Спасибо за кейс! Есть несколько вопросов, которые мне бы помогли проникнуться историей успеха: Я так понял из кейса, что аналитика проводилась на уровне similarweb и собственных инсайтов? Никаких опросов, фокус-групп, глубинных интервью не было? Чем отличалась стратегия основанная на емкости рынка и поведении пользователей от предложения стандартного медиа микса для Ecommerce? (SEO, контекстная реклама, объявления на Avito и маркетплейсах) Как определили, что полученные результаты являются результатами правильно выбранной стратегии, а не эффектом низкой базы + органическим ростом компании? Как выбирали конкурентов интернет-магазина и по какой методике определяли ключевых игроков рынка? Были ли задействованы исследования каких-либо организаций? Какая была методология отбора ведущих и неведущих игроков рынка? Если была проанализирована емкость рынка, то какую долю рынка получил интернет-магазин? Как связана работа с узнаваемость бренда и репутационный маркетинг? Был ли проведен какой-либо замер знания бренда до и после проведения рекламных кампаний? С какого месяца была начата работа над рекламной кампанией магазина? Почему для анализа брендового трафика в Google не воспользовались Google Analytics?
и кейс ни о чем и статья ни о чем. теоретическая размазня. говорится о брендовом трафике не уточняя, что вообще имеется ввиду, бренды продаваемые магазином или сам бренд магазина, который брендом не является. Графики ничего не раскрывают. ТИЦ Яндекса данного сайта 10, что странновато для раскрученного строительного магазина, работающего с 2002 года. Что собственно сделано и с какого уровня непонятно. И мне тоже хотелось бы получить ответы на вопросы Delov Dmitriy . Если не готовы реально раскрывать секреты повышения уровня продаж, на фига это называть "кейсом"? Такого уровня информации полно везде. Несолидно для такой компании как Ингейт. Данный "кейс" сильно смахивает на не очень грамотную пиар статью.
вообще не очевидный рост продаж в 2 раза. вы что с чем сравниваете? продажи в январе и продажи в мае? ну не правильно это. либо график не тот по транзакциям, либо этот рост не от ваших действий. На графике "транзакции" стандратный прирост в сезон.
Друзья, большое спасибо за внимание к нашей статье. Очень много вопросов, и это здорово. Поскольку многие из них пересекаются, для удобства даём один развёрнутый комментарий.
Начало работы над проектом: февраль 2017 года.
По поводу опросов, фокус-групп, глубинных интервью:
Как было верно замечено, мы проводили аналитику, основываясь на данных по другим проектам e-commerce строительных материалов. В выборку вошли магазины из разных сегментов. Чтобы наложить нашу статистику на стороннюю и посмотреть, насколько совпадают распределения, мы использовали SimilarWeb и «Google Analytics > Сравнения». Если вопрос касался трафика, приводимого на сайт, опросы и фокус-группы, как правило, подключаются на основе работ с ресурсом в рамках юзабилити, в данном случае такой формат работ не использовали. Если имелся ввиду вопрос о фокус-группах и интервью вовлеченных людей – постоянная коммуникация с владельцами бизнеса и маркетологами магазинов позволяет нам всегда иметь актуальную и достаточно полную информацию с полей. Также мы дополнительно тегировали все звонки для оценки работ текущего сервиса и лучшего понимания коммуникации с пользователями.
Отличие выбранной стратегии от стандартного микса для e-commerce:
После оценки текущей ёмкости рынка в разрезе спроса, оценки ёмкости спроса по направлениям матрицы товаров, а также показателей конкурентов текущего сегмента был сформирован KPI и стратегия по выводу магазина на показатели следующего сегмента для увеличения доли присутствия на рынке. Основываясь на опыте работы в данной тематике, можем утверждать, что для магазинов нижнего сегмента основная работа строится на этапе актуальной потребности (Desire, Action – пользователи заинтересованы в покупке, выбирают по цене / наличию товара / уровню доставки и сервиса). Оценив имеющийся бюджет и текущий результат, мы приняли решение масштабировать контекстную рекламу и прайс-агрегаторы по выбранным направлениям товаров до точки насыщения и удовлетворения CPO. Параллельно продолжили прорабатывать SEO-направление, расширили каталог самого магазина. Далее на основе имеющегося практического опыта решили посмотреть, как будет вести себя верхний этап воронки продаж: будет ли расти количество касаний с брендом, будут ли интересны каналы в рамках линейной атрибуции или по первому касанию. В медийной составляющей также делали упор на выбранные направления товаров. Соответственно, основное отличие от стандартного микса для e-commerce – это масштабирование за счёт выбранной тематики на основе: • анализа конкурентов; • доступной ёмкости спроса; • оценки наполнения покупок нужных нам SKU; • корректировки ведения кампании для увеличения присутствия нужных SKU.
Эффект низкой базы естественно присутствует. В качестве дополнительного критерия успешности мы использовали CPO и присутствие нужных SKU в покупках. Важно было не только привести лиды, но и сделать так, чтобы клиенту это было выгодно с точки зрения маржинальности. Полученные результаты соответствовали показателям KPI. Вывод – стратегия была подобрана верно.
Методология отбора ведущих игроков рынка:
1. Брали основные маржинальные товары клиента; 2. Сравнивали выдачу по КР и SEO по выбранным категориям, оценивали все доступные прайс-агрегаторы по присутствию; 3. На основе агрегированных данных и открытой аналитики делали выборку по разным категориям конкурентов для последующей сегментации; 4. Оценивали широту каталога конкурентов. На основе чек-листа составляли карту возможных точек роста; 5. Оценивали доход магазинов, в том числе по данным оборота, которые есть в открытом доступе; 6. Выделяли из списка конкурентов ведущих игроков рынка.
О связи работы на узнаваемость бренда и репутационного маркетинга:
С учётом роста заказов необходимо было быстро обрабатывать возникающие проблемные отзывы, чтобы они не влияли на лояльность новых пользователей (развивать бренд с негативной репутацией в сети нет смысла).
О проведении замера узнаваемости бренда до и после проведения рекламных кампаний:
Замер был проведён с помощью Google Тренды и Wordstat. Поскольку, как и на начальных этапах, мы работали только в рамках SEO, была возможность замерить брендовый трафик на сайт. На основании первых результатов от комплексной РК мы смогли оценить изменения и в трафике, и в СTR по небрендовым запросам. Узнаваемость бренда оценивалась по количеству брендового трафика и по изменениям CTR в рамках небрендового СЯ по контекстной рекламе и в рамках органической выдачи (при прочих равных условиях).
По поводу использования Google Analytics для анализа брендового трафика:
На наш взгляд, при анализе SEO-канала лучше использовать Яндекс.Метрику, а не Google Analytics, так как в первой системе меньшее количество зашифрованных запросов. В качестве бренда мы принимали текущее название магазина. ТИЦ сайта в данном случае не главный показатель, поэтому мы не делали акценты на ссылках.
О росте продаж в два раза и том, что это стандартный прирост в сезон:
Это не совсем так. В тематике «Отделочные материалы» сезонность зависит от категории и наименования товаров. Например, гипсокартон кнауф (одно из приоритетных направлений клиента) – для него сезон приходится как раз на ноябрь и февраль-март. Так как с проектом в прошлом году мы не работали, провести сравнительный анализ периодов пика спроса было невозможно. Рост продаж в нашем случае подтверждён сервисной службой клиента и финансовыми показателями. Именно поэтому говорить, что на полученный результат повлияла только сезонность спроса, неверно.
Коллеги, спасибо! Добавлю свою интерпретацию полученных ответов для продолжения дискуссии. 1. Аналитика Сделали на основе SimilarWeb и опции Google Analytics - "Сравнение" Никаких маркетинговых исследований не проводилось. При этом было заявлено, что в ходе работ был проведен "детальный анализ спроса на всех этапах жизненного цикла клиента в тематике «Строительство»". Как можно сделать выводы о поведении покупателя на основе трафика конкурентов с большой погрешностью, а semilarweb работает по "панельному" принципу? Также хочу отметить, что цель "тегирования звонков" это не оценка поведения пользователей, а анализ % целевых и нецелевых звонков, обращений в сервис, за гарантией, за покупкой и т.д. 2. Стратегия В итоге всех аналитик было принято решение работать по нижней воронке - по сформированному спросу. Что является шаблонным решением для любого ecommerce проекта. И для этого были выбраны стандартные инструменты: контекстная реклама, SEO и прайс-агрегаторы (читай Яндекс.Маркет). Оценки ёмкости спроса по направлениям матрицы товаров - здесь на 99,9% уверен речь идет о сборе семантического ядра, поправьте меня, если я ошибаюсь. Что делает любое агентство и фрилансер на старте работ по SEO и контекстной рекламе.
Далее вы указали, что работали с моделью атрибуции, и тут уже возникает целый ряд вопросов: - Какая модель атрибуции была разработана? - Как это модель была разработана? Данные за какой период использовались, учитывали ли в этой модели повторные заказы, user id, данные CRM по фактическим оплатам товара? - Где агрегировались данные? Какие инструменты использовали для их обработки и интерпретации? - Какие каналы в итоге получились недооценены/переоценены по модели атрибуции? - Какие решения были приняты? - Какого результата достигли? Насколько изменилась выручка магазина после внедрения выбранной модели атрибуции?
3. Методология отбора конкурентов Обобщая пункты, анализ проводился следующим образом: брали товары клиента, и смотрели кто еще по ним рекламируется в контексте, SEO и прайс-агрегаторах. Как первый этап для того, чтобы собрать список конкурентов - можно использовать. Но точно также можно зайти в Яндекс.Маркет, выбрать категорию, и посмотреть список магазинов в регионе. В итоге ответ получился крайне абстрактным и совершенно неясно кто попал в выборку, по какому параметрам оценивали, какие веса были выбраны для каждого параметра и почему такие. А самый интересный для меня вопрос, почему в список конкурентов не попали магазины petrovich, leroymerlin, maxidom, castorama? 4. Замер знания бренда Провели на уровне динамики запросов в wordstat и google trends и ctr в поисковой выдаче. Что в рамках низкой базы может означать, что к примеру знание бренда среди ЦА изменилось на 0,001 процентного пункта. Т.е. значимый с точки зрения бизнеса и категории рост не произошел. 5. Анализ переходов по брендовым запросам Про то, что брендовые запросы по google можно анализировать в Google Analytics вы так и не указали. Пусть там есть погрешность, но динамику оценивать можно. Ответ остался тем же: "мы смотрели по яндексу через яндекс.метрику" 6. Емкость рынка Ответ не получил. 7. Начало работы над проектом - февраль 2017 Это означает, что по даже по количеству запросов не был достигнут заметный рост: http://joxi.ru/eAO1dekFxPqeqm http://joxi.ru/Q2K7QeOt4PGp72 http://joxi.ru/823poL0FJLGp7A
Вывод: кейс на мой субъективный взгляд совершенно не соответствует заявленной тематике. Т.е. не соответствует следующим тезисам: - Нестандартные решения - Анализ поведения пользователей - Анализ ёмкости рынка - Разработка стратегии Если его обозначить как "оптимизация контекстной, SEO рекламы, прайс-агрегаторов и работа с отзывами" - то все встанет на свои места.
Спасибо за кейс! Есть несколько вопросов, которые мне бы помогли проникнуться историей успеха:
Я так понял из кейса, что аналитика проводилась на уровне similarweb и собственных инсайтов? Никаких опросов, фокус-групп, глубинных интервью не было?
Чем отличалась стратегия основанная на емкости рынка и поведении пользователей от предложения стандартного медиа микса для Ecommerce? (SEO, контекстная реклама, объявления на Avito и маркетплейсах)
Как определили, что полученные результаты являются результатами правильно выбранной стратегии, а не эффектом низкой базы + органическим ростом компании?
Как выбирали конкурентов интернет-магазина и по какой методике определяли ключевых игроков рынка? Были ли задействованы исследования каких-либо организаций? Какая была методология отбора ведущих и неведущих игроков рынка?
Если была проанализирована емкость рынка, то какую долю рынка получил интернет-магазин?
Как связана работа с узнаваемость бренда и репутационный маркетинг? Был ли проведен какой-либо замер знания бренда до и после проведения рекламных кампаний?
С какого месяца была начата работа над рекламной кампанией магазина?
Почему для анализа брендового трафика в Google не воспользовались Google Analytics?
Dmitriy, спасибо за вашу обратную связь и вопросы! Мы передали их нашим специалистам. В скором времени ответим!
А почему это вы слова топ-5 Золотой сотни 2017 на веру не воспринимаете?
Сезонный спрос на стройматериалы? Не, не слышали.
Серьезно? Добавить ИМ в Яндекс.Маркет и Google.Shopping. Вот это кейс, вот это супер ход!
и кейс ни о чем и статья ни о чем. теоретическая размазня. говорится о брендовом трафике не уточняя, что вообще имеется ввиду, бренды продаваемые магазином или сам бренд магазина, который брендом не является. Графики ничего не раскрывают.
ТИЦ Яндекса данного сайта 10, что странновато для раскрученного строительного магазина, работающего с 2002 года.
Что собственно сделано и с какого уровня непонятно.
И мне тоже хотелось бы получить ответы на вопросы Delov Dmitriy .
Если не готовы реально раскрывать секреты повышения уровня продаж, на фига это называть "кейсом"? Такого уровня информации полно везде. Несолидно для такой компании как Ингейт.
Данный "кейс" сильно смахивает на не очень грамотную пиар статью.
вообще не очевидный рост продаж в 2 раза. вы что с чем сравниваете?
продажи в январе и продажи в мае? ну не правильно это.
либо график не тот по транзакциям, либо этот рост не от ваших действий.
На графике "транзакции" стандратный прирост в сезон.
Ингейт, не пишите про маркетинг - вы в нем не шарите. Пишите про каналы, бета-тестирования. Хотя там вы тоже не очень
Друзья, большое спасибо за внимание к нашей статье. Очень много вопросов, и это здорово. Поскольку многие из них пересекаются, для удобства даём один развёрнутый комментарий.
Начало работы над проектом: февраль 2017 года.
По поводу опросов, фокус-групп, глубинных интервью:
Как было верно замечено, мы проводили аналитику, основываясь на данных по другим проектам e-commerce строительных материалов. В выборку вошли магазины из разных сегментов. Чтобы наложить нашу статистику на стороннюю и посмотреть, насколько совпадают распределения, мы использовали SimilarWeb и «Google Analytics > Сравнения». Если вопрос касался трафика, приводимого на сайт, опросы и фокус-группы, как правило, подключаются на основе работ с ресурсом в рамках юзабилити, в данном случае такой формат работ не использовали. Если имелся ввиду вопрос о фокус-группах и интервью вовлеченных людей – постоянная коммуникация с владельцами бизнеса и маркетологами магазинов позволяет нам всегда иметь актуальную и достаточно полную информацию с полей. Также мы дополнительно тегировали все звонки для оценки работ текущего сервиса и лучшего понимания коммуникации с пользователями.
Отличие выбранной стратегии от стандартного микса для e-commerce:
После оценки текущей ёмкости рынка в разрезе спроса, оценки ёмкости спроса по направлениям матрицы товаров, а также показателей конкурентов текущего сегмента был сформирован KPI и стратегия по выводу магазина на показатели следующего сегмента для увеличения доли присутствия на рынке. Основываясь на опыте работы в данной тематике, можем утверждать, что для магазинов нижнего сегмента основная работа строится на этапе актуальной потребности (Desire, Action – пользователи заинтересованы в покупке, выбирают по цене / наличию товара / уровню доставки и сервиса).
Оценив имеющийся бюджет и текущий результат, мы приняли решение масштабировать контекстную рекламу и прайс-агрегаторы по выбранным направлениям товаров до точки насыщения и удовлетворения CPO. Параллельно продолжили прорабатывать SEO-направление, расширили каталог самого магазина. Далее на основе имеющегося практического опыта решили посмотреть, как будет вести себя верхний этап воронки продаж: будет ли расти количество касаний с брендом, будут ли интересны каналы в рамках линейной атрибуции или по первому касанию. В медийной составляющей также делали упор на выбранные направления товаров.
Соответственно, основное отличие от стандартного микса для e-commerce – это масштабирование за счёт выбранной тематики на основе:
• анализа конкурентов;
• доступной ёмкости спроса;
• оценки наполнения покупок нужных нам SKU;
• корректировки ведения кампании для увеличения присутствия нужных SKU.
Эффект низкой базы естественно присутствует. В качестве дополнительного критерия успешности мы использовали CPO и присутствие нужных SKU в покупках. Важно было не только привести лиды, но и сделать так, чтобы клиенту это было выгодно с точки зрения маржинальности. Полученные результаты соответствовали показателям KPI. Вывод – стратегия была подобрана верно.
Методология отбора ведущих игроков рынка:
1. Брали основные маржинальные товары клиента;
2. Сравнивали выдачу по КР и SEO по выбранным категориям, оценивали все доступные прайс-агрегаторы по присутствию;
3. На основе агрегированных данных и открытой аналитики делали выборку по разным категориям конкурентов для последующей сегментации;
4. Оценивали широту каталога конкурентов. На основе чек-листа составляли карту возможных точек роста;
5. Оценивали доход магазинов, в том числе по данным оборота, которые есть в открытом доступе;
6. Выделяли из списка конкурентов ведущих игроков рынка.
О связи работы на узнаваемость бренда и репутационного маркетинга:
С учётом роста заказов необходимо было быстро обрабатывать возникающие проблемные отзывы, чтобы они не влияли на лояльность новых пользователей (развивать бренд с негативной репутацией в сети нет смысла).
О проведении замера узнаваемости бренда до и после проведения рекламных кампаний:
Замер был проведён с помощью Google Тренды и Wordstat. Поскольку, как и на начальных этапах, мы работали только в рамках SEO, была возможность замерить брендовый трафик на сайт. На основании первых результатов от комплексной РК мы смогли оценить изменения и в трафике, и в СTR по небрендовым запросам. Узнаваемость бренда оценивалась по количеству брендового трафика и по изменениям CTR в рамках небрендового СЯ по контекстной рекламе и в рамках органической выдачи (при прочих равных условиях).
По поводу использования Google Analytics для анализа брендового трафика:
На наш взгляд, при анализе SEO-канала лучше использовать Яндекс.Метрику, а не Google Analytics, так как в первой системе меньшее количество зашифрованных запросов. В качестве бренда мы принимали текущее название магазина. ТИЦ сайта в данном случае не главный показатель, поэтому мы не делали акценты на ссылках.
О росте продаж в два раза и том, что это стандартный прирост в сезон:
Это не совсем так. В тематике «Отделочные материалы» сезонность зависит от категории и наименования товаров. Например, гипсокартон кнауф (одно из приоритетных направлений клиента) – для него сезон приходится как раз на ноябрь и февраль-март. Так как с проектом в прошлом году мы не работали, провести сравнительный анализ периодов пика спроса было невозможно. Рост продаж в нашем случае подтверждён сервисной службой клиента и финансовыми показателями. Именно поэтому говорить, что на полученный результат повлияла только сезонность спроса, неверно.
Коллеги, спасибо!
Добавлю свою интерпретацию полученных ответов для продолжения дискуссии.
1. Аналитика
Сделали на основе SimilarWeb и опции Google Analytics - "Сравнение"
Никаких маркетинговых исследований не проводилось.
При этом было заявлено, что в ходе работ был проведен "детальный анализ спроса на всех этапах жизненного цикла клиента в тематике «Строительство»".
Как можно сделать выводы о поведении покупателя на основе трафика конкурентов с большой погрешностью, а semilarweb работает по "панельному" принципу?
Также хочу отметить, что цель "тегирования звонков" это не оценка поведения пользователей, а анализ % целевых и нецелевых звонков, обращений в сервис, за гарантией, за покупкой и т.д.
2. Стратегия
В итоге всех аналитик было принято решение работать по нижней воронке - по сформированному спросу.
Что является шаблонным решением для любого ecommerce проекта.
И для этого были выбраны стандартные инструменты: контекстная реклама, SEO и прайс-агрегаторы (читай Яндекс.Маркет).
Оценки ёмкости спроса по направлениям матрицы товаров - здесь на 99,9% уверен речь идет о сборе семантического ядра, поправьте меня, если я ошибаюсь. Что делает любое агентство и фрилансер на старте работ по SEO и контекстной рекламе.
Далее вы указали, что работали с моделью атрибуции, и тут уже возникает целый ряд вопросов:
- Какая модель атрибуции была разработана?
- Как это модель была разработана? Данные за какой период использовались, учитывали ли в этой модели повторные заказы, user id, данные CRM по фактическим оплатам товара?
- Где агрегировались данные? Какие инструменты использовали для их обработки и интерпретации?
- Какие каналы в итоге получились недооценены/переоценены по модели атрибуции?
- Какие решения были приняты?
- Какого результата достигли? Насколько изменилась выручка магазина после внедрения выбранной модели атрибуции?
3. Методология отбора конкурентов
Обобщая пункты, анализ проводился следующим образом: брали товары клиента, и смотрели кто еще по ним рекламируется в контексте, SEO и прайс-агрегаторах.
Как первый этап для того, чтобы собрать список конкурентов - можно использовать.
Но точно также можно зайти в Яндекс.Маркет, выбрать категорию, и посмотреть список магазинов в регионе.
В итоге ответ получился крайне абстрактным и совершенно неясно кто попал в выборку, по какому параметрам оценивали, какие веса были выбраны для каждого параметра и почему такие.
А самый интересный для меня вопрос, почему в список конкурентов не попали магазины petrovich, leroymerlin, maxidom, castorama?
4. Замер знания бренда
Провели на уровне динамики запросов в wordstat и google trends и ctr в поисковой выдаче.
Что в рамках низкой базы может означать, что к примеру знание бренда среди ЦА изменилось на 0,001 процентного пункта. Т.е. значимый с точки зрения бизнеса и категории рост не произошел.
5. Анализ переходов по брендовым запросам
Про то, что брендовые запросы по google можно анализировать в Google Analytics вы так и не указали. Пусть там есть погрешность, но динамику оценивать можно.
Ответ остался тем же: "мы смотрели по яндексу через яндекс.метрику"
6. Емкость рынка
Ответ не получил.
7. Начало работы над проектом - февраль 2017
Это означает, что по даже по количеству запросов не был достигнут заметный рост:
http://joxi.ru/eAO1dekFxPqeqm
http://joxi.ru/Q2K7QeOt4PGp72
http://joxi.ru/823poL0FJLGp7A
Вывод: кейс на мой субъективный взгляд совершенно не соответствует заявленной тематике. Т.е. не соответствует следующим тезисам:
- Нестандартные решения
- Анализ поведения пользователей
- Анализ ёмкости рынка
- Разработка стратегии
Если его обозначить как "оптимизация контекстной, SEO рекламы, прайс-агрегаторов и работа с отзывами" - то все встанет на свои места.