Другая компания — ClickTale. Мне нравится, что она предоставляет данные по тепловой карте кликов. Это очень надежная система, подходящая для компании любого размера. В дополнение к тепловым картам она имеет множество технических характеристик, помогающих визуализировать и строить воронки, а также оптимизировать веб-страницы для увеличения конечных конверсий. ClickTale предоставляет аналитику по веб-формам, поэтому вы разберетесь, в каком моменте посетителям надоедает их заполнять. Эта информация поможет определить, где нужно разделить мультишаговые формы. Одна из превосходнейших черт ClickTale — в том, что она предоставляет актуальные данные, поступающие в реальном времени, и вы можете отслеживать, что люди делают на вашем сайте прямо сейчас.

Как Crazy Egg, так и ClickTale могут нормально работать с Optimizely, моим любимым инструментом сплит-тестирования. Когда вы используете эти программы вместе, то получаете ценную информацию, почему одни идеи срабатывают, а другие нет. А все потому, что вы видите реакцию людей на каждый вариант сплит-теста. В дальнейшем эта информация поможет сформулировать более удачные идеи.

Метод предварительной проверки основного теста

Долгое время я работал над собственной ОКК, не уделяя особого внимания опыту других специалистов в этой относительно новой сфере. Неоднократно читал комментарии других экспертов в этой области, утверждающих, что 40 %-ный показатель эффективности в сценариях по сплит-тестированию вполне обычен и ожидаем. Эта статистика смутила меня, потому что наш опыт был другим. У нас всегда выходило около 90 % успешных попыток. Мне казалось, что это нормальные показатели, пока я не увидел другие цифры.

Это и привело к тщательному анализу того, что мы делали иначе, не как все. Вывод оказался неожиданным: наша стратегия сбора данных, которая называется «Тестируй, прежде чем тестировать» (ТПЧТ), была одним из самых крупных источников нашего коэффициента эффективности. Концепция при использовании стратегий сплит-тестирования заключается в простом сборе данных и подтверждении предположений до начала тестирования интересующей идеи. Это значительно уменьшает риск неудач в сплит-тестировании. В противовес обычным методам сбора данных, таким как опросы или традиционные маркетинговые исследования, ТПЧТ более точен, потому что им управляют актуальные перспективные клиенты в реальном сценарии, даже не подозревающие, что они — часть теста. В дополнение к большей точности и более низкой стоимости также можно быстрее и проще получать данные. Это крайне эффективный метод. Фактически эта стратегия хороша для понижения рисков за пределами ОКК. Это подтолкнуло меня к написанию книги Failure is Obsolete («Ошибки устарели»), ставшей бестселлером. Но ТПЧТ может показаться слегка запутанным методом, поэтому вам нужно попрактиковаться. Узнайте, как это может улучшить показатели эффективности вашего сплит-тестирования, в «Лаборатории опытов» для этой главы.

Покупка, аренда и моделирование данных

Не хочу углубляться в покупку данных, потому что это непростая тема для дискуссий, которая должна быть выделена в отдельную узкоспециализированную книгу. Но это мощный способ, если нужно довольно быстро собрать много данных.

Благодаря партнерству с другими организациями моя компания ConversionCore имеет доступ к огромному количеству демографической и психографической информации о миллиарде человек. Купив определенные сведения, вы можете использовать интересные стратегии, включая добавление и сортировку данных, чтобы экстраполировать больше данных. Обычно покупка, аренда и моделирование сведений доступны лишь большим компаниям, способным оплачивать массу информации. Для вас это может быть удобно и неудобно, но примите к сведению: это может оказаться очень прибыльным для вашего бизнеса.

Маркетинговые данные из email-рассылок

Большинство торговых компаний собирают аналитические данные с помощью электронной почты (рис. 5.5). Как минимум вы можете собрать данные о количестве прочитанных писем и кликов с последующим переходом на сайт. Информация о том, сколько людей прочитали ваши сообщения и сколько перешли по ссылке, позже поможет создать более целевую, эффективную email-рассылку. С позиции КОКК, оптимизация вашей рассылки подразумевает оптимизацию места, откуда люди приходят на ваш сайт и куда вы отправляете им письма.

Статистика рассылки

Рис. 5.5. Данные, предоставленные вашим источником по маркетинговой email-рассылке, могут подсказать, как увеличить количество прочитанных писем, переходов по ссылкам и другим микроконверсионным моментам. Ключевой момент — в анализе: какую роль эти микроконверсии играют в вашей общей воронке

Вот несколько маркетинговых вопросов по электронной почте.

Каков процент прочитанных писем?

Ваши письма люди просматривают с мобильных устройств или с компьютеров?

Сколько людей кликают по ссылкам в письмах?

По каким именно ссылкам люди кликают чаще всего?

Сколько людей не подписываются на ваши рассылки? Когда не подписываются?

Откуда они уходят?

Как они попали в ваш лист рассылки?

Каково их истинное желание?

Куда вы их направляете?

Для чего письмо из рассылки находится в вашей воронке? И достаточно ли линейна ваша воронка?

Видеоаналитика

Если в какой-либо части воронки вы используете видео (а я надеюсь, что вы это делаете), видеоинструменты, такие как Wistia и Brightcove, предоставляют прекрасную аналитическую информацию: сколько людей просматривают видео; как долго они смотрят, прежде чем остановить, и т. п. Если известно, что посетители смотрят видео недостаточно долго, вы легко можете предпринять несколько шагов, чтобы его улучшить. Мы обсудим видео более подробно в главе 8.