Современный рынок перенасыщен предложениями практически в любой нише. Посмотрите на любую область и вы гарантировано увидите сотни и тысячи вариантов решения любой проблемы пользователей через всевозможные сервисы и продукты. В условиях такой конкуренции выживают только те, кто успел занять свою нишу до перенасыщения рынка и те, кто предлагают юзерам самые оптимальные решения по лучшим условиям. 

А еще те, кто дают человеку самый легкий процесс получения желаемого. 

Будь то удачный UX, продуманная маркетинговая воронка или быстрая доставка — у вас будут покупать если вы предложите нужным людям нужный продукт в нужное время и уберете на пути пользователя все, обо что он может споткнуться. 

Вот только встает логичный вопрос — как это сделать на практике? Отвечаем — с помощью аналитики.

И сразу небольшой спойлер — внизу будет 5 полезных советов по аналитике данных, так что никуда не уходите 🙂   

Но сперва немного лирики.

В чем важность аналитики?

Если вы думаете, что пользователи приходят в магазин, выбирают у вас товары, кладут их в корзину и сразу делают покупку, к сожалению, вы смотрите на мир онлайн коммерции сквозь розовые очки. Все далеко не так просто. 

Пользователь может прийти к вам на сайт с одного устройства по контекстному объявлению, почитать про вашу компанию, уйти и на три дня забыть про вас, вспомнить, что ему нужен был ваш товар, найти ваш сайт на Яндекс, вернуться к вам с другого устройства, опять уйти, изучить цены конкурентов, опять вернуться, положить товар в корзину и… ее бросить.

К сожалению, такое происходит раз за разом каждый день. Ваши успешные конкуренты это знают и ловят пользователей на каждом этапе точечно подобранными сообщениями и не дают им сбиться с пути. При этом они знают на каком этапе какой пользователь находится и как подтолкнуть его дальше. Все это благодаря глубокой аналитике данных.

Аналитика позволяет собирать данные о демографии и поведении пользователей и отслеживать все контакты с вашим брендом. Собирая данные из разных источников, вы сможете отслеживать поведение пользователей и смотреть, откуда они к вам приходят и, где от вас уходят.

А это уже поможет построить гипотезы о причинах поведения и внести необходимые изменения в контент, навигацию или рекламные материалы.

Какие бывают инструменты аналитики?

Аналитические инструменты можно очень грубо разделить на 3 основные категории, каждая из которых даст вам часть необходимых данных. Чтобы получить полную картину, эти данные придется соединить.

1. Аналитические инструменты рекламных сетей

Почти любой крупный рекламный сервис дает какие-то инструменты аналитики. Например, аналитика страниц Facebook среди прочего показывает данные о платных и бесплатных взаимодействия на странице вашего бренда. Как правило, такие инструменты довольно примитивные и они ничего не смогут рассказать вам о действиях пользователя на самом сайте, не говоря уже о том, чтобы восстановить поведение из прерывающейся и возобновляющейся сессии. Тем не менее, вы сможете узнать о поведении пользователя в самом начале вашей рекламной воронки. Уже полезно. 

2. Google Analytics и Яндекс.Метрика

Это мощные и, самое главное, бесплатные инструменты. Они интегрируются с вашим сайтом и показывают данные не только из рекламных сетей Google и Яндекс, но и поведение пользователей на самом сайте. Вы можете следить за конверсиями, ставить цели, создавать когорты и делать еще много-много полезных вещей.

Если хотите научиться пользоваться этими сервисами, прочитайте наше вводное руководство по Яндекс.Метрике для начинающих и подробное руководство по Google Analytics. Будет полезно, мы обещаем. Только сперва дочитайте эту статью 🙂 

3. Аналитика колл трекинга и CRM

Далеко не все проводят e-commerce интеграцию с сервисами аналитики, поэтому все данные о клиентах после того, как они покидают цифровое пространство и совершают заказ, уже нельзя увидеть в сервисах аналитики. Тут на помощь приходят инструменты CRM программ и коллтрекинга, которые дают возможность вашим менеджерам в полуавтоматическом режиме собирать данные о сделках, продажах, лидах или доставке.

В чем проблема классической аналитики?

Если посмотреть на каждый сервис отдельно, кажется, что это мощный инструмент, который дает массу данных. 

И это действительно так.

Однако, проблема в том, что если мы вспомним про хаотичное поведение пользователей и важность полной поведенческой картины, мы поймем, что ни один из этих инструментов не дает нам все нужные данные. 

Чтобы построить полную воронку, которая будет учитывать пути пользователей от первого контакта до последнего, нужно быть гуру в каждом из используемых инструментов. И даже тогда вам придется потратить часы, чтобы соединить все данные в один отчет.

И в результате у вас в руках окажется бесконечная таблица с кучей цифр, которые практически невозможно прочитать. 

Поэтому существуют сервисы сквозной аналитики, которые используют умные алгоритмы, искусственный интеллект и прочие чудеса технологического прогресса, чтобы сделать всю эту грязную работу за вас и превратить сложно читаемые данные из разных источников в простой и понятный отчет.

Например, ROMI.center умеет собирать данные из рекламных сетей, сервисов аналитики, коллтрекинга и CRM. Сервис собирает данные на одном дашборде и помогает их визуализировать. Вам остается только прочитать их и сделать выводы (что на самом деле далеко не всегда просто, но ради эффективной рекламы мы об этом умолчим… Стоп, что?).

Где мои обещанные полезные советы?

Вот они 🙂 

Как мы (случайно) написали выше, не смотря на то, что сквозная аналитика спасет вас от десятков часов черной работы и значительно упростит анализ данных, самая сложная часть — это сделать правильные выводы. Поэтому вот несколько советов:

1. Следите за этими метриками:

В интернет маркетинге есть очень много метрик, которые помогают считать данные, но вот одни из самых важных: 

  • ROMI. Да, мы так называемся, но еще это аббревиатура, которая означает “возврат от инвестиций в рекламу.” ROMI считается по формуле валовая маржа − затраты) / затраты.
  • CR. Или, попросту говоря, конверсия. Конверсия считается в процентах и все очень любят писать по какой формуле, но мы не будем, потому что это смешно. Это процент от общего числа людей, которые перешли на следующий этап воронки или дошли до какой-то цели, например до продажи.
  • LTV. Это стоимость клиента за всю его жизнь в компании. Грубо говоря, если пользователь купил у вас товара на 3000 руб 3 раза, его LTV будет 9000 руб. Чтобы получить LTV, нужно посчитать средний чек клиента и умножить его на количество покупок.
  • CAC. Данная метрика — это стоимость привлечения клиента. То есть сумма рекламных затрат, которая нужна для того, чтобы привлечь платящего покупателя. Если CAC ниже LTV, то вы в плюсе и можно радоваться. 
  • AOV: Или попросту говоря — средний чек. Чтобы его посчитать, возьмите маржу за какой-то период времени и разделите на общее количество заказов за тот же период времени. 

2. Используйте аналитику, чтобы точечно улучшать метрики 

Если вы посчитаете экономику на одного пользователя в вашем магазине, то поймете, что улучшение любой из вышеперечисленных метрик увеличит вашу прибыль в разы.

Поэтому используйте аналитику, чтобы находить узкие горлышки в компании. Если очень много людей уходят у вас после первого заказа — значит страдает LTV и его увеличение принесет вам гораздо больше пользы и денег, чем банальное увеличение маркетингового бюджета. Если много людей теряется в начале воронки, то увеличение конверсии в переход на следующий этап может дать многократный рост количества заказов и так далее. 

3. Следите за воронкой продаж

Воронка продаж визуализирует то, как покупатели идут от первого контакта с вашим брендом до покупки и финальной конверсии. На каждом этапе отсеивается определенное количество пользователей, поэтому, если визуализировать весь поток потенциальных покупателей, получится нечто вроде воронки.

Клик на рекламное объявление — это один этап воронки, переход с лендинга на страницу каталога — это другой этап.

Для каждого этапа нужно считать свою отдельную конверсию, чтобы понимать в каком месте от вас уходит больше всего людей.

4. Используйте когорты для детального анализа

Когорта — это просто умное слово, которое означает группу пользователей. Группы могут разделяться по временному периоду, поведенческим или демографическим характеристикам.

Поскольку все люди разные и к вам постоянно приходят и от вас уходят новые пользователи, метрики могут очень отличаться для разных когорт. Более того, одни и те же метрики могут быть совершенно разными в разные периоды времени. Это может зависеть от сезонности предложения или просто от случайных переменных.

Поэтому вместе с анализом общих данных регулярно выделяйте различные когорты и считайте самые важные метрики по ним. Например, люди, которые пришли к вам из поиска — это может быть одна когорта. Пользователи, бросившие корзину — другая когорта. Все, кто купил у вас что-то за последние три недели — еще одна когорта.

5. Анализируйте данные постоянно

Весь смысл аналитики состоит в том, чтобы делать осознанные шаги по оптимизации процессов и рекламы на основе данных. Вы узнаете что что-то где-то проседает или предполагаете что что-то можно улучшить и улучшаете. Единственный способ этого достичь — это анализировать данные постоянно. 

Это значит, что вам нужно работать с данными не раз в месяц и не раз в неделю, а каждый-каждый день. Только так вы сможете находить закономерности и принимать правильные решения.

Подпишитесь на обновления