Video je trend! Mnoho našich klientů, kteří nyní redesignují korporátní web nebo produktovou microsite, aktivně využívá video jako alternativní a pro určitý typ zákazníků lépe stravitelnou formu prezentace produktových informací.

Adobe SiteCatalyst přináší podporu pro měření videa na širokém spektru přehrávačů pomocí mnoha metrik, jako jsou počet spuštění (Total Views), zhlédnutý čas (Time Spent) a podíl zhlédnutých videí (Completion Rate). Samozřejmostí je provázání těchto metrik na veškerá data o prodejích.

Segmentace zákazníků

Výraznou motivací pro implementaci měření videa může být možnost segmentovat návštěvníky. SiteCatalyst umožňuje provádět segmentaci nad všemi dostupnými daty v reálném čase. Budete mít tedy možnost srovnávat objednávky jednotlivých produktů či služeb v závislosti na tom, zda daný člověk zhlédl konkrétní video, nebo zda si vůbec nějaké video před objednávkou alespoň spustil.

Reálný příklad: Produktové video Garance u ING Pojišťovny

ING Pojišťovna před nedávnem zprovoznila novou prodejní microsite, na které propaguje své online produkty mimo jiné i pomocí videa vkládaného na web ze serverů YouTube.

Zajímalo nás, jaký vliv může mít zhlédnutí videa na produktové stránce Investiční pojištění Garance Plus (stránka Microsite | Product Detail | Unit Linked na screenshotu dole), popisující výhody tohoto produktu, na přechod do formuláře s možností on-line sjednání produktu (stránka Microsite | Form | Unit Linked).

Pro tento účel jsme vytvořili segment návštěvníků, kteří si kdykoliv v minulosti alespoň 1× spustili video propagující produkt Garance a srovnali jej se segmentem návštěvníků, kteří si toto video nikdy nepustili.

Podíl lidí v segmentu návštěvníků, kteří video viděli a pokračovali v narýsované cestě směrem ke sjednání, je přibližně 3× vyšší než v případě segmentu návštěvníků, kteří video ani jednou nespustili (vzhledem k ochraně dat našeho klienta jsme konkrétní data v reportu smazali). Navíc zanedbáme-li návštěvníky, kteří i přes shlédnutí videa stránku opustí (exits), pak přímo do formuláře přechází více než polovina návštěvníků. V neposlední řadě se vlivem zhlédnutí videa snížil samotný exit rate. Video tedy plní svůj účel velmi dobře.

Technologie a podporované přehrávače

Měření videa funguje díky kódu JavaScript, který se přidá ke kódu přehrávače videa. V případě videa (na rozdíl od běžného kódu SiteCatalyst) dochází k předání dat o videu až při prvním spuštění. Dále pak přehrávač posílá informace během přehrávání v pravidelných intervalech nebo v předem specifikovaném čase stopáže. Samozřejmostí je odeslání dat při zastavení, anebo dokončení přehrávání videa.

SiteCatalyst umožňuje měřit informace z většiny běžně používaných přehrávačů videa. Mezi podporované technologie patří ActionScript pro Flash, také jako OSMF, .NET v případě Silverlight, a v neposlední řadě JavaScript pro takřka všechny zbylé webové video přehrávače (Windows Media Player, Quicktime ad.).

Měřit lze i videa vložená ze serveru YouTube. Je dobré upozornit, že sesbíraná data pochází výhradně z přehrávače umístěném na vašem webu a s daty o přehrávání přímo na youtube.com je přímo propojit nelze.

Reporty

SiteCatalyst nabízí řadu reportů pro hodnocení výkonu videa na webu.

Video Overview Report

Report Video Overview Report nabízí rychlý přehled o všech videích na vašem webu. Je složen z agregovaných údajů o videu na webu celkově, několika grafů zobrazujících výkonnost nejsledovaněj­ších videí.

Tento report Vám umožní rychle identifikovat videa s nadstandardním počtem spuštění, vysokým podílem dokončených zhlédnutí a zhlédnutým časem.

Videos Report

Pro srovnání všech videí podle libovolných metrik je k dispozici Videos Report. V základním nastavení zobrazuje informace o počtu spuštění (Total Views), celkovém zhlédnutém čase (Video Time Viewed) a počtu zhlédnutých videí (Video Completes) pro každé video na webu. Kliknutím na název videa lze navíc přejít do největšího detailu, který SiteCatalyst nabízí a to je Video Detail Report.

Video Detail Report

Video Detail report přináší detailní pohled na interakci návštěvníka s konkrétním videem. V závislosti na implementaci SiteCatalyst lze každé video například rozdělit na několik stejně časově dlouhých segmentu (Video Segments) a sledovat postupný „odpad“ diváku v průběhu přehrávání. Lze také definovat libovolný počet pevně stanovených milníku (Milestones) a zjistit kolik procent diváků tyto milníky zhlédlo (v horším případě – kolik nikoliv).

Proč se pustit do implementace měření videa?

Závěrem shrňme důvody, pro které je dobré investovat prostředky do implementace videa v rámci SiteCatalyst. Tento nástroj podporuje široké spektrum přehrávačů a jeho nasazení není vůbec složité. Video je, jak vyplývá z příkladu ING Pojišťovny, efektivní způsob komunikace s návštěvníky. Navíc díky segmentaci návštěvníků a pokročilé analýze dat je možné snadno sledovat a hodnotit vliv videí na engagement a konverzi (například uzavření obchodu on-line).

 

Napište první komentář!

Jak jistě víte, pořádáme pravidelně setkání Web Analytics Wednesday (WAW), na kterém se potkávají lidé spjatí s analytikou na webu – od kovaných analytiků, přes grafiky až po marketéry. Tentokrát mělo setkání podtitul A/B testování webů se zaměřením na praktické zkušenosti s testováním. Jedním z přednášejících byl také Martin Snížek, spoluzakladatel Optimics, který má s testováním mnohaleté zkušenosti. Na konkrétních příkladech testů (mimojiné i z vlastní praxe) vysvětloval co a jak zafungovalo a na co si dát u testování pozor.

Pokud jste na WAWu nebyli, máte příležitost se na přednášky Martina Snížka a Josefa Hose (AVAST Software) podívat na videu.

Martin Snížek (Optimics): Jak zařídit, aby vaše A/B testy přinášely výsledky

Josef Hos (AVAST Software): Freemium v praxi

 

Napište první komentář!

Proč váš e-shop nepřesvědčí větší množství návštěvníků k nákupu? Identifikovali jsme 5 nejčastějších problémů na českých e-shopech – vyhýbáte se jim?

1. Neatraktivní prezentace produktů

Nabízené produkty v e-shopu musí kupujícího přesvědčit na první pohled. Tomu mohou napomoci kvalitní a velké fotografie, detailní popisy a zvýraznění předností. Někteří provozovatelé svůj e-shop vnímají jako on-line skladiště, ale pro úspěšný prodej by měl na zákazníky spíše působit jako lákavá výkladní skříň. Je třeba pamatovat na to, že středem zákazníkovy pozornosti není samotný e-shop, ale především jeho produkty.

Atraktivní grafika, dobrá viditelnost klíčových prvků nebo možnost prohlédnout si produkt z různých úhlů, dokáží na zákazníka přesvědčivě zapůsobit. Důležitá je také možnost diskuze s prodejcem, který umí zákazníkovi kvalifikovaně poradit, případně fórum s hodnocením a názory kupujících.

2. Nekvalitní předvýběr nabízeného zboží

Dokázat nabídnout správné zboží je pro úspěch e-shopu velmi důležité a významnou roli při tom může hrát i předvýběr nabízených produktů. Obchodník musí dobře rozumět svému sortimentu a dokázat nabídnout zákazníkům nejčastější volby pro jeho potřeby.

Řada návštěvníků e-shopů si nechá ráda poradit a uvítají v široké nabídce doporučení na zajímavé výrobky, akční nabídky nebo na nejoblíbenější produkty v jednotlivých kategoriích. Díky tomu se může prodejce odpovídajícím způsobem na poptávku připravit tím, že bude mít oblíbené zboží skladem a hned jej po objednávce může distribuovat nakupujícím.

Zde obvykle platí pravidlo, že zhruba 20 % nabízených produktů se prodává nejčastěji a tvoří i většinu obratu, takže je na prodejci, aby je uměl šikovně nakombinovat, doporučit a aby tyto položky měl v dostatečném množství připravené na skladě.

3. Chybějící cross-sell a up-sell

Pro úspěšný prodej by zboží v e-shopu mělo být vzájemně provázané podle podobnosti a uživateli by měly být nabídnuty jak možné alternativy, tak i další související produkty a doplňky. Šikovně doporučené zboží, které se kupujícímu může hodit (nebo které koupili v souvislosti s nabízeným produktem zákazníci před ním) pak může příznivě zvýšit nejen obrat e-shopu, ale i spokojenost zákazníka, který v jedné objednávce získá vše, co může potřebovat.

Jak křížový prodej (cross-sell), zaměřený na doporučování souvisejícího zboží, tak i navyšovací prodej (up-sell), jehož cílem je nabídnout výrobek vyšší kategorie, je vhodné dělat sofistikovaně a personalizovaně se zacílením na specifický subsegment zákazníků a jejich oblíbené kategorie. Přitom je možné využít informace o předchozích nákupech a preferencích konkrétního uživatele. Pokud tyto informace nejsou k dispozici, například u nového zákazníka, lze vždy alespoň nabídnout to, co společně kupovali jiní zákazníci.

4. Nedodržování dodacích termínů a nejasná komunikace o stavu objednávky

Častou chybou, která zákazníka spolehlivě odradí od dalšího nákupu, je nedodržení dodacího termínu. Zákazník by měl mít jasnou představu o průběhu objednávky a přehledně vidět kroky, jimiž v procesu dodávky prochází (ideálem je detailní tracking stavu každé objednávky).

Pokud z nějakého důvodu prodejce zboží není schopný dodat, měl by zákazníkovi vše alespoň srozumitelně vysvětlit a dát mu realistický termín doručení, než jej nechávat v nejistotě. Klíčová je v takové situaci aktivní komunikace se zákazníkem.

5. Slabé odlišení se od konkurence

Záplava zejména generických e-shopů na českém trhu přinesla problém s jejich vzájemným odlišením, zdůrazněním jejich předností a jedinečnosti. To pak vede k tomu, že si zákazník ani nepamatuje, ve kterém internetovém obchodě nakoupil, a příště si nemusí vzpomenout nejen na svoje přihlašovací jméno a heslo, ale často ani na URL či název e-shopu. Dokázat zákazníka zaujmout něčím specifickým a jedinečným v rámci existující konkurence se stejným sortimentem může být klíčovým faktorem k tomu, aby se návštěvník nakoupil.

Jedineční můžete být třeba v šíři a rozmanitosti sortimentu, dostupnosti specifického zboží, v kvalitní asistenci zákazníkovi, v dodacích podmínkách, v garancích a záruce nebo v zákaznickém servisu.

 

Komentáře: 2

Pokud se chystáte na Web Analytics Wednesday, určitě jste zaznamenali, že nebudeme mluvit o webové analytice, ale o zákaznické analytice. Bude to tak trošku historická událost, protože termín zákaznická analytika (v angličtině customer analytics) se v ČR dosud nepoužíval. Nejde nám ale o samoúčelné zavedení nového buzzwordu. Vždyť webová analytika si teprve v letošním roce dokázala vydobýt a pevně obhájit své místo pod sluncem marketingového budgetu, tak proč si komplikovat situaci?

Jednoduše proto, že webová analytika ve své podstatě naráží na omezení, která limitují její přínos pouze na jediný kanál, tj. web. Je sice skutečně pravda, že díky webové analytice můžete identifikovat příležitosti pro zlepšení webových metrik jako je konverzní poměr. Teprve ale když se postavíte jako pěšák v první linii proti majitelům a ředitelům firem, abyste jim prodali webovou analytiku, a když si smočíte ruce v mnoha různých analytických projektech, dojdete po čase k závěru, že konverzní poměr může, ale také vůbec nemusí korelovat s obratem a ziskem firmy.

Problém je tím komplikovanější, že data o obratu a zisku firmy jsou v drtivé většině případů zcela oddělena od webových dat a v marketingové praxi se také bohužel běžně nepoužívá mechanismus tzv. kontrolovaného experimentu, díky kterému lze odlišit skutečnou kauzalitu od pouhé korelace. Jinak řečeno, bez kontrolovaného experimentu nelze nikdy zcela správně vyčíslit vliv změny na webu na obrat či zisk firmy.

Zákaznická analytika v tomto digitalizovaném světě se neobejde bez webové analytiky, ale navazuje tam, kde digitální svět končí. Primárně zkoumá vývoj chování individuálních zákazníků v čase a v interakci s produkty, kampaněmi a prodejními a servisními kanály firmy. Nejdůležitější metrikou je hodnota zákazníka, což v jednoduchosti může být suma hodnoty všech předešlých nákupů, ale lépe suma čisté marže všech předešlých nákupů a všech očekávaných budoucích nákupů. Na základě těchto vztahů pak zákaznická analytika definuje behaviorální segmenty. Je důležité zmínit, že tato behaviorální segmentace se zásadně liší od tradiční demografické a lifestylové segmentace, jejímž výstupem jsou spíše persony, nebo-li profily typických zákazníků, které jsou v čase v podstatě neměnné. Naproti tomu behaviorální segmentace rozděluje zákazníky do skupin na základě jejich chování.

Příkladem může být jednoduchý segment zákazníků, kteří nenakoupili déle než 1 rok. Tím, že je tento segment zákazníků definovaný vzhledem k jejich chování v čase, budou do něj s postupem času přibývat noví zákazníci, kteří nenakupují, a naopak z něj zmizí zákazníci, kteří se probudí a znovu nakoupí – a to vše s ohledem na okamžik, vzhledem ke kterému je formule „déle než 1 rok“ vztažena.

Ale zpět k rozdílu mezi webovou a zákaznickou analytikou. Webová analytika pracuje s daty všech, tj. zejména anonymních návštěvníků webu a obvykle vede k úpravám webu, jejichž cílem je zlepšit obecně uživatelskou zkušenost bez ohledu na to, zda se jedná o nové či stávající zákazníky a zvýšit tak celkovou obchodní výkonnost webu.

Zákaznická analytika pracuje naopak pouze s daty stávajících zákazníků, ke kterým existují identifikační a kontaktní údaje a kompletní historie jejich transakcí. Zákaznickou analytiku lze proto využít jak pro direct marketing, tj. přímé oslovení konkrétního segmentu zákazníků emailem, dopisem, telefonátem apod., tak pro celkové vyhodnocení ziskovosti firmy a to i včetně forecastu do budoucna. Cílem zákaznické analytiky je vždy zvyšovat hodnotu zákazníků.

V dalších dílech tohoto seriálu o zákaznické analytice se pokusím vysvětlit všechny důležité koncepty zákaznické analytiky a ukázat vám konkrétní příklady z praxe. Pokud vás nějaké téma zajímá více do hloubky, pište prosím do komentářů. 

Již tuto středu 30.11. se také koná další Web Analytics Wednesday. Společně s Radkem Hrachovcem, Tomášem Jindříškem, se mnou a dalšími účastníky můžete diskutovat na téma loajality, konverze a retence v online retailu. Více informací o programu a odkaz na bezplatnou registraci najdete na webu Web Analytics Wednesday.

 

Napište první komentář!

S ČSOB Pojišťovnou spolupracujeme již od roku 2009, a měli jsme tak příležitost pracovat na mnoha projektech, které zvyšují výkonnost jejího online marketingu. Dva z těchto projektů bychom vám nyní rádi více představili:

• Redesign webu a aplikací pro sjednání (čerstvě vyhrál ve WebTop100 2011)
• Optimalizace produktu pojištění vozidel s využitím dat z Adobe/Omniture SiteCatalyst

Díky oběma projektům zvýšila ČSOB Pojišťovna konverzní poměry, počty sjednaných pojistek i jejich průměrnou výši. Podrobné výsledky i postup, jak jsme se k nim dostali, se nám podařilo dostat do 4 stránek případové studie:

Velmi si zakládáme na tom, že spolupráce s Optimics přináší klientovi výsledky. A další případové studie máme již teď v přípravě, máte se na co těšit.

Související články:

• Optimalizace webu Kentico Software – kompletní případová studie

 

Napište první komentář!

Search je drahý, kampaně nefungují a spotřebitelé nakupují méně a méně. Jak získávat další zákazníky? Jednou z odpovědí je zaměřit se na efektivitu svého webu a businessu, zjistit jestli neztrácíte zákazníky na cestě mezi klikem z kampaně a zaplacením objednávky. Na jedné straně je možnost získání desítek procent obratu a zákazníků navíc, na druhé straně náklady na takovou optimalizaci. S naší kalkulačkou si můžete snadno spočítat, jestli se to vyplatí ve vašem případě!

Ale ještě než vám ukážu odkaz na kalkulačku, dovolte mi připomenout přínosy zvyšování výkonnosti webu.

Co získáte díky zvyšování výkonnosti webu:

1. Více zákazníků

Hlavní přínos je zjevný: více zákazníků z online kanálu a vyšší obrat. A nemusíte přitom investovat jedinou další korunu do reklamy – stačí se zaměřit na své zákazníky a na to, jak je setkání s vaším webem a businessem pro ně dobrou zkušeností.

2. Vyšší marže

Díky výkonnějšímu webu dokážete ze stejných peněz na reklamu a ze stejného objemu návštěvnosti vytěžit více objednávek, prodat více zboží nebo vašich služeb. Marketingový náklad na každého zákazníka se tím pádem sníží, čímž se vám významně zvýší marže na zákazníka a celková ziskovost firmy.

A zejména ve chvílích krize, kdy se ceny snižují v důsledku konkurence i nákupního chování lidí, může být vyšší ziskovost rozhodující pro to, kdo na trhu přežije a kdo již nevydrží. Díky ziskovosti a lepší práci se zákazníky bude zkrátka váš business stát na pevnějších nohou.

3. Můžete platit za návštěvníky více

Ať si návštěvníky webu kupujete přes PPC, kontextovou reklamu, affiliate program nebo e-mailing, vždy se u výkonnostních formátů reklamy dostanete k ceně za jednoho návštěvníka, kterou by vaše reklama neměla překročit. Když ale dokážete vyšší procento návštěvníků přeměnit v zákazníky, můžete si dovolit za každého návštěvníka dát více peněz – často vyšší částku než vaše konkurence. Mohou se vám tak otevřít nové možnosti na poli reklamy, které se vám dříve nevyplatilo užívat (a nevyplatí se užívat ani vaší konkurenci). Díky tomu můžete začít získávat větší část trhu, a vaši konkurenti s tím nemohou nic dělat.

4. Předběhnete konkurenci

Oblast optimalizace (zvyšování) výkonnosti webu a online businessu je dnes možná tam, kde byl kolem roku 2004 search marketing. První, kdo se do něj tenkrát pustili, získali levně kvanta návštěvníků z vyhledávačů a vybudovali online firmy se zajímavým obratem. Kdo se pouští do novinky první, získává obvykle největší výhodu. Nenechte udělat vaši konkurenci první krok v příští velké věci!

Kalkulačka: spočítejte si návratnost peněz vložených do zvýšení výkonnosti

Vedle benefitů vyplývajících ze zvyšování výkonnosti je však třeba počítat i s náklady:

• na specialisty, kteří dokáží zanalyzovat web, jeho zákazníky a navrhnout ty správné úpravy a A/B testy
• na vývojáře a grafiky, kteří dokáží na vašem webu úpravy realizovat

Vše vám spočítá naše kalkulačka, kterou si můžete zdarma stáhnout a začít používat:

Kalkulačka má dvě verze: pro weby, které přímo přes internet prodávají (e-commerce weby), a pro weby, které přes web získávají kontakty (leady), se kterými dále pracují. Stačí vyplnit vašimi údaji červená pole (u každého se zobrazí poměrně podrobná nápověda), a vpravo poté vidíte výsledek.

Kalkulačka také pro jednoduchost nebere v úvahu některé přínosy zvyšování výkonnosti:

• Finanční přínos změn získaných optimalizací počítá pouze v horizontu jednoho roku – běžně se ale změny na webu nachází i 2–3 roky, tím se tedy mohou přínosy projektu navýšit.
• Nepočítá se s dlouhodobou hodnotou zákazníka. Když získáte díky zvýšené efektivitě webu více zákazníků, dá se předpokládat, že se z nich určitá část v následujících měsících či letech vrátí. Tím se opět finanční přínos zvýšené výkonnosti zvětšuje.

Pokud vám návratnost investice do zvýšení výkonnosti vyjde pozitivně, není na co čekat. Ozvěte se nám a můžeme se od vaší kalkulace odrazit k vyšší efektivitě vašeho online businessu!

Související články:

• 6 měsíců zvyšování výkonnosti webu zdarma
• Pokročilé nástroje webové analytiky (aneb až vám Google Analytics přestanou stačit)

 

Napište první komentář!