Дмитрий Колотов Исполнительный директор агентства ...

Дмитрий КолотовИсполнительный директор агентства WebProfiters

Веб-аналитика - фундамент интернет-маркетинга компании.

Кому можно вздремнуть в ближайшие 20 минут?

У Вас интернет-магазин, в котором:

- 99% всех заказов оформляется через корзину на сайте;

- 99% всех оформленных через корзину заказов оплачиваются;

- Заказов так много, что вы не успеваете считать деньги;

Типичная ситуация

Сайт

Продвижение$$$

Контекстнаяреклама

$$$

Потерянные клиенты

Клиенты

0-3%

Конверсия

Конверсия - это отношение числа посетителей сайта, выполнивших на нем какие-либо целевые действия, к общему числу посетителей сайта

Мы верим, что:

• Нужно понимать, что происходит• На основе понимания нужно что-то делать• Последствия действий нужно отслеживать

Тогда будет результат, независимо от областидеятельности.

Что влияет на конверсию?

Конверсия

Дистрибуция

Доверие к сайту / бренду

Рекламный трафик

Цена

СезонностьЭкономика

Конкуренты

Интерфейс сайта

Работа операторов

Веб-аналитика позволяет улучшать качество и количество трафика, а также интерфейс сайта, что положительным образом сказывается на конверсии

Что такое веб-аналитика?

Веб-аналитика – объективное отслеживание, сбор, измерение, оповещение и анализ количественных интернет-данных с целью оптимизации сайтов и инициатив интернет-маркетинга (Web Analytics Association)

Основная задача веб-аналитика – повышение конверсии сайта

1% 2%Рост продаж в 2 раза

Код отслеживания Google Analytics

Компания ведет контекстную рекламу и продвижение

Бюджет на 4 запроса по контексту – 15 т.р. / месяц

Бюджет продвижения – 50 т.р. / месяц

Почему необходимо использовать веб-аналитику?

Показатель отказов контекстной рекламы – 54%Показатель отказов посетителей из натуральной выдачи поисковых систем – 82%

Потери в контексте (54% моментально) ~ 7 500 руб. / месяц

Потери в продвижении (82% моментально) ~ 41 250 руб. / месяц

Просто так потеряли 48 750 руб. / месяц или более 70% рекламного бюджета впустую

Как работают с данными веб-аналитики?

Сегментационный и трендовый анализ

Выделяем и изучаем показатели различных сегментов данных

Наблюдаем изменение различных показателей во времени и определяем устойчивые тенденции

Выдвигаем 2 гипотезы:• Проблема либо в качестве трафика,• либо в качестве сайта


Рассматриваем первую гипотезу – проверяем качество трафика

• Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик• Выбираем сравнение показателя отказов по каждому источнику со средним

значением по всему сайта• Отвечаем на вопрос: «Какие источники трафика наиболее неэффективны?»• Рассматриваем отдельные параметры неэффективных источников


Проверка ключевых слов

• Отчет Источники трафика -> Источники - > Весь трафик - > Поиск - > Оплачиваемый трафик• Выбираем сравнение показателя отказов по каждому ключевому слову со средним

значением по всему сайту• Отвечаем на вопрос: «Какие ключевые слова наиболее неэффективны и пытаемся

определить почему?» - проблема, либо в посетителе, либо в посадочной странице• Проверяем ключевые слова/объявления/посадочные страницы


Пример проблемы с посадочной страницей

Ключевое слово соответствует тематике сайта и объявлению, значит причина высокого показателя отказов не в посетителе…


Посадочная страница под акцию

Причина высокого показателя отказов – посадочная страница низкого качества


Верная посадочная страница

Изменяем посадочную страницу, добиваясь снижения показателя отказов


Пример проблемы с нерелевантным ключевым словом

Причина высокого показателя отказов – нерелевантное ключевое слово


Методология работы с трафиком

1. Выявляем неэффективные источники трафика (взвешенная сортировка и сравнение со средним значением по сайту)

2. Пытаемся определить причину их неэффективности:• Проверка ключевых слов (взвешенная сортировка и сравнение со

средним значением по сайту)• Соответствие ключевого слова рекламному объявлению и

посадочной странице• Изучение показателей эффективности различных сегментов данных

рекламных кампаний (география, типы запросов, площадки)• Перераспределение рекламного бюджета исходя из основных

показателей эффективности рекламных кампаний:• Стоимость конверсии (заказа) – стоимость рекламной кампании /

количество конверсий (заказов)

• Средний чек – выручка / количество транзакций

• ROI – доходы от рекламной кампании/стоимость рекламной кампании


Пример из жизни

Сегментируем



Изучаем данные



Оптимизируем контекстную рекламу

При одинаковой стоимости клика по обеим кампаниям, кампания “Artik Russia” гораздо более эффективна с точки зрения стоимости за конверсию и ROI – правильно снизить расход/отключить кампанию “Artik Main”


Проверяем вторую гипотезу – определяем качество страниц сайта • Отчет Содержание -> Содержание сайта- > Все страницы

• Выбираем сравнение показателя отказов или выходов по каждой странице со средним значением по всему сайту

• Отвечаем на вопрос: «Какие страницы наиболее неэффективны и пытаемся определить почему?»

• Следующим шагом является выявление причин неэффективности страницы


Как определить причину неэффективности страницы?

Способы и инструменты определения причин неэффективности страниц:• Сводка по навигации (Google Analytics)• Пост-клик анализ и карта кликов (Вебвизор и Google Analytics)• Анализ форм (Вебвизор и ClickTale)• Эксперименты (Google Analytics)• Движение мыши (Вебвизор)• Качественные опросы• Здравый смысл

Следующие слайды – примеры использования каждого инструмента


Сводка по навигации страницы

Страница сайта– «Расчет расхода кровельных материалов»


Сводка по навигации страницы

Рассматриваем сводку по навигации этой страницы

45% посетителей уходит с сайта после просмотра данной страницы, еще 22% возвращаются на главную, тогда как по логике должны обращаться в компанию. Выход – добавить кнопку обратной связи.

• Новости на сайте никто не читает (центр страницы пустует)

• Правая центральная зона некликабельна (генерит отказы)


Карта кликов и пост- клик анализ


Карта кликов и пост клик анализ

Последствия оптимизации сайта


Анализ форм

Уход с форм ввода данных – пример работы с системой Clicktale

• Первичный анализ – сколько % вообще приступило к заполнению формы


Анализ форм

Уход с форм ввода данных – пример работы с системой Вебвизор

• Большинство «спотыкаются» на поле 7, у которого максимальный процент выходов и время заполнения поля• Поле итак необязательное, нужно написать примечание или удалить


Эксперименты


Движение мыши в ВебВизор

• Фильтрация позволяет увидеть популярные страницы входа с невысоким временем пребывания

• Нужно поочередно смотреть посещения длиной до 5, до 10-20 секунд (это отказы различных типов: нерелевантный трафик, непрезентабельный интерфейс)


Качественные опросы

Важно собирать не только количественные данные, но и качественные – устанавливать на сайт опросы. Пример реализации на сайте:


Качественные опросы

Ответы на один из вопросов:

Google Analytics и Яндекс.Метрика.

Что использовать?

VS

Сравнение Google Analytics и Яндекс.Метрики

В целом:Google Analytics более серьезный профессиональный инструмент, который позволяет проводить глубокую сегментацию данных, чего не позволяет делать Яндекс.Метрика

Однако, Яндекс.Метрика обладает рядом возможностей, который нет в Google Analytics:Вебвизор (карта кликов, аналитика форм, запись движения мыши)Отслеживание доступности сайтаПозиции запросов в выдаче Яндекс и GoogleВозможность настраивать до 100 целей (в Google Analytics – 20)

Стоит иметь в виду, что:• Если посетитель обновит страницу в течение пятнадцати секунд с начала посещения,

«Яндекс» не сочтет это вторым просмотром страницы, а Google Analytics – сочтет• Если страница сайта просматривалась больше 15 секунд или была достигнута цель, то визит

не считается отказом (в Google Analytics время не играет никакой роли)

ВыводЛучше использовать по умолчанию Google Analytics и пользоваться некоторыми полезными возможностями Яндекс.Метрики, которых нет в Google Analytics

Кажется, я что-то слышал про интеграцию

Проблема

Системы веб-аналитики позволяют собирать и изучать информацию о посетителях

CRM-системы позволяют собирать и изучать данные по продажам

Эти данные не интегрированы!

Зачем? Верно для 99% компаний

Банк не знает операционную прибыль по кредитам в разрезе ключевых слов контекстной рекламы (и уж точно не может сегментировать ключевые слова по типу просрочки)

B2B компания не знает чистую прибыль от клиентов в разрезе ключевых слов контекстной рекламы (с учетом кросс-продаж и допродаж точно!)

Интернет-магазин не знает чистую прибыль в разрезе ключевых слов контекстной рекламы (с учетом отказов от оплаты точно!)

Но при этом все управляют рекламой на основе ROI!

Что и как интегрировать? 1. Начать использовать Universal Analytics

2. Интегрировать CallTouch и Universal Analytics

3. Интегрировать ERP с Universal Analytics

4. Загружать данные по затратам по рекламным кампаниям через API

5. Управлять рекламой на основе ROI

Почему это важно? • Сложность подсчета ROI в B2B

• Невозможно анализировать всю воронку продаж в разрезе источников трафика и других параметров веб-аналитики

• Невозможно корректно подсчитывать ROI с учетом всех платежей клиента (LTV)

• Невозможно проводить продуктовую аналитику и аналитику сайта с использованием финансовых показателей компании

Что это даст?Аналитика в разрезе способов получения заказа и источников трафика

- ROI по источникам трафика (прибыль/затраты) с учетом всех платежей клиента (LTV);

- ROI в разрезе сегментов каждого источника (ключевые слова контекстной рекламы и SEO, различные типы баннеров и так далее) с учетом LTV;

Продуктовая аналитика и аналитика услуг- прибыль по товарной категории/затраты на продвижение товарной категории;- прибыль по брендовой категории/затраты на продвижение бренда;- прибыль по товару/затраты на продвижение товара;

Аналитика сайта- количество просмотров страниц (товарной категории или страницы услуги, бренда, товара)/прибыль по соответствующей группе;

Аналитика продаж- возможность построения полной воронки продаж и ее сегментации по

любым параметрам.

Пример неправильного решения из-за отсутствия интеграции

Аренда гостиничных номеров

Контекстная реклама:

Бюджет на контекстную рекламу: 150 000 рублей в месяцСредний чек: 7 000 рублей в месяцКоличество заказов по каналу контекстной рекламы в месяц: 50

ROI = (количество заказов * средний чек * маржа)/бюджет = 0,8

Контекстная реклама неэффективна

НО!Лиды из контекстной рекламы в среднем делают 1,5 заказа!

Контекстная реклама эффективна!

Успешный кейс повышения конверсии сайта

Интернет-магазин издательства «Альпина Паблишерз»

Задача: Увеличить конверсию посетителей в покупателей без увеличения расходов на рекламу.

Фокусирование усилий в проекте Анализ потенциальных возможностей роста конверсии

Улучшение процесса заказа

К конверсии приводят два основных этапа: 1.Выбор товара, добавление в корзину и переход к оформлению заказа2.Оформление заказа


Первая страница корзины

Вид процесса заказа в корзине до работы с конверсией.Коэффициент прохождения – 33-35%


Навигация в процессе заказа

На какие страницы уходят посетители?

• не связанные с заказом: каталог, «новинки», «бестселлеры» и другие (выделены синим)

• с информацией о

заказе, но не дающие явной возможности вернуться в корзину (выделены зеленым).

РешениеИсключить возможность перехода в неверном направлении:

Удалены все ненужные элементы:

• Баннер сверху, строка поиска, горизонтальное меню (Интернет-магазин, Издательство, Онлайн-библиотека);

• В левой колонке - ссылки на «Новинки», «Бестселлеры», «Скоро в продаже»;• И другие

При этом сохранить необходимую функциональность

Полезные страницы оформлены в виде всплывающих фреймов в верхней и нижней

частях страницы:

• «Доставка», «Оплата», «Скидки», «Об издательстве», «Адрес офиса».


Корзина после оптимизации

Корзина после оптимизации

Функциональность процесс заказа

Проблема

Посетители часто переключали различные варианты доставки и оплаты. Это свидетельствует о непонимании особенностей каждого способа без дополнительной информации;


Функциональность процесса заказа

Для каждого элемента добавлена справочная информация при наведении курсора


Функциональность процесса заказа

Переработано поведение формы при ошибках в заполнении полей


Результаты эксперимента с помощью Google WebSite Optimizer

Рост продаж составил 21,2%

Непрерывный процесс

Контроль

ВыявлениеУлучшение

Анализ Измерение

Спасибо за внимание!

Дмитрий Колотов[email protected]/dmitri.kolotov

mailto:[email protected]

Дмитрий Колотов Исполнительный директор агентства ...

Documents

Transcript of Дмитрий Колотов Исполнительный директор агентства ...