Продолжаем поэтапно разбирать аналитику трафика на примере Яндекс Директа. В первой части мы проанализировали трафик по источнику/каналу, проанализировали кампании + стоимость конверсии, затем каждую кампанию в отдельности в виде «Ключевое слово + Кол-во лидов + Цена лида», и прошлись по поисковым запросам.
Первая часть для изучения находится здесь.
1. Отчёты по «Полу и возрасту» аудитории
Шаг №5. Отчёты по «полу и возрасту» аудитории
*Смотрим в том же отчёте «Директ расходы», но с Группировками — Кампания Яндекс.Директа, Пол, Возраст. Смотрим именно в «Директ, расходы», чтобы видеть Стоимость кликов.
- Фильтруем и смотрим сначала «по кампаниям» в целом, какой пол аудитории как конвертируется и как распределяется.
- Всегда смотрим срезы ОТДЕЛЬНО по каждой РК, потому как в разных товарных группах (матрице услуг) самого бизнеса может быть разная ЦА + нужно учитывать конкретно Ваш сайт и бизнес (разные сайты могут конвертировать разную аудиторию даже с практически одинаковым продуктом).
Смотрим «внутрь» Пола и вычленяем конкретный возраст Женщин или Мужчин, который конкретно в Вашем случае конвертируется Лучше или Хуже остальных:
Вносим корректировки ставок в РК согласно анализу:
- «В плюс», экспериментально, относительно того, что увидели в проценте конверсий и в кол-ве конверсий. Если боитесь перерасхода — ставьте +20 — +30%
- «В минус», относительно того, что увидели в низкоконверсионных сегментах демографии. Если с кол-вом лидов всё нормально — тогда выставляйте пропорционально, т.е. во сколько раз % меньше среднего.
Строим общий срез по Возрастам по всему аккаунту, чтобы понимать общую картину конверсии возраста ЦА вашего сайта:
Если смотреть отчёты «в отрыве» от Рекламных кампаний, тогда во многих случаях Вы ничего не поймёте, так как данные чаще всего будут плюс/минус одинаковые, потому что срез слишком «Общий» и нужно углубляться конкретнее в виды товаров/услуг, в отдельные РК и т.д., и смотреть кастомные срезы.
*** В общем и целом конверсия одинаковая и непонятно кто лучше — нужно «копать глубже».
Даже если у какой-то группы (сегмента), например Мужчины 45-54 есть конверсии, и в целом трафика много, а процент конверсии этого сегмента сильно ниже среднего — ставьте понижающую корректировку на данный сегмент!
Шаг №6. Отчёты по «дням недели»
Стандартные отчеты > Аудитория > Посещаемость по времени суток
Меняем группировку на:
Добавляем метрики (Достижение цели и Конверсия).
!Анализировать По дням недели или по времени суток нужно при наличии большого кол-ва данных!
Как минимум за 3-4 месяца одного сезона (не разных), или при большом кол-ве трафика (1000-2000 посетителей в день) — тогда можно и за 1-2 месяца. Так данные будут точнее и объективнее для принятия решений.
Выводим отчёт:
Не забываем!!!
Если вы анализируете Рекламный трафик (например Директ), и ушли из отчёта Директ, расходы или прочих по Директу, обязательно воспользуйтесь фильтром, чтобы «сегментировать» именно трафик с Директа и анализировать отдельно только его! Не «смешивайте»!
Данный отчёт, при условиях более-менее «равномерного» трафика в течение недели (создание идеальных условий для теста), позволит Вам увидеть, в какие дни недели аудитория более активна и конвертируется лучше, а в какие наоборот. И позволит скорректировать эти факты в выгодную Вам сторону!
Открываем Кампании поочерёдно и сразу видим «прецеденты для анализа»:
«Копнём» эти дни «глубже», и выясним истинную причину того, что «портит общий результат дня», а именно в какие конкретно часы этого дня конверсия была низкой или нулевой, и показы рекламы и клики шли для нас «в холостую» — в итоге испортив общую эффективность.
Для удобства выгружаем отчёт в Excel, и фильтруем «Условным форматированием» в формате «Плохо — Хорошо — Очень хорошо» в разрезе Конкретного дня и Времени суток.
— Хорошие часы:
— Очень хорошие часы:
Критерий — Плохо — Хорошо — Очень хорошо — определяйте исходя из «Арифметического среднего» по конкретному сегменту и своей «Экономики»:
В итоге, получаем ясную картину по Дню в разрезе «Времени суток» по «Конкретной Кампании», и видим с какими именно часами что делать:
Когда нашли «Плохой день» и «Хороший день» — смотрим эти дни детально по «Времени суток». В «плохом дне» может быть просто 2-3 плохих часа, отключив которые можно сделать день «хорошим», и тонко отстроить Время суток по часам. Выключать весь день сразу — неправильно!!!
!!!! Для большей точности в принятии решений и вашего удобства, лучше одновременно видеть «Затраты на рекламу» и «Цену цели в конкретный час» — но в Яндекс Метрике к сожалению Вы такой отчёт не построите (одновременно День недели визита или Час визита в Группировках и одновременно «Стоимость кликов» выставить НЕЛЬЗЯ!)
Шаг №7. Отчёт по «Устройствам»
Стандартные отчеты > Технологии > Устройства
Данный отчёт позволит Вам понять, с каких Типов устройств у Вас лучшие результаты и сфокусировать рекламные затраты на данных устройствах.
Также смотрим на конверсии и поведенческие факторы + если нужно, разделяем рекламные кампании на mobile/desktop (если само предложение принципиально отличается) и вносим корректировки «в плюс» и «в минус».
Шаг №8. Отчёт по «Географии»
Стандартные отчеты > Источники > Директ, расходы
Выставляем Группировки — «Кампания Яндекс Директа + Город»
Выставляем Метрики :
Визиты — Посетители — Клики — Стоимость кликов — Отказы — Конверсия по любой цели (если все цели Макро. Если среди целей в метрике есть Активные пользователи или Посетили Корзину — заменяем на Достижение конкретной цели или Целевых посетителей по конкретной цели) — Достижение любой цели (аналогично с Конверсией по любой цели).
На практике это будет выглядеть так:
!!!ВАЖНО!!! анализировать города и их эффективность в разрезе КАЖДОЙ РЕКЛАМНОЙ КАМПАНИИ отдельно! А не в целом города по всему аккаунту!!!
На разные категории товаров/услуг могут быть разные условия, влияющие на конверсию! Например, один вид продукции компании будут покупать в Королёве (Московская область) хорошо, а другой в том же Королёве вообще не будут покупать!
Для более детального анализа, выгружаем данный отчёт в Excel. Действуем аналогично предыдущим срезам.
Добавим вручную столбец «Цена цели» чтобы понимать, во сколько нам обходится одно достижение цели из этого города, т.к. он может хорошо конвертировать, но может давать дорогие конверсии, которые нам финансово не выгодны!
Видим, что в целом цена приемлемая в рамках экономики данного бизнеса, но над Химками и Москвой нужно поработать:
Даже если городов много, спокойно фильтруем столбец с Достижением цели по «Цвету» нашего «Условного форматирования» (которое мы задали ранее), и предметно видим, на какие города по конкретной кампании и конкретному виду продукции нужно «повысить ставку»:
А на какие понизить ставку или выключить совсем:
!!! Помните, что для принятия решений необходимо накопить достаточное кол-во данных по городам.
Корректировки по «Времени суток» в Директе вносим тут:
Корректировки по «Регионам и городам» вносим тут:
Порядок действий:
- Проанализировали общую картину (Всегда движемся от Общего к Частному).
- Зафиксировали текущие результаты по KPI (чтобы было с чем сравнивать после внедрений).
- Провели анализ по группам отчётов и срезов, нашли «узкие места» и «тренды».
- Выдвинули гипотезы и составили ТЗ на внедрение (что конкретно выключаем, где на сколько поднимаем ставку, где и на сколько понижаем ставку, где конкретно ставим какую корректировку и т.д.)
- Обозначили новый KPI ( к чему стремимся, что будет мерилом «победы»).
- После теста внедрений, проделали пункты 1 и 2 ещё раз и сравнили с предыдущими KPI в формате «Было — Стало».
- Зафиксировали «Успехи» — масштабируем их если возможно (применяем успешные стратегии в других каналах / РК / и т.д.) — измеряем, смотрим.
- Зафиксировали «Поражения» — то чего не удалось добиться внедрениями. Пытаемся понять «Почему?» — и анализируем это «сегмент» по новой, с уже имеющейся информацией «такая то гипотеза не сработала — пробуем новую».
- И так «по кругу» условно «до бесконечности».
Посмотрите Кейс, каких результатов можно достигнуть при «грамотной» оптимизации контекстной рекламы и комплексной работе над бизнесом.
