Конверсионная оптимизация. Часть 2

Ранее мы уже говорили о первых шагах в конверсионной оптимизации. В этой статье мы продолжим рассматривать составляющие анализа эффективности рекламных кампаний и коммуникаций с пользователями. Напоминаем, что в качестве примера мы взяли сценарий оптимизации интернет-магазина.

Расчёт ROI

На этом этапе необходимо оценить эффективность каждого из задействованных каналов трафика по показателям рентабельности. Для этого используют расчётную величину ROI, отражающую доходность или убыточность источника привлечения целевой аудитории, с учётом таких статистических данных как:

  • конверсия отправленных заявок или совершённых звонков в закрытые сделки;

  • средний чек по завершенной сделке;

  • маржинальность реализованного продукта или оказанной услуги.

Полученная в результате этой обработки данных информация позволит сделать вывод об эффективности рекламных кампаний с точки зрения их инвестиционной привлекательности. При этом точность и обоснованность выводов зависит от степени интеграции с офлайн активностью клиентов компании, воспользовавшихся её услугами после посещения сайта. Иначе в основу будут положены только сведения о конверсии визитёров в заявки.

Периодичность проведения этого анализа с расчётом ROI определяется спецификой бизнеса. Так, если продукция компании не предполагает быстрой покупки, а для её клиентов характерно неоднократное возвращение и время «на раздумье», то разумнее использовать этот показатель не ежемесячно, а раз в квартал или с другой периодичностью.

Полученные при этом сведения не являются поводом к скорейшему отказу от низкоинвестиционных каналов. Здесь также следует учитывать характерную для бизнес-ниши модель атрибуции и мультиканальную последовательность. В последнем случае большинство клиентов могут впервые попасть на сайт по рекламе в сети интернет, а вот совершить покупку или иную транзакцию уже после использования ремаркетинговых стратегий или иных инструментов. Поэтому отказ от контекстной рекламной кампании негативно скажется на показателях привлечения целевой аудитории.

Выявление конкурентных преимуществ

Этот аналитический инструмент «заточен» на выявление лучше/хуже отработанных источников целевого трафика в сравнении с маркетинговыми стратегиями конкурирующих компаний. Для этого используется специальный отчёт в Google Analytics, который так и называется – «Сравнение». Он демонстрирует не только активность конкурентов по использованию различных каналов привлечения трафика, но и показывает некоторые качественные параметры этой работы (лояльность, доля новых визитёров и т.д.). По умолчанию в этой таблице зелёным цветом отмечают показатели анализируемого сайта, которые превосходят конкурентов, а красным – уступают им.

Сравнение проводят после настройки отрасли, региона и диапазона привлекаемого трафика. При этом полученные данные следует изучить более подробно, исключая возможные ошибки настройки канала или статистических меток. Так, если по итогам отчёта выявлено преимущество по переходам с других сайтов, следует убедиться, что установлена фильтрация на междоменные переходы. В противном случае эти сведения некорректны и не могут быть использованы для выработки рекомендаций по улучшению эффективности.

Точкой приложения полученных данных становится выявление отстающих каналов и разработка мер по повышению эффективности в деле привлечения целевой аудитории. При этом сравнивать показатели анализируемого ресурса и ближайших конкурентов необходимо после сегментации как минимум по отраслям. Иначе это получится просто статистическая сводка, а не основа для дальнейшей работы.

Оценка эффективности сайта для пользователей различных устройств

Основная цель этого этапа – выявление проблемных точек при взаимодействии с сайтом после перехода на его страницы с устройств различного типа (компьютер, планшет, смартфон и т.д.), а также разработка действенных мер по их оперативному разрешению. Это позволит привлекать целевой трафик вне зависимости от технического обеспечения пользователя. Так, мобильная версия может решить ряд проблем, возникающих при загрузке полной версии ресурса. Если большая часть аудитории заходит с планшета или телефона, то стоит рассмотреть вопрос целесообразности использования мобильной рекламы и т.д.

Проблемные точки взаимодействия выявляются при детальном анализе таких параметров как:

  • поведение пользователя на сайте с учётом источника его привлечения, при этом проводят сегментацию визитов по моделям или типам устройств;

  • характеристики сайта, влияющие на его отображение на различных устройствах, – скорость загрузки страниц, адаптированность графики и пр.

Но не стоит пытаться устранить все выявляемые «проблемы», необходимо прогнозировать целесообразность корректировок с учётом возможной отдачи в будущем. Особенно актуальна эта рекомендация при необходимости привлечь к устранению сбоев разработчиков: если затраты на реализацию будут превосходить отдачу от коррекции, то вряд ли стоит включать этот пункт в стратегический план маркетинговой кампании.

Низкие показатели конверсии в сегменте владельцев мобильных гаджетов не всегда стоит рассматривать в качестве негативного параметра и необходимости срочного применения адаптивной вёрстки или создания мобильной версии. Если страница перегружена тяжёлыми изображениями, то она будет долго загружаться в любой из версий, а скорость – один из важных параметров для владельца планшета или смартфона, который не хочет переплачивать за трафик или ожидать загрузки. Если специфика деятельности компании не предполагает моментального принятия решения, а требует предварительных консультаций со специалистами, например, то в этом случае низкая доля конверсии от мобильных пользователей является нормой.

Анализ показателя отказов по ведущему каналу привлечения целевой аудитории

Этот этап нацелен на выявление и детальное изучение тех посадочных страниц, которые приводят к уходу посетителя без завершения транзакции. Результатом становится не только перечень разделов и страниц, вызвавших отказ пользователя, но и разработка эффективных мер по их корректировке (при условии целесообразности внесения этих изменений).

Как правило, низкая конверсия с посадочных страниц у коммерческих сайтов имеет веские основания для этого. Например:

  • контент целевой страницы не соответствует ожиданиям клиента от рекламы;

  • при переходе на посадочную страницу возникают технические проблемы или отсутствует понятная навигация;

  • ознакомившись с предложением компании, клиент решает позвонить или обратиться в точку офлайн продаж.

Своевременный анализ «отказных» страниц устанавливает причины потери трафика и повышает эффективность его привлечения без увеличения бюджета.

Подготовка сводного отчёта и рекомендаций

Целевая установка заключительного этапа направлена на выработку действенных рекомендаций по привлечению пользователей сети интернет с прогнозированием возможного результата от их реализации. В качестве результата рассматривается план внесения корректировок в рекламные кампании и сам интернет-ресурс, отдельной строкой в котором проходит прогноз роста целевых визитов и/или увеличения доли конверсии.

На этапе реализации предложенных веб-аналитиком рекомендаций приобретает значение оценка достигнутых результатов. Безусловно, на точности прогнозов, действенности и эффективности предложенных мер сказывается опыт специалиста в подобных проектах, учёт нишевых особенностей бизнеса, а также понимание причинно-следственных связей при компиляции нескольких методик повышения конверсии.

Рассмотренный выше пошаговый алгоритм конверсионной оптимизации представляет собой лишь «скелет» процесса. При работе над конкретным ресурсам могут быть включены дополнительные параметры изучения либо исключены некоторые шаги из представленных. Так, для компаний в сегменте В2В данные от сервисов веб-аналитики необходимо дополнять сведениями по анализу звонков или устанавливать систему коллтрекинга, поскольку это один из основных показателей успешности любой рекламной компании – онлайн или оффлайн. Ориентированные на модель В2С организации не испытывают такой необходимости в детальном исследовании телефонных коммуникаций.

Выработка корректных рекомендаций по конверсионной оптимизации без учёта множества нюансов практически неосуществима. Да, ряд шагов представленного выше алгоритма можно выполнить самостоятельно, при условии безошибочных настроек систем сбора данных, отсутствия пересекающихся каналов и с учётом особенностей тематики ресурса и его функционала. Чтобы избежать погрешности в конечном результате, рекомендациях и прогнозах, разумнее поручить проведение анализа профессиональному веб-аналитику.