ОБЪЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОВЕДЕНЧЕСКОЙ АНАЛИТИКИ

OBJECTS OF BEHAVIORAL ANALYTICS RESEARCH

Anna Voronkova

student, Ural State Agrarian University,

Russia, Yekaterinburg

Alexey Ruchkin

scientific supervisor, PhD in Sociology, Assoc. Prof., Ural State Agrarian University,

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются основные принципы поведенческой аналитики и почему это важно для бизнеса, какие данные необходимы для анализа и как их интерпретировать.

ABSTRACT

The article discusses the basic principles of behavioral analytics and why it is important for business, what data is needed for analysis and how to interpret it.

Ключевые слова: поведенческая аналитика, анализ данных, персонализация, конверсия, UX-аналитика, цифровой маркетинг.

Keywords: behavioral analytics, data analysis, personalization, conversion, UX analytics, digital marketing.

На данный момент поведенческая аналитика безусловно актуальна, так как все процессы переходят в онлайн: от покупок до образования, а поведение пользователей становится ключевым источником данных для компаний. Сегодня намного проще, чем когда-либо собирать и анализировать информацию о действиях миллионов людей с помощью технологий и Big Data.

Поведенческая аналитика — это мощнейший инструмент, который может помочь бизнесу понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, сайтом или с сервисом [2].

Поведенческая аналитика фокусируется на основных действиях пользователей для того, чтобы выявить определённые паттерны и проблемы с возможностью их оптимизации. Основные действия, которые анализирует поведенческая аналитика: клики, время на странице, путь к покупке, отказы [4].

1. Клики.

Измеряет: какие элементы интерфейса привлекают внимание (кнопки, ссылки, изображения). Где пользователи чаще всего совершают ошибки (клики на не интерактивные элементы).

Примеры анализа: Кнопка «Купить» получает мало кликов → возможно, она плохо видна (проверить через heatmaps). Пользователи часто кликают на неактивный элемент (например, статичную картинку) → стоит сделать его интерактивным.

Инструменты: Google Analytics, Adobe Analytics, Яндекс Метрика.

2. Время на странице.

Измеряет: насколько контент захватывает внимание, потенциальные проблемы с использованием или вовлеченностью.

То есть, если пользователь проводит меньше 15 секунд на странице, то это может означать, что контент не релевантен или странице грузится очень медленно.

Если пользователь проводит слишком много времени на странице, то это может значить, что пользователь ищет что-то определённое, но не может найти. Это можно проверить с помощью session recordings.

Пример: блог с высоким показателем отказов и временем на странице меньше 10 секунд, значит заголовок «кликбейтный», а контент не оправдывает ожидания.

3. Путь к покупке.

Измеряет: последовательность шагов, которые пользователь совершает до целевого действия (покупка, подписка и т.п.). «Узкие места» там, где пользователи не доходят до целевого действия.

Пример воронки:

• Просмотр товара → 70% пользователей.
• Добавление в корзину → 30%.
• Оформление заказа → 10%.
• Оплата → 5%.

Данная воронка показывает, что есть резкий спад на шаге «оформление заказа», может быть, что пользователи столкнулись со сложностями оформления или были неожиданные расходы (доставка, сервисный сбор) [2].

4. Отказы (Bounce Rate/ Exit Rate).

Измеряет: Bounce Rate: процент пользователей, которые ушли без взаимодействия (не кликнули или не прокрутили сайт).  Exit Rate: процент уходов с конкретной страницы после активных действий.

Если процент Bounce Rate выше 80%, то это может означать, что контент не соответствует запросу клиента или дизайн отпугивает. 30-50% это норма для блога, где пользователь ищет информацию [1].

Высокий Exit Rate на странице оплаты может означать, что возникла техническая ошибка (например, не работает платежная система).

Пример сайт SaaS-компании:

• Bounce Rate 75% на главной странице, может означать, что слабый CTA (Call to Action) или непонятное ценностное предложение.
• Exit Rate 60% на странице с ценами, означает, что нет достаточно социальных доказательств (отзывы, рейтинг).

Дополнительные метрики: Глубина прокрутки (Scroll Depth), микро-конверсии, повторные действия.

Данные метрики – основа для принятия решений в UX-дизайне, маркетинге и в продуктовой разработке.

Поведенческая аналитика раскрывает почему пользователи действуют определённым образом, а не иначе, превращая данные в пути решения. Это ключ к увеличению конверсии, UX (User Experience) и персонализации. Анализ кликов, отказов и путей потребителя, может внести небольшие изменения на основе этих данных, что может дать заметный рост эффективности [3].

Главное правило: «Сначала данные — потом гипотезы — потом изменения».

Список литературы:

1. Анализируем поведение аудитории. [Электронный ресурс]: mindrepulic Режим доступа: https://mindrepublic.ru/articles/analiziruem-povedenie-auditorii-pov/ (дата обращения 13.05.2025).
2. Системы поведенческой аналитики пользователей и сущностей (UEBA). [Электронный ресурс]: ANTI-MALWARE Режим доступа:
   
   https://www.anti-malware.ru/security/user-and-entity-behavior-analytics (дата обращения 13.05.2025).
3. Ремизова Алина Александровна, Самигулин Тимур Русланович ПОВЕДЕНЧЕСКАЯ АНАЛИТИКА: АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ БИЗНЕСА // Научный результат. Информационные технологии. 2022. №3. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/povedencheskaya-analitika-analiz-sovremennogo-sostoyaniya-i-ee-primenenie-dlya-resheniya-zadach-biznesa (дата обращения: 15.05.2025).
4. Сироткина.И.П., Цзюньюй.В., Глотов.Л.Д. Трансформация подходов к проведению аудита бухгалтерской (финансовой) отчетности в условиях цифровизации экономики // Региональная и отраслевая экономика. СПб, 2024. С. 409-415.