Многофункциональная SEO-платформа
для профессионалов
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:

Yac/m 2013, часть 1: аналитика и принятие решений

Россия +7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 2268

Яндекс провел новую конференцию по маркетингу Yet another Conference on Marketing. 16 мая 2013 г. в залах Форум Холла перед участниками мероприятия выступили российские и зарубежные специалисты в области цифрового маркетинга.

«Секретный» доклад, заявленный первым в программе, оказался ничем иным, как презентацией нового интерфейса выдачи Яндекса «Острова». Подробнее об этом вы можете прочитать здесь.


Марвин Ляо (Marvin Liao, Better Digital Solutions) рассказал о роли технологий в современном мире. Особую важность эти технологии приобретают в сфере маркетинга и рекламы.

Сейчас мы вступили в эпоху мобильных устройств. Чтобы оставаться на плаву, нужно приспосабливаться к современным реалиям.

Нам сейчас доступно огромное количество данных. Их необходимо использовать для бизнеса, чтобы показывать пользователям то, что им интересно.

Маркетинг становится более сложным, все бОльшую роль здесь играют технологии, автоматизация. Абсолютно все отрасли постепенно переходят в онлайн. Нужно приспосабливаться к изменениям, считает Марвин.

Иван Ямщиков (Яндекс) представил доклад на тему «Аналитика и принятие решений». Иван объяснил, зачем в компании нужны аналитики, если есть маркетологи, менеджеры и статистика. Менеджер может «не знать» потребителя, маркетолог «не работать» с метриками. Статистика может собрать данные, но для этого нужно понимать, какие данные собирать. Затем эти данные нужно правильно интерпретировать. Аналитик нужен, чтобы помочь принять правильное решение исходя из совокупности правильных метрик.

Как аналитик может участвовать в процессе принятия решений? Чтобы ответить на этот вопрос Иван предложил посмотреть, как устроен процесс принятия решений.

Самый важный пункт – сформулировать проблему. Маркетолог часто не знает, как ее описать, как измерить с помощью данных. Аналитик уже с этого момента должен участвовать в процессе. Работать один, не взаимодействуя с другими подразделениями, он может только на этапе анализа информации.

Иван обозначил три типа решений:

- решения, продиктованные данными;

- решения, подтвержденные данными (когда есть гипотеза, аналитик предлагает для ее подтверждения или опровержения «приборы», получает ответ);

- решения, вдохновленные данными (когда есть ощущение, что можете что-то изменить, но не знаете как. Здесь нужно набрать максимально широкие метрики. В результате должно появиться несколько гипотез).

Напоследок Иван дал несколько советов аудитории: не задавайте вопросов, если знаете ответы на них, чтобы не тратить напрасно ресурсы; привлекайте аналитика на этапе формирования задачи; поощряйте инициативу.

Александр Бородич (FutureLabs) рассказал про адаптивные интерфейсы. Он заметил, что изменение контента в интерфейсах – соответствует интересам и задачам пользователей Интернета. Их компания разработала систему аналитики, с помощью которой возможно сделать адаптирующиеся под пользователя мобильные приложения.

Существующие инструменты мобильной аналитики: heatma.ps (тепловая карта для мобильных приложений), Localilycs (общение при помощи таргетированных персонализированных сообщений), Keen.io (сервис с возможностями моделирования и визуализации данных).

Системы аналитики будут необходимы при проведении A/B тестирования мобильных приложений. Без наличия системы аналитики необходимо опубликовать приложение в двух вариантах, собрать статистику, сравнить два варианта. Гораздо проще и эффективнее сделать ограниченную выборку и посмотреть, у какого варианта выше конверсия.

К сожалению, такой метод не позволяет подстроить интерфейс и контент приложения под конкретного пользователя. Чтобы улучшить процесс взаимодействия пользователя с приложением, нужно изменить сценарий взаимодействия. Сделать стартовой наиболее посещаемую страницу, просчитать вероятность, какой контент понравится пользователю, и показать ему его. Чем релевантнее к контексту настроен интерфейс и контент, тем выше удовлетворенность пользователей. Статические мобильные приложения – прошлый век, подвел итоги Александр. Используя разные системы аналитики, можно построить приложения с адаптивными интерфейсами, которыми будет приятно и удобно пользоваться.

Григорий Бакунов (Яндекс) представил доклад на тему «Landing page: другой подход». В начале он рассказал маркетинговую историю. Был продукт – платная CMS, довольно популярная сейчас на американском рынке. Два года назад возник вопрос, как продавать этот продукт. Решили искать потребителей через Facebook. Сделали рекламную кампанию, собрали статистику по продажам и «прослезились».

Маркетолог посоветовал приводить посетителей не прямо в магазин, а на целевую страницу, рассказывающую о продукте. Заказали у дизайнера landing page, снова создали рекламную кампанию и собрали статистику. Расходы составили $6,5 тыс. за 2 недели, доходы $96.

Дизайнер предложил купить еще 3 варианта посадочных страниц. Было создано 3 рекламных кампании, когда пользователи попадали на разные целевые страницы. Результат: расходы $6,5 тыс., доход $4690. Появилось понимание, что надо двигаться дальше.

Лучше всего в целом работал третий вариант целевой страницы. Глядя на данные, возникла идея придумать алгоритм, который приведет к увеличению продаж. Было создано 6 рекламных кампаний в Facebook, приводящих пользователей на разные посадочные страницы. Кроме того, страницы менялись в зависимости от времени суток. Расход – $1,5 тыс., доходы – $7 тыс. Результат: +22% продаж.

Было принято решение пойти дальше и начать использовать данные о пользователях, которые переходили на сайт из Facebook: пол, возраст, предполагаемый регион, интересы, местонахождение прямо сейчас (дом, офис и т.п.). Эти данные можно получить благодаря возможности очень узкого таргетинга. Эти данные стали использовать по очень простому алгоритму: получаем данные о пользователях, предлагаем им случайный вариант целевой страницы, запоминаем, произошла ли покупка. Если да, то пользователям с такими же данными надо чаще показывать эту посадочную страницу.

Можно использовать и метод опорных векторов: автоматически определить схожие области, улучшать их узнавание с каждым разом.

Систему научили показывать разные целевые страницы разным пользователям, которые с наибольшей вероятностью приведут к покупке. С каждой следующей покупкой/непокупкой система улучшается автоматически. Через неделю увеличение продаж составило 44,9%. За три месяца недельная продажа утроилась. Основное преимущество этой системы в том, что здесь не потребовалось серьезного программирования. Он показал аудитории слайд, на котором показаны компоненты, которые легли в основу системы.

Используйте данные о пользователях, чтобы зарабатывать больше, подвел итог Григорий.

Аркадий Итенберг и Михаил Сливинский рассказали про ранжирование товаров в интернет-магазине на примере Викимарт.

К примеру, в магазине есть 1286 пылесосов от 92 брендов. Пользователь не будет тратить время, чтобы просмотреть весь ассортимент. Он посмотрит 5-10 вариантов и, если не найдет пылесос, который его заинтересует, уйдет с сайта. Поэтому необходимо дать ему рекомендацию. Большинство интернет-магазинов сортируют товары по популярности, под которой каждый понимает что-то свое (количество просмотров, заказов, конверсия). В Викимарт была разработана система ранжирования товаров, позволяющая достичь баланса между счастьем пользователя (быстро найти и купить товар) и счастьем магазина (получить много заказов, максимально заработать).

Викимарт использует 10-15 параметров, позволяющих влиять на счастье пользователя и магазина. Можно посмотреть на конверсию, но в чистом виде ее использовать нельзя. У новых товаров конверсия будет 0%, и они никогда не попадут наверх. Кроме того, надо смотреть на товары с одной и той же конверсией, где количество просмотров и заказов выше. Поэтому лучше считать средневзвешенную конверсию, а для новых товаров установить среднюю конверсию. На основе статистики по просмотрам и заказам товар теряет или повышает свои позиции. Если товар находится в самом конце списка, возникает ситуация, когда по нему совсем нет кликов. Его снова начинают расценивать как новый, товар попадает наверх.

Нельзя забывать и о других метриках, принимая во внимание сезонность, свои усилия и т.д. Чем шире круг метрик, тем лучше можно интерпретировать картину происходящего.

Слайды докладчиков и видео можно найти на странице конференции.

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.
Поделиться 
Поделиться дискуссией:
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
23 действительно эффективных совета по продвижению интернет-магазина
Гость - Троль Гуру паНгинации - Что такое паНгинация?))))
Как построить качественную ссылочную массу сайта
Анна Фра
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Анна Фра - www.youtube.com/watch?v=jtINdDyNdFU полезное видео
Анализ ссылок: сравнение многофункциональных платформ по размеру их баз
Андрей Ольшевский - Очень неточная статистика, объясню почему. Довольно часто делаю анализ сайтов на качество и объём ссылочной массы. Всегда делаю выгрузку из трех источников – Вебмастера Яндекса, сервиса Мегаиндекс, сервиса Линкпад. Потом с помощи алгоритмов и функции Excel отсеиваются много дублей, битых ссылок, несуществующих урл и тп. Как показала практика, вебмастера Яндекса вполне достаточно, там вся информация и она самая актуальная, в других сервисах куча мусора, а нового, чтоб было найдено и проиндексировано ПС - очень мало. Поэтому мирятся количеством в данном анализе не профессионально.
Как создать интернет-магазин: сколько стоит открытие?
Гость - да у битрикса что ни обновление - то сплошные баги. недавно знакомый обновился на лицензии интернет-магазина, про***лись заказы за последнюю неделю, слетели все связи по складам. одним словом, жопа. при этом обновился на сразу, а спустя месяц после выкатывания, надеялся, успеют все поправить
ТОП-10 автоматизированных сервисов контекстной рекламы
Гость - Не доверяйте свои данные системам от агентств, если рекламу у них вы не ведете. Юзал алитикс и к50. Пробуйте эти две системы как мин. А лучше всего автоматизировать с помощью эксель, pbi и подобных сервисов. Но пока это сложно для большинства
Как упростить продвижение вечными ссылками?
Coursh - Зарегестрировался. Накинули 1100 рубликов за пополнение на 10к. Очень неплохо!
Кому и зачем нужен маркетплейс от Яндекса
Дарья Калинская
209
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дарья Калинская - Максим, спасибо, рада, что статья оказалась полезной )
Конкурс: угадай победителя рейтинга «Известность бренда SEO-компаний»
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - Оптимизм Дэмис Кокос Ашманов и Партнеры Раш эдженси
Кейс: как молодому сайту увеличить органический трафик с 0 до 10 000 посетителей за 6 месяцев
Олег Буряк
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Олег Буряк - Никаких санкций!!!! на сайт за резкий скачок уникальных естественных ссылок !!!не было наложено!!!. Все дальше читать не буду! УДАЧИ Вам! кошмар!
Инструкция по применению: обзор сервиса обратного звонка Callbackhunter
Ирина - Ну вообще колбэкхантер самый дорогой сервис из всех, есть более дешевые аналоги, можно посмотреть обзор по самым известным в сравнении по ценам и возможностям - www.ideallanding.ru/obzor-i-sravnenie-7-izvestnyh-servisov-obratnogo-zvonka-dlya-sayta
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
285
Комментариев
262
Комментариев
209
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
123
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
95
Комментариев
80
Комментариев
71
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
55
Комментариев
52
Комментариев
50
Комментариев
45
Комментариев
44

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!