Какая веб-аналитика нужна бизнесу, чтобы контекстная реклама работала в плюс

Рассказываем, какая бывает веб-аналитика и как выбрать оптимальный подход для конкретного бизнеса.

Привет! Меня зовут Сергей Провоженко. Мы в Информбоксе регулярно ведем сотни проектов в Яндекс.Директе и Google Ads и знаем, насколько важно глубоко анализировать результаты, чтобы причинять клиентам как можно больше пользы. Но это не всегда очевидно для бизнеса. Поэтому я решил рассказать, как веб-аналитика помогает решать бизнес-задачи и какие подходы оптимальны в разных условиях. Поехали!

Веб-аналитика, конечно, не делает контекстную рекламу эффективнее. Но она показывает, как работают те или иные каналы, площадки, фразы, объявления и креативы:

А улучшает результаты специалист. Он смотрит на цифры, делает выводы и выбирает меры, которые решат задачи бизнеса. Какие задачи? Давайте посмотрим на примерах.

Снизить рекламные расходы, сохранив тот же или почти тот же уровень продаж. Для этого специалист анализирует расходы на рекламу — по каждым каналу, площадке, фразе в отдельности. Затем смотрит, сколько заявок и продаж они приносят и по какой цене. Сравнивает данные, находит направления, которые съедают много бюджета, но приносят мало заявок, и отключает их.

Так, на одном из проектов после подключения аналитики мы уменьшили бюджет на рекламу на 45 %. Лидов при этом не стало меньше, их число выросло почти на четверть. Взгляните на скриншот. В марте данные за полмесяца, так как аналитику подключили только 15 марта, поэтому целесообразно сравнивать данные за апрель и июль.

Мы проанализировали затраты и обнаружили много дорогих фраз и большие расходы на РСЯ. Все это приносило много трафика, но почти не приносило продаж. Оптимизировав эти направления, снизили расходы на Директ с 518 до 284 тыс. руб. в месяц.

Повысить отдачу от рекламы — получать больше заявок при том же бюджете. Чтобы решить такую задачу, мы не просто отключаем нерентабельные каналы и фразы, а перераспределяем бюджет. Находим площадки, креативы, запросы, которые приносят больше всего недорогих заявок, и перекидываем на них деньги с отключенных. Или тестируем другие источники трафика. Чтобы стало понятнее, покажем пример.

В одной из кампаний в Директе специалист нашел группу фраз, которая приносит дорогие клики и лиды — в 5-6 раз дороже, при этом обращений совсем немного. Решение: сократить расходы на эту группу, а на сэкономленный бюджет запустить Google Ads.

Привлечь максимум лидов — выжать максимум из контекстного трафика, не превышая приемлемую для бизнеса стоимости лида. Считать стоимость заявки для этой задачи — обязательно. Потому что, если мы просто будем вкладывать большие бюджеты в каждый канал, рискуем получить много дорогих лидов, которые бизнесу никогда не окупятся.

Чтобы этого не произошло, мы считаем цену лида для каждого канала, площадки, фразы и оставляем только те, которые вписываются в рамки. Одновременно перераспределяем бюджет так, чтобы масштабировать эффект самых результативных каналов — тех, которые приносят больше всего заявок по приемлемой цене. Приведем пример.

Рекламная Сеть Яндекса приносит компании редкие дорогие заявки — цена почти в 6 раз выше, чем в поисковой кампании. РСЯ тут можно вообще отключить и не тратить деньги, время и силы на бесполезную работу. А на сэкономленные деньги можно, например, попробовать поисковые кампании в Google Ads. Вот что из этого получилось.

Мы определились, что веб-аналитика все-таки нужна. Но для решения разных задач нужна разная глубина аналитики — иногда достаточно считать количество лидов и их цену, в других ситуациях без подключения данных из CRM и анализа ROMI не обойтись.

Глубина аналитики зависит и от модели и особенностей конкретного бизнеса. Бывает, что собирать, считать и анализировать лиды, деньги, продажи практически невозможно или нерентабельно. Тогда целесообразно ограничиться менее глубокой аналитикой. В редких случаях целесообразно и достаточно смотреть только на статистические показатели — трафик, CTR, цену клика. Вот несколько ситуаций.

На сайте ничего не происходит. Например, есть завод со множеством дилеров по всей стране. Сайт здесь — просто представительство, визитка. Продажами занимаются дилеры. На сайте ничего не происходит — считать нечего. Провести корреляцию между визитами в интернете и обращениями к дилерам сложно.

Продажи идут в офлайне. На сайте локального городского магазина дверей есть ассортимент. Посетители заходят, смотрят, выбирают и идут покупать в офлайн-точку. Хотя есть телефоны и формы, практически никто не звонит и не отправляет заявки. Тут тоже не имеет смысла считать достижение целей — их слишком мало.

Конечно, в качестве целей можно использовать визиты на страницу контактов и выделение номера телефона. Однако вряд ли эти цели будут коррелировать с продажами и посещениями оффлайн-магазина.

Маленькие бюджет и объем трафика. Тут даже если есть, что считать, вложения в аналитику могут быть нерентабельны. Например, кальянная в небольшом городе тратит на контекстную рекламу 10-15 тыс. руб. в месяц. Примерно в такую же сумму им встанет веб-аналитика на уровне лидов. А положительный эффект от этих вложений может быть в снижении стоимости заявки процентов на 20. Вроде бы хорошо, но с учетом расходов на аналитику, цена заявки не то что не уменьшится, даже увеличится процентов на 30 %.

Конечно, нужно считать для конкретного бизнеса, но скорее всего это будет нерентабельно.

Компания не хочет раскрывать цифры. Не все компании готовы отдавать стороннему подрядчику данные о продажах и прибыли. Без них максимум, что мы можем сделать — настроить цели и ориентироваться на действия посетителей — звонки, заявки, заполнение форм. Это приемлемо для небольшой юридической компании с 5-10 услугами. Но если на таких условиях работает интернет-магазин на тысячи товаров с разными ценами и маржинальностью, такая глубина анализа почти ничего не даст — часть лидов срывается на этапе кол-центра, другие окажутся слишком дорогими, но мы об этом не узнаем.

Еще раз — необходимая и достаточная глубина аналитики сильно зависит от конкретного бизнеса. Поэтому мы ориентируемся на задачи, модель и особенности проекта и предлагаем один из трех вариантов оценки эффективности. Для удобства мы свели ключевые параметры в сравнительную таблицу.

Теперь рассмотрим каждый уровень подробнее и приведем примеры из нашей практики.

Этот уровень справедливее считать нулевым. Потому что на фоне современных возможностей сбора и обработки данных, такую глубину и детализацию трудно назвать веб-аналитикой. Эту информацию мы собираем и анализируем абсолютно для всех проектов, на которых ведем контекстную рекламу.

Показатели. Собираем и исследуем базовые показатели:

Также на этом этапе мы анализируем поисковые запросы и площадки РСЯ в разрезе количества переходов и цены клика.

Задачи. Если говорить о бизнес-задачах, то на этом уровне мы не можем решить практически никакие. С таким объемом данных можно повлиять только на показатели самой кампании:

Так мы оптимизируем расход бюджета и не тратим деньги на то, что скорее всего будет бесполезно для бизнеса. Посмотрим на примере:

По двум фразам мы увидели аномально высокий в сравнении с другими запросами показатель отказов. Причина оказалась проста — на странице, куда вели эти объявления, практически не было контента — одна фотография. Чтобы выбрать теплицу и принять решение о покупке этого явно недостаточно. Решение: дорабатывать страницу, а пока отключить показы по этим фразам, чтобы не расходовать бюджет.

Для кого. С одной стороны, можно сказать, что для всех, потому что базовые показатели анализируются всегда.

С другой, мы редко советуем клиентам ограничиться таким подходом — если продажи идут через интернет, клиенты оставляют заявки и звонят по телефонам на сайте, более глубокая аналитика позволит найти наиболее эффективные решения с точки зрения прибыльности для бизнеса.

Что по деньгам. 0 руб. — в нашем агентстве и у большинства исполнителей такие анализ и оптимизация входят в стоимость ведения контекстной рекламы.

Такой уровень уже позволяет оценивать результаты кампаний с точки зрения задач бизнеса и решать эти задачи.

Для реализации подключаем кол-трекинг и настраиваем цели — заполнение форм, отправку заявок, запрос обратного звонка.

Показатели. Помимо статистических данных, на этом уровне собираем и анализируем:

Все это в разрезе каналов, фраз, площадок, объявлений, креативов и т. д.

Задачи. Информация по лидам и их стоимости дает нам больше возможностей для оптимизации кампаний. Мы можем найти источники дорогих лидов и отключить их. Вычислить площадки, регионы, фразы, которые бюджет тратят, трафик приносят, а заявки — нет. Причем, стоимость клика для них может не выходить за рамки средней по проекту, и без данных по лидам мы бы считали их нормальными и полезными.

На одном проекте мы увидели вот такую картину.

Мобильный трафик приносит меньше переходов и в целом это нормально. Только конвертируется он в 2,5 раза хуже, чем десктопный. И вот с этим уже надо что-то делать — снижать ставки, искать причины, делать адаптивную версию удобнее для посетителей.

Такое встречается часто, но бывает и обратная ситуация — мобильный трафик конвертируется лучше.

Здесь целесообразно устанавливать повышающие корректировки для мобильных и наращивать трафик с этих устройств.

Однако и это не дает нам полного контроля, потому что на таком уровне мы не знаем, что произошло с лидами дальше. Причин, по которым заявки не превращаются в продажи, много:

Все это вносит погрешность в аналитику, которую можно отчасти нивелировать, если компания использует динамический кол-трекинг. Тогда мы можем соотнести лиды с источниками вплоть до ключевой фразы, прослушать звонки, вычислить нецелевые и отсечь их. А еще выявить минимальную длительность целевого звонка для конкретного проекта и настроить систему так, чтобы она не учитывала те, которые короче.

Для кого. Базовая аналитика до лидов и стоимости лида подойдет проектам, на которых сложно анализировать данные глубже — в разрезе продаж, дохода, прибыли, ROMI. Бывают услуги, для которых сходу сложно назвать даже приблизительную цену — требуются замеры и расчеты, результат которых может отличаться в разы: установка пластиковых окон, разработка сайта, ремонт в квартире «под ключ».

В любых других случаях, когда реально сразу считать продажи, доход, прибыль, лучше рассмотреть вариант более глубокой аналитики, если это рентабельно.

Что по деньгам. От 8500 руб. в месяц.

Наиболее детальная, прозрачная и эффективная аналитика — до продаж, денег, прибыли. На этом уровне мы оцениваем, сколько денег бизнесу приносят отдельные кампании, фразы, объявления, площадки РСЯ.

Для реализации помимо кол-трекинга и целей может потребоваться подключение к аналитике данных из CRM и других внутренних систем компании.

Показатели. Глубина зависит от того, какую информацию клиент готов раскрыть исполнителю или агентству:

Задачи. С такими данными мы можем решать практически любые бизнес-задачи:

Рассмотрим на примере. На одном из проектов у нас стояла задача поддерживать нужный объем лидов, не менее 150, при допустимом ROI (окупаемость рекламных вложений) не меньше 200 %. С информацией о продажах и доходе эта задача выполнима. Взгляните на скриншот.

В марте ROI был ниже допустимого уровня. В апреле мы подняли его до 267 % — максимум за эти 3 месяца. Но по лидам и доходу реклама просела. В мае нам удалось выровнять показатели — ROI был немного меньше, чем в апреле, зато получили больше лидов и максимальный доход за эти 3 месяца.

Для кого. Расширенная аналитика подойдет и принесет пользу любому бизнесу, где можно посчитать продажи, деньги, прибыль. Однако тут стоит ориентироваться еще и на рентабельность. Такой глубокий анализ отнимает много времени и требует больших вложений. С маленьким бюджетом это нецелесообразно.

Что по деньгам. От 25 тыс. руб., ведение Директа и Google Ads входит в стоимость.

Веб-аналитика отражает эффективность контекстной рекламы. Она показывает, как работают отдельные фразы, объявления, площадки, креативы, кампании и весь канал в целом — сколько денег они расходуют и приносят бизнесу.

Контекстная реклама может работать без аналитики, но ее результаты будут непредсказуемы. Вы можете собрать запросы, написать объявления, настроить и запустить кампанию. На сайт будет идти какой-то трафик, возможно, даже будут заявки. Но сколько их будет сегодня, сколько через неделю и через месяц, вы не узнаете. И тем более не сможете на это повлиять.

Система веб-аналитики для каждого бизнеса индивидуальна. Набор инструментов, настройки, показатели и события, которые нужно отслеживать, зависят от конкретного бизнеса. Одним компаниям важно минимизировать бюджет, другим получать как можно больше звонков, третьим — свести к минимуму цену продажи.

Нужная глубина веб-аналитики зависит от бизнес-модели, цикла продаж, ценообразования, рекламного бюджета и других параметров компании. Чтобы определить, насколько глубоко анализировать данные, специалист оценивает ситуацию в целом, выясняет, какие задачи ставит бизнес перед контекстной рекламой, и подбирает оптимальный вариант.

Чем глубже веб-аналитика, тем больше бизнес-задач может решить специалист. На первом уровне мы можем повлиять на расход бюджета, трафик, цену клика. На третьем — на продажи, прибыль и возврат рекламных инвестиций.

Отслеживать показатели до прибыли и продаж не всегда возможно и целесообразно. С маленьким рекламным бюджетом расходы на веб-аналитику не окупятся даже при хорошей оптимизации. А когда все продажи идут в офлайне, отследить взаимосвязь между ними и посетителями сайта почти невозможно.