Оптимізація конверсії — це комплексний процес з кількома складниками. Він передбачає і
запуск нових воронок, і покращення сталої конверсії у покупку, і збільшення кроків, які ведуть до підвищення кількості користувачів та покупок на продукті.
Тому процес роботи з нею потрібно розглядати на трьох різних етапах — відповідно до того, де знаходиться воронка. На кожному з них робота з конверсією буде відрізнятися, а команда матиме свої «болі». Про них, а також про шляхи подолання цих викликів у своїй колонці розповідає Єгор Воробйов, Product Marketing Lead у Promova (Boosters). Він розглядає кожен виклик на прикладі web quiz funnel, яку найчастіше використовують для web paid закупки.
Запуск воронки, коли потрібно утримати стабільну конверсію при масштабуванні закупки (spend).
Біль: запускати та проводити якісні та правильні з погляду аналітики split-тести складно.
Закупівля починається з невеликих обсягів, і через нестабільність аудиторії працювати над зростанням чи стабілізацією конверсії доволі складно. Трафіку недостатньо для проведення спліт-тестів, що ускладнює статистично значиме визначення ефективних підходів. Крім того, на початковому етапі аудиторія ще не стабілізувалася, що додає викликів.
Передбачити результати щодо конверсій, аудиторії й креативів на старті важко. Через це робота з оптимізацією воронки на цьому етапі має ongoing-формат, тобто такий, де ми створюємо флоу з перевірених елементів та зрозумілої структури, експериментуємо з параметрами таргетингу та креативами, а також нарощуємо обсяги, вносячи мікрозміни у воронку, щоби зберігати хорошу прохідність.
Мої best practice
Запуск нової воронки відбувається у двох випадках:
коли поточна перформить непогано, але потроху вигорає. Тоді ми створюємо нову воронку, яка на 60-70% складається з перевірених елементів, логік, структур і на 30-40% з чогось нового. Зміни можуть стосуватися її довжини, питань, порядку екранів, цінових планів абощо;
нову воронку запускають відповідно до знайдених користувацьких інсайтів, ситуації на ринку чи під конкретну фічу в продукті.
В обох цих випадках не варто «вигадувати велосипед» і робити занадто експериментальний флоу (якщо це не для того, щоб дослідити ринок).
Це стосується і креативів. В момент запуску нових воронок ми, звичайно, беремо робочі та перевірені набори креативів. Але також ми тестуємо нові сети, приблизне співвідношення яких може бути 60/40 (старі / нові) або навіть 50/50. Практика показує, що нестабільність та неоднорідність аудиторії у цьому випадку дають змогу знайти новий ефективний ланцюжок креативів.
Відносна стабільність в роботі з аудиторією та знайдена ефективна модель монетизації — транзакційна, підписна чи гібридна.
Завдяки цьому ми можемо прийти до показників ROMI (Return on marketing investment — повернення маркетингових інвестицій) на рівні 0% або вище. Також ми зібрали достатньо даних про наших користувачів, та маємо достатньо трафіку для активного проведення split-тестів.
Біль: труднощі зі збільшенням конверсії у покупку. Це і про покращення прохідності екранів, тестування нових механік взаємодії з користувачами, оптимізацію підписок і їхньої тривалості. Цей виклик також передбачає стабільне утримання якості аудиторії завдяки постійному пошуку нових ефективних креативів. Ринок здебільшого дуже «щільний» у різних нішах, тож креативи можуть не працювати попри зусилля, і поведінка юзерів залишиться волатильною та не дуже стабільною (хоча і кращою, ніж на попередньому етапі).
Річ у тім, що при стабільних показниках прохідності екранів по воронці відсоток product share може варіюватися. Це може призвести до того, що конверсія зростає завдяки менш вигідним підпискам (за вартістю та тривалістю), що, своєю чергою, впливає на прогнозовані бізнес-показники.
Крім того, труднощі виникають на етапі проведення тестів. В одних випадках ми можемо проводити два тести на воронках паралельно та швидко завершувати тестування, а в інших — маємо працювати з одним тестом впродовж трьох тижнів. Подібна динаміка зменшує кількість тестів у кварталі, і, відповідно — кількість успішних результатів (при тому, що бенчмарк win rate на ринку і так невеликий — близько 20%).
Для досягнення статистично значущих результатів необхідно регулярно, багато і якісно тестувати. А значить — нам потрібен стабільний трафік і постійна робота над збільшенням конверсії.
Мої best practice
Виділяємо основні параметри, за якими ми можемо сформувати когорти.
Тут важливо «розплутати клубок» і оцінити поведінку користувачів, які добре платять, і тих, хто не приносить значного доходу. Основне завдання — зрозуміти кластери країн зі схожими поведінковими патернами та знайти відповідності з операційними системами користувачів, які здійснюють цільові дії. Ключовий патерн поведінки може проявлятися в конверсії answer-to-purchase, відсотку product share, часі з першого екрану до здійснення цільової дії, кореляції між креативами та покупками (тобто з якого креативу найчастіше відбуваються покупки) або між креативами та лідами (з якого креативу користувачі залишають найбільше валідних імейлів). Цей набір параметрів може різнитися від проєкту до проєкту.
2. Формуємо когорти та виділяємо серед них основні, які впливають на зростання бізнес-показників.
3. Проводимо GAP research (це процес пошуку місць, де ще не вистачає знань або інформації в певній галузі) для кожної когорти.
Починати варто з найцікавіших когорт, а завершувати більш зрозумілими та прозорими для покращення. Робота з такими когортами зазвичай мінімально впливає на загальну динаміку зростання, бо тут йдеться не лише про покращення того, що вже працює добре, а й розвиток того, що зараз функціонує посередньо, але має потенціал.
Наше завдання — виявити точки зростання для кожної когорти. Це і про збільшення кількості залишених імейлів, і про підвищення їхньої якості, і про покращення прохідності певних екранів на початку шляху користувача, і про підвищення конверсії з етапу Checkout до покупки й тд. Наприклад, в Індії часто спостерігається проблема з низькою конверсією на цьому етапі: користувачів багато, але багато з них відпадають саме під час Checkout.
Тобто, покращивши конверсію Checkout2Purchase, ми зможемо якісно конвертувати користувачів із, наприклад, Індії, де CPA значно нижча, аніж у США. Що означає, що знайти юніт-економіку буде простіше.
4. Фіналізуємо список гіпотез та визначаємо пріорітети.
Якщо взаємодія з командою розробки налагоджена і працює ефективно, ми можемо використовувати класичні підходи, такі як ICE/RICE, або застосувати простіші методи, наприклад, точкову оцінку співвідношення вартості та складності чи матрицю зусиль.
5. Готуємо гіпотези до роботи.
Тут потрібно продумати логіку, дизайни, тексти, розробку і підготувати traction list, у межах якого ми будемо фіксувати поведінку гіпотези й оцінювати її ефективність за підсумком тестування.
6. Налагоджуємо процес передачі інсайтів.
Йдеться інсайти, одержані після того, як команда User Acquisition Managers і Creative Managers проаналізувала проведені тести та провела кілька нових на своєму боці. Для налагодження процесу використовуємо чат, де дані передаються у зручному форматі. Крім того, ми надаємо апдейти щодо того, що було впроваджено, і що спрацювало.
Значні обсяги трафіку та краще розуміння аудиторії завдяки Customer Development-сесіям, A/A-тестам та іншим дослідженням.
Рекламні кабінети, кампанії та пікселі уже адаптувалися та оптимізувалися під потрібну аудиторію, а ми розуміємо, де варто уникати ризиків, а де можна спробувати щось нове.
Біль №1: ризики. Будь-які коливання конверсії при великих обсягах можуть призвести до миттєвих фінансових втрат. Якщо явно програшний тест крутиться занадто довго, ми ризикуємо закупити не ту аудиторію, а потім ще довго боротися з наслідками. Наприклад, шукати шляхи, як подолати зниження конверсії, спричинене збільшенням кількості користувачів з Android. Вони мають нижчий рівень конверсії в покупки та меншу конверсію Purchase 2 Upsell, що також знижує ARPS (середній дохід на підписника).
Біль №2: вторинний трафік, або кількість повторних показів реклами та заходів на воронку. З часом ми можемо спостерігати стагнацію конверсії в покупку, навіть якщо параметри закупівлі, креативи та воронки залишаються незмінними. Тому важливо навчитися розділяти цей трафік (а це може бути технічно складно) та конвертувати його за допомогою спеціальних пропозицій і окремо розроблених flow. Повторна конверсія таких користувачів не лише впливає на дохід, а й сприяє зростанню RR (retention rate) на 7+ днів.
Біль №3: вигоряння великих воронок. Стабільна воронка може функціонувати рік або навіть два, але з часом ми починаємо спостерігати її стагнацію. Тому на цьому етапі необхідно зосередитися на циклічному вдосконаленні воронок та повернутися до створення нових. Утримувати високу конверсію впродовж тривалого часу стає все складніше і дорожче, оскільки проведені тести мають дедалі менший вплив, стають більш ризикованими, і кількість успішних тестів зменшується. Як результат, фіксуються збитки через неуспішні тести, а окупність воронки поступово зменшується разом із рівнем конверсії.
Мої best practice
Незначні зміни на цьому етапі не дають результату. Потрібні точкові, часто технічні коригування на пізніших етапах воронки, таких як sales page або checkout, а також в логіці цих екранів. Тут ми можемо значно вплинути на конверсію, проте опрацювання гіпотез повинно бути на високому рівні, щоб продакт-маркетинг менеджер був упевнений у їхній доцільності. Для цього корисними будуть дослідження UI/UX, customer development, аналіз інсайтів від конкурентів, консультації з партнерами та глибокий аналіз когорт, що працюють і не працюють.
Потрібно ґрейдувати воронки, розділяючи їх на дві основні категорії: main funnels і R&D funnels.
Main funnels — це воронки, які закуповуються на великих обсягах і мають стабільні показники продуктивності. Вони забезпечують основний обсяг трафіку і є критично важливими для стабільного доходу. Тому за ними потрібно уважно стежити, а також застосовувати підхід, описаний вище.
R&D funnels — це воронки, які перебувають на першому або другому етапі розвитку (з тих, що описані вище). Тут маємо значно ширшу зону впливу з меншими ризиками для бізнесу.
R&D funnels часто мають значний потенціал для зростання та розширення портфеля, що дозволяє збільшувати загальні обсяги закупленого трафіку, працювати з різними сегментами ринку та диверсифікувати підходи до монетизації. Завдяки цьому команда може гнучкіше управляти структурою revenue — балансувати між продуктами, що працюють за транзакційною моделлю або підпискою. Більша кількість воронок, які працюють з позитивним ROMI, дає змогу розширити структуру R&D, що дає нам змогу ризикувати й шукати нові методи
2. Для пошуку нових воронок класно працює створення попиту. Коли маємо достатньо бюджету з «великих воронок», можемо дозволити собі експериментувати з найбільш популярними запитами користувачів, трохи видозмінювати їх й скеровувати туди досить багато ресурсу, тим самим привертаючи увагу користувачів з уже зайнятих і переповнених запитів у нові. Таким чином є можливість стати № 1 задовго до конкурентів, і залучати користувачів значно дешевше, ніж на перегрітому аукціоні з усіма використовуваними запитами.
Отже, успішна робота з маркетинг-воронками потребує постійного вдосконалення, чіткого аналізу та гнучкості в підходах. Кожен з етапів розвитку воронки має свої унікальні виклики та можливості, які можна подолати лише завдяки систематичній роботі, правильному підбору інструментів та увазі до деталей. Важливо розуміти, що довгостроковий успіх залежить від здатності швидко адаптуватися до змін ринку, правильно використовувати дані та бути готовим до ризикованих, але необхідних експериментів. Тільки так можна утримувати високу конверсію, забезпечуючи зростання бізнесу і стабільний прибуток у конкурентному середовищі.