Które kanały reklamowe przynoszą nam rezerwacje?

Przed dokonaniem rezerwacji, gość zwykle odwiedza naszą stronę od kilku do kilkunastu razy. Na tej długiej ścieżce konwersji, każdy kanał reklamowy może pełnić nieco inną rolę. Jedne sprawdzają się doskonale jako kanały otwierające ścieżkę konwersji, inne towarzyszą gościowi w okresie rozważania, a jeszcze inne domykają sprzedaż. Jednocześnie te same kanały mogę spełniać wszystkie role, w zależności od charakterystyk prowadzonych w danym kanale kampanii. Poprawna ocena skuteczności kampanii w tym kontekście wydaje się skomplikowana, zwłaszcza jeśli dotychczas dokonywaliśmy oceny na podstawie uproszczonego raportu agencji, która jako wskaźnik sukcesu raportuje nam ilość kliknięć. Takiej oceny możemy jednak dokonać samodzielnie. Wystarczy zapoznać się z pojęciem atrybucji.

Wyobraź sobie, że Twój gość przechodzi następującą ścieżkę.

1. Przegląda Facebooka i nagle widzi reklamę Twojego hotelu. Klika i wchodzi na stronę hotelu, ale nie dokonuje rezerwacji.
2. Następnego dnia, zainspirowany do wyjazdu zaczyna szukać informacji o Twoim regionie. Chce dowiedzieć się o atrakcjach w okolicy i zbadać bazę noclegową. Na jednej ze stron widzi baner Twojego hotelu. Ponownie trafia na Twoją stronę, ale nie dokonuje rezerwacji.
3. Następnego dnia szuka w Google według frazy “Hotel + miasto” i ponownie trafia na Twoją stronę. Nadal nie dokonuje rezerwacji.
4. Tydzień później podczas oglądania YouTube, widzi baner Twojego hotelu, mówiący o Twojej najnowszej promocji. To oczywiście remarketing. Klika, by poznać szczegóły promocji.
5. Następnego dnia wpisuje z pamięci adres strony hotelu i dokonuje w końcu rezerwacji on-line.

Który z kanałów reklamowych sprawił, że gość dokonał rezerwacji? Ostatni? A może pierwszy? Czy jednak to efekt współdziałania wszystkich kampanii? Sposób, w jaki przypiszesz tę rezerwację do kanału reklamowego, to właśnie model atrybucji.

Aby móc badać konwersje w różnych modelach atrybucji, musisz najpierw mieć konwersje 🙂 Podstawową konwersją jest oczywiście rezerwacja on-line, śledzona w Google Analytics jako transakcja. Warto jednak pomyśleć też o mikrokonwersjach. Mogą być nimi dowolne działania, które są dla Ciebie wskaźnikiem zainteresowania gościa ofertą – np. przejście na kolejny krok rezerwacji on-line, kliknięcie w kontakt, czy nawet czas spędzony na stronie pakietu.

Ile razy nasz gość wchodzi w interakcję ze stroną przed dokonaniem rezerwacji? Sprawdź raport najważniejszych ścieżek konwersji w Google Analytics (Konwersje –> ścieżki wielokanałowe –> najważniejsze ścieżki konwersji). Być może zaskoczy Cię różnorodność ścieżek konwersji, które przeszli Twoi goście.

Różne modele atrybucji możemy badać oczywiście w Google Analytics. Jeśli czasem tam zaglądasz i masz poprawnie skonfigurowany moduł e-commerce, znasz pewnie kolumnę “transakcje”, która wyświetla się przy poszczególnych źródłach pozyskania ruchu. Informuje ona ile rezerwacji zostało przypisanych do danego źródła ruchu w badanym okresie. Domyślnym modelem atrybucji jest model ostatniego kliknięcia niebezpośredniego. Rezerwacja zostaje przypisana do kanału, który był ostatni na ścieżce gościa, chyba że ostatnie było wejście bezpośrednie. Wówczas sukces jest przypisywany przedostatniemu wejściu.

Oznacza to, że konwersja z przykładu powyżej, zostanie przypisana jako sukces reklamy banerowej, która wyświetliła się gościowi na YouTube dzięki remarketingowi. Czy to sprawiedliwe i słuszne rozwiązanie? Przecież gdyby nie pierwsza wizyta na stronie, gość nigdy nie trafiłby na listę remarketingową i nie zobaczył tego banera. Może więc sukces powinien być przypisany kampanii na Facebooku?

Różne modele atrybucji.

Na to pytanie nie ma podręcznikowej odpowiedzi. Samodzielnie musisz zdecydować, jakie podejście przyjmiesz. Na pewno nie wystarczy oprzeć się tylko na domyślnym modelu atrybucji. Aby w pełni zrozumieć użyteczność danego kanału reklamowego i poprawnie ocenić jego udział w procesie zdobywania rezerwacji, należy mu się przyjrzeć stosując różne modele atrybucji. W Google Analytics jest ich kilka:

• Ostatnia interakcja: w tym modelu 100% sprzedaży zostaje przypisane do ostatniego kanału na ścieżce gościa. W naszym przypadku do wejścia bezpośredniego, podczas którego nastąpiła rezerwacja. Ten model pomija zupełnie udział wcześniejszych kanałów.
• Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie: wspomniany już domyślny model. W omawianym przypadku jest o tyle lepszy, że przypisuje 100% sprzedaży do źródła, które miało większy udział w podjęciu decyzji. Następujące po nim wejście bezpośrednie było prawdopodobnie już tylko wykonaniem podjętej wcześniej decyzji o dokonaniu rezerwacji w tym hotelu.
• Pierwsza interakcja: przypisuje 100% sprzedaży kanałowi, który sprowadził gościa na naszą stronę jako pierwszy. W tym przypadku byłaby to kampania na Facebooku. Ten model pomija wszystkie interakcje następujące później.
• Model liniowy: stosując ten model, przydzielamy każdej interakcji taki sam udział w konwersji. Nasz gość wchodził na naszą stronę pięć razy, więc każdy z pięciu kanałów otrzyma 20% udziału w konwersji. Wydaje się to bardziej sprawiedliwe, ale gdy zastanowimy się nad szczegółową rolą każdej z kampanii, możemy uznać że ich udział nie jest wcale równy.
• Rozkład czasowy: według tego modelu, ważniejsze są te kanały, które są bliżej sprzedaży na osi czasu. Najmniejszy udział otrzyma więc kampania na Facebooku, a proporcjonalnie największy ostatnie wejście bezpośrednie. Podział nie jest równy, ale uwzględnia wszystkie kanały. Tylko czy faktycznie czas powinien być tu kluczowym kryterium?
• Uwzględnienie pozycji: ostatnio model zakłada, że najważniejsza jest pierwsza interakcja (dzięki niej gość dowiaduje się o hotelu) i ostatnia interakcja (bo dzięki niej następuje sprzedaż). Pierwszy i ostatni kanał otrzymują więc po 40% udziału w konwersji, a pozostałe 20% dzielone jest po równo pomiędzy pozostałe kanały.

Istnieje jeszcze model ostatniego kliknięcia AdWords, który przypisuje 100% wyłącznie do ostatniego kliknięcia pochodzącego z AdWords. Dla bardziej zaawansowanych użytkowników istnieje możliwość stworzenia własnego modelu atrybucji. Użytkownicy pakietu Google Analytics 360 mają dostępny jeszcze model atrybucji oparty na danych.

Jak w takim razie mam ocenić skuteczność kanału?

Jak widzisz, ocena skuteczności kanału nie jest zwykle prosta i jednoznaczna. Aby była w ogóle możliwa, Google Analytics udostępnia nam narzędzie do porównywania modeli atrybucji. Nie musimy więc decydować się na jeden model. Oceniając dany kanał reklamowy, powinniśmy spojrzeć na niego z różnych perspektyw.

W tym celu przechodzimy do raportu Konwersje → Atrybucja → Porównanie modelu konwersji. W tym miejscu możemy porównać nawet do 3 modeli atrybucji jednocześnie.

Porównując modele atrybucji, zwróć uwagę na dodatkowe ustawienia. Jeśli mamy kilka rodzajów konwersji, możemy oceniać je wszystkie, bądź wybrane z nich. Warto zwrócić uwagę na możliwość wybrania okresu od 1 do 90 dni przed konwersją – kliknięcia, które miały miejsce poza tym okresem, nie będą brane pod uwagę. Możemy dokonywać porównania kanałów według ich domyślnego grupowania, lub innych wymiarów podstawowych (źródło, medium, kampania itd.). Jako interesujące nas wyniki możemy porównać: konwersje i CPA, wartość konwersji i ROAS, ilość konwersji i ich wartość.

Dla przykładu porównajmy modele pierwszej interakcji i ostatniej interakcji. Załóżmy, że interesuje nas, jak różni się ilość i wartość konwersji z danego kanału, w zależności od tego czy jest pierwszy czy ostatni na ścieżce zakupowej gościa. Zwróć uwagę zwłaszcza na ostatnią kolumnę, która pokazuje procentową zmianę w konwersjach w zależności od przyjętego modelu. Od razu możemy zauważyć, że najwięcej konwersji pochodzi z wejść bezpośrednich i bezpłatnych wyników wyszukiwania. Jednak bezpłatne wyniki wyszukiwania lepiej radzą sobie jako kanał otwierający ścieżkę zakupową gościa, a wejścia bezpośrednie lepiej jako kanał zamykający sprzedaż.

Porównuj z wielu stron i pamiętaj o charakterze kampanii.

Mam nadzieję, że ten prosty przykład zachęci Cię do wykonania kolejnych porównań na własną rękę. Jeśli poświęcisz temu chwilę czasu, przekonasz się że to całkiem ciekawe i przydatne narzędzie. Nie ma tutaj niestety idealnego rozwiązania i jedynej słusznej metody. Musisz wziąć pod uwagę specyfikę swoich kampanii i porównywać całość w kontekście swojej strategii marketingowej. Przyglądając się udziałowi płatnych wyników wyszukiwania (AdWords) w powyższym przykładzie, zauważysz że sprawdzają się lepiej w modelu pierwszej interakcji. Powodują, że gość dowiaduje się o hotelu i trafia na jego stronę po raz pierwszy. Rezerwacji jednak dokonuje później, powracając z innego kanału. W roli kanału domykającego sprzedaż najlepiej sprawdzają się wejścia bezpośrednie. 

Jednocześnie widzimy, że płatne wyszukiwanie generują stosunkowo mało konwersji, co w tym przypadku wynika z bardzo ograniczonego budżetu na tę formę reklamy. Zwiększenie nakładów na prowadzoną kampanię mogłoby przyciągnąć do nas większą liczbę nowych gości, mimo że rezerwacji i tak dokonaliby z innego kanału lub telefonicznie. Gdybyśmy brali pod uwagę tylko domyślny model konwersji lub model ostatniej interakcji, moglibyśmy zupełnie niedoszacować udziału reklam AdWords i stwierdzić, że są niepotrzebne. Wtedy gość mógłby nie dowiedzieć się o naszym hotelu i nie dokonać nigdy rezerwacji. Statystyki mogą jednak wyglądać zupełnie inaczej, jeśli w ramach AdWords prowadzisz kampanię brandingową (na nazwę swojego hotelu) i remarketing. Wtedy udział płatnych wyników wyszukiwania może być większy w ramach ostatniej interakcji. Warto wówczas dokonać porównania ustawiając jako wymiar podstawowy kampanię i porównać charakterystykę poszczególnych kampanii. To znacznie cenniejsze informacje niż sama liczba kliknięć, prawda? 

Niestety komplikacje nie kończą się na tym, że gość wchodzi z nami w interakcję wielokrotnie. Często robi to na różnych urządzeniach, a rezerwacji dokonuje ostatecznie przez telefon. Zwykle zaobserwujemy dane wskazujące na to, że gość dokonujący rezerwacji wchodzi na stronę hotelu tylko raz i to zwykle z wyników organicznych lub bezpośrednio. Dzieje się tak, gdy poprzednie interakcje dokonane były na innych urządzeniach. I dość dobrze oddaje to rzeczywistość – szukamy czegoś w biegu na smartfonie, sprawdzamy jeszcze raz na przerwie w pracy, a rezerwacji dokonujemy na laptopie w domu (zwykle wyszukując nazwę hotelu lub wpisując adres z pamięci).

Analytics widzi każde urządzenie jako nowego użytkownika i nie połączy takiej ścieżki konwersji. W hotelach musimy więc zazwyczaj pogodzić się z utratą dużej ilości danych (trochę inaczej wygląda to np. w sklepach internetowych, gdzie możemy śledzić zalogowanego użytkownika na różnych urządzeniach). Na tym niestety tracą hotele o mniejszej skali ruchu na stronie, bo nie są w stanie w krótkim czasie wygenerować reprezentatywnej próbki danych. Hotele o dużej ilości ruchu szybciej doczekają się ilości danych, pozwalających na wyciąganie wniosków.