Embed Size (px)
DESCRIPTION
Modele atrybucji w Google Analytics
Citation preview
Modele atrybucji w Google Analytics
2
Absolwent Wydziału Prawa i Administracji oraz Wydziału
Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego
Z branżą interaktywną związany od ponad 3 lat
Brał udział w realizacji projektów dla takich marek jak:
Auchan, Aviva, Chipsletten, Cropp czy Media Regionalne.
Jakub Meller – Account Manager
3
1. Dotychczasowe metody badania efektywności źródeł ruchu
2. Modele atrybucji
3. Narzędzie porównywania modeli
Agenda
Źródło: http://www.fastprojectplans.com/images/meeting_agenda.jpg
4
Które źródło ruchu jest najbardziej efektywne?
Wyszukiwanie płatne
Wejścia bezpośrednie
Bezpłatne wyniki wyszukiwania
Reklama displayowa
Odesłanie
Sieć społecznościowa
5
Gdzie sprawdzaliśmy efektywność?
6
Gdzie sprawdzaliśmy efektywność?
Rzeczywiste kombinacje źródeł konwersji
8
8
Czym jest atrybucja?
Google AdWords Display Wyszukiwanie
bezpłatneWejście
bezpośrednie ZAKUP
40% 40%10% 10%
9
Dostępne modele atrybucji
Ostatnia interakcja100% udziału w wartości konwersji przypisywane ostatniej akcji
Model domyślny, stosujemy gdy działania mają na celu przyciąganie uwagi użytkowników w momencie zakupu
Ostatnie kliknięcie niebezpośrednieignoruje odwiedziny bezpośrednie i przydziela 100% udziału w wartości konwersji ostatniemu kanałowi
Stosujemy gdy chcemy wykluczyć odwiedziny bezpośrednie pozyskane za pomocą innego kanału
Dostępne modele atrybucji
12
Ostatnie kliknięcie AdWordsprzydziela 100% udziału w wartości konwersji ostatniej reklamie AdWords
Stosujemy gdy chcemy zidentyfikować i przypisać udział reklam AdWords generujących najwięcej konwersji
Pierwsza interakcjaprzydziela 100% udziału w wartości konwersji pierwszemu kanałowi
Stosujemy gdy skupiamy się na budowaniu wizerunku naszej firmy lub produktu
11
Dostępne modele atrybucji
Model liniowyprzydziela taki sam udział wszystkim kanałom interakcji
Stosujemy gdy równie istotne jest dla nas utrzymanie świadomości marki oraz kontaktu z klientem w całym procesie jego pozyskiwania/utrzymania
Rozkład czasowyprzypisuje największy udział działaniom klienta podejmowanym najbliżej konwersji
Stosujemy gdy prowadzimy krótkookresowe działania promocyjne, np. jedno- lub dwudniowe
Dostępne modele atrybucji
14
Uwzględnienie pozycjiprzydziela 40% udziału pierwszej i ostatniej interakcji, a pozostałe 20% udziału jest przydzielane w równych częściach interakcjom pośrednim
Stosujemy gdy najważniejszymi elementami są pierwszy kontakt klienta z marką oraz etap prowadzący do zakupu
Model niestandardowyPrzydziela udział poszczególnym kanałom według naszego uznania
Stosujemy gdy żaden z dostępnych modeli nie spełnia naszych wymagań
13
Modele niestandardowe - przykłady
Model bazowy: uwzględnienie pozycji
Możliwości:
rozłożenie % liczby przyznanych konwersji
określenie okresu używanego do podsumowania
ustalenie reguł ważenia opartych na współczynnikach zainteresowania użytkowników
Zastosowanie dodatkowych reguł ważenia
14
Modele niestandardowe - przykłady
Model bazowy: rozkład czasowy
Możliwości:
ustawienie tzw. okresu półtrwania
określenie okresu używanego do podsumowania
ustalenie reguł ważenia opartych na współczynnikach zainteresowania użytkowników
Zastosowanie dodatkowych reguł ważenia
15
Służy badaniu skuteczności podjętych działań marketingowych i sprzedażowych w sieci
Pozwala nam na:
•porównanie różnych modeli atrybucji i ich analizę
•przypisanie wagi poszczególnym etapom prowadzącym do konwersji
•zidentyfikowanie najbardziej efektywnych źródeł ruchu
Ułatwia dystrybucję budżetu
Daje możliwość bardziej przemyślanej modyfikacji prowadzonych działań
Narzędzie porównywania modeli
16
Wydatki
Liczba konwersji
Wartość konwersji
CPA (Cost Per Action)
ROAS (Return on Ads Spent)
Elementy porównania
Porównanie modeli
20
Produkty: kwiaty i upominki
18
Porównanie modeli
Produkty: zakupy grupowe
Porównanie modeli
22
Produkty: RTV AGD
20
Zastosowanie - przykład
Założenia:
Prowadzimy długookresową kampanię display, jej koszty nas zadowalają, pragniemy jednak sprawdzić jej efektywność
Porównajmy dotychczasowe wyliczenia
z nowymi (ostatnia interakcja / liniowy)
Znaczna różnica może oznaczać niedoszacowanie / przeszacowanie
W przypadku zmian:
•w górę, należy rozważyć dofinansowanie tych źródeł
•w dół, należy rozważyć zmniejszenie nakładów na te źródła
21
W celu najbardziej optymalnych wyników powinniśmy:
tworzyć hipotezy bazujące na powyższych analizach; mające na celu lepszą alokację budżetu w kanałach marketingowych,
testować i mierzyć wyniki, wykorzystując część swojego budżetu,
uczyć się na błędach i dopasowywać nasze działania.
Jak się za to zabrać?
22
1. Zidentyfikuj swoje kampanie – jak, kiedy i w jakim celu były prowadzone.
2. Rozpoczynaj pracę z podstawowymi modelami, lecz dostosowuj je z czasem i zmianami celów.
3. Na podstawie obserwacji i analiz dopasowuj własny budżet.
4. Testuj, testuj i jeszcze raz testuj.
Podsumowanie
Cube Group S.A. ul. Dworkowa 300-784 Warszawa
+48 22 899 07 01
www.cubegroup.pl
Sąd Rejonowy w Warszawie, XIII Wydział Gospodarczy KRS 0000306712,
NIP 661-225-95-31, Kapitał zakładowy 505 000,00 zł
ZAPRASZAMY DO KONTAKTU
OSOBA KONTAKTOWA
Jakub Meller
M +48 790 759 101
