Cum să selectați corect pașii canalului atunci când configurați atribuirea

Dacă doriți să optimizați costurile de publicitate și să creșteți rentabilitatea cheltuielilor publicitare, luați în considerare și evaluați corect contribuția fiecărui canal din lanț înainte de a vinde. Instrumentele standard Google Analytics nu sunt suficiente aici pentru că jumătate dintre modelele de atribuire disponibile în serviciu oferă toată valoarea din tranzacție oricărui canal din lanț. Iar a doua jumătate a modelelor estimează canalul după o regulă condiționată, nu pe valori reale.

Spre deosebire de modelele standard GA, OWOX BI Attribution ia în considerare influența reciprocă a canalelor asupra conversiei și avansarea utilizatorilor pe canal. De asemenea, puteți compara performanța anunțurilor în modelele actuale GA și OWOX BI pentru a vedea campaniile subevaluate sau supraevaluate.

Drept urmare, veți putea redistribui bugetul către canalele care atrag utilizatorii cu conversii, dar care nu primesc nicio valoare prin Ultimul clic non-direct în Google Analytics.

În acest articol, explicăm cum să evidențiem evenimentele de conversie pentru pașii canalului pe modelul AIDA și cum să construim un model de atribuire în OWOX BI pe baza acestor pași.

Pâlnia de vânzări este calea pe care o parcurge utilizatorul de la prima întâlnire cu site-ul până la cumpărare. Conform modelului de marketing AIDA, această cale constă din patru etape:

1. Atenție - o persoană a acordat atenție site-ului.
2. Dobândă — a devenit interesat de bunuri.
3. Dorință - a vrut să cumpere bunuri.
4. Acțiune — a făcut o achiziție.

În teorie, sună simplu și consistent. În realitate, lucrurile sunt puțin mai complicate. Publicul site-ului dvs. poate să nu se comporte așa cum vă așteptați. Vizitatorii care provin din diferite canale de publicitate se comportă diferit. O persoană poate merge pe site de multe ori și poate pleca fără să facă nimic; arunca marfa in cosul de cumparaturi; faceți clic pe diferite bannere etc. Da, acțiunile sale vor fi consistente, dar fiecare utilizator va avea propria sa secvență.

De asemenea, selecția canalelor de comunicare depinde de ce etapă a pâlniei se află utilizatorul. De exemplu, publicitatea media funcționează perfect cu un public rece la începutul unei pâlnii care trebuie să trezească interes. Și e-mailurile funcționează mai bine cu publicul la pașii finali ai canalului. Aceștia sunt utilizatori fideli familiarizați cu marca, astfel încât conversia de la corespondență este mai mare.

Pentru a crește conversia de la vizitatorii site-ului la cumpărători, trebuie să examinați acțiunile publicului dvs. și să selectați corect pașii canalului pe care îi veți folosi în modelul dvs. de atribuire.

Cu pâlnia corectă de vânzări, puteți:

1. Evaluați corect eficacitatea marketingului, găsiți surse subevaluate de trafic și redistribuiți optim bugetul de publicitate.
2. Înțelegeți nevoile utilizatorilor dvs. pentru a le oferi oferte relevante.
3. Împărțiți audiența în segmente în funcție de stadiul în care se află utilizatorii pâlniei și personalizați comunicarea cu fiecare segment.
4. Găsiți blocajele în pâlnie și optimizați-le.

Sarcina publicității dvs. în fiecare etapă a canalului este de a motiva utilizatorul să treacă la următoarea etapă - mai aproape de cumpărare. De exemplu, acțiunile de conversie pot fi: vizualizați cardul articolului, vă abonați la lista de corespondență, adăugați articolul în coș și multe altele. Cum puteți determina care dintre aceste acțiuni sunt potrivite pentru construirea unei pâlnii AIDA?

În acest moment, trebuie să luați toate acțiunile esențiale pentru afaceri pe care utilizatorii le fac pe site înainte de a efectua conversia, cum ar fi prima plată.

Acțiunile selectate trebuie urmărite pe site-ul dvs. și trimise la Google BigQuery. Acest lucru vă va permite să efectuați următorul pas.

Puteți analiza acțiunile de conversie în diferite secțiuni, de exemplu:

• Timp de la activitate la conversie.
• Probabilitatea de conversie datorită acțiunii de conversie.

Mai întâi, ar trebui să faci un tabel ca acesta cu toate evenimentele selectate:

Nu ar trebui să te limitezi la numărul de evenimente. Cu cât folosiți mai multe acțiuni pentru analiză, cu atât va fi mai bine. În același timp, desigur, nu uitați de bunul simț.

Apoi trebuie să faci un grafic pe baza acestui tabel. Iată un exemplu de astfel de grafic:

Graficul arată cum se modifică timpul înainte de conversie, în funcție de acțiunea de conversie.

Bine — când evenimentele pe care le selectați sunt distribuite uniform pe grafic. Acest lucru va face posibilă construirea unei pâlnii prin împărțirea acestor evenimente în grupuri, fiecare dintre ele va fi o etapă a pâlniei în atribuire.

Rău — când evenimentele sunt grupate pe grafic într-un singur loc. Apoi veți obține doar unul sau doi pași ai pâlniei. Într-un astfel de caz, calitatea calculelor modelului va fi scăzută.

Exemplu de potențial canal AIDA pentru evenimentele analizate:

Dacă nu aveți un proiect în OWOX BI, puteți începe să îl utilizați gratuit imediat.

Înainte de a efectua calcule de atribuire, trebuie să colectați toate datele din stocarea în cloud Google BigQuery. Cu OWOX BI, puteți trimite date brute despre acțiunile utilizatorilor pe site (vizionări de pagină, evenimente, tranzacții etc.), date de cost, statistici de la serviciile de urmărire a apelurilor și email marketing de la Google Analytics la GBQ.

De asemenea, puteți încărca manual informații despre starea comenzii și utilizatori din CRM în BigQuery. Datele din GBQ pot fi accesate prin interogări SQL și pot fi răspunse ca tabele.

Pentru lucrări suplimentare și vizualizare, aceste tabele pot fi încărcate în CSV sau Google Sheets, de exemplu, utilizând suplimentul nostru gratuit. Această soluție vă permite să creați rapoarte fără eșantionare și alte restricții prezente în interfața GA.

Dacă ați configurat Comerțul electronic îmbunătățit pentru Google Analytics pe site-ul dvs., un model de atribuire va fi creat automat când primul tabel cu date de sesiune în OWOX BI apare în BigQuery:

Puteți crea un model nou sau puteți modifica unul existent. Pentru a edita, deschideți setările modelului și în fiecare pas lista de evenimente de conversie prin condiția SAU:

Apoi începeți calculele. Drept urmare, veți primi informații despre sursele de trafic care au condus la acțiunile de conversie alese de dvs.

Rezultatele calculului modelului OWOX BI pot fi comparate cu cele ale modelului Last Non-Direct Click din secțiunea numită sursă/mediu/campanie:

Acest lucru va evidenția sursele de trafic care au condus la acțiuni de conversie, dar au rămas subevaluate. De exemplu, în această captură de ecran, vedem că yandex/organic a fost subevaluat și merită să investești în mai mult efort.

În continuare, va trebui doar să redistribuiți bugetul pentru a crește numărul de acțiuni de conversie.

Pe ecranul de mai jos, puteți vedea cum sursele de trafic sunt adesea distribuite în diferite etape ale canalului. Dacă evenimentele canalului AIDA sunt bine selectate (vezi graficul de mai sus), putem redistribui bugetul între sursele de publicitate.

Dacă evenimentele nu sunt selectate cu succes, toate vor cădea pe unul sau două canale de publicitate, iar atunci nu vor exista opțiuni între ce canale să redistribuiți bugetul de publicitate.

PS Dacă aveți nevoie de ajutor pentru combinarea datelor în Google BigQuery și configurarea atribuirii, suntem gata să vă ajutăm. Înscrieți-vă pentru o demonstrație și vom discuta detaliile.