Традиционная аналитика показывает ФАКТ: "Конверсия 2%, отказов 70%". Но не объясняет ПРИЧИНЫ. Поведенческая аналитика раскрывает, что именно мешает людям покупать.
Что показывают поведенческие данные:
👀 Что смотрят: Какие разделы изучают дольше всего, какие элементы привлекают внимание
👆 Куда кликают: На что нажимают чаще всего, где возникают "мертвые зоны"
⏱️ На чём залипают: Где пользователи тратят больше времени — значит, информация важна
🔄 Повторные визиты: Кто возвращается — значит, заинтересован, но что-то останавливает
📊 Глубина скролла: Читают ли описания товаров или сразу ищут цену
Ключевые поведенческие сигналы:
Scroll depth — показывает, дочитывают ли до конца карточку товара
Form interaction — начали заполнять форму, но бросили (где проблема?)
Возвраты к товару — сильный сигнал заинтересованности
Время активности — отличает реальный интерес от случайных кликов
Паттерны навигации — как пользователи ищут нужную информацию
Эти данные показывают не только ЧТО нужно оптимизировать, но и КАК. Например, если пользователи много времени проводят в корзине, но не покупают — проблема в оформлении заказа или доставке.
Rivox AI собирает именно такие поведенческие сигналы и на их основе создает ML-модель, которая предсказывает намерения каждого посетителя.