Измерение эффективности интернет-маркетинга

3. Измерение эффективности интернет-маркетинга

 

Мы уже выяснили, какие параметры нам нужно определять, как их получить и даже какие инструменты используются для их сбора и анализа. Теперь пора построить саму методику анализа и использовать ее в работе.

Перед нами стоит задача: разделить потоки приходящих на сайт посетителей и выделить из них тех, кто появился в результате различных маркетинговых действий. Это позволит определить поведение каждой группы посетителей в отдельности и, в конечном счете, посчитать ROI для каждого случая.

R0I — return of investment — экономическая эффективность совершаемых действий (в нашем случае — интернет-маркетинга]. Считается как отношение прибыли, полученной в результате каких-либо действий (рекламы, оптимизации, изменения сайта и т.д.], к затратам на совершение действий. Подробнее об этом можно почитать в Википедии ru.wikipedia.org/wiki/ROI.

Технология меток

По умолчанию все системы измерения — лог-анализаторы или счетчики — предоставляют статистические отчеты только по всем посетителям вместе. Для того чтобы построить специальный отчет по группе пользователей, нужно задать фильтр — критерий, по которому будут отбираться посетители для отчета. Таким критерием является переход с определенной рекламной площадки или по определенным маркетинговым акциям. Наша задача — научить технологически обозначать эти критерии для системы анализа.

Дня этого используется методика меток, суть которой заключается в создании уникальных адресов входа на сайт для разных рекламных материалов. Пользователи приходят с каждой площадки на специально для них созданный адрес, и исследователь может впоследствии легко определить их.

Метка — это специально подготовленный набор символов, указываемый в адресе страницы, на которую ссылается реклама, после вопросительного знака. Метка не влияет на результат, который получит пользователь, однако видна в отчетах статистики. В том случае, если сайт использует динамическое создание страниц, метка ставится после строки запроса, которая собирает страницу из базы данных через значок & (коммерческое «and»).

Как это работает?

Представим, что пользователь переходит на сайт по адресу www.site.ru. В момент его перехода счетчик или сам сервер в логах зафиксировали переход именно на указанный адрес. А теперь поменяем адрес, чтобы пользователь перешел на сайт www.site.ru?any=youwant, и вот чудо — он видит ту же самую страницу, что и в первый раз. При этом счетчики или лог-файлы укажут, что пользователь посетил именно страницу www. site.ru?any==youwant, а не просто главную страницу сайта. Это и станет критерием того, как отделить любую нужную группу посетителей.

Самое главное, что пользователь, попадающий на сайт, увидит одну и ту же страницу, какая бы метка ни была указана в адресе, поскольку система управления сайтом в большинстве случаев игнорирует неизвестные переменные. Если же сайт статичный, то неизвестные переменные игнорирует сервер. Таким образом, мы можем направлять посетителей из разных источников на разные страницы сайта и в статистике по адресу страницы, на которую перешел тот или иной посетитель, однозначно видеть, откуда он пришел.

В самом простом случае адрес, куда должны перейти посетители с рекламы, снабженный меткой, выглядит следующим образом:

www.site-name.ru/adpage.html7fromsrnetka1

Где здесь:

www.site-name.ru — адрес сайта;

adpage.html — адрес страницы, на которую приходит весь рекламный трафик;

from= — переменная, которая может быть любой, но удобно использовать всегда одну и ту же;

metkal — значение переменной, то есть собственно метка, которая создается своя для каждой рекламной кампании.

Если сайт динамический, этот же пример будет выглядеть следующим образом:

www.site-name.ru/adpage.html7parametr1=abc&parametr2=mnb&from=metka1 Здесь:

www.site-name.ru — адрес сайта;

adpage.html — адрес шаблона страницы, на которую приходит весь рекламный трафик;

parametr1=abc и parametr2=mnb — переменные и их значения, по которым собирается страница на сервере (здесь может быть все что угодно, но примерно такого вида);

from= — переменная, которая может быть любой, но удобно использовать всегда одну и ту же;

metkal — значение переменной, то есть собственно метка, которая создается своя для каждой рекламной кампании.

Составляя метки, желательно придерживаться трех условий.

1. Метки должны быть уникальны для каждой рекламной площадки. Удобнее делать метки разными не только для каждой рекламной площадки, но также и для каждого рекламного места, и для каждого вида рекламных материалов. Хорошо, если метки содержат в названии ключевые слова, позволяющие «на глаз» определять, какой площадке они принадлежат. Впоследствии можно сделать составную метку, например RllMailstartleft: рекламная кампания в ноябре, баннер на стартовой странице почты Mail.ru слева. Это позволяет легко разбираться в статистических отчетах, не прибегая к дополнительным таблицам расшифровки. Таблицы тем не менее всегда должны присутствовать, поскольку мало ли кто и когда будет исследовать рекламные кампании.

Метки могут состоять только из цифр и букв английского алфавита. Кроме того, если сайт компании динамический, то необходимо убедиться в том, что выбранная вами переменная не используется на сайте, в противном случае получится конфликт переменных.

Метки нужно ставить везде, где это возможно: на медийной рекламе, на контекстной, на специальных размещениях, на спонсорской рекламе и проч. При этом нужно следить за тем, чтобы метки были не только отправлены на рекламную площадку, но и установлены там. Для этого достаточно один раз перейти по рекламе и увидеть в адресе нужную метку.

Сама страница с меткой указывается в качестве ссылки для рекламы при ее размещении либо через интерфейс, либо письмом менеджеру по размещению — в зависимости от того, как размещается реклама. Эта ссылка должна содержать метку, уникальную для этой рекламной кампании и для этой рекламной площадки. На сайте, конечно, есть обычная рекламная страница без каких-либо меток. Теперь пользователи, которые кликнут на рекламу, попадут на одну и ту же рекламную страницу, однако в лог-файле их переходы будут видны под разными адресами.

Если рекламодатель размещает Flash-ролики, то может потребоваться «зашить» ссылку при создании баннера непосредственно в него. Тогда необходимо изготовить для каждой площадки отдельный баннер с уникальной ссылкой (это просто и почти не требует времени). Все это необходимо, естественно, сделать до начала рекламной кампании. Современные системы показа рекламы требуют размещения в коде Flash-ролика специальной инструкции, которая «забирает» адреса ссылок из внешних источников, в частности от системы показа рекламы. В этом случае необходимо «зашивать» ссылку в баннер.

Настройка отчетов, подготовка системы анализа

После расстановки меток, проведения рекламной кампании и сбора данных для анализа настроим отчеты статистики (срезы, если речь идет о Livelnternet, сегменты, если речь идет о Google Analytics и SpyLOG, custom reports, если речь идет о лог-анализе). Они должны содержать информацию только по тем посетителям, которые пришли с определенных рекламных площадок, то есть перешли на рекламную страницу, в адресе которой есть нужная метка. Это позволит нам анализировать каждую рекламную площадку отдельно и сравнивать их между собой. Без использования меток и настройки специальных отчетов мы можем анализировать только всю аудиторию сайта целиком и установить лишь количество переходов с каждой рекламной площадки, да и то не всегда.

Теперь для каждой метки строим следующий набор отчетов:

число посетителей, пришедших с этой площадки;

число посетителей, имеющих на точке входа метку и просмотревших более одной страницы на сайте, — число качественных посетителей, пришедших с рекламной площадки;

число посетителей, имеющих на точке входа метку и просмотревших целевую страницу, — число целевых действий, сделанных посетителями, пришедшими с рекламной площадки.

В том случае, если нам важна постоянная аудитория, необходимо построить и четвертый отчет:

количество посетителей, имеющих на точке входа метку и вернувшихся на сайт повторно, то есть число постоянных посетителей, пришедших с рекламной площадки.

Таблица 2. Первичная таблица данных исследования результатов рекламной кампании

Рекламная площадка/ вид рекламы	Число посетителей	Число качественных посетителей	Число целевых действий	Число возвратов
Рекламная площадка 1	X	X	X	X
Рекламная площадка 2	X	X	X	X
Рекламная площадка 3	X	X	X	X
Рекламная площадка 4	X	X	X	X
Рекламная площадка 5	X	X	X	X

Теперь, зная стоимость размещения на каждой площадке, мы можем составить общую таблицу, включающую рассчитанную стоимость для каждого этапа (табл. 3).

Таблица 3. Рассчитанная эффективность рекламной кампании по известным данным статистики

РП1/ вид рекламы	Стоимость размещения	Число посетителей	Стоимость посетителя	Число качественных посетителей	Стоимость качественного посетителя	Число целевых действий	Стоимость целевого действия	Число возвратов	Стоимость вернувшегося посетителя
РП1	X	X	X	X	X	X	X	X	X
РП2		X	X	X	X	X	X	X	X
РП3	X	X	X	X	X	X	X	X	X
рп4	X	X	X	X	X	X	X	X	X
РП5	X	X	X	X	X	X	X	X	X

Когда вы будете строить таблицу, то в полной мере оцените преимущество специализированных решений для анализа рекламных кампаний: довольно большой объем работы по настройке отчетов, получению данных, сведению их в единое целое выполняется программным комплексом автоматически и гораздо быстрее. Но за эту скорость и простоту надо платить гибкостью и ценой каждого отчета.

Аналогично описанному выше процессу получения статистических данных рекламных кампаний и вычисления эффективности вложений в каждую площадку, мы можем определить эффективность других маркетинговых действий, проводимых нами в Интернете: оптимизации, вирусного маркетинга, PR и т.д. Практически любое действие, которое мы проводим в Интернете, можно измерить, пользуясь приведенной выше методикой. Основная задача — найти ключевые точки, на которых надо определять эффективность.

В единую таблицу необходимо свести не только медийную и контекстную рекламу, но и все остальные методы маркетинга, такие как оптимизация, вирусная реклама, реклама в играх, PR и т.д.

1. ОПТИМИЗАЦИЯ. В таблицу в столбец «число посетителей» следует подставлять величину, равную разнице между числом переходов с поисковых систем в исследуемом и предыдущем месяце, а значение стоимости работ по оптимизации (колонка «стоимость размещения») определяется как затраты на оптимизацию в исследуемый месяц. Число качественных посетителей и целевых действий определяется пропорционально от величины всего поискового трафика.

В предыдущем месяце с поисковых машин пришло 1000 человек, в этом — 1200. Всего в этом месяце качественных посетителей среди тех, что пришли с поисковых машин, — 900, и они совершили 6Q целевых действий. Следовательно, число посетителей различается на 200 человек, доля качественных посетителей от всех, что пришли по оптимизации, составляет 75%, доля целевых действий — 5%. Таким образом, в результате работ по оптимизации в прошедшем месяце число посетителей на сайте увеличилось на 200 человек — занесем это число в столбец «число посетителей». Из этих 200 лишь 150 были качественными (это следует из общего соотношения переходов с поисковых систем, в столбец «число качественных посетителей заносим 150). Наконец, эти 200 посетителей совершили 10 целевых действий [опять же — из общих соотношений конверсии в 5%, установленной выше]. Таким образом, столбец «число целевых действий» пополняется цифрой 10. Стоимость считается из стоимости работ по оптимизации в прошлом месяце, которая должна быть нам известна.

Иногда встречается специфический вид организации сайта, когда пользователи попадают сразу на страницу с исчерпывающей информацией о продукте и о компании, включая телефон и координаты офиса. Такой подход нередко оправдан для сайтов, тип цели которых — вывод на контакт потенциального клиента. В данной ситуации чем меньше пользователь просматривает страниц, тем лучше для компании. В этом случае применение общего коэффициента конверсии к этим пользователям невозможно, и необходимо посчитать дополнительно коэффициент конверсии именно для пользователей, пришедших по ссылкам с поисковых систем, то есть определить количество посетителей, которые становятся клиентами после просмотра единственной страницы, на которой они оказались после перехода из поиска.

Получить эти данные можно, например, в результате опроса, вставив в список мест, где пользователь мог видеть рекламу компании, дополнительно «нашел ссылку на компанию в поисковой системе». Теперь необходимо отобрать ответы потребителей только тех товаров, страницы с описанием которых хорошо оптимизированы в поисковых машинах. И именно для этих клиентов нужно посчитать количество тех, кто отметил, что они, во-первых, были на сайте, а во-вторых, нашли ссылку на сайт в поисковой системе. Таким образом, посчитав число посетителей, которые пришли на страницу с описанием товаров с поисковых машин, и поделив на него полученное ранее число клиентов, получим примерную конверсию пользователей, пришедших по оптимизации в клиентов.

Приведенный выше метод применим в подобных же случаях, когда контекстная реклама приводит пользователя на страницу, с которой он сразу же идет в магазин, звонит в офис компании и проч. Или, как вариант, недавно появилась возможность разместить ее прямо в поиске маленькой страницы с координатами. Для тех пользователей, которые приходят по контекстной рекламе, достаточно указать: «распечатайте эту страницу и получите скидку» — это не требует перехода на другие страницы сайта. При оптимизации страниц сайта мы не всегда можем применить способ с купонами, он может даже мешать оптимизации.

PR. В таблицу 3 в столбец «число посетителей» следует подставлять все переходы из новостных изданий и блогов. Стоимость работ по PR считается как затраты на содержание PR-отдела (его интернет-части) и затраты на размещение материалов. Число качественных посетителей, целевых действий и возвратов считается как обычно.

Необходимо помнить, что при публикации PR-материалов не всегда сохраняется ссылка на сайт, поэтому при анализе эффективности необходимо еще и контролировать количество запросов в поисковых машинах названия компании, или рекламируемой марки, или других информационных поводов, которые продвигает PR-служба, а также количество type-in-переходов (их рост). Действительно, в случае, если в информационных материалах упоминается компания, марка, технология, магазин и проч., то целевые группы будут прибегать для поиска заинтересовавшей их информации к поисковым системам. Если число поисковых запросов с названием компании и торговыми марками начинает резко расти, следует включить их в анализ.

ВИРУСНЫЙ МАРКЕТИНГ. Если в вирусный материал можно поставить ссылку с меткой, то считаем число посетителей с вирусных роликов как обычно. Если ссылку с меткой поставить нельзя (и вообще никакую ссылку нельзя поставить), то число посетителей рассчитывается как изменение числа прямых переходов на сайт без ссылки — именно так чаще всего работает вирусный маркетинг, потому что люди переходят из почтовых программ. Число качественных посетителей и число целевых действий считается пропорционально общему соотношению числа качественных посетителей и целевых действий для type-in-трафика, как и для оптимизации. Точно так же, как в PR, можно, а часто и нужно считать рост числа поисков названия компании или торговой марки.

ПАРТНЕРСКИЕ ПЕРЕХОДЫ (переходы с партнерских сайтов). Размещение на партнерских сайтах нужно всегда делать с метками. Многие системы, автоматизирующие работу с партнерами, расставляют уникальные метки для каждого партнера автоматически. В табл. 3 в столбец «число посетителей» необходимо заносить общее число переходов с сайтов партнеров за исследуемый месяц. Статистика по числу качественных переходов и целевых действий считается как обычно. В столбец «стоимость размещения» заносится стоимость содержания отдела партнерских программ.

В том случае, когда нельзя использовать технологию меток, — например, для оптимизации, — используйте refferers. Технология меток более эффективна, чем технология анализа по referrer, поскольку последние часто могут быть утеряны при переходе пользователя, но ее можно применять только там, где вы можете прямо указать ссылку.

Таким образом, общая технология расчета эффективности для любой маркетинговой акции — это определение алгоритма превращения охваченных маркетинговой акцией пользователей в клиентов, а затем расчет стоимости клиента по размеру всех затрат на маркетинговую акцию и подходящих в данном случае коэффициентов конверсии. Так следует поступать для всех маркетинговых действий в Интернете. Впоследствии все данные сводятся в единую таблицу, где совместно анализируются. То есть маркетинговые акции различного характера сравниваются друг с другом по единой методике и в общих единицах.

Расчет конверсии целевого действия

Наконец, для того чтобы посчитать стоимость клиента, нам необходимо посчитать конверсию целевого действия, то есть определить, сколько же мы получим «живых» клиентов в результате всей активности в Интернете. Для анализа ситуаций, когда человек уже вышел за пределы сайта, лог-анализаторы не используются, а отслеживать судьбу каждого потенциального покупателя из Интернета на постоянной основе, как показывает практика, довольно накладно.

Конверсия целевого действия может быть измерена для всего сайта целиком как отношение числа клиентов, «пришедших из Интернета», к количеству совершенных целевых действий.

Мы можем так поступить, поскольку доля пользователей, ставших клиентами, от пользователей, совершивших целевое действие, очень стабильна с течением времени и не зависит от того, с какой рекламной площадки и по какой рекламе пришел человек, совершивший целевое действие. Полученное однажды значение может меняться со временем, но его величина зависит больше от сезонных колебаний, чем от чего-либо еще, поэтому его достаточно измерять один раз в полгода-год. Существуют компании, в которых налажена практика постоянного его измерения.

Для того чтобы измерить конверсию целевого действия, необходимо знать количество пользователей, обратившихся в компанию «из Интернета». Поэтому чаще всего для того, чтобы это установить, следует задать вопрос «откуда вы о нас узнали?» клиентам компании. Ответы на этот вопрос даже иногда собираются и тщательно анализируются... для получения совершенно ненужного результата.

Правда заключается в том, что эта статистика, как и этот ответ, не несут в себе обычно никакого смысла. Представьте себе, что вы едете на машине но улице, у вас включено радио и вы слышите там рекламу товара X, видите наружную рекламу товара X, потом приезжаете в офис, берете деловую газету, где видите рекламу товара X, наконец, вы открываете Интернет, где... Ну, вы уже догадались. Теперь вы приходите покупать товар X, и вас милая такая девушка спрашивает: «Откуда вы о нас узнали?» — что вы ей ответите? Если даже вас не убедил этот пример, попробуйте-ка быстро ответить, откуда вы узнали о «кока-коле» или о компании Microsoft?

То есть нам необходимо задавать другие вопросы или даже вообще использовать другие методы. Начнем с вопросов. Правильный вопрос: «Где вы видели нашу рекламу?» — ведь, в конце концов, именно это нас интересует. В том случае, если большая компания ведет одновременно рекламу нескольких брендов или нескольких товаров, то спрашивать надо, конечно, «где вы видели рекламу товаров X». Более того, необходимо не просто задавать этот вопрос, но и давать варианты ответов, в этом случае мы иногда сможем узнать, что человек видел рекламу в нескольких различных медиа, если он это запомнил. Кстати, полезно включить в варианты ответов один-два таких, которые вы точно не использовали, — вы не только получите забавные цифры, но также сможете оценить степень возможной достоверности результатов.

Спросите у пользователя, какую именно рекламу он видел. Сделать это можно, впрочем, только при личной очной коммуникации с клиентом, причем продолжительной.

Еще один очень правильный вопрос, который можно задать пользователям: «Посещали ли вы наш сайт?» Тесты показывают, что если пользователя во время анкетирования спросить «Где вы видели нашу рекламу?» с одним из вариантов ответа «в Интернете», и «Посещали ли вы наш сайт?», то люди по-разному отвечают на эти вопросы. Обычно среди них намного больше тех, кто помнит, что они посещали сайт, чем тех, кто видел рекламу, потому что коммуникация с сайтом более продолжительна.

Лоске проведения опроса пользователей остается лишь подсчитать среднее количество клиентов, которые ответили, что видели рекламу в Интернете, и разделить на охват — число посетителей, видевших рекламу в Интернете по данным систем показа интернет-рекламы, — и мы получим конверсию рекламы (именно конверсию рекламы, а не конверсию целевого действия). А число клиентов, которые положительно ответили на вопрос «Были ли вы на сайте?», отнесенное к числу качественных посетителей, даст нам конверсию качественных посетителей (конверсию в клиентов). Если же мы разделим число посещений целевой страницы на общее число посетителей офиса (или салона, или магазина), ответивших, что они посещали сайт, то мы увидим конверсию целевого действия. Мы будем использовать тот или иной вид конверсии в зависимости от конструкции сайта. Например, если у нас телефон показан на каждой странице крупными цифрами, то, скорее всего, нам будет интересна конверсия сайта, а не конверсия целевого действия.

Плюсы метода:

- легкость и простота использования: отсутствуют требования к квалификации аналитика, отсутствуют сложные технологические процедуры;

- быстрота сбора информации, быстрота анализа информации. Информация собирается в процессе коммуникации с клиентом и может почти сразу поступать на обработку.

Можно встроить вопрос в существующую систему работы с клиентами, тогда обработка информации будет полностью автоматической;

- незначительное время на подготовку и запуск анализа. Достаточно распечатать анкеты для клиентов или в существующие анкеты встроить дополнительный вопрос (или вопросы).

Минусы метода:

низкая точность. Чтобы мы ни говорили и какие бы дополнительные вопросы ни задавали, но точность метода достаточно низка, потому что мы спрашиваем мнение пользователей, которое часто бывает ошибочным;

дополнительная нагрузка на сотрудников, работающих с клиентами. Нагрузка не очень большая, но сотрудники будут сопротивляться внедрению;

необходимость личного контакта хотя бы по телефону в начале продажи (когда пользователь еще помнит, какую рекламу он видел), метод не подходит для непрямых продаж.

Для массовых товаров лучше использовать методику купонов. Купон — это возможность для пользователя получить одноразовую скидку или подарок при покупке. Кулоны чаще всего оформлены в виде страницы, которую надо распечатать и предъявить в магазине. На самом купоне указаны; размер скидки или подарка, сроки действия предложения и адреса магазинов.

Тема купонов часто оказывается новой для компании. Содержательно купоны могут предлагать клиенту скидку или подарок. В большинстве случаев материальные подарки «работают» лучше, чем выраженные в процентах скидки. Подарок можно мысленно пощупать, можно представить, как он выглядит, а процент скидки ни о чем не говорит. Еще один хитрый прием — «100 долларов в зачет» или «1000 рублей скидки» также более похож на подарок, чем на скидку, поскольку 100 долларов или 1000 рублей — это купюра: каждый может представить, как она хрустит.

Скидка редко может быть ощутимой для клиента. Как показывают исследования, скидка в размере до 5—10% почти незаметна, серьезной мотивацией при покупке становится скидка, составляющая как минимум 15—20% дисконта. Но маржа, которая есть у компании, редко позволяет дать те самые желаемые 20% скидки. Подарок стоит существенно меньше, его стоимость может спокойно «укладываться» даже в 1—2% от стоимости приобретаемых товаров. И пользователи, возможно, не захотят проехать несколько лишних станций метро в магазин, который даст им скидку в несколько процентов со стодолларовой покупки, но могут отправиться в другой конец города за подарком.

Более того, если этот подарок уникальный и его нельзя получить никаким другим способом, только как в виде подарка при покупке, то желание его получить становится еще сильнее. И люди не только покупают что-то, стимулированные копеечными подарками, они потом еще и добровольно носят рекламу магазина. Хотите проверить? Посмотрите внимательно вокруг — какое количество людей носит телефоны на шнурках с названиями сотовых операторов или компаний-продавцов? То-то же!

Несколько лет назад в одной из новостроек Москвы всем покупателям выдавался золотой брелок в форме строящегося дома. Как показали опросы покупателей, этот брелок не единожды стал решающим аргументом в пользу покупки инвестиционной квартиры, то есть квартиры, покупаемой не как жилье, а как вложение денег. Таким образом, даже безделушка стоимостью около 500—800 долл. (недешевая, но что это в сравнении с ценой на квартиру] сработала как полноценный стимул продаж.

Еще одна особенность — это размещение купонов для рекламных кампаний, которые идут одновременно в разных медиа: на радио, в газетах, в наружной рекламе и в Интернете. В таких случаях нужно размещать различные купоны в различных медиа. Тогда мы сможем установить, откуда взялся тот или иной купон. Для медиа, из которых нельзя «вырезать листочек», традиционно используется «кодовое слово», оно должно быть разным для разных медиа.

Теперь, для того чтобы посчитать конверсию, нам необходимо разделить величину, равную общему количеству пользователей, которые побывали на странице с купоном, скажем, за месяц, на величину, равную общему количеству купонов, принесенных в магазин. В результате мы получим значение конверсии целевого действия.

Задача станет проще, если написать на купоне текущую дату, что можно сделать при помощи простого скрипта. Этого небольшого изменения достаточно, чтобы резко повысить точность измерений, — теперь можно точно знать не только число посещений страницы купонов в определенный день, но и число купонов с этой датой, принесенных в магазин. То есть станет известна конверсия целевого действия не только за месяц, но и за каждый день с большой точностью. Более того, вы сможете установить, в течение какого количества дней в среднем покупатели приносят в магазины основную массу купонов. Так что теперь можно не только предположить, какова будет конверсия, но еще и примерный срок, в течение которого ее ожидать.

Плюсы метода:

высокая точность. Конечно, некоторые покупатели забудут купоны дома, и их будет сложно идентифицировать, но точность метода намного выше, чем точность метода опросов;

автоматичность использования. Купоны не требуют затраты времени персонала, они складываются в коробочку, а потом просто пересчитывается их количество. Если точка продаж оборудована сканером шрих-кодов, то купоны можно учитывать автоматически при помощи этих сканеров;

дополнительное стимулирование продаж.

Минусы метода:

дополнительные расходы на маркетинг, так как купоны подразумевают какую-то скидку или подарок;

невозможность или очень высокая сложность использования при непрямых продажах;

большой временной лаг от даты распечатки до даты совершения покупки, а следовательно, низкая оперативность анализа.

Опросы пригодны только в тех случаях, когда мы вообще имеем возможность задать клиенту какие-либо вопросы, что случается нечасто. Купоны очень плохо работают, когда компания осуществляет продажи через сети магазинов, которые компании не принадлежат, и работает с большим количеством различных брендов. Большинство продаж все же делается в сетевых магазинах, где продаются массовые товары и где, конечно же, в момент оплаты в кассе более чем затруднительно задать какие-либо дополнительные вопросы. Как же быть?!

Решение для массовых продаж — это проведение опроса на выходе ш магазина. Для такого анализа необходимо агентство, специализирующееся на подобного рода опросах. Агентство отрядит в магазины несколько десятков интервьюеров, которые зададут пользователям, покупающим вашу продукцию, все необходимые вопросы: «где вы видели рекламу», «почему вы выбрали продукцию наглей компании» и т.д.

Результатом опроса будут не точные цифры количества пользователей, отреагировавших на рекламу в Интернете, но соотношение влияния различных каналов коммуникации. То есть в результате опроса мы будем знать, что столько-то процентов из всех покупателей нашей продукции видели рекламу на ТВ, а столько-то — в Интернете.

Плюсы метода:

- его можно использовать, когда остальные методы недоступны: при массовых продажах через торговые сети;

- отработанность методик исследования.

Недостатки метода:

высокая стоимость. Для проведения исследования необходимо привлекать агентство, при самостоятельном опросе - высокая квалификация исследователя;

низкая точность результатов (как и для обычных опросов, рассмотренных выше);

низкая скорость выполнения исследования. Так как в данном случае исследование делает агентство, то промежуточные результаты редко бывают доступны заказчику.

Для интернет-магазинов и сайтов с электронными заявками измерение конверсии целевого действия намного проще: для них это процент оплаченных корзин от оформленных, а у сайтов с электронными заявками — процент оплаченных заявок. Здесь нет никакой необходимости придумывать дополнительные купоны или опросы, поскольку информации о прохождении заявки клиента и так достаточно.

Полученную цифру конверсии целевого действия мы будем в дальнейшем использовать для расчета стоимости клиента из стоимости целевого действия.