Заявка на предварительную оценку IT бизнеса
Это бесплатно. Мы свяжемся с Вами, зададим несколько вопросов и оценим бизнес.

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данныхи соглашаетесь c политикой конфиденциальности

Эффективен ли маркетинг вашего IT-бизнеса

СВЕТЛАНА ДУЧАК
МАРТ 2019
Как использовать данные о клиентах для развития вашего интернет-бизнеса
Эффективность маркетинга для интернет-бизнеса, да и для любого другого бизнеса, напрямую зависит от качества анализа данных о клиентах. В этой статье поговорим о том, как анализировать данные:

- рассчитать, сколько стоит привлечение клиентов;

- повысить эффективность маркетинга после анализа данных.

А теперь — подробнее.
1. Проанализировать данные, которые уже есть
Проследите путь клиента: вот он видит рекламу или гуглит что-то и попадает на блог компании, затем переходит на сайт, подписывается на рассылку, получает по письму каждую неделю, а через месяц превращается в покупателя.

В идеале аналитика данных работает так: компания отслеживает каждый шаг пользователя и знает, что именно помогло превратить его в покупателя. И в итоге может влиять на эти показатели, чтобы получать больше покупателей.

Анализ показывает, на какой маркетинговый канал стоит тратить деньги, а на какой — нет.

Допустим, собираем данные о клиентах за 2018 год. Чтобы повысить точность анализа данных, сегментируем клиентов по месяцам, в которых они совершили покупку.

Затем берем покупателей из каждой группы: январь, февраль, март и далее. И собираем информацию:

- какой доход принес этот клиент;

- сколько стоило его привлечение;

- откуда пришел покупатель.

Анализ может выглядеть так:
После анализа вы сможете принять два ключевых решения:

  • сколько денег компания готова тратить на привлечение одного покупателя;
  • где эффективнее всего тратить эти деньги.

В нашем примере компания в январе потратила 50 000 рублей, получила 60 покупателей. Из соцсетей было больше покупателей, но стоили они в два раза дороже, чем покупатели из поиска. Компания может провести эксперимент и вложить больше денег в поиск, затем снова проанализировать данные и сделать вывод.

Чтобы знать, откуда пришли пользователи, как они стали покупателями и что купили, понадобится настроить цели в системах аналитики и использовать utm-метки.
2. Рассчитать стоимость привлечения клиента
Определение эффективности рекламных расходов основывается на двух показателях:

  • CPA (Cost Per Acquisition) — стоимость целевого действия. Это сумма, которую компания тратит на рекламу за определенный период времени, поделенная на количество клиентов, полученных за это время;

  • LTV (Lifetime Value) — прибыль, которую приносит один клиент за всё время его отношений с компанией. Грубо говоря, это цена одной покупки, умноженная на среднее количество повторных покупок. Для расчета LTV есть расширенные формулы, но для начала достаточно самой простой.

Например, компания А тратит на привлечение клиента 500 рублей, за всё время клиент покупает 1 раз на 5000 рублей, LTV — 5000 рублей. Компания Б тратит на привлечение клиента 1000 рублей, клиент покупает товар за 1500 рублей в среднем 12 раз, LTV — 18 000 рублей. На первый взгляд компания А тратит меньше денег на привлечение клиента, но в итоге компании Б зарабатывает с одного клиента в разы больше.

Рассчитывая LTV и CPA для каждого рекламного канала, компания сможет определить рентабельность инвестиций.
3. Провести когортный анализ
Когортный анализ — это анализ поведения группы людей, объединенных по какому-либо признаку или периоду времени. Цель такого анализа — найти группу пользователей, которые принесли компании больше всего прибыли. А затем нужно ответить на вопросы:

  • какие маркетинговые инструменты были использованы для этой группы;
  • какова была последовательность писем;
  • сколько денег было потрачено на рекламу;
  • были ли скидки в это время;
  • что менялось на сайте.

Нужно понять, почему этот сегмент пользователей принес наибольшую прибыль, а потом — повторить. Допустим, после когортного анализа компания увидела, что покупатели с самым высоким средним чеком пришли по рекламе в Фейсбуке. Значит, стоит подумать об увеличении вложений в этот канал.

Вот инструменты, которые помогут провести когортный анализ:

Яндекс.Метрика;

Excel и Google-таблицы;

Google-аналитика;

URL-builder — для разметки ссылок.
4. Учесть погрешность атрибуции
Атрибуция — это определение источника трафика, из которого была получена конверсия. Например, в Метрике есть три атрибуции: первый переход, последний переход и последний значимый переход.
Первый показывает, откуда пользователь впервые попал на сайт, последний значимый — откуда пользователь зашел на сайт перед покупкой. Но всё не так просто.

Проблема в том, что платформы отслеживают атрибуцию за разные периоды: 7, 14, 30 или иное количество дней, поэтому могут быть неточности. Например, Фейсбук может показывать, что пользователь конвертировался в покупателя после просмотра видеорекламы в ленте. Хотя тот увидел рекламу, а потом нашел в своей почте старое письмо с купоном на скидку, перешел по ссылке из письма и заказал товар. Чтобы получать более точные данные, используйте для каждой ссылки уникальные utm-метки.
5. Сосредоточьтесь на основных каналах
Когда определите, какие каналы маркетинга наиболее эффективны, сосредоточьтесь на них. Хоть диверсификация источников трафика важна с точки зрения рисков, слишком большое количество каналов может снизить эффективность привлечения клиентов в долгосрочной перспективе.

Если два канала приносят 80% прибыли, а остальные пять — еще 20%, то стоит сосредоточится на первых двух.

Эффективный маркетинг — это не всё, что нужно компании. Еще один важный момент — отношение клиентов к бренду и их удовлетворенность качеством. Здесь стоит запомнить одну мудрость: продать можно всё что угодно, но только один раз. Чтобы продать дважды, нужно позаботиться о качестве.
Слушайте наш подкаст
Другие статьи
Заявка на предварительную оценку IT бизнеса
Это бесплатно. Мы свяжемся с Вами, зададим несколько вопросов и оценим бизнес.

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Made on
Tilda