Ну ладно-ладно, не расходитесь пока, прочитайте статью. Конечно, контент-маркетинг работает, я занимаюсь им семь лет и вижу результаты. Однако не могу доказать это математически.
Пару месяцев назад я задумалась, как на цифрах увидеть влияние контент-маркетинга на продажи: мы активно ведём блог с июля 2016 года, но никогда не пытались найти связь между количеством клиентов/качеством заявок и контентом. Поэтому пришло время изучить данные из аналитики.
Нет корреляции между чтением контента и заявками
Первым делом было интересно найти корреляцию между количеством контента и количеством заявок.
Однако не очень понятно, как считать количество контента. Только новый контент, который мы выпустили за неделю/месяц? Но старый-то никуда не делся, и люди его читают. Нового контента мы выпускаем не так много. Если прибавлять его к старому, общее количество будет меняться примерно линейно, и очевидно, что корреляции с заявками не будет, потому что их количество изменяется с течением времени нелинейно. Поэтому искать зависимость между количеством контента и количеством заявок нет смысла.
Но есть более показательная для контента метрика — количество прочтений. Это уже было интереснее — так мы бы проверили гипотезу, что, чем больше люди читают блог, тем больше покупают.
Узнайте, как мы будем делать
Контент-маркетингКонтент у нас на сайте очень разнообразный: статьи в блоге, кейсы, конспекты в соцсетях, раздатки и ежемесячные дайджесты. Но из этого объёма интереснее всего взглянуть на влияние блога и кейсов на заявки.
Я собрала в эксель данные по неделям (если разбивать по месяцам, то данных будет слишком мало):
- количество заявок;
- просмотры статей блога;
- просмотры кейсов.
После этого посчитала корреляцию между просмотрами статей блога и заявками и просмотрами кейсов и заявками.
Надо помнить, что контент не действует мгновенно: прочитал статью — оставил заявку. Поэтому я проверила варианты, где контент действует на заявки в ту же неделю, через неделю, через две недели, через три и через четыре:
Максимальный коэффициент корреляции составил 0,3, то есть, нет корреляции между заявками и прочтениями контента.
Более того, наш друг (Дима, если ты читаешь это, привет!) скормил данные по просмотрам статей в блоге и заявкам машинному обучению и получил ещё более удручающий результат — чем больше будет просмотров статей, тем меньше будет заявок.
Недостаток этого расчёта
Просмотры страниц со статьями — ещё не прочтения статей. Возможно, если посчитать корреляцию между качественным прочтением и количеством заявок, результат будет другой. Правда, я сомневаюсь.
Читатели читают, а не оставляют заявки
Здесь сразу начну с вывода. Он довольно очевидный. Люди, которые приходят читать блог, читают блог, а не оставляют заявки. Чтобы посетитель оставил заявку, он должен интересоваться не блогом, а компанией и услугами.
Возьмём два сегмента:
- «Пришли на блог» — сессия началась со страницы блога.
- «Пришли не на блог» — сессия началась с любой другой страницы сайта.
Конверсия вторых превышает конверсию первых в 14,5 раз:
Для новых и вернувшихся пользователей это отношение соответственно 25,3 раза и 9 раз:
То есть, из всех, кто начинает просмотр сайта со страниц блога, вероятнее всего оставят заявку вернувшиеся, чем новые. И всё-таки это будет случаться в девять раз реже, чем у тех вернувшихся пользователей, которые приходят не на блог. Очень логично.
Недостаток этого расчёта
Учитываются данные не в разрезе пользователя, а в разрезе сессии. Вероятен следующий сценарий. Читатель давно знаком с нашим контентом, в какой-то момент его cookie стёрлись. После этого он заходит на главную страницу сайта и оставляет заявку. Тогда он попадёт в разряд новых пользователей, в сегмент «Пришли не на блог». Но это не будет значить, что он никогда не читал наш контент.
Читатели не конвертируются в продажи
Наша аналитик Вика построила отчёт в Power BI, чтобы проверить, сколько подписчиков становятся клиентами. Для этого база email-адресов из MailChimp сверяется с адресами из CRM. В отчёте учитываются только те контакты, которые сначала стали подписчиками, а потом оставили заявку. Именно в таком порядке.
На графике видно, что с апреля 2018 года 15 читателей оставили заявку. С 14 из них сделка не состоялась, с одним пока идут переговоры.
Недостаток этого расчёта
Люди могут быть подписаны на блог на одну почту, а заявку оставить с другой, тогда они не попадут на график.
Что теперь? Больше не вести блог?
Первая мысль после всего этого — бросать писать статьи. Но, как говорится, сильное заявление, и проверять мы его, конечно, не будем. Кажется, с контент-маркетингом, как с самолётом, — никто не знает, как он летает:
Как видите, у каждого расчёта есть свои недостатки. Но всё-таки они задали для нас направление для дальнейших действий.
- Люди, которые приходят читать, и люди, которые приходят узнать об услугах, в конкретный момент времени имеют очень разные потребности. Тем, кто приходит за статьями, вряд ли можно продать услуги. А что им можно продать? Контент. Поэтому мы планируем активнее продвигать наши платные курсы читателям. Кстати, записаться можно здесь.
- Исследование мы будем продолжать. Во-первых, наберём побольше данных и проверим их ещё раз. Во-вторых, теперь я планирую более подробно изучить в аналитике разницу между двумя аудиториями: теми, кто оставил заявку; и теми, кто не оставил.
- Также у меня есть идея после отправки формы вместо сообщения «спасибо» показывать вопрос «вы читаете наш блог?» — и предлагать три варианта ответа: да, нет, время от времени.
- Пора наконец разобраться в Google Signals — мультидевайсном отслеживании в GA.
- Мы будем продолжать заниматься контентом и развивать его. Уже планируем обновление блога, но теперь смотрим на это под несколько новым углом.
И ещё в завершении хочу сказать, что я не математик. Если у кого-то есть идеи, как обработать данные лучше, пишите — вышлю вам эксельку, вы её покрутите и поделитесь результатами.
