Найти в Дзене
jam.agency

Как популярность бренда и уровень жизни влияют на конверсию интернет-магазина?

Видео-версия исследования Одна из основных переменных, влияющих на успех в онлайне, это коэффициент конверсии в покупку или обращение через сайт. Даже небольшое повышение конверсии сайта может дать заметный прирост прибыли, поэтому мы всегда стремимся ее повышать. Факторы, на которые мы можем быстро влиять в борьбе за повышение конверсии: По пунктам выше все примерно понятно. Тестируем разные варианты страниц и сегменты трафика - эффективные связки берем в работу. Но есть и внешние факторы, повлиять на которые напрямую невозможно, или очень долго: В данном кейсе рассмотрим 2 последних пункта Входные данные В рамках работы с одним из федеральных e-commerce проектов мы обратили внимание на сильные отличия коэффициента конверсии и среднего чека в разных регионах. При этом структура кампаний, посадочные страницы, ассортимент и цены совпадали, явной конкуренции со стороны местных игроков мы тоже не увидели. Хорошими результатами выделялись Москва и некоторые регионы, связанные с добычей
Оглавление

Видео-версия исследования

Одна из основных переменных, влияющих на успех в онлайне, это коэффициент конверсии в покупку или обращение через сайт. Даже небольшое повышение конверсии сайта может дать заметный прирост прибыли, поэтому мы всегда стремимся ее повышать.

Факторы, на которые мы можем быстро влиять в борьбе за повышение конверсии:

  • качество трафика
  • релевантность посадочных страниц (соответствие запросу пользователя)
  • отсутствие технических ошибок в работе сайта
  • удобство сайта для пользователей

По пунктам выше все примерно понятно. Тестируем разные варианты страниц и сегменты трафика - эффективные связки берем в работу. Но есть и внешние факторы, повлиять на которые напрямую невозможно, или очень долго:

  • сезонность
  • погода
  • предложение конкурентов
  • популярность бренда
  • уровень жизни в конкретном регионе

В данном кейсе рассмотрим 2 последних пункта

Входные данные

В рамках работы с одним из федеральных e-commerce проектов мы обратили внимание на сильные отличия коэффициента конверсии и среднего чека в разных регионах. При этом структура кампаний, посадочные страницы, ассортимент и цены совпадали, явной конкуренции со стороны местных игроков мы тоже не увидели.

Хорошими результатами выделялись Москва и некоторые регионы, связанные с добычей полезных ископаемых. В остальных регионах конверсия и средний чек были ниже - конверсия из-за того что дорого, а если и покупали, то с низким чеком.

Также мы предположили, что показатели были лучше в регионах, где бренд более известен. Чтобы подтвердить эти гипотезы, мы решили провести исследование.

Механизм расчета

У нас были данные по конверсии и среднему чеку в разрезе регионов за длительный период, необходимо было определить, как связаны с этими показателями популярность бренда и уровень жизни в регионах.

-2

Для измерения известности бренда ввели показатель «индекс популярности бренда», который для каждого региона рассчитывался следующим образом: ИПБ = брендовый запрос/маркерный запрос.

В качестве метрики, характеризующей уровень жизни, мы приняли среднюю заработную плату за 2019 год по данным Росстат.

-3

Чтобы определить связь, мы рассчитали коэффициент корреляции между интересующими нас величинами. Не будем подробно останавливаться на описании расчета, тем более в Excel и гугл-таблицах есть формула. Остановимся на самом смысле.

Коэффициент корреляции – это статистический показатель зависимости двух случайных величин. Он может принимать значения от «-1» до «+1». При этом, значение «-1» будет говорить об обратной корреляции между величинами, «0» - о нулевой корреляции, а «+1» - о полной корреляции величин. Чем ближе значение коэффициента корреляции к «+1», тем сильнее связь между двумя случайными величинами.

-4

Ниже представлены описание характера связи между величинами в зависимости от коэффициента корреляции.

-5

Анализ результатов

Из таблицы с коэффициентами корреляции можно сделать вывод, что наши гипотезы подтвердились. Популярность бренда влияет на конверсию, а уровень жизни - на оба показателя: конверсию и средний чек.

Отсортируем полученные данные по убыванию индекса популярности. Видим, что в регионах, где наш бренд популярен, конверсия заметно выше средней.

-6

Для сравнения данные нескольких регионов, в которых наш бренд знают плохо:

-7

Отсортируем данные по убыванию средней зарплаты. Видим, что в регионах с высокой зарплатой средний чек до 30% выше «бедных» регионов.

-8

Для сравнения данные по регионам с низкими зарплатами

-9

Более конкретно результаты звучат примерно так:

  • в Москве самые высокие значения индекса популярности и ЗП ⇒ как и по конверсии и среднему чеку
  • в Татарстане (домашний регион) достаточно низкая ЗП, но высокий индекс популярности ⇒ за счет этого хорошие показатели по конверсии и среднему чеку
  • в Самарской области наиболее низкая ЗП, но высокий индекс популярности ⇒ низкие значения по конверсии и среднему чеку

Выводы

Хорошо, теперь мы увидели, что на конверсию влияют внешние факторы, но как извлечь из этого пользу?

Вот пример гипотез, которые можно тестировать по итогу исследования:

  • В регионах с низким индексом популярности бренда и плохими показателями можно проводить медийные рекламные кампании с целью повышения узнаваемости бренда, что в свою очередь может привести к повышению конверсии и среднего чека
  • Во многих регионах с небольшой заработной платой может быть нецелесообразно конкурировать на внутреннем рынке из-за низкой платежеспособности населения и более бюджетных предложений на рынке. Если экономика не сходится, возможно лучше перераспределить ресурсы на более прибыльные регионы

О том, как можно использовать результаты исследования для создания оптимальной структуры кампаний и более логичной оптимизации мы расскажем в одном из следующих видео.

Ссылка на оригинал статьи