на проекте:

Результаты внедрения

Проект: https://market.ria.com

Тематика: шины, диски, автоаксессуары

Объем трафика: 140 000 пользователей в месяц,

основной источник трафика - сайт

Целевые конверсии сайта: заказ через корзину, звонок по телефону.

Инструменты: Google Universal Analytics, комбинированный call tracking, callback.

Исходные данные:

1. Дропшипинг. N-ное кол-во поставщиков по Украине (шины, диски, авто-аксессуары, маленькие, средние, большие…...).

2. Много автономных и ручных процессов.

3. Много человеческого фактора (работа с поставщиками).

Особенности

1. Как понять, что, где, и как продавать?

2. Как измерять конверсию и эффективность промо?Есть трафик c PPC каналов — по базовым показателям нормальный (с низкими отказами, вполне адекватная глубина просмотров), но GA показывает ничтожную конверсию по транзакциям.

3. Как объединить и автоматизировать ключевые процессы?

Наши вопросы:

Пропорция заказов по магазину

Тематика магазина — шины, диски, коврики и другие автомобильные товары.

А это 100500 вопросов от клиентов, которые не очень “в теме”. Каждая товарная категория магазина нуждается в детальной консультации.

Месяц

GoogleAdWords

YandexDirect Hotline

Май 80.88% 19.12% 76.67% 23.33% 45.45% 54.55%

Июнь 90.57% 9.43% 89.29% 10.71% 66.67% 33.33%

Июль 90.32% 9.68% 82.14% 17.86% 50.00% 50.00%

Август 80.65% 19.35% 81.82% 18.18% 50.00% 50.00%

Сентябрь 87.50% 12.50% 92.68% 7.32% 0.00% 100%

Октябрь 86.21% 13.79% 89.47% 10.53% 76.47% 23.53%

Детальнее по каналам и месяцам

Создать автоматизированную систему которая позволит:

1. Определять самые популярные товары с наличием и конкурентной ценой.

2. Формировать понятную отчетность в Google Spreadsheets с возможностью расчета: ( Google Analytics, BI OWOX, Google BigQuery) a. ROI по каналам, конкретным товарам b. стоимости лида, продажи..c. получать фактические данные по продажам и доходности используя

внутренние данные CMS.

3. Видеть реальные данные по конверсии учитывая как сайт так и телефон

4. Автоматизировать процесс продвижения товара (контекст, информеры, прайс-агрегаторы ) с учетом его roi и фактической доходности.

Появилась гипотеза

Результаты для нас:

Google Spreadsheets

доходROI

расходы

Рейтинговая система оценки наличия товара

от поставщика и популярности товара

Список популярных товаров с учетом максимальной вероятности наличия и

конкурентной ценой.

Оценка конкурентности

цены товара

цена 1 цена 2

Коррекция цены

прайс- агрегаторы

контекст, RTB

контекст

конверсияпокупкизатраты

BI OWOX

BigQuery

Сервис автоматизации

контекста

Ringostat

Внутренняя система,

CMS магазина

Google Analytics

1. Считать общий рост продаж по продвигаемой категории;○ рост есть и что? а кто именно дал рост?

2. Менять номер телефона в зависимости от канала привлечения трафика;○ сделали подмену номеров на три канала (Adwords, Директ,

RTBHOUSE);○ получили хоть какой-то разрез;○ но возникли аналогичные вопросы: что работает лучше, поиск

или КМС? Ремаркетинг или динамический ремаркетинг? Если поиск, то какая группа? Если группа, то какой ключ?

Варианты решения

Выход был один — протестировать технологию динамического колтрекинга, поскольку она “в теории” дает ответы на все нужные нам вопросы.

GoogleAdwords

Яндекс Директ

SEO

+380 (44) 211-11-11

+380 (44) 211-11-12

+380 (44) 211-11-13

+380 (44) 222-22-22

+380 (44) 222-22-23

+380 (44) 222-22-24

+380 (44) 233-33-33

+380 (44) 233-33-34

+380 (44) 233-33-35

user 1

user 1

user 1

user 2

user 2

user 2

user 3

user 3

user 3

GoogleAdwords

Яндекс Директ

SEO

+380 (44) 211-11-11

+380 (44) 211-11-11

+380 (44) 211-11-11

+380 (44) 222-22-22

+380 (44) 222-22-22

+380 (44) 222-22-22

+380 (44) 233-33-33

+380 (44) 233-33-33

+380 (44) 233-33-33

user 1

user 1

user 1

user 2

user 2

user 2

user 3

user 3

user 3 VS.

○ у нас было доверие к Netpeak, ну и другой украинской альтернативы просто не нашли;

○ его уже использовали на рынке и кейсы мелькали на просторах уанета;

○ был бесплатный пробный период;

○ давно хотели callback функцию, а тут она идет в “упаковке”.

Почему Ringostat?

За тестовый период мы поняли, что:

1. Интеграция не требует усилий — пара минут для вставки кода (на нашей стороне), проверка командой Ringostat, передаем названия UTM меток и в бой;

2. Нам не хватало колбека (много звонков идут именно через него);

3. И да, мы действительно увидели потенциал в виде анализа эффективности PPC затрат.

Тестовый период

Доля звонков через callback

Обычные звонки

Callback

1. Связали с GA, а цель начали передавать в Adwords;

2. Привязали звонки к нашей внутренней админке, где через Measurement Protocol передавали данные о транзакциях по PPC каналам;

3. Передавали фактическую маржу конверсии, а не стоимость транзакции для более эффективного отслеживания затрат на рекламу;

4. Начали анализировать отдачу от каждого канала.

Первый полный период работы и аналитика

Первая выгрузка данных через BigQuery показала слабые данные по фактическим транзакциям:

a. товар еще не был доставлен;b. возврат;c. другое...

Первые проблемы

Стало понятно — отталкиваться от завершенных транзакций при аналитике рекламных кампаний — дело не совсем правильное (на первых порах). Начали считать количество звонков с каждого канала.

a. плюс: так проще смотреть на общую эффективность каналов (где звонок приравнивается к лиду);

b. плюс: PPC специалист мог сразу оптимизировать бюджеты (в зависимости от звонков и транзакций с корзины), а также оптимизировать рекламную кампанию (ведь теперь звонок можно увидеть с уровня ключевого слова);

c. минус: не понятно, что происходит “внутри” звонка.

Первые проблемы

Любые звонки нужно слушать, но особое внимание тем, за которые мы платим солидные деньги.

Поэтому мы начали слушать отдельно все звонки с PPC каналов

a. плюс: мы понимаем, за что именно Ringostat получает деньги, и где мы теряем, а где зарабатываем.

b. минус: долго, скучно, нужен отдельный человек.

Переломный период

a. человек звонит с одного номера телефона, но делает заказа на другой;

b. человек перешел по одной товарной категории с контекста, но покупает совершенно другой товар;

c. звонят просто для консультации;

d. товара нет в наличии.

Нашли “потерю” транзакций:

Слушаем каждый звонок и сверяем каждый номер (даже если клиент продиктовал другой), была ли по нему транзакция и выводим (маржу) в общую таблицу по ROI.

Глубокая аналитика

Выгрузка звонков на “прослушку”

Тегирование звонков в таблице / Выводим в графике Google Docs / P.S. Так удобнее, чем в админке Ringostat

Не туда попалЗа информацией — узнаем, Мы вам перезвоним — прослушиваем уже наш звонок “перезвона”Битый звонокНет в наличии — пытаемся сделать “в наличии”;ДругоеДоход со звонка — чистая прибыль, если был заказ;Комментарий — пишем, по каким причинам не состоялся заказ.

Глубокая аналитика

● Первоначально мы работали по киевским номерам 044, многие люди просили “перезвонить”. Решения — перешли на 0800, где сообщаем клиентам что “Все звонки с Украины бесплатные”. Количество звонков увеличилось больше чем в 2 раза

● При выгрузке звонков с админки Ringostat не передаются данные о кампаниях в Adwords, для этого пришлось разметить группы UTM-метками;

● Любая смена метки влечет за собой риск потерять звонки.

● Иногда бывают битые звонки, но их процент не очень высок (говорят, что работают над улучшением :)).

● Не стоит забывать и о сценарии: пришел — записал номер — ушел. Потом звонит и источник уже непонятно откуда. (это погрешность 3% по нашему опыту).

Мы описываем свой опыт, поэтому минусы у Ringostat тоже есть :)

● PPC специалист получил важнейший фактор для оптимизации рекламных кампаний и бюджетирования;

● Мы теперь приблизились к оценке вложений в рекламу и к более достоверному расчету ROI;

● В админке Ringostat есть возможность посмотреть на ассоциированные звонки.Мы можем увидеть, какой канал предшествовал звонку.

● Получаем заказы через бесплатную возможность “callback” (при чем не только с PPC каналов, но со всех);

● Подключили еще Hotline, Nadavi и думаем над другими каналами для отслеживания и их эффективности.

Очевидные и не очень плюсы