Аналитика карточки товара на Ozon от показов до заказов

Я заменил главное фото и сначала решил, что попал в точку: переходы в карточку пошли вверх. Уже собирался переносить такой подход на другие товары, но посмотрел дальше и притормозил. Заказы за переходами не потянулись. По одной красивой строчке в отчёте я почти принял решение, которое могло увеличить рекламные расходы без прибавки к заработку. С тех пор проверяю, что происходит после клика, прежде чем объявлять новую фотографию удачной.

У карточки бывает несколько совершенно разных проблем с одинаковым внешним результатом: товар плохо продаётся. Его могут редко показывать, пролистывать в выдаче, открывать без желания купить или откладывать в корзину до лучших времён. В каждом случае я буду менять разные вещи. Аналитика карточки товара на Ozon нужна мне именно для этого разделения, а не для поиска показателя, которым можно себя успокоить. При этом сама воронка показывает место потери интереса, но не доказывает, что виноваты именно фото, цена или отзывы.

Какие показатели карточки я беру из кабинета Ozon

В Ozon Seller я ищу отчёт по товарам или воронке продаж, выбираю нужную карточку и задаю период. Названия разделов, состав показателей и доступные разрезы могут меняться, поэтому точный путь по меню без проверки кабинета я не обещаю. Мне нужны показы, переходы или посещения карточки, добавления в корзину и заказы, а также пояснения к этим показателям. Отдельно сохраняю данные о заказанных товарах и суммах, если они доступны в отчёте. Заказы, штуки товара и покупатели — разные основания расчёта, подменять одно другим нельзя.

Перед сравнением я проверяю, к какому именно объекту относятся данные: отдельному артикулу, варианту товара или объединённой карточке. Затем смотрю, одинаково ли выставлены фильтры и не смешаны ли рекламные переходы с общим трафиком. Если кабинет позволяет разделить источники, сравниваю их отдельно. Если не позволяет, оставляю пометку, что состав аудитории неизвестен и вывод будет предварительным. Иначе расширение рекламы легко принять за улучшение фотографии, хотя карточку просто начали чаще показывать другим людям.

Из абсолютных значений я собираю отношения: переходы к показам, добавления в корзину к посещениям, заказы к посещениям. Для каждого отношения проверяю, что именно считается в числителе и знаменателе. Посещения могут быть повторными, добавления — событиями, а заказы — отдельными документами, поэтому любой такой показатель нельзя автоматически называть долей покупателей. Отношение заказов к добавлениям в корзину тоже требует осторожности: события одного периода могут относиться к разным людям и разным покупательским решениям. Я использую его как ориентир только при понятной методике отчёта, а не как доказательство того, сколько людей бросило корзину.

Как посчитать воронку и проверить результат деньгами

В таблице я показываю условную ситуацию, в которой кликов стало больше, а результат продаж ухудшился. Это учебный пример, а не данные моих магазинов и не ориентир конверсии для вашей категории. Для простоты считаю, что все показанные заказы выкуплены и последующие возвраты расчёт не меняют. Вклад выкупленного заказа до рекламы здесь означает выручку за вычетом себестоимости, относящихся к продаже удержаний и остальных переменных расходов, кроме рекламы. Читать таблицу нужно сверху вниз, не останавливаясь на строке с переходами.

В примере из таблицы рост переходов не привёл к росту добавлений в корзину, а заказов стало меньше. Значит, оценивать изменение только по кликабельности было бы ошибкой. При этом таблица не объясняет причину: могли измениться ожидания посетителей, условия покупки или состав трафика. Денежная строка нужна, чтобы увидеть последствия, но это ещё не чистая прибыль магазина, поскольку постоянные расходы здесь не распределены. В рабочем расчёте я также учитываю отмены, возвраты и расходы, которые появляются позже первоначального заказа.

Не считайте события за один календарный период готовой цепочкой действий одних и тех же покупателей. Человек мог открыть карточку раньше, а оформить заказ уже в выбранном периоде. При небольшом потоке даже отдельные покупки заметно меняют отношения между этапами. Прежде чем переделывать карточку, проверьте методику показателей, задержку обновления данных и сопоставимость условий.

Когда проверять видимость, а когда главное фото

Если упали показы, я сначала проверяю, было ли у товара достаточно возможностей попасть на глаза покупателю. Смотрю доступность, остатки, ограничения карточки, изменения рекламного размещения и условия доставки в тех разрезах, которые могу проверить. Снижение спроса тоже остаётся возможным объяснением, особенно если похожее движение видно у других моих товаров с сопоставимой сезонностью. Само по себе падение показов ничего не говорит о качестве подробного описания, до которого покупатель ещё не дошёл. Порядок такой проверки я отдельно разобрал в статье о том, почему карточка не показывается в поиске Ozon.

Когда показов достаточно, но переходов относительно них стало меньше, я смотрю на товар глазами человека в выдаче. Там работают главное фото, видимая цена, название, рейтинг и те условия покупки, которые интерфейс показывает рядом. Фотографию оцениваю в размере превью, а не на большом экране редактора: понятен ли товар, читается ли назначение, нет ли обещания, которое карточка потом не подтверждает. Технические ограничения и ошибки оформления я вынес в материал про требования к фото на Ozon. Однако низкая кликабельность ещё не приговор изображению, потому что карточка могла начать появляться по менее подходящим запросам.

Есть и обратная ситуация: переходы растут, а добавления в корзину относительно посещений падают. Здесь я проверяю, совпадает ли обещание превью с тем, что человек видит внутри карточки. Возможно, фотография привлекает внимание, но создаёт неверное представление о размере, комплектации или назначении товара. А возможно, изображение вообще ни при чём и реклама привела более широкую аудиторию. Поэтому меняю выбранный элемент отдельно, записываю дату изменения и наблюдаю за соседними этапами, а не объявляю причиной первое удобное объяснение.

Как проверить цену и провести аналитику отзывов на Ozon

Если посещения есть, а добавлений в корзину мало, я проверяю понятность предложения и условия покупки. Цена здесь важна, но рядом с ней стоят комплектация, характеристики, фотографии деталей, срок получения и доверие к товару. Сравниваю не просто суммы у соседних карточек, а предложения с похожим содержимым и условиями, иначе дешёвый вариант может оказаться совсем другим товаром. Если корзины пополняются, а заказы не поддерживают это движение, проверяю доступную покупателю цену, доставку и наличие нужного варианта. Причину отказа конкретного человека из агрегированного отчёта я не узнаю, поэтому снижение цены рассматриваю как гипотезу с денежными последствиями, а не как универсальное лечение.

Аналитика отзывов на Ozon для меня начинается не со среднего рейтинга, а с повторяющихся причин недовольства и сомнений. Я читаю свежие отзывы вместе с более ранними, отмечаю, к какому варианту товара они относятся и что именно описывает покупатель. Полезно отделять проблему самого товара от повреждения при доставке, непонятной инструкции и несовпадения ожиданий. Одинаковая оценка может скрывать совершенно разные задачи для продавца. При этом частота упоминаний в отзывах не равна доле всех покупателей с такой проблемой, потому что отзывы оставляют не все.

Для разбора я завожу простую таблицу с формулировкой покупателя, темой, вариантом товара и возможным действием. Если люди регулярно неправильно понимают комплектацию, проверяю, насколько ясно она показана на фотографиях и в характеристиках. Если жалуются на реальный дефект, переписывание описания товар не исправит: нужно разбираться с качеством и поставщиком. Вопросы под карточкой помогают заметить сомнения ещё до покупки, и у меня есть отдельный разбор, как отвечать на вопросы покупателей, чтобы помогать с выбором. После правки я наблюдаю за новыми формулировками и воронкой, но не приписываю весь последующий рост одному ответу или исправленному слайду.

Что сравнивать с прошлыми неделями и какую ошибку не повторять

С прошлыми неделями я сравниваю показы, отношения между этапами, число заказов и денежный вклад продаж после переменных расходов. Периоды беру с одинаковым набором дней недели и отмечаю акции, изменения цены, рекламы, остатков и доставки. Если карточка часть времени была недоступна, такой период нельзя использовать как чистую оценку нового фото. У соседней карточки можно изучить содержание предложения, однако её полную воронку и состав аудитории я обычно не вижу. Поэтому чужая предполагаемая конверсия для меня не норматив, а собственная история при сопоставимых условиях — рабочая отправная точка.

Ошибка, на которой я обжёгся с фотографией, заключалась в подмене результата промежуточным показателем. Я заметил улучшение отношения переходов к показам и мысленно уже записал его в пользу продаж, хотя дальше цепочку не проверил. В примере из таблицы видно, чем оборачивается такая логика: рекламные расходы остаются, а вклад заказов после них сокращается. Если после этого ещё расширять платное привлечение, можно направить дополнительные деньги в карточку, где причина слабой покупки пока не устранена. Я теперь признаю изменение полезным только после проверки следующих этапов и денег, сохраняя оговорку о других изменениях периода.

Чтобы не восстанавливать историю по памяти, я веду журнал изменений карточки рядом с её показателями. В записи остаются дата, содержание правки, ожидаемый результат и условия, которые могли помешать проверке. По нескольким магазинам такой разбор быстро становится неудобным, особенно когда нужно связать продажи с расходами, а не просто посмотреть посещения. Поэтому я и сделал SellOps, не найдя готового решения, которому доверял бы в своих расчётах; мой подход можно посмотреть в описании того, как устроен сервис. Но никакой сервис не заменяет проверку исходных данных и честную пометку «причина пока неизвестна».

Завтра я бы выбрал карточку, по которой уже собираюсь менять фото или цену, и сначала выгрузил её показатели за сопоставимые недели. Рядом записал бы изменения наличия, доставки, рекламы и самого предложения, а затем посчитал отношения между этапами. После этого прочитал бы отзывы и вопросы, чтобы связать место потери интереса с конкретным сомнением покупателя. Для проверки оставил бы отдельную правку и заранее записал, какой показатель должен измениться, а какой не должен ухудшиться. Если данных мало или условия заметно различаются, отложил бы уверенный вывод, вместо того чтобы оплачивать догадку скидкой или дополнительной рекламой.