Размещено на http://www.allbest.ru/

Санкт-Петербургский государственный университет

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

по направлению 080500 - "Бизнес-информатика"

на тему: "Анализ ключевых показателей работы каналов привлечения трафика в интернет-магазин"

Выполнила: бакалавриант 4 курса

Румянцева Мария Александровна

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук,

доцент Лёзина Татьяна Андреевна

Санкт-Петербург - 2016

Содержание

• Введение
• Глава 1. Ключевые показатели эффективности работы каналов привлечения трафика в интернет-магазин
• 1.1 Каналы привлечения трафика в интернет-магазин
• 1.2 Формирование метрик как способа регулирования деятельности фирмы
• 1.3 Базовые метрики
• 1.4 Метрики медийной рекламы
• 1.5 Метрики E-mail маркетинга
• 1.6 Метрики социальных сетей
• 1.7 Финансовые метрики
• 1.8 KPI на различных стадиях реакции пользователя
• Глава 2. Анализ ключевых показателей эффективности
• 2.1 Описание данных
• 2.2 Общий анализ трафика
• 2.3 Сравнение показателей каналов привлечения трафика
• 2.4 Выводы и рекомендации
• Заключение
• Список используемой литературы

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.

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. Gerrikagoitia 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.

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

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 видео-рекламу. 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 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 введения адреса в адресную строку. Постоянным клиентам интернет-магазина не составит особого труда запомнить не сложные названия, являющиеся одновременно наименованием домена. Но также 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. Ключевые стратегии интернет-маркетинга [Электронный ресурс]/ Блог Texterra. URL: http://texterra.ru/blog/klyuchevye-strategii-internet-marketinga.html (дата обращения 16.05.2016).

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 "Экономика "Рунета" 2013-2014" (НП "РАЭК" и Национальный исследовательский университет - Высшая школа экономики). Прогнозирование 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).

Рисунок 1. Востребованность каналов привлечения трафика

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 также важны в организациях, помогая справится с высококонкурентной средой на рынках. Bogner 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.^, Zohar A., Morgan G. Refining our understanding of hyper competition and hyper turbulence// Organization Science. - 1996. - Vol. 7, Issue 4. - P. 460-464. Метрики позволяют исследователям в своих областях напрямую сравнивать людей, временные периоды, индустрии, культуры или географические регионы. Campbell D.T., Stanley J.C. Experimental and Quasi-Experimental designs for research. - U.S.A.: Wadsworth Publishing, 1963. - 84 P.

Для менеджера, работающего в компании метрики - способ изучить какие стратегии работают, а какие нет, куда стоит перенаправить свои силы и средства. Также 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. Hoffman D.L., Novak T.P. A new marketing paradigm for electronic commerce// The Information Society. - 1997. Vol 13, Issue 1. - P. 43-54.

1.3 Базовые метрики

Реклама - концентрация многих маркетинговых стратегий. Позиционирование и коммуникации зачастую задают тон многим другим способам продвижения товара. Несмотря 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, 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. Farris 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.

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	Способ вычисления	Содержание	Цель
Объем трафика	Число посещений сайта, осуществленных через определенный канал	Отражает количество переходов на сайт по определенному каналу	Для оценки результатов работы определенного канала привлечения
Доля в общем трафике	Объем конкретного трафика, разделенный на объем всего трафика	Доля определенного трафика в общей массе посещений	Для сравнения объема конкретного трафика с общим объемом
Количество оформленных заказов (конверсии)	Число заказов, оформленных пользователями, пришедшими по определенному каналу	Количество сконвертированных пользователей	Для определения вклада каждого канала привлечения в продажи
Коэффициент конверсии (Conversion Rate)	Число оформленных заказов, деленное на число пользователей, пришедших по конкретному каналу	Отражает какая часть пользователей сконвертировалась, т. е. сделала заказ	Для отслеживания эффективности различных каналов привлечения
Средняя глубина просмотра	Число всех просмотренных страниц, деленное на количество посещений сайта	Число страниц сайта, которое в среднем пользователь просматривает за одно посещение	Для определения насколько глубоко пользователи изучают сайт
Число моментально покинувших сайт	Число посетителей, которые просмотрели не больше одной страницы сайта или были на нем не больше минимального порога времени	Показывает количество пользователей, которым сайт перестал быть интересен после просмотре первой странице или зашедших на него случайно	Для определения правильности таргетинга, правильно ли мы определяем потенциальных клиентов
Показатель отказов (Bounce Rate)	Число моментально покинувших сайт, деленное на общее число пользователей, пришедших через данный канал	Доля не заинтересованных посетителей в общей массе посетителей сайта	Для выявления неэффективных каналов, приводящих пользователей, которых невозможно сконвертировать
Среднее время одного посещения	Общее время, которое пользователи провели на сайте, делённое на число посещений	Время, которое в среднем тратит пользователь на просмотр страниц сайта	Для определения насколько долго пользователь, пришедший по определенному 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. Key ?ndings 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). Инвестиции именно в этот тип рекламы были мотивированы эффективностью затрат и изменениями в поведении покупателей. В сравнении 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	Способ вычисления	Содержание	Цель
Показы	Показ формируется каждый раз, как демонстрируется реклама. Число показов = число уникальных пользователей, увидевших рекламу умножить на частоту (количество раз, которое они ее видели).	Данная метрика не учитывает "качество" показов. Показами могут также называться размещения или возможности увидеть данную рекламу.	Для того, чтобы понять сколько раз реклама была показана/просмотрена.
Gross Rating Points (GRPs)	Этот показатель высчитывается как показы, деленные на число уникальных пользователей, увидевших данное рекламное объявление.	Показы, выраженные в отношении к пользователям. Специфика данного показателя позволяет достигать значения в 100 % (когда один пользователь видит рекламу один раз).	Для измерения отношения показов к аудитории, просмотревшей рекламу.
Стоимость тысячи показов (CPM)	Стоимость всей рекламной компании, разделенная на получившиеся количество показов (в тысячах).	CPM измеряет стоимость показа рекламы тысячу раз.	Для измерения эффективности затрат на показы рекламы.
Охват	Число уникальных пользователей, просмотревших рекламу.	Измеряет число уникальных зрителей рекламного объявления.	Для того, чтобы определить границы распространения рекламы среди населения.
Средняя частота	Среднее число показов для одного уникального пользователя.	Частота измеряется только среди тех людей, которые согласно исследованиям действительно просмотрели данное рекламное объявление.	Для измерения, насколько сильно рекламодатель сконцентрирован на целевой аудитории.
Число просмотров страниц	Количество раз, которое страница была просмотрена.	Представляет данные о числе просматриваемых страниц.	Для измерения популярности web-сайта.
Среднее время показа	Среднее время, за которое реклама показывается пользователю.	Может быть сильно искажено при возникновении нетипично длительного показа. Именно поэтому очень важно, как собираются и обрабатываются данные для расчета.	Для изменения среднего времени показа интернет-рекламы.
Clickthrough Rate (CTR)	Доля показов, которые завершились кликами от общего числа показов.	Интерактивное измерение интернет-рекламы. Это очень важная метрика. Однако клик - это только первый шаг к совершению конверсии, что является основной целью маркетинга в интернете.	Для измерения эффективности интернет-маркетинга через подсчет пользователей, которые, заинтересовавшись объявлением, кликнули на него.
Cost per Click (CPC)	Затраты на рекламу, разделенные на число осуществленных кликов	Очень часто данную метрику используют в качестве механизма ценообразования для медийной рекламной компании	Для измерения эффективности затрат на рекламную компанию
Cost per Order (CPO)	Затраты на рекламу, разделенные на число конверсий (в случае интернет-магазина - заказов)	Сильнее отражает вклад интернет-маркетинга в выручку компании, чем CPC. Рекламная компания может иметь очень хорошую кликабельность, но очень мало конверсий, так как пользователи разочаровываются в продукте	Для измерения эффективности затрат на рекламную компанию
Затраты на привлечения покупателя	Затраты на рекламу, разделенные на число сконвертировавшихся пользователей	Данная метрика помогает маркетологам понять, стоит ли такой покупатель той цены, которую они платят за его привлечение	Для измерения эффективности затрат на рекламную компанию

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 Benchmark MarketingSherpa's 2012 Email Marketing Benchmark Report [Электронный ресурс]/ MarketingSherpa. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (дата обращения 01.10.2011) 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 Marketers to Integrate Social Media and Email in 2012 [Электронный ресурс]/ MarketingProfs. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (дата обращения 16.05.2016) две трети менеджеров высшего звена (68 %) планируют интегрировать социальные медиа с e-mail маркетингом, а 44 % планирую 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 интеграции 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 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 также 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. 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.

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 маркетологов, которые размещают в социальных сетях различный контент, для информирования и привлечения клиентов.

Если говорят 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 также 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.

Таблица 3. Финансовые метрики

Метрика	Способ вычисления	Содержание	Цель
Число сделок	Число оформленных заказов пользователи, пришедшими по данному каналу привлечения трафика	Данная метрика отражает количество пользователей, которые стали клиентами интернет-магазина и совершили покупку, прейдя туда по определенному каналу	Для оценки канала, определяет насколько заинтересованных в покупки пользователей он приводит на сайт
Доход	Сумма всех оформленных сделок, оформленных пользователями, пришедшими по данному каналу привлечения трафика	Данная метрика отражает выручку от использования данного канала привлечения	Для оценки вклада данного канала привлечения трафика в общую выручку.
Стоимость привлечения клиента	Затраты на работу данного канала привлечения трафика, деленные на количество привлеченных пользователей	Стоимость маркетинга для привлечения одного клиента через данный канал	Для оценки затрат на привлечение клиентов через данный канал
Доля Рекламных Расходов (ДРР)	Затраты на конкретный канал привлечения трафика, деленные на затраты на все каналы	Отражает какую долю затрат занимает данный канал привлечения	Для определения доли затрат в общих затратах на интернет-маркетинг
ROI	Разность между доходом от использования данного канала и затратами на него, разделенная на затраты	Данный показатель показывает отдачу от вложенных средств, какой доход принесет 1 рубль вложенных в данный канал привлечения средств	Для определения экономической эффективности использования данного канала привлечения

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 Заичкина П.А., Бараксанов Д.Н. Оценка эффективности программы продвижения с использованием инструментов интернет-маркетинга//Доклады ТУСУРа № 8. - 2012. - С. 80-84. представлены метрики, классифицированные по стадиям, на которых они применяются и целям, которые они отражают.

Таблица 4. KPI на различных стадиях реакции

Стадии	Показатели
	Коммуникативные	Коммерческие
Познавательная	Число показов, число уникальных показов, частота показа, вероятность просмотра, количество показов рекламы, количество показов рекламы уникальным пользователям, среднее количество показов рекламы уникальному пользователю	Стоимость тысячи показов, стоимость тысячи уникальных показов
Эмоциональная	Число кликов, число уникальных кликов, частота клика, число уникальных пользователей, число посещений, частота посещения, число новых пользователей, географическое распределение пользователей, число просмотров страниц, глубина просмотра, время посещения	Средняя стоимость клика, средняя стоимость уникального клика, стоимость уникального посетителя, стоимость посещения
Поведенческая	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

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. показатель привлечение трафик интернет

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. 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).

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;

· 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

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.

Рисунок 3. Объем трафика за октябрь 2015 года

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.

Рисунок 4. Сглаживание данных за октябрь 2015

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.

Далее составим таблицу с сезонными индексами, то есть средними отклонениями фактических данных от сглаженных.

Таблица 5. Сезонные индексы для статистики за октябрь

Период	Сезонный индекс
Понедельник	1057
Вторник	1028
Среда	3909
Четверг	5971
Пятница	-2136
Суббота	-5990
Воскресенье	-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

Вычислим сезонные индексы, опираясь на годовую статистику. Результаты представлены в Таблице 6.

Таблица 6. Сезонные индексы для годовой статистики

Период	Сезонный индекс
Понедельник	1989
Вторник	1726
Среда	1871
Четверг	2021
Пятница	-1080
Суббота	-4694
Воскресенье	-2853

За весь год пользователи также 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

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.

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

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.

Рисунок 8. Количество оформленных заказов в 2015 году

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

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. Также попробуем построить регрессию относительно этих двух метрик. Как видно на диаграмме 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

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

Рисунок 12. Средняя глубина просмотра 2015 год

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

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.

Исходной гипотезой является утверждение, что чем больше страниц в среднем просматривают за день, тем больше заказов оформят. Построив диаграмму рассеивания, мы также 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 также построим диаграмму рассеивания и линию тренда.

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.

Рисунок 14. Зависимость числа оформленных заказов от времени, проведенном на сайте 2015 год

Таким образом нельзя утверждать, что снижение числа заказов в декабре 2015 на фоне общего роста числа посетителей напрямую зависит от снижения приведенных выше показателей.

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.

Также 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

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. Также 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 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. Какой трафик наиболее эффективен? [Электронный ресурс]/ Oborot.ru. URL:http://oborot.ru/article/552/34 (дата обращения 16.05.2016). 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

На Рисунке 16 показано соотношение долей каждого вида трафика в общем трафике магазинов, которое явилось результатом исследования.

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

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.

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

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 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

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

...