MP3 - версия телепередач
Эффективность в Яндекс. Маркете Степан Семилетов
- Подробности
- Автор: SEO User
Эффективность в Яндекс. Маркете
Как достичь эффективности в Яндекс. Маркете при помощи Google
Часть 1:
Часть 2:
Удобный сжатый 160-128 кбит/сек формат для прослушивания в автомобиле, мп3 -плеере.
Перекодированная в аудио - mp3 версия телепрограммы "Как достичь эффективности в Яндекс. Маркете при помощи Google" Степан Семилетов, интернет-телевидение «MegaIndex.TV».
Участники телепрограммы: докладчик и гость студии - Степан Семилетов коммерческий директор интернет-агентства ArrowMedia, ведущий телепрограммы - Наиль Байков.
Степан Семилетов
Окончил МГУЭСИ по специальности "Статистика".
Эксперт в области контекстной рекламы, поискового продвижения и управления эффективностью рекламы.
Сертифицированный консультант Google Analytics.
Сертифицированный специалист по работе с Яндекс.Директ, Google AdWords.
На рынке интернет-маркетинга - с 2002 года.
В 2002-2005 гг. - сотрудник компании Яндекс.
Регулярный докладчик конференций в сфере веб-аналитики и оценки эффективности рекламы.
Сайт компании: https://www.arwm.ru/
Текст телепередачи:
При перепечатке или ретрансляции материалов канала MegaIndex.TV ссылка обязательна
Как достичь эффективности в Яндекс. Маркете при помощи Google Analytics. Степан Семилетов.
ЧАСТЬ ПЕРВАЯ.
Наиль Байков: Здравствуйте, уважаемые зрители канала MegaIndex.tv! Мы возвращаемся вновь в эфир. Сегодня у нас день Google Analytics. И я рад представить вам очередного гостя, эксперта, который досконально знает возможности этой системы и готов с удовольствием вам рассказать, как же использовать данный инструмент в работе с теми интернет-магазинами, которые активно занимаются размещением своих товаров и услуг на таком популярном сервисе, как Яндекс.Маркет. Итак, у меня в гостях сегодня Степан Семилетов, коммерческий директор интернет-агентства Arrow Media. Степан, приветствую.
Степан Семилетов: Привет, Наиль!
Наиль Байков: Что ж, Степан, ты у нас не первый раз в студии. Впервые ты был в самом начале возникновения данного интернет-телевидения MegaIndex.tv, ты был в другой студии. Сейчас я вижу твой восхищенный взгляд, ты говоришь: «Вау, как вы поднялись!». Безусловно, нам очень приятно. Итак, сегодня день Google Analytics, и ты пришел к нам с рассказом о том, как же все-таки эффективно использовать Яндекс.Маркет с использованием данных, получаемых от Google Analytics. Сейчас ты начнешь рассказывать о данных возможностях и приводить практические примеры, но прежде ответь на такой вопрос. У нас была передача с Алексеем Яковлевым, который рассказывал об общих базовых принципах и отчетности, предоставляемой Google Analytics. И он ответил на этот вопрос. Сейчас я прошу тебя ответить: чем все-таки отличается западный продукт Google Analytics от нашего доморощенного русского, такого российского сервиса, Яндекс.Метрики.
Степан Семилетов: Отличается сильно. А чем именно? Разница в деталях и разница в общем подходе. Если говорить про Яндекс.Метрику, то она изначально родилась как продукт, созданный Яндексом для Яндекс.Директа. Только в последнее время, в последние, наверное, пару-тройку месяцев он стал развиваться как универсальный, который подходит для отслеживания разных источников рекламы, не только Директа и Маркета. Google Analytics же изначально позиционировался как всеобъемлющий продукт, который предназначен для отслеживания разных источников, для их сравнения между собой. И только потом к нему подсоединилась функция отслеживания Google AdWords, как система Google.
Наиль Байков: Вот даже как они пошли.
Степан Семилетов: Да. Тем не менее, общая разница в том, что Google Analytics позволяет сравнивать все со всем, Метрика же все-таки больше заточена под Директ, под Маркет, и в этом их ключевая разница.
Наиль Байков: Но вот смотри, твоя последняя фраза: «под Директ, под Маркет». Сегодня у нас передача Google Analytics. для Яндекс.Маркета. Разница тогда именно есть ли в этом?
Степан Семилетов: Разница в удобстве. Для меня, например, как представителя агентства, как человека, который работает с рекламными кампаниям в том же интернет-магазине, который размещается не только в Яндекс.Маркете. Google Analytics удобен тем, что я могу сравнить сразу и Яндекс.Маркет, и другие источники с рекламой в Google AdWords, рекламой в Директе, размещением этого же магазина на других агрегаторах (Прайс.ру и прочих площадках). В отличие от Метрики, которая на самом деле позволяет даже иногда более точно отслеживать Директ и сам Маркет, но не позволяет так же удобно сравнить их с другими системами. То есть мне это удобно, и я рекомендую это использовать как более универсальное средство для сравнения разных источников в случае, когда рекламодатели используют много таких источников, а не только Директ, например, или только Маркет.
Наиль Байков: Твой опыт работы на рынке интернет-маркетинга и, в частности, работа с веб-аналитикой насчитывает много лет. Что ты можешь сказать сегодня об уровне осведомленности, уровне знаний заказчиков, которые приходят со своими вопросами?
Степан Семилетов: Сложно оценить весь рынок, но среди тех людей, с которыми я сталкиваюсь, общаюсь постольку, поскольку знаю, что у них есть какие-то интернет-сайты, интернет-магазины, я бы сказал, что половина хорошо знает, что делать, где смотреть, половина вообще не знает ничего. Причем тенденция положительная, на самом деле сейчас очень много людей изучают веб-аналитику, пытаются что-то понять и делать какие-то правильные выводы. Надеюсь, что наша с тобой передача тоже поможет.
Наиль Байков: Да-да, добавит свою ложку меда в бочку дегтя и сделает ее более сладкой.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.1 04:45)
Наиль Байков: Хорошо, я предлагаю теперь перейти к сути нашей встречи, а именно к твоему докладу. Ты подготовил замечательную презентацию с примерами. Ну, после доклада, это уже во второй части, дорогие друзья, мы с удовольствием ответим на ваши вопросы. Поэтому, слушайте, вникайте, внимайте и реализуйте. Степан, тебе слово.
Степан Семилетов: Окей, я постараюсь максимально сжато рассказать о том, как можно повышать эффективность размещения своего интернет-магазина в Яндекс.Маркете. Как типично происходит размещение магазина?
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.1 05:11)
Степан Семилетов: Магазин берет весь свой набор товаров и с помощью какого-то файла отдает в Яндекс.Маркет, который в свою очередь выгружает эти товары в своей системе, показывает их в ответах на запросы пользователей, пользователи кликают, переходят на сайт, дальше либо заказывают, либо уходят. На практике в больших магазинах – это сотни и тысячи товаров, у всех разная цена, все по-разному нравятся людям. И проблема при таком размещении у магазина, которые отслеживает, как происходит это размещение, как происходит продажа, состоит в том, что, например, магазин продает шариковые ручки по 10 рублей и телевизоры по 20 000 рублей. Если взять среднее, что было 100 переходов на ручки и 100 переходов на телевизоры, и получилось какое-то среднее значение, сколько потратили и сколько получили денег с этого, то полученные данные будут просто неверны. Потому что мы продали не какой-то усредненный товар по 10 000 рублей в количестве 10 штук, а продали конкретное число ручек по 10 рублей и конкретное число телевизоров по 20 000, с разной наценкой. При этом клики людей, как правило, стоят одинаково в Маркете, если они не управляют своим размещением. Они берут 1 000 товаров, ставят, например, 1 $ за клик и смотрят, что получается. При этом внутри были и дешевые товары, и дорогие. На практике нужно понимать, что за дешевый товар нужно платить мало за клики, за дорогие можно платить больше, сильнее конкурировать, потому что это принесет больше прибыли. Я предлагаю определенным образом разметить ссылки с товаров, которые мы отдаем в Яндекс.Маркет для того, чтобы потом получить картину в Google Analytics. И увидеть, что: по этому доллару за клик мы получили 100 переходов на ручки и 100 переходов на телевизоры, и посмотреть, сколько денег нам все это принесло. В Google Analytics есть такая группа отчетов, называется «Электронная торговля».
Наиль Байков: Да-да, был такой вопрос.
Степан Семилетов: В этих отчетах можно увидеть, сколько и каких товаров было продано, по какой цене, и сколько людей пришлось привести на сайт, на какие-то определенные товары, чтобы они купили эти товары. В данном случае, чем опять же хорош Google Analytics? Он бесплатный, в нем есть встроенная возможность электронной торговли, которая, кстати, недавно появилась в Метрике, аналогичные отчеты по продажам.
Наиль Байков: Но уже нормальная, рабочая эксплуатация, не сырая, да?
Степан Семилетов: Да, рабочая. Если настроить такой отчет по ссылкам, я чуть позже покажу, как эти ссылки конкретно разметить в ссылках Яндекс.Маркета. Мы видим в Google Analytics точные данные о том, сколько у нас купили ручек, сколько телевизоров. И это бесплатно, быстро. Единственная проблема всего этого решения заключается в том, что если магазин маленький, у него мало заказов, придется очень долго накапливать данные. Представьте, если на сайт магазина ходят 100 или 300 человек в день, и они в какой-то небольшой конверсии в 1-2 % делают меньше 10 заказов в день, то соответственно, если у нас 100 разных товаров, то эти 10 заказов в день размазаны по 100 товарам, – нам минимум месяц придется ждать появления каких-то более-менее точных данных. В случае, когда это большой магазин, естественно, там в день может быть несколько десятков заказов, и уже за неделю-две владелец этого магазина получит данные о том, какие товары продвигать сильнее, какие, наоборот, уменьшать в плане затрат на них. И еще одна проблема в этом решении заключается в телефонных звонках. Если в магазин много звонят, например, больше половины заказов происходит по телефону, естественно, в Analytics и в любой другой системе статистики мы просто не увидим данных о звонках. Поэтому надо понимать, что если очень много звонков, то да, данные будут, но они будут дольше накапливаться. Такая тонкость.
Наиль Байков: А я вроде слышал, существует какая-то надстройка.
Степан Семилетов: Да, существует, но так детализировано о конкретных товарах надстройки по отслеживанию телефонных звонков они не позволяют отслеживать. Поэтому я предлагаю использовать, например, просто поправку. Работает магазин месяц и знает, что у него на каждый заказ через корзину приходится еще один заказ по телефону. Оценка, конечно, будет не очень точная, но можно прикинуть, что в среднем мы получаем 10 рублей дохода из корзины на сайте, значит, еще 10 рублей мы получили на телефоне, например. То есть все расчеты, которые я делаю в примере, можно в них вносить поправку на телефонные звонки.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.1 09:38)
Степан Семилетов: Собственно, на слайде пример того, как выглядят отчеты электронной торговли в Google. В частности, Analytics позволяет отслеживать коэффициент конверсии, количество заказов, очень важный параметр – это средний чек, средняя стоимость заказа. Для понимания и сравнения разных источников, в том числе и Маркета, о том, какой источник приносит наиболее выгодных, доходных посетителей, количество единиц товаров и ряд других отчетов, которые нас на данный момент не очень интересуют, но они там есть. Техническая часть метода.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.1 10:13)
Степан Семилетов: То, о чем я говорил: пометить ссылки в Яндекс.Маркете, чтобы при клике пользователя по ссылке на товар в Яндекс.Маркете, система Google Analytics поняла, что этот пользователь имеет определенные характеристики, что он кликнул определенный товар, размещенный в Яндекс.Маркете. Для этого ставятся метки в этих ссылках, в этом товаре. Например, у нас есть ручка, и мы в ссылке к ней приписываем, что это...
Наиль Байков: Некий реферал?
Степан Семилетов: Да, совершенно верно. В Analytics это некий внутренний язык, UTM-метки, в конкретных местах которых определенными словами кодируется, с какой рекламной кампании человек пришел, что это за тип рекламы был (оплачиваемый за клики, за показы) и дальше названия групп объявлений, ключевые слова, в которых можно передать информацию о том самом товаре, который был размещен в Маркете, и по которому в итоге кликнул пользователь. Эти данные передаются в Google Analytics, дальше на их основе он строит отчеты, по которым можно делать выводы.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.1 11:12)
Степан Семилетов: Есть такая вещь, как компоновка URL, если найти в справке Google компоновщик URL, откроется вполне конкретная форма, которая позволяет конструировать эти ссылки, эти реферальные специальные меточки, которые понимает Google Analytics. Там можно указать, что источник – Яндекс.Маркет, в примере, который у нас на слайде, это только пример, можно в свободной форме назвать Яндекс.Маркет, как угодно, лучше только английскими символами. Это медиа канал. Опять же, в терминологии Google CPC cost per clik для обозначения, что эта реклама, оплачиваемая за клики. Если так разметить рекламу, потом в Google Analytics, в определенных отчетах, связанных с контекстной рекламой, мы увидим переходы с Яндекс.Маркета в том числе, которые на самом деле являются контекстной рекламой. А дальше уже самое интересное. Для различения групп товаров и товаров можем отметить в поле для рекламной кампании названия группы товаров. Например, группа – сотовые телефоны, если говорим про ручки, можем написать «ручки», «телевизоры», – разделить группы товаров и даже указать конкретную модель. Тонкость в том, что если товаров очень много, а заказов не очень много, то, возможно, не стоит указывать отдельные модели. Потому что для вынесения выводов о том, как продается, например, одна модель телефона нам нужно накопить по ней какие-то данные, по крайней мере, 10-20-30 заказов. Поэтому если у магазина заказывают какую-то модель телефона 1 раз в день, то данные по конкретной модели появятся точно не раньше, чем через месяц. Надо отдавать себе отчет, что если мы хотим получить быстрее данные, надо мерить группами побольше.
Наиль Байков: Понятно, телевизоры, телефоны, микроволновки, ручки.
Степан Семилетов: Да. На практике этого и достаточно, и это дает возможность делать более точные выводы, потому что у нас просто больше выбор. Мы берем все микроволновки, за месяц у нас заказали 300 штук, уже можно более точно понять, что мы заплатили за рекламу в Маркете сколько-то рублей за эти 300 заказов. Если мы начнем по моделям их раскладывать, то данные будут неточны, мы можем ошибиться. Вот, какая-то модель телевизора, ее просто не успели заказать, поэтому по ней нет статистики.
Наиль Байков: Другими словами, как я понимаю, если ты говоришь, мало заказывают, покупают, лучше отслеживать, сколько было потрачено денег на конкретную группу товаров. На телефоны. А уж какие телефоны, в течение месяца всегда можно по отчетности посмотреть, что продали. Даешь запрос менеджеру по продажам по электронной почте: «Предоставь мне данные, что продали за месяц», – он тебе покажет количество. Все.
Степан Семилетов: Да. Можно, как вариант, разделить. Телефоны, все-таки, могут и 1 000 рублей стоить, а могут 30 000 рублей стоить. Можно их разбить на группы: «Дешевые», «Дорогие», «Новинки», например.
Наиль Байков: Это уже позволяет потом проанализировать платежеспособность аудитории, чем она больше интересуется.
Степан Семилетов: Да, но нам важнее эффективность размещения. Мы не знаем, что за аудитория, тут у нас не медийная реклама, а довольно примитивный механизм. Дали товар – назначили ставку. Чем больше ставка, тем больше по нему кликают, как правило. Нам надо понимать, выгодно ли делать ставку того или иного размера для определенной группы товаров. Рекомендация: брать группу побольше, потому что будут более точные данные. Точные в плане своей достоверности. Если мы все сделали правильно и разметили эти ссылки, причем, важный момент, все эти ссылки удобно размещать автоматически. Тот, кто создавал сайт, интернет-магазин, закладывает в программу дополнительную возможность.
Наиль Байков: Базу данных?
Степан Семилетов: На основе базы данных генерируется xml-файл для Маркета, и в него при генерации товаров автоматически вставляются ссылки по той конструкции, как я написал. В программах, которые делают xml-файл на сайте, знают, что за товар, из какого раздела, к какой группе он относится. И такая программа автоматически подписывает эти меточки в ссылку. У всех универсально метка, что это Яндекс.Маркет, а дальше на основе данных она знает, что этот телевизор из группы «телевизоры», она подписывает «UTM compаin = телевизоры» (15:00). И все, появляется ссылка автоматически, потому что руками тысячи товаров невозможно сделать. А программой это делается довольно легко.
Наиль Байков: Соглашусь. А как же он подписывает СРС, предположим?
Степан Семилетов: А это единое, у всех ссылок есть одинаковая часть Яндекс.Маркет и СРС, и дальше индивидуальная. Индивидуальная – это группа товаров, ну, еще модель, которая, как правило, написана. Когда заходишь на магазин и видишь, указан раздел, модель. Это то же самое, только английскими буквами программа вписывает в файл для того, чтобы Analytics потом понимал, что был клик по этому товару, он был из Яндекс.Маркета, он был оплачен за клики, и этот товар принадлежит разделу «телевизоры». Таким образом, Analytics понимает, что это за товары.
Наиль Байков: Степан, я предлагаю сейчас прерваться на несколько минут. Об отчете мы уже поговорим более подробно во второй части. Дорогие друзья, задавайте свои вопросы в чате, также в анонс к программе, мы вернемся буквально через несколько минут. Оставайтесь с нами.
Как достичь эффективности в Яндекс. Маркете при помощи Google Analytics. Степан Семилетов.
ЧАСТЬ ВТОРАЯ.
Наиль Байков: Возвращаюсь в эфир, уважаемые зрители. Напоминаю, что сегодня у нас в гостях Степан Семилетов, коммерческий директор интернет-агентства Arrow Media. Сегодня мы говорим об эффективном размещении товаров вашего интернет-магазина в Яндекс.Маркете с использованием такого инструмента, как Google Analytics. Степан, еще раз приветствую.
Степан Семилетов: Да.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 00:35)
Наиль Байков: Остановились именно на такой красивой картиночке: Отчет "Источники трафика". Поподробнее, пожалуйста. Показан столбец и графа.
Степан Семилетов: После того, как мы настроили первую часть нашей ссылки, отдалив Яндекс.Маркет, у нас начинают накапливаться данные и Google Analytics начинает строить довольно симпатичные отчеты, которые позволяют, как я говорил в самом начале сравнить не только Маркет сам с собой или внутри его, но и с другими источниками.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 00:53)
Наиль Байков: Вот эта табличка – это натуральный вид отчета или ты проявил свой креатив?
Степан Семилетов: Стрелочки мои. (Смеются.) А так, это обычный стандартный отчет, для которого не надо никаких дополнительных настроек делать в Analytics и тут есть та самая разница с Метрикой в том, что мы видим все наши источники.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 01:21)
Степан Семилетов: То есть это интернет-магазин, у которого идет несколько рекламных кампаний, идет контекстная реклама в Яндекс.Директе – это первая строка в Google AdWords, во «ВКонтакте», есть прямые заходы в четвертой строке, у него есть Organic Traffic с результатов поиска – это пятая строка. И у него есть, например, Яндекс.Маркет – шестая строка. Помимо него есть еще какие-то источники, есть размещение в других агрегаторах, то, что я упоминал, это девятая строка – Прайс.ру. Вот, собственно, тут мы видим, что можем легко и быстро сравнить эти источники. Мы видим, например, что Яндекс.Маркет нам дал одно количество переходов, Прайс.ру – другое количество переходов.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 02:00)
Степан Семилетов: В этом случае у магазина настроена Электронная торговля, и мы сразу видим, что, например, 8 000 переходов с Маркета принесло какой-то один доход, 267 000 рублей, с Прайс.ру – другой доход, 178 000 рублей. При этом мы сразу можем делать вывод, что, например, Прайс.ру дает более прибыльных, доходных посетителей, потому что количество переходов в 2 раза отличается, а доход отличается значительно меньше. Потому что у них более-менее равная конверсия, которая отмечена стрелочками, становится очевидно, что каждый человек, приходящий с Прайс.ру, заказывает какие-то более дорогие товары в этом магазине. Это уже наводит нас на мысли о том, как изменить свое размещение. Может, потратить больше денег на Прайс.ру, может, посмотреть, что за товары мы отдаем в Маркет.
Наиль Байков: Хотя товарные модели, наименования одинаковые?
Степан Семилетов: Магазин один и тот же, но если мы размещаем неконтролируемо: взяли товары, выставили и забыли, то мы не знаем, что с ними дальше происходит. Если же мы настроили Analytics, следим за этими параметрами: сколько людей пришло, по какой цене, сколько они оставили денег. Единственное, чего нет в этом отчете – это наших затрат на нашу рекламу, но проблема эта решается exel-ем, например, или калькулятором в руках, если раз в месяц мы сели и хотим беглым взглядом охватить наши источники – где у нас есть проблемы, где нет, обычно достаточно этой таблицы. Посмотреть рядом с ней, взять в руки затраты за месяц на ту или иную площадку. Мы уже видим, какой источник плохо себя ведет или очень хорошо себя ведет.
Наиль Байков: А может, попросить разработчиков Google, если нас смотрят сейчас, добавить в этот инструмент, не знаю, ввод затрат?
Степан Семилетов: Так просто нельзя это сделать. Но для тех, кто очень хочет это делать, такие системы. Есть доступ по WPI к Analytics, и эти данные, этот же отчет можно самому себе выгрузить в какой-то интерфейс программы, и туда вписать.
Наиль Байков: А, там уже внутренняя программа. Понятно.
Степан Семилетов: Да. На самом деле, мне кажется, не многим людям понравится указывать свои затраты в чужой системе, тем более, в публично-бесплатной.
Наиль Байков: Да, об этом я и хотел сказать, что как в первой передачи нам уже сказал Алексей Яковлев о Google Analytics, что это онлайн-система, и все данные, операции, все проводится...
Степан Семилетов: Да, эти данные хранятся на серверах компании Google.
Наиль Байков: Поэтому не совсем интересно кому-то передавать, сколько я чего расходую.
Степан Семилетов: Да, мы, как пользователи, вынуждены. Например, если хотим узнать данные о доходности товаров, система говорит: «Передайте их нам, тогда вы будете видеть красивый отчет», мы их передаем. Но зачем передавать лишнее? Можно взять и самому их обработать.
Наиль Байков: Если уж мы узнали об смс-ках от Мегафона, то не составит труда узнать и о затратах твоего прямого конкурента.
Степан Семилетов: Ну, труда, наверное, составит, но не будем о грустном. (Смеются.)
Наиль Байков: Хорошо.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2. 05:02)
Степан Семилетов: В предыдущем слайде мы видели источники трафика (Яндекс.Маркет, Прайс.ру, контекстная система). Дальше нас интересует сам Маркет. Мы выгрузили в Маркет 1 000 товаров...
Наиль Байков: Извини, а отчет по источникам трафика – в Метрике есть что-то похожее?
Степан Семилетов: Да, похожее есть, примерно так же и называется. Немножко по-другому все это устроено, но в принципе, есть. Дальше, если мы разбираемся с самим Маркетом в Google Analytics, то мы просто кликаем ссылочку «Яндекс.Маркет», и если все правильно у нас Analytics понял, а он поймет правильно, если мы разметили так, как я показывал в одном из предыдущих слайдов, то мы увидим отчет по группам товаров, например.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 05:47)
Степан Семилетов: В частности, вот мы отдали в Маркет 100 или 1 000 товаров, получили какое-то количество переходов. В Analytics это называется «посещение» в данном случае. То есть мы смотрим, сколько людей пришло на те или иные группы товаров, и увидим, сколько заказов они сделали, сколько денег оставили в кассе магазина. По такому отчету сразу можно увидеть, что какие-то группы товаров вообще не работают. Подчеркнул красной чертой товары – закрытые душевые кабины. Они получили 5 700 посещений с Маркета, то есть явно стоили каких-то денег, потому что за эти клики заплатили. При этом не было совершено ни одной транзакции. А по другим товарам более-менее какие-то заказы идут. То есть эта товарная группа у нас проблемная.
Наиль Байков: Не сезон.
Степан Семилетов: Не сезон... Но при этом они кликают. И, казалось бы, душевые кабины все время нужны людям, кто строит, доделывает. Но есть какая-то проблема. Я не буду углубляться в то, какая там может быть проблема, у каждого магазина она может быть своя. Это может быть высокая цена товара, хотя в Маркете, вроде, кликают. Может, что-то не работает на сайте. Может, они все только звонят, не могут заказать, тогда им стоит помочь с выбором на сайте, подробнее описать.
Наиль Байков: Убрать заикающегося менеджера.
Степан Семилетов: Например, да. (Смеются.) Тем не менее, мы увидели, что у нас есть какая-то проблема с этой группой.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 07:00)
Степан Семилетов: Потому что если смотреть следующую группу на строке 4, с которой намного меньше переходов, и при этом куча транзакций. То есть там людям все нравится, они могут заказать товар. Да, есть особенности, есть какие-то товары, которые сложно заказать через корзину. Тем не менее, 0 – это что-то не то, люди даже не отправили заявку. Суть метода в том, чтобы выверять в первую очередь проблемные группы, а уже во вторую рассчитывать экономически обоснованные ставки, что я смогу показать чуть позже.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 07:32)
Степан Семилетов: Вот еще пример с этими группами товаров, которые мы можем увидеть. Есть какая-то группа, у которой конверсия заказов порядка 5 %, каждый двадцатый заходит на сайт и заказывает этот товар. Все отлично, хороший товар. А есть какая-то группа, вот на строке 6, у которой конверсия меньше 1 %, что сильно меньше средней по сайтам. Значит, там есть какая-то проблема. Группа «чехлы для телефонов». Причем, данные вроде уже поднакопились – 700 переходов было, но конверсии нет. Опять же, нужно разбираться, в чем проблема. Просто по-человечески зайти на Маркет, кликнуть свою же ссылку...
Наиль Байков: То есть проделать весь тот путь, который должен проделать...
Степан Семилетов: Да, который проделали эти 700 человек, но почему-то им что-то не понравилось. Что такое на практике эти 700 человек? Это порядка 7 % всех денег, которые мы потратили на Маркет, а они у нас не отработали. Довольно существенная сумма. И таких групп мы можем найти приличное количество. Отсюда вытекает, что по таким крохам собирая неэффективные даже группы товаров, с которыми возникают проблемы, даже просто отключив их, мы высвобождаем деньги на эффективные группы. Мы можем потратить их более эффективно, получить больше дохода, нежели при обычном размещении, когда мы не понимаем, что происходит. Сходу в таком отчете можно подобрать 20 % пустых переходов. Банальное решение – выключить эти товары, не отдавать их в Маркет. Тогда мы освободили 20 % бюджета, можем пойти, потратить их на хорошую группу, как в третей строке «игрушки», попробовать поднять там ставки. За счет этого, как в любой контекстной системе, у нас будет больше переходов, больше трафика, больше заказов. На этом и основано управление размещением в Яндекс.Маркете: понимать, какие товары работают плохо. Либо с ними что-то делать, либо, если непонятно, что с ними делать, сокращать их. Только ко всему надо подходить комплексно. Нельзя, конечно, грубо решать выключить эти товары совсем. Лучше найти, почему у нас нет заказов, может, нет в Analytics, их по телефону заказали, может, они приезжают в магазин за этим. Есть такая опасность, тем не менее, надо знать об этом.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 09:37)
Степан Семилетов: Собрав, зная данные о том, что работает, что не работает, мы можем комплексно изменить все ставки на разные товары. Была у нас ситуация: везде, на всех товарах была по доллару, но мы понимаем, что какие-то товары невыгодно рекламировать по доллару. Мы можем взять те самые отчеты за месяц-два-три – за какой-то период времени, чтобы было достаточно транзакций, желательно, чтобы на каждую группу или источник, который мы оцениваем, приходилось как минимум несколько сотен посещений, и желательно по нескольку десятков заказов. Если у нас есть какая-то строка в отчете, где у нас 500 – 1 000 посещений и несколько десятков заказов, то это уже довольно достоверная информация, из которой можно делать выводы. Выведем 1 000 переходов – 0 заказов, уже надо делать какие-то выводы, потому что 1 000 переходов, а клики по доллару, это довольно существенный бюджет. Мы берем данные из Analytics...
Наиль Байков: Я, конечно, о своем, о плохом... А может ли быть такое, что, предположим, конкурент прокликивает?
Степан Семилетов: Теоретически – да, но это можно проверить, посмотрев распределение по дням. Если мы увидим, что где-то безумный всплеск, то да, есть такая вероятность. На практике можно сказать, что система защиты от скликов в Яндексе есть, и так, чтобы кто-то прокликал, был резкий всплеск, и деньги списались, такого давно не было. Это было, наверное, только на заре системы контекстной рекламы. Конкурент может кликать, как обычный пользователь. Представьте, у вас магазин, и у вас несколько десятков конкурентов. Естественно, если каждый из них проявляет какую-то активность, то у вас в день по нескольку десятков кликов может происходить от конкурентов. Но это не левые клики, это нормальные человеческие клики – пользователь за компьютером заходил, покликал. Просто это может быть довольно большая величина, но это не роботы, это не склик, это разрешено правилами систем. Да, такой эффект есть. Если будет какой-то всплеск в тысячу кликов, то в Analytics вы увидите, у вас идет обычно какая-то кривая посещаемости с Маркета, и вдруг, если на ней большой всплеск – да, стоит пойти и разобраться, в чем же дело. Мы берем наши отчеты о том, с каких товарных групп приходили люди, что они сделали, какие заказы принесли. И берем такие же данные из Маркета. Там есть статистика, в которой можно посмотреть число кликов, их стоимость. Соответственно, мы можем взять, сопоставить эти данные. Посмотреть: вот у нас было (как в том примере) 5 700 переходов, за которые мы заплатили какую-то сумму, и 0 заказов. Берем из Маркета такие же данные по той же группе товаров. Смотрим, сколько на этой группе товаров мы потратили на эти 5 700 переходов, которые ничего не дали. И смотрим другую группу, с которой пришло 3 000 человек, но которые заказали 20 каких-то товаров. Смотрим, во сколько нам обходятся эти заказы, выгодно ли нам это. На основе этого можно делать выводы, что-то оставить, что-то не оставить, где-то поднять ставки, где-то понизить.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 12:32)
Степан Семилетов: Как пример, какие данные можно взять практически у какого-то магазина. За месяц размещения в Маркете мы собрали 3 000 посещений, те самые посещения, которые мы видели в отчетах. Потратили 60 000 рублей, например. Получили заказы, там была колонка «доход» в Google Analytics, вот, сколько денег люди нам оставили в корзине через заказы, какое количество транзакций. При этом знаем, что у нас +70 % в корзине были звонки. Это довольно типичная ситуация, средняя по тому, с чем я сталкивался.
Наиль Байков: Вроде в начале передачи ты говорил +50?
Степан Семилетов: Нет, наверное, я говорил 50 из всего количества. Как правило, средняя статистика, что половина заказов – это звонки, половина– корзина, наверное, даже с перевесом в сторону звонков. Не важно, какой-то коэффициент, пусть он будет +2. Итак, +70 %. При этом мы знаем, что экономически, по нашей маржинальности, тому, какие затраты в нашем магазине, мы готовы тратить чисто на привлечение этих заказов в Маркет 10 % от выручки, общей стоимости, сколько люди оставили.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 13:40)
Степан Семилетов: Смотрим, сколько у нас сейчас получается. Если мы потратили 60 000 рублей, а получили по данным Google Analytics 250 плюс поправка на звонки, оказывается, что сейчас мы тратим 14 % от выручки, что нам невыгодно. Это значит, что где-то надо понижать ставки. Тут нужно взять отчет про группы товаров и посмотреть такую простую вещь, в Google Analytics она есть, называется «Полезность посещения». Система просто элементарно считает, сколько было посещений, и сколько дохода принесли эти посещения. Вот есть группа товаров «обложки для книг», было 1 450 человек, и в сумме эти люди заказали товаров на 20 000 рублей. Эти 20 000 рублей делятся на 1 450 посещений и считается, что в среднем 1 человек, приходящий с этого товара, оставляет в кассе магазина 13 рублей 80 копеек. Мы берем эту цифру, поправляем ее на коэффициент 0,7. И берем от нее 10 %. Это и будет та самая сумма, которая нам выгодна за клик на Маркете. Если мы тратим не более 10 % от этой полученной суммы, в частности получается порядка 20 рублей – полезность посещений. Значит, мы должны тратить не более 2 рублей за клик для этого товара, тогда нам это будет выгодно. Если мы превысим этот предел, то у нас затраты на рекламу, на привлечение из Маркета пойдут вверх. Построив такую табличку для всех наших групп товаров, мы можем увидеть те товары, которые явно выбиваются из этой нормальной нашей доходности и из-за которых идет это превышение, что у нас 14 %, а не 10 %, как хотелось.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 15:22)
Степан Семилетов: То есть мы ловим такие проблемные группы, но уже не наблюдением, а расчётом в excel'e и можем с ними что-то сделать, либо посмотреть, разобраться в проблеме, почему мало заказывают. Либо просто понизить, как самый простой вариант, ставку для них. И опять же, у нас будет меньше переходов, меньше заказов для этой группы, но какие-то деньги высвободятся, и мы сможем поднять ставку там, где сейчас ставка маловата. Получается как? По дорогим товарам обычно конкуренция в плане величины ставок выше, потому что маржинальность побольше. Допустим, выгоднее может быть продать телевизор, чем одну шариковую ручку. Поэтому, естественно, что ставка на телевизор выше. Для ручки – 10-15 центов, а на телевизор – 1.5-2-5 долларов. Рассчитав с таким подходом выгодные для себя ставки, мы можем увеличить трафик по выгодным товарам и уменьшить по невыгодным. В итоге, при том же бюджете получить больше дохода. Закончу чисто практическим советом. Сделав такой расчет, можно потом зайти в Яндекс.Маркет, найти те же самые группы товаров, там есть встроенный механизм, фильтр (поиск по названию, по товарным группам) и выставить эти ставки технически. На практике имеет смысл ставить ставки чуть-чуть повыше расчетной, потому что в реале ставка получается ниже.
Наиль Байков: На сколько процентов?
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 16:53)
Степан Семилетов: Надо экспериментировать. Можно поставить на 10-30 больше и посмотреть. Потому что, как правило, ошибки, когда обнаруживаются невыгодные товары, ставку нужно менять в разы. То, что съедают в Маркете наши деньги какие-то товары, которые не заказывают, по ним ставки могут быть завышены в 2 раза. Поэтому поставить чуть больше расчетной, но в пределах 30-50 %, все равно это уже сократит расходы и повысит итоговую эффективность размещения в деньгах.
(Примечание: Смотрите видеоролик «Как достичь эффективности в Яндекс.Маркете при помощи Google Analytics» ч.2 17:28)
Степан Семилетов: Собственно, тот же самый метод можно использовать в других агрегаторах и я показывал примеры, (Прайс.ру) на скриншоте он учитывался. То есть любой агрегатор, который собирает товары, так же можно отдать эти ссылки, понять, сколько приходит людей, с каких групп товаров, и что там делать со ставками, если они есть вообще. Разметка автоматически. Да, и главное – не запутаться во всем этом. Если назвать группы товаров непонятно или какими-то цифровыми кодами, потом будет сложно понять, что это за товар, связать его с Маркетом. Вот, собственно, и все.
Наиль Байков: Что ж, да. Я так заслушался Степана. Очень интересно. К сожалению, нет у меня своего интернет-магазина, но есть проекты MegaIndex.tv. И я хотел бы понять: как использовать данные советы и возможности Электронной коммерции, предположим для выявления эффективности размещения объявлений контекстной рекламы в тех же соцсетях.
Степан Семилетов: Ох, какой хитрый вопрос. Для кого мы построим модель?
Наиль Байков: Модель, предположим, MegaIndex.tv. Более сотни различных передач различной тематики. Составляется 100 объявлений...
Степан Семилетов: А, ты как рекламодатель на MegaIndex.
Наиль Байков: Да-да. И как мне отслеживать-то?
Степан Семилетов: У тебя нет какой-то доходности, мне кажется.
Наиль Байков: Доходности нет, да. Доходность виртуальная – это популярность, это посещения сайта, цитируемость.
Степан Семилетов: В твоем случае применим метод просто отслеживания эффективности вообще контекстной рекламы и отслеживания ее с помощью Google Analytics. Механизм точно такой же. В своих 100 объявлениях, которыми ты рекламируешь свои передачи, например, по фамилиям своих участников ставишь метки: сорс, источник компании, указываешь название, куда ты закидываешь это объявление (Google AdWords, Яндекс.Директ). В метке UTM compain, которая обозначает рекламную кампанию, ты указываешь, например, общее название компании, дальше UTM-term, есть такое ключевое слово, ты указываешь фамилию своего участника, на кого ты привлекаешь. Дальше, например, тебе хочется понять, был ли толк от этой рекламы, и ту самую виртуальную эффективность. Например, у тебя есть подписчики, комментаторы на сайте, есть просто заинтересованные люди, которые провели больше какого-то времени на сайте. Если ты с этим согласен, то ты можешь настроить цели в Google Analytics. Этого я сейчас не упоминал, но есть такая возможность. И ты будешь считать человека, который или сделал комментарий, или зарегистрировался, или просмотрел видео больше 10-20 минут, достигшим цели. Можно сделать такое условие: или, или, или. Дальше ты сравниваешь свои объявления или даже разные рекламные кампании по этому параметру. Какая кампания сколько людей, привела тебе именно тех, которые достигли этой цели. Ты смотришь: ага, рекламное объявление по фамилии Иванов, передача про Иванова и передача про Петрова, – 2 объявления. Твоя цель – привлечь заинтересованных людей, которые провели хоть какое-то время на сайте, или закомментировали, или сделали что-то еще. Ты смотришь: и там, и там было по 100 кликов, и каждый из них стоил по 10 центов, например. Если с Иванова ты привлек 10 заинтересованных, а с Петрова всего 5 при одинаковой цене клика...
Наиль Байков: Петрова больше не приглашать!
Степан Семилетов: Петрова больше не приглашать. (Смеются.)
Наиль Байков: Большое спасибо, Степан! Дорогие друзья, Степан Семилетов, коммерческий директор интернет-агентства Arrow Media был у нас в гостях. И он был с таким, безусловно, практичным докладом по поводу эффективного размещения в Яндекс.Маркете групп товаров с использованием веб-аналитики Google Analytics. Степан, тебе большое спасибо.
Степан Семилетов: Тебе спасибо!
Наиль Байков: Надеюсь, мы еще неоднократно увидимся в рамках передач на MegaIndex.tv, и ты расскажешь нам другие интересные штучки, фишки, которые позволяют эффективно делать бизнес в сети Интернет. Удачи тебе, твоим сотрудникам, вообще компании Arrow Media. Дорогие друзья, на сегодняшний день заканчивается цикл передач про Google Analytics. Но хочу раскрыть секрет: в начале сентября у нас будут представители компании Google, которые расскажут о тех новинках большой цепочки маркетинговой линейки предлагаемых инструментов компании Google. Поэтому следите за нашими анонсами, смотрите архивы передач на нашем канале. Будьте счастливы и богатейте. До новых встреч.
Здесь приведена интересная информация по данной теме - сколько стоит яндекс - yandex стоимость компании?
Реклама сайта рекомендуем биржа Miralinks - Миралинск, Лиекс Liex
