От кликов к продажам. Как повысить продажи через оптимизацию конверсии - Бенджи Рэбхэн

Благодаря партнерству с другими организациями моя компания ConversionCore имеет доступ к огромному количеству демографической и психографической информации о миллиарде человек. Купив определенные сведения, вы можете использовать интересные стратегии, включая добавление и сортировку данных, чтобы экстраполировать больше данных. Обычно покупка, аренда и моделирование сведений доступны лишь большим компаниям, способным оплачивать массу информации. Для вас это может быть удобно и неудобно, но примите к сведению: это может оказаться очень прибыльным для вашего бизнеса.

Маркетинговые данные из email-рассылок

Большинство торговых компаний собирают аналитические данные с помощью электронной почты (рис. 5.5). Как минимум вы можете собрать данные о количестве прочитанных писем и кликов с последующим переходом на сайт. Информация о том, сколько людей прочитали ваши сообщения и сколько перешли по ссылке, позже поможет создать более целевую, эффективную email-рассылку. С позиции КОКК, оптимизация вашей рассылки подразумевает оптимизацию места, откуда люди приходят на ваш сайт и куда вы отправляете им письма.

Статистика рассылки

Рис. 5.5. Данные, предоставленные вашим источником по маркетинговой email-рассылке, могут подсказать, как увеличить количество прочитанных писем, переходов по ссылкам и другим микроконверсионным моментам. Ключевой момент — в анализе: какую роль эти микроконверсии играют в вашей общей воронке

Вот несколько маркетинговых вопросов по электронной почте.

Каков процент прочитанных писем?

Ваши письма люди просматривают с мобильных устройств или с компьютеров?

Сколько людей кликают по ссылкам в письмах?

По каким именно ссылкам люди кликают чаще всего?

Сколько людей не подписываются на ваши рассылки? Когда не подписываются?

Откуда они уходят?

Как они попали в ваш лист рассылки?

Каково их истинное желание?

Куда вы их направляете?

Для чего письмо из рассылки находится в вашей воронке? И достаточно ли линейна ваша воронка?

Видеоаналитика

Если в какой-либо части воронки вы используете видео (а я надеюсь, что вы это делаете), видеоинструменты, такие как Wistia и Brightcove, предоставляют прекрасную аналитическую информацию: сколько людей просматривают видео; как долго они смотрят, прежде чем остановить, и т. п. Если известно, что посетители смотрят видео недостаточно долго, вы легко можете предпринять несколько шагов, чтобы его улучшить. Мы обсудим видео более подробно в главе 8.

Аналитика трафика

Концентрирование внимания на такой аналитике трафика, как Google AdWords, или любой другой, где оплачивается каждый клик, жизненно необходимо для эффективной стратегии КОКК.

Вот несколько вопросов, которые помогут собрать данные с ваших источников трафика, таких как рекламы, где платят за клик.

Какой у вас процент переходов по ссылке?

Какой коэффициент конверсии на целевой странице?

На какие виды рекламы чаще всего кликают?

Какой рекламный текст приносит больше всего кликов?

Какой рекламный текст приносит больше всего итоговых конверсий?

Предмет вопроса — оптимизация вашего трафика для конверсии. К примеру, Google AdWords может отслеживать микроконверсии, а это позволит понять, где они находятся и как работают. Существует прекрасный инструмент, которым может пользоваться каждый (даже не покупая никакой рекламной кампании), — это Google AdWords Keyword Planner (как показано на рис. 5.6, ранее этот инструмент назывался External Keyword Tool).

Рис. 5.6. Google AdWords Keyword Planner — золотая жила в данных поисковых слов и рыночной конкуренции

С помощью этого бесплатного программного обеспечения вы сможете узнать, сколько человек задают в поиске определенные поисковые слова или фразы и по каким похожим запросам (см. рис. 5.6). Такой инструмент недавно был интегрирован в Google’s Keyword Planner, имеющий больше возможностей для построения рекламных кампаний в Google. Эти данные дают представление о среднем значении запросов в месяц по определенным поисковым словам и об их конкурентоспособности — то есть о ключевом индикаторе стоимости трафика по поисковым словам. Определение поисковых слов с большим коэффициентом запросов по вашей сфере деятельности и выявление бизнес-реклам по ним может многое вам рассказать о намерениях людей, делающих запрос. И если вы строите клиентоориентированный бизнес, то просто обязаны это знать. Существует множество других информационных ресурсов, включая системы поиска информации о конкурентах, телефонную аналитику, программы лояльности и т. д. Эти виды сведений более углубленные, однако лучше о них знать, когда придет время внедрять более сложные стратегии.

Что делать со всеми данными

Итак, какова конечная цель? Это сбор данных, чтобы вы смогли ответить на определенные вопросы: «Почему люди ведут себя определенным образом?» и «Как вы можете поменять их поведение?». Вот о чем повествует оставшаяся часть книги: как определить способ использования собранных данных для увеличения коэффициента конверсии. Информацию необходимо использовать, чтобы выстроить для посетителя картину персональных онлайн-отношений с вашей компанией. Можете начать с сайта. Но чтобы построить комплексную модель, необходимо проверить данные и по маркетинговой рассылке, и по трафику, и другие метрические сведения, которые у вас на руках.

Зная, как люди относятся к вашей компании, вы можете начать постепенное продвижение в сторону увеличения коэффициента конверсии. Понимание, какую информацию вам необходимо собрать и проанализировать, — это опыт, который приходит со временем. А так как на приобретение собственного опыта времени как раз не хватает, опыт экспертов по оптимизации коэффициента конверсии пользуется большим спросом. Постепенно, нарабатывая практику, вы сами научитесь видеть типовые решения. Главное — научиться формулировать правильные вопросы, и идеи о том, что тестировать следующим, будут выстраиваться сами собой. Например, если вы знаете, что люди не переходят к действиям, потому что не досматривают ваше видео до конца, то, возможно, стоит поместить ваш призыв к действию в начале клипа или просто протестировать более короткий видеоролик.

Как избежать распространенных ошибок при сборе данных