ReData — с вашими данными улучшаем ваш retention

ReData — с вашими данными улучшаем ваш retention

ReData — с вашими данными улучшаем ваш retention

Для успешного анализа и понимания пользователей сайта или приложения требуется комплексная работа по исследованию пользовательского опыта, как офлайн, так и онлайн.

Предлагаемая технология — надстройка к уже существующим системами аналитики и сбора данных о клиентах: Google, Яндекс, CRM, DWH и т.д., которая позволяет анализировать полный цикл взаимодействия пользователя с продуктом.

Можно ли сделать хороший продукт ещё лучше, а финансовые показатели — выше?

Многие наши клиенты в последнее время часто задаются вопросами:

Как ещё увеличить конверсию продаж в онлайне?

Как оптимизировать маркетинговые расходы?

Как найти новые точки роста для бизнеса?

Классический анализ CJM использует линейный подход, с его помощью можно анализировать «точки контакта» пользователей с продуктом, конверсию переходов между страницами, источники трафика и длину пользовательского пути.


Однако классический подход не позволяет проникнуть глубже, а именно:

  • Сложно определить значимые сегменты пользователей
  • Сложно конкретизировать проблемы внутри разных сегментов пользователей
  • Не хватает веских данных для продуктовой аналитики: возвраты, циклы, события, длина сессии и т.д.

Классические инструменты для анализа действий посетителей сайта, такие как Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppsFlyer и Amplitude, проводят только аналитику посещений, игнорируя ключевые характеристики поведения клиентов — их мотивы и намерения

Избыток данныхПонимание клиента

ReData структурирует и сводит в единый CJM все имеющиеся данные о пользовательских активностях

Анализирует полный цикл взаимодействия пользователя с продуктом: переходы, возвраты, отказы, дублированные действия

Автоматически сегментирует пользователей по схожему поведению и делает выводы не на основе усреднённых показателей, но на основе анализа каждого значимого сегмента пользователей

Выделяет успешные и неуспешные сегменты пользователей

Позволяет увидеть общие признаки пользователей каждого сегмента и понять причины неуспешности

Выделяет необходимые доработки продукта, обусловленные финансовой выгодой

ReData собирает и сводит в единый CJM все имеющиеся данные о пользовательских активностях — это могут быть данные из Google Analytics, Яндекс.Метрики, Aps Flayer, CRM, DWH, 1C и т.д.

Почему это выгодно бизнесу?

Наше решение позволяет быстро и эффективно:

1.

Понять, почему происходит отток пользователей и быстро принять решение для снижения оттока и возврата пользователей в продукт

2.

Повысить конверсию и вовлеченность пользователей, а также LTV, ARPU, NPS и ROI

3.

Увидеть, как клиенты используют ваше приложение или сайт

4.

Сократить расходы на привлечение пользователей, которые не станут клиентами

5.

Проанализировать точки роста бизнеса и установить контроль за подрядчиками с помощью независимых метрик

Основные отличия от стандартных технологий анализа

Стандартные технологии ReData
Сегментация Ручная или автоматическая. На основе экспертного мнения или характеристик пользователей. Автоматическая, на основе статистики действий.
Подход к анализу Экспертный Аналитический
Срок исследования, на примере задачи построения CJM 1-2 недели 1-2 дня
Актуальность Актуально на момент проведения аналитики, потом данные устаревают Не теряет актуальности: обогащение данных в режиме реального времени
Основание для анализа Усреднённые данные по цепочке переходов / воронке продаж Граф пользовательской активности, в разрезе каждого пользовательского сегмента

Кейсы и примеры

Цель проекта

  • Высокоуровневый анализ поведенческих сегментов пользователей из различных источников с целью выявления основных зон оттока пользователей
  • Внедрение трекера событий
  • Аудит рекламных кампаний
  • Выявление проблем с использованием продукта среди различных кластеров пользователей

Источник данных

Рекламные системы, Google Analytics

Методы

Аналитика посещаемости проекта, кластеризация, построение графиков путей — CJM

Достигнуты результаты

  • Снизили бюджет рекламных кампаний от 3% до 40% в разных каналах без потери эффективности
  • Выявили слабые места рекламных каналов (посадочных страниц), внесли изменения по итогам аудита
  • Увеличили конверсию на сайте для приоритетных кластеров пользователей на 15%
  • Выявили системные ошибки, дали рекомендации по исправлению
  • Внедрили и адаптировали подсайт трекер событий, сократили время анализа с 7 дней до 1 дня
  • Сформировали новый беклог для сайта

Цель проекта

  • Исследование на сайте основных пользовательских путей сегментов B2C, B2B и Profi-клиентов с целью поиска точек упрощения CJM для этих сегментов

Источник данных

Google Analytics

Методы

Аналитика посещаемости проекта, кластеризация, построение графиков путей — CJM

Достигнуты результаты

  • Приоритезировали и сформировали бэклог для сайта и мобильного приложения, обозначив наиболее важные фичи, влияющие на конверсию

Примеры решенных задач

  • Разработали подход и методы сбора и объединения данных
  • Выгрузили данные для построения пользовательских путей в продукте из внутренних систем Data Warehouse (DWH) на базе Greenplum
  • Сформировали структуру и схему выгрузки и интерпретации данных

Цель проекта

  • Поиск основных мест оттока пользователей c сайта

Источник данных

Google Analytics

Методы

Аналитика посещаемости проекта, кластеризация, построение графиков путей — CJM

Достигнуты результаты

  • Сократили отказы пользователей со страницы каталога товаров с 75% до 15%
  • Сократили отказы пользователей со страницы карточки товара с 21% до 15%

Примеры решенных задач

  • 75% пользователей прекращали взаимодействия с сайтом со страницы каталога. Причина была в некачественном трафике и неправильном отображении фильтров. Сформировали бэклог доработок фильтров.

Цель проекта

  • Поиск основных мест оттока пользователей c сайта

Источник данных

Google Analytics

Методы

Аналитика посещаемости проекта, кластеризация, построение графиков путей — CJM

Достигнуты результаты

  • В процессе исследования был обнаружен ряд проблем. Например: Сегменты пользователей с продолжительностью сессии меньше 1 минуты составляют больше 75% всего объёма. Возвращаемость посетителей менее 4%.
  • Выделили кластер для оптимизации продуктовых параметров на основании максимальной прибыли
  • Сформулировали гипотезы оптимизации трафика, не приводящего к покупкам и релевантного низкой возвращаемости
  • Сформировали бэклог для разработки
  • Повысили возвращаемость на 10%

С чего начать?

Свяжитесь с нами по номеру +7 (495) 278-07-08 или оставьте заявку ниже в форме обратной связи.

Спасибо за обращение. Ваша заявка принята.

Оставить заявку

Мы используем cookies для вашего блага. Продолжая просматривать сайт, вы соглашаетесь с этим.

Хорошо