Практика анализа KPI интернет-магазина

Доклад был представлен Владиславом Флаксом, директором компании «OWOX», на конференции 8p: Интернет-маркетинг в Украине, которая прошла в Одессе 16 июля 2011 года.

Сразу хочу сказать, что придерживаюсь мнения, что надо не бизнес учить понимать отчеты Google Analytics и сегментировать трафик, а надо (тем, кто работает с бизнесом) - учиться считать деньги бизнеса. По сути, предприниматель делает всего три простых вещи: он формирует стратегию, он считает деньги и он принимает решения. Я глубоко убежден, что эти понятия близки каждому, кто занимается предпринимательством. А все остальное – показатели отката, та же конверсия, та же глубина просмотра – это все рюшечки, которые нужны конкретному человеку, который на предпринимателя работает и который ему помогает.

Я постараюсь показать наш подход и показать те показатели, которые мы меряем. И для каждого из них обозначить три вещи. Первое – как этот показатель измеряется. Второе – привести примеры, как это показатель улучшается. И показать на примерах к чему это может привести.

Кому будет интересен этот доклад? В первую очередь руководителям интернет-магазинов, с которых все хотят получить прибыль. Во вторую - будущим владельцам, которые хотят понимать рынок. И в третью – для специалистов интернет-компаний, клиентами которых являются интернет-магазины. Это как раз тот случай, когда считать чужие деньги не только нужно, но и можно. Если вы не будете этого делать, вы будете нечестны по отношению к своему клиенту, потому что не будете знать эффекта свих действий.

Интернет-магазин – это бизнес. Цель – прибыль. Google Analytics, Яндекс.Метрика – все это здорово, но там нет главного, там нет маржи на заказы. Значит, там никогда не будет прибыли. А предприниматель всегда смотрит на один из ключевых параметров – это прибыль. Поэтому давайте будем анализировать один из параметров, который прибыль, и учиться смотреть, в чем он состоит.

Любая аналитика, любые измерения, любые KPI – они исходят из какой-то стратегии, из какой-то цели. В бизнесе всегда есть сначала цель, а потом уже начинается аналитика. И не всегда это выгодно, все зависит от доли рынка. Есть клиенты, которым нужны ресурсы, есть, которым нужно упоминание, есть, которым нужен свой бюджет. Всякие разные есть клиенты. Мы же будем говорить о простом показателе, который называется прибыль.

Начнем с простого. Все знают, что прибыль – это доход минус расход. Доход у нас равен разнице между объемом продаж и стоимостью товаров. И еще есть общий расход, в который входит стоимость обработки заказов, стоимость доставки, проценты с оплаты и расход на маркетинг. Значит, все эти вещи, легко можно примерно посчитать. Оперативные, ежемесячные.

Что такое доход? Когда мы умножим нашу посещаемость на конверсию, умножим на средний чек. Особенно я хотел бы обратить внимание на среднюю маржу заказа. Именно она показывает, что вообще потратили для того, чтобы заработать. Умножим это на долю реализованных заказов и, соответственно, получим доход. Вот простые показатели, простая операция умножения – получили выручку.

Расход. Это стоимость обработки заказов, стоимость доставки, оплаты и маркетинг. Маркетинг – это такая штука, которую можно считать по-разному. Я вам дал столько-то тысяч долларов, я получил столько-то заказов. Вот и считайте стоимость привлеченного клиента. Да, какие-то заказы были повторными, потому что маркетинг – это не только привлечение новых покупателей, это еще и возврат покупателей по старой базе. Но все это усилие направлено на одну простую задачу – чтобы у вас покупали. Если у вас не покупают, вы прибыль не получите.

Стоимость привлеченного клиента. Стоимость посетителя делим на конверсию, на долю реализационных заказов и получаем долю привлеченного клиента. По каждому из тех показателей, о которых я упомянул, я покажу, как меряется, и за счет чего его можно улучшить. Это не исчерпывающие методы, но те, которые показались мне не сильно распространенными. И я покажу примерный результат.

Посещаемость. Действительно посещаемость можно измерить Google Analytics и Яндекс.Метрикой. Улучшить можно, увеличив CTR с выдачи. Приведу простой пример, мне нравятся примеры, которые не требуют регулярных затрат. Если, вы будете тратиться на контекстную рекламу и, если вы прекратите это делать, то у вас доходы уменьшатся, так как посетители прекратятся. Обычно, то же самое и с SEO.

Как улучшить CTR? Можно отдавать сниппеты в Яндекс.Вебмастер и Google. Что это дает? Когда пользователь набирает запрос, он видит несколько предлагаемых сайтов, соответствующих поисковому запросу, и ваш будет выбран по наличию обзора для искомого товара, наличию цены и информации о том, что он есть на складе. То есть, находясь на той же поисковой позиции, где и раньше, вы будете получать больше переходов на сайт. Один раз сделали, один раз настроили, и получили счастье. Повторюсь, на позиции это никак не влияет, но увеличивает трафик.

Конверсия. Измерять конверсию можно в Google Analytics. А улучшать конверсию можно анализируя обнаруженные аномальные провалы в конверсии. Как это делается? Смотрите, как отличается конверсия, например, по браузерам или по региону посетителей, или по каким-то другим признакам.

На слайде приведен пример, как отличается конверсия по браузерам. Мы видим, что по Опере она у нас сильно выбивается в минус. Надо посмотреть, почему это именно так. Учитывая, что у нас там 36% посетителей, конверсия слишком маленькая. Для этого мы делаем сегментацию по версиям пользователей браузера Опера, и видим, что у нас есть конкретный сегмент версий, с которым что-то не так. Ставим эти версии, пытаемся оформить заказ, видим, что Opera, как всегда чудна на интерпретацию java скрипта и, например, сайт, изобилующий java скриптом, не позволяет оформить заказ, или это происходит с какими-то проблемами. Таким образом, мы выявляем потенциальную утечку клиентов.

Второе, что помогает улучшить конверсию – это автоматический подбор похожих товаров. Чем больше существует магазин на рынке, тем большее число товаров у него становится недоступным для заказа, потому что они устаревают, потому что у поставщиков их уже нет. Если вы зайдете в простой оффлайновый магазин и назовете модель товара, которого у них нет, они ведь вам не скажут: «Уйди отсюда, увеличивая нам показатель отказов». Вам предложат какую-то другую модель, которая удовлетворяет вашим ожиданиям. То же самое делает алгоритм подбора похожих товаров. Он позволяет показать клиенту на карточках товаров, которых нет в наличии, те модели, которые наиболее похожи по характеристикам.

Я являюсь сторонником того, чтобы делать это один раз алгоритмически. А люди, у которых много свободного времени, или лица с дешевой рабочей силой, могут делать это руками. Например, если ассортимент интернет-магазина небольшой (100, 200, 300 товаров), то построить связи с похожими товарами сравнительно несложно. Это займет несколько дней. Если же в магазине товаров тысячи, то число связей зашкалит за миллион, и ручками сделать это не получится. Соответственно, нужен алгоритм.

Сделав эту простую, но нужную вещь, можно получить 0,51% Conversion Rate. Это штука, которой, честно говоря, мы гордимся. Это увеличение конверсии по сравнению с аналогичным периодом прошлого года мы получили, работая с интернет-магазином достаточно высокой посещаемости. Магазин пришел к нам с простой задачей: «Мы хотим зарабатывать больше». Чтобы взлетел сайт, для него нужно улучшать конверсию. Для этого меняются какие-то инструменты, меняются алгоритмы, и этот пример очень хорошо показывает результат. В полтора раза больше заказов, без увеличения затрат на рекламу и на ассортимент.

Следующий показатель – средний чек. Да, его тоже можно измерить в Google Analytics. Должен сказать, что Google Analytics все меряет отвратненько, часто путается и пенять на него особо не приходится. Происходит это во многом потому, что у него часто, раз в год, меняется алгоритм подачи списка товаров. Например, недавно поменялся порядок вызовов. И те магазины, которые не поменяли, отдают только те заказы, в которых один товар.

Хочу обратить внимание, что к числу основных распространенных проблем, о которых говорили раньше по установке Google Analytics, относится еще та, что часто магазин не проверяет количество товаров, отправляемых Google Analytics при заказе. Что это значит? Если, к примеру, я у вас на сайте оформил заказ, и у меня в корзине 1000 товаров, и они все попадут в Google Analytics, то никакая аналитика не нужна. Нужно проверять заведомо неправильное значение и не портить эту статистику.

Как можно улучшить этот показатель? Простыми методами. Используйте комплекты товаров, и делайте это алгоритмически. Например, к серии ноутбуков HP среднего ценового диапазона мы рекомендуем сумки тоже фирмы HP среднего и выше ценового диапазона. Все со всем связывать не нужно, просто на основе статистики алгоритмизируем наиболее частое соотношение товаров, и строим наиболее востребованное товарное предложение.

Итак, комплекты товаров. Первый момент, на который я хочу обратить внимание, – это то, что они должны формироваться автоматически. Если это делать ручками, то число комбинаций очень большое, учитывая, что каждый из товаров может уйти из наличия, появиться и т.д. Востребованность таких вещей будет низкая.

Второе – это стоимость доставки. Да, есть такой инструмент, но он работает на долгожданных товарах. То есть, если мы хотим, например, видеть средний чек больше 300 гривен, мы делаем бесплатную доставку от 300 гривен. Обычно это работает.

Следующий хороший инструмент – алгоритмическая рекомендация аксессуаров. Это не комплект, это именно те товары, который покупаются с данными. Те из вас, кто продает электронику, знают, что маржа на аксессуары электроники существенно выше, чем на основном товаре. На сумке вы всегда зарабатываете больше, чем на фотоаппарате. Поэтому то, насколько хорошо продаются аксессуары, зачастую важнее того, как продаются основные товары. А вы помните, мы говорим не только о посещаемости и сегментах, мы говорим о прибыли, о марже.

Приведу конкретный пример роста среднего количества товаров в заказе у одного из наших клиентов. Было год назад – один-два товара в заказе, клиентом была поставлена задача «Хочу, чтобы в заказе было больше товаров». Напоминаю, любая аналитика, любые измерения – это узкий круг бизнес задач. Мы получили достаточно хороший результат, проводя последовательную работу с улучшением алгоритма рекомендации аксессуаров.

Что еще интересно? Я рекомендую строить следующий график. Он достаточно простой и понятен будет любому бизнесу:

Это доля заказов фотоаппаратов, которые продаются с сумкой, с картой памяти, со штативом и вспышкой. Это не количество их, это не деньги, это мы показываем, насколько классно мы умеем подобрать сумку к фотоаппарату, насколько классно мы можем подобрать карту памяти. С картой памяти чуть проще, а сумку выбирать сложнее.

Какие выводы из этого можно делать? Видны конкретные всплески, когда мы делаем интеграцию с оффлайновой системой, учитываем еще 65% заказов по конечным, исполняемым заказам, от которых покупатели не отказываются по времени доставки, и учитываем аналитику при формировании предложения на сайте. На лицо – увеличение доли заказов, которые пошли с этими аксессуарами.

Второй интересный вывод – большинство пользователей не готовы сразу покупать несколько объективов и не готовы сразу покупать штатив. Они обычно вкладывают все деньги в боди, карта памяти им нужна по определению, и хорошо, если он купит сумку, потому что он покупал дорогой боди, и он не хочет царапать свой фотоаппарат. На основании этого мы делаем выводы, что с этими друзьями нам надо взаимодействовать.

Средняя маржа на заказе. Это мой любимый показатель. Как вы понимаете, его нельзя измерить ни Google Analytics, ни Яндекс.Метрикой.

Как улучшить среднюю маржу на заказе? Самый хороший метод – ранжирование товаров в каталоге. Делается не очень просто, но работает очень эффективно. Цель и подход – расставлять товары в каталоге по вашей потенциальной прибыли от покупки этого товара. Просто в лоб расставив по произведению маржи на конверсию, вы получите увеличение средней маржи, нежели они будут у нас отсортированы по новизне, по цене, еще по чему угодно. Все это не отражает вашей прибыли. Важно учитывать количество товаров, и важно учитывать прогноз конверсии.

Второе – переключение внимания карточкой товаров. Когда вы научитесь ранжировать товары, вы будете знать, какой из них вам выгоднее продать. И тогда, на карточке товара, которого у вас нет на складе, на который у вас низкая моржа, который по каким-то причинам вам не интересен для продажи, вы сможете рекомендовать те товары, которые вам интересны. Такие инструменты есть, они лежат в сфере юзабилити, они лежат в сфере работы с мотивацией клиента, они позволяют продавать те товары, на которых получается заработать больше, и которые есть на складе.

Что мы получаем? Конкретный пример. Один из клиентов, внедривший этот подход, получил 5,2% к средней марже. Что это значит? У вас средняя маржа на электронике, например, 5%, внедряем и получаем 5,2%. Учитывая при этом, что мы не увеличиваем расход на рекламу, мы не увеличиваем свой склад, мы даже не меняем дизайн магазина, а увеличиваем просто маржу. Это достаточно хороший показатель.

Доля реализованных заказов – это последний показатель. Улучшение этого показателя - отдельная тема. Я хочу остановиться на простой рекомендации. Для того, чтобы эту долю улучшать, ее нужно измерять. Настоятельно рекомендую обеспечить, либо на сайте, либо в 1С в любой системе признак того, почему заказ не выполнен. И это должен быть не текстовый комментарий. Работая с признаком того, почему это произошло, вы сможете улучшать долю реализованных заказов.

Конкретные рекомендации. Первое – надо измерять время от создания заказа до звонка. Для этого есть call-центры. Не нужно думать, что они все дорогие. Используйте, меряйте, и вы найдете интересную корреляцию. У вас начинает расти время до звонка клиента после создания заказа. У вас начинает расти доля заказов, отмененных по причине отказа клиента, доля непринятых звонков. Скажу, что у кого нет доли непринятых звонков, вот те и не меряют этот показатель. Все, кто его меряют, у всех он есть. Он чему-то равен, с ним надо как-то работать, его надо измерять.

Конверсия со звонка – простой показатель. Померили звонки, померили заказ. Среднюю продолжительность звонка надо мерить, когда мы хотим масштабироваться. Вы посчитали свои затраты на call-центре, можете аутсорсить, при этом вам важно знать среднюю продолжительность звонка. Почему? Потому что в call-центре обычно деньги берут не за заказ, а за время разговора. Зная его, вы можете прогнозировать свои расходы.

Вот еще конкретный механизм для улучшения. Это sms с номером заказа, который надо отправлять клиента сразу с сайта, после завершения заказа. Он уменьшает число тех, которые не могут принять решения сами. Это взято с форума – рекомендация бывалого покупателя о том, как делать заказ в интернет-магазинах: «Рассказываю, как нужно покупать. Заходим в какой-нибудь магазин, выбираем товар, заказываем у 4-5 магазинов с приемлемой ценой, кто первый отзвонился и пообещал доставку на удобное время, тот и выиграл «приз»». Вот число таких покупателей уменьшается именно путем десятикопеечной sms.

Стоимость привлеченного клиента – шикарный показатель. Принципиален для измерения. Обычно магазину, который хотя бы год работает на рынке, дешевле его улучшить, нежели вкладывать деньги в контекст и SEO. Первое – нужна платформа, потому что Google Analytics тут не поможет. Второе – это Multi-Channel Funnels. Третий инструмент измерения стоимости – это RMF-анализ. И бинарная сегментация.

О Multi-Channel, о котором говорилось. Мы любим показывать клиентам графики и выборку. C его помощью можно показать, как пересекается область при пришедших по органической выдаче, при пришедших по Директу и всех других. Какой важный вывод можно сделать? Какая часть платно привлекаемых покупателей, которые пришли по контексту или по платному размещению, у вас уже есть в базе? Да, они сделали заказ, но потом не возвращаются. Вот вывод о том, какое будет пересечение, говорит вам о целесообразности внедрения, например, директ-маркетинга. То есть, вы понимаете, директ-маркетинг вам стоит столько-то, вы сейчас тратите на этих клиентов столько-то, и можно сделать вывод: «Вложу рубль, получу два».

Составляйте график доли повторных покупок. Он демонстрирует вероятность совершения второй покупки, третьей, четвертой, пятой. Без конкретных цифр, но подход понятен:

На основании этого можно увидеть, какая часть покупателей делает второй заказ, третий, четвертый. А ведь это принципиально важно, для того чтобы делать рассылку в правильный день, и для того чтобы рассчитать потенциальную прибыль на клиенте. Мы знаем, что контекст-блок или в ноль будет работать или в минус. Нам надо задать, сколько мы потом будем на нем зарабатывать. Так вот эта штука как раз и позволяет это определить.

Улучшение. К сожалению, тут идут общие рекомендации. Качество обслуживания – лучший инструмент увеличения доли повторных покупок, и соответственно уменьшения стоимости привлеченного клиента.

Второе – это директ-маркетинг. Шикарный инструмент. И узнаваемость бренда. Но узнаваемость бренда - это штука дорогая, с ней играться тяжело. А вот директ-маркетинг – штука недорогая.

Выводы. Показатели нужно не считать, а понимать. Это принципиально. И это лично мое мнение, субъективное. Абсолютно все цифры очень редко нужны. Бизнесу нужна рентабельность, т.е. вложил – получил. Ему нужны решения и стратегии. Все остальное я предпочитаю оставить специалистам. Не так важно значение изменения, как то, что именно и как изменяется.

С чего начать? Мы сталкиваемся с тем, что клиенты, которые приходят к нам, задают вопрос: «Скажите, сколько мы сможем заработать с вами?». А мы в ответ: «Не скажем, потому что вы считаете неправильно». Счетчик у них есть, Google Analytics как-то настроен, но сделать с ними ничего нельзя, потому что считают они все неправильно и все плохо. Таким клиентам предлагаю зайти на сайт www.owox.ua/ga , и мы проверим это все бесплатно. Бесплатно напишем - правильно, неправильно, что нужно изменить, и что стоит улучшить. Обращайтесь.

Повышение эффективности размещения в Яндекс.Маркете с использованием Google Analytics

Доклад был представлен Степаном Семилетовым (ArrowMedia) в рамках секции «Товарная реклама и конкурентная разведка» на конференции «ЭТ-Весна», которая проходила во время форума...

Болевые точки бизнес-модели Groupon

Рита МакГраф (Rita McGrath), профессор Колумбийского университета. Cегодня скидочный он-лайн сервис Groupon стоит на пороге приобретения "публичности

Как увеличить продажи на 80% доступным способом

Доклад был представлен Ольгой Старченко (ErstMedia) в рамках секции «Клиенты без рекламы» на конференции «ЭТ-Весна», которая проходила во время форума «Неделя электронной...

Июль 2011: страсти накаляются

Июль 2011 года в интернете выдался особенно жарким

Итоги месяца: июнь расставил сети

Июнь 2011 года в Интернете прошел под девизом социальных сетей и нешуточных скандалов

А нужны ли вам эти кадры? Оптимальные кадровые решения интернет-агентств

Доклад был представлен Аленой Владимирской (PRUFFI) на конференции «Тэглайн. Управление интернет-агентством», которая состоялась в Москве, 26-27 мая 2011 года