{"id":13505,"url":"\/distributions\/13505\/click?bit=1&hash=ca3734639136826288c9056e5c8fa03a05e87c4060ae84df200f2c90f5262470","title":"\u0412\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a? \u0410 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430?","buttonText":"\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c","imageUuid":"f5f0e11f-fefd-52f5-8712-82164a59b7ce","isPaidAndBannersEnabled":false}
Офтоп
Kirill Vorobyov

Инструкция: как идентифицировать компании, которые заходили к вам на сайт

Компании, которые работают на b2b рынках, имеют дело с корпоративными клиентами, а не с отдельными физическими лицами. Поэтому, построение веб-аналитики только вокруг отдельных сессий и хитов недостаточно для полного анализа поведения целевой аудитории на сайте. Нужны данные в разрезе посещений конкретных компаний.

Задачи

  • Идентифицировать посещения вебсайта конкретными компаниями - техническая процедура установки веб-аналитики и идентификации компаний по связанному IP адресу
  • Проанализировать насколько хорошо отрабатывают построенные маркетинговые воронки и где присутствуют узкие места
  • Сопоставить профиль целевой аудитории с визитами

Приступаем к решению

1. Сбор IP адресов посещений

Идентификация анонимных посещений производится по IP адресу источника сессии. Для начала нужно научиться собирать эти данные и объединять их в один профиль пользователя.

В этом случае нам не помогут такие популярные платформы аналитики как Яндекс.Метрика или Google Analytics, т.к. по действующим правилам они не отображают открыто в интерфейсе персональные данные посещений, в число которых входят IP адрес.

Воспользуемся любой другой системой аналитики, которая позволяет собирать, хранить и выгружать IP адреса. Например, Clicky

Производим стандартную процедуру установки счетчика на сайт, видим фиксацию посещения с записью IP адреса. Хорошо, что Clicky автоматически присваивает посещению уникальный параметр ID, чтобы в дальнейшем идентифицировать посещения из этого же браузера (cookie) и объединять их в одну группу.

2. Идентификация IP адресов

Чтобы связать конкретный IP адрес с компанией, которой он принадлежит воспользуемся одним из сервисов массовой проверки и идентификации IP адресов. В нашем случае будем использовать MaxMind. Проходим регистрацию и получаем демо баланс в $5 на тестирование платформы, которых хватит на 2500 запросов.

Выгружаем список IP адресов из Clicky любым удобным способом, копируем в окно массовой проверки и получаем результат.

Пример связки названия компании, ее статуса с зарегистрированным ip-адресом

Очищаем результат от телеком-провайдеров и получаем список. Мы делали выгрузку за последние 7 дней, удалось идентифицировать всего 15 компаний из 100 уникальных визитов.

3. Анализируем полученные данные

  • Проводим сортировку по поведенческим показателям (глубина просмотра, соотношение просмотров в сессии, достижение показателей конверсий и т.д.).
  • Просматриваем записи отдельных визитов.
  • Изучаем профиль компании путем поиска дополнительной информации

* Отдельные сервисы, решающие эту проблему

Для наших внутренних нужд и клиентских проектов мы используем аналогичные, только автоматизированные инструменты, благо на рынке уже есть из чего выбрать, например финский стартап Leadfeader:

Интерфейс Leadfeeder — компании, найденные после интеграции с Google Analytics

Бесплатный месяц на использование сервиса по ссылке

Аналогичные решения: Lead Forensics, Whoisvisiting, Visualvisitor, встречается как модули внутри CRM - Hubspot и т.д.

Выводы

В корпоративных (b2b) продажах дополнительная информация о действиях потенциальных клиентов (лидов) увеличивает шансы закрыть сделку. Особенно эта информация будет полезна при продажах на зарубежных рынках, где точность информации о компаниях в разы выше, чем в России. Подведем краткие итоги такого подхода:

Плюсы

- Возможность построения веб-аналитики вокруг посещений компаний. Понимание источника и всех параметров визитов.

- Анализ поведения целевой аудитории на сайте, коррекция гипотез

- Дополнительный источник данных при продаже услуг (знаем что успели посмотреть и изучить)

Минусы

- Невысокая точность и репрезентативность данных (телеком-провайдеры, анонимайзеры, защищенные виртуальные сети)

- Трудоемкость ручного анализа

0
1 комментарий
Виталий Морозов

Kerio + 2ip = profit

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 1 комментарий
null