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

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 также 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.

Рисунок 21. Сравнение среднего времени одного посещения

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.

· 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 интернет-магазина, 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 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 сконвертировавших 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. Ef?ciency Evaluation in Search Advertising// Decision Science. - 2013. - Vol. 44, №5. - P. 877-913.

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. - Vol 11, Issue 2. - P. 212-226.

3. Campbell D.T., Stanley J.C. Experimental and Quasi-Experimental designs for research. - U.S.A.: Wadsworth Publishing, 1963. - 84 P.

4. Detmar W. Straub, Donna L. Hoffman, Bruce W. Weber, Steinfield C. Measuring e-Commerce in Net-Enabled Organizations: An Introduction to the Special Issue// Information Systems Research. - 2002. - Vol. 13, No. 2. - P.115-124.

5. 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.

6. Fraumeni B.M. E-Commerce: Measurement and Measurement Issues// The American Economic Review. - 2001. - Vol. 91, №2. - P. 318-322.

7. 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.

8. Hoffman D.L., Novak T.P. A new marketing paradigm for electronic commerce// The Information Society. - 1997. Vol 13, Issue 1. - P. 43-54.

9. 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 ?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).

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. 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).

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.

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 аудитории [Электронный ресурс]/ Энциклопедия маркетинга. 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.

Размещено на Allbest.ru