Файл: Процессы принятия решений в организации (принципы управления на основе данных).pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.05.2023

Просмотров: 61

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Рисунок 2.1. Оптимизация маркетинговой активности на различных этапах конверсии

Обобщенные сведения о роли каналов при ведении рекламной кампании в интернете можно найти в отчете Ассоциированные конверсии открытого инструмента Google Analytics. Бесплатная программа веб-аналитики от Google, предоставляющая подробные отчеты об использовании сайта посетителями и позволяющая узнать, что происходит после клика по объявлению. Google Analytics показывает, каким образом пользователи находят сайт и что они на нем делают.

Канал взаимодействия пользователя и рекламного объявления может играть три роли в пути конверсии:

  • Последнее взаимодействие – переход, непосредственно предшествующий конверсии;
  • Вспомогательное взаимодействие – любой переход в пути, за исключением последнего;
  • Первое взаимодействие – первый переход в пути (также относится к вспомогательным взаимодействиям).

Показатели отчета Ассоциированные конверсии рассчитываются для всех путей анализируемых конверсий:

  • Ассоциированные конверсии и Ценность ассоциированных конверсий - количество и денежное выражение продаж и конверсий, полученных с помощью канала. При расчете учитываются все вспомогательные каналы пути, за исключением последнего. Чем выше эти значения, тем больший вклад вносит канал;
  • Конверсии по последнему клику или прямому взаимодействию и Ценность конверсий по последнему клику или прямому взаимодействию - количество и денежное выражение продаж и конверсий, закрытых или завершенных в канале. Последним взаимодействием считаются клик или прямое посещение, непосредственно приведшие к конверсии. Чем выше эти значения, тем значительнее вклад канала в получение завершенных конверсий и продаж;
  • Конверсии по первому клику и Ценность конверсий по первому клику - количество и денежное выражение продаж и конверсий, начавшихся с заданного канала. Это первое взаимодействие в пути. Чем выше эти значения, тем значительнее вклад канала в получение новых конверсий и продаж;
  • Ассоциированные конверсии/конверсии по последнему клику или прямому взаимодействию и Конверсии по первому клику/конверсии по последнему клику или прямому взаимодействию - коэффициент, определяющий суммарный вклад канала. Близкое к нулю значение определяет канал, в основном завершающий конверсии и продажи. У канала с коэффициентом около 1 роль как вспомогательная, так и завершающая, а с более высоким значением – преимущественно вспомогательную.

К числу ассоциированных относятся все конверсии, для которых канал не является последним взаимодействием. Ценность ассоциированных конверсий – это общая ценность конверсий этого типа. Таким образом, может выполняться двойной подсчет значений в строках или в последних и ассоциированных конверсиях. Если один и тот же пользователь выполняет две конверсии, любые взаимодействия с различными каналами, зарегистрированные в обоих путях, будут учитываться для каждой из конверсий.

До появления новой стратегии главной целью медийной рекламы iZettle было привлечение новых клиентов. Теперь же медийная реклама помогает решать задачи, относящиеся к разным этапам последовательности конверсии: повышать узнаваемость бренда, побуждать к более активному использованию продуктов, укреплять лояльность.

В результате объем продаж, совершенных за счет медийной рекламы, увеличился почти вдвое. Благодаря оптимизации показа объявлений на разных устройствах доходы iZettle выросли на 5%. Адаптивные объявления в сравнении со стандартными принесли на 278% больше дополнительных кликов и на 280% больше дополнительных конверсий.

2.2 Стратегия компании по продаже пластиковых окон “Фабрика окон”

Компания “Фабрика окон” ведет свою деятельность в течение 12 лет, в штате порядка 400 сотрудников, а база клиентов насчитывает около 137000 человек. Бизнес в данной сфере является одним из самых конкурентных в России, с большим количеством игроков и сложным циклом принятия решений. Рекламный рынок находится на пике и каждый визит сотрудника должен быть оплачен. Получение заявки на установку окон не гарантирует того, что клиент сделает заказ в фирме, обычно клиенты вызывают работников сразу из нескольких компаний, а потом сравнивают их предложения и выбирают оптимальное для себя [6].

Компания “Фабрика окон” использует 4 метрики для оценки своей деятельности: выручка, EBITDA, NPS (уровень удовлетворенности клиентов) и ENPS (уровень удовлетворенности/вовлечения сотрудников). По мнению основателя компании, рекламная кампания не будет эффективна, если в любой точке контакта с брендом клиент останется неудовлетворенным. NPS и ENPS — важнейшие показатели бизнеса на уровне причин, а оборот и прибыль — это показатели на уровне следствий. Если у большинства компаний выручка и оборот считаются главными, то у “Фабрики окон” эти показатели на втором месте после NPS и ENPS. Пришел ли инженер вовремя, был ли вежлив, надел ли бахилы и помог ли передвинуть мебель — все это напрямую влияет на степень удовлетворения клиентов и их желание рекомендовать компанию друзьям. Шанс того, что в следующий раз клиент вернется именно к ним, вырастает в разы. А удовлетворенность сотрудников компанией напрямую влияет на то, как они ведут себя с клиентами, когда руководство компании этого не видит [12].


В любой компании можно придумать бесконечное количество метрик, но важно найти несколько ключевых, которые напрямую будут отражать успешность и динамику вашего бизнеса. Для «Фабрики окон» — это показатели уровня удовлетворенности клиентов и сотрудников. Именно положительная динамика озвученных показателей напрямую влияет на эффективность бизнеса обеих компаний.

Индекс NPS — метод измерения лояльности клиентов

«ОЦЕНИТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, ПО ШКАЛЕ ОТ НУЛЯ ДО 10 СВОЮ ГОТОВНОСТЬ РЕКОМЕНДОВАТЬ ФАБРИКУ ОКОН СВОИМ ДРУЗЬЯМ ИЛИ КОЛЛЕГАМ» - это стандартный вопрос для измерения индекса NPS.

Что такое индекс NPS? Это принятый во всем мире индекс измерения лояльности клиентов, представленный в декабре 2003 года Фредериком Райхельдом в журнале Harvard Business Review. Основа метода — анализ ответов на вопрос, задаваемый клиентам после оказания услуг: «С какой вероятностью вы порекомендуете Фабрику Окон своим друзьям или знакомым?» [13].

Согласно этой концепции, клиенты делятся на три типа:

  • Первый тип — это промоутеры, то есть клиенты, оценивающие свою готовность рекомендовать компанию на 9 баллов и выше. Такие клиенты настолько восхищены сотрудничеством с компанией, что готовы взять на себя определенный риск, который неизбежно возникает при рекомендации. Получается, что эти клиенты уверены, что компания настолько хороша, что не может не понравиться их близким;
  • Второй тип клиента — это те люди, которые поставили оценку в 7-8 баллов. Это нейтральные клиенты. Это те люди, ожидания которых оказались оправданы, но они не обладают стремлением рекомендовать компанию другим;
  • Третий тип клиентов — это «отрицательные» агенты, поставившие при опросе ниже 6 баллов. Эти клиенты не удовлетворены компанией и не будут ее рекомендовать.

Чтобы посчитать индекс NPS, необходимо вычесть из процентного показателя количества «позитивных» агентов тот же показатель агентов «отрицательных». Полученное число — и есть NPS. Важно, что индекс лояльности в любой сфере может составлять от -100 до 100%.

NPS в Фабрике Окон

Компания стремимся работать так, чтобы каждый клиент был готов рекомендовать их в будущем. И поэтому основная задача — это увлечь каждого клиента, запомниться ему. Когда “Фабрика окон” только начала измерять индекс NPS в ноябре 2013 года, его показатель составлял 30%. К 2014 году была поставлена цель — поднять показатель до 70%. На практике за первую половину 2014 года индекс лояльности в” Фабрике окон” составил 72%. А это значит, что больше половины наших клиентов готовы рекомендовать работу с компанией своим близким. В 2015 году была поставлена цель - достигнуть 90% [13].


В настоящее время компания показывает хорошие результаты - это не только высокий показатель NPS, но и множество положительных отзывов, а также большое количество клиентов, возвращающихся к повторно. Пример последнего месяца (февраль), - 82% клиентов готовы рекомендовать, 13%, вероятно, будут рекомендовать и лишь 5% не готовы рекомендовать. Когда индекс NPS в «Фабрике Окон» только начинали измерять, он составлял всего 30%.

Самый важный показатель по мнению основателя “Фабрики окон” это NPS сотрудника компании. То есть сотрудник является внутренним клиентом - насколько он включен, насколько он вовлечен. Как его измеряют в компании? Если с клиентами замеры проводятся каждый день через обзвоны каждого клиента, то с сотрудниками делаются замеры раз в год и сравниваются эти показатели с предыдущими замерами. Техника следующая: работники отвечают анонимно, в компьютерах, которые стоят в отдельных комнатах, они отвечают на 20 вопросов, и не каждый сотрудник, а репрезентативная выборка. Выборка содержит из порядка 100 человек. Через такие опросы можно понять, как по мнению сотрудников улучшилась или ухудшилась компания. Это отвечает на уровень причин, как обстоят в бизнесе дела.

Выстроив данную систему, “Фабрика окон” смогла подтвердить гипотезу относительно контекстной рекламы: реальные заказы были получены из источников, в которых относительно небольшое число конверсий. Там же, где конверсий много, лишь очень малая часть из них потом превращается в реальный договор. В итоге был перераспределен бюджет и теперь компания получает в два раза больше прибыли с одной только контекстной рекламы, не говоря уже о том, что работает эффективно весь комплекс инструментов.

Такими небольшими шагами идет оптимизация не только воронку привлечения и продаж, но и делаем более эффективным сам бизнес. За 6 месяцев работы возврат маркетинговых инвестиций вырос на 22%, количество целевых звонков увеличилось на 11%, а средний чек стал выше на 7%. Высвободившиеся после более эффективного расходования рекламного бюджета средства «Фабрика Окон» направила на закупку оборудования, открытие новых шоу-румов, развитие программы лояльности и обновление автопарка.

2.3 Использование данных интернет-магазином электроники ePrice

Специалисты интернет-магазина электроники ePrice заметили, что за год трафик с мобильных устройств вырос на 325%, а с компьютеров – уменьшился на 3%. Чтобы адаптироваться к массовому переходу покупателей на смартфоны, компания занялась оптимизацией мобильного сайта и приложения, а также увеличила инвестиции в мобильный маркетинг [14].


Прежде всего специалисты ePrice начали использовать User ID из Google Analytics 360 [15] (Эта функция позволяет связать один или несколько сеансов и выполняемые в их рамках действия с постоянным уникальным идентификатором, который передается в Analytics) для отслеживания взаимодействий на нескольких устройствах.

Каждый такой идентификатор определяет уникальный аккаунт Analytics и позволяет более точно определять число пользователей в отчетах. Отправляя в Analytics идентификатор и связанные с ним данные в рамках разных сеансов, задается контекст действий пользователя, позволяющий определить активные отношения для анализа. В качестве значений User ID в Analytics можно передавать уникальные идентификаторы, назначаемые системой аутентификации компании. Так можно учитывать в Analytics любые взаимодействия, включая клики по ссылкам и просмотры страниц, произошедшие при назначенном идентификаторе.

Если эта функция Analytics не применяется, каждый раз при доступе к контенту с другого устройства или создании нового сеанса учитывается уникальный пользователь. Например, если пользователь выполнит поиск с телефона, через три дня совершит покупку с ноутбука, а позднее обратится в службу поддержки с планшета, в стандартной реализации Analytics будут учтены три уникальных пользователя, даже если эти действия выполнены под одним аккаунтом. В таком случае становится невозможным определение наличия каких-либо взаимоотношений между действиями и устройствами, каждый раз получая независимые точки данных.

С помощью функции User ID можно определить связанные действия и устройства, установив отношения между точками данных, которые выглядят независимыми. Соответственно, в показанной в предыдущем примере ситуации теперь будут определены три взаимосвязанных действия на связанных устройствах. Благодаря этому возможно понять контекст для анализа, позволяющий сформировать целостное представление о взаимодействии с пользователями.

Выяснилось, что взаимодействия на мобильных устройствах способствовали продажам на сайте. Кроме того, у покупателей, использовавших несколько устройств, а не одно, средняя сумма заказа была на 16% выше. Эти сведения помогли ePrice реализовать более точные модели атрибуции и пересмотреть вклад мобильных устройств в продажи (который оказался на 92% больше, чем считалось раньше).

Следующим шагом было тестирование мобильных инвестиций в поисковые и торговые кампании. Постепенно повышая ставки, компания смогла перестроиться на мобильный шопинг и при этом удержать расходы в нужных рамках.