Анализ ключевых показателей работы каналов привлечения клиентов для интернет-магазина

Румянцева Мария Александровна

Анализ ключевых показателей работы каналов привлечения клиентов для интернет-магазина

В современном мире все больше и больше становится популярным такой вид торговли как продажи через интернет-магазин. Как и любому другому магазину ему необходимы покупатели для совершения сделок, а, следовательно, получения прибыли. В интернет-маркетинге существует понятие «каналы привлечение трафика», которое выделяет способы привлечения клиента в интернет-магазин. Для эффективной работы этих каналов необходимо установить ключевые показатели их деятельности, чтобы контролировать их работу, а также иметь возможность сравнивать ее, и, опираясь на проведенный анализ, распределять бюджет между ними. Данная работа посвящена изучению существующих показателей и анализу конкретных показателей интернет-магазина ООО «Максидом».

Экономика и экономические науки

Дипломы

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d36465f1be77c40d58b3b

UUID: d57555fb-c4a6-421a-ab7a-7339e0c3b648

Язык: Русский

Опубликовано: почти 8 лет назад

Просмотры: 474

Румянцева Мария Александровна

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 230396 bytes

Поделиться работой

Санкт-Петербургский Государственный университет ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА по направлению 080500 - «Бизнес-информатика» АНАЛИЗ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАБОТЫ КАНАЛОВ ПРИВЛЕЧЕНИЯ ТРАФИКА В ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИН Выполнила: Бакалавриант 4 курса Румянцева Мария Александровна ________________________________ _________________/Румянцева М.А./ Научный руководитель: Кандидат физико-математических наук, доцент Лёзина Татьяна Андреевна ________________________________ ____________________ /Лёзина Т.А./ Санкт-Петербург 2016

2 Содержание Введение......................................................................................................................................... 3 Глава 1. Ключевые показатели эффективности работы каналов привлечения трафика в интернет магазин........................................................................................................................... 4 1.1. Каналы привлечения трафика в интернет-магазин......................................................4 1.2. Формирование метрик, как способа регулирования деятельности фирмы...............7 1.3. Базовые метрики............................................................................................................. 8 1.4. Метрики медийной рекламы........................................................................................11 1.5. Метрики E-mail маркетинга......................................................................................... 15 1.6. Метрики Социальных сетей.........................................................................................16 1.7. Финансовые метрики....................................................................................................18 1.8. KPI на различных стадиях реакции пользователя..................................................... 19 Глава 2. Анализ ключевых показателей эффективности.........................................................22 2.1. Описание данных.......................................................................................................... 22 2.2. Общий анализ трафика................................................................................................. 23 2.3. Сравнение показателей каналов привлечения трафика.............................................32 2.4. Выводы и рекомендации...............................................................................................38 Заключение...................................................................................................................................40 Список используемой литературы............................................................................................. 41

3 Введение В современном мире все больше и больше становится популярным такой вид торговли как продажи через интернет-магазин. Как и любому другому магазину ему необходимы покупатели для совершения сделок, а, следовательно, получения прибыли. В интернет-маркетинге существует понятие «каналы привлечение трафика», которое выделяет способы привлечения клиента в интернет-магазин. Для эффективной работы этих каналов необходимо установить ключевые показатели их деятельности, чтобы контролировать их работу, а также иметь возможность сравнивать ее, и, опираясь на проведенный анализ, распределять бюджет между ними. Объектом данного исследования является интернет-маркетинг, особенности способов привлечения покупателей в интернете. Предметом же исследования выступают ключевые показатели деятельности, с помощью которых можно проанализировать работу и эффективность этих способов. Целью моей работы является анализ различных каналов привлечения трафика посредством их ключевых показателей деятельности (KPI). Для реализации данной цели передо мной стояли следующие задачи:  Изучить существующие методы оценки и сравнения работы различных каналов     привлечения трафика; Определить каналы привлечения трафика в интернет-магазин; Определить ключевые показатели деятельности таких каналов; Создать систему оценки работы каналов привлечения трафика с помощью KPI; Проанализировать данные конкретного интернет-магазина для сравнения  каналов привлечения трафика; По результатам анализа выявить существующие проблемы и предложить возможные пути их решения. Для выполнения поставленных задач необходимо изучить русскую и иностранную литературу, посвященную данному вопросу. Тема использования информационных технологий в маркетинге и интернет-маркетинг довольно обширно освещается в интернете, поэтому необходимо изучить статьи, размещенные на электронных ресурсах.

4 Глава 1. Ключевые показатели эффективности работы каналов привлечения трафика в интернет магазин 1.1. Каналы привлечения трафика в интернет-магазин За последние десятилетие число пользователей сети Интернет по всему миру выросло на 33%. Это существенно повиляло на интеграцию интернета в современную жизнь: от поиска информации до покупок онлайн. Новое технологическое оснащение привело к существенным изменениям в поведении и склонностях покупателей, что стало причиной развития электронной коммерции. Давая определение электронной коммерции, можно сказать, что это коммерческая деятельность, осуществляемая через компьютерные сети, такие как интернет. Коммерческая активность простимулировала малый и средний бизнес активно развивать свое присутствие в интернете для того, чтобы заполучить больший охват рынка и продвинуть свой бренд. Одним из существенных отличий электронной коммерции от обычной является то, что покупатели в сети ведут себя не так, как покупатели в магазине. Возможность осуществлять коммерческую деятельность в интернете дает существенные преимущества:   бизнес прозрачен и открыт для клиентов; сокращение расходов (материальных, логистических, затраты на персонал    и помещения для работы); возможность лучше изучить покупателя; стираются географические границы; возможность создать бренд и вовлечь в него потребителей. 1 Данная работа направлена на изучение последнего преимущества из списка. Одним из основных видов электронной коммерции является интернет-магазин. Для его успешной работы ему необходимы покупатели, которые бы осуществляли покупки и тем самым приносили прибыль. Одной из важнейших задач интернет-маркетинга является привлечение потребителей. На сегодняшний день можно выделить следующие каналы привлечения трафика: 1. Поисковый трафик 1Gerrikagoitia J. K., Castander I., Rebon F., Alzua-Sorzabal A. New trends of Intelligent E-Marketing based on Web Mining for e-shops// Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 2015. – Vol.175. – P. 75-83.

5 Этот вид трафика – основной, он чаще всего может привести пользователя на нужный сайт. Как только возникает потребность в каком-то товаре, продукте и желание купить его через интернет первое, что делает пользователь – вбивает название товара в поисковую строку. И уже сами поисковые сервисы в зависимости от вшитых в них алгоритмов и баз данных, на которых они основаны, выдают по запросу список различных сайтов. Крупнейшими поисковиками на Российском рынке в данный момент являются Яндекс и Google. Именно на расположение в самых верхних строках поисковой выдачи нацелены все интернет-магазины. Для реализации этой цели появилась такая услуга, как Поисковая оптимизация или SEO-оптимизация (Search Engine Optimization). Это комплекс мер, позволяющий выводить в поисковой выдаче сайт как можно выше. Он основан на запросах пользователей и реализуется через корректировку кода web-сайта. 2. Контекстная реклама В определенной степени контекстная реклама является подвидом поискового трафика. Ее существенное отличие в том, что она является платной. Эту услугу предоставляют все те же поисковые системы которые абсолютно бесплатно предоставляют ссылку на сайт в поисковой выдаче. Но за что же тут платить? Контекстная реклама демонстрируется пользователю в соответствии с его интересами и пристрастиями. Такие данные поисковые системы получают, основываясь на истории запросов и просмотренных страниц. Преимущество такой рекламы в том, что демонстрируется она не всем подряд, а только тем, кому продукт может быть действительно интересен, и в дальнейшем такой пользователь может стать клиентом рекламируемого интернет-магазина, ведь ему предлагают именно то, что он искал. 3. Реферальный трафик Это посетители, перешедшие в интернет-магазин с каких-либо других сайтов. Это может быть ссылка в тексте статьи или блога или адрес сайта на странице сайта-партнера. Любой переход, осуществляемый по клику на адрес нашего интернет-магазина, размещенный на стороннем сайте, относится к реферальному трафику. 4. Рекламный трафик В основном к рекламному трафику в интернете относят баннерную и видеорекламу. Практически на любом сайте вы можете найти рекламный баннер, в котором рекламируется какой-то товар. Иногда он схож с тематикой сайта или вашими интересами, а порой посвящен чему-т о совсем отстраненному. Какая конкретно реклама будет

6 размещена на видео или в баннере зависит от качества рекламной компании, проводимой для конкретного продукта. Размещением такой рекламы занимается огромное количество агентств. От стоимости, которую вы готовы заплатить за их услуги будет зависеть то, как рекламируемый товар будет представлен потребителю. 5. E-mail маркетинг Данное подразделение интернет-маркетинга выделено в отдельный вид трафика, потому что выполняет очень специфичную роль. Основная стратегия, используемая в E-mail маркетинге, – ретаргетинг, то есть возвращение на сайт пользователей, уже осуществивших покупку или просто проявивших интерес к магазину. Используя электронные письма, маркетологи сообщают лояльным покупателям о новых предложениях и акциях, тем самым подталкивая их к новой покупке. 6. Социальные сети SMM – Social Media Marketing становится с каждым годом все более и более популярным способом привлечения пользователей. Страницы в социальных сетях, блоги, видеоканалы - все это создает репутацию бренду, укрепляет его позиции, позволяет напоминать о нем пользователям чаще, так как многие практически целый день проводят в социальных сетях. Но в первую очередь, это отличная возможность получить обратную связь от клиента, понять, чего он ожидает от продукта, чем его можно заинтересовать и т.д. 7. Прямой трафик Этот вид трафика указан последним, потому что с одной стороны он является самым просты и очевидным, а с другой – сложно понять откуда пользователь узнал о продукте. Прямой трафик – это переход на сайт путем введение адреса в адресную строку. Постоянным клиентам интернет-магазина не составит особого труда запомнить не сложные названия, являющиеся одновременно наименованием домена. Но так же этот адрес может быть скопирован откуда-то еще или перепечатан с наружной рекламы. Подобный трафик занимает определенную долю в общем трафике, но очень трудно его контролировать, так как не известны все внешние факторы. 2 Между этими каналами и распределяется весть трафик интернет-магазина. На Рисунке 1 представлены наиболее востребованные по мнению бизнеса направления интернет-рекламы в 2015 году. Данные для данной диаграммы взяты из исследования 2Ключевые стратегии интернет-маркетинга [Электронный ресурс]/ Блог Texterra. URL: http://texterra.ru/blog/klyuchevye-strategii-internet-marketinga.html (дата обращения 16.05.2016)

7 «Экономика "Рунета" 2013-2014» (НП «РАЭК» и Национальный исследовательский университет - Высшая школа экономики). 3 Рисунок 1. Востребованность каналов привлечения трафика Object 3 Для успешного продвижения сайта в интернете необходимо понимать какой канал работает лучше, какой хуже, как распределять затраты на различные каналы. Для ответа на эти вопросы существуют ключевые показатели деятельности (KPI – Key Performance Indicators), которые помогают контролировать работу всех каналов, измерять их продуктивность и эффективность. В терминологии интернет-маркетинга большинство из этих ключевых показателей называются метриками. О них и пойдет речь в следующем параграфе. 1.2. Формирование метрик, как способа регулирования деятельности фирмы Метрики являются измерителями ключевых атрибутов интернет-рекламы, создавая представление о ней у потребителей. Они лежат в самом сердце эмпирических исследований в областях Социальных и Экономических наук. Они так же важны в организациях, помогая справится с высококонкурентной средой на рынках. 4,5 Метрики 3Прогнозирование целевого трафика: определяем потенциал сайта в привлечении аудитории [Электронный ресурс]/ Энциклопедия маркетинга. URL: http://www.marketing.spb.ru/lib-comm/internet/traffic_prediction.html (дата обращения 16.05.2016) 4Bogner W. C., Barr P. S. Making sense in hypercompetitive environments: A cognitive explanation for the persistence of high velocity competition// Organization Science. – 2000. – Vol 11, Issue 2. - P. 212-226. 5Zohar A., Morgan G. Refining our understanding of hyper competition and hyper turbulence// Organization Science. - 1996. – Vol. 7, Issue 4. – P. 460-464.

8 позволяют исследователям в своих областях напрямую сравнивать людей, временные периоды, индустрии, культуры или географические регионы.6 Для менеджера, работающего в компании метрики – способ изучить какие стратегии работают, а какие нет, куда стоит перенаправить свои силы и средства. Так же он получает обратную связь от клиента о рекламируемом продукте. В любом случае, использование метрик грамотным менеджером позволяет увеличить эффективность маркетинга. Многие книги по бухгалтерии как раз и нацелены на измерение работы различных бизнес-процессов. Что касается политики компании, то подходящие метрики могут помочь в привлечении инвесторов. Фирмы уже сотни лет собирают информацию о внутренних процессах и пытаются «копнуть как можно глубже». Но только в середине прошлого века внутрифирменные исследования и теории пришли к метрикам. Для формирования теоретических основ тренда дальнейшего развития компании метрики будут зависеть от ситуации на рынке в конкретный момент времени. Например, производственное предприятия отдавали предпочтение метрика эффективности производства, в то время как чуть позднее фирмы, предоставляющие услуги, нацелились на уровень удовлетворённости потребителей и качество предоставляемых услуг. Интернет развивался и стал каналом поставки товаров для потребителей. Тем самым он дал толчок к развитию новых форм бизнеса и бизнес-стратегий. В середине 90-х годов прошлого века менеджеры и исследователи начали искать новые метрики и способы их применения. С этого момента начали развиваться и активно использоваться метрики, популярные на сегодняшний день. Они сформировались в условиях новой «сетевой» экономики, как ответ на изменения ситуации на рынке. 7 1.3. Базовые метрики Реклама – концентрация многих маркетинговых стратегий. Позиционирование и коммуникации зачастую задают тон многим другим способам продвижения товара. Не смотря на то, что реклама основополагающий элемент маркетинговой стратегии, эффект от ее использования очень трудно посчитать. Это происходит потому, что трудно определить какие продажи являются результатом конкретной рекламной компании. Для многих рынков очень затруднительно измерить эффект рекламы в интернете. Метрики, 6Campbell D. T., Stanley J.C. Experimental and Quasi-Experimental designs for research. – U.S.A.: Wadsworth Publishing, 1963. – 84 P. 7Hoffman D. L., Novak T. P. A new marketing paradigm for electronic commerce// The Information Society. – 1997. Vol 13, Issue 1. – P. 43-54.

9 используемые для оценки работы такой рекламы формируются при участии заказчиков, покупателей и агентств. Только четкое понимание интернет-метрик может помочь маркетологам быть уверенными в том, что рекламный бюджет используется эффективно и направлен на определенную цель. Интернет предоставляет широкие возможности для расширения списка покупателей и лояльных клиентов за счет возможности создание интерактивной рекламы. В действительности и интернет-маркетинге используются многие стандартные маркетинговые термины такие как например «показы». Некоторые термины наоборот уникальны и используются только в сети, например, «кликабельность». Определенная специфика маркетинга в интернете требует не только специальной лексики, но и специальных метрик, измеряющих его деятельность, так как такие каналы продвижения, как e-mail маркетинг, контекстная реклама и т.д. позволяют очень быстро и точно получать от клиентов обратную связь и на основе интересов потребителей планировать продажи. 8 Существует небольшая группа метрик или показателей, которыми можно охарактеризовать любой канал привлечения трафика и даже дать предварительную оценку его работы. Они представлены в Таблице 1 представлены базовые метрики, используемые в интернет- маркетинге. Таблица 1. Базовые метрики Метрика Объем трафика Способ вычисления Число посещений Содержание Отражает Цель Для оценки сайта, количество результатов работы осуществленных переходов на сайт определенного через определенный по определенному канала привлечения Доля в общем канал каналу Объем конкретного Доля определенного Для сравнения трафике трафика, трафика в общей объема конкретного р а з д е л е н н ы й н а массе посещений трафика с общим объем объемом всего Количество трафика Число заказов, Количество Для определения оформленных оформленных сконвертированных вклада каждого заказов (конверсии) пользователями, пользователей канала привлечения пришедшими по в продажи 8Farris P.W., Bendle N.T., Pfeifer P.E., Reibstein D.J. Marketing Metrics. The definitive guide to measuring marketing performance. – U.S.A.: Wharton School Publishing, 2010. – 414 P.

10 определенному Коэффициент каналу Число Отражает какая Для отслеживания конверсии оформленных часть пользователей эффективности (Conversion Rate) заказов, деленное на сконвертировалась, различных каналов число т. е. сделала заказ привлечения пользователей, пришедших по Средняя глубина конкретному каналу Число всех Число страниц Для определения просмотра просмотренных сайта, которое в насколько глубоко страниц, деленное среднем пользователи на количество пользователь изучают сайт посещений сайта просматривает за Число моментально Число посетителей, одно посещение Показывает Для определения покинувших сайт которые количество правильности просмотрели не пользователей, таргетинга, больше одной которым сайт правильно ли мы страницы сайта или перестал быть определяем были на нем не интересен после потенциальных больше просмотре первой клиентов минимального странице или порога времени зашедших на него Показатель отказов Число моментально случайно Доля не Для выявления (Bounce Rate) покинувших сайт, заинтересованных неэффективных деленное на общее посетителей в каналов, число общей массе приводящих пользователей, посетителей сайта пользователей, пришедших через которых данный канал невозможно сконвертировать Среднее время Общее время, Время, которое в Для определения одного посещения которое среднем тратит насколько долго пользователи пользователь на пользователь,

11 провели на сайте, просмотр страниц пришедший по делённое на число сайта определенному посещений каналу задерживается на сайте Таким образом, уже на первом этапе анализа деятельности, получив базовые метрики для каждого канала привлечения трафика, можно говорить об эффективности их работы и сравнивать их между собой. Но для более глубокого анализа и понимания специфики работы каждого из каналов для них существуют специальные метрики. Рассмотрим их подробно в следующих параграфах. 1.4. Метрики медийной рекламы Возрастание роли медийной интернет-рекламы в маркетинговых стратегиях фирм послужило причиной расширения индустриального сектора за счет возросших инвестиций промышленных компаний в медийную рекламу. Согласно исследованиям Gartner в 2013 году медийная реклама составляла 26% от общего маркетингового бюджета промышленных фирм.9 Инвестиции именно в этот тип рекламы были мотивированы эффективностью затрат и изменениями в поведении покупателей. В сравнениями с традиционными видами маркетинга, медийная реклама более измерима, что позволяет точнее оценивать насколько эффективно расходуется бюджет. Самое большое количество метрик приходится именно на медийную рекламу. Она предоставляет широкий простор для работы аналитиков и интернет-маркетологов, так как большое количество данных может дать более полную и детальную картину о пользователях, их потребностях и интересах. В Таблице 2 приведены самые часто используемые. Таблица 2. Метрики медийной рекламы Метрика Показы Способ вычисления Показ формируется Содержание Данная метрика не Цель Для того, чтобы понять каждый раз, как учитывает сколько раз реклама демонстрируется «качество» показов. была реклама. Число показов Показами могут так показана/просмотрена. 9Key findings from U.S. digital marketing spending survey [Электронный ресурс]/ Gartner (2013, 6 March). URL: http://www.gartner.com/technology/research/digital-marketing/digitalmarketing-spend-report.jsp (дата обращения 15.07.2014)

12 = число уникальных же называться пользователей, размещения или увидевших рекламу возможности умножить на частоту увидеть данную (количество раз, которое рекламу. Gross Rating они ее видели). Этот показатель Показы, выраженные Для измерения Points высчитывается как в отношении к отношения показов к (GRPs) показы, деленные на пользователям. аудитории, число уникальных Специфика данного просмотревшей пользователей, показателя позволяет рекламу. увидевших данное достигать значения в рекламное объявление. 100% (когда один пользователь видит Стоимость Стоимость всей рекламу один раз). CPM измеряет Для измерения тысячи рекламной компании, стоимость показа эффективности затрат показов разделенная на рекламы тысячу раз. на показы рекламы. (CPM) получившиеся тысячах). Число уникальных Измеряет число Для того, чтобы пользователей, уникальных определить границы просмотревших рекламу. зрителей рекламного распространения объявления. рекламы среди количество показов (в Охват Средняя Среднее число показов Частота измеряется населения. Для измерения, частота для одного уникального только среди тех насколько сильно пользователя. людей, которые рекламодатель согласно сконцентрирован на исследованиям целевой аудитории. действительно просмотрели данное рекламное Число Количество раз, которое объявление. Представляет Для измерения

13 просмотров страница была данные о числе популярности web- страниц просмотрена. просматриваемых сайта. Среднее время, за страниц. Может быть сильно Для изменения искажено при среднего времени показывается возникновении показа интернет- пользователю. нетипично рекламы. Среднее время показа которое реклама длительного показа. Именно поэтому очень важно, как собираются и обрабатываются Clickthrough Доля показов, которые данные для расчета. Интерактивное Rate (CTR) завершились кликами от измерение интернет- эффективности общего числа показов. рекламы. Это очень интернет-маркетинга важная метрика. через подсчет Однако клик – это пользователей, только первый шаг к которые, совершению заинтересовавшись конверсии, что объявлением, кликнули является основной на него. Для измерения целью маркетинга в Cost per Затраты на рекламу, интернете. Очень часто данную Для измерения Click (CPC) разделенные на число метрику используют эффективности затрат осуществленных кликов в качестве на рекламную механизма компанию ценообразования для медийной рекламной Cost per Затраты на рекламу, компании Сильнее отражает Order (CPO) разделенные на число вклад интернет- эффективности затрат конверсий (в случае маркетинга в на рекламную интернет-магазина – выручку компании, компанию заказов) чем CPC. Рекламная Для измерения

14 компания может иметь очень хорошую кликабельность, но очень мало конверсий, так как пользователи разочаровываются в Затраты на Затраты на рекламу, продукте Данная метрика привлечения разделенные на число помогает эффективности затрат покупателя сконвертировавшихся маркетологам на рекламную пользователей понять, стоит ли компанию Для измерения такой покупатель той цены, которую они платят за его привлечение Несмотря на то, что метрик достаточно много и с их помощью можно детально отследить как показывается реклама и то, как пользователи на нее реагируют. Существует несколько способов расчета одной и той же метрики, что порой приводит к разногласиям между компанией представляющей рекламные услуги и компанией-заказчиком таких услуг, так как они по-разному видят прогресс рекламной компании. 1.5. Метрики E-mail маркетинга Согласно исследованию MarketingSherpa's Benchmark10 в 2012 году 67% организаций планировали увеличить свой бюджет на e-mail маркетинг. E-mail остается лидирующим текстовым инструментом связи с потребителем, а также способом донести новую информацию. Электронная переписка и чтение электронных писем занимает до 90% времени, проведенного в интернете. Согласно исследованию StrongMail 11 две трети менеджеров высшего звена (68%) планируют интегрировать социальные медиа с e-mail маркетингом, а 44% планирую 10MarketingSherpa's 2012 Email Marketing Benchmark Report [Электронный ресурс]/ MarketingSherpa. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (дата обращения 01.10.2011) 11 Marketers to Integrate Social Media and Email in 2012 [Электронный ресурс]/ MarketingProfs. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (дата обращения 16.05.2016)

15 оптимизировать мобильный e-mail маркетинг. Социальные сети могут способствовать увеличению количества подписок на почтовую рассылку, а электронные письма в свою очередь могут сообщать пользователям о существовании присутствии компании в социальных сетях. Но без определенной стратегии e-mail маркетинг может не принести никаких результатов, даже после интеграциями с другими каналами привлечения. Для формирования стратегий и получения данных об эффективности почтовой рассылки существуют специальные метрики:  Количество подписчиков рассылки Данная метрика отражает целевую аудиторию почтовой рассылки, тех пользователей, которым интересно получать новости, акции и другую информацию по электронной почте. Работа каналов привлечения трафика в какой-то мере направлена на увеличение числа таких пользователей.  Число разосланных писем Этот показатель отражает затраты на e-mail маркетинг в виде отправленных писем. Он не является показателем эффективности, потому что большой объем рассылки не всегда означает ее высокое качество. Зачастую пользователей наоборот отталкивает такая рассылка из-за частоты появления. С другой стороны, электронные письма достаточно дешевый ресурс, поэтому небольшое число рассылаемых писем может говорить о том, что компания использует не все возможности интернет-маркетинга.  Число открытых писем Анализируя данную метрику уже можно говорить о качестве почтовой рассылки. Чем больше писем открыто, тем больше пользователей ознакомились с предоставляемой информацией, а значит вспомнили о бренде или продукте.  Open Rate почтовой рассылки Метрика, отражающая эффективность e-mail маркетинга. Она показывает какая доля писем была прочитана пользователями. Чем больше этот процент, тем качественнее мы осуществляем рассылку, подбираем контент для электронных писем и целевую

16 аудиторию. Высокий Open rate означает, что получатели писем чаще ознакомляются с их содержимым, а не отправляют в корзину. 1.6. Метрики Социальных сетей Социальные сети (SMM – Social Marketing Management) – это одно из новых направлений интернет-маркетинга, которое в данный момент активно развиваются. Интернет-магазины так же пользуются этим инструментом. Они продвигают свой продукт в социальных сетях, сайтах с огромной аудиторией, в которой точно найдутся пользователи, которых может заинтересовать данный продукт или услуга. Маркетинг в социальных сетях включает в себя множество возможностей:      Распространение информации о новых услугах; Отслеживание обратной связи от клиентов; Формирование и поддержание репутации бренда; Увеличение количество лояльных пользователей; Повышение узнаваемости бренда. 12 Конечно, социальные сети приводят трафик в интернет-магазин, как тех, кто уже совершал там покупки, так и абсолютно новых клиентов. Но основной функцией социальных сетей остается поддержание репутации и обратная связь с клиентом. Деловую репутацию измерить очень сложно, для этого необходимо применять, не количественные, а качественные показатели, что делает невозможным использование метрик. Так какие же данные мы можем тогда измерить и сравнить? Для социальных сетей можно выделить пять основных метрик:  Число подписчиков Эта метрика показывает, какое количество пользователь можно считать лояльными к рекламируемому продукту. Для интернет-магазина каждый такой пользователь заходил на его сайт минимум один раз. Возможно сам магазин привлек его через другой канал продвижения, и подписавшись на страницу в социальных сетях, пользователь подтверждает свою заинтересованность.  Экспозиция (Facebook) (число просмотров) Данная метрика доступна только на Facebook.com. Она показывает, как часто страницу в социальных сетях просматривают, а значит насколько сильно пользователи интересуются ее контентом. Этот показатель наглядно демонстрирует результат работы 12Костин К.Б. Онлайн-сообщества как новый маркетинговый канал для продвижения товаров и услуг в социальных сетях//Вестник ИНЖЕКОНа. – 2013. – Вып.2 (61). – С. 132-139.

17 маркетологов, которые размещают в социальных сетях различный контент, для информирования и привлечения клиентов. Если говоря о предыдущих метриках можно провести аналогию с уникальными посетителями сайта и числом просмотров/посещений сайта, то следующие три метрики являются уникальными и существуют только для социальных сетей  Коммуникации (комментарии) Данный показатель отлично характеризует обратную связь с пользователем. Он показывает какое количество отзывов получили записи, публикуемые в сообществе компании. Таким образам можно понять насколько клиенты вовлечены в бренд и насколько он гибок и способен принимать изменяющиеся потребности пользователей.  Одобрения (лайки) Этот показатель характеризует скольким пользователям нравится контент, размещенный в социальных сетях. Косвенно эон так же характеризует насколько им нравится сам бренд и та маркетинговая политика, которую он проводит.  Распространения (репосты) Эта метрика плавно вытекает из предыдущей. Пользователю нравится запись или бренд настолько, что он готов поделиться информацией о нем с другими пользователями, своими друзьями. Для них он - авторитетный источник, поэтому вероятность что после этого «репоста» они зайдут на сайт интернет-магазина выше, чем если бы они просто увидели рекламное объявление. Репосты – это канал привлечения новых пользователей через социальные сети. В целом продвижение в социальных сетях бурно развивается и является довольно перспективным. Именно поэтому стоит обратить особое внимание на способы измерения и оценки его работы по привлечению трафика. 1.7. Финансовые метрики Интернет-магазин – коммерческая организация, направленная в первую очередь на получение доходов. Поэтому в оценке каналов привлечения трафика необходимо учитывать финансовую составляющую. Зная специфические метрики, приведенные в данной работе можно высчитать различные показатели, характеризующие отдельные аспекты каждого канала. В Таблице 3 приведены базовые финансовые метрики, которыми можно измерить эффективность любого канала привлечения.

18 Таблица 3. Финансовые метрики Метрика Число Способ вычисления Число оформленных Содержание Данная метрика Цель Для оценки канала, сделок заказов пользователи, отражает определяет насколько пришедшими по данному количество заинтересованных в каналу привлечения пользователей, покупки пользователей трафика которые стали он приводит на сайт клиентами интернетмагазина и совершили покупку, прейдя туда по определенному Сумма всех оформленных каналу Данная метрика Для оценки вклада сделок, оформленных отражает выручку данного канала пользователями, от использования привлечения трафика в пришедшими по данному данного канала общую выручку. каналу привлечения привлечения Стоимость трафика Затраты на работу данного Стоимость Для оценки затрат на привлечения канала привлечения маркетинга для привлечение клиентов клиента трафика, деленные на привлечения через данный канал количество привлеченных одного клиента пользователей через данный Доля Затраты на конкретный канал Отражает какую Рекламных канал привлечения трафика, долю затрат затрат в общих затратах Расходов деленные на затраты на все занимает данный на интернет-маркетинг (ДРР) каналы канал Разность между доходом от привлечения Данный Для определения использования данного показатель экономической канала и затратами на него, показывает отдачу эффективности разделенная на затраты от вложенных использования данного Доход ROI Для определения доли

19 средств, какой канала привлечения доход принесет 1 рубль вложенных в данный канал привлечения средств 1.8. KPI на различных стадиях реакции пользователя Во многом те метрики, которые отбираются для оценки различных каналов привлечения трафика зависят от целей которые мы преследуем. Цели можно разделить на коммерческие и коммуникативные. Коммерческие цели часто называют экономическими или маркетинговыми и связывают с извлечением прибыли, а коммуникационные цели связаны с взаимодействием между потребителем и компанией и формированием деловой репутации. Выделяя отдельно коммуникационные цели, мы отмечаем важность психологического аспекта в процессе принятия решения о покупке. Если подробно разобрать процесс принятия решений, можно выделить три стадии:  Познавательная стадия (когнитивная, процесс соотношения усвоенной  информации и знаний); Эмоциональная стадия (аффективная, формирование отношения к  продукту и системы его оценивания); Поведенческая стадия (бихевиористская, сам момент покупки и поведение после ее совершения). На каждой из этих стадий формулируются свои цели маркетинга, а значит и KPI будут для каждой стадии и целей свои. В Таблице 4 13 представлены метрики, классифицированные по стадиям, на которых они применяются и целям, которые они отражают. Таблица 4. KPI на различных стадиях реакции Стадии Познавательная Показатели Коммуникативные Число показов, число Коммерческие Стоимость тысячи показов, уникальных показов, частота стоимость тысячи уникальных 13Заичкина П.А., Бараксанов Д.Н. Оценка эффективности программы продвижения с использованием инструментов интернет-маркетинга//Доклады ТУСУРа № 8. – 2012. – С. 80-84.

20 показа, вероятность просмотра, показов количество показов рекламы, количество показов рекламы уникальным пользователям, среднее количество показов рекламы уникальному Эмоциональная пользователю Число кликов, число уникальных Средняя стоимость клика, кликов, частота клика, число средняя стоимость уникального уникальных пользователей, клика, стоимость уникального число посещений, частота посетителя, стоимость посещения, число новых посещения пользователей, географическое распределение пользователей, число просмотров страниц, глубина просмотра, время Поведенческая посещения Число повторных посещений Число заказов, число продаж, объем продаж, средняя сумма покупки, число клиентов, среднее число продаж на каждого клиента, средняя стоимость действия, средняя стоимость заказа, средние затраты на продажу, средняя стоимость приобретения одного покупателя, число действий, частота заказа, число повторных действий

21 Глава 2. Анализ ключевых показателей эффективности 2.1. Описание данных В качестве примера для анализа данных взят интернет-магазин компании Максидом. Это компания занимается розничной продажей строительных материалов, бытовой техники, товаров для дома и дачи. Максидом является первым крупным магазином подобного рода в Санкт-Петербурге. В 2011 году компания запустила свой интернет-магазин на сайте www.maxidom.ru. Для данного сайта используются все каналы продвижения и привлечения трафика, которые описаны в Главе 1. Статистика по показателям работы данных каналов собирается при помощи бесплатных инструментов таких как Google Analytics и Яндекс.Метрика. Данные находятся в свободном доступе в Яндекс.Метрика для зарегистрированных пользователей.14 В системе Яндекс.Метрика трафик разбит на следующие каналы:       Поисковый трафик; Прямые переходы; Внутренние переходы; Переходы по рекламе; Реферальный трафик; Переходы из социальных сетей. Для каждого из этих каналов я выбрала следующие метрики:      Общий объем трафика; Число пользователей; Число новых пользователей; Число заказов; Коэффициент конверсии; 14 Maxidom.ru – сводка [Электронный ресурс]/Яндекс.Метрика. URL:https://metrica.yandex.com/dashboard? period=2015-01-01%3A2015-12-31&id=26323485&ncrnd=947 (дата обращения 10.05.2016)

22    Глубина просмотров; Среднее время на сайте; Показатель отказов. Были взяты ежедневные данные за 2015 год. 2.2. Общий анализ трафика Для общего анализа трафика в первую очередь посмотрим на динамику его объемов в течении года. Для этого построим график, который бы показывал ежедневное изменение объемов трафика (Рисунок 2). Рисунок 2. Объем трафика Object 5 Рассматривая данную диаграмму, можно сделать следующие предположения: общая динамика объема трафика за год положительная, присутствуют периодические резкие изменения в данных. Можно предположить, что объем трафика зависит от дня недели и на выходных посетителей на сайте больше. Для проверки предположений построим еще два графика – статистику посещений по месяцам и статистику посещений за один месяц (октябрь 2015) по дням недели.

23 Рисунок 3. Объем трафика за октябрь 2015 года Object 7 На Рисунке 3 заметно изменения количества посетителей сайта в зависимости от дня недели. Предположение о большом количестве посетителей на выходных оказалось неверно. На графике явно видна сезонность в изменении количества посетителей на сайте в разные дни недели. Для более глубокого анализа проведем сезонную декомпозицию. Сезонность в данном случае аддитивная. Проведем «сглаживание» данных, результаты представлены на графике Рисунок 4. Были взяты средние значения за неделю для каждого дня. Таким образом сглаженные данные отражают гипотетическую статистику без присутствия сезонности. Рисунок 4. Сглаживание данных за Октябрь 2015 Object 9

24 Далее составим таблицу с сезонными индексами, то есть средними отклонениями фактических данных от сглаженных. Таблица 5. Сезонные индексы для статистики за Октябрь Период Понедельник Вторник Среда Четверг Пятница Суббота Воскресенье Сезонный индекс 1057 1028 3909 5971 -2136 -5990 -3734 По Таблице 5 видно, что пик пользовательской активности приходится на четверг, в этот день индекс принимает максимальное значение за неделю, это означает, что каждый четверг на сайт приходит на 6 тысяч посетителей больше, чем в среднем за день. Минимальное значение индекс принимает по субботам, в эти дни сайт приходит на 6 тысяч пользователей меньше, чем в среднем за день. Проведем сезонную декомпозицию для всего временного периода. На Рисунке 5 продемонстрированные фактические и сглаженные данные за весь год. Рисунок 5. Сглаживание данных за 2015 год Object 11 Вычислим сезонные индексы, опираясь на годовую статистику. Результаты представлены в Таблице 6.

25 Таблица 6. Сезонные индексы для годовой статистики Период Понедельник Вторник Среда Четверг Пятница Суббота Воскресенье Сезонный индекс 1989 1726 1871 2021 -1080 -4694 -2853 За весь год пользователи так же больше посещали сайт интернет-магазина по четвергам и меньше всего по субботам. Такое покупательское поведение можно объяснить тем, что пользователи имеют больше времени для получения заказа на выходных, поэтому все покупки делают заблаговременно, потому что доставка в интернет-магазине осуществляется через несколько дней после заказа. Еще одной причиной может служить желание заранее ознакомиться с ассортиментом магазина, чтобы на выходных совершить покупку офлайн. Рисунок 6. Динамика количества посетителей в 2015 году Object 14 На Рисунке 6 наглядно виден рост. Это говорит о положительной динамике развития сайта. Резкие скачки наблюдаются в Апреле, Августе и Декабре. Апрельский высокий показатель можно объяснить подготовкой к дачному сезону. В августе происходит подготовка к школе, а Максидом предлагает широкий ассортимент офисной мебели и канцелярских принадлежностей. В Декабре происходит подготовка к Новому году, покупка украшений для дома и подарков.

26 Если посмотреть на количество новых посетителей на сайте в динамике, то поведение этого показателя будет таким же, как и общего объема трафика. Коэффициент корреляции между числом посещений и числом посетителей на сайте равен 0,99. На Рисунке 7 можно увидеть график числа новых посетителей сайта, агрегированного по месяцам. Подобное сходство показателей говорит о равномерном развитии сайта в течении 2015 года. Рисунок 7. Количество новых посетителей на сайте 2015 год Object 16 Интернет-магазин в первую очередь преследует коммерческие цели, поэтому самое важное дня него – количество оформленных заказов и общая сумма покупок. Как видно из графика на Рисунке 8 активные продаже через интернет магазин начались лишь в Марте – Апреле 2015 года. Скорее всего до этого времени статистика заказов не велась. Бурный рост продаж пришелся на Апрель, Август и Октябрь. Это означает, что он частично совпал с ростом числа посетителей на сайте. В Декабре 2015 года сильно возросло число пользователей, но упало число оформленных заказов. Можно предположить, что пользователи хотели найти подарки и предметы для украшения интерьера к новому году, но отказывались покупать в Максидома, потому что были не удовлетворены функциональностью интернет-магазина, или ценовой политикой. Для проверки данной гипотезы необходимо проанализировать показатели, характеризующие поведение пользователей на сайте, такие как глубина просмотра, время на сайте и показатель отказов.

27 Рисунок 8. Количество оформленных заказов в 2015 году Object 18 Первый показатель, который стоит рассмотреть – показатель отказов. Это доля тех пользователей, которые зашли на сайт и сразу же вышли или просмотрели не более одной страницы. На Рисунке 9 представлена динамика изменения этого показателя. Рисунок 9. Показатель отказов в 2105 году Object 21 Для того, чтобы утверждать, что пользователей не удовлетворяет сайт магазина Максидом, значения показателя отказов должно быть прямопропорционально числу оформленных заказов. То есть причина небольшого количества конверсий была бы в том, что пользователи отказывались пользоваться сайтом моментально, так и не перейдя к выбору товаров. Для проверки данной гипотезы посчитаем коэффициент корреляции для данных показателей. Он равен 0,6 что говорит об отсутствии зависимости. Так же попробуем построить регрессию относительно этих двух метрик. Как видно на диаграмме

28 рассеивания на Рисунке 10, линия тренда плохо описывает данные, коэффициент детерминации равен всего 1,9%, что не позволяет утверждать, что существует зависимость числа покупок от показателя отказов. Поэтому нельзя утверждать, что причина снижения продаж во внешнем виде сайта. Рисунок 10. Зависимость числа оформленных заказов от показателя отказов Object 23 Остается вероятность того, что пользователям может не нравиться уровень функциональности и юзабилити сайта, или цены на предлагаемые товары. Если время на сайте и глубина просмотра были достаточно большие во время спада продаж, значит пользователи ходили по сайту и рассматривали варианты, отказавшись от покупки в последний момент. Для дальнейшего анализа рассмотрим динамику этих показателей на Рисунках 11 и 12. Рисунок 11. Среднее время одного посещения 2015 год Object 25

29 Рисунок 12. Средняя глубина просмотра 2015 год Object 27 Показатели прямопропорциональны друг-другу, что следует из их смысла. Чем глубже пользователь просматривает сайт, тем больше времени он на это тратит. Мы наблюдаем отрицательную динамику обоих показателей. Что говорит о том, что несмотря на то, что число пользователей на сайте увеличивается, попадая на него они остаются там ненадолго и покидают, просмотрев все меньше страниц. Такое поведение может иметь две причины: неудовлетворённость ассортиментом и ценами или неудовлетворённость сайтом. Можем ли мы считать снижение продаж в декабре 2015 года следствием одной из них или обеих в совокупности? Для этого проведем регрессионный анализ и выясним есть ли зависимость между числом оформленных заказов и глубиной просмотра/временем проведенном на сайте. Рисунок 13. Зависимость числа оформленных заказов от глубины просмотра страниц 2015 год Object 30 Для начала построим диаграмму рассеивания для числа заказов и глубины просмотра. Исключим данные с 1 января по 31 марта, так как считаем, что за этот период статистика на велась. Результат продемонстрирован на Рисунке 13.

30 Исходной гипотезой является утверждение, что чем больше страниц в среднем просматривают за день, тем больше заказов оформят. Построив диаграмму рассеивания мы так же построим линию тренда, которая имеет следующее уравнение: y=0,0011x+9,9871. Значение коэффициента детерминации не превышает 2%, что готовит о том, что регрессия не значима, а, следовательно, мы отвергаем нашу гипотезу о существовании зависимости. Теперь необходимо проверить есть ли зависимость между числом оформленных заказов и среднем временем на сайте. Для этого так же построим диаграмму рассеивания и линию тренда. Рисунок 14. Зависимость числа оформленных заказов от времени, проведенном на сайте 2015 год Object 32 На Рисунке 14 видно, что линия тренда лучше описывает точки, но коэффициент детерминации 22% не достаточен, чтобы утверждать, что регрессия значима. Утверждение, что количество заказов зависит от времени на сайте тоже является ошибочным. Таким образом нельзя утверждать, что снижение числа заказов в декабре 2015 на фоне общего роста числа посетителей напрямую зависит от снижения приведенных выше показателей.

31 2.3. Сравнение показателей каналов привлечения трафика Трафик на сайт поступает через пять каналов:      Поисковые запросы; Прямые переходы; Рекламный трафик (контекстная реклама); Переходы с других сайтов; Переходы из Социальных сетей. Так же в Яндекс.Метрике учитываются внутренние переходы со страниц сайта, но это не является каналом привлечения пользователей на сайт. Рисунок 15. Доли каналов привлечения трафика в общем объеме трафика Object 34 Рассмотрим представленные источники трафика с точки зрения различных показателей и метрик. Начнем с самого базового показателя – доли каждого канала в общем трафике. На Рисунке 15 наглядно видно, что основную часть трафика составляют переходы по поисковым запросам. Это довольно распространенная ситуация для интернет-магазина, так как чаще всего люди ищут не магазин, а какой-то товар, а поиск выдает список магазинов, в которых этот товар можно приобрести. Так же зачастую пользователю проще ввести название интернет-магазина в поисковой строке, чем вводить его доменное имя в адресную строку. Следующим по занимаемой доле от общего трафика идёт прямой трафик. Это те пользователи, которые целенаправленно переходят в

32 конкретный интернет магазин. Сюда включаются как те, кто вводить адрес сайта в адресную строку, так и те, у кого сайт интернет-магазина сохранен в закладках браузера. Далее почти с одинаковыми долями следуют Рекламный и реферальный трафик. Сюда включены контекстная, баннерная, медийная рекламы и переходы с других сайтов. Самую меньшую долю занимают переходы из социальных сетей, так как это направление привлечения пользователей новое и только развивается в России. Для анализа сложившейся картины сравним полученные данные с результатами исследования, проведенного в 2012 году компанией Webprofiters.15 Для исследования использовалась статистика по сайтам крупных и средних интернет-магазинов из разных товарных сегментов. Размер интернет-магазина определялся по его посещаемости: от 5000 посещений в месяц – средний интернет-магазин, свыше 100 000 посещений в месяц – крупный магазин. В исследовании трафик был разделен на 4 группы:    Поисковый трафик – бесплатный трафик из поисковых систем Контекстная реклама; Реферальный трафик - переходы с других сайтов, не являющихся   поисковыми системами; Прямой трафик; Рекламный трафик – медийная реклама без учета контекстной рекламы. Рисунок 16. Результаты исследования Webprofiters. Трафик интернет-магазинов Object 36 На Рисунке 16 показано соотношение долей каждого вида трафика в общем трафике магазинов, которое явилось результатом исследования. 15Какой трафик наиболее эффективен? [Электронный ресурс]/ Oborot.ru. URL:http://oborot.ru/article/552/34 (дата обращения 16.05.2016)

33 Сравним соотношение, получившееся при анализе данных интернет-магазина Максидом соотношением, сложившемся на рынке в 2012 году. Доля прямого трафика совпадает. Доля Реферального трафика на рынке почти в 3 раза выше, чем у Максидома, Доля рекламного трафика у Максидома ниже, так как он учтен в реферальном трафике, который составляет всего 6% от общего объема, в то время как рекламный трафик на рынке составляет 8%. За счет этого доля прямых переходов у Максидома выше, чем в среднем по рынку. Контекстная реклама у Максидома занимает всего 5%, хотя в среднем на рынке этот показатель 25,3%, что в 5 раз больше. Подводя итог, можно сказать, что Максидом привлекает клиентов в основном за счет поискового трафика, хотя на рынке есть тенденция к большей роли контекстной и медийной рекламы. Для того, чтобы понять насколько эффективным является распределение трафика между каналами, которое установилось для компании Максидом в 2015 году необходимо сравнить данные каналы по показателям продуктивности, то есть насколько много заказов приносит каждый канал, а также насколько заинтересованных пользователей он приводит. Рисунок 17. Заказы, оформленные в интернет-магазине Object 38 Для этого рассмотрим количество заказов, оформленных пользователями, пришедшими через каждый канал продвижения, а также коэффициент конверсий, который показывает какая часть пользователей из тех, что пришли по определенному каналу, сделала заказ. На Рисунке 17 отображено какая часть конверсий относится к каждому каналу привлечения.

34 Из представленной диаграммы мы можем сделать вывод, что в целом конверсии или заказы распределяются равномерно в соответствии с распределением трафика. Более того, доля конверсия для поискового трафика выше, чем доля самого трафика в общем трафике. Для того, чтобы определить насколько продуктивно работает каждый канал посмотрим на коэффициент конверсии и сравним его с коэффициентом конверсии в среднем по рынку на Рисунке 18. Рисунок 18. Сравнение коэффициента конверсии Object 40 Мы видим, что коэффициент конверсии у Максидома ниже, чем рыночные значения. Максимальный этот показатель у Максидома для поискового трафика. На рынке же лидируют прямы переходы, причем коэффициент для них больше 1%. Это существенное преимущество можно объяснить тем, что пользователь, который осознано сразу переходит на определенный сайт интернет-магазина, скорее всего уже намеревается сделать покупку именно там. У Максидома этот показатель существенно отстает, так как он работает не только как интернет-магазин, но и осуществляет розничную продажу офлайн. Таким образом покупатели могут зайти на сайт и просмотреть товары, а затем осуществить покупку уже непосредственно в магазине или просто зайти на сайт чтобы узнать адреса магазинов и время работы. Стоит заметить, что коэффициенты конверсии для реферального трафика, который учитывает медийную рекламу, контекстной рекламы и переходов из социальных сетей выше по рынку, чем у Максидома. Можно предположить, что эти направления

35 недостаточно развиты и при вложении средств в их развитие можно получить больший коэффициент конверсий, а значит и большую прибыль. Для дальнейшего анализа необходимо сравнить показатели отказов каждого канала, чтобы посмотреть насколько заинтересованных в покупках пользователей привлекают данные каналы. На Рисунке 1 представлены показатели отказов Максидома и в среднем по рынку. Рисунок 19. Сравнение значений показателя отказов Object 42 Первое, на что стоит обратить внимание – показатели в среднем по рынку намного выше, чем показатели Максидома. Это можно объяснить хорошей репутацией, которую заработал Максидом еще до создания интернет-магазина. Именно поэтому, наткнувшись на знакомый бренд, пользователь не покидает сайт, а просматривает его. Наименьшее значение показатель отказов по рынку принимает для прямых переходов на сайт, в то время как для Максидома этот показатель наименьший в случае поисковых переходов. Таким образом большая доля поискового трафика на сайт с высоким коэффициентом конверсий оправдана, так как через данный канал переходят действительно заинтересованные пользователи. Показатель отказов рекламного трафика для Максидома является максимальным, как и в целом по рынку, что означает, что этот способ привлечения охватывает и тех пользователей, которые не заинтересованы в покупках

36 Для определения насколько пользователи удовлетворены функциональностью и удобством сайта, а также ценовой политикой Максидома необходимо сравнить глубину просмотра сайта и среднее время, проведенное на сайте. Рисунок 20. Сравнение глубины просмотра сайта Object 44 Рассмотрим Рисунок 20. Максидом опережает по показателям рыночные значения. Это значит, что сайт достаточно глубоко изучают, просматривают множество его страниц. Другой причиной такого покупательского поведения может служить интерфейс сайта, который предполагает множество переходов для достижения страницы с конкретным товаром. Поисковый трафик так же лидирует по данному показателю, что скорее всего означает, что потребители, пришедшие через этот канал максимально заинтересованы в покупке и ищут подходящее предложение. Меньше всего страниц просматривают пользователи, пришедшие через контекстную рекламу. Это подтверждает предположение о том, что контекстная реклама неэффективно привлекает пользователей. В целом по рынку наблюдается меньший разброс значений данного показателя, чем для интернет-магазина Максидом.

37 Рисунок 21. Сравнение среднего времени одного посещения Object 46 На Рисунке 20 представлены показатели среднего времени одного посещения сайта, выраженные в минутах. Как и на предыдущем графике Максидом опережает среднерыночные показатели. В среднем дольше всех на сайте находятся пользователи, которые перешли на сайт напрямую, в то время как у Максидома данный показатель максимальный для поискового трафика. Рекламный трафик и в этот раз оказался отстающим, пользователи меньше всего времени проводят на сайте, перейдя по контекстной рекламе. 2.4. Выводы и рекомендации Проанализировав представленные показатели можно сделать следующие выводы:  Наиболее эффективным и лучше всего развитым для Максидома является  поисковый трафик; Наименее эффективной является контекстная реклама, что в целом отражает  ситуацию на рынке электронной коммерции; Реферальный трафик и переходы их социальных сетей отстают от рыночных показателей по коэффициенту конверсий, что дает нам право предположить, что при должном развитии данных каналов число оформленных заказов может  увеличиться. В целом Максидом опережает рыночные показатели лояльности пользователей, так как уже завоевал деловую репутацию с помощью офлайн продаж.

38  Прямые переходы не дают должного эффекта в виде конверсий, так как Максидом является не только интернет-магазином, но и крупным ритейлером, что позволяет пользователям узнать на сайте информацию, а покупки совершать в магазине. Исходя из вышеперечисленных выводов, можно предложить следующие действия для улучшения показателей работы сайта интернет-магазина:  Увеличить долю контекстной рекламы для того, чтобы проверить гипотезу о ее неэффективности. KPI в данном случае будет служить коэффициент конверсий. Если он поднимется до уровня рынка для данного канала продвижения, то увеличение будет оправданным. Если нет, то оставить количество контекстной  рекламы на прежнем уровне. Увеличить долю реферального трафика за счет использования медийной рекламы и Социальных сетей. Используя современные тенденции, можно начать вести блог о строительстве и ремонте от имени компании ООО «Максидом», который бы содержал полезную информацию для всех  пользователей, интересующихся ремонтом. В рекламных компаниях сделать больший акцент на существование интернетмагазина, чтобы привлечь лояльных пользователей, которые еще об этом не  знают. Провести дополнительное исследование удовлетворённости посетителей самим сайтом. Для этого необходимо выяснить насколько интерфейс дружелюбен к пользователю и удобен в использовании. Заключение В результате проведенного исследования была изучена литература, посвященная каналам привлечения трафика и метрик или KPI их работы. В ходе исследования были

39 выявлены основные стадии развития применения метрик для оценки эффективности, а также подробно описаны показатели, характеризующие работу каждого канала привлечения. Описанные показатели были систематизированы в соответствии с психологической стадией реакции покупателя, пришедшего в интернет-магазин и собирающегося сделать покупку. Были выбраны и проанализированы ключевые показатели работы каналов привлечения трафика в интернет-магазин компании ООО «Максидом». Для подробного анализа были применены статистические методы, позволившие проанализировать динамику показателей в течении 2015 года, а также сравнить среднегодовые показатели конкретного интернет-магазина с усредненными показатели по всему рынку электронной коммерции. Результатом проведенного анализа стало выявление сильных и слабых сторон интернет-магазина Максидом. В числе сильных сторон можно назвать лояльность покупателей, полученную в ходе офлайн торговли и традиционного маркетинга; развитость поискового канала привлечения, который приносит наибольшее число конверсий (заказов). В числе слабых сторон можно выделить отставание от рыночных показателей реферального трафика и контекстной рекламы; сложность в вычислении сконвертировавшихся пользователей, так как некоторые из них выбирают товары онлайн, а оплачивают их офлайн. На основе полученных результатов были составлены рекомендации, реализация которых может способствовать увеличению числа посетителей сайта интернет-магазина. Было предложено уделить особое внимание развитию отстающих каналов трафика, которые, судя по рыночным показателям, могут приносить больший доход. Также необходимо провести дополнительное исследование удовлетворённости сайтом, что позволит, исправив недостатки, добиться снижения показателя отказов и увеличения продаж. В целом интернет-магазин компании Максидом использует все возможные для него каналы привлечения трафика. Проанализировав показатели, можно сказать что он находится на стадии устойчивого роста и имеет хорошие перспективы развития. Список используемой литературы 1. Ayanso A., Mokaya B. Efﬁciency Evaluation in Search Advertising// Decision Science. – 2013. – Vol. 44, №5. – P. 877 – 913.

40 2. Bogner W. C., Barr P. S. Making sense in hypercompetitive environments: A cognitive explanation for the persistence of high velocity competition// Organization Science. – 2000. 3. – Vol 11, Issue 2. - P. 212-226. Campbell D. T., Stanley J.C. Experimental and Quasi-Experimental designs for research. – 4. U.S.A.: Wadsworth Publishing, 1963. – 84 P. Detmar W. Straub, Donna L. Hoffman, Bruce W. Weber, Steinfield C. Measuring eCommerce in Net-Enabled Organizations: An Introduction to the Special Issue// Information 5. Systems Research. – 2002. – Vol. 13, No. 2. – P.115-124. Farris P.W., Bendle N.T., Pfeifer P.E., Reibstein D.J. Marketing Metrics. The definitive guide 6. to measuring marketing performance. – U.S.A.: Wharton School Publishing, 2010. – 414 P. Fraumeni B.M. E-Commerce: Measurement and Measurement Issues// The American 7. Economic Review. - 2001. – Vol. 91, №2. – P. 318-322. Gerrikagoitia J. K., Castander I., Rebon F., Alzua-Sorzabal A. New trends of Intelligent EMarketing based on Web Mining for e-shops// Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 8. 2015. – Vol.175. – P. 75-83. Hoffman D. L., Novak T. P. A new marketing paradigm for electronic commerce// The 9. Information Society. – 1997. Vol 13, Issue 1. – P. 43-54. Jarvinen J., Karjaluoto H. The use of Web analytics for digital marketing performance measurement// Industrial Marketing Management. – 2015. – Vol. 50. – P. 117-127. 10. Key ﬁndings from U.S. digital marketing spending survey [Электронный ресурс]/ Gartner (2013, 6 M a r c h ) . URL: http://www.gartner.com/technology/research/digital- marketing/digitalmarketing-spend-report.jsp (дата обращения 15.07.2014) 11. Leeflang P.S.H., Verhoef P.C., Dahlstrom P., Freundt T. Challenges and solutions for marketing in a digital era// European Management Journal. – 2014. – Vol. 32. – P.1-12. 12. Marketers to Integrate Social Media and Email in 2012 [Электронный ресурс]/ MarketingProfs. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (дата обращения 16.05.2016) 13. MarketingSherpa's 2012 Email Marketing Benchmark Report [Электронный ресурс]/ MarketingSherpa. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (дата обращения 01.10.2011) 14. M a x i d o m . r u – с в о д к а [ Э л е к т р о н н ы й р е с у р с ] / Я н д е к с . М е т р и к а . URL:https://metrica.yandex.com/dashboard?period=2015-01-01%3A2015-1231&id=26323485&ncrnd=947 (дата обращения 10.05.2016) 15. Stefani A., Xenos M. Meta-metric Evaluation of E-Commerce-related Metrics// Electronic Notes in Theoretical Computer Science. – 2009. – Vol. 233. – P. 59-72. 16. Wu D., Ray G., Geng X., Whinston A. Implications of Reduced Search Cost and Free Riding in E-Commerce// Marketing Science. – 2004. – Vol. 23, No. 2. – P. 255-262. 17. Zohar A., Morgan G. Refining our understanding of hyper competition and hyper turbulence// Organization Science. - 1996. – Vol. 7, Issue 4. – P. 460-464.

41 18. Бажанов Р.С. Повышение конверсии за счет анализа источников трафика на основе данных веб-аналитики// Наука и бизнес: Пути Развития. – 2014. – Вып. 12 (42). – С. 121-124. 19. Бобриков О.В., Шинкина Н.А. Привлечение клиентов и увеличение объема продаж с помощью инструментов онлайн-маркетинга// Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2014. – Вып. 01 (79). – С. 30-37. 20. Заичкина П.А., Бараксанов Д.Н. Оценка эффективности программы продвижения с использованием инструментов интернет-маркетинга//Доклады ТУСУРа № 8. – 2012. – С. 80-84. 21. Какой трафик наиболее эффективен? [Электронный ресурс]/ Oborot.ru. URL:http://oborot.ru/article/552/34 (дата обращения 16.05.2016) 22. Кимилоглу Х., Зарали Х. Как оценить успешность онлайн-управления взаимоотношениями с клиентами? (Часть 1) // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2011. – Вып. 03 (27). – С. 194 – 205. 23. Кимилоглу Х., Зарали Х. Как оценить успешность онлайн-управления взаимоотношениями с клиентами? (Часть 2) // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2011. – Вып. 04 (28). – С. 270 – 280. 24. Ключевые стратегии интернет-маркетинга [Электронный ресурс]/ Блог Texterra. URL: http://texterra.ru/blog/klyuchevye-strategii-internet-marketinga.html (дата обращения 16.05.2016) 25. Комарова Е.В., Москаев А.В. Почему в термине «интернет-маркетинг» слово маркетинг становится главным// Вестник ТвГУ. Серия «Экономика и управление». – 2015. – Т. 2. № 1. – С. 166-173. 26. Костин К.Б. Онлайн-сообщества как новый маркетинговый канал для продвижения товаров и услуг в социальных сетях//Вестник ИНЖЕКОНа. – 2013. – Вып.2 (61). – С. 132-139. 27. Лезина Т. А., Лукичёва Т. А., Сидоров И. Н. Рекламная компания в интернете: проблема измерения эффекта// Вестник СПбГУ. Сер.5. – 2013. – Вып. 1. – С. 132-142. 28. Никулин Д.Н. Современный комплекс маркетинга интернет-магазинов// Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2015. – Т. 9, № 3. – С. 114-118. 29. Прогнозирование целевого трафика: определяем потенциал сайта в привлечении ауд и т о р и и [ Э л е к т р о н н ы й р е с у р с ] / Э н ц и к л о п е д и я м а р к е т и н г а . URL: http://www.marketing.spb.ru/lib-comm/internet/traffic_prediction.html (дата обращения 16.05.2016) 30. Савельева И.П., Никулин Д.Н. Оценка эффективности интернет-рекламы с помощью систем веб-аналитики// Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2014. – Том 8, № 3. – С. 99-105.

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв