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). Например, ваш друг порекомендовал вашу компанию в Facebook своим друзьям, и они стали вашими клиентами.

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: