Конверсия: отрицание, гнев, торг, депрессия, принятие 😭
Всем салют! Спасибо тем, кто ставил «+» на пост о когортах — вижу интерес к теме, в будущих постах будем разбирать подробнее👌 А сегодня пост о конверсии.
Конверсия до сих пор самая несчастливая метрика. Многие команды разочаровались в росте конверсии, и одна из причин — неудачный опыт :(.
1.
Во-первых, обратите внимание — мы привыкли говорить, «как нам поднять конверсию в 2,5 раза с 0,2% до 0,5%?». Но фактически мы не повышаем конверсию: мы не работаем с теми кто уже купил, мы работаем с теми, у кого появились вопросы, возражения, технические трудности — с теми, кто не купил, и снижаем число некупивших с 99,8% до 99,5%.
Причина неверной постановки вопроса — искажение «Систематическая ошибка выжившего».
2.
Команды считают конверсию, пробуют ее поднять — и так как у них не было успешного опыта, не хватает компетенций — то через 2-3-5 попыток у них ничего не получается. Усилия потрачены, команда разработки, дизайна, маркетинга, продактов, продаж потратила кучу сил, времени — а результата нет.
В этой ситуации можно сделать 2 вывода:
— у нас не хватает компетенций, нужно найти на рынке тех, кто умеет работать с конверсией и понять, что мы делаем не так
— и наиболее частый вывод: конверсию поднять нельзя, жизнь боль, в нашем виде бизнеса конверсия не поднимается (это дословные цитаты из разговоров)
Представьте, что вы учитесь без опытного человека рядом водить машину или пришли на скалодром, и после первых неудач заявляете: водить машину или подниматься наверх нельзя, работа эта сложная, результата нет, ни у кого не получится.
3.
Команды, топ-менеджеры команд, у которых не получилось, транслируют, что конверсией не надо заниматься. Тогда как другие команды (пусть их меньшинство), поднимают конверсию, тем самым снижают CPL и CAC и могут поднимать ставки и работать с большим CPC и CPUser — обгоняя неверящих в рост конверсии на аукционах.
4.
В большинстве случаев разочарование от работы с конверсией связано с тем, что ее неправильно считают. Конверсии по шагам воронки в популярных системах аналитики часто считают неверно и, по умолчанию, если команда читали только статьи из поисковой выдачи — она допустит ошибку и неверно найдет шаг воронки, где есть проблема, неверно, определит причину, почему отваливаются пользователи.
Если команда считает: конверсию по сессиям, а не по пользователям, конверсию в достижение цели (и вообще использует механизм целей), конверсию в заказ (такой метрики нет), eCommerceConversionRate, не считает конверсию когортами и по устройствам — команда совершает ошибку. Если слова выше для вашей команды незнакомы — почти наверняка команда совершает ошибку.
5.
Если вы неправильно считаете конверсию по шагам воронки — неудивительно, что у вас не получается ее поднять. Первые шаги, чтобы учиться поднимать конверсию:
1 - Правильно ее посчитать по пользователям, когортами по новым старым и по устройствам.
2 - Найти шаги воронки, на которых теряется больше пользователей. Шаги воронки перед получением денег часто одни из самых важных.
3 - Правильно найти причины, что мешает пользователям купить, какие вопросы и возражения у них остаются, и понять, почему люди у вас не покупают на конкретном шаге воронки.
4 - Сделать частотный анализ причин и выдвинуть сильные гипотезы, как снизить число некупивших, увеличить число покупателей и поднять конверсию.
🔥 Листайте карточки о конверсии и перепроверяйте себя — это выжимка, почему важно уделять внимание конверсии и как ее считать верно.
И вот ссылки на материалы, где я подробно говорил о конверсии, почему и как ее верно считать:
🔸Ошибки на миллионы: как считать метрики и не выйти на план продаж
🔹Почему цели Google Analytics ошибаются и что лучше использовать вместо целей
🔹Важность конверсии недооценивается, почему ее считают неверно, почему она дает двойной рост
🔹Конверсия — самая недооцененная метрика
Пишите в комментариях, если что-то еще непонятно на тему конверсии — будем разбирать ↓
Как обычно — сохраняйте себе пост и делитесь им, пусть больше людей считает конверсию правильно 🙏
Всем салют! Спасибо тем, кто ставил «+» на пост о когортах — вижу интерес к теме, в будущих постах будем разбирать подробнее👌 А сегодня пост о конверсии.
Конверсия до сих пор самая несчастливая метрика. Многие команды разочаровались в росте конверсии, и одна из причин — неудачный опыт :(.
1.
Во-первых, обратите внимание — мы привыкли говорить, «как нам поднять конверсию в 2,5 раза с 0,2% до 0,5%?». Но фактически мы не повышаем конверсию: мы не работаем с теми кто уже купил, мы работаем с теми, у кого появились вопросы, возражения, технические трудности — с теми, кто не купил, и снижаем число некупивших с 99,8% до 99,5%.
Причина неверной постановки вопроса — искажение «Систематическая ошибка выжившего».
2.
Команды считают конверсию, пробуют ее поднять — и так как у них не было успешного опыта, не хватает компетенций — то через 2-3-5 попыток у них ничего не получается. Усилия потрачены, команда разработки, дизайна, маркетинга, продактов, продаж потратила кучу сил, времени — а результата нет.
В этой ситуации можно сделать 2 вывода:
— у нас не хватает компетенций, нужно найти на рынке тех, кто умеет работать с конверсией и понять, что мы делаем не так
— и наиболее частый вывод: конверсию поднять нельзя, жизнь боль, в нашем виде бизнеса конверсия не поднимается (это дословные цитаты из разговоров)
Представьте, что вы учитесь без опытного человека рядом водить машину или пришли на скалодром, и после первых неудач заявляете: водить машину или подниматься наверх нельзя, работа эта сложная, результата нет, ни у кого не получится.
3.
Команды, топ-менеджеры команд, у которых не получилось, транслируют, что конверсией не надо заниматься. Тогда как другие команды (пусть их меньшинство), поднимают конверсию, тем самым снижают CPL и CAC и могут поднимать ставки и работать с большим CPC и CPUser — обгоняя неверящих в рост конверсии на аукционах.
4.
В большинстве случаев разочарование от работы с конверсией связано с тем, что ее неправильно считают. Конверсии по шагам воронки в популярных системах аналитики часто считают неверно и, по умолчанию, если команда читали только статьи из поисковой выдачи — она допустит ошибку и неверно найдет шаг воронки, где есть проблема, неверно, определит причину, почему отваливаются пользователи.
Если команда считает: конверсию по сессиям, а не по пользователям, конверсию в достижение цели (и вообще использует механизм целей), конверсию в заказ (такой метрики нет), eCommerceConversionRate, не считает конверсию когортами и по устройствам — команда совершает ошибку. Если слова выше для вашей команды незнакомы — почти наверняка команда совершает ошибку.
5.
Если вы неправильно считаете конверсию по шагам воронки — неудивительно, что у вас не получается ее поднять. Первые шаги, чтобы учиться поднимать конверсию:
1 - Правильно ее посчитать по пользователям, когортами по новым старым и по устройствам.
2 - Найти шаги воронки, на которых теряется больше пользователей. Шаги воронки перед получением денег часто одни из самых важных.
3 - Правильно найти причины, что мешает пользователям купить, какие вопросы и возражения у них остаются, и понять, почему люди у вас не покупают на конкретном шаге воронки.
4 - Сделать частотный анализ причин и выдвинуть сильные гипотезы, как снизить число некупивших, увеличить число покупателей и поднять конверсию.
🔥 Листайте карточки о конверсии и перепроверяйте себя — это выжимка, почему важно уделять внимание конверсии и как ее считать верно.
И вот ссылки на материалы, где я подробно говорил о конверсии, почему и как ее верно считать:
🔸Ошибки на миллионы: как считать метрики и не выйти на план продаж
🔹Почему цели Google Analytics ошибаются и что лучше использовать вместо целей
🔹Важность конверсии недооценивается, почему ее считают неверно, почему она дает двойной рост
🔹Конверсия — самая недооцененная метрика
Пишите в комментариях, если что-то еще непонятно на тему конверсии — будем разбирать ↓
Как обычно — сохраняйте себе пост и делитесь им, пусть больше людей считает конверсию правильно 🙏
👍6❤2🔥2👏2
Электронная коммерция Google Analytics: разбираем, где команды часто ошибаются в выводах. И снова о конверсии 😲
Всем салют! Спасибо за комментарии и вопросы к посту о конверсии — многое взял на разбор в следующих темах для постов 🙏
Сегодня подготовили кейс с разбором, как можно ошибиться в выводах, используя готовый отчет расширенной электронной коммерции Google Analytics. Показали наглядно на примере, как, используя аналитику по сессиям в готовых отчетах, можно неверно интерпретировать метрики и сделать неверные выводы.
Это один из случаев, когда разница конверсии всего на 0,5...1 процентных пункта часто стоит компаниям 2-3 миллиона рублей прибыли, а ошибка в расчетах конверсии на пару процентов приводит к тому, что команды неверно оценивают план продаж от масштабирования бюджета на рекламу.
🔗 Листайте слайды c кейсом — убедитесь, что вы не совершаете этих ошибок.
И по вашим комментариям понял, что к прошлому посту, и к теме конверсии в целом, нужно добавить несколько тезисов:
1.
Мы не противники расчетов метрик по сессиям или кликам. Мы боремся с тем, что метрики по сессиям, кликам, визитам применяют там, где они не должны применяться — когда считают конверсию в юнит-экономике, число лидов или заказов, конверсии в воронке сайта или продаж, чтобы понять, какие страницы или этапы воронки плохо конвертируют пользователей.
Эти неверные способы популяризируются в статьях топа выдачи — маркетологи, агентства, собственники читают эти статьи и используют неверные метрики и делают неверные выводы. И их можно понять — часто нет под рукой аналитиков и нет ресурса на полноценные самописные системы аналитики — им приходится разбираться самостоятельно по тем материалам, что есть на рынке.
2.
Часто в системах веб-аналитики, сквозной аналитики команды смотрят на метрики в отчетах, не разбираясь, что заложено в логику этих метрик — используют неверные метрики для принятия ключевых решений.
Самые частые последствия таких решений:
→ цена лида растет, легкие и понятные способы ее снизить закончились
→ из-за высокой стоимости лида невозможно повышать ставки на аукционах и привлекать больше целевых пользователей
→ расходы на привлечение растут, а оборот не растет — причины непонятны
И менее очевидные последствия:
→ команда недооценила стоимость лида и масштабирует бюджет на привлечение, но узнает, что работает в убыток только через полгода-год, потому что юнит-экономика сходилась за счет старых пользователей
3.
Конверсия, которую мы разбираем в постах, помогает понять, на каком шаге воронки теряется больше всего людей и сколько людей у вас не купило.
Небольшой рост конверсии на правильном шаге воронки существенно снижает стоимость пользователя, лида, клиента и увеличивает прибыль на несколько миллионнов рублей.
Поэтому — когда вы считаете плечи метрик юнит-экономики, масштабируете бюджет на привлечение, хотите понять, куда направить усилия команды — проверяйте в системах аналитики, отчетах подрядчиков, что конверсия посчитана верно. Напомню про прошлые посты на тему конверсий: как считать конверсию, почему нельзя использовать цели Google Analytics, и как ошибки в расчетах метрик влияют на план продаж.
В следующем посте подробнее напишу, как самостоятельно с помощью запросов в Google Analytics проверить расхождения в конверсиях расширенной электронной коммерции и получить честную конверсию по пользователям.
Как всегда — пишите вопросы и комментарии 🙌
Всем салют! Спасибо за комментарии и вопросы к посту о конверсии — многое взял на разбор в следующих темах для постов 🙏
Сегодня подготовили кейс с разбором, как можно ошибиться в выводах, используя готовый отчет расширенной электронной коммерции Google Analytics. Показали наглядно на примере, как, используя аналитику по сессиям в готовых отчетах, можно неверно интерпретировать метрики и сделать неверные выводы.
Это один из случаев, когда разница конверсии всего на 0,5...1 процентных пункта часто стоит компаниям 2-3 миллиона рублей прибыли, а ошибка в расчетах конверсии на пару процентов приводит к тому, что команды неверно оценивают план продаж от масштабирования бюджета на рекламу.
🔗 Листайте слайды c кейсом — убедитесь, что вы не совершаете этих ошибок.
И по вашим комментариям понял, что к прошлому посту, и к теме конверсии в целом, нужно добавить несколько тезисов:
1.
Мы не противники расчетов метрик по сессиям или кликам. Мы боремся с тем, что метрики по сессиям, кликам, визитам применяют там, где они не должны применяться — когда считают конверсию в юнит-экономике, число лидов или заказов, конверсии в воронке сайта или продаж, чтобы понять, какие страницы или этапы воронки плохо конвертируют пользователей.
Эти неверные способы популяризируются в статьях топа выдачи — маркетологи, агентства, собственники читают эти статьи и используют неверные метрики и делают неверные выводы. И их можно понять — часто нет под рукой аналитиков и нет ресурса на полноценные самописные системы аналитики — им приходится разбираться самостоятельно по тем материалам, что есть на рынке.
2.
Часто в системах веб-аналитики, сквозной аналитики команды смотрят на метрики в отчетах, не разбираясь, что заложено в логику этих метрик — используют неверные метрики для принятия ключевых решений.
Самые частые последствия таких решений:
→ цена лида растет, легкие и понятные способы ее снизить закончились
→ из-за высокой стоимости лида невозможно повышать ставки на аукционах и привлекать больше целевых пользователей
→ расходы на привлечение растут, а оборот не растет — причины непонятны
И менее очевидные последствия:
→ команда недооценила стоимость лида и масштабирует бюджет на привлечение, но узнает, что работает в убыток только через полгода-год, потому что юнит-экономика сходилась за счет старых пользователей
3.
Конверсия, которую мы разбираем в постах, помогает понять, на каком шаге воронки теряется больше всего людей и сколько людей у вас не купило.
Небольшой рост конверсии на правильном шаге воронки существенно снижает стоимость пользователя, лида, клиента и увеличивает прибыль на несколько миллионнов рублей.
Поэтому — когда вы считаете плечи метрик юнит-экономики, масштабируете бюджет на привлечение, хотите понять, куда направить усилия команды — проверяйте в системах аналитики, отчетах подрядчиков, что конверсия посчитана верно. Напомню про прошлые посты на тему конверсий: как считать конверсию, почему нельзя использовать цели Google Analytics, и как ошибки в расчетах метрик влияют на план продаж.
В следующем посте подробнее напишу, как самостоятельно с помощью запросов в Google Analytics проверить расхождения в конверсиях расширенной электронной коммерции и получить честную конверсию по пользователям.
Как всегда — пишите вопросы и комментарии 🙌
Все по-разному говорят, как считать метрики — кому верить?
Всем салют! Всегда рад читать комментарии к прошлому посту и вопросы чате канала 🔥
Особое спасибо тем, кто открыто пишет о своих сомнениях и признается, что делает ошибки в расчетах метрик — это круто, мы все так учимся друг у друга.
В этот раз несколько раз написали комментарий на тему разной веры в аналитику: все говорят разное, как считать метрики — кто-то топит за сессии и визиты, кто-то за аналитику по пользователям, кто-то верит одной системе, кто-то другой — кому верить и как отстоять свою позицию?
Еще раз продублирую мысль. Это не вопрос чьей-то веры — это вопрос верных математических расчетов, чтобы принять верные управленческие решения:
1.
Сессионная аналитика не стыкуется с юнит-экономикой, планом продаж, потому что здесь конверсия по сессиям математически неверна и при подстановке значений в 1ю, 2ю, 3ю покупку вы получаете цифры, не стыкующиеся в реальности. В разборах я показываю, что эти ошибки — это несколько миллионов рублей прибыли или убытков.
2.
User-based аналитика — это стандарт уже 10+ лет во всей мобильной аналитике. Расчет по сессиям — это атавизм бесплатных движков аналитики, который опытные ребята — Amplitude, Firebase (бывший fabric), Mixpanel, Kissmetrics — уже давно избегают и считают только user-based. Это стандарт комьюнити аналитиков, меня этому обучали еще 12 лет назад.
3.
Для прокаченных аналитиков то, что я рассказываю — это очевидные и давно известные вещи. Но как мы видим по рынку, по комментариям — таких прокаченных ребят лишь небольшая доля, потому что об этих ошибках мало рассказывали в публичном пространстве.
Поэтому мы до костей разбираем метрики, как они считаются, как их считают системы аналитики и где можно ошибиться в интерпретации этих метрик. Чтобы директорам по маркетингу, собственникам — тем, кто не погружался глубоко в вопросы аналитики — было понятно, как на самом деле системы аналитики считают метрики и что на самом деле можно использовать для управленческих решений.
——
В прошлом кейсе обещал, что соберем материал, как можно самим проверить ошибки в расчете конверсии расширенной электронной коммерции, и как построить воронку с честной конверсий по пользователям в Google Analytics Universal. Читайте статью с разбором:
🔗 Расширенная электронная коммерция Google Analytics скрывает ваши проблемы и точки роста. Рассказываем, как себя проверить
Сохраняйте в закладки — перепроверяйте себя, показывайте вашим аналитикам, подрядчикам и не совершайте этих ошибок 🙏
Помните, что конверсия — ваш шанс выигрывать на аукционах и привлекать больше целевых пользователей 🙌
Всем салют! Всегда рад читать комментарии к прошлому посту и вопросы чате канала 🔥
Особое спасибо тем, кто открыто пишет о своих сомнениях и признается, что делает ошибки в расчетах метрик — это круто, мы все так учимся друг у друга.
В этот раз несколько раз написали комментарий на тему разной веры в аналитику: все говорят разное, как считать метрики — кто-то топит за сессии и визиты, кто-то за аналитику по пользователям, кто-то верит одной системе, кто-то другой — кому верить и как отстоять свою позицию?
Еще раз продублирую мысль. Это не вопрос чьей-то веры — это вопрос верных математических расчетов, чтобы принять верные управленческие решения:
1.
Сессионная аналитика не стыкуется с юнит-экономикой, планом продаж, потому что здесь конверсия по сессиям математически неверна и при подстановке значений в 1ю, 2ю, 3ю покупку вы получаете цифры, не стыкующиеся в реальности. В разборах я показываю, что эти ошибки — это несколько миллионов рублей прибыли или убытков.
2.
User-based аналитика — это стандарт уже 10+ лет во всей мобильной аналитике. Расчет по сессиям — это атавизм бесплатных движков аналитики, который опытные ребята — Amplitude, Firebase (бывший fabric), Mixpanel, Kissmetrics — уже давно избегают и считают только user-based. Это стандарт комьюнити аналитиков, меня этому обучали еще 12 лет назад.
3.
Для прокаченных аналитиков то, что я рассказываю — это очевидные и давно известные вещи. Но как мы видим по рынку, по комментариям — таких прокаченных ребят лишь небольшая доля, потому что об этих ошибках мало рассказывали в публичном пространстве.
Поэтому мы до костей разбираем метрики, как они считаются, как их считают системы аналитики и где можно ошибиться в интерпретации этих метрик. Чтобы директорам по маркетингу, собственникам — тем, кто не погружался глубоко в вопросы аналитики — было понятно, как на самом деле системы аналитики считают метрики и что на самом деле можно использовать для управленческих решений.
——
В прошлом кейсе обещал, что соберем материал, как можно самим проверить ошибки в расчете конверсии расширенной электронной коммерции, и как построить воронку с честной конверсий по пользователям в Google Analytics Universal. Читайте статью с разбором:
🔗 Расширенная электронная коммерция Google Analytics скрывает ваши проблемы и точки роста. Рассказываем, как себя проверить
Сохраняйте в закладки — перепроверяйте себя, показывайте вашим аналитикам, подрядчикам и не совершайте этих ошибок 🙏
Помните, что конверсия — ваш шанс выигрывать на аукционах и привлекать больше целевых пользователей 🙌
Отключили неприбыльный канал: стоимость заявки CPO снизилась в 5 раз, конверсия выросла в 5 раз, продажи и ROMI подросли. Хорошо ли это? 🤨
Всем салют! Спасибо всем за комментарии к прошлым постам — всегда рад, когда вы делитесь своим опытом и задаете вопросы 🔥
Продолжаем качать нашу насмотренность и решать кейсы — вот вам занятный кейс на основе реального отчета консультанта:
Вы играете за директора по маркетингу.
Консультант предложил вам сократить бюджет на каналы Facebook Ads и Google Ads. В результате: CPO упал в 5 раз, конверсия выросла в 5 раз, продажи и ROMI подросли.
Но вы понимаете — что-то здесь не так. Давайте посмотрим на отчеты и проверим логику рассуждений консультанта.
Листайте слайды с кейсом ↑ Пишите в комментариях — какие видите ошибки и предскажите, что будет дальше с продажами компании? 🚀
Стараюсь все читать и всем отвечать — каждую 1-2 недели будет выходить продолжение кейса с разбором 💪
Всем салют! Спасибо всем за комментарии к прошлым постам — всегда рад, когда вы делитесь своим опытом и задаете вопросы 🔥
Продолжаем качать нашу насмотренность и решать кейсы — вот вам занятный кейс на основе реального отчета консультанта:
Вы играете за директора по маркетингу.
Консультант предложил вам сократить бюджет на каналы Facebook Ads и Google Ads. В результате: CPO упал в 5 раз, конверсия выросла в 5 раз, продажи и ROMI подросли.
Но вы понимаете — что-то здесь не так. Давайте посмотрим на отчеты и проверим логику рассуждений консультанта.
Листайте слайды с кейсом ↑ Пишите в комментариях — какие видите ошибки и предскажите, что будет дальше с продажами компании? 🚀
Стараюсь все читать и всем отвечать — каждую 1-2 недели будет выходить продолжение кейса с разбором 💪