31.03.2026, 13:05

Метрика Про: как сквозная аналитика и Вариокуб помогают находить точки роста

Яндекс.Метрика давно перестала быть просто системой отчётов. С появлением Метрики Про она стала инструментом, который помогает не только наблюдать за цифрами, но и принимать решения, влияющие на выручку.

Яндекс.Метрика давно перестала быть просто системой отчётов. С появлением Метрики Про она стала инструментом, который помогает не только наблюдать за цифрами, но и принимать решения, влияющие на выручку.

Особенно полезно это на связке двух возможностей: расширенной аналитики и Вариокуба. Первая помогает видеть, какие каналы и действия приносят бизнес-результат, вторая — проверять гипотезы через контролируемые эксперименты.

Когда данных много, а понимания нет

Почти каждый проект сталкивается с моментом: отчётов много, графиков полно, трафик растёт, а понять, что реально улучшает показатели, сложно. Система сама по себе не даёт ответ на вопрос «какие изменения принесут больше дохода». Здесь и вступает в игру расширенная аналитика Метрики Про.

Расширенная аналитика Метрики Про

Метрика Про позволяет работать с большими объёмами данных, экспортировать их для внешнего анализа, использовать расширенные сегменты и цели. С её помощью можно связывать данные сайта с CRM и продажами, но сама по себе Метрика Про не строит сквозную аналитику автоматически — это требует настройки и интеграции через API или выгрузку данных.

На практике это выглядит так: мы собираем данные о трафике, поведении пользователей и заказах, объединяем их с CRM и создаём отчёты, которые показывают реальные бизнес-результаты. Например, становится понятно, какие рекламные каналы приносят повторных покупателей, а какие — только разовые заказы.

В одном из e-commerce проектов было заметно, как рекламные кампании с акционными креативами и промокодом на первую покупку обеспечивали много заказов, но с низкой повторной покупкой. Кампании же с более общими текстами дают более целевой трафик и клиентов, которым ближе реальные УТП продукта. Также SEO-трафик, хоть и меньший по объёму, давал клиентов с более высоким LTV. В результате перераспределение бюджета позволило снизить стоимость привлечения на 16% и повысить общую эффективность маркетинга.

Вариокуб: эксперименты вместо догадок

Если расширенная аналитика помогает увидеть, где деньги, то Вариокуб отвечает на вопрос, как на них повлиять.

Важно понимать, что Вариокуб — это инструмент экспериментов и A/B-тестирования, встроенный в Метрику. Он не ищет аномалии и не объясняет причины изменений, а позволяет проверять конкретные гипотезы: часть аудитории видит одну версию страницы, часть — другую, и результат измеряется по выбранной бизнес-метрике.

Через Вариокуб можно менять практически всё: тексты, кнопки, визуальные блоки, порядок элементов и даже логику показа контента. Результаты считаются статистически корректно, и есть возможность персонализации — показывать разные варианты страниц разным сегментам пользователей.

Наш кейс с Вариокубом

У одного из клиентов, который занимался продажей продуктов, конверсия в заказ держалась на одном уровне, хотя по показателю было видно, что потенциал для роста все-таки есть. Изменения в интерфейсе при этом вносились интуитивно, без системных экспериментов.

Был сформирован список гипотез, которые могли бы повлиять на улучшение пути пользователя на сайте. Все гипотезы были проранжированы по сложности внедрения и ожидаемому эффекту на конверсионность. И затем по порядку начали внедряться на сайт с обязательным тестированием с помощью Вариокуба.

Первая гипотеза была простой: упрощение карточки товара с акцентом на кнопку покупки увеличит конверсию. Через Вариокуб мы разделили аудиторию: часть видела текущую версию страницы, часть — обновлённую.

Через несколько дней стало видно, что упрощённая версия действительно лучше — конверсия выросла примерно на 7%. После накопления необходимого объема данных по итогам эксперимента разница в конверсионности составила 3 п.п.

После этого команда регулярно тестировала новые гипотезы: меняла тексты, порядок элементов, дополняла страницы новыми баннерами и блоками. В результате рост конверсии стал управляемым, а не случайным.

Как правильно проводить эксперименты через Вариокуб

Чтобы Вариокуб работал, нужно соблюдать порядок:

  • Начинать с конкретной гипотезы, а не с общего желания увеличить доход.

  • Выбирать метрику, связанную с бизнесом — конверсия, доход, заявки.

  • Настраивать аудиторию и условия эксперимента (процент пользователей, страницы, устройства).

  • Не останавливать тест раньше времени и проверять, чтобы результат был статистически достоверным.

  • Анализировать результат и принимать решение: внедрять изменение, дорабатывать гипотезу или тестировать что-то новое.

Такой подход превращает Вариокуб в инструмент системной работы над продуктом, а не случайного тестирования.

Почему эта связка работает

Метрика Про и Вариокуб дополняют друг друга. Метрика Про позволяет получать точные данные без семплирования, без ограничений по объёму, с высокой степенью автоматизации. Расширенная аналитика показывает, где деньги и какие каналы приносят результат, а Вариокуб позволяет проверять гипотезы и улучшать продукт на основе данных.

Вместо догадок появляется системный процесс: изменения внедряются только после доказанных экспериментов, решения становятся управляемыми, а рост конверсии — прогнозируемым, с реальными бизнес-результатами.

АДВ
АДВ — крупнейшая частная российская коммуникационная группа. В компаниях АДВ работает более 2000 сотрудников.