Понять, как пользователи выбирают сервис по пути, району и типу работ.
Сеть автосервисов · локальный спрос
Как исследование маршрутов помогло пересобрать локальную видимость сети
Понять, как пользователи выбирают сервис по пути, району и типу работ.
Измеримый результат+42% конверсия в заезд · +34% загрузка сети · +28% заезды на периферийные точки
Поведенческие данные, мобильные сценарии и фактические заезды по точкам
Источники: Метрика · GSC · TopvisorИсходная задача
Что нужно было изменить
Конверсия мобильного спроса и загрузка сети
Исследование и запуск поэтапно
Яндекс Метрика · Google Search Console (GSC) · Topvisor
Анализ
Что мешало решению задачи
Районная семантика не полностью описывала реальный выбор по маршруту.
Список филиалов не помогал быстро выбрать удобную точку.
Детали методики исследования не были опубликованы.
Решения
Что я подготовил и проверял
Анализ
Сценарии выбора разложены по направлению движения и услуге.
Изменения
Сформирована модель локальных посадочных и инструмента выбора.
Проверка
Методика и ограничения фиксируются рядом с результатом.
Роли в проекте
Кто за что отвечал
SEO-анализ и внедрение
SEO-анализ, спрос, структура, постановки и проверка.
Бизнес и внутренние процессы
Бизнес-данные и изменения, которые требуют внутренней разработки или процессов клиента.
Итог проекта
Результат
Конверсия мобильного спроса и загрузка сети+42% конверсия в заезд · +34% загрузка сети · +28% заезды на периферийные точки
Период: Исследование и запуск поэтапно
Источники: Метрика · GSC · Topvisor
Поведенческие данные, мобильные сценарии и фактические заезды по точкам
Моя роль в результате
Гипотеза, исследование и требования к инструменту
Контекст результата
Как читать результат
С SEO и локальным поиском корректно связывать модель спроса, посадочных и выбора точки. Влияние на посещения сервиса и выручку отдельно не измерено.
На итог также влияли условия проекта, продукт и работа команды клиента.
Похожая задача