×
Партнерская программа
с выгодой до 35%
Россия +7 (495) 139-20-33

iMetrics 2016: как упростить установку маркетинговых инструментов в Google Tag Manager

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 4384

Олег Катрышев, руководитель отдела маркетинга AIZEL, представил интересный доклад в рамках крупнейшей конференции по веб-аналитике – iMetrics 2016. Он указал на проблемы организации «облака знаний» о пользователях, предложил кейсы по использованию продвинутой персонализации данных и удобному ведению органайзера.

AIZEL – это бутик женской одежды, созданный в 2003 году. В офлайне он просуществовал почти 10 лет. Потом уже появилась идея «перекочевать» в интернет, развивать направление маркетплейс и расширять команду, ассортимент, инвестиции.

Как это удалось? Благодаря наличию чёткой стратегии и работы с ней на протяжении всего периода «переквалификации» бутика в интернет-магазин.

На скриншоте ниже представлена схема с обратной связью:

1.jpg

AIZEL в настоящее время представляет собой не просто витрину, а систему взаимосвязанных друг с другом элементов: GA, Google Tag Manager, Ретаргетинг и т.д.

Одна из основных задач подобных сайтов-систем – создавать и заполнять базы данных о пользователях, чтобы у вас было своё «облако знаний» о них. Дальше в игру вступают люди: маркетологи и продакшн. Они анализируют это облако знаний и пытаются кластеризовать всех пользователей, разбить на различные сегменты, чаще всего – на платёжеспособные группы.

Это необходимо для чёткого таргетирования УТП (уникального торгового предложения), формирования подходящих каналов коммуникации. Дальше на основе гипотез запускаются тесты, а на основе тестов – реальные стратегии взаимодействия с пользователями. После этого создаются объявления, предложения и распространяются по маркетинговым каналам, всё больше пользователей приходят на сайт. Вы изумительны и можете собой гордиться.

Для того чтобы всё это так и работало, необходимо создать максимально полный профиль знаний о пользователе и научится передавать эту информацию во все системы с минимальными потерями данных.

Какие в этой задаче есть сложности:

1. Нет единой точки доступа ко всем данным.

Нет единой базы, где есть всё. Эта проблема до сих пор никем не решена окончательно: у вас есть Google Analytics, есть CRM, есть браузерные данные, и везде присутствует частичка информации, но полной картины нет. Основная цель заключается в том, чтобы в каждой системе было максимальное количество данных, потому что везде сейчас машинные алгоритмы, а для них очень важны количество и качество созданных данных.

2. Хаос в трекерах на сайте.

2.jpg

Когда вы начинаете устанавливать теги, вам говорят: «Вот, поставьте этот код в начало, этот туда, этот сюда, этот в футер, этот на кнопку повесьте» и так далее. В результате, когда есть пять событий – ещё нормально, когда 10/20/30 – невыносимо. А так как сайт – живая система, там постоянно меняется дизайн, меняются события, классы на кнопках, то из раза в раз может теряться часть информации. Такая система рано или поздно начнёт недополучать данные.

В AIZEL было решено вести органайзер событий, в котором можно видеть, какие события на каких кнопках висят. Но это тоже не до конца решает проблему, так как органайзер становится огромным, и за ним очень сложно следить. Поиск открытой системы, которая смогла бы за всем этим следить, поддерживалась бы разработчиками и исправно функционировала без вылетов привёл к тому, что лучше сервиса Google Tag Manager пока ничего нет.

3.jpg

3. GTM не до конца решает поставленную задачу, если использовать его в голом виде. Хаос из трекеров переезжает в хаос из тегов в GTM.

4.jpg

И здесь логично предположить, что нужна ещё какая-то прослойка, чтобы одни машины могли общаться с другими машинами на понятном для них языке. И эта прослойка называется «Уровни данных», она есть и у Googlе. Однако по факту, у Google нет никакого стандарта оформления данных: называйте, как хотите, размещайте, как хотите, делайте, что угодно. Если нет стандарта, у программистов нет чёткой документации. И когда вдруг уходит программист или аналитик, единственный человек, который вообще что-то понимает в этом карнавале данных, потом очень трудно разобраться в оставленных цифрах.

Кейс N1: как собрать все данные в одном месте.

AIZEL использовал для достижения цели сервис Digital Data Manager. Достаточно один раз настроить data layer, а дальше жизнь упрощается. Большинство интеграций уже предустановлены в сервис, остальные интуитивно понятны. В сервисе есть один узел, через который проходит вся полученная информация и распределяется по необходимым сегментам.

6.jpg

Настройка основных интеграций:

10.jpg

Настройка дополнительных параметров интеграции:

8.jpg

9.jpg

Результат: чистый GTM, в котором есть набор определённых триггеров, тегов и стандартные интеграции:

11.jpg

Многие согласятся с предположением, что чем больше карточек товаров посмотрел пользователь (неважно, за одну сессию или несколько), тем выше шансы совершения им покупки. Сервис Digital Data Manager позволяет сохранять и анализировать любую переменную.

Кейс №2: быстрая настройка сложных РК.

1. Собрать информацию о кол-ве просмотров карточек товара перед покупкой.

2. Рассчитать медиану.

3. Передать вместе с транзакцией сегмент в Google и Яндекс и повысить ставки.

4. Проанализировать полученные данные и при необходимости передвинуть медиану.

12.jpg

Продвинутая персонализация данных от AIZEL

1. Каждому пользователю, который получал товар больше 3, но меньше 14 дней назад, при заходе назад показывается окно:

13.jpg

Это помогает получить фидбэк от пользователей и понять, что именно их (не) устраивает.

2. Определение лояльной аудитории помогло таргетировать рекламное объявление только на лояльных клиентов. Так, предложение об установке нового приложения появлялось только на экранах пользователей, которые посещает сайт с iPhone и находятся в категориях: good buyers, casual buyers, VIP.

14.jpg

3. Для новых пользователей и тех, кто провёл на сайте менее 10 секунд при попытке закрыть вкладку предлагался небольшой опрос о том, что конкретно их не устроило на сайте. 

15.jpg

Такой приём также помогает получить фидбэк, отследить статистику и в последующие разы таргетировать какие-либо предложения и объявления.

16.jpg

Читайте также:

(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
15
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Здравствуйте! 1-2. Считает стенд. Ссылка на него дана, но могу повторить: online.p-c-l.ru/competition/task/card/id/106. Нажмите на кнопку "Начать" и заранее приготовьте прогноз бюджета Яндекс. Суть расчета: перебор комбинаций всех ставок на всех фразах, построение бюджетных когорт - бюджетов с одинаковым СРС, отбор в каждой когорте бюджета с максимальным количеством кликов и ..., да упорядочивание этих бюджетов по мере возрастания СРС, причем берем не все, а с фиксированным шагом. 3. Гугл считается через поправочные коэффициенты. Мы перевариваем океан данных и представляем их. На удивление, получается не менее, хотя и не более точно, как и прогноз Яндекс. Конечно, нужно понимать, что это очень примерные прикидки, фактически перевод неточного прогноза Яндекс в удобочитаемую форму, не больше. Самое интересное начинается, когда применяешь метод бюджетных когорт к измерению показателей фраз на реальной рекламной кампании в режиме 48х7. Первые результаты очень хорошие. Если хотите присоединиться к бесплатному тестированию, напишите Эльвире r-support@r-broker.ru. В теме укажите "хочу присоединиться к тестам Умного управления рекламой"
Ссылочное продвижение локальных сайтов: ТОП худших SEO-методов
demimurych
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
demimurych - о господи. это для регионального сайта? в яндексе? где у сайта по региону конкурентов меньше чем выдачи на двух страницах из которых перваш это реклама москвы? потешно ей богу. ктото чего то не понеимает.
Зачем подменять контент на сайте: разбираем инструмент и развенчиваем мифы
Дмитрий Сульман
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Сульман - Все верно, об этом я и говорю. У крупных компаний есть много данных и они имеют доступ к дорогим технологиям и решениям для персонализации контента. Топовые западные сервисы для персонализации, такие как RichRelevance или Dynamic Yield, стоят от нескольких тысяч до десятков тысяч долларов в месяц. Понятно, что малый бизнес не может себе этого позволить. Да даже если бы чисто теоретически и мог, то это вряд ли бы имело хоть какой-то смысл. Во-первых, у малого бизнеса недостаточно данных, чтобы подобные алгоритмы персонализации начали эффективно работать, а во-вторых, тот профит, который МСБ получит от персонализации, никогда не покроет таких расходов. Мы же предлагаем решение, доступное как раз для малого и среднего бизнеса. При этом наше решение комплексное: МультиЧат - это одновременно и инструмент для персонализации, и для коммуникации.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
Монетизируйте свой сайт вместе с VIZTROM
VIZTROM
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
VIZTROM - Добрый день! Так как мы сейчас работаем в приватном режиме, Вы врятли можете объективно оценить нашу рекламную площадку. У нас будет официальный запуск 3 марта для вебмастеров. Приглашаем Вас присоединиться к нам и лично посмотреть наш функционал.
Как выбрать CMS для интернет-магазина
Константин Елистратов
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Константин Елистратов - Бесплатный движок со всеми описанными в статье плюсами и минусами :-)
Digital-разговор: Михаил Шакин про SEO, Google и заработок в интернете
Анна Макарова
368
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Подготовим ) Пока предлагаю почитать интервью с Денисом Нарижным из той же серии. Там стенограмма =) www.seonews.ru/interviews/digital-razgovor-denis-narizhnyy-pro-ukhod-iz-seo-i-zarabotok-na-partnerkakh/
Как удвоить выручку за счет продвижения в поиске. Кейс coffee-butik.ru
Максим Боровой
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Максим Боровой - Последний вопрос (извиняюсь за количество) - почему на "В корзину" стоит Nofollow. Осознанно для распределение весов?
Автоматические SEO-аудиты: как напугать некорректными выводами
SEOquick
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
SEOquick - Парсинг сайтов – это самый лучший способ автоматизировать процесс сбора и сохранения информации. Конкурентов всегда нужно мониторить, а не сравнивать свой сайт через автоматический аудит анализатора.
Почему вы торгуетесь за показы, даже если платите за клики
Константин Требунских
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Константин Требунских - Дмитрий, спасибо за комментарий, хорошие замечания!) 1. "Какая-то подмена понятий. CPM у “Original Works” взлетает не от того, что у них РАВНАЯ цена клика, а оттого, что вы "с потолка" поставили ему CPC в 2 раза выше, чем был. Логично, что и CPM в 2 раза увеличился (см. формулу выше). Если бы вместо 5 вы всем решили поставить 2 или 1.5, то он бы наоборот уменьшился." Вы правы, что CPM уменьшился бы. В первой и второй табличке берем одинаковое количество показов (именно за них мы платим сначала) и считаем данные, в том числе CPC. Мы поставили рекламодателей в одинаковые условия и посмотрели их эффективность в разрезе цены клика при одинаковом количестве показов. А затем изменился аукцион, и, взяв получившиеся данные по кликам и CTR, мы поставили рекламодателей тоже в одинаковое положение, но уже по цене клика, ведь мы теперь за него платим. Посчитали эффективность в разрезе уже CPM. Тут если и есть подмена понятий, то она точно не моя, а рекламных систем, потому и обозначена, как "ход конем" :) 2. "Ок, смотрим таблички "как оно было" и "как оно стало". Было: система суммарно за 2 000 денег показала рекламу 4 000 раз. Стало: система суммарно за 2 000 денег показала рекламу 13 500 раз. Сомнительный профит для системы." Вы правы, именно поэтому для рекламодателей с низким CTR ставка будет выше, чем для рекламодателей с высоким CTR. Просто чтобы система окупилась. Потому что, системе выгодно продавать показы тем, у кого кликов будет больше (ведь они платят за клик). По факту реальные цены за клик в аукционе будут как в таблице 2. Но ранжирование системы проводят по таблице 5.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
368
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
139
Комментариев
121
Комментариев
108
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
85
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
56

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!