Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
Россия +7 (909) 261-97-71
21 Марта 2022 в 15:52

Как использовать digital-аналитику для увеличения чека

Россия +7 (909) 261-97-71
0 4540
Подпишитесь на нас в Telegram
Григорий Загребельный
Директор юнита Ingate Analytics

Одна из задач привлечения клиентов из интернета – настройка и тщательный мониторинг систем аналитики. Это необходимо для того, чтобы получать корректные вводные из аналитики. Head of R&D компании Ingate Григорий Загребельный расскажет об особенностях digital-аналитики и о том, как компаниям использовать ее для увеличения своих целевых показателей. 

Кроме настройки систем аналитики нужен мониторинг работы функционала сайта. Если на сайте форма заявки или «Корзина» не будут работать правильно, то и продаж не будет. Важно не просто уметь собирать данные, но и правильно их интерпретировать. 

На этом этапе как раз важны компетенция самого веб-аналитика и грамотно настроенная система визуализации данных. 

Далее в статье мы рассмотрим задачи, которые нужно выполнять на каждом этапе CJM (пути пользователя до продажи и использования вашего продукта). 

Путь клиента 

1. Незнание бренда 

Если вы стартап или продвигаете новый продукт, о котором аудитория пока еще мало знает, то сначала следует провести ее анализ. Это необходимо, чтобы понимать ее боли и потребности. 

Чтобы спрогнозировать показатели вашего бизнеса и маркетингового бюджета, проводится анализ спроса и сезонности. После него – анализ конкурентов по трафику, который позволяет посмотреть, откуда ваши конкуренты получают трафик и заявки, с какими каналами они работают, а с какими нет. 

2. Знание бренда 

Если ваш бизнес таки находится наверху поисковой выдачи, но есть некоторое снижение качества трафика на сайте, то следует понять, почему пользователи не проводят свое время на вашем сайте. 

  • Анализ конкурентов – ТП, УТП, акции, спецпредложения. Возможно, акции конкурентов вытесняют часть вашего трафика, или цена вашего продукта выше пределов рынка. 
  • Анализ рекламных каналов. Веб-аналитик может видеть общую картину бизнеса и сайта и то, как лиды конвертируются в продажи. На этом же этапе происходит и оценка того, насколько грамотно построено ведение рекламы. 
  • Проведение User Story. Здесь можно посмотреть, как пользователь взаимодействует с сайтом и с какими проблемами он сталкивается. 

3. Сравнение 

Анализ тональности отзывов. Почему важно работать с репутацией? Если трафика много, это еще не значит, что будут конверсии. На ваши товары в Сети может быть много негативных отзывов, что может сильно вредить. 

Позитивные и негативные упоминания

4. Покупка 

Этот этап может помочь бизнесу избежать больших издержек. Здесь проводится следующая работа: 

  • ABC-анализ – анализ кластеров товаров, чтобы понять, какие из них дают наибольшую прибыль и прирост оборота к бизнесу; 
  • анализ Usability сайта – анализ конверсионных элементов сайта: «Корзины», формы заявки. Как хорошо они отрабатывают, и насколько просто ими пользоваться; 
  • анализ и тегирование звонков и заявок, подготовка/корректировка скрипта для работы менеджеров. 

5. Удержание 

Возврат пользователя, побуждение к повторной покупке. 

  • Когортный анализ. 
  • Анализ платных каналов с точки зрения возвратных инструментов.
  • RFM-анализ. 

Эти шаги важны в тех категориях бизнеса, в которых пользователи совершают покупки наиболее часто: одежда, FMCG и т. д. 

Инструменты аналитики 

Системы аналитики: 

  • Google Analytics; 
  • AppMetrica; 
  • Firebase; 
  • Яндекс.Метрика. 

Рекламные кабинеты: 

  • myTarget; 
  • Яндекс.Директ; 
  • Facebook Ads; 
  • Google Ads;
  • VK. 

Calltracking: 

  • Mango Office; 
  • CoMagic;
  • Ringostat; 
  • Calltouch; 
  • Roistat; 
  • Callibri. 

Личные кабинеты сервисов: 

  • Telega.in; 
  • МТС Маркетолог;
  • SendPulse;
  • Marquiz. 

Инструменты сквозной аналитики:

  • Tableau; 
  • Alytics; 
  • Roistat CoMagic; 
  • Power BI. 

Инструменты анализа конкурентов: 

  • YouScan; 
  • MegaIndex; 
  • SemRush; 
  • SeoPult;
  • Serpstat; 
  • SimilarWeb; 
  • Popsters; 
  • SimilarWeb. 

Как выстроить более осмысленный и управляемый маркетинг в компании 

Важный подход, который широко применяется в аналитике, – DDDM. Мы расскажем о его особенностях и преимуществах. 

DDDM (Data Driven Decision Making) – это модель управления бизнесом, при которой культура, управленческие процессы и ценности основываются в первую очередь на системной работе с данными. Data driven в маркетинге позволяет сделать работу с рекламой более осмысленной, а результаты более управляемыми.

Такой подход необходим бизнесу для развития. Ниже представлена кривая развития бизнеса. 

Подход к работе с данными

Лучше всего начать развивать культуру DDDM на этапе роста, хотя чаще всего компании делают это на этапе зрелости. 

Какую ценность дает этот подход? 

Основная ценность DDDM – минимизация рисков и качественные решения. 

Решения без данных – решения с большим риском провала. 

Когда вы добавляете данные в ваш процесс принятия решения, вы уменьшаете риск и увеличиваете шанс на успех. 

Немного статистики 

Хоть метод цифрового маркетинга и позволяет повысить доходы компании на 20% и снизить расходы на 30%, пользуются им всего 2% развитых компаний. 

78% маркетинг-директоров повысили ROMI, используя маркетинг-аналитику при формировании стратегии (Forbes by theTradeDesk). 

Что должно быть в компании для выстраивания грамотного подхода и развития? 

  • Умение анализировать и интерпретировать. 
  • Готовность к инвестициям.
  • Принятие решений на основе данных. 
  • Доверие данным. 

Какие основные сложности? 

Инструменты. В зависимости от типа бизнеса, количества данных и многих других факторов нужно внедрение новых технических решений. Это могут быть как простой Excel, так и целая инфраструктура. 

Люди. Нужны люди, которые смогут это поддерживать, помогать и реализовывать. 

Знания. Нужно учиться качественнее и лучше работать с данными. 

Культура. В компании не должно быть возражений от применения такого подхода, все должны понимать ценность. 

Время. Результат от этого подхода практически невозможно получить за день. Но в средне- и долгосрочной перспективе – это большое преимущество по сравнению с теми, кто не использует Data-driven. 

Культура работы с данными тоже бывает разной. 

Работа с данными

Аудит ситуации в маркетинге 

Множество каналов приводят к следующим важным аспектам при работе с данными:

  • мультиканальная аналитика;
  • расходы на все каналы;
  • путь клиента в зависимости от канала; 
  • стоимость клиента из разных каналов. 

Каналы продаж

Разные клиенты проходят разный путь. Весь этот путь надо анализировать, отслеживать, оптимизировать и улучшать. 

Аналитика

Какие метрики собираются сегодня? Количество метрик, которые необходимо анализировать, колоссально. 

Какие предпринимаем шаги? 

  1. Определяем ваши основные бизнес-метрики. CAC, LTV, CPL, CPD, CPA, Retention rate, ROI, ROMI, средний чек, средний цикл. 
  2. Понимаем их динамику. 
  3. Определяем проблемные зоны. Высокий САС, низкий LTV, низкий средний чек. 
  4. Определяем, какие задачи стоят перед командой маркетинга. Например, увеличить средний чек, количество лидов или снизить САС. 
  5. Определяем, какие инструменты будете использовать для анализа ресурсов. Web-аналитика, Excel, SAAS, своя разработка. 
  6. Вырабатываем план движения в эту сторону. Проработка каналов, работа с креативами, улучшение качества сайта. 

Важный элемент в области аналитики – это культура работы с данными. Выделяются 4 слоя работы с данными в организации. 

  1. Процессы – какие процессы получают ценность от данных в маркетинге и между отделами. 
  2. Люди – кто участвует в вопросах работы с данными? 
  3. Инструменты – какими продуктами и сервисами вы пользуетесь для аналитики?
  4. Культура – как выстроить принципы в компании? 

Работа с данными

Важная часть процессов – HADI-циклы 

При работе с данными все сводится к итерационным действиям из 4 шагов. 

  1. Гипотеза – какие у нас есть мысли по развитию маркетинга? 
  2. Действие – каким образом мы собираемся эти мысли превратить в реальность? 
  3. Данные – на основании чего мы поймем, подтвердилась ли гипотеза? 
  4. Выводы – какие решения мы принимаем исходя из полученных данных? 

HADI-циклы

Еще один инструмент – это сквозная аналитика, легкий шаг для развития Data-driven-культуры. 

Сквозная аналитика – это сервис для оценки эффективности маркетинга, который позволяет понять реальные расходы на привлеченных клиентов и определить каналы продаж. 

Как она работает? Сквозная аналитика собирает и обрабатывает данные из множества систем по расходам, обращениям, посещениям и сделкам. 

Это позволяет построить полный путь клиента от расходов и кликов до выручки и анализировать маркетинг в разных разрезах. 

Данные могут быть просто набором цифр, а могут превратиться в качественную аналитику – инструмент, который в умелых руках увеличит конверсии и средний чек ваших товаров. Грамотный маркетинг и понимание бизнес-процессов способны подарить вашим продажам второе дыхание.

аналитика

0 комментариев
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.

Отправьте отзыв!
X | Закрыть