Сегодня 35 заявок из контекстной рекламы, а завтра — 26. Сегодня пришло 300 подписчиков в аккаунт Instagram, а завтра — 200.
Как определить, что норма, а где нужно беспокоиться? Мы и наши клиенты сталкиваемся с такими вопросами постоянно. Чтобы не опираться на эфемерные «ощущения» и эмоции, наши специалисты используют контрольную карту Шухарта и ее формулу для получения точных математических данных.
В результате анализа видно, насколько сильно определенные процессы выходят за рамки из-за появившегося отклонения от нормы.
Как сделать расчет? Наш пример
Мы так и сделали для одного из наших клиентов, чтобы доказать, что все происходящее — норма, не на словах, а с помощью цифр.
Как все было?
Наши интернет-маркетологи занимаются настройкой контекстной рекламы для клиента С. Прошла неделя, она была успешной в плане звонков и заявок, а через еще неделю по его ощущениям звонков и заявок стало в разы меньше. Но это только по ощущениям, никаких доказательств толком не было.
После анализа рекламных кампаний мы не обнаружили существенных отклонений в статистике, которые могли бы указывать на проблемы в работе рекламы.
Чтобы изучить этот вопрос глубже, мы провели математическое исследование, чтобы выявить показатели нормы.
- Создали таблицу в Excel и разделили ее на количество дней, когда реклама была активна. Важно то, что в течение рабочей недели (!) рекламировали 6 услуг.
- По каждому дню подсчитали общее количество заявок по всем услугам по каждому дню.
- Сложили данные по всем понедельникам и поделили на количество только понедельников. Получили среднее значение (X) по количеству заявок по понедельникам, так сделали со всеми днями.
- Дальше считали показатель размаха — разницу между максимальным и минимальным количество заявок только среди всех анализируемых дней (все понедельники, все вторники и т.д.). Повторили действие по каждому дню.
- Рассчитали значение R — средний размах. Для этого суммы всех размахов разделили на количество рабочих дней.
- Чтобы рассчитать нижний контрольный предел LCL низ и верхний контрольный предел LCL верх, использовали формулы. Для расчета первого показателя LCL= Х — A2R, а для второго LCL= Х + A2R.
Значение A2 не нужно высчитывать, оно уже есть в таблице ГОСТ Р 50779.42-99. Скачать здесь.
На 10-й странице вы найдете эти коэффициенты. Так как мы проводили исследование по 3 неделям, значит, выбирали значение рядом с цифрой 3 и, соответственно, под А2.
Таким образом мы выяснили (см. блок, выделенный зеленым цветом), что в первый понедельник общее количество заявок достигло 38, а во второй, через неделю — 26. Отклонение выявили только в четверг третьей недели — их было всего 15.
В целом же, все показатели в норме, судя по проведенным математическим расчетам. Вы тоже можете их провести для своих процессов, воспользовавшись нашим примером.
Итог
Если в рекламных кампаниях произошли изменения, трафик на сайт просел или вырос, количество подписчиков или лайков в Instagram постоянно меняется, паниковать не стоит. Проведите анализ отклонений в процессах с помощью контрольной карты Шухарта.
Причем таким образом вы сможете выявить положительные отклонения, и если они есть, важно проанализировать, какой набор действий привел к этому результату, и повторять его.
Автор: Влада Бурш, копирайтер ZIEX.BY
