Опираться на средние значения не всегда бывает разумно.
Давайте на примере разберем, почему средние значения не всегда объективны и как можно увеличить показатели бизнеса без дополнительных финансовых вложений.
Проблема средних значений
Например, вы запустили рекламную кампанию в Яндекс.Директе и в конце месяца решили выгрузить основные показатели кампании. В отчете мы видим, что за интересующий нас период мы получили 2849 кликов, 243 конверсии, а процент конверсии составил 8,53%.
В целом не плохо! Конверсия на лендинге 8,53% — очень достойный результат. Можно двигаться дальше, вкладывать бюджеты и получать заветные заявки. Однако, средний показатель может быть крайне обманчив. Средние значения правильнее смотреть в разрезе.
Для простоты расчетов, используйте калькулятор конверсии.
В данном примере вы видите общий показатель конверсии для посадочной страницы, вы видите общее соотношения числа визитов к целям, но не видите самого важного — как отрабатывает каждая отдельная форма и виджет обратной связи на сайте.
Предположим, что есть посадочная страница www.example.org/page/, на которую мы ведем рекламный трафик. На лендинге у нас настроены следующие каналы обращений:
- Форма обратной связи;
- Онлайн-консультант;
- Электронный адрес с настройкой события при копировании адреса со страницы.
Мы знаем, что посетителям удобны разные варианты взаимодействия с компанией. Но как определить какой канал отрабатывает лучше и является наиболее эффективным, и наоборот, какой из каналов имеет просадку?
Что делать
Открываем Яндекс.Метрику и переходим «Отчеты» — «Стандартные отчеты» отчет «Конверсии». Указываем требуемый для анализа период времени и получаем статистику.
Как видите, картина уже не выглядит настолько идеальной. Заметно, что Форма на сайте вообще не отрабатывает, обращения через форму отсутствуют (конверсия за июль — 0,32%). Это узкое место на странице. Видимо существует какая-то техническая проблема. И с этой проблемой нужно разбираться.
Практически все обращения приходятся на установленный на странице виджет JivoSite. И небольшая часть обращений приходится на прямую заявку на E-mail.
Далее, для наглядности, создаем новый Excel и переносим из отчета Метрики показатель конверсии для каждого отдельного канала.
Получается примерно такая таблица с данными по месяцам.
В итоге, разделение конверсии по каналам позволяет нам уйти от среднего значения, рассмотрев показатель конверсии по каждому отдельному каналу. Теперь мы сразу видим слабые места. А с этой информацией работать куда интереснее.
Резюме
Следовательно, определив и разобравшись с проблемой в Форме обратной связи, можно повысить конверсию на странице. Например, увеличение конверсии на 3% в данном конкретном канале, позволит нам поднять общий показатель до 11,53% и получить на +85 конверсий больше, вместо 243 обращений 328, и это не увеличивая рекламный бюджет.
Вывод! Как видите, измерение показателей по средним значением может быть обманчивым. Переход от среднего значения в разрезе позволяет провести более тонкий и точный анализ. Такой подход позволяет выявить проблемные места, сравнить каждый канал друг с другом, определить причинно-следственные связи и внести оперативные изменения.
Остались вопросы?
Задавайте вопросы в комментариях или пишите на адрес почты info@konstantinbulgakov.com. И не забудьте добавить сайт в закладки. Ваши повторные визиты меня сильно мотивируют работать дальше 😉
Статьи по теме:
- Как в Яндекс.Метрике импортировать данные отчетов из таблиц и графиков в Excel
- Как отслеживать копирование Email или номера телефона с помощью Яндекс.Метрики
- Как настроить передачу данных из Яндекс.Метрики в Google Data Studio
- Как удалить или приостановить работу тега. Типы действий с тегами в Google Tag Manager
- Как эксперименты в Яндекс.Директ помогли увеличить на 2,5% конверсию в подписку чат-бота