Comment sélectionner correctement les étapes de l'entonnoir lors de la configuration de l'attribution

Si vous souhaitez optimiser les coûts publicitaires et augmenter le ROAS, considérez et évaluez correctement la contribution de chaque canal de la chaîne avant de vendre. Les outils de Google Analytics standard ne suffisent pas ici car la moitié des modèles d'attribution disponibles dans le service donnent toute la valeur de la transaction à n'importe quel canal de la chaîne. Et la seconde moitié des modèles estime le canal selon une règle conditionnelle, et non sur des métriques réelles.

Contrairement aux modèles GA standard, OWOX BI Attribution prend en compte l'influence mutuelle des canaux sur la conversion et l'avancement des utilisateurs sur l'entonnoir. Vous pouvez également comparer les performances des annonces entre vos modèles GA et OWOX BI actuels pour voir les campagnes sous-évaluées ou surévaluées.

En conséquence, vous pourrez redistribuer le budget aux canaux qui attirent les utilisateurs avec des conversions, mais ne reçoivent aucune valeur par dernier clic non direct dans Google Analytics.

Dans cet article, nous expliquons comment mettre en évidence les événements de conversion pour les étapes de l'entonnoir sur le modèle AIDA et créer un modèle d'attribution dans OWOX BI basé sur ces étapes.

L'entonnoir de vente est le chemin emprunté par l'utilisateur depuis sa première visite sur le site jusqu'à son achat. Selon le modèle marketing AIDA, ce parcours se compose de quatre étapes :

1. Attention - une personne a prêté attention au site.
2. Intérêt - s'est intéressé aux biens.
3. Désir - voulait acheter des marchandises.
4. Action — a effectué un achat.

En théorie, cela semble simple et cohérent. En réalité, les choses sont un peu plus compliquées. L'audience de votre site peut ne pas se comporter comme prévu. Les visiteurs provenant de différents canaux publicitaires se comportent différemment. Une personne peut se rendre plusieurs fois sur le site et repartir sans rien faire ; jeter des marchandises dans le panier; cliquer sur différentes bannières, etc. Oui, ses actions seront cohérentes, mais chaque utilisateur aura sa propre séquence.

De plus, la sélection des canaux de communication dépend de l'étape de l'entonnoir sur laquelle se trouve l'utilisateur. Par exemple, la publicité dans les médias fonctionne parfaitement avec un public froid au début d'un entonnoir qui doit susciter l'intérêt. Et les e-mails fonctionnent mieux avec le public lors des dernières étapes de l'entonnoir. Ce sont des utilisateurs fidèles et familiers avec la marque, donc la conversion du mailing est plus élevée.

Pour augmenter la conversion des visiteurs du site en acheteurs, vous devez examiner les actions de votre public et sélectionner correctement les étapes de l'entonnoir que vous utiliserez dans votre modèle d'attribution.

Avec le bon entonnoir de vente, vous pouvez :

1. Évaluer correctement l'efficacité du marketing, trouver des sources de trafic sous-évaluées et redistribuer de manière optimale le budget publicitaire.
2. Comprendre les besoins de vos utilisateurs pour leur proposer des offres pertinentes.
3. Divisez l'audience en segments en fonction de l'étape de l'entonnoir des utilisateurs et personnalisez la communication avec chaque segment.
4. Trouvez les goulots d'étranglement dans l'entonnoir et optimisez-les.

La tâche de votre publicité à chaque étape de l'entonnoir est de motiver l'utilisateur à passer à l'étape suivante, plus proche de l'achat. Par exemple, les actions de conversion peuvent être : afficher la fiche de l'article, s'inscrire à la liste de diffusion, ajouter l'article au panier, etc. Comment pouvez-vous déterminer lesquelles de ces actions conviennent à la construction d'un entonnoir AIDA ?

À ce stade, vous devez effectuer toutes les actions critiques que les utilisateurs entreprennent sur le site avant de procéder à la conversion, comme le premier paiement.

Les actions sélectionnées doivent être suivies sur votre site et envoyées à Google BigQuery. Cela vous permettra d'effectuer l'étape suivante.

Vous pouvez analyser les actions de conversion dans différentes sections, par exemple :

• Temps écoulé entre l'activité et la conversion.
• Probabilité de conversion due à l'action de conversion.

Tout d'abord, vous devez créer un tableau comme celui-ci avec tous les événements sélectionnés :

Vous ne devriez pas vous limiter au nombre d'événements. Plus vous utilisez d'actions pour l'analyse, mieux ce sera. En même temps, bien sûr, n'oubliez pas le bon sens.

Ensuite, vous devez faire un graphique basé sur ce tableau. Voici un exemple d'un tel graphique :

Le graphique montre comment le temps avant la conversion change en fonction de l'action de conversion.

Bon — lorsque les événements que vous sélectionnez sont uniformément répartis sur le graphique. Cela permettra de construire un entonnoir en divisant ces événements en clusters, dont chacun sera une étape de l'entonnoir en attribution.

Mauvais —lorsque les événements sont regroupés sur le graphique en un seul endroit. Ensuite, vous n'obtiendrez qu'une ou deux étapes de l'entonnoir. Dans un tel cas, la qualité des calculs du modèle sera faible.

Exemple d'entonnoir AIDA potentiel sur les événements analysés :

Si vous n'avez pas de projet dans OWOX BI, vous pouvez commencer à l'utiliser gratuitement tout de suite.

Avant d'exécuter des calculs d'attribution, vous devez collecter toutes les données dans le stockage cloud Google BigQuery. Avec OWOX BI, vous pouvez envoyer des données brutes sur les actions des utilisateurs sur le site (pages vues, événements, transactions, etc.), des données de coût, des statistiques de suivi des appels et des services d'email marketing de Google Analytics à GBQ.

Vous pouvez également charger manuellement les informations sur l'état des commandes et les utilisateurs de votre CRM dans BigQuery. Les données dans GBQ sont accessibles par des requêtes SQL et répondues sous forme de tables.

Pour un travail et une visualisation supplémentaires, ces tableaux peuvent être téléchargés sur CSV ou Google Sheets, par exemple, à l'aide de notre module complémentaire gratuit. Cette solution vous permet de créer des rapports sans échantillonnage et autres restrictions présentes dans l'interface GA.

Si vous avez configuré Enhanced E-Commerce pour Google Analytics sur votre site, un modèle d'attribution sera automatiquement créé lorsque le premier tableau avec des données de session dans OWOX BI apparaîtra dans BigQuery :

Vous pouvez créer un nouveau modèle ou modifier un modèle existant. Pour modifier, ouvrez les paramètres du modèle et dans chaque étape, listez les événements de conversion via la condition OU :

Lancez ensuite les calculs. En conséquence, vous recevrez des informations sur les sources de trafic qui ont conduit aux actions de conversion que vous avez choisies.

Les résultats du calcul du modèle OWOX BI peuvent être comparés à ceux du modèle Last Non-Direct Click dans la section intitulée source/support/campagne :

Cela mettra en évidence les sources de trafic qui ont conduit à des actions de conversion mais qui sont restées sous-évaluées. Par exemple, dans cette capture d'écran, nous voyons que yandex/organique a été sous-évalué, et cela vaut la peine d'investir plus d'efforts.

Ensuite, vous n'aurez plus qu'à redistribuer le budget pour augmenter le nombre d'actions de conversion.

Sur l'écran ci-dessous, vous pouvez voir comment les sources de trafic sont souvent réparties à différentes étapes de l'entonnoir. Si les événements de l'entonnoir AIDA sont bien sélectionnés (voir tableau ci-dessus), nous pouvons redistribuer le budget entre les sources publicitaires.

Si les événements ne sont pas sélectionnés avec succès, ils tomberont tous sur un ou deux canaux publicitaires, et il n'y aura alors aucune option entre les canaux pour redistribuer le budget publicitaire.

PS Si vous avez besoin d'aide pour combiner des données dans Google BigQuery et configurer l'attribution, nous sommes prêts à vous aider. Inscrivez-vous pour une démo et nous discuterons des détails.