Ścieżki wielokanałowe – jak naprawdę działa Twój mailing?

Zacznę od faktów - użytkownicy na Twoją stronę wchodzą dużo razy i bardzo często z różnych źródeł. To częste wchodzenie rodzi pewnego rodzaju problem z interpretacją, które źródło ruchu jest najlepsze i które faktycznie działa. Być może prowadzisz kilka kampanii reklamowych i chcesz ocenić, która przynosi klientów, a która nie.

Efekty kampanii Google Ads, Facebook Ads, mailingów, newsletterów i wielu innych obserwujesz zapewne w Google Analytics (jeśli nie, to koniecznie polecam wdrożyć to darmowe narzędzie, bo naprawdę warto). Zbyt szybkie wnioski wysnute na podstawie tego, co widać w Google Analytics mogą powodować, że źle ocenisz działania reklamowe które prowadzisz. Dlaczego? Ponieważ dane o konwersjach i celach w Google Analytics pokazywane są w modelu atrybucji Last Click non direct.

Co to oznacza? Że konwersja przypisana jest do ostatniego niebezpośredniego źródła ruchu. Czyli w przypadku takiej ścieżki użytkownika (a przypominam, że wchodzą oni na stronę wielokrotnie) konwersja zostanie przypisana do płatnych wyników wyszukiwania.

Rozpatrzmy teraz bardziej skomplikowany przypadek:

Zauważ, że ścieżka tego użytkownika zaczęła się od kampanii mailingowej (wszedł on z otagowanej kampanii email dwukrotnie). Potem wszedł na stronę jeszcze kilka razy. Jego ostatnie wejście było bezpośrednie. Konwersja w takim przypadku zostanie przypisana do poprzedniego źródła, czyli poczty.wp.pl. Czy słusznie? Niekoniecznie. Dlatego trzeba dokładniej analizować swoje dane w Google Analytics, aby właściwie ocenić swoje działania reklamowe i nie wyłączyć przypadkiem kampanii, które rozpoczynają ścieżkę użytkownika.

Tu z pomocą przychodzą dodatkowe narzędzia dostępne w Google Analytics - raporty ścieżek wielokanałowych, raporty konwersji wspomaganych i porównanie modeli atrybucji.

Ścieżki wielokanałowe

Raport ścieżek wielokanałowych znajdziesz w Google Analytics w Konwersje > Ścieżki wielokanałowe > Najważniejsze ścieżki konwersji.

W tym raporcie masz wgląd w to, jak wyglądała ścieżka użytkownika (lub użytkowników) zanim skonwertowali (kupili produkt, wysłali formularz itp.). Raport możesz dostosowywać do tego, co właściwie chciałbyś w nim analizować. Na samej górze wybierasz konwersje do analizy oraz długość ścieżki:

Poniżej, pod wykresem, zobaczysz ścieżki. Widok podstawowy pokaże zgrupowane kanały wejść użytkowników, takie jak: wejścia bezpośrednie, wejścia płatne czy wejścia z social mediów. Możesz zmienić wymiar podstawowy (na bardziej dokładny) lub dodać wymiar dodatkowy (uszczegóławiający pewne dane). Pozwoli Ci to zobaczyć jak naprawdę na stronę dostają się ci, którzy kupują. W ten sposób możesz też ocenić, czy Twoje kampanie reklamowe i mailingi znajdują się na ścieżkach prowadzących do konwersji, a więc czy mają wpływ na sprzedaż czy pozyskanie kontaktów.

Konwersje wspomagane

Inny raport, który pokazuje te dane, ale w inny sposób, to raport, który znajdziesz w Konwersje > Ścieżki wielokanałowe > Konwersje wspomagane. Tam zobaczysz, jaka była wartość konwersji w modelu Last Click non direct oraz jaka była wartość tych konwersji, w których na ścieżkach znalazła się konkretna kampania lub mailing:

Suma poszczególnych kwot nie będzie się “zgadzać”, ponieważ na ścieżkach znajduje się wiele źródeł na raz. Wartość transakcji w tym raporcie jest przypisana też do nich, a więc wielokrotnie do różnych źródeł. Nie jest to jednak problem, jeśli wiesz co ten raport pokazuje. Pokazuje, ile hipotetycznie mógłbyś stracić, gdyby danej kampanii nie było.

Porównanie modeli atrybucji

Ostatni raport łączy się z dwoma poprzednimi. Znajdziesz go w Konwersje > Ścieżki wielokanałowe > Porównanie modeli atrybucji. Pokazuje on, w jaki sposób przypisana byłaby wartość konwersji do poszczególnych źródeł, gdybyśmy nie rozpatrywali ich w modelu Last Click non direct. Bardzo dobrze to podejście obrazuje nieco wyświechtany, ale bardzo trafny przykład: mecz wygrywa cała drużyna, a nie tylko zawodnik, który strzelił bramkę. Zatem, co by było, gdybyśmy 1 konwersję chcieli podzielić na wszystkie źródła ruchu, które się do niej przyczyniły? W odpowiedzi na to pytanie przyda Ci się znajomość modeli atrybucji. Opis znajdziesz w Google lub bezpośrednio tutaj.

Sam raport pozwala na porównanie różnych sposobów przypisania konwersji do źródeł znajdujących się na ścieżce. Nie daje odpowiedzi, który model jest lepszy. Do tego będziesz musiał dojść sam, analizując swoje dane w Google Analytics. Bo jak zwykle, “to zależy”.

Analiza danych we wszystkich powyższych raportach pozwoli Ci zauważyć, że używanie modelu Last Click non direct, który jest domyślnym modelem w Google Analytics, może prowadzić do błędnych wniosków. To, że Twój mailing ma niewiele konwersji w tym modelu, nie oznacza, że w ogóle nie przyczynia się do ich pozyskania. Bardzo prawdopodobne, że mailing lub newsletter znajdzie się na początku lub w środku ścieżki użytkownika, a tym samym jego wartość jest większa, niż wydaje się na pierwszy rzut oka.