Книга: Интернет-маркетинг. Полный сборник практических инструментов

Настройка отчетов, подготовка системы анализа

Настройка отчетов, подготовка системы анализа

После расстановки меток, проведения рекламной кампании и сбора данных для анализа настроим отчеты статистики (срезы, если речь идет о Livelnternet, сегменты, если речь идет о Google Analytics и SpyLOG, custom reports, если речь идет о лог-анализе). Они должны содержать информацию только по тем посетителям, которые пришли с определенных рекламных площадок, то есть перешли на рекламную страницу, в адресе которой есть нужная метка. Это позволит нам анализировать каждую рекламную площадку отдельно и сравнивать их между собой. Без использования меток и настройки специальных отчетов мы можем анализировать только всю аудиторию сайта целиком и установить лишь количество переходов с каждой рекламной площадки, да и то не всегда.

Теперь для каждой метки строим следующий набор отчетов:

1) число посетителей, пришедших с этой площадки;

2) число посетителей, имеющих на точке входа метку и просмотревших более одной страницы на сайте, – число качественных посетителей, пришедших с рекламной площадки;

3) число посетителей, имеющих на точке входа метку и просмотревших целевую страницу, – число целевых действий, сделанных посетителями, пришедшими с рекламной площадки.

В том случае, если нам важна постоянная аудитория, необходимо построить и четвертый отчет:

4) количество посетителей, имеющих на точке входа метку и вернувшихся на сайт повторно, то есть число постоянных посетителей, пришедших с рекламной площадки.

Полученные в отчетах данные сводим в первичную таблицу (табл. 7.2).

Таблица 7.2. Первичная таблица данных исследования результатов рекламной кампании

Теперь, зная стоимость размещения на каждой площадке, мы можем составить общую таблицу, включающую рассчитанную стоимость для каждого этапа (табл. 7.3).

Таблица 7.3. Рассчитанная эффективность рекламной кампании по известным данным статистики[5]

Когда вы будете строить таблицу, то в полной мере оцените преимущество специализированных решений для анализа рекламных кампаний: довольно большой объем работы по настройке отчетов, получению данных, сведению их в единое целое выполняется программным комплексом автоматически и гораздо быстрее. Но за эту скорость и простоту надо платить гибкостью и ценой каждого отчета.

Аналогично описанному выше процессу получения статистических данных рекламных кампаний и вычисления эффективности вложений в каждую площадку, мы можем определить эффективность других маркетинговых действий, проводимых нами в Интернете: оптимизации, вирусного маркетинга, PR и т. д. Практически любое действие, которое мы проводим в Интернете, можно измерить, пользуясь приведенной выше методикой. Основная задача – найти ключевые точки, на которых надо определять эффективность.

В единую таблицу необходимо свести не только медийную и контекстную рекламу, но и все остальные методы маркетинга, такие как оптимизация, вирусная реклама, реклама в играх, PR и т. д.

1. ОПТИМИЗАЦИЯ. В таблицу в столбец «число посетителей» следует подставлять величину, равную разнице между числом переходов с поисковых систем в исследуемом и предыдущем месяце, а значение стоимости работ по оптимизации (колонка «стоимость размещения») определяется как затраты на оптимизацию в исследуемый месяц. Число качественных посетителей и целевых действий определяется пропорционально от величины всего поискового трафика.

Иногда встречается специфический вид организации сайта, когда пользователи попадают сразу на страницу с исчерпывающей информацией о продукте и о компании, включая телефон и координаты офиса. Такой подход нередко оправдан для сайтов, тип цели которых – вывод на контакт потенциального клиента. В данной ситуации чем меньше пользователь просматривает страниц, тем лучше для компании. В этом случае применение общего коэффициента конверсии к этим пользователям невозможно, и необходимо посчитать дополнительно коэффициент конверсии именно для пользователей, пришедших по ссылкам с поисковых систем, то есть определить количество посетителей, которые становятся клиентами после просмотра единственной страницы, на которой они оказались после перехода из поиска.

Получить эти данные можно, например, в результате опроса, вставив в список мест, где пользователь мог видеть рекламу компании, дополнительно «нашел ссылку на компанию в поисковой системе». Теперь необходимо отобрать ответы потребителей только тех товаров, страницы с описанием которых хорошо оптимизированы в поисковых машинах. И именно для этих клиентов нужно посчитать количество тех, кто отметил, что они, во-первых, были на сайте, а во-вторых, нашли ссылку на сайт в поисковой системе. Таким образом, посчитав число посетителей, которые пришли на страницу с описанием товаров с поисковых машин, и поделив на него полученное ранее число клиентов, получим примерную конверсию пользователей, пришедших по оптимизации в клиентов.

Приведенный выше метод применим в подобных же случаях, когда контекстная реклама приводит пользователя на страницу, с которой он сразу же идет в магазин, звонит в офис компании и проч. Или, как вариант, недавно появилась возможность разместить ее прямо в поиске маленькой страницы с координатами. Для тех пользователей, которые приходят по контекстной рекламе, достаточно указать: «распечатайте эту страницу и получите скидку» – это не требует перехода на другие страницы сайта. При оптимизации страниц сайта мы не всегда можем применить способ с купонами, он может даже мешать оптимизации.

2. PR. В таблицу 7.3 в столбец «число посетителей» следует подставлять все переходы из новостных изданий и блогов. Стоимость работ по PR считается как затраты на содержание PR-отдела (его интернет-части) и затраты на размещение материалов. Число качественных посетителей, целевых действий и возвратов считается как обычно.

Необходимо помнить, что при публикации PR-материалов не всегда сохраняется ссылка на сайт, поэтому при анализе эффективности необходимо еще и контролировать количество запросов в поисковых машинах названия компании, или рекламируемой марки, или других информационных поводов, которые продвигает PR-служба, а также количество type-in-переходов (их рост). Действительно, в случае, если в информационных материалах упоминается компания, марка, технология, магазин и проч., то целевые группы будут прибегать для поиска заинтересовавшей их информации к поисковым системам. Если число поисковых запросов с названием компании и торговыми марками начинает резко расти, следует включить их в анализ.

3. ВИРУСНЫЙ МАРКЕТИНГ. Если в вирусный материал можно поставить ссылку с меткой, то считаем число посетителей с вирусных роликов как обычно. Если ссылку с меткой поставить нельзя (и вообще никакую ссылку нельзя поставить), то число посетителей рассчитывается как изменение числа прямых переходов на сайт без ссылки – именно так чаще всего работает вирусный маркетинг, потому что люди переходят из почтовых программ. Число качественных посетителей и число целевых действий считается пропорционально общему соотношению числа качественных посетителей и целевых действий для type-in-трафика, как и для оптимизации. Точно так же, как в PR, можно, а часто и нужно считать рост числа поисков названия компании или торговой марки.

4. ПАРТНЕРСКИЕ ПЕРЕХОДЫ (переходы с партнерских сайтов). Размещение на партнерских сайтах нужно всегда делать с метками. Многие системы, автоматизирующие работу с партнерами, расставляют уникальные метки для каждого партнера автоматически. В табл. 7.3 в столбец «число посетителей» необходимо заносить общее число переходов с сайтов партнеров за исследуемый месяц. Статистика по числу качественных переходов и целевых действий считается как обычно. В столбец «стоимость размещения» заносится стоимость содержания отдела партнерских программ.

В том случае, когда нельзя использовать технологию меток, – например, для оптимизации, – используйте refferers. Технология меток более эффективна, чем технология анализа по referrer, поскольку последние часто могут быть утеряны при переходе пользователя, но ее можно применять только там, где вы можете прямо указать ссылку.

Таким образом, общая технология расчета эффективности для любой маркетинговой акции – это определение алгоритма превращения охваченных маркетинговой акцией пользователей в клиентов, а затем расчет стоимости клиента по размеру всех затрат на маркетинговую акцию и подходящих в данном случае коэффициентов конверсии. Так следует поступать для всех маркетинговых действий в Интернете. Впоследствии все данные сводятся в единую таблицу, где совместно анализируются. То есть маркетинговые акции различного характера сравниваются друг с другом по единой методике и в общих единицах.

Оглавление книги