CLV против ROMI (ROI). Как на самом деле нужно измерять Интернет-маркетинг

Владимир Давыдов, руководитель отдела ведения проектов и заботы о клиентах

"Комплето"

CLV против ROMI (ROI) Измерение эффективности Интернет-маркетинга. Как и чем измерять. Какие выводы делать. Все ошибки и нюансы.

Измерение эффективности Интернет-маркетинга

Кто я такой. Небольшая предыстория.



Измерение эффективности Интернет-рекламы

С этого момента мы занялись: Формированием Интернет-маркетинговых целей на основе стратегии развития вашей компании и маркет-микса; Разработкой персональной Интернет-маркетинговой стратегии; сегментация клиентов и услуг, исследование потребительских предпочтений; формирование торгового предложения; аудит текущего состояния Интернет-маркетинга. Реализацией Интернет-маркетинговой стратегии для достижения целей вашего бизнеса какой должен быть сайт как привлечь вашего клиента как проводить рекламные кампании как оценивать эффективность как заставить работать каждый рубль рекламного бюджета как достичь целей бизнеса Сквозной и пре- и пост-аналитикой для принятия решений на основе данных




Что такое "измерение эффективности Интернет-маркетинга" с нашей точки зрения

Что можно измерять в Интернет-маркетинге?




Измерение эффективности всей цепочки ☺ многоканальное, персонифицированнное, связанное с

бизнесом (например, CRM и телефонией)


1. Аналитика эффективности непосредственно 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), а также то место, куда люди приходят (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 показываеткак 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.).

Более того 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.


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 системах по словам

ii. Клики в контекстной рекламе iii. Количество показов в медийной

рекламе iv. Количество лайков


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

i. Количество переходов из рекламных каналов (трафик)

ii. Показатель отказов iii. Глубина посмотра страниц iv. Время на сайте v. Тепловая карта кликов


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

i. Звонки ii. Лиды iii. Конверсии iv. 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

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

1. У любого Интернет-магазина есть 1С и CRM (система учета клиентов)

a. Связываем с 1С, чтобы видеть реальные отгрузки

b. И с CRM, чтобы видеть историю клиента


Аналитика на основе жизненных циклов клиентов и использование данных для повышения эффективности рекланых каналов

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


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.



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%


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 время • И 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!






Давайте посмотрим, как можно прийти к совокупной ценности

клиентов, а не зацикливаться на ROMI (ROI)


ПРИВЛЕЧЕНИЕ ВОВЛЕЧЕНИЕ КОНВЕРТАЦИЯ УДЕРЖАНИЕ Контекстная 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

←


Пример из практики: Анализ поискового маркетинга / контекстной рекламы

Количество просмотров страниц сайта по вертикали Количество уникальных посетителей по горизонтали Круги - транзакции Цветом кругов отмечены различные кластеры поисковых запросов Красными стрелками отмечены любопытные моменты, позволяющие значительно оптимизировать бюджет


Сквозной анализ рекламных кампаний – это выстраивание эффективного пути до денег. Даже в простейшем случае Интернет-магазина – это далеко не так просто.


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.


Измерение эффективности Интернет-маркетинга определяют не технические возможности систем веб-аналитики, а цели и задачи вашего бизнеса.


Пример из практики1: Как известное веб-аналитическое агентство продаёт тариф «оплата за увеличение конверсии»

Дано: В вашем Интернет-магазине конверсия составляет 0,5%. Это означает, что 5 посетителей из 1000 что-то заказывают в вашем магазине. Мы проведем анализ вашего сайта стоимостью 30 000 рублей и повысим его конверсию до 0,7-0,9% за месяц. В случае повышения конверсии, вы платите нам «ХХ ХХХ» рублей за каждые 0,1% роста Процесс: из системы аналитики выбирались самые популярные, часто заказываемые товары, которые «бойко продаются», по ним давалась контекстная реклама (в другом случае, когда популярность товаров не столь очевидна не включался режим передачи данных в систему аналитики - при незначительном увеличении трафика заказов в магазине становится больше)


В итоге: даже в самом честном случае о развитии бизнеса с использованием Интернет-маркетинга и измерении эффективности говорить не приходится, а во втором случае (не включается передача данных в систему веб-аналитики) – это чистый обман.


Пример из практики2: Как очень и очень известное агентство контекстной рекламы «давало контекст»

Месячный бюджет на контекстную рекламу более 500 000 рублей в месяц, из которых 250 000 рублей сразу же терялось. А всего-то нужно было проанализировать запросы и понять, какие из них конверсионные для клиента, а какие нет и настроить посадочные страницы. Но для этого нужно разбираться в особенностях бизнеса клиента, тратить время специалиста, а не только автоматизированных систем. В итоге удалось снизить отказы до 11%.


Пример из практики3: Российское SEO. Или почему нужно развивать бизнес, а не покупать ссылки.

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. Выяснилось, что за весь год доход с сайта упал на 13%, конверсия на 30%, количество покупок на 15%, конверсия составляет всего 1,36% (при нормальной конверсии в тематике около 4%) В итоге удалось разобраться, какие поисковые запросы были убыточными. Также была радикально пересмотрена стратегия поискового маркетинга.


Какие цели ставить перед измерениями эффективности



Перед измерениями эффективности Интернет-рекламы нужно ставить цели вашего бизнеса, которые раскладывать на более детальные показатели эффективности.


Никто не отменял 4P/4C ! Вот здесь и кроется российская проблема: 80% топ-менеджеров и менеджеров по маркетингу не знают, что такое маркет-микс и в чем его польза для бизнеса. По нашему опыту медиа-микс встречается чаще, но на высоком уровне (Интернет, ТВ, радио, наружка, и т.п.). Интернет почти никогда детально не прорабатывается.

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 магазины Повышение продажи товара «Б» через Интернет-магазин Повышение 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 распространения брендированной информации. Здесь всплывают такие показатели, как вирусный эффект, 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. Увеличение охвата и распространение брендированной информации. Здесь всплывают такие показатели, как вирусный эффект и воспроизведение сообщения через другие медиа-каналы. Исследование потребительских предпочтений целевой аудитории

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

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 реклама количество 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

Траффик количество 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, соцсети частота 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-PR gross 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

ROI расходы на привлечение (онлайн - оффлайн) ROI (прибыль/затраты на рекламу)

Опросы (панели) после проведения кампаний влияние на узнаваемость влияние на имидж влияние на желание купить влияние на желание рекомендовать


Пример из практики: Формирование единой аналитической модели оценки эффективности

Для формирования всех целей и задач и сведения их в единую аналитическую модель (таблицу эффективности) может уходить 2-3 месяца напряжённых работ на всех уровнях компании и общения со всеми ответственными сотрудниками по отделам, а также с директорами по маркетингу, рекламе, брендингу, коммерческими, техническими и даже генеральными.


Пример кусочка таблицы целевых действий для сайта по продаже обоев

Дизайнер Дилер Собственник квартиры

Заказ дисконтной карты

Запрос дилерских договоров

Заказ обратного звонка

Заказ дизайнерского буклета

Регистрация в личном кабинете дилера

Использование онлайн консультанта

Подписка на рассылку для дизайнеров

Подписка на рассылку для дилеров

Онлайн заказ

Покупка обоев Покупка обоев Покупка обоев


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.


Очень важно не дать ввести себя в заблуждение, когда вам предлагают настроить, например, такие показатели, как просмотры страницы контактов, время, проведённое на сайте, показатель отказов по сайту, глубину просмотра страниц по сайту. Это не цели вашего бизнеса или рекламных кампаний. Это метрики, которые могут быть (а могут и не быть) полезными на определённых этапах аналитики.


Пример работы известного российского подрядчика по веб-аналитике






После такой «веб-аналитики» крупной строительной компании делался отчет об эффективности рекламы на основе этих «весёленьких» псевдо-показателей.

Чем и как измерять



Эффективность Интернет-маркетинга принято измерять с использованием систем веб-аналитики

comScore Digital Analytix Clicky Unica NetInsight Piwik Woopra Snoobi Quantcast measurement Webtrends Analytics Yahoo! Web Analytics Histats Hitslink VisitorVille Webtrekk's Q3 (SaaS) AT Internet AnalyzerNX KISSmetrics Chartbeat Celebrus (Speed-Trap) Open Web Analytics Nielsen SiteCensus

Econda Site Monitor LiveBall StatCounter etracker Optify Performancing Metrics Onestat eXTReMe Tracking Marketo Wysistat eVisit Analyst SAS Web Analytics Compete GoStats Wiredminds OpenTracker Web-Stat Google Analytics Premium HubSpot VisiStat

Reinvigorate Adobe (Omniture) Discover Mint iPerceptions' webValidator Advanced Web Stats Site Meter iStats SmarterStats FoxMetrics WebSTAT ShinyStat GoSquared LiveStat Gomez MixPanel Open Stat Яндекс.Метрика


Базовая установка всех систем +- одинаковая

Установка - физическое

включение кода системы

веб-аналитики в код точки

контакта.

Под установкой также можно

понимать тегирование ссылок в

точке контакта, если физическая

установка кода системы

аналитики невозможна.


Но какую систему веб-аналитики выбрать?


Стоимость владения системой Лицензия Внедрение и настройка Хранилище Обслуживание Техподдержка Возможность персонифицированной аналитики Возможность неограниченной тонкой настройки действий Сегментация посетителей Многоканальные последовательности Мобильная аналитика Соцмедиа аналитика Технические штучки скорость работы база хранения совместимость со сторонними решениями


Многоканальность аналитики – минимальное требование


Многоканальность аналитики – минимальное требование


Персонификация – очень желательно, тренд ближайших 2-3 лет


Персонификация – очень желательно, тренд ближайших 2-3 лет

Персонифицированная аналитика – основа успешного электронного маркетинга. Google Analytics и Яндекс Метрика собирают лишь общие статистические данные, «не вдаваясь в подробности».


Связь веб-аналитических данных по идентификатору клиента (!) с данными из других операционных источников компании (CRM/ERP) для полноценного бизнес и рискового анализа - жизненно необходима. Без этой связи веб-аналитика часто остаётся псевдо-наукой с весьма призрачными показателями и многостраничными отчетами “ни о чём”.


Телефония играет важнейшую роль в Интернет-маркетинге. От неё зависит очень многое как в плане сервиса при обслуживании клиентов (скорость реакции на звонок - правило 3-го гудка, запись разговоров, качество связи, возможность оценки качества работы оператора), так в плане измерений эффективности (из какого рекламного канала поступил звонок, как был зафиксирован в CRM-системе, были ли повторные обращение того же самого человека из этого или другого рекламного каналов и так далее).


Мобильная аналитика. Что касается приложений, то даже в США ситуация весьма печальная. Согласно исследованию Google (2318 опрошенных): 59% мобильных приложений никак не анализируются, а 23% производят некоторые замеры, но не видят всей картины. Веб-аналитика приложений отличается от аналитики мобильного сайта. Анализируемые показатели иные. Вот то, что обычно анализируем мы: 1. Скачивания 2. Модели устройств и операционных систем 3. Сессии, география 4. Экраны за сессию, порядок показа экранов 5. Ошибки, сбои приложения 6. Частота возвратов в приложение 7. Скорость загрузки компонентов приложения 8. Настраиваемые события: нажатия на кнопки (социальные рекомендации, баннеры) 9. Транзакции и электронная торговля по отношению к приложениям


Схематически это выглядит так:


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. Безусловно, эти системы предоставят вам море полезных статистических данных, которые на начальном этапе 100% помогут развитию любого бизнеса (от корпоративного сайта до Интернет-магазина). Мы сами активно используем Google Analytics для сбора статданных данных в удобном формате. Однако более 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.


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.


Например, стоимость ассоциированных конверсий Google Analytics считает в корне неверно. Приходится использовать старый добрый Excel. Все ассоциированные источники (исключая источники последнего взаимодействия), считаются по типу и если повторяются в пути несколько раз, то не складываются, а игнорируются. Т.е. если прямой трафик появился 2 раза в пути (в начале или в середине), то Google Analytics НЕ считает, что он там появился 2 раза, а считает как 1 ассоциированную конверсию и присваивает этой ассоциированной конверсии полную ценность!


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.


Измерение эффективности для B2C и B2B. Цели и задачи - одинаковые, техническая реализация - разная.

B2С, чистая Интернет-торговля

a. Многоканальная (желательно персонифицированная) веб-аналитика - см. схему, приведённую выше)

b. Измерения достаточно простые, понятные и прозрачные c. Цели смещаются из области измерения ROI в повышение

эффективности рекламных кампаний B2C, микс из оффлайн магазинов + интернет-магазина

a. Добавляется стыковка с аналитикой по оффлайн магазинам B2B

a. Автоматизация бизнеса и стыковка с веб-аналитикой - обязательно, иначе измерения бессмыслены

b. Телефонная аналитика c. Связка с CRM/ERP/BI - почти всегда обязательно

Кто и какие выводы должен делать



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 компании 2. Менеджер по продукту (бренд-менеджер) - знает всё о продукте/услуге 3. 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 сегодня успешно продают "схемы оплаты" вместо развития бизнеса: 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






Business

CLV против ROMI (ROI). Как на самом деле нужно измерять Интернет-маркетинг