Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Существует множество хороших метрик, помогающих нам понять поведение покупателей на наших сайтах: коэффициент конверсии, количество просмотров на одного посетителя, среднее время пребывания на сайте, среднее количество просмотренных страниц перед покупкой и т.д. и т.п., и все они поддаются сегментированию (выделению составляющих). Но иногда они не могут насытить и удовлетворить нас.

Эти две метрики я не часто встречал в повседневных наборах аналитиков, но мне они очень нравятся, поскольку они могут поведать многое о поведении покупателей, особенно в контексте прибыли. Называются они — “Количество дней до покупки” и “Количество визитов до покупки”. Уверен, вы встречались с ними раньше. Если нет — читайте дальше.

(Я использую термин «покупка», но в электронной коммерции нет ничего уникального: вы можете использовать эти метрики, если ваш сайт предназначен для поиска потенциальных покупателей или для того, чтобы посетители скачивали PDF файлы, или для техподдержки. Всё что нужно с вашей стороны — чёткое понимание того, в чём выражаются «положительные результаты» работы вашего сайта.)

Сегодня большинство применяемых в веб-аналитике метрик (или, если угодно, KPI — key performance indicators) основываются на сессиях. Не все, но большинство из них. «Ограниченность» метрик, основанных на сессии, в том, что в них подразумевается «результат» за одну сессию (или, если угодно, за один визит). Как правило, это не соответствует действительности. Покупатели заходят на сайт, уходят и приходят вновь, в зависимости от цели вашего сайта, и только потом, может быть, принимают решение (покупают, оформляют подписку, получают ответ техподдержки, отправляют вашему директору гневное письмо о полной несостоятельности вашего сайта).

Эти две метрики «всесессионны», и поскольку они отражают то, как покупатели используют сайт в целом, они могут быть весьма полезными.

Ладно, хватит тянуть резину — перейдём к специфике (хотя должен признать, что я гораздо лучше справляюсь с этим у демонстрационной доски, чем в блоге, поэтому прошу вас набраться терпения — материал сложный)

Подразумевается, что:

Ваш веб-сайт использует некую систему отслеживания сессий. Как правило, вне зависимости от того, пользуетесь ли вы веб-блогами или javascript для сбора данных, отслеживание сессий происходит с помощью куки, либо через вашу веб-аналитическую платформу, либо через ваш веб-сервер. Годится и то, и другое.

Ваш сайт устанавливает как временные сессионные куки, так и постоянные на 100% анонимные “user_id” куки.

Во всём, что зависит от куки, желательно пользоваться первичными куки (first party cookies) для более качественных результатов (это не исключит ошибок полностью, но уменьшит). [PS: Если сейчас у вас не первичные куки, я настоятельно рекомендую уговорить вашего провайдера переключить вас на первичные куки как можно скорее, все серьёзные ребята их поддерживают.]

Определения

Среднее количество визитов до покупки: Среднее количество сессий от первого посещения сайта до покупки

Среднее количество дней до покупки: Среднее количество дней от первого посещения сайта до покупки.

Почему вы должны оценивать эти KPI?

KPI Очень часто наша аналитика упускает тот факт, что человек совершает множество различных действий перед покупкой. Люди приходят, присматриваются, приходят снова, видят что-то ещё, идут почитать обзоры на Amazon, сравнивают цены и после всего, по какой-то непонятной причине, несмотря на то, что вы продаёте по явно завышенным ценам, они совершают покупку именно у вас.

Метрики, основывающиеся на сессиях (а это практически все метрики, входящие в стандартные комплекты отчётов современных инструментов веб-аналитики), упускают это из вида.

Итак, когда вы проводите ваши партнёрские маркетинговые программы или PPC кампании, или занимаетесь рассылками, какова ценность первого визита посетителя, и надо ли вам платить больше, чтобы покупатели зашли к вам на том основании, что они могу у вас задержаться?

Одна из главных причин оценивать эти KPI — получить представление о том, сколько же в действительности нужно времени людям, чтобы сделать покупку на вашем сайте, и как поведение людей различается для различных групп покупателей. Если разница есть, вы сможете использовать эти знания для оптимизации ваших кампаний, промо-акций и прочих усилий по извлечению максимума из вложенных баксов.

Как оценивать эти KPI?

Находящиеся в вашем распоряжении аналитические программы попросту не предоставляют возможностей для столь сложного анализа, поэтому нам необходимо воспользоваться нашей базой данных, которая хранит накопленные данные о действиях пользователей (clickstream) и результатах этих действий (outcomes). Возможно ваша аналитическая программа позволяет сделать это (если так, поделитесь с нами в комментариях). Мы же пользуемся SQL запросами, и вот этот запрос на человеческом языке:

1. Собрать все сессии за последние х месяцев (в нашем случае 6 месяцев, что означает миллионы записей, так что мы используем oracle)

2. Данные, которые вы будете выбирать для каждой сессии, зависят от специфики вашего сайта. Я предлагаю все переменные из куки, все параметры маркетинговых кампаний, страницы.

3. Упорядочить сессии по их постоянному “user_id” куки (часто сайты используют shopper_id в качестве постоянного куки, спросите у ваших веб-технарей, как эти куки называется у вас, уж они то знают)

4. Для каждого «набора», полученного в предыдущем пункте, проверить наличие сессии, включающей страницу «Спасибо за покупку!».

5. Для первой метрики Количество визитов до покупки:

1. Выбрать все постоянные куки для тех user_id, которые совершили покупку в данном месяце (например июль 2006)

2. Просмотреть данные предыдущих периодов (в нашем случае шесть месяцев) и найти их первый визит

3. Сосчитать количество сессий в «наборе» между первым визитом и визитом-покупкой

6. Для второй метрики Количество дней до покупки:

1. Выбрать все постоянные куки для тех user_id, которые совершили покупку в данном месяце (например июль 2006)

2. Просмотреть данные предыдущих периодов и найти их первый визит

3. Сосчитать количество дней в «наборе» между первым визитом и визитом-покупкой

7. Готово, налейте себе шампанского — вы заслужили.

Что вам делать дальше?

Теперь у вас есть эти метрики в целом по сайту, и выглядит это примерно следующим образом (цифры, очевидно, ненастоящие и ваши будут совсем другими):

Веб аналитика: Оценивайте количество дней и визитов до покупки

И…

Веб аналитика: Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Это невероятно ценно уже само по себе. Если бы эти данные были реальными, да ещё и для вашего сайта, как здорово было бы узнать, что целых 81% людей «конвертируются» за 3 или менее сессии и большинство из них (62%) в тот же день (!!). Если вы из тех, кто считает стакан наполовину пустым, вам будет тяжело осознавать то, что у вас по сути всего один день и парочка шансов но то, чтобы превратить посетителя в покупателя. Шансы, что кто-либо совершит покупку после первого дня стремительно уменьшаются.

Вы, очевидно, можете сгруппировать визиты и дни, и сделать выводы о текущем состоянии вашего бизнеса.

Сегментирование сделает эти данные ещё более ценными (ну разве не отличная идея?! : )).

Для начала поступим просто. Сделаем разбиение по месяцам, чтобы увидеть динамику изменений. Становятся ли показатели лучше или хуже со временем? Каково влияние сезонности на эти цифры (так что в мёртвом месяце июле, когда люди отдыхают, в отличие от Дня святого Валентина, вы можете поэкспериментировать с сайтом)?

Мой стандартный совет после этого: сделайте выделение по вашим основным стратегиям привлечения покупателей (например: партнёрские маркетинговые программы, “прямой” траффик, PPC, SEO, ссылки с блогов и т.д.). У вас появится настоящее понимание поведения покупателей, потому что вы увидите что-то вроде этого:

Веб аналитика: Оценивайте количество дней и визитов до покупки

Ну разве не весело? Только для такого ботана как я, скажете? Согласен. :)

Какие действия предпринять?

Когда вы начнёте понимать всесессионное поведение покупателей, вы сможете заглянуть под покрывало, которое не приоткрывается стандартными средствами веб-аналитики. Это также означает, что если вы забрались так далеко, вы можете развить ваше понимание сути процессов и превратить его в конкурентное преимущество, поскольку это непростая задача в том числе и для ваших конкурентов.

На основании этих KPI вы можете предпринять следующие действия:

Оптимизируйте расходы на ключевые фразы PPC кампаний, особенно при ставках на термины «категорий» (с терминами категорий вы надеетесь попасть в поле зрения «пораньше» по сравнению с брендовыми терминами, и если число сессий в нашем анализе мало, это удручает, так что тратьте меньше на термины категорий — это чисто гипотетический пример).

Оптимизируйте содержимое и структуру вашего сайта под нужды различных сегментов посетителей. Если я приду к вам и скажу, что у вас есть всего одна сессия для того, чтобы убедить меня совершить покупку, а в противном случае я ухожу, будет ли ваш сайт таким же, как сейчас? Вероятно нет. Вы выбросите весь дополнительный материал и сосредоточитесь на самом главном. И наоборот, если данные покажут, что поведение покупателей растянуто по нескольким дням/визитам, вы можете/должны дать им больше дополнительной информации, раз они хотят её.

Оптимизируйте “перехватчиков”. Это реально круто, если ваша веб-платформа на это способна. Если вы знаете точку выхода (скажем, третья сессия) для ваших покупателей, вы можете предложить товар в четвёртой сессии или, базируясь на том, что они уже посмотрели, показать нечто аналогичное (это ваш последний шанс) или спросить адрес e-mail для будущих предложений, или что-то ещё.

Итак, что думаете вы? Было интересно? Вы совершенно запутались? Вы уже используете эти метрики в повседневной работе? Не согласны с чем-то из вышеизложенного? Пожалуйста, поделитесь вашим мнением в комментариях.

Excellent Analytics Tip#6: Measure Days & Visits to Purchase

ГлавнаяВеб-аналитика → Оценивайте количество дней и визитов до покупки