Обзор OWOX.Analyze 2013 (часть 1)

25 апреля в Киеве прошла конференция OWOX.Analyze 2013, посвященная тому, как влиять на эффективность проекта путем изменений на сайте и с помощью аналитики зарабатывать больше, как с помощью инструментов аналитики хорошие проекты становятся успешными. Конференция прошла в один поток и завершилась круглым столом.

Виталий Мышляев (Сила ума) рассказал, как аналитика помогает строить коммуникацию на основе пользовательского поведения.

В интернете можно посчитать все. Главное – не заиграться. Мало измерить показатели в онлайне по 769 параметроам и написать отчет – нужно понимать, что с этими данными дальше делать.

Аналитический отчет – это взгляд в зеркало заднего вида. Аналитика раньше сводилась к подсчету, сколько денег заработано в единицу времени.

Идеология компании – на непрерывном удержании клиента, а обилие существующих сейчас инструментов позволяет измерить все.

Стартапы, компании, которые ориентируются на четкий рост, у которых нет времени заниматься отчетами и рутиной, ввели термин «маркетинговый хакер». Маркетинговый хакер – это человек, сочетающий в себе знания маркетинга и кодинга, в курсе основных веб-технологий. Ответ на вопрос «Как получить клиентов для продукта» маркетинговый хакер ищет в постоянных АВ-тестах промо-сайта, создании бесчисленного количества landing pages, поисках лучшего вирусного эффекта, проведении email-компаний. И главный показатель – рост клиентской базы.

Веб-аналитика – это обучение у пользователя его поведению и выдвижение гипотез, как это поведение изменить в пользу сайта. И нужно понимать, что со всем массивом получаемых данных делать. Узнали новый параметр – и как это отражает клиента? Это относится к тем, кто что-то купит, или к тем, кто не купит?

Три столпа аналитики, три составляющие. Первое – взгляд в зеркало заднего вида: отчеты и аналитика для того, чтобы понять, что было в прошлом. Второе – эти данные должны стимулировать перемены в будущем. И третье – кроме того, чтобы сделать выводы и понять, как поступать, нужно еще это и воплотить на практике.

Сейчас часто бывает, что этими тремя вещами занимаются разные люди, разные команды, иногда даже – разные компании: одни провели анализ, вторые сделали выводы, третьи поставили ТЗ. И получается сломанный телефон, когда начальная цель теряется.

Чтобы правильно собирать данные, нужна, в первую очередь, панель управления. Когда в панели отражается живое поведение людей – появляются мысли, что с этим можно дальше сделать.

Примеры инструментов – Google Analytics, GoSquared (специализируется на показе данных в реальном времени), HubSpot (концентрируется на показателях трафика, лидов, клиентов), Chartbeat.com (для контентных проектов, ориентированных на соцмедиа; аналитика, совмещенная с мониторингом), Woopra.com (позволяет посмотреть профиль клиента на сайте, его поведение; можно включить онлайн-чат с конкретным человеком на сайте).

Главное – найти такой инструмент, в приборную панель которого хочется заходить каждый день. Это формулирует, за какими показателями нужно и хочется наблюдать. Только тогда это будет работать.

Нужно переходить от так называемой графико-центрированной аналитики (Google Analytics) к человеко-центрированной (Woopra.com, HubSpot). В основе должны лежать не графики и таблицы. Нужно смотреть на поведение человека и учиться у него, как он себя ведет. Составлять досье на клиента.

Часто не нужны глобальные изменения, работает «эффект бабочки» – когда хватает минимального вмешательства.

Не всем нужны одни и те же изменения. Нужна формула клиента. Нужно понаблюдать за своим пользователем. Алгоритм работы – следить за панелью управления, пробовать варианты изменения, проверять, как это влияет на ситуацию.

Есть модель жизненного цикла клиента.

Привлечение (Acquisition)
Убеждение (Activation)
Удержание (Retention)
Рекомендация (Referral)
Прибыль (Revenue)

Формула клиента – это та же воронка продаж. Пока не создана формула – не понятно, на что ориентироваться. Формула может быть, например, такой: привлечение – регистрация – первое впечатление – приглашение друга – покупка. Или такой: привлечение – подписка – повторное посещение – заявка – рекомендация – регистрация.

Для измерений нужно выбрать один ключевой показатель в данный момент времени, абсолютные цифры и значения конверсий. По воронке продаж, построенной по формуле клиента, можно определить место, в котором не все в порядке, провести улучшения, замерить изменения. По такому алгоритму можно улучшить пункт за пунктом.

Если проблема с активацией – нет смысла продолжать продвижение, нагонять трафик потому, он будет просто уходить сквозь пальцы. Значит, нужно приостановить привлечение и решить проблему с тем, почему люди теряются. И для этого есть инструменты, рекомендуемые – KissMetricks, Heap Analytics, Intercom.io.

Еще одна главная задача аналитики – это разговаривать в клиентом чтобы понять, что ему нужно. Цифры нужно дополнять реальным отзывом человека. Формула успеха – узнать, что все хотят, и дать им это.

Илья Болтнев (Mail.ru) поделится опытом аналитики для e-commerce-проектов.

Илья рассказал, как построить процесс веб-аналитики, сколько и какие данные нужно собирать, какие данные доступны только обладателям большого трафика, а также о примерах использования больших данных в e-commerce-проектах.

Веб-аналитика начинается вместе с интернет-маркетингом, отвечая на вопросы «почему», «кто», «сколько», но это – отдельная область, которая требует большого внимания.

Правильный процесс построения веб-аналитики можно охарактеризовать несколькими ступенями: подготовка, внедрение, настройка, анализ, тестирование, оптимизация.

Перед подготовкой надо определится с целями – считать нужно не посещения, а продажи. Причем интересный контент не способствует продажам, а, наоборот, отвлекает. Стратегия должна быть направлена на сопровождение продаж. Готовится план внедрения и бюджетирования, определяются заинтересованные лица – те люди, которые будут работать с данными аналитики, определяется ответственность. Нет необходимости сразу добавлять десяток дорогих инструментов, на первых порах вполне достаточно бесплатно предлагаемых ресурсов – Яндекс.Метрика, Google Analytics.

KPI – это и цели, которые нужно отслеживать, и KPI веб-аналитика, что выражается не в количестве отчетов, а в конкретном приросте результатов компании по выводам, которые он сделал.

На этапе внедрения нужно правильно оценивать ресурсы – время, деньги, людей. Обязательно отслеживать динамическое содержание сайта. И тестировать и мониторить внедрение.

На этапе настройки нужно определиться с правами доступа, сегментированием пользователей, с целями и воронкой конверсии и разметкой источников трафика. Отчеты нужно сразу настраивать под разработанные предварительно требования. Для мониторинга показателей можно настроить алерты для критического изменения – например, изменение показателя отказов более чем на 5%. Если положительные изменения – нужно знать, что на это повлияло, если изменения в минус – нужно срочно предпринимать меры.

Прежде, чем анализировать данные, нужно четко поставить задачу. Например, изменение между двумя рассылками. Никогда нельзя считать средними числами или суммами – они ни о чем не говорят в отрыве от других данных. Главный вопрос аналитика – «почему». И нужно пользоваться хотя бы двумя разными метриками – для сравнения данных.

Для тестирования нужно сперва сформулировать предположение: менять зеленую кнопку на красную потому, что предполагается, что на нее будут чаще кликать. Нельзя внедрять, не протестировав. Бывает, что самые очевидные вещи при тестировании оказываются не работающими. Нужно убить в себе эксперта.

Оптимизировать нужно, расставив приоритеты, начинать с воронки продаж, с карточки товара – с того, что принесет максимальную пользу. Все, что нужно сделать – это повысить релевантность, ценность и сделать правильный призыв к действию. И никогда не останавливаться.

Затраты на веб-аналитику определяются, как и любые другие маркетинговые затраты – через ROI. Все, от чего есть прирост, включается в расчеты.

Данные нужно собирать из нескольких источников, они должны быть статистически достоверными, проверенными, структурированными, и их можно использовать для выводов. Структурированные данные – это адреса, телефоны из формы обратной связи, не структурированные – это, например, обсуждение компании в соцсетях.

Большие данные – не только для большого трафика. E-commerce практически любого масштаба имеет дело с большими данными: CMS, CRM, система аналитики, e-mail-маркетинг, SMM, SEO.

Big data для е-commerce проектов:

Взаимное влияние каналов привлечения клиентов
LTV клиентов разных каналов
Эффект от SMM, контент-маркетинга
Системы рекомендаций
«Умный» ретаргетинг
Предиктивный маркетинг
Динамическое ценообразование
Клиентский сервис
Защита от вредоносных действий
Работа с запасами и ассортиментом

Обрабатываться могут данные по взаимодействию клиента с письмами, с сайтом, данные покупок (первая, последняя, средний чек), данные профилей (геолокация, пол, возраст, интересы, доход, статус).

Внедрение data-driven e-mail-маркетинга дает +70% открываемости писем, +55% в переходах с кампаний,+300% выручки на доставленное письмо, +225% конверсии с источника.

Проблемы при работе с большими данными – размер, скорость, вариативность, ценность.

Илья Барменков (i-Media) рассказал о веб-аналитике для В2В, о методах и приемах, о специфике аудитории, и о задачах В2В-проектов.

Веб-анализ позволяет оценить эффективность рекламной компании, узнать о популярности контента, отследить заявки и транзакции, получить статистику по трафику.

При знакомстве с веб-аналитикой неподготовленный клиент может решить, что ему это не подходит потому, что у него длительный срок принятия решений, обращения через оффлайн, слишком многое решается при личном контакте, нет ярко выраженного лида на сайте. Подобные возражения обусловлены различиями в особенностях поведения В2В и В2С аудиторий.

Для В2С характерно: короткий цикл принятия решения, который варьируется по стоимости покупки; крупный рынок с большим числом предложений; минимальное число лиц, вовлеченных в принятие решения; мотивация к покупке – удовлетворение желания; небольшой средний чек; возможные риски – только сумма денег, вложенная в покупку.

Для В2В характерно: длительный цикл принятия решения, который зависит от внутренних процессов компании; маленький рынок с ограниченным числом продавцов; в принятие решения может быть вовлечен целый ряд специалистов компании; мотивация к покупке – рациональное решение бизнес-задач; стоимость сделки может достигать очень крупных сумм; возможные риски – успешность бизнеса.

Информационное поле для В2С – форумы, сайты с обзорами товаров, товарные площадки; для В2В – форумы, тематические порталы, сайты компаний-продавцов, конференции, общение с экспертами. Цикл принятия решений можно разделить на этипы, каждый из которых может происходить как в оффлайне, так и в онлайне. Стадии принятия решения – это изучение области, выбор возможных поставщиков, принятие решения и собственно сделка. И веб-сайт проекта является лишь конечной частью процесса конверсии в конечную продажу.

Задачи сайта для В2В – предоставление информации, получение контактов и напоминание о себе. И эффективность каждой можно отследить методами веб-аналитики. Контент для каждого цикла принятия решения будет разным. Нужен блог, экспертные мнения руководства, информация о товарах и услугах, о компании, о ценах, условия сделки, доставки и прочее.

Показатели вовлечения, такие, как глубина просмотра, время на сайте, отказы, следует рассматривать для посетителей, находящихся на разных этапах принятия решения.

Оценить показатели вовлечения проще всего по группам целевых страниц.

Нужно использовать in-page анализ, взаимодействие посетителей со страницами сайта – по карте кликов, по вебвизору. Глубина скроллинга – важный показатель, про который часто забывают. Карта скроллинга есть в Яндекс.Метрике, реализовав простой скрипт, статистику по глубине скроллинга можно получить и с помощью Google Analitics.

Отслеживание микроконверсий позволит точнее выделить целевую аудиторию и ее интересы. Если контент на сайте предоставлен в виде вкладок, взаимодействие с ними также необходимо отслеживать.

Мотив получения контакта определяется внутренними возможностями компании. Можно предложить заказ обратного звонка, расчет стоимости услуги, возможность задать вопрос, получить консультацию, получить бесплатную презентацию. Формы контакта – бесконечное поле для тестирования.

Отслеживать обращения по телефону можно двумя самыми оптимальными способами – с помощью ID-кодов на сайте или с помощью подмены номеров. Проблема с подменой номеров – номер выделяется на довольно крупные источники, и нет возможности оценить эффективность составных частей: кампаний, запросов.

Для создания портрета целевой аудитории можно сделать допущение, например, пользователь провел на сайте более 2 минут, просмотрел более 3 страниц, побывал на сайте более 2 раз, совершил целевое действие.

Для выделения портрета целевой аудитории нужно учитывать особенности структуры сайта, провести тест на узких источниках трафика, учитывать микроконверсии и показатели вовлечения, и не бояться ошибиться.

Ремаркетинг – популярная технология, используя Google Analytics, можно гибко настраивать сценарии. На основе заинтересованности можно выбрать и показывать аудитории наиболее релевантное объявление. Выделять аудиторию можно по выполненным целевым действиям, по матрице интересов и по количеству посещений сайта. Ограничить срок действия ремаркетинга можно выполнением определенного целевого действия или заданным периодом времени.

Источник: www.searchengines.ru