(перевод Авинаша Кошика) Одна из основных причин, почему топ-менеджеры и ваша компания ничего не делают с данными — это то, что они не имеют понятия, что же именно показывают метрики, на которые они смотрят: все хорошо или все плохо?
15 июля 2019
Отлично! По сравнению с чем?
Одна из основных причин, почему топ-менеджеры и ваша компания ничего не делают с данными — это то, что они не имеют понятия, что же именно показывают метрики, на которые они смотрят: все хорошо или все плохо?
Бывает сложно прийти к оптимальному решению, поэтому позвольте мне поделиться несколькими способами.
Но сначала — небольшой бонусный урок, и объяснение, откуда взялся этот вопрос про метрики.
Как-то раз в LinkedIn я поделился коротким уроком о том, как группировать данные.
Это подчеркнуло важность выбора правильного масштаба, т.к. это помогает более эффективно выделять закономерность.
Мои старые фанаты вспомнят цитату из моей первой книги «Веб-Аналитика: Час в день»: «Все агрегированные данные — фигня».
Вот этот концепт в действии.
Заголовок: «За 773 дня Президент Трамп сделал 9 014 ложных или запутывающих заявления»
Единственное, что покажет график кумулятивного чего угодно — это рост, и он сгладит все явные паттерны, которые могли бы принести пользу.
Показывать весь этот рост до конца не так ценно, как вы бы могли подумать.
Если вы сегментируете данные слишком сильно, вы часто будете терять лес за деревьями.
Графики с подневной разбивкой годятся для оценки диапазона в неделю или две, на большем масштабе они начинают активно осложнять возможность найти полезные закономерности.
(когда вы в следующий раз зайдете в Google Analytics, то вспомните про это при попытке посмотреть на данные за три месяца, используя подневную разбивку, которая применяется там по умолчанию)
В этом случае, увеличьте масштаб до помесячного, и закономерности в этих данных проявятся более четко.
Если вы медленно прокрутите статью назад, то увидите, что в каждой иллюстрации курсор стоит на ноябре 2018: но только в одной из картинок вы отметите, что данные оптимально упакованы.
Когда вы визуализируете данные или сводите их в таблице, то поиграйте с масштабом, чтобы убедиться, что история, которую вы собираетесь рассказать, будет представлена эффективно.
В комментариях в LinkedIn кто-то спросил, с чем сравнивать эффективность, что привело меня к этому выпуску TMAI.
Давайте будем использовать следующие метрики, по которым вы, скорее всего, отчитываетесь:
Визиты: 1,2 млн. Процент отказов: 62%. Конверсия: 1,6%.
Выглядит впечатляюще, правда?
Ну, по крайней мере, на один момент. А потом вы начинаете догадываться... Погодите. Это хорошие или плохие цифры?
Кто-то хочет получить рожок мороженого или розовые штанишки?
Вот стратегии, которые помогут задать контекст для ваших метрик:
- Используйте заранее определенные планы (цели).
Это мое любимое, и, несмотря на то, что задавать планы или цели сложно, это занятие все равно остается моим любимым.
Только умные компании, с интегрированными командами, включающими финансы, маркетинг, стратегов и поддерживающего топ-менеджера обычно достаточно хороши для создания Планов.
Наличие планов также стимулирует компанию стараться достичь чего-то конкретного, сотрудники будут строить более умные планы и мудро работать по ним.
Перед тем, как просто ставить перед нами цель, я любил использовать Планы для контекста цифр. Например:
Визиты: 1,2 млн, тогда как План: 7 млн.
БУМ! В смысле, оооопс! Я имел в виду ценный контекст :)
- Используйте показатели из индустрии.
Если у вас нет ваших собственных Планов, позаимствуйте их из вашей индустрии или конкурентов.
Они есть у торговых ассоциаций. Много поставщиков услуг также предоставляют их. Исследовательские компании обладают ими. Да и, честно говоря, просто загуглите их — они на расстоянии клика.
Крутая вещь про индустриальные метрики (в идеале, от компаний схожего размера и индустрии) — это то, что 1) они дают вам нейтральный взгляд снаружи на реальность и 2) останавливают вас от переоценки самих себя.
Обратная сторона индустриальных метрик — это то, что ваша стратегия может сильно отличаться от индустрии и конкурентов, что приведет к тому, что вы сильно проиграете или выиграете относительно них.
Но все равно...
Процент отказов: 62% против среднего по индустрии 38%
Немедленно полезно, правда?
- Используйте среднее.
Есть много способов посчитать среднее. В моем опыте, использование вашего предыдущего личного опыта — хороший путь для того, чтобы задать контекст вашим метрикам.
Конверсия 1,6% против средней в 0,9% (Шампанского всем!)
Конверсия 1,6% против средней в 0,9% (Шампанского всем!)
Бонус: используйте верхний и нижний контрольные лимиты, чтобы получить контекст для текущей точки в тренде.
- Используйте сопоставимые временные периоды.
У нас было на 0,2 млн больше визитов в этом месяце, чем в прошлом.
У нас на 12 пунктов выше конверсия относительно того же периода в прошлом году.
У нас было на 82 тыс. конверсий больше по сравнению со средними показателям по воскресеньям 2019 года.
Все пути хороши для использования схожих временных периодов.
Вашей сложностью будет учесть сезонность. Неделя к неделе в вашем случае может быть не очень хорошей идеей, а вот неделя к той же неделе прошлого года может и подойти.
Другой сложностью может быть учет изменений в бизнес-стратегии. Если ваши траты на маркетинг в этом квартале в 3 раза выше исторических, то никакой период из предыдущей истории вам не подойдет.
(надеюсь, что ваша компания была достаточно умна для того, чтобы подготовить Планы после того, как она решилась на такой уровень трат!)
- Используйте сегменты.
Я уже говорил, что любые агрегированные данные — мусор?
Используйте умно сегменты, чтобы задать контекст.
Визиты: Google — 450К
Визиты: Медийная реклама — 300К
Визиты: Email — 200К
Визиты: Прямые переходы — 100К
Лучше, чем просто сказать 1,2 млн, правда? Даже несмотря на то, что вы перечислили только топовые источники.
О, да вы же можете сделать еще лучше, т.к. вы ниндзя-аналитик!
Визиты: Google — 450К, +12%
Визиты: Медийная реклама — 300K, −50%
Визиты: Email — 200К, +18%
Визиты: Прямые переходы — 100К, −2%
Святая матерь божья, это же восхитительно!
Проценты могут представлять... Планы, индустриальные метрики, средние, сравнимые временные периода :)
- Используйте цены.
Не все стоит одинаково.
Платный трафик обычно стоит значительно дороже органического.
Получение прироста в каком-то одном канале обычно значительно дороже других.
Конверсии от покупателей из России обычно значительно дороже, чем конверсии от шведов.
Более высокий уровень отказов на вашем новом, только что задизайненном лендинге с динамическим контентом оказывается куда более дорогим, чем уровень отказов на ваших олдскульных статических страницах.
Вы можете использовать разницу в стоимости для выполнения задачи создания контекста.
Визиты: Google — 450К, CPV: $14
Визиты: Медийная реклама — 300К, CPV: $68
Визиты: Email — 200К, CPV: $0,06
Визиты: Прямые переходы — 100К CPV: неизвестно
Куда более полезно, правда?
Важно: мы не пытаемся сказать, что $68 за медийную рекламу — это плохо и $0,06 за email — хорошо. Но эти цифры запустят правильное обсуждение внутри.
Почему они тратят по $68 за визит с медийной рекламы? Ох. Это потому, что нет другого способа найти эту аудиторию, и конверсия из этой аудитории — 18%, и LTV в 42 раза выше того, что с email? Прекрасно. Продолжаем тратить на медийку.
И, если в результате ответ получился не таким... Обсуждение, которое вы спровоцировали внутри, приведет к тому, что вы скажете «пока» вашей медийной рекламе.
Используйте цены.
Спросите эту простую вещь у вашего Маркетинга: ПОКАЖИТЕ МНЕ ДЕНЬГИ!!
- Используйте родственные, или близкие метрики.
Если все описанные стратегии неприменимы в вашей компании — и я абсолютно надеюсь, что это не так — тем не менее есть еще одна, последняя вещь, которую вы можете использовать: найдите родственную метрику, которая задаст контекст.
Визитов: 1,2 млн; Посетителей: 0,1 млн.
Процент отказов: 62%, ценность со страницы — $0,006.
Конверсия: 1,6%; доход: $18,4 млн.
В каждом случае есть контекст, возникающий из-за чего-то еще релевантного, чего-то такого, что может запустить правильную дискуссию.
Первая пара: видим массу визитов от небольшого количества посетителей. Это прекрасно для новостного сайта, ужасно для сайта поддержки пользователей.
Вторая пара: четко видно, что пользовательский опыт отвратный, и судя по всему, там есть чем заняться, чтобы понять, что можно улучшить.
Третья пара: хм, да мы неплохо зарабатываем с нашей так-себе-конверсии.
Все ценно. Все является в своем роде искрой. Насколько безмерно лучше, чем просто вываливать кучу метрик самих по себе.
Напоследок: практика анализа — это то, что должно привлекать внимание компаний, несмотря на все эти технические сложности, связанные с данными (инструменты, вендоры, обработка, хранение и т.д.). В практике аналитика немногие вещи являются столь же критическими, как способность задать контекст метрикам производительности.
Авинаш.