Разработка сайтов, создание сайтов
главная / Анализ / Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Существует множество хороших метрик, помогающих нам понять поведение покупателей на наших сайтах: коэффициент конверсии, количество просмотров на одного посетителя, среднее время пребывания на сайте, среднее количество просмотренных страниц перед покупкой и т.д. и т.п., и все они поддаются сегментированию (выделению составляющих). Но иногда они не могут насытить и удовлетворить нас.

Эти две метрики я не часто встречал в повседневных наборах аналитиков, но мне они очень нравятся, поскольку они могут поведать многое о поведении покупателей, особенно в контексте прибыли. Называются они – “Количество дней до покупки” и “Количество визитов до покупки”. Уверен, вы встречались с ними раньше. Если нет — читайте дальше.

(Я использую термин «покупка», но в электронной коммерции нет ничего уникального: вы можете использовать эти метрики, если ваш сайт предназначен для поиска потенциальных покупателей или для того, чтобы посетители скачивали PDF файлы, или для техподдержки. Всё что нужно с вашей стороны — чёткое понимание того, в чём выражаются «положительные результаты» работы вашего сайта.)

Сегодня большинство применяемых в веб-аналитике метрик (или, если угодно, KPI — key performance indicators) основываются на сессиях. Не все, но большинство из них. «Ограниченность» метрик, основанных на сессии, в том, что в них подразумевается «результат» за одну сессию (или, если угодно, за один визит). Как правило, это не соответствует действительности. Покупатели заходят на сайт, уходят и приходят вновь, в зависимости от цели вашего сайта, и только потом, может быть, принимают решение (покупают, оформляют подписку, получают ответ техподдержки, отправляют вашему директору гневное письмо о полной несостоятельности вашего сайта).

Эти две метрики «всесессионны», и поскольку они отражают то, как покупатели используют сайт в целом, они могут быть весьма полезными.

Ладно, хватит тянуть резину — перейдём к специфике (хотя должен признать, что я гораздо лучше справляюсь с этим у демонстрационной доски, чем в блоге, поэтому прошу вас набраться терпения — материал сложный)

Подразумевается, что:

Ваш веб-сайт использует некую систему отслеживания сессий. Как правило, вне зависимости от того, пользуетесь ли вы веб-блогами или javascript для сбора данных, отслеживание сессий происходит с помощью куки, либо через вашу веб-аналитическую платформу, либо через ваш веб-сервер. Годится и то, и другое.

Ваш сайт устанавливает как временные сессионные куки, так и постоянные на 100% анонимные “user_id” куки.

Во всём, что зависит от куки, желательно пользоваться первичными куки (first party cookies) для более качественных результатов (это не исключит ошибок полностью, но уменьшит). [PS: Если сейчас у вас не первичные куки, я настоятельно рекомендую уговорить вашего провайдера переключить вас на первичные куки как можно скорее, все серьёзные ребята их поддерживают.]

Определения:

Среднее количество визитов до покупки: Среднее количество сессий от первого посещения сайта до покупки

Среднее количество дней до покупки: Среднее количество дней от первого посещения сайта до покупки.

Почему вы должны оценивать эти KPI?

Оценивайте количество дней и визитов до покупки Очень часто наша аналитика упускает тот факт, что человек совершает множество различных действий перед покупкой. Люди приходят, присматриваются, приходят снова, видят что-то ещё, идут почитать обзоры на Amazon, сравнивают цены и после всего, по какой-то непонятной причине, несмотря на то, что вы продаёте по явно завышенным ценам, они совершают покупку именно у вас.

Метрики, основывающиеся на сессиях (а это практически все метрики, входящие в стандартные комплекты отчётов современных инструментов веб-аналитики), упускают это из вида.

Итак, когда вы проводите ваши партнёрские маркетинговые программы или PPC кампании, или занимаетесь рассылками, какова ценность первого визита посетителя, и надо ли вам платить больше, чтобы покупатели зашли к вам на том основании, что они могу у вас задержаться?

Одна из главных причин оценивать эти KPI – получить представление о том, сколько же в действительности нужно времени людям, чтобы сделать покупку на вашем сайте, и как поведение людей различается для различных групп покупателей. Если разница есть, вы сможете использовать эти знания для оптимизации ваших кампаний, промо-акций и прочих усилий по извлечению максимума из вложенных баксов.

Как оценивать эти KPI?

Находящиеся в вашем распоряжении аналитические программы попросту не предоставляют возможностей для столь сложного анализа, поэтому нам необходимо воспользоваться нашей базой данных, которая хранит накопленные данные о действиях пользователей (clickstream) и результатах этих действий (outcomes). Возможно ваша аналитическая программа позволяет сделать это (если так, поделитесь с нами в комментариях). Мы же пользуемся SQL запросами, и вот этот запрос на человеческом языке:

1. Собрать все сессии за последние х месяцев (в нашем случае 6 месяцев, что означает миллионы записей, так что мы используем oracle)

2. Данные, которые вы будете выбирать для каждой сессии, зависят от специфики вашего сайта. Я предлагаю все переменные из куки, все параметры маркетинговых кампаний, страницы.

3. Упорядочить сессии по их постоянному “user_id” куки (часто сайты используют shopper_id в качестве постоянного куки, спросите у ваших веб-технарей, как эти куки называется у вас, уж они то знают)

4. Для каждого «набора», полученного в предыдущем пункте, проверить наличие сессии, включающей страницу «Спасибо за покупку!».

5. Для первой метрики Количество визитов до покупки:

1. Выбрать все постоянные куки для тех user_id, которые совершили покупку в данном месяце (например июль 2006)

2. Просмотреть данные предыдущих периодов (в нашем случае шесть месяцев) и найти их первый визит

3. Сосчитать количество сессий в «наборе» между первым визитом и визитом-покупкой

6. Для второй метрики Количество дней до покупки:

1. Выбрать все постоянные куки для тех user_id, которые совершили покупку в данном месяце (например июль 2006)

2. Просмотреть данные предыдущих периодов и найти их первый визит

3. Сосчитать количество дней в «наборе» между первым визитом и визитом-покупкой

7. Готово, налейте себе шампанского — вы заслужили.

Что вам делать дальше?

Теперь у вас есть эти метрики в целом по сайту, и выглядит это примерно следующим образом (цифры, очевидно, ненастоящие и ваши будут совсем другими):

Оценивайте количество дней и визитов до покупки

И…

Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Это невероятно ценно уже само по себе. Если бы эти данные были реальными, да ещё и для вашего сайта, как здорово было бы узнать, что целых 81% людей «конвертируются» за 3 или менее сессии и большинство из них (62%) в тот же день (!!). Если вы из тех, кто считает стакан наполовину пустым, вам будет тяжело осознавать то, что у вас по сути всего один день и парочка шансов но то, чтобы превратить посетителя в покупателя. Шансы, что кто-либо совершит покупку после первого дня стремительно уменьшаются.

Вы, очевидно, можете сгруппировать визиты и дни, и сделать выводы о текущем состоянии вашего бизнеса.

Сегментирование сделает эти данные ещё более ценными (ну разве не отличная идея?! : )).

Для начала поступим просто. Сделаем разбиение по месяцам, чтобы увидеть динамику изменений. Становятся ли показатели лучше или хуже со временем? Каково влияние сезонности на эти цифры (так что в мёртвом месяце июле, когда люди отдыхают, в отличие от Дня святого Валентина, вы можете поэкспериментировать с сайтом)?

Мой стандартный совет после этого: сделайте выделение по вашим основным стратегиям привлечения покупателей (например: партнёрские маркетинговые программы, “прямой” траффик, PPC, SEO, ссылки с блогов и т.д.). У вас появится настоящее понимание поведения покупателей, потому что вы увидите что-то вроде этого:

Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Ну разве не весело? Только для такого ботана как я, скажете? Согласен. :)

Какие действия предпринять на основании сделанных выводов?

Когда вы начнёте понимать всесессионное поведение покупателей, вы сможете заглянуть под покрывало, которое не приоткрывается стандартными средствами веб-аналитики. Это также означает, что если вы забрались так далеко, вы можете развить ваше понимание сути процессов и превратить его в конкурентное преимущество, поскольку это непростая задача в том числе и для ваших конкурентов.

На основании этих KPI вы можете предпринять следующие действия:

Оптимизируйте расходы на ключевые фразы PPC кампаний, особенно при ставках на термины «категорий» (с терминами категорий вы надеетесь попасть в поле зрения «пораньше» по сравнению с брендовыми терминами, и если число сессий в нашем анализе мало, это удручает, так что тратьте меньше на термины категорий — это чисто гипотетический пример).

Оптимизируйте содержимое и структуру вашего сайта под нужды различных сегментов посетителей. Если я приду к вам и скажу, что у вас есть всего одна сессия для того, чтобы убедить меня совершить покупку, а в противном случае я ухожу, будет ли ваш сайт таким же, как сейчас? Вероятно нет. Вы выбросите весь дополнительный материал и сосредоточитесь на самом главном. И наоборот, если данные покажут, что поведение покупателей растянуто по нескольким дням/визитам, вы можете/должны дать им больше дополнительной информации, раз они хотят её.

Оптимизируйте “перехватчиков”. Это реально круто, если ваша веб-платформа на это способна. Если вы знаете точку выхода (скажем, третья сессия) для ваших покупателей, вы можете предложить товар в четвёртой сессии или, базируясь на том, что они уже посмотрели, показать нечто аналогичное (это ваш последний шанс) или спросить адрес e-mail для будущих предложений, или что-то ещё.



Источник: altblog.ru
текущее:

НОВОСТИ

2011 г., «VisMech.ru»