей: опросы, отзывы;
• данные из записей сессий о том, чего пользователям не хватает.

Эти данные помогают понять, что действительно нужно пользователям. Вместо разработки ненужных функций бизнес сосредотачивается на том, что приносит ценность.

Пример:

Анализ показал, что 60% пользователей приложения активно используют функцию поиска по каталогу, но жалуются на отсутствие фильтров. После добавления фильтров частота использования функции увеличилась.

3 тренда в анализе поведения пользователей

Использование искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) уже стал ключевым инструментом в анализе поведения пользователей. Он может обрабатывать огромные объемы данных и находить закономерности, которые человек не заметил бы. Алгоритмы машинного обучения помогают прогнозировать действия пользователей, определять их предпочтения и находить узкие места на пути клиента.

ИИ становится все точнее и помогает принимать решения. Например, персонализирует сообщения в реальном времени, прогнозирует отток клиентов и оптимизирует интерфейс под конкретного пользователя. Это называется гиперперсонализация. В будущем тренд на развитие генеративных моделей может позволить ИИ не только анализировать, но и предлагать готовые решения по улучшению продукта или маркетинговой стратегии.

Анализ поведения пользователей в омниканальных средах. Пользователи больше не ограничиваются одним устройством или каналом. Они взаимодействуют с брендом через сайт, мобильное приложение, мессенджеры, социальные сети и даже офлайн-точки. Анализ поведения и омниканальный маркетинг позволяют объединить данные из всех этих источников и получать целостное представление о пути клиента.

Компании активно интегрируют платформы для сбора данных из разных каналов в единые системы. Это позволяет точечно изучать поведение клиента: какие страницы он посещал, что искал, с какими проблемами сталкивался. Будущее тренда — еще более глубокая интеграция всех каналов, где данные из офлайна и онлайна будут анализироваться в единой системе. Это поможет компаниям строить бесшовный клиентский опыт.

Фокус на privacy (конфиденциальность данных). Скандалы с утечкой данных, введение строгих регуляций вроде GDPR и CCPA и растущее внимание пользователей к своей приватности делают конфиденциальность данных центральной темой в анализе поведения. Компании обязаны собирать данные этично, минимизировать их объем и обеспечивать прозрачность для пользователей.

Частые вопросы