Dla biznesuO cyfrowości

Jak zrozumieć w ecommerce, która reklama przynosi dochód

Najbardziej wiarygodnym wyznacznikiem sukcesu reklamy jest sprzedaż. Ale nie wszystkie firmy mogą powiązać dochody z konkretną kampanią reklamową. W związku z tym pozostaje Ci wyciąganie wniosków o skuteczności reklamy na podstawie metryk pośrednich: CTR, liczby wyświetleń. Choć one wcale nie oznaczają, że kampanie są skuteczne i opłacalne. Marketerzy z Ringostat opowiadają, jak zidentyfikować która reklama przynosi dochód.


Niektóre sklepy internetowe, nawet przy aktywnej promocji w sieci, ograniczają się jedynie do standardowych raportów z systemów analityki internetowej. I na ich podstawie wyciągają wnioski, czy działa reklama, w co inwestować budżet i jak optymalizować kampanie.

Powodów jest kilka:

  • niewiedza, że można „kopać głębiej” i określać skuteczność reklamy pod względem sprzedaży, a nie kliknięć i wyświetleń;
  • niechęć do podłączania dodatkowych narzędzi, ponieważ Google Analytics jest darmowy, dostępny i zrozumiały dla każdego użytkownika dzięki licznym tutorialom i poradnikom w sieci;
  • pewność, że metryk pośrednich wystarczy do wyciągnięcia wniosków o skuteczności kampanii.

Ale mimo wszystkich plusów, jakie mają systemy analityki internetowej, istnieje też istotna wada — Google Analytics nie pokazuje, jak reklamy konwertują się w dochody.

Tu z pomocą przychodzą opisane poniżej rozwiązania. Od razu należy zaznaczyć, że nie nadają się one dla wszystkich firm. Na przykład, dla początkującego biznesu sensowne jest, aby obejść się danymi z Google Analytics. Lub jeśli firma ma bardzo mały budżet na reklamę — mniej niż $1000.

Moduł ecommerce w Google Analytics

Jest to dodatek, który można zainstalować w swoim systemie analityki internetowej. Proces konfiguracji jest szczegółowo opisany w pomocy Google.

Na przykład dzięki temu użytkownik ma dostęp do takich raportów:

  • przegląd — zbiorcza informacja o przychodach z uruchomionych kampanii i współczynnikach transakcji, liderach sprzedaży wśród produktów itp;
  • zachowanie klienta — dane o tym, jak użytkownik przechodzi przez lejek od momentu wejścia na stronę do dokonania zakupu;
  • zachowanie przy dokonaniu zakupu — wizualizacja tego, jak wielu użytkowników przechodzi z jednego kroku do drugiego;
  • skuteczność produktów — informacje o tym, który produkt przyniósł ile przychodów, ile osób kupiło poszczególne pozycje, jaki był średni rachunek itp;
  • skuteczność sprzedaży — raport z danymi o każdej transakcji: dochód, podatek, dostawa itp;
  • efektywność listy produktów — informacje o grupach produktów na stronie: ile kliknięć, odsłon, CTR listy produktów i inne.
reklama przynosi dochód, przykładowy raport z modułu ecommerce, Moduł ecommerce w Google Analytics
Przykładowy raport z modułu ecommerce

Zalety

  • rozumienie, które produkty są popularne, a które nie, jaki jest średni rachunek dla poszczególnych kategorii produktów — te dane można wykorzystać do ukształtowania asortymentu sklepu internetowego;
  • uzyskanie danych o tym, które źródła reklamy sprowadzają na stronę potencjalnych klientów, a które „pusty” ruch;
  • szybki dostęp do danych o liczbie transakcji, wysokości przychodu dla poszczególnych pozycji itp.
  • możliwość zrozumienia, które produkty są dodawane do koszyka lub oglądane, ale nie kupowane — co pozwala wyciągnąć wnioski, np. że ich reklama wymaga zmiany lub należy całkowicie usunąć je z katalogu.

Wady

  • wymaga programisty do napisania i wdrożenia kodu oraz skonfigurowania modułu;
  • wkład danego kanału reklamowego w zamknięcie transakcji jest obliczany tylko według jednego modelu atrybucji i nie możesz go zmienić, nawet jeśli nie do końca pasuje do Twoich procesów biznesowych;
  • jeśli pozycja zostanie z jakiegoś powodu zwrócona, dane w module nie zostaną skorygowane i nadal będziesz widział przychód z niej, a ustawienie księgowania zwrotów znowu wymaga dodatkowej pracy programisty;
  • system nie uwzględnia konwersji, które nie są dokonywane online.

Na przykład, jeśli człowiek zadzwonił i złożył zamówienie przez telefon, będziesz musiał podłączyć dodatkowe narzędzia. W przeciwnym razie przegapisz taką sprzedaż i przez to źle ocenisz skuteczność reklamy, która do niej doprowadziła.

Ręczne zestawienie danych

Jest to metoda dla małych firm, które jednak otrzymują wiele zleceń z reklamy. Korzystał z niej na przykład jeden z klientów Ringostatu, który nie miał nawet CRM-u.

  1. Podłącz system analityki internetowej, aby zidentyfikować kanały i kampanie, które generują konwersje online: dodanie do koszyka, wypełnienie formularza online, itp.
  2. Podłącz usługę śledzącą reklamowe źródła połączeń. Na przykład call tracking, jeśli niektórzy klienci dzwonią, aby zadać pytanie i zamówić produkt. Jest to szczególnie ważne w przypadku sklepu internetowego, ponieważ wielu klientów zwracają się przez telefon. Poniżej przykład tego, jak takie dane mogą wyglądać w raporcie z usługi call tracking, wraz ze słowami kluczowymi, które doprowadziły do rozmowy telefonicznej:
reklama przynosi dochód, reklamowe źródła połączeń, analiza połączeń, call tracking Ringostat
  1. Wskazane jest również zintegrowanie analityki internetowej i call trackingu. W ten sposób w Google Analytics można analizować dane o źródłach reklamowych wszystkich konwersji.
  2. Stwórz tabelę, do której menedżerowie będą wprowadzać informacje o zamówieniach, na przykład: numer telefonu klienta, status tranzakcji, typ produktu, kto odebrał zgłoszenie, komentarz itp.
  3. Stwórz osobny dokument, który będzie Twoim raportem końcowym.
  4. Przenieś dane ze swojego systemu analityki internetowej do tej tabeli. Na przykład klient Ringostat zrobił to dla Google Analytics za pomocą Core Reporting API. Dzięki integracji będą tam trafiały ID klientów — te dane są początkowo wysyłane do systemu web analytics przez call tracking. Ringostat potrafi przesyłać numery telefonów.
  5. Przekazuj tam również informacje wypełnione ręcznie przez menedżerów. Wspomniany przez nas klient Ringostat wykorzystywał do tego formułę =importrange.
  6. Zestaw uzyskane dane. Zatem w przypadku dzwoniących klientów należy grupować je po numerze telefonu.
  7. Wynikiem będzie taka tabela jak przedstawiona poniżej. Jeśli podświetlona kolumna to „Sprzedaż”, łatwo zauważyć, który kanał skutecznie zadziałał. Jeszcze lepiej, jeśli operator zapisuje w swoim dokumencie również kwotę sprzedaży.
reklama przynosi dochód,

Zalety

  • minimum narzędzi do wyszukiwania danych, nie jest potrzebny nawet CRM;
  • możliwe jest elastyczne ustawienie statusów chyli poziomów, przez które przechodzi transakcja;
  • względna łatwość wdrożenia.

Wady

  • dużo pracy ręcznej — pracownik musi ręcznie wypełnić wiele pól, zawsze jest szansa, że się pomyli lub o czymś zapomni;
  • metoda nie nadaje się dla średnich i dużych firm, które mają wiele zgłoszeń — menedżerowie po prostu nie będą mieli czasu na wypełnianie mnóstwa dokumentów, przy takim ruchu;
  • nawet jeśli wyrobią się, raport będzie zbyt duży, przez co będzie się długo ładował. Może też się zawiesić i trzeba będzie go naprawić.

Analiza źródel reklamowych, które powodują sprzedaż, za pomocą CRM

Jeśli masz podłączony CRM, proces ten jest nieco łatwiejszy. Takie systemy często mają gotowe integracje z call trackingiem, czatami online itp. Dzięki temu informacja o połączeniu jest automatycznie przekazywana do karty transakcyjnej. Włącznie z tym, który kanał go przyniósł:

reklama przynosi dochód, CRM, Analiza źródel reklamowych za pomocą CRM

Co możesz zrobić dzięki tym informacjom:

  • odfiltrować udane transakcje;
  • załadować swoje dane do tabeli, łącznie z informacją o źródle pochodzenia leadu;
  • przyjrzeć się, które kanały najczęściej prowadzą do sprzedaży, które sprowadzają klientów z maksymalnym czekiem itp;
  • wykorzystywać te informacje do optymalizacji reklam i budżetów.

Możesz też napisać skrypt w arkuszach kalkulacyjnych Google i automatycznie umieścić tam dane wyjściowe CRM. A następnie możesz go użyć do budowania wizualizacji w Google Data Studio. Dzięki temu można uzyskać informacje bez straty czasu i w bardziej zrozumiały sposób.

🎯 Chcesz zautomatyzować swój dział sprzedaży, by był szybszy i wygodniejszy?

Integruj CRM i inne systemy z Ringostatem ― mamy już około 40 integracji!

Zalety

  • dużo mniej pracy ręcznej — większość CRM-ów posiada gotowe integracje z najpopularniejszymi serwisami;
  • można wyraźnie prześledzić “łańcuch”: reklama — zgłoszenie — transakcja — sprzedaż — wysokość przychodu.

Wady

  • jesteś zależny od konkretnego modelu atrybucji i sposobu, w jaki call tracking lub inna usługa przypisuje dane połączenie do jego źródła;
  • musisz załadować dane do tabel, a to może spowodować trudności opisane już w poprzednim punkcie.

Analityka end-to-end

W przeciwieństwie do poprzednich metod, analityka end-to-end nie ogranicza się do podsumowania danych dotyczących kanałów reklamowych i sprzedaży. Można ją wykorzystać do zrozumienia, jak opłaca się dane źródło lub nawet pojedyncze słowo kluczowe. Istnieje wiele sposobów na jej zbudowanie w sieci, ale wszystkie sprowadzają się do jednego: połącz koszty reklamy z przychodami z reklam i wykorzystaj te dane do obliczenia ROI (ang. return on investment) — zwrotu z inwestycji.

Przy podłączeniu gotowego rozwiązania, użytkownik musi

  • ustawić integrację z kontem reklamowym, w którym działają kampanie (Facebook Ads, Google Ads) — stamtąd będą ściągane dane dotyczące kosztów tych kampanii;
  • zintegrować CRM — będą z niego przekazywane dane dotyczące przychodów;
  • podłącz także wszystkie inne serwisy, które zbierają dane o konwersjach przez telefon, komunikatory, przez stronę internetową — aby nie przegapić źródeł tych konwersji.

Mając dostęp do tych informacji, analityka end-to-end może pokazać zysk z każdego kanału reklamowego i automatycznie obliczyć ROI. Dane te można również analizować według kampanii, a nawet według słów kluczowych.

Przykład raportu analityki end-to-end w interfejsie Ringostat:

reklama przynosi dochód, raport ROI, analityka end-to-end

Zalety

  • wszystko jest jak najbardziej zautomatyzowane — jeśli wybierzesz usługę analityki end-to-end, która oferuje również usługę call trackingu, dane o połączeniach będą od razu gromadzone w raportach;
  • kluczowe dane są wyświetlane w przejrzystym interfejsie — daje to zrozumienie, jak każdy kanał ruchu konwertuje się w sprzedaż;
  • jeśli wybierzesz usługę, która umożliwia ustawienie modeli atrybucji, możesz dokładnie wskazać tą, która jest bardziej odpowiednia dla danego sklepu internetowego.

Wady

  • będziesz potrzebował pomocy programisty, jeśli nie wybierzesz gotowego rozwiązania, lecz zechcesz stworzyć kompleksową analitykę od zera;
  • elastyczne dostosowanie analityki end-to-end nie zawsze jest dostępne, w takim przypadku użytkownik jest przywiązany do raportu, który pierwotnie został zaprojektowany przez system.;
  • budując samodzielnie analitykę end-to-end, specjalista musi połączyć wiele narzędzi — zawsze istnieje więc ryzyko, że coś się „wysypie”, a rozwiązywanie problemów zajmie dużo czasu.

🚀 Podnieś skuteczność swojego marketingu dzięki Ringostat

Zdobądź więcej leadów przy tym samym budżecie ― dowiedz się, które kampanie i słowa kluczowe przynoszą połączenia i oferty, zoptymalizuj swoje reklamy, aby przyniosły więcej sprzedaży

Uzyskaj automatyczne obliczenia ROMI. Udowodnij skuteczność swojej pracy za pomocą liczb

Wnioski

Nie wszystkie sklepy internetowe mierzą skuteczność reklamy przychodami z niej. Niektóre firmy ograniczają się do standardowych danych z systemów analityki internetowej, mimo że informacje o kliknięciach, wyświetleniach i CTR nie powiedzą Ci nic o sprzedaży. Takie „tanie i łatwe” podejście pozbawia biznes informacji o punktach wzrostu i sposobach optymalizacji budżetu reklamowego.

Poprzez zrozumienie, jak ruch z reklamy przekształca się w sprzedaż, będziesz w stanie:

  • zrozumieć, jak działają zainwestowane pieniądze;
  • zmniejszyć inwestycje w nierentowne kanały — podczas gdy Twoja konkurencja będzie dzielić budżet porówno między kanałami;
  • uzyskać większe efekty z reklamy przy tych samych budżetach.
O autorze

Redaktorka bloga Ringostat. Autorka artykułów do wydań o digitalu oraz dużych media o biznesie, w tym polskich. Studiowała dziennikarstwo na Odeskim Uniwersytecie Narodowym im. I. I. Miecznikowa.