Конверсионная оптимизация. Часть 1

Аналитическое изучение статистических данных предполагает взаимосвязь трёх элементов:

  • сбор и обработка количественных сведений по сайту, проверка корректности полученных данных, устранение выявленных сбоев, неточностей и ошибок;

  • оценка эффективности рекламных кампаний и работы основных каналов привлечения целевого трафика в рамках конверсионной оптимизации;

  • определение степени простоты, удобства и понятности юзабилити интернет-ресурса.

Для получения цифровых данных по посещаемости и доли конверсий достаточно воспользоваться грамотно настроенными сервисам веб-аналитики. Но это только подготовительный этап, основная часть работы приходится на процедуру конверсионной оптимизации, которая может быть представлена в виде алгоритма из последовательных операций. С её помощью можно отсеять неэффективные каналы трафика и увеличить отдачу от наиболее конверсионных источников. Для веб-аналитика это один из основных инструментов оценки и источник знаний для выработки рекомендаций и результативных решений.

В основе конверсионной оптимизации лежит цифровая аналитика, а её результатом становится корректировка рекламных кампаний и коммуникаций с лояльными потребителями без изменения юзабилити. В каждом конкретном случае последовательность этапов обобщённого алгоритма её проведения может быть иной, ряд элементов может быть исключён или дополнен новыми. Рассмотрим ниже некий абстрактный сценарий, основанный на реальных данных аудита одного из интернет-магазинов.

Анализ уже сложившейся конверсии интернет-ресурса

На этом этапе нужно оценить, как достигаются уже сформированные цели. Также необходимо соотнести отражённые в статистических сервисах цели с коммерческими результатами деятельности компании. Особое значение приобретает корректность настройки сбора данных – фильтрация тестовых заявок, исключение служебных посещений и т.д.

Если одним из показателей конверсии служит количество полученных звонков, а систем коллтрекинга, связывающих входящий вызов с источником рекламы, нет, то для дальнейшего продвижения потребуется их установка и обработка первичных данных. В противном случае стартовые выводы буду ошибочны. Веб-аналитики нашей компании рекомендуют не ограничиваться только этими данными, а проводить интеграцию с CRM-системами, 1С-платформами и пр.

Включение в цепочку конверсии информации от отдела продаж и статистики по закрытым сделкам приведёт к увеличению отдачи от каждого источника трафика, наглядно подтверждённую суммами расходов и доходов. Результатом обработки полученных данных станет существующая воронка продаж в разрезе полученных заявок и звонков от клиентов.

Исследование транзакционной последовательности

На этом шаге аналитическому изучению подвергают два параметра:

1. Процедура заказа

Цель этого микроисследования заключается в выявлении поведенческих особенностей клиентов при каждом взаимодействии с сайтом, от первого посещения главной или посадочной страницы до выполнения транзакции или ухода с веб-ресурса. В этом случае оперируют информационной статистикой, демонстрирующей целевых визитёров каждого из этапов воронки продаж, а также используют стандартные отчёты веб-аналитических сервисов «Карта целей» и «Пути пользователей» от Google Analytics и «Аналитика форм» и «Вебвизор» от Яндекс.Метрики. Результатом этой операции становится выявление слабых мест, которые провоцируют отток лояльных клиентов, и установление возможных причин ухода.

2. Время до конверсии

Изучение этого показателя приобретает особую актуальность в бизнес-нишах, предполагающих возврат клиента для совершения транзакции:

  • выявление продолжительности периода «созревания» клиента до целенаправленного визита на сайт;

  • отслеживание времени, нужного для запуска компаний ретаргетинга или напоминаний о необходимости совершения повторной покупки (расходные материалы, дополнительное оборудование и пр.).

Результатом определения времени до конверсии являются рекомендации по эффективному использованию рекламных инструментов и настройке маркетинговых стратегий, в том числе и ремаркетинга.

Исследование транзакционной последовательности даёт «ключ к разгадке» самого конверсионного источника трафика и эффективного инструмента маркетолога, на которых следует сосредоточиться в первую очередь. Конкретика проекта определяет и необходимость возвращения ранее посетивших сайт клиентов или сосредоточивании на организации потока новых потребителей. Так, в реальном отчёте Google Analytics одного из интернет-магазинов было выявлено, что заявки отправляются, как правило, во время первого визита. Но была отмечена конверсионная активность и спустя почти две недели после первых посещений. Поэтому было предложено владельцам сайта запустить ретаргетинговую кампанию с демонстрацией релевантных объявлений всем визитёрам, со времени последнего посещения которых прошло больше 10 дней.

Анализ аудитории сайта

Цель этого шага связана с выявлением наиболее перспективных с коммерческой точки зрения сегментов целевой аудитории:

  • сопоставление реальных характеристик целевого трафика по полу, возрасту, региону, интересам и предпочтению по данным отчёта «Посетители» в Яндекс.Метрике с портретом потенциального клиента;

  • анализ региональности трафика и его соответствия регионам присутствия компании;

  • выявление недобросовестных партнёрских площадок, злоупотребляющих накруткой трафика.

Последнюю категорию посетителей, так называемых ботов, можно отследить в отчёте «Роботы» на Яндекс.Метрике. В зависимости от специфики бизнес-проекта критерии нормы для данной категории трафика могут колебаться от 1 до 30%. Но само их присутствие или превышение пороговых значений не является стопроцентной гарантией накрутки. Для этого потребуются дополнительные инструменты, известные профессионалам сферы веб-аналитики.

Результатом выявления коммерчески эффективных групп станут рекомендации по качественной корректировке трафика. Так, по данным аудита интернет-магазина, реализующего строительные материалы, была выявлена малая доля региональных заказчиков, а также невысокая глубина просмотров (тематические разделы каталога товаров практически не посещались). Были предложены следующие рекомендации: усилить поисковое продвижение по фразам товарных категорий с географической привязкой, выделить отдельным преимуществом доставку по России, использовать в качестве целевых страниц карточки товаров с возможностью немедленного заказа. По прогнозным данным веб-аналитиков увеличение трафика на 5000 визитов в месяц должно было привести к получению дополнительных заказов без изменения конверсионных показателей. На практике удалось получить прирост визитов чуть меньше 3000, но при этом увеличилось не только число заказов, но и сам процент конверсии.

Оценка источников трафика

Этот шаг нацелен на аналитическое изучение эффективности каждого из задействованных источников трафика:

  • сравнение по полученным заявкам или совершённым покупкам;

  • сравнительный анализ эффективности по полученным звонкам.

С помощью таких сравнительно-аналитических таблиц можно выявить качественные источники привлечения целевой аудитории, которая конвертируется в лиды, оставляет высокий средний чек и приносит компании стабильный доход. На этом этапе очень важно оперировать корректными данными по каналам, которые не содержат ошибок, связанных с неправильной настройкой меток, подмешиванием статистических цифр из других каналов и пр. Иначе неизбежны ошибки в оценке эффективности и выработке рекомендаций по дальнейшему продвижению и привлечению целевой аудитории.

Скрупулёзный анализ позволяет повысить эффективность каналов привлечения целевой аудитории практически сразу после внесения корректировок. Для примера увеличения конверсии после использования рекомендаций веб-аналитиков можно рассмотреть рекламную кампанию интернет-магазина одежды. Исходя из анализа статистических отчётов, владельцам ресурса было предложено:

  • увеличить объём привлечения по эффективной рекламе;

  • увеличить долю ремаркетинговых кампаний;

  • сократить затраты на низкоэффективные мероприятия, привлекающие нецелевую аудиторию;

  • повысить приток визитёров не только на главную страницу ресурса, но и на разделы каталога, что можно будет впоследствии использовать в настройках ремаркетинговых стратегий;

  • корректировка таргетинга показа объявлений на высококонверсионные регионы.

В результате коэффициент транзакций увеличился до 92%, что на 17% превышало рассчитанные аналитиками прогнозные показатели, рост дохода при этом составил 150%.

Анализ семантического ядра и рекламных кампаний

На этом этапе особое внимание уделяется эффективности семантического ядра и релевантных ему рекламных кампаний. В результате отсеивания малопродуктивных рекламных кампаний и неконверсионных запросов увеличивается отдача от продвигаемого интернет-ресурса. Так, для сайта интернет-магазина из ниши «Инструменты» веб-аналитиками после тщательного исследования был предложен спектр мероприятий для повышения конверсии на 43% (до 1,00% против существующих 0,70%):

  • корректировка пары «запрос-страница», чтобы при переходе по ключу, связанному с конкретным товаром, посетитель попадал на его тематическую страницу в каталоге, а не на главную страницу ресурса;

  • отказ в рекламных кампаниях от фраз, связанных с отсутствующими в наличии товарами;

  • использование точного вхождения по низкочастотным запросам, а для остальных категорий — применение максимально объёмного список минус-слов;

  • проведение ряда ремаркетинговых кампаний для повторного привлечения клиентов на сайт.

Уже через месяц после внедрения предложенных специалистами рекомендаций динамика конверсии составила 99% против ожидаемых 43%, при этом, несмотря на общее сокращение рекламного трафика, увеличилось количество транзакций.