Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге

Владимир Давыдов,
руководитель отдела ведения
проектов и заботы о клиентах
В "Комплето« (completo.ru)
Системный подход
к измерениям в Интернет-маркетинге
Измерение эффективности Интернет-маркетинга

Кто я такой. Небольшая предыстория.

Измерение эффективности Интернет-рекламы
1998 -> 2001 -> 2007 ->
2013cпециалисты
сайты
«реклама»
веб-студия
сайты
seo-продвижение
контекстная реклама
комплексный
И-маркетинг
контент-маркетинг
развитие сайта
веб-аналитика
повышение
продаж
посадочные страницы
контекстная реклама
продающие баннеры
генерация лидов
аналитика до продаж
системный
электронный
маркетинг
Решение по-настоящему
крутых маркетинговых
задач бизнесов B2B и
сложных B2C (не ритейл)

С 2007 года нам надоело играть
с нашими клиентами в рулетку

Мы четко осознали, что можем больше, чем
«выводить сайты в ТОП-10» или «строить
продажи через Интернет»

Мы работаем исключительно в
B2B и сложных B2C сегментах

Что такое "измерения в Интернет-
маркетинге" с нашей точки зрения
Измерения в Интернет-маркетинге могут принимать самые разные формы
Продажи | Брендинг | Исследования | Время | Маркетинг

Продажи
Прямые продажи
Косвенные продажи
Оффлайн продажи

Компоненты брендинга
Уровень распространения брендированной информации
Узнаваемость, осведомлённость
Лояльность, имидж

Исследования
Аудиторные
Конкурентные
Продуктовые

Временные затраты
Измерения затрат времени на
обслуживание клиентов через Интернет

Маркетинговая аналитика
Накопление, изучение, сегментация и оптимизация
маркетинговой (клиентской) базы данных

99% предложений в Рунете – построение
сквозной отчетности до прямых онлайн продаж.

И даже эту отчетность мало кто умеет делать
правильно и статистически верно

Какие этапы измерений существуют
в Интернет-маркетинге?

Нет никакой единой воронки продаж, про которую
красиво рассказывают, показывая конверсию и ROI

Привлечение
Вовлечение
Конвертация

Удержание

Воронка – на каждом этапе. Клиент проходит не одну
абстратную воронку, а конкретные жизненные циклы.

1. Аналитика эффективности 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)
● Насколько эффективно работает точка контакта / сайт (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 точке контакта показывает как 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.).
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.

Необходимо измерение эффективности всей цепочки ☺
в реальном времени, в рублях, многоканальное, персонифицированнное,
связанное с бизнесом (CRM/xRM/ERP, телефонией, 1С)

В рублях значит, что мы
считаем не позиции, звонки,
заказы, трафик, лиды,
конверсии, а рубли, которые ваш
бизнес получает от клиентов из
различных рекламных каналов
на протяжении всего срока жизни
(учитывая расходы на возвраты
и удержания клиентов, а также
возвраты товаров)

Многоканальное значит,
что мы понимаем, что
минимум 30% наших
клиентов (по нашей
практике) приходят из
двух и более каналов.
Понимая этот факт, мы
умеем считать
действительную
эффективность канала, а
также провомочность его
использования.

Многоканальность аналитики – минимальное требование

Персонифицированное значит,
что мы отслеживаем user_id –
то есть четко знаем, что делает
каждый посетитель вашего
сайта. Именно это позволяет
связать веб-аналитику с CRM,
после чего проводить
различную аналитику своей
маркетинговой базы данных
(расскажу дальше).

Связанное с CRM значит, что
вы привязываете поведение и
заказы людей онлайн к
реальным продажам и
персональной информации в
вашей базе.
Это даёт огромные
возможности анализа вашей
маркетинговой базы на основе
жизненных циклов клиентов.
Также это позвояет вам
считать рубли заказов, а не
псевдо-метрики.

Измерение эффективности всей цепочки ☺
в рублях, многоканальное, персонифицированнное,
связанное с бизнесом (например, CRM и телефонией)

Вам сейчас кажется, что я сказал полную чушь?
Да, это так! Если вы:
Посадочные страницы
+
Контекстная реклама
Работаете по лидам,
конверсиям
трафику, звонкам,
ТОП-10, CTR
Малый / средний
Итернет-магазин,
стартап / веб-сервис

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
ii. Клики в контекстной рекламе
iii. Охват в медийной рекламе
iv. Количество лайков в соцсетях

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.

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

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

Затем приходит понимание “О, так бизнесу же нужны обращения в компанию!”
i. Звонки
ii. Лиды
iii. Конверсии
iv. Действия на сайте

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

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
-----------------------------------------------------------------------------------
3. 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

Электронная торговля в Google Analytics –
просто и понятно, но не достоверно

Электронная торговля в Google Analytics –
подходит для поиска общих инсайтов

Можно вытащить данные из
электроннаой торговли Google
Analytics, обработать их,
например, в Tableau и получить
очень наглядную отчетчноть.
Но ☺ сути дела это не меняет.
Данные все только в общем
виде.

Инса́йт — (от англ. insight — проницательность,
проникновение в суть, понимание, озарение,
внезапная догадка) — многозначный термин из
области зоопсихологии,
психологии, психоанализа и психиатрии,
описывающий сложное интеллектуальное явление,
суть которого состоит в неожиданном,
отчасти интуитивном понимании стоящей проблемы
и нахождении её решения.

Как повысить точность? Очевидное решение –
подключить учет заказов по телефону

Помимо стандартной подмены номеров
есть варианты телефонной аналитики

На выходе получаем кашку ☺
электронная торговля - отдельно, телефонные заказы - отдельно

Привязать телефонию к CRM – первый очевидный шаг на пути от обычного счетчика звонков
к финансовым показателям.
Теперь мы видим конкретного человека, его заказ и номер телефона, привязанный к
рекламному каналу.
Проблема – данные никак не связаны с веб-аналитикой.

Второй важный шаг - связать веб-аналитические данные по идентификатору клиента (!) с
данными из других операционных источников компании (CRM/ERP) для полноценного
бизнес-анализа. Без этой связи ваши отчеты по телефону, действиям на сайте и в оффлайн
так и не будут связаны.

Настораживают компании, строящие «отчетность до продаж»
с использованием правильного подхода, но неверных инструментов:
+ +
Бюджет -> Клики -> Корзина / Телефон -> Оплачено и доставлено -> Продажи -> ROI (ROMI)

● Нет персонализации. Отчеты получаются в общем виде. Заказы через сайт –
отдельно. Звонки – отдельно. Итог: всего рублей получено по рекламным каналам.
● Отчеты строятся по последнему рекламному каналу. Далеко от реальной жизни.
Очень далеко.
● Массовые сервисы телефонной аналитики не работают так, как надо
- Сложность или невозможность стыковки с CRM (автоматическое открытие карточки
клиента)
- Сложность или невозможность определения номера входящего
- Полное искажение статистики при одновременных звонках
- Динамическая привязка номеров к сессии пользователя – большая погрешность
- Вы никогда не узнаете историю звонков клиента, связанную с рекламными каналами и его
действиями на сайте.

Такой подход «до продаж» работает только с
посадочными страницами моментальной
покупки – кредиты, ипотека, монобрендовые
Интернет-магазины, мелкие Интернет-
магазины.
Но если бизнесу нужны реальные ответы на
вопросы – как связаны продажи онлайн,
оффлайн и поведение аудитории до покупки
(разные устройства, разные рекламные
каналы, разное поведение на сайте) – такие
отчеты бесполезны.

Аналитика на основе жизненных циклов клиентов и использование
данных для повышения эффективности электронного маркетинга
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

Мы в «Комплето» хотим получать ответы на вопросы:
1. Какое сочетание рекламных каналов наиболее прибыльно? Как распределить финансирование
для максимального возврата на инвестиции?
2. Какие товары/услуги стоит помещать на сайт? Как люди взаимодействуют с товарными
позициями на сайте? Как товарное наполнение будет меняться с течением времени и почему?
3. Насколько клиенты чувствительны к цене? По какой цене лучше продавать?
4. Кто является самыми ценными клиентами? Как их определить?
5. Какие переходные этапы в жизненном цикле клиента говорят о его лояльности? Как
простимулировать эти переходы?
6. Почему клиенты «умирают» в маркетинговом смысле? Каков отток, почему и где он
происходит?
7. Как можно сегментировать мои клиентов по поведению? Как сегментация поможет лучше их
обслуживать?
8. В каких местах сайт требует улучшений для максимизации возврата на инвестииции в
различных сегментах аудитории?

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.
Нет учета времени!

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%

Пример из нашей практики. Мы сделали сбор даных из GA в Google
Docs и построили управленческую отчетность (чтобы руководству не
залезать в Google Analytics). Получилось красиво, но тупо ☺

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

Используя только ROMI (ROI) вы ещё и не собираете
важные даные по вашим клиентам - ошибка в квадрате!

Когортный анализ (cohort) –
самый «заезженный» пример
аналитики клиентской базы
Выделяем когорты людей по
каким-то признакам и смотрим,
что с этими группами
(когортами) происходит под
заданными нами условиями.

Развесовка по клиентам
поволяет сегментировать их
по реальной ценности для
вашего бизнеса (вспомним
когортный анализ).
В зависимости от
флагов/действий и других
характеристик (соц-дем,
например) можно выделять
сегменты, после чего их
обрабатывать по-разному.
Посещает
сайт 1 раз в 3
недели
1 0
Читает не
менее 70%
email-писем
0 1
Читает не
менее 2
постов из
блога в
месяц
1 1
Пункты
выдачи, а не
курьер
0 1

Степень схожести двух
двоичных векторов,
которыми являются наши веса
для клиентов, проще всего
определить методом
вычисления косинуса (cos)
между ними.
На рисунке – двумерные
вектора, у нас в примере –
четырёхмерные
Это достаточно примитивно и
не учитывает многие
параметры сравнения
(например, временные), но
вполне работает в реальной
жизни.

У нас есть два двоичных вектора. Чтобы определить степень схожести используем
косинус между векторами: -1 (угол 180, совершенно различны), 0 (угол 90,
независимы), 1 (угол 0, идентичны).
Посчитать можно здесь, например: http://www.appliedsoftwaredesign.
com/archives/cosine-similarity-calculator
Для нашего случая = 0.41

0.57 0,82 1 0,7
0,7 0,41 0,57 0,82
0 0,57 0,82 0,41
0,57 0 0,7 1

Прогноз и стимулирование
продаж. Зная, при каких
условиях, какой сегмент
аудитории переходит из одного
состояния в другое (покупает i’
ый раз, отваливается,
возвращается, зависает с
покупкой), можно пытаться
прогнозировать продажи, а
также определять действия,
которые нужно предпринять,
чтобы помочь клиентам
перейти в нужное состояние.

Как прийти к тому «идеалу»,
про который я рассказал?

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

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
распространение
брендированной информации.
Здесь всплывают такие
показатели, как вирусный эффект
и 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
продуктауслуги.
Формирование мнения о
компаниипродуктеуслуге
Снижение затрат на поиск
клиентов, их обслуживание и
удержание.
Исследование
потребительских предпочтений
целевой аудитории и порведение
Интернет-марктеинговых
исследований конкурентов (и
аудитории)
Наиболее частые цели интернет-маркетинга. Обычно наши
клиенты комбинируют эти цели. Ваша цель, вероятнее всего, их
комбинация.

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
←

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
просмотров видео
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
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 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.

2. Связаться с
телефонией.

3. Связаться с
CRM/ERP.

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

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.

Если вы «бездумно
западаете» на отчеты
веб-аналитики из
Google Analytics (или
Я.Метрики),
рассказывающие о
повышении
конверсии, отказах,
времени на сайте, у
вас будет вот такое
принятие решений.

5. Используйте выгрузку и обработку данных.
Нам никогда не хватает отчетов Google Analytics.
Мы выгружаем из веб-аналитики все KPI и другие
данные, берём BI систему и строим бизнес-
ориентированные отчеты по результатам.

6. Как выбрать систему веб-аналитики под цели вашего бизнеса
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

Но какую систему
веб-аналитики
выбрать?

Персонификация – очень желательно, тренд ближайших 2-3 лет

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
возможность импорта / экспорта данных

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.
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.

Персонификация – очень желательно, тренд ближайших 2-3 лет (я
писал это как раз 2-3 года назад ☺)
Персонифицированная аналитика –
основа успешного электронного
маркетинга.
Google Analytics и Яндекс Метрика
собирают лишь общие статистические
данные, «не вдаваясь в подробности».

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.

Universal Analytics решает проблемы:
- персонификации (client_id),
- импорта данных о затратах на рекламу,
- кросс-платформенного отслеживания (между разными
устройствами)
До UA эта проблема уже была решена несколько лет
назад ☺:
- Kissmetrics
- Woopra
- Snowplow
- Openstat
- Omniture
- и другими системами
В UA остаётся ряд серьёзных проблем, пока никак не
решённых:
- Слабые отчеты по данным
- Сэмплинг (фактически, потеря данных)
- Не реальное время
- Нет детализации на уровне пользователей и событий
- Ваши ценные бизнес-данные хранятся не у вас
- Невозможность корректировать неверно загруженные
данные о рекламе из сторонних источников
- Проблемы интеграции с CRM (конфликт client_id с
айдишниками внутри CRM)

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.

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 веб-аналитика пока «не
пошла»:
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

http://www.facebook.
com/davydov.vladimir
dv@completo.ru

Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Viewers also liked

Viewers also liked (20)

Similar to Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге

Similar to Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге (20)

More from Комплето

More from Комплето (20)

Системный подход к измерениям в Интернет-маркетинге