4 июня 2015 года в Москве прошла третья ежегодная конференция YaC/m 2015. В этом году мероприятие было посвящено влиянию рекомендательных систем на онлайн-сервисы. В день проведения онлайн-трансляцию конференции посмотрело больше 10 тысяч человек. В среднем, онлайн находилось до 2,5 тысяч зрителей, а 3 тысячи специалистов смотрели конференцию в прямом эфире более двух часов.

С презентацией на тему: «Анализ офлайн-конверсии» выступил Алексей Авдеев, директор по продажам сервиса Calltouch.

Докладчик рассказал о том, как отслеживать рекламные источники звонков, зачем это нужно и что делать с этими данными. Также Алексей Авдеев представил ряд возможностей по измерению конверсии с разных каналов на основе данных.

Важно понимать, что грамотная настройка Яндекс.Метрики для отслеживания целей и конверсий – это лишь вершина айсберга, в то время как 70-80% заказов приходит через звонки. Если не отслеживать источники этих звонков, то бюджеты на контекстную рекламу расходуются вслепую, а рекламодатель не может оценить эффективность вложений. Решить этот вопрос позволяет колл-трекинг или технология отслеживания рекламных источников, которые приводят к звонкам клиентов.

Сегодня существует достаточно много возможностей и сервисов по отслеживанию звонков. Первой технологией стала Track ID, суть которой сводилась к следующему: в каждой пользовательской сессии на экране размещается код, который впоследствии оператор спрашивает у клиента. Если процесс отслеживания налажен грамотно, то мы получаем готовую пользовательскую сессию, а следовательно, и огромное количество информации. Однако здесь есть проблема – это человеческий фактор. Как только контроль за операторами колл-центра ослабевает, они перестают спрашивать у пользователей коды или оказывается, что все люди пришли из одного источника. Еще одна проблема заключается в том, что клиентам приходится где-то искать эти коды, что доставляет определенные неудобства. Метод дает, как минимум 30-40% погрешности и серьёзную организационную нагрузку.

Второй метод отслеживания заключается в том, чтобы скрыть номер телефона на страницестранице за определенной кнопкой или ссылкой. Но лишь половина тех людей, которые нажимают на кнопку «Заказать звонок» впоследствии перезванивают в компанию. И понять, какая именно половина, к сожалению, невозможно.

Поэтому в 2011 году в России стали активно развиваться сервисы колл-трекинга, основанные на подмене номеров. Все началось с классического формата – статического колл-трекинга, когда на различных источниках используются разные номера телефонов. Исходя из того, сколько звонков пришло по каждому номеру, можно проанализировать количество обращений по каждому из каналов. Однако такого метода для серьёзной аналитики было все равно недостаточно, ведь чтобы померить эффективность контекстной рекламы, нужно выделять по отдельному номеру для каждой группы запросов. Для небольших компаний это очень дорого, а для крупных - не обеспечивает детальной информации.

Именно по этой причине в 2012 году появился динамический колл-трекинг. Это современный формат, при котором выделяются отдельные номера на каждого единовременного пользователя на сайте. Как только человек заходит на сайт, он видит на нем телефонный номер, который в то же время не видит ни один другой посетитель. Этот номер закрепляется за пользователем на все время нахождения на сайте и небольшое время после ухода. Соответственно, если человек звонит, система определяет, что конкретный номер в это время закреплен за определенной пользовательской сессией. А зная сессию, можно определить источник вплоть до ключевого слова, историю посещений и звонков, детали устройства, местонахождение посетителя. Благодаря этим данным появляется детальный и автоматизированный отчет по эффективности маркетинга и становится понятно, сколько денег стоит обращение клиента по каждому конкретному ключевому слову. Остается только отсортировать источники по эффективности.

Однако самый правильный формат – это интеграция системы колл-трекинга с CRM. Такой подход позволяет наиболее качественно проанализировать источники звонков. Однако и здесь есть ряд проблем, к примеру, пользователи могут звонить не затем, чтобы совершить заказ, а для обращения в сервисный центр.

Исходя из данных можно оценить эффективность каждого рекламного канала и правильно перераспределить бюджеты.

Поскольку контекстная реклама является самым затратным, но самым легко управляемым источником, его важно оптимизировать. Работу важно начинать с оптимизации ключевых слов, которые используются в рекламной кампании, ведь 70-80% ключевых слов в течение месяца не дают обращений вообще. Важно выявить такие слова, которые не приносят целевых действий и исключить их или понизить по ним ставку за клик. Следует выявить 10-11% действительно работающих запросов и вложить бюджеты в них.

Важно оценивать эффективность кампании по продающим звонкам. Не менее важно настраивать показ объявлений на то время, когда покупатели звонят больше всего. Наконец, необходимо проверять конверсию с разных устройств.

Важно менять дизайн продающих страниц, измеряя эффективность на каждом этапе и сравнивая показатели с текущим макетом.

Исходя из аналитики, важно настраивать работу колл-центра, оценивая нагрузку отдела. Необходимо прослушивать разговоры операторов с клиентами и анализировать скрипты; анализировать работу с возражениями; настраивать оптимальное время работы операторов.

Далее Алексей Авдеев поделился результатами исследования. За 2 года специалисты компании проанализировали 875 630 545 визитов и 14 442 969 обращений. В итоге удалось получить следующие данные:

Оказалось, что 60-70% звонков являются уникальными, то есть человек звонит в компанию в первый раз, оставшиеся 30-40% повторных звонков, как правило исходят от людей, которые уже несколько раз звонили в компанию. Отсюда следует вывод, что у оператора есть только 1 шанс понравиться клиенту. Если при первом разговоре была допущена ошибка, или коммуникация была неверной, то второго шанса заполучить покупателя в лице этого человека уже не будет.

Вторая ошибка заключается в том, что, как правило, 20-30% обращений приходят через онлайн-заявки. То есть онлайн-коммуникации пока еще для российского менталитета менее предпочтительны. При этом средний чек с обращений через телефон, как правило, заметно выше. Вероятность дополнительные продажи при таком подходе – крайне низка.

Третий момент заключается в том, что средняя конверсия из посетителей сайта в уникальные обращения, по данным исследования, оказалась крайне низкой и составила всего 1,1%.

На следующем этапе была рассмотрена конверсия по каналам привлечения, и самым эффективным каналом оказался контекст, показав среднюю конверсию в 1,83% конверсий. На втором месте оказалась органика с конверсией 1,65%. На третьем месте оказались прямые заходы пользователей на сайт, которые обеспечили среднюю конверсию на уровне 0,91% конверсий. При этом 30-40% людей из прямых заходов ранее уже переходили на сайт по другим каналам.

Кроме того, важно понимать, что в контексте всего 11% наиболее эффективных ключевых слов, и маркетологам важно найти именно эти слова и максимально их усилить: вывести в спецразмещение, повысить стоимость клика, чтобы всегда находиться выше конкурентов.

Конверсионность по каналам в разрезе наиболее популярных тематик выглядела следующим образом:

Здесь наиболее эффективным каналом привлечения звонков оказался органический поиск. Во многом это связано с тем, что в исследовании принимали участие крупные и хорошо зарекомендовавшие себя среди пользователей компании.

В автомобильной тематике конверсия с контекстной рекламы оказалась минимальной.

В целом по компаниям разрыв по уровню конверсии оказался огромным.

Завершая свой доклад, Алексей Авдеев привел кейс, в котором подробно описывались этапы работы с компанией «Автодом», за три месяца работы с которой в 3 раза удалось снизить стоимость обращения.

В первые 3 недели собирали статистику. Затем, исходя из данных проанализировали почасовую конверсию.

Оказалось, что самая большая конверсия была с 12.00 до 13.00 часов: это типично для покупателей автомобильной тематики. На этот график наложили среднюю почасовую стоимость клика.

На следующем этапе провели работу со ставками:

Далее все слова распределили на группы, исходя из эффективности и стоимости конверсий. Около трети платного трафика давал минимальный процент обращений.

Итоговый график по снижению стоимости обращения выглядел следующим образом:

По итогам работы в 3 раза удалось снизить количество обращений и в 4 раза – повысить число звонков.

«Сейчас мы наблюдаем, насколько быстро развивается аналитика. В ближайшие год или два мы увидим серьезные прорывы в этой области. Уже сегодня эффективно работает сквозная аналитика и аналитика по связям одного пользователя с несколькими устройствами. Наконец, важный тренд в аналитике – распознавание речи. К примеру, достаточно скоро можно будет автоматически типировать звонки в зависимости от содержания разговора, автоматически оценивать работу сотрудников, а также осуществлять оптимизацию бизнес-процессов. Крупные компании уже активно используют распознавание речи в решении задач бизнеса», – заключил спикер.