Ze starych raportów Google Analytics wiemy za to, że dobrze sprecyzowane słowa kluczowe przynoszą nam 3/4 sprzedaży. W czasie analizy pozostałych źródeł odesłania zauważyliśmy również, że ruch z niektórych witryn konwertuje na naszych stronach znacznie lepiej w porównaniu z innymi.

Czujemy też intuicyjnie, że ogólne słowa kluczowe, pomimo tego, że nie przekonwertowały użytkowników to musiały wpłynąć pośrednio na wynik sprzedażowy.

Na jaką liczbę transakcji miały one wpływ? Próżno szukać takich informacji w Google Analytics.

Poszukiwanie odpowiedzi

Na pewno zaczęliśmy zadawać sobie podobne do tych pytania:

• Dlaczego użytkownicy korzystający z dokładnych słów kluczowych np. określających dokładnie model słuchawek – Sony MDR RF810RK konwertują znacznie lepiej niż użytkownicy, którzy wykorzystują ogólne słowa kluczowe jak np. słuchawki?
• Dlaczego użytkownicy lądujący na stronach naszego sklepu internetowego z Ceneo konwertują znacznie lepiej niż odesłani z reklam AdWords na forum tematycznym elektroda.pl?

Na pewno bardzo wielu z nas miało problem z uzasadnieniem samemu sobie (albo klientowi) dlaczego opłaca się pozycjonowania na ogólne frazy. Zazwyczaj przynoszą one bardzo dużo ruchu, ale małą liczbę konwersji. Podobnie jest z kampaniami displayowymi czy działaniami na forach internetowych.

Mogliśmy się jedynie domyślać, że użytkownik przed zakupem może potrzebować kilku odwiedzin. Domyślaliśmy się również, że na początku poszukiwania produktu do zakupu użytkownik rozpoczyna poszukiwania od ogólnych słów kluczowych, by później przejść do dokładnych słów kluczowych zawierających nazwy marek lub dokładne modele.

Czy te domysły były słuszne?

Nie dawaliśmy się zwieść takim analizom, jak poniżej w których porównanie słów zawierających brand sklepu z resztą daje prosty „wniosek”, że w ogólne słowa kluczowe nie warto w ogóle inwestować:

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Poszukiwaliśmy odpowiedzi w raportach e-commerce Google Analaytics przedstawiających liczbę dni do zakupu oraz liczbę odwiedzin do zakupu. Jeżeli nasze przypuszczenia o tym, że użytkownicy potrzebują czasu do namysłu (a zatem i kilku odwiedzin) miały być słuszne, to te raporty powinny to odzwierciedlać.

Niestety zazwyczaj nie widzieliśmy tam tego, czego się spodziewaliśmy, tylko coś na wzór poniższego raportu:

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Rzadko podejrzewaliśmy, że Google Analytics nas w tym miejscu oszukuje (też się dałem nabrać ;)) i raporty te pokazują liczbę odwiedzin do zakupu ale od ostatniej kampanii.

Oznacz to tak naprawdę, że pokazują liczbę wejść bezpośrednich od wejścia z jakiegokolwiek innego źródła odesłania i medium. Jeżeli użytkownik wszedł w poniedziałek ze słowa kluczowego słuchawki, a we wtorek z porównywarki Ceneo i wtedy przekonwertował to niestety ten raport pokaże nam 0 dni i 1 odwiedziny przed zakupem.

Na szczęście w raportach ścieżek wielokanałowych zostało to poprawione (poniższy screen pochodzi z tego samego sklepu za ten sam okres co screen wyżej!):

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Jednak pomimo tego, że ciężko było nam udowodnić, że ogólne słowa kluczowe również wpływają pozytywnie na sprzedaż, to mieliśmy rację.

I bynajmniej nie dlatego, że obecnie udostępniane ścieżki wielokanałowe to potwierdzają

Trzy etapy procesu zakupowego

Prawdą jest, że można zidentyfikować przynajmniej trzy etapy procesu zakupowego użytkowników, które stanowią swoistą ścieżkę do podjęcia decyzji o zakupie:

• Wczesny etap procesu zakupowego – na wczesnym stadium procesu zakupowego użytkownicy zazwyczaj już podjęli decyzję, że czegoś poszukują, ale nie wiedzą dokładnie czego potrzebują. Oznacza to, że znają swoją potrzebę, ale nie wiedzą co ją zrealizuje w najlepszym stopniu. Na tym etapie użytkownicy chcą sprawdzić i zobaczyć wszystkie rodzaje dostępnych rozwiązań oraz poznać wady i zalety każdego z nich. Potrzebują tak dużo informacji na temat możliwego wyboru i dostępnych opcji ile tylko możliwe, by tylko czuć się pewnie podejmując decyzję o zakupie. To tego typu użytkownicy zareagują na kampanie displayową oraz wpiszą w wyszukiwarkę ogólne słowo kluczowe takie jak np. odkurzacz.
• Środkowy etap procesu zakupowego – w środkowym stadium procesu zakupowego użytkownicy wiedzą już jaki rodzaj produktu / usługi poszukują, ale nie wiedzą jeszcze dokładnie którego / której. Na tym etapie wciąż potrzebują informacji o opcjach, ale w miarę postępu ich poszukiwania będą zawężać jego kryteria. Tego typu użytkownicy używają takich słów jak np. odkurzacz z turboszczotką lub odkurzacz o mocy 2000W.
• Późny etap procesu zakupowego – użytkownicy znajdujący się na tym stadium procesu zakupowego wiedzą dokładnie co spełni ich oczekiwania. Będą poszukiwali specyfikacji technicznych i porównań pomiędzy poszczególnymi markami, producentami i modelami. Tego typu użytkownicy mają bardzo zawężone pole wyszukiwania i chcą przede wszystkim znaleźć dostawcę, któremu można zaufać. To oni wpiszą jako słowo kluczowy markę naszego sklepu lub przejdą z porównywarki cen po upatrzeniu najniższej ceny.

W trakcie projektów optymalizacji konwersji z powodzeniem segmentujemy użytkowników analizowanych witryn na wyżej wymienione trzy etapy procesu zakupowego. Dla każdego z nich powinniśmy zwracać uwagę na inne metryki:

• wczesny etap procesu zakupowego – warto zwracać uwagę na współczynnik odrzuceń oraz strony, które przeglądają nasi użytkownicy (chcemy ich poinformować jak ich problem może zostać rozwiązany!)
• środkowy etap procesu zakupowego – warto zwracać uwagę na współczynnik odrzuceń, średni czas na stronie oraz strony, które przeglądają nasi użytkownicy (chcemy dać im możliwość wyszukania opcji i łatwego porównania rozwiązań),
• późny etap procesu zakupowego – to tutaj zwracajmy uwagę na współczynnik konwersji oraz na strony, które ci użytkownicy przeglądają (chcemy komunikować korzyści oraz budować zaufanie i przekonać, że pieniądze warto zostawić właśnie u nas).

Podsumowując

Wiemy, że mamy przynajmniej 3 etapy procesu zakupowego. Wiemy także, czym charakteryzują się użytkownicy odwiedzający nasz serwis na każdym z nich. Wiemy też, jakie słowa kluczowe / źródła odesłania mogą ich charakteryzować oraz jakich metryk użyć do oceny wydajności na każdym z tych etapów.

Nie czekajmy więc na ścieżki wielokanałowe. Zabierzmy się do tworzenia segmentów zaawansowanych w obrębie naszych kont Google Analytics i poprawiajmy nasze witryny na każdym etapie procesu zakupowego!

Co sądzicie o przedstawionym wyżej, trzy-etapowym procesie zakupowym? Czy po analizie danych udało się Wam wyciągnąć ciekawe wnioski?

The post Dlaczego moi użytkownicy nie konwertują przy pierwszej wizycie? (czyli trzy etapy procesu zakupowego) first appeared on Conversion.

Przed przystąpieniem do dalszej lektury polecam zapoznanie się z pierwszą częścią artykułu na temat ścieżek wielokanałowych.

Ścieżki wielokanałowe (ang. multi-channel funnels) w Google Analytics – cd.

W poprzednim artykule wspomniałem, że ścieżki wielokanałowe to tak naprawdę zestaw pięciu nowych raportów. Do tej pory omówiliśmy pierwszy z nich, czyli Wspomagane konwersje – pora zatem na bliższe przyjrzenie się kolejnym zestawieniom.

Na początku zajmiemy się Najważniejszymi ścieżkami konwersji. Po wybraniu tego raportu z menu bocznego GA wyświetli nam następujący ekran:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Tradycyjnie, przy pomocy znajdującego się u góry ekranu zestawu kontrolek mamy możliwość określenia dokładnego zakresu analizy – w ujęciu czasowym oraz przedmiotowym. Najważniejsze jest oczywiście zajmujące centralne miejsce zestawienie, przedstawiające najpopularniejsze ścieżki konwersji:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Domyślnie, tabelka przedstawia poszczególne etapy każdej ze ścieżek w standardowej dla Google Analytics notacji – tj. źródło/medium. Nie ma jednak żadnego problemu, aby to zmienić i wykorzystać np. wspomniane już zgrupowania kanałów – służą do tego kontrolki, znajdujące się ponad tabelką. Analizując powyższy, przykładowy raport, najpopularniejszą ścieżką konwersji była dwuetapowa ścieżka, na którą składały się dwa wejścia bezpośrednie – w ten sposób łącznie doszło do 83 konwersji, których łączna wartość wyniosła ponad 14 tys. PLN. Na drugim miejscu z kolei uplasowała się ścieżka, składająca się z dwóch wejść zainicjowanych przez linki sponsorowane, wyświetlone przez wyszukiwarkę Google – łącznie w ten sposób doszło do prawie 50 konwersji o całkowitej wartości wynoszącej ponad 8,5 tys. PLN.

Warto zauważyć, że przy pomocy wspomnianych już kontrolek, pozwalających na doprecyzowanie zakresu analizy, możliwe jest przefiltrowanie tabelki – tak, aby uwzględniała wyłącznie ścieżki konwersji o określonej długości.

Kolejnym raportem, dostępnym w ramach multi-channel funnels jest raport Upływ czasu. Po wybraniu stosownego polecenia z menu bocznego ujrzymy ekran, którego centralne miejsce zajmuje zestawienie, analogiczne do poniższego:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Analizując powyższe, przykładowe zestawienie, widzimy, że zdecydowanie najwięcej konwersji – łącznie 922, czyli ponad 42% ogólnej ich liczby – nastąpiło w tym samym dniu, w którym miała miejsce interakcja inicjująca ścieżkę prowadzącą do danej konwersji. W oczy rzuca się jednak fakt, że równie dużo konwersji nastąpiło po upływie zdecydowanie dłuższego czasu od pierwszej interakcji – w ponad 35% przypadków skonwertowanie zajęło internautom co najmniej 12 dni!

Analizę, przeprowadzoną na podstawie poprzedniego raportu, możemy uzupełnić przy pomocy zestawienia Długość ścieżki – grupuje ono wszystkie konwersje wg łącznej liczby interakcji, które „złożyły się” na odnotowany sukces:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Analizując powyższe, przykładowe zestawienie, widzimy, że najwięcej konwersji – prawie 25% ogólnej ich liczby – wymagało tylko jednej interakcji. Z drugiej jednak strony, w prawie 19% przypadków sukces wymagał wystąpienia co najmniej 12 interakcji – oznacza to, że zanim doszło do konwersji, internauta miał co najmniej 12 razy styczność z naszymi narzędziami marketingowymi!

Zauważmy, że oba ostatnie raporty były już wcześniej dostępne w ramach Google Analytics – jednak tylko w obrębie modułu e-commerce. Dzięki multi-channel funnels możemy natomiast wykorzystać je także do analizowania „tradycyjnych” konwersji, związanych z wypełnianiem przez użytkowników postawionych im celów.

Ostatnim raportem, dostępnym w ramach nowej funkcjonalności GA, jest Omówienie. Poza kilkoma mało przydatnymi, ogólnymi metrykami, raport ten zawiera jeden, interesujący element – tzw. Zobrazowanie konwersji wielokanałowej:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Wg mnie, jest to jeden z ciekawszych raportów graficznych, dostępnych w obrębie całego Google Analytics. Lista, znajdująca się z lewej strony ekranu, pozwala na wybranie maksymalnie czterech grup kanałów – jedynym problemem jest fakt, że możemy poruszać się wyłącznie w ramach domyślnego zgrupowania kanałów, zdefiniowanego przez twórców GA. Wybrane grupy kanałów marketingowych zostaną następnie przedstawione na znajdującym się z prawej strony diagramie Venna – każde z kół odpowiada jednej z wybranych grup kanałów, przy czym jego rozmiar jest uzależniony od łącznej liczby konwersji, do zaistnienia których dana grupa kanałów się przyczyniła (pośrednio lub bezpośrednio). Części wspólne poszczególnych kół obrazują tę część wszystkich konwersji, do powstania których przyczyniły się narzędzia, należące do grup, reprezentowanych przez te koła.

Analizując powyższy, przykładowy diagram Venna, widzimy, że prawie 8% wszystkich konwersji powstało przy udziale narzędzi należących do trzech grup: wejścia bezpośrednie, płatne reklamy oraz wyszukiwarki. Zauważmy również, że wejścia bezpośrednie przyczyniły się do powstania prawie 60% konwersji, płatne reklamy odpowiadają za ponad 42% konwersji, natomiast wyszukiwarki są „współwinne” w przypadku ponad 25% wszystkich zanotowanych konwersji.

Ścieżki wielokanałowe w Google Analytics w praktyce

Znamy już wszystkie raporty, dostępne w ramach nowej funkcjonalności Google Analytics – czas zatem na obiecane przykłady analiz, opartych na nowych raportach.

Oba poniższe przykłady oparte są na danych o ruchu w ramach realnie działającego sklepu internetowego.

Ocena efektywności źródeł ruchu

Raporty, wchodzące w skład multi-channel funnels dają nam zupełnie nowe możliwości, związane z mierzeniem i oceną efektywności źródeł ruchu, śledzonych za pośrednictwem Google Analytics. Standardowo, Google Analytics pozwala nam sprawdzić, do jakiej liczby konwersji dane źródło odesłania bezpośrednio się przyczyniło. Mając te dane, możliwe jest obliczenie rentowności danego kanału marketingowego i podjęcie decyzji odnośnie tego, czy kanał ten powinien być dalej wykorzystywany – a jeżeli tak, to w jakim stopniu. O wadach związanych ze stosowaniem tego rodzaju podejścia pisałem w artykule na temat mierzenia i oceny efektywności źródeł ruchu. W skrócie, użytkownik rzadko ma styczność z pojedynczym narzędziem marketingowym, a ostateczny sukces zawsze przypisywany jest ostatniemu z nich – czy to jednak oznacza, że pozostałe kanały marketingowe można wygasić? Spójrzmy na poniższy przykładowy raport:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

AdTaily – znany system, pozwalający w prosty sposób przygotować kampanię reklam graficznych – odpowiada bezpośrednio tylko za 70 konwersji (nieco powyżej 0,3% ogólnej ich liczby) o łącznej wartości 635,20 PLN. Jeżeli porównamy to z wydatkami, które ponieśliśmy w związku z emisją reklam w ramach systemu AdTaily – w analizowanym okresie było prawie 9000 odwiedzin z tego źródła, co przy średnim koszcie za kliknięcie równym 0,5 PLN daje kwotę około 4500 PLN – okaże się, że zwrot z inwestycji był ujemny i wyniósł ponad -85%! Gdybyśmy w tym miejscu zakończyli naszą analizę wniosek mógłby być wyłącznie jeden – ten kanał marketingowy jest nieopłacalny i należy go wygasić.

Dzięki nowej funkcjonalności GA możemy jednak pójść o krok dalej. Zauważmy, że oprócz zamykania ścieżek konwersji, reklamy wyświetlane w ramach AdTaily brały udział w ich inicjowaniu – łącznie pośrednio przyczyniły się do zaistnienia prawie 200 konwersji o łącznej wartości wynoszącej prawie 9000 PLN! Teraz decyzja, dotycząca tego kanału marketingowego nie jest już tak oczywista, prawda? Konieczne jest przeprowadzenie dalszej analizy – efektem może być ustalenie, że:

• treść reklam, emitowanych w ramach AdTaily, jest niewłaściwa w przypadku użytkowników, znajdujących się na późniejszym etapie procesu zakupowego, natomiast doskonale trafia do internautów, którzy dopiero wchodzą na ścieżkę zakupową,
• reklamy te są wyświetlane w niewłaściwych miejscach Sieci – przez co trafiają do użytkowników, znajdujących się na wczesnym etapie ścieżki zakupowej,
• po kliknięciu w reklamę użytkownik przenoszony jest na niewłaściwie dobraną lub niewłaściwie przygotowaną stronę docelową – być może nie oferuje ona korzyści, obiecywanych w treści reklamy lub też nie jest intuicyjnie wykonana, przez co utrudnia podjęcie decyzji zakupowej.

W szczególności, za pomocą raportów należących do ścieżek wielokanałowych, możemy oceniać efektywność poszczególnych słów kluczowych w ramach wyników organicznych, generowanych przez wyszukiwarki. Raporty, wchodzące w skład multi-channel funnels, pozwolą nam zidentyfikować nie tylko te słowa i wyrażenia kluczowe, które – poprzez wyniki organiczne, generowane przez wyszukiwarki – zamykają transakcję, ale także te, które ją w ten sposób inicjują. Dzięki temu będziemy dysponować zdecydowanie pełniejszą informacją odnośnie tego, na które ze słów kluczowych warto kierować kampanie promocyjne.

Optymalizacja budżetu marketingowego witryny

Do czego jeszcze możemy wykorzystać nowe raporty, udostępnione przez Google? Na przykład do zoptymalizowania budżetu promocyjnego dla naszego serwisu internetowego. Spójrzmy na poniższy, przykładowy raport:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Rzeczą, która rzuca się w oczy jest fakt, że stosunkowo popularną ścieżką konwersji w przypadku naszego serwisu jest następująca dwuetapowa ścieżka:

• użytkownik wchodzi na łamy naszego serwisu za pośrednictwem linku sponsorowanego, wyświetlanego na łamach wyszukiwarki Google, ale nie dochodzi do konwersji,
• ten sam użytkownik widzi nasze ogłoszenie na łamach witryny partnerskiej topshop.pl – każde z naszych ogłoszeń wyświetlanych na łamach tego serwisu „obiecuje” użytkownikowi atrakcyjny rabat; internauta zachęcony ofertą przechodzi do naszego serwisu i konwertuje.

W tym miejscu pojawia się pytanie – czy rzeczywiście konieczne jest dwukrotne ponoszenie przez nasz serwis kosztu przyciągnięcia tego samego użytkownika? Tak jak w pierwszym przykładzie, konieczne jest przeprowadzenie dalszej analizy, która może wykazać, że:

• konieczne jest ujednolicenie przekazu marketingowego w ramach obu kampanii promocyjnych – zaoferowanie atrakcyjnej zniżki także dla tych internautów, którzy trafiają na łamy naszej witryny poprzez reklamy AdWords może spowodować, że będą oni od razu konwertować i nie będzie konieczności ponownego przyciągania ich do naszego serwisu (naturalnie zniżkę można zlikwidować w ogóle i nie oferować jej w żadnym ze stosowanych kanałów reklamowych :D),
• możliwe jest całkowite zrezygnowanie z reklam AdWords lub też ograniczenie nakładów, przeznaczanych na ten kanał marketingowy – być może kampania reklamowa, prowadzona na łamach naszych serwisów partnerskich i obiecująca internautom atrakcyjną zniżkę, będzie sama w sobie stanowiła wystarczająco silny bodziec do odwiedzenia naszego serwisu i skonwertowania.

Podsumowanie

Mam nadzieję, że tymi dwoma krótkimi tekstami przybliżyłem Wam nieco nowe raporty, dostępne w ramach piątej wersji interfejsu GA. Tak jak napisałem na samym początku – wg mnie ścieżki wielokanałowe to zupełnie nowa jakość, jeżeli chodzi o ocenę efektywności źródeł ruchu.

Przedstawione przeze mnie przykłady to tylko przysłowiowy wierzchołek góry lodowej – dlatego też zachęcam wszystkich posiadających dostęp do nowych raportów, aby samodzielnie próbowali analizować wybrane aspekty ruchu. Naprawdę, zdziwicie się, ile ciekawych wniosków można wyciągnąć na podstawie analiz, przeprowadzanych w oparciu o raporty multi-channel funnels a w razie jakichkolwiek pytań – piszcie. Postaram się pomóc

Przytoczony w tekście serwis topshop.pl został wymyślony na potrzeby niniejszego tekstu – oryginalnie w miejscu topshop.pl widniała zupełnie inna witryna partnerska.

The post Ścieżki wielokanałowe (multi-channel funnels) – innowacyjna analiza źródeł ruchu w Google Analytics cz. 2 first appeared on Conversion.

Multi-channel funnels zostały wprowadzone w kwietniu bieżącego roku – funkcjonalność ta dostępna jest jednak tylko z poziomu nowego interfejsu GA, co więcej firma Google nadal nie zdecydowała się na upowszechnienie nowych raportów i w chwili obecnej dostępne są one wyłącznie dla wybranych użytkowników. Na szczęście kilku z naszych Klientów zalicza się do grona szczęśliwych wybrańców, możemy więc już teraz podzielić się z Wami naszymi wrażeniami na temat ścieżek wielokanałowych w Google Analytics.

Mierzenie i ocena efektywności źródeł ruchu w kampaniach wielokanałowych – kilka słów wstępu

Na początek warto przypomnieć sobie, o co tak naprawdę chodzi z tym pomiarem efektywności źródeł odwiedzin – Ci z Was, którzy czytali poprzedni artykuł na ten temat, mogą od razu przejść do kolejnej sekcji, wszystkich pozostałych zapraszam do lektury

Jeżeli do oceny źródeł odesłania wykorzystujemy Google Analytics, musimy zdawać sobie sprawę z tego, iż domyślnie sukces (symbolizowany przez konwersję, czyli fakt wypełnienia przez użytkownika zdefiniowanego celu) przypisywany jest do ostatniego źródła odesłania, z którym użytkownik miał styczność. Nie stanowi to większego problemu, gdy:

• nasza kampania marketingowa jest oparta na jednym kanale, którym docieramy do internautów,
• na naszą kampanię marketingową składa się wprawdzie większa liczba kanałów, ale ze statystyk wynika, że zdecydowana większość naszych użytkowników podąża najprostszą z możliwych ścieżkek do celu – czyli przed wypełnieniem postawionego celu ma styczność z jednym lub dwoma źródłami odesłania.

We wszystkich pozostałych przypadkach domyślny model atrybucji (czyli sposób przypisywania konwersji do konkretnego źródła odwiedzin) stosowany przez GA może okazać się niewystarczający. Co wtedy? Wtedy warto rozważyć zastosowanie alternatywnego modelu atrybucji w tym miejscu warto zapoznać się z poprzednim artykułem, dotyczącym mierzenia efektywności źródeł ruchu oraz prezentacją Pawła na temat implementacji alternatywnych modeli atrybucji w Google Analytics. Należy jednak pamiętać o tym, że wdrażając jakikolwiek niestandardowy model atrybucji musimy podjąć szereg dosyć arbitralnych decyzji, dotyczących tego, jaki wpływ na zaistniałą konwersję ma każde ze stosowanych narzędzi. Wymaga to albo posiadania gruntownej wiedzy, dotyczącej branży, w której działamy albo solidnych danych, które pozwolą nam w miarę obiektywnie zdecydować o istotności poszczególnych źródeł odesłania. W tym właśnie miejscu z pomocą przychodzą nam nowe raporty, udostępnione przez Google.

Naturalnie, możliwości oferowane przez ścieżki wielokanałowe wykraczają poza wsparcie w zakresie wyboru odpowiedniego modelu atrybucji. W dalszej części artykułu postaram się Wam pokrótce przedstawić wszystkie raporty, wchodzące w skład multi-channel funnels oraz związane z ich wykorzystaniem możliwości analityczne.

Konwersja wspomagana, pierwsza interakcja, ostatnia interakcja – czyli garść przydatnych terminów

Zanim przejdziemy do charakterystyki nowej funkcjonalności GA, warto upewnić się, że rozumiemy podstawowe terminy, stosowane przez Google

• konwersja wspomagana – moim zdaniem nie do końca właściwy termin, na nasz wewnętrzny użytek określmy ją więc jako interakcja pośrednia – to sytuacja, w której dane źródło ruchu znajdowało się na ścieżce prowadzącej do konwersji, ale nie było ostatnim na ścieżce (nie zamykało jej),
• pierwsza interakcja to sytuacja, w której dane źródło ruchu zainicjowało ścieżkę, prowadzącą do konwersji,
• ostatnia interakcja to sytuacja, w której dane źródło ruchu zamknęło ścieżkę, prowadzącą do konwersji – zgodnie z domyślnym modelem atrybucji, stosowanym przez Google, to właśnie do tego źródła zostałby przypisany sukces (pod warunkiem, że nie byłoby to wejście bezpośrednie).

Aby wszystko było jasne, spójrzmy na poniższy schemat:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

W przypadku pierwszej ścieżki, źródłem inicjującym był link sponsorowany, wyświetlony przez wyszukiwarkę Google, źródłem zamykającym natomiast – wyniki organiczne, wygenerowane przez tą wyszukiwarkę. Liczba interakcji pośrednich dla ścieżki pierwszej wyniosła dwa.

W przypadku drugiej ścieżki natomiast, inicjatorem całego procesu był banner na łamach portalu gazeta.pl, natomiast zamknięcie nastąpiło – podobnie jak w przypadku ścieżki pierwszej – podczas wizyty wygenerowanej za pośrednictwem wyników organicznych wyszukiwarki Google. Liczba interakcji pośrednich wyniosła w przypadku drugiej ścieżki trzy.

Łącznie w przypadku obu przedstawionych ścieżek do konwersji zanotowaliśmy zatem pięć konwersji wspomaganych (interakcji pośrednich), dwie interakcje inicjujące oraz dwie interakcje zamykające.

Ścieżki wielokanałowe (ang. multi-channel funnels) w Google Analytics

Ścieżki wielokanałowe, o czym już wspominałem, to zbiorcza nazwa grupy nowych raportów, udostępnionych przez Google i służących do oceny źródeł odwiedzin. Zanim jednak zaczniemy korzystać z multi-channel funnels, powinniśmy zdawać sobie sprawę z kilku rzeczy:

• aby korzystać z nowych raportów, konieczne jest uprzednie poprawne zdefiniowanie celów dla naszej witryny i/lub właściwe skonfigurowanie modułu e-commerce,
• konwersje – w odniesieniu do raportów multi-channel funnels pojęcie konwersja obejmuje zarówno „standardowe” konwersje, mające miejsce w danym okresie czasu i związane z wypełnianiem przez użytkowników postawionych im celów, jak i zaistniałe w tym okresie transakcje e-commerce, zdefiniowane w ramach modułu e-commerce,
• wejścia bezpośrednie – w obrębie raportów, wchodzących w skład ścieżek wielokanałowych, wejście bezpośrednie są traktowane tak samo, jak każdy inny kanał marketingowy, co oznacza, że sukces zaistniały podczas wizyty bezpośredniej jest do niej właśnie przypisywany.
• maksymalny horyzont czasowy analizy, dotyczącej pojedynczej konwersji, wynosi 30 dni – przez taki okres czasu Google Analytics przechowuje dane, dotyczące poszczególnych interakcji, które „złożyły się” na daną konwersję,

Aby uzyskać dostęp do nowych zestawień, należy z poziomu strony głównej wybrać polecenie Ścieżki wielokanałowe.

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Ścieżki wielokanałowe to pięć nowych raportów – wszystkie dostępne są za pośrednictwem menu bocznego, znajdującego się z lewej strony:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Domyślnie otwierany jest raport Wspomagane konwersje i od niego właśnie zaczniemy naszą analizę nowej funkcjonalności GA układ raportu jest analogiczny do układu, znanego z innych raportów generowanych przez Google Analytics. W prawym górnym rogu znajdują się kontrolki, pozwalające na wybór okresu czasu, który mamy ochotę analizować, a zaraz poniżej widzimy zestaw kontrolek, pozwalający na doprecyzowanie zakresu przedmiotowego analizy. Tak jak już wspominałem, w obrębie raportów multi-channel funnels pojęcie konwersja obejmuje zarówno „standardowe” konwersje, jak i transakcje e-commerce. Wykorzystując odpowiednie kontrolki mamy możliwość określenia, co dokładnie nas w danym momencie interesuje:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Centralną częścią całego raportu jest zestawienie, znajdujące się poniżej wykresu – tabelka ta przedstawia wszystkie wykorzystywane przez nas kanały marketingowe (źródła ruchu) wraz z charakteryzującymi je metrykami:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Kanały domyślnie są przedstawione w standardowej notacji, jeżeli chodzi o Google Analytics, czyli źródło/medium. Nic jednak nie stoi na przeszkodzie, aby to zmienić – służą do tego kontrolki, znajdujące się ponad tabelką. To, co od razu rzuca się w oczy, to możliwość grupowania poszczególnych kanałów. Domyślnie, Google Analytics przypisuje wszystkie kanały, z których korzystamy, do jednej z następujących grup:

• wejścia bezpośrednie
• płatne reklamy
• wyszukiwarki
• e-mail
• sieci społecznościowe
• witryny odsyłające
• inne

Aby uzyskać dostęp do zestawienia, wygenerowanego dla wymienionych agregatów, wystarczy wybrać opcję Podstawowe zgrupowanie kanałów – w efekcie wygenerowana zostanie tabelka, analogiczna do poniższej:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Naturalnie, narzędzia daje nam możliwość stworzenia własnych grup kanałów – nie będziemy się tym jednak teraz zajmować. Zdecydowanie ciekawsze są bowiem metryki, które Google Analytics oblicza dla każdego źródła odesłania lub agregatu, wymienionego w tabelce.

Ponad wykresem widnieją dwie kontrolki, pozwalające wybrać interesujący nas zestaw metryk – zacznijmy od Analizy interakcji wspomagającej. Po wybraniu tej opcji, uzyskamy dostęp do następujących metryk:

• wspomagane konwersje – ile razy dany kanał znajdował się na ścieżce do konwersji, ale nie był ostatnim źródłem ruchu, zamykającym cały proces?
• wartość wspomaganych konwersji – jaka była końcowa wartość konwersji, do zaistnienia których pośrednio przyczyniło się dane źródło ruchu?
• liczba konwersji pochodzących z ostatniej interakcji – ile razy dany kanał był na ścieżce do konwersji i zamykał cały proces?
• wartość konwersji pochodzących z ostatniej interakcji – jaka była łączna wartość konwersji bezpośrednio wygenerowanych przez dane źródło ruchu?
• konwersje wspomagane / konwersje pochodzące z ostatniej interakcji – stosunek liczby konwersji wspomaganych do liczby konwersji, pochodzących z ostatniej interakcji, obliczony dla danego źródła odesłania.

Wybierzmy teraz Analizę pierwszej interakcji – Google Analytics przetworzy dane i wygeneruje nowe zestawienia, analogiczne do tego, które znajduje się poniżej:

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Jak widzimy, uzyskaliśmy w ten sposób dostęp do trzech dodatkowych metryk:

• liczba konwersji pochodzących z pierwszej interakcji – ile ścieżek do konwersji zostało przez dany kanał zainicjowane?
• wartość konwersji pochodzących z pierwszej interakcji – jaka była końcowa wartość wszystkich konwersji, do zaistnienia których, poprzez zainicjowanie całego procesu, przyczyniło się dane źródło?
• konwersji pochodzące z pierwszej interakcji / konwersje pochodzące z ostatniej interakcji – stosunek liczby konwersji zainicjowanych przez dane źródło odesłania do liczby konwersji pochodzących z ostatniej interakcji.

Każda z opisanych metryk jest również obliczana w postaci zagregowanej, dla wszystkich wykorzystywanych kanałów marketingowych – obliczone w ten sposób metryki stosunkowo łatwo można nanieść na wykres, co ułatwia wychwytywanie trendów.

Pozostałe raporty, składające się na nową funkcjonalność, omówię w drugiej części artykułu, która ukaże się za tydzień wtedy też przedstawię przykładową analizę, opartą o ścieżki wielokanałowe.

A zatem – już teraz zapraszam do lektury!

Update: przeczytaj drugą część artykułu na temat multi-channel funnels.

Pamiętaj, że jeszcze większe możliwości analizy ruchu daje Ci wykorzystanie takich narzędzi jak DoubleClick Digital Marketing.

The post Ścieżki wielokanałowe (multi-channel funnels) – innowacyjna ocena źródeł ruchu w Google Analytics cz. 1 first appeared on Conversion.