Go Analytics! 2015: Внутренние системы аналитики. Кейсы компаний

19 марта 2015 года в Москве на площадке MOD прошла ежегодная конференция, посвященная онлайн-аналитике, Go Analytics!. В рамках бизнес-направления конференции представители различных компаний делились своим опытом работы с различными системами веб-аналитики.

Амбарцум Амаякян, директор по маркетингу «Сотмаркет», выступил с докладом «Эволюция маркетинговой аналитики: CPA vs CPC».

Свое выступление докладчик начал с рассказа о системе аналитики «Сотмаркета». Она состоит из четырех частей: Live Internet, Google Analytics, Яндекс.Метрики и собственной системы анализа трафика и учета заказов. Предвосхищая вопросы слушателей, Амбарцум отметил, что, несмотря на некоторое неудобство интерфейса, они продолжают использовать Live Internet, так как он дает возможность отслеживать статистику в реальном времени.

Собственная система аналитики компании выполняет сразу несколько функций:

  • Учет обратных звонков.
  • Привязка через промо-код.
  • Учет заказов по телефону.
  • Определение маржинальности заказов/товаров.
  • Исполнение заказов.
  • Расчет CPA-вознаграждения.

Изначально собственная система аналитики была нужна компании для запуска собственной CPA, а потом — для объединения множества технологий и каналов.

Отдельно докладчик остановился на вопросе о CPA-сетях и представил несколько кейсов по работе с ними.

Кейс 1. «Кликандер»

В 2013 году «Сотмаркет» работал с более чем 20 CPA-сетями. В какой-то момент по всем каналам стали меняться CPO и ROMI. Команда «Сотмаркета» проанализировала ситуацию и увидела, что CPA-сети «съедали» весь трафик. За месяц на сайте побывала 1/3 Рунета, но пользы от этого не было, зато расходы на маркетинг росли с огромной скоростью.

Отказаться от работы с CPA-сетями было нельзя. Проводить постоянный глубокий анализ трафика возможно только в случае с маленькими проектами. Поэтому было принято решение создать внутреннюю систему аналитики, следящую за трафиком.

Кейс 2. «Тулбары»

В отличие от кликандера, тулбары стоят на компьютерах пользователей. «Черные» тулбары выдают поп-ап баннеры о купонах, а серые — пометку «Лучшая цена», которая может не соответствовать действительности.

Как с ними бороться? Во-первых, нужно посмотреть на страницы входа органического трафика в Google Analytics. В случае мошенничества будут видны страницы с «хвостами» CPA-сетей. Во-вторых, поможет внутренняя система аналитики. Когда вы имеете дело с тулбаром, то можете заметить такую картину: пользователь делал заказ, и вдруг у него изменилась кука. Система аналитики может отследить частоту изменения сессий и указать вам на это.

Георгий Чибисов, директор департамента маркетинга «Пронто-Медиа», также рассказал о внутренней системе аналитики холдинга. В холдинге используются внешние аналитические системы (Google Analytics, Яндекс.Метрика и Live Internet) для отслеживания уникальных посетителей, визитов, глубины просмотров, просмотров страниц и достижения бизнес-целей. Для остального служит внутренняя аналитическая система.

Внутренняя система осуществляет аналитику конверсий.

  • Что она дает бизнесу?
  • Оценка достигнутых целей в разрезах:
    • Страна > Регион > Город.
    • Канал маркетинга > Партнер > Вебмастер.
  • Оценка поведенческих факторов.
  • Воронка конверсий клиентов.

Ежедневно проводится когортный анализ, который дает бизнесу:

  • LTV клиента:
    • Конверсия из регистрации в клиента.
    • Средний чек.
    • Сумма выручки.
  • CAC (Customer Acquisition Cost):
    • Канал маркетинга.
    • Город (регион).
  • Анализ изменения продукта.

В итоге Георгий отметил, что в совокупности настройка целей в системах веб-аналитики, система аналитики в разрезе городов и каналов онлайн-маркетинга и когортный анализ по каждому городу и маркетинговому каналу позволяют более точно оценивать инвестиции в маркетинг.

Игорь Селицкий, руководитель отдела веб- и онлайн-аналитики Lamoda, представил доклад «Практика анализа мобильных приложений в ecommerce на примере Lamoda».

Десктопный сайт Lamoda появился в 2011 году, и всего через два года, в 2013 году, была запущена мобильная версия для смартфонов (интересно, что пользователи планшетов перенаправляются на десктопную версию сайта). С декабря 2013 по ноябрь 2014 года были запущены мобильные приложения для разных операционных систем в России, Украине и Казахстане.

У мобильного приложения Lamoda есть ряд особенностей.

1. Экосистема

  • Отсутствие устоявшихся стандартов: все зависит от политики и нововведений операционных систем и магазинов приложений.
  • Много различных инструментов, большинство из них «сырые».
  • Молодой рынок (происходит много слияний и поглощений).

2. Маркетинг

  • Воронка начинается с установки.
  • Рейтинг в магазинах приложений дает органические установки.
  • Можно посылать уведомления из приложения (PUSH-нотификации).
  • Не всегда известно, на каком устройстве будет показана реклама.
  • Нужно распределять трафик между сайтом, магазинами приложений и приложением.
  • Некоторые площадки работают по CPI, который непросто оценивать.
  • Необходимо контролировать накрутки установок и полученные деньги.
  • Трудно работать с ретаргетингом.

В аналитике приложения также есть свои особенности. Например, важен анализ жизненного цикла пользователя приложения и когортный анализ. Также необходимо внимательно подходить к выбору инструмента аналитики, так как изменить его для приложения очень сложно.

Исходя из этих особенностей, были выработаны критерии выбора инструмента аналитики:

  • Измерение источников установок.
  • Возможность экспорта данных.
  • Интеграция с основными рекламными сервисами.
  • Легкая возможность подключения новых рекламных систем.
  • Интерфейс, возможность кастомизации.
  • Хорошее SDK: легко устанавливается, не ломает приложение.

В итоге была выбрана трекинговая система Adjust.

Для работы были выбраны следующие рекламные каналы:

  • Affiliate: CPI, CPA.
  • SEM.
  • Дисплей.
  • Ретаргетинг.
  • PUSH-уведомления.
  • Сайт, офлайн, QR-коды.
  • SEO.

Игорь остановился на особенностях работы с некоторыми из них.

При работе по CPI необходимо контролировать качество установок и наличие фрода. Для этого нужно отслеживать следующие показатели:

  • Конверсия в установки.
  • Конверсия в заказы.
  • Конверсия в однодневок, возвращаемость/отток аудитории.
  • Количество новых клиентов.
  • Выручка.

В случае с SEM работа велась по-разному в зависимости от поисковой системы:

Яндекс

  • С ноября использовался редиректор трафика для разделения на магазин приложений/приложение/сайт.
  • Затраты между платформами делились по кликам.
  • KPI рекламы сильно различаются в зависимости от типа устройства и платформы.
  • С начала марта появилось разделение на десктоп, планшеты и смартфоны.

Google

  • Другой формат объявлений для приложений.
  • Можно таргетировать только одновременно на планшет + смартфон.
  • Детализация до ключевого слова.

PUSH-уведомления отслеживаются через UTM-метки в Google Analytics. Отслеживаются показатели, аналогичные email-каналам: отправки, переходы, заказы/выручка и отписки.

Также регулярно проводится когортный анализ. В ходе анализа рассматриваются каналы с детализацией до кампании и платформы. Помимо заказов и выручки, в когортном анализе обращают внимание на количество клиентов с заказами, количество первых заказов, маркетинговые затраты, посещаемость и частоту посещений.

В заключение Игорь поделился статистикой по мобильному приложению Lamoda. На март 2015 года заказы через приложение составляли 21% от общего числа заказов. 24,8% клиентов оформляли заказ через мобильный сайт или приложение. Доля новых клиентов в приложении в 1,3 раза больше, чем на сайте, по данным за июнь 2014 года. Если говорить о всех странах, где работает Lamoda, доля выручки с мобильных устройств достигла 35%.

Читайте другие обзоры с конференции Go Analytics!:

Go Analytics! 2015: Подводные камни в выстраивании системы аналитики интернет-магазина


(Голосов: 5, Рейтинг: 5)