Определяем покупательское поведение подписчиков Instagram-аккаунта для контент-плана

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

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.

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.

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.

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:

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

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

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.

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

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.