×
Россия +7 (495) 139-20-33

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

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 5546

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.

(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
Алгоритм продвижения сайта через Pinterest
Виктор Гаврюков
29
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - В самом вверху есть ссылка на мою группу в ВК, там где автор материала. Через группу и свяжитесь со мной_)
Ссылочный апдейт Google: что изменится для SEO-специалистов в рунете
Тимур
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Тимур - Понял, спасибо за информацию.
Как забрать 5 мест в выдаче из 10. Кейс-эксперимент
Виктор Гаврюков
29
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - такое можно делать и с ВЧ_)
3 основные ошибки, которые допускают владельцы сайтов при продвижении
Виктор Гаврюков
29
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - Не обращай внимания_) Если у тебя хороший ресурс, то ты будешь первоисточником, и все кто своровал, автоматически начнут на тебя ссылаться, точнее, так гугл будет считать_)
Как продвинуть сайт по коммерческим запросам в ТОП-10 с помощью ресурса Reddit
Denis Zar
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Denis Zar - пользовались услугами по продвижению на реддит от reddit-marketing.pro?
Как мы увеличили трафик из Яндекса более чем в 3 раза за неделю на сайте клиники. Кейс
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - У большинства сайтов произошел рост в Гугле в декабре и в марте Яндекса. Ваши шаманства тут не причём :)
Сравнительная статистика уровня жизни SEO-специалистов в семи странах, включая Россию
Рустам
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Рустам - Средняя температура по больнице, подсчет даже близко не отображает действительность, особенно учитывая разность цен и уровня зп в разных частях больших стран (США, Канада, Россия)
Зарабатываем с помощью текстов: как создать уникальный контент и монетизировать сайт
dotaidi
94
комментария
0
читателей
Полный профиль
dotaidi - Какой-то нейро-физиологический подход к теме создания контента: 1. " ..чтобы контент отвечал интересам аудитории, закрывал ее боли и потербности". Закрыть боль аудитории? Это как понимать, текст что должен выполнять функцию анестезии? Зачем падать в медицинские категории, это ведь профессиональный текст о SEO, а не триллер и не художественная литература, где метафоры уместны. 2. "Главное — чтобы процесс сбора информации вас увлекал и нравился, ведь эта работа требует усилий". Построение тезиса предполагает, что если работа не нравится, то и усилий она не требует. И вообще, упор в работе на главное значение "нравится" — очень спорное и тоже из области НЛП-игрушек. Стилистика статьи тоже желает более продуманного подхода к использованию словосочетаний специфической терминологии: "вы можеет создавать материалы в коллаборации с известными брендами, релевантными тематике вашего сайта". Бренд не может быть релевантным из-за того, что это целый комплекс явлений, собранный под некоторой узнаваемой семантической или графической символикой. Релевантность — качество, свидетельствующее о совпадении запроса(желания) и выдачи (полученной информации). Это нужно хотеть бренд, чтобы он стал релевантным. Аналогия и релевантность не синонимы. "прикладывайте усилия в сбор и обработку информации" и многие подобные обороты делают статью не просто нерелевантной, но просто безграмотной.
Как доработка структуры вывела сайт в ТОП-10 Google и увеличила трафик в 2 раза. Кейс Связной Трэвел
Дмитрий
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий - Вероятнее всего было обновление Google и позиции были снижены в связи с низкой скоростью загрузки страниц (так как доработке ведутся не только по SEO, но и в целом по функционалу сайта, появляются новые скрипты). В этот период в Google Search Console увеличилось количество страниц с низкой скоростью загрузки. Мы выявили несколько проблем, которые снижают скорость загрузки страниц и выдали рекомендации по их устранению. Пока данные рекомендации находятся в работе. Также был проведен анализ EAT факторов и проверка сайта на соответствие требованиям Google к YMYL сайта, выданы рекомендации по доработке данных факторов (ждем внедрения наших рекомендаций, поделимся потом результатами).
Рост ботных переходов на сайт: как интерпретировать и что делать
Mike
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Mike - как это проверить? что товары выводится именно на основе спроса, а не по заданным алгоритмам?
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
385
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
114
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
94
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
62
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!