Какой должна быть web-аналитика?

Данная статья будет посвящена измерениям эффективности маркетинговой активности с точки зрения рентабельности и вообще, какие варианты есть у веб-аналитики?

Лет пять назад, появилось такое направление как системный электронный маркетинг, который был направлен на изучение бизнеса, прежде чем его продвигать в интернете и предлагать решения по его развитию.

Измерение эффективности интернет-маркетинга

Внизу представлен график того, как должна работать веб-аналитика вне зависимости от того, что это: сайт, блок, страница в сети. По сути, эта модель  описывает потребительское поведение, как в рекламном канале, так и непосредственно на сайте.

  • Привлечение посетителей. Привлечение бывает двух видов: в канале и в точке контакта. Например, есть контекстная реклама – сколько людей кликают по объявлениям – это и есть привлечение людей в канале. А сколько людей непосредственно выполняют какое-то действие на сайте, на блоге, на странице в соц. сети – это привлечение в точке контакта. Повышать эффективность привлечения в точке канала это одно, повышать привлечение в самой точке контакта – это совсем другое.
  • Вовлечение посетителя. Этот показатель самый важный, хотя на него обращают достаточно мало внимания. В самом канале аналитика показывает, например, как люди взаимодействуют с rich-media (например, мы отслеживаем до 35 показателей взаимодействия человека с банером rich-media). А в точке каналов, придя из рекламных каналов – что они делают до целевого действия, например покупки, как взаимодействуют, что делают после возврата в точку контакта и так далее. Например, аналитика внутреннего поиска по сайту помогает глубже понять вовлеченность и построить мостик к конвертации.
  • Конвертация. Это самый сложный процесс, который показывает, насколько конвертация была реально полезна для бизнеса. Как происходит выполнение целей бизнеса в точке контакта, как можно помочь людям совершать больше целевых действий, то есть конверсий. Здесь работает продуктовая-товарная аналитика, а также многоканальные цепочки конверсий.
  • Удержание. После совершения целевого действия (конверсии), человек должен быть занесен в маркетинговую базу, (например CRM). Например, став клиентом, человек получил доступ в закрытую часть сайта, где может совершать дополнительные целевые действия, например, покупать товары и услуги. Анализ того что делает клиент, как часто, как долго. Аналитики удержания также показывает, насколько хорошо работают инициативы по повышению CVL, например, Email-маркетинг, или промо акции. Более того, аналитика удержания применительно к интернет-маркетингу позволяет подсчитывать CRV – рекомендательную ценность клиента (сколько денег принесли компании люди, которые порекомендовал данный клиент).

Как можно отследить действия людей на сайте?

Привлечение

Вовлечение

Конвертация

Удержание

Контекстная реклама, CTR

Трафик, коэффициент спонтанности

Соотношение тех, кто собирался купить (отложил товар) к тем, кто в итоге купил (оформил заказ)

Коэффициент конверсий

Повторные покупки

Трафик, количество уникальных целевых посещений

Частота рекомендаций

Post-view конверсии

Частота рекомендаций

Баннеры, количество реально увиденных людьми баннеров

Количество и качество подводящих к конверсии целей (микроконверсии)

Откладывание товаров, скачивание брошюры/буклета, заказ скидочной карточки, запрос дилерского договора и т.д.

Post-click конверсии

 

Email по клиентам, подводящие к конверсии цели (микроконверсии)

Rich-media, частота, время и качество взаимодействия, частота расхлопов

Опросы после проведения кампаний: влияние на узнаваемость, влияние на имидж, влияние на желание купить, влияние на желание рекомендовать

Оффлайн покупка

 

Email, количество подписчиков, частота подписки

Аналитика использования внутреннего поиска по сайту

 

 

Интернет-PR, gross rating point (GRP)

Процент целевой аудитории, которому было показано рекламное сообщение «Х» - среднее количество показов сообщения каждому отдельно взятому человеку

 

 

 

ROI, прибыль/затраты на привлечение

 

ROL, прибыль/затраты на рекламу

 

Привлечение

Все знают CTR – это метрика, позволяющая выявить, сколько было кликнуто на рекламе, но при этом, не нужно руководствоваться только этой одной метрикой. Что касается трафика, то она также хороша в совокупи с другими критериями.  Он позволяет выявить, сколько человек и откуда пришло на ваш сайт. Баннеры – сегодняшняя ситуация такова, что необходимо реально подсчитывать сколько человек просмотрели ваш баннер. Email, количество подписчиков, частота подписки – анализ количества подписчиков и как часто к вам подписываются. Интернет-PR– отлично работает и GRP и распространение сообщения для определенной группы аудитории. Если в этих сообщениях есть ссылки ли метки, то они отлично работают на переходы.

Вовлечение

Трафик – как меняется метрика для трафика, соотношение тех, кто собирался купить (отложил товар) к тем, кто в итоге купил (оформил заказ). Частота рекомендаций – если ваши пользователи использует инструментарии для рекомендации вашего магазина или сервиса, то это является высоким показателем качества предоставления вашей услуги. Опросы – для того чтобы сделать хороший опрос – надо потрудится: то модальное окно, выскакивающее после закрытия сайта, или в переходах между, например, категориями товара – не есть хорошо. Вообще, проводить опрос стоит лишь тогда, когда не удается измерить какой-то показатель метрики.

Конвертация

Конверсия – на этом этапе также присутствует конверсия, где появляется главный вопрос – что это за конверсия? По средней конверсии вашего магазина можно мало что судить, скорее стоит копаться в вашей продуктовой линейке.

Удержание

Как можно измерить удержание? Лучше всего она измеряется в конечной маркетинговой базе ваших клиентов: это и повторные покупки и частота рекомендаций.

Для того чтобы выстраивать полноценный вариант интернет-маркетинга, не только по продажам, но и по другим целям бизнеса, нам необходима бизнес аналитика, web-аналитика и автоматизация бизнеса. Если какого-то слагаемого из этого уравнения нет, то мы автоматически попадаем в псевдо измерение, то есть, мы не видим какой-то части бизнеса, либо мы не можем в автоматизированной системе это все сравнить.

Ни в коем случае не поддавайтесь на убеждение начинающих web-аналитиков и агентств о том, что измерение эффективности – это: настройка целей в Google Analytics; настройка многоканальных последовательностей; просмотр тепловой карты кликов; время на сайте; процент вернувшихся; показатель отказов и т.д.

Пример из практики 1:

Как известное веб-аналитическое агентство продает тариф «оплата за увеличение конверсии»

Дано: В вашем Интернет-магазине конверсия составляет 0,5%. Это означает, что 5 посетителей из 1000 что-то заказывают в вашем магазине. Мы проведем анализ вашего сайта стоимостью 30 000 рублей и повысим его конверсию до 0,7-0,9% за месяц. В случае повышения конверсии, вы платите нам «ХХ ХХХ» рублей за каждые 0, 1 % роста.

Процесс: Из системы аналитики выбирались самые популярные, часто заказываемые товары, которые «бойко продаются», по ним давалась контекстная реклама (в другом случае, когда популярность товара не столь очевидна, не включался режим передачи данных в систему аналитики – при незначительном увеличении трафика заказов в магазине ставится больше).

Пример из практики 2:

Как очень и очень известное агентство контекстной рекламы «давало контекст».

Месячный бюджет на контекстную рекламу более 500 000 рублей в месяц, из которых 250 000 рублей сразу же терялось.

А всего-то нужно было проанализировать запросы и понять, какие из них конверсионные для клиента, а какие нет и настроить посадочные страницы. Но для этого нужно разбираться в особенностях бизнеса клиента, тратить время специалиста, а не только автоматизированных систем.

В итоге удалось снизить отказы до 11%.

Пример из практики 3:

Российское SEO. Или почему нужно развивать бизнес, а не покупать ссылки.

В течение 1 года компания оплачивала услуги SEO-компании по продвижению сайта. Каждый месяц SEO-компания предоставляла отчеты по позициям, которые стабильно находились в ТОП-10. Оказалось, что по результатам за год компания-заказчик работала в -13% убыток.

Выяснилось, что за весь год доход с сайта упал на 13%, конверсия на 30%, количество покупок на 15%, конверсия составляет всего 1, 36% (при нормальной конверсии в тематике 4%).

В итоге удалось разобраться, какие поисковые запросы были убыточными. Также была радикально пересмотрена стратегия поискового маркетинга.

Какие цели можно ставить ради измерения эффективности?

Как видно на пирамиде выше, на самой вершине в первую очередь определяем цели бизнеса, затем определяем, как это соответствует уникальному предложению бизнеса, затем проходим этап убеждений и ценностей. Затем анализируем стратегии интернет-маркетинга, на пятом месте поведение, и в итоге у основания ставится окружение. На основе этой пирамиды мы и выстраиваем стратегию аналитики.

Использование классического маркетинга, планирования и измерения интернет-маркетинга – это основа! (4P 4C)

Наиболее частые цели интернет-маркетинга:

  • Брендинг – укрепление различных компонентов бренда: узнаваемость, имидж и пр., с целью формирования долгосрочного предпочтения к ней.
  • Узнаваемость (часть брендинга) – повышение осведомленности о бренде отдельно взятого человека или сегмента ЦА.
  • Увеличение охвата и распространения брендированной информации. Здесь всплывают такие показатели, как вирусный эффект, воспроизведение сообщения через другие медиа-каналы.
  • Стимулирование оффлайн продаж с помощью онлайн.
  • Повышение онлайн продаж. Здесь в игру вступает такой показатель как конверсия.
  • Вывод на рынок нового продукта/услуги.
  • Формирование мнения о компании/продукте/услуги.
  • Снижение затрат на поиск клиентов, их обслуживание и удержание.
  • Увеличение охвата и распространение брендированной информации. Здесь всплывают такие показатели, как вирусный эффект и воспроизведение сообщения через другие медиа-каналы.
  • Исследование потребительских предпочтений целевой аудитории.

Для всех указанных выше целей существуют показатели более низкого уровня. Пример реальной таблицы построения показателей эффективности Интернет-рекламы, основываясь на различных видах рекламных кампаний.

Баннерная реклама

количество показов

 

Количество «реально видимых» показов

 

Количество показанных баннеров

 

Время показа и/или взаимодействия с баннером (для richmedia)

Конверсии

 

 

CTR (click through rate)

 

Коэффициент конверсии

 

Post-view конверсии

 

Post-click конверсии

 

Трафик

Количество уникальных посещений

Количество просмотров страниц

Продолжительность посещения

Коэффициент спонтанности (соотношение тех, кто собрался купить (отложил товар) к тем, кто в итоге купил (оформил заказ))

Какие существуют системы для веб-аналитики?

comScore Digital

Analytix

Clicky

Unica NetInsight

Piwik

Woopra

Snoobi

Quantxast

Measurement

Webtrends Analytics

Histats

Hitslink

VisitorVille

Webtrekks Q3 (Saas)

At Internet AnalyzerNX

KISSmetrics

Chartbeat

Celebrus (Speed-Trap)

Open Web Analytics

Nielse SiteCensus

Econda Site Monitor

LiveBall

StatCounter

Etracker

Optify

Performancing

Metrics

Onestart

eXTReMe Tracking

Marketo

Wysistar

Marketo

SAS Web Analytics

Compete

GoStats

Wiredminds

OpenTracker

Web-Stat

Google Analytics

Premium

HubSpot

VisiStat

 

Reinvigorate

Adobe (Omniture)

Discover

Mint

webValidator

Advanced Web Stats

FoxMetrics

WebStat

Gomez

MixPanel

Open Stat

Яндекс.Метрика

Какую систему веб-аналитики выбрать?

Давайте рассмотрим критерии, по которым необходимо выбирать систему веб аналитики.

  • Стоимость владения системой

Лицензия

Внедрение и настройка

Хранилище

Обслуживание

Техподдержка

Сама система должна иметь лицензию, обладать определенной системой критериев, которые можно изменять, в зависимости от ваших целей, также должно иметь хранилище данных, и разумеется обслуживание или тех поддержка, способная прейти на помощь, если возникнуть какие-то вопросы или проблемы.

  • Возможность персонифицированной аналитики

Отслеживает ли система веб-аналитики конкретного пользователя, а не просто абстрактные показы, если этого требует аналитика.

  • Возможность неограниченной тонкой настройки действий

Возможность настройки действий должна быть неограниченной.

  • Сегментация посетителей

Соответственное разделение посетителей согласно их поведенческому фактору.

  • Многоканальные последовательности

Многоканальные последовательности желательно чтобы это были не псевдо последовательности, а реально отслеживаемые действия: сколько людей было отслежено, а сколько не было, потому что потерялся файл куки.

  • Мобильная аналитики

Все ваши мобильные приложения помечаются трекерами, о нажатых кнопка, действий посетителя и т.д.

  • Соцмедиа аналитика

И про переходы и в самих социальных сетях и стыковка этих данных и т.д все это необходимо анализировать.

  • Технические штучки

Скорость работы

База хранения

Совместимость со сторонними решениями.

На сегодняшний день, самыми распространенными системами веб-аналитики считаются Google Analytics и Яндекс.Метрики. Но есть одно «Но»! В бесплатных версиях Google Analytics и Яндекс.Метрики:

  • Данные вам не принадлежат. Они хранятся у провайдера (Яндекса или Google) и доступ к ним весьма ограничен.
  • Стыковка с операционными бизнес-системами, то есть экспорт/импорт данных, возможен слабо.
  • Данные отображаются и становятся доступными НЕ в режиме реального времени. В режиме реального времени в Google Analytics сейчас показываются только география, новые/вернувшиеся, просмотры страниц, источники трафика.
  • Срезы по данным возможны далеко не во всех варианта, в каких вам хотелось бы (трудно или невозможно построить многомерные отчеты из произвольно взятых данных).

Кто делает веб-аналитику?

У нас в России почему-то бытует стойкое полностью неверное убеждение, что веб-аналитик – это такой один человек «на все руки мастер» - и программист, и аналитик, и бизнес-консультант, и аккаунт-менеджер и специалист по «железу» для хранения данных.

На самом же деле минимально (!) необходимый набор людей проведения веб-аналитики выглядит именно так:

  1. Маркетер – евангелист маркет-микса со стороны компании
  2. Менеджер по продукту (бренд-менеджер) – знают все о продукте/услуге
  3. Веб-аналитик – человек, разбирающийся в системах веб-аналитики на уровне сбора, выгрузки и сегментирования данных и умеющий говорить с маркетером и бренд-менеджером на одном языке.
  4. Программист (умение работать с OLAP-кубами, запросами к базам данных, управлять загрузкой, выгрузкой и трансформацией данных) – работает в связке с веб-аналитиком, который ему переводит на русский язык бренд-менеджера и маркетера.
  5. Опционально, но очень желательно: экономист, математик.
  6. Цели вашего присутствия в интернете - это неотъемлемая часть бизнес-стратегии компании, и они должны определяться вами.
  7. Эти цели не могут однозначно выражаться в звонках, количестве посетителей, ТОП позициях, конверсии и других видах «гарантии».
  8. Веб-аналитика – гораздо сложнее и полезнее для вашего бизнеса, чем вам кажется.
  9. Веб-аналитика должна поддерживаться руководящим составом (теми, кто принимает решения).
  10. На основе веб – аналитики нужно принимать решения.
  11. Не дайте ослепить себя возможностями систем веб-аналитики, они не заменят стратегий и целей.
  12. Все рекламные каналы и подрядчиков по ним необходимо жестко контролировать.

Подведем итог

  1. Цели вашего присутствия в интернете - это неотъемлемая часть бизнес-стратегии компании, и они должны определяться вами.
  2. Эти цели не могут однозначно выражаться в звонках, количестве посетителей, ТОП позициях, конверсии и других видах «гарантии».
  3. Веб-аналитика – гораздо сложнее и полезнее для вашего бизнеса, чем вам кажется.
  4. Веб-аналитика должна поддерживаться руководящим составом (теми, кто принимает решения).
  5. На основе веб – аналитики нужно принимать решения.
  6. Не дайте ослепить себя возможностями систем веб-аналитики, они не заменят стратегий и целей.
  7. Все рекламные каналы и подрядчиков по ним необходимо жестко контролировать.

 

Комментарии

Добавить новый комментарий

Еще по теме:

Последние новости:

Мы используем как собственные файлы cookie, так и файлы cookie третьих сторон с целью анализа, а также для показа рекламы с учетом ваших предпочтений, в соответствии с вашими привычками просмотра сайтов и вашего профиля. Чтобы получить более подробную информацию, посмотрите наши Политику конфиденциальности и Согласие на обработку персональных данных.