Как построить мультиворонку на примере Mailchimp и Google Analytics и оптимизировать её
Ясное дело, что если посадочная страница запутана, поломана регистрация или активация в продукте требует огромных трудозатрат со стороны пользователя, то тестирование текста письма и его call-to-action не принесёт ощутимых плодов.
А что делать, если ситуация не находится в подобной крайней точке, а проблемы размыты по всему пути пользователя (от письма до интерфейса продукта)? Конечно, можно просто составить несколько вариантов письма, проголосовать командой, даже провести A/B тест, разослать пользователям и успокоиться, но зачем, если в результате мы будем неэффективно опустошать канал?
Любой бизнес или стартап это сложный механизм, управление которым невозможно без обратной связи. Чтобы получить максимальный эффект, мы составим текст письма, разошлем первой партии пользователей, замерим результативность на каждом этапе воронки (Письмо — Посадочная Страница — Продукт), соберёмся командой для анализа результатов, поиска узких мест и генерации идей, воплотим идеи и повторим всё сначала. А потом ещё раз. И ещё. Помчали?
Вот один из наших случаев. Во время закрытой беты, мы активно рассылали инвайты, но некоторое количество пользователей их не получило. Это та аудитрия, которой продукт интересен, а следовательно, стоит им напомнить о том, что мы выпустились и у нас есть бесплатный тариф.
Настраивать воронку и экспериментировать я буду с помощью нашего сервиса hopox.
Всё начинается с идеи. Вот как она звучит:
Если вы заметили, я сразу проставил ожидаемый результат. Это своего рода прогноз и в то же время минимальный порог успешности идеи. Если заказов будет меньше, затраты на реализацию идеи вряд ли окупятся и о масштабировании тут не может быть и речи.
Эта идея, как и любая другая, для воплощения требует ряда предварительных работ:
Так, задачи мы описали, раздали коллегам, теперь время писать письмо. Изначальный вариант содержал пару кнопок-ссылок на руководство (немного про HADI циклы и идеологию data-driven marketing), и ссылку на регистрацию в сервисе. В целом достаточно, чтобы протестировать.
Для того, чтобы отследить путь пользователя из письма в продукт, я промаркировал ссылку на посадочную страницу UTM-меткой. Посадочная страница настроена таким образом, что транслирует эти метки в продукт. Благодаря этому теперь я могу настроить метрику в гипотезе так, чтобы сервис считал покупки только теми пользователями, которые были привлечены нашей email кампанией:
После окончания периода тестирования гипотезы мы получили 0 покупок. Гипотеза провалилась. Почему это произошло? Очевидно, что что-то помешало пользователи пройти воронку от начала до конца. Для того, чтобы понять, что именно, нам необходимо построить воронку и проанализировать наиболее узкие места.
Для работ цикличного характера, а также для работ с ключевыми метриками бизнеса в hopox есть раздел “Сводка”. Это и есть та самая панель управления бизнесом, которая связывает эксперименты команды с их результатами в количественном виде. На этой панели всегда можно посмотреть, как реализация определённой идеи повлияла на ключевые показатели, как быстро движется команда, сколько идей генерирует, насколько сфокусирована и куда “летит” бизнес или стартап.
Воронка это такая своеобразная лента конвеера, по которой движется пользователь, а в наших интересах — провести его до конца. Хочу заметить, что hopox получает все данные из различных источников аналитики, а соответсвенно важной ценностью является возможность строить мультиворонки, где каждый этап может представлять данные из различных источников (Ведь путь пользователя часто не покрывается одной системой аналитики, как и в нашем примере).
В итоге, наша воронка должна выглядеть так:
- Количество прочитанных писем (источник: Mailchimp)
- Количество переходов на посадочную страницу из письма (источник: Mailchimp)
- Количество пользователей, кликнувших на “Получить доступ” на посадочной странице (источник: Google Analytics)
- Количество пользователей, которые нажали “Оплатить” в сервисе (источник: Google Analytics)
- Количество пользователей, которые попали на итоговую страницу оплаты (источник: Google Analytics)