Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге

Владимир Давыдов,руководитель отдела ведения проектов и заботы о клиентах

В "Комплето« (completo.ru)

Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге

Измерение эффективности Интернет-маркетинга

Кто я такой. Небольшая предыстория.


Измерение эффективности Интернет-рекламы

1998 -> 2001 -> 2007 -> 2013cпециалисты

сайты«реклама»

веб-студия сайтыseo-продвижениеконтекстная реклама

комплексный И-маркетингконтент-маркетингразвитие сайтавеб-аналитика

повышение продажпосадочные страницыконтекстная рекламапродающие баннерыгенерация лидованалитика до продаж

системный электронный маркетингРешение по-настоящему крутых маркетинговых задач бизнесов B2B и сложных B2C (не ритейл)


С 2007 года нам надоело играть с нашими клиентами в рулетку


Мы четко осознали, что можем больше, чем «выводить сайты в ТОП-10» или «строить

продажи через Интернет»





Мы работаем исключительно в B2B и сложных B2C сегментах


Что такое "измерения в Интернет-маркетинге" с нашей точки зрения

Измерения в Интернет-маркетинге могут принимать самые разные формы

Продажи | Брендинг | Исследования | Время | Маркетинг



Продажи

Прямые продажи

Косвенные продажи

Оффлайн продажи



Компоненты брендинга

Уровень распространения брендированной информации

Узнаваемость, осведомлённость

Лояльность, имидж



Исследования

Аудиторные

Конкурентные

Продуктовые



Временные затраты

Измерения затрат времени на обслуживание клиентов через Интернет



Маркетинговая аналитика

Накопление, изучение, сегментация и оптимизация маркетинговой (клиентской) базы данных


99% предложений в Рунете – построение сквозной отчетности до прямых онлайн продаж.


И даже эту отчетность мало кто умеет делать правильно и статистически верно

Какие этапы измерений существуют в Интернет-маркетинге?


Нет никакой единой воронки продаж, про которую красиво рассказывают, показывая конверсию и ROI



ПривлечениеВовлечение

Конвертация


Удержание


Воронка – на каждом этапе. Клиент проходит не одну абстратную воронку, а конкретные жизненные циклы.


1. Аналитика эффективности привлечения - как в канале, так и в точке контакта (сайте, блоге, странице в социальных сетях и так далее).

● Насколько эффективно работает сам канал (например, как много целевых людей кликают на объявления в контекстной рекламе или в органической поисковой выдаче)

● Насколько эффективно работает точка контакта / сайт (например, сколько людей сразу же уходят, поняв, что реклама привела их “не туда”).

Аналитика нужна технарям. Бизнесу она не нужна.


2. Аналитика вовлечения - как в канале, так и в точке контакта.

● Опять же, в самом канале аналитика вовлечения показывает, например, как люди взаимодейстсвуют с rich-media (можно отслеживать 10, 15, 25 показателей взаимодействия человека с банером rich-media).

● А в точке контакта, придя из рекламных каналов - что люди делают до целевого действия (например, покупки), как взаимодействуют, не соврешив целевого действия, что делают после возрата в точку контакта и так далее.

Например, аналитика внутреннего поиска по сайту помогает глубже понять вовлечённость и простроить мостик к конвертации.

Продуктовая аналитика помогает понять, как люди "играются" с товарами/услугами - тем, что представлено на сайте.

Аналитика в точке контакта помогает бизнесу "проверить" свои маркетинговые догадки


3. Аналитика конвертации в точке контакта.

Конвертация в точке контакта показывает как происходит выполнение целей бизнеса в точке контакта, как можно помочь людям совершать больше целевых действий (то есть, конверсий).

Здесь важно сохранять всю историю, которую человек проходил до конвертации - иначе теряется весь смысл.

Конвертация в Интернете (в точке контакта) к бизнес-показателям прямого отношения часто не имеет. Это отношение ещё необходимо "достраивать".


4. Аналитика удержания (жизненного цикла клиента).

После совершения целевого действия (конверсии), человек должен быть занесён в маркетинговую базу данных (например, CRM) и тем самым связан с бизнес-показателями.

Анализ того, что делает клиент, как часто, как долго определяет совокупную ценность клиента (CLV). Аналитика удержания также показывает, насколько хорошо работают инициативы по повышению CLV (например, email-маркетинг, ретаргетинг, промо-акции и т.д.).

Аналитика удержания применительно к Интернет-маркетингу позволяет подсчитывать CRV - customer recommendation value - рекомендательную ценность клиента (сколько денег компании принесли люди, котрых порекомендовал текущий клиент) - например, ваш текущий клиент порекомендал вас по email или в Facebook своим друзьям и они стали вашими клиентами.


Необходимо измерение эффективности всей цепочки ☺ в реальном времени, в рублях, многоканальное, персонифицированнное,

связанное с бизнесом (CRM/xRM/ERP, телефонией, 1С)


В рублях значит, что мы считаем не позиции, звонки, заказы, трафик, лиды, конверсии, а рубли, которые ваш бизнес получает от клиентов из различных рекламных каналов на протяжении всего срока жизни (учитывая расходы на возвраты и удержания клиентов, а также возвраты товаров)




Многоканальное значит, что мы понимаем, что минимум 30% наших клиентов (по нашей практике) приходят из двух и более каналов. Понимая этот факт, мы умеем считать действительную эффективность канала, а также провомочность его использования.




Многоканальность аналитики – минимальное требование


Персонифицированное значит, что мы отслеживаем user_id – то есть четко знаем, что делает каждый посетитель вашего сайта. Именно это позволяет связать веб-аналитику с CRM, после чего проводить различную аналитику своей маркетинговой базы данных (расскажу дальше).




Связанное с CRM значит, что вы привязываете поведение и заказы людей онлайн к реальным продажам и персональной информации в вашей базе.

Это даёт огромные возможности анализа вашей маркетинговой базы на основе жизненных циклов клиентов.

Также это позвояет вам считать рубли заказов, а не псевдо-метрики.




Измерение эффективности всей цепочки ☺ в рублях, многоканальное, персонифицированнное,

связанное с бизнесом (например, CRM и телефонией)


Вам сейчас кажется, что я сказал полную чушь?Да, это так! Если вы:

Посадочные страницы+

Контекстная реклама

Работаете по лидам, конверсиям

трафику, звонкам, ТОП-10, CTR

Малый / средний Итернет-магазин,

стартап / веб-сервис


Существует 5 уровней зрелости измерений Интернет-маркетинга (уровень измерения эффективности - полное зеркало вашего Интернет-маркетинга и ваших подрядчиков)


Когда Интернет-маркетинга нет, любят говорить об “успехах” так...

i. Позиции в поисковых системахii. Клики в контекстной рекламеiii. Охват в медийной рекламеiv. Количество лайков в соцсетях


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.


Когда косвенные метрики больше "не катят", давим цифрами веб-аналитики...

i. Количество переходов из рекламных каналов (трафик)

ii. Показатель отказовiii. Глубина посмотра страницiv. Время на сайтеv. Тепловая карта кликов








Затем приходит понимание “О, так бизнесу же нужны обращения в компанию!”

i. Звонкиii. Лидыiii. Конверсииiv. Действия на сайте









А если ещё раз подумать, то “Постойте, минуточку! Бизнесу нужны продажи!”

1. Электронная торговля - заказы через сайт (корзину)

2. Подмена телефона, номера корзин/посетителей/артикулов товаров - заказы по телефону

-----------------------------------------------------------------------------------

3. У любого Интернет-магазина есть 1С и CRM (система учета клиентов)a. Связываем с 1С, чтобы видеть реальные

отгрузкиb. И с CRM, чтобы видеть историю клиента



Электронная торговля в Google Analytics – просто и понятно, но не достоверно



Электронная торговля в Google Analytics – подходит для поиска общих инсайтов




Можно вытащить данные из электроннаой торговли Google Analytics, обработать их, например, в Tableau и получить очень наглядную отчетчноть.

Но ☺ сути дела это не меняет.

Данные все только в общем виде.



Инса́йт — (от англ. insight — проницательность, проникновение в суть, понимание, озарение, внезапная догадка) — многозначный термин из области зоопсихологии,психологии, психоанализа и психиатрии, описывающий сложное интеллектуальное явление, суть которого состоит в неожиданном, отчасти интуитивном понимании стоящей проблемы и нахождении её решения.

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%83%D1%82%D1%8C

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%BE%D0%BE%D0%BF%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%B8%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%8F

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%82%D1%83%D0%B8%D1%86%D0%B8%D1%8F



Как повысить точность? Очевидное решение –подключить учет заказов по телефону



Помимо стандартной подмены номеровесть варианты телефонной аналитики



На выходе получаем кашку ☺электронная торговля - отдельно, телефонные заказы - отдельно


Привязать телефонию к CRM – первый очевидный шаг на пути от обычного счетчика звонков к финансовым показателям.

Теперь мы видим конкретного человека, его заказ и номер телефона, привязанный к рекламному каналу.

Проблема – данные никак не связаны с веб-аналитикой.


Второй важный шаг - связать веб-аналитические данные по идентификатору клиента (!) с данными из других операционных источников компании (CRM/ERP) для полноценного бизнес-анализа. Без этой связи ваши отчеты по телефону, действиям на сайте и в оффлайн так и не будут связаны.



Настораживают компании, строящие «отчетность до продаж»с использованием правильного подхода, но неверных инструментов:

+ +

Бюджет -> Клики -> Корзина / Телефон -> Оплачено и доставлено -> Продажи -> ROI (ROMI)



● Нет персонализации. Отчеты получаются в общем виде. Заказы через сайт – отдельно. Звонки – отдельно. Итог: всего рублей получено по рекламным каналам.

● Отчеты строятся по последнему рекламному каналу. Далеко от реальной жизни. Очень далеко.

● Массовые сервисы телефонной аналитики не работают так, как надо

- Сложность или невозможность стыковки с CRM (автоматическое открытие карточки клиента)

- Сложность или невозможность определения номера входящего

- Полное искажение статистики при одновременных звонках

- Динамическая привязка номеров к сессии пользователя – большая погрешность

- Вы никогда не узнаете историю звонков клиента, связанную с рекламными каналами и его действиями на сайте.



Такой подход «до продаж» работает только с посадочными страницами моментальной покупки – кредиты, ипотека, монобрендовые Интернет-магазины, мелкие Интернет-магазины.

Но если бизнесу нужны реальные ответы на вопросы – как связаны продажи онлайн, оффлайн и поведение аудитории до покупки (разные устройства, разные рекламные каналы, разное поведение на сайте) – такие отчеты бесполезны.


Аналитика на основе жизненных циклов клиентов и использование данных для повышения эффективности электронного маркетинга

a. Мы хотим знать совокупную ценность клиентов (CLV) в течение их жизненных циклов - задолго ДО, в течение и после покупки.

b. ROI (ROMI) - простейший показатель эффективности, не учитывающий факты реальной жизни, а также не дающий нам множесво полезных данных по сегментации ЦА

c. CLV-подход позволяет всё это делать, а значит измерение эффективности более полезно для бизнеса


Мы в «Комплето» хотим получать ответы на вопросы:

1. Какое сочетание рекламных каналов наиболее прибыльно? Как распределить финансирование для максимального возврата на инвестиции?

2. Какие товары/услуги стоит помещать на сайт? Как люди взаимодействуют с товарными позициями на сайте? Как товарное наполнение будет меняться с течением времени и почему?

3. Насколько клиенты чувствительны к цене? По какой цене лучше продавать?

4. Кто является самыми ценными клиентами? Как их определить?

5. Какие переходные этапы в жизненном цикле клиента говорят о его лояльности? Как простимулировать эти переходы?

6. Почему клиенты «умирают» в маркетинговом смысле? Каков отток, почему и где он происходит?

7. Как можно сегментировать мои клиентов по поведению? Как сегментация поможет лучше их обслуживать?

8. В каких местах сайт требует улучшений для максимизации возврата на инвестииции в различных сегментах аудитории?


ROMI/ROI - максимально простой, общий показатель,

дающий мало конкретных, детальных ответов бизнесу.

(Чистая прибыль)

Инвестированные средства

Но и его Интернет-"маркетологи" умудряются посчитать неверно :( Не

учитывая финансовые показатели бизнеса, приводящие к чистой прибыли. А

ведь расходы - это далеко не только инвестированные в канал привлечения

деньги.

Нет учета времени!


К чему приходим (в красивой теории)

100 рублей бюджет на Интернет-маркетинг

Контекстная реклама, SEO, статьи, партнёрские сети, товарные агрегаторы и т.д.

Пришло 1000 человек

Сразу заказало товар через сайт 5

Оплатило из них 2

Ретаргетингом "догнали" ещё 5, заказавших через сайт

Из них оплатил 1

Email-маркетингом "дожали" ещё 4, заказавших через сайт

Из них оплатил 1

Итого: 4 оплаты на 150 рублей

ROMI (ROI): 50%


Пример из нашей практики. Мы сделали сбор даных из GA в Google

Docs и построили управленческую отчетность (чтобы руководству не

залезать в Google Analytics). Получилось красиво, но тупо ☺


В реальной жизни к измерению ROMI (ROI) возникают

серьёзные вопросы:

a. С чего вы взяли, что это те самые 1000 человек, изначально привлечённые?

b. А если заказ не через сайт, а по телефону или в оффлайн магазине?

c. А если у вас не Интернет-магазин и нет корзины?

d. А что если посетителей пришёл к вам с 2-3 разных устройств (планшета, компьютера и

смартфона)?

e. А что если покупка была из контекстной рекламы, а по факту человек до этого пользовался ещё

2-3-4 рекламными каналами, которые на самом деле и привели его к покупке?

f. Если вы используете подмену номера: а что если посетитель записал номер телефона, а потом

зашёл на сайт из другого рекламного канала и позвонил уже по другому номеру?

g. А если вы компания B2B с 80 дилерами по всей России и оплачиваете Интернет-маркетинг себе

и им всем из своего кармана?

h. А если срок принятия решения о покупке в вашей отрасли 1-1,5 года?

Что делать во всех этих распространённых случаях?


Но самое главное - это то, что ROMI/ROI не отвечает на

вопросы о том, что происходит

до,

во времяи после

продажи.


Мы в "Комплето" мыслим жизненными циклами клиентов


Мы в "Комплето" мыслим жизненными циклами клиентов


Используя только ROMI (ROI) вы ещё и не собираете

важные даные по вашим клиентам - ошибка в квадрате!




Когортный анализ (cohort) – самый «заезженный» пример аналитики клиентской базы

Выделяем когорты людей по каким-то признакам и смотрим, что с этими группами (когортами) происходит под заданными нами условиями.





Развесовка по клиентам поволяет сегментировать их по реальной ценности для вашего бизнеса (вспомним когортный анализ).

В зависимости от флагов/действий и других характеристик (соц-дем, например) можно выделять сегменты, после чего их обрабатывать по-разному.

Посещает сайт 1 раз в 3 недели

1 0

Читает не менее 70% email-писем

0 1

Читает не менее 2 постов из блога в месяц

1 1

Пункты выдачи, а не курьер

0 1



Степень схожести двух двоичных векторов, которыми являются наши веса для клиентов, проще всего определить методом вычисления косинуса (cos) между ними.

На рисунке – двумерные вектора, у нас в примере – четырёхмерные

Это достаточно примитивно и не учитывает многие параметры сравнения (например, временные), но вполне работает в реальной жизни.



У нас есть два двоичных вектора. Чтобы определить степень схожести используем косинус между векторами: -1 (угол 180, совершенно различны), 0 (угол 90, независимы), 1 (угол 0, идентичны).

Посчитать можно здесь, например: http://www.appliedsoftwaredesign.com/archives/cosine-similarity-calculator

Для нашего случая = 0.41



0.57 0,82 1 0,7

0,7 0,41 0,57 0,82

0 0,57 0,82 0,41

0,57 0 0,7 1






Прогноз и стимулирование продаж. Зная, при каких условиях, какой сегмент аудитории переходит из одного состояния в другое (покупает i’ый раз, отваливается, возвращается, зависает с покупкой), можно пытаться прогнозировать продажи, а также определять действия, которые нужно предпринять, чтобы помочь клиентам перейти в нужное состояние.


Как прийти к тому «идеалу», про который я рассказал?


1. Перед

измерениями

эффективности

Интернет-рекламы

нужно ставить цели

вашего бизнеса,

которые раскладывать

на более детальные

показатели

эффективности.

Удивительное рядом. Цели Интернет-маркетинга – это цели, напрямую вытекающие из вашего бизнеса, а не псевдо-показатели, навязываемые подрядчиками.

Целями вашего бизнеса могут быть:

Повышение продаж товара «А» в 2 раза через оффлайн магазиныПовышение продажи товара «Б» через Интернет-магазинПовышение среднего чека в Интернет-магазине на 20%Повышение заказа продукции у дилеров в регионах Г, К, М на 10%Увеличение доли Интернет-продаж на 30%Сокращение времени обслуживания клиентов на 15%Донесение до 10 000 представителей ЦА вашего брендированного сообщения (например, УТП)

Псевдо-цели (эти показатели и метрики могут быть, а могут и не быть полезны в достижении целей вашего бизнеса):

Конверсия Интернет-магазина, попадание в Топ-10, Посещаемость, Тематический Индекс Цитирования, Показатель отказов, Лиды, Время на сайте, Звонки, Трафик на сайте.

Брендинг - укрепление различных компонентов бренда: узнаваемость, имидж и пр.. с целью формирования долгосрочного предпочтения к ней

Узнаваемость (часть брендинга) - повышение осведомлённости о бренде отдельно взятого человека или сегмента Ц.А.

Увеличение охвата и распространение брендированной информации. Здесь всплывают такие показатели, как вирусный эффект и 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\услуге

Снижение затрат на поиск клиентов, их обслуживание и удержание.

Исследование потребительских предпочтений целевой аудитории и порведение Интернет-марктеинговых исследований конкурентов (и аудитории)

Наиболее частые цели интернет-маркетинга. Обычно наши клиенты комбинируют эти цели. Ваша цель, вероятнее всего, их комбинация.


ПРИВЛЕЧЕНИЕ ВОВЛЕЧЕНИЕ КОНВЕРТАЦИЯ УДЕРЖАНИЕКонтекстная реклама, CTR Траффик, коэффициент спонтанности

Соотношение тех, кто собирался купить (отложил товар) к тем, кто в итоге купил (оформил заказ)

Коэффициент конверсий Повторные покупки

Траффик, 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 (панели) 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 X среднее количество показов сообщения каждому отдельно взятому человеку

ROI, прибыль/затраты на привлечение → ROI, прибыль/затраты на рекламу

←

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 рекламаколичество показов

количество “реально видимых” показов

количество показанных баннеров

время показа и/или взаимодействия с баннером (для rich media)

Конверсии

CTR (click through rate)

коэффициент конверсий

post-view конверсии

post-click конверсии

Траффикколичество уникальных посещений

количество просмотров страниц

продолжительность посещения

коэффициент спонтанности (соотношение тех, кто собирался купить (отложил товар) к тем, кто в итоге купил (оформил заказ)


Видео, интерактив, соцсетичастота взаимодействия

время взаимодействия

частота расхлопов

коэффициент просмотров видео

коэффициент просмотров видео целиком

время просмотра видео

Подписка (включая email-маркетинг)количество подписчиков

частота подписки

частота рекомендаций (соц сети, вирусный email-маркетинг)

Интернет-PRgross rating point

(GRP) - процент целевой аудитории, которому было показано рекламное сообщение X среднее количество показов сообщения каждому отдельно взятому человеку

охват

коэффициент повторяемости сообщения


Оффлайн магазин

рост продаж

рост прибыли

коэффициент конверсии потенциальных клиентов (лидов)

влияние на частоту и объём продаж

количество посетителей “магазина” из Интернет

ROIрасходы на привлечение (онлайн - оффлайн)

ROI (прибыль/затраты на рекламу)

Опросы (панели) после проведения кампанийвлияние на узнаваемость

влияние на имидж

влияние на желание купить

влияние на желание рекомендовать


Пример фрагмента таблицы целевых действий для сайта по продаже обоев


Пример фрагмента таблицы целевых действий для сайта B2B

Более того - это не просто цели в Google Analytics, а система, связанная с реальными заказами.


2. Связаться с

телефонией.


3. Связаться с CRM/ERP.


4. Измерение

эффективности

Интернет-

маркетинга

определяют не

технические

возможности систем

веб-аналитики, а

цели и задачи вашего

бизнеса.


Анализ эффективности

Интернет-маркетинга =

Бизнес-аналитика+

Веб-аналитика+

Автоматизация

бизнеса


Ни в коем случае не

поддавайтесь на убеждение

начинающих веб-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.


Если вы «бездумно

западаете» на отчеты

веб-аналитики из Google Analytics (или

Я.Метрики),

рассказывающие о

повышении

конверсии, отказах,

времени на сайте, у

вас будет вот такое

принятие решений.


5. Используйте выгрузку и обработку данных.Нам никогда не хватает отчетов Google Analytics.Мы выгружаем из веб-аналитики все KPI и другие данные, берём BI систему и строим бизнес-ориентированные отчеты по результатам.


5. Используйте выгрузку и обработку данных.Нам никогда не хватает отчетов Google Analytics.Мы выгружаем из веб-аналитики все KPI и другие данные, берём BI систему и строим бизнес-ориентированные отчеты по результатам.


6. Как выбрать систему веб-аналитики под цели вашего бизнеса

comScore Digital AnalytixClickyUnica NetInsightPiwikWoopraSnoobiQuantcast measurementWebtrends Analytics Yahoo! Web AnalyticsHistatsHitslinkVisitorVilleWebtrekk's Q3 (SaaS)AT Internet AnalyzerNXKISSmetricsChartbeatCelebrus (Speed-Trap)Open Web AnalyticsNielsen SiteCensus

Econda Site MonitorLiveBallStatCounteretrackerOptifyPerformancing MetricsOnestateXTReMe TrackingMarketoWysistateVisit AnalystSAS Web AnalyticsCompeteGoStatsWiredmindsOpenTrackerWeb-StatGoogle Analytics PremiumHubSpotVisiStat

ReinvigorateAdobe (Omniture) DiscoverMintiPerceptions' webValidatorAdvanced Web StatsSite MeteriStatsSmarterStatsFoxMetricsWebSTATShinyStatGoSquared LiveStatGomezMixPanelOpen Stat

Яндекс.Метрика


Но какую систему

веб-аналитики

выбрать?


Персонификация – очень желательно, тренд ближайших 2-3 лет


Стоимость владения системойЛицензияВнедрение и настройкаХранилищеОбслуживаниеТехподдержка

Возможность персонифицированной аналитики

Возможность неограниченной тонкой настройки действий

Сегментация посетителей

Многоканальные последовательности

Мобильная аналитика

Соцмедиа аналитика

Технические штучкискорость работыбаза хранениясовместимость со сторонними решениямивозможность импорта / экспорта данных


Весьма популярные (из-за простоты установки, настройки и работы с интерфейсом) в России Google Analytics и Яндекс Метрика являются не самыми сильными с точки зрения того функционала, который был приведён в структурной схеме веб-аналитики.

Сложные задачи, возникающие в современной электронной торговле, в корпоративных сайтах сегмента B2B, играх, мобильных приложениях, приложениях для соцсетей, SaaS сервисах эти системы решить уже не в состоянии.


Персонификация – очень желательно, тренд ближайших 2-3 лет (я писал это как раз 2-3 года назад ☺)

Персонифицированная аналитика – основа успешного электронного маркетинга.

Google Analytics и Яндекс Метрика собирают лишь общие статистические данные, «не вдаваясь в подробности».


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 вариантах, в каких вам хотелось бы (трудно или невозможно построить многомерные отчёты из произвольно взятых данных)


В бесплатных версиях Google Analytics и Яндекс Метрики:Данные статистически схлопываются для быстроты подготовки и вывода отчетов. То есть вы получаете не все данные! И никогда их не получите полностью.

Персонификация невозможна в принципе (согласно лицензиям использования систем). А значит анализировать вы можете только в общих чертах. О каких-то поведенческих шаблонах и подстройках сайтов здесь говорить, увы, не приходится.

Сильно ограниченный набор возможно отслеживаемых событий.

Есть ограничения по количеству данных, которые могут собираться в определенный промежуток времени.

Высокие нагрузки и dig data не поддерживаются.


Universal Analytics решает проблемы:

- персонификации (client_id), - импорта данных о затратах на рекламу, - кросс-платформенного отслеживания (между разными устройствами)

До UA эта проблема уже была решена несколько лет назад ☺:

- Kissmetrics- Woopra- Snowplow- Openstat- Omniture- и другими системами

В UA остаётся ряд серьёзных проблем, пока никак не решённых:

- Слабые отчеты по данным- Сэмплинг (фактически, потеря данных)- Не реальное время- Нет детализации на уровне пользователей и событий- Ваши ценные бизнес-данные хранятся не у вас- Невозможность корректировать неверно загруженные данные о рекламе из сторонних источников- Проблемы интеграции с CRM (конфликт client_id с айдишниками внутри CRM)


Любая система веб-аналитики требует настройки

Установленная на сайт система веб-аналитики без настройки бесполезна.

Тонкая настройка системы веб-аналитики - это не “стандартная процедура” и зависит от целей и задач стратегии электронного маркетинга.

Настройка - совместная работа веб-аналитика, Интернет-маркетера, маркетера, проджект-менеджера и топ-менеджеров Заказчика.


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 для проведения веб-аналитики выглядит так:

1. Маркетер - евангелист маркет-микса со стороны компании2. Менеджер по продукту (бренд-менеджер) - знает всё о продукте/услуге3. 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


4 основные проблемы, из-за которых в России веб-аналитика пока «не пошла»:

1. Большинство предложений по измерениям и аналитике, как правило, остаются непонятыми на уровне высшего руководства

2. Нежелание делиться внутренними бизнес-данными организации или же полное отсутствие этих бизнес-данных (стратегия развития, маркет-микс, медиа-микс, базовые финансовые показатели роста)

3. Отсутствие ответственных за принятие и понимание аудитов и их реализацию внутри компании

4. Слабая автоматизация бизнеса


Основная проблема измерения эффективности Интернет-маркетинга в России не техническая сторона, а административно-идеологическая.

Рекомендации и аудиты очень часто отправляются в стол или же выполняются не тем подрядчиком, который аудиты делал.

Маркетеры - по нашему опыту - преследуют формальные цели для отчета перед руководством (охват, показы, клики, позиции, трафик) и им просто невыгодно раскрывать реальную ситуацию с Интернет-маркетингом и его влиянием на цели бизнеса.

Безусловно, есть несколько современных компаний (как правило, это Интернет-магазины/сервисы новой волны), которые полностью зависят от Интернет-маркетинга и неплохо в нём работают - но это единичные случаи из сотен тысяч компаний B2B и B2C по всей России.


1. Цели вашего присутствия в Интернете – это неотъемлемая часть бизнес-стратегии компании, и они должны определятся вами.

2. Эти цели не могут однозначно выражаться в звонках, количестве посетителей, ТОП позициях, конверсии и других видах «гарантий».

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 стратегии и целей

7. Все рекламные каналы и подрядчиков по ним необходимо жестко контролировать


Будем друзьями!

http://www.facebook.com/davydov.vladimir




[email protected]

Business

Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге