Como selecionar as etapas do funil corretamente ao configurar a atribuição

Se você deseja otimizar os custos de publicidade e aumentar o ROAS, considere e avalie corretamente a contribuição de cada canal da cadeia antes de vender. As ferramentas do Google Analytics padrão não são suficientes aqui porque metade dos modelos de atribuição disponíveis no serviço dão todo o valor da transação para qualquer canal da cadeia. E a segunda metade dos modelos estima o canal de acordo com uma regra condicional, não em métricas reais.

Ao contrário dos modelos de GA padrão, o OWOX BI Attribution leva em consideração a influência mútua dos canais na conversão e no avanço do usuário no funil. Você também pode comparar o desempenho do anúncio em seus modelos atuais de GA e OWOX BI para ver campanhas subvalorizadas ou supervalorizadas.

Como resultado, você poderá redistribuir o orçamento para canais que atraem usuários com conversões, mas não recebem nenhum valor por Último clique não direto no Google Analytics.

Neste artigo, explicamos como destacar eventos de conversão para etapas do funil no modelo AIDA e criar um modelo de atribuição no OWOX BI com base nessas etapas.

O funil de vendas é o caminho que o usuário percorre desde o primeiro contato com o site até a compra. De acordo com o modelo de marketing AIDA, esse caminho consiste em quatro etapas:

1. Atenção — uma pessoa prestou atenção ao site.
2. Interesse — se interessou por bens.
3. Desejo - queria comprar mercadorias.
4. Ação — fez uma compra.

Em teoria, parece simples e consistente. Na realidade, as coisas são um pouco mais complicadas. O público do seu site pode não se comportar como você espera. Os visitantes que vêm de diferentes canais de publicidade se comportam de maneira diferente. Uma pessoa pode ir várias vezes ao local e sair sem fazer nada; jogar mercadorias no carrinho de compras; clique em diferentes banners, etc. Sim, suas ações serão consistentes, mas cada usuário terá sua própria sequência.

Além disso, a seleção dos canais de comunicação depende de qual estágio do funil o usuário está. Por exemplo, a publicidade na mídia funciona perfeitamente com um público frio no início de um funil que precisa despertar interesse. E os emails funcionam melhor com o público nas etapas finais do funil. Esses são usuários fiéis e familiarizados com a marca, portanto, a conversão do mailing é maior.

Para aumentar a conversão de visitantes do site para compradores, você precisa examinar as ações do seu público e selecionar corretamente as etapas do funil que você usará no seu modelo de atribuição.

Com o funil de vendas correto, você pode:

1. Avalie corretamente a eficácia do marketing, encontre fontes de tráfego subvalorizadas e redistribua de maneira otimizada o orçamento de publicidade.
2. Entenda as necessidades de seus usuários para fazer ofertas relevantes.
3. Divida o público em segmentos, dependendo do estágio do funil em que os usuários estão e personalize a comunicação com cada segmento.
4. Encontre gargalos no funil e otimize-os.

A tarefa da sua publicidade em cada estágio do funil é motivar o usuário a passar para o próximo estágio – mais próximo da compra. Por exemplo, as ações de conversão podem ser: visualizar o cartão do item, inscrever-se na lista de e-mails, adicionar o item ao carrinho e muito mais. Como você pode determinar quais dessas ações são adequadas para construir um funil AIDA?

Nesse ponto, você precisa realizar todas as ações críticas para os negócios que os usuários realizam no site antes de converter, como o primeiro pagamento.

As ações selecionadas devem ser rastreadas em seu site e enviadas ao Google BigQuery. Isso permitirá que você execute a próxima etapa.

Você pode analisar as ações de conversão em diferentes seções, por exemplo:

• Tempo desde a atividade até a conversão.
• Probabilidade de conversão devido à ação de conversão.

Primeiro, você deve fazer uma tabela assim com todos os eventos selecionados:

Você não deve se limitar ao número de eventos. Quanto mais ações você usar para análise, melhor será. Ao mesmo tempo, é claro, não se esqueça do bom senso.

Então você tem que fazer um gráfico com base nesta tabela. Aqui está um exemplo de tal gráfico:

O gráfico mostra como o tempo antes da conversão muda dependendo da ação de conversão.

Bom — quando os eventos selecionados são distribuídos uniformemente no gráfico. Isso possibilitará a construção de um funil dividindo esses eventos em clusters, cada um dos quais será uma etapa do funil na atribuição.

Ruim — quando os eventos são agrupados no gráfico em um só lugar. Então você terá apenas uma ou duas etapas do funil. Nesse caso, a qualidade dos cálculos do modelo será baixa.

Exemplo de funil AIDA potencial em eventos analisados:

Se você não tem um projeto no OWOX BI, pode começar a usá-lo gratuitamente imediatamente.

Antes de executar cálculos de atribuição, você precisa coletar todos os dados no armazenamento em nuvem do Google BigQuery. Com o OWOX BI, você pode enviar dados brutos sobre as ações dos usuários no site (visualizações de página, eventos, transações, etc.), dados de custos, estatísticas de rastreamento de chamadas e serviços de email marketing do Google Analytics para GBQ.

Você também pode carregar informações de status de pedidos e usuários do seu CRM no BigQuery manualmente. Os dados no GBQ podem ser acessados ​​por consultas SQL e respondidos como tabelas.

Para mais trabalho e visualização, essas tabelas podem ser carregadas em CSV ou Planilhas Google, por exemplo, usando nosso complemento gratuito. Essa solução permite criar relatórios sem amostragem e outras restrições presentes na interface do GA.

Se você tiver o Enhanced E-Commerce for Google Analytics configurado em seu site, um modelo de atribuição será criado automaticamente quando a primeira tabela com dados de sessão no OWOX BI aparecer no BigQuery:

Você pode criar um novo modelo ou modificar um existente. Para editar, abra as configurações do modelo e em cada etapa liste os eventos de conversão por meio da condição OR:

Em seguida, inicie os cálculos. Como resultado, você receberá informações sobre quais origens de tráfego levaram às ações de conversão que você escolheu.

Os resultados do cálculo do modelo OWOX BI podem ser comparados aos do modelo Último clique não direto na seção chamada origem/mídia/campanha:

Isso destacará as origens de tráfego que levaram a ações de conversão, mas permaneceram subvalorizadas. Por exemplo, nesta captura de tela, vemos que o yandex/orgânico foi subvalorizado e vale a pena investir em mais esforço.

Em seguida, você só precisará redistribuir o orçamento para aumentar o número de ações de conversão.

Na tela abaixo, você pode ver como as fontes de tráfego costumam ser distribuídas em diferentes estágios do funil. Se os eventos do funil AIDA forem bem selecionados (veja o gráfico acima), podemos redistribuir o orçamento entre as fontes de publicidade.

Se os eventos não forem selecionados com sucesso, todos eles cairão em um ou dois canais de publicidade e não haverá opções entre quais canais redistribuir o orçamento de publicidade.

PS Se você precisar de ajuda para combinar dados no Google BigQuery e configurar a atribuição, estamos prontos para ajudar. Inscreva-se para uma demonstração e discutiremos os detalhes.