Как правильно работать с данными по конверсии на сайте
Общий показатель конверсии на сайте — это полный аналог средней температуры по больнице. Настоящие профессионалы разбираются с конверсией максимально фрагментарно, по небольшим «кусочкам».
Вот скриншот абсолютно типичной статистики небольшого сайта (показываем на примере Google Analytics). Основным целевым действием является отправка запроса с сайта, после чего с оставившим заявку, связывается кто-то из команды продаж.
Что мы здесь видим?
- Мы видим, что общая конверсия с сайта равна 0,52 %, что в общем-то достаточно плохая цифра.
- Мы также видим, что основным источником трафика на сайт является поиск (органика), однако конверсия из него очень низка – 0,23 %.
- В то же время конверсии от социальных сетей лучше всего – 1,45 %.
- Оставим пока «за бортом» прямые заходы. Основное соображение тут в том, что прямые заходы не возникают сами собой. Тут надо разбираться с первым контактом с сайта, ведь чтобы сделать прямой заход на сайт, посетитель должен был сначала узнать откуда-то о нем – перейти по ссылке и запомнить адрес, либо положить сайт в закладки
Здесь мы видим, что все конверсии были совершены зашедшими из Facebook, и конверсия = 2%, и это уже неплохо. Но и это недостаточная глубина! Ведь из Facebook люди могут заходить как с прочитанных постов, так и с рекламных кампаний.
В данном случае у владельца сайта не были настроены utm-метки, чтобы посмотреть данные по отдельным источникам трафика внутри Facebook, но мы можем воспользоваться таким показателем, как страница входа, чтобы разделить трафик с рекламы и «обычный» трафик из соцсети.
В данном случае у владельца сайта не были настроены utm-метки, чтобы посмотреть данные по отдельным источникам трафика внутри Facebook, но мы можем воспользоваться таким показателем, как страница входа, чтобы разделить трафик с рекламы и «обычный» трафик из соцсети.
Теперь мы понимаем, что конверсию дал только трафик с рекламы, причем разные лендинги дали разную конверсию: 3,67% и 5%. В этом и была суть данного «копания в данных» — нас никак не интересует средняя конверсия по всем источникам трафика. Нас интересует, во сколько нам обходится новый клиент из разных каналов.
Зная, сколько владелец сайта потратил на рекламу в Facebook, мы понимаем стоимость одной конверсии (отправки запроса) с сайта. Понимая, сколько из этих запросов менеджерам по продажам удается превратить в клиентов, мы понимаем стоимость привлечения одного клиента из конкретно этого источника — именно эта рекламная кампания на Facebook.
Сравнивая таким образом разные источники посетителей сайта между собой, а также занимаясь оптимизацией разных источников: пробуя разные рекламные посылы, изображения, тексты и так далее, можно существенно уменьшить затраты на получение одного нового клиента.
Зная, сколько владелец сайта потратил на рекламу в Facebook, мы понимаем стоимость одной конверсии (отправки запроса) с сайта. Понимая, сколько из этих запросов менеджерам по продажам удается превратить в клиентов, мы понимаем стоимость привлечения одного клиента из конкретно этого источника — именно эта рекламная кампания на Facebook.
Сравнивая таким образом разные источники посетителей сайта между собой, а также занимаясь оптимизацией разных источников: пробуя разные рекламные посылы, изображения, тексты и так далее, можно существенно уменьшить затраты на получение одного нового клиента.
