Ostatnie kliknięcie czy post-view? Co jest ważne, a co nie w performance marketingu

Ten, wydawałoby się, prosty schemat kampanii stawia przed nami bardzo ważne wyzwanie – jak ustalić, które z licznych działań przyniosło efekt? Ostatnim kliknięciem czy post-view?

Podstawową i niemal obsesyjnie analizowaną przez marketerów kwestią jest pytanie o to, które działanie lub element działań reklamowych ostatecznie przekonał klienta do zakupu (lub innego pożądanego przez nas działania np. pobrania newslettera etc.). Dlaczego to takie ważne? Bo jeśli uda nam się odkryć, które elementy naszej komunikacji stymulują większą konwersję będziemy tworzyć więcej podobnych przekazów lub przynajmniej zadbamy o to, żeby te właśnie elementy były szczególnie widoczne dla klienta. Jak sprawdzić, co przynosi największy efekt i co jest ważne a co nie w kampaniach performance marketingowych?

Tylko ~5 proc. użytkowników kliknie w Twoją reklamę

Dla performance marketingu ważny jest tylko wynik. W wielu przypadkach skuteczność kampanii jest rozumiana, jako liczba kliknięć lub sprzedaży (konwersji). Zdecydowana większość witryn e-commerce mierzy konwersje używając Google Analytics, SiteCatalyst itd. Na jakie wyniki marketerzy najczęściej spoglądają w tych narzędziach mierząc skuteczność kampanii? Na Kliknięcia, a dokładniej mówiąc na ostatnio dokonane przez konsumenta kliknięcie poprzedzające zakup (tzw. “last click”). Wobec tego efektywność całej kampanii jest mierzona wyłącznie na podstawie last clicka. Jednak metoda ta nie pozwala na prawidłową ocenę efektywności, ponieważ bazuje na niepełnych danych. Oceniamy, że raptem 5 proc. członków grupy docelowej dla danej kampanii klika w wyświetlone reklamy. Reszta (ok. 95 proc.) prawie nigdy tego nie robi. Zatem mamy 5 proc. i nasze ostatnie kliknięcia. Czy to możliwe, że w performance marketingu skuteczności kampanii opiera się na zaledwie 5 proc. użytkowników? Co stało się z resztą?

Ostatnie kliknięcie to droga donikąd

Model oparty o ostatnie kliknięcie (ang. Last Click Attribution) szybko zyskał popularność i jest szeroko stosowaną metodą mierzenia efektywności kampanii. Jednak proste metody nie zawsze bywają skuteczne. Model last click polega na przypisaniu zasługi za sprzedaż/konwersje tej części naszej komunikacji, którą klient kliknął bezpośrednio przed zakupem. Jest to poniekąd pułapka. Posłużmy się przykładem ze świata offline: Załóżmy, że klient zobaczył w telewizji reklamę zmywarki i zdecydował, że wybierze się do sklepu AGD, aby ją obejrzeć i najprawdopodobniej kupić. Tuż przed samym wejściem dostał jednak ulotkę reklamującą tę samą zmywarkę. Zgodnie z modelem ostatniego kliknięcia, sprzedawca otrzymałby informację, że sprzedaż nastąpiła dzięki ulotce a nie reklamie telewizyjnej.

Klient zobaczył, ale nie kupił? Dajmy sobie kolejną szansę

Zdecydowanie bardziej precyzyjnym, choć wciąż trochę niedocenianym rozwiązaniem, jest model mierzenia efektywności znany, jako Post-View Jak to działa? Post-view pozwala określić, które reklamy pomagają nam osiągać konwersję nawet, jeśli nie są źródłem bezpośrednich kliknięć. Zgodnie z zasadą Post-View, marketing w sieci to nie tylko prowadzenie kampanii w jednym wielkim kanale zwanym internetem. Marketing online to przede wszystkim sztuka zarządzania wielokanałowymi kampaniami, ponieważ w dzisiejszych czasach tylko one mają szansę na sukces. Na czym to polega?

Dlaczego kampanie przepalają budżet? 7 najczęstszych błędów w media mixie

Multi-kanałowe kampanie

Ponieważ internauta podejmuje szereg działań na drodze do konwersji, przyjrzyjmy się podróży typowego klienta do dowolnego sklepu internetowego: (1) link w wyszukiwarce, (2) e-mailing, (3) panel w porównywarce cen, (4) wyszukiwarka, (5) reklama w mediach społecznościowych i wreszcie klient decyduje się na wpisanie URL naszego sklepu w przeglądarce (6).

Konsument w sieci porusza się po wielokanałowej ścieżce, której każdy etap ma swoje znaczenie. Coraz częściej zdają sobie z tego sprawę marketerzy, dlatego według Digital Marketing udział marketingu wielokanałowego na świecie wzrósł w 2014 o 137 proc. a firmy go stosujące zanotowały nawet do 300 proc. wyższy ROI.

źródło: cjgdigitalmarketing.com 

Modelowanie Atrybucyji – co to takiego?

W marketingu online niewiele jest rzeczy trudniejszych i jednocześnie równie ważnych jak model atrybucyjny (ang. Attribution Modeling). Jak on działa? W dużym uproszczeniu model ten polega na tym, aby odpowiedzieć na pytane jak duża część sprzedaży została wygenerowana przez poszczególne kanały. Trudność polega na tym, że jak do tej pory nie powstały uniwersalne modele atrybucyjne, których moglibyśmy użyć jako szablonu w dowolnej sytuacji. Każda kampania, jaką prowadzimy powinna być analizowana oddzielnie. Co ciekawe, choć marketerzy mają tak wiele informacji w swoich rękach, i są wyposażeni w narzędzia, które pozwalają im analizować dane poprawnie, nadal mają tendencję do zaniedbywania rzetelnych pomiarów efektywności poszczególnych kanałów. W ten sposób możemy stracić cenną okazję do poznania zachowań klienta tuż przed zakupem i interakcji w danym kanale.

Różne modele atrybucji

Codemedia jedna z największych agencji mediowych w centralnej Europie opisała, kilka najczęściej spotykanych modeli, w których ten sam proces może być analizowany na różne sposoby.

Pierwsze kliknięcie – lustrzane odbicie modelu ostatniego kliknięcia; Oddajemy całą zasługę w sprzedaży pierwszemu kontaktowi klienta z naszą reklamą i w tym miejscu lokujemy nasz budżet. Metoda ta jest jeszcze bardziej dyskusyjna, niż w przypadku ostatniego kliknięcia. Można ją porównać do sytuacji, w której zakładamy, że zachowania dzieci w szkole podstawowej będą miały znaczący wpływ na ich karierę zawodową.

Model linearny – Zakładamy, że wszystkie używane kanały mają jednakowy wpływ na konsumenta. Przykładowo, jeśli jesteśmy obecni w pięciu kanałach to każdy z nich uznamy za źródło 20 proc. udziałów w sprzedaży.

Model czasowy – pierwszy pozytywny bohater; Zasadą jest uznanie, że należy postawić rosnący nacisk na kanały, w zależności od tego jak blisko znajdują się na osi czasu względem konwersji klienta.

Model pozycyjny – W modelu tym zakłada się, że umiemy już wytypować ścieżki, po jakich poruszają się nasi klienci i jak ważne są poszczególne etapy tej drogi. Wtedy analityk przypisuje określone uprzednio współczynniki do określonych miejsc na wskazanej przez nas mapie.

Model indywidualny – Przypisujemy różne wartości różnym kanałom. Ważne jest także, aby nasz wzór uwzględniał nie tylko te ścieżki multimedialne, które prowadzą do sprzedaży, ale również te, które nie kończą się transakcją.

Bardzo ważne podczas tworzenia modelu atrybucyjnego jest nie tylko abyśmy koncentrowali się na zbadaniu kanałów multimedialnych, które prowadzą do sprzedaży, ale także, na tych, które nie skutkują transakcją.

Klik, nie jest jedynym miernikiem skutecznej kampanii on-line

Ustaliliśmy już, że model ostatniego kliknięcia nie jest wystarczająco efektywny. Dlaczego zatem dość powszechnie używa się go w wielu najpopularniejszych narzędziach analitycznych?

Wynika to głównie z powodu wcześniejszych ograniczeń technologicznych. Obecnie jednak istnieją narzędzia pozwalające uzyskać głębsze zrozumienie zachowań użytkowników. Warto, zatem precyzyjnie zbadać, co tak naprawdę popycha konsumentów do zakupu. Jest to z pewnością o wiele więcej niż tylko kliknięcie, co klarownie pokaże nam np. narzędzie remarketingu online. Chociaż nie przekłada się ono bezpośrednio na liczbę kliknięć jego wyłączenie w choćby jednym z kanałów, w których komunikujemy się z konsumentami odbije się negatywnie na naszej konwersji. Przykład? Badania Marin Software dowodzą, że marketerzy, którzy używają remarketingu nie tylko w Internecie, ale także na Facebooku mogą liczyć na ponad dwukrotnie wyższy CTR.

Działania marketingowe nie powinny się ograniczać do jednego czy dwóch miejsc w sieci. Jakie kanały cieszą się największą popularnością wśród marketerów stosujących w swoich kampaniach remarketing? Według badań Marin Software są to: Display 81 proc., wyszukiwarka 77 proc., media społecznościowe 42 proc., mobile 32 proc., video 21 proc.

 

Pamiętajmy, że Jeśli użytkownik widział naszą reklamę, ale nie kliknął w nią, to liczy się to także do ogólnego sukcesu kampanii. Każdy świadomy kontakt z naszym produktem lub marką zasiewa nasiona w świadomości klientów i ma wpływ na ich decyzje zakupowe.

 

 

Paweł Wyborski

Prezes Zarządu w firmie Quartic i od 2005 roku współwłaściciel w Data Force Group, gdzie powstała autorska inicjatywa silnika rekomendacyjnego Quartic. W 2011 roku wprowadził firmę Quartic na polski rynek, która w krótkim czasie zyskała status lidera w branży e-commerce.
Doświadczenie zawodowe zdobywał również w największych firmach telekomunikacyjnych np. Plus i Orange.
Specjalizuje się w rozwiązaniach personalizowanych rekomendacji zakupowych i ich zastosowaniu biznesowym. Od kilkunastu lat doradza firmom, jak wykorzystać informacje o zachowaniach klientów do podnoszenia skuteczności działań marketingowych i zwiększenia sprzedaży.
Jest absolwentem Wydziału Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej na kierunku Informatyka – Politechniki Warszawskiej. Więcej informacji na quarticon.com.