Максим Полкунов
Co-founder Weekend Agency

Прогнозирование продаж билетов через Интернет

1
Анализ бренда
2
Анализ конкурентов
3
Анализ органических источников: SEO, социальные сети
4
Статистика прошлых мероприятий или аналогичных кейсов
5
Инструменты прогнозов: Яндекс.Директ, Google Adwords
6
Анализ целевой аудитории. База ретаргета, сегменты метрики. Парсеры
7
Прогноз. Корректировка погрешности
8
Тестовая кампания и изменения прогноза
Концепция мероприятия есть, команду вы согласовали, кажется, даже нашли площадку для проведения, но не хватает одного − уверенности в том, что всё это будет продаваться и пользоваться спросом. Можно опираться на опыт прошлых лет или смотреть за конкурентами и рисковать, исходя из парадигмы, что бизнес это всегда риск. А можно минимизировать риски и попробовать просчитать, как же в действительности будут обстоять дела с продажами, на основе данных. Что для этого нужно?
Анализ бренда и его возможностей

Для начала, конечно, стоит проанализировать все «брендовые» запросы в поисковиках. Их объем, частоту и количество вариаций. Брендовые запросы − это когда потребитель ищет конкретно ваш продукт. Например, не «куда пойти» а «первозданная россия, выставка на выходных» . Он узнал о нем откуда-то извне и ищет его. Изучив количество запросов по вашему бренду через Wordstat, вы получите показатель того, сколько людей ищет конкретно ваш продукт. Эти запросы в поисковиках будет самыми эффективными и простыми с точки зрения прогнозирования конверсий поиска в покупку.
It is necessary to choose a visual aid that is appropriate for the material and audience.
Далее плюсуем все запросы по бренду и получаем сумму запросов.

При правильных настройках контекстной рекламы можно рассчитывать на то, что мы заберем до 10% от общего количества запросов к себе на сайт через рекламу. Иными словами, в данном случае, мы можем забрать до 150 кликов из 1500 запросов в несезон с формулировкой «Первозданная Россия». Данные запросы должны очень хорошо конвертироваться в продажи билетов. Можно смело рассчитывать на конверсию в 15%. Важно не забывать про сезонность в этом вопросе, ведь те показатели интереса которые были в декабре, будут совсем другими в январе.
Помимо брендовых запросов, у вас могут быть базы почтовых адресов, телефонов или подписчиков в социальных сетях. Их также можно использовать как ваши данные для аналитики будущих продаж. Во-первых, можно сделать рассылку; во-вторых, почтовые адреса можно загрузить в рекламные кабинеты; в-третьих, можно создать look-a-like-аудиторию, то есть найти пользователей по похожим потребительским характеристикам. Телефоны так же можно загрузить в рекламный кабинет, а по подписчикам можно сделать рассылку в соцсети, посты по ним. Не будем углубляться в методологию, но в целом тут просто нужно знать объем вашей аудитории и средний показатель того, как они конвертируются в продажу.

Анализ конкурентов

Вы знаете их, они знают вас, но что вы знаете про их бизнес? Давайте разберемся, как можно анализировать аудиторию конкурентов и как ее забирать.

Для начала стоит определить, кто является конкурентом в нашем случае «Первозданной России» . Это может быть выставка «Best of Russia» или фестиваль «Золотая черепаха ». С ними необходимо проделать то же самое − узнать, сколько людей их ищет в поисковиках, какое у них количество подписчиков и в целом что у них происходит с трафиком на сайте. Это можно сделать, например, через сервис similarweb.com
Аудитория конкурентов зачастую очень похожа на вашу. Следовательно, ее также можно конвертировать в продажи с довольно высокой конверсией. А еще есть сервисы, которые позволяют смотреть семантическое ядро сайта конкурента, по каким запросам идет поисковая выдача. Например, SpyWords:
Помимо этого, следует прогнать коллег через сервис pr-cy.ru, чтобы понять их поисковые запросы по контексту.

Анализ органических источников: SEO, социальные сети. Анализ семантического ядра

Еще двумя важными инструментами аналитики являются Яндекс.Метрика и Google Analytycs, которые позволяют анализировать трафик и его конвертацию в продажи из поисковых систем, порталов или соцсетей. Если есть данные о прошлых рекламных кампаниях, то это очень хорошо, на основе их можно выстраивать стратегию по оптимизации рекламных каналов и инструментов, а также масштабированию прибыльных. Для идеально прозрачной аналитики каналов привлечения клиентов необходимо использовать инструмент «электронной коммерции»:

Статистика прошлых мероприятий или аналогичных кейсов

Очень важно анкетировать тех, кто приходит на мероприятие и на основе этих данных делать дальнейшие прогнозы продаж. Во-первых, так можно понять, сколько какой канал приносит людей и сколько это стоит. Во-вторых, это позволяет убрать неэффективные каналы из работы и таким образом экономить деньги. В-третьих, конечно, это позволяет делать прогноз продаж на будущее.

Инструменты прогнозов: Яндекс.Директ, Google Adwords

Если такой инструмент, как Wordstat, позволяет анализировать объем интереса рынка к той или иной услуге, то рекламные кабинеты Яндекс.Директа и Google Adwords позволяют анализировать стоимость привлечения этой аудитории.
В данном интерфейсе мы считаем стоимость клика по разным объявлениям и получаем данные об их объемах и цене привлечения, из которой получится финальная стоимость продажи билета или регистрации.

Анализ целевой аудитории. База ретаргета, сегменты метрики. Парсеры

Для определения того, как лучше таргетироваться и оптимизировать кампании, необходимо анализировать пользовательские интересы, характеристики и различные сегменты. Например, для фотовыставки, это могут быть:

− мужчины, женщины, любители фотоаппаратов 27-35, Москва
− мужчины, блогеры 27-35 Москва + МО
− женщины, любители природы и животных, родители, 34-45, ЦАО
− женщины и мужчины, любители собак и кошек, 35-46, Москва
− молодые люди и девушки, волонтеры, пересечение с любителями собак 17-22, Москва

И так далее. Чем больше вы делаете сегментов и анализируете их поведение и реакцию на предложения о покупке билетов, тем больше вероятность, что вы попадете в супер-целевую аудиторию и отсечете ненужную. Также важно собирать и использовать базы для ретаргетирования аудитории: почтовые адреса, телефоны, айдишники, куки. От их размера и качества зависит качество рекламной кампании и ее результативность.

Прогноз. Воронка продаж. Как интерпретировать данные

Прогноз в общих чертах строится через создание воронки продаж. На верхней ее части находятся данные о количестве целевой аудитории или пользовательского спроса к тому или иному продукту. В средней части мы берем количество потенциального трафика и сколько из него можно конвертировать в клики. Дальше мы берем среднюю конверсию сайта или виджета продажи билетов или регистраций и получаем финальное число покупок.

Воронка может выглядеть так:
150 000
показов целевой аудитории в поиске Яндекса
12 000
кликов по объявлениям и переходов на сайт
144
транзакций при конверсии посещения страницы в продажу в 1,2%
Дальше умножаем 144 единицы на средний чек покупки. К примеру, если билет стоит 500 рублей, то можно учитывать коэффициент 2.3, так как люди не ходят на мероприятия по одному. 1150 − средний чек.
144*1150 = 165 600 рублей.
Осталось сделать так, чтобы отсечь неэффективные или дорогие каналы и увеличивать каналы с максимальной рентабельностью.

Тестовая кампания и изменения прогноза, постоянная оптимизация

Самое важное в интернет-маркетинге − это постоянное тестирование новых каналов, объявлений, креативов и гипотез. Важно понимать, что прогноз всегда имеет переменные. Основные это:

1
Стоимость клика
ведь конкуренты или другие игроки могут увеличивать или понижать бид
2
Конверсия креативов
это довольно сложно прогнозируемая метрика, которая имеет свойство колебаться в процентах, плюс со временем терять эффективность, так как аудитория перестает реагировать на одни и те же объявления
3
Конверсия сайта
на этапе планирования довольно сложно предугадать, как будет вести себя трафик. В процентном соотношении между 1% и 3% − 300% разницы, что может вылиться в сотни тысяч рублей, как и изменения любого из показателей.
В прогнозировании стратегии очень важно определить цель и общие показатели, однако стоит помнить, что финальный результат всегда может отличаться от плана, особенно если не следить и не анализировать происходящее в режиме реального времени и постоянно не влиять на метрики.


Другие материалы