Топ-5 отчетов, необходимых руководителю и маркетологу для того, чтобы принимать обоснованные решения в продвижении и разработке. Дополнительно используется Kissmetriсs.
Отчет № 1 «Воронки по рекламным каналам»
Проблематика следующая:
1. Реклама как канал привлечения:
- Пользователь нажал на объявление, перешел на ресурс, выполнил регистрацию и оплатил в первый раз.
- Привлеченный однажды пользователь выполняет более чем одну оплату тарифного плана (два месяца и более).
2. Реклама как канал, участвующий в конвертации пользователя в первой сессии:
- Пользователь покинул ресурс и попал на него повторно через рекламную кампанию (не только через ретаргетинг, но и поиск или таргетинг).
3. Реклама как канал, участвующий в ретеншене (продлениях):
- Пользователь с просроченным тарифом перешел по рекламному объявлению и продлил тарифный план.
Некоторые примеры:
В карточке пользователя хранится вся информация о его взаимодействии с проектом. Данные из различных подсистем компании (сайт, backend сервиса, саппорт, CRM, колл-центр и другие) передаются в карточку пользователя, и мы знаем всю его «историю». Данные по пользователям хранятся в одном месте, что позволяет их анализировать, выстраивая понятные табличные данные.
Часть карточки пользователя с его свойствами (properties). Значения UTM-меток, как и всех других свойств, не перезатираются и хранятся с метками времени. Это удобно для оценки эффективности рекламных кампаний различного типа на разных этапах воронки и жизни клиента.
Базовый отчет по воронке (Funnel Report) с сегментацией по каналам привлечения (модель атрибуции — первое значение в выбранном периоде). Стороятся воронки с различной детализацией и сегментацией для поиска «узких мест» и оценки рекламных каналов или кампаний.
Интерпретируемая информация в итоге представляется в простом отчете: на рекламу потратили «х» рублей, ROI воронки по первой сессии составил «x%», ROI воронки с продлениями «z%» — итого получаем чистый ROI по платным каналам привлечения за указанный месяц. Таким образом, мы точно понимаем, как работает наш бюджет и какова реальная отдача.
Отчет № 2 «Лидогенерирующие каналы»
Какой канал привлечения генерирует для вашего бизнеса самые квалифицированные лиды, которые превращаются в клиентов? Вопрос простой, но большинство маркетологов не знают на него ответ. Сюда также входит отчет, о котором мы говорили выше, но это еще не все.
Как обстоят дела с партнерским маркетингом? Ваши рассылки дают эффект? Что с контент-маркетингом, какой тип постов в вашем блоге генерирует клиентов, как выстроить корректный медиаплан? SMM окупает себя? А партнерская программа? SEO-продвижение, брендовые запросы и так далее. А какое соотношение всех каналов привлечения и куда стоит направить усилия?
Это некоторые примеры отчетов, которые используются для оценки лидогенерирующих и клиентогенерирующих каналов:
Пример сводного отчета по новым регистрациям и оплатам. За выбранный период времени видно количество новых пользователей, количество оплат, конверсию в оплату, а также выручку по каждому каналу привлечения. При необходимости можно сделать вложенную детализацию.
Пример детализации канала Organic: Google по первой точке (странице) входа на сайт. Здесь видно, какие конкретно страницы сайта и какие посты блога дают новых пользователей и выручку.
Часть отчета по выручке (Revenue Report) с сегментацией по каналу привлечения (модель атрибуции — первое значение за все время). Наглядно видно, какие каналы трафика впервые привлекают пользователей, которые становятся клиентами. В отчете отображаются основные метрики для SaaS по каждому сегменту. Сегментирование можно выполнять по любым параметрам (свойствам), которые фиксируются сервисом.
Сводный отчет по партнерской (реферальной) программе. Видно, какое количество каких пользователей нам привлекают партнеры. У топовых партнеров, привлекающих нам «горячих» лидов, есть чему поучиться и применить это у себя.
Отчет № 3. «Когортный анализ»
Когортный анализ — это методика или подход для исследования данных. Использование когортного анализа для облачных сервисов особенно актуально, так как оплата тарифного плана в большинстве случаев происходит не в момент первого визита или регистрации, а смещена как минимум на период триального доступа. Используя расчет по воронкам, мы просто видим неполные данные.
Во-первых, можно использовать когортный анализ для расчета окупаемости рекламных каналов. Важно понимать, что за привлечение лидов мы платим сегодня, а клиентами они станут через две недели (после окончания триального доступа) или еще позже. Получается, что между расходами на рекламу и доходами от нее есть смещение (окно). Мы делаем когорты новых пользователей по рекламным каналам или кампаниям и смотрим, как они покупают и сколько выручки дают в течение нескольких месяцев.
Во-вторых, когортный анализ позволяет найти лояльных клиентов и фанов продукта. Можно разбить пользователей на когорты по условиям (временные когорты или когорты по значениям свойств) и исследовать их.
Пример когортного отчета (Cohort Report) для оценки конверсии «Регистрация → Оплата» с учетом отложенных покупок. Когорты формируются по первому значению канала привлечения. Для расчета конверсии берется только первая покупка.
Пример когортного отчета (Cohort Report) для поиска лояльных клиентов — Power users (клиенты, которые платят за сервис на протяжении, например, четырех месяцев). Из когортного отчета можно выгрузить список пользователей из каждой ячейки. По такому же принципу можно находить пользователей, которые постоянно пользуются определенными фичами сервиса.
Отчет № 4. «Onboarding или каналы активации внутри системы»
Onboarding-процессом обычно называется поведение пользователей в системе, из которого можно выделить определенный паттерн, говорящий о том, что ценность продукта донесена и вероятность конвертации в платящего клиента стремительно возрастает. Этот тот самый черный ящик вашего продукта.
Onboarding — это обычно активационные маркеры (действия) в первой сессии после регистрации или при первом посещении вашего ресурса. Вы знаете, что у вас является активационным действием? Или думаете, что знаете? А ведь это основа такого эффективного сегодня Growth Hacking.
Процесс поиска действий активации похож на реверс-инжиниринг. Данные для такого реверс-инжиниринга мы находим в отчетах Kissmetrics и дальше анализируем их для выявления «узких мест» воронки.
Обычно мы видим ситуацию, когда есть множество путей, по которым пользователи идут от момента регистрации до покупки. В этом множестве путей есть один-два «массовых» (по которым идут большинство покупателей) и один-два наиболее конверсионных. Дальше нам нужно направить большинство пользователей через наиболее конверсионный путь. В итоге получаем рост конверсии «Регистрация → Оплата» и больше продаж.
Пример отчета по путям пользователей (Path Report). Исследуются пути пользователей в целом от регистрации до покупки (по событиям или параметрам с различной детализацией) и более детально для каждого блока функциональности сервиса. Это первый шаг к «расшифровке» реального поведения пользователей внутри сервиса.
Используя отчеты вроде People Search, можно делать выборки пользователей по нужным условиям (сценариям использования сервиса, сценариям многоканальных последовательностей, сценариям покупок и так далее) и выводить нужные параметры (свойства) для более детального изучения.
Отчет № 5. «Отчеты по A/B-тестам»
Часто ли вы делаете сплит-тесты? Как вы понимаете, что именно нужно протестировать? А как вы интерпретируете результаты тестов?
Маркетологи и фаундеры облачных сервисов часто «играются» цветом кнопок или надписями на CTA-элементах, при этом такие тесты обычно дают локальные изменения микроконверсий, а итоговая, назовем ее «макроконверсия», в покупку не меняется или даже становится меньше. Суть в том, что при проведении сплит-тестов вам нужно проверять влияние теста как на «локальную» конверсию (микроконверсию), так и на «глобальную» конверсию в покупку.
Изучая поведение реальных пользователей и клиентов (смотрите Отчет № 4 «Onboarding или каналы активации внутри системы»), вы явно увидите места вашей воронки, которые нужно протестировать, чтобы увеличить конверсию в оплату. Больше не нужно тратить время и ресурсы на кучу бессмысленных тестов.
Можно использовать отчеты по A/B-тестам (A/B Test Report), которые позволяют увидеть, как различные варианты страниц влияют на отдельные части и на всю воронку в целом. Тесты можно настраивать в Optimizely, VWO (для них есть готовые решения по интеграции с Kissmetrics) или с помощью любых других инструментов.
Пример отчета типа A/B Test Report. В отчете показываются основные параметры теста: количество участников, количество конверсий, конверсии, победивший вариант и другие. Конверсии рассчитываются по пользователям.
Важно, что всегда можно получить список пользователей (с нужными параметрами), которые участвовали в тестировании, например:
Пример списка группы участников тестирования. Можно добавить колонки с разными параметрами и выгрузить в CSV для дальнейшего анализа. Ссылки в списке пользователей кликабельны — при клике переходим в карточку пользователя.
Выводы
Data-аналитик должен уметь:
- Корректно выстроить базовые и кастомные отчеты для вашего бизнеса любого уровня вложенности и сложности.
- Интерпретировать данные вашей команде на еженедельных сессиях.
- Создать объективные предпосылки для принятия управленческих решений на основе полученных данных.
- Найти узкие места воронок продаж.
- Определить гипотезы для оптимизации маркетинга и продукта.
- Находить паттерн активных пользователей — тех, кто оплачивает услуги.
- Уметь узнавать, какие фичи вашего решения являются наиболее маржинальными.
- Уметь узнавать, какие пользователи платят больше всего, на каких этапах и когда по времени.