Go Analytics! 2015: Внутренние системы аналитики. Кейсы компаний

19 марта 2015 года в Москве на площадке MOD прошла ежегодная конференция, посвященная онлайн-аналитике, Go Analytics!. В рамках бизнес-направления конференции представители различных компаний делились своим опытом работы с различными системами веб-аналитики.

Амбарцум Амаякян, директор по маркетингу «Сотмаркет», выступил с докладом «Эволюция маркетинговой аналитики: CPA vs CPC».

Свое выступление докладчик начал с рассказа о системе аналитики «Сотмаркета». Она состоит из четырех частей: Live Internet, Google Analytics, Яндекс.Метрики и собственной системы анализа трафика и учета заказов. Предвосхищая вопросы слушателей, Амбарцум отметил, что, несмотря на некоторое неудобство интерфейса, они продолжают использовать Live Internet, так как он дает возможность отслеживать статистику в реальном времени.

Собственная система аналитики компании выполняет сразу несколько функций:

• Учет обратных звонков.
• Привязка через промо-код.
• Учет заказов по телефону.
• Определение маржинальности заказов/товаров.
• Исполнение заказов.
• Расчет CPA-вознаграждения.

Изначально собственная система аналитики была нужна компании для запуска собственной CPA, а потом — для объединения множества технологий и каналов.

Отдельно докладчик остановился на вопросе о CPA-сетях и представил несколько кейсов по работе с ними.

Кейс 1. «Кликандер»

В 2013 году «Сотмаркет» работал с более чем 20 CPA-сетями. В какой-то момент по всем каналам стали меняться CPO и ROMI. Команда «Сотмаркета» проанализировала ситуацию и увидела, что CPA-сети «съедали» весь трафик. За месяц на сайте побывала 1/3 Рунета, но пользы от этого не было, зато расходы на маркетинг росли с огромной скоростью.

Отказаться от работы с CPA-сетями было нельзя. Проводить постоянный глубокий анализ трафика возможно только в случае с маленькими проектами. Поэтому было принято решение создать внутреннюю систему аналитики, следящую за трафиком.

Кейс 2. «Тулбары»

В отличие от кликандера, тулбары стоят на компьютерах пользователей. «Черные» тулбары выдают поп-ап баннеры о купонах, а серые — пометку «Лучшая цена», которая может не соответствовать действительности.

Как с ними бороться? Во-первых, нужно посмотреть на страницы входа органического трафика в Google Analytics. В случае мошенничества будут видны страницы с «хвостами» CPA-сетей. Во-вторых, поможет внутренняя система аналитики. Когда вы имеете дело с тулбаром, то можете заметить такую картину: пользователь делал заказ, и вдруг у него изменилась кука. Система аналитики может отследить частоту изменения сессий и указать вам на это.

Георгий Чибисов, директор департамента маркетинга «Пронто-Медиа», также рассказал о внутренней системе аналитики холдинга. В холдинге используются внешние аналитические системы (Google Analytics, Яндекс.Метрика и Live Internet) для отслеживания уникальных посетителей, визитов, глубины просмотров, просмотров страниц и достижения бизнес-целей. Для остального служит внутренняя аналитическая система.

Внутренняя система осуществляет аналитику конверсий.

• Что она дает бизнесу?
• Оценка достигнутых целей в разрезах:
  • Страна > Регион > Город.
  • Канал маркетинга > Партнер > Вебмастер.
• Оценка поведенческих факторов.
• Воронка конверсий клиентов.

Ежедневно проводится когортный анализ, который дает бизнесу:

• LTV клиента:
  • Конверсия из регистрации в клиента.
  • Средний чек.
  • Сумма выручки.
• CAC (Customer Acquisition Cost):
  • Канал маркетинга.
  • Город (регион).
• Анализ изменения продукта.

В итоге Георгий отметил, что в совокупности настройка целей в системах веб-аналитики, система аналитики в разрезе городов и каналов онлайн-маркетинга и когортный анализ по каждому городу и маркетинговому каналу позволяют более точно оценивать инвестиции в маркетинг.

Игорь Селицкий, руководитель отдела веб- и онлайн-аналитики Lamoda, представил доклад «Практика анализа мобильных приложений в ecommerce на примере Lamoda».

Десктопный сайт Lamoda появился в 2011 году, и всего через два года, в 2013 году, была запущена мобильная версия для смартфонов (интересно, что пользователи планшетов перенаправляются на десктопную версию сайта). С декабря 2013 по ноябрь 2014 года были запущены мобильные приложения для разных операционных систем в России, Украине и Казахстане.

У мобильного приложения Lamoda есть ряд особенностей.

1. Экосистема

• Отсутствие устоявшихся стандартов: все зависит от политики и нововведений операционных систем и магазинов приложений.
• Много различных инструментов, большинство из них «сырые».
• Молодой рынок (происходит много слияний и поглощений).

2. Маркетинг

• Воронка начинается с установки.
• Рейтинг в магазинах приложений дает органические установки.
• Можно посылать уведомления из приложения (PUSH-нотификации).
• Не всегда известно, на каком устройстве будет показана реклама.
• Нужно распределять трафик между сайтом, магазинами приложений и приложением.
• Некоторые площадки работают по CPI, который непросто оценивать.
• Необходимо контролировать накрутки установок и полученные деньги.
• Трудно работать с ретаргетингом.

В аналитике приложения также есть свои особенности. Например, важен анализ жизненного цикла пользователя приложения и когортный анализ. Также необходимо внимательно подходить к выбору инструмента аналитики, так как изменить его для приложения очень сложно.

Исходя из этих особенностей, были выработаны критерии выбора инструмента аналитики:

• Измерение источников установок.
• Возможность экспорта данных.
• Интеграция с основными рекламными сервисами.
• Легкая возможность подключения новых рекламных систем.
• Интерфейс, возможность кастомизации.
• Хорошее SDK: легко устанавливается, не ломает приложение.

В итоге была выбрана трекинговая система Adjust.

Для работы были выбраны следующие рекламные каналы:

• Affiliate: CPI, CPA.
• SEM.
• Дисплей.
• Ретаргетинг.
• PUSH-уведомления.
• Сайт, офлайн, QR-коды.
• SEO.

Игорь остановился на особенностях работы с некоторыми из них.

При работе по CPI необходимо контролировать качество установок и наличие фрода. Для этого нужно отслеживать следующие показатели:

• Конверсия в установки.
• Конверсия в заказы.
• Конверсия в однодневок, возвращаемость/отток аудитории.
• Количество новых клиентов.
• Выручка.

В случае с SEM работа велась по-разному в зависимости от поисковой системы:

Яндекс

• С ноября использовался редиректор трафика для разделения на магазин приложений/приложение/сайт.
• Затраты между платформами делились по кликам.
• KPI рекламы сильно различаются в зависимости от типа устройства и платформы.
• С начала марта появилось разделение на десктоп, планшеты и смартфоны.

Google

• Другой формат объявлений для приложений.
• Можно таргетировать только одновременно на планшет + смартфон.
• Детализация до ключевого слова.

PUSH-уведомления отслеживаются через UTM-метки в Google Analytics. Отслеживаются показатели, аналогичные email-каналам: отправки, переходы, заказы/выручка и отписки.

Также регулярно проводится когортный анализ. В ходе анализа рассматриваются каналы с детализацией до кампании и платформы. Помимо заказов и выручки, в когортном анализе обращают внимание на количество клиентов с заказами, количество первых заказов, маркетинговые затраты, посещаемость и частоту посещений.

В заключение Игорь поделился статистикой по мобильному приложению Lamoda. На март 2015 года заказы через приложение составляли 21% от общего числа заказов. 24,8% клиентов оформляли заказ через мобильный сайт или приложение. Доля новых клиентов в приложении в 1,3 раза больше, чем на сайте, по данным за июнь 2014 года. Если говорить о всех странах, где работает Lamoda, доля выручки с мобильных устройств достигла 35%.

Читайте другие обзоры с конференции Go Analytics!:

Go Analytics! 2015: Подводные камни в выстраивании системы аналитики интернет-магазина