Какой должна быть веб-аналитика. Часть 2

От разбора теории в предыдущей статье перейдем к практике. Мы увидим на практических метриках как можно было бы (и как мы сами это делаем) например, отследить какие-то действия людей.

Привлечение

В  привлечении, в частности, в контекстной рекламе, все знают метрику CTR: сколько рекламных объявлений было показано, сколько объявлений клинуто. Это отличная метрика, но не нужно возводить ее в вершину пирамиды. Некорректно, например, говорить, что наша контекстная реклама была эффективна, потому что ее CTR 3 и 25. Другой пример — отказы по контекстной рекламе в размере 11% — в принципе абсолютно ничего не значат для бизнеса. На дальнейших цепочках могут быть проблемы, которые сведут на нет ваши отказы в 11% и CTR в 10%. При этом по контекстной рекламе CTR работает отлично, это одна из метрик на первой ступени.

Для категории email на первичном этапе, то есть этапе привлечения, важны такие показатели как количество подписчиков, частота подписки. В сфере интернет PR отлично работает и GRP (Gross Rating Point), и распространение самого уникального сообщения на определенную группу, аудиторию. Если в сообщении есть какие-то метки, ссылки, переход по ним также дает хороший результат. Для интернет PR является нормальной оценкой количество уникальных людей, реально увидевших из всей массы людей ваше сообщение, максимально таргетированных на него. В области интернет PR довольно сложно делать измерения, в силу этого при дальнейшем исследовании по воронке можно использовать косвенные метрики.

Вовлечение

Посмотрим как меняется метрика для трафика: для посетителя привлечения она была у нас уникальная. Для вовлечения же, к примеру, для интернет магазина, очень хорошо работает коэффициент спонтанности перехода: от тех, кто только собирался купить к тем, кто реально купил. На самом же деле возникает вопрос по конкретным действиям: кто в итоге купил и как именно это произошло — положил что-либо в корзину и реально купил, или отказался потом. Также тот, кто собирался купить, мог посмотреть пять, десять товаров на сайте, даже просмотреть его весь, но так ничего в корзину не положить, или он побыть там одну минуту, что-то положить в корзину, но потом уйти. Вследствие этого нужно анализировать аудиторию. Далее мы затронем этот вопрос в теме продуктовой и поведенческой аналитики.

Вовлечение так же характеризуется частотой рекомендаций. Если ваши пользователи готовы и используют какой-то инструментарий для рекомендации вашего магазина, вашего сайта, вашего какого-то стартапа, вашей услуги, продукта, это самая надежная и удобная метрика, которую стоит отслеживать.

Готовность рекомендовать,  как правило, затмевает собой все другие цифровые, иногда сомнительные показатели. Дальше есть еще такой интересный момент вовлечения как опросы, многие скептически к ним относятся, поскольку действительно эффективный опрос сделать сложно. Окно, выскакивающее после закрытия сайта, или модальное окно, закрывающее собой весь сайт, не является хорошим опросом. Более того, опросы имеет смысл проводить именно по тем показателям и метрикам, которые очень трудно измерить.

В нашей практике, например, была такая тематика, как продажа обоев через интернет, к этой же тематике относятся и шторы. Сложно было понять, насколько интересно делать интернет магазин этих самых обоев, будут ли люди покупать, причем в разрезе того, что это за человек (физическое лицо, юридическое лицо, дизайнеры, строители, монтажники). Проведение опроса дало однозначный ответ (пять-шесть тысяч человек было опрошено за довольно короткий промежуток времени), кому что нужно, как кто взаимодействует с этим магазином, и хочет ли он взаимодействовать вообще.

И второй пример из сферы работы с брендами: была задача сделать спецпроект, каким-либо образом по целям бизнеса донести новую линейку этого бренда. Бренд продуктов питания, относящийся к категории FMCG. Для этого спецпроекта нами было предложено сразу же внедрить в него опрос, не всплывающими окнами, а именно таким образом, чтобы человек, участвуя в спецпроекте, совершал какое-то  действие, предназначенное для него. Это было сделано в игровой форме, чтобы абсолютно не напрягаясь, человек отвечал на вопросы, которые  возникают в нужных моменты игры, по сути показанной выше конверсионной воронки. Тем самым люди были готовы ответить честно,  и мы получили релевантный результат.

Если заставлять отвечать человека после закрытия сайта, даже на два–три вопроса или на один вопрос, для него это в любом случае будет лишними действиями, которые ему приходется совершать, и практика показывает, что в данном случае люди не всегда отвечают честно, с готовностью, а часто лишь бы как-то закрыть окно, избавиться от него.

Конвертация

В конвертации интересно поговорить о том, что здесь есть конверсия, естественный вопрос, что это за конверсия. Средняя конверсия вашего интернет магазина не говорит, в принципе, ни о чем, скорее стоит копать продуктовые квадранты, продуктовую линейку. Тем не менее, конверсия есть, выстраивается в какую-то линейку, какой-то путь, их необходимо отслеживать. Вопрос только в том, чтобы эти конверсии были привязаны к целям вашего бизнеса, об этом я чуть попозже расскажу.

Удержание

Как измерять удержание? Лучше всего оно измеряется в конечной маркетинговой базе, то есть базе ваших клиентов. Это и повторные покупки, и частота рекомендаций, она работает и на этапе вовлечения, когда человек что-то не купил еще, и ваши действия после покупки, еmail, которые мы шлем людям для того, чтобы им напомнить о возможности покупки. Вы видите в таблице что я использую ROI. Надо сказать, что при правильном подсчете понятный показатель, к тому же на данный момент самый известный в России. В итоге привлечение, вовлечение, конвертация и удержание должны сводиться к  ROI.  Причем его измерение у привлечения немного отличается, по понятным причинам, от измерения его для вовлечения, конвертации и удержания.

Пример из практики

Этот несложный пример даст понять смысл аналитики. Мы общаемся с огромным количеством клиентов, это порядка 400 клиентов  за месяц. Мы видим, что на данный момент у бизнеса очень часто нет понимания – зачем вообще нужна веб-аналитика для больших компаний с многомиллионными бюджетами. Часто они никак не используют аналитику, не понимая, зачем им это нужно, ведь они уже используют рекламу, к ним идут какие-то клиенты, все довольны.

На этом графике мы хотели бы показать пример правильного представления данных, правильно собранных данных по контекстной рекламе и по поисковому маркетингу. Суть графика: кружки — транзакции, например, покупки в магазине), но транзакции так же могут быть у вас в сервисе, когда на платный аккаунт, например, человек перешел, с какой-то покупки услуги, в принципе, все что угодно может сойти за транзакцию. Что такое транзакция, вы должны определить в вашем бизнесе сами, их может быть несколько вариантов.

Здесь это покупка в интернет магазине, у нас соответственно по вертикали количество уникальных просмотров страниц сайта. Эта метрика была выбрана, потому что она показывает, насколько человек был вовлечен в сайт, и вкупе с другими метриками она здесь очень интересна.

По горизонтали это количество уникальных посетителей. То есть любая точка по этой сетке координат дает нам уникальное количество посетителей, которые сделали какое-то уникальное в сумме количество просмотров. Сами круги это транзакции, цветом кругов отмечены различные кластеры поисковых запросов, неважно, контекстное это или поисковое продвижение, в данном случае принципиальной роли это не играет. Размер кругов это, соответственно, насколько много или мало было куплено.

С первого взгляда на этот график понятно, что такую рекламную компанию неплохо было бы проанализировать и перестроить. Потому что, например, самая правая точка – это много денег в рекламу, это большое количество уникальных посетителей, большое количество просмотров, но нет покупок.

А между тем, кружочек, который посередине внизу, показывает, что при малом количестве уникальных посетителей по сравнению с верхним кружком, малом количестве уникальных просмотров, было сделано максимальное количество покупок. Так же интересны кружки слева, они показывают, что средняя эффективность была достигнута минимальными вложениями, потому что мы смогли таргетировать ту аудиторию, которой было мало, но которая была очень активной на сайте, и она купила много. Таким образом, на данном примере можно увидеть, что сквозной анализ рекламных кампаний —  это выстраивание путей к деньгам!

В следующей части мы будем разбирать более изощренные ходы веб-аналитических измерений для еще большей точности и в конечном итоге эффективности бизнеса.