Конспект выступлений GoAnalytics

Наша редакторка Дарья Касаткина продолжает посещать интересные мероприятия по маркетингу. 6 апреля она сходила на конференцию GoAnalytics, посвящённую онлайн-аналитике для бизнеса, и записала самые интересные выступления. Предлагаем конспект ключевых докладов.

«Пуш-уведомления как новый способ персонализованного управления конверсией»

• Есть три способа работать с мобильным трафиком: мобильные приложения, мобильные сайты, адаптивные сайты. Мобильный веб уносит пользователей с десктопа, поэтому десктоп пытается догнать мобайл веб-пушами.

Принципы веб-пушей

1. Соглашение пользователя на подписку в браузере позволяет всегда отправлять ему пуши. Даже если он не в открытом браузере;
2. То же самое работает и в мобильных браузерах;
3. Чтобы пользователь увидел уведомление, он не обязательно должен быть в браузере — он увидит его даже на рабочем столе/заблокированном экране;
4. Пользователи могут быть уверены, что их данные не утекут на другой домен;
5. У пушей нет спам-рейтинга.

• По типам задач веб-пуши бывают информационными, конверсионными (триггерными) и административными.

Мифы о веб-пушахСбор подписок на веб-пуши режет конверсию: нет, не режет, если все делать аккуратно;Стратегию сбора подписок нельзя настраивать и нужно пихать подписку сразу: неправда, можно настраивать сбор на основе триггеров;Сбор подписок работает только на https: нет, можно настроить и на http (но, вообще, лучше сделайте уже https, это не сложно — прим. редакции);Нельзя персонализировать сообщение в opt-in: можно, на https — с предварительным шагом;Никто не подписывается на веб-пуши: стандартный массовый сбор на самом деле даёт ~10−15% активированных подписок на любом сайте;От веб-пушей тяжело отписаться: в большинстве браузеров можно отписаться из самого пуша;Пуши воспринимаются как спам: в зависимости от сайта CTR от 5% (массовые) до 30% (таргетированные).

Типы рассылок веб-пушей:

1. Массовые: всем, в одно и то же время;
2. Массовые сегментированные: аудитории, выполняющей определенные условия, в одно и то же время;
3. Workflow: на основе выполненных триггеров, время отправки для каждого пользователя своё;
4. На основании сигнала по API: решение о том каким пользователям и что отправлять принимается на стороне внешней логики (например, CRM или ERP).

• По параметрам пуша можно сделать персонализованный лендинг. Все, что вы можете загрузить в мердж-теги, работает и с пушами. URL такого лендинга тоже может быть динамическим.
• При работе с адекватной платформой интеграция пушей занимает 15−30 минут. А вот переводить список подписчиков с одной платформы на другую — долго, дорого и больно.
• Посылать пуши по 4 раза в день всё-таки не очень хорошо. Особенно если у вас магазин женского нижнего белья.
• С веб-пушами работают те же принципы, что с другими каналами маркетинга: знайте свою целевую аудиторию, адекватно оценивайте, сколько информации он может переварить, продумывайте сценарии сбора.

Советы по времени отправки:

1. Не отправляйте пуши по выходным и в понедельник;
2. Лучшее время: со вторника по пятницу до второй половины дня;
3. Следите за часовыми поясами: «Не будите клиента».

• Среднее время отклика на электронное письмо: 6.4 часа; смс: первые 3 минуты; веб-пуш: в течение 3 минут после включения интернета, если интернет был включен — мгновенно.UTM-метки в соцсетях — на страже конверсии
• Как отслеживать эффективность: ничего необычного — проставляйте UTM-метки, ивенты для Google Analytics, используйте deep link.

[facebook*]Подключите Фейсбук* в Амплифере, чтобы ваша аудитория получала уведомления о новых публикациях[/facebook*]

«Аттрибуция на основе воронки»

• Атрибуции по последнему клику недостаточно. Нужно следить за поведением пользователя по всей длине воронки продаж. На «Озоне» только 21% заказов делается в первую сессию.

Вопросы без ответа при атрибуции по последнему клику:

1. Как изменится оценка эффективности рекламы, если учитывать все сессии, а не только последнюю?
2. Как отличается влияние каналов на новых и вернувшихся пользователей?
3. Как изменится оценка рекламных кампаний, если учитывать пользовательские цепочки на разных устройствах?

• Данные по конверсиям собрали через Google Analytics (режим Enhanced Ecommerce), добавили рекламные сервисы не в Гугле, достали данные из CRM и объединили в Google BigQuery. Получились отчеты в Google Sheets и дашборды в Google Data Studio.

Порядок расчета атрибуции на основе воронки:

1. Назначаем шаги воронки;
2. Формируем однородные сегменты сессий пользователей (по типу устройства, по региону, по типу пользователя: новый, вернувшийся);
3. Для каждого сегмента назначается ценность шага по воронке — с какой вероятностью пользователь продвинется дальше.

• В случае с «Озоном» самый сложный шаг был между просмотром карточки товара и добавлением его в корзину. Значит, задача — повысить конверсию именно на этом шаге.
• Оказалось, что каналы, которые приводят больше нового трафика, получают больше всего добавочной ценности. «Новички» конвертируются лучше, чем вернувшиеся пользователя. Часть ценности первой сессии уходит в канал, который ее привлек. Все это позволило более грамотно планировать бюджет.
• Полезный визит с мобильной платформы аналитика оценила выше, чем полезный визит с десктопа. Люди больше не стесняются покупать с мобильных устройств.
• Получившийся результат оценивает все шаги, все сессии, и помогает лучше планировать бюджет на рекламные кампании.
• Всегда можно добавлять в BigQuery новые сегменты, которые покажутся бизнесу важными для развития.

«Как инфраструктура мобильной аналитики Sports.ru решает задачи маркетинга и редакции»

• У Sports.ru 331 приложение для iOS и Андроида, более 11 миллионов установок, в среднем пользователи проводят в них по 21 минуте в день;

Этапы user flow приложений:

1. Разметка всех событий внутри приложения;
2. Проверка правильности разметки;
3. Выделение сессии и последовательности событий.

Типы событий:

1. Event: любое событие;
2. UserProperty: любая информация о пользователе внутри приложения (например: устройство, включены пуши или нет).

• Сессия — последовательность событий с разницей во времени менее 15 минут. Определяется при помощи SQL и Python.
• Расходы компании на аналитические сервисы — 0 ₽, а всю архитектуру может поднять и настроить один человек.
• Для аналитики приложений используются AppMetrica, ClickHouse, Google Analytics, ReDash (opensource-платформа).

Внедрение аналитики:

1. Для новых приложений: разметка после каждой итерации процесса разработки;
2. Для старых приложений: полная разметка всех событий и экранов на 3 дня. Разработчикам не нравилось, но они смирились.

Какие задачи решает аналитика:

1. Выделение ядра пользователей — самых активных пользователей за определенный период времени;
2. Определить use cases.

Что выяснили:

1. Неактивные пользователи чаще открывают пуши;
2. Добавление онбординга значительно повысило конверсию в подписки на теги и уменьшило количество пользователей «на одном экране»;
3. Активные пользователи любят смотреть статистику по любимым командам, игрокам, видам спорта.

• Тестируйте: может оказаться, что лучшие результаты по конверсии (например из прочтения материала в шер) покажет самый некрасивый с точки зрения дизайнра и продуктовой команды вариант.Почему врёт аналитика
• Редакции интересны простые цифры: просмотры в вебе, просмотры в приложении, общие просмотры разделов по видам спорта.

Три типа пушей, которые шлют Sports.ru:

1. Автоматические (голы, срочные новости);
2. Редакционные;
3. Кастомизированные (по подписке). Плюсы своей инфраструктуры для пушей: полная воронка и кастомизация. Минусы: баги.

• Основной доход приложений — реклама.

Подключите Телеграм в Амплифере и уведомляйте подписчиков о новых публикациях

«Реклама в онлайне, а бизнес в офлайне. Как увеличить продажи с помощью микроконверсий?»

• Что такое микроконверсия? Промежуточное действие, которое происходит до достижения главной цели. Примеры: запись на прием к врачу (конверсия — сам прием); добавление товара в корзину (конверсия — покупка).
• У екоммерса достаточно данных для анализа и ему проще делать аналитику. Офлайн действия могут ограничиваться встречей с курьером.Как отследить продажи через соцсети
• В офлайн-бизнесе аналитика онлайн-рекламы становится менее прозрачной, потому что гораздо сложнее отследить результаты. У заказчика возникает вопрос: «А куда вообще уходит рекламный бюджет?»

Как отследить конверсию там, где конверсия происходит с отсрочкой и сложно отследить связь?

Вариант 1: перенести воронку в онлайн. Плюсы: больше статистики. Минусы: нужно изменять бизнес процессы, потратить много времени и денег.

Вариант 2: сделать промокоды. Плюсы: 15−20% клиентов показывали промокоды. Минусы: меньше прибыли клиенту за счет акции, нерентабельно. Выяснили, что в среднем от веб-сессии до целевого действия проходит 3 дня.

Вариант 3: микроконверсии. Микроконверсии должны были по поведению на сайте предсказать, выполнит человек целевое действие или нет. Завели ~100 событий. Проблемы: у разных событий разный показатель конверсии, долгий срок от соприкосновения до конверсии.

• Строили таблицы корреляций на пяти вариантах смещений: 1, 2, 3, 5 и 7 дней.
• Лучшие показатели корреляции были у целей «Калькулятор» и «Схема проезда».
• Просмотр этих страниц больше всех коррелировал с открытием вклада в офлайн-офисе банка.

Как внедрить микроконверсии на проекте:Заведите 20 целей;Дождитесь набора данных;Найдите смещение клика и основной конверсии;Найдите коррелирующие цели;Управляйте ставками по микроконверсиям, замеряйте изменения;Поддерживайте процесс постоянно.

Это сложно, долго и муторно. Поэтому берите открытый инструмент Goal Correlator, он работает с Google Analytics и Яндекс. Метрикой, рассчитывает корреляции между главной конверсией и микроконверсиями.

«Какие показатели медийной рекламы важны для принятия решений — на примере Сбербанка»

• Медийная реклама началась с первого баннера в интернете с CTR 44%, превратилась в огромные экосистемы.

По каким показателям Сбербанк измеряет эффективность рекламы:Охват;Показы;Клики;Визиты;Качественные визиты;Выполнение целевых действий.

Этапы воронки медийной рекламы:

1. Построение знания о продукте;
2. Вовлечение целевой аудитории
3. Целевые действия.

Для каждого продукта Сбербанка лендинги персонализировались по микросегментам с разными профилями. Например: видел/не видел рекламу продукта, взаимодействовал/не взаимодействовал с ней, совершил/не совершил целевое действие. Аналитика показала, что конверсия в оформление продукта с персонализованных страниц стала ~10−12% (была в два раза меньше).

Подключите «ВКонтакте» в Амплифере

Мы часто ходим на интересные мероприятия и ведём трансляции в Телеграм-канале. Подписывайтесь, чтобы первыми узнавать о выходе новых материалов в блоге, наших активностях и новостях.