Анна Савчинська
Владислав Флакс, засновник та CEO OWOX, понад 12 років працює у сфері електронної комерції та аналізу даних. У компанії Владислав відповідає за стратегію розвитку OWOX BI, а також активно виступає на галузевих конференціях в Україні та за кордоном. Під керівництвом Влада OWOX стала першою компанією, котра отримала одразу обидва статуси Google Cloud Platform Technology Authorized Partner та Google Analytics Premium Reseller.
Компанія спеціалізується на впровадженні Google Analytics Premium у проектах з електронної комерції на основі Google BigQuery. Проекти, в яких вже впроваджено аналітику, створюється щотижня понад 1 млн транзакцій. 100% сервісів OWOX працюють в Google Cloud. Ними користується понад 6 тис проектів — при цьому компанія не займається продажем реклами.
— Які головні тренди стосовно платформ онлайн-аналітики можна виокремити зараз?
Основним трендом у сфері аналітики я би назвав об’єднання онлайн-даних зі внутрішніми даними бізнесу. Це зумовлено тим, що онлайн-дані й інтернет впливають не тільки на інтернет-замовлення, сайт і онлайн-складові. Вони здійснюють вплив і на попит у фізичних магазинах, і на інтерес до компанії в цілому. І для того, щоби оцінити цей комплексний вплив, потрібно застосовувати дані, які історично бізнес зберігає у різних системах (чи то йдеться про сервіси доставки, чи про рекламні сервіси, чи про сайт). Тому основним трендом є об’єднання даних і побудова наскрізної аналітики.
— Що найбільше шкодить та допомагає формуванню воронки продажів для сучасного інтернет-магазину?
У кожного бізнесу воронка індивідуальна і містить багато специфічних нюансів. Тому і дії, які виконує бізнес для того, щоби розширити воронку, у кожної з компаній можуть відносно відрізнятися. Але спільною для них є системна робота над вимірюванням і систематизацією цієї воронки.
Річ у тім, що коли для бізнесу стають зрозумілими інтереси і вводиться їхнє оцифровування — від інтересів, страхів та можливостей до непорозумінь з боку користувачів, йому стає значно прозоріше й очевидніше, що саме змінювати у цій воронці. Для когось це — usability, для когось — керування рекламною кампанією, хтось розширює службу доставки, хтось спрощує саму процедуру check-out. Попри те, що ці процедури різні для кожного бізнесу, загальною для них є можливість зрозуміти, де саме знаходяться ці вузькі місця воронки.
На відміну від класичного бізнесу — де можна умовно зайти в торговельний центр чи магазин і, поспостерігавши за покупцями протягом кількох днів, побачити, з чим вони стикаються, поговорити з ними, — в онлайн-просторі цього зробити не можна. Відповідно, потрібно збирати дані, виключати суб’єктивізм і ґрунтуватися на виміряних даних. Саме це найбільшою мірою допомагає у розширенні воронки.
А її звуженню найбільшою мірою заважають суб’єктивні рішення, котрі приймаються на основі особистої думки. Наприклад, користувачів на сайті тисячі, знайшли людину, яка користується авторитетом або голосніше від усіх говорить у компанії, — і вона висловила позицію, що їй зручніший інший сайт або інше розташування форми. І сайт може бути змінено під впливом саме двох-трьох приватних думок. Проте такий стан речей досить часто є далеким від інтересів реальної аудиторії, яка відвідує магазин.
— Виходить, актуальною проблемою є те, що менеджери або команди посилаються на думки якихось конкретних осіб, менше досліджуючи масив даних, з якими вони можуть працювати — і це сильно впливає на результати?
Безумовно. Рішення, яке приймає розробник або дизайнер, продиктоване спілкуванням із кимось конкретним. Якщо ця конкретна людина є носієм своєї думки, а не думки аудиторії сайту або мобільного додатку для конкретного бізнесу, відповідно вона наперед «їде» не навпростець, а зигзагом або навіть у зворотному напрямку.
Якщо йдеться про малий бізнес, система однакова скрізь. Головне — це проаналізувати аудиторію, зрозуміти, які в неї потреби залежно від даних, які можна зібрати. І не має жодного значення, чи це бізнес, який існує 5-10 років, чи це ініціатива, компанія або магазин, які з’явилися місяць-два тому. При цьому досить важливо, що якщо десятиліття тому конкуренція була значно меншою і бізнес вибачав більше помилок, то у сучасних реаліях потрібно значно більше покладатися на реальний поточний стан справ.
— Наскільки складно для бізнесу створити власну аналітичну платформу для інтернет-торгівлі, які фактори й параметри потрібно при цьому врахувати?
Спочатку я хотів би зупинитися на поширеній помилці. Звучить вона так: «Коли я буду великим магазином, у мене буде багато грошей і вільного часу, тоді я обов’язково щось виміряю». Насправді це працює інакше: спочатку ви щось міряєте, а потім ви можливо стаєте великим і успішним магазином.
Інший стереотип: «Впровадження платформи аналітики є складним, довгим процесом і потребує чималих ресурсів». Насправді є прості кроки, які здійснюються буквально за добу, але вимагають чиєїсь «політичної волі». Зазвичай, це воля людини, котра платить за все це «свято» і хоче знати, на що вона витрачає гроші, а на чому заробляє.
Перше — це банально налаштувати Google Analytics. Що означає налаштувати? На сайті має бути розмішений код, який вимірює переходи з пошукових систем, рекламних джерел й інших каналів. Другий крок — це об’єднання витрат на всі рекламні кампанії в Google Analytics. Навіщо це робити? Для того, щоб оцінити рентабельність кожного з каналів. Для цього треба знати і витрати, і прибутки. В Google Analytics за замовчуванням доступні витрати для Google-кампаній. Якщо ваш бізнес витрачає якийсь бюджет, скажімо, на Facebook та інші канали, необхідно ці витрати якось завантажити. Усе, про що йшлося до цього моменту — це безкоштовні сервіси. Їх можна налаштувати без SMS, кредитної картки чи інших платежів. Це — просто онлайн, де можна зареєструватися. Для цього потрібен час якогось фахівця-розробника, — але, повторюся, все це займає до одного дня часу.
Наступний етап, коли перші два пройдені — це об’єднання онлайн-даних із внутрішніми. Для чого це потрібно? Наприклад, щоби вимірювати не тільки дохід від розміщених на сайті замовлень, але й реально виконаних. Ще одним сервісом, який дозволяє це робити, є Google BigQuery. Я думаю, кожен, хто «погуглить», що таке Google BigQuery і як у ньому об’єднати дані, отримає одразу зрозумілі посилання та рекомендації, як це зробити.
Також можу рекомендувати записи вебінарів, які безкоштовно доступні в нас на сайті: там покроково розписано, що потрібно зробити. Я би рекомендував почати з вебінару щодо командної роботи, де вирішується завдання збільшення прибутку за рахунок керування рекламними кампаніями.
— Яка специфіка української електронної комерції у цьому питанні?
Специфікою вітчизняної e-commerce є одразу декілька факторів, які визначають інструментарій, що використовується для онлайн-аналітики. На відміну від закордонних проектів, частка підтвердженого прибутку, яка може бути виміряна онлайн, в українській електронній комерції значно нижча. Це пов’язано з тим, що частка замовлень, які оплачуються на сайті банківськими картками, наприклад, і відповідно замовлень, інформація по оплаті котрих може бути отримана в онлайні, є нижчою.
Значна частина замовлень оплачується при отриманні на «Новій Пошті» або при отриманні від кур’єра, або в пункті самовивозу, — але в будь-якому випадку це не онлайн-платежі. Потреби в наскрізній аналітиці, в об’єднанні з онлайн-даними для вітчизняної електронної комерції значно вищі.
Конкретних вимог щодо використання CMS фактично немає, тому що розробка платформи є досить ресурсомістким починанням. Краще використовувати якісь готові шаблонні рішення. Їх існує великий набір. І найкращим із них є те, чим вільно володіє ваш спеціаліст, якому ви довірили розробку та підтримку проекту. Тут варто орієнтуватися не стільки на можливості конкретної платформи, скільки на можливості команди, яка з нею працює.
— Яку зв’язку аналітики використовуєте після блокування «Яндекс.Метрики» в Україні?
Чесно кажучи, для українських магазинів «Яндекс.Метрика» ніколи не була основним інструментом. Незважаючи на певні переваги, — нативні вимірювання «Яндекс.Директ» для каналу та «Вебвізор», — ці задачі вирішуються, наприклад, у Google Analitycs, якщо ви завантажите туди витрати. А трафік купувати з «Яндекс.Директ» мало хто продовжив. Ну і для «Вебвізора» є аналогічні інструменти. Тут чесно кажучи, особливих альтернатив немає, особливо для проектів-початківців, хорошим варіантом є налаштування Google Analytics у e-commerce редакції. Це так звана розширена електронна торгівля, яка дозволяє виміряти не просто транзакції, але й кроки цієї транзакції.
— Чи будуть аналітичні сервіси повністю «хмарними» у найближчому майбутньому? Якщо так чи ні — то чому саме?
Про це питання важко говорити в контексті майбутнього. Тому що по факту, є інструменти, якими користуються бізнеси з максимальним рівнем параноїдальності. І рекомендувати цей інструментарій малим і навіть середнім бізнесам точно не можна. Проте інтерес до хмарних технологій призвів до того, що аналітика теж вже стала «хмарною». Відповідь про причину цього полягає у 2 аспектах.
Перший — це вартість володіння, тому що фактично бізнесу потрібні дані, інсайти, а сама система аналітики йому не потрібна. І це вирішується, наприклад, за допомогою BigQuery. Якщо ви свої дані збираєте у свій проект в Google BigQuery, то вони зберігаються і належать вам. Ви можете в будь-який момент усі їх перевірити, виконати будь-які звіти, і це вирішує задачу повного доступу до цих даних. Навіть якщо у вашому бізнесі є якась фінансово-обчислювальна інформація, то BigQuery підходить для зберігання, тому що він володіє сертифікацією PCI-DSS, ISO 27001 і SOD-123.
Так, є ті, у кого залишається певні перестороги, але хтось і шапочки з фольги носить — це не заборонено законом (так само, як і використання систем аналітики на власних серверах).
— Які основні ризики ви бачите у спробах cloud-зберігання даних користувачів? У тому числі для підприємців та інтернет-магазинів
Питання цікаве. Але потрібно розуміти, що дані не бувають хорошими або поганими. Бувають наміри, які шкодять певній групі людей або допомагають їй. І ризик полягає у тому, що група людей, інтереси котрої суперечать вашим, буде володіти більшими даними та можливостями для прийняття рішень. Це абсолютно не пов’язано лише з законопроектами. Наприклад, я знайомий із доволі немаленькими онлайн-проектами, у яких в самому зборі даних проблем немає. Проблема в тому, що такі дані можуть бути використані групою людей, інтереси котрих суперечать вашим.
Але треба розуміти, що подібні ризики є не лише у сфері зберігання та обробки даних. Це практика, з якою ми стикаємося щоденно. Наприклад, є перевага в обробці даних про пацієнтів, що допомагає якісніше ставити діагнози. Але є й ризики, пов’язані з цим, що хтось отримає доступ до цих даних і використає в неправомірних цілях. Тому, як і в будь-якому питанні, тут є як переваги, так і недоліки.