Лекция директора по маркетингу специальных сервисов компании Yandex Андрея Юлиановича Себранта для слушателей специализации «Менеджмент в сфере интернет технологий».

Маркетинговые исследования являются необходимым условием для устойчивого и эффективного функционирования коммерческих интернет-ресурсов. Как правильно провести маркетинговые исследования, сегментировать аудиторию, поставить маркетинговый эксперимент – обо всем этом рассказал слушателям специализации «Менеджмент в сфере интернет технологий» директор по маркетингу компании «Яндекс» Андрей Себрант.

Одним из основных инструментов для проведения маркетинговых исследований служит эксперимент, в ходе проведения которого могут быть оценены самые разные показатели эффективности проводимой интернет-ресурсом маркетинговой политики. Поэтому г-н Себрант достаточно много времени посвятил описанию особенностей организации маркетинговых экспериментов.

«При проведении маркетинговых экспериментов важно соблюдать следующие принципы:

1. Тестовая и контрольная группа должны состоять из идентичных клиентов. Сам эксперимент должен проводиться в схожих условиях.
2. За один эксперимент необходимо тестировать только одно изменение или идею, иначе вы не поймете, что именно повлияло на результаты. То есть, если вы хотите сказать, что именно какой-то определенный фактор повлиял на результат, извольте измерять только одно изменение.
3. Отклик должен быть надежно измерен – без этого пропадает смысл эксперимента.
4. Надо помнить, что универсальных решений нет. Не существует серебряных пуль и каждый раз нужно предлагать что-нибудь свое».

Г-н Себрант коснулся и такой важной темы, как сегментирование клиентской базы.

«Для чего нужна маркетинговая информация? На ее основе мы можем осуществить некую кластеризацию клиентов, сгруппировав их по стольким категориям, сколько нам удобно. К примеру, можно организовать всех клиентов в три группы:

• «Золотые» клиенты – самая лояльная часть. Обычно 3-5 процентов от общего числа клиентов.
• Клиенты, которых можно дотянуть до «золотых». Их обычно около 10-15 процентов.
• Балласт – самая многочисленная группа клиентов, составляющая более 50 процентов аудитории.

Надо понимать, что данное разделение – условно, и вы в своих целях можете разбить аудиторию на столько категорий, сколько вам будет удобно.

Каким образом можно разделить клиентскую базу по подобным категориям? Еще в классическом маркетинге для этого использовалась методика RFM. Хотя в России она не является особенно популярной и книг по ней читается очень мало, но это одна из самых эффективных и универсальных методик для того, чтобы разбить посетителей по категориям, учитывая при этом специфику бизнеса. При проведении RFM-анализа принимаются во внимание следующие показатели:

R – recency. Удачного перевода нет, дословно – «свежесть», хотя мне не кажется удачным такое определение по отношению к клиенту. По сути, это та дата, когда потребитель в последний раз имел контакт с вами (например, покупал товар или услугу).

F – frequency – «частотность». То, насколько часто клиент обращался к вам за определенный срок. Период, за который рассматривается число обращений, определяется, исходя из особенностей бизнеса.

M – monetary – «монетизация». В интернете этот показатель иногда сложно точно рассчитать из-за особенностей функционирования коммерческих интернет-ресурсов. Поэтому для кластеризации клиентов можно использовать два первых параметра.

По сути, RFM-анализ проводится на основе простых правил, когда вы оцениваете отдельных клиентов на основе обычной арифметики. В результате мы получаем универсальную методику для сегментирования пользователей. После того, как вы сгруппировали клиентов по категориям, вы можете определить, к каким клиентам вам надо адресоваться. В «Яндексе» мы используем этот метод для оценки посетителей поисковых сервисов и получаем очень интересные результаты».

В маркетинговых интернет-исследованиях используются различные метрики для оценки функционирования интернет-ресурса.

«Если говорить о метриках, которые вы должны рассматривать при изучении поведения каждой из выделенных категорий клиентов, надо понимать, что это, в первую очередь, базовые метрики для измерения пользовательской активности», - заметил г-н Себрант. – «Причем в их ряду возможно использование и отрицательных метрик, указывающих вам на имеющиеся проблемы. В ходе проведения экспериментов не бывает средних значений, хороших или плохих значений у метрик. Здесь важно следить за динамикой этих значений. Причем динамика должна рассматриваться раздельно по различным категориям клиентов. При этом обращать внимание только на тренды не совсем правильно. Очень важную информацию несут различные непонятности в значениях метрик. Они позволяют определить, что именно идет не так и что может быть сделано для исправления ситуации.

Абсолютно хороших метрик не бывает – поэтому необходимо использовать множество метрик одновременно. К примеру, существует метрика глубины просмотра страниц. С ней, вроде, все понятно: чем больше, тем лучше – значит, сайт интересен пользователю. И уменьшение ее значения, по идее, должно служить плохим показателем. Однако, не всегда. Допустим, вы изменили юзабилити сайта, и теперь посетитель получает то, чего хочет, с меньшим числом просмотренных страниц. Реально, это хороший показатель».

В завершении лекции г-н Себрант резюмировал: «Чем хорош и полезен Интернет? Он позволяет сделать те вещи, которые в реальном бизнесе сделать либо дорого, либо вообще невозможно. В нем вы можете протестировать многие вещи, связанные с оценкой эффективности рекламы: креатив, площадки, мест размещения. Вы должны научиться проводить измерения правильно и использовать для этого удобные метрики. Надо не забывать о правильном планировании экспериментов, иначе можно и не понять, что именно сработало для изменения значений метрик. Обязательно сравнивайте результаты не с тем, что было, а с тем, что происходит в контрольной группе по сравнению с тем, что происходит в группе тестовой. И никогда не забывайте думать».