Расчет ROI в Интернет-маркетинг посредством веб-аналитики SeoPapa.ru

Расчет ROI в Интернет-маркетинг посредством веб-аналитики


Как я и обещал, выкладываю свою статью. Не буду лукавить, моя статья — это систематизация изученного мной материала, а также приложение моего опыта. Все авторы, труды которых я использовал, указаны в конце статьи. Для начала предлагаю скачать Вам короткую презентацию и прочитать аннотацию на банально бытовом языке:

В статье освещается тот факт, что все маркетинговые действия в Интернете можно оценить и измерить их качество. Предлагается несколько простых методик по измерению эффективности рекламных площадок и дальнейшая работа с перераспределением бюджета, применением других корректировок в медиаплан.

Официальная аннотация: в статье освещаются вопросы анализа эффективности тех или иных маркетинговых решений, принимаемых в Интернете. Также рассматривается кейс по настройке веб-аналитики и сегментации полученных данных, при проведении маркетинговых кампаний: расчет конверсии, стоимости привлеченного клиента, определение качества аудитории и т.д. Дополнительно статья содержит в себе пример расчета ROI в Интернет-маркетинг.

Ключевые слова: ROI, интернет-маркетинг, веб-аналитика, эффективность маркетинговых затрат, сегментирование пользователей.

Введение

Известный бизнесмен, Джон Вандермейкeр как-то сказал:

Я точно знаю, что половина моего маркетингового бюджета тратится впустую, вот только не знаю – какая”.

Эта цитата очень хорошо отражает злободневность такой темы, как измерение маркетинговых затрат и расчета ROI в маркетинг.

Интернет-маркетинг в России в последние годы развивается всё быстрее в то время как на Западе он уже полностью сформирован. Преимущество Интернет-маркетинга над традиционным заключается в наличии инструментов веб-аналитики. Данные инструменты позволяют отследить каналы, по которым пришла заявка или клиент, который совершил реальную покупку.

Таким образом, именно вопрос измерения эффективности маркетинговых затрат и их перераспределения обусловил актуальность данной работы.

Целью данной статьи является обоснование необходимости применения веб-аналитики для точных измерений окупаемости использования тех или иных каналов привлечения покупателей.

1. Концепция измерения эффективности в Интернет-маркетинге

1.1. Собираемые данные

Особенностью Интернета как инструмента коммуникаций является его опосредованность через массу технических устройств: серверы, маршрутизаторы, файрволы и т. д. Действия пользователей, которые осуществляются через всё это оборудование, автоматически фиксируются в памяти устройств, где могут иногда сохраняться значительное время. Этот простой факт предоставляет маркетологам огромные возможности для проведения анализа поведения посетителей сайта.

1.2. Идентификация посетителей

Один и тот же пользователь может просматривать достаточно большое число страниц, запрашивать на сервере множество разных файлов, поэтому первая задача статистики – определение принадлежности различных запросов одному пользователю, или, говоря строгим языком, идентификация уникального посетителя.

Без идентификации все посещения и посетители сливаются в одну сплошную неразличимую массу, и мы уже не сможем отделить поведение одного пользователя от других.

Существует четыре основных метода идентификации посетителей, которые используются в различных ситуациях для решения различных задач.

1. По IP адресу. Этот метод идентификации совсем не точен, поскольку несколько пользователей могут иметь один и тот же IP адрес.

2. По COOKIE. В отличие от IP адреса, уникальные cookie записываются на каждый компьютер посетителей сайта, поэтому эта технология изначально, намного точнее. В cookie файлы может записываться всё что угодно, но обычно это уникальный идентификатор, который сохраняется и после того, как пользователь уходит с сайта и вообще отключается от Интернета. При следующем посещении сайта даже через длительный промежуток времени пользователь может быть идентифицирован повторно, то есть «узнан» сайтом.

3. По сессионным идентификаторам. При помощи несложного программного модуля можно присвоить пользователю уникальный идентификатор, который будет передаваться в адресной строке при перемещении пользователя от страницы к странице. Это выглядит как добавление к адресной строке конструкции вида ?sessid=65478765213231874429876, где набор цифр – это и есть уникальный идентификатор.

4. Авторизация пользователя. Единственный совершенно надежный метод идентификации пользователя – это его авторизация (ввод логина и пароля). К сожалению, далеко не всегда можно применять авторизацию, так как пользователи не любят регистрироваться и оставлять о себе какие-то личные данные. Однако даже в случае, если пользователь зарегистрировался, нередко возникает ситуация, когда он теряет логин и пароль и поэтому регистрируется заново.

Например, около 1/3 покупателей интернет магазина «Озон» (крупнейшего сегодня в России по числу покупателей) забывают свои регистрационные данные и при следующей покупке заново регистрируются. Для магазина «Ozon» это критическая проблема, потому что три четверти продаж совершается постоянными покупателями, и работа с постоянными покупателями – важнейшая составляющая маркетинга компании.

Для анализа в интернет-маркетинге используется чаще всего метод идентификации по cookies. Остальные методы применяют только в тех случаях, когда cookies недоступны. Если на сайте осуществляется авторизация пользователей, например, для интернет-сервисов или для интернет-магазинов, то можно использовать авторизационные данные для анализа продаж.

1.3. Производные данные

Все данные, получаемые посредством методов, перечисленных выше — это так называемые производные данные. К основным производным данным относятся: СЕССИЯ – весь процесс посещения пользователем сайта от первой просмотренной им страницы и до выхода из сайта.

Путь по сайту – последовательная цепь страниц, просмотренных пользователем на сайте за одну сессию в том порядке, в котором они посещались.

Время на сайте – время, проведенное пользователем на сайте в течение одной сессии. Время на сайте может быть измерено как промежуток времени от момента запроса первой страницы до момента запроса последней страницы сессии.

Глубина просмотра страниц сайта – число страниц на сайте, просмотренных пользователем в течение одной сессии.

Возврат на сайт – повторное посещение сайта пользователем. Иначе говоря – вторая и любая последующая сессия на сайте. Возвраты на сайт могут быть определены только при использовании системы идентификации посетителей по cookie файлам или через авторизацию.

Постоянная аудитория – пользователи, которые заходят на сайт регулярно. Регулярность захода на сайт может быть определена произвольно – раз в неделю, раз в день, раз в месяц– и зависит от содержания сайта и преследуемых им целей.

1.4. Инструменты анализа

Упомянутые выше данные записываются в лог файл – текстовый файл, где на каждый запрос/обращение к серверу записывается одна строчка данных.

Сырые данные лог файла вряд ли кому-то захочется просматривать. В данном случае нам необходимы обработанные статистические данные.

Сколько на сайте было посетителей, какие страницы и с какой частотой они смотрели, откуда пришли на сайт, какие запросы вводили в поисковых машинах, чтобы найти сайт, как часто пользователи возвращались на сайт и другие важные данные о поведении посетителей на сайте. Нужны статистические отчеты, а не сырые данные, так как именно с цифрами отчетов мы и будем работать.

Как несложно догадаться, все эти записи и журналы событий не анализируются вручную, потому что даже для сайта с посещаемостью в несколько сотен человек придется перебрать вручную тысячи строчек кода в день – это невероятная работа. Поэтому существует много специальных сервисов и программных продуктов, анализирующих статистику сайтов.

В России самыми популярными являются Google Analytics, Яндекс Метрика и  LiveInternet. Данные сервисы являются бесплатными в использовании, а также имеют достаточно большой функционал, вполне достаточный для настройки веб-аналитики на Вашем сайте.

Есть и другие сервисы статистики, но они не будут рассматриваться, т.к. данных инструментов хватает, чтобы решить вопрос эффективности затрат на Интернет-маркетинг.

2. Измерение эффективности Интернет-маркетинга

Перед нами стоит задача: разделить потоки приходящих на сайт посетителей и выделить из них тех, кто появился в результате различных маркетинговых действий. Это позволит определить поведение каждой группы посетителей в отдельности и, в конечном счете, посчитать ROI для каждого случая.

ROIreturn of investment – экономическая эффективность совершаемых действий (в нашем случае – интернет маркетинга). Считается как отношение прибыли, полученной в результате каких либо действий (рекламы, оптимизации, изменения сайта и т. д.), к затратам на совершение действий.

2.1. Технология меток

По умолчанию все системы измерения представляют статистические отчеты только по всем посетителям вместе. Для того чтобы построить специальный отчет по группе пользователей, нужно задать фильтр – критерий, по которому будут отбираться посетители для отчета. Таким критерием является переход с определенной рекламной площадки или по определенным маркетинговым акциям. Наша задача – обозначать эти критерии для системы анализа.

Для этого используется методика меток, суть которой заключается в создании уникальных адресов входа на сайт для разных рекламных материалов. Пользователи приходят с каждой площадки на специально для них созданный адрес, и исследователь может впоследствии легко определить их.

Метка – это специально подготовленный набор символов, указываемый в адресе страницы, на которую ссылается реклама, после вопросительного знака. Метка не влияет на результат, который получит пользователь, однако видна в отчетах статистики. В том случае, если сайт использует динамическое создание страниц, метка ставится после строки запроса, которая собирает страницу из базы данных через значок & (коммерческое ‘and’). Как это работает?

Представим, что пользователь переходит на сайт по адресу www.site.ru. В момент его перехода счетчик или сам сервер в логах зафиксировали переход именно на указанный адрес. А теперь поменяем адрес, чтобы пользователь перешел на сайт, – он видит ту же самую страницу, что и в первый раз. При этом счетчики укажут, что пользователь посетил именно страницу www. site.ru?any=adsname, а не просто главную страницу сайта. Это и станет критерием того, как отделить любую нужную группу посетителей.

Самое главное, что пользователь, попадающий на сайт, увидит одну и ту же страницу, какая бы метка ни была указана в адресе, поскольку система управления сайтом или сервер игнорируют неизвестные переменные.

Таким образом, мы можем направлять посетителей из разных источников на разные страницы сайта и в статистике по адресу страницы, на которую перешел тот или иной посетитель, однозначно видеть, откуда он пришел.

В самом простом случае адрес, куда должны перейти посетители с рекламы, снабженный меткой, выглядит следующим образом:

www.site name.ru/adpage.html?from=metka1

Здесь:

• www.site name.ru – адрес сайта;

• adpage.html – адрес страницы, на которую приходит весь рекламный трафик;

• from= – переменная, которая может быть любой,;

• metkal – значение переменной, то есть собственно метка, которая создается своя для каждой рекламной кампании.

Если сайт динамический, этот же пример будет выглядеть следующим образом:

www.site name.ru/adpage.html?parametr1=abc&parametr 2=mnb&from=metka1

Здесь:

• www.site name.ru – адрес сайта;

• adpage.html – адрес шаблона страницы, на которую приходит весь рекламный трафик;

• parametr1=abc и parametr2=mnb – переменные и их значения, по которым собирается страница на сервере (здесь может быть все что угодно, но примерно такого вида);

• from= – переменная, которая может быть любой, но удобно использовать всегда одну и ту же;

• metkal – значение переменной, то есть собственно метка, которая создается своя для каждой рекламной кампании.

Составляя метки, желательно придерживаться трех условий.

1. Метки должны быть уникальны для каждой рекламной площадки.

2. Метки могут состоять только из цифр и букв английского алфавита.

3. Метки нужно ставить везде, где это возможно: на медийной рекламе, на контекстной, на специальных размещениях, на спонсорской рекламе и т.д.

2.2. Настройка отчетов, подготовка системы анализа

После проставления меток, проведения рекламной кампании и сбора данных для анализа настроим отчеты статистики (сегменты, если речь идет о Google Analytics). 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. 1).

Таблица 1. 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. 2).

Таблица 2. Рассчитанная эффективность рекламной кампании по данным статистики [1]

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 инструменты маркетинга, такие как поисковая оптимизация, вирусная реклама, реклама в играх, PR и т. д.

1. Поисковая 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.

Пример: в предыдущем месяце с поисковых машин пришло 1000 человек, в этом – 1200. Всего в этом месяце качественных посетителей среди тех, что пришли с поисковых машин, – 900, и они совершили 60 целевых действий. Следовательно, число посетителей различается на 200 человек, доля качественных посетителей от всех, что пришли по оптимизации, составляет 75 %, доля целевых действий – 5 %. Таким образом, в результате работ по оптимизации в прошедшем месяце число посетителей на сайте увеличилось на 200 человек – занесем это число в столбец «число посетителей». Из этих 200 лишь 150 были качественными (это следует из общего соотношения переходов с поисковых систем, в столбец «число качественных посетителей заносим 150). Наконец, эти 200 посетителей совершили 10 целевых действий (опять же – из общих соотношений конверсии в 5 %, указанной выше). Таким образом, в столбец «число целевых действий» вписывается число 10. Стоимость считается из стоимости работ по оптимизации в прошлом месяце, которая должна быть нам известна.

2. PR. В таблицу 2 в столбец «число посетителей» следует подставлять все переходы из новостных ресурсов и блогов. Стоимость работ по PR считается как затраты на сотрудника по PR и затраты на размещение материалов. Число качественных посетителей, целевых действий и возвратов считается как обычно.

Необходимо помнить, что при публикации PR‑статей и других 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, 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 поисковой оптимизации. Точно так же, как в PR, можно, а часто и нужно считать рост числа поисков названия компании или торговой марки.

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.

2.3. Расчет конверсии целевого действия

Наконец, для того чтобы посчитать стоимость клиента, нам необходимо посчитать конверсию целевого действия, то есть определить, сколько же мы получим «живых» клиентов в результате всей активности в Интернете. Для анализа ситуаций, когда человек уже вышел за пределы сайта, счетчики не используются, а отслеживать судьбу каждого потенциального покупателя из Интернета на постоянной основе, как показывает практика, довольно накладно.

Конверсия целевого действия может быть измерена для всего сайта целиком как отношение числа клиентов, «пришедших из Интернета», к количеству совершенных целевых действий.

Мы можем так поступить, поскольку доля пользователей, ставших клиентами, от пользователей, совершивших целевое действие, очень стабильна с течением времени и не зависит от того, с какой рекламной площадки и по какой рекламе пришел человек, совершивший целевое действие. Полученное однажды значение может меняться со временем, но его величина зависит больше от сезонных колебаний, чем от чего-либо еще, поэтому его достаточно измерять один раз в полгода год.

Для того чтобы измерить конверсию целевого действия, необходимо знать количество пользователей, обратившихся в компанию «из Интернета». Поэтому чаще всего для того, чтобы это установить, следует задать вопрос «откуда вы о нас узнали?» клиентам компании.

Для массовых товаров лучше использовать методику купонов. Купон – это возможность для пользователя получить одноразовую скидку или подарок при покупке. Купоны чаще всего оформлены в виде страницы, которую надо распечатать и предъявить в магазине. На самом купоне указаны: размер скидки или подарка, сроки действия предложения и адреса магазинов.

Решение для массовых продаж – это проведение опроса на выходе из магазина (exit poll). Для такого анализа необходимо агентство, специализирующееся на подобного рода опросах. Агентство отрядит в магазины несколько десятков интервьюеров, которые зададут пользователям, покупающим вашу продукцию, все необходимые вопросы: «где вы видели рекламу», «почему вы выбрали продукцию нашей компании» и т. д.

Для интернет-магазинов и сайтов с электронными заявками измерение конверсии целевого действия намного проще: для них это процент оплаченных корзин от оформленных, а у сайтов с электронными заявками – процент оплаченных заявок. Здесь нет никакой необходимости придумывать дополнительные купоны или опросы, поскольку информации о прохождении заявки клиента и так достаточно.

Полученную цифру конверсии целевого действия необходимо будет в дальнейшем использовать для расчета стоимости клиента из стоимости целевого действия.

2.4. Анализ рекламной кампании по стоимости клиентов и конверсии

Воспользовавшись величиной конверсии целевого действия или конверсии посетителя сайта, то есть той конверсии, которая соответствует бизнес‑процессу компании, следует определить стоимость одного клиента. Для этого надо разделить величину стоимости целевого действия на величину конверсии или стоимость одного качественного посетителя сайта на величину конверсии, если понятие целевого действия неприменимо.

Все полученные в ходе анализа данные сведем в две таблицы: таблицу стоимости (пример табл. 3) и таблицу конверсии (пример табл.  4).

Таблица 3. Стоимость на каждом этапе интернет‑маркетинга

Таблица 4. Конверсии на каждом этапе интернет‑маркетинга

Проведем анализ полученных данных в зависимости от тех или иных значений показателей. Для этого возьмем таблицу с данными стоимости (табл. 5) и таблицу с данными конверсии (табл. 6).

Таблица 5. Стоимость целевых этапов интернет‑маркетинга

Примечание: РП – рекламная площадка; в таблице приведены условные данные.

Таблица 6. Конверсии целевых этапов интернет‑маркетинга

Примечание: РП – рекламная площадка; в таблице приведены условные данные.

Если мы анализируем не только рекламу, то в наших таблицах появятся строки, ответственные за другие маркетинговые мероприятия.

2.5. Анализ результатов маркетинговой активности

Приведём основные выводы, которые можно сделать из анализа полученных нами таблиц.

1. Отсев «убыточных» площадок

Как видно из табл. 5, площадка № 3 поставляет нам самых дорогих клиентов, а площадка № 4 – самых дешевых. Здесь как раз было бы очень важно знать прибыль, получаемую компанией в среднем от одного клиента за все время работы с ним. Так, если оказывается, что компания получает от одного клиента в среднем чистую прибыль до уплаты налогов в размере 12 долл., то третья площадка, как видно из таблицы, для нас убыточна, а, следовательно, должна быть исключена из медиаплана.

2. Перераспределение бюджета

Очевидное решение – увеличить объем рекламы на самой дешевой (одной или нескольких) площадках, к сожалению, не всегда выполнимо, поскольку емкость площадки часто ограничена и увеличить объем рекламы на ней невозможно. При сокращении площадок нужно учитывать не только стоимость клиента, но и их количество.

3. Нецелевая аудитория

Проанализируем стоимость посетителей для каждой рекламной площадки. Мы увидим, что та площадка, которую мы только что выкинули, приводит к нам самых дешевых посетителей, но самых дорогих клиентов. Это означает, действительно, что площадка № 3 привлекает нецелевую аудиторию, то есть аудиторию, не заинтересованную в предлагаемых товарах или услугах.

Такая ситуация встречается, когда внешне привлекательный баннер размещается на очень посещаемом развлекательном сайте, или в тех случаях, когда владельцы ресурсов технически увеличивают число посещений. Это называется «накрутка», используется для демонстрации качества рекламной площадки.

4. Нерелевантная реклама

Другое дело, что стоимость посетителя для площадки 4 (лучшей) и площадки 5 (одной из худших) практически одинаковая, причем наибольшая среди всех площадок. Если же мы посмотрим на табл. 6, то в ней хорошо видно: конверсия рекламного материала для четвертой площадки очень велика, для последней площадки – наоборот – очень низкая.

Это означает, что рекламный материал, который мы размещаем, чрезвычайно релевантен для посетителей четвертой площадки, а для посетителей пятой площадки – почти неинтересен. Такое часто бывает, когда площадка 4 – узкотематическая, а 5 – широкая площадка с самыми разными интересами пользователей. Для исправления этой ситуации можно попробовать использовать другой набор рекламных материалов для площадки 5.

5. Разные целевые группы

Наиболее сложная ситуация с площадкой № 1 – она показывает наименьшую величину конверсии точки входа и низкую конверсию качественных клиентов. То есть на рекламу откликается большое количество посетителей площадки, однако лишь небольшое их число проходит дальше первой страницы.

Такая ситуация часто встречается, когда мы ошибаемся с обращением к целевым группам. Например, если мы рекламируем электродрели, то у нас есть две целевые группы: профессиональные строители и домашние пользователи. Первые хорошо разбираются в инструментах, и им понятен язык описаний производителя, а вторым нужны не характеристики, а советы по выбору дрели для дома. Поэтому, если по баннеру, рекламирующему электроинструменты, пользователь попадает на страницу с подробным описанием характеристик предлагаемых дрелей, то первая аудитория легко конвертируется в покупателей, а вторая, скорее всего, покидает сайт.

Попытаться исправить эту ситуацию можно, подготовив две разные точки входа для разных целевых групп. В этом случае рекламы на разных по содержанию сайтах будут вести на разные страницы, и пользователи увидят ту информацию, которая лучше подходит для них.

В результате проведенного таким образом анализа может оказаться, что контекстная реклама стоит гораздо дороже, чем предполагалось, а SEO, наоборот, дает очень хорошие результаты. А может оказаться, что самые качественные посетители – это type in, а следовательно, либо хорошо работает офлайн реклама, либо мы имеем дело с постоянными клиентами. Важно, что при помощи описываемого метода можно анализировать сразу весь интернет маркетинг и сравнивать различные действия друг с другом, а не только различные рекламные площадки в рамках одного вида рекламы между собой.

Статистические инструменты анализа посещаемости позволяют нам вычислить эффективность любых маркетинговых действий в Интернете. Задача исследователя заключается в том, чтобы грамотно оценить ключевые точки измерения эффективности на сайте компании, а затем посчитать при помощи одного из возможных методов конверсию посетителей этой точки в клиентов компании. Однажды отлаженная система измерений позволит исследовать все рекламные кампании, оптимизацию, PR кампании, вирусный маркетинг и т. д. То есть самое сложное – это правильно поставить задачу.

Заключение

Как мы смогли убедиться, сервисы статистики, при грамотной настройке, позволяют нам сегментировать аудиторию, пришедшую с разных рекламных площадок и иных маркетинговых действий.

Более того, мы рассмотрели возможность фильтрации нашей аудитории по их качеству и проценту конверсии, учитывая прибыль, которую нам приносит в среднем каждый клиент. В конечном счете мы смогли оценить реальную стоимость привлечения каждого конечного покупателя с того или иного канала и таким образом отсеивать неэффективные методы маркетинга. Такие узкие места стоит сразу идентифицировать и что-то в них редактировать либо полностью исключать, чтобы не тратить маркетинговый бюджет впустую.

Полученные аналитические материалы посредством добавления меток и использования счетчиков посещений позволили нам поработать над тем, что необходимо изменить в нашей стратегии интернет-маркетинга.

Таким образом, вопрос измерения эффективности маркетинговых затрат полностью решён, и мы можем перераспределять их в сторону более эффективных маркетинговых действий.

Библиографический список

  1. Брайан Клифтон «Google Analytics. Профессиональный анализ» // Издательство: Вильямс, 2009 г.
  2. Джерри Ледфорд, Мэри Тайлер, «Google Analytics 2.0. Анализ веб сайтов» // Издательство: Диалектика, 2008 г.
  3. Федор Вирин «Интернет маркетинг. Полный сборник практических инструментов» // Издательство: Эксмо, 2010 г.
  4. Контекстная реклама в Интернете. Настольная книга рекламиста // Издательство: Питер, 2009 г.

Abstract: The article highlights issues of analysis of the effectiveness of various marketing decisions on the Internet. Also considered case by configuring your web analytics and segmentation of the data, and conducting marketing campaigns: the calculation of the conversion price to attract customers, determining the quality of audience, etc. Advanced article contains an example of calculating ROI in online marketing.



  1. Денис

    Хорошая статья!
    Респектос!
    Презентацию сделай пожалуйста в онлайне)

    23 Фев 2012

  2. Денис, спасибо за отзыв. Будет время, сделаю и такую, ок.

    23 Фев 2012

  3. deco90

    Блин че времени много на такую фигню? Небось под предлогом отчисления из универа сделал?

    23 Фев 2012

  4. deco90, да нет же, — надо совершенствоваться, тем более, тренироваться выступать перед публикой.

    23 Фев 2012

  5. Алина

    Спасибо огромное за ваш труд и за подробное изложение расчетов, это именно то, что я искала давно! Не разобралась только с подсчетом последнего и самого важного значения столбца “Стоимость клиента” таблицы 5. Вы пишете, что необходимо сначала рассчитать конверсию целевого действия. Не могли бы вы привести пример. основываясь на данных своей таблицы?
    И второй вопрос – данные для таблицы 6 вы берете из систем аналитики сайта?

    13 Мар 2012

  6. Алина, Спасибо за отзыв о статье.
    Да, именно так. Тут важно понимать, что мы принимаем за целевое действие. Самый простой пример — это Интернет-магазин. Клиенты добавляют заказ в корзину и переходят на страницу оформление и только определенный % заканчивает оформление полностью и производит оплату, т.е. становится реальным клиентом. Так вот это соотношение, при большой выборке, обычно стабильно.

    Например, у меня дело обстоит так на одном из типовых интернет-магазинов обуви (клиентский сайт): на каждые 100 пользователей —> 8 оформленных покупок (то, что я принял за целевое действие) —> 1-2 оплаченные покупки. Т.е. так мы установили примерное соотношение. Что интересно, оно постоянно, при неизменном источнике посетителей.

    На самом деле эти соотношения нужны ТОЛЬКО для тематик, отличных от Интернет-магазинов, где помимо привлечения из онлайна мы еще пользуемся оффлайн методами, поэтому нужно как-то нам считать/отсеивать. У Интернет-магазинов из-за наличия корзины стоимость клиента можно посчитать напрямую без этих соотношений. Каждый этап оформления заказа можно принять в системах аналитики, как отдельная цель и всё это видеть максимально прозрачно.

    По поводу таблицы 6.

    CTR берётся исключительно по данным, который даёт рекламная площадка (обычно они ставят систему AdRiver и подобные, которые дают эти данные, в случае с контекстной рекламой это так же показывается автоматом в панели управления объявлениями). Если Вы работаете по показам, то также можете сами посчитать. Площадка Вам говорит, что у Вас было 100 000 тыс. показов, Вы видите, что было по ссылке (с Вашей меткой) 100 переходов, следовательно, CTR составил 0,001

    Остальные данные на базе статистики систем аналитики, всё верно.

    17 Мар 2012