русскийВеб-аналитика для растущих стартапов
Смотри в новом видео с конференции SEO-Conference 2015 с полезными советами, качественными сервисами и реальными кейсами.
Смотри в видео
- Как веб-аналитика повышает прибыль онлайн-бизнеса?
- Как правильно анализировать онлайн-проект?
- Что такое статистическая достоверность данных?
- Как проводить A/B тестирование?
Конспект доклада подготовили Searchengines.ru.
Желая заработать больше денег и привлечь новых Клиентов, владельцы проектов используют 3 пути развития.
- Развивать проекты, руководствуясь интуицией.
- Копировать известных конкурентов.
- Полагаться на тесты и аналитику.
Обычно в маркетинге используется смешанный подход — сочетание 3 вариантов.
В каждом из этих подходов есть места, где можно ошибиться. Рассмотрим их подробнее.
Заблуждение 1 — оптимизировать конверсию
Конверсия – всего лишь один из показателей. Её улучшение не означает, что увеличится прибыль.
Можно поднять конверсию, но снизить средний чек. Или же уменьшить маржинальность.
Встречаются ситуации, когда снижается конверсия, но при этом растёт чистая прибыль. За счёт чего это происходит? С каждого заказа владелец зарабатывает чуть меньше, но заказов становится намного больше.
Сама по себе работа с конверсией не имеет смысла. Важнее чистая прибыль, которая остаётся в итоге у владельца бизнеса.
Заблуждение 2 — повышение ставок до максимума
Знакомая ситуация? Повысили ставки по рекламному каналу. А количество кликов остаётся примерно на том же уровне. Затраты выросли, а прибыль — нет.
Почему так происходит? По мере достижения определенной ёмкости канала, получить больше заказов с него становится невозможно. Нужно уловить момент, когда стоит остановиться и не поднимать вложения в этот канал.
Заблуждение 3 — интерпретация показателей без учёта статистической достоверности
Конверсия в разные дни недели бывает разной. Ошибочно считать, что изменения интерфейса кнопки CTA привело к изменению показателей. Это может быть колебание спроса по дням недели, сезонность и другие факторы.
Используй калькулятор статистической достоверности — инструмент, который подскажет, действительно ли улучшился показатель.
Подобные «вау-истории» выглядят так:
- Поменяли цвет кнопки, «попёрло ШОМАМАДОРОГАЯ»
- Тема письма другая + 100500% к открытиям
- Поменяли текст объявления, продали склад ложек
Такие кейсы не всегда имеют реальные обоснования. Часто их результаты интерпретируются неверно.
Чтобы убедиться в правильности своих выводов, запусти А/А тестирование и оцени его итоговый результат. Один и тот же вариант нововведения показывай обеим группам.
Если инструмент работает правильно — никакой разницы не будет.
Если инструмент работает неправильно — конверсия для одной версии будет больше, чем для другой. В таком случае используй другие инструменты. Например, Google Analytics Content Experiments.
Пример. Мы проводили изменения на сайте оптовой продажи одежды и обуви. Рядом с кнопкой был CTA текст: «Уже хотите взглянуть на полный прайс-лист?». Мы заменили его на: «Выслать вам полный прайс-лист?».
Это изменение протестировали правильным A/B тестом. Спустя пару месяцев математически проверили результаты. Объем посещаемости остался прежним. А конверсия выросла на 60% — с 9% до 14,5%.
Почему такие результаты? Призыв к действию стал проще и понятнее. А вокруг самой целевой кнопки появилось больше свободного пространства.
Конкуренты не всегда работают «в плюс»
Иногда у конкурентов просто нет задачи получить прибыль. Они не стремятся зарабатывать на первом заказе. Как ещё можно зарабатывать?
- на повторных заказах;
- на скидках от поставщика;
- на бонусах от вендоров.
Поэтому не стоит ориентироваться на маркетинговый план крупных конкурентов.
И еще. Даже крупные конкуренты делают ошибки в аналитике и маркетинге.
Пример. Предприниматель считал, что его ресурс посещает более 1 миллиона пользователей в месяц.
Мы провели аналитику. Нашли ошибку. На сайте использовалось несколько доменов. Расчёт посетителей происходил неверно. Оказалось, что посетителей на ресурсах насчитывалось не более 500 тысяч. Вполовину меньше, чем считал владелец ресурса.
Обогащение данных
Подумай, какие ключи ты можешь использовать в аналитике.
Ключ – это критерий, который можно связать с другой базой данных и получить ответ.
Например, у владельца ресурса есть доступ к аккаунту пользователя в социальной сети. Используя этот источник, можно выяснить интересы потенциального Клиента, его возраст.
Ключи позволят собрать данные из различных источников. Примеры — номер заказа, номер Клиента. Эти базовые вещи можно отдать в Google Analytics или в Яндекс.Метрику. А затем связать по ним массу показателей:
- GA → CRM (ключ — номер заказа в e-commerce)
- IP → город, регион, страна (GeoIP)
- Имя и отчество → Пол
- Адрес → Расстояние (по API карт)
Используя ключи, можно посмотреть:
- Какие заказы дал каждый из источников;
- Какие заказы отменились;
- Какие заказы были действительно обработаны и оплачены.
Существуют специальные инструменты, которые упрощают процесс извлечения данных. Например, сервис dadata.ru:
Ремаркетинг в социальных сетях
Используй ремаркетинг в соц. сетях, чтобы повысить эффективность рекламы.
В Facebook, ВКонтакте, myTarget можно загрузить номера мобильных телефонов, e-mail и ID своей аудитории. Далее, нацеливать рекламу на этих людей.
Пример. Для рекламы в Facebook мы загрузили емейлы людей, которые отписались от рассылки Клиенты. Запустили на них рекламу.
Результат. Конверсия оказалась в 2,5 раза выше, чем средняя по сайту. Стоимость привлечения заказа (CPO) — $4, в то время как среднее CPO по сайту — $10. Удалось реанимировать тех Клиентов, которые 2-4 года не совершали на сайте никаких заказов.
Данные из скрипта SourceBuster
Скрипт сохраняет в куки источник пользователя, как Google Analytics.
Программисты при регистрации или оформлении заказа сохраняют эти данные за каждым пользователем. В базе данных появляется специальная табличка. В ней — полная информация по заказам и источники переходов пользователей.
Скрипт позволяет сравнить реальную прибыль по заказам с затратами на рекламные источники.
Это же можно использовать в целях арбитража. К примеру, проанализировать внутри партнёрки, насколько эффективными оказались вложения в тот или иной рекламный канал.
Выводы:
- Важно подвергать сомнению все факты. Особенно, когда речь идёт об интерпретации данных аналитики.
- Следует постоянно анализировать показатели.
- А успешное использование этих данных в конечном итоге позволит любому бизнесу зарабатывать больше.
Смотри презентацию по веб-аналитике.
Нужна настройка веб-аналитики?
Мы знаем как рассчитать рентабельность инвестиций в маркетинг
