Анализ данных интернет-статистики. Постклик-анализ рекламных кампаний

By | 26.10.2015
Постклик-анализ — самое очевидное и, пожалуй, самое простое что делает каждый веб-аналитик. Этим занимаются даже не аналитики, а просто те, кто работает со статистикой сайта: владельцы сайта, маркетологи, директологи, сеошники и эсэмэмщики. Можно сказать «Все делают это«.  Идея постклик-анализа проста — мы ведем трафик на сайт, тратим ресурсы (как финансовые, так и временные), и хотим знать насколько эффективно это делаем.
Типичные вопросы на которые отвечает постклик-анализ:
  • Сколько посетителей пришло на сайт?
  • Откуда они пришли (разные виды трафика, разные регионы, разные соцсети)?
  • Как себя ведут? Что интересует на сайте, а откуда они убегают сломя голову уходят?
  • Из каких источников приходят наиболее «качественные» посетители?
  • Сайт помогает в достижении целей вашего бизнеса?
Если сделать предварительную донастройку систем веб-анализа, то можно узнать ответы на следующие вопросы:
  • Какая реклама принесла больше дохода?
  • Какой ROI у рекламных каналов? (не для всех каналов можно рассчитать ROI)
В этом нам поможет собранная статистика сайта по нескольким десяткам параметров, которые есть в любой системе аналитики.
google analytics это просто
Я использую следующий алгоритм для постклик-анализа:
  1. Установка и настройка счетчиков (часто у небольших компаний даже этот шаг не сделан, но никогда не поздно начинать).
  2. Выбор эталона аудитории — показатели качества посетителей из рекламного источника должны быть не хуже чем эталонные. Какие метрики я для этого использую:
    • Показатель отказов для целевой страницы — говорит о том насколько сайт подвигает на то, чтобы продолжить с ним знакомиться. Для лендингов этот показатель можно заменить на % скролла вниз на 2-3 экран (зависит от лендинга).
    • Время пребывания на сайте — в идеале должно находится в +-10% интервале от средней по всем аудиториям.
    • Глубина просмотра — аналогично времени на сайте.
    • Конверсия — самый главный показатель: конвертация посетителя в покупателя, или хотя бы в потенциального, оставившего заявку, подписавшегося на ваши новости.
  3. Фиксация целей рекламной кампании — прогноз ее результатов. Нельзя начинать РК на авось, вы должны понимать чего хотите достичь.
  4. Текущий анализ аудитории во время РК, так можно оперативно реагировать на некачественный или очень дорогой трафик.
  5. По итогам кампании глубокий анализ собранной статистики:
    • качества приведенного трафика в разрезе характеристик аудитории (пол/возраст/увлечения), географии, типа посетителя (новый/вернувшийся);
    • качества рекламных объявлений и источников
  6. Итогом постклик-анализа всегда являются практические рекомендации по совершенствованию методов продвижения: оптимизация рекламной кампании, замечания по эффективности активностей в соцсетях, оценка ROI, если настроен импорт данных о доходах и расходах на РК.
Это все просто, но не значит что стоит забывать и «забивать» на очевидные вещи. Несмотря на простоту, у постклик-анализа есть свои тонкости, вот несколько таких:
  • Лендинги не имеет смысла анализировать сквозь призму различных источников — чаще всего на них гонят только рекламный трафик, и подобрать эталон идеальной аудитории непросто. Для них главным мерилом эффективности будет конвертация трафика в заявки. Также для лендингов имеют мало смысла такие метрики как глубина просмотра и время на сайте.
  • Для медийного трафика расчет ROI затруднен, часто такой тип трафика влияет на узнаваемость, на привлекательность компании, а оценить ее непосредственный вклад в прибыль сложно.
  • Нет идеальной конверсии. Вы прочитали: в неком кейсе конверсия составила 10%; заказали лендинг у компании из кейса, а у вас конверсия 3%. Может стоит расстраиваться… а может и нет. Не обращайте внимания на сравнительные цифры, оценивайте выгодность текущей РК именно для вас, стройте планы на цифрах, которые близки именно вашему бизнесу, старайтесь улучшить показатели РК которые вы получали в прошлом.
  • Пол и возраст, а тем более увлечения аудитории сайта в отчетах определенной системы веб-аналитики можно использовать только для рекламы в системе от этого поставщика. То есть если аудитория с конкретными показателями пол/возраст/интересы в Google Analytics показывает хорошие результаты на вашем сайте, то ориентироваться на эту аудиторию можно в AdWords, а вот в Яндекс.Директе вы можете не попасть в нее. Для настройки таргетинга по этим показателям лучше использовать Яндекс.Метрику. Несмотря на то, что Большой Брат следит за нами, угадывать наш пол-возраст-интересы он пока научился с небольшой точностью.
Все это вы можете делать сами, а можете поручить мне — я более трех лет работаю в веб-анализе, и с радостью вам помогу в оценке эффективности вашего сайта и рекламных кампаний.
Если заметка понравилась — делитесь в соц сетях, если есть дополнения — велкам в коменты, я всегда рад обоснованной критике.

Добавить комментарий