Prišlo leto a vy plánujete rodinný roadtrip do vášho obľúbeného Chorvátska. Svoj plán spomeniete vášmu známemu pri pive a ten povie, že bol pred rokom ubytovaný na Makarskej v apartmáne Jadranka. Vraj bolo super. Debata sa rýchlo vyberie iným smerom a po niekoľkých pivách na Jadranku zabúdate.

Do odchodu zostáva už len pár dní a nastal čas urobiť si prieskum ubytovaní. Vášmu partnerovi ukazujete prvé strany nového bedekru s desiatkami kontaktov na rôzne typy ubytovaní s uisťujúcim pohľadom, že ubytovanie v pohode nájdete na mieste. Pohľad vám síce na chvíľu zastane pri apartmáne Jadranka, no bedeker aj tak zavriete.

Je to tu, po hodinách cesty dorážate do cieľa. Je však noc a vy nemáte kde bývať. Cestou sa vám podarilo naraziť na kempujúci pár, ktorý vám ukazuje smer k najbližším apartmánom.

Narazíte na križovatku a tam nachádzate niekoľko reklamných tabúľ s apartmánmi. Jedna vám však padla do oka – veď Jadranku predsa spomínal váš známy a dokonca sa o týchto apartmánoch písalo aj v bedekri!

Strávite tu teda krásny týždeň a pri odchode Jadranke vyplníte dotazník spokojnosti.

Jadrankin manžel Goran, ako pravý marketingový manažér, pri vyhodnocovaní dotazníkov prišiel na dôležité zistenie. Na otázku „Odkiaľ ste sa o nás dozvedeli?” mu takmer všetci hostia dali rovnakú odpoveď: „Z tabule pri ceste.” Goran sa teda rozhodne vložiť celý marketingový rozpočet na ďalšiu sezónu do novej svetelnej navigačnej tabule. 

Dúfam, že chápete, kam týmto príbehom smerujem. A ak nie, nevadí, tento príbeh nie je pre tento článok až taký podstatný. Od Gorana teda premostím ďalej. Ale nebojte sa, v závere sa k nemu ešte na chvíľu vrátim.

Prečo píšem o asistovanej konverzii

Každý z vás sa už zrejme stretol s výrazom konverzia či konverzný pomer (ak v tom nemáte jasno, prečítajte si môj prvý článok o konverziách). V oblasti online či e-commerce sú to jedny z najhlavnejších a najdôležitejších metrík. A rovnako ako majitelia e-shopov, pozorne ich sledujú aj marketéri.

Výsledný konverzný pomer často hovorí o výkonnosti webstránky či e-shopu, o úspešnosti jednotlivých kanálov či kampaní. Hovorí o tom, ako použiteľný je váš web, aká relevantná návštevnosť naň chodí či ako sú dopytované vaše produkty či služby.

Tento výraz padne takmer na každom stretnutí marketingových oddelení, stretnutí klientov s agentúrami a spomína sa taktiež v reportoch. Končia kvôli nemu spolupráce a robia sa kvôli nemu veľké rozhodnutia. Je teda veľmi dôležitým faktorom v celom e-commerce. No rovnako ako má Batman Robina, aj konverzie majú asistované konverzie.

Ujasnime si pojmy

Predstavte si, že ráno uvidíte reklamu na službu na YouTube. Následne vás zasiahne reklama na sociálnych sieťach, neskôr si službu gúglite a prídete na jej web cez organické vyhľadávanie. Tam necháte svoj e-mail a web opustíte.

Následne vás bude retargetovať Google display remarketing a medzitým vám ešte príde e-mail, promujúci danú službu. Na ďalší deň prídete na web priamo a službu si kúpite.

Asistovanou konverziou je každá interakcia s vaším e-shopom (či webom), ktorá predchádza tej poslednej (finálnej), pri ktorej dochádza ku konverzii.

V tomto prípade je teda finálnou konverziou priama návšteva a asistovanými sú všetky ostatné od prvej, teda YouTube reklamy, cez organické vyhľadávanie, remarketing až po e-mailing

A teraz si predstavte, že k takýmto typom konverzií dochádza pomerne často. A tiež si predstavte, že nie je nezvyčajné, že majitelia e-shopov či marketéri robia svoje rozhodnutia na základe finálnych konverzí, úplne ignorujúc tie asistované. Aký to má dopad?

Nesprávne nastavené marketingové rozpočty. Snaha tlačiť na kanály, ktoré v reportoch performujú lepšie ako v skutočnosti. Eliminácia aktivít, ktoré na prvý pohľad až tak nefungujú, hoci naozaj asistujú konverziám. A celkovo nesprávne pochopenie aktívneho marketingového mixu.

Z tohto dôvodu som spísal základné info o asistovaných konverziách a atribučných modeloch, aby sa vám nestalo, že budete robiť tie isté chyby aj vy.

Ako vyhodnotiť asistované konverzie

Pre potreby tohto článku pracujem s Google Analytics, ktorý vám úplne postačuje na vyhodnotenie vašich asistovaných konverzií. Google Analytics štandardne sleduje zdroj návštevy väčšiny návštevníkov a pamätá si ich návštevy (za predpokladu, že návštevník použije rovnaké zariadenie pri každej z návštev.*)

*Google Analytics nedávno pridal funkciu sledovania cross device návštev. Vie teda rozoznať určitých zákazníkov, ktorí používajú Google služby aj v prípade, že prídu z rôznych zariadení. Ide však o Beta verziu a podľa mojich skúseností nie veľmi spoľahlivú.

K reportu asistovaných konverzií sa dostanete v hlavnom menu Google Analytics v časti Conversions > Funnels > Assisted Conversions.

Na reporte je vidieť množstvo všetkých asistovaných konverzií, hodnotu asistovaných konverzií (nesnažte sa ju však sčítať, nebude vám to sedieť. Ide o hodnotu konverzií, na ktorých sa daný kanál zúčastnil, a teda jedna konverzia môže byť v tomto stĺpci viackrát), a, samozrejme, aj last click/direct conversion, čiže finálnu konverziu a jej hodnotu.

Posledným a zaujímavým číslom je indikátor toho, ako veľmi daný kanál figuroval ako last click či asistovaná konverzia.

• Čím je tento ukazovateľ bližšie k 0, tým viac tento kanál figuroval ako finálna konverzia.
• Čím je bližšie k 1, tak mal rovnakú váhu finálny klik a tiež ako asistovaná konverzia.
• Čím je od 1 viac vzdialený, tým viac tento kanál slúžil ako asistovaná konverzia.

Ak teda porovnáte jednotlivé kanály, je v nich jasne vidieť, ktoré z kanálov prinášajú viac finálnych a ktoré viac asistovaných konverzií.

E-mail (ten tvorí prevažne aj návštevnosti kanálu Other) a Referral slúžia výrazne ako asistenčné kanály – a teda aj napriek tomu, že neprinášajú toľko priamych konverzií ako ostatné kanály, tvoria dôležitú súčasť marketingového mixu e-shopu na screenshote.
 

Konverzné cesty

V Google Analytics okrem počtu a hodnoty asistovaných konverzií odporúčam sledovať aj najčastejšie konverzné cesty. Tie vám názorne ukážu, aké interakcie a v akom poradí mali vaši zákazníci s vaším e-shopom predtým, ako vykonali konverziu.

Tento report nájdete v časti Conversions > Multi-channel funnels > Top Conversion Paths.
 

Pri tomto reporte dajte pozor na to, aby ste zvolili iba tú konverziu, ktorú potrebujete vyhodnotiť. Predvolene má Google Analytics vybrané všetky. Následne si nastavte taký časový úsek, ako veľmi do minulosti sa chcete pozerať, a analytika vám v momente vytiahne zaujímavý report.

V tomto reporte nájdete najčastejšie absolvované cesty vašich zákazníkov. Tie vám reálne môžu pomôcť lepšie spoznať rozhodovací proces zákazníka a to, akým spôsobom je zasiahnutý vašou snahou v oblasti reklamy či iných aktivít.
 

Príklad nákupných ciest.

Čo ak mi však nevyhuje spôsob, akým Google analytics vyhodnocuje konverzie? Treba vyskúšať atribučné modely.
 

Atribučné modely

Atribučný model je pravidlo alebo skupina pravidiel, ktoré určujú, ako sa predaje a konverzie priraďujú jednotlivým kanálom v konverzných trasách.

V prostredí Google Analytics je základným atribučným modelom “Last non-direct click attribution”, a teda konverzie sú pripísané poslednému kanálu, počas ktorého nastane konverzia. Ostatné interakcie sú považované za asistované. V prípade, že vám z rôznych dôvodov takýto atribučný model nevyhovuje, existuje možnosť vyhodnocovania konverzií a ich hodnôt na základe ďalších atribučných modelov.

Nižšie spisujem základné atribučné modely v Google Analytics aj s príkladmi, kedy je vhodné ich použiť.

Pre lepšie pochopenie použijem príklad nákupnej cesty z úvodu podľa interakcií:
 

1. YouTube reklama (Prvá interakcia)
2. Sociálne siete
3. Organické vyhľadávanie
4. Display remarketing
5. E-mail
6. Priama návšteva (Posledná interakcia pred konverziou)
    

Last Non-Direct click (Posledná interakcia bez priamej návštevnosti)

V tomto prípade je úplne odignorovaná priama návštevnosť a všetok kredit je pripísaný poslednému kanálu, cez ktorý sa užívateľ preklikol na web. V našom príklade e-mailing.

Tento atribučný model je predvoleným atribučným modelom v Google Analytics. Tým, že ignoruje priamu návštevnosť, ktorá vznikne po návšteve z iného kanálu, je vhodným modelom pre vyhodnocovanie reklamných kampaní, keď očakávate od zákazníkov vykonanie nákupu za krátku dobu po zasiahnutí kampaňou.

Ide teda o vhodný model napríklad pre retail e-shopy s oblečením, kde prevažnú väčšinu zákazníkov presvedčíte práve poslednou kampaňou, na ktorú zareagujú pred nákupom.

Last interaction (Finálna interakcia)  

Tento atribučný model je takmer rovnaký ako ten predchádzajúci (Last non-direct click), s tým rozdielom, že počíta aj s priamou návštevou. V našom prípade by teda konverziou bola priama návšteva.

Tento model sa nezvykne používať často vzhľadom na to, že pri vyhodnocovaní máme väčšinou snahu vyhodnotiť reklamné aktivity, nie priamu návštevnosť. 

Last Google Ads click (Posledný klik z Google Ads)

Všetok kredit je pripísaný poslednému prekliku z bežiacich Google Ads kampaní. V našom príklade by teda šlo o preklik z Google Ads remarketingu.

Tento model ignoruje všetky ďalšie interakcie, ktoré nastanú po prekliku z reklám, čo nemusí byť ten najvhodnejší spôsob vyhodnocovania. Je vhodné s ním pracovať vtedy, ak potrebujete vyhodnotiť vaše Google Ads PPC kampane a dať si do pomeru priamo náklad na ne a ich výnos.

First interaction (Prvá interakcia)

Pri first interaction modeli je všetok kredit pripísaný úplne prvému kontaktu pri konverznej ceste. V našom modelovom prípade ide o YouTube reklamu.

Tento model sa odporúča použiť vtedy, ak vašu značku či váš nový produkt nepozná veľa ľudí, máte spustené kampane na povedomie o značke a chcete si odmerať vplyv takýchto kampaní. Pri študovaní tejto témy som našiel viackrát opakovaný výraz, kde sa tento model označuje ako “kde ste o nás počuli” model. 

Linear attribution model (Lineárny atribučný model)

Pri tomto type atribučného modelu je kredit rovnomerne rozdelený medzi všetky kroky v konverznej ceste, a teda v tomto prípade by všetkých šesť interakcií zdieľalo ⅙ kreditu za konverziu.

Tento model sa odporúča použiť vtedy, keď je rozhodovací proces vášho zákazníka dlhší (niekoľko dní až týždňov) a vaše kampane sú tvorené tak, aby sprevádzali zákazníka počas celého nákupného procesu.

Time decay (Model časového rozkladu)

Pri tomto type atribučného modelu získavajú najviac kreditu tie interakcie, ktoré sú časovo najbližšie k vykonaniu konverzie. V tomto prípade by direct a e-mail získali najviac kreditu, následne by dostali kredit display remarketing a organika. Najmenej by získali sociálne siete a YouTube reklama.

Tento model je vhodné použiť vtedy, ak považujete všetky vaše aktivity na získanie zákazníka za rovnako dôležité a rozhodovací proces môže trvať niekoľko dní až týždňov. Tento model berie do úvahy, že tie staršie interakcie mali na rozhodnutie menší vplyv ako tie novšie.

Position based (Atribučný model založený na pozícii)

Pri atribučnom modeli, ktorý je založený na pozícii, je 40 % kreditu pripísaných prvej a tiež poslednej interakcii. Zvyšných 20 % je následne rozložených medzi zvyšné kanály. V našom prípade by teda najviac kreditu šlo YouTube reklame a priamej návšteve.

Ak si najviac vážite prvú interakciu, keď zákazník prišiel do kontaktu s vašou značkou, a tiež tú poslednú, po ktorej nastala konverzia, vtedy zvoľte tento atribučný model.

Porovnajte si rôzne atribučné modely a vyberte si ten, ktorý je pre váš biznis či kampaň najvhodnejší.

To, ako sa vaše konverzie a ich hodnota líšia na základe jedného z týchto bežne používaných atribučných modelov, si môžete pozrieť priamo v Google Analytics v časti Conversions > Multi-channel funnels > Model Comparison Tool.
 

V príklade vyššie som porovnal Last a First interaction modely. Ako si môžete všimnúť, v prípade Last interaction hrá najväčšiu rolu priama návštevnosť, čo znamená, že poslednou interakciou s e-shopom pred nákupom je práve priama návštevnosť, keď už e-shop poznajú po predchádzajúcich interakciách. Pri First interaction modeli je zasa najsilnejším kanálom organické vyhľadávanie, keď je prvá interakcia zákazníkov pri ich nákupnej ceste práve návšteva z vyhľadávača.

Ak si pozrieme najčastejšiu nákupnú cestu za rovnaké obdobie, potvrdí sa nám zistenie z porovnania atribučných modelov, a tým je, že veľká časť zákazníkov sa s e-shopom stretne cez organické vyhľadávanie a následne dokončí nákup po priamej návšteve.
 

A čo je teda s Goranom? Goran s Jadrankou, bohužiaľ, nemajú k dispozícii také dáta o svojich návštevníkoch, aké máte vy. Nebuďte teda ako Goran a nerobte vaše rozhodnutia iba na základe čiastkových dát.