Просчеты на миллионы: к чему может привести неверная оценка метрик?
loader preloader

Просчеты на миллионы: к чему может привести неверная оценка метрик?

Просчеты на миллионы: к чему может привести неверная оценка метрик?
drive02 drive02 drive02
Категория: статья

Просчеты на миллионы: к чему может привести неверная оценка метрик?

ДА - эффективности, НЕТ - убытку! Кейсовый разбор 8-ми ошибок маркетологов при анализе метрик Google Analytics. Считаем эффективность рекламных кампаний правильно.

Здесь мы проведем анализ самых распространенных ошибок маркетологов при оценке метрик и воронки продаж. А их довольно много. Так же много, как и самих метрик: достижения целей, конверсии, транзакции, лиды, заказы, заявки, продажи, CPO, CPL, ROI, ROMI, LTV и так далее.. в космос, к звездам.

Очень часто маркетологи:

• либо сами допускают ошибки в настройках каналов систем сквозной аналитики;

• либо слишком слепо доверяют системам аналитики, не учитывая погрешности в метриках;

• либо считают эффективность совсем не по тем метрикам, по которым нужно.

В любом варианте расчеты планов продаж становятся корявыми, а бизнес-команда в итоге опирается на некорректные данные. Результат - невыполнение плана, отрицательный ROI, недовыявленные проблемы, неверные решения (которые так легко могут навредить бизнесу).

Итак, представьте, что вы собственник бизнеса. Например, у вас интернет-магазин профессиональной косметики или автошин и дисков. План продаж в который раз вы формируете на основе статистики из Google Analytics (данные из Яндекс Метрики анализировать мы с вами пока не будем).

План продаж не выполняется, вы злитесь на команду маркетологов, на продажников, на финансового директора, на мастера чистоты, на себя. И вроде бы все настроено верно, куча денег и сил ушло на автоворонку. Но что-то никак не дает выполнить этот чертов план.

Вы идете к гадалке.. Нет, конечно, не идете. Вы, прежде всего, сомневаетесь в компетентности отдела продаж (что логично) и уже собираетесь депремировать или уволить "этих халявщиков". Как вдруг вас осеняет: "А что, если план продаж рассчитан неверно? А что, если где-то на входе сбора данных для плана есть ошибка?".

И, о бинго, вы оказываетесь правы. Почему? Давайте разберем самые распространенные ошибки при анализе, например, Google Analytics.

Фаталити №1

Принимать достижение целей за лиды/заявки → считать по ним CPL/CPO.

В чем тут подвох?

Один и тот же юзер может оставить сразу несколько заявок и сделать несколько заказов за 1 сессию/сеанс. Достижение цели в Google при этом зачтется только 1 раз.

Исходя из этой реалии, цена цели будет меньше реального CPL и больше CPO.

Чем грозит?

Маркетолог станет усиливаться на убыточных РК и не станет усиливаться на прибыльных. Итог: перекос бюджета, проигрыш.

Фаталити №2

Объединять достижение целей с транзакциями → считать по ним заказы.

В чем подвох?

Один и тот же юзер может оставить заявку несколькими способами (иногда всеми, что есть на сайте, если очень сердобольный): заполнит сразу несколько форм, напишет в чат, позвонит.

Чем грозит?

Заказы дублируются и размножаются → сильно занижается CPO. Маркетолог снова усиливается по убыточным РК. Итог: перекос бюджета, проигрыш.

Фаталити №3

Считать расходы без НДС.

Да, это очень распространенная ошибка, так как в GA отображаются расходы без включения налога.

Ну-ка?

Да все просто: минимум на 20% занижены показатели CPL/CPO. Фактические расходы гораздо выше полученных из аналитики.

 

Фаталити №4

Считать конверсию по коэффициенту достижения целей.

Почему?

Конверсия по целям - это не та самая конверсия в лиды, а коэффициент достижения целей, который показывает статистику по целям/сессиям, а не по клиентам.

Фаталити №5

Считать конверсию по коэффициенту транзакций.

Почему? Повторение - мать заикания :-)

Конверсия по транзакциям - это не та самая конверсия в лиды, а коэффициент транзакций, который показывает статистику по сессиям и заказам, а не по клиентам.

Фаталити №6

Считать конверсию по коэффициенту заказов.

Почему? Ну вы уже все и так поняли..

Такие расчеты конверсий, как в примерах 4-5-6, дают общую погрешность в полтора, а то и в два раза. И мы снова не видим реальных проблем воронки.

Фаталити №7

Не делить ЦА на когорты (хотя бы по признаку "старые" и "новые" клиенты).

Это отдельная боль, ибо так делает подавляющее большинство.

В чем подвох?

Как правило, старые клиенты знают бренд/товар/услугу, уже были на сайте, доверяют репутации бренда и готовы повторять алгоритм заказа. Именно они приносят основную прибыль, именно они покупают лучше. Новые клиенты еще новички, мх заказы меньше по объему и цене, реже и не всегда повторяются. Их доверие еще нужно заслужить. Именно поэтому усреднение конверсии на всю ЦА может скрывать реальные проблемы бизнеса: паршивую конверсию новичков, скверный CPO и безнадежные РК.

Чем грозит?

Как минимум - снова перекос по бюджету. Как максимум - кризис и полный провал бизнеса.

Фаталити №8

Не учитывать типы устройств при расчетах.

В чем подвох?

Если страницы сайта не оптимизированы под мобилки, конверсия по ним будет печальной (например, если юзер не видит кнопки "купить"). При этом общая конверсия не покажет проблемы, все будет выглядеть довольно прилично.

Чем грозит?

Мы снова не видим реальной ситуации, опираясь на усредненную конверсию по всем устройствам.

Что мы видим в последней таблице?

Как раз наглядную иллюстрацию нашей неочевидной проблемы, которая до сих пор пряталась за подменой понятий и усредненными показателями. Плохая конверсия у новых пользователей с мобильных устройств.

Что ж, подытожим ↓

Выходит, что ваш план продаж интернет-магазина из раза в раз строился на основе искаженных данных.

Вроде все бралось из отчетов системы (без человеческого фактора), НО маркетологи не разбили пользователей на когорты (хотя бы на новых и старых юзеров), не учли статистику по типам устройств, считали конверсию по целям, а не по лидам и заявкам, перемножали заявки, дублируя их, и не учитывали НДС.

Итог? Невыполнение плана.

Почему? Потому что реальную проблему (из корректных данных видно, что прежде всего нужно оптимизировать сайт под мобильные устройства и усиленно работать над конверсией по новым клиентам, как раз с мобилок) никто не увидел. Она прекрасно маскировалась под вполне приятными цифрами, а план при этом продолжал не выполняться. И если бы вы случайно не заметили подвоха, бизнесу со временем пришел бы конец.

Конечно, есть еще уйма других нюансов. Например, искажение данных в GA из-за модели атрибуции last click, которая при обновлении сессий (например, если юзер отвлекся и бездействовал полчаса перед тем, как оформить заказ) засчитывает посадочной не целевую страницу, а "повисшую" → из-за этого часто возникают ошибки при анализе эффективности лэндингов. Поэтому тащить в расчет плана метрики из отчета по посадочным страницам GA нельзя.

Что делать?

  1. Не допускать анализа по усредненным метрикам.

  2. Делить ЦА на когорты, смотреть отчеты в разных срезах и внимательно сверять статистики.

  3. А в идеале - подключить систему сквозной аналитики и ПРАВИЛЬНО ее настроить.

статья
Оставить заявку

Связаться с нами