Все привыкли, что на конференциях рассказывают истории успеха. Но крутой продукт — это в том числе проблемы и промахи.
Появились видео-записи докладов конференции AIC. Analytics Day, где представители лидирующих компаний делились историями своих провалов. Никаких безупречных кейсов — только суровая реальность развития продукта!
Появились видео-записи докладов конференции AIC. Analytics Day, где представители лидирующих компаний делились историями своих провалов. Никаких безупречных кейсов — только суровая реальность развития продукта!
Как понять, из каких источников изначально пришли 1500 пользователей, которые купили продукт в октябре — Google Analytics API для маркетолога на практическом примере.
От качества данных зависит верность решений, которые вы принимаете на их основе, а иногда — и судьба бизнеса, как бы громко это ни звучало. Если данные неполные и несвоевременные, содержат ошибки, противоречия, дублируются или не поддаются интерпретации, то для анализа они не годятся. 7 ноября специалисты из OWOX проведут вебинар и расскажут как проверять качество данных на всех этапах: от документации и настройки аналитических инструментов до готовых отчетов.
К счастью, уже многие маркетологи понимают важность сквозной аналитики в анализе эффективности рекламных кампаний. Если продажи происходят через email — есть отдельная сложная задача по отслеживанию источников трафика таких лидов. Появился сервис, который решает эту задачу.
В блоге агентства adventum появилась статья о том, как правильно использовать новые GTM триггеры по глубине скроллинга и видимости элементов.
Подборка новостей, статей и мероприятий по веб-аналитике в свежем дайджесте блога ukrainian-analyst.com.
Сегодня в Киеве проходит конференция eCommerce 2017 и будет много докладов связанных с аналитикой. Если вам интересно получать сегодня какие-то важные тезисы/мысли в этом канале — поставьте лайк под этой публикацей.
Дмитрий Тонких из Promodo рассказал какие задачи по контекстной рекламе они автоматизируют с помощью скриптов:
- Добавление объявлений на новые товары в интернет-магазинах
- Контроль наличия и актуальных цен на товары
- Обновление товарных фидов
- Запуск объявлений на промоакции
- Проверка ссылок на наличие 404-ошибок
- Чистка площадок в КМС
- Добавление объявлений на новые товары в интернет-магазинах
- Контроль наличия и актуальных цен на товары
- Обновление товарных фидов
- Запуск объявлений на промоакции
- Проверка ссылок на наличие 404-ошибок
- Чистка площадок в КМС
Кирилл Зима из Booking.com рассказал, что они 10 лет занимаются А/В тестированием и для этого разработали свой продукт. Опыт показывает, что 9 из 10 тестов оказываются неудачными.
Советы:
- не делайте сразу больших изменений, идите мелкими шагами;
- тестируйте все изменения;
- персонализируйте контент на сайте.
В Booking.com есть отдельный большой сегмент «Семьи с детьми», для которого карточка отеля выглядит по-другому, покольку потребности у этого сегмента отличаются от остальных.
Блог Booking.com про Data Science, Machine Learning и Analytics: https://medium.com/booking-com-data-science
Советы:
- не делайте сразу больших изменений, идите мелкими шагами;
- тестируйте все изменения;
- персонализируйте контент на сайте.
В Booking.com есть отдельный большой сегмент «Семьи с детьми», для которого карточка отеля выглядит по-другому, покольку потребности у этого сегмента отличаются от остальных.
Блог Booking.com про Data Science, Machine Learning и Analytics: https://medium.com/booking-com-data-science
Booking.com Data Science
The Data Science and Machine learning blog of Booking.com.
Евгений Начёрный, Product Manager мобильного направления AUTO.RIA.com и DOM.RIA.com, рассказал о следующих вещах из своего опыта:
- 75% пользователей меняют оценку в отзывах к приложению, если об этом их попросить (источник Google Play)
- ASO (App Store Optimization) дает +8% установок (источник iTunes Connect)
- Размер приложения — это важно. Чем больше весит приложение — тем меньше установок.
- Последнюю версию приложений используют 90% среди iOS пользователей и 80% среди Android пользователей.
- Пользователи iOS в 6 раз больше экранов просматривают за сеанс и на 50% больше платят.
- Пользователи Android в 3 раза чаще заходят в приложение, в 70 раз больше оставляют отзывов о приложении в Google Play, чем пользователи iOS в App Store.
- 75% пользователей меняют оценку в отзывах к приложению, если об этом их попросить (источник Google Play)
- ASO (App Store Optimization) дает +8% установок (источник iTunes Connect)
- Размер приложения — это важно. Чем больше весит приложение — тем меньше установок.
- Последнюю версию приложений используют 90% среди iOS пользователей и 80% среди Android пользователей.
- Пользователи iOS в 6 раз больше экранов просматривают за сеанс и на 50% больше платят.
- Пользователи Android в 3 раза чаще заходят в приложение, в 70 раз больше оставляют отзывов о приложении в Google Play, чем пользователи iOS в App Store.
Наталья Устименко, ведущий Email-маркетолог eSputnik, поделилась идеями использования искусственного интеллекта в Email-маркетинге для решения следующих задач:
- Определение лучшего момента для реактивации
- Определение лучшей частоты для отправки писем
- Товарные рекомендации
- Определение идеальной последовательности предложений
- Определение MQ и SQ клиента
- Оптимизация продвижения по жизненному циклу клиента
- Построение сегментов по Персоне
- Нахождение однородных групп контактов (кластеризация)
- Определение качества текста и его оптимизация
- Оптимизация времени отправки писем
- А/В тестирование
- Определение лучшего момента для реактивации
- Определение лучшей частоты для отправки писем
- Товарные рекомендации
- Определение идеальной последовательности предложений
- Определение MQ и SQ клиента
- Оптимизация продвижения по жизненному циклу клиента
- Построение сегментов по Персоне
- Нахождение однородных групп контактов (кластеризация)
- Определение качества текста и его оптимизация
- Оптимизация времени отправки писем
- А/В тестирование
Алексей Селезнев, руководитель отдела аналитики в Netpeak, рассказал о нескольких кейсах внедрения BI-систем в бизнесе. Разработка BI-системы для блога компании Netpeak позволила решить следующие задачи:
- Оценка объема заявок, которые приходят в агентство от читателей блога. Таких оказалось около 25% заявок.
- Автоматизация подсчета KPI для главного редактора.
- Организация рейтинга авторов и категорий статей блога.
Разработка BI системы для отдела контекстной рекламы подразумевает хранение данных по всем аккаунтам AdWords в одной базе, что позволило сотрудникам видеть информацию только по своим проектам, а руководителям — по проектам сотрудников своего отдела. Это позволило значительно увеличить скорость принятия решений по проектам, доход отдела вырос на 65%.
В разработке использовались все почти бесплатные решения: R, Google BigQuery, MySQL, Google Sheets, Microsoft Power BI и другие. Сроки внедрения 1-6 месяцев. Результат: повышение качества управленческих решений, экономия человеческих ресурсов и увеличение дохода компании.
- Оценка объема заявок, которые приходят в агентство от читателей блога. Таких оказалось около 25% заявок.
- Автоматизация подсчета KPI для главного редактора.
- Организация рейтинга авторов и категорий статей блога.
Разработка BI системы для отдела контекстной рекламы подразумевает хранение данных по всем аккаунтам AdWords в одной базе, что позволило сотрудникам видеть информацию только по своим проектам, а руководителям — по проектам сотрудников своего отдела. Это позволило значительно увеличить скорость принятия решений по проектам, доход отдела вырос на 65%.
В разработке использовались все почти бесплатные решения: R, Google BigQuery, MySQL, Google Sheets, Microsoft Power BI и другие. Сроки внедрения 1-6 месяцев. Результат: повышение качества управленческих решений, экономия человеческих ресурсов и увеличение дохода компании.
Павел Флейшер (Binotel) и Евгений Шевченко (REZART AGENCY) рассказали о практическом применении сквозной аналитики в интернет-магазине iRoomstore.
- Сквозную аналитику трудно представить без колл-трекинга. Значительная часть лидов приходит по звонкам.
- Кроме имени и номера телефона лида, можно получать еще и данные об его источниках трафика, дату первого и последнего посещения, порядковый номер визита и другое.
- Собирая в одном месте данные из сайта, Google Analytics, рекламных систем, систем колл-трекинга и CRM можно построить сквозную отчетность по анализу затрат и дохода бизнеса.
- Внедрение CRM системы — самое сложное. В нее должны попадать все лиды изо всех каналов автоматически.
- Сквозную аналитику трудно представить без колл-трекинга. Значительная часть лидов приходит по звонкам.
- Кроме имени и номера телефона лида, можно получать еще и данные об его источниках трафика, дату первого и последнего посещения, порядковый номер визита и другое.
- Собирая в одном месте данные из сайта, Google Analytics, рекламных систем, систем колл-трекинга и CRM можно построить сквозную отчетность по анализу затрат и дохода бизнеса.
- Внедрение CRM системы — самое сложное. В нее должны попадать все лиды изо всех каналов автоматически.
Mariusz Gasiewski и Stanislaw Magierski из Google рассказали о практическом применении предиктивной (прогнозной) аналитики в eCommerce. С её помощью можно решать прогнозировать продолжительность жизни потенциального клиента, классифицировать и кластеризовать клиентов, делать системы рекомендаций.
- RFM анализ может лежать в основе прогнозирования pLTV (ожидаемого дохода с потребителя).
- С помощью облачных решений Google можно обрабатывать данные из Google Analytics и результат прогнозирования использовать в AdWords, Optimize.
- С помощью машинного обучения можно организовать персональную сортировку товаров на страницах каталога показывая пользователя сначала те товары, которые понравятся именно ему с наибольшей вероятностью.
- RFM анализ может лежать в основе прогнозирования pLTV (ожидаемого дохода с потребителя).
- С помощью облачных решений Google можно обрабатывать данные из Google Analytics и результат прогнозирования использовать в AdWords, Optimize.
- С помощью машинного обучения можно организовать персональную сортировку товаров на страницах каталога показывая пользователя сначала те товары, которые понравятся именно ему с наибольшей вероятностью.
Виталий Дятленко, основатель и СТО сервиса такси Uklon, рассказал, что компания использует данные для формирования динамических коэффициентов на тарифы и определения «рыбных» мест для водителей. ВДНХ в Киеве во время проведение фестиваля Atlas Weekend было самым «рыбным» местом для водителей в истории сервиса. Uklon готов открыть доступ к данным, чтобы решить проблему пробок в Киеве и в других мегаполисах.
Всем большое спасибо за внимание! Это была последняя публикация с конференции eCommerce 2017. Если вам понравилось и вы хотели бы получать такую информацию с других тематических конференций — поставьте лайк под этой публикацией.
Руководитель отдела аналитики веб-студии AIC Виталий Черемисинов рассказал о принципах A/B-тестирования: формирование гипотез, запуск A/B-теста и анализ его результатов.
Как сделать дашборд для мониторинга KPI по контекстной рекламе с помощью Power BI
Владимир Мюге подготовил цикл статей, даже скорее пошаговых инструкций о том, как развернуть Clickhouse и начать им пользоваться для решения ежедневных аналитических задач.