Конверсия. Теория и практика расчета. Михаил Уколов m@utinet.ru Москва, 22 марта 2007 III ежегодная конференция «Управление аудиторией и реклама в Интернете»

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Отдадим весь бюджет на Яндекс и НГС? Что в вашем рекламном бюджете должен изменить интернет, а что - нет? Дмитрий Делов, интернет-маркетолог.
Advertisements

Методы оценки и главные показатели эффективности интернет-рекламы Выполнила: Аспирантка 1 года обучения Кафедры «Маркетинг и логистика» Финансового университета.
Что делать если ваш интернет-магазин не продает? Доступные инструменты для анализа и поиска решений Семён Воронкин, Компания UTLab Семинар «Интернет-магазин:
Тен Юлия Старший менеджер по работе с клиентами Где взять клиентов? Эффективные решения для интернет-магазинов.
Яндекса.Маркет Алексей Шафранов Семинар «Реальные практики создания, продвижения и анализа эффективности интернет-проекта» Москва, 29 сентября 2011.
1 1 Сайт 2009, Москва, 26 июня 2009 года Руководитель и ведущий разработчик сервиса Яндекс.Метрика Разуваев Михаил Анализ сайта. Возможности интернет статистики.
Оценка эффективности контекстной рекламы. Google Analytics Анна Минчук cертифицированный консультант по Google AdWords.
Ирина Бочарова Руководитель группы по работе с клиентами Где взять клиентов? Эффективные решения для интернет-магазинов.
Алексей Иванов Агентство ISEE Marketing Повышения эффективности контекстной рекламы.
Александр Величко Менеджер по работе с партнерами Эффективные решения для интернет- магазинов.
Санкт-Петербург, 2010 г. Пономарев Петр Eshopsales.ru - маркетинг интернет- магазинов Показатели web-аналитики: проблемы интерпретации.
Валентина Николаева Менеджер по работе с партнерами Откуда взять клиентов? Эффективные решения для интернет-магазинов.
1 X Бизнес-Форум TOP Marketing Management, октября 2011г, Москва.
Ашманов и Партнеры Оценка качества и результатов поискового продвижения Мастер-класс Привлечение аудитории РИФ апреля 2008 года Андрей Кузьменков,
Метрика. Анализ эффективности сайта Сергей Герштейн Конференция уральских веб-разработчиков UWDC2010 Челябинск, февраля 2010.
+7 (495) Пользовательские сценарии – залог успешной работы Юрий Батиевский.
Как влияют отзывы о компании в социальных сетях на продажи 2012 год. При использовании материалов ссылаться на автора.
Настоящий онлайн-маркетинг это сервисы для людей Юрий Гугнин директор по производству ADV / web-engineering co.
Москва 2010 Менеджер проектов: рекламные технологии Фирсова Елена Эффективный поиск клиентов в интернете.
Как превратить посетителей в покупателей. Каким должен быть ПРОДАЮЩИЙ сайт? Юлия Попова PR-специалист Интернет-агентства Dextra.
Транксрипт:

Конверсия. Теория и практика расчета. Михаил Уколов Москва, 22 марта 2007 III ежегодная конференция «Управление аудиторией и реклама в Интернете» Михаил Уколов, директор Ютинет.Ру и компании «ГлавИнформСистема»

Известно, что: Конверсия = Заказы / Посетители Обычно колеблется в пределах 1-4% Чаще всего ей меряют качество трафика Почему то ее стали считать массово около двух лет назад… … и пришли к выводу что это самый важный показатель рекламных кампаний. Интересно почему? 1 из 21 О конверсии

Конверсия трафика показывает лишь какой доле посетителей с той или иной площадки Вы смогли что-то продать. До сего дня никто не знал о том: Почему конверсия трафика непостоянна; Как сравнивать площадки по этому показателю; Какое значение конверсии – хорошо, а какое – плохо; От чего зависит конверсия и как на нее влиять. 2 из 21 О конверсии

Для совершения покупки пользователем на него нужно оказать определенное рекламное воздействие. Пользователи, гуляя по сайтам и не только, подвергаются рекламному воздействию – будем считать что оно откладывается в неком стакане :) Как только стакан наполнен – пользователь совершает покупку Кто наливает? Друзья, советчики из блогов и форумов, реклама, сайты продавцов. 3 из 21 Теория рекламного стакана

Станет ли посетитель покупателем зависит от того: насколько он готов к покупке (сколько ему налили до того, как); сможет ли сайт ему окончательно в этом помочь (сколько ему нальют у нас) иными словами, для результата важно: Какие посетители приходят на сайт Как их «переваривает» наш сайт 4 из 21

C = f(C ext, С int ) Cext – конверсионность трафика площадки (внешняя конверсионность) Сint – конверсионность сайта (внутренняя конверсионность) Разложим конверсию 5 из 21

Внешная конверсионность ( C ext ) Итак, внешняя конверсионность: Это доля аудитории, нормальное маркетинговое (рекламное) воздействие на которую способно превратить ее в покупателей Она определяется «макросвойствами» площадки Постоянна на длительных отрезках времени и «скачет» на коротких Зависит от внешней среды и может зависеть от настроек таргетинга – т.е. разная для разных срезов аудитории площадки. 6 из 21

Качество трафика конверсионности! Качественный трафик– это, скорее, полезный трафик: oПосетители, которые будут рекомендовать бренд другим, даже не став покупателями oПосетители, которые станут ядром сайта или примкнут к комьюнити – с помощью них можно зарабатывать, например, на рекламе. Конверсионный трафик – это трафик способный превращаться в клиентов. И только. Например, вовлеченность (длина пути, длинна сессий) является показателем качества, но слабо коррелирует с конверсией. 7 из 21 Конверсионность vs Качество

Продающий сайт решает 2 задачи: Продать продукт Продать себя в качестве продавца Если продукт уникален – задача упрощается Внутренняя конверсионность 8 из 21

Эти 2 задачи решаются 2-мя подсистемами сайта: Сервисной (поиск продукта, сравнения и т.д. и т.п) Рекламной (всевозможные акции, программы лояльности и т.д.) Это значит, что C int = f(ADV int, srv) ADV int – оценка рекламной составляющей сайта, srv – оценка сервисной составляющей сайта. Внутренняя конверсионность 9 из 21

Итак, внутренняя конверсионность: Зависит целиком и полностью от сайта и околосайтовых бизнес-процессов Постоянна при неизменности сайта Одинакова для любой аудитории На языке «стаканной» терминологии – это сколько может подлить в стакан наш сайт Внутренняя конверсионность 10 из 21

Есть 2 подхода: Эталонный Правильный Для того, чтобы реализовать 2ой нужно выбрать модель зависимости конверсии от конверсионностей. Например, так C = C ext * С int Как считать? 11 из 21

Выбираем площадку, для которой будем проводить анализ Ищем 2 «хороших» временных отрезка (когда конверсия меняется слабо) Делаем вывод о том, что изменения (если есть) от 1ого периода ко 2ому обусловлены изменением внешней конверсионности Как считать 12 из 21

Когда выбранные отрезки наступают вновь, вносим какое- нибудь существенное изменение в сайт в момент между первым и вторым отрезком А теперь все это оформляем в виде системы уравнений: Как считать 13 из 21

Как считать 14 из 21

Глянем на внутреннюю конверсионность, как на аналог внешней. Отберем трафик с изначально «незаполненным» стаканом, (т.е. так называемый нецелевой трафик) который вернулся к нам по закладкам после первого посещения во второй временной отрезок. Соответственно первое посещение будем считать посещением посещением внешней площадки, а такой трафик – ее обыкновенным рекламным трафиком. Это позволит нам написать третье уравнение системы 3-е уравнение 15 из 21

Главное отличие каталогов товарных предложений от других рекламных площадок – цена. Во всех случаях цена это фактор внутренней конверсионности, а маркета, прайс.ру и им подобных… … цена – это один из параметров таргетинга (высокие цены – имеем один трафик, низкие – имеем другой) Можно нарисовать эластичность конверсионности трафика этих площадок по цене. Конверсия каталогов 16 из 21

По нашим оценкам: Самый эластичный по ценам трафик на price.ru. Самый неэластичный трафик на Zoom.CNews.ru. Конверсионность мелких каталогов товарных предложений в части ноутбуков почти одинакова. Конверсионность Рамблер.Покупок менее всего подвержена измерениям в связи с погодой. Если Google откроет подобный проект, то его конверсионность будет очень низкой ). Конверсия каталогов 17 из 21

Подопытный – магазин Ютинет.Ру Выбираем площадку – поисковый трафик Yandex'a. Сильных изменений в выдаче и видимости за февраль не было. Ашманов и Co подтвердят. Ищем 2 «хороших» временных отрезка (когда конверсия меняется слабо) и находим – в феврале это были пн+вт и ср+чт каждой недели: Т.е. C 0,2 / C 0,1 = 0,97 Считаем! 18 из 21

Намечаем в ночь на 28 февраля изменения (опускаем на цены, запускаем пару продающих акций, рисуем эдакую блямбу на некоторые предложения: Считаем! 29 из 21

И имеем окончательные данные: А теперь оцениваем в периоды пн+вт и ср+чт трафик с «левых» (нецелевых) источников: –В пн-вт пришло: 2431 человек –В ср-чт вернулось: 232 человека –Из них в ср-чт купил 1. Таким образом С 3 = 0,43 Считаем! 20 из 21

Подставим все это в систему, проведем нехитрые вычисления и получим, что: Конверсионность поискового трафика Яндекса ~ 2,25% в части ноутбуков. Для сравнения конверсионность аналогичного поискового трафика Рамблера ~ 3,1%, Гугла ~ 1,68%. Вышеназванные мероприятия на сайте подняли его конверсионность с 0,62 до 0,69 или на целых 11,2% Считаем! 21 из 21

Спасибо за внимание.