Как сократить продажи на 180 миллионов, чтобы клиент остался доволен
Все статьи
Технологии
Цифровой маркетинг
Создание и разработка сайтов
СЕО продвижение
Техподдержка сайтов
Как сократить продажи на 180 миллионов, чтобы клиент остался доволен
Отчитаться о недостаче в 180 млн рублей и получить благодарность от заказчика вполне реально. Наша история сотрудничества с интернет-магазином цифровой техники началась весной. Это не гигант, но крепкий середнячок с 1к отзывов и оценкой 4.8 на Яндекс.Маркете.
На момент знакомства и отправки КП заказчик немногим более полутора лет получал клиентов с Маркета, но его digital стратегия была неполной. Мы предложили развернуть масштабную активность, включающую динамический ретаргетинг в соцсетях, сбор lookalike аудиторий, а также email-маркетинг с детальным сегментированием.
Но самым интересной частью проекта оказались не перечисленные кампании, а веб-аналитика.
Сбор данных
Любой уважающий себя e-commerce использует веб-аналитику по полной. В данном случае магазин уже собирал статистику через Google Analytics с настроенными целями электронной коммерции и вёл учёт продаж в RetailCRM.
Наше предложение заключалось в установке коллтрекинга и сквозной аналитики для сбора данных по предстоящим рекламным кампаниям: затраты, прибыль, ROI.
Обратившись в Calltouch, мы быстро подобрали тариф и запустили необходимую связку инструментов. Было подключено 5 статических подменных номеров, а интеграцию с рекламными кабинетами отложили на будущее — ведь картины происходящего у нас не было и рекламу запускать было рано.
Далее мы приступили к разбору статистики из Analytics. Необходимо было понять, откуда приходят покупатели и какие гаджеты они приобретают чаще всего. CRM — это хорошо, но подробные данные по атрибуции оттуда не вытянешь. Важно было понять, какую прибыль генерирует каждый канал привлечения.
Фантомные смартфоны или «Откуда столько денег?»
Данный этап оказался самым увлекательным. Мы пошли в раздел Конверсии — Электронная торговля — Эффективность продаж. Там можно найти данные по проданным товарам и доходу непосредственно с указанием номера заказа в RetailCRM.
Первое, что нас насторожило — чётное количество товаров в каждой транзакции. Погружение буквально в 3 заказа открыло странную деталь — каждый товар в них дублируется и в доход записывается удвоенная сумма.
Числа настораживают
Для примера мы выбрали один из заказов и отфильтровали его в CRM, чтобы узнать, не является ли наша находка простым совпадением. Оказалось — нет. В подтверждённом заказе был лишь один товар, а не два. Более того, наименования продукта в CRM и в GA не соответствовали друг другу.
Некорректное наименование и количество товаров в заказе
Аналитика дважды отметила покупку модели Honor 10 4/128GB Черный по цене 16 200,00 и установила ценность транзакции 32 400,00. CRM говорила о другом: был приобретён Honor 20 6/128GB Midnight Black за 19 380,00.
Разница немалая
Мы скопировали номер телефона покупателя и отправились в коллтрекинг, чтобы послушать, о чём же он говорил с консультантами. К нашему счастью было записано 5 звонков.
Изучаем разговоры с консультантом
Изучив каждую запись, мы обнаружили, что покупатель изначально интересовался моделью Honor 20, которую и купил, и вовсе не упоминал младшую. Более того, перейдя по ссылке, которую Analytics записал в историю посетителя, мы попали на страницу 404.
Мы постарались понять, как могло произойти подобное, и списали всё на изменчивое настроение клиента. Вот, он добавляет в корзину Honor 10, а затем (в ту же минуту) решает позвонить в магазин и заказать другой товар не через корзину, а по телефону.
Гипотетически такое возможно, но факт остаётся фактом: в этой и 95% прочих транзакций Analytics учитывал покупку одного товара за две и записывал в историю несуществующие ссылки на продукты.
Ради интереса мы решили проверить, насколько могли бы просчитаться, если бы взяли за основу статистику продаж по каналам из Google Analytics.
С этой целью был загружен отчёт за 2019 год из RetailCRM. Будьте внимательны — в нашем случае статусы заказов в интерфейсе CRM и в .xls отчёте не совпадали. Также учитывайте заказы с НДС и без него.
В Excel мы получили ошеломляющую разницу: Analytics записала в доход несуществующие 180 миллионов рублей.
Сравнение данных
Пересечения данных оказались не менее странными. В списке GA нашлись покупки со статусом "по телефону". Вероятно, это были добавления в корзину с последующей корректировкой заказа на звонке. В то же время в списке не оказалось более тысячи заказов, созданных именно через корзину.
В итоге, если смотреть только совпадающие по идентификаторам заказы, выясняется:
- По общему количеству транзакций разница составляет 177 миллионов рублей в пользу GA
- По выполненным заказам — 98 миллионов рублей
Учитывая, что GA клиента плотно интегрирована с CRM, подобные расхождения вызывают вопросы.
Делайте правильные выводы
Результаты исследования подтолкнули нас к установке Яндекс.Метрики и настройке электронной коммерции своими силами, так как влиять на стороннего подрядчика и его параметры GA мы не вправе. Для оценки прибыльности каналов мы внесли в отчёт Analytics корректировки на основе данных CRM.
Для подведения итогов рекламной кампании не прошло достаточно времени, но можно уверенно говорить о том, что этап подготовки мы провели качественно.
Правильные данные в Яндекс.Метрике
Ключевые выводы мы будем делать, используя сквозную аналитику — ведь именно она даёт полную картину, сочетающую затраты на рекламу и доходность каждого канала, при этом принимая во внимание продажи как через корзину, так и по телефону.
Но это не значит, что базовая веб-аналитика должна быть проигнорирована. Наша Яндекс.Метрика будет отдавать правильные данные, на основе которых заказчик теперь сможет делать выводы, не боясь гигантских погрешностей, сравнимых с годовым оборотом небольшой компании.
Другие статьи в блоге
Подпишитесь на наши новости
Оставьте свой e-mail для получения актуальных и свежих новостей