Долго. Дорого. Шикарно.
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.
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:
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.
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.
Отслеживает ли система веб-аналитики конкретного пользователя, а не просто абстрактные показы, если этого требует аналитика.
Возможность настройки действий должна быть неограниченной.
Соответственное разделение посетителей согласно их поведенческому фактору.
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.
Все ваши мобильные приложения помечаются трекерами, о нажатых кнопка, действий посетителя и т.д.
И про переходы и в самих социальных сетях и стыковка этих данных и т.д все это необходимо анализировать.
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:
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:
Подведем итог