RAPORTARE SI ANALIZA

Latest

Viața este o călătorie!

La fel și etapele pe care un utilizator le urmează de la prima interacțiune cu un site și până la conversie – o călătorie, altfel spus, un “customer journey”. La fel ca și în viață, și acest “customer journey” este plin de oportunități și pericole pentru un utilizator. Mai pică site-ul, îți sună telefonul, rămâi fără trafic de date pe telefon, șamd. Călătoria ta către conversie se poate termina abrupt, la fel ca și sesiunea … adio utilizatorule…

Nimic nu este însă pierdut! Odată ce acel user a luat contact cu site-ul tău, el poate reveni ori din proprie inițiativă, dintr-o sursă directă, ori printr-o campanie de “remarketing” (comunicare cu audiența care a fost deja pe website-ul tău) etc. Și poate chiar deveni și client. Vorbim însă de o altă sesiune și posibil o alta sursă de trafic.

Din perspectiva unui “advertiser” (cel care plătește pentru a se promova) sau a unui posesor de afacere, în alte cuvinte, a unui factor de decizie asupra unei investiții cât mai eficiente a bugetului de marketing, cum poți hotărî care sursă de trafic aduce cea mai mare valoare afacerii. Care este sursa care merită recunoașterea pentru reușita transformării unui vizitator în client?

Este o întrebare dificilă. Mai ales în zilele noastre când avem de-a face cu o creștere exponențială a punctelor de contact ale unui utilizator cu o campanie online (tabletă, telefon mobil, desktop la birou, laptop acasă, etc).

În varianta standard de atribuire a conversiei unei surse de trafic în Google Analytics – Last Click Non-Direct, conversia este atribuită ultimei surse de trafic din “customer journey”, exceptând sursa direct.

T1: Organic -> T2: Newsletter -> T3: Campanie Remarketing -> T4: Direct (Conversie)

În exemplul de mai sus, sursa căreia îi va fi atribuită conversia va fi ultima din “conversion journey”, non-direct, anume Campania “Remarketing”

Este o atribuire corectă? Ar fi ajuns utilizatorul să vadă un anunț dintr-o campanie de Remarketing dacă nu ar fi ajuns pe site dintr-o afișare organică? Este corect să ignorăm sursa “Direct” dacă se află pe poziția de finalizare a conversiei? Ce valoare ar trebui să îi atribuim fiecărei surse de trafic?

Sunt întrebări dificile la care putem răspunde, câteodată doar parțial, analizând mai multe modele de atribuire.

Care sunt modelele de atribuire în Google Analytics? În ce situație sunt utile?

Last Interaction

Conversia este atribuită ultimei “surse de trafic” din “conversion journey”, inclusiv “direct”. Este  un model de atribuire util acelor afaceri în care se așteaptă o acțiune imediată ca răspuns al unei campanii. Utilizatorul are un potențial mare de conversie de la prima interacțiune cu site-ul.

Se regăsește în cazul magazinelor online care vând produse de valoare redusă ce nu necesită o analiză de piață îndelungată prealabilă achiziției (ex. huse telefoane).

Pentru o analiză pe mai multe canale media, Last Interaction te ajută să identifici acele canale care închid un “customer journey”. Cu această informație îți poți calibra mai bine mesajul pentru acel canal în direcția finalizării conversiei. (ex: Comandă Acum!)

Last Non-Direct Click

Sursa standard de atribuire a conversiilor în rapoartele standard din Analytics prin care o conversie este atribuită ultimei surse de trafic, exceptând sursa direct. Astfel, conversia va fi atribuită sursei care a precedat sursa direct.

Modelul de atribuire este util din aceleași considerente ca și cele de la Last Click, ignorând însă sursa Direct, ipotetic o sursă asupra căreia nu avem un impact “direct”. Ne concentrăm așadar pe celelalte surse de trafic asupra cărora putem avea un impact mai ușor cuantificabil.

Last AdWords Click

Conversia este atribuită ultimei interacțiuni cu sursa de trafic AdWords. Este un model care favorizează campaniile AdWords întrucât orice interacțiune de-a lungul unui “customer journey” cu o sursă AdWords automat va acorda conversia acestei surse.

Este un model util în cazurile limitate în care am dori să avem o privire de ansamblu asupra campaniilor AdWords și a aportului pe care îl aduc la nivel general întregii investiții în marketing digital.

First Interaction

Un model de atribuire opus Last Interaction, conversia fiind atribuită sursei inițiale de trafic care a deschis “conversion journey-ul”.

Este util din perspectiva unei analize a surselor care generează prospecți. Ce sursă de trafic a deschis conversația dintre tine și client? Mai important, o analiză din perspectiva acestui model de atribuire ne ajută să ne calibrăm un mesaj adecvat către acei utilizatori care iau contact cu tine pentru prima oară.

O scurtă paranteză aici; din perspectiva campaniilor AdWords, foarte probabil ca în urma unei analize Last Interaction vs First Interaction să observăm că pe modelul de Last Interaction ratele de conversie să fie bune pe campaniile de Brand și cele de Remarketing, în timp ce pe modelul de First Interaction, să observăm rate de conversie bune pe campanii generale (non-brand) care se adresează utilizatorului într-un stadiu incipient, de explorare.

Linear

Un model de atribuire în care fiecărui punct de interacțiune cu site-ul îi este atribuit o parte egală din conversie. Acest model poate fi util în cazul afacerilor cu un ciclu lung de achiziție. Modelul Linear ne ajută astfel să atribuim valoare tuturor acestor etape. Desigur, aici apare întrebarea pertinentă dacă fiecare din aceste surse ar trebui sa primească aceeași valoare. Mai valoros însă, acest model ne poate ajuta din perspectiva unei analize eliminatorii. Care sunt acele canale care contribuie cel mai puțin (apar cel mai rar în “customer journey”).

Time Decay

Dacă nu ești satisfăcut de modelul Linear, atunci acest model poate fi potrivit. În baza modelului Time Decay, cu cât un punct de interacțiune este mai aproape de conversia finală, cu atât acea sursă primește mai mult credit. Acest model poate fi de asemenea util în cazul afacerilor cu un ciclu lung de conversie.

Position based

În baza acestui model, 40% din valoarea conversiei este atribuită primului și ultimului punct de interacțiune, urmând ca restul de 20% să fie distribuit celorlalte surse de trafic. Un model eficient pentru o analiză care să includă atât etapa de “awareness”, de introducere a userului către brand, cât și etapa de finalizare a ciclului de conversie. În cazul în care nu vrei să faci analize separate din perspectiva Last Click și First Interaction, atunci acest model poate fi o variantă mai eficientă de a îngloba ambele perspective.

Data Driven

(valabil doar în Google Analytics 360 sau în AdWords, aici fiind condiționat de un minim de conversii lunare).

Este un model bazat pe Machine Learning în care valoarea conversiei este atribuită dinamic  fiecărei etape din ciclul de conversie în funcție de aportul ei la conversia finală. Algoritmul pornește de la un modelul Linear și pe măsura ce sistemul primește date, “învață” care din surse contribuie mai mult către conversie, calibrându-se pe parcurs. Ca orice sistem bazat pe Machine Learning, cu cât oferim mai multe date, cu atât rezultate vor fi mai precise.

Modele Custom de Atribuire

Dacă nu ești mulțumit de modelele de atribuire oferite de Google Analytics, poți să îți dezvolți propriul model, în baza a mai multor condiții și filtre.

“Attribution modeling” este o componentă vitală a unei analize corecte în Google Analytics. În pofida unui “customer journey” tot mai alambicat al clienților, acest tip de analiză este în multe situații ignorat.

Câtă vreme rămânem blocați în paradigma Last Click, toți pașii anteriori conversiei, în alte cuvinte, etapele de “Awareness” și de “Business Growth”, sunt ignorați. Trebuie să facem tot posibilul să privim dincolo de Last Click. Cu siguranță avem numai de câștigat!

Cum ți se pare acest ghid? Te-a ajutat sau te-a încurcat? Spune-ne părerea ta despre informații.

Dacă ai nevoie de ajutor să începi o campanie, îți stăm la dispoziție! Suntem la un formular distanță.