Klient wchodzi na Twoją stronę z wyszukiwarki. Nie kupuje. Dwa tygodnie później wraca z e-maila. Nadal nie kupuje. Miesiąc później znowu wyszukuje. Tym razem kupuje. Komu przypisać zasługę? Trzem wyszukiwaniom? Jednemu e-mailowi? Pierwszemu wyszukiwaniu? Na to pytanie odpowiadają modele atrybucji. Ale większość firm ich nie używa. Rzucają monetą. Zaawansowana analityka odpowiada na pytania, na które prosta analiza nie odpowie. Ten artykuł wyjaśnia modele atrybucji i zaawansowane techniki analizy, które pokazują pełny obraz.
Modele atrybucji pierwszego kontaktu
Jak działa atrybucja pierwszego kontaktu
Pierwszy kontakt przypisuje zasługę pierwszemu słowu kluczowemu. Klient znajduje Cię przez wyszukiwarkę. Kupuje trzy miesiące później. Zasługę dostaje wyszukiwanie. Pierwszy kontakt odpowiada na pytanie: jak klienci nas odkrywają. Ale pomija wszystko po odkryciu. Przecenia wczesne słowa. Nie docenia późniejszych wpływów.
Kiedy używać pierwszego kontaktu
Pierwszy kontakt dobrze pokazuje odkrywanie. Jak ludzie Cię znajdują. Które słowa przyciągają nowych klientów. Które kanały docierają do nowych odbiorców. Pierwszy kontakt odpowiada na pytania o odkrywanie. Używaj go do tego.
Modele atrybucji ostatniego kontaktu
Jak działa atrybucja ostatniego kontaktu
Ostatni kontakt przypisuje zasługę ostatniemu słowu kluczowemu. Klient odwiedza stronę trzy razy. Kupuje przy trzeciej wizycie. Ostatnie wyszukiwanie dostaje całą zasługę. Ostatni kontakt odpowiada na pytanie: co przekonało klienta do zakupu. Ale pomija drogę, która doprowadziła do ostatniej wizyty. Przecenia późne słowa. Nie docenia wczesnych wpływów.
Kiedy używać ostatniego kontaktu
Ostatni kontakt dobrze pokazuje konwersję. Które słowa konwertują. Które są najbliżej zakupu. Jakie frazy uruchamiają kupowanie. Ostatni kontakt odpowiada na pytania o konwersję. Używaj go do tego.
Atrybucja wielokontaktowa i oparta na pozycji
Jak działa atrybucja wielokontaktowa
Atrybucja wielokontaktowa uwzględnia wszystkie kontakty. Model oparty na pozycji daje więcej zasługi pierwszemu i ostatniemu. Pierwsze wyszukiwanie czterdzieści procent. Wyszukiwania pośrednie po dziesięć procent. Ostatnie wyszukiwanie czterdzieści procent. Wielokontaktowa odpowiada na pytanie: które słowa przyczyniły się do konwersji. Rozdziela zasługę realistycznie. Wielokontaktowa jest najdokładniejsza.
Wybór modelu atrybucji
Żaden model nie jest doskonały. Każdy odpowiada na inne pytania. Pierwszy kontakt odpowiada o odkrywanie. Ostatni kontakt o konwersję. Wielokontaktowy o wkład. Używaj wszystkich trzech. Różne modele pokazują różne prawdy.
Wskazywanie wąskich gardeł wzrostu i okazji do optymalizacji
Analiza lejka konwersji
Masz milion wyszukiwań. Sto tysięcy kliknięć. Tysiąc konwersji. Gdzie jest wąskie gardło? Od wyszukiwania do kliknięcia: strata dziewięćdziesiąt procent. Zoptymalizuj tytuły i opisy. Od kliknięcia do konwersji: strata dziewięćdziesiąt procent. Zoptymalizuj strony docelowe. Znajdź wąskie gardła. Optymalizuj tam. Największe wąskie gardło daje największy zwrot.
Pomiar wpływu optymalizacji
Czy po optymalizacji tytułów poprawił się współczynnik klikalności? Czy po optymalizacji stron docelowych poprawił się współczynnik konwersji? Mierz przed i po. Policz wpływ. Pokaż ROI swoich optymalizacji. Dane dowodzą, co działa.
Analiza kohort i segmentów dla głębszych wniosków
Analiza kohort klientów
Segmentuj według miesiąca pozyskania. Kohorta z marca konwertuje na poziomie pięciu procent. Kohorta z kwietnia na poziomie trzech procent. Dlaczego? Czy coś się zmieniło? Czy marzec był sezonowy? Analiza kohort pokazuje wzorce, których nie widać w danych ogólnych.
Segmentacja według źródła ruchu
Ruch z wyszukiwarki organicznej może angażować inaczej niż ruch płatny. Ruch z e-maila może angażować inaczej niż ruch z mediów społecznościowych. Segmentuj według źródła. Każde źródło przynosi inną jakość. Poznaj cechy każdego źródła. Optymalizuj pod każde z nich.
Prognozowanie przyszłych wyników na podstawie historycznych wzorców
Prognozowanie tempa wzrostu
W ostatnim kwartale wzrost wyniósł dziesięć procent. Prognozuj dziesięć procent w tym kwartale. Przedłuż trendy. Jeśli występują wzorce sezonowe, letnie skoki i zimowe spadki, prognozuj z uwzględnieniem sezonowości. Dane historyczne przewidują przyszłość, gdy uwzględnisz wzorce.
Prognozowanie przychodu
W ostatnim kwartale przychód wyniósł sto tysięcy dolarów. Prognozuj sto dwadzieścia tysięcy w tym kwartale, jeśli wzrost będzie trwał. Prognozuj pięćdziesiąt tysięcy, jeśli nastąpi spadek. Prognozy kierują planowaniem. Decyzjami budżetowymi. Przydziałem zasobów. Prognozuj z przedziałami ufności. Rzeczywistość może się różnić, ale kierunek ma znaczenie.
Analiza wrażliwości do testowania zmian strategii
Modelowanie wpływu przed działaniem
Jeśli poprawisz współczynnik konwersji o pięć procent, o ile wzrośnie przychód? Jeśli poprawisz pozycje o pięć procent, o ile wzrośnie ruch? Analiza wrażliwości pokazuje wpływ. Zanim zainwestujesz. Zamodeluj wpływ. Zobacz, czy inwestycja się opłaca. Nie zgaduj. Licz.
Podejmowanie decyzji na podstawie analizy wpływu
Czy inwestować w budowanie linków? Policz wpływ. Lepsze linki mogą poprawić pozycje o pięć procent. Poprawa pozycji o pięć procent może zwiększyć ruch o dwadzieścia procent. Wzrost ruchu o dwadzieścia procent może zwiększyć przychód o piętnaście procent. Policz cały łańcuch. Zobacz, czy inwestycja w linki jest warta zachodu.
Najczęściej zadawane pytania
Którego modelu atrybucji używać?
Zacznij od pierwszego kontaktu. Zrozum, jak klienci Cię odkrywają. Potem użyj ostatniego kontaktu. Zrozum, co ich przekonuje. Potem użyj wielokontaktowego. Zobacz pełny obraz. Różne modele odpowiadają na różne pytania. Używaj wszystkich trzech. Nie poprzestawaj na jednym. W kreatorze stron WEMASY możesz to ustawić bezpośrednio na swojej stronie.
Jak ustawić atrybucję wielokontaktową?
Większość platform analitycznych ją obsługuje. Google Analytics. Większość platform analityki produktowej. Dostosuj ustawienia. Włącz atrybucję wielokontaktową. Wybierz model. Standardem jest model oparty na pozycji. Ale Twoja platforma może mieć inne. Sprawdź swoją platformę. Włącz ją. Zobacz wyniki.
Skupić się na wzroście za wszelką cenę czy na rentownym wzroście?
Zawsze na rentownym wzroście. Wzrost, który kosztuje więcej, niż przynosi przychodu, jest zły. Przeanalizuj koszt pozyskania. Przychód z pozyskania. Dąż do wzrostu tylko wtedy, gdy koszt pozyskania jest niższy niż wartość klienta. Rentowny wzrost bije każdy wzrost.
Skąd wiem, czy mój wzrost jest trwały?
Spójrz na stałych klientów. Jeśli nowi klienci wracają, wzrost jest trwały. Jeśli potrzebujesz ciągle nowych klientów, by utrzymać przychód, wzrost nie jest trwały. Wskaźnik powrotów pokazuje trwałość. Śledź go. Optymalizuj pod powroty.
Co zrobić, jeśli dane atrybucji pokazują, że SEO nie wnosi przychodu?
Najpierw zakwestionuj model atrybucji. SEO często dostaje zero zasługi w ostatnim kontakcie. To nie znaczy, że SEO jest bezwartościowe. SEO zwykle rozpoczyna ścieżkę. Użyj modelu wielokontaktowego. Zobacz pełny obraz. SEO jest zwykle cenniejsze, niż sugeruje ostatni kontakt.
Jak zmierzyć długoterminową wartość SEO w porównaniu z krótkoterminowym ruchem płatnym?
Policz wartość klienta w całym okresie współpracy. Ruch z SEO zwykle zamienia się w stałych klientów. Ruch płatny często nie. Policz łączny przychód na klienta w czasie. Porównaj. SEO często wygrywa pod względem wartości w całym okresie, nawet jeśli przegrywa przy pierwszej konwersji.