Поведенческие виджеты в электронной коммерции. Часть вторая.

by Nick Nikitin

Оценка эффективности. Предполагаемый доход

В предыдущем материале мы с вами рассмотрели понятие “поведенческий виджет”. Ознакомились с видами, возможностями и принципом работы. Сегодня поговорим о том, как оценить их эффективность.

Показатели эффективности работы

Из типа виджета, настроенного алгоритма и цели вытекают следующие показатели его эффективности:

  • Рост базы контактов;
  • Увеличение среднего чека;
  • Снижение количества брошенных корзин;
  • Снижение времени принятия решения о покупке;
  • Увеличение конверсии, рост прибыли и продаж;
  • Рост LTV.

Рост базы контактов

Обеспечивают различные виджеты подписок, а именно:

● Подписка на новости

● Подписка на отсутствующий товар

● Подписка на снижение цены

● Подписка на определенные категории

● Smart Offer подписка

● Wish list

Этот показатель оценить проще всего. Прирост подписчиков вы заметите в первый же день работы виджета. Полученные адреса будут доступны в личном кабинете сервиса. Обновление базы происходит автоматически, поэтому вы точно ничего не пропустите.

Можно дополнительно настроить автоматическую выгрузку e-mail адресов в вашу CRM при помощи API. База, собранная в CRM, будет автоматически пополняться и поддерживаться в актуальном состоянии.

Увеличение среднего чека

Обеспечивают:

● Инструмент увеличения среднего чека

● Виджеты товарных рекомендаций.

Инструмент увеличения среднего чека покажет результат сразу после запуска. Увидеть рост и сравнить цифры можно в вашей системе учета, инструментах web-аналитики или воспользоваться данными в личном кабинете сервиса LeadHit.

Помните, что для сравнения размера среднего чека в период использования инструмента и до этого, необходимо иметь уже собранные данные.

Рекомендуем также иногда проводить a/b тестирование, где 50% трафика будет контактировать с инструментом, а другие 50% - нет. Если результат тестирования покажет незначительную разницу, стоит продумать дополнительную мотивацию для клиентов и попытаться найти оптимальное решение.

Виджет товарных рекомендаций так же проявит себя с момента запуска. Но помните, что для эффективной и корректной работы любой рекомендательной системы, необходимо собрать данные о поведении ваших покупателей, а на это потребуется около месяца. До завершения сбора данных виджет запущен не будет.

Подробно об оценке эффективности рекомендательных систем я рассказывала в предыдущем цикле статей. Напомню только, что в контексте роста среднего чека, эффективность также можно проследить путем сравнения периодов или с помощью a/b теста.

Снижение количества брошенных корзин

На это влияет Smart Offer на странице корзины. Этот виджет способен убедить клиента совершить заказ здесь и сейчас. Для этого может быть использована мотивация в виде подарка, скидки или дополнительной гарантии, которые будут доступны покупателю, если покупка будет совершена именно сейчас.

Эффективность этого виджета также можно оценить с помощью сравнения периодов и a/b тестирования. Если в механике работы присутствует письмо, оценку можно провести с помощью utm-меток. Вы можете предложить клиенту выслать ему код доступа к мотивации на почту, получить переход с utm-меткой и отследить дальнейшую судьбу заказа.

Но в погоне за точностью измерения помните, что каждый дополнительный шаг клиента снижает конверсию. Если мы захотим настроить в данной механике письмо, мы добавим клиенту как минимум 3 дополнительных шага (ввод e-mail адреса, переход в почтовый ящик, возврат из почтового ящика). Поэтому лучше показать ключ к плюшке прямо на уже показавшемся поп-апе.

Снижение времени принятия решения о покупке

На этот показатель влияет виджет социального доказательства - Social Proof. В нужный момент он появляетсяна карточке товара и сообщает клиенту, что этот товар сегодня просматривали/купили N человек, этого товара осталось N штук.

Согласитесь, если желанной вами вещи осталось в наличии 3 шт, а прямо сейчас 40 человек его просматривают, стоит поторопиться, ведь велика вероятность, что кто-то успеет быстрее и вам не достанется.

К сожалению, поскольку никакого прямого взаимодействия с этим виджетом не предусмотрено (то есть на него не нажимают, и никуда не переходят), значит ни java скрипт, ни utm-метку на него не повесишь, и единственным способом для оценки остается a/b тестирование или сравнение периодов.

Увеличение конверсии, рост прибыли и продаж

Это наша главная цель и это то, ради в чего на сайт вашего магазина были добавлены все перечисленные выше инструменты.

Увеличение конверсии и, как следствие, - рост продаж и прибыли - достаточно легко отследить по все тем же статистическим данным, к которым у вас есть доступ через web-аналитику или систему учета. LeadHit также предоставляет всем своим клиентам возможность самостоятельно отслеживать динамику работы магазина. Держать руку на пульсе, так сказать.

Сравнение данных, a/b-тестирование, анализ utm-меток также работают при оценке эффективности виджетов по данным показателям.

Рост LTV

LTV (Lifetime Value) - это совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним. По сути, по этому показателю вы можете оценить желание клиента продолжать сотрудничество с вами.

Увеличение LTV напрямую влечет за собой рост прибыли для бизнеса, так как влияет на весь покупательский цикл.

Провести оценку по этому показателю можно только спустя длительное время через CRM и/или web-аналитику. При этом следует учитывать дополнительные факторы, типа тематики магазина или возможности совершить повторную покупку.

И вот у нас получается, что...

Подсчитать результаты работы виджетов можно несколькими способами:

  • с помощью utm-метки или java скрипт события;
  • с помощью сравнения периодов или a/b-тестирования.

У каждого из этих способов существуют как плюсы так и минусы:

Использование UTM меток

+ Дает точное представление о количестве клиентов взаимодействующих с тем или иным контентом.

- Невозможно использовать тогда, когда клик не предусмотрен.

Сравнение периодов:

+ не требует никаких технических знаний, данные можно получить с помощью любой настроенной web-аналитики;

- есть риск получить недостоверные данные, т.к. в разные периоды разная сезонность, разная активность рекламных каналов, разный объем трафика и тд

A/B тестирование:

+ более достоверные данные по сравнению с первым способом;

- требуются технические знания для настройки a/b теста, неэффективно на невысоком трафике.

Небольшой тест для быстрого расчета потенциала роста вашего интернет-магазина!