Спасибо Илье и Александру! Интересный бизнес-завтрак. Крутые кейсы.
Понравилась главная мысль — «не стоит прыгать с места в карьер». Если у вас нет возможности сразу дорасти до уровня гигантов, типа Hoff с их аналитикой и объемами, начните с малого.
Нет денег на CRM? Веди все в Excel или Google Docs! Для этого не нужно специальных навыков. =)
Заранее прошу прощения за возможные грамматические ошибки. Печатал второпях. Наверняка не без ошибок.
Вот и сам конспект.
Завтрак состоит из двух докладов
1-й – это основы
Основная мысль – считаем контекст, чтобы эффективно им управлять.
Как посчитать контекст?
Контекстная реклама это один из немногих источников трафика, которые можно посчитать.
Нужна единая точка отсчета. Мы выбираем Google Analytics
- Нужно загрузить данные о расходах из Директа в Гугл Аналитикс
- Коллтрекинг (alloka, calltouch, comagic, ringostat, calltracking.ru)
- CRM (любая, даже гугл докс)
- Любые данные, которые имеют смысл для вашего бизнеса (данные о погоде, курсы валют, цены конкурентов, новости)
- Данные которые у вас уже есть, но вы их скорее всего не используете (данные о спец. размещении, данные по ассоциированным конверсиям)
Механизм автоматизации отчетности:
Директ и Эдвордс (разметка) => Сайт = > Google Analytics (Онлайн-заявки, звонки) — это хорошо
Директ и Эдвордс (разметка) => Сайт = > Google Analytics (Онлайн-заявки, звонки) => CRM (UTM-метки приписываются к каждой сделке) – это отлично
В алитиксе можно посмотреть все это дело.
Так же есть отчеты по доп. Релевантным фразам и по ремаркетингу.
Подитог первого доклада:
Автоматизация аналитики: Заявок +Звонков + Оффлайн + продаж
Данные по продажам из CRM
Управление ставками от CPA и ROI
Аналитика доли показов в Спецразмещении
Аналитика по ассоциированным конверсиям
2-й доклад – Оптимизация контекстной рекламы кейсы
Короткое вступление:
Контекстная реклама это самый противоречивый канал трафика (противоречивый, потому что быстрый способ получить клиентов, но при этом затратный)
Окупаемость – главная задача
На основе количества обращений, идет управление ставками в контексте
Кейс 1: b2b
Производитель
Поставки по России
Бюджет на контекст до 250000 р.
80% обращений идут через звонки
20% идут через корзину
Большие чеки
Инструменты:
Система динамического коллтрекинга
Подключаем Алитикс, сводим затраты и звонки
Звонки + корзины = 640, но
640 – это не продажи и даже не лиды
Потому что: повторные звонки, звонки информационного характера
И другой мусор…
А сколько же продаж?
Или хотя бы целевых лидов?
Используется фильтр – в статистике учитываем только уникальные звонки
Применяем маркировку «целевой звонок»
Заказы через корзину не фильтруем
Получаем более-менее целевые обращения
И все же, а сколько продаж?
Даст ответс CRM
И еще окажет LTV
+5 expirience лично вам
Кейс №2 – Про CRM
Сервис Документовед
Механика сервиса:
- Регистрация в личном кабинете
- Заказ докумнета
- Оплата документа (в т.ч. по безналу)
Цель:
- Считать выручку с контекста
- Считать РОИ
Казалось бы, что может быть проще?
Настравиваем аналитикс на завершение оплаты
Проблема 1 – на чекауте рвется сессия
— Оплата по безналу. Нет thank you page. Просто выписывается счет
— Оплата через сторонние платежные системы
Какое самое простое решение?
Повесить цель на кнопку распечатать счет (это не точный способ)
Сложное но точное решение:
Использовать вместо GA CRM систему
Выписка счета и факт оплаты выгружаются из CRM
Проблема 2 – доля повторных заказов составляет более 50%
Метки присваиваются к оплатам
Правильно было бы:
Эти же метки присваиваются пользователю
и эти же метки наследуются ко всемо платам пользователя – считаем LTV
Проблема 3 – всплыла через 2 года
LTV много не бывает? Или бывает?
Метки присваиваются пользователю и наследуются
Если наследуются продажи слишком долго наследуются. Что не есть заслуга контекста.
Решение:
LTV с ограничением 2 месяца
Кейс 3 – екоммерс
Сложный случай
- Большой чек
- Высокая конкуренция
- Частота заказов не высока
- Большие рекламные бюджеты
- Длинный цикл принятия решения о покупке
ХОФФ
Что имеем:
400 000 > ключевых слов
Более 1000 рекламных кампаний
Продажи через корзины и телефонные звонки
Решение:
Корзины через GA
Звонки через коллтрекинг (по звонку поддтягивается сумма заказа)
Цель:
- Рост продаж
- Увеличение РОИ
В общем-то все хорошо…
Продажи растут
РОИ растет
И тут мы задумались: А все ли хорошо?
Проблема 1 – от поиска до покупки много шагов
Много ассоциированных конверсий
Что будет плохого если я на это забью?
- Мало данных о конверсиях
- Оптимизация получится с низкой точностью
Варианты учета ассоциированных конверсий:
- Ласт клик
- Ласт клик + Фёрст клик
- Ласт клик + любое вспомогательное взаимодействие
Обязательно учитывайте ассоциированные конверсии
Купоны. Подписки. Что-то еще.
Директ – трафик – оставил свой имейл – имейл маркетинг – продажа с рассылки – контекст не является источником продаж
Есть MindBox – он может собирать источники подписок (с какого источника приходит подписчик) и соответственно можно отслеживать первоначальный источник продажи.
Можно подгружать эти данные из майндбокса в алитикс.
Кейс 4 – хардкор
Снова ассоциированные конверсии
В чем подвох?
Зашел с контекста – купил = 100% на контекст
Зашел с органики – ушел – пришел с контекста – ушел – пришел напрямую = 33,3% на каждый канал
10 каналов = 10% на каждый канал
Но, если переходы были не только с рекламных каналов, а например с органики или по прямым заходам, то по-хорошему нужно их выкинуть из распределения и распределить доход на рекламные каналы
Какой в этом плюс?
Как?
Кука каждому пользователю – ID пользователя – происходит заказ – ID пользователя присваивается заказу – подтягивается цепочка взаимодействий с пользователем – Расставляются веса звеньям – прямым и брендовым заходам вес = 0 – выгрузка в алитикс – сопоставление расходов с продажами – Х
Что в итоге получаем?
Более точная модель атрибуции