Гайд · BrandEvo · 14.06.2026

Веб-аналитика для e-commerce — что отслеживать и как считать

Практический план: какие данные собирать в интернет-магазине, как проверить электронную коммерцию, рассчитать ДРР и ROAS и связать отчёты с решениями по рекламе и ассортименту.

Шаг 1. Сформулируйте вопросы к данным

Веб-аналитика для e-commerce должна помогать решать конкретные задачи: где покупатели прекращают оформление, какие категории приносят доход и сколько остаётся после расходов. Начните с этих вопросов, а уже затем выбирайте отчёты и сервисы.

• Воронка: на каком шаге теряются покупатели — карточка, корзина, оформление или оплата?
• Ассортимент: какие товары продаются, возвращаются и приносят вклад в прибыль?
• Привлечение: как различаются расходы и результат по каналам, устройствам и новым покупателям?

Для каждого вопроса назначьте ответственного и действие. Например: если на мобильных устройствах посетители редко переходят из корзины к оформлению, команда проверяет доставку, обязательные поля и ошибки формы, затем сравнивает результат после исправления.

Шаг 2. Соберите минимальную схему данных

Для начала нужны счётчик веб-аналитики, данные магазина о заказах и расходы на продвижение. CRM, коллтрекинг и отдельная система отчётности подключаются под задачу: звонки, продажи через менеджера, повторные покупки или объединение нескольких источников.

• На сайте: посещения и действия с товарами, источник перехода, устройство.
• В системе заказов: номер заказа, состав, сумма, скидки, статус оплаты, отмена и возврат.
• В отчёте по расходам: канал, кампания, период и сумма на согласованной основе.

Номер заказа помогает сверять записи между системами. Заранее договоритесь, что именно считается продажей: созданный, оплаченный или завершённый заказ. Эти показатели лучше хранить отдельно. Цена набора сервисов зависит от выбранных инструментов, объёма данных и интеграций; единого обязательного бюджета для всех магазинов нет.

Шаг 3. Настройте электронную коммерцию в Метрике

Включите электронную коммерцию в нужном счётчике и проверьте передачу данных с сайта. Одной включённой настройки недостаточно, если магазин не отправляет события в поддерживаемом формате. Порядок подключения описан в инструкции Яндекс.Метрики.

В формате Enhanced Ecommerce используются, в частности, действия detail — просмотр товара, add — добавление в корзину и purchase — покупка. Для покупки передаются идентификатор заказа и товары; доход можно передать явно. Формат данных приведён в документации Ecommerce.

Начало оформления, ошибки формы и успешную оплату можно отслеживать отдельными событиями и целями. Названия и условия задайте в плане измерений. Подтверждение заказа и оплата — разные шаги: не называйте каждый созданный заказ оплаченной продажей.

Событие покупки отправляйте в момент подтверждения заказа по выбранной схеме, а не по нажатию кнопки, после которого заказ может не создаться. Яндекс отдельно предупреждает о риске потери данных при передаче в момент перехода на другую страницу.

Шаг 4. Проверьте данные до запуска отчётов

Проверку проводите в согласованной тестовой среде или с заранее определённым способом исключить тестовые заказы из рабочих отчётов.

1. Пройдите путь от карточки товара до подтверждения заказа. Проверьте, какие события передаются на каждом шаге.
2. Сверьте номер заказа, товары, количество, валюту и сумму с данными магазина.
3. Повторно откройте страницу подтверждения и проверьте, не появляются ли лишние передачи покупки.
4. Проверьте неуспешную оплату и отмену. Они не должны смешиваться с оплаченными заказами в вашем управленческом отчёте.
5. Сопоставьте выборку заказов магазина с аналитикой и разберите расхождения по номерам заказов, датам и статусам.

Если данные не поступают, начните с проверки счётчика, включённой электронной коммерции, контейнера и полей событий. Эти проверки перечислены в разделе решения проблем Метрики. Не пытайтесь исправить расходящиеся данные новой диаграммой.

Шаг 5. Рассчитайте метрики по единому правилу

Зафиксируйте период, валюту, модель атрибуции и статус заказа. Для сравнения каналов используйте одинаковые определения дохода и расходов.

• Конверсия в покупку: доля визитов хотя бы с одной учитываемой покупкой среди всех визитов. Если считаете по пользователям, назовите показатель отдельно. Число заказов на визит — другой показатель.
• Средний чек: выручка учитываемых заказов ÷ их количество. Укажите, как обрабатываются скидки и возвраты.
• ДРР: рекламные расходы ÷ выручка, отнесённая к рекламе, × 100%. Для доли расходов в общей выручке используйте другое название или явно укажите базу расчёта.
• ROAS: выручка, отнесённая к рекламе, ÷ рекламные расходы × 100%. Он описывает отдачу по выручке, а не чистую прибыль. Расчёт отношения ценности конверсий к расходам описан в справке Google Ads.
• CAC: согласованные расходы на привлечение новых клиентов ÷ число новых клиентов. Если учитываете только рекламу, обозначьте это в названии показателя.
• Повторные покупки: доля покупателей с повторным заказом за заданный срок. Сравнивайте группы, у которых было одинаковое время для возвращения.

Шаг 6. Примите решения по воронке и товарам

Сначала сравните переходы между этапами воронки по устройствам и источникам. Затем посмотрите категории и товары: одинаковая выручка может сопровождаться разной себестоимостью, возвратами и затратами на доставку.

В Метрике отчёты «Источники заказов» и «Содержимое заказов» помогают изучать доход и состав покупок, а товарные отчёты — взаимодействие с ассортиментом. Возможности перечислены в документации отчётов Ecommerce. Сведения об оплатах, расходах и возвратах дополнительно сверяйте с учётной системой.

Не меняйте модель атрибуции посреди сравнения. Последний клик может быть полезным срезом, но не отвечает на все вопросы о пути покупателя. Если сравниваете несколько моделей, подпишите каждую и исследуйте причины различий.

Что проверить каждую неделю

• Поступают ли события и нет ли заметных скачков после обновления сайта.
• Сходятся ли суммы и статусы в аналитике и системе заказов на выбранной выборке.
• Как изменились конверсия, средний чек, ДРР и вклад в прибыль по ключевым сегментам.
• Не объясняется ли изменение сезонностью, наличием товаров, акцией или составом трафика.
• Какое действие команда предпримет, кто отвечает за него и когда будет проверен результат.

Фиксируйте исправления в журнале: дата, гипотеза, сегмент, изменение и показатель проверки. Так отчёт связывается с работой над магазином.

Частые вопросы

Какая конверсия считается хорошей?

Один процент не подходит всем магазинам. Сравнивайте сопоставимые периоды и сегменты своего сайта, учитывайте источник трафика, устройство, ассортимент и доступность товаров. Рост конверсии оценивайте вместе с выручкой и затратами.

Нужна ли отдельная дорогая система аналитики?

Сначала опишите вопросы и недостающие данные. Для одних задач достаточно веб-аналитики и выгрузки заказов, для других нужны интеграции с CRM и учётной системой. Покупка платформы сама по себе не исправляет неполные события и неверные статусы.

Почему число заказов отличается от данных магазина?

Проверьте, какие статусы и даты сравниваются, нет ли повторных передач события и учитывается ли часть заказов через менеджера. Номер заказа позволяет разобрать расхождение на конкретных записях.

Документация проверена 3 октября 2026 года. Для настройки используйте актуальные инструкции сервисов. Если нужна работа над отчётами и измерениями, смотрите дизайн и аналитику BrandEvo.

Минимальный набор

Веб-аналитика для e-commerce отличается от обычной тем, что здесь мало знать источник визита — нужно видеть весь путь до оплаты и уметь связать его с товаром и категорией.

Базовый набор: электронная коммерция в Яндекс.Метрике, события на ключевые шаги корзины, разметка рекламных ссылок и отчёт по товарам. Этого хватает, чтобы понять, на каком шаге теряются покупатели и какие категории окупают рекламу.

Частая ошибка — оценивать канал по последнему клику. В магазине путь почти всегда состоит из нескольких касаний, и модель «последний клик» систематически недооценивает верхние этапы воронки, из-за чего их первыми и сокращают.

Отдельно стоит следить за чистотой данных: дубли заказов, тестовые покупки и бот-трафик способны исказить картину до бессмысленности.

Полезно также разделять новых и вернувшихся покупателей. Стоимость первой продажи почти всегда выше, и без этого разделения привлечение выглядит убыточным, хотя окупается на повторных заказах. Когортные отчёты показывают это нагляднее, чем любые средние значения по магазину.

Наконец, аналитика имеет смысл только если по ней принимают решения. Дашборд, который никто не открывает, не влияет ни на ассортимент, ни на бюджет. Лучше три показателя, которые вы смотрите еженедельно и по которым что-то меняете, чем подробная система отчётов, живущая отдельно от работы.