Доклад Руслана Близнюка, руководителя отдела аналитики PROMO, на Lviv Ecommerce Forum 2016 о eCommece аналитике, типах атрибуции, сегментации и чек лист основных гипотез.

1. Руслан Близнюк

2. Руслан Близнюк
Цели
Микро
• открыл страницу “контакты”
• нажал кнопку “заказать обратный
звонок”
• подписался на рассылку
(ecommerce-проект)
• положил товар в корзину
• воспользовался чатом для
консультации
действия, которые характеризуют вовлеченность, но никак
не выражаются в деньгах
Макро
• купил товар (не путать с “положил в
корзину”)
• оставил заявку на замер (установка
окон)
• записался на пробное занятие
(абонементы в спортзал)
• подписался на рассылку (контентный
проект)
действия, которые дают “предварительное соглашение” на
передачу денег за услугу
лидважное действие

3. Руслан Близнюк
О проекте
Сеть фитнес-клубов
Задачи онлайн-рекламы:
• продавать он-лайн абонементы в фитнес-клубы
• клиент имеет право на пробное занятие, после этого решает
платить или нет
Определения лида:
• для подрядчика – пользователь оставил заявку на абонемент
и пришел на пробное занятие
• для клиента – пользователь оплатил абонемент после
пробного занятия

4. Руслан Близнюк
Что делаем?
1. Выдвигаем гипотезу по типу: “А что если в наш спортзал чаще
записываются те, кто просмотрел видео-ролик с презентацией
спортзала?”
2. Превращаем гипотезу в сегмент.

5. Руслан Близнюк
О’кей Гугл
я настроил цели, как теперь превратить в лидов знание о
том, что мой промо-ролик смотри 3000 человек в месяц?
Подсказка: сегментами и ремаркетингом

6. Руслан Близнюк
Как принимаем решение?
1. Смотрим расхождения с базовыми показателями.
2. Создаем аудиторию для ремаркетинга

7. Руслан Близнюк
Что мы только что сделали?
• Придумали гипотезу
• Протестировали её достоверность на реальных
показателях
• Запустили нужный инструментарий в работу

8. Руслан Близнюк
Пару идей, которые стоит проверить
Цели:
• брошенные корзины (добавил товар, но не
купил)
• станица контактов, FAQ, о нас, как
проехать
• промо-ролики, pdf-презентации,
скачивание прайс-листов
• взаимодействие с онлайн-чатом, подписка
на рассылку
• повторный сеанс
• взаимодействие с баннерами акций
• последовательные повторные посещения
инфо-блога со статьями определенной
тематики
Поведение:
• выясните, какие показатели
вовлеченности характеризуют
самую конвертируемую аудиторию
• страниц на сеанс
• среднее время на сайте
• дней от первого визита
• кол-во повторных сеансов
• создайте группы ремаркетинга для
самой конвертируемой группы, при
этом не отсеките слишком много
• можно углублять детализацию, например,
поведен группы в рамках интереса к
определенной товарной категории
• можно разделить группы по городам, и по
другим критериям, которые будут оправданы

9. Руслан Близнюк
Про модели атрибуции
в двух словах

10. Руслан Близнюк
Простой способ* изменить отношение к
источнику трафика
*без СМС и регистраций

11. Руслан Близнюк
Где смотреть?
Последний пункт в меню
Google Analytics:
Конверсии
Атрибуция
Инструмент сравнения моделей

12. Руслан Близнюк
О многоканальных
последовательностях
в трех словах

13. Руслан Близнюк
Сколько взаимодействий с сайтом делает
пользователь прежде чем сделать транзакцию?

14. Руслан Близнюк
Сколько дней проходит от первого контакта
до принятия решения

15. Руслан Близнюк
По каким каналам/источникам
пользователь возвращался к сайту

16. Руслан Близнюк
Какой “вес” источника трафика во всех
транзакциях, в которых он участвовал?

17. Руслан Близнюк
Где смотреть?
Пункт над “Атрибуция” в
Google Analytics:
Конверсии
Многоканальные
последовательности

18. Руслан Близнюк
и почему не стоит использовать усредненные значения там, где можно использовать
точные
Почему не хватает одной только
Google Analytics

19. Руслан Близнюк

20. Руслан Близнюк

21. НУ БЫВАЕТ
ЧТО ПОДЕЛАТЬ

22. Руслан Близнюк
• надо воспользоваться выгрузкой транзакций
• учитывать как оплаченные
• так и отклоненные (в идеале с причиной отказа)
• идентификатором транзакции в CRM должен совпадать с
идентификатором транзакции в GA
• используя Excel и VLOOKUP сопоставить данные
по транзакциям из GA и выгрузки
• проанализировать откуда транзакции пришли
• проанализировать поведенческие факторы
• проанализировать причины отказа
• спросить, в конце-концов, что происходило на стороне офлайна

23. Руслан Близнюк
Зачем это делать?
Частые причины отказных транзакций:
• накрутки
• специально
Фрилансер Вовочка пообещал за 1000 грн в месяц поднять конверсии из контекста в три раза до конца недели.
Немного не справился и попросил друзей помочь, купив пару товаров с левыми контактными данными.
• не специально
Программист Геннадий занимался настройкой расширенной электронной торговли и тестировал
работоспособность с основного домена.
• проблемы на стороне офлайна
• кол-центр давно не мотивировали (чтобы это не значило)
• служба доставки начала проигрывать улиткам по скорости
• товар внезапно закончился на складе
• <вставьте причину, по которой вы отказывались от услуг или товаров>
• проблема из серии “ожидание - реальность”
На сайте пообещали одни условия, а по факту они другие.

24. А ТЕПЕРЬ ПРЕДСТАВЬТЕ
ЧТО У НАС ЕСТЬ ВОЗМОЖНОСТЬ АНАЛИЗИРОВАТЬ
ЭТО КАЖДЫЙ ДЕНЬ

25. Руслан Близнюк
И не только это
• подтягивать маржинальность на каждый продукт в каждой транзакции
• следовательно из п.1 – вести правильный подсчет ROI
• видеть показатели в нескольких моделях атрибуции
• подтягивать данные из колцентра
• подтягивать данные по расходам по всем источникам трафика
• оценивать влияние цен конкурентов на вашу конверсию
• начать, наконец, работать с LTV
• избавиться от семплирования данных

26. Руслан Близнюк
и таких решений существует множество
Для этого стоит собирать и хранить
данные в сторонней базе данных

27. Руслан Близнюк
Одно из возможных

28. Руслан Близнюк
Как минимизировать число
ложных выводов

29. Руслан Близнюк
Правильная динамика
Какие выборки нельзя считать репрезентативными:
• ярко выраженная сезонность
• сравнить январь с декабрем в нише подарков
• сравнения без учета внешних факторов
• запустили 5 дополнительных кампаний в контексте, удивительно почему
же вырос трафик?
• провели акцию на товар через соц. сети – озадачиваемся влиянием
сезонности на популярность товара
• пришла жара – покупают кондиционеры; подрядчик заявляет о своем
гигантском вкладе в успех продвижения
• данные очень искажены за счет семплирования

30. Руслан Близнюк
И про сегменты не забывайте
• товарные группы (по отчетам электронной торговли)
• категории (по страницам входа)
• по характеристикам трафика
• по городам
• по типу и модели устройства
• по технологиям (ОС, разрешение экрана)
• тысячи их…

31. ВОПРОСЫ
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ