Анализ поведения клиентов
Найдём, где клиенты уходят, и какие изменения стоит проверить первыми.
На какие вопросы отвечает анализ поведения
Отчёты показывают итог: столько заявок, столько продаж. Но не показывают, что делали люди по дороге и в какой момент часть из них передумала. Мы восстанавливаем путь клиента по имеющимся данным, находим повторяющиеся сценарии и сравниваем те, что заканчиваются покупкой, с теми, что обрываются. На выходе — приоритетные гипотезы с оценкой эффекта и планом, как проверить каждую, прежде чем менять что-то всерьёз.
На каком шаге уходит больше всего людей
Считаем переходы между этапами пути и находим тот, где теряется наибольшая доля денег, а не наибольшее число визитов.
Чем отличаются те, кто купил, от тех, кто ушёл
Сравниваем сценарии поведения обеих групп и находим действия, которые устойчиво встречаются у покупателей.
Что происходит между первым визитом и покупкой
Показываем реальную длину и форму пути: сколько заходов, откуда возвраты, какие материалы смотрят перед решением.
Почему клиенты не возвращаются
Смотрим повторные покупки и отток: в какой момент после первой сделки человек перестаёт быть клиентом.
Какие сегменты ведут себя иначе
Один и тот же сайт по-разному работает для разных групп. Разделяем аудиторию по поведению, а не по демографии.
Что менять первым
Выстраиваем гипотезы по приоритету: сколько людей затронет изменение и насколько его вообще реально проверить.
Сработало ли то, что уже поменяли
Проверяем предыдущие изменения на данных: был эффект или он показался на фоне сезонных колебаний.
Что мешает увидеть поведение клиентов
Какие данные используем
Сайт и Метрика
Визиты, страницы, цели, формы, источники и ClientID — из этого собирается последовательность действий.
Рекламные системы
Кампании и объявления, с которых люди приходят: разные источники дают разное поведение.
CRM и сделки
Этапы, отказы, сроки, суммы. Без них поведение не с чем связать — непонятно, чем всё закончилось.
Обращения и переписки
Звонки, чаты, мессенджеры: часто именно там видно момент сомнения и настоящую причину отказа.
Покупки и повторные продажи
История заказов — основа для анализа возвратов, оттока и роста среднего чека.
Справочные данные
Себестоимость, маржинальность, сезонность — чтобы считать эффект в деньгах, а не в процентах.
Что вы получаете на руки
Карта поведения клиентов
Как люди на самом деле доходят до покупки: типовые сценарии, их доля и то, чем они заканчиваются.
Точки потери денег
Места, где обрывается путь, с оценкой: сколько людей и какой выручки касается каждое.
Три-пять приоритетных гипотез
Конкретные изменения в рекламе, на сайте или в работе с клиентом — с обоснованием, почему именно они.
Оценка эффекта диапазоном
Для каждой гипотезы: сколько людей затрагивает, какой прирост возможен и насколько мы в этом уверены.
План проверки
Как именно измерять результат, сколько это займёт и хватит ли вашего потока, чтобы отличить эффект от случайности.
Как выглядит результат
«Кампания принесла 20 заявок» — это ещё не аналитика. «Из 20 заявок 6 стали клиентами и принесли 480 000 ₽» — уже решение, по которому можно двигать бюджет.
| Гипотеза | Кого касается | Текущий шаг | Возможный прирост | Уверенность | Как проверяем |
|---|---|---|---|---|---|
| Показать цены до формы | 3 100 визитов/мес | конверсия 1,8% | +0,4…1,1 п.п. | средняя | A/B-тест, 3 недели |
| Догоняющее письмо после расчёта | 470 расчётов/мес | доходит 12% | +2…6 п.п. | высокая | контрольная группа, 4 недели |
| Звонок на 2-й день после замера | 190 замеров/мес | договор 31% | +3…8 п.п. | низкая | сравнение периодов, 2 месяца |
Прирост указан диапазоном, а «уверенность» — это про то, насколько данных хватает для вывода. Низкая уверенность не означает плохую гипотезу: она означает, что проверять её придётся дольше и аккуратнее. Ни одна строка такой таблицы не является обещанием прибыли — это список того, что стоит проверить, в порядке приоритета.
Этапы внедрения
Проверяем данные
Первый шаг всегда один: смотрим, что собирается и за какой срок. Если данных не хватает, говорим об этом сразу и предлагаем сначала настроить сбор.
Восстанавливаем пути
Связываем визиты, обращения и сделки в последовательности действий по каждому клиенту.
Находим сценарии
Выделяем повторяющиеся модели поведения и сравниваем те, что заканчиваются покупкой, с теми, что обрываются.
Формулируем гипотезы
Переводим находки в конкретные изменения, оцениваем охват и возможный эффект диапазоном.
Проверяем на практике
Помогаем поставить эксперимент и измерить фактический результат. То, что подтвердилось, идёт в работу, остальное отбраковывается.
Что потребуется с вашей стороны
Аналитику нельзя сделать «снаружи»: половина работы — это доступ к данным и несколько разговоров с теми, кто знает, как всё устроено сейчас.
Меня зовут
Андрей Киселев
Я основатель рекламного агентства Kiselev Digital. Веду блог о маркетинге и делюсь тем, что мы проверяем в работе: рекламными связками, сайтами, аналитикой и развитием агентства.
За плечами команды — сотни проектов. Для новой задачи мы не начинаем с универсального рецепта: сначала разбираем продукт и экономику, затем подбираем рабочую стратегию и показываем, на каких данных основаны решения.
Варианты работы
Стоимость зависит от числа источников данных и состояния систем: где-то достаточно собрать отчёт, где-то сначала нужно навести порядок в CRM. Точную сумму называем после первого разговора — вилку «от и до» без разбора считаем нечестной.
Разбор поведения
Один срез: карта поведения, точки потери, гипотезы с оценкой и планом проверки.
- Подходит, чтобы понять, где искать рост
- Срок — от двух до четырёх недель
- Без обязательств продолжать
Разбор с проверкой
То же самое плюс сопровождение эксперимента: помогаем поставить проверку и измерить результат.
- Настройка эксперимента и контрольной группы
- Замер фактического эффекта
- Решение по итогам: внедрять или нет
Регулярная работа с гипотезами
Постоянный цикл: находим, проверяем, внедряем подтверждённое, ищем следующее.
- Очередь гипотез с приоритетами
- Проверка каждой перед внедрением
- Накопление того, что уже подтвердилось
С чем это связано
Отзывы клиентов агентства
Отзывы с профиля на Авито — там их 127 со средней оценкой 5,0. Здесь приведены дословно, проверить можно в профиле.
Сайт был на 5-й странице. Клиентов и заказов практически не было. После настройки поднялся в топ. Директ тоже настроили. Всё работает, я довольна.
Рекомендую компанию. Стоят своих денег, всё по полочкам объяснили, помогли с сайтом, сейчас идёт анализ целевой аудитории. По каждому пункту всё объясняют, это классно. Менеджер очень спокойная, вежливая, ответила на тонну вопросов.
Я маленький бизнес в области. Настроили рекламу, менеджер Ирина ответила на все вопросы и разъяснила, как лучше поступить, заключили договор — и уже есть первые положительные результаты.
Что обычно спрашивают
Чем это отличается от бизнес-аналитика и дашборда?
Направлением взгляда. Дашборд и отчёт бизнес-аналитика объясняют, что уже произошло с деньгами компании. Анализ поведения отвечает на другой вопрос: что изменится, если поменять конкретную вещь в пути клиента, и как это проверить. Обычно он идёт после того, как данные уже связаны.
Сколько нужно данных, чтобы это имело смысл?
Дело не в сроке, а в количестве событий. Если в месяц несколько десятков сделок и небольшой трафик, разница от изменения утонет в сезонных колебаниях — проверить гипотезу будет нечем. В таком случае честнее начать со сбора данных и с более простых решений, и мы скажем это на первом же разборе.
Вы гарантируете рост выручки?
Нет, и никто не может. Исторические данные показывают связь между действиями и результатом, но не доказывают причину. Поэтому мы называем ожидаемый эффект диапазоном с указанием уверенности, а дальше проверяем гипотезу экспериментом и смотрим на фактический результат.
Что если данных не хватает?
Тогда работа начинается не с анализа, а с настройки сбора: цели на сайте, метки в рекламе, дисциплина заполнения CRM. Это отдельный этап, и мы говорим о нём до начала, а не после оплаты.
Как это соотносится с 152-ФЗ?
Работаем с обезличенными данными: нас интересуют модели поведения, а не конкретные люди. Персональные сведения остаются в ваших системах, а если для задачи нужны данные, позволяющие определить человека, обработка оформляется на вашей стороне с нужными основаниями.
Сколько времени занимает разбор?
От двух до четырёх недель в зависимости от числа источников и состояния данных. Проверка гипотезы экспериментом — отдельный срок, обычно от трёх недель до двух месяцев: он определяется вашим потоком, а не нашей скоростью.
Сколько это стоит?
Зависит от числа источников, глубины истории и того, нужен ли только разбор или сопровождение эксперимента. Сумму называем после первого разговора, когда видно состояние данных.
Посмотрим на ваши цифры
Расскажите, какой вопрос сейчас без ответа. На первом разговоре разберём, какие данные для него уже есть, а чего не хватает — и что можно посчитать в ближайшие недели.
- Без готового технического задания
- Без обязательства внедрять всё сразу
- С конкретным первым шагом на выходе