Прогнозная аналитика – западный инструмент для решения 99% задач в SEO. Оценка эффективности поисковых запросов. Что продвигать в первую очередь. Коммерческая аналитика. Выявление лучших товарных позиций. Прогнозирование трафика. Решение самой сложной SEO задачи. 3 кейса, 3 года, 3 миллиона рублей.

1. Прогнозная
аналитика
в поисковом
маркетинге

2. Прогнозная аналитика
— это предсказание поведения людей, основанное
на прошлом опыте. В поисковой оптимизации
прогнозная аналитика помогает выявить, какой запрос
вероятнее всего приведет человека к конверсии,
у какого товара больше шансов быть проданным,
количество трафика на сайт через полгода и т.д.

3. Применение технологий
прогнозной аналитики

4. Собираем данные озапросах,
страницах, товарах
1.Парсим
счетчики
3.Пользуемся
базами
2.Парсим
интернет
4.Используем
внутреннюю статистику

5. Чистим от мусора
1.Заполняем пустоты.
2. Убираем кореллированные данные.
3. Убираем бесполезную информацию.

6. Задачи машинногообучения
1.Скоринг
пример: коммерческая
аналитика, банковский
скоринг
2.Сегментация
и кластеризация
пример:сегментация
подписной базы
3.Классификация
пример: анализ аудитории
4.Прогнозирование
пример: прогнозирование
продаж, трафика
5.Регрессионный
анализ
пример: анализ каналов
привлечения трафика
*каждая задача решается разными методами
машинного обучения

7. Как заставитьмашину понять
чего мы хотим ?
1. Обучить на исторических
данных. (*с учителем)
2.Использовать метод
пристального взгляда для
подгона. (*безучителя)

8. Простой пример
Чтобы спрогнозировать трафикнужно:
1.Понять какой спрос будет у запроса через год (прогнозирование
временных рядов)
2.Оценить сложность продвижения запроса – его конкурентность
(скоринг)
3.Основываясь на текущих данных спрогнозировать CTR через год
(регрессионный анализ)
4.Спрогнозировать позицию сучетом продвижения и естественного
роста, а также усилий конкурентов (совокупность методов)
*Ошибка на любом этапе вычислений даст погрешность в 10–20%

9. В итоге, это совсем не просто.
Но возможно.

10. Как это бывает ?

12. Ошибка прогноза менее5%
Прогноз делался в июле Факт сняли 1мая

13. В этом же анализе можно:
1.Выбрать максимально эффективные
запросы.
2.Внутри выборки найти запросыс:
а) Минимальными трудозатратами
на продвижение (близкие к топ-10)
б) Минимальным бюджетом на продвижение
(низкой конкуренцией)

14. Достаточно круто, не так ли ?

15. Ачто если это только 10% крутости?
Что если к анализу и прогнозу спроса добавить
эффективность посадочных страниц и товаров?

16. Не нужновсматриваться,
подойдите в перерыве!

17. А что можно:
Найти весь спрос отрасли,спрогнозировать
по нему посещаемость, выделив приоритетные
запросы в пределах топ 20, ведущие на самые
маржинальные товары с низким показателем
отказов, находящиеся навысоко-конверсионной
посадочной странице …
продолжать можно бесконечно, цель ставите вы сами.

19. Условная «крутость» товара
Одни товары
хороши во многом
большой спрос, много
на складе, высокая
маржа, низкая стоимость
продвижения
Другие хороши
в некоторых моментах
большой спрос, но мало
на складе, средняя
стоимость продвижения
и высокая маржа
Третьи, скорее,
не крутые
слабый спрос, много
на складе, низкая
стоимость продвижения,
низкая маржа
Чем больше свойств и параметров товара или
услуги можно назвать положительными, тем
выше условная «крутость»

20. Связка «Запрос-документ-
Товар»
Свойства и параметры товара складываются из характеристик самого
товара, страницы, на которой он расположен, а также запросов,
которые на нее ведут.

21. Характеристики товара
Себестоимость, цена в
магазине, остатки на складах,
цена у конкурентов, продажи
за месяц, давность последней
продажи , частота продаж …
(многое есть в 1С)

22. Более хитрые
характеристики товара
ABC анализ
метод, позволяющий
классифицировать
ресурсы фирмы по
степени их важности
RFM анализ
сегментация товаров
в анализе сбыта по сумме
сделки, количеству сделок
и сроку последней сделки
FMR анализ
анализ товарного
ассортимента
по частоте обращений/
покупок
Так же есть ABC- XYZ - FMR - VEN анализ, все включено.

23. В EXCEL это выглядит просто

24. Характеристики запроса
Частотность, сезонка,
стоимость клика в Директе,
позиция, бюджет
на продвижение в
ссылочных агрегаторах,
количество документов
в выдаче Яндекса…
(многое есть в KeyCollector)

26. Все также просто

27. Характеристики страницы +
запрос
Посещаемость, конверсия, время
на странице, глубина просмотра, пока-
затель отказов, соц.дем и география,
количество выходов со страницы …
(многое есть в ЯндексМетрике)
В коммерческой аналитике
не бывает страницы
отдельно от запроса.
Всегда оценивается связка.

28. Снова Excel

29. Надо привязать пару запрос-документ к товару
Собрать одну большую таблицу
Почистить данные от пустот и мусора
Провести стандартизацию и нормализацию
Написать самую лучшую формулуранжирования
товаров.
Когда у нас все есть

30. Выглядит это так

31. «Как делать формулы просто»

32. Ручные формулы в эксель
+ Хороший результат
+ Простые математические
операции
+ Шаблон можно использовать
потом
– Долго для хорошего качества
– Качество зависит от уровня
специалиста
– Можно налажать
в интерпретации

33. Пример формулы
((A*B*C*D^3*E)/F)+(G^2*H^2)
Буквы –
нормированные
параметры
Мы создаем линейную зависимость
всех параметров.
Просто,
но эффективно.
Цифры –
возведение в степень
для дополнительного
веса
Знаки –
умножение, сложение,
деление …

34. Что важно
•Начинать с малого количество
параметров
•Расширять постепенно
•Должна соблюдаться простая логика
•Отслеживать вес значимости каждого
параметра при помощи функции
(КОРРЕЛ)

35. 12.543 лучше чем 5.675
• Итоговым значением любой формулы будет число.
• Чем число больше, тем лучше оно удовлетворяет условию.
• Отранжировав список товаров в порядке убывания, вы
получите крутые товары вверху и так себе товары внизу.
• Все итоговые значения нужно рассматривать
как относительные.

36. Кейс
Цель:
Увеличить средний чек и оборот интернет-магазина.
Решение:
Оценка всех товаров интернет-магазина болеечем
по 15 параметрам.
Выборка наиболее популярных, маржинальных и конвесионных
товаров.
Список товаров в приоритетном порядке.
E-mail маркетинг

37. Кейс
Результат
• 13 746 000 руб. • 20% рост ср.чека

38. 1млнвизитоввмесяц --------------------10млнвизитоввмесяц
Кейс

39. 0млнвизитоввмесяц -------------------- 7500визитоввмесяц
Кейс

40. Пишите вопросы на почту
Ivanov@ukropmedia.ru
facebook.com/ivanovdmitri_ru
vk.com/ivanovdmitri_ru
www.ivanovdmitri.ru
ukropmedia.com
ukropmedia.ru