LETTERHOUSE

Маленькие хитрости интернет-маркетинга

Cобираем данные о подписчиках с помощью Google Analytics

11 ноября 2015, 13:56

Чем меньше полей для заполнения в вашей форме подписки, тем больше пользователей завершат подписку — это аксиома, известная всем email-маркетологам. В идеале в вашей форме должно остаться только одно поле — email.
Но тогда встаёт вопрос, как получить дополнительные сведения о пользователе?

Расскажу об одном способе получения дополнительных данных пользователя.

В какой-то момент мне понадобилось выделить подписчиков, которые заходят на сайт с iPhone или iPad, чтобы рассказать им о нашем мобильном приложении. Спросить всех подписчиков напрямую — не лучший вариант.

Я знал, что Google Analytics собирает такие данные, но не мог придумать, как их получить для каждого подписчика. Тем более что Google запрещает передавать персональные данные пользователя в аналитику, будь то email, имя или ещё какие-то данные.

Но раз нельзя передавать персональные данные, можно их завуалировать — присвоить каждому email уникальный id.
Выгружаем всю базу, открываем в экселе, присваиваем уникальные id, при этом все id должны иметь одинаковое начало (на изображении это id2us):

Теперь загружаем обратно всю базу с новым полем id, привязанным к полю email.
Во все ссылки вашего письма в utm-метку (например, utm_content) записываем поле id с помощью инструментов персонализации.

Примечание: во всех платформах это делается по-разному. Например, если поле с id подписчика называется «айди», то ваша utm-метка может выглядеть так: utm_content=[айди]


После того как пользователь перейдёт на сайт, Google начнёт собирать данные.
Заходим в Google Analytics, переходим в раздел «Мои отчёты», создаём новый отчёт, нажав «Добавить отчёт».
Перед нами страница настройки отчёта:

В блоке «Группы показателей» нажимаем «Добавить показатель» и выибираем, например, «сеансы».
В блоке «Анализ параметров» нажимаем «Добавить параметр» и выбираем «Содержание объявления» (этот параметр показывает данные, передаваемые в utm_content, если вы передаёте id подписчика в другой параметр, выберите его).
Далее, в блоке «Фильтр» нажимаем «Добавить фильтр» и выбираем «Содержание объявления». В условиях фильтрации выбираем «регулярное выражение», а в виде фильтра используем начало id пользователя, одинаковое для всех.
В итоге получаем такие настройки:

Сохраняем отчёт, видим приблизительно следующее:

Теперь выбираем «Дополнительный параметр» и вводим интересующий параметр.

В моём случае это был параметр «Модель мобильного устройства», хотя вы можете выбрать любой, например: время суток, город, возраст и т. д.
Получаем такой отчёт:

Теперь этот отчёт можно экспортировать в csv-файл или xlsx-файл и, с помощью экселя и функции ВПР, сопоставить email и искомый параметр.

Таким образом мы получили дополнительные данные о подписчиках не прикладывая особых усилий.

Планирование продаж в email-маркетинге

24 мая 2015, 19:37

Эта статья будет интересна в первую очередь специалистам из e-commerce, так как в других сферах не всегда есть возможность посчитать доход от конкретного канала.

Планирование продаж с рассылок интересно в первую очередь для постановки KPI для менеджера по email-маркетингу. Для прогноза можно использовать разные подходы, расскажу вам про один, которым пользуюсь в своей работе. Сразу дам ссылку на шаблон плана в google docs.
Я планирую доход по каналу исходя из данных за предыдущие периоды, соответственно, вам понадобятся данные хотя бы за один месяц работы. В моём примере будет рассмотрено ежемесячное планирование, хотя этот же метод подойдёт и для других периодов.
Для удобства разобью весь процесс на этапы.


База подписчиков
Для начала нам нужно определиться, сколько подписчиков мы планируем получить за текущий период.
У вас может быть как один источник новых подписчиков, так и несколько. У меня их пять. Если у вас их также больше одного, то нужно запланировать количество новых подписчиков по каждому из источников. Складываем эти цифры с исходной базой и получаем количество подписчиков в новой базе.

Количество отправляемых писем
Тут всё просто: считаем сколько писем получит один подписчик за период. Например, если вы оправляете два письма в неделю, значит подписчик получит 8 писем за месяц.

Примечание: здесь можно пойти более сложным путём и сделать поправку на триггерные и другие внеплановые письма, тогда вместо 8 писем можно поставить 8,5 (или любое другое число на ваше усмотрение).



Данные по отправленным рассылкам
Теперь, на основе количества подписчиков в нашей новой базе, писем на одного подписчика и данных об Open Rate, Click Rate и т. д., мы можем посчитать, сколько писем всего будет отправлено за месяц и какое количество из них доставлено, прочитано и количество переходов из этих писем.

Примечание: из доставленных писем мы вычитаем отписавшихся и отправивших наши письма в спам. Вы можете изменить формулу под себя при необходимости.




Коэффициент Google Analytics
Все данные по доходам я отслеживаю в google analytics и тут есть один нюанс: сеансы из google analytics и переходы из писем, которые отображаются в статистике платформы для рассылок, расходятся. В моём случае сеансов по гуглу в 1,8 раз больше, чем переходов в статистике платформы. Поэтому приходится переходы умножать на этот коэффициент, чтобы получить правильное количество сеансов для дальнейших подсчётов.

Доход
На этом этапе нам нужно знать конверсию из сеансов в заказ и среднюю стоимость заказа. Соответственно, умножив сеансы, полученные на предыдущем шаге, на конверсию, мы получим количество заказов. Умножив заказы на среднюю стоимость заказа, получим доход.

По окончании месяца в столбец «Факт» вносятся данные по количеству новых подписчиков из каждого источника, количеству отправленных/доставленных/прочитанных/переходов и т. д. по цепочке и проводится анализ для дальнейших правок прогноза.

Бонус: третий столбец (%) я как раз использую, чтобы следить насколько план совпал с фактом по каждому показателю.



Ещё раз повторю ссылку на шаблон плана в google docs.

Передача данных из Google Analytics в Google Docs

7 марта 2015, 15:01

В своей работе я всё чаще использую Google Docs вместо MS Office. Причин для этого много, но хотелось бы затронуть одну, наиболее интересную, на мой взгляд: возможность передачи данных из Google Analytics и их автоматическое обновление.

Чтобы не быть голословным, опишу один сценарий использования этого функционала из моей работы.
Речь пойдёт о сбор данных о рассылках.
Зачем мне это нужно?
На данный момент мы отправляем рассылки два раза в неделю. При этом в один день уходит до 8 писем по разным сегментам. К тому же у каждой такой рассылки есть хвост покупок, который может быть больше трёх месяцев. В связи с этим сбор данных в ручном режиме весьма затруднителен.

Поэтому недавно я собрал отчёт, который хоть и требует небольшого ручного труда, но всё же экономит много времени.

Примечание: Все цифры по доходу и заказам в этой статье выдуманные.



Итак, чтобы магия гугла заработала, необходимо создать новую таблицу (в Google Drive нажимаем кнопку «создать», дальше выбираем «Google таблицы»). Теперь в верхнем меню таблицы выбираем Дополнения => Google Analytics => Create new report.
После этого, справа появится панель такого вида:

Заполняем поле Name (имя будущей страницы с данными) и выбираем параметры аккаунта в Google Analytics (поля Account, Property и View), остальное можно пока не заполнять. Нажимаем Create report.
Создалась новая вкладка Report Configuration такого вида:

Это своего рода генератор данных из Google Analytics, с его помощью мы создадим отчёт с нужными данными.

Что же значат эти поля:
Report Name: Название нашего будущего отчёта.
Type: Тип отчёта (или передачи данных, не вдавался в подробности). По умолчанию стоит core, нам другого и не потребуется.
View (Profile) ID / ids: ID аккаунта в Analytics. Подставляется автоматом, если всё правильно заполнили на предыдущем шаге.
Start Date: Начало периода нашего отчёта.
End Date: Конец периода отчёта.
Last N Days: Это количество прошедших дней, за которое нужен отчёт. Если используется этот пункт, то Start Date и End Date должны быть пустыми (то же самое и наоборот).
Metrics: Данные, которые необходимо получить из Analytics. Например, сессии, транзакции, отказы и т. д.
Dimensions: По сути, это группировка данных из Metrics по какому-то условию. То есть, если мы напишем ga:nthMonth (номер месяца), то наши данные будут группироваться по месяцам.
Sort: Список параметров и показателей, указывающих на порядок сортировки данных. Для сортировки в обратном порядке, значение надо написать с минусом.
Filters: Фильтры, которые ограничивают данные, передаваемые для вашего запроса.
Segment: Сегменты данных. Не использовал эту функцию, так что не могу о ней ничего сказать.
Sampling Level: Уровень сэмплирования ваших данных. Всегда выбираю «HIGHER_PRECISION» (высокая точность).
Start Index: Не совсем понял, зачем эта функция. Можете сами почитать подробнее.
Max Results: Максимальное количество данных. По умолчанию стоит 1000, максимум 10000.
Spreadsheet URL: Ссылка на Google таблицу, где будет создана вкладка с отчётом. Используется, когда надо создать отчёт в другой таблице.

Примечание: Полный список метрик вы можете посмотреть в мануале.



В моём случае есть несколько писем, отправленных в один день, с разными параметрами, но имеющие в utm_campaign одинаковую дату отправки вида 170215. При этом нужно знать три параметра по каждой рассылке: сессии, количество заказов и сумма заказов.
Поэтому мой репорт выглядит так:

Примечание: Можно создавать сразу несколько отчётов, написав их условия в соседних столбцах.
ga:medium==email — в данном случае это отсев по каналу email.
ga:campaign=@040215 — говорит от том, что utm_campaign должно содержать 040215.
Вы можете ознакомиться со всеми операторами фильтров в мануале.



Теперь осталось запустить наш репорт: Дополнения => Google Analytics => Run reports.
После успешного выполнения репорта будет создана новая вкладка с таким содержанием:

Примечание: Для удобной работы с числами лучше поменять их формат. Для этого заходим в Файл => Настройки таблицы => меняем регион с России на Соединенные штаты. После этого нужно перезапустить репорт.



Теперь создаём новую вкладку с нашим главным отчётом, куда будут собираться данные по каждой рассылке.
У меня он выглядит так:

В ячейки столбцов Сессии, Доход и Заказы необходимо поставить ссылку на соответствующую ячейку сформированного отчёта (как показано в ячейке B4). Средний доход с заказа, конверсия и ценность сеанса считаются по формуле, хотя их можно также передавать из Analytics.

Теперь нам нужно поставить автоматическое обновление данных. Для этого заходим в Дополнения => Google Analytics => Schedule reports, ставим галочку на Enable reports to run automatically и выбираем с какой частотой нужно обновлять отчёт: каждый час, раз в сутки, раз в неделю или раз в месяц.

Такой функционал даёт довольно широкий диапазон возможностей. Если у кого-то из вас есть примеры нестандартного использования связки Analytics и Spreadsheets, пишите в комментариях.

Полезные ссылки #4

30 августа 2014, 18:08
  1. Как устроена рассылка Мегаплана. Максим Ильяхов делится рецептами хорошей рассылки.
  2. Почтовые рассылки как часть клиентского сервиса. Ребята из компании Собака Павлова рассуждают, почему письма попадают в спам, хотя не являются таковыми.
  3. Как писать хорошо в трех частях: первая, вторая и третья.
  4. Псевдоложка. Статья про правильное построение интерфейсов.
  5. Что нужно знать о подписях в верстке.

Как увеличить лояльность, когда пользователь уходит

29 августа 2014, 23:14


Недавно я гулял по зарубежным интернет-магазинам в поисках свежих идей и, попал на один, ничем не примечательный, магазин товаров для животных. Походил по разделам, заглянул в карточку товара. Ничего особенного. Уже хотел закрыть вкладку с этим сайтом, как вдруг выскочило такое окно.

попап при выходе из интернет-магазина

В этом окне предлагается оценить интернет-магазин и, по желанию, написать идеи по улучшению сайта

Причем после заполнения этой формы у меня не спросили email и ничего не предлагали. Просто поблагодарили за ответ.
И я в растерянности ушел с этого сайта, решив, что это какая-то глупость тамошних маркетологов.
Но все оказалось намного интереснее. Сегодня встретил на просторах интернета интересную статью про хитрости ценообразования, там был один интересный кейс, который помогает понять это всплывающее окно:

Когда агенты одной из страховых компаний, продающие по телефону страховки, стали в конце разговора задавать людям, согласившимся на их предложение, вопрос, а почему они выбрали именно их компанию, то доля тех, кто в итоге приходил оформлять страховку существенно возросла. Отвечая на подобный вопрос, люди сами убеждали себя в том, что их выбор правильный, попутно принимая решение, на которое потом уже опирались.



Возможно, реализация этой хитрости на сайте интернет-магазина оставляет много вопросов, но сама идея очень интересна. Ведь у пользователя, который заполняет эту форму в позитивном контексте, на подсознательном уровне отложиться связь pet-supermarket.co.uk → «товары для животных».

В общем, пользуйтесь на здоровье.

Ctrl + ↓ Ранее