Cara memilih langkah corong dengan benar saat menyiapkan atribusi

Jika Anda ingin mengoptimalkan biaya iklan dan meningkatkan ROAS, pertimbangkan dan evaluasi dengan benar kontribusi setiap saluran dalam rantai sebelum menjual. Alat Google Analytics standar tidak cukup di sini karena setengah dari model atribusi yang tersedia di layanan memberikan semua nilai dari transaksi ke saluran mana pun dalam rantai. Dan paruh kedua model memperkirakan saluran sesuai dengan aturan bersyarat, bukan pada metrik nyata.

Berbeda dengan model GA standar, Atribusi OWOX BI memperhitungkan pengaruh timbal balik saluran pada konversi dan kemajuan pengguna di corong. Anda juga dapat membandingkan kinerja iklan di seluruh model GA dan OWOX BI Anda saat ini untuk melihat kampanye yang dinilai terlalu rendah atau terlalu tinggi.

Akibatnya, Anda akan dapat mendistribusikan kembali anggaran ke saluran yang menarik pengguna dengan konversi, tetapi tidak menerima nilai apa pun dari Klik Non-Langsung Terakhir di Google Analytics.

Dalam artikel ini, kami menjelaskan cara menyoroti peristiwa konversi untuk langkah corong pada model AIDA dan membuat model atribusi di OWOX BI berdasarkan langkah-langkah ini.

Corong penjualan adalah jalur yang diambil pengguna dari pertama kali menemukan situs hingga membeli. Menurut model pemasaran AIDA, jalur ini terdiri dari empat tahap:

1. Perhatian — seseorang memperhatikan situs.
2. Minat — menjadi tertarik pada barang.
3. Keinginan — ingin membeli barang.
4. Tindakan — melakukan pembelian.

Secara teori, kedengarannya sederhana dan konsisten. Pada kenyataannya, segalanya sedikit lebih rumit. Pemirsa situs Anda mungkin tidak berperilaku seperti yang Anda harapkan. Pengunjung yang datang dari saluran iklan yang berbeda berperilaku berbeda. Seseorang dapat pergi ke situs berkali-kali dan pergi tanpa melakukan apa pun; membuang barang ke keranjang belanja; klik pada spanduk yang berbeda, dll. Ya, tindakannya akan konsisten, tetapi setiap pengguna akan memiliki urutannya sendiri.

Selain itu, pemilihan saluran komunikasi bergantung pada tahap corong yang digunakan pengguna. Misalnya, iklan media bekerja sempurna dengan audiens yang dingin di awal saluran yang perlu membangkitkan minat. Dan email berfungsi lebih baik dengan audiens di langkah terakhir corong. Ini adalah pengguna setia yang akrab dengan merek, sehingga konversi dari surat lebih tinggi.

Untuk meningkatkan konversi dari pengunjung situs ke pembeli, Anda perlu memeriksa tindakan audiens Anda dan memilih dengan benar langkah-langkah corong yang akan Anda gunakan dalam model atribusi Anda.

Dengan saluran penjualan yang benar, Anda dapat:

1. Menilai dengan benar keefektifan pemasaran, menemukan sumber lalu lintas yang kurang dihargai, dan mendistribusikan kembali anggaran iklan secara optimal.
2. Pahami kebutuhan pengguna Anda untuk membuat mereka menawarkan penawaran yang relevan.
3. Bagilah audiens ke dalam segmen-segmen bergantung pada tahap pengguna corong mana dan personalisasikan komunikasi dengan setiap segmen.
4. Temukan kemacetan di corong dan optimalkan.

Tugas iklan Anda di setiap tahap corong adalah memotivasi pengguna untuk pindah ke tahap berikutnya — lebih dekat ke pembelian. Misalnya, tindakan konversi dapat berupa: melihat kartu item, berlangganan milis, menambahkan item ke troli, dan banyak lagi. Bagaimana Anda dapat menentukan tindakan mana yang cocok untuk membangun corong AIDA?

Pada titik ini, Anda perlu melakukan semua tindakan penting bisnis yang dilakukan pengguna di situs sebelum mereka melakukan konversi, seperti pembayaran pertama.

Tindakan yang dipilih harus dilacak di situs Anda dan dikirim ke Google BigQuery. Ini akan memungkinkan Anda untuk melakukan langkah berikutnya.

Anda dapat menganalisis tindakan konversi di bagian yang berbeda, misalnya:

• Waktu dari aktivitas ke konversi.
• Probabilitas konversi karena tindakan konversi.

Pertama, Anda harus membuat tabel seperti ini dengan semua acara yang dipilih:

Anda tidak boleh membatasi diri pada jumlah acara. Semakin banyak tindakan yang Anda gunakan untuk analisis, semakin baik hasilnya. Pada saat yang sama, tentu saja, jangan lupakan akal sehat.

Kemudian Anda harus membuat grafik berdasarkan tabel ini. Berikut ini contoh grafik seperti itu:

Grafik menunjukkan bagaimana waktu sebelum konversi berubah bergantung pada tindakan konversi.

Bagus — saat peristiwa yang Anda pilih didistribusikan secara merata pada grafik. Ini akan memungkinkan untuk membangun corong dengan membagi peristiwa ini ke dalam kelompok, yang masing-masing akan menjadi langkah corong dalam atribusi.

Buruk —ketika peristiwa dikelompokkan pada grafik di satu tempat. Maka Anda hanya akan mendapatkan satu atau dua langkah corong. Dalam kasus seperti itu, kualitas perhitungan model akan rendah.

Contoh corong AIDA potensial pada peristiwa yang dianalisis:

Jika Anda tidak memiliki proyek di OWOX BI, Anda dapat langsung menggunakannya secara gratis.

Sebelum menjalankan penghitungan atribusi, Anda harus mengumpulkan semua data di penyimpanan cloud Google BigQuery. Dengan OWOX BI, Anda dapat mengirim data mentah tentang tindakan pengguna di situs (tampilan halaman, peristiwa, transaksi, dll.), data biaya, statistik dari pelacakan panggilan, dan layanan pemasaran email dari Google Analytics ke GBQ.

Anda juga dapat memuat informasi status pesanan dan pengguna dari CRM ke BigQuery secara manual. Data dalam GBQ dapat diakses dengan query SQL dan dijawab sebagai tabel.

Untuk pekerjaan dan visualisasi lebih lanjut, tabel ini dapat diunggah ke CSV atau Google Spreadsheet, misalnya, menggunakan addon gratis kami. Solusi ini memungkinkan Anda membuat laporan tanpa pengambilan sampel dan pembatasan lain yang ada di antarmuka GA.

Jika Anda telah mengonfigurasi Enhanced E-Commerce untuk Google Analytics di situs Anda, model atribusi akan dibuat secara otomatis saat tabel pertama dengan data sesi di OWOX BI muncul di BigQuery:

Anda dapat membuat model baru atau memodifikasi yang sudah ada. Untuk mengedit, buka setelan model dan di setiap langkah buat daftar peristiwa konversi melalui kondisi ATAU:

Kemudian mulai perhitungan. Akibatnya, Anda akan menerima informasi tentang sumber lalu lintas mana yang menghasilkan tindakan konversi yang Anda pilih.

Hasil perhitungan model OWOX BI dapat dibandingkan dengan model Klik Non-Langsung Terakhir di bagian yang disebut sumber/media/kampanye:

Ini akan menyoroti sumber lalu lintas yang menghasilkan tindakan konversi tetapi tetap kurang dihargai. Misalnya, dalam tangkapan layar ini, kami melihat bahwa yandex/organik dinilai terlalu rendah, dan perlu diinvestasikan lebih banyak upaya.

Selanjutnya, Anda hanya perlu mendistribusikan ulang anggaran untuk meningkatkan jumlah tindakan konversi.

Pada layar di bawah ini, Anda dapat melihat bagaimana sumber lalu lintas sering didistribusikan di berbagai tahap corong. Jika acara saluran AIDA dipilih dengan baik (lihat bagan di atas), kami dapat mendistribusikan kembali anggaran di antara sumber iklan.

Jika acara tidak berhasil dipilih, semuanya akan jatuh pada satu atau dua saluran periklanan, dan kemudian tidak akan ada pilihan antara saluran mana yang akan mendistribusikan ulang anggaran periklanan.

PS Jika Anda memerlukan bantuan untuk menggabungkan data ke Google BigQuery dan menyiapkan atribusi, kami siap membantu. Mendaftar untuk demo dan kami akan membahas detailnya.