Роль інструментів просування інтернет-магазинів у формуванні стратегії цифрового маркетингу

Джерело: сформовано автором

З цієї залежності можна зробити висновок, що найбільший позитивний вплив на трафік веб-сайтів розглянутих у аналізі підприємств має кількість ключових слів, а також SEO видимість веб-сайтів.

Була виявлена чітка кореляція між середнім місячним трафіком веб-сайту та SEO видимістю, SEO видимістю і кількістю ключових слів SEO та PPC реклами, кількістю ключових слів для PPC реклами і трафіком. Очевидно, що видимість, кількість ключових слів і трафік - це показники майже повністю взаємозалежні. Ці зв'язки показують, що кількість пошукових слів SEO та PPC реклами призводить до покращення видимості SEO, що в свою чергу сприяє зростанню трафіку та покращення показників в SEO [9]. Очевидно, що загальна видимість веб-сайту впливає на видимість конкретних товарних категорій за ключовими словами у пошуковій системі.

Розширення товарного асортименту або ж збільшення контенту на сайті іншим шляхом (написанням статей у блозі, деталізацією існуючого товарного асортименту, публікацією відгуків тощо) ефективно підвищує покази сторінок в пошуковій системі. Другою важливою тенденцією є те, що веб-сайти з ширшим товарним асортиментом частіше використовують PPC рекламу. Це може бути пов'язано з двома основними причинами:

1) їхня SEO видимість у конкретних товарних категоріях досягає перших позицій і вони максимізують ефект, реалізуючи рекламну кампанію у платних оголошеннях над органічним пошуком;

2) сайти, які мають більшу видимість у органічному пошуку, широко використовують роботу Інтернет-маркетологів, які займаються їх просуванням в той час, як невеликі сайти не мають можливості залучати висококваліфікованих фахівців.

У підтвердження першого твердження говорить те, що була знайдена кореляція між SEO видимістю веб-сайту, трафіком, кількістю ключових слів та використанням PPC реклами. Тобто краще просунуті по SEO сайти частіше використовують PPC рекламу. Оскільки це двосторонній зв'язок, можна стверджувати, що ті веб-сайти, кі використовують PPC рекламу краще просунуті по SEO (Das, 2021). Насправді, SEO видимість сайту в пошуковій рекламі та в платних оголошеннях одночасно максимізує ймовірність бути поміченим клієнтами у пошуці і саме тому ці два інструменти часто використовуються у комплексі.

Існує статистика, що користувачі, приведені через PPC рекламу, мають кращі показники щодо здійснення покупок порівняно з іншими відвідувачами сайту [6]. Ця статистика дещо підтверджується і у нашому досліджені, оскільки ми можемо спостерігати досить високу кореляцію між ключовими словами для

PPC реклами та такими показниками, як трафік та SEO видимість. Тобто користувачі, які переходять по платній пошуковій рекламі, є більш вмотивованими і часто довше шукають інформацію щодо вирішення власної проблеми на Інтернет-ресурсі [15].

Щодо тривалості знаходження користувачів на веб-сайті також є певні статистичні закономірності. Спостерігається середня пряма кореляція між кількістю трафіку на веб-сайті та тривалості сеансу (тобто знаходження на сайті у пошуку товарів). Очевидно, що користувачі довше перебувають на сайті, намагаючись отримати більше інформації від візиту. Саме тому постійне оновлення актуального контенту та асортименту Інтернет-магазину так необхідно.

Окрім того, є пряма середня кореляція між тривалістю сеансу та кількістю переглянутих сторінок, тривалістю сеансу та SEO видимістю, тривалістю сеансу та кількістю ключових слів для SEO та платної реклами. З одного боку усі сервіси, які надають статистику щодо Інтернет-ресурсів розраховують тривалість сеансу лише за умови переходу на другу сторінку. З іншого боку ця статистика чітко говорить про потребу у багаторівневому та взаємопов'язаному контенті, який би легко сприймався користувачем та мотивував його до здійснення покупок та збільшення середнього чеку. Також варто відмітити середній кореляційний прямий зв'язок між тривалістю сеансу та товарним асортиментом. Це демонструє нам, що Інтернет-магазини, які мають більше сторінок з товарним асортиментом, тобто більше цікавого контенту для клієнтів, краще їх утримують.

На основі кореляційного аналізу було обрано найбільш вагомі залежності, що дозволило побудувати багатофакторну регресійну модель. Вона включає наступні змінні: результативну ознаку Y - трафік, тис. користувачів; та факторні:

х1 - кількість ключових слів РРС реклами, шт.;

х2 - SEO видимість, бали;

х3 - кількість ключових слів SEO, тис. шт.

Додатні значення парних коефіцієнтів кореляції Пірсона між показником трафіку веб-сайту з усіма досліджуваними показниками (х1 - 0,9; х2 - 0,94; х3 - 0,78) вказують на наявність сильних прямих залежностей. Висока якість апроксимації цих залежностей у формі однофакторної лінійної моделі властива для показників х1, х2 та х3. Проведений багатофакторний регресійний аналіз залежності трафіку від наведених вище факторів дозволив побудувати рівняння множинної регресії за методом найменших квадратів:

Y = 28762.3708 + 8.3738Xi + 3663.2243X2 - 0.000058Хз

Отже, коефіцієнт Ьі свідчить, що при збільшенні хі на 1, Y зростає на 8.3738. Коефіцієнт Ь2 вказує, що при збільшенні Х2 на 1, Y зростає на 3663.2243. Коефіцієнт Ьз вказує, що при збільшенні хз на 1, Y знижується на 0.000058.

Проведемо аналіз парних коефіцієнтів кореляції Я. Число спостережень п = 23. Число незалежних змінних у моделі - 3.

Таблиця 3. Матриця парних коефіцієнтів. кореляції Я

Джерело: сформовано автором

Представимо результати розрахунків ї-статистики для Гухі, Гух2 та Гухз: їнабл (Гухі) = 9,31 їнабл (Гух2) = 13,13 їнабл (Гухз) = 5,8

По таблиці Стьюдента знайдено Крит:

Крит (п-ш-1; а/2) = (21; 0.025) = 2.414

оскільки Ілабл>Крит, то коефіцієнти кореляції статистично значимі.

Тісноту сумісного впливу факторів на результативну ознаку оцінює

індекс множинної кореляції. Для нашої моделі коефіцієнт множинної кореляції

Я= 0.947. Це означає, що зв'язок між ознакою У (трафік веб-сайту) і факторами

Хі дуже сильний. Коефіцієнт детермінації дорівнює Я² = 0.947² = 0.8968.

Більш об'єктивною метрикою є скоригований коефіцієнт детермінації:

Скоригований багатофакторний коефіцієнт детермінації даної моделі R² = 0,88, що свідчить про високу щільність лінійного взаємозв'язку між досліджуваними факторами.

Оцінка значимості рівняння множинної регресії здійснюється за допомогою F-критерію Фішера. При цьому розраховують фактичне значення Б - критерію через коефіцієнт детермінації Я², обчислений за даними конкретного спостереження. За таблицями розподілу Фішера-Снедеккоразнаходят критичне значення Б-критерію ^кр). Для цього задають рівень значимості а (завичай дорівнює 0,05) і два числа ступенів свободи к = т и к2=п-ш-1.

Табличне значення при ступенях свободи к1 = 3 і к2 = п-ш-1 = 23 - 3 - 1 = 19, Бкр (3; 19) = 3.13.

Фактичне значення критерію Фішера F (3; 19) = 55,014. Знайдено за формулою:

Оскільки фактичне значення F >Fkp, то коефіцієнт детермінації статистично значимий і рівняння регрессії статистично надійне. Фактичне значно критерію Фішера перевищує його критичне значення, що свідчить про істотність багатофакторного лінійного кореляційного зв'язку між досліджуваними ознаками з ймовірністю 99%.

Інструменти просування веб-сайту та обгрунутвання їх найкращого поєднання доцільно використовувати при формуванні стратегії цифрового маркетингу компанії [14]. Digital Marketing Strategy (стратегія цифрового маркетингу) є планом просування бренду, продукту через онлайн-канали. Вона передбачає інтеграцію різних digital-інструментів задля досягнення поставлених завдань. Цифрова стратегія виступає частиною загальної маркетингової політики компанії та включає цілепокладання, вибір каналів взаємодії з цільовою аудиторією, медіапланування, складання рекламного бюджету, аналітику та оптимізацію [7].

Інструменти digital-стратегії дозволяють використовувати її як для просування бренду, так і для проведення performance-маркетингу (досягнення конкретних KPI за короткий термін); найбільш ефективно для стартапупоєднувати обидва варіанти. Основою для розробки цифрової стратегії має виступати Customer Journey Map («карта шляху клієнта», CJM), що демонструє історію взаємодії споживача з компанією - з моменту виникнення ідеї про покупку до придбання та використання продукту [5].

Перелік інструментів Інтернет-маркетингу, що застосовуються, варіюється виходячи зі специфіки, цілей бізнесу, етапу шляху клієнта та його поведінки [4]. Традиційно виділяють кілька груп інструментів:

Брендингта PR - інструменти забезпечують впізнаваність, позиціонування стартапута продукту на ринку, демонструють цінність пропозиції. До брендингуналежать відеореклама, програматик, таргетована, нативна, банерна реклама, ретаргетинг. PR включає SMM, спецпроекти, блоги, рекламу у блогерів.

Performance - завдання цієї групи інструментів полягають у забезпеченні продажів, досягненні встановлених KPI. Сюди належать SEO, контекстна реклама, таргетована реклама, programmatic-реклама, ретаргетинг, СРА-мережі.

CRM-інструменти - припускають роботу з готовою базою цільових споживачів. До групи входять розсилки (email, SMM, месенджери), телеграм - канали, ретаргетинг.

Мікс із digital-інструментів, взятих із різних груп, дозволяє отримати максимальний результат від рекламної кампанії. Щоб визначити найбільш ефективні з них, потрібно провести детальний аналіз ринку та цільової аудиторії, скласти CJM. В результаті цифрова стратегія поєднає комплекс необхідних digital-інструментів в єдиний логічний ланцюжок. Зазвичай, в компанії стратегія digital маркетингу включає кілька інструментів, які утворюють певний набір - портфель. Різними методами, найчастіше експертним методом, компанії розподіляють бюджет на реалізацію цифрового маркетингу. Інвестуючи кошти в залучення цільової аудиторії, тобто в інструменти цифрового маркетингу, частина цільової аудиторії стає реальними клієнтами, які приносять фірмі прибуток. Кожен інструмент цифрового маркетингу сприяє взаємодії з частиною цільової аудиторії. Тому доцільно поставити оптимізаційну задачу розподілу вкладень у набір інструментів цифрового маркетингу таким чином, щоб максимізувати прибутковість комплексу інструментів цифрового маркетингу. Для цього можна використовувати, зокрема, ефективні теорії портфельного інвестування для оптимізації інвестицій у цифровий маркетинг, засновані на даних веб-аналітики та моделях оцінки ефективності інструментів цифрового маркетингу у зростанні трафіку на веб-сайт, конверсій та витрат на обрані маркетингові інструменти.

Висновки. Цифровий маркетинг використовує цифрові канали комунікацій та інформаційних технологій, інтегровані в систему маркетингових комунікацій, які дозволяють взаємодіяти з клієнтами на основі персоналізації та таргетування з метою підвищення їх лояльності. Цифровий маркетинг вивчає особливості поведінки споживача, збираючи точну та об'єктивну інформацію про цільову аудиторію, та моніторить результати просування бренду чи продукту. Через канали digital-маркетингу Інтернет-магазини отримують трафік користувачів на свої веб-сайти, метою збільшення трафіку є зростання продажів. Досвід онлайн-магазинів показав, що на практиці ефективно використовувати комплекс інструментів цифрового маркетингу для впливу на користувача.

У дослідженні сформовано вибірку популярних Інтернет-магазинів та показників оцінки ефективності використання окремих цифрових інструментів. Обгрунтовано найбільш впливові інструменти цифрового маркетингу у просуванні веб-сайтів. Результати кореляційно-регресійного аналізу дозволили виявити зв'язок між кількістю ключових слів та SEO видимістю, трафіком і кількістю ключових слів, SEO видимістю і трафіком. На основі вибірки веб - сайтів Інтернет-магазинів та аналізу показано, що SEO видимість, кількість ключових слів у органічному та платному пошуку і трафік є майже повністю взаємозалежними показниками. Однак ці зв'язки свідчать також про те, що кількість позицій товарного асортименту, яка значно збільшує кількість сторінок веб-сайту (тобто контенту), мало впливає на покращення показників в SEO. Загальна видимість веб-сайту впливає на видимість конкретних товарних категорій за ключовими словами у пошуковій системі, тобто розширення товарного асортименту або ж збільшення контенту на сайті іншим шляхом (написанням статей у блозі, деталізацією існуючого товарного асортименту, публікацією відгуків тощо) ефективно підвищує покази сторінок в пошуковій системі.

Інструменти просування веб-сайту та обгрунутвання їх найкращого поєднання доцільно використовувати при формуванні стратегії цифрового маркетингу компанії. Стратегія цифрового маркетингу є планом просування бренду, продукту через онлайн-канали, що передбачає інтеграцію різних digital - інструментів задля досягнення поставлених завдань.

Мікс із digital-інструментів дозволяє отримати максимальний результат від рекламної кампанії. Щоб визначити найбільш ефективні з них, потрібно детальний аналіз ринку та поведінки споживачів, складання CJM, а також моделювання дослідження впливу різних digital-інструментів на трафік вебсайту. В результаті цифрова стратегія зможе поєднати комплекс необхідних digital-інструментів в єдиний логічний ланцюжок з оптимальним розподілом бюджету між різними інструментами.

Література

1. KotlerPh., Kartajaya H., Setiawan I. (2016). Marketing 4.0: MovingfromTraditionaltoDigital. Somerset: Wiley.

2. Dodson I. (2016). TheArtofDigitalMarketing: thedefinitiveguidetocreatingstrategic, targetedandmeasurableonlinecampaigns. NewJersey: Wiley.

3. Visser M., Sikkenga B., Berry M. (2018). Digitalmarketingfundamentals: Fromstrategyto ROI. Publisher: Utrecht: NoordhoffUitgevers.

4. Yang R. (2018). PracticesOfInternetMarketing. Publisher: US: TritechDigitalMedia.

5. Charlesworth A. (2018). Digitalmarketing: a practicalapproach. Publisher: Abingdon, Oxon; NewYork, NY: Routledge.

6. HemannCh., Burbary K. (2018). Digitalmarketinganalytics: makingsenseofconsumerdatain a digitalworld. Publisher: [NewYork]: PearsonEducation, Inc.

7. Deiss R., Henneberry R. (2020). Digitalmarketing. ForDummies.

8. Sweeney S. (2011). 101 waystopromoteyourwebsite: filledwithprovenInternetmarketingtips, tools, techniques, andresourcestoincreaseyourwebsitetraffic. GulfBreeze, FL: MaximumPress.

9. Das S. (2021). Searchengineoptimizationandmarketing a recipeforsuccessindigitalmarketing. BocaRaton CRC Press.

10. Fong S. (2012). FrameworkofCompetitorAnalysisbyMonitoringInformationontheWeb. Journalofemergingtechnologiesinwebintelligence. Issue 4. No. 1. Рр. 77-83.

11. Reynolds J., Mark G., Anodal F. (2004). TheComplete E-CommerceBook: Design, Build&Maintain a SuccessfulWeb-basedBusiness. 2nd ed., IrwinMcGraw-Hill, NewYork, USA.

12. Harridge-March S. (2004). Electronic marketing, thenewkidontheblock. MarketingIntelligence&Planning. Issue 22 (3). P. 297-309.

13. Krishnamurthy S., Singh, N. (2005). Theinternational e-marketingframework (IEMF): Identifyingthebuildingblocksforfutureglobal e-marketingresearch. InternationalMarketingReview. Issue 22 (6). P. 605-610.

14. Ілляшенко С.М. (2011). Сучасні тенденції застосування Інтернет-технологій у маркетингу. Маркетинг і менеджмент інновацій. Т. 2, №4. С. 64-74.

15. Цифровий маркетинг - модель маркетингу ХХІ сторіччя / М.А. Окландер, Т.О. Окландер, О.І. Яшкіна [та ін.]. / за ред. М.А. Окландера. Одеса: Астропринт, 2017. 292 с.

References

1. Kotler Ph., Kartajaya H., Setiawan I. (2016). Marketing 4.0: MovingfromTraditionaltoDigital. Somerset: Wiley.

2. Dodson I. (2016). TheArtofDigitalMarketing: thedefinitiveguidetocreatingstrategic, targetedandmeasurableonlinecampaigns. NewJersey: Wiley.

3. Visser M., Sikkenga B., Berry M. (2018). Digitalmarketingfundamentals: Fromstrategyto ROI. Publisher: Utrecht: NoordhoffUitgevers.

4. Yang R. (2018). PracticesOfInternetMarketing. Publisher: US: TritechDigitalMedia.

5. Charlesworth A. (2018). Digitalmarketing: a practicalapproach. Publisher: Abingdon, Oxon; NewYork, NY: Routledge.

6. HemannCh., Burbary K. (2018). Digitalmarketinganalytics: makingsenseofconsumerdatain a digitalworld. Publisher: [NewYork]: PearsonEducation, Inc.

7. DeissR., Henneberry R. (2020). Digitalmarketing. ForDummies.

8. Sweeney S. (2011). 101 waystopromoteyourwebsite: filledwithprovenInternetmarketingtips, tools, techniques, andresourcestoincreaseyourwebsitetraffic. GulfBreeze, FL: MaximumPress.

9. Das S. (2021). Searchengineoptimizationandmarketing a recipeforsuccessindigitalmarketing. BocaRaton CRC Press.

10. Fong S. (2012). FrameworkofCompetitorAnalysisbyMonitoringInformationontheWeb. Journalofemergingtechnologiesinwebintelligence. Issue 4. No. 1. Р. 77-83.

11. ReynoldsJ., MarkG., Anodal F. (2004). TheComplete E-CommerceBook: Design, Build&Maintain a SuccessfulWeb-basedBusiness. 2nd ed., IrwinMcGraw-Hill, NewYork, USA.

12. Harridge-March S. (2004). Electronicmarketing, thenewkidontheblock. MarketingIntelligence&Planning. Issue 22 (3). P. 297-309.

13. Krishnamurthy S., Singh, N. (2005). Theinternational e-marketingframework (IEMF): Identifyingthebuildingblocksforfutureglobal e-marketingresearch. InternationalMarketingReview. Issue 22 (6). P. 605-610.

14. Illiashenko S.M. (2011). SuchasnitendentsiizastosuvanniaInternet-tekhnolohii u marketynhu [ModerntrendsintheuseofInternettechnologiesinmarketing]. Marketynh i menedzhmentinnovatsii [Marketingandinnovationmanagement]. Vol. 2. Issue 4. P. 64-74.

15. Oklander M.A., Oklander T.O., Yashkina O.I. et al. (2017). Tsyfrovyimarketynh - modelmarketynhu ХХІ storichchia [Digitalmarketing - themarketingmodelofthe 21st century]. Odesa: Astroprynt.

Размещено на Allbest.ru