Воронка продаж: этапы настройки и примеры использования

210
6106
Материалы для скачивания
978.32 Kb

В этой статье мы расскажем, почему воронка продаж так важна для бизнеса и как с ее помощью оптимизировать маркетинговый план, решая при этом проблему плохой конвертации лидов.

Содержание

Что такое воронка продаж

Воронка продаж — это ориентированная на потребителя маркетинговая модель, которая иллюстрирует теоретический путь покупателя к покупке продукта или услуги. Понимая все шаги клиента, вы сможете контролировать его поведение, ненавязчиво стимулируя интерес и побуждая его к покупке. Сам термин воронка продаж или sales funnel предложил Элайас Сент-Эльмо Льюис еще в 1898 году. 

Смысл применения концепции воронки продаж состоит в том, чтобы определить основные этапы принятия решения о покупке, а затем построить общение с клиентом с учетом того, какие решения он принимал на каждом из этапов.

Стандартная структура воронки такая:

стандартная воронка продаж

В реальности же покупатели идут к покупке нелинейно — могут возвращаться на предыдущие этапы, терять желание или возможность оплатить товар. Однако воронка продаж — обязательный элемент любого маркетингового анализа, поскольку позволяет находить и устранять проблемные этапы продаж.

Как настроить воронку продаж в GA

Чтобы построить воронку, откройте в Google Analytics раздел «Администратор» и выберите пункт «Цели».

На странице новой цели выберите пункт «Собственная».

Затем задайте название цели и тип «Целевая страница».

тип Целевая страница в Google Analytics

В разделе «Подробные сведения о цели» укажите последний шаг — посещение страницы, URL-адрес которой содержит элемент «order_id». Цель будет считаться достигнутой при успешном оформлении заказа, которому присваивается уникальный идентификатор. Кроме того, на большинстве сайтов есть страница «Спасибо за покупку», URL-адрес которой можно использовать в качестве последнего шага.

Далее кликаем по переключателю «Последовательность» и задаем оставшиеся шаги в нашей воронке. Каждый шаг соответствует определенным URL-адресам, которые пользователь последовательно посещает на пути к конверсии.

Первый шаг можно сделать обязательным. В этом случае цель будет выполнена, только если пользователь просмотрел страницу какой-либо товарной категории (например, раздел «Ежедневники»).

С такими настройками цель будет считаться достигнутой при всех успешных заказах, то есть при любом посещении URL-адреса, содержащего «order_id». Вне зависимости от того, выполнялись другие шаги или нет.

Каждому шагу в нашей воронке соответствуют свои URL-адреса. Но что делать, если в ней есть шаги, для которых нельзя задать конкретные URL? Например, клики по кнопкам «Купить» (шаг 3) и «Оформить заказ» (шаг 5)?

В таких случаях используется специальный инструмент Google, который называется «виртуальные страницы». В кнопку «Купить» добавляется код, который при клике отправляет в Google Analytics просмотр несуществующей страницы с URL-адресом mysite.ru/buy: onclick = «ga('send', 'pageview', ‘/buy’);»

То же самое и с кнопкой «Оформить заказ»: onclick = «ga('send', 'pageview', ‘/order_start’);»

Если мы корректно настроили цель, Analytics начнет собирать статистику и выводить ее в нескольких отчетах. Самым полезным для нас будет отчет «Визуализация». Он показывает, насколько часто пользователи прерывают процесс покупки на разных этапах воронки.

Кроме того, из отчета можно узнать, что не все посетители придерживаются той последовательности действий, которую мы задали (мы об этом говорили чуть выше, помните?). В левом столбце показывается число пользователей, впервые пришедших в воронку на данном этапе, а также страницы входа. В правом столбце отображается количество пользователей, вышедших из воронки на том или ином этапе.

Объединение данных о транзакциях в GA c данными из CRM

Мы уже писали об этом в нашей статье «Как подружить вашу CRM и Google Analytics», так что сейчас мы рассмотрим общие моменты.

Что есть в CRM и ERP, чего не хватает в Google Analytics?

Во-первых, это подробная информация о ваших клиентах: пол, возраст, увлечения, наличие детей, машины, домашних животных и т.д. Кто-то может возразить, что в Google Analytics тоже можно посмотреть пол, возраст и интересы аудитории. Да, но там эта информация не привязана к конкретным пользователям и их Client или User ID. Кроме того, благодаря информации из внутренней системы можно провести RFM-анализ и объединить клиентов в сегменты в зависимости от давности последней покупки, частоты покупок и суммы, которую потратил каждый пользователь.

Данные о пользователях и результаты RFM-анализа вы можете передать в Google Analytics, чтобы строить с их помощью новые пользовательские отчеты и сегменты, а также создавать аудитории для ремаркетинга. Например, своим лучшим клиентам, которые покупают часто и тратят много, вы можете предложить программу лояльности, подготовить специальные предложения. Тем, кто давно ничего у вас не покупал, напомните о себе каким-нибудь интересным письмом с акцией. А тем, кто часто делает недорогие покупки, можно предложить сопутствующие товары. К слову о сегментах, почитайте историю о том, как компания boodmo оптимизировала рекламные затраты и увеличила LTV с помощью когортного анализа.

Во-вторых, это подробная информация о ваших товарах: внутренняя классификация (она нередко отличается от представленной на сайте), поставщик конкретных позиций и другие особенности товаров. Добавив эти данные в GA, вы сможете отслеживать, например, продажи товаров конкретных поставщиков по каналам трафика. Очевидно, что вы не указываете на сайте маржу на товары. Но с помощью этой информации вы могли бы построить отчеты в Google Analytics и понять, какие источники трафика приносят больше прибыли, а не дохода.

Также не стоит забывать, что информация о продажах в Google Analytics может не совпадать с продажами в вашей ERP, так как в GA нет данных об отмене заказов, возвратах, покупках офлайн и через колл-центр. Кроме того, часть заказов может не попадать в GA, потому что не отработал JavaScript код на сайте. Если передавать эту информацию из CRM сразу в Google Analytics, она может искажаться из-за того, что GA не поддерживает репроцессинг данных. То есть нельзя изменить сумму или добавить транзакцию за прошедший период.

Как передавать данные из CRM / ERP в Google Analytics

Шаг 1. Выгрузите данные из вашей внутренней системы в Google BigQuery.
Для передачи данных из CRM в Google BigQuery можно воспользоваться готовыми библиотеками и приложениями. При этом выгрузку можно сделать автоматически обновляемой, т.е. у вас всегда будут актуальные данные в Google BigQuery. Напомним, что у OWOX BI есть поток Salesforce → BigQuery.

Открыть проект в OWOX BI

Шаг 2. Выполните необходимые настройки в Google Analytics.
Создайте в Google Analytics пользовательские параметры уровня пользователя (меню «Ресурс» — «Пользовательские определения» — «Пользовательские параметры» — «+ Специальный параметр»). Затем создайте новый набор данных для импорта данных из Google BigQuery (меню «Ресурс» — «Импорт данных» — «Создать»). Подробнее о настройках Google Analytics читайте в этой статье, а о том, как настроить импорт результатов RFM-анализа — в справке.

Шаг 3. Подготовьте SQL-запрос.
Этот запрос будет выбирать необходимые вам данные в формате «ключ — значение». Например, пользователь 2346 — есть машина. Сохраните запрос в вашем проекте OWOX BI, чтобы потом просто указать его при настройке потока.

Шаг 4. Создайте поток из Google BigQuery в Google Analytics.
Этот поток будет автоматически загружать данные, выбранные запросом, в Google Analytics. Вы настраиваете поток один раз, а все последующие загрузки будут происходить без вашего активного участия (подробнее — в справке). Информацию о статусе загрузки можно посмотреть в интерфейсе OWOX BI на странице потока.

интерфейс OWOX BI

В результате движение данных будет выглядеть так:

Оптимизация воронки продаж

Сокращение процесса совершения покупки

По сути это означает уменьшение количества этапов, необходимых посетителю для совершения покупки. Чем больше шагов ему нужно сделать для заказа, тем больше вероятность, что он уйдет искать утешения на сайтах ваших конкурентов. Поэтому сделайте весь процесс покупки проще, насколько это возможно.

Важно помнить: не перестарайтесь с упрощением, чтобы не убрать с сайта действительно важную информацию. Например, технические характеристики продукта или описание процесса возврата товара, иначе посетитель решит, что ваш товар недостаточно хорош и сделает выбор в пользу конкурента.

Анализ удобства использования сайта

Такой анализ необходим для максимальной оптимизации удобства использования сайта посетителями.

Причина низкой конверсии может крыться в плохом оснащении или работе интернет-магазина:

  • отсутствие корзины на сайте;
  • много навязчивой рекламы;
  • необходимость заполнять длинную форму регистрации, чтобы получить доступ к каталогу;
  • незаметная CTA-кнопка и другие.

Если покупателю сложно ориентироваться в интерфейсе вашего веб-сайта, использовать опцию поиска продукта, быстро находить информацию о доставке/гарантиях/методах оплаты и прочем, то скорее всего вы потеряете большую часть посетителей.

Сегментирование пользователей

Делить пользователей на сегменты необходимо для отображения специальных предложений для каждого отдельного сегмента. Например, для сегмента “зарегистрированных пользователей” имеет смысл предоставлять информацию о дополнительных скидках или специальных предложениях, в то время как “незарегистрированные пользователи” вместо этого могут увидеть контент о преимуществах продукта.

К примеру наши клиенты Butik — после сегментации своей аудитории снизили долю рекламных расходов, продлили жизненный цикл клиентов и LTV клиентской базы в целом.

Выводы

Узнайте получше своих клиентов, визуализируйте их шаги на пути к покупке и оптимизируйте этот путь, сделав его более удобным для ваших покупателей. Подымайте бизнес на новый уровень с помощью этой воронки продаж.

Если у вас еще остались вопросы, задайте их нам в комментариях ниже :)

Вас также могут заинтересовать