Материал опубликован в журнале "Интернет-маркетинг" №3, 2018
и в электронной библиотеке Grebennikon по ссылке: статья
Повышение эффективности размещения на прайс-площадках (маркетплейсах)
Статья посвящена методологии сбора данных при проведении рекламных кампаний на прайс-площадках, анализу этих данных и путям повышения эффективности размещения на маркетплейсах.
Половина денег, которые я трачу на рекламу, не приносит пользы.
Проблема в том, что я не знаю, какая именно половина.
Дж. Уонамейкер
ВВЕДЕНИЕ
При планировании рекламных бюджетов компания, безусловно, хочет получить наибольшую отдачу от размещения. Перед ней обязательно встает вопрос, каким же образом оценить эффективность вложенных средств, и если с билбордами, рекламой на ТВ, радио, в прессе не все так однозначно, то реклама в Интернете позволяет сделать это быстрее и проще.

При грамотном подходе к размещению рекламы в Интернете можно очень точно сказать, на что были потрачены рекламные бюджеты и какова эффективность этих трат, и, обладая этими знаниями, перераспределить средства таким образом, чтобы отдача от них была выше.

В статье я бы хотела затронуть основные показатели размещения рекламы, которые мы используем в своей работе при анализе кампаний клиентов на прайс-площадках, и рассказать, что можно сделать, чтобы повысить эффективность такого размещения. Наша компания специализируется на размещении рекламы и управлении ею именно на товарных площадках, и, в отличие от контекстной рекламы, где единицей анализа может быть ключевое слово, для нас такой единицей является товар. Товары группируются в категории, категории составляют ассортимент.

ПРАЙС-ПЛОЩАДКИ И ФИДЫ
Прайс-площадки представляют собой сервисы по подбору товаров. По сравнению с обычным поиском на прайс-площадках пользователи могут просмотреть и сравнить предложения сразу нескольких магазинов, подобрать себе товар по определенным параметрам, ознакомиться с отзывами о товарах. Пользователи на этих сервисах больше готовы к покупке товара, поэтому конверсия с них обычно выше.

Генерирующими максимальный трафик площадками являются «Яндекс.Маркет» и «Google.Покупки», но это совсем не означает, что не нужно обращать внимание на другие, так называемые малые площадки — Price.ru, Torg.Mail, Aport, Nadavi и т.д., и не размещаться на них. Мы на текущий момент сотрудничаем с 22-мя прайс-площадками. Если же у вас нет пока своего интернет-магазина, то на базе, например, Blizko.ru и Tiu.ru его можно создать.

Для того чтобы разместиться на любой из товарных площадок, необходимо подготовить специальный yml-файл — прайс-лист (фид), который содержит данные о товарных предложениях магазина. Если вы уже размещаетесь в «Яндекс.Маркете», то смело можете использовать и его. Однако чтобы понимать, с какой конкретно площадки был осуществлен переход, на ссылки в фиде необходимо поставить соответствующие метки.

UTM-МЕТКИ
Чтобы системы аналитики правильно идентифицировали источники перехода, на трафик необходимо поставить utm-метки. Они позволяют передавать дополнительную информацию о параметрах перехода:

■ utm_source передает, с какой площадки произошел переход;

■ utm_medium показывает тип трафика (например, метка utm_medium =cpc показывает, что это трафик с оплатой за клики);

■ utm_content и utm_term — необязательные поля для utm-метки, но в них передается информация о товаре.

Некоторые площадки сами позволяют установить необходимые метки (рис. 1): например, aport.ru, priceok.ru, torg.mail.ru, poisk-podbor.ru. У ряда площадок есть только стандартная автопометка, которую вы не сможете изменить, поэтому если нужны особые метки, то их нужно записывать в фиде и обязательно отключать автопометку.
Рис. 1. Настройки UTM-меток
Следует проверить, как метки воспринимаются сайтом. У нас был пример, когда в некоторых разделах сайта ссылка с utm-меткой получалась очень длинной и «обрезалась», соответственно, трафик по ним в системах аналитики не определялся как трафик с прайс-площадок, а расходы на площадках за переходы были. При расчетах получалось, что кампания убыточна, хотя в реальности это было не так.
Таблица 1. Эффективность рекламной кампании при разных состояниях UTM-меток
Данные по строкам в табл.1 взяты за один и тот же временной интервал. По таблице видно, что количество кликов примерно одинаковое, но в период, когда возникла проблема, конверсия ниже. Если метка потерялась, то сложно понять, что заявка появилась именно после перехода с площадки, в итоге конверсия приписывается другому источнику. В нашем случае после решения данной проблемы показатели размещения на площадках улучшились.


СИСТЕМЫ WEB-АНАЛИТИКИ

Первое, на что мы обращаем внимание, приступая к работе с новым проектом, — установлены ли счетчики интернет-статистики («Яндекс.Метрика» и Google Analytics), настроены ли цели и электронная торговля (или электронная коммерция).

Если возникает вопрос, какую систему лучше использовать, то мы рекомендуем обе. Задача у них сходная — собирать данные о посетителях сайта, анализировать поведение пользователей, но системы различаются и взаимно дополняют друг друга.

Цели на сайте могут быть следующими:

■ просмотр определенного количества страниц;

■ посещение определенных страниц;

■ цель-событие, например нажатие на кнопку;

■ составная цель.

В контексте интернет-магазина нас больше интересуют цели «посещение страницы», например страницы «Спасибо за заказ», цели-события — нажатие на кнопку «положить в корзину», «оформить заказ», «заказать в один клик» и т.д, а также составная цель — последовательные шаги при оформлении заказа.

Составная цель позволяет нам наглядно увидеть, на каком этапе оформления заказа магазин теряет покупателей. Если с какого-то шага уходит много посетителей, то это повод проанализировать, что же на этом шаге не так.

Рассмотрим пример. Мы видим, что после просмотра товара почти 98% покупателей не доходят до корзины (рис. 2). Хорошо это или плохо, зависит от того, с какой целью была построена такая цепочка шагов. Если говорить про процесс оформления заказа, то последовательность шагов должна начинаться не с просмотра карточки товара, а с того, что товар положили в корзину или посетили страницу с корзиной. Для целей интернет-торговли интересны именно шаги оформления заказа, когда пользователь решился на покупку, но что-то его остановило.
Рис. 2. Составная цель "Оформление заказа"
В следующем примере (рис. 3) 21,7% пользователей, дошедших до информации о доставке, завершили взаимодействие с сайтом. Что им не понравилось? Что их не устроило? В этом нужно более детально разбираться уже на сайте.
Рис. 3. Шаги оформления заказа
В этом может помочь «Вебвизор» — инструмент «Яндекс.Метрики». Он позволяет в видеоформате посмотреть действия пользователей, увидеть проблемные места, с которыми сталкиваются посетители сайта. Особенно удобно анализировать поведение пользователей, сгруппированных по определенным признакам. Так, например, на сайте клиента заметили низкую конверсию в покупку для пользователей с мобильных устройств. Анализ поведения именно этой группы пользователей с помощью «Вебвизора» помог выяснить, в чем была сложность. После изучения записи посещений было замечено, что пользователи несколько раз нажимают на кнопку «Положить товар в корзину» и не переходят к оформлению заказа. Проверили, как сайт отображается на мобильных устройствах, повторили действия покупателей, и поняли: пользователи не понимают, что товар в корзину уже положен и можно приступать к оформлению заказа, что сайт рабочий, исправный и это не просто кнопка, после которой ничего не происходит. В итоге стало понятно, что необходимо доработать на сайте, чтобы заказов стало больше.
Рис. 4. Составная цель "Шаги оформления заказа"
После настройки целей обязательно нужно проверить, корректно ли они работают. Если данные не собираются или с какого-то шага уходят все пользователи, то стоит проверить настройки (рис. 4), особенно если это цель-событие. Может быть, что в «Яндекс.Метрике» для события «нажатие на кнопку» указан соответствующий идентификатор, но на самом сайте для этой кнопки идентификатор отсутствует. Проверить наличие идентификатора на кнопке можно в коде сайта. На рис. 5 возле ссылки указан идентификатор цели и номер счетчика, а на рис. 6 — нет. Соответственно, если на нажатие данной кнопки была настроена цель, то она работать не будет, т.к. сайт не отправляет информацию о ее достижении.
Рис. 5. Пример идентификатора для Яндекс.Метрики на кнопке «Заказать обратный звонок»
Рис. 6. Пример отсутствия идентификатора для Яндекс.Метрики на кнопке «Оформить заказ»
Кроме целей, обязательно настраиваем «Электронную торговлю» или «Электронную коммерцию» в Google Analytics и «Яндекс.Метрике». В этом случае будут собираться данные, относящиеся к области e-commerce — заказы (транзакции) и доход.

Это позволит нам проводить глубокий анализ рекламных кампаний. По API мы будем запрашивать у систем информацию о совершенных пользователями покупках.

Если кроме систем веб-аналитики настроить систему call-трекинга, то можно собирать и сведения о звонках с разных источников трафика. В этом случае данные будут более полными, т.к. будут учитываться заказы, сделанные по телефону, а не только через корзину на сайте.


API И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Как уже упоминалось, информацию у систем аналитики мы запрашиваем по API.

API (Application Programming Interface) — определенный набор функций и процедур, который позволяет получать необходимые данные от системы. В данном случае мы говорим о получении данных от «Яндекс.Метрики» или Google Analytics. Например, если нам нужно в «Яндекс.Метрике» получить информацию о посетителях по цели «Спасибо за заказ» за определенный период, то мы отправляем туда запрос вида:

GET / stat/v1/data

date1=xxxxxxxx

date2=yyyyyyyy

metrics=ym:s:goal1visits,ym:s:goal1reaches,ym:s:goal1conversionRate,ym:s:visitsdime

nsions=ym:s:openstatService,ym:s:openstatCampaign,ym:s:openstatAd, ym:s:openstatSource,ym:s:date

attribution=lastsign&group=day.

После этого мы получаем данные о достижениях цели с даты 1 по дату 2, сгруппированные по дням.

Информацию о кликах и расходах мы также собираем по API непосредственно с самих площадок.

Отправляем запрос на получение данных: GET campaigns/{campaignId}/stats/offers — и получаем данные по расходам и кликам на каждый товар. Товар определяем по offer ID (рис. 7).
Рис. 7. Ответ по API о количестве кликов и заказов
В системе мы сопоставляем данные о кликах, расходах с площадок и транзакциях и доходах из системы веб-аналитики (табл. 2). В дальнейшем их можно будет анализировать.
Таблица 2. Сводная таблица затрат и заказов по товарам
Имея информацию о каждом конкретном товаре, можно группировать данные в категории товаров, в целом по магазину и определять показатели эффективности размещения по каждой площадке. Если свести данные по размещению в целом на площадках, то мы получим общую картину того, как обстоят дела с рекламными кампаниями (табл. 3).
Рис. 9. Доля фидов по типам с ошибками в названии товаров
Если показатели эффективности размещения на какой-то площадке нас не устраивают, то проводим более детальный анализ: анализируем отчет потоварного размещения на этой площадке, чтобы найти проблемные места.


ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЛЯ СБОРА И РАСЧЕТА

Основные показатели, на которые мы обращаем внимание, следующие.

Количество кликов — клики, полученные с каждой площадки за определенный период.

Расход — затраты по площадкам, сумма расходов по товарам.

Данные по кликам и расходам нам предоставляют площадки.

CPC (Cost Per Click) — средняя стоимость за клик, которую платит интернет-магазин. Это расчетный показатель, он вычисляется по формуле:

CPC = Расход / Количество кликов.

Конверсия (Сonversion Rate) — отношение числа посетителей, совершивших целевое действие (оформление заказа через корзину или через «купить в один клик»), к количеству переходов с площадки. Формула расчета:

CR = Количество целевых визитов / Общее количество визитов × 100%.

Также при учете конверсий можно учитывать заказы, оформленные по телефону.

CPO (Cost Per Order) — стоимость одного заказа:

CPO = Расходы / Количество заказов.

Доход (Revenue) — сумма денег, полученная за заказ. Также может обозначаться как «выручка»:

Revenue = Цена товара × Количество товаров.

AOV (Average Order Value) — средний чек:

AOV = Доход / Количество заказов.

ROI (Return on Investment) или ROMI (Return on Marketing Investment) — коэффициент возврата инвестиций в рекламу. В рамках нашей работы мы учитываем только расходы на рекламу.

ROI = (Доход – Себестоимость) / Затраты × 100%.

Прибыль — разница между доходом (выручкой) и себестоимостью товаров:

Прибыль = Выручка (Revenue) – Расходы.

ДРР (доля рекламных расходов) — отношение затрат на рекламу к доходу:

ДРР = Расходы / Доход × 100%.

В рамках нашей работы любой из этих показателей можно рассчитывать как в целом по площадке, так и в привязке к конкретному товару или категории товаров.

Также стоит обратить внимание на такой показатель, как показатель отказов (Bounce Rate) — процент пользователей, которые перешли на сайт и просмотрели только одну страницу:

Bounce Rate = Количество посетителей, посмотревших одну страницу / Количество посетителей × 100%.

Если у какой-то площадки очень высокий показатель отказов, то, возможно, пользователи на сайте видят не то, что ожидают увидеть. В таком случае стоит проверить актуальность размещенных на площадке предложений.


РАБОТА С ПЛОЩАДКАМИ

Собрав информацию от систем веб-аналитики и от площадок, можно приступать к анализу.

Изучая полученные данные, мы поймем, эффективно ли в целом размещение на площадках. Рассматривая данные в разрезе категорий и товаров, наверняка можно найти, каким образом улучшить размещение и на какие товары стоит обратить особое внимание.

Предположим, что мы планируем тратить на рекламу на прайс-площадке 8% от дохода, т.е. доля рекламных расходов (ДРР) — 8%.

Если смотреть пример в табл. 4, то мы увидим, что в целом лишь немного превышаем заложенный показатель.
Таблица 4. Анализ рекламной кампании в разрезе категорий
Однако есть категория, где доля затрат составляет больше 11%. При ее более детальном анализе мы поймем, какие именно товары были заказаны, а на какие приходились лишь расходы (табл. 5).
Таблица 5. Анализ рекламной кампании в разрезе товаров
Что же делать, если получены такие данные? Какое принять решение?

Можно просто отключить товары, по которым много переходов, но нет заказов, тем самым сократить расходы и улучшить показатели рекламной кампании, а можно продолжить анализ размещения на самой площадке, посмотреть на предложения своего магазина глазами покупателя. Интересны ли они по сравнению с предложениями других магазинов?

Цена, скорость и стоимость доставки, полнота описания, рейтинг магазина, отзывы — все это может влиять на интерес пользователей к предложению. Если оно попадает на высшие позиции, то на него может быть много переходов, но если по различным пользовательским параметрам оно проигрывает, то конверсий может быть мало или не быть вовсе.

Например, если на улице очень жарко и нужно срочно поставить кондиционер, то, скорее всего, заказ будет сделан в той компании, которая готова привезти и установить его сегодня-завтра (рис. 8). Если же время терпит, то покупатели могут выбирать товар по цене, рейтингу магазина или каким-то иным параметрам.
Рис. 8. Пример предложения с "Яндекс.Маркета"
Если в магазине есть предложения, которые ему интересно продвигать, но пользователи ими почему-то не интересуются, то обязательно нужно проверить, как эти предложения представлены на площадках, выгружаются ли они туда, попадают ли в нужную категорию, как отображается карточка товара.

«Яндекс.Маркет» может не выгружать товары, которые содержат ошибки или стоп-слова, как, например, «копия», или определенную страну-производителя в названии. Если отсутствует обязательный параметр в описании товара, то такое предложение также не будет выгружено.

Площадка Nadavi скрывает предложение, если цена на него ниже минимального значения, установленного на площадке для данного раздела. У других площадок также могут быть свои ограничения.

Соответственно, если пользователи не могут найти эти предложения, то не удивительно, что по ним нет переходов.
Рис. 9. Всплеск переходов с площадки
Также при работе с прайс-площадками следует обращать внимание на нетипичные всплески активности (рис. 9). Такое иногда случается, если системы антифрода площадок случайно пропустили лишние клики.

В нашей практике была ситуация, когда количество кликов у магазина на порядок отличалось от среднемесячного значения.

После проведения дополнительного расследования площадка выявила клики, обошедшие систему защиты от скликивания, и приняла решение возместить магазину более 180 тыс. руб. За время возврата магазин получил заказов на более чем 5,5 млн руб.


ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Размещение на прайс-площадках дает возможность точно определить, как расходуются рекламные средства, и делать размещение более эффективным.

Для того чтобы понимать отдачу от каждой прайс-площадки, необходимо поставить соответствующие umt-метки на трафик с каждой из них и обязательно проверить, как срабатывают метки на сайте и при переходе с площадок.

Чтобы получить большую отдачу от размещения, нужно анализировать данные в разрезе не только площадок, но и категорий и товаров.

Необходимо работать не только со статистикой, но и с самими площадками. Работа с прайс-площадками подразумевает не только управление ставками, но и комплекс мероприятий, направленный на улучшение представленности на них товаров магазина. Необходимо анализировать товары с точки зрения покупателя, комплексно сравнивать предложения различных магазинов.

Для получения более полных данных также следует подключить системы отслеживания звонков, т.к. часть заказов может идти не через корзину, а по телефону.

Кроме того, нужно анализировать работу самого сайта и при необходимости исправлять ошибки, сделать ресурс удобным для посетителей, чтобы ничего не отвлекало их от покупки.

В совокупности вся проделываемая работа обязательно принесет результаты.
19 декабря / 2018
E-mail: pr@b2basket.ru
Телефон: +7 (495) 660-51-94