Znanost in umetnost internetne trženjske ekonomike za merljive internetne poslovne rezultate
2010 © Guericom d.o.o.
Guericom d.o.o., Lahomno 9, 3270 Laško
Guericom d.o.o., Lahomno 9, 3270 Laško
Iskalnik:
Znanost in umetnost internetne trženjske ekonomike za merljive internetne poslovne rezultate
Iskalnik:
Sploh direktni tržniki obožujemo merjenje konkretnih neposrednih učinkov naših trženjskih investicij. Točno koliko novih strank smo pridobili z akcijo? Strošek na pridobljeno naročilo? Kolikšna je bila dobičkonosnost?
Skratka, obsedeni smo z merjenjem naših stopenj konverzije iz obiskovalcev v stranke ali vsaj pridobljene prodajne kontakte.
A tudi mi moramo priznati, da konverzija ni vedno vse ...
V tem članku si bomo v praksi pogledali:
Oglašujemo naš najnovejši izdelek. Janez navdušeno klikne, si ga ogleda ... in na koncu, namesto da bi naročilo opravil tu in zdaj v naši spletni trgovini, raje poišče lokacije naših fizičnih trgovin in nato nakup opravi tam.
Čeprav do konverzije na spletni strani ni prišlo, je akcija vseeno vsaj deloma uspela. A če bi jo ocenjevali zgolj na podlagi neposredne internetne konverzije, te delne uspešnosti ne bi opazili in bi se posledično lahko tudi povsem napačno odločili glede nadaljnih podobnih investicij.
Janez včasih za nakupno odločitev oz. kakršnokoli konverzijo potrebuje tudi nekaj več časa.
Ob prvem obisku bo morda šele začel razmišljati o nakupu. Nato vas bo nekajkrat obiskal in primerjal s konkurenco. In se šele na koncu, po precej obiskih, odločil za kakršnokoli konverzijsko dejanje (nakup v spletni trgovini, izvedba povpraševanja, rezervacija testne vožnje itd.).
Vse lepo in prav.
A žal se v takšnih primerih zaradi omejitev internetne analitike kaj hitro izgubi sled od konkretne akcije, ki je prvič pripeljala obiskovalca, pa do končne konverzije, ki se je morda zgodila šele čez kakšen mesec ali več. Čeprav se
Janez morda po dveh mesecih odloči za konverzijo, je morda vaš analitični sistem ne bo pripisal izvirni akciji, ki je Janeza sploh pripeljala k vam in pri kateri je nastal strošek.
Janez vidi oglas za najnovejši avtomobil, z veseljem klikne ... nato pa se na spletni strani le naroči na e-mail e-časopis, namesto da bi kar takoj izpolnil obrazec za rezervacijo testne vožnje, kar je bil cilj akcije.
S stališča primarnega cilja akcije smo torej zabeležili neuspeh. Še vedno pa smo pridobili njegov e-mail naslov in s tem možnost, da njegovo odločitev za testno vožnjo in nakup spodbudimo prihodnjič.
Akcija torej ni bila popoln neuspeh. A da pridemo do tega, moramo upoštevati tudi kaj drugega kot zgolj primarni cilj akcije ...
Janez vidi oglas za najnovejši digitalni fotoaparat, klikne, se v spletni trgovini nad fotoaparatom navduši, ga doda v košarico (delna konverzija) ... potem pa ga nekaj zmoti in nakupa ne zaključi.
Akcija ni uspela. Ampak, ali je to krivda same oglasne akcije, ali morda katerih drugih faktorjev (npr. previsokega stroška poštnine, nižje cene pri konkurenci itd.).
Oglasna akcija nam je prinesla zainteresirano potencialno stranko in je opravila svojo nalogo. Do končnega nakupa sicer ni prišlo, a to je že lahko posledica drugih faktorjev, ki nimajo nikakršne zveze z oglaševanjem.
Čeprav končni cilj ni bil dosežen, pa je akcija vseeno ustvarila vsaj nek merljivi rezultat in jo je morda, z določenimi spremembami ali v spletni trgovini ali v ponudbi, smiselno nadaljevati.
In končno, mnogokrat konverzija sploh ni cilj akcije, kot bodo z veseljem pritrdile FMCG (fast moving consumer goods) znamke, ki pospešujejo pretežno le nakupe svojih izdelkov v trgovskih centrih.
To pa še vedno ne pomeni, da učinkovitosti akcije po kliku na oglas ne moremo meriti. Jasno, ne moremo meriti konverzije, a imamo še druge rešitve.
Nikakor ne!
Da, vsem zgornjim primerom je skupno, da merjenje primarnega konverzijskega cilja akcije ni dovolj (oz. v enem primeru ni mogoče).
To še vedno ne pomeni, da primarnega konverzijskega cilja ne merimo. Ta je še vedno naš sveti gral in ključni razlog, da smo v akcijo sploh investirali!
Ni pa tovrstno merjenje dovolj.
Potrebujemo še dodatne indikatorje uspešnosti, s katerimi bomo lahko akcijo izmerili še nekoliko globje in se posledično boljše odločili glede njene optimizacije ter nadaljnih investicij.
Eden ključnih ciljev merjenja internetnih oglasnih kampanj je ugotavljanje relevantnosti obiskovalcev, ki smo jih s posamezno akcijo pridobili, vse do posameznega vira obiska (spletna stran, kjer oglašujemo) in do posameznega oglasa.
Jasno, konverzija (če je to naš cilj) je primarni indikator te relevantnosti.
A konverzija ni vse!
Delna rešitev je v merjenju vpletenosti.
Vpletenost nam pove, kako močno sta naša spletna stran in ponudba pritegnila naše obiskovalce oz. do kolikšne mere so se vpletli (involvirali) v naše spletno mesto.
S stališča merjenja oglasnih kampanj nas predvsem zanima, katere kampanje, spletni mediji in spletni oglasi so nam pripeljali večje št. močneje vpletenih obiskovalcev oz. bolj relevantnih obiskovalcev. Na podlagi tega se nato lažje odločamo o nadaljnih investicijah in optimizaciji.
Zveni komplicirano? V resnici ni.
Poglejmo si namišljen primer različnih obiskovalcev neke spletne strani:
| Obiskovalec | Kaj je počel na naši spletni strani? | Ocena vpletenosti |
| Janez | Po kliku na oglas je na spletnem mestu preživel le nekaj sekund, in nato takoj odšel, brez da bi si ogledal katerokoli dodatno pod-stran | Očitno ga niti približno ni zanimala naša ponudba; smatramo ga lahko za nerelevantnega obiskovalca |
| Simona | Na spletnem mestu je preživela 2 minuti in si pri tem ogledala 2 predstavitveni pod-strani z našimi izdelki | Naše spletno mesto in ponudba sta jo nekoliko pritegnila; obstaja nizka verjetnost nakupa v prihodnosti |
| Andrej | Na spletnem mestu je preživel skoraj 10 minut in si pri tem ogledal več izdelkov, prebral vodič za pomoč pri izboru izdelkov in si na koncu ogledal še lokacije naših trgovin | Spletno mesto in ponudba sta ga močno pritegnila; obstaja velika verjetnost nakupa v prihodnosti, verjetno v naši fizični trgovini |
| Janja | Preko spletnega mesta je oddala zahtevo za predstavitev izdelkov v živo | Z njo smo dosegli že konkretno konverzijo, ki nas bo potencialno pripeljala do prodaje; je torej vredna zlata |
| Monika | Preko spletnega mesta je kar takoj oddala svoje naročilo | Dosežen je bil še pomembnejši konverzijski cilj (nakup); gre za najrelevantnejšo obiskovalko |
Teh 5 obiskovalcev se zelo očitno močno razlikuje glede na svojo relevantnost za našo ponudbo in posledično glede verjetnosti bodočega nakupa, kar ocenjujemo z njihovo vpletenostjo na spletni strani.
Da, dejansko naročilo (in s tem dosežena ciljna konverzija) je bilo ustvarjeno le pri 1 izmed njih. A to še ne pomeni, da so preostali obiskovalci za odmet. Ravno nasprotno - pri nekaterih izmed njih obstaja velika verjetnost bodočega nakupa.
Vpletenost pri ocenjevanju internetnih oglasnih kampanj služi predvsem kot indikator, katera kampanja oz. medij oz. oglas nam prinašata večje število bolj relevantnih obiskovalcev.
Predstavljajte si, da vsak izmed teh 5 obiskovalcev predstavlja določeno širši segment obiskovalcev.
Kako bi lahko s pomočjo teh segmentov merili učinkovitost posameznih oglasnih medijev?
Za začetek lahko npr. pogledamo, kateri medij v okviru posamezne kampanje nam je prinesel večji delež relevantnejših obiskovalcev:
| Medij #1 | Medij #2 | Medij #3 | |
| Segment #1 (Janez) |
90% | 50% | 30% |
| Segment #2 (Simona) |
5% | 30% | 30% |
| Segment #3 (Andrej) | 3% | 10% | 20% |
| Segment #4 (Janja) | 2% | 8% | 10% |
| Segment #5 (Monika) | 0% | 2% | 10% |
Že hiter pogled razkrije, da nam je medij #1 prinesel največ obiskovalcev segmenta #1, ki so hrati tudi najmanj zainteresirani oz. vpleteni obiskovalci. Če medije primerjamo zgolj po % segmentov, je jasno medij #1 za naše namene najmanj učinkovit in je smiselno oglaševanje na njem ali odstraniti ali pa ga močno spremeniti, da bomo pritegnili relevantnejše obiskovalce.
Ravno nasprotno nam medij #3 prinaša največ relevantnejših obiskovalcev in je torej posledično smiselno vanj investirati več, vsaj na podlagi teh osnovnih številk.
Seveda, za konkretne poslovne odločitve potrebujemo še več informacij, a o tem nekoliko več v nadaljevanju članka.
Vse lepo in prav. A kako do teh podatkov v praksi?
Rešitev je enostavna in jo že "iz škatljice nudi" Google Analytics s funkcionalnostjo Advanced Segments.
Z Advanced Segments enostavno označimo različne segmente obiskovalcev in jih tudi poglobljeno analiziramo.
V praksi to pomeni, da bomo z vsakim posameznim segmentom označili obiskovalce, ki so dosegli določeni nivo vpletenosti.
Preden se lotimo določitve segmentov se moramo odločiti, kateri vzorci obnašanja na konkretno naši spletni strani sploh so indikator vpletenosti.
Nekaj možnosti na hitro:
Pri izboru seveda upoštevamo specifiko lastnega spletnega mesta in ga pred dokončno odločitvijo tudi podrobno analiziramo.
V naslednjem koraku določimo naše segmente in za vsak segment pogoje iz nabora zaželenih vzorecev obnašanja, ter še pričakovane vrednosti zanje. V resnici ni tako komplicirano, kot se sliši.
Poglejmo hiter in enostaven primer:
| Segmenti | Pogoji |
| #0: Irelevantni obiskovalci |
|
| #1: Obiskovalci z nizkim interesom |
|
| #2: Obiskovalci z visokim interesom |
|
| #3: Fizični nakupovalci |
|
| #4: Relevantne potencialne stranke |
|
Kot ste opazili, smo postavili tudi negativne pogoje (npr. "Niso obiskali pod-strani z lokacijami trgovin"). Tega nikar ne izpustite! Z negativnimi pogoji bomo Google Analyticsu preprečili, da bi istega obiskovalca štel v več kot 1 segment in nam s tem popačil podatke.
Ko imamo enkrat določene segmente, jih moramo le še postaviti v Google Analytics s pomočjo Advanced Segments.
Če Advanced Segments še niste uporabljali, vam bo v pomoč ta video posnetek.
(le opozorilo: še sam težko verjamem, kako sem lahko govoril tako zaspano, a zdaj žal ni časa za popravke; kljub temu pa vas bo video resnično korak za korak popeljal skozi uporabo Google Analytics Advanced Segments)
Za dodatno pomoč si poglejmo še na hitro nastavitve za dva izmed omenjenih segmentov:
Nastavitve za segment irelevantnih obiskovalcev so res enostavne. Kot pogoj smo določili, da so irelevantni obiskovalci vsi tisti, ki so si pri svojem obisku ogledali le 1 pod-stran.
Nastavitev segmenta bi izgledala takole:
Ker kot pogoj postavljamo podatek (št. ogledov pod-strani = 1), iz orodjarne "Metrics" vzamemo podatek "Pageviews", ga prenesemo na stran s pogoji, in mu določimo vrednost "Equal to = 1".
Ta je že nekoliko kompleksnejši, saj smo si zastavili množico pogojev.
Najprej nastavitve:
In še hitra obrazložitev:
| Pogoj | Nastavitve |
| Ogledali so si več kot 1 pod-stran in manj kot 4 pod-strani |
|
| Na spletnem mestu so preživeli več kot 1 minuto in manj kot 3 minute |
|
| Niso izvedli nobene konverzije |
|
| Niso obiskali pod-strani z lokacijami trgovin |
|
Kot rečeno, z nekaj vaje in prakse bo tudi to več kot enostavno.
Ko ste zaključili s pripravo segmentov jih nato le še vklopite in srečno analizirate. Kar naenkrat boste imeli dostop do poročil kot je spodnje, ki vam za vsak vir obiska pove, koliko vam je prinesel obiskovalcev iz posameznega segmenta:
Ogledali smo si že enostavno tabelo, ki nam že na prvi pogled pove, kateri vir obiskovalcem nam prinese večji delež relevantnih oz. bolj vpletenih obiskovalcev.
A to še ni dovolj za konkretno odločanje.
Za konkretne odločitve je potrebno pogledati tudi stroškovni vidik in absolutne številke, kar pa sedaj, z Google Analytics, ne sme več predstavljati problema.
Pripravite lahko npr. takšno tabelo:
| Medij #1 | Medij #2 | Medij #3 | ||
| Vsi segmenti | Skupaj obiskovalci | 100.000 | 10.000 | 10.000 |
| Skupaj strošek | € 5.000 | € 4.000 | € 8.000 | |
| Strošek na obiskovalca | € 0,05 | € 0,40 | € 0,80 | |
| Segment #1 (Janez) | % | 90% | 50% | 30% |
| Obiskovalci | 90.000 | 5.000 | 3.000 | |
| Strošek teh obiskovalcev | € 4.500 | € 2.000 | € 2.400 | |
| Segment #2 (Simona) | % | 5% | 30% | 30% |
| Obiskovalci | 5.000 | 3.000 | 3.000 | |
| Strošek teh obiskovalcev | € 250 | € 1.200 | € 2.400 | |
| Segment #3 (Andrej) | % | 3% | 10% | 20% |
| Obiskovalci | 3.000 | 1.000 | 2.000 | |
| Strošek teh obiskovalcev | € 150 | € 400 | € 1.600 | |
| Segment #4 (Janja) | % | 2% | 8% | 10% |
| Obiskovalci | 2.000 | 800 | 1.000 | |
| Strošek teh obiskovalcev | € 100 | € 320 | € 800 | |
| Segment #5 (Monika) | % | 0% | 2% | 10% |
| Obiskovalci | 0 | 200 | 1.000 | |
| Strošek teh obiskovalcev | € 0 | € 80 | € 800 |
Ta vam zdaj poleg prejšnjih podatkov pove tudi, kolikšen je strošek na obiskovalca iz posameznega medija na posamezen segment, koliko je teh obiskovalcev in tako naprej.
S temi podatki lahko sedaj npr. ugotovimo, da je medij #1 pravzaprav dobra investicija, kljub ogromnemu deležu najslabšega segmenta, saj je:
Vse to so jasno šele čiste osnove. Namen tega članka je bil predvsem predstaviti nekoliko drugačen model ocenjevanja učinkovitosti in vas spodbuditi k pripravi vaših lastnih segmentov.
Pripravite svoje segmente, merite, analizirajte, in se odločajte na podlagi širše slike!
Še posebej pa vabljeni k deljenju vaših lastnih izkušenj s segmenti v komentarjih članka. Nič tudi ne bo narobe, če boste predstavili segmente, ki so zanimivi za vas, in kako jih spremljate ...
Brezplačni tedenski nasveti in video posnetki za resno internetno dobičkonosnost, ne glede na vaš posel.
Praktične internetne trženjske skrivnosti, ki jih ne boste izvedeli nikjer drugje.
100% spoštujemo vašo zasebnost!
Vaših podatkov ne bomo nikoli zlorabili ali posredovali tretjim osebam. Od prejemanja brezplačnih e-nasvetov se boste lahko odnaročili kadarkoli.
Matjaž, tnx. Kmalu še več o GA.
 |
Avtor: Rok Hrastnik |
Internetni tržnik in manager, ki verjame predvsem, da "Brez prodaje ne bo piškotov".
Trenutno med drugim odgovoren za internetno trženje in prodajo skupine Studio Moderna, na 20 trgih Srednje in vzhodne Evrope, z ekipo več kot 140 internetnih tržnikov, ki upravlja več kot 100 spletnih trgovin v regiji.
V prostem času mednarodni predavatelj (ZDA, Evropa), avtor in podjetnik.
Fantastičen članek ! Prebral sem kar nekaj knjig o GA , a tako zgoščen in jasen opis GA segmentacije in predvsem praktičen prikaz koristi nisem zasledil nikjer .
Ne spreglejte video posnetka - ogled tega videoposnetka bo verjetno najbolje porabljenih pol ure za vsakogar, ki želi uporabljati GA za kaj več kot le števec obiska.
Želim si še tako jasno razlago o tunelih v GA.
@g.Rok : bravo in Hvala za vaše nesebično razdajanje znanja !