Retail Rocket Science 015: Игорь Селицкий, руководитель веб- и онлайн-аналитики в компании Lamoda, аналитика для e-commerce, часть 2
Продолжаем тему аналитики для электронной коммерции!
В 15-м выпуске Игорь Селицкий из компании Lamoda рассказывает все необходимое для старта аналитической работы в интернет-бизнесе.
Сегодня у нас 15-й выпуск, и в нем будем говорить о том, как посчитать все, что только можно посчитать на рынке электронной коммерции. Выпуск дополнит нашу 9-ю серию, в которой мы говорили с Федором Вириным, а сегодня в гостях у нас Игорь Селицкий, руководитель веб- и онлайн-аналитики в компании Lamoda.
Н. Хлебинский: Игорь, привет!
И. Селицкий: Привет, Николай!
Lamoda — крупный игрок на рынке e-commerce. Компания продает онлайн модную одежду, обувь, аксессуары, косметику и парфюмерию в России, Казахстане и на Украине. Основан в марте 2011 года. Ассортимент интернет-магазина Lamoda.ru насчитывает более 2 000 000 товаров и 900 мировых брендов. Трафик со старта до сегодняшнего дня увеличился до 20 000 000 уникальных пользователей сайта в месяц.
Компания была основана при поддержке европейского инвестора Rocket Internet. В настоящее время в число инвесторов также входят: Tengelmann Group, Holtzbrinck Ventures, Investment AB Kinnevik, JP Morgan Asset Management, Access Industries, IFC
Н. Хлебинский: 20 миллионов уникальных пользователей – это очень серьезная цифра в месяц. Насколько я помню, сопоставимые цифры у всего «Яндекс.Маркета» есть, например, по статистике, которую они открыто публикуют.
И. Селицкий: Не помню цифр «Яндекс.Маркета», но в целом, да, и тут надо понимать, что эта цифра по трем странам. И на Украине, скажем так, мы видим еще большой потенциал роста, то есть, на Украине, скажем, мы будем расти больше.
Н. Хлебинский: ОК. Посмотрим на первую цифру, которую мы сегодня подготовили.
Анализ данных о посетителях портала Sports.ru помог повысить совокупное время аудитории на сайте до 20 лет в день.
Н. Хлебинский: Приводят в пример СМИ, а не представителей электронной коммерции, именно для того, чтобы показать, что анализ больших данных big data, уже данность, то есть, такая повседневность рынка. А как большие данные используются в e-commerce и используете ли их вы?
И. Селицкий: Очень даже по-разному. То есть, у нас, при наших объемах, невозможно не использовать большие данные. Это затрагивает на самом деле все процессы компании, вплоть даже до закупок товаров.
Н. Хлебинский: А есть у тебя какое-то определение под рукой общее, что такое big data?
И. Селицкий: У каждого свое понимание, что это такое. С моей точки зрения, это, наверное, данные, которые… тяжело обработать в каких-то обычных программах и, скажем так, на одном компьютере. Это данные, которые, как правило, при обработке требуют распараллеливания. В Excel вы их не запихнете. И на одном сервере даже баз данных тоже, как правило, трудно посчитать. Им нужен какой-то мощный сервер. Это миллион строчек, да, это, условно, небольшие данные, но вот миллиард – это уже большие.
Н. Хлебинский: Ну, вот, мы внутри, например, используем определение такое, которое у нас как-то сложилось. Big data – это объем данных, который не влезает в оперативную память одной машины, максимально доступной, то есть, около 140-ка, там 128-ми Гбайт.
И. Селицкий: Можно так, да.
Н. Хлебинский: А можешь привести какие-то примеры, как вы используете вот такие объемы данных для работы?
И. Селицкий: Ну, смотри, у нас, на самом деле, насколько наборов таких данных есть. То есть, у нас есть веб-статистика, это, наверное, первые такие большие данные. То есть, понятно, сюда входит каждый просмотр страницы сайта, но на самом деле мы измеряем не только страницы, а вот каждый товар, который человек посмотрел, и не только карточку товара, а даже в каталоге, картинку в каталоге. То есть, любая картинка, будь то картинка достаточно крупная в каталоге или поменьше, там, продуктовая рекомендация, она у нас сейчас измеряется. И в дальнейшем эти данные обрабатываются уже для различных целей.
Второй пласт данных – это у нас данные по стоку. Тоже они достаточно большие. То есть, данные поэтому, они постоянно как бы у нас товары ходят, значит, если приезжают на склад, а дальше уезжают в доставку, значит, могут вернуться товары, и так далее. Могут дополнительные поставки прийти. Поскольку товаров достаточно много, и динамика товаров тоже велика, товары могут, опять же, уехать в другую страну. Потом, если их вернут, они, значит, застрянут на складе временном, потом вернутся уже сюда. То есть, это тоже определенный процесс. И процесс обмена всякими статусами с различными службами доставки. У нас, в принципе, в основном, сейчас уже используется своя служба, но в отдаленные, скажем так, регионы, части мира мы, естественно, используем сторонние курьерские службы.
Н. Хлебинский: Как используются сами данные, о накопленных взаимодействиях с товарами, о том, какой товар в какой статус перешел, и в какую географическую зону. Где здесь аналитика?
И. Селицкий: Да, еще одни данные, наверное, такой пласт отдельный – мы на самом деле их соединяем – это маркетинговые различные данные. Это показы наших баннеров на «Яндексе», Mail.ru, на всех площадках, которые мы используем. Это как сами статистики, которые предоставляют площадки, например, по поисковой рекламе. У нас достаточно большой там объем. Там в Google и «Яндексе» просто сотни тысяч этих объявлений и так далее. Так и у нас есть собственное RTB и показы, и участие в аукционах мы тоже собираем.
Как используются эти данные? Мы используем это для оптимизации маркетинговых компаний – раз, для оптимизации продажи товаров на сайте. То есть, это сортировка каталога, рекомендации различные, персональные рекомендации в имейлах, различного рода рекомендации. А также мы используем это для того, чтобы дать поддержку для принятия решения для закупок, для дозакупок каких-то товаров. Потому что у нас очень такой динамичный бизнес. Он как бы сезонный, но сезонный даже не в плане того, что люди покупают там, условно, есть два сезона в году. Нет, есть товары, которые продаются в определенные недели, месяцы или даже недели года.
Условно, если более явный пример, может, не из нашей области. Если кто просто не знаком с модой, это как автомобильные шины продают два раза в год. Этот пик, во-первых, ты не знаешь, когда он произойдет, ты примерно знаешь, но, может быть, плюс-минус, месяц. Вот у нас примерно также там. Условно, резиновые сапоги, или какие-нибудь пуховики теплые – они продаются во вполне определенные периоды и могут быть завязаны на погоде, таких вот вещах.
Н. Хлебинский: Вы, кстати, как-то используете данные о погоде для того, чтобы адаптировать под пользователей витрину?
И. Селицкий: Прямо сейчас – нет. Но задумывались об этом. Смотри, скажем так, у нас подход больше из наших показателей. То есть, если мы видим, что какие-то категории товаров начинают лучше продаваться, то есть, на них пошел спрос, мы уже меняем соответствующие стратегии показа как на сайте, так и в рекламе. Форматирование этих категорий тоже меняется соответствующим образом. Или скидки, когда нужно дать. То есть, это больше завязано как бы на, скажем так, наши показатели поведения аудитории. То есть, если погода поменялась, то мы как бы смотрим сейчас больше не на изменение погоды, а на изменение поведения людей в связи с этим. То есть, условно, там ранняя весна, она определенным образом тоже меняет поведение аудитории.
Н. Хлебинский: ОК. Следующая цифра.
По данным опроса портала Tiu.ru, треть малого и среднего бизнеса тратит не более 100 тысяч рублей в год на Интернет-рекламу.
Н. Хлебинский: Это выходит меньше 10-ти тысяч рублей в месяц. А сколько вообще нужно тратить на рекламу Интернет-магазину? Я думаю, что те, кто хотят запустить Интернет-магазин, им как-то вот нужно спрогнозировать бюджет рекламный. Как это сделать?
И. Селицкий: Да, это очень такой интересный вопрос. Мне кажется, тут надо исходить из стратегии компании, то есть, из бизнес-планов. Сколько вам нужно сделать заказов, сколько вам нужно сделать продаж в заказах, в деньгах, в чем вы их измеряете. И, исходя от этого уже, либо вы знаете свою стоимость заказа, примерно, либо вы знаете ее по индустрии, вы уже можете сделать этот прогноз.
Н. Хлебинский: Рассчитать маркетинговую стоимость заказа средне-условно, если какой-нибудь клик в контексте стоит там 3 рубля, и у нас конверсия 1 процесс, значит, нам заказ можно получить за 300 рублей. И, соответственно, если нам нужно 100 заказов, мы можем посчитать, сколько нам денег на них надо в теории потратить.
И. Селицкий: Да, но тут вопрос как бы в масштабировании, он такой очень хитрый. То есть, есть, понятно, определенные потолки, когда вы можете выкупить все клики в контексте, или с определенного порога у вас эти стоимости будут сильно возрастать, то есть, тут не все прямо так линейно. И мы, естественно, имеем такие прогнозы по продажам. Что еще важно, на самом деле, вот. Важен, на самом деле, ассортимент. Вот для Интернет-магазина, то есть, насколько хороший, большой ассортимент. С подходящим ассортиментом как бы все идет намного лучше. Но тут у нас есть как бы еще такой механизм, то есть, мы меняем скидку. То есть, мы управляем скидками, и, условно, мы можем сделать больше продаж, но это будет менее маржинально. Если, условно, два рычажка. Как бы маркетинг в объем, и эффективность, в смысле, количество продаж можно повышать, условно, увеличивая скидку.
У нас как раз бизнес, он сильно завязан на скидки. Поясню, почему, например. В технике скидка очень, как правило, маленькая, у нас – большая. У нас важно как бы угадать сезон. В начале сезона скидка маленькая, а потом она растет. Растет она даже в зависимости от того, сколько, условно, товаров мы промахнулись, и осталось у нас на стойке, и мы хотим продать. Если мы хорошо очень все продаем как бы в сезон, то под конец как бы скидка будет небольшая, и мы получаем как бы большую маржу в итоге. То есть, у нас эти вещи сейчас, они как бы очень тесно связаны. Маркетинг вместе работает совместно со скидочной ценовой политикой.
Н. Хлебинский: Вот мы упомянули несколько довольно важных ключевых показателей эффективности маркетинга. Это оборот, выручка, это маркетинговая стоимость заказа, это конверсия. А какие еще показатели для e-commerce важны, на которые надо обращать внимание? Что еще критично?
И. Селицкий: В целом у нас особая сфера e-commerce. Мы строим свой склад, свою доставку и так далее. В том числе, мы смотрим еще на отказы, на возвраты. Потому что у нас действует правило, что человек может заказать десять вещей, а выкупить, например, только одну. Бывают, конечно, случаи такие критичные, когда человек заказывает, действительно, там… Девушка заказывает десять платьев, а реально она хочет только одно. Денег у нее есть только на одно, да, условно? Конечно, это на самом деле редкость.
Но в целом, мы, конечно, смотрим маржинальность, плюс, у нас бесплатная доставка, и стоимость обслуживания клиентов мы тоже учитываем. Стоимость заказа мы смотрим, стоимость привлечения нового клиента мы смотрим. ROI. У нас там немножко по-другому показатели называются, но, в целом, наверное, вот основные показатели и, скажем так, какой показатель основной для вас в определенный период, это уже как бы от стратегии бизнеса зависит. То есть, если вы работаете на оборот, это оборот, стоимость заказа – ROI. Если вы хотите привлечь новых клиентов, то стоимость привлечения нового клиента.
Н. Хлебинский: Стоимость привлечения нового клиента, ну и, видимо, какой-то его life time value, то есть, сколько денег он принесет за время жизни внутри магазина.
И. Селицкий: Стоимость возврата клиента, стоимость удержания клиента.
Н. Хлебинский: А вот здесь, на самом деле, есть интересный момент, даже два. Первый момент связан с тем, life time value, то есть, полная выручка, скажем так, с одного клиента не так-то проста для подсчета, потому что нужно при каждом заказе однозначно идентифицировать пользователя и узнавать его. Как вы это делаете? Как вы узнаете, что этот человек уже заказывал? Если он купил себе там новый ноутбук, сменил номер мобильного телефона, потерял пароль от личного кабинета в Lamoda или там e-mail какой-то ввел левый. То есть, как с этими проблемами вы боретесь?
И. Селицкий: Скажем так, у нас свой алгоритм определения. Маркетологу среднего и мелкого бизнеса обычно подойдет там e-mail или телефон, в зависимости уже то, что у вас основное. То есть, если какой-то простой способ, то просто можно по e-mail определять.
Н. Хлебинский: Ну и второй момент, такой довольно неоднозначный – мы вот упомянули примерную схему расчета маркетинговой стоимости заказа, то есть, тот самый CPO. И второй показатель – стоимость привлечения нового клиента. Часто возникает ситуация, что стоимость привлечения клиента нового, если жить в парадигме life time value, она выше, чем маркетинговая стоимость заказа.
И. Селицкий: Конечно, как правило, так и есть.
Н. Хлебинский: Как правильно выстроить математику, чтобы не уйти операционно в минус?
И. Селицкий: Конкретный день, если за этот день у вас была, например, тысяча заказов и 500 – новые, 500 – от новых клиентов, 500 – от старых, получается, что… и потратили вы, например, 100 тысяч рублей. Вот, соответственно, стоимость заказа будет 100 рублей, а стоимость привлечения нового клиента – 200. То есть, это 100 тысяч делить на 500. На количество новых клиентов.
Н. Хлебинский: А как правильно учитывать последующую стоимость заказа, ведь человек, когда вот он даже что-то у нас купил, ну, посчитаем, что, допустим, стоимость привлечения его к нам как клиента, в среднем 500 рублей. Но следующий-то заказ его для нас будет небесплатный. Он опять нажмет какой-нибудь «Яндекс.Директ» появятся какие-то еще расходы.
И. Селицкий: Но на самом деле маркетинговые расходы, скажем так, на одного клиента достаточно тяжело подсчитать. Поясню, почему. Потому что, по крайней мере, у нас, потому что у нас есть значительная доля рекламы, которая оплачивается за CPM. RTB мы покупаем за показы. Есть часть площадок, с которыми мы работаем за показы, потому что так выгоднее. А тогда как бы это тяжело подсчитать, очень тяжело, скажем так, собрать всю эту информацию – сколько вот этих вот показов пришлось на конкретного человека. И будет всегда часть показов, которые будут улетать в никуда. То есть, вы показали что-то, но люди не кликнули и вообще никогда не купили у вас. А если у вас, в основном, идет реклама по модели CPC, вы покупаете ее, то вполне можно как бы каждому клику приписать стоимость и приписать его к конкретному пользователю и ввести такую вот модель. То есть, сколько вы тратите на конкретного пользователя. Но у вас все равно будут затраты как бы мимо заказов, то есть, те, на которые был клик, но не было заказа. И вот что с ними делать, совершенно непонятно, этот случай.
Н. Хлебинский: Списать их, видимо, на тех, у кого заказ был.
Н. Хлебинский: Ну, а как размазывать-то… То есть, тоже не очень… Тут можно каких-то… да модели придумывать, честно говоря, но в любом случае это будет уже такая, скажем так, не совсем корректна оценка.
Н. Хлебинский: Исследовательская задача, грубо говоря, с непредсказуемым результатом.
И. Селицкий: Да, тут исследовательская задача. То есть, у нас… Как бы вы можете подсчитать доход на клиента, и сколько вы на него тратите, на его привлечение, исходя из того, сколько вы потратили на конкретную рекламу, которая привлекла вот это. То есть, вы потратили, например, 1000 рублей и получили одного нового клиента, или 500 рублей на это, или 100 рублей, сколько у вас там получится.
Н. Хлебинский: Чтобы прикрыть тему привлечения трафика, расскажи, как вам удается держать эффективной медийку, закупая ее по CPM? То есть, как вы попадаете в стоимость заказа или в стоимость привлечения клиента?
И. Селицкий: Вообще, как мы держим наши показатели при таких объемах? Это у нас на самом деле не очень просто. Мы очень четко отслеживаем все показатели, то есть, как в дисплее, так и в любом другом источнике, на который значительные средства тратим, в том числе, телевизор даже мы отслеживаем. Если кто видел рекламу у нас на телевизоре, то есть, это все не просто так.
Н. Хлебинский: Интересно, как вы отслеживаете телевизионную рекламу?
И. Селицкий: И давай я закончу по поводу показов. Ну, большая часть – это на самом деле наш RTB, там у нас собственная стратегия, которая тоже оптимизирована, наши показатели для соответствующего канала. Менеджеры, они, в принципе, каждый день смотрят отчеты и каждый день они что-то корректируют, если что-то пошло не так там, то отключают. У нас построена как бы собственная система оценки мультиченнел. Таким образом, мы видим не только «ласт клик», как правило, который используется широко, но и последующее влияние дисплея. То есть, если человек увидел рекламу, кликнул на сайт, допустим, просто даже ознакомился с сайтом, потом прошел по какой-то другой рекламе или по просто брендовым трафикам там, напрямую набрал Lamoda, там в SEO или просто в строчке браузера, то мы можем связать, и потом уже купил, мы можем связать вот этот заказ с дисплейной рекламой. И таким образом, мы видим полное как бы влияние дисплея.
Н. Хлебинский: А как вы отслеживаете эффективность телевизионной рекламы? Тоже довольно интересный вопрос.
И. Селицкий: Мы смотрим на изменение доли брендового трафика, там заказов с брендового трафика, за период кампании. И также мы смотрим на клики после показа конкретного ролика в конкретном городе. То есть, первый способ – это, скорее попытка как-то в общем отследить влияние такой оффлайновой рекламы. А второй способ – это мы распределяем вот эту рекламу по слотам, то есть, по конкретным программам, по конкретным каналам. То есть, где эффективнее. Потому что у каждого выхода, у него тоже есть некоторая стоимость в JRP, которую мы платим за конкретный выход конкретного ролика в конкретном городе. И мы пытаемся как бы померить всплеск, то есть, мы видим, например, что у нас была непопулярная, неэффективная программа про Черкизовский рынок. То есть, она не давала нам ни одного перехода, то есть, никаких всплесков не было. Мы ее отключили.
На телевизоре, там есть как бы программы, есть каналы, есть определенное время, в которое выгоднее показываться. С точки зрения наших показателей, там соотнесение стоимости вот этого трафика, который мы получаем. А смотрим еще на самом деле, опять же, не просто трафик, а вот именно новых посетителей. Потому что для все-таки телевизор, как и для многих, наверное, онлайн-бизнесов, телевизор – это больше источник привлечения новых покупателей. Потому что, естественно, дешевле, в целом, привлечь человека, который уже в Интернете, через Интернет. Когда Интернета не хватает, то можно уже обучать людей покупать в Интернете из оффлайн.
Н. Хлебинский: Ну и самый последний вопрос привлечения аудитории: как оценить рекламную активность конкурентов?
И. Селицкий: Мы используем несколько инструментов для отслеживания рекламной активности конкурентов, плюс, на самом деле, многие крупные площадки предоставляют отчеты по рынку, условно, ваше положение на рынке, или конкурентов в вашем секторе. Примерно соотнесение некоторых показателей. Я, прежде всего, говорю о «Яндексе» и Google. Это делается, естественно, только для крупных рекламодателей, такой персональный как бы сервис. Это они сами пытаются увеличить свои бюджеты, предоставляя такую аналитику. То есть, они показывают, словно, смотрите, ваш конкурент тратит больше. Но для нас это как бы не является основополагающим показателем. Скорее, просто, чтобы мы понимали ситуацию на рынке, в контексте, например. То есть, по позициям, поставкам. То есть, для нас все-таки первоочередную роль играют наши показатели. То есть, эффективность каналов и сравнение каналов между собой для нас, то есть, какой канал эффективнее и куда его там можно развивать, какие типы компаний.
Что касается конкурентов, именно их рекламная активность – по Интернету есть определенные средства, которые мы смотрим. Я, честно говоря, не могу сказать, что они все суперхорошие, но, по крайней мере, иногда имеет смысл смотреть. Мы смотрим Similar Web, например. Смотрим еще вот по ТВ там у нас есть – это монитор, например, мы смотрим по ТВ-активности. Там есть такой мониторинг. Смотрим порт-стат, то есть, это, скорее, больше, когда интерес к конкретной категории. То есть, не то, что рекламная активность. Я поясню, на самом деле, у нас достаточно специфичный рынок, то есть, всего, по сути, конкурент – мы и Wildberries основные конкуренты. Поэтому остальные они достаточно сильно отстают. Поэтому смотреть можно вот фактически на Wildberries.
Н. Хлебинский: А если говорить про инструменты аналитики? Один из самых частых, наверное, вопросов, который возникает, Google Analytics или «Яндекс.Метрика»? Как ты на него отвечаешь обычно?
И. Селицкий: Google Analytics. Если из такого выбор, то Google Analytics, конечно. Хотя сейчас ««Яндекс» уже выпустил собственно API новое, и я так понимаю, интерфейс скоро должен измениться. Вот это вот API и новые системы репортинга – она позволяет практически все то же самое делать, что и Google Analytics. Я бы сказал так, что это Google Analytics все-таки, наверное, двухлетней давности, но все-таки он более кастомизированный под «Яндекс», под наши площадки, скажем так. Мы на самом деле используем два инструмента. Почему? Потому что у каждой системы есть определенная интеграция с рекламной системой. И у этого есть свои плюсы. Но больше, конечно, Google Analytics используем. Потому что по возможностям сейчас это больше, и Google очень много усилий сейчас вкладывает для того, чтобы крупному бизнесу были дополнительные преимущества от Google Analytics.
Н. Хлебинский: А какие еще инструменты у вас еще используются?
И. Селицкий: У нас еще используется немецкая система Webtrekk. Еще у нас есть собственная система Lamoda Stat, тоже для определенных целей используется – для A/B-тестирования мы, например, ее используем. Для измерения как раз показов картинок в каталоге.
Н. Хлебинский: Причем Google Analytics, насколько я помню, у вас не обычная, а премиум.
И. Селицкий: Да.
Н. Хлебинский: А какие отличия, основные, премиум-версии Google Analytics, кроме того, что она стоит очень больших денег?
И. Селицкий: Основные отличия – это то, что можно получить несэмплированные данные, это была базовая фича Google Analytics. Второе – это больше кастомных переменных. И сейчас, на самом деле, Google сильно развивает различные бета-возможности. То есть, какие-то новые вещи, которые появляются в Google Analytics, вы можете попробовать раньше. Это раз. Это, на самом деле, касается даже не столько вот прямо Google Analytics. Это, скорее, такой комплекс продуктов Google, в который входит, в том числе, GTM, Adwords, DoubleClick.
Все эти продукты, они сейчас все больше и больше интегрируются, и есть определенные фишки, ремаркетинг тот же, которые дополнительные, скажем так, опции или фичи – они появляются прежде всего для приема клиентов. То есть, сейчас вот в премиуме еще есть агрегированная таблица, в которой сразу вы можете настроить определенного вида кастомный отчет, и он у вас будет пополняться в режиме, близком к реальному времени, как бы несэмплированными данными. То есть, достаточно детальный кастомный отчет. Вот такая вот вещь.
Н. Хлебинский: Для слушателей поясню, на всякий случай, что сэмплирование – это построение отчетов на основе выборки по трафику, а не на основе всего трафика. И начинается она по документации Google Analytics с 10 миллионов хитов в месяц. Пойдем дальше. Когда, в принципе, бизнесу, связанному с электронной коммерцией, нужно заниматься аналитикой? Бывают ли ситуации, когда не нужно?
И. Селицкий: Ну, я думаю, в принципе, аналитикой должен заниматься любой предприниматель, то есть, он как бы немножко должен быть аналитиком, чтобы понимать хотя бы, куда ему идти дальше. Это раз. Ну а на базовых вещах… Что касается вот как бы серьезно отдельно формировать отдел, нанимать людей, я думаю, что практически любой e-commerce это должен делать, как минимум, когда в среднем бизнесе это уже необходимо. То есть, на начальных этапах, там можете это сами как-то делать.
Заниматься аналитикой, особенно, если у вас много товаров, без этого как бы нельзя, в принципе, жить. То есть, просто в какой-то момент вы можете попасть в ситуацию, когда у вас что-то вдруг начинает резко ухудшаться, ваши показатели бизнеса. И вы не знаете, что сделать. Это первый момент. Второй момент – это, конечно, поддержка принятия правильных решений. То есть, вы можете просто уйти не туда и не в ту сторону развить как бы свой бизнес.
У нас компания как бы изначально основана немцами, и, в принципе, тут присутствует такая немецкая чопорность, точность по поводу цифр. С e-commerce на самом деле очень хорошо такие качества сочетаются. У нас все решения, они, в общем, подкреплены определенными данными, определенным анализом. И ни одно крупное решение, оно как бы не принимается без аналитики. И это как бы сейчас даже, если говорить про крупное решение, и на самом деле, мы внедряем… Вторая часть – многие автоматизированные решения, которые помогают не только крупным руководителям, но и простым линейным менеджерам в повседневной работе принимать каждый день какие-то решения. Например, какую компанию включить, какую – отключить, какое ключевое слово или группу ключевых слов включить или отключить. Какая страница лендинговая лучше работает и так далее.
Н. Хлебинский: А как ты думаешь, с чего стоит начинать? Ну, то есть, мы решили, что как бы заниматься анализом данных, которые накапливаются в рамках бизнеса, нужно сразу же, и откладывать, смысла это не имеет. А вот какие самые горячие точки, с чего начинать, куда смотреть в первую очередь?
И. Селицкий: Начинать, мне кажется, нужно с установки счетчика на сайт и со сбора данных, агрегированных данных о заказах, то есть, о категориях товаров, это тоже как бы важно. Чтобы у вас изначально это было уже заложено. Если вы хотите масштабировать бизнес, в том числе, в сторону ассортимента, то такая категоризация, она тоже должна быть… Она для начала, может быть, если говорить про одежду, просто «Одежда», «Обувь» «мужская», «женская», «детская», а дальше уже как бы градироваться, градироваться и градироваться до каких-нибудь босоножек там на танкетке (смеется), сезон, цвет, не знаю, там, материал, страна производства и так далее. То есть, у нас у товаров сейчас очень-очень много факторов, длина рукава и так далее…
Н. Хлебинский: А если говорить как раз вот про контент на сайте и содержание сайта в целом, будь то описание товара, фотографии или какие-то сторонние сервисы, которых сейчас появляется все больше, всякие онлайн-чаты и прочие внешние такие «примочки», как правильно отслеживать, насколько хорошо или плохо содержание сайта влияет на продажи?
И. Селицкий: Это на самом деле очень интересный вопрос. И прямо вот такого универсального ответа на самом деле, который подходит всем бизнесам, наверное, тяжело придумать. Но, естественно, у нас есть показатели, которые мы оцениваем, различные типы страниц, скажем так. То есть, у нас это больше зависит от типа страниц. Пусть условно, если говорить про каталог, то у каталога первая цель – это чтобы человек с каталога кликнул на карточку товара. То есть, у каждой, грубо говоря, цели есть определенная воронка. Кликаешь на карточку товара, потом смотришь в карточку, добавляешь в корзину – то есть, выстраивается определенная воронка.
Н. Хлебинский: То есть, когда вы вносите какое-то изменение на страницу листинга товаров, вы измеряете, как изменяется процент людей, которые перешли в карточку.
И. Селицкий: У нас разные страницы или разные, скажем там, контентные тесты, они измеряются по-разному, то есть, при формировании теста, прежде всего, формируется гипотеза и список метрик, которые мы хотим измерить. Как правило, это такие метрики, как выручка, количество заказов, то есть, выручка на посетителя, например, мы тоже используем, средний чек смотрим. Такие вот вещи. В каких-то случаях даже используется, например, процент отказа. Это, как правило, ближе к чек-ауту – такие показатели. Наверное, многие наши клиенты знают, что мы часто используем заказ без звонка. То есть, вы оформляете заказ, и все, вам просто приходит SMS, что да, все ОК как бы, и никакого подтверждения от колл-центра нет.
Все это на самом деле существенно экономит нам ресурсы колл-центр, плюс, это позволяет справиться с пиками, когда колл-центр перегружен, мы можем большую долю заказов провести таким образом. В таком тесте, естественно, мы смотрим на то, как часто люди отказываются. Потому что бывает так, что у человека есть какой-то вопрос, то есть, он, может, заказал пять товаров, про один товар он хочет спросить, он просто сомневается, заказывать его или нет.
Н. Хлебинский: То есть, вы формируете гипотезу какого-то изменения, которое должно увеличить экономическую эффективность сайта. А дальше определяете набор метрик, которые будете отслеживать, а что происходит потом?
И. Селицкий: А потом происходит A/B тест. И мы смотрим на эти метрики, а иногда даже… Ну, то есть, если A/B тест ничего не вывел, могут в процессе появиться какие-нибудь дополнительные запросы на метрике, ну, условно, процент скидки, какие-то такие вещи мы можем посмотреть еще.
Н. Хлебинский: Какие на твоей памяти A/B тесты давали самые интересные результаты?
И. Селицкий: На самом деле, с чек-аутом у нас много тестов было. У нас есть еще тесты с категориями. Бывает так, что конверсия выросла, но средний чек упал. А в другом наоборот – у тебя конверсия упала, но средний чек вырос. А выручка примерно одинаковая. Это такой вот сложный выбор – как бы что выбрать? Но тест, например, у нас был по платьям, он показал как раз, что вот в одном случае мы получаем меньше заказов, но больше средний чек. А в другом, наоборот, – выручка как бы в итоге примерно одинаковая. Понятно, что у каждого заказа есть еще стоимость его обслуживания. И поэтому тут понятно уже, какой вариант убирать. То есть, стоимость доставки, стоимость обслуживания клиента по реализации этого заказа, в том числе колл-центр. Такие вот вещи у нас учитываются, конечно.
Отдельно у нас еще есть маркетинговый тест, мы, как правило, смотрим на маркетинговые показатели. То есть, это маркетинговые затраты.
Н. Хлебинский: А сколько в среднем тестов вы проводите на сайте в месяц?
И. Селицкий: Сколько мы тестов проводим? Я, честно говоря, сейчас вот прямо цифру не знаю. Скажем так, она даже еще варьируется от, наверное, загруженности нашими задачами IT. Но параллельно идут несколько тестов. Много тестов мы стараемся не пускать. Ну, давай вот как бы посмотрим так, что мы, как правило, пускаем до пяти тестов параллельно, плюс, мы еще можем, это если считать иностранные, умножить на три, например. Пятнадцать получается параллельно. И условно, если тест по три недели, то тридцать тестов сразу за месяц мы проводим. Это, наверное, как бы максимум, который для себя мы сейчас видим. Если у нас там все хорошо, то вот тридцать тестов там за месяц.
Слишком много тестов тоже как бы нельзя проводить. Они могут немножко накладываться, перекрываться. Даже если вы очень там правильно как бы раскидываете рандомизатор, на самом деле все равно есть такие эффекты, которые прямо тяжело избежать.
Н. Хлебинский: ОК. А как ты думаешь, нужно ли проводить тестирование такое самому внутри или можно отдать такую работу на аутсорс?
И. Селицкий: Вот это такой интересный вопрос. Я вообще вот в целом к вопросу – делать самому или отдать на аутсорс – это, скорее, вопрос к каждому предпринимателю, насколько это он считает он своим бизнесом. И на него как бы ответ тоже определенным образом может быть получен, если, условно, штука работает, и вы видите, что регулярный процесс, A/B тестирование позволяет вам существенно улучшать ваш сайт, то, действительно, лучше заниматься этим самим.
Если результата как бы особого нет, и у вас, может быть, еще масштаб бизнеса достаточно не большой, то, в принципе, можно, наверное, это отдать на какой-то аутсорс. Хотя, вот что касается A/B тестирования, все-таки самому, конечно, это надо контролировать. Обязательно надо контролировать. Потому что это больше как бы вот такая внутренняя штука, которая связана с вашим сайтом. То есть, если вы, скажем так, сам сайт, разработку его делаете у себя, не аутсорсите, продуктовые решения не аутсорсите, то лучше делать самому. Я имею в виду прежде всего компании, у которых оффлайновый бизнес основной, и они часто даже многие вещи, вплоть там до продуктовых, отдают на сторону, на частичный аутсорс. Если вы это делаете, то, опять же, A/B тестирование, наверное, стоит делать, наверное, только в модели revenue share. Вот так. Тогда у вашего подрядчика будет заинтересованность вообще правильно улучшать ваш сайт.
Н. Хлебинский: То есть, если привлекать каких-то внешних специалистов, которые обещают улучшить конверсию или средний чек, то мотивацию их лучше выстраивать зависящей от дельты позитивного изменения, которые они принесут своими действиями.
И. Селицкий: Да.
Н. Хлебинский: ОК. Перейдем к нашей следующей рубрике, которая называется «Действующие лица». В ее рамках мы задаем вопросы экспертам и практикам со всего Рунета. И сегодня у нас вопрос к тебе от Владислава Флакc, генерального директора компании OWAX: «Игорь, в каком направлении ты видишь развитие модели атрибуции в электронной коммерции? Что это будет – статистические, динамические, обучаемые модели? Какие факторы нужно учитывать из тех, что сейчас не учитываются?». Очень такой глубоко профессиональный вопрос.
И. Селицкий: Да, Влад, спасибо за вопрос. Я думаю, что для электронной коммерции модель атрибуции будет развиваться в сторону учета воронки посетителя и цепочки посетителя. Сначала это будут как бы эвристические, наверное, методы, все-таки. Cейчас большинство систем учитывает просто клики. А вот я считаю, что имеет смысл, например, смотреть на то, насколько конкретный маркетинговый канал продвигает вашего пользователя по воронке. То есть, что я имею в виду, что, если человек не просто пришел на сайт, а что-то добавил в корзину, это намного весомее. Если после этого он выкупил этот товар, то как бы это еще больше бонус.
Н. Хлебинский: То есть, перераспределение веса атрибуцируемого на тот или иной источник трафика за счет действий, которые пользователь на сайте совершил.
И. Селицкий: Да. Что касается вот прозвучавшего варианта про какие-то автоматические подходы раскидывания. Честно говоря, для ряда областей e-commerce, я думаю, это может подойти. Но пока я вот не очень понимаю… Cмотри, в чем тут дело. В том, что для любого автоматического метода это все-таки какая-то достаточно черная коробка, то есть, надо смотреть, надо понимать его логику все-таки – как оно работает и как оно конкретно работает в твоем случае. А так вот, что как бы нажал кнопку, и произойдет чудо, – значит, тебе скажут, как распределить твой маркетинговый бюджет… Честно говоря, пока, мне кажется, это прямо такая фантастика. Почему? Потому что поведение людей – на самом деле оно не очень простое, оно отличается от сектора к сектору. То есть, машину вы выбираете там полгода, квартиру – несколько лет, платье – месяц, неделю, а тапочки вы выбираете пять минут. То есть, не все одинаково в этом мире. И пользователи очень разные. И даже мы видим по разным странам – поведение сильно отличается. Например, в Казахстане у нас люди, они побольше сидят, в принципе, подольше выбирают. Но это может быть связано с тем, что там меньше конкуренция. Но, может быть, там не только с этим.
Н. Хлебинский: ОК. Интересно. Такая пища для размышления на будущее. Это был последний вопрос на сегодня. Вопросы у нас закончились. Игорь, спасибо большое за участие.
И. Селицкий: Спасибо тебе за вопросы.
Н. Хлебинский: Мы сегодня обсудили тему аналитики для электронной коммерции.
Скачать и послушать другие выпуски можно в нашем блоге на сайте PodFM.ru или через iTunes. Подписывайтесь, оценивайте, пишите вопросы в комментариях. До следующего раза!
