Как оценивать эффективность интернет-магазина

Для старта и аналитики интернет-проекта вполне хватает базовых и привычных метрик: посетители, визиты, конверсии, отказы и так далее. Но когда проект работает больше полугода и каналов трафика становится много, как и денег на эксперименты, пора внедрять дополнительные метрики, чтобы магазин рос.

О показателях эффективности интернет-магазина, которые я отслеживаю и использую, и пойдёт речь в статье.

Как отслеживать ROI в интернет-магазине

Как говорил один мудрец, окупаемость — всему голова, тем более в e-commerce! Да, речь о ROI, об этой метрике уже кучу раз писали в Учебке, например, в статье про эффективность контекстной рекламы. Для тех, кто в танке: ROI (или return on investment) — окупаемость инвестиций.

Анализировать ROI надо, чтобы оценивать успешность каналов, источников трафика, ключевых слов и сравнивать между собой.

С метрикой ROI для интернет-магазина примите две истины:

1. Нельзя считать ROI проекта целиком. Объясню, почему это бесполезно. Скорее всего на выходе вы получите 8 000 — 10 000% ROI, но что значит это число? Какие расходы вы учли, а какие каналы принесли доход? А в формате «месяц к месяцу» считайте прибыль — это приятненько.
2. В интернет-маркетинге должны быть каналы, которые работают с отрицательным ROI. Если хотите, чтобы бизнес развивался и рос, а бренд становился узнаваемым, придётся тратить деньги на всякую неокупаемую фигню рекламу.

Например, реклама на YouTube у какого-нибудь популярного видеоблогера вероятнее всего не принесёт кучи заказов и не окупит себя, но бренд мелькнёт, а это хорошо. Поэтому в рекламном бюджете на месяц планируйте 30% бюджета «на рост».

Как правильно считать LTV в интернет-магазине

LTV (lifetime value) показывает, сколько денег клиент приносит магазину за время взаимодействия с брендом. Для интернет-магазинов этот показатель эффективности важен, и его стоит увеличивать.

Начинайте считать LTV после того, как вы поймёте, сколько месяцев клиенты продолжают покупать у вас после первого заказа. Формул подсчёта несколько, я использую простую:

Приведу пример. Средний чек в магазине одежды — 6 500 рублей, в среднем пользователи заказывают 2,46 раза в год. После второй летней коллекции клиенты меняют бренд (16 месяцев удержания клиента).

LTV = 6 500 × (2,46 / 12) × 16 = 21 320 ₽ — неплохо, да?

Если вы посчитаете LTV в своём проекте, то сможете менее жадно тратить деньги на рекламу. Убыточные рекламные каналы покажутся вновь привлекательными, ведь клиенты за свою жизнь окупят затраты.

И вот вы все побежали считать LTV, но стоп! Не попадайте в ловушку. Сначала проанализируйте когорты.

Когортам построиться!

Когорты — не метрика, а подход к анализу данных. Объедините пользователей по какому-то параметру и изучайте в сравнении с другими группами. Самый простой пример — сравнить показатель отказов (это метрика) в разных каналах трафика (это параметр).

Если не проанализировать LTV по каналам, месяцам или геопозиции покупателя, то вы скорее всего сольёте деньги на рекламу. Например, может оказаться, что идея увеличить рекламный бюджет на таргетированную рекламу в августе не принесёт клиентов, чей LTV окупит затраты. Проверяйте! В Google Analytics отчёт по когортам уже год висит в бета-тесте. Жаль, что тип когорты определён только временем первого посещения. Это печально, давно жду расширения возможностей.

ЧуднЫе чУдные показатели эффективности интернет-магазинов

Я люблю изобретать собственные метрики в проектах с интернет-магазинами. Это упрощает работу и улучшает продажи. Приведу в пример три моих самых любимых.

ГСТ (годность сопутствующих товаров)

Значение выражается в проценте людей, добавивших сопутствующий товар к основной покупке. Если отслеживать ГСТ, то можно увидеть, в каких категориях сопутствующие товары подобраны хорошо, а в каких плохо, и внести правки. А потом наказать контент-менеджера, который всё это вносил в базу.

По моим данным, круто, когда ГСТ находится в районе 3%.

Плохой контент-менеджер:

Хороший контент-менеджер:

Видимость в каталоге

Когда товаров в каталоге много (больше 200) и категории с фильтрами не спасают, на помощь приходит показатель видимости в каталоге. Этот показатель эффективности я считаю у каждого товара.

Чтобы посчитать видимость в каталоге, нужно количество прокруток до товара разделить на просмотры его каталога и умножить на 100 — получается метрика в процентах. Например, до товара докрутили 8 раз, а каталог просмотрели 37 раз. Видимость товара: 8 / 37 × 100 = 21,62%

Очевидно, что при загрузке страницы товары из первого экрана точно будут у пользователей перед глазами. При прокрутке часть каталога просто пролистают, до некоторых вещей очередь вообще не дойдёт. А там могут быть достойные внимания продукты!

Чтобы вычислить видимости, я использую триггер в Google TagManager.

Когда в моём проекте (интернет-магазин одежды) товаров стало больше 500, оценивать видимость с помощью триггера и Google Analytics стало нереально. Тогда мы с программистом разработали скрипт, который сам оценивает видимость товаров и поднимает вверх те, что видят реже пяти раз по сравнению с первым экраном.

Скрипт работает только в общих каталогах, а узкие категории вручную контролирует мерчандайзер. Спрос по товарной матрице выровнялся, а конверсия не пострадала, хотя за это я переживал. Зато производству легче работать благодаря равномерному спросу, склады не захламляются.

Скидочная активность

Думаю, всем известен феномен «Чёрной пятницы», когда толпы людей безудержно сметают с полок магазинов всё, что движется или пытается убежать.

Это пример очевидной скидочной активности. По сути это отправная точка для когортного анализа покупательской активности относительно даты запуска акций в магазине.

В России скидки в интернет-магазинах генерируют продажи, но при этом они и стоимость товаров снижают — а значит, средний чек и общую выручку. Я отслеживаю количество заказов со скидками и сравниваю с количеством заказов без скидок. Магия в том, что эти показатели в течение года ходят по синусоиде.

Задача показателя эффективности — помочь сбалансировать средний чек. На основе графика дважды в месяц я увеличиваю число акций, если число «халявных» покупок проседает, и наоборот.

Подведём итог. Базовые показатели эффективности интернет-магазина считайте и не забывайте (посетители, визиты, конверсии, отказы, время на сайте — вот это всё). Если хотите, чтобы проект рос и процветал, также считайте:

• ROI — эффективнее сравнивать трафик из разных каналов;
• LTV — смелее тратить деньги на рекламу и любить клиентов;
• ГСТ — увеличивать средний чек и наказывать контент-менеджера;
• видимость в каталоге — не давать товару залежаться;
• скидочную активность — балансировать средний чек и стимулировать покупателей.

Поделитесь в комментариях своими любимыми и необычными метриками, обсудим. Удачи!