eTarget 2013: Веб-аналитика и оценка результатов кампании (Обзоры)

На пятнадцатой секции второго дня конференции обсуждали веб-аналитику и оценку результатов рекламной кампании.

Веб-аналитика: анализ эффективности рекламных кампаний

Первым к микрофону вышел Егор Кожевников из компании «Ашманов и партнеры». Сначала Егор напомнил, что любая рекламная кампания должна приносить прибыль. Другой вопрос, насколько она эффективна? Варианта обычно два:

  • в случае успеха работаем дальше;
  • в случае неудачи сокращаем бюджет и останавливаем РК.

Почему же не всегда всё получается? По словам Егора, важен грамотный анализ, и именно анализ, а не сбор статистики «в стол». Также важно:

  • понимать, как сайт решает бизнес-задачи;
  • что на сайте влияет на эффективность бизнеса;
  • как повысить эффективность РК;
  • почему пользователи уходят;
  • верно интерпретировать данные.

Егор считает, что анализировать нужно для того чтобы:

  • оценивать;
  • понимать;
  • отслеживать динамику;
  • реагировать;
  • прогнозировать;
  • экспериментировать;
  • контролировать;
  • управлять;
  • развиваться.

Далее докладчик задался вопросом, что же нужно анализировать. Отвечал он на него поэтапно. Вначале он продемонстрировал такой слайд.

Потом Егор поведал, какие метрики стоит анализировать для разных типов сайта.

Продающий сайт:

  • коэффициент конверсии (корзина, покупка);
  • количество конверсий;
  • прибыль;
  • ROI;
  • сумма транзакции;
  • отказы от корзины;
  • повторные заказы.

Банки, страхование:

  • заполнение заявки;
  • стоимость заявки;
  • звонки.

Инфо, развлечения:

  • просмотр определенного количества страниц;
  • просмотр конкретной страницы;
  • действие (загрузка файла, просмотр видео, заполнение формы);
  • % соотношения новых и постоянных посетителей.

Универсальные метрики:

  • источники трафика;
  • время на сайте;
  • глубина просмотра;
  • показатель отказов.

Далее  докладчик перешел к пяти ошибочным мифам веб-аналитики и опроверг их.

1. Чем больше кликов, тем лучше – на самом деле решает ROI.

2. Чем выше показатель времени на сайте, тем лучше – далеко не на всех сайтах это хорошо.

3. Чем выше глубина просмотров, тем лучше – однако, например, в интернет магазинах уводить покупателя на другие страницы не выгодно.

4. Чем выше % отказов, тем хуже – неверно для страниц, где требуется совершить действие.

5. Существуют единые показатели конверсии для сайтов одной тематики – на деле, это не более чем «средняя температура по больнице, включая морг».

Типичные ошибки при анализе:

  • пассивность;
  • злоупотребление данными;
  • чрезмерное количество систем статистики.

И завершил свое выступление Егор подведением итогов. По его мнению грамотная веб-аналитика – это:

  • увеличение конверсий;
  • рост прибыли;
  • рост возврата инвестиций;
  • успешное продвижение целей.

Как правильно оценивать эффективность каналов обращений и снижать стоимость контакта «продающей» рекламы

Микрофон взял Андрей Борисов, Текарт. Время он не терял и сразу же приступил к рассказу о способах и источниках отслеживания действий пользователей.

1. Google Analytics:

  • плюсы:
— простота настройки; — возможность установки на сайте; — нет необходимости привлекать программиста; — совершенно бесплатно.
  • минусы:
— не отслеживает телефонные звонки; — по мнению докладчика, имеется довольно большая погрешность; — не показывает путь по сайту отдельного посетителя.

2. CMS сайта:

  • плюсы:
— высокая точность; — информация о пути по сайту.
  • минусы:
— не отслеживает телефонные звонки; — необходимо привлекать программиста.

3. Уточнение информации у позвонившего:

  • плюсы:
— не нужно никаких дополнительных инструментов.
  • минусы:
— низкая точность; — лишняя нагрузка на позвонившего.

4. Замена телефонного номера (последние цифры меняются в зависимости от того, с какой площадки пришел посетитель):

  • плюсы:
— учет звонков со всех рекламных площадок; — почти 100% точность; — никаких лишних вопросов.
  • минусы:
— не отслеживает ключевые слова; — не показывает путь по сайту; — необходимо привлекать программиста; — необходимо покупать телефонные номера и устанавливать переадресацию; — телефонный номер постоянно меняется.

5. Использование промокода (располагается над телефонным номером и запоминает путь пользователя по сайту):

  • плюсы:
— отслеживание фраз переходов; — получение информации по звонкам и формам с сайта; — довольно большая точность ; — получение пути по сайту.
  • минусы:
— лишняя нагрузка на клиентов компании (ответ на вопрос о номере посетителя); — необходимо привлекать программиста.

Андрей пояснил, что Текарт счел именно последний вариант самым оптимальным. После этого докладчик рассказал, какие отчеты важно отслеживать:

  • по контекстной рекламе;
  • по баннерам на порталах;
  • по самим порталам.
И закончил доклад выступающий перечислением сложностей, которые надо учитывать в работе с рекламой.

1. Региональность. Некоторые рекламодатели вообще не учитывают этот фактор или, наоборот, уделяют ему слишком много внимания. Оптимально учитывать 7-10 регионов.

2. Проблема кириллических запросов в Google.

3. Пересечение рекламных источников – совпадает примерно 15% перешедших, что может стать причиной неточностей при анализе статистики. Здесь лучше всего расставить веса́ для источников.

Google Analytics против Яндекс.Метрики

Следующим выступающим оказался Олег Рудаков – представитель AdLabs. Перед непосредственно сравнением двух аналитических инструментов он привел в качестве предисловия слайд:

Сразу после этого он приступил к выбору лучшего инструмента по критериям, перечисленным на этом слайде. Далее я буду сокращенно называть Google Analytics «GA», а Яндекс.Метрику «ЯМ».

1. Анализ трафика по каналам.

GA:

  • цели, новые посещения, ценность цели;
  • фильтры, расширенные сегменты.

ЯМ:

  • визиты, вернувшиеся, цели, количество целевых визитов.

Счет 2:1

2. Посетители.

GA:

  • новые и вернувшиеся.

ЯМ:

  • определение пола и возраста.

Счет 1:1

3. Электронная торговля.

GA:

  • выдача детальных данных после настройки;
  • отчет по многоканальным последовательностям.

ЯМ:

  • нет настолько же детальных данных;
  • конверсия вернувшихся, но нет показа промежуточных значений.
Счет 1:1

4. Контекстная реклама.

GA:

  • интеграция с AdWords;
  • возможность запроса информации с других источников.

ЯМ:

  • только общие данные по посещениям.
Счет 2:1

5. Поисковые запросы.

GA:

  • все необходимые данные, связанные с инструментами для веб-мастеров.

ЯМ:

  • все необходимые данные переходов по страницам.
Счет 1:1

6. Популярные страницы.

GA:

  • детальная информация по заголовкам.

ЯМ:

  • только просмотры.

Счет 1:0

7. Поведение посетителей на отдельных страницах.

GA:

  • статистика страницы, карта ссылок, процент кликов;

ЯМ:

  • упрощенная статистика страницы, карта ссылок;
  • карта кликов, сетка разрешений, веб-визор, фильтры посещений.

Счет 0:1

8. Дополнительно.

GA:

  • отчет в режиме реального времени.

ЯМ:

  • мониторинг доступности.
Счет 1:0

В итоге счет получился 9:6, но, как сказал Олег, это вовсе не означает, что стоит делать однозначный выбор в пользу Google Analytics, так как по большей части плюсы и минусы обеих систем компенсируют друг друга. К тому же некоторые данные, выдаваемые по определенным критериям, разнородны. Докладчик рекомендует использовать оба сервиса в связке.

Веб-аналитика – от цифр к пониманию

Подвел итоги секции ее модератор Алексей Иванов из ISEE Marketing. Выступление, как он сам заметил, оказалось больше философским. Сначала выступающий выделил основные критерии оценки качества аналитики:

  • просмотры рекламы.
  • CTR;
  • клики;
  • CPC;
  • глубина просмотра;
  • конверсия;
  • CPO.

По словам Алексея нужно учитывать:

  • количество заказов и их потенциальный рост;
  • вклад брендовых запросов;
  • долю новых клиентов;
  • средний чек.

И напоследок Алексей посоветовал:

  • думать о людях, а не о цифрах;
  • отслеживать влияние внешних факторов;
  • искать разные объяснения результатов;
  • повторять эксперименты.
Первую часть обзора можно прочитать здесь.
Tweet

Авторизация

Вы можете авторизоваться через социальные сети.

Комментарии

© 2010-2020 MC Site