Vartotojo elgsena vis sudėtingesnė. Pirkimo procese vartotojai aplanko daugybę kanalų ir kiekvienas jų turi įtaką apsisprendimui pirkti. Vienos svetainės jų turi daug, kitos mažai, bet nėra tokių, kurios turi tik vieną kanalą iš kurio ateina srautas.
Taip pat didelė tikimybė, kad turite ir ne vieną mokamą kanalą su dedikuotu biudžetu. Ar manote, kad visi šie kanalai yra izoliuoti vienas nuo kito? Tikiuosi ne. Jie persipina tarpusavyje: vartotojas gali jūs atrasti per Facebook’ą, vėliau užsukti ieškodamas jūsų Google paieškoje. Ir tai gali būti mokamos paieškos (AdWords) rezultatas arba organinės (SEO).
Jei naudojate Google Analytics ataskaitas matuoti savo kampanijas ir šaltinius, tai visi pardavimai priskiriami paskutiniam kanalui. Bet ką tai reiškia? Pasižiūrėkime į pavyzdį.
Pirmą kartą vartotojas aplankė svetainę atlikęs paiešką Google ir paspaudęs AdWords skelbimą. Vėliau sekė kiti apsilankymai: užėjo tiesiai į svetainę, vėliau iš kitų nuorodų, tada dar iš el.pašto ir galiausiai paskutinis kanalas yra tiesioginis. Po jo vartotojas atliko pirkimą.
Tai Google Analytics pardavimo vertę, kitaip tariant visus nuopelnus, priskirs tiesioginiam srautui (Direct). Bet ar jis to vertas? Ar būtų įvykęs pardavimas jei nebūtų kitų kanalų? Manau suprantate esamą situaciją ir keliamą problemą.
Ar jūs turite priskyrimo problemą?
Nors jūs ir sulaukiate srauto iš įvairių kanalų, nebūtinai turite atribucijos problemą. Bet tą sužinoti galite labai paprastai, jums tereikia kelių ataskaitų.
Google Analytics susiraskitę ataskaitą kelio ilgio ataskaitą (path length). Ji atrodo štai taip:
Ši ataskaita parodo kiek kanalų vartotojas aplankė ir kiek tai lėmė konversijų. Tai jei savo ataskaitoje matote panašų į šį paveikslėlį, tai reiškia, jog vartotojams reikia kelių kanalų norint atlikti pirkimą. Iš to išplaukia, kad pas jus gali būti priskyrimo problema.
Jei dar pridėsite ir kanalų miksą (Konversijos > Skirtingų kanalų kanalai > Apžvalga), tai pamatysite, kad ne taip viskas paparasta, kaip gali pasirodyti iš pirmo žvilgsnio.
Kaip matote, kanalai persipina tarpusavyje ir kiekvienas toks miksas atsakingas už dalį pardavimų. Jūsų darbas surasti tokius, kurie nuvertinami arba pervertinami ir tą pataisyti.
Google Analytics jums stipriai palengvins darbą, nes yra specialios ataskaitos, kurios leidžia palyginti įvairius priskyrimo modelius ir pasižiūrėti, ar keičiasi jūsų pajamos priklausomai nuo to, kaip paskirstote nuopelnus.
Kokie yra priskyrimo modeliai?
Norėdami palyginti įvairius modelius, turite keliauti į Konversijos > Priskyrimas > Modelių palyginimo įrankis. Ir tikrai suprantu, kad matomas vaizdas labai daug nepasako. Bet tuoj viskas pasikeis. Pirma aptarkime kokie gi modeliai yra numatyti Google Analytics paskyroje.
Kad būtų lengviau suprasti modelius, įsivaizduokime, jog vartotojas aplankė 5 kanalus prieš pirkdamas
Paskutinės sąveikos modelis
Tai modelis, kuriuo paremtos praktškai visos Analytics ataskaitos. Ka tai reiškia? Tiesiog Analytics priskiria konversiją tam kanalui, kurį vartotojas aplankė paskutinį prieš konversiją.
Prisimenant mūsų pavyzdį? Tai visa šlovė atitenka Direct srautui. Bet matote, kad ne vien tik direct srautas buvo įsivėlęs, matome ir Facebook ir mokamas kampanijas. Tad reikia kažkaip dalį nuopelnų ir jiems suteikti.
Kada gali tikti?
Jei jūsų svetainė pasižymi labai trumpu pirkimo ciklu, daug impulsyvių, nebrangių prekių, mažai apmąstymo iš vartotojos pusės, tai šio modelio jums gali užtekti.
Paskutinis ne tiesioginis priskyrimo modelis
Google Analytics veikia taip, jog jei nežino srauto šaltinio, tai toks srautas vadinamas tiesioginiu. Tarkim jūs atėjot iš Facebook, tai jūsų šaltinis ir Facebook, tai nėra tiesioginis srautas. O jei suvedėte naršyklėje svetainės adresą reiškia prieš tai nėra jokio šaltinio. Jūs atėjote tiesiai į sveatinę. Tad šis modelis eliminuoja tiesioginį srautą ir atiduoda šlovę paskutiniam kanalui prieš tiesioginį.
Tad mūsų pavyzdyje visa šlovė atitenka organiniam srautui. Bet didžiausios šio modelio minusas, tai kad jis labai nuvertina tiesioginį srauta. Kodėl prieš paskutinis kanalas turi pasiimti visus nuopelnus, jei vartotojui reikėjo dar kartą apsilankyti svetainėje? Gal jūsų pavadinimas įsimenantis, o gal dizainas geras. O kaip dėl jūsų brandingo kampanijų (pvz. TV, radijas), kurios visur reklamuoja jūsų svetainės pavadinimą? Gal jos turėjo įtaką vartotojui?
Kada gali tikti?
Jei jūs nusprendžiate, kad jūsų tiesioginis srautas yra jau laimėtas, t.y. jis jūsų ir niekas to nepakeis tada galite patikrinti kitų kanalų nuopelnus. Bet naudokite labai atsargiai.
Pirmosios sąveikos modelis
Šis modelis veikia atvirkščiai paskutinės sąveikos modeliui. Priskiria visus nuopelnus pirmam kanalui. Mano nuomone šis modelis nėra labai geras, nes jis visiškai ignoruoja vėliau aplankytus kanalus. Tai būtų tas pats kas sakyti jog už jūsų dabartinį darbą turite dėkoti jūsų pirmos klasės mokytojai. Taip ji jus išmokė rašyti ir skaityti, bet vėliau dar buvo kitos klasės, universitetas, kitų darbų patirtis, kol galiausiai gavote dabartinį darbą.
Tad jei pirmas kanalas buvo toks geras, kodėl vartotojui prireikė dar tiek vizitų norint atlikti pirkimą? Nelogiška taip?
Kada gali tikti?
Gali būti naudojamas kai norite įvertinti brandingo kampanijų efektyvumą, ypač jei prieš tai nebuvo jokios reklamos ir produktas nežinomas.
Paskutinio AdWords paspaudimo priskyrimo modelis
Šioje vietoje viskas atitenka iš AdWords atėjusiam srautui. Bet kaip suprantate, tai tikra nesamonė ir manau gilintis labiau į šį modelį tikrai neverta.
Kada gali tikti?
Jei AdWords srautas sudro didęlę dalį bendro srauto ir jūs norite pasižiūrėti, kas bus jei visą savo reklamos biudžetą permesite į AdWords, tada galite išbandyti šį modelį. Jūs iškarto matysite, kokį poveikį pajamoms padarys šio modelio pasirinkimas. Bet būkite labai atsargūs. Retai kada užtenka vieno AdWords kanalo, kad įvyktų konversija.
Linijinis modelis
Modelis “gerietis”, po lygiai išdalina visiems nuopelnus visiems kanalams. Atrodo teisinga, bet tikrai ne visi kanalai po lygiai prisideda prie pardavimo. Čia būtų tas pats jei paimtume pasaulio krepšinio čempionatą ir visiems išdalintume vienodus medalius. Bet taip juk nebūna, vieni stipresni ir laimi, kiti pralaimi.
Kada gali tikti?
Labai retais atvejais, jei jūsų kampanijos kartu atlieka ir brandingo funkciją, ir tiesioginio pardavimo.
Laiko skaidymo modelis
Šis modelis gan logiškas, jei taip galima pasakyti. Jo esmė tokia, kad kanalas, kuris buvo arčiausiai konversijos gauna didžiausią dalį nuopelnų. Kuo tolimesnis kanalas, tuo mažiau nuopelno jis gauna. Tai atliekama sudėtingo algoritmo pagalba.
Kada gali tikti?
Labiausiai šio modelio naudą pajus tie, kas leidžia trumpas reklamines kampanijas, iki savaitės. Tada algoritmas veikia geriausiai, ir tinkamai paskirsto kiekvienam kanalui nuopelnus.
Pozicija paremtas modelis
Šis modelis kažkuo panašus į laiko skaidymo modelį, bet gali būti kiek pavojingas jei nuo jo pradėsite. Nes pagal nutylėjimą modelis priskiria 40% nuopelnų pirmam kanalui ir tiek pat paskutiniam. Likusius 20% išdalina viduriniams kanalams.
Bet nenaudokite šio modelio pagal nutylėjimą, reikia priskyrimo procentus sudėlioti remiantis savo svetaine. Tad jūs turite puikiai žinoti savo kanalus ir logiškai pagalvoti kokią dalį jūs norite priskirti pirmam kanalui, o kokią paskutiniam. Tikrai iš pirmo karto nepataikysite, bet bandymu keliu rasite tinkamą kombinaciją.
Manau jums kyla klausimas kodel tiek daug modelių? Priežastis paprasta, pasaulyje tiek daug svetainių, su savo tikslais, savo unikaliomis kampanijomos, sprendimais ir t.t. Tad ir matavimo modelių negali būti tik vienas.
Ką daryti toliau?
Pradžioje rašiau kur rasti modelių palyginimo įrankį. Tad dabar galite keliau į šią ataskaitą ir pabandysime palyginti kelis modelius.
Jūs galite tarpusavyje lyginti iki trijų modelių. Taip pat galite pasirinkti pagal kokią konversiją šie modeliai bus lyginami. Paskutiniame stulpelyje matysite rezultatą. Iš šio konkretaus palyginimo matau, jog Natūrali paieška dažnai būna arčiau konversijos, nes lyginu su Laiko skaidymo modeliu. Kuo šis kanalas arčiau konversijos tuo jam daugiau priskiriama nuopelnų. Tad aš galiu nuspręsti kreipti savo SEO strategiją į raktinius žodžius, kurie indikuoja, jog vartotojas yra paskutiniame pirkimo cikle. Aš taip pat galiu investuoti į AdWords, nes vartotojai akivaizdžiai googlina prieš pirkdami, tai galiu pabandyti juos “pagauti” su mokamais raktiniais žodžiais.
Šis modelių palyginimas stebuklų jums nepadarys. Čia reikės įdėti nemažai darbo. Bet jis gali būti geras pagalbininkas siekiant suprasti kaip vartotojai konvertuojasi.
Be to, jei norite tinkamai analizuoti ir lyginti modelius, jūsų visos kampanijos turi būti pažymėtos UTM parametrais. Jei tinkamai nebus priskirti kanalai, tai matysite iškreiptą informaciją.
Kaip jau minėjau, nebūtina analizuoti visų konversijų bendrai. Viršuje yra pasirinkimas, kurias konversijas lyginti. Tad jei jų turite daug, galite lyginti po vieną.
Svarbiausia lyginant modelius surasti tuos, kur skirtumas didžiausias. Tada pabandyti suprasti ką jūs galite pakeisti, gal susirašyti veiksmų seką. Jei matote, kad vienas mokamas kanalas atneš daugiau rezultatų esant kitam modeliui, perskirstykite biudžetą to kanalo naudai ir žiūrėkite kaip keičiasi pajamos po mėnesio ar po kelių.
Nepamirškite, kad įrankis tik parodo numanamą pakitimą. Jūs turite patestuoti ar numanomas gali tapti realus.
Pabaigai
Jums nebūtina dabar viską mesti ir bėgti lyginti kanalus, perskirstyti biudžetą, verstis per galvą ir t.t. Visų pirma jūs turite būti įsitikinę, kad daugiau neliko jokių kitų veiksmų, kurių atlikimas atneštų didesnę naudą. Pavyzdžiui, jei jūsų konversijos rodiklis labai žemas, tai manau tikrai dar turite ką veikti prieš eidami lyginti modelius. Geriausia yra visada pasidaryti prioritetų sarašą su galima įtaka pardavimams.
Prie modelių galite pereiti, kai jau nesugalvojate, kaip dar galite pakelti savo pardavimus ar optimizuoti biudžetą.
Rašydamas, ne tik perleidžiu savo patirtį, bet ir pats išmokstu ką nors naujo. Tikiuosi ir jūs čia atrasite naudingos informacijos. Norite išmokti greičiau ir patogiau? Išbandykite Google Reklamos Mokymus arba Google Analytics Mokymus. O jei patinka skaityti – mano nauja Google Reklamos knyga.
