Поведенческая аналитика: секретный рычаг для роста конверсий на сайте
В среднем в России 70% корзин в онлайн-магазинах остаются неоплаченными: люди уходят с сайта, так и не оформив заказ. Мы, в click.ru, знаем, что деньги рекламодателей тратятся впустую, если сам сайт мешает клиенту дойти до покупки. Поведенческая аналитика показывает, где именно люди кликают, тормозят или уходят. На основе этих данных можно сглаживать барьеры и получать заметный рост конверсий без дополнительных затрат на рекламу. Давайте разбираться подробно, как использовать поведенческую аналитику и дорабатывать сайт на основе нее.
Что такое поведенческая аналитика и зачем она нужна
Поведенческая аналитика — это изучение реальных действий посетителей на сайте: куда они кликают, как двигают мышкой, до какого места скроллят страницу, какие поля формы заполняют, а какие бросают. Если классическая веб-аналитика отвечает на вопрос «Сколько людей пришли, откуда, сколько из них совершили покупку?», то поведенческая — «Что именно они делали и почему ушли?».
Ценность поведенческой аналитики заключается в ее прикладном характере. Она предоставляет данные для обоснованных решений, позволяя оптимизировать сайт под реальные запросы аудитории. Вот ключевые задачи, которые она помогает решить.
1. Повышение конверсии
Допустим, цель вашего сайта — собирать заявки через формы. Аналитика может выявить, как люди приходят к заполнению формы, что в ней вызывает сложности, что повышает или, наоборот, снижает вероятность заполнения и отправки формы.
Поведенческая аналитика помогает изучить разные типы конверсий:
- основные (макроконверсии) — главные целевые действия, которые напрямую связаны с доходом бизнеса. Например, покупка товара в e-commerce, оформление заказа/подписки, отправка заявки на услугу, оплата подписки или тарифа, регистрация и активация аккаунта;
- вспомогательные (микроконверсии) — приближающие пользователя к ключевому действию. Например, добавление товара в корзину или в избранное, клик по кнопке «Купить» или «Подробнее», подписка на рассылку, скачивание материалов, взаимодействие с калькулятором стоимости / квизом / конфигуратором и др.
2. Снижение оттока пользователей
Анализ поведения людей на сайте позволяет визуально определить «узкие места» — области или целые страницы, где пользователи теряют интерес или сталкиваются с трудностями. Например, если тепловая карта показывает, что большинство посетителей не прокручивает страницу ниже определенного блока, это сигнал к его переработке.
3. Улучшение пользовательского опыта (UX)
Понимание моделей поведения помогает создать сайт, ориентированный на человека. Анализируя места кликов и продолжительность сессий, вы можете определить наиболее востребованный контент, оптимизировать навигацию и в итоге сделать взаимодействие с ресурсом более комфортным и логичным для аудитории.
4. Оптимизация маркетинга
Поведенческая аналитика помогает понять, какие рекламные каналы действительно приводят клиентов, а какие только «гонят трафик». Например, можно отследить, что посетители с таргетированной рекламы охотнее кликают по кнопке «Купить», а пришедшие по общим запросам в поиске чаще уходят после первого экрана на главной странице. Это позволяет точечно перераспределять бюджет — усиливать эффективные каналы и отключать нерабочие.
5. Повышение лояльности аудитории
Когда сайт построен вокруг реальных привычек пользователей, люди возвращаются охотнее. Поведенческая аналитика показывает, какие блоки вызывают доверие (например, отзывы или гарантийные условия), а какие раздражают (длинные формы, всплывающие окна). Если устранить эти барьеры, выше вероятность, что посетители будут дольше оставаться на сайте, чаще совершать повторные покупки и рекомендовать бренд знакомым.
Яндекс Метрика — основной инструмент поведенческой аналитики
Если искать абсолютного лидера среди инструментов аналитики в Рунете, то это Яндекс Метрика. Это не просто счетчик посетителей, а мощная система, которая показывает не только сколько людей пришло на сайт, но и что они там делают. По данным самого Яндекса, сервисом пользуются более 9 миллионов сайтов по всему миру.
Вот ключевые возможности Метрики для анализа поведения пользователей.
1. Записи сессий (Вебвизор). Это «Большой брат» от бизнеса. Вебвизор записывает и воспроизводит действия реальных пользователей: движения мыши, клики, прокрутку, ввод символов с клавиатуры. Вы буквально смотрите видео о том, как люди используют ваш сайт.
2. Карта кликов. Она накладывает на ваш сайт цветные пятна (тепловую карту), показывая, куда пользователи кликают чаще всего. Красные и желтые зоны — самые «горячие», синие — «холодные».
3. Карта скроллинга. Она показывает, до какого места на каждой из страниц сайта доскроллили большинство пользователей. Она раскрашивает страницу в градиент от красного (прочитали много людей) до серого.
4. Аналитика форм. Метрика показывает, на каком шаге заполнения формы (например, заявки или корзины) пользователь бросил это дело.
5. Отчеты по поведению аудитории. Здесь вы отвечаете на ключевые вопросы о ваших пользователях:
- кто они (пол, возраст, география, интересы)?
- с каких устройств, ОС и браузеров они заходят?
- как попадают на ваш сайт (из поисковиков, рекламы, соцсетей, других сайтов и т. д.)?
- как часто заходят?
6. Отчеты по содержимому сайта. Какие страницы удерживают людей дольше всего? С каких страниц уходят чаще? Какой путь по сайту совершают перед покупкой?
Вот так, используя даже базовые и бесплатные возможности Яндекс Метрики, вы перестаете гадать и начинаете принимать решения на основе данных.
Другие сервисы для поведенческой аналитики
Если по какой-то причине использовать Метрику нельзя, на помощь могут прийти следующие сервисы.
МТС Аналитика
Сервис запущен в 2025 году и собирает данные как с сайтов, так и из мобильных приложений. Полезные функции для анализа поведения: анализ пути пользователя, когорт, сегментация, воронки, A/B-тесты. Поддерживает кросс-доменные сценарии, Web&App в одном интерфейсе. Данные хранятся и обрабатываются в России, соответствует 152-ФЗ РФ.
Finteza
Неплохой вариант аналитической системы, имеющий довольно много функций: анализ трафика в реальном времени, оценка качества аудитории (боты, низкокачественный трафик), воронки с UTM-метками, детальная аналитика по страницам. Платформа платная, и могут быть сложности с интеграцией кастомных решений.
Matomo
Open-source-платформа, которую можно поставить на свой сервер в России и полностью контролировать данные. Аналог Google Analytics, но с упором на приватность и безопасность. Умеет строить воронки конверсий, сегментировать аудиторию, собирать кастомные отчеты. Есть тепловые карты, записи сессий, расширенные отчеты. Требует настройки и серверных ресурсов. Многие функции доступны только в платных модулях. Важно следить, чтобы данные, собранные сервисом, не уходили за границу, иначе могут возникнуть вопросы по 152-ФЗ. Неудобно для маленьких проектов без техподдержки.
Open Web Analytics
Это открытое ПО, которое можно установить на свой сервер, контролировать данные, кастомизировать. Поддерживается множество базовых функций: отслеживание просмотров, страниц, возможно тепловые карты (в зависимости от дополнений). Требует технической поддержки, сервера. Без мощной команды могут быть сложности с масштабированием, безопасностью и обновлениями.
Методы анализа поведения пользователей на сайте
Где искать данные, мы разобрались. Но как их анализировать? Вот несколько «разрезов» для анализа.
Сегментация пользователей
В рамках метода аудиторию делят на группы по признакам: демография (возраст, пол, регион), источники трафика (реклама, соцсети, органика), устройство (мобильный/десктоп), поведение (новые и вернувшиеся, частота визитов, средний чек, время на сайте). Затем внутри сегментов анализируют конверсию, средний чек, эффективность рекламных каналов, отказы и точки выхода, лояльность / повторные покупки и другие факторы.
На основе анализа адаптируют сайт и рекламу под разные сегменты. К примеру:
- если мобильные пользователи плохо конвертируются — создают упрощенные лендинги с яркими кнопками и короткими формами;
- если сегмент «Вернувшиеся пользователи» конвертирует лучше — активизируют ретаргетинг, персонализированные акции и рассылки по базе;
- сравнивают средний чек и конверсию: сегменты с высоким доходом и высокой активностью становятся приоритетными для рекламы и специальных предложений;
- для каждого сегмента можно запускать отдельные A/B-тесты: кнопка «Купить» красная vs зеленая, длина формы, наличие или отсутствие каких-то блоков и т. д.
Анализ ключевых метрик
Обычно смотрят базовые показатели:
- конверсию;
- глубину просмотра;
- время на сайте;
- показатель отказов.
Эти показатели сравнивают для разных устройств, каналов трафика, географии, новых/вернувшихся пользователей и других нужных сегментов.
На основе полученных данных можно предпринять массу разных действий, например:
- на страницах с большим количеством видео или длинным контентом сравнивают метрику времени на странице: низкая вовлеченность → сокращают длину или добавляют интерактивные элементы;
- сравнивают эффективность рекламных каналов, чтобы перераспределить бюджет: SEO, контекстная реклама, соцсети.
Чтобы выбрать рекламный канал более точно, можно использовать бесплатный инструмент «Пульс» от click.ru. Он предоставляет реальные данные по эффективности разных рекламных систем, основанные на обезличенной статистике пользователей click.ru. В сервисе легко узнать CPM, CPC, CPA, CTR, конверсию и другие метрики в разных тематиках и регионах России, чтобы эффективнее распределять бюджет и привлекать клиентов на основе поведенческой аналитики.
Анализ тепловых карт
В рамках анализа внимательно изучают тепловые следы на наиболее важных страницах и навигационных элементах сайта. Например, для интернет-магазинов крайне важны каталог, детальная страница товара, корзина + функционал оформления заказа и, конечно, меню и кнопки для перехода с одной страницы на другую.
После анализа предпринимают конкретные действия по доработке сайта, например:
- если пользователи не доходят до важного блока (например, формы заявки), его поднимают выше;
- если на важных кнопках мало кликов, проверяют цвет, размер и расположение, логику и привлекательность надписей на самой кнопке и возле нее (CTA — call-to-action);
- если люди кликают по «ложным» элементам (например, картинка или иконка), делают их кликабельными или убирают;
- если на мобильных видно резкое падение интереса после первых экранов, сокращают длину страницы или переставляют блоки.
Анализ записи сессий
Аналитики просматривают несколько десятков или даже сотен записей, ориентируясь на проблемные моменты. Например, если пользователя массово «отваливаются» с карточки товара, есть смысл смотреть записи на них. Специалисты отмечают, где пользователи массово «зависают», возвращаются назад, закрывают окна, делают ошибки в логике использования сайта.
Полученные выводы применяют для доработки интерфейса и контента, например:
- пользователи начинают заполнять форму, но бросают ее на определенном поле (например, поле «Email»). Можно сделать поле необязательным, добавить подсказку, упростить проверку формата;
- пользователь нажимает, думая, что элемент кликабелен, но он не кликабелен → исправляем интерфейс;
- люди кликают на элементы, которые не кликабельны (картинки, иконки). Делаем эти элементы кликабельными или убираем лишние интерактивные элементы, чтобы пользователи не путались;
- пользователь скроллит 5-6 страниц и теряет интерес. Можно сократить количество промежуточных страниц, сделать навигацию, фильтры и поиск более удобными;
- пользователь возвращается на одну и ту же страницу несколько раз, ищет что-то. Можно добавить больше контента, быстрые ссылки, FAQ, подсказки, чтобы путь к цели стал проще и быстрее.
Анализ пользовательского пути (User Journey)
Анализ пользовательского пути помогает понять, каким маршрутом проходит посетитель на сайте, прежде чем совершить целевое действие (покупка, заявка, подписка) или уйти.
Анализируют:
- стартовые страницы. Куда попадают пользователи после клика по рекламе или из поиска;
- промежуточные шаги. Какие страницы просматриваются чаще, где есть «петли» (повторные возвраты на предыдущие страницы);
- точки ухода. Где пользователи покидают сайт, сколько раз возвращаются на предыдущие шаги;
- паттерны по сегментам. Например, новые пользователи чаще уходят с каталога, постоянные — с корзины или страницы оплаты.
Выводы применяют комплексно. Вот несколько примеров:
- если большинство новых пользователей теряются на листинге товаров → упрощают фильтры и сортировку;
- персонализация для новых пользователей → предоставляют подсказки, объяснения, пошаговый путь к покупке;
- если пользователи часто возвращаются назад на страницу товара перед оформлением заказа → добавляют в корзину ключевую информацию, фото, рейтинг и др.
Анализ воронки конверсий
Определяют ключевые этапы, через которые должен пройти пользователь до конверсии. Например, заход на сайт → просмотр категории → просмотр товара → добавление в корзину → оформление заказа → оплата. Считают, сколько % пользователей проходит каждый этап.
Аналитики концентрируются на тех этапах воронки, где происходит наибольшая «протечка». Например:
- если мало людей добавляют товар в корзину → пересматривают оформление карточки товара, убирают отвлекающие элементы;
- если многие прекращают оформление заказа → проверяют логику оформления, наличие всей важной информации, работоспособность и удобство форм;
- если большой отток происходит на этапе оплаты → добавляют все привычные для людей способы оплаты, доверительные сигналы.
Главная задача в этом методе — максимально увеличить процент пользователей, перешедших на каждый последующий этап воронки.
HADI-циклы для повышения конверсии сайта
Допустим, вы заметили, что посетители из конкретного кластера слишком часто бросают корзину с товарами или не дочитывают статью до конца. Сразу хочется сделать какую-нибудь правку на сайте «на глазок» и надеяться на лучшее. Это как пытаться починить сложный прибор стуча по нему молотком: может, заработает, а может, разлетится окончательно.
Существует методика, которая превращает догадки в точную науку, — HADI-циклы. Расшифровывается так:
H — Гипотеза (Hypothesis) →
A — Действие (Action) →
D — Данные (Data) →
I — Выводы (Insights)
И вот как это работает в плане поведенческой аналитики.
H — Гипотеза
Вы не придумываете гипотезы из воздуха. Вы «выращиваете» их, внимательно изучая данные поведенческой аналитики. Допустим, вы увидели, как люди кликают на неактивную иконку телефона, приняв ее за ссылку. Отсюда рождается сильная гипотеза: «Если мы сделаем иконку кликабельной и привяжем к ней телефон, конверсия в звонки вырастет на 5%».
A — Действие
Поведенческая аналитика показала вам, где и что идет не так. Действие в HADI-цикле — это точечный укол, а не операция на всем организме. Вы не переделываете весь дизайн страницы, вы меняете одну кнопку, текст, форму или расположение блока — именно тот элемент, с которым у пользователей возникают проблемы. Для этого идеально подходят инструменты для A/B-тестирования. Допустим, если на кнопку редко кликают, вы создаете новую версию кнопки и запускаете тест, в котором 50% посетителей видят старую кнопку, а 50% — новую.
D — Данные
Ждем, пока сервис для тестирования соберет достаточное количество данных. Обычно это занимает от одной до нескольких недель, в зависимости от трафика. Сервис тестирования покажет, есть ли статистически значимое различие между версиями. Результат теста всегда один из трех.
- Гипотеза подтвердилась. Фиксируем изменение на сайте и переходим к следующей гипотезе.
- Гипотеза не подтвердилась. Старая кнопка оказалась лучше. Это не провал, это ценнейшее знание. Мы записываем этот инсайт и используем его для будущих гипотез.
- Нет явного победителя. Разница незначительна. Значит, сделанное изменение для нашей аудитории не является критичным. Переходим к другим гипотезам.
I — Выводы
Здесь вы получаете не просто ответ «да/нет», а глубинное понимание своей аудитории. Это золото поведенческой аналитики. Если гипотеза подтвердилась, вы не только повысили конверсию, но и узнали причинно-следственную связь. Вы доказали, что важно, а что не важно для вашей аудитории. Это знание можно масштабировать на другие страницы.
HADI-циклы — это не разовое мероприятие, а непрерывный процесс. Это как катить перед собой снежный ком: каждый маленький успешный эксперимент добавляет немного массы, и в итоге вы получаете мощный инструмент для системного и предсказуемого роста конверсии вашего сайта.
Заключение
Поведенческая аналитика — ключ к пониманию, что реально мешает пользователям покупать. Вместо догадок вы работаете с фактами: кто и куда кликает, где теряется интерес, что тормозит оформление заказа. HADI-циклы превращают эти данные в конкретные действия: тестируете гипотезу → собираете данные → делаете вывод → улучшаете сайт. Постепенно маленькие изменения превращаются в заметный рост конверсии.
