Блог про аналитику

После того, как я посеял в ваши души сомнения о том, кого считать клиентом , самое время подойти к задаче с другой стороны и задаться вопросом: как мне делать высокоэффективный маркетинг? На самом деле существует много течений маркетинга, каждое из которых претендует на название высокоэффективного. У них много названий таких как CRM , Loyalty Marketing , 1-to-1 Marketing  и т.д. но все они так или иначе строятся на одной основе. И основа эта неизменна. Чтобы повысить ценность клиентской базы, нужно: Удерживать наиболее ценных клиентов (most valuable customers) Стараться сконвертировать обычных клиентов в ценных клиентов. Хорошее правило, но уж очень общее. Давайте попробуем его уточнить. Первое, что вам нужно понимать, кто же эти наиболее ценные клиенты.  Надеюсь, каждый из вас уже понимает, что не существует одинаковых клиентов .  Нет, они не просто живут в разных городах, имеют разный пол, дату дня рождения и т.д. Они дают бизнесу разную ценность. Кто-то начал покупать

Итак, в прошлом посте я сделал краткую вводную о Джиме Ново, а также вскользь упомянул дисциплину Маркетинга Баз Данных. Сегодня я постараюсь определить ключевые понятия , на которых строятся работы Джима Ново. Начнем с начала. Кого считать клиентом? Практически все изыскания Джима Ново касаются работы с таким valuable asset как Клиентская База Данных. И здесь возникает очень важный вопрос - кого же считать клиентом? С одной стороны, практически для любого e-commerce, клиент это тот, кто делает у вас покупки. Но разные клиенты имеют разную ценность для бизнеса. Допустим, у вас есть два клиента (клиент А и клиент Б). Оба они сделали покупку 10.01 .2013. Клиент А сделал повторную покупку через 55 дней (06.03.2013), а затем еще одну через 60 дней (05.05.2013). Клиент Б не сделал с тех пор ни одной повторной покупки. И здесь у вас в голове могут начать возникать такие вопросы: Какой клиент вероятнее все еще остается клиентом моей компании? Кто из них вероятнее сделает следу

Сегодня я сделаю вводную про Jim Novo - гениально-прикладного маркетолога современности. Начну пожалуй с того, как я узнал о Джиме Ново Есть один небезызвестный украинский маркетолог. Зовут его Рома Рыбальченко . В далеком 2010 г. он активно проповедовал дисциплину Маркетинг Баз Данных . Для меня (человека аналитического, с техническим образованием) возможность строить выводы не на пустом месте, а на основе данных хранящихся в моей Базе Данных показалась мне весьма заманчивой. Я, по совету Ромы, раздобыл книгу Маркетинг на основе баз данных  (автор - Артур Хьюс) и начал ее изучать. Однако, как оказалось книга эта была не совсем прикладная. Она проясняла общие подходы к Маркетингу Баз Данных, делала неплохую вводную в дисциплину, но далеко не всегда предлагала конкретные механики сбора данных и расчета уже заинтересовавших меня показателей Маркетинга Баз Данных. Тогда, как обычно, я просто начал гуглить. К моему удивлению тогда я даже нашел целый Институт Маркетинга Баз Данны

В предыдущем посте мы с вами уже попробовали, в некотором смысле, оценить имейл-рассылку (сделав A/B тестирование и правильно сравнив конверсию открытий между тестовой и контрольной группой). Все это здорово, но это лишь малая часть того, что вы можете сделать для своего e-commerce. ВАЖНО: Возьмите за привычку спрашивать себя в конце дня - сколько денег имейл-рассылка принесла компании сегодня. Иногда бывают трудности с просчетом, но чаще это просто тот неудобный вопрос, который вы не хотите себе поставить. Тем не менее, самые успешные проекты в SV задают себе такой вопрос постоянно: после добавления новой фичи в продукт, после редизайна Landing Page, после отправленной имейл-рассылки и т.д. Эти люди очень сфокусированы на результате, они постоянно делают допущения (выдвигают гипотезы), проводят тесты, отбрасывают то, что не работают и начинают следующую итерацию выдвижения гипотез с учетом уже полученных новых фактов. Это часть культуры правильного e-commerce проекта (на самом д

Итак, в предыдущем  посте мы обсуждали воронку, которая формируется в результате Продуктовой рассылки и бегло рассмотрели основные элементы рассылки с которыми нужно работать, чтобы улучшить верхнюю часть этой воронки. Ну что ж, давайте вернемся к теме этого поста: у меня красивая рассылка, что дальше? Делайте A/B тестирование Например, Вы всегда отправляли вашу рассылку в 11:00 утра. Теперь вы хотите посмотреть на то, как активно ваши подписчики будут открывать и читать вашу рассылку, если вы отправите ее им к 9:00. Для этого делим базу подписчиков, допустим 10,000 человек, на две группы: Control: 5,000 подписчиков, которые получат имейл-рассылку в 11:00 Test/Treatment: 5,000 подписчиков, которые получат имейл-рассылку в 9:00. Чтобы разделить базу подписчиков воспользуйтесь Excel. Загрузите всех подписчиков туда и рассчитайте на "первый, второй". ВАЖНО: Нельзя просто взять и разделить базу подписчиков 50/50, т.к. последние 50% подписчиков в списке - это, ско

В одном из предыдущих  постов я уже сделал вводную по видам имейл-рассылки. Напомню, что имейл-рассылки бывают Продуктовые и Триггерные. Так вот сегодня мы поговорим о  Продуктовой имейл-рассылке  - наиболее распространенном виде имейл-рассылки в Украине. Как правило, Продуктовая рассылка преследует три последовательные цели: Уведомить : донести до клиентов информацию о новых (или актуальных) продуктах. Вовлечь : увлечь клиента изучить предложение, перейти на сайт. Продать : продать товар или услугу. По сути, эффективная Продуктовая имейл-рассылка это воронка, в которой на каждом этапе вы делаете усилия, чтобы перевести максимальное количество клиентов на следующий шаг. Уведомить На этом шаге воронки, вам необходимо  точно знать, сколько имейлов вы отправили и сколько из них дошло до адресатов.  Это задача решается относительно просто. Начните использовать для имейл-рассылки Email Service Provider (ESP). Краткое введение о том, что такое ESP вы можете почитать в Wikipedia

Делать или не делать имейл-рассылку - вот в чем вопрос... На самом деле это не вопрос. Первый серьезный вопрос над которым стоит задуматься при отправке своей имейл-рассылки это: а доставляется ли она до адресатов (deliverability)? Помните: отправленный имейл   ≠   имейл, который лег в INBOX.  Имейл может не дойти до адресата по разным причинам. Основные 5 причин ниже: Ваш IP-адрес (например, 192.168.10.128) уже в блек-листе. Ваш домен (например, @domain.com.ua) уже в блек-листе. Имейл с которого вы отправляете (из поля FROM) уже в грей-листе. Ваши имейлы не имеют цифровой подписи  DKIM  и почтовые сервера без верификации  SPF . Контент вашего имейла содержит признаки СПАМА.  В первых двух ситуациях (IP-адрес или домен в блек-листе), имейл, как правило, будет отсечен спам-фильтром и даже не дойдет до папки СПАМ. Здесь у вашего имейла  нет никаких шансов  быть прочитанным. ВНИМАНИЕ: покупая чужую базу имейлов, помните, что это может стать началом конца вашей имейл-рас

Сегодня я лишь попробую приподнять огромную и очень важную тему для любого e-commerce проекта. И эта тема - имейл-рассылки. Кто-то из вас думает, что все уже знаете о них, кто-то даже не пробовал, кто-то делает от случая к случаю. Ясно одно, почти все e-commerce проекты используют этот замечательный инструмент на свой лад. Первый вопрос , который я себе задаю, при создании имейл-рассылки - с какой целью я делаю имейл-рассылку? Концептуально, я разделяю имейл-рассылки на два класса: Продуктовые (newsletter) рассылки Триггерные (trigger based, transactional, auto-responders) рассылки Каждый из этих классов рассылки имеет свои цели, свои возможности. Давайте рассмотрим их поближе. Продуктовая имейл-рассылка имеет своей целью донести до клиента информацию о новых (или актуальных) продуктах. Иногда такая рассылка носит чисто информационный окрас, но в e-commerce проектах такая рассылка чаще предназначена продавать (товары или услуги). Продуктовая имейл-рассылка, как мин

Воронка (Funnel) в Google Analytics (GA) является одним из важнейших инструментов по улучшению конверсий на сайте. Ведь воронка это как раз тот инструмент, который легко позволяет: задать перечень шагов для достижения цели, а затем также легко  отслеживать какое количество клиентов переходят от одного шага к другому и  оценить общий результат (botom line). Тем не менее, для правильного пользования воронкой (как впрочем и любым другим инструментом) нужно понимать, как она устроена. Сегодня я кратко перескажу англоязычную статью веб-студии LunaMetrics о том, какие бывают типичные заблуждения при пользовании воронкой в GA. Итак начнем. Первое заблуждение Мы задали две воронки (два пути), которые клиент проходит, чтобы купить товар на сайте. В одной воронке клиент вначале выбирает категорию товара , затем выбирает партнера и переходит к заполнению формы заказа. В другой воронке  клиент сразу выбирает партнера и переходит к заполнению формы заказа.  Вопрос : будет ли

Google Analytics неплохой инструмент для базового трекинга e-commerce проекта и тремя, на мой взгляд, ключевыми его возможностями являются: включение и интеграция e-commerce кода  в вашу страничку оформления заказа,   установка Goals (целей) и  настройка Goal Funnel (воронки для достижения цели).  О воронке мы сейчас и поговорим. Основной целью сайта, с котором я соприкасался, было достижение странички, где клиента благодарят за оформленный заказ. Воронка для достижения этой цели состояла из таких шагов: зайти на страничку поставщика и выбрать товары зайти на страничку оформления заказа и заполнить форму  и, собственно, перейти на страничку цели (Goal URL), где клиента благодарят за сделанный заказ. Когда мне дали админ доступ к GA аккаунту, я первым делом решил посмотреть какие цели установлены и какие воронки настроены. Если на вашем сайте не установлено ни одной цели (и не настроено ни одной воронки), то ваш e-commerce уже под угрозой. Настроить воронку для д

Ранее я никогда не рассматривал Google Analytics (GA) как серьезный инструмент веб-аналитики. В тех проектах с которыми я соприкасался, клиентская база была уже сформирована, и я работал именно с ней. В целом, я всегда считал, что намного эффективнее, коллекционировать информацию о поведении твоих сегодняшних клиентов, нежели присматриваться к визитерам, тем кто может стать  (или не стать)  твоим клиентом лишь завтра.  А потому я искал и нарабатывал инструменты подключения к БД и выгрузке интересующей меня статистики о текущих клиентах в Excel, используя SQL-запросы и специальные драйвера для Excel.  Как именно можно получать данные из БД в Excel в режиме реального времени и визуализировать их, я напишу в одном из следующих постов. А сейчас вернемся собственно к GA. Проекты бывают на разных стадиях, и вот я столкнулся с проектом, у которого база клиентов только формировалась, внутренняя структура БД была примитивной, а потому разумного объема и широты исторических данных просто