Веб-аналитика для маркетолога - зачем нужна аналитика в маркетинге?

В данной статье рассмотрим: что такое аналитика в маркетинге, зачем нужен анализ и как он может быть полезен для маркетинговых задач.

Содержание:

Что такое аналитика в маркетинге?
О веб-аналитике для маркетологов

Аналитик в интернет-маркетинге чуть ли не самый важный специалист во всём отделе. От него во многом зависит в каком направлении будет развиваться компания, маркетинг и конкретные кампании по продвижению. Существуют различные инструменты аналитики, которые помогают находить решения для разных ситуаций. Например, отследить результативность, затраты на любое рекламное действие в интернете и определить слабое звено. А сквозные методы аналитики в маркетинге дают возможность понять, где возникают потери в доходах бизнеса и устранять дыры в воронке продаж. Данная статья поможет лучше понимать, зачем нужен анализ и как он может быть полезен для маркетинговых задач.

Что такое аналитика в маркетинге?

Веб-аналитика для маркетолога

Прежде всего, стоит определить что такое аналитика в маркетинге, где и как она используется. Построим изложение от общих методов анализа к частным решениям.

Чем крупнее компания, тем большее количество самой разнообразной информации имеется в её распоряжении, которую надо собирать из разных источников. Чтобы понять, что происходит с бизнесом, как работают внутри процессы, необходим анализ получаемых данных. Для этих целей используются системы business intelligence. Их особенность заключается в том, что они предназначены для обработки данных и приведения их к универсальному виду для составления интегрированного аналитического отчета и дальнейшей корректной работы с ним.

Таким образом, инструменты business intelligence обеспечивают оперативный доступ к данным, в которых отражается текущая ситуация по организации. Например, объем продаж по регионам и филиалам, их структура по отдельным товарным позициям и т.п. Также подобные системы имеют возможность визуализации данных в виде графиков, диаграмм и т.д.

Для маркетинга система business intelligence полезна тем, что позволяет обработать и анализировать большой массив информации следующего характера:

• Структура спроса на представленный ассортимент, какие продукты продаются в большем объёме.

• Преобладающие паттерны потребительских покупок в текущий момент времени для реагирования на изменения потребностей аудитории, внесения изменений в ассортимент, разработки товаров или услуг, соответствующих актуальным тенденциям.

• Сравнение конверсий и интенсивности продаж в разных каналах и точках, а также изменение показателей при применении вариаций распределения бюджетов и усилий по маркетинговому продвижению.

Business intelligence имеет описательный характер аналитики. Программа показывает ретроспективную ситуацию и позволяет узнавать, что можно улучшить в текущих условиях в действиях и процессах маркетинга и отдела продаж для увеличения показателей бизнеса и возврата инвестиций. Другими словами, она вскрывает проблемные места внутри бизнеса, но не даёт ответа, что ждёт организацию в будущем в меняющихся рыночных условиях.

Для составления прогнозов возможного развития событий используется маркетинговая аналитика. В этом случае в обязанности marketing analyst или любого другого специалиста в сфере маркетинга входит деятельность по активному изучению рыночной ситуации, и что вообще происходит во внешнем окружении компании. Вот за чем ведёт он наблюдения:

1. Тренды и тенденции в потребительских настроениях и продвижении. В этом случае подвергаются изучению все новинки на рынке, как они воспринимаются целевой аудиторией, о чём говорят, на каких качествах делают акценты потребители, какие темы и сообщения получают у них высокий отклик, причины этого, какие коммуникационные платформы становятся наиболее популярны и почему и т.п.

2. Сравнительный анализ продуктов компании с аналогами конкурентов. Для этого исследуются качества других предложений на рынке, цены на них, рыночные доли, особенности и затраты на рекламное продвижение, позиционирование, восприятие потребителями и т.д.

3. Анализ рынка сбыта. В этом случае в фокус внимания попадает потенциал потребительского спроса, его изменение во времени, уровень конкуренции, действия других компаний, возможность появления новых игроков и т.д.

4. Анализ эффективности маркетинговых кампаний. Планирование любых рекламных проектов включает в себя аналитику по тому, какой результат ожидается получить от его проведения, какой будет приток новых клиентов, возврат существующих, какой коэффициент возврата на инвестиции вероятно получить. Для этого используется за предыдущий один год статистика конверсий на всех уровнях воронки продаж в качестве сравнения.

5. Web analytic является частным случаем оценки результатов маркетинговых кампаний, но применительно для онлайн-продвижения. Она имеет широкий круг задач для применения, поэтому предлагаем на ней остановиться подробнее.

О веб-аналитике для маркетологов

Веб-аналитика

В современной мире, когда основные ресурсы для продвижения направляются организациями в интернет, веб-аналитика для маркетолога становится главным способом управления рекламными кампаниями. Анализ статистических данных посещений и просмотра страниц сайта даёт богатую информацию для улучшения корпоративного интернет-ресурса, изучения поведения пользователей, а также оценки результативности каждого канала привлечения клиентов.

В общем виде при проведении веб-аналитики сайта рассматриваются отдельно и в совокупности следующие показатели:

• Проведенное на сайте время. Оно свидетельствует о наличии или отсутствии интересующей пользователя информации на интернет-площадке компании.

• Глубина просмотра, т.е. количество страниц, которые пользователь открыл за один визит. Чем больше число кликов, тем с наибольшей вероятностью можно утверждать, что ресурс человек оценил как нужный и полезный.

• Маршруты пользователей или переходы между страницами сайта. В этом случае многое зависит от того, как реализован сайт, логичны ли связки контента, которые запланированы компанией для посетителей, чтобы приблизить их к покупке. Статистика переходов может указать на ошибки, которые уводят пользователей в сторону, отвлекают их внимание от действий, которые необходимы для реализации продаж.

• Особенности поведения пользователей. В случае проведения экспериментов при поиске лучшего решения веб-аналитика поможет обнаружить, что действует эффективнее на привлекаемую аудиторию посетителей, а что — наоборот. Например, цветовое оформление, размеры кнопок, пропорции других элементов, описание и т.д.

• Источники перехода, т.е. с какого ресурса, с какого типа контента или рекламы, поискового запроса и т.д. пришли пользователи. Даёт понять, какие площадки и какой контент работают лучше для привлечения аудитории.

• Целевые действия и качество привлекаемого трафика. При проведении рекламных кампаний можно отслеживать насколько эффективно работает каждый канал, какие настройки рекламы дают больший отклик, какая доля конверсий у пользователей из разных источников и от рекламных объявлений.

• География посетителей. Веб-аналитика даёт возможность понять из каких регионов, стран приходят посетители и с какой целью или интересами.

• Демографические, социальные признаки посетителей и сферы их интересов. Если компания ещё не очень хорошо изучила свою целевую аудиторию, то веб-аналитика позволяет лучше понять её характеристики или сопоставить свои настройки показа рекламы с фактически получаемым целевым трафиком.

Заниматься веб-аналитикой сайта — ежедневная обязанность маркетолога, даже если она не прописана в его должностной инструкции. Подходя к этому вопросу со всей ответственностью, специалист по онлайн-продвижению получает чрезвычайно полезную информацию как о качестве интернет-площадки компании, так и о действии используемых рекламных инструментов, а также об особенностях аудитории и её поведения. Однако в чистом виде статистика посещений сайта хоть и хороший источник инсайтов о том, как повышать эффективность маркетинга, но имеет свои ограничения.

Обилие информации в интернете и конкурентных предложений сильно влияют на поведение пользователей. Наиболее типичный сценарий предполагает множество контактов с брендом прежде, чем потребитель решится на покупку. При таком алгоритме действий посетителей использование только статистических данных веб-аналитики начинает давать сбои и приводить к не совсем корректным выводам. Дело в том, что потребитель может прийти на сайт, изучить интересующую его информацию о продукте и, не сделав заказа или покупки, покинуть его. В этом случае web-аналитик вполне логично предположит, что либо что-то не так реализовано на сайте, либо канал, по которому пришел данный пользователь, работает неэффективно.

Однако сам посетитель может спустя какое-то время, получив дополнительную информацию на других площадках, вернуться на сайт компании и решится на покупку. Чтобы увидеть подобный сложный маршрут человека к своему выбору, требуется иной уровень организации сбора данных и их анализа. Подобный подход обеспечивает система сквозной аналитики.

Её особенность заключается в том, что при первом контакте с пользователем в CRM-системе компании ему присваивается индивидуальный идентификационный номер. Всё последующее взаимодействие с брендом учитывается и записывается в индивидуальную историю для каждого потребителя. Таким образом, статистическая картина становится объёмной не только по размеру, но и по представлению данных. Она отражает результативность не только в моменте по схеме: переход — навигация по сайту — целевое действие; но и с учётом информации о более ранних посещениях, источниках перехода, просмотрах страниц и результатах визитов. Более подробно об этом можно узнать в статье «Сквозная аналитика: система, примеры и инструменты». А основы профессии можно получить на курсе «Сквозная аналитика в маркетинге».

Для сбора статистики и первичного анализа, как правило, используются сразу несколько счётчиков, так как их данные могут дополнять друг друга. Веб-аналитику надо уметь работать с каждым из них, даже если он отдаёт предпочтение какому-то одному. К наиболее популярным сервисам, предоставляющим такую услугу, относятся Google Analytics, Яндекс.Метрика, OpenStats, Adobe Analytics и другие.

Если верить Марку Твену, то «существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика». Конечно, не стоит воспринимать фразу буквально, так как она предполагает, что есть опасность в интерпретации данных. По этой причине не стоит полагаться только на отчёты о трафике пользователей на сайте. В наложении веб-статистики на другие доступные данные позволяют проводить более глубокий анализ, который может подсказать интересные и перспективные решения для увеличения эффективности продвижения в интернете. Вот несколько задач, которые можно решить с помощью расширенной веб-аналитики:

• Нахождение более точного сегментирования потребителей. Например, когортный анализ по параметру среднего чека может помочь выявить наиболее эффективные рекламные сообщения и таким образом использовать полученные данные для формирования более точных, персонифицированных предложений для каждого сегмента клиентов.

• Оптимизация рекламного бюджета. Мониторинг и анализ взаимодействия с целевой аудиторией потребителей может выявить неэффективные контакты, которые являются статьёй расходов, но при этом не оказывают влияния на переход пользователей на следующий уровень воронки продаж.

• Оптимизация контента. Веб-аналитика помогает выявить наиболее востребованное содержание, подачу и каналы размещения, которые дают лучшие результаты для привлечения клиентов и их удержания.

• Поиск оптимальных стратегий продвижения. Веб-аналитика помогает проводить качественные исследования и получать достоверные результаты тестирования, чтобы взаимодействовать с потребителями на более качественном уровне.

Резюмируя сказанное, стоит отметить, что маркетинговая аналитика и веб-аналитика в частности поощряют переход и применение компаниями в практике среды принятия решений, основанной на данных. Постановка целей в оцифрованном виде становится естественным явлением, а исполнение и контроль привязывается к метрикам.

Читать также

Дата

20 апреля 2021

В статье упомянуты

Центр развития компетенций в маркетинге Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ