Кто отвечает за аналитику вашего проекта?

• Этап 1. Постановка целей
• Этап 2. Техническая подготовка
• Этап 3. Внедрение системы сбора данных
• Этап 4. Корректируем цели и параметры сбора данных
• Как же быть с оптимизацией?
• Результаты
• Какую роль в аналитике занимает веб-разработчик?
• Вывод

Рассказ о том, как объединение в единый механизм Аналитика-стратега (какие данные собирать и как анализировать), Маркетолога-тактика (инструменты рекламы и оптимизации) и Веб-разработчика (доработки сайта и интеграция с CRM) позволяет добиваться бизнес-целей компании. Пик конверсии в лид — 15% (каждый 7-й посетитель оставлял заявку). Пик конверсии в звонок — 13%. Каждый 8 посетитель позвонил в клинику!

Если в продвижении вашего сайта еще не задействован аналитик, вам следует прочитать статью!

После чего собраться с духом и назначить Аналитика. Если подходящего не найдете, станьте Аналитиком самостоятельно. Это вполне реально. Как – мы расскажем.

Задача веб-аналитики — предоставление данных для принятия решений.

Аналитик должен интерпретировать цели вашего бизнеса в систему сбора данных, исследовать их и составить план действий для продвижения и оптимизации интернет-проекта. Хорошая практика — если аналитик подключается к проекту еще на этапе разработки сайта.

В вашем проекте есть аналитик? Какие задачи он выполняет? Возможно, пора навести порядок и заказать веб-аналитику в нашей компании.

Этап 1. Постановка целей

Роль аналитика в проекте не менее важна, чем роль маркетолога, дизайнера или веб-разработчика. В идеальной вселенной аналитик отвечает за стратегию, маркетолог — за тактику, остальные — за продакшн. В реальности часто роль аналитика выполняет маркетолог или менеджер, который проектирует сайт.

Мы начали работать с сетью профессиональных клиник Диалайн в декабре 2015 года. Основа проекта — контекстная реклама в Директе. Ежемесячный бюджет определен и не меняется в течение года. До нас заказчик работал с другим агентством, мы получили неплохие кампании уже на старте.

Цель на 2016 год — рост не менее чем на 20% среднемесячного количества обращений из интернета при фиксированном ежемесячном бюджете

Аналитик совместно с Маркетологом (в нашем случае) или с руководителем компании заказчика должен поставить бизнес-цель на долгий период. Цели лучше ставить по SMART-технологии — цель должна быть конкретна, измерима, достижима, релевантна и зафиксирована на определенный срок.

Одновременно с постановкой цели аналитик думает  о следующих показателях:

• KPI — какие ключевые показатели будем фиксировать. Это могут быть обороты онлайн-продаж, количество заказов или заявок, количество просмотров страниц, количество повторных покупок, итд.
• Сегменты — по каким признакам объединять пользователей.
• Целевые значения — чего хотим добиться.

Мы решили, что в качестве KPI будем использовать:

1. среднюю цену клика по проекту в целом и по каждой кампании. Необходимо для расчета окупаемости конкретных услуг. Например, прием аллерголога стоит 750 рублей, а прием педиатра — 1500 рублей. Цена клика по аллергологии — 17 рублей , по педиатрии — 13 рублей. При одинаковой конверсии прием к педиатру выгодней в 1500 / 750 * 17 / 13 = 2,6 раза!
2. количество заполнений заявок на сайте по месяцам в разрезе услуг. Считаем общую конверсию по клинике и частную — по каждой кампании. Распределяем бюджеты по кампаниям пропорционально их конверсии!
3. количество звонков посетителями с рекламных объявлений по месяцам. Считаем конверсию в звонок по каждой рекламной кампании.

Этап 2. Техническая подготовка

Для аналитики нужны данные о звонках, формах, продажах, отказах, возвратах — все, что вы определили на предыдущем этапе. Статистику лучше получать из первоисточника, так вы минимизируете возможные искажения. Обороты, продажи, возвраты — из CRM или у отдела продаж. Конверсии, заполненные формы — на сайте. Переходы, просмотры страниц — в Метрике или Analytics. Просмотры и переходы по рекламным объявлениям — в соответствующей рекламной системе.

Задача аналитика на этом этапе — разработать ТЗ для сбора данных и настройки целей систем веб-аналитики.

Мы решили, что данные будем получать следующим образом:

• Заполнение форм Заказать звонок, Записаться к врачу, итд. — Мы подготовили техническое задание для настройки целей в Метрике и Analytics — данные передавались по факту заполнения каждой формы.
• Звонки с рекламы в Директе. — Мы самостоятельно настроили систему коллтрекинга и поставили задачу техническим специалистам для внедрения специальных кодов на сайт.
• Количество пациентов клиники — Заказчик ежемесячно готовил информацию о количестве визитов в клинику по рекламным заявкам.

Этап 3. Внедрение системы сбора данных

В результате внедрения системы сбора данных вы получите удобный инструмент для мониторинга выполнения KPI на сайте. На этом этапе случилась техническая проблема.

Цели в Метрике и Analytics были настроены быстро, и в январе у нас уже была статистика по заявкам. Коллтрекинг заработал только в мае (sic!). Соответственно, с января по апрель мы оставались в неведении, сколько звонков приносит контекстная реклама.

Если бы техническая часть проекта была под нашим управлением, мы не допустили длительной просрочки.

Мы как веб-интегратор можем решать почти любую задачу в проекте — у нас есть специалисты по разработке и поддержке сайтов на Битриксе, настройке ПО и поддержке 24х7.

Схема организации работы аналитика и маркетолога в интеграционном проекте.

Этап 4. Корректируем цели и параметры сбора данных

С развитием интернет-проекта появляются новые источники данных и новые KPI. План сбора статистики нужно пересматривать хотя бы раз в год, корректируя цели и KPI. Мы перешли к этому этапу намного раньше — летом заработали еще 2 одностраничных сайта по отдельным услугам и нам пришлось включить дополнительные цели и распределить маркетинговые бюджеты.

Как же быть с оптимизацией?

Внимательный читатель обратил внимание, что все этапы относятся к сбору данных для аналитики, но не процессу аналитического мышления как такового.

Стратегическая аналитика — сложная и творческая задача. Готовых рецептов по достижению KPI нет ни у одного бизнеса. Задача специалиста — правильно собрать нужные данные и выдвинуть маркетинговую гипотезу на их основе.

Гипотезы и эксперименты — основа успешных маркетинговых кейсов. Ставит эксперименты — Маркетолог. Для этого нужны данные, предоставленные Аналитиком.

Выдвигали гипотезы и ставили эксперименты несколько наших специалистов вместе с маркетологом заказчика. Основные усилия были направлены на:

• уменьшение стоимости клика;
• увеличение конверсии в заявку;
• увеличение конверсии в звонок (и снижение стоимости звонка, соответственно).

Примеры рекомендаций по повышению качества рекламного трафика и росту конверсии в звонки:

• Корректировать ставки по сегментам аудиторий — Повышать для тех, кто уже был на сайте.
• Отключать кампании в не-сезон. Летом — обморожение; зимой — укус клеща.
• Отключать фразы и группы объявлений, который показали нулевую конверсию в заявку или звонок за определенный период.

Результаты

Сводная таблица за год. Самая высокая конверсия по заявкам в Октябре 2016 — 15,23%. Это значит, каждый 7 (!) посетитель с контекстной рекламы оставлял заявку. Учитывая, что средняя конверсия по интернету не превышает 2%, это очень крутые результаты.

Пик конверсии по звонкам в Августе 2016 — 13,80%. Каждый 8 посетитель звонил в клинику.

А как дела с конверсией вашего сайта? Возможно, пора обратиться к нам за оптимизацией?

Конверсия в заявки и звонки

График конверсий

Какую роль в аналитике занимает веб-разработчик?

Сайт — технически сложная система. Мы знаем много случаев, когда неправильно настроенный счетчик Метрики неверно собирал статистику. Грамотный маркетолог или аналитик в состоянии написать техническое задание на внедрение системы сбора данных, но отдать его в реализацию лучше программистам!

Вывод

Аналитика — циклический процесс из нескольких этапов. Задачу по аналитике легко декомпозировать и назначить конкретных ответственных. Если в вашем проекте еще не настроена работа с аналитикой, начинайте как можно быстрее с этапа целеполагания. Если сами не справляетесь — обращайтесь. Мы настроим аналитику, соберем необходимые данные и предложим варианты их оптимизации.