Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый
Шрифт:

В табл. 7.3Б приведен детальный пример отслеживания в течение некоторого времени трафика целевой страницы и сегментации по поисковым запросам Google для конкретной маркетинговой кампании, отражающий качество трафика и долю отказов. Средняя величина доли отказов и процент посетителей, пришедших благодаря контекстной рекламе, служат исходными данными для оценки. С их помощью вы можете оценить, насколько улучшается со временем поисковый маркетинг по сравнению с другими направлениями маркетинга. В частности, согласно данным табл. 7.3Б контекстная реклама на Google привлекает большую часть посетителей, доля отказов ниже средней величины, а кроме того, со временем снижается, – все это говорит о позитивной тенденции.

Показатель № 14.
Основной показатель эффективности сайта

Доля отказов = Доля посетителей сайта, покинувших его быстрее, чем через 5 секунд

Табл. 7.3. Шаблоны для расчета доли отказов:

А – доля отказов для рассылки по электронной почте, контекстной рекламы, печатной рекламы и рекламы на корпоративном сайте; Б – пример распределения доли отказов по времени для контекстной рекламы во всех поисковых системах и для рекламы в Google

Источник: Кошик А. Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов. М.: Диалектика, 2008.

Подводя итог, можно сказать, что вы можете сегментировать трафик из множества источников и наблюдать за эффективностью сайта в привлечении нужных посетителей или отсеве ненужных. Проведение измерений дает возможность получать средние исходные показатели, с которыми можно сопоставлять текущие результаты, то есть понимать, улучшается или ухудшается ситуация в результате изменений на сайте (и в какой мере).

Показатели среднего количества просмотренных страниц и времени, проведенного на сайте, не особенно важны, если вы не зарабатываете на контенте. Например, для интернет-торговли большое количество просмотров страницы и время, проведенное на сайте, свидетельствуют о том, что потребитель не может найти подходящий продукт или услугу. Стандартные общие показатели имеют куда меньшую ценность, чем показатели, соответствующие конкретной кампании, основанные на типе маркетинговой деятельности, потребительском сегменте и т. д. Поэтому имеет смысл заранее продумать стратегию своего сайта, сформулировать цели кампании, а затем выявить набор ключевых показателей, определяющих степень вашей близости к успеху.

Например, стратегической целью может считаться определенное количество регистраций на то или иное мероприятие, а также возникающее в результате этого определенное количество контактов с проверенными номерами телефонов и адресами электронной почты. Создав для события микросайт, вы сможете легко определить все три ключевых показателя его результативности: долю отказов, количество регистраций и количество контактов. Эти показатели, сегментированные по различным маркетинговым каналам, покажут уровень достижения цели, а наблюдение за ними позволит улучшить ситуацию разными способами.

Возможно, вы стремитесь привлечь потенциальных клиентов на сайт, с тем чтобы помочь сравнить различные преимущества продукта, его функциональность и характеристики с другими продуктами или услугами, которые вы продаете. В данном случае речь идет об этапе потребительского цикла – «маркетинге оценки» (см. рис. 3.2). Наблюдение за количеством просмотров определенных страниц с информацией о продукте поможет вам понять, какие элементы сайта работают, а какие – нет. Если вы сопоставите информацию о просмотрах страниц с данными о доле отказов и количестве загрузок материалов с сайта (например, определенных экспертных заключений), сегментированных по различным маркетинговым каналам, то сможете получить полную картину происходящего и понять, эффективен ваш маркетинг или нет.

Здесь, как и в других случаях, прежде всего нужно определить стратегию

для своей маркетинговой кампании, а затем разобраться с целями бизнеса. Проще всего измерить все показатели, связанные с сайтом: отслеживание доли отказов в сочетании со специфическими показателями для кампании поможет оценивать происходящее в режиме реального времени. В следующей главе приведен подробный пример того, как это делает Microsoft.

Изменение правил для поискового маркетинга с помощью моделирования атрибуции

Как я уже говорил выше, основная проблема поискового маркетинга – атрибуция. Иными словами, когда пользователи осуществляют поиск, 100 % веса присваивается только последнему клику, который они делают перед покупкой (или который приводит к определенным желательным действиям). На рис. 7.4 отображены конкретные поисковые слова в рамках SEM-кампании, количество генерируемых ими кликов и соответствующий каждому из них доход.

На рис. 7.4 первые три ключевых слова были брендированными (содержали название компании, например «отпуск Expedia» или «выходные Orbitz»). Они обеспечивают примерно 50 % продаж. Стоит отметить, что распределение ключевых слов на рис. 7.4 имеет «длинный хвост»: есть много разных «небрендированных» поисковых слов, вносящих крайне незначительный вклад в продажи. Здесь снова проявляется принцип 80/20: в данном случае 17 % ключевых слов, три из которых были брендированы, внесли минимум 50 %-ный вклад в продажи. Поэтому кажется, что для оптимизации SEM имеет смысл прекратить инвестиции в небрендированные поисковые запросы, не приносящие денег. Однако это ошибочная тактика: предполагается, что основную роль играет именно последний клик. На самом деле нужно выяснить, как потребитель перемещается в поисках вашего продукта и какие небрендированные ключевые слова при этом использует.

Табл. 7.4. Реальная история перемещений пользователя, желающего купить «горящий тур»

Источник: Media Contacts

В табл. 7.4 указан реальный поток кликов для конкретного пользователя, покупающего туристическую поездку. Обратите внимание, что он использовал в разные дни различные инструменты. Он шесть раз проводил поиск на протяжении трех недель, что в конечном итоге привело к покупке тура на двоих. Данные такого рода можно получать с помощью анализа cookie для отдельных пользователей. Cookie – небольшой файл, располагающийся на компьютере пользователя и хранящий данные о его действиях в интернете. Каждый раз, когда пользователь совершает поиск с использованием определенных слов, информация обновляется. Cookie-файлы активны до 30 дней.

Компания Media Contacts, подразделение Havas [41] , умеет анализировать данные cookie и сопоставлять уникальный ID пользователя и использованные им для поиска ключевые слова. Таким образом ей удается узнать все подробности перемещений клиента (табл. 7.4) на основании других видов его активности в интернете. В табл. 7.4 последний клик (брендированный поиск через Google) в рамках традиционной модели получил бы 100 % атрибуции для тура ценой 1205 долларов. При этом очевидно, что свою роль сыграли и другие пять поисков. Насколько важную? Для ответа на этот вопрос нужно создать модель атрибуции для поискового маркетинга.

41

Havas – второе по размеру рекламное агентство во Франции. Специализируется на консультировании в области коммуникаций.

Поделиться:
Популярные книги

Лисья нора

Сакавич Нора
1. Всё ради игры
Фантастика:
боевая фантастика
8.80
рейтинг книги
Лисья нора

Последний Паладин. Том 4

Саваровский Роман
4. Путь Паладина
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Последний Паладин. Том 4

В теле пацана

Павлов Игорь Васильевич
1. Великое плато Вита
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
В теле пацана

Последний Паладин. Том 7

Саваровский Роман
7. Путь Паладина
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Последний Паладин. Том 7

Возвышение Меркурия. Книга 5

Кронос Александр
5. Меркурий
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Возвышение Меркурия. Книга 5

Попаданка для Дракона, или Жена любой ценой

Герр Ольга
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
7.17
рейтинг книги
Попаданка для Дракона, или Жена любой ценой

Кровь, золото и помидоры

Распопов Дмитрий Викторович
4. Венецианский купец
Фантастика:
альтернативная история
5.40
рейтинг книги
Кровь, золото и помидоры

Измена. Ребёнок от бывшего мужа

Стар Дана
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Измена. Ребёнок от бывшего мужа

Новик

Ланцов Михаил Алексеевич
2. Помещик
Фантастика:
альтернативная история
6.67
рейтинг книги
Новик

Истребители. Трилогия

Поселягин Владимир Геннадьевич
Фантастика:
альтернативная история
7.30
рейтинг книги
Истребители. Трилогия

Я все еще граф. Книга IX

Дрейк Сириус
9. Дорогой барон!
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Я все еще граф. Книга IX

Бальмануг. (не) Баронесса

Лашина Полина
1. Мир Десяти
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Бальмануг. (не) Баронесса

Ночь со зверем

Владимирова Анна
3. Оборотни-медведи
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.25
рейтинг книги
Ночь со зверем

Случайная жена для лорда Дракона

Волконская Оксана
Фантастика:
юмористическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Случайная жена для лорда Дракона