Вот было бы хорошо — один раз запустил рекламу и только успевай заявки обрабатывать. Но, к сожалению, контекстная реклама так не работает. Ее эффективность и окупаемость зависит от аукциона, действий конкурентов, алгоритмов рекламных систем, спроса, юзабилити сайта и еще тысячи нюансов. На какие-то из них мы можем повлиять, на другие — нет, но в любом случае можем их учитывать и корректировать рекламные кампании. Для этого и нужна веб-аналитика — оценивать показатели, искать причины тех или иных изменений и оптимизировать.
Но анализировать рекламу тоже можно по-разному. Рассказываем, какая бывает веб-аналитика и как выбрать оптимальный подход для конкретного бизнеса.
P. S. Сначала мы поделились этой информацией на VC, а теперь решили опубликовать в своем блоге.
А если вообще без аналитики?
Веб-аналитика, конечно, не делает контекстную рекламу эффективнее. Но она показывает, как работают те или иные каналы, площадки, фразы, объявления и креативы:
- сколько они приносят трафика;
- какую дают конверсию посетителей в лиды;
- во сколько обходятся переходы и заявки;
- какую прибыль приносят;
- насколько рентабельны и т. д.
А улучшает результаты специалист. Он смотрит на цифры, делает выводы и выбирает меры, которые решат задачи бизнеса. Какие задачи? Давайте посмотрим на примерах.
Снизить рекламные расходы, сохранив тот же или почти тот же уровень продаж. Для этого специалист анализирует расходы на рекламу — по каждым каналу, площадке, фразе в отдельности. Затем смотрит, сколько заявок и продаж они приносят и по какой цене. Сравнивает данные, находит направления, которые съедают много бюджета, но приносят мало заявок, и отключает их.
Так, на одном из проектов после подключения аналитики мы уменьшили бюджет на рекламу на 45 %. Лидов при этом не стало меньше, их число выросло почти на четверть. Взгляните на скриншот. В марте данные за полмесяца, так как аналитику подключили только 15 марта, поэтому целесообразно сравнивать данные за апрель и июль.
В июле расходы на рекламу были на 45 % меньше, а лидов получили больше, чем в апреле
Мы проанализировали затраты и обнаружили много дорогих фраз и большие расходы на РСЯ. Все это приносило много трафика, но почти не приносило продаж. Оптимизировав эти направления, снизили расходы на Директ с 518 до 284 тыс. руб. в месяц.
Повысить отдачу от рекламы — получать больше заявок при том же бюджете. Чтобы решить такую задачу, мы не просто отключаем нерентабельные каналы и фразы, а перераспределяем бюджет. Находим площадки, креативы, запросы, которые приносят больше всего недорогих заявок, и перекидываем на них деньги с отключенных. Чтобы стало понятнее, покажем пример.
Выделенная группа фраз по всем параметрам работает хуже, чем все остальные
В одной из кампаний в Директе специалист нашел группу фраз, которая приносит дорогие клики и лиды — в 5-6 раз дороже, при этом обращений совсем немного. Решение: сократить расходы на эту группу, а на сэкономленный бюджет запустить Google Ads.
Привлечь максимум лидов — выжать максимум из контекстного трафика, не превышая приемлемую для бизнеса стоимости лида. Считать стоимость заявки для этой задачи — обязательно. Потому что, если мы просто будем вкладывать большие бюджеты в каждый канал, рискуем получить много дорогих лидов, которые бизнесу никогда не окупятся.
Чтобы этого не произошло, мы считаем цену лида для каждого канала, площадки, фразы и оставляем только те, которые вписываются в рамки. Одновременно перераспределяем бюджет так, чтобы масштабировать эффект самых результативных каналов — тех, которые приносят больше всего заявок по приемлемой цене. Приведем пример.
Взгляните на колонки «Лиды» и «Стоимость лида»
Рекламная Сеть Яндекса приносит компании редкие дорогие заявки — цена почти в 6 раз выше, чем в поисковой кампании. РСЯ тут можно вообще отключить и не тратить деньги, время и силы на бесполезную работу. А на сэкономленные деньги можно, например, попробовать поисковые кампании в Google Ads. Вот что из этого получилось.
В процессе оптимизации число лидов увеличилось, а цена лида снизилась
Без анализа данных и показателей даже самый крутой и опытный специалист не решит ни одну из этих задач. Как если бы биатлонисту на стрельбище завязали глаза и потребовали выбить все мишени вслепую. Ничего не получится.
А если считать нечего?
Мы определились, что веб-аналитика все-таки нужна. Но для решения разных задач нужна разная глубина аналитики — иногда достаточно считать количество лидов и их цену, в других ситуациях без подключения данных из CRM и анализа ROMI не обойтись.
Глубина аналитики зависит и от модели и особенностей конкретного бизнеса. Бывает, что собирать, считать и анализировать лиды, деньги, продажи практически невозможно или нерентабельно. Тогда целесообразно ограничиться менее глубокой аналитикой. В редких случаях целесообразно и достаточно смотреть только на статистические показатели — трафик, CTR, цену клика. Вот несколько ситуаций.
На сайте ничего не происходит. Например, есть завод со множеством дилеров по всей стране. Сайт здесь — просто представительство, визитка. Продажами занимаются дилеры. На сайте ничего не происходит — считать нечего. Провести корреляцию между визитами в интернете и обращениями к дилерам сложно.
Продажи идут в офлайне. На сайте локального городского магазина дверей есть ассортимент. Посетители заходят, смотрят, выбирают и идут покупать в офлайн-точку. Хотя есть телефоны и формы, практически никто не звонит и не отправляет заявки. Тут тоже не имеет смысла считать достижение целей — их слишком мало.
Конечно, в качестве целей можно использовать визиты на страницу контактов и выделение номера телефона. Однако вряд ли эти цели будут коррелировать с продажами и посещениями оффлайн-магазина.
Маленькие бюджет и объем трафика. Тут даже если есть, что считать, вложения в аналитику могут быть нерентабельны. Например, кальянная в небольшом городе тратит на контекстную рекламу 10-15 тыс. руб. в месяц. Примерно в такую же сумму им встанет веб-аналитика на уровне лидов. А положительный эффект от этих вложений может быть в снижении стоимости заявки процентов на 20. Вроде бы хорошо, но с учетом расходов на аналитику, цена заявки не то что не уменьшится, даже увеличится процентов на 30 %.
Как только добавляем к бюджету расходы на аналитику, сумма, в которую бизнесу обходится лид, увеличивается
Конечно, нужно считать для конкретного бизнеса, но скорее всего это будет нерентабельно.
По нашему опыту задумываться об аналитике имеет смысл при рекламном бюджете в 50-100 тыс. руб. Тогда польза от оптимизации окупит вложения.
Компания не хочет раскрывать цифры. Не все компании готовы отдавать стороннему подрядчику данные о продажах и прибыли. Без них максимум, что мы можем сделать — настроить цели и ориентироваться на действия посетителей — звонки, заявки, заполнение форм. Это приемлемо для небольшой юридической компании с 5-10 услугами. Но если на таких условиях работает интернет-магазин на тысячи товаров с разными ценами и маржинальностью, такая глубина анализа почти ничего не даст — часть лидов срывается на этапе кол-центра, другие окажутся слишком дорогими, но мы об этом не узнаем.
Три уровня анализа контекстной рекламы
Еще раз — необходимая и достаточная глубина аналитики сильно зависит от конкретного бизнеса. Поэтому мы ориентируемся на задачи, модель и особенности проекта и предлагаем один из трех вариантов оценки эффективности. Для удобства мы свели ключевые параметры в сравнительную таблицу.
Оцените, какой уровень нужен вашему бизнесу
Теперь рассмотрим каждый уровень подробнее и приведем примеры из нашей практики.
Анализ статистических данных: показатели кампании и поведенческие характеристики
Этот уровень справедливее считать нулевым. Потому что на фоне современных возможностей сбора и обработки данных, такую глубину и детализацию трудно назвать веб-аналитикой. Эту информацию мы собираем и анализируем абсолютно для всех проектов, на которых ведем контекстную рекламу.
Показатели. Собираем и исследуем базовые показатели:
- переходы;
- CTR;
- цена клика и расход бюджета;
- показатель отказов;
- глубина просмотра;
- время на сайте.
Также на этом этапе мы анализируем поисковые запросы и площадки РСЯ в разрезе количества переходов и цены клика.
Задачи. Если говорить о бизнес-задачах, то на этом уровне мы не можем решить практически никакие. С таким объемом данных можно повлиять только на показатели самой кампании:
- найти каналы, площадки, фразы с низким CTR и скорректировать или отключить их;
- отключить все элементы, которые приносят слишком дорогие клики в сравнении со средними показателями по кампании;
- избавиться от источников, которые приносят очевидно нецелевые визиты — с большим показателем отказов, маленькими глубиной просмотра и временем на сайте;
- найти проблемы на сайте, которые отталкивают покупателей.
Так мы оптимизируем расход бюджета и не тратим деньги на то, что скорее всего будет бесполезно для бизнеса. Посмотрим на примере:
Отчет по фразам в Яндекс.Директе
По двум фразам мы увидели аномально высокий в сравнении с другими запросами показатель отказов. Причина оказалась проста — на странице, куда вели эти объявления, практически не было контента — одна фотография. Чтобы выбрать теплицу и принять решение о покупке этого явно недостаточно. Решение: дорабатывать страницу, а пока отключить показы по этим фразам, чтобы не расходовать бюджет.
Да, такие действия могут привести к снижению стоимости лида, уменьшению расходов, увеличению заявок. А могут и не привести. Когда мы не видим бизнес-показателей, фактически действуем вслепую, поэтому не можем гарантировать такой результат.
Для кого. С одной стороны, можно сказать, что для всех, потому что базовые показатели анализируются всегда.
С другой, мы редко советуем клиентам ограничиться таким подходом — если продажи идут через интернет, клиенты оставляют заявки и звонят по телефонам на сайте, более глубокая аналитика позволит найти наиболее эффективные решения с точки зрения прибыльности для бизнеса.
Что по деньгам. 0 руб. — в нашем агентстве и у большинства исполнителей такие анализ и оптимизация входят в стоимость ведения контекстной рекламы.
Базовая аналитика: лиды и цена заявки
Такой уровень уже позволяет оценивать результаты кампаний с точки зрения задач бизнеса и решать эти задачи.
Для реализации подключаем кол-трекинг и настраиваем цели — заполнение форм, отправку заявок, запрос обратного звонка.
Показатели. Помимо статистических данных, на этом уровне собираем и анализируем:
- количество лидов: сюда входят все обращения с рекламы — звонки, отправка форм, обратный звонок и т. д.
- стоимость лида.
Все это в разрезе каналов, фраз, площадок, объявлений, креативов и т. д.
Задачи. Информация по лидам и их стоимости дает нам больше возможностей для оптимизации кампаний. Мы можем найти источники дорогих лидов и отключить их. Вычислить площадки, регионы, фразы, которые бюджет тратят, трафик приносят, а заявки — нет. Причем, стоимость клика для них может не выходить за рамки средней по проекту, и без данных по лидам мы бы считали их нормальными и полезными.
На одном проекте мы увидели вот такую картину.
Данные по трафику, лидам и коэффициенту конверсии в разрезе устройств
Мобильный трафик приносит меньше переходов и в целом это нормально. Только конвертируется он в 2,5 раза хуже, чем десктопный. И вот с этим уже надо что-то делать — снижать ставки, искать причины, делать адаптивную версию удобнее для посетителей.
Такое встречается часто, но бывает и обратная ситуация — мобильный трафик конвертируется лучше.
Лидов с мобильных и компьютеров получаем почти одинаково, только вот конверсия на мобильных в 2 раза выше
Здесь целесообразно устанавливать повышающие корректировки для мобильных и наращивать трафик с этих устройств.
В этом главное отличие от предыдущего уровня — здесь мы видим, какой трафик реально приносит компании заявки, а какой — только посетителей и визиты.
Однако и это не дает нам полного контроля, потому что на таком уровне мы не знаем, что произошло с лидами дальше. Причин, по которым заявки не превращаются в продажи, много:
- доставка оказалась слишком дорогой, и клиент отказался;
- или просто передумал и не выкупил заказ в пункте выдачи;
- у компании нет CRM, и заявки теряются;
- человек указал не тот номер в форме обратного звонка и до него не смогли дозвониться;
- по телефону с сайта звонили не купить, а предложить свои товары или услуги.
Все это вносит погрешность в аналитику, которую можно отчасти нивелировать, если компания использует динамический кол-трекинг. Тогда мы можем соотнести лиды с источниками вплоть до ключевой фразы, прослушать звонки, вычислить нецелевые и отсечь их. А еще выявить минимальную длительность целевого звонка для конкретного проекта и настроить систему так, чтобы она не учитывала те, которые короче.
Для кого. Базовая аналитика до лидов и стоимости лида подойдет проектам, на которых сложно анализировать данные глубже — в разрезе продаж, дохода, прибыли, ROMI. Бывают услуги, для которых сходу сложно назвать даже приблизительную цену — требуются замеры и расчеты, результат которых может отличаться в разы: установка пластиковых окон, разработка сайта, ремонт в квартире «под ключ».
В любых других случаях, когда реально сразу считать продажи, доход, прибыль, лучше рассмотреть вариант более глубокой аналитики, если это рентабельно.
Что по деньгам. От 10 000 руб. в месяц.
Комплексная аналитика: продажи и деньги
Наиболее детальная, прозрачная и эффективная аналитика — до продаж, денег, прибыли. На этом уровне мы оцениваем, сколько денег бизнесу приносят отдельные кампании, фразы, объявления, площадки РСЯ.
Для реализации помимо кол-трекинга и целей может потребоваться подключение к аналитике данных из CRM и других внутренних систем компании.
Показатели. Глубина зависит от того, какую информацию клиент готов раскрыть исполнителю или агентству:
- число продаж;
- доход;
- прибыль;
- ROMI.
Задачи. С такими данными мы можем решать практически любые бизнес-задачи:
- снижать расходы за счет отключения источников, которые показывают низкий ROMI;
- привлекать больше качественных лидов за счет перераспределения бюджета на основе бизнес-показателей;
- получать максимум возможных заявок в рамках приемлемой стоимости лида и объема трафика в нише;
- перераспределять рекламный бюджет между товарами и товарными группами в пользу тех, что приносят больше прибыли;
- повышать конверсию сайта — строить и тестировать гипотезы.
Рассмотрим на примере. На одном из проектов у нас стояла задача поддерживать нужный объем лидов, не менее 150, при допустимом ROI (окупаемость рекламных вложений) не меньше 200 %. С информацией о продажах и доходе эта задача выполнима. Взгляните на скриншот.
Нас интересуют колонки «Транзакции», «Доход» и «ROI»
В марте ROI был ниже допустимого уровня. В апреле мы подняли его до 267 % — максимум за эти 3 месяца. Но по лидам и доходу реклама просела. В мае нам удалось выровнять показатели — ROI был немного меньше, чем в апреле, зато получили больше лидов и максимальный доход за эти 3 месяца.
Для кого. Расширенная аналитика подойдет и принесет пользу любому бизнесу, где можно посчитать продажи, деньги, прибыль. Однако тут стоит ориентироваться еще и на рентабельность. Такой глубокий анализ отнимает много времени и требует больших вложений. С маленьким бюджетом это нецелесообразно.
Что по деньгам. От 27 500 руб., ведение Директа и Google Ads входит в стоимость.
1
Она показывает, как работают отдельные фразы, объявления, площадки, креативы, кампании и весь канал в целом — сколько денег они расходуют и приносят бизнесу.
2
Вы можете собрать запросы, написать объявления, настроить и запустить кампанию. На сайт будет идти какой-то трафик, возможно, даже будут заявки. Но сколько их будет сегодня, сколько за неделю и за месяц, вы не узнаете. И тем более не сможете на это повлиять.
3
Набор инструментов, настройки, показатели и события, которые нужно отслеживать, зависят от конкретного бизнеса. Одним компаниям важно минимизировать бюджет, другим получать как можно больше звонков, третьим — свести к минимуму цену продажи.
4
Чтобы определить, насколько глубоко анализировать данные, специалист оценивает ситуацию в целом, выясняет, какие задачи ставит бизнес перед контекстной рекламой, и подбирает оптимальный вариант.
5
На первом уровне мы можем повлиять на расход бюджета, трафик, цену клика. На третьем — на продажи, прибыль и возврат рекламных инвестиций.
6
С маленьким рекламным бюджетом расходы на веб-аналитику не окупятся даже при хорошей оптимизации. А когда все продажи идут в офлайне, отследить взаимосвязь между ними и посетителями сайта почти невозможно.
