Сервис PRUP.ru представляет собой систему комплексного анализа доменов и веб-сайтов по различным параметрам. Посмотреть его в работе можно, введя адрес сайта в центральную форму. За один запрос Вы получаете информацию о доступности домена для регистрации, либо о его владельце (сервис Whois), раскрутке сайта на основании показателей Яндекс тИЦ, Google PR, Webalta WR/WTR, а также другую полезную информацию.
Вернуться назад | Новости | Разработка сайтов | Доменные имена | Оптимизация (SEO) | Дизайн сайта | Контент | Манимейкинг | Раскрутка и продвижение

   Инструменты электронной коммерции, пока не используемые в России


В докладе на «Электронной торговле-2010» слушателям была представлена актуальная и интересная информация о новых технологиях, методиках и перспективах интернет-коммерции. Первым делом в докладе освещались вопросы составления портфолио и определения стратегии для специалистов по контекстной рекламе. Были выделены основные принципиальные подходы, позволяющие эффективно управлять контекстной рекламой.


Способы управления контекстной рекламой

Классический способ
Первый способ — классический «ручной», с которым знаком каждый веб-мастер: достаточно открыть интерфейс в Google, «Бегуне» или «Яндексе» и создать по требуемым параметрам рекламную кампанию. Плюсы метода очевидны: специалист понимает предельно чётко, что ему нужно и как этого добиться.

Отслеживать ключевые слова в ручном режиме достаточно просто и эффективно. Но если речь идёт о крупных рекламных кампаниях с десятками тысяч ключевиков — возможны определённые трудности. Всё же контролировать конверсию по каждому ключевому слову в таких масштабах просто нереально.

Управление «по правилам»
Именно поэтому всё большей популярностью на российском рынке пользуется второй подход, основанный на принципе управления на основе определённых правил. Например, если взять простейшее правило — стоимость клика не должна превышать определённую величину. Если цена повышается — объявление автоматически удаляется, если цена остаётся на прежнем уровне — то всё остаётся неизменным.

Преимущество такого способа особенно очевидно для умеющих считать специалистов. Появляется возможность оценить реальный возврат инвестиции с конкретного клика, то есть можно учитывать уже конверсию, а не только лишь стоимость клика. Несложные математические расчёты помогают определить прибыль с каждого заказа. Если прибыль выше расходов, инвестировать в данный вид контекстной рекламы можно теоретически бесконечно. Минус способа — необходимость надёжных инструментов для расчёта возвратности инвестиций и осуществления обратной связи с контекстной рекламой.

Технологически это выглядит так: в контекстной рекламе существует некое API, через которое специалист отдаёт прямые сигналы, сигналы же о том, как необходимо управлять кампанией, возникают уже на основе анализа статистических показателей веб-сайта. На российских рынках таких автоматизированных систем на сегодняшний день нет, хотя существуют компании-разработчики движущиеся в данном направлении.

За примерами далеко ходить не нужно: это и компания Omniture, обладающая самым продвинутым сервисом веб-статистики, возможности которой шире возможностей Google Analytics. Совсем недавно фирма была выкуплена корпорацией Adobe, поэтому сейчас они получили новое название — Adobe Search center.

Как работает эта система? Прежде всего, она в автоматическом режиме анализирует стоимость совокупного входящего трафика и «лезет» внутрь ERP-системы, рассчитывая прибыльность каждого заказа. Затем отдаёт в систему контекстной рекламы рассчитанную приемлемую стоимость клика. То есть, по сути: выключает или включает объявление, взимая за это всего 5% от бюджета в Google Adwords.

Этот подход для российского рынка поистине уникален, но … не совсем работает. Почему? Можно рассмотреть на примере. Допустим, перед нами стоит простая задача — выкупить для двух рекламных кампаний как можно больше трафика по рекомендованной стоимости совершения каждого действия, не превышающей двух долларов. Первая кампания — для фразы «Flat screen TV», вторая — для «Plasma TV».

Предположительно с первого случая можно привлечь около 15 двухдолларовых заказов по первой позиции или 10 заказов по одному доллару каждый по второй позиции. Со вторым ключевиком расклады другие: или 20 заказов по 2,5 доллара (первое место), или 10 заказов по 2 доллара (со второго места).

Конечная цель — максимальное количество заказов, цена которых дешевле двух долларов. Что в итоге? Для первого случая мы выберем первую позицию (причина — максимум трафика), в другом придётся остановиться на второй позиции (причина — единственно удовлетворяющая правилу «не больше двух» цена). Если провести суммарный расчёт всей кампании, что получится, что мы смогли привлечь 25 заказов по 2 доллара каждый.

То всегда нужно оценивать альтернативы. Например, в случае с «Flatscreen TV» можно попробовать выбрать ставку не с максимальным количеством заказов, но с минимальной ценой. В случае с «Plasma» возможно логичнее выбрать ключевое слово, не совсем удовлетворяющее правило, но дающее заказ стоимостью, превышающей лимитные два доллара. После суммарного анализа кампании из пары ключевых слов выходит, что при той же средней стоимости одного заказа мы получим уже 30 привлечённых заказов.

Дело в то, что логика системы, управляющей контекстной кампанией, базируется не на основных правилах для каждого ключевика, а на общих правилах — для кампании в целом. Именно в альтернативных подходах к контекстным кампаниям и состоит будущее отрасли в России. Дело за малым: осталось дождаться, пока российские подрядчики создадут систему, подобные западной системе efrontier.com.


Перспективы репутационного менеджмента

Ещё один момент. В последнее время много разговоров о продажах в социальных сетях. Но если копнуть глубже, то очевидно, что продажа — это, по сути, вторичная вещь. Будут либо поистине смешные объёмы реализации, либо высокая стоимость. Но между тем именно социальные сети – идеальная площадка для репутационного менеджмента.

Так вот, специальные системы уже сегодня позволяют автоматизировать и упростить многоступенчатый процесс репутационного менеджмента в соцсетях. Пока что всё делается руками: создание новых комьюнити, геренирование новых лидов. Но практика показывает, что от интернет-сообществ, посвящённых исключительно бизнесу одной компании, пользователи соцсетей либо отписываются, либо просто из не посещают.

На сегодняшний день в сети есть миллионы нетематических сообществ, в которых люди общаются на самые разные темы, никоим образом не связанные с туризмом. Но, разумеется, вполне естественно, что человек, съездивший в потрясающее путешествие от какого-либо туроператора, захочет поделиться со своими виртуальными друзьями впечатлениями о сервисе. Выглядит это примерно так: в каком-то «дружеском» сообществе человек, съездивший по путёвке компании TUI в Египет, может написать что-то в духе: «Ребята! Побывал в Египте от турагентства TUI и остался очень доволен».

И если в этот момент появится менеджер (любой виртуальный персонаж, ответственный за интернет-коммуникации) и напишет: «Ой, спасибо от компании TUI! А что понравилось больше всего, и были ли какие-то проблемы?» — это круто. По сути, это даст уникальную возможность сгенерить гигантское количество контактов с рекламируемым брендом.

Но как это сделать? Конечно же, вручную это нереально, парсить просто-напросто не дадут — забанят. За рубежом уже существуют особые программные продукты на основе высоконагруженных систем, позволяющие в онлайн-режиме мониторить всю социальную среду. Как только где-то появилось упоминание какого-либо бренда или любого другого ключевика — буквально через минуту такое упоминание «выскакивает» на рабочем столе дежурного оператора. При этом оператор может наблюдать общую статистику по всей совокупности ключевиков, не путешествуя при этом по десяткам соцсетей, а анализируя всё на наглядных чертежах и схемах.

Таким образом, подобные системы успешно интегрируются с самыми популярными сетями: Facebook, MySpace, TripAdvisor, Twitter и др. В одном окне можно автоматически контактировать с сотнями пользователей, филигранно шлифуя общественное мнение. Создание таких программ пока что довольно сложный момент — из-за колоссальных нагрузок и многоэтапных парсингов. Но с точки зрения эффективности — это эталонный репутационный менеджмент.

Конкретный пример — продукт от компании MeltwaterBUZZ, занимающейся поставками сильных программных решений для нужд интернет-маркетинга. Вопрос ещё и в том, что эти продукты рассчитаны на зарубежные социальные сети вроде «Фейсбука», а потому интегрироваться с «Одноклассниками» или «ВКонтакте», само собой, не могут. Самостоятельно же парсить такие объёмы информации не представляется возможным.


Каковы пути совершенствования CRM-систем?

Следующая тема — это E-CRM. Действительно, что должен уметь продукт электронного E-CRM? В качестве одного из примеров можно рассмотреть продукт компании Thomson Holidays (группа TUI). Есть некий, очень длинный цикл взаимодействий туристической компании со своими клиентами. Всё начинается с того момента, когда клиент занимается поисками конкретной информации об интересующем его туре. И вот когда, клиент, как говорится «созрел» — это момент принятия решения. Он либо отказывается от этого тура, либо заказывает его — через Интернет или в «реальном» турагентстве. Следующий этап наступает после того, как тур «забукирован» и продолжается он до момента полёта. Затем — новый этап, длящийся непосредственно во время отдыха клиента и до его возвращения домой.

Вокруг этого и нужно строить CRM-политику. Компания Thomson пошла прогрессивным путём, поддерживая с клиентом контакт на каждом из этапов. И это не тупой и бессмысленный спам, а максимальное соответствие ожиданиям покупателям, логичное с точки зрения классического маркетинга.

Пример для лучшего понимания: есть некая e-mail-база, которая может генерироваться различными способами. Можно отсылать человеку письма — нечасто, около раза в месяц. Если клиент кликнул по ссылке в письме — система делает вывод о том, что он находится в процессе раздумий над вариантом своего будущего отдыха. Соответственно, письма начинают приходить заметно чаще — с наиболее «горячими» и интересными предложениями.

В этом есть глубокий расчёт. Согласитесь, глупо слать потенциальному клиенту рекламки о горнолыжном спорте в августе, ведь обычно люди начинают задумываться о зимнем отдыхе только в сентябре. Как только в сентябре клиент кликнул по ссылке, система увеличивает частоту рассылок. Тут же анализируется каждый поисковый запрос посетителя.

Например, если человек пытался найти подходящий тур для семьи с тремя детьми, то логично последующие рассылки ориентировать именно на семейный и детский отдых, а не на экзотические приключения в каком-нибудь Непале. Такая персонализация писем, в которых будут «живые» предложения для троих детей с ценами и конкретными датами вылета, — отличный вариант коммуникаций с клиентом.

Как работают такие системы? Разумеется, они должны искусно вытягивать всю существенную информацию из всех источников. Каждый клик по ссылке в письме, анализ статистических показателей на сайте, анализ поведения пользователей в офлайн-магазинах. Да и поведение пользователя на самом отдыхе — это немаловажный фактор.

Ещё один пример. У компании Thomas Cook потрясающе развита система CRM. Обычно клиентам постоянно приходят тематические рассылки, содержание которых тщательно настраивается под каждого пользователя. Но если клиент хоть раз напишет жалобу на услуги компании и ввяжется в конфликт с сотрудниками службы поддержки — рассылка на некоторое время (а то и навсегда) прекращается. Можно взглянуть и с другой стороны: есть ли смысл приглашать клиента на очередной отдых, если на предыдущем он вёл себя отвратительно, напиваясь до чёртиков и ввязываясь в драки с полицейскими?

Что же должна в себя включать CRM-система, пригодная для использования на российском рынке?

1. Ведение дедублицированной базы данных. Никаких «двойных» аккаунтов, каждое лицо в базе данных должно быть абсолютно уникальным.

2. Управление сегментированием — по базам для директ-маркетинга. Идеальны в этом плане логические цепочки «если — то». Человек кликнул по ссылке — можно увеличивать частоту рассылки, добавлять новые материалы.

3. Статистическая отчётность. Система должна в авторежиме считать всевозможные сlick rate или open rate. Ну и желательно, чтобы эта отчётность выдавалась в человеческом, подробном виде.
4. Автоматический контроль и поддержка актуальности продуктового инвентаря. Желательно, чтобы система была интегрирована с системой резервирования и отдавала туда актуальный инвентарь.

5. Интеграция систем персональных и других рекомендаций, интеграция с системой лояльности.

На российском рынке ничего подобного пока нет, тогда как за рубежом уже имеются весьма перспективные и, что немаловажно, работающие системы. Известно, что группа TUI сотрудничает с программной компанией CreatorMail, система Thomson разработана в компаниях CreatorMail и CheetahMail. Полный список — на CRMMatrix.nl.
Все эти системы — настоящий высший пилотаж в CRM-программировании. Рано или поздно такие продукты буду сверхпоплярны и у российских компаний.


Как узнать бюджеты конкурентов?

Следующий момент — про бюджеты. Как ведут себя основные конкуренты в поиске? В принципе, такие системы уже разработаны, взять хотя бы Ашмановский SiteAuditor. Но умеют ли эти системы следить за бюджетом контекстной рекламы в поиске? К сожалению, нет. А других способов узнать, сколько платит та или иная компания в контекстной рекламе нет.

Сложно ли это с технической точки зрения? Не слишком: по сути это просто парсинг поисковой выдачи. Да, будут определённые проблемы с поисковиками, которые непременно будут стараться помешать это сделать. Но теоретически возможно распарсить стандартную поисковую выдачу, использовав органический и платный поиск, определить место этих объявлений в контекстной рекламе, распарсить Личный кабинет, сделав средние ставки. Затем остаётся только сделать предположение по ставке на основе сформированного пула ключевых слов, по которому и осуществлялся парсинг поисковой выдачи. В результате можно сарегировать совокупный бюджет конкурента.

Причём есть такой момент: парсинг — это особенность российского менталитета. Например, Google свободно выдаёт API, поэтому через специальные продукты каждый может получить эту информацию. Пока что есть целый ряд программных продуктов, нацеленных на анализ конкурентной среды на уровне стратегических бюджетов. Например, из отчётов компании «Капитал Тур» видно, что компания начала инвестировать в это отрасль перед сезоном. За рубежом полно таких систем, признанные лидеры: компании Compete.com и Sistrix.de.


О важности тестинга

Как улучшить сайт? Только скрупулёзный тестинг. Компании такого толка уже существуют это и UsabilityLab, и UA Design, и Usethics. Но инструментов для этого пока нет. Даже «зубры» в юзабилити-проблемах по-прежнему проводят человеческое юзер-тестирование, записывая всё на видео. Хорошо, эффективно, но дорого. Для небольших компаний такой путь просто не подходит, тогда как программный продукт они вполне могли бы позволить купить себе.

Как можно решать эти проблемы собственными силами? Самый очевидный путь — «конспектирование» поведения пользователя на сайте. Тогда можно будет просто задать системе вопрос: «покажите мне посетителя сайта из Москвы, который, начав оформление заказа, до конца его не довёл». Затем можно провести анализ поведения такого пользователя: куда он заходил, где щёлкал и водил мышкой. Наглядная карта поведения с точностью, приближающейся к абсолютной, поможет определить причину «ухода» потенциального клиента.

Совсем недавно появился программный продукт WebVisor, впоследствии интегрированный в «Яндекс. Метрику». Прообразом для этой системы была программа Tealeaf — во всех отношениях крутая, полезная, но дорогостоящая.

Ещё одна идея «умного» тестинга. Американцы в компании whatusersdo.com. создали специальную панель, они нанимают за определённую плату какое-то количество людей и дают им доступ к ней. Тогда каждый владелец интернет-магазина сможет зайти на некий сайт и попросить провести тестинг его ресурса по определённым показателям (материальное благосостояние, возраст, пол, регион проживания). После того, как сайт добавлен в систему, он выпадает подходящим участникам проекта, которые и тестируют этот ресурс, зарабатывая на этом деньги. В результате обе стороны остаются в выигрыше.

Полезны и сайты для быстрого анализа ресурсов — вроде Siteray. Выглядит это так: пользователь вводить адрес сайта, а система прогоняет его через всевозможные анализаторы. Проверяется всё: соответствия стандартам W3C и правильности html-кода, правильность метатегов и метаконтента, соответствие строгим SEO-требованиям. После прогона сайта по такой системе выдаётся масса полезных рекомендаций, которые можно распечатать и отнести в IT-отдел. Конечно, это не волшебная таблетка эффективности, но базовые рекомендации от непредвзятого «аналитика» — это всегда важно и нужно.


Как быстро создавать мобильные сайты?

Ещё идея: как можно создать мобильный сайт быстро? Без ручной «перевёрстки»? Компания Mobify создала некий системный продукт, позволяющий делать копии «больших» сайтов для мобильных устройств.

Всё действительно предельно автоматизировано, система сама меняет CSS-стили, настраивает и доводить до ума. Презентация компании уверяет, что всё работает с первого раза, не глючит и не виснет, попадая в разрешение идеально. Нажать две кнопки для создания мобильного сайта — это очень удобно!


Как сегментировать контент правильно?

А сколько бывает проблем с сегментацией контента? Практика неизменно свидетельствует о том, что кастомизированный контент всегда хорошо, тогда как «бездонные» в прямом смысле хранилища информации только пугают. Очевидная вещь с потрясающими перспективами, а программных решений для этого пока нет. Сейчас приходится вручную сплитовать трафик, продумывая системы распознавания. Долго, тяжело.

Тиражные сервисы, призванные облегчить такую работу, конечно же, существуют, например — BtBuckets.com. Идея сервиса проста: заказчик отдаёт адрес своего сайта, создавая два варианта страниц, которые должны видеть пользователи. Затем через особый интерфейс нужно набрать свод правил, по которым должны разделяться пользователи. Всё!

В итоге прописанные категории пользователей видят одну и ту же страницу по-разному. BtBuckets.com хорош своей интеграцией с Facebook, поэтому таргетинг можно делать по социально-демографическим показателям, одновременно учитывая запросы с контекстной рекламы и поисковиков. Можно таргетировать и по адресам, поисковым запросам. Вариантов выбора огромное количество, а перспективы налицо. Разделение контента по соцдему и согласно поведенческому таргетингу — это реально и очень перспективно.

В качестве заключения

Последнее. Сегодня аутсорсинг логистики интернет-магазинов как никогда популярен. По сути такие модели существуют уже давно. Пример — компания Docdata, контролирующая рынок интрент-логистики в Нидерландах. На нашем рынке тоже появляются подобные системы. Все технологии, о которых шла речь, — совсем скоро появятся на российском рынке. Пришло время действовать и внедрять современные решения в свой интернет-бизнес!

© Prup.ru


Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

КАЛЕНДАРЬ

«    Ноябрь 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
27282930 

ОПРОС

Каких материалов не хватает

Оптимизация (SEO)
Дизайн сайта
Контент
Манимейкинг
Продвижение














Биржа контента. Копирайтинг, рерайтинг, перевод текстов.