(Перед вами перевод бесплатного курса «eCommerce Experience Optimization Course» от компании Dynamic Yield. Если вы здесь впервые, то лучше начните сначала)
При оценке эффективности персонализации на базе метрики ARPU (средняя выручка на пользователя) легче доказать и увеличить рентабельность инвестиций (ROI).
Несмотря на всю сложность омниканальной розничной торговли (omnichannel retailing), формула успеха в этой отрасли особо не изменилась с тех пор, как некий лысеющий менеджер хедж-фонда приехал в Сиэтл продавать книги по-новому.
Увеличить трафик сайта (website traffic) + увеличить среднюю выручку на пользователя (ARPU) = $$$$
Принято считать, что метрика ARPU (средняя выручка на пользователя) актуальна только для eCommerce, но на деле это очень важный показатель для любой сферы бизнеса. К примеру, Facebook в 2016 году увеличил ARPU почти на 75% — почти до $20 — в результате чего мгновенно стал любимчиком на Уолл-стрит. Два миллиарда активных пользователей в месяц — это конечно круто, но получать с каждого из них по двадцатке — вот это настоящая тема.
Мы изучили метрику ARPU в контексте тысяч различных транзакций и в этой статье поделимся самыми интересными наблюдениями (insights). Кроме того, объясним, как разработать такую стратегию персонализации (personalization strategy), которая увеличит ценность (value) каждого клика на вашем сайте.
Напрасная одержимость конверсией
Из всех метрик, связанных с персонализацией, самым распространенным остается коэффициент конверсии (conversion rate). Нас снова и снова спрашивают, как персонализация поможет поднять конверсию — причем никто не задумывается, почему именно этот KPI так важен.
На самом деле поднять конверсию (conversion rate) супер просто. Заходите в свой интернет-магазин или другую eCommerce платформу, снижаете цены на все товары на 80% и наблюдаете, как продажи текут рекой. Только по пути домой не попадайтесь на глаза финансовому директору.
Рентабельность инвестиций в персонализацию (ROI of personalization) не вращается вокруг увеличения какой-то одной метрики. Здесь важно рассматривать все элементы конверсионной воронки, которые так или иначе влияют на финансовый результат (bottom line), в комплексе — и понимать, как через персонализацию “прокачать” каждый из этих элементов.
Погоня за рентабельностью (ROI) в eCommerce — это постоянное балансирование между метриками: как основными (стоимость привлечения клиента (acquisition costs), коэффициенты конверсии (conversion rates), средняя стоимость заказа (average order values)) — так и второстепенными (чистая прибыль (margin), пожизненная ценность клиента (customer lifetime value), коэффициент окупаемости (return rate)). Ваша цель — создавать превосходные пользовательские опыты (experiences) по всей длине воронки, чтобы стимулировать небольшие улучшения (upticks) по всем направлениям. В комплексе все эти небольшие улучшения обеспечат значительный рост выручки (revenue growth).
Показатель “средняя выручка на пользователя” (average revenue per user, ARPU) стоит немного особняком, потому что это составная метрика (compound metric), и на нее влияют и коэффициент конверсии (conversion rate), и уровень вовлеченности (onsite engagement), и размер корзины (basket size). Поэтому, если вы хотите понять, как по максимуму увеличить выручку за счет персонализации, рекомендуем ориентироваться именно на ARPU.
Что важно учесть при разборе ARPU (средняя выручка на пользователя)
Средняя выручка на пользователя (ARPU) ценна в первую очередь тем, что напрямую подсвечивает, какие действия пользователей на сайте в конечном счете превращаются в доллары. Конечно, оценивать всё через призму выручки (revenue-based attribution) сложно — куда проще считать конверсии и клики — но такой подход дает вам возможность определить (и персонализировать) те кейсы и сценарии, которые способны обеспечить измеримую рентабельность.
Мы в Dynamic Yield постоянно наблюдаем сотни тысяч сессий покупки товаров онлайн (eCommerce sessions). По одному из наших крупных клиентов-ритейлеров мы заметили интересную закономерность между просмотрами продуктовых страниц (product detail pages, PDPs) и средней выручкой на покупателя (ARPU). Оказалось, что пользователи, которые в процессе своего покупательского пути (buyer journey) посмотрели две продуктовые страницы, в среднем тратят в магазине в 2 раза больше денег, чем те, кто просмотрел лишь одну.
Следовательно, если побудить пользователя открыть вторую продуктовую страницу (PDP) на вашем сайте, можно фактически удвоить ценность контакта с этим пользователем! А три просмотренные продуктовые страницы (PDP) повышают ARPU еще на 50%. После трех просмотров PDP, доходность от каждого следующего просмотра значительно убывает (diminished marginal return).
Как же нам использовать эту информацию в контексте персонализации (personalization)?
Зная эту закономерность, мы можем собрать пользователей, посмотревших только одну продуктовую страницу (PDP), в отдельный сегмент и выстроить их пользовательский опыт таким образом, чтобы обратить их внимание и на другие товары. Как вариант, можно выделить место на странице под товарные рекомендации для таких пользователей. Рекомендации можно формировать по стратегии “с этим товаром также смотрят” (also viewed) или на базе сходств (affinity-based strategy) — запустите A/B тест, чтобы определить, какая из стратегий эффективнее. Еще вариант персонализации: когда пользователь заходит на сайт повторно, в его персональной вариации главной страницы можно разместить товарные виджеты (product widget) выше линии сгиба (above the fold), чтобы обратить на них его внимание.
А для пользователей, посмотревших три и более продуктовых страницы, нужно создать пользовательский опыт с максимально упрощенной и ускоренной оплатой (checkout) — ведь эти ребята, пока бродили по сайту, набрали себе полные корзины товаров, и вам не нужно, чтобы они их бросили. После третьей просмотренной страницы, можно выводить оверлей (overlay) с купоном на скидку 15% — чтобы уж точно не упустить эту рыбку.
Мифический “средний” пользователь
Все знают принцип Парето, также известный как “Правило 80-20”. Сегодня же ведущие онлайн-ритейлеры все сталкиваются в работе с новым принципом — так называемым “Супер Парето” — когда менее 5% пользователей приносят бренду более 90% выручки. Пусть это будет “Правило 95-5”.
Если бы все маркетологи в области онлайн-торговли понимали, что правило 95-5 реально работает, и умели бы выявлять эти заветные 5% пользователей — это в корне изменило бы подход проектированию и дизайну eCommerce-сайтов. В условиях современной конкурентной розничной экономики (retail economy), при конструировании eCommerce сайтов нужно делать акцент на конверсию тех самых заветных пяти процентов, а остальным 95-ти процентам по максимуму упростить поиск новых товаров (product discovery).
По графику выше сразу видно, что правило 80/20 существенно сузилось. В современной маркетинговой среде менее 1% клиентов приносят 90% валовой выручки. Данные о средней выручке на пользователя (ARPU) бывает сложно осмыслить, потому что эта метрика сильно обусловлена принципом Супер Парето. Допустим, ваша средняя выручка на пользователя (ARPU) составляет 4$. Этот показатель высчитывается на базе тысяч различных сессий, причем в большинстве из них пользователи вообще ничего не купили, или добавили товары в корзину и бросили. Если мы возьмем 100 гипотетических пользователей, то среднюю выручку на пользователя (ARPU) в 4$ можно разложить примерно так:
- 95 пользователей потратили 0$
- 4 пользователя потратили 25$
- 1 пользователь потратил 300$
Поэтому важно понимать: мы ориентируемся на ARPU не для того, чтобы бесконечно персонализировать опыты под некоего мифического среднего пользователя, а для того, чтобы выявить наиболее ценные сегменты аудитории и персонализировать прицельно под них. Грамотная стратегия персонализации, заточенная на рост ARPU, обеспечит вашим самым ценным посетителям увлекательный опыт взаимодействия, а вам принесет реальный измеримый рост выручки.
← Назад | Продолжение (Глава 4) →