100 идей для акции в онлайн-школе.
Готовые решения для мозгового штурма.
Стратегический разбор по работе с базой.
Как выстроить системную работу с базой и получать с нее 100% прибыли каждый месяц.
Оцените потенциал роста онлайн-школы.
7 вопросов для самоаудита.
Почему нужно работать с базой всем?
Или основы масштабирования с гарантией 100%
Революционная параметрическая диагностика.
Не знаете сколько можно достать из базы?
Самая большая база знаний по работе с базой.
Получите доступ к специальному разделу систематизации приемов.
Сквозная аналитика продаж для Getcourse
Подключите проект к платформе за сутки.
услуги
↳ Канал Telegram — 340 записей
↳ pdf-книга «Работа с базой»
↳ Антикризисный гайд
↳ Чек-лист по увеличению конверсий
↳ Тактическая карта для онлайн-школ
↳ Как акции усиливают маркетинг
↳ Сборник записей по распродажам
↳ Кейс «Серия распродаж на 22 млн»
↳ 12 точек масштабирования трафика
Выступаю:
- на конференциях
- в уроках курса
- в вебинарах
- клубных встречах
Мне интересны темы:
- работа с базой
- методы масштабирования
- аналитика монетизации подписчиков
- процессы в онлайн-школах
- построение отделов внутреннего маркетинга
- продающие мероприятия
- системы запусков
- акции и распродажи
- закупка трафика
Пишите мне @sedovartem
📌
Ошибки анализа платного трафика в онлайн-школах.
Стек решений.
Необходимость руководствоваться цифрами при принятии управленческих решений понятна каждому руководителю в любой сфере бизнеса. Но, чтобы пользоваться цифрами, их необходимо правильно собирать. Как показывает практика работы нашего агентства с онлайн-школами, 80% процентов школ неправильно анализируют трафик.
Проблемы и ошибки анализа платного трафика приводят к неверной интерпретации данных и, как следствие, неверным задачам, которые ставятся на основе цифр.
В одном Telegram-чате я пересекся с фанатиком, который убеждал, что аналитика ни в каком формате не может быть полезна, что аналитика не влияет по факту на задачи. Мол, пул задач для сотрудников все равно ставится не на основе данных.
В ряде случаев действительно нужно несколько цифр. Но, как только вы научитесь регулярно на них смотреть, вы захотите регулярно смотреть на более глубокие показатели.
Не иметь простейшего анализа — это как ходить по квартире с завязанными глазами. Возможно, но не так ловко и найти ключи от машины уже сложнее.
При всем разнообразии проектов, с которыми мы работали, нам удалось выявить и систематизировать несколько особенностей и проблем в сборе и понимании данных по анализу платного трафика, связанных с:
- расчетом эффективности трафика;
- сегментами пользователей по времени принятия решения;
- анализом работы подрядчиков;
- анализом трафика до объявления.
Эти особенности и трудности приводят к тому, что оценка формируется со значительной погрешностью и не дает точного понимания, какие именно специалисты, рекламные кампании и активности дают покупки с максимальными показателями конвертации.
Ниже разберем подробнее каждую из проблем и предложим способы решения и автоматизации:
1. Расчет эффективности трафика
Одним из активно используемых показателей для расчета эффективности трафика является показатель ROMI (Return on Marketing Investment), который рассчитывается по следующей формуле:
ROMI = Доход — Расходы/Расходы * 100%,
где доход — доход от продажи онлайн-курсов,
а расходы — общие затраты на рекламу.
Большинство школ считает его следующим образом: берется период, например месяц, и ROMI считается на основе данных о показателях этого месяца: сколько заработали, сколько потратили на рекламу. И на основе этих данных делаются выводы об эффективности рекламного канала или работы конкретного таргетолога.
Это неверный подход для инфобизнеса. Потому что расход на рекламу текущего периода зачастую никак не влияет на доход текущего периода.
Во-первых, это связано с продолжительностью цикла сделки, который может составлять одну-две недели от первого касания с клиентом (просмотр рекламного объявления в соцсети) до момента покупки инфопродукта. Например, при продаже курса через марафон. Поэтому сравнивать доход, полученный от продажи курса на этой неделе некорректно сравнивать с расходом на рекламу, потраченным на этой неделе.
Во-вторых, одновременно с продажей по текущей рекламе, школа может проводить распродажи курсов путем рассылки писем по существующей базе клиентов, то есть без использования рекламы. Получается, что доход от такой активности получен от трафика предыдущих периодов (месяц, год назад и т.д.).
А если в онлайн-школе несколько продуктов с разными циклами, ведется активная работа с базой, то показатели эффективности, рассчитанные вышеупомянутым способом, однозначно не соответствуют действительности.
2. Сегменты пользователей по времени принятия решения
Для того чтобы правильно сопоставить доходы и расходы от рекламы, важно выяснить сколько времени проходит до момента принятия решения о покупке. Можно разделить всех клиентов онлайн-школы минимум на две категории:
- клиенты, которые готовы купить продукт сразу, как только его увидели,
- клиенты, которые покупают через какое-то время от момента знакомства с продуктом.
Благодаря опыту работы агентства мы выявили следующие закономерности — только 20-25% от общего числа покупателей приобретают инфопродукт в течение первого месяца от момента попадания в базу школы. Далее при работе с базой еще 20-25% покупают курсы в течение периода до полугода, и остальные 50% составляют те, кто приобрел какой-либо продукт более чем через 6 месяцев с момента регистрации.
Задача верной аналитики — уметь четко сопоставлять доход и расход именно в этих случаях.
3. Анализ подрядчиков и проблема дублирования лендингов
Онлайн-школы обычно работают с несколькими таргетологами, агентствами по трафику, из-за чего возникает необходимость оценивать работу каждого из них.
Для решения этой задачи часто используют практику создания нескольких лендингов одного курса с отдельными метками под каждого подрядчика. Такая практика закономерно приводит к дополнительным временным и трудозатратам, нагромождению страниц на Getcourse, риску ошибок при работе процессов.
Кроме того, при анализе работы подрядчиков невозможно сформировать единую систему оценки эффективности их работы. Каждый таргетолог использует свой набор форм отчетности, что вызывает затруднения в попытке сопоставить разные показатели.
4. Анализ трафика до объявления
Задача оценки эффективности усложняется, если мы пытаемся анализировать не подрядчика, а конкретное объявление. При значительном числе таргетологов, рекламных каналов и креативов выделить и высчитать параметры каждого объявления вручную невозможно, поэтому расчет чаще всего ограничивается на уровне подрядчика.
Для данной задачи часто используют, например, отслеживание пикселя Facebook для подсчета количества человек, которые зарегистрировались на вебинар.
Но этот и другие способы не дают реальной оценки, так как не каждый пришедший на вебинар клиент покупает продукт или покупает, но по прошествии значительного периода времени.
Решения руководителя, принятые на основании такой оценки, могут привести к потере хороших специалистов, не выявлению ранней стадии выгорания креативов, неверному выбору рекламных каналов и т.д.
Стек решений
Для решения проблем при анализе трафика необходимо в первую очередь понять суть проблемы, определить, какие есть инструменты для её решения и каким образом можно настроить и упростить процесс сбора данных.
Суть проблемы мы разобрали выше, а теперь предлагаем рассмотреть два направления ее решения: атрибуция и разметка трафика.
Атрибуция — это способ соединения данных трафика, при котором мы соединяем все события воронки продаж с какой-то конкретной датой. Атрибуции встречаются в таких системах как Яндекс. Метрика и Google Аналитика, вариантов их может быть множество. Рассмотрим два варианта, которыми можно воспользоваться для правильного расчета ROMI.
Атрибуция по регистрации
Под регистрацией мы понимаем здесь первичное добавление пользователя в базу школы (дата регистрации нового пользователя в Getcourse). По данной атрибуции доход от платных продуктов причисляется к дате регистрации пользователей в базу.
Как можно реализовать атрибуцию по регистрации в Getcourse. На скриншоте мы видим фильтрацию заказов по следующему признаку — заказ сделан пользователем, зарегистрированным в онлайн-школе с 01.09.2021 г. по 30.09.2021 года.
Используя данную атрибуцию можно увидеть как новый клиент ведет себя в базе: какие продукты покупает, через сколько времени от момента первого касания с онлайн-школой. Сопоставляя даты регистрации с датами рекламных объявлений можно понять, откуда пришли те или иные клиенты.
Использование данной атрибуции в одной из школ позволило нам увидеть, например, что один подрядчик приводит клиентов, которые чаще всего покупают продукты, но через значительный промежуток времени, а другой — клиентов, которые покупают сразу, но с низкой конверсией.
Минус метода в том, что он не учитывает клиентов, которые сделали заказ благодаря рекламному объявлению, но при этом уже были зарегистрированы в школе ранее. Такая атрибуция не будет работать при ретаргете.
Атрибуция по входу в туннель (воронку продаж)
Под туннелем в данной статье мы имеем в виду дорогу, которую проходит клиент, например: регистрация на вебинар, посещение вебинара, звонок менеджера, формирование заказа. У туннеля есть вход — регистрация на вебинар, и выход — платный заказ.
При применении атрибуции по входу в туннель, доход от платных продуктов причисляется к дате регистрации пользователей на вебинар, независимо от того, был ли он зарегистрирован в базе ранее или нет. То есть атрибуция учитывает всех клиентов, которые пришли в этот конкретный туннель.
На Getcourse такую атрибуцию можно построить, например, с помощью работы с группами. При регистрации на вебинар — клиент автоматически попадает в группу, и с помощью фильтра можно посмотреть, какие заказы сделали клиенты группы.
При работе с группой также можно использовать дополнительные фильтры по продуктам, особенно если с одним и тем же продуктом работают несколько туннелей.
Этот метод не всегда удобен и прост, потому что надо вести дополнительные таблицы для сравнения отфильтрованных данных и делать фильтрацию на регулярной основе. Это довольно сложно и требует времени.
Вторым способом ручного сбора данных по атрибуции можно является создание «нулевых заказов», которые формируются при регистрации на вебинар. Чтобы использовать этот способ надо:
- выгрузить нулевые и платные заказы в Excel;
- связать данные о заказах по идентификатору клиента с учетом даты и продуктов.
Таким образом, мы получим аналитику по туннелю. При этом предварительно необходимо расставить теги по продуктам и воронкам, правильно расставить метки по трафику.
Делать такую работу на постоянной основе сложно, если школа использует множество продуктов, туннелей и каналов трафика. Этот способ дает более корректные показатели при правильной разметке, но является более трудозатратным.
Использование автоматизации вышеописанных процессов по сбору данных позволяет онлайн-школе не превратится в компанию по сбору статистики, минимизировать риск «человеческого фактора» и затраты на содержание «отдела отчетности».
Использование платформы сквозной аналитики Монитор
Для автоматизации сбора данных сквозной аналитики наша команда разработала платформу «Монитор» (https://sedov.link/monitor), которая позволяет отслеживать основные параметры, необходимые для управленческого учета и анализа эффективности работы школы, видеть данные в разрезе каждого продукта, каждого источника трафика, каждого звонка, видеть данные когортного анализа. И все это в динамике.
Цель платформы: дать точное измеряемое понимание того, какой именно продукт, менеджер, канал трафика, звонок, письмо и т.д. дали результат в виде конкретного дохода и с какими затратами.
Базовая интеграция платформы занимает 1 день и позволяет:
- получить детальные данные о доходе с продуктов,
- точно соотнести продажи с конкретным расходом,
- вести аналитику в разрезе менеджеров и звонков,
- учитывать работу со статусами заказов,
- корректно пересчитывать курс валют,
- наглядно визуализировать данные,
- сравнивать общие продажи, подрядчиков, продукты, менеджеров, объемы заказов, плотность заказов в разные часы и прочее,
- работать с моделями атрибуции по дате регистрации и по дате входа в воронку.
Монитор использует данные проекта о продажах, загружаемые с платформы Getcourse. Данные о расходе рекламного бюджета поступают в Монитор из рекламных сетей ВКонтакте, Facebook, Яндекс и Гугл. Все данные совмещаются внутри Монитора и используются для построения множества разнообразных отчетов.
Монитор отслеживает результативность рекламных кампаний на каждом шаге — от показа рекламы и перехода на сайт, до создания заказа и его оплаты, то есть сопоставляет расход и доход с приведенного трафика в любой момент времени; имеет представление о прибыли с каждого канала, подрядчика, воронки, кампании, гипотезы и объективно может оценить окупаются ли затраты на рекламу или нет.
Настройка платформы происходит в несколько шагов:
Шаг 1. Доступ к CRM
Чтобы в отчетах появились регистрации, заказы, оплаты и доход нужно иметь доступ к CRM-системе проекта. Мы работаем с проектами на Getcourse, поэтому получаем доступ и подключаемся к аккаунту Getcourse. Вы просто выдаете доступ в интерфейсе, далее автоматика проводит все нужные проверки и данные оказываются в отчете. Если что-то идет не так, то подключается агент и проверяет критические моменты.
Теперь у вас есть доступ к аккаунту в Мониторе, в котором есть доход по пользователям:
Шаг 2. Доступ к рекламным кабинетам
На текущем шаге нужно сделать так, чтобы в отчете был расход. Для этого нужно подключить кабинеты, какие относятся к вашему проекту. С этого момента в Монитор начинают поступать данные о расходе. Но доход и расход еще не имеет связи друг с другом. Данные находятся как будто со смещением, а не разложены по полочкам. Углубляет все то, что мы не знаем, какие продажи относятся к расходу, а какие нет. Поэтому выводим все вместе.
На данный момент Модуль позволяет использовать данные для сквозной аналитики из следующих источников трафика:
Faсebook и Instagram,
ВКонтакте,
Яндекс.Директ,
Google Adwords и Youtube.
Модуль позволяет подключать неограниченное количество рекламных кабинетов «в один клик» бесплатно без помощи технической поддержки.
Шаг 3. Внедрение разметки
Третий шаг базовой настройки — связываем данные дохода и расхода с помощью UTM-разметки ссылок в рекламных объявлениях.
Обязательный регламент для внедрения: https://sedov.link/UTMupgrade
Как только в Монитор или в любую другую платформу сквозной аналитики начнут поступать данные с правильной разметкой, система начнет сопоставлять каждой статье расхода соответствующие регистрации, заказы, оплаты и доход согласно условиям.
Это как раз та самая история, которая начинается с той ссылки, вшиваемой в рекламное объявление. Если забыть это сделать, то вся дальнейшая аналитика трафика по этому объявлению будет невозможна.
Это сквозные переменные, которые есть во всех технических системах для работы с пользователями. Это маячки, которые системы договорились передавать друг другу. Мы используем их для идентификации источника.
Для корректного анализа платного трафика мы советуем использовать переменные параметры. Переменные параметры — это специальные ключевые слова, которые автоматически заменяются на определённые значения:
- utm_source — источник трафика (Facebook, VK, Google, Email и тд.),
- utm_medium — тип рекламы (таргет, рассылки и т.п.),
- utm_campaign — название кампании (основные параметры),
- utm_content — группа объявлений (дополнительные параметры),
- utm_term — id контента или ключевое слово (например, для Facebook это id объявления, для Email это id письма, для YouTube это id видео и т.д.).
Рассмотрим пример
Вот так выглядит ссылка, которую таргетолог должен вставить в рекламное объявление в Facebook:
sedov.link/monitor? utm_source= fb & utm_medium= target &
utm_campaign= {{campaign.name}} & utm_content= {{adset.name}}_{{ad.name}} &
utm_term= {{ad.id}}
Вот так выглядит ссылка, которую таргетолог должен вставить в рекламное объявление в ВКонтакте:
sedov.link/monitor? utm_source= vk & utm_medium= target &
utm_campaign= {campaign_name} & utm_content= {campaign_id} &
utm_term= {campaign_id}-{ad_id}
Ссылка состоит из адреса посадочной страницы (sedov.link/monitor), на которую нужно привести трафик, и набора параметров после символа «?». Часть значений этих параметров задана жестко, например, utm_source=vk или utm_medium=target, а остальные — через переменные (то, что в фигурных скобках). Ни то, ни другое править нельзя.
На первый взгляд на ссылки не понятно, каким образом можно отслеживать показатели подрядчиков, работающих с одними и теми же источниками трафика. Для анализа работы подрядчиков, мы предлагаем добавлять название подрядчика в параметр utm_campaign.
Например, мы используем такой вариант параметра: daniil_ru_product1, где:
Daniil — название подрядчика;
Ru — геометка;
product1 — название продукта.
Параметры разделяются нижним подчеркиванием, в названии используются только латинские буквы.
Мы настоятельно рекомендуем не пытаться прописывать параметры в сами utm-метки для платного трафика. Это может повлечь за собой ошибки, а также вам будет сложно контролировать их корректность. Поэтому, если вам необходимо отслеживать некоторые параметры, то фиксируйте их в названиях кампаний, групп объявлений и объявлений.
Совет: самые важные параметры лучше всего вносить в название кампании, так как не во всех рекламных источниках есть группы объявления или объявления (например VK).
Важно сделать единый регламент, которым будут пользоваться все таргетологи и подрядчики школы. Данный регламент можно использовать не только в Мониторе, но и при сборе данных вручную.
Если во всех платных и бесплатных источниках трафика у вас будет единый регламент, то вы сможете сегментировать трафик от расхода до окупаемости по подрядчику, продукту и другим параметрам, которые вам необходимы.
Шаг 4. Настройка модели атрибуции
В Мониторе для анализа трафика работают обе атрибуции: по регистрации и по входу в туннель. Для получения данных по атрибуции по регистрации достаточно сделать первые три шага. Для атрибуции по входу в туннель необходимо сделать еще один шаг — настроить туннели.
В Мониторе есть специальный функционал для того, чтобы можно было заводить данные о туннелях, и описание как настроить Getcourse, чтобы Монитор понимал, где вход в воронку, где есть промежуточные шаги и где выход.
Когда пройдены все шаги, сделаны разметка и тегирование продуктов, в Мониторе результат анализа будет выглядеть так:
Под номером 1 красным цветом выделена возможность фильтрации данных по utm-меткам; под номером 2 — по параметрам рекламных кампаний; под номером 3 — фильтрация по различным дополнительным параметрам, добавляемым в метку (подрядчик, гео, продукт, воронка/туннель, оффер и тд.).
Виды меток каждая школа использует по собственному усмотрению, в зависимости от цели анализа, тут могут быть: воронки, посадочные страницы, эксперты, креативы, аудитории и т.д.
Монитор рассчитывает все необходимые показатели для отслеживания этапов конверсии от показов рекламного баннера до оплаты, то есть анализирует все основные точки касания с клиентом.
В разрезе каждой рекламной кампании и источника трафика рассчитываются все основные показатели по платному трафику:
показы;
расход;
клики;
регистрации;
заказы;
оплаты;
СPC — стоимость клика;
СPR — стоимость регистрации;
СPA — стоимость заказа;
CPO — стоимость оплаты;
NPC (non profit cost) в числовом и процентном выражении и другие.
Обновление данных в Мониторе происходит автоматически и не требует выполнения запросов пользователем. Скорость пересчета при обновлении минимальна — занимает менее 1 минуты.
Для проектов с большим количеством данных (регистраций, заказов, оплат, продуктов и т.д.) позволяет производить расчет и обновление показателей безошибочно и с высокой частотой.
Частота обновления данных устанавливается пользователем в настройках модуля и зависит от потребностей каждого проекта в скорости актуализации. Максимальная частота обновлений — 1 раз в час.
Кроме основной версии Монитора, доступной к использованию на сайте, разработано и функционирует мобильное приложение с доступом ко всем данным платформы. Отчеты адаптированы и не отличаются от десктопных.
Мобильное приложение доступно для телефонов на базе Android и iOS.
Данные отчетов в мобильном приложении обновляются в соответствии с настройками основной платформы.
Агенты сопровождают клиентов и отвечают на любые вопросы на протяжении всего срока пользования Монитором, дают пояснения о том, как именно рассчитываются те или иные показатели, какие данные берутся для расчета.
Консультирование осуществляется в удобной для клиента форме: с использованием электронной почты, чатов внутри Монитора и на сайте, по телефону. При необходимости решения вопроса с несколькими сотрудниками одновременно или обсуждения вопросов, требующих обсуждения и детальной проработки организовывается ZOOM-встреча.
Бесплатная базовая интеграция
Работы по базовой интеграции и настройке любого из модулей Монитора осуществляются бесплатно. Пользователь оплачивает только ежемесячную абонентскую плату. Плата за подготовку проекта к аналитике может быть взята сторонними интеграторами при обращении к ним.
Для подключения любого модуля достаточно пройти короткую авторизацию, заполнив контактные данные.
После авторизации открывается раздел с пошаговой инструкцией выдачи прав агентам по подключению Монитора.
Монитор подходит всем
Платформа одинаково полезна как начинающим онлайн-школам, так и крупным игрокам в сфере онлайн образования с большими оборотами и значительным количеством продуктов.
Монитор позволяет школе не превратится в компанию по сбору статистики, но при этом иметь в быстром доступе все возможные данные для бизнес решений.
Преимущества платформы — простота, скорость сбора данных, количество срезов, полное отсутствие ручного сбора данных.
С полной подробной информацией о платформе Монитор можно ознакомится тут: https://sedov.link/bricks/post_monitor
Хотите видеть «белую» статистику онлайн-школы?
Платформа сквозной аналитики "Монитор продаж Getcourse"
Моя команда подключит платформу без дополнительных оплат за 1 день.
Четыре готовых модуля для разных задач и разных сотрудников.
Стратегический разбор по работе с базой
Как выстроить системную работу с базой и получать с нее 100% прибыли каждый месяц.
Индивидуальный предприниматель
Седов Артём Викторович
ОГРНИП 313774627500589
ИНН 772705832870
Седов А. В.