Hneď na začiatku si položíme niekoľko otázok:

• Vieme, ako dlho trvá našim užívateľom urobiť nákup alebo splniť cieľ na našej stránke?
• Vieme, koľko návštev prejde, kým užívateľ urobí transakciu alebo splní cieľ?
• Meriame displayovú reklamu optimálne?

Toto sú otázky, ktoré som chcel položiť hneď na začiatku, aby si každý mohol zodpovedať, či sa ho daná problematika týka. V 99 % si dovolím tvrdiť, že sa problematika atribúcie týka mnoho e-shopov a taktiež aj iných foriem biznisu. Preto som sa rozhodol spraviť z tejto témy sériu 3 článkov, kde postupne prejdeme nielen teoretickú časť atribúcie a jej vplyvu na biznis, ale aj prakticky si zanalyzujeme atribúciu pre elektronický obchod.

Čo je to vlastne atribúcia?

Atribúcia v Google Analytics je vlastne priraďovanie kreditu k zdroju/médiu, ktoré bolo zodpovedné za konverziu alebo naplnenie vami definovaného cieľa.

Google vysveluje atribúciu následovne:

Model pripisovania je pravidlo alebo množina pravidiel, ktoré určujú, ako sa zásluhy za predaj a konverzie pripisujú k jednotlivým bodom kontaktu v rámci konverzných ciest. Napríklad model Posledná interakcia v službe Analytics pripisuje 100 % zásluh posledným bodom kontaktu (čiže kliknutiam), ktoré bezprostredne predchádzajú predaju alebo konverziám. Naproti tomu model Prvá interakcia pripisuje 100 % zásluh bodom kontaktu, ktoré stoja na začiatku konverzných ciest.

Na tom nie je nič zlé, lebo každý e-shop či online biznis chce vedieť, ktorý zdroj, kanál alebo médium prináša očakávané výsledky. Keďže v určitej forme investujú peniaze do zdrojov návštevy ako organické vyhľadávanie, platená reklama, sociálne siete alebo iné, tak chcú vedieť, či sa táto investícia oplatí. Problém je ale v tom, že defaultne Google Analytics používa last non-direct click model, ktorý automaticky priraďuje kredit k poslednému zdroju pred konverziou (samozrejme, za predpokladu, že posledným zdrojom nebola priama návšteva). A tu nám nastáva problém, lebo povedzme si úprimne, koľko z nás nakúpi produkt či službu hneď na prvýkrát?

Zvyčajne pred nákupom služby či tovaru si urobíme prieskum. Postup môže vyzerať nasledovne:

1. Užívateľ si chce kúpiť tenisky na behanie, ale nevie aké.
   1. Na google.sk vyhľadá cez kľúčové slovo „tenisky na behanie“.
2. Google mu vyhodí najrelevantnejšie výsledky.
   1. Medzi výsledkami sa mu zobrazí platená reklama.
   2. A taktiež aj organické výsledky.
3. Klikne na platenú reklamu hneď hore.
   1. Firma, ktorá inzeruje na toto kľúčové slovo momentálne investovala do jeho návštevy s úmyslom, že tento návštevník nakúpi (lebo hľadá niečo, čo oni ponúkajú).
4. Návštevník teraz prehliada stránku s teniskami a robí si prieskum podľa jeho preferencií.
5. Povedzme, že si momentálne vybral tenisky, ktoré spĺňajú všetky kritériá.
6. Následne odíde zo stránky a vyhľadá daný produkt v niektorom zo slovenských porovnávačov.
7. Tam zistí, že stránka, na ktorej si vybral produkt, ponúka aj najlepšiu cenu, tak sa tam preklikne priamo z porovnávača.
8. Užívateľ bol už ale unavený a išiel spať 💤 s tým, že si tie tenisky kúpi zajtra ☝.
9. Na druhý deň prišiel do e-shopu napriamo vpísaním www.exampleeshop.sk.
10. Kúpil si tenisky, ktoré si vybral, a tým dokončil celú konverziu.

Toto je len príkladové správanie určitého užívateľa. Nákupná cesta užívateľa je individuálna pre každého jedného človeka. Záleží od produktu či služby, ktoré hľadáme, lebo napríklad spôsob, akým by sme vyhľadávali dovolenku, sa bude líšiť od nákupu lístku do kina cez internet. Vždy treba mať na pamäti racionálnosť vašich dát. Vráťme sa späť k nášmu príkladu:

Otázka: Ktorý zdroj by získal kredit za túto konverziu v štandardnom reporte (last non – direct click model)?

Odpoveď : Porovnávač – referral

Dôvodom je už zmienený last non – direct click model, a teda celý kredit za konverzie bude priradený k porovnávaču, odkiaľ prišiel užívateľ naposledy pred priamou návštevou. Čo s tým teraz? Ako viem priradiť kredit zdrojom, ktoré napomáhali pri ukončení konverzie?

Ťažko sa bude vysvetľovať výkon ppc kampaní alebo zo sociálných sietí zo štandardných reportov, avšak, keď použijete multi channel funnels report, viete priniesť viac svetla do správania užívateľov, ako aj vašich marketingových investícií.

Multi-Channel Funnels

Podmienka:

Na to, aby ste mohli používať multi-channel funnel reports, potrebujete mať nasledovné veci:

1. Musíte mať nastavené ciele alebo transakcie
2. Musíte mať správne otagované kampane z vášho marketingu (hlavne tie mimo siete Google)
3. Mať záujem, na základe týchto nových zistení, urobiť požadovanú akciu (alokácia budgetu)

Denne sa stretávame s účtami, ktoré nemajú nastavené ani len jeden cieľ a týka sa to aj vačších firiem. Ak nemáte implementované e – commerce riešenie alebo nastavené ciele, multi channel funnel report bude zývať prázdnotou.

Čo je teda multi – channel funnels report

Multi-channel funnels report je report, ktorý nám pomáha priradiť kredit naprieč všetkými reláciami. V dnešnej dobe je ťažké vysvetľovať klientovi, prečo Adwords neprináša toľko konverzií. Skúste mu ukázať tento report:

Keď mu ukážete tento report, máte v rukách odpovede, prečo Adwords neuzatvára konverzie, ale pritom je stále veľmi dôležitý, keďže napomáha pri ich uzatváraní. Na obrázku vyššie sa Adwords kampaniam v celku darí aj uzatvárať konverzie. Keď si chceme overiť, ktorý zdroj viac asistuje pri konverziách, ako ich uzatvára, tak si pozrieme report v Google Analytics nazvaný assisted conversions AKA asistované konverzie.

Tu máme jednotlivé zdroje zoradené pod sebou a Google Analytics urobí tú mágiu a ukáže nám informácie ohľadom toho ako naši návštevníci využivajú rôzne cesty na dokončenie nákupného procesu.

Teraz si vysvetlíme, čo vlastne v tom reporte vidíme:

1. V stĺpci assisted conversions vidíme počet transakcií, za ktoré nebol daný zdroj priamo zodpovedný, ale asistoval pri konverzii na začiatku jej cesty
2. V druhom stĺpci vidíme hodnotu v EUR, pri ktorej zdroj asistoval
3. V stĺpci last click or direct conversion vidíme počet transakcií pre daný zdroj, keď bol priamo zodpovedný za konverziu
4. V ďalšom stĺpci vidíme hodnotu v EUR pre zdroj, keď bol priamo zodpovedný za konverziu
5. A v poslednom stĺpci vidíme pomer medzi asistovanými konverziami/priamymi konverziami

Posledný stĺpec nám vie povedať, ktorý náš zdroj je lepší na ukončenie konverzie alebo je len súčasťou nákupného procesu. Ak sa vaše ratio/pomer v poslednom stĺpci blíži k nule, to znamená, že daný zdroj je zodpovedný viac za ukončenie konverzií, teda je uzatváracím zdrojom nákupného procesu.

Naopak, ak ratio je nad 1, to znamená, že zdroj je viac zodpovedný za asistované konverzie a nachádza sa v priebehu nákupného procesu.

Ak ratio je rovných 1, zdroj je rovnomerne zodpovedný za asistované, ako aj ukončené, konverzie.

Vieme, ako dlho trvá našim užívateľom urobiť nákup alebo splniť cieľ na našej stránke?

Na obrázku nižšie si môžete všimnúť, že 29 % konverzií bolo uskutočnených po prvej návšteve. To znamená, že v 29 % prípadoch návštevník urobil 2 a viac návštev, aby urobil požadovaný nákup. Môžeme si taktiež všimnúť, že v 12 % prípadoch návštevník urobil 12 a viac návštev. Keďže každá relácia má svoj zdroj návštevy (pamätáte, zdroj návštevy je dimenzia, ktorá má rozsah na úrovni relácie), je nepravdepodobné, že všetky návštevy individuálneho návštevníka budú len z jedného zdroja. Ak sa teraz prihlásite do vášho analytics účtu a máte podobný report tomu nášmu, atribúcia je niečo, čo sa vás týka, a mali by ste s ňou začať pri alokácii budgetu na váš marketing.

Meriame displayovú reklamu optimálne?

Displayové kampane majú vždy problém obstáť v konkurencii ďalších marketingových kanálov, lebo display kampaň nie je chápaná ako zdroj na ukončenie konverzie, ale skôr na zvýšenie záujmu v čase, keď sa človek ešte len rozhoduje, či daný tovar chce alebo nie. Na obrázku nižšie môžeme vidieť, ako sa správa displayová kampaň v tomto prípade.

Popíšme si, čo na obrázku vidíme.

Na obrázku vyššie môžeme vidieť, že displayová reklama sa nachádza v rôznych krokoch nákupného procesu. Vidíme ju na začiatku, v strede, ale aj na konci nákupného procesu. Vždy je dôležité vcítiť sa do tohto správania a vedieť si predstaviť, ako ním užívateľ prechádza. Hneď prvý riadok v reporte vidíme, že najprv bola platená reklama a potom prišiel návštevník cez display kampaň.

Teraz sa pýtate, ako je možné, že displayová reklama uzatvorila konverziu. V tomto prípade náš klient používa viacero marketingových nástrojov a medzi nimi je aj tool, ktorý pomáha vracať ľudí späť do košíka, aby nakúpili tovar, ktorý si tam vložili. Vždy je dôležité si danú cestu odôvodniť, akým spôsobom sa stala, aby ste nepriraďovali kredit k nesprávnym zdrojom.

NOTE: Vždy sa ubezpečte, že zbierate dáta, ktoré spĺňajú kvalitu (100 % dáta neexistujú), lebo vám bude multi-channel funnel report ukazovať údaje podľa toho, ako ich zbierate. Ak vaši developeri chodia na stránku napriamo, testujú objednávky a vy ich nemáte vyfiltrovaných, môžu vám značne znečistiť dáta a reporty.

Záver

Dnes sme troška priblížili, čo to je atribúcia, a či sa vášho online biznisu týka alebo nie. Budeme radi, keď nám i vy priblížite vašu atribúciu pre váš biznis – či tam vidíte niečo nezvyčajné.  Nabudúce si prejdeme prakticky určité atribúčné modely a aj si ich dopodrobna vysvetlíme. Verím, že minimálne vo vás tento článok vzbudil pozornosť a pozriete si atribúciu vo vašom analytickom účte 🙂