CC BY
17
Разработка модели каналов продаж для интернет-магазина, работающего с колл-центром
А.С. Фесенко, Д.А. Степаненко, Г.В. Терехов, Ю.А. Орлова
Волгоградский государственный технический университет
Аннотация: В данной работе описаны проблемы выявления эффективных каналов продаж для сервисов, работающих с колл-центром. Представлено решение в виде многоуровневой модели каналов продаж, работающей с коллтрекингом при ограниченном количестве телефонных номеров. Данный подход может быть применен в сервисах малого и среднего бизнеса, которые не могут позволить себе большое количество телефонных номеров для коллтрекинга.
Ключевые слова: Канал продаж, контекстная реклама, коллтрекинг, колл-центр, маркетинг, Яндекс Директ, Google AdWords.
В сфере продаж и оказания услуг существуют разные способы поступления клиентов, например - реклама, визитки, поисковая выдача в Интернете и т.д. Способы поступления клиентов в компанию обычно называют "каналами продаж".
Важно понимать какие каналы продаж работают эффективно — приносят прибыль. В маркетинге для этого используется коэффициент ROI (Return On Investment) [1]. Это показатель возврата инвестиций, математически выражающийся так [2]:
R ОI =
с '
где G — доход от инвестиций; C — стоимость инвестиций. Данный коэффициент служит для оценки того, насколько успешным оказалось вложение и для сравнения эффективности инвестиций. Это актуально и для каналов продаж, ведь они могут быть платными (реклама) и бесплатными (поисковая выдача). Данный коэффициент можно отнести к детерминированным методам оценки эффективности маркетинговых исследований [3].
Наиболее популярным каналом продаж в Интернете является контекстная реклама. Использование контекстной рекламы в российском сегменте Интернета активно растет [4]. В сервисах Google AdWords и Яндекс.Директ контекстная реклама имеет одинаковую структуру — она представляется в виде кампаний, групп и объявлений [5, 6].
Для расчета ROI нужно знать доходы с рекламы и расходы на нее. Доходы для каждой рекламы рассчитывается из доходов заказов, созданных через эту рекламу. Каждое объявление имеет расходы за клики или показы. Расходы по каждому объявлению/группе/кампании можно легко получить из сервисов контекстной рекламы через их API [7, 8]. Чтобы получить для рекламы доходы по заказам, нужно рекламное объявление связывать с заказом.
Клиент может сделать заказ по телефону, например, позвонив в колл-центр по номеру телефона, который размещен на сайте. В таком случае для привязки заказа к объявлению, можно использовать технологию статического коллтрекинга [9].
Но для этого необходимо количество телефонных номеров, равное количеству объявлений. Если рекламных объявлений слишком много, то возникает проблема нехватки телефонов. В этом случае можно использовать динамический коллтрекинг. При динамическом коллтрекинге на сайте номер телефона выделяется под каждую браузерную сессию клиента. Количество номеров должно равняться максимальному количеству посетителей сайта в один промежуток времени, иначе у двух клиентов, пришедших из разных источников, будет один телефонный номер, что может привести к искажению данных при оценке эффективности каналов продаж.
Статический коллтрекинг лучше использовать при небольшом количестве отслеживаемых объявлений. Такой вид коллтрекинга не зависит от посещаемости сайта. Динамический коллтрекинг лучше использовать при
небольшой посещаемости сайта. Данный вид коллтрекинга может работать с неограниченным количеством отслеживаемых объявлений.
Большое количество телефонных номеров требует существенных затрат и тяжело в обслуживании. Многие сайты и сервисы не могут себе это позволить. Нужно сохранить передачу метаинформации заказа в звонок для менеджера колл-центра, поскольку это важно для повышения качества обслуживания.
Важно понимать, что некоторые каналы продаж являются платными, например, контекстная реклама, а некоторые бесплатными, например, органическая выдача. Выявлять эффективность платных каналов продаж важнее, чем эффективность бесплатных, так как на их содержание тратится больше денежных средств. Поэтому при ограниченном количестве телефонных номеров необходимо делать платные каналы более детализированными, а бесплатные менее детализированными.
Рекламных объявлений контекстной рекламы обычно очень много, и не каждый сервис может позволить себе большое количество телефонных номеров. Решить проблему можно уменьшением количества каналов продаж за счет уменьшения их детализации. Например, можно распределить 500 рекламных объявлений по 50 группам объявлений, объединенных по каким-либо признакам. Каждая из таких групп будет представлять собой отдельный канал продаж. Тогда при статическом коллтрекинге 50 телефонных номеров хватит на каждый канал.
Такой подход решает проблему нехватки телефонных номеров. Можно представлять каналы продаж как набор кампаний, набор групп или набор объявлений. Наиболее важные рекламные объявления можно выделять в отдельные каналы продаж, а менее важные объявления группировать, как один общий канал продаж. Со временем, если телефонных номеров станет больше, то этот общий канал продаж можно разбить на несколько более детализированных.
»нерный вестник Дона, №6 (2020) ¡vdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2020/6527
Для группировки рекламных объявлений в канале продаж достаточно использовать иТМ-метки [10]. Для группировки необходимых объявлений в канале продаж, в Ц^-ссылку объявления проставляются одинаковые ит-метки.
Описанное выше решение привело к разработке многоуровневой модели каналов продаж. Всего имеется 4 уровня каналов продаж. На рисунках 1-2 каналы обозначены овалами. Каналы разделяются на платные и бесплатные.
Рисунок 1 — Модель платных каналов продаж
На первом уровне находятся всего два канала продаж: "платный по-умолчанию" и "бесплатный по-умолчанию". "Платный по-умолчанию" используется для переходов по контекстной рекламе, "бесплатный по-умолчанию" для всех остальных переходов. Для работы модели достаточно всего этих двух каналов. Но если использовать только их, то эффективность можно узнать только для двух направлений — платные и бесплатные переходы. К тому же метаинформацию не получится передать в звонок оператору колл-центра.
На втором уровне заводятся каналы "по-умолчанию" для единиц метаданных. Если тип метаданных — "город", то единицами метаданных будут города: Москва, Санкт-Петербург и т.д. Для каждой региональной
»нерный вестник Дона, №6 (2020) ¡vdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2020/6527
единицы можно выделить канал продаж. Для остальных регионов без канала выделяется обобщенный канал продаж "остальные регионы".
Рисунок 2 — Модель бесплатных каналов продаж
На рисунках 1-2 выделены каналы продаж для Московской, Ленинградской областей и остальных регионов. Если клиент перейдет с рекламы на страницу сайта по Московской области, то для него определится канал продаж "платный по-умолчанию по Московской области" и будут показаны телефонные номера этого канала продаж. При звонке на эти номера, оператору колл-центра будет показан "Московский регион".
На третьем уровне каналы продаж заводятся для источника перехода. Для платных каналов продаж это сервисы контекстной рекламы. Для бесплатных каналов продаж это поисковые системы, социальные сети, прямой переход и внешний переход. Могут добавиться новые источники, и под них есть возможность завести каналы продаж.
Четвертый уровень есть только у платных каналов продаж. Здесь создаются каналы продаж под различные наборы рекламных объявлений. Эти каналы продаж имеют уникальный набор иТМ-меток. Чтобы объявление было привязано к каналу продаж, оно должно иметь в ссылке иТМ-метки этого канала. Канал продаж может включать в себя одно и более рекламное объявление. Такой канал можно закрывать и создавать несколько новых,
распределяя его рекламные объявления на новые каналы. Таким образом, канал продаж, объединяющий большое количество объявлений, декомпозируется на несколько более точных каналов. Это увеличивает точность сбора данных для оценки эффективности рекламы. Такой подход позволяет подстраиваться под любое количество телефонных номеров.
Данная модель каналов продаж была использована в одном из крупнейших сервисов бронирования туристических баз отдыха по России — МирТурбаз.
Литература
1. Samtani, G., Sadhwani D. Return on Investment (ROI) and Web Services // Web Services Business Strategies and Architectures. — Berkeley: Apress, 2002 — Ch. 1. — pp. 9—22.
2. Conversion Rate // The Digital Marketing Reference. — URL: marketingterms.com/dictionary/conversion_rate/ (дата обращ. 10.04.2020).
3. Хан Р. С. Оценка эффективности маркетинговых исследований с позиции экономических показателей // Инженерный вестник Дона. 2013. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2013/1936
4. Берёза Н.В. Современные тенденции развития мирового и российского рынка информационных услуг // Инженерный вестник Дона. 2012. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2012/758
5. О Яндекс.Директе: справочный центр // Яндекс Справка: официальный сайт. — URL : yandex.ru/support/direct/ (дата обращ. 10.04.2020).
6. Справка — Google Реклама: справочный центр // Справка — Google: официальный сайт. — URL: support.google.com/google-ads/ (дата обращ. 10.04.2020).
7. API Директа: документация // Технологии Яндекса: официальный сайт. — URL: yandex.ru/dev/direct/ (дата обращ. 10.04.2020).
8. Ad Words API: документация // Google Developers: официальный сайт. — URL: developers.google.com/adwords/api/docs/ (дата обращ. 10.04.2020).
9. Zehr W. [et al.] Call Tracking Technology Selection Model / Technology Development. Innovation, Technology, and Knowledge Management / edited by T. Daim [et al.]. — Cham: Springer 2014. — Ch. 2. — pp. 23—42.
10. Специальные кампании: описание UTM-меток: Справка — Google Analytics // Справка — Google: официальный сайт. — URL: support.google.com/analytics/answer/1033863 (дата обращ. 10.04.2020).
References
1. Samtani G., Sadhwani D. Web Services Business Strategies and Architectures. Berkeley: Apress, 2002. pp. 9—22.
2. Conversion Rate. The Digital Marketing Reference. URL: marketingterms.com/dictionary/conversion_rate/ (accessed 10/04/20).
3. Khan R. S. Inzhenernyj vestnik Dona, 2013, №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2013/1936.
4. Bereza N.V. Inzhenernyj vestnik Dona, 2012, № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2012/758.
5. O YAndeks. Direkte: spravochnyy tsentr [About Yandex.Direct: help center]. Yandex Support: official site. URL: yandex.ru/support/direct/ (accessed 10/04/20).
6. Spravka - Google Reklama: spravochnyy tsentr [Google Analytics Help: help center]. Google Help: official site. URL: support.google.com/analytics (accessed 10/04/20).
7. API Direkta: dokumentatsiya [Yandex.Direct API: documentation]. Yandex Technologies: official site. URL: yandex.ru/dev/direct/ (accessed 10/04/20).
8. Ad Words API: dokumentatsiya [AdWords API: documentation]. Google Developers: official site. URL: developers.google.com/adwords/api/docs/ (accessed 10/04/20).
9. Zehr W. Technology Development. Innovation, Technology, and Knowledge Management. Cham: Springer, 2014. pp. 23—42.
10. Spetsial'nyye kampanii : opisaniye UTM-metok : Spravka - Google Analytics [Special campaign : description of UTM-parameters : Google Analytics Help]. Google Help: official site. URL: support.google.com/analytics/answer/1033863 (accessed 10/04/20).
