Как измерить ROI оптимизации?

Представьте: вы работали над оптимизацией длительное время – полгода, год. Каждый месяц добивались улучшения показателей, уверены в результатах тестов. Но коэффициент конверсии при этом изменился несущественно. Или остался на прежнем уровне. Как теперь объяснить это начальству или заказчикам?

Другой пример: за полгода работы вы добились роста среднего дохода с клиента на 2%. Как определить – стоил ли этот результат усилий? И вообще, от чего он зависел – только ли от оптимизации сайта, или от других маркетинговых активностей в том числе?

В этой статье вы узнаете как оценивать ROI оптимизации, и, возможно, по-новому взглянете на сам процесс повышения конверсии.

ROI сложно измерить

В 2012 году MarketingSherpa провели опрос на тему «Были ли рентабельны ваши вложения в оптимизацию и тестирование сайта в прошедшем году?» И получили следующие результаты:

Как видите, больше половины компаний вообще не рассчитывают рентабельность оптимизации. 

Почему? Попробуем разобраться.

Сравнение с предыдущим периодом в Google Analytics 

Самый очевидный путь: сравнить текущие показатели в Google Analytics, например, с прошлогодними. Однако, стоит ли доверять такому анализу? Вряд ли.

Вот что говорит об этом Крис Стуччио из VWO:

«Сравнение с предыдущим периодом не работает. Хотя бы потому, что поведение потребителей в разные отрезки времени может различаться. К примеру, в феврале, в канун Дня Святого Валентина, люди покупают много цветов и открыток. Поэтому некорректно сравнивать объем продаж этих товаров в феврале и, скажем, в январе». 

Плюс множество факторов, влияющих на объем и качество трафика:

• Время года;
• Выходные / Каникулы;
• Публикации в СМИ (положительные или отрицательные);
• SEO;
• Сарафанное радио»;
• PPC-кампании.

Есть величины, статистические значения которых – среднее арифметическое, дисперсия и так далее – в долгосрочной перспективе постоянны и легко прогнозируются. Чего нельзя сказать о маркетинговых данных. Даже если вы ничего не будете менять на сайте – все равно количество посещений и конверсий будет постоянно колебаться. Иногда – значительно.

Колебания могут быть сезонными, циклическими, либо связанными с текущими трендами. А могут и вовсе носить случайный характер. В то время как для вычисления ROI вам нужно точно знать, как повлияли на ситуацию именно ваши действия.

Эндрю Андерсон, директор по маркетингу в Malwarebytes, говорит по этому поводу:

«Линейный анализ может только показать вам, где вы сейчас находитесь. Но не покажет, где вы должны быть. Ваши действия по оптимизации могут быть очень успешными, но при этом в конце отчетного периода вы можете оказаться ниже, чем на старте.

Просто потому, что ваша активность совпадет с воздействием негативных факторов. И наоборот. Поэтому полагаться на данные прошлых лет не стоит. С тем же успехом можно просто подбросить монетку, чтобы выбрать один из двух ответов».

Однако другой эксперт – Крейг Салливан из Optimal Visit, считает, что такое сравнение все-таки можно использовать. Соблюдая определенные условия.

«Проблема сравнения с предыдущими периодами при расчете ROI – в том, что вы не можете гарантировать однородность трафика в двух отрезках времени. А яблоки имеет смысл сравнивать с яблоками.

Если вы можете поддерживать предсказуемый поток посетителей, есть шанс сделать хотя бы примерное сравнение. К примеру, если я запускаю PPC-кампанию на 8 недель, то в течение этого времени вполне могу делать сравнения «до» и «после». Если не меняю при этом ключевых слов, ежедневного бюджета и прочих настроек. Конечно, большой точности я не добьюсь, но смогу оценить результаты в духе «стало гораздо хуже», «стало лучше», «существенного влияния не заметно».

Можно сравнивать конверсию глубоких сегментов сайта (к примеру, заполнение заявок на конкретную модель товара) в разные отрезки времени. На эти элементы влияние побочных факторов не такое значительное, как на внешние слои».

Тесты для оценки воздействия

Итак, если сравнение с предыдущими периодами не работает – что тогда работает?  Есть несколько альтернативных способов измерить эффект. Они тоже не идеальны, но это лучше, чем ничего.

Перепроверка старых версий сайта

Рассказывает Эндрю Андерсен:

«После 5 месяцев постоянной оптимизации и роста конверсии примерно на 120% мы решили в качестве эксперимента включить старый дизайн сайта. В итоге обнаружили, что конверсия выросла на 257%».

Крейг Салливан снова не согласен с коллегой:

«Это все равно, что Макдональдсу сказать «Давайте вернемся к формату ресторана 2007 года». Да, можно увидеть, как далеко вы продвинулись, но какая в этом польза при расчете ROI? Ведь изменился не только ваш сайт, но и посетители, и сам рынок».

Анализ причинно-следственных связей

Этот метод позволяет выявить долгосрочные тренды. 

Но будьте осторожны с трактовкой данных – при желании можно обнаружить корреляцию между абсолютно не связанными показателями.

Измерение эффекта на разных этапах воронки

Скажем, ваши клиенты проходят следующие этапы:

• Шаг 1: клик по ссылке в письме для перехода на сайт.
• Шаг 2: добавление товара в корзину.
• Шаг 3: переход к оформлению заказа.
• Шаг 4: покупка.

Отдельно оценивайте изменения конверсии на каждом шаге. Так вы сможете получить более точную информацию и выявить проблемные участки.

Коротко об издержках на тестирование

Оптимизация конверсии предполагает череду тестов, а любое тестирование – это издержки. Учитывая, что время и бюджеты ограничены, маркетологи постоянно в ситуации выбора. 

«Всегда стоит пытаться улучшить производительность сайта, – считает Эндрю Андерсен. – Но если у вас пока нет бюджетов на тщательное тестирование, то имеет смысл либо изменять что-то по-крупному, либо вообще ничего не делать. Эффект от небольших изменений будет очень сложно определить – будь это 2% или даже 20%. В то время как крупные изменения могут значительно повлиять на продажи».

А вот мнение Крейга Салливана:

«Если вы занимаетесь последовательным улучшением ключевых показателей, так ли важно, какой эффект имело каждое изменение? Я предпочту оптимизировать сразу 30 шаблонов страниц, чем один. Потому что так я могу ясно увидеть суммарный эффект.

Или вы исправляете 235 мелких ошибок браузера. Стоит ли измерять результат от исправления каждой ошибки? Конечно, нет. Просто двигайтесь дальше, тестируйте новые гипотезы». 

Успешных вам кампаний и высокой окупаемости!