Podstawy konwersji i modeli atrybucji Poradnik dla e-sklepu
Podstawy konwersji dla e-sklepów Analizując dane dotyczące sprzedaży w sklepie internetowym, bardzo często ograniczamy się jedynie do sprawdzenia skuteczności ostatniego źródła przed konwersją. W rzeczywistości jednak niezmiernie istotna jest analiza całej ścieżki, którą przeszedł użytkownik. Konwersja w GA (Last Click) W większości sklepów domyślna konwersja w GA w module e-commerce jest przypisywana do ostatniego źródła odwiedzin, po którym wystąpiła transakcja w sklepie, tzw. Last Click. Wg tego podejścia wszystko, co zrobiliśmy wcześniej, aby taki kontakt się odbył, ma mniejsze znaczenie i nieokreśloną wartość. 100% Jest to konserwatywne podejście do marketingu. Bazuje głównie na transakcjach w cyklu sprzedaży, pomijając fazę namysłu klienta. Taka orientacja tylko na użytkowników zdecydowanych może zablokować dalszy rozwój sprzedaży sklepu. LAST CLICK ATTRIBUTION Łukasz Regulski Ecommerce Development Director w Grupie Domodi
Częste błędy e-sklepów Analiza źródeł konwersji tylko po atrybucji Last Click, może prowadzić do nieprawdziwych wniosków. Do najczęstszych błędów popełnianych przez sklepy należą: eliminacja źródeł ruchu, które nie konwertują, a które są jednocześnie źródłami otwierającymi konwersje, co powoduje likwidację całej ścieżki decyzyjnej klienta niedocenianie działań budujących skalę i pozyskiwanie nowych użytkowników niedocenianie kanałów inspiracyjnych i uwiarygodniających nasz brand przecenianie wartości remarketingu przecenianie kodów rabatowych (użytkownik zdecydował przed czy po znalezieniu kodu?)
Przykład błędnej interpretacji konwersji Użytkownik zainspirowany do zakupu w Domodi, Allani lub Homebook klika w konkretny produkt, przechodzi do sklepu, ale decyduje, że na razie go nie kupuje. DZIEŃ 1 FAZA NAMYSŁU domodi.pl strona sklepu
Następnego dnia zmienia zdanie, wyszukuje ten sam produkt/sklep i klika w reklamę Google Ads; składa zamówienie w tym samym sklepie. DZIEŃ 2 FAZA ZAKUPU Google Ads Konwersja w sklepie
Bazując na danych konwersji (Last Click) w Google Analytics, ostatnie źródło odwiedzin, czyli Reklama Google Ads, zgarnia całą wartość konwersji, a inne źródła pozostają niedocenione. Analiza Last Click w GA domodi.pl Google Ads Konwersja w sklepie
Jak nie popełniać błędów związanych z podejściem Last Click? 1 Sprawdź długość ścieżki konwersji użytkownika Konwersja Ścieżki wielokanałowe Długość ścieżki, Upływ czasu Ścieżka konwersji Twojego użytkownika często jest znacznie dłuższa niż jedno źródło reklamowe. Raport długości ścieżki pokazuje nam, w ile interakcji z naszym serwisem wchodzi użytkownik, zanim skonwertuje. Jeżeli w raporcie dominują ścieżki powyżej 1 interakcji, to znaczy, że konwersja Last Click błędnie obrazuje wartość źródeł marketingowych w Twoim sklepie. Więcej o ścieżkach wielokanałowych.
Średnia długość ścieżki konwersji (wg branży) Czy wiesz, że...? Ścieżki konwersji w segmentach Moda i Dom należą do najdłuższych na rynku. W przypadku segmentu odzieżowego transakcję poprzedza średnio ponad 7 kontaktów. Marketingsherpa.com Dane na próbie blisko 3 mln użytkowników
2 Zidentyfikuj źródła wspomagające konwersje Konwersja Ścieżki wielokanałowe Konwersje wspomagane Raport Konwersje wspomagane pokazuje liczbę sprzedaży i konwersji, które udało się rozpocząć, wspomóc i sfinalizować za sprawą poszczególnych kanałów, a także wartość tych sprzedaży. Umożliwia on nam ocenę całkowitych przychodów uzyskanych np. z kampanii Płatnych wyników wyszukiwania.
2 Zidentyfikuj źródła wspomagające konwersje Konwersja Ścieżki wielokanałowe Konwersje wspomagane W ostatniej kolumnie w raporcie Konwersje wspomagane znajdziemy miarę, którą można określić jako współczynnik wspomagania. Im wyższy wynik otrzymamy, tym większą rolę wspomagającą ma kanał. Im mniejsza liczba w tym większym stopniu dany kanał pełnił rolę zamykającą ścieżkę konwersji. Co oznaczają wartości? blisko zera - rola zamykająca ścieżkę konwersji blisko 1 - kanał w równym stopniu wspomaga i zamyka konwersję wysokie wartości - duża rola wspomagająca konwersje
3 Utwórz grupę Ruch brandowy Administracja Ustawienia kanałów Grupa kanałów Pokażemy ci jak utworzyć nowe grupy na przykładzie Ruchu brandowego. Jest to bardzo istotna grupa użytkowników, których źródło wskazuje, że mieli intencje aby wejść dokładnie na stronę Twojego sklepu. Tacy klienci często znają już brand a jest to wynikiem szeregu działań online i offline, dlatego ruch ten nie odzwierciedla jednego działania reklamowego i nie powinniśmy go brać pod uwagę w modelach atrybucji. Ruch brandowy = Direct + Organic (na frazy zawierające nazwę sklepu) + Paid Search (na frazy zawierające nazwę sklepu) Przy standardowych ustawieniach spora część ruchu związanego z wyszukiwaniem marki trafia do grupowania Organic Search. W pierwszej kolejności wyklucz wyszukiwane hasła związane z nazwą sklepu w GA: Administracja -> Informacje o śledzeniu -> Lista wykluczeń wyszukiwanych haseł. Wykluczenie to polega na traktowaniu przez GA wybranych wizyt z sieci wyszukiwania jako odwiedzin bezpośrednich.
W kolejnym kroku zdefiniuj grupę brandingową zgodnie ze screenem poniżej. Pamiętaj, że kolejność grup ma znaczenie. Ruch, który nie spełni definicji tej grupy (np.ruch organiczny na niezwiązane z nazwą sklepu słowa kluczowe) trafi do grupy Organic Search. How to set up
4 Oceń wartość źródeł konwersji Konwersja Atrybucja Porównanie modeli konwersji Wybór modelu mocno zależy od celu naszych działań, np. czy chcemy się rozwijać, czy tylko zbierać owoce z wcześniejszych działań. Konserwatywne patrzenie na atrybucje może blokować rozwój sklepu z powodu zamykania kanałów niekonwertujących.
Modele atrybucji Strategia sklepu: Model atrybucji: KONSERWATYWNE Chcę bazować tylko na transakcjach w cyklu sprzedaży, pomijając fazę namysłu. Orientacja tylko na klientów zdecydowanych może zablokować dalszy rozwój sprzedaży. Ostatnia interakcja Last Click przypisanie konwersji do ostatniego źródła odwiedzin (w tym direct). Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie 100% udziału w konwersji przypisuje się do ostatniego kanału, który nie był wejściem bezpośrednim na stronę, a który użytkownik wykorzystał, aby odwiedzić serwis przed konwersją. Chcę budować świadomość i zasięg mojej oferty, np. jestem nowym sklepem na rynku. Pierwsza interakcja Interesuje nas pierwsze źródło odwiedzin, z jakiego internauta trafił na stronę, a następnie dokonał konwersji w kolejnych sesjach. ZORIENTOWANE NA WZROST Chcę zachować stały kontakt z klientem i utrzymywać świadomość marki w ramach całego cyklu sprzedaży. Chcę stopniowo budować zaangażowanie użytkowników poprzez wieloetapowe kampanie reklamowe. Chcę intensyfikować widoczność reklamy w źródłach otwierających i zamykających transakcje. Liniowy Równy rozkład udziału dla wszystkich kanałów w ścieżce konwersji. Rozkład czasowy Największy udział w konwersji otrzymują ostatnie, najświeższe kanały, dzięki którym użytkownik trafił do nas przed konwersją. Uwzględnienie pozycji Dla pierwszego i ostatniego kanału możemy zdefiniować po 40% udziału, a dla pozostałych, środkowych kanałów po równo. Czytaj więcej o modelach atrybucji w GA
Sprawdź konwersję z Domodi, Allani i Homebook Jeżeli chcesz sprawdzić, jaki wpływ na sprzedaż w Twoim sklepie mają nasze serwisy, sprawdź różne modele atrybucji. Konwersja Atrybucja Porównanie modeli konwersji W raporcie Porównanie modeli konwersji wybierz widok Źródła / medium i z listy po lewej stronie wybierz interesujący Cię model: Pierwsza interakcja Ilu użytkowników, którzy dokonali zakupu, dowiedziało się o Twoim sklepie z Domodi / Allani / Homebook? Uwzględnienie pozycji Jak ważne są nasze serwisy w kontekście pozyskania nowych klientów i domykania transakcji? Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie Jaką rolę zamykającą sprzedaż mają nasze serwisy?
Aktualnie w mierzeniu konwersji zauważamy trend przechodzenia przez sklepy na inne modele niż standardowy dla Google Analytics Last non-direct Click. Powodem jest chęć lepszego zrozumienia ścieżki użytkownika i wszystkich jego kontaktów z serwisem w celu efektywniejszego alokowania budżetów marketingowych. Taka wiedza to doskonała przewaga konkurencyjna, dlatego zachęcamy do głębszego eksplorowania tematu i eksperymentowania z modelami atrybucji. Patryk Dżus, VP Data Strategy & Analytics w Grupie Domodi Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z Twoim opiekunem