Как получать максимум от вложений в ИТ-разработку e-commerce продуктов?

Как получать максимум от вложений в ИТ-разработку e-commerce продуктов?

Автор: Юрий Филатов, генеральный директор и основатель технологической компании Create

Методики прогнозирования и оценки экономического эффекта, или как построить процесс принятия решений в разработке, чтобы зарабатывать больше.

Введение

В среднем/ крупном интернет-проекте зарываются пяти и шестизначные суммы на разработку и эксплуатацию ежемесячно.

Каждое изменение, которое заметит пользователь в вашем продукте, будет стоить сотни тысяч рублей.

В год вы можете выкатить около 10 крупных изменений, которые дадут серьезный эффект.

Какие критерии принятия решений о приоритетах для ИТ-разработки вы используете?

Обычная ситуация:

  • Собственник: Нам нужна уникальная технология сортировки и подборки товаров для клиентов.
  • Руководитель направления: Это было согласовано на совете директоров в роадмэпе полгода назад, надо делать.
  • Дизайнер: Нам нужно сделать редизайн, он устарел. Ну или хотя бы вот эту иконку поправить.
  • Менеджер: Я видел у конкурентов такую фишку, давайте также сделаем!
  • Маркетолог: Нам нужно сделать лендинг под акцию и изменения для SEO тут и тут.
  • Разработчик: Нужно отрефакторить этот кусок системы, давайте поставим в бэклог.
  • Кто-то в офисе: Давайте сделаем форум!

У каждого предложения конечно же есть то или иное объяснение и аргументация.

Мы предлагаем систематизировать аргументы и построить процесс принятия решений в ИТ-разработке, направленный на увеличение выручки.

Customer Development

Первый вес в приоритезации задачам дает ценность для пользователей. Оценить, какие факторы действительно влияют на принятие решений, мы предлагаем с помощью опросов.

Первая проблема – у вас вероятно разные типы клиентов и волнуют этих людей совершенно разные вещи. Вторая проблема – оценка планового удовлетворения от внедрения изменений.

По шагам:

  1. Составляем типовых персонажей с разными характеристиками и группируем.
  2. Выписываем планируемые задачи – факторы, которые на наш взгляд влияют на принятие решений клиентами (например, удобно оплачивать онлайн или нет, важна быстрая доставка или нет и т.д.).
  3. Составляем анкету, где ненавязчиво выясняем, насколько важны для них эти факторы. На самом деле это сложное упражнение, рекомендуем к справочным материалам прочитать Алана Купера “Об интерфейсе”.
  4. Берем выборку пользователей по группам и делим на постоянные/ новые, у них поведение отличается.
  5. Проводим опросы и соотносим ответы – ищем наиболее типичный сценарий принятия решения.

Выглядит результат следующим образом:

По каждому типу клиентов мы соотносим схожие варианты ответов (вопросы в анкете должны быть одни и те же) и вычленяем наиболее важные для принятия решения факторы.

Количество на ваше усмотрение, мы берем от 10 до 50, тут важно не количество, а качество соответствия портрета аудитории фокус-группе.

Факторный анализ конкурентов

Мы выявили факторы, которые важны для принятия решений нашим клиентам.

Второй фильтр – это рынок. Многие конкуренты уже работают с этими факторами и тестируют другие гипотезы.

Чтобы найти наилучшее решение задачи вашего пользователя, нужно сопоставить, как ваши конкуренты отвечают на запросы пользователей.

Выявление факторов и их формирование – это непростой процесс. Он сильно зависит от категории, в которой вы работаете. В одежде это будут одни факторы, в автозапчастях другие, в недвижимости третьи.

Тем не менее, мы составили список из ~ 50 популярных для e-comemrce факторов, которые влияют на принятие решений. Шаблон доступен по ссылке.

В процессе работы выявленные факторы нужно дополнять и сопоставлять с ситуацией конкурентов.

Оценка экономического эффекта

Что важно для пользователей и что уже предлагает рынок мы знаем. Последний и важнейший шаг – оценить, как это может повлиять на наши показатели.

Unit-экономика

Более или менее стандартная модель экономики магазина:

 

Наша задача — определить, какой показатель оказывает наибольшее влияние на выручку.

Увеличиваем каждый показатель на 10% и смотрим результат изменения выручки. Так определяем наиболее весомый показатель.

У этого метода есть недостаток: вероятна ситуация, когда добиться увеличения конверсии на 20% проще, чем добиться увеличения среднего чека на 10%. Но при прочих равных условиях, вы получите надежный инструмент управления экономикой сайта.

Бэклог задач

Осталось все привести к единой логике. Для этого мы используем следующий инструмент.

Инструмент, изображенный на картинке – по ссылке.

Данные заполняются по неделям.

Входящий трафик – выгружаем данные по входящему трафику, сегментируем по каналам для отслеживания эффективности и понимания приоритетов для маркетинга.

Средний чек – выгружаем данные по среднему чеку.

Повторные покупки – выгружаем данные по количеству повторных покупок.

Воронка – строим воронку магазина по ключевым страницам (берем основной сценарий, но можно выстроить и по альтернативным) и выгружаем данные по конверсиям из страницы в страницу. Сводим в общую конверсию.

Планирование

Собираем задачи в скоупы и вносим планируемые затраты и изменения в показателях по конверсионной воронке. Смотрим, какие задачи могут дать наибольший эффект по изменению выручки и срокам окупаемости.

Прогноз изменений строится на основании доступных данных о применении бенч-марков (например, покупка без регистрации от 3 до 15% к общей конверсии и т.п.)

Исходя из ваших бизнес-приоритетов и планируемых значений – приоритезируем задачи и отправляем в разработку.

Сбор и анализ данных

Отследить точный эффект по каждой задаче на конкретный показатель удается рекдо. Некоторые задачи принесут эффект через несколько месяцев. Выкатываются задачи скоупами и часто взаимосвязанными, что затрудняет четкое отслеживание влияния на выручку конкретного изменения.

Поэтому мы предлагаем отслеживать динамику изменений по планируемым показателям. К примеру, мы запланировали 10 задач, 3 из них влияют на средний чек, 4 на повторные покупки и 3 на конверсию по страницам. По итогам месяца мы смотрим на динамику – меняются ли эти три показателя по результатам имплементации или нет.

Результаты измеряем по фактической динамике выручки в прошедшем периоде (и фактические затраты на их имплементацию) – если она растет, то какие бы мы задачи не делали, для бизнеса это в плюс. Решение о том, что повлияло на показатели точно и наилучшим образом лучше принимать специалисту-продуктологу, постоянно работающему с этим продуктом. Также можно проверить А/В-тестированием.

Резюме

Чтобы прогнозируемо влиять на выручку и прибыль продукта, используйте несколько этапов фильтрации:

  1. Customer Development – спросите пользователей, что для них важно. Систематизируйте ответы, вычлените самые важные факторы для принятия решений.
  2. Факторный анализ конкурентов – проверьте, что и как предлагают для решения проблем пользователей конкуренты уже сегодня. Это поможет найти оптимальное и даже новое решение в вашем продукте.
  3. Unit-экономика – нужно четко понимать, на какой показатель нам выгоднее всего влиять.
  4. Бэклог – прогнозируйте изменение показателей на основании исторических данных или доступных на рынке. Оценивайте эффективность по изменениям в выручке, себестоимости и срокам окупаемости задач.

Бонус

Несколько решений, которые дают экономический эффект.

  • Заказ в 1 клик + 10-15% к ARPU
  • Сервис рекомендаций товаров + 3-15% к ARPU
  • Аналогичные товары +20% конверсии
  • Онлайн-консультант +16% к конверсии
  • Избранное для зарегистрированных +15% к выручке
  • Одностраничный чекаут +10 % к конверсии
  • Попап с подпиской на рассылку + 500 % к базе подписчиков
  • Подтверждение безопасности платежей + 10 % конверсии в онлайн-оплату
  • Убираем ненужные фильтры +27% конверсии
  • Попап с персонализованными скидками +60% конверсии
Автор: Юрий Филатов

Подписаться на новости

Читайте также

1 марта / Комментарии

Продающий email-маркетинг: главная метрика, о которой вы благополучно забыли

Разбираем статистику email-рассылок и всплывающих окон, почему вы не знаете реального эффекта от письма и как компании на этом теряют покупателей. Поделимся крутым подходом в анализе рассылок, чтобы вы могли оценить влияние каждого письма на продажи (или другие целевые действия).

далее →

27 февраля / Комментарии

У 69% директоров направления e-commerce увеличилась зарплата в 2016 году

Результаты исследования «ДНК e-commerce директора», проведенного международной рекрутинговой компанией Hays в России.

далее →

17 февраля / Комментарии

Тренды eсommerce: мужчины VS женщины

Просторы Интернета дали нашим современникам такие возможности для шоппинга, каких мы не могли себе представить еще десять лет назад. Пресс-центр PayOnline решил разобраться, насколько отличается поведение мужчин и женщин при совершении покупок в Интернете, - и подготовил инфографику «Мужчины VS женщины. Тренды eCommerce».

далее →

16 февраля / Комментарии

Ближайшие перспективы и направления развития интернет-торговли

Национальная ассоциация дистанционной торговли (НАДТ), лидер российского рынка экспресс-доставки DPD и ведущий логистический оператор рынка e-commerce PickPoint, объявили итоги исследования e-Commerce FUTURUM 2022, включающие оценку популярных ИТ-концептов, технологий и сервисов для онлайн-торговли и вероятность их развития в ближайшем будущем.

далее →

13 февраля / Комментарии

Возраст имеет значение. Особенности восприятия рекламы

Для анализа мы использовали методику пассивного наблюдения за посетителями сайтов, разработанную исследовательской компанией Online Market Intelligence (OMI). Она позволяет определять базовые параметры работы интернет-магазинов без проведения опросов. При этом у ресечеров имеется достаточно много информации не только о действиях посетителей, но и их социально-демографических параметрах: поле, возрасте, доходе, численности семьи, наличие детей и др.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook