Проведение аудита CRO (Conversion Rate Optimization) сайта
CRO-аудит — систематический анализ сайта для выявления причин, по которым посетители не конвертируются в клиентов. Результат — список конкретных проблем с приоритетами, а не абстрактные рекомендации.
Источники данных для аудита
- Google Analytics 4 / Яндекс.Метрика — воронки, события, пути пользователей
- Hotjar / Microsoft Clarity / FullStory — записи сессий, тепловые карты
- Google Search Console — источники трафика, landing pages
- Обратная связь — онлайн-чат, поддержка, NPS опросы
Технический чеклист
Скорость загрузки:
□ LCP < 2.5s (Core Web Vitals)
□ CLS < 0.1
□ INP < 200ms
□ Мобильная скорость (PageSpeed Insights > 70)
Мобильная адаптация:
□ Кнопки CTA достаточно крупные (min 44×44px)
□ Формы удобны на мобильном
□ Нет горизонтального скролла
□ Шрифт читабелен без зума
Форма конверсии:
□ Количество полей минимально
□ Inline валидация (не после submit)
□ Четкие сообщения об ошибках
□ Видимость CTA-кнопки без скролла
□ Автофокус на первом поле
Анализ воронки конверсии
// GA4: настройка воронки событий
// Ключевые точки: просмотр → добавление в корзину → чекаут → оплата
// Определить события воронки
gtag('event', 'view_item', { item_id: productId });
gtag('event', 'add_to_cart', { value: price, currency: 'RUB' });
gtag('event', 'begin_checkout', { value: cartTotal });
gtag('event', 'purchase', { transaction_id: orderId, value: total });
В GA4 Explorer создаётся воронка с этими событиями. Ключевые вопросы:
- На каком шаге наибольший отток?
- Различается ли конверсия по устройствам?
- Различается ли конверсия по источникам трафика?
Анализ пользовательского поведения
# Анализ сессий из Hotjar через export
import pandas as pd
sessions = pd.read_csv('hotjar_sessions.csv')
# Сессии с rage clicks (разочарованные пользователи)
rage_click_sessions = sessions[sessions['rage_clicks'] > 0]
print(f"Rage click sessions: {len(rage_click_sessions)} ({len(rage_click_sessions)/len(sessions)*100:.1f}%)")
# Короткие сессии на landing pages (высокий bounce)
short_sessions = sessions[
(sessions['page_type'] == 'landing') &
(sessions['duration_seconds'] < 10)
]
print(f"Bounce sessions (<10s): {len(short_sessions)}")
Структура CRO-отчёта
Раздел 1: Метрики текущего состояния
- Conversion Rate (общий и по сегментам)
- Bounce Rate по посадочным страницам
- Cart Abandonment Rate
- Checkout Abandonment Rate
Раздел 2: Критичные проблемы (Quick Wins)
| Проблема | Страница | Потенциал | Сложность | Приоритет |
|---|---|---|---|---|
| CTA-кнопка ниже fold на мобильных | /checkout | Высокий | Низкая | P1 |
| 7 полей в форме (можно 3) | /register | Средний | Низкая | P1 |
| Нет индикатора прогресса в чекауте | /checkout | Средний | Средняя | P2 |
Раздел 3: Гипотезы для A/B-тестирования
Каждая гипотеза формулируется по шаблону:
Мы считаем, что [изменение X] на [странице Y]
приведёт к [метрика] на [N]%
потому что [причина].
Метод проверки: A/B тест, минимум 1000 конверсий.
Срок выполнения
Полный CRO-аудит (технический + аналитика + сессии + отчёт с приоритетами) — 5–7 рабочих дней.