Оффтоп Dmitry Rassadin
2 220

Определяем покупательское поведение подписчиков Instagram-аккаунта для контент-плана

Статья для SMM-менеджеров, которые заинтересованы в увеличении дохода с канала социальных сетей.

В закладки

Не смотря на то, что сейчас у каждой компании есть свой коммерческий аккаунт в Instagram, эта социальная сеть предоставляет минимальную статистику, на основе которой, в связке с данными из Google Analytics, SMM-менеджеру нужно строить контент-план публикаций и в дальнейшем получить результат в заказах и доходе с канала.

Пример данных из статистики Instagram по активности подписчиков аккаунта по дням недели.

Для коммерческого аккаунта никакой большой ценности встроенная статистика Instagram не несет. SMM-менеджер может на основе нее предположить, когда пост увидят больше подписчиков, но это никак не относится к продажам, полученным после публикации этого поста.

Эффективность канала можно оценить в Google Analytics (при условии наличия utm-меток у ссылок из профиля Instagram) и понять сколько трафика приносит интернет-магазину аккаунт, сколько с этого трафика делают заказов и на какую сумму. Можно увидеть, в какие дни было больше заказов и больше доход.

Пример данных из Google Analytics по трафику и продажам по ссылке из аккаунта Instagram

Посмотрев на статистику в Google Analytics за неделю, будет видно, что в определенные дни недели количество заказов и доход выше, чем в остальные. Основываясь на этом, SMM-менеджер может сделать вывод, что в эти дни недели ссылки из профиля “продают” большее, а, соответственно, активность подписчиков, как покупателей, выше.

Такой вариант оценки канала подойдет в случае, если ссылка в профиле Instagram или не меняется вообще или это происходит крайне редко.

Но предположим, что это аккаунт интернет-магазина с более 10 000 товаров. В таком аккаунте невозможно разместить одну постоянную ссылку и надеяться, что на сайте идеальная структура навигации, и подписчик, перешедший на главную страницу, сможет в 2 клика найти любой товар, которым заинтересовался после поста в Instagram. В таких аккаунтах ежедневно размещается от одного до трех постов о товарах и несколько раз в неделю или каждый день меняется ссылка в профиле на актуальные товарные предложения. При смене ссылки публикуется пост о товаре по этой ссылке с предложением по ней пройти.

Если посмотреть на данные продаж из такого аккаунта Instagram в Google Analytics за неделю, аналогично, как в первом случае, видно, что определенные дни недели приносят больше заказов. Но если посмотреть на данные в разрезе 1 дня, по utm-campaign становится понятно, переходы на сайт, а нередко и продажи, приносит не только та ссылка, которая стояла в профиле в выбранный день.

Данные из Google Analytics по переходам на сайт из профиля Instagram в разрезе одного дня

В таком случае, как все-таки выяснить, в какой день недели анонсированная в посте ссылка из профиля принесет наибольшее количество заказов, и строить план публикаций не на основе активности подписчиков, а на основе их покупательского поведения?

Что необходимо:

  1. Начать менять ссылку в профиле чаще - раз в день или раз в 2 дня с соответствующим призывом по ней пройти в посте, опубликованном в день ее размещения. Ежедневная замена ссылки - самый быстрый способ собрать необходимые данные - примерную картину можно будет получить уже через пару недель. Если менять ссылку раз в два дня - потребуется в 2 раза больше времени.

  2. Каждая ссылка должна быть размечена utm-метками. А метка utm-campaign обязательно должна содержать дату размещения ссылки в профиле - число, месяц, год (можно к дате добавлять дополнительную необходимую информацию).

  3. Собрать статистику.

После того, как собрано достаточное количество данных можно построить диаграмму, которая покажет, в какие дни недели все-таки стоит размещать ссылки в Instagram на самые лучшие предложения.

Для этого нужно выгрузить из Google Analytics данные по трафику из аккаунта Instagram за тестовый период в формате:

  • utm-campaign
  • сеансы
  • транзакции
  • доход

Полученная таблица будет выглядеть примерно так:

Выгрузка данных по трафику, транзакциям и доходу

Далее необходимо выделить часть utm-campaign (указанные в метке число, месяц, год) и преобразовать ее в дату, которую можно использовать для дальнейших вычислений.

Преобразование utm-campaign

После получения дат ссылок в правильном формате, можно по каждой из них определить соответствующий ей день недели.

Определение дня недели каждой ссылки

Теперь данные подготовлены и осталось только построить таблицу, в которой сеансы, транзакции и доход будут привязаны к дням недели. А далее посчитать коэффициент транзакций для каждого дня недели.

Определение коэффициента транзакций

И для наглядности, на основе таблицы можно построить диаграмму, используя в качестве осей дни недели и коэффициент транзакций.

Коэффициент транзакций относительно дня недели

На диаграмме видно, что наибольшая конверсия приходится на ссылки, размещенные в профиле в среду и четверг, а также есть небольшой пик в субботу. Ссылки пятницы и воскресенья имеют наименьшую конверсию.

Для получения более точных результатов, стоит учитывать виды предложений, которые публикуются в аккаунте. Например, если в определенный день в профиле размещена ссылка на глобальную акцию интернет-магазина со скидками, которые недоступны в другие дни, то определенно конверсия в этот день будет выше, а значит и в расчетах данные будут не совсем верные. Поэтому, при построении отчета, данные по таким ссылкам стоит исключить и использовать только информацию по типовым товарным предложениям.

Теперь SMM-менеджер, может планировать размещение наиболее интересных предложений с соответствующей заменой ссылок в профиле, основываясь не на активности подписчиков и не на мало информативных данных отчетов Google Analytics, а на поведении подписчиков аккаунта, как покупателей. Такой подход поможет более осознанно подготовить контент-план для коммерческого Instagram-аккаунта и получать максимальное количество заказов и доход от канала.

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Dmitry Rassadin", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 3, "likes": 12, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 33803, "is_wide": false }
00
дни
00
часы
00
мин
00
сек
(function(){ var banner = document.querySelector('.teaserSberbank'); var isAdsDisabled = document.querySelector('noad'); if (!isAdsDisabled){ var countdownTimer = null; var timerItem = document.querySelectorAll('[data-sber-timer]'); var seconds = parseInt('15395' + '50799') - now(); function now(){ return Math.round(new Date().getTime()/1000.0); } function timer() { var days = Math.floor(seconds / 24 / 60 / 60); var hoursLeft = Math.floor((seconds) - (days * 86400)); var hours = Math.floor(hoursLeft / 3600); var minutesLeft = Math.floor((hoursLeft) - (hours * 3600)); var minutes = Math.floor(minutesLeft / 60); var remainingSeconds = seconds % 60; if (days < 10) days = '0' + days; if (hours < 10) hours = '0' + hours; if (minutes < 10) minutes = '0' + minutes; if (remainingSeconds < 10) remainingSeconds = '0' + remainingSeconds; if (seconds <= 0) { clearInterval(countdownTimer); } else { timerItem[0].textContent = days; timerItem[1].textContent = hours; timerItem[2].textContent = minutes; timerItem[3].textContent = remainingSeconds; seconds -= 1; } } timer(); countdownTimer = setInterval(timer, 1000); } else { banner.style.display = 'none'; } })();
{ "id": 33803, "author_id": 149541, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/33803\/get","add":"\/comments\/33803\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/33803"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199791 }

3 комментария 3 комм.

Популярные

По порядку

1

Основы основ

Ответить
0

Статья для сммщика в агентстве, фрилансере? Просто если он в штате, то нужно ли так заморачиваться?

UTM-метки нужны, когда у десятков блогеров рекламу ставишь, а так-то по сути у тебя одна ссылка из твоего аккаунта и всё. В истории ставить ссылку можно после набора 10 000 подписчиков, у большинства коммерческих аккаунтов столько нет. Метрика трафик по ссылке из аккаунта видит, и если электронная коммерция настроена, то и деньги считает.

Время акции известно, ссылка на неё известна, из аналитики легко посчитать трафик в это период на нужную страницу. Громоздкость UTM желание кликать по ней убивает)

И еще частное наблюдение. Все продажи инсты (правда, выборка из одного магазина только) сделаны после того, как посетитель переходил по ссылке в статью о товаре, а когда переходили просто в карточку товара, то никто не покупал. Самих продаж опять же мало, чтобы выводы не делать, но у меня вот такая ситуация.

Что касается зависимости конверсии от дня недели, не наблюдал такого.

Ответить
0

Не совсем понятно, зачем постоянно менять ссылку. Статистику в разрезе по дням и времени суток можно увидеть в базовой аналитике - Метрика или Analytics. UTM-метку достаточно ставить уникальную на разные источники продаж - разметить объявления, отдельную поставить в шапку профиля. Причем обязательно сокращать эти ссылки, иначе можно вообще переходы потерять.
Но даже при этом, выводы очень размыты. Конверсия может зависеть от рекламного сообщения, от конкретной акции, сезонности, целевой страницы. Чтобы проследить достоверную статистику по дням недели, нужно собрать бОльший объем информации.

Ответить

Комментарий удален

0

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления