これは、Sotmarketオンラインストアのサイトがどのように作成され、会社が成長するにつれてトラフィックアトラクションチャネルとの作業がどのように変わったかについての物語です。

プロジェクトの再設計。 開始する

2010年、店舗はオーガニックトラフィックの飽和状態に近づきました。 注文の約70％がコールセンターを通じて行われ、サイトを通じて処理されたのは30％のみでした。 ほとんどの注文が効率的にコールセンターを通過する場合、有料のトラフィックソースで作業を拡大することは不可能であることは明らかでした。





ブランド変更に加えて、再設計の作業には約9か月かかりました。 再起動の4か月後、次の統計をまとめました。

• 注文の74％はサイト全体で発行され、18％はコールバックで発行されました。
• セッションごとに表示される3.7ページと再設計前の2.6ページ。
• 作成されたオーダーへの変換は32％増加しました。

起動時には、サイトの推奨アルゴリズムは未加工でしたが、電話による注文の確認と組み合わせて、販売マージンが21％増加し、コールセンターのオペレーターによる注文処理の時間が減少しました。



再設計プロセスでは、トラフィックの主な発生源であるサイトの検索エンジン最適化に特に注意が払われました。 ここでは、ユーザー向けコンテンツと技術的な最適化スキームとの妥協点を見つける必要がありました。 2010年から2014年にかけて、オーガニックトラフィックはほぼ7倍に増加しました。1か月あたりのセッション数は60万から410万（ブランドリクエストを除く）です。



2014年初頭、OWOXの同僚の協力を得て、ロシアで初めてサイトでのユーザーアクションを追跡する100以上のイベントでGoogle Universal Analyticsを実装しました。 また、データの視覚化と分析のためにQliqViewの実装を開始しました。



同じ年に、オンラインストアの2回目の大規模な再設計を開始しました。 重要なタスクは、モバイルデバイスのユーザー向けにサイトを調整およびパーソナライズすることでした。



プロモーション、ニュースレター、アフィリエイト販売が新しいセールスドライバーになりました。



在庫ページは、大多数の小売業者にとって最も弱いテンプレートです。 通常、これはカタログで特定の製品を見つける方法へのリンクを含むテキストのフットクロス、または不器用に作成された全体の写真のいずれかです。



私たちの場合、アクションのランディングページは、既存のシェア、アクションの主な条件、およびアクションに参加する商品間の迅速な移行が可能な最小のキャップによって区別されました。 このページテンプレートは、アフィリエイトとダイレクトメールトラフィックに焦点を合わせていました。 したがって、これらのチャネルを介した購入への変換は、通常の図解テキストページよりも平均21.7％高くなりました 。





オンラインストアのマーケティングにおけるエンジニアリングとデザインは、そのマーチャンダイジングの可能性を決定します。 ほとんどの予測アルゴリズムは、正しい視覚的コンテキストがある場合にのみ効果的です。



プログラムで画像の背景を変更します。 サプライヤーの製品のほとんどすべての写真は白い背景で提供されます。これにより、製品の画像を再クリッピングなしに別の背景に転送することはできません。 数時間の手作業なしで色付きの基板を設計するために、人間の知覚の不完全さを利用しました。



人間の目は、比較の可能性なしに、トーンの違いを見ません。 したがって、たとえば、2つのモニターが画面上の同一の画像の隣になるまで、2つのモニターの色の表現の違いに気付きません。



そのため、解決策は、HTMLレイアウトの上に96〜98％の透明度を持つカラーレイヤーを課すことでした。 同時に、製品ブロックにカーソルを合わせると、逆の効果が作成されました。 「灰色」の背景のオーバーレイを削除すると、画像の明るさとコントラストが戻り、他の背景に対してより魅力的になります。







カタログ内の製品ブロック。 次の種類のブロック設計を区別できます。

• ステータス別：在庫あり、注文中、ラベル付き（在庫あり、新品、割引）、利用不可、バスケット内。 製品が一時的に販売から取り下げられた場合、顧客に少なくとも到着通知にサインアップする機会を与え、製品がすでにバスケットにあるとき、すぐにそれに切り替える機会を与えることは価値があります。
• 写真のタイプ別：水平、垂直。 細長いブロックは誰にとっても適していません。 たとえば、テレビやカメラの写真は、多くの場合、携帯電話よりも幅広で幅が狭くなります。
• ブロックサイズにより、200x300ピクセルの標準サイズのバナーを直接出力に統合できました。 そのような配置は通常、ネイティブ性のために高いCTRを持ちます。

レスポンシブサイトの場合、情報が徐々に増加するという原則が広まっています。 たとえば、製品ブロックにカーソルを合わせると、追加のコンテンツが表示されます。 などのアプローチ 検索エンジン最適化のタスクとコンテンツの通常の認識のバランスを取ることができます。







インターフェース要素 正式なGUIにより、インターフェイスがより直感的になるだけでなく、いくつかのデザイナーや開発者が取り組んでいるプロジェクトに質の高いサポートを提供できます。







知覚管理。 サイトヘッダーは、次の3つの論理階層に編成されています。

• 反転は、ナビゲーションの基本要素であるロゴ、メニュー、検索、バスケットを組み合わせたものです。 このデザインでは、色のコントラストが最初に視聴者の注目を集めます。
• 補助ナビゲーションは、拡大されたピンサイズとピクトグラムによって強調表示されます。
• 3番目のレベルに移動する追加のナビゲーションは、カタログの特定のセクションに適応し、クライアントの中で最も人気のあるセクションを伝えます。

フッターは、クライアントの個人アカウントの対話型セクションを統合します。選択および表示された製品、ヘルプツール、エンドツーエンドのユーザーID。これはオペレーターがクライアントのセッションを表示するために使用します。

アフィリエイトマーケティング。 クリッカーの時代

2010〜2011年には、トラフィックと注文の積極的な成長により、 独自のアフィリエイトプログラム。 数百の直接接続パートナーが注文を引き付け、売上の一部を受け取りました。



2012年には、ロシアでCPAネットワークが活発に成長しました。 当時、各アフィリエイトネットワークには、一定量の一意のトラフィックがありました。 それらのそれぞれに接続するのが好都合だった理由。 その年の夏までに、5か月未満で、同社は20を超えるアフィリエイトネットワークと統合されました。



12月には、2400万人以上のユニークユーザーがSotmarket Webサイトにアクセスしました。これは当時のRunetのオーディエンスの約3分の1でした。 2013年1月から2月にかけて、トラフィックの増加が続き、売上の転換が減少し始めました。



独自の会計システムに基づいて完了した注文に対して支払うことのマイナスの影響を想像することは困難です。 ただし、実際には、アフィリエイトネットワークを使用する場合、広告主は直接のアフィリエイトプログラムとは対照的に、公開された広告の品質（サイト、コンテキスト、配置形式）を視覚的に制御することができません。 これは詐欺の大きな機会を開きます。





主な脆弱性は、最後に支払われたクリックのモデルによる注文の帰属です。 大量のインプレッションと大量のインプレッションにより、クリックマンとポパンダーのトラフィックは、主にオーガニックソースからもたらされた顧客を、コンバージョンへのわずかな実際の寄与で結び付け始めました。



次の3か月で、アフィリエイトプログラムの条件を大幅に更新し、詐欺フィルタリングシステムを導入しました。



トラフィック分析は 、ユーザーセッションの一連の技術的および行動的指標に基づいています。

• セッションの技術的特性：クリック、カーソルの移動、ページビューの数など。
• エントリポイント、内部サイトの移行、セッション中のターゲットアクションの達成。
• このパートナーがユーザーを引き付けるチェーンでトラフィックソースを書き換える頻度。

そのため、パートナーは宣言されたトラフィックのタイプに従って分類され、参照メトリックを定義しました。 特定の廊下以外の特定の指標からの逸脱は、詐欺として処理されました。 このような場合、システムはテストに合格したチェーン内の前のパートナーに注文を自動的に割り当てました。



参照トラフィックソースでのユーザーの行動の変化に加えて、フィルター設定も調整されました。 システムは手動でトレーニングされました。 高品質のトラフィックが詐欺としてマークされたとき、エラーがないわけではありません。 この場合、パートナーには手動で報酬が与えられました。 ただし、このような場合は1か月あたり0.4％以下でした。

有料および無料のトラフィックチャネル

上のグラフは、ラストクリックのモデルに従って、集客した顧客の分布とコストを示しています。 ブランドクエリは、ディスプレイトラフィックと検索トラフィックのチャネルから除外され、直接入力に含まれます。





注文または引き付けられた顧客の広告費用の計算は、広告費用を管理する最も簡単で最も一般的な方法であり、多くの場合、小規模なオンラインストアがそれに続きます。 商品、サービスの範囲の拡大、マーケティングミックスの増加により、 CPOからROMIへの有機的な移行があります。 トラフィック属性システムも変更されます。ラストクリックアカウンティングから分散モデルに、顧客のアトラクションチェーン内の各チャネルのソースが、コンバージョンへの貢献に比例して重みを獲得するとき。



広告費用のマーケティング割引を考慮することも賢明です。これらは、顧客を引き付けて維持するために提供される割引です。 たとえば、ダイレクトメールチャネル、ソーシャルネットワーク、クーポン、キャッシュバックトラフィックでは、割引の割合が最大です。 ただし、たとえば、平均請求額が高い場合、加入者は収益の最大25％を獲得できます。 さらに、ニュースレターは他のトラフィックチャネルの変換に大きく貢献しています。







最高の大量メール配信は、トリガーの生産性が3〜5倍劣っています。 したがって、プロジェクトの作業はそれらから始める必要があります。 大量メール送信のタスクは、クライアントとの関係を構築し、現在の戦術的な問題を通知して解決することです。



一括郵送：

• プロモーションと割引-定期購読者向けの特別なオファー。
• 季節とテーマ-夏、冬、または重要な休日のための新しいアイテム。
• コンテンツとニュース-販売中の新製品に関する情報、製品の使用方法、会社の製品に関する情報。

平均して、サイトを訪れる顧客の12〜16％が承認されています。 彼らは連絡先の詳細を知っています。 顧客の承認レベルは重要です。これは、ダイレクトメール通信が可能な視聴者の割合です。



トリガーメーリング：

• 行動-会社のウェブサイトでのユーザーの行動に関連します。 たとえば、放棄されたバスケット。
• イベント-外部イベントに関連。 たとえば、誕生日、地方の祝日など。
• トランザクション-購入および顧客関係履歴に関連します。 たとえば、注文する関連製品。

非接触ニュースレター

小売業者のウェブサイトのトラフィックの最大9％は、キャッシュバック（Sberbank Thank you、Mnogo.ru、Svyaznoy Clubなど）またはクーポンサービス（Groupon、Biglion、KupiKuponなど）のユーザーが作成できます。 これらは、これらの企業とすでに連絡先を共有している顧客です。 問題は、ユーザーが特定の店舗を訪れたこと、さらに特定の製品への関心についてはさらに気づいていないことです。



この視聴者は、通常、アフィリエイトモデル、 つまり 広告の支払いは、完了した取引に対して行われます。



パートナーに登録されたユーザーの遷移と、当社のWebサイト上の製品に対する彼の関心との間のギャップを埋めるために、顧客の個人情報および連絡先情報を送信せずに情報を交換するかなり簡単な方法を思い付きました。

• パートナーがレターを開くとき、またはサイトを訪問するときに登録ユーザーの一意の識別子を置き換えるパラメーターのピクセル 。 同様のテクノロジー（Cookiesマッチング）は 、たとえばRTBシステムで使用されます。
• ダイレクトメール用に情報が格納されたXMLカタログ 。 たとえば、Yandex.Market向けにストアが準備しているものと同様
• アドレスを保存し、訪問ページのパラメーターを解析したURLパーサーは、非同期JavaScriptです。
• PostgreSQL（後のHadoop、Hbaseスタック）は 、ユーザーセッションに関する情報を保存するデータウェアハウスです。
• データ交換を担当するAPI ：写真、製品、割引、特定のユーザーのパートナーへのレターチェーンのロジックの送信。

そのため、アフィリエイトニュースレターを開いたユーザーまたはサイトにログインしたユーザーにはCookieが設定されていたため、小売業者に移動したときの行動をさらに監視できます。 彼が店のウェブサイトにアクセスし、たとえばバスケットを形成して投げるとすぐに、システムは関連情報をパートナーに送信しました。



データ交換の鍵はユーザーIDです。 ニュースレターの作成はパートナーの側で行われ、メッセージを送信する前に連絡先の詳細が提供されました。 同様のトリガーにより、チャネル販売の25.5％が追加されました。



サービスと高品質の運用顧客サービスに取って代わるマーケティングができないことは注目に値します。 ただし、オンラインストアの3番目に大きい経費項目であるため、耐え難い安定器または強力な販売エンジンのいずれかになります。