Conveadの仕組み：コンセプトから実装まで-パート1

私たちは何とか飲んで、eコマースの問題について議論し、既存のすべての分析サービスは非常に重要なことを行う方法を知らないか、セットアップするには複雑すぎるため、お互いに不平を言いました。 しかし、私たちは技術的にリテラシーのある人であり、イベントをGoogleアナリティクスに転送する方法さえ理解できないという事実に苦しんでいる人は何人いますか？



そこで、オンラインストアが最も簡単な方法でコンバージョンを増やすのに役立つサービスを作成し、ストア自体の特別な変更を必要としないというアイデアを思いつきました。 そして最も重要なことは、サービス自体は、最も重要な機能の最小限のセットで、非常にシンプルでなければなりません。



そして、店主にとって最も重要なことは何ですか？ もちろん良い変換です！ 低いコンバージョン率は、大多数のオンラインストアの主な頭痛の種です。 マーケティング担当者とUXデザイナーが戦っているのはこの指標のためであり、有効性の重要なパラメータとしてそれを監視するのはまさに店舗の所有者です。



もちろん、出席率が低いという問題はまだありますが、私たちは回心とは異なり、それに影響を与えることはできません。 そして、その重要性の程度は、最終的には、依然としてコンバージョンに大きく依存しています。 あなたの小さなオンラインストアは1日100人（非常に少ない）が訪れますが、コンバージョン率は30％（夢は悪くない、ええ）で、1日に33の注文があります！ 交通量の少ない小さな店にとっては悪くないですか？



一般的に、このように判断して、私たちは回心のために戦うことにしました！ そこで、 Conveadサービスのアイデアが生まれました （英語の「Convert your Lead」の略）。 私たちの主なアイデアは、オンラインストアを許可するサービスを作成することでした。

• あなたの訪問者を知り、覚えてください。
• いくつかの基準に従ってそれらを正しくセグメント化します。
• オンラインストアがどのように機能するか、そのボトルネックがどこにあるのか、訪問者がどこに落ちているのか（一般的および個々のセグメントの両方）を明確に見る
• これらのセグメントに何らかの形で影響を与え、購入を促し、コンバージョンを増やす。
• これらの影響の有効性を評価し、必要に応じて調整します。この機能を「分析とアクションの組み合わせ」と呼びました。

また、サービスに必要な消費者の質を決定しました。

• 特別な知識を必要としない最も単純なセットアップである最小エントリしきい値がある。
• 1日あたりの最小ユーザー時間を必要とし、影響を最大限に自動化し、重要な指標をわかりやすく視覚化する。

そこで、目を閉じてGoogleアナリティクスをカスタマイズできる上級マーケターや、必要に応じてストアをカスタマイズできるプログラマーではなく、小さなストアの普通の平均的な所有者に焦点を当てることを決定しました。



Vasyaには複雑な分析ツールを掘り下げる時間がなく、「コホート分析」と「A / Bテスト」という言葉が怖いです。 彼は、彼に何人の人が来たのか、何人が落ちたのか、これが起こったライフサイクルのどの段階で、そして彼が今日どのような回心をしたのか、簡単かつ明確に彼に説明されたいです。 そして理想的には、魔法のボタンを押して「すべてが良くなる」ようにします。



私は、他のサービスに対する当社のサービスの競争上の優位性について説明したり、機能を比較したりするつもりはありません。 第一に、我々はまだベータ版であり、多くの機能はまだそこにありません、そして第二に、記事はそれについてではありません。 この記事と次の記事では、開発中に遭遇したすべての困難、私たちが行った技術的および組織的決定、それらの有効性のトピックに関する議論、そしておそらくフィードバックやアドバイスを得ることができます。

Conveadをどうやってやったの

新しいプロジェクトを開始するときは、常にウィッシュリストと利用可能なリソースの間で妥協点を見つける必要があります。 そのような瞬間、私はいつも悪魔が片方の肩に座って耳にささやくときの写真を提示します。 誰も何もできないサービスを必要としません！ 急な前線を作って、人々は自分の目で愛します！」そして、他方では-天使、そして言う：「私たちはお金に限りがあります。 最小限のコストで仮説をテストする必要があります。 「MVPでExcelへのエクスポートがなく、レイアウトがミュートされる場合、だれも死なないでしょう！」



プロトタイプ（別名MVP）の開発に1.5-2か月の制限を設定することにしました。 MVPは、最低限必要なもののみを含めることにしました。

• 訪問者と訪問に関する情報を収集します。
• セグメンテーションと分析。

したがって、現在のバージョンでは、Conveadは情報を収集および分析できますが、訪問者に影響を与えることはまだできません。 ちなみに、彼らはエクセルにエクスポートしました、それを気にしてください:)



Conveadを考案したとき、次のWebサイトのビジネスモデルに焦点を当てることに決めました。

• eコマース
• サース
• マーケットプレイス
• メディア

各接続サイトは、動作するモデルを示す必要があると想定されています。 以下に説明する必要があるのはなぜですか。 現在のベータ版では、eコマースモデルのみが利用可能です。



各ビジネスモデルは、サイト上の特定の訪問者のライフサイクルを想定しています。 このようなライフサイクルは、訪問者が目的の結果を達成するために発生する必要がある一連のイベントで構成されています。 簡略化された形式では、このライフサイクルは特定のページへの連続した訪問として表すことができます。 このようなページは、サイトの主要な指標を決定する鍵であるため、 キーページと呼ばれます。



接続サイトのビジネスモデルは、事前定義されたキーページのセットだけでなく、メインインジケーターと見なされるインジケーター、およびこれらのインジケーターの値が「良い」または「悪い」と見なされるものも決定します。



eコマースモデルでは、次の重要なページを考慮します。

• 製品カード（カタログ、検索など-重要なログインページ）
• ショッピングカート
• チェックアウト
• 注文確認

eコマースサイトのスキームを以下に示します。







ユーザーがConveadにアクセスするたびに表示されるのは、主なインジケーターを備えたこのスキームです。 記事の最後にあるリストから本を読む人は、この概要をよく知っているでしょう。



青い円では、着信トラフィックの分布が上部にグラフィカルに表示されます。

• 帰還-何らかの衝撃の結果として帰還できた人々。
• 有料-有料ソース。
• 直接-直接呼び出し。
• 検索-検索エンジンからの訪問。
• ウイルス-「ウイルス」ソース（これまでのところ、これは単なるソーシャルネットワークであると単純に信じています）。

これらのソースを合わせると、訪問の100％を占めます。 この図は、訪問者がライフサイクルに沿ってどのように移動するかを示しています。 特定の段階で、それらは落ちます（サイトを離れます）。これは、サイトのこの部分で何かを変更する必要があるというサイト所有者へのシグナルとして機能します。



図の赤い碑文の下のパーセンテージが低いほど、より良いです。 Vasyaは簡単に理解できます。



ダイアグラムの隣には、メインインジケーターを備えたシンプルなプレートがまだあります。

• コンバージョン率
• 購入数
• 平均チェック
• 総収入

重要な指標は、すべてのトラフィックまたは特定のセグメント（以下のセグメント）で追跡でき、過去の期間の指標と比較され、全体的なダイナミクスが決定されます。 数字は、主要な指標の表だけでなく、ライフサイクル図でも変化します。 たとえば、一般的にコンバージョン率は悪くありませんが、モバイルデバイスを使用しているユーザーでは、カートページからの直帰率が非常に高いことがわかります。 これは、モバイルバージョンのサイトのこのページに何か問題があることを示している可能性があります。



一般に、サイトの監視およびライフサイクル管理機能の開発には大きな計画があります。 たとえば、一定の量の代表的なデータがある場合、そのような変換レベルがあるという事実を述べるだけでなく、同様のパラメーター（テーマ、地域など）を持つ他の店舗の変換レベルと比較したいと思います。現在のパフォーマンスが業界平均と比較してどれだけ良いか悪いかについて結論を導きます。



ここから、利用可能な影響チャネルの1つを介して、選択した訪問者のセグメントに影響を与えて、パフォーマンスを向上させることもできます。 理想的には、このように表示されます：インジケーターが「悪い」場合、Conveadはダイアグラムのこのステップを赤く塗りつぶし、「改善」ボタンをクリックして目的の効果を選択することで状況を改善することを提案します（以下の効果の詳細）。

現在のベータ機能と将来の計画

最初のバージョンでは、データを蓄積して分析する機能（パッシブパーツ）を提供し、Conveadに影響を与え、何らかの形で状況を変更し（アクティブパーツ）、分析の機能を拡張することを考えました。



したがって、MVPは少しできることがあります。

1. サイトへの訪問者を識別して認識し、オンラインアクティビティを表示し、サイトとのやり取りの履歴を記憶します。
2. 各訪問者からの収入を数えます。
3. 訪問者をセグメント化します。
4. すべてのトラフィックに関して、およびセグメントのコンテキストで、サイトのメインインジケータのメトリックを表示します。

インターフェースのスクリーンショット（クリック可能）：

訪問者のリスト（「収益」セグメントを選択）

ビジターカード

今後の計画

影響



Conveadは分析のためだけでなく、サイト訪問者に積極的に影響を与えるためのツールとして考えられていましたが、主な機能である露出は現在のバージョンではまだ実装されていません。 近い将来にそれを開始します。



そもそも、私たちは次の暴露経路に専念することにしました。

1. ページのパーソナライズ：ウィジェット、ページの一部の交換など（「オンライン露出」）。
2. 電子メールメッセージ（「オフライン公開」）。

アイデアは、オフラインの影響の助けを借りて、すでにサイトを離れた訪問者を呼び戻そうとし、オンラインの影響の助けを借りて、現在のアクティブな訪問者に購入を動機付けることができるということです。



すべての露出チャンネルはセグメントをサポートするため、露出を可能な限りパーソナライズできます。



影響の適用の可能性のあるケース：

1. 別のセグメントで1週間前にサイトに最後にアクセスしたすべての訪問者を強調するために、製品ページを見て、何も購入しませんでした。 「戻って来て、すべてを許します！」という電子メールメッセージを送信します。ライフサイクル図のすぐ上に、この方法で戻ることができた人の割合が表示されます。
2. 私たちが知っている訪問者の製品ページのh1を変更するオンラインインパクトを作成し、そこに彼の名前を入力します：「アルカディ、まあ、フィリップスGC 8620アイアンを買ってください！」。
3. 特定のセグメントに分類される訪問者向けにプロモーションコード付きのウィジェットを表示するオンライン公開を作成します（たとえば、今日は誕生日を迎える、または3回目にサイトにログインするが、何も購入しない）。

自動化された訪問者マスターデータ収集



多くの場合、影響のケースを考えることができますが、もちろん、ターゲットを絞った影響の全体的な考えは、訪問者のプライバシーの難攻不落の壁に分解されます。 結局のところ、もし彼が彼自身について何も言わなかったら、私たちは概して彼について何も知らず、最もおいしいセグメンテーションのケースを実装することはできません。



この場合、自動的に決定された訪問者の場所、訪問者のサイトへの訪問数、最後の訪問日、特定の重要なページへの訪問など、共通の特徴に応じたセグメンテーションのコンテンツのままです。



データが多いほど、それらをより柔軟にセグメント化でき、より効率的に行動できます。 ただし、そのようなデータを収集することは、店舗の所有者にとって本当の頭痛の種です。 私たちの夢は、訪問者に関するデータを独自に収集する必要性から彼らを救うことです。 まあ、または少なくとも必要なアクションの数を最小限に抑えて、ストアに固有のパラメーターのみを渡します。



私たちは、ユーザーまたはストアの所有者を邪魔することなく、ユーザーに関する最大量のデータを合法的に収集する方法について引き続き考えています。 理想的には、Convead側で可能な限り自動化された人（性別、年齢、婚ital状況、仕事、興味など）のセグメント化に役立つすべてのデータの受信を確認したいと考えています。 明らかに、これには多くの障害があり、もちろん私たちはそれらについて知っています。 しかし、このテーマに関していくつかのアイデアがあり、それらを実装できることを願っています。 誰かがこのテーマに関して良い提案をしているなら、コメントしてください！ :)



統合



ああ、これは魔法の言葉「統合」です！ 独自のAPIがありませんか？ はい、あなたは下の後方サービスです！ 実際、「統合」とは、まず、独自のパブリックAPIではなく、プラグインの形でeCommerceの最も一般的なCMSおよびSaaSサービスへのConvead統合を意味します。



私たちが考えたのは、なぜ貧しいVasyaが苦しんで、彼のストアのライフサイクル、キーページを設定し、これらのVasyaの大部分がよく知られているプラ​​ットフォームまたはSaaSサービスを使用している場合、JavaScriptスニペットを配置するように頼む必要があるのですか？ ですから、Vasya、あなたは長い間苦しむ必要はありません-最も一般的なeコマースソリューションのプラグインの開発を当面の計画に含めました。



既存の機能の改善



私たちは、私たちが設定した期限にベータ版をリリースすることを急いでいたので、まだいくつかの設備を犠牲にしなければなりませんでした。



近い将来、次のことを計画します。

• セグメンテーション機能を改善します（条件からチェーンを作成できるようにします）。
• 収益の分析を展開します（注文金額だけでなく、重要なパラメーター（注文のブランドまたは製品カテゴリのリストも）を受け入れます）。
• メインインジケーターの美しいトレンドチャート（残念ながらあまり美しくないストアもあります）を追加します。

おわりに

衰退した資本主義の国では、今日のeコマース市場は私たちよりはるかに発達しており、インターネットマーケティングなどのトピックに関する興味深い本を書いている賢い人がたくさんいます。たとえば、主にこれらの本に触発されました。

• リーンスタートアップ：今日の起業家がいかに継続的なイノベーションを使用して根本的に成功するビジネスを作成するか by Eric Ries
• リーン分析：データを使用してより良いスタートアップをより速く構築する（リーンシリーズ） by Alistair Croll
• ブライアンクリフトンによるGoogleアナリティクスによる高度なウェブ指標

ところで、オンラインストアの所有者にそれらを読むことは有用でしょう。 もちろん、これはこのトピックに関する優れた資料の完全なリストではありません。コメントで補足することを提案します。 あなたの意見では、ロシアの著者がこのトピックに関して価値のあるものを持っているかどうかを調べることは特に興味深いでしょう。



私たちにとって、これはこの種のサービスを開発した最初の経験だったので、たくさん伝えたいと思います。 残念ながら、1つの記事内ですべてを合わせるのは難しいため、この資料を2つの部分に分けることにしました。



次の部分（現在の部分が興味深い場合）では、どのような困難に遭遇したか、特定の技術的および組織的決定をどのように行ったかについて話をします。 Ruby-on-Rails、Postgres、Redis、Sidekiq、JavaScript、パーティション分割テーブル、負荷テストなどの言葉を使用して、最大限のおいしい技術的な詳細を提供しようとします。 これまでのところ、アイデアは、すべての経験を積んだ同志に耳を傾け、このトピックに関する議論を行えるようにするために、「問題/状況の説明-決定」という形式でこれらすべてを提示することです。



実際、まだ多くの計画とアイデアがあります。 私たちの能力以上のもの。 したがって、Conveadを試して、このアイデアやそのアイデアについてサポートフォーラムに投票したり、自分のアイデアを提供したりする人々に感謝します。



今日から、プロジェクトはクローズドベータテストの段階に入ります。 適切なフォームでhttp://convead.comにメールアドレスを残すことでアクセスできます。



PS一般に、記事は技術プロジェクトマネージャーとしてdlukyanovによって公開されることになっていたが、彼はこのためのカルマを持っていません。