End-to-end analysesysteem voor contextueel adverteren. End-to-end analytics: overzicht van configuratiemethoden

Zonder end-to-end analyses kunnen al uw inspanningen om online geld te verdienen veranderen in een eindeloze nachtmerrie. Adverteren werkt niet - en je weet niet waarom. Mensen kopen niet – en je begrijpt niet hoe je dit moet oplossen. De site verkoopt niet - en u kunt er niets aan doen.

Om dit te voorkomen, heeft u een ‘röntgenfoto’ nodig die precies laat zien wat er in uw trechters gebeurt en hoe u deze kunt verbeteren. End-to-end analyses zullen zo’n röntgenfoto worden.

In dit artikel bekijken we het eenvoudigste en meest effectieve schema voor het opzetten van end-to-end analytics in 5 stappen. En je kunt het gratis doen, met je eigen handen, letterlijk op één avond.

Laten we als korte introductie eens kijken naar het voorbeeld van mijn website om te zien hoe end-to-end analysesystemen werken en waarvoor ze nodig zijn.

Wat is end-to-end-analyse en hoe het werkt

End-to-end analyses is een systeem waarmee u alles kunt volgen wat er in uw verkooptrechter gebeurt. Vanaf het moment dat een potentiële klant uw advertentie voor het eerst ziet, tot aan het moment dat hij een bestelling plaatst en geld betaalt.

Soms kunnen al deze acties op één plek worden gevolgd, en soms moet je hiervoor meerdere programma's configureren. Maar het belangrijkste is dat al uw indicatoren voor uw ogen liggen. en je kunt ze besturen. En als we iets onder controle hebben, betekent dit dat we het ook kunnen beheersen (verhogen en verbeteren).

Hier ziet u bijvoorbeeld hoe een verkooptrechter met geconfigureerde end-to-end analyses eruit zou kunnen zien.

Een voorbeeld van end-to-end analytics in actie

Om niet ver te gaan, laten we eens naar deze site kijken. waar je nu mee bezig bent. Van buitenaf valt het misschien niet op, maar ik heb ook mijn eigen verkooptrechter met geconfigureerde end-to-end analytics.

Ik waarschuw je meteen dat mijn verkooptrechter een beetje ongewoon is opgebouwd, omdat dit bloggen, informatiezaken en ander ‘obscurantisme’ is. In een meer traditioneel bedrijf zal het er iets anders uitzien.

Maar we zullen een traditionele trechter iets lager bekijken en bouwen, en hier hebben we in ieder geval de mogelijkheid om naar specifieke cijfers te kijken.

Dit zijn dus de stappen waaruit mijn verkooptrechter bestaat:

1. Er gaat iemand naar mijn site
2. Iemand gaat naar de abonnementspagina voor mijn nieuwsbrief ‘Contactloze verkoop’
3. Iemand abonneert zich op mijn nieuwsbrief
4. Iemand bestudeert mijn gratis materialen en koopt een betaald pakket

Alles is zo eenvoudig en duidelijk. Maar om alle indicatoren bij te houden, moet ik er twee hele gebruiken diverse systemen analisten.

Het eerste systeem volgt een persoon vanaf het moment dat hij de site bezoekt tot het moment dat hij zich abonneert (stap 1 - 3). Hier gebruik ik Yandex Metrica. Het tweede systeem volgt een persoon vanaf het moment van abonnement tot het moment van aankoop (stap 3 - 4). Hier maak ik gebruik van de service Gewoon klikken.

Hoe ik zwakke punten in mijn trechter vind

Om te begrijpen waarom ik nog geen miljardair ben geworden, open ik de indicatoren van mijn verkooptrechter en kijk waar er ‘gaten’ in zitten waardoor geld stroomt.

Het eerste dat ik doe, is naar mijn Justclick-winkel gaan en zien hoeveel betalingen ik tijdens de rapportageperiode heb ontvangen. In ons geval bedraagt ​​de rapportagetermijn één week.

Hier zie ik het volgende plaatje:

Binnen een week schreven 39 mensen zich in voor de nieuwsbrief ‘Contactloze verkoop’ en verdiende ik 8.460 roebel. Is het veel of weinig? Eerlijk gezegd is het niet de ultieme droom. Ik zou graag 10-20 keer meer willen. Dus we moeten kijken zwakke schakels in de trechter en versterk ze.

Op basis van de justclick-indicatoren zie ik dat na het abonneren alles redelijk goed gaat. Bij 4 betaalde facturen op 39 abonnees is een conversiepercentage van 10,2% in betaling. De gemiddelde factuur bedraagt ​​2115 roebel (8460 roebel verdeeld over 4 betalingen). Dit zijn zeer goede indicatoren voor een automatische verkooptrechter.

Ik ontving de meeste klanten in een week via de bron 'Directe oproepen'. Dit is precies mijn blog waar je nu bent. De conversie naar aankopen van mensen op de blog is het hoogst. De vraag is: waarom zijn er zo weinig van? Als er in een week tijd niet 29 mensen maar 290 mensen vanuit de blog naar mijn trechter zouden komen, dan zou mijn inkomen 10 keer zo hoog zijn.

Misschien heb ik dat wel gedaan slechte pagina abonnementen, en mensen willen zich niet abonneren op mijn mailinglijst? Of heb ik misschien te weinig bezoekers op mijn blog en is er simpelweg geen mogelijkheid om 290 abonnees per week te krijgen? Yandex-Metrica zal ons antwoorden geven op deze vragen.

Analyse van indicatoren in Yandex-Metrica

Door de onderstaande instructies te volgen, heb ik het bijhouden van conversies op mijn website ingesteld. Dit zijn slechts de eerste vier stappen in mijn trechter:

1. De man kwam
2. De persoon ging naar de abonnementspagina
3. De persoon heeft zich geabonneerd

Ik open het overeenkomstige gedeelte van Yandex Metrics en zie de volgende afbeelding van conversies voor de week.

Tijdens de rapportageperiode (week) kwamen 3.422 mensen naar mijn site. Hiervan gingen slechts 56 naar de SQ-abonnementspagina (1,64%). En 23 mensen (41,1%) hebben zich geabonneerd op de nieuwsbrief.

Ik kan dus zien dat mijn abonnementspagina heel goed werkt. 41,1% is een hoog cijfer. En ja, laat je niet in de war brengen door het feit dat het ene systeem mij 26 abonnees laat zien, en het andere slechts 23. Dit gebeurt volgens verschillende redenen. Het belangrijkste is dat de indicatoren niet veel van elkaar verschillen.

En hier is ons “gat”: een heel klein percentage van de sitebezoekers komt op deze registratiepagina terecht. Slechts 1,64% van de totale bezoekers.

Dit is heel weinig. Dit is waar we aan moeten werken – meer doen overtuigende oproepen, maak een helderder en pakkender spandoek, en al die jazz. En natuurlijk moeten we werken aan het vergroten van het siteverkeer. Als ik niet per week, maar per dag 3422 bezoekers zou hebben, dan zou dit het eindresultaat enorm vergroten.

Nu kunt u zien hoe end-to-end analyses u kunnen helpen bij het nemen van beslissingen in de praktijk. Als ik niet al deze statistieken had, zou ik kunnen denken dat ik een slechte e-mailserie heb en dat mensen daarom niets willen kopen.

Of dat mijn abonnementspagina slecht is - en ik deze volledig opnieuw moet doen of zelfs moet wijzigen gratis product, die ik aanbied voor een abonnement (en daarna het hele concept van het project).

Maar uit analyses blijkt dat je de banner alleen maar helderder hoeft te maken, en alles komt goed. Dit is wat ik ga doen nadat ik je heb laten zien hoe je hetzelfde end-to-end analysesysteem zelf kunt opzetten.

End-to-end analytics opzetten in 3 stappen

Laten we, zoals afgesproken, eens kijken naar een meer “traditionele” versie van internetzaken en -analyse.

Stel dat u besluit een klein bedrijf op te richten om uiteindelijk uw aangenomen baan op te geven en een vrij mens te worden. Als niche heb je gekozen voor de verkoop van zacht speelgoed, genaaid door bekwame Chinese handen. Een normale niche, niet beter of slechter dan andere.

Heb je een aantal trainingen gevolgd op “ succesvol succes"en je weet dat je allereerst een specifiek doel nodig hebt waar je naartoe gaat. En met dit doel stel je jezelf een inkomen van 300 duizend roebel per maand. Volgens uw berekeningen zou dit voor de eerste keer voldoende moeten zijn.

Om netto 300 duizend te verdienen, moet je 600 duizend omzet per maand maken. Omdat de helft van de inkomsten zal worden opgeslokt door belastingen, overheadkosten en de kosten van goederen. En er is nog steeds de kwestie van reclame. Want het is volkomen onduidelijk hoeveel het je gaat kosten.

Maar na schatting besluiten we dat een omzet van 1,5 miljoen ons zeker de gewenste 300 duizend roebel nettowinst per maand zou moeten opleveren. Wij verkopen Chinese beren tegen een prijs van 2000 roebel per stuk. Daarom moeten we elke maand 750 beren verkopen (25 beren per dag).

Dit zijn onze eerste gegevens, en nu moeten we de hele verkooptrechter opzetten en er onmiddellijk end-to-end analyses in ‘implanteren’. Omdat het later veel moeilijker zal zijn om te doen. En we beginnen met de eerste stap: het kiezen van indicatoren voor controle.

Stap #1 - indicatoren selecteren voor controle

Vanaf het allereerste begin moeten we bepalen controle punten, die jij en ik zullen volgen met behulp van end-to-end analyses. Het is erg belangrijk om te voorkomen dat rapporten onoverzichtelijk worden met cijfers, maar tegelijkertijd inzicht te behouden in het grote geheel.

Dat wil zeggen, het is niet nodig om absoluut alle indicatoren te volgen. Anders loop je het risico erdoor in de war te raken en nooit iets te begrijpen.

Onze trechter zal er ongeveer zo uitzien:

1. Een persoon ziet een advertentie (Direct, Google Display Network, VKontakte Target, banners, enz.);
2. Een persoon volgt onze advertentie naar een landingspagina;
3. Een persoon plaatst een bestelling;
4. De persoon betaalt voor de bestelling.

Dienovereenkomstig hebben we slechts drie hoofdindicatoren die we moeten volgen met behulp van statistieken:

1. CTR van advertenties (de verhouding tussen het aantal advertentievertoningen en het aantal klikken);
2. Aantal geplaatste bestellingen;
3. Aantal betaalde bestellingen.

En uiteindelijk krijgen we twee hoofdindicatoren waar alle andere naartoe leiden:

1. Hoeveel geld heeft één klant ons gekost (volgens advertenties);
2. Hoeveel geld heeft één klant ons gebracht (gemiddelde aankoopbon).

De verhouding tussen deze twee indicatoren geeft ons de belangrijkste indicator in end-to-end analyses.

De belangrijkste indicator

Deze indicator wordt ROI (Return On Investment) genoemd. Als we 1000 roebel uitgeven om één klant aan te trekken en dezelfde 1000 roebel als betaling van hem ontvangen, dan is onze ROI 100%. Voor elke bestede roebel verdienden we één roebel en kregen we 100% van het uitgegeven geld terug.

Het is precies de ROI-indicator waar al uw end-to-end analyses op neerkomen. Al deze 5-10-100 kleinere indicatoren zouden specifiek moeten leiden tot de berekening van de ROI. Zodat je aan het einde van de rapportageperiode zou kunnen zeggen: “Dus we hebben een ROI van 350% uit adverteren in Yandex-Direct, ROI 230% uit adverteren in Google Adwords, en ROI 50% uit gerichte advertenties op VKontakte. Daarom laten we het doel varen om deze parasieten niet te voeden, en dragen we het volledige advertentiebudget zoveel mogelijk over aan Direct.”

Als u dat kunt zeggen, dan heeft u de end-to-end-analyses op de juiste manier opgezet en kunt u met behulp daarvan bijhouden welke advertentiebronnen u winst opleveren en welke deze wegnemen.

Oké, we hebben de indicatoren gekozen die we willen controleren. Laat me je eraan herinneren dat dit is:

1. Conversie naar bestelling
2. Conversie naar betaling

En op basis van deze indicatoren berekenen we uiteindelijk de ROI. Laten we nu kijken waar en welke code moet worden ingevoegd om de trechter goed te kunnen controleren.

Stap #2 — Technische configuratie van analyses

Utm-tags instellen

Allereerst moeten we de juiste links vormen voor onze toekomstige advertentiebronnen. Om bij te houden waar onze bezoekers vandaan komen, moeten we speciale tags in de links invoegen. Ze worden UTM-tags genoemd.

Als u geïnteresseerd bent: UTM staat voor Urchin Tracking Module en betekent 'Urchin Tracking Module'. Er was een bedrijf met de naam Urchin Software dat deze tags bedacht, en vervolgens werd het overgenomen door Google.

Momenteel worden utm-tags gebruikt als universeel gereedschap om de bronnen van bezoekers aan uw sites bij te houden. U kunt bijvoorbeeld een koppeling genereren met utm-tags hier.

Verzin gewoon namen voor uw verkeersbronnen en voer deze in de daarvoor bestemde velden in. Ik gebruik meestal slechts drie verplichte velden: campagnebron (utm_source), verkeerstype (utm_medium) en bronnaam (utm_campaign).

• Yandex&utm_medium= cpc&utm_campaign= yandex-direct(verkeersbron - Yandex, type - betalen per klik, naam - Yandex Direct)
• http://uwsite.ru/?utm_source= googlen&utm_medium= cpc&utm_campaign= km(verkeersbron - Google, verkeerstype - betalen per klik, naam - km).
• enzovoort

Hierdoor krijgt u afzonderlijke links naar al uw verkeersbronnen. die u gaat configureren. Vervolgens kun je ze volgen met Yandex Metrica (ik zal je laten zien hoe) of een ander end-to-end analysesysteem. Maar Yandex-Metrica is gratis, dus we zullen het voorlopig overwegen.

Doelen instellen in Yandex-Metrica

Nu gaan we naar kantoor Yandex-statistieken. Als uw site nog niet met dit systeem is verbonden, zorg er dan voor dat u deze aansluit. Om dit te doen, hoeft u alleen maar het adres van de site op te geven en, met behulp van een eenvoudige verificatie, te bevestigen dat u werkelijk de eigenaar bent.

Nu moet u deze code op alle pagina's plakken die uw bezoekers bezoeken. De eenvoudigste optie ziet er meestal als volgt uit:

1. Uw aanbiedingspagina (verkoopbestemmingspagina)
2. "Bedankt voor het plaatsen van uw bestelling" pagina
3. Pagina “Betaling succesvol” (“Bedankt voor uw aankoop”)

Op deze pagina's van u moet u de tellercode invoeren die u van Yandex heeft ontvangen. En daarna kunt u doorgaan met het stellen van doelen. Ik stel liever samengestelde doelen op. Op deze manier lijkt het mij duidelijker.

Om dit te doen, selecteert u in hetzelfde gedeelte 'Instellingen' het item 'Doelen'.

Klik vervolgens op ‘Doel toevoegen’ en selecteer het doeltype: samengesteld.

Nu moet u drie stappen definiëren die uw bezoekers zullen doorlopen. Dit zijn de drie pagina's waar we het hierboven over hadden.

Nu hoeft u alleen maar deze trechter op te slaan en gegevens voor analyse te ontvangen. Nadat u vanuit alle bronnen reclame heeft gemaakt en een bepaald aantal bestellingen en betalingen heeft ontvangen, kunt u precies zien waar uw klanten vandaan komen.

Stap #3 - Trechterstatistieken bijhouden

Ik wil u eraan herinneren dat we specifiek utm-tags hebben ingesteld om bij te houden waar de kopers precies vandaan kwamen, en niet alleen bezoekers. Uiteindelijk kunnen we het aantal klikken en bezoekers zien in het advertentiesysteemkantoor zelf.

Om te zien waar klanten vandaan komen, gaan we naar de sectie Rapporten - Standaardrapporten - Bronnen - UTM Tags

Daar ziet u een lijst met alle utm-tags waarmee mensen tijdens de rapportageperiode bij u terecht zijn gekomen. Het zal er ongeveer zo uitzien.

Zoals je kunt zien, had ik de meeste klikken op utm-label van Yanex Direct, en nog enkele andere kleine dingen van partners.

Om te zien uit welke bron de kopers precies afkomstig zijn, selecteert u de derde stap van ons samengestelde doel ‘Aankoop’ in de lijst met doelen. Voor mij zal dit het doel “Abonnement” zijn.

In de onderstaande schermafbeelding kun je zien dat vandaag mijn meeste conversies afkomstig waren van de “vaste” bron (dit is een banner op mijn website). De conversie was 41%, zoals we hierboven zagen. Er waren ook conversies van partners, maar niet veel.

Zo kun je zien hoeveel bezoekers bij jou terecht zijn gekomen, en vanuit welke advertentiebron. Vervolgens voert u al deze indicatoren in uw CRM of eenvoudigweg in Excel bestand, en daar ziet u onze belangrijkste indicator: ROI.

En op basis van deze indicator neemt u verdere beslissingen over in welke advertentiebron u wilt investeren meer geld, en waarin u helemaal niet hoeft te investeren (of waarin u deze aanzienlijk moet verbeteren voordat u investeert).

Conclusie

End-to-end analyses zijn nodig om te begrijpen waar in uw verkooptrechter zich ‘gaten’ bevinden waardoor geld lekt. Te veel bedrijven falen omdat ze slechte beslissingen nemen omdat ze de hele situatie niet overzien.

Ze investeren geld in reclame die niet werkt. Ze zijn bezig met het opnieuw ontwerpen van landingspagina's die daadwerkelijk goed converteerden. Of ze sluiten zelfs projecten af ​​die uitstekende inkomsten zouden genereren, zelfs na minimale wijzigingen in de trechter.

Ik hoop dat deze instructie u zal helpen “röntgenzicht” te krijgen en alleen de juiste beslissingen te nemen.

Sla het artikel op in uw favorieten en deel het met vrienden. Vergeet niet mijn boek te downloaden. Daar laat ik je het meeste zien snelle manier van nul tot de eerste miljoen op internet (uittreksel uit persoonlijke ervaring over 10 jaar =)

Doei!

De jouwe Dmitry Novoselov

Vandaag zullen we het hebben over end-to-end analyses en hoe u deze tool binnen Google Analytics kunt implementeren.

Waar gaan we het over hebben:

Waarom heb je end-to-end analyses nodig?

Hoe implementeer je het in de praktijk?

Welke fouten kunnen er optreden en hoe kunnen deze worden opgelost?

Wat is end-to-end-analyse?

Welke situatie zou u kunnen hebben: een groot aantal verschillende advertentiekanalen waarlangs gebruikers uw site vinden. Dit kunnen kanalen zijn die wij beheren, b.v. betaalde reclame, contextuele reclame of speciale communicatiekanalen. Dit kan reclame zijn die we op een minder directe manier beheren, bijvoorbeeld via advertenties. zoekmarketing in zoekresultaten zoekmachines. Dit kunnen alle advertentiekanalen zijn.

Simpel gezegd investeren we wat geld, bijvoorbeeld 1000 USD, in onze marketing. Deze 1000 dollar wordt verdeeld in enkele aandelen verschillende kanalen communicatie:

$ 300 voor zoekmachineoptimalisatie,

$ 100 voor prijsplatforms.

Dat wil zeggen dat we deze bedragen gelijkmatig of ongelijkmatig kunnen verdelen. En we moeten begrijpen hoe effectief onze investeringen zijn, en welke beter uitpakken. Waar is het bijvoorbeeld beter om te investeren - in SEO, Yandex Direct of Google Adwords. Of sluit alles en werk alleen met prijsplatforms of sommige aggregators. Pas na analyse zullen we begrijpen wanneer er een groter rendement zal zijn op het geld dat we investeren.

Hoe bereken je het rendement en de efficiëntie van deze investeringen in verschillende advertentiekanalen?

Op dit moment De meeste bedrijven of marketeers die met Google Analytics werken, beschouwen de kosteneffectiviteit uitsluitend op basis van een of andere vorm van gebruikerscommunicatieacties. Die. de gebruiker kan bellen of een verzoek achterlaten, of zelfs, als het om e-commerce gaat, de gehele bestelprocedure doorlopen en bij de laatste stap op “Bestelling plaatsen” klikken. Het is geweldig als we bij deze stap of bij een van de laatste stappen de mogelijkheid hebben om betalingen van de gebruiker te accepteren. Wanneer de gebruiker de mogelijkheid heeft om zijn/haar gegevens in te voeren kredietkaart of betaal via PayPal. In dit geval begrijpen we duidelijk dat dit de mensen zijn die de bestelling hebben geplaatst, dit zijn de mensen die bij ons hebben gekocht.

Dit is ideaal. Maar in werkelijkheid? Het aantal transacties op internet met kaarten of andere betaalmiddelen is relatief klein. Ik heb statistieken voor vorig jaar of het jaar daarvoor, iets in de buurt van 3-5%, dit is niet eens een dominant percentage, d.w.z. het is geen 50%. We begrijpen dat een groot aantal doelgroepen betaalt wat ze willen.

En het feit dat de gebruiker heeft gecommuniceerd (een aanvraag heeft ingevuld om een ​​product te kopen, ons een brief heeft gestuurd of een online chat heeft gebruikt) vertelt ons niets over het feit van de aankoop. Het is eerder een bepaald verlangen om te kopen, een bepaalde stap vóór een echte aankoop. En als we goed kijken, en voor die van jou echte bedrijven Laten we het aantal van deze communicaties nemen (d.w.z. het aantal keren dat elke individuele gebruiker contact heeft opgenomen met het bedrijf met de wens om iets te kopen) en het aantal aankopen dat we zullen zien: - het aantal communicaties dat we hebben is veel groter dan het aantal aankopen.

Zo hebben 100 gebruikers de hele betaaltrechter doorlopen en slechts 50 van hen hebben daadwerkelijk betaald.

Gebruikers kunnen om verschillende redenen niet betalen - ze vinden iets op het laatste moment misschien niet leuk, er kunnen een miljoen situaties zijn waarom de gebruiker niet heeft gekocht, maar toch komt zo'n situatie vrij vaak voor.

Wat wordt er weergegeven in Google Analytics?

In Google Analytics geven we weer (als de doelen of het e-commerceblok correct zijn geconfigureerd) informatie over transacties, producten die de gebruiker heeft geselecteerd. In dit geval zien we een soort verkoop. Maar deze verkoopbedragen of het aantal transacties dat we binnen Google Analytics hebben, vallen mogelijk niet samen met wat we in CRM hebben. Als dat zo is, kunnen we feitelijk onjuiste beslissingen nemen over de effectiviteit van deze kanalen.

We zien bijvoorbeeld dat we veel mensen hebben die een verzoek achterlaten of een gratis zoekmandje van Yandex en Google invullen, maar tegelijkertijd is het aantal mensen dat heeft betaald veel minder. Wanneer we in dit geval de effectiviteit van dit kanaal berekenen en alleen rekening houden met die acties, alleen met de applicaties en niet met de werkelijke kosten, kunnen we ons ernstig vergissen in de effectiviteit van deze specifieke verkeersbron.

Misschien hebben we er nog eentje Google-bron Adwords kent een kleiner aantal afgeronde aankoopaanvragen, maar tegelijkertijd is de conversie naar daadwerkelijke betaling vrij hoog (100 mensen gaan bij Google Adwords volledig naar de kassa, 95 daarvan betalen). En we begrijpen dat dit kanaal in dit geval duidelijk effectiever voor ons zal zijn dan gratis zoeken in Google als we met de tool werken

Het tweede punt is het moment waarop rekening wordt gehouden met alle communicatie. Gebruikers kunnen contact met ons opnemen verschillende manieren. We kunnen heel gemakkelijk en eenvoudig het feit van de communicatie volgen, d.w.z. wat er direct op onze website gebeurt. Als de gebruiker vertrok, vulde u het formulier in feedback of de bestelprocedure helemaal heeft doorlopen, dan zullen wij zeker zien dat deze persoon iets nuttigs voor ons heeft gedaan.

Maar als de gebruiker ons belde, een e-mail stuurde naar onze reguliere mailbox, als hij naar de winkel kwam, als hij online chat gebruikte, dan wordt standaard niet al deze informatie verzameld. En voor heel grote hoeveelheid Voor bedrijven kunnen we te maken krijgen met een situatie waarin het aantal van deze communicaties via telefoon, brief, offline en online chat meer dan 50-60-70% zal bedragen, en het aantal mensen dat het formulier invult misschien niet erg groot is. maar in feite zijn wij de enigen en registreren wij alleen de mensen die het formulier samen met ons hebben ingevuld.

Laten we drie grote problemen formuleren:

1. We zien geen echte betalingen van betalingen die zijn gekoppeld aan advertentie- of niet-advertentiekanalen die we gebruiken.

2. Wij houden niet standaard rekening met alle communicatie. Die. We kunnen de gegevens die we in CRM hebben dus niet vergelijken: dat deze specifieke bestelling afkomstig is van deze specifieke verkeersbron en dat de gebruiker bijvoorbeeld een telefoontje, een brief of iets anders heeft gebruikt. Als dat zo is, is het behoorlijk lastig om beslissingen te nemen over de effectiviteit van advertentiekanalen binnen Google Analytics. En hoe je vervolgens beslissingen neemt over de effectiviteit van een bepaald kanaal, reclamecampagne binnen Yandex Direct. en in het algemeen zijn alle entiteiten die we overdragen naar Google Analytics (regio's, sociale media, andere informatie) moeilijk. Wij weten hier eigenlijk niets van. In feite kunnen de gegevens die we binnen Google Analytics hebben niet direct worden vertrouwd.

3. Wij houden geen rekening met retourzendingen

Volgens de wet, in verschillende landen binnen 14 dagen kan de gebruiker het product zonder opgaaf van redenen retourneren als hij dit opslaat verkoopbare staat. Als u een bedrijf heeft dat verband houdt met kleding, als u een bedrijf heeft dat verband houdt met bepaalde zaken die mogelijk niet bij de gebruiker passen, dan kan het aantal retourzendingen groot zijn. En standaard worden ze ook niet weergegeven, tenzij dit extra is geïmplementeerd.

1. De gebruiker heeft niet begrepen hoe hij contact met ons heeft opgenomen, of beter gezegd, wij begrijpen het, maar we kunnen dit niet in verband brengen met het advertentiekanaal

2. wij zien de exacte betaling niet

3. Wij accepteren geen retourzendingen

Het analyseproces werkt als volgt: we hebben een soort reclame, deze reclame genereert een soort verkeer, gebruikers die de site bezoeken, en sommige van deze gebruikers worden leads en gaan naar de verkoopafdeling.

Maar om correct gegevens te verzamelen en correct rekening te houden met de effectiviteit van verkeersbronnen, hebben we in feite een ander schema nodig. We hebben verkeer dat wordt gegenereerd door bezoekers. Deze bezoekers kunnen verschillende hulpmiddelen gebruiken om met bedrijven te communiceren Binnen CRM moeten we met elk van deze tools rekening houden. Maar tegelijkertijd moeten we binnen CRM ook begrijpen dat deze gebruiker die de online chat gebruikte, afkomstig was van een specifieke advertentiecampagne, bijvoorbeeld Google Adwords, voor een belangrijk verzoek. En zodra hier in CRM een beslissing wordt genomen, d.w.z. in feite zal de manager die deze bestelling afhandelt de status instellen dat deze klant heeft betaald, we sturen informatie over deze succesvolle betaling onmiddellijk door naar het analysesysteem. We kunnen ook allerlei communicatiezaken overbrengen om trechters te bouwen en de effectiviteit te zien van niet alleen advertentietools, maar ook van andere communicatiemethoden.

Hoe ziet het nieuwe analyticssysteem er in de praktijk uit?

Het kan zijn dat we zo'n situatie hebben - we hebben callbackhunter geïmplementeerd, wat ons geeft Een bepaalde hoeveelheid van leads en applicaties. En we denken - oh, wat cool, geweldig, goed hulpmiddel, we zullen betalen, maar als we het algemene beeld zien van de herverdeling van manieren om contact met ons op te nemen, zullen we zien dat deze callbackhunter eenvoudig een hap uit andere kanalen kan nemen: telefoons, formulieren, online chat

Dus vóór de implementatie van callbackhunter hadden we 100 oproepen per maand en na de implementatie van callbackhunter dezelfde 100 oproepen per maand. Die. het bracht geen enkele extra waarde voor het bedrijf met zich mee

Dienovereenkomstig moeten gegevens van de site standaard ook worden overgedragen naar analysesystemen, maar hier is er meer informatie over hoe de gebruiker met de site zelf omging, hoe hij naar verschillende secties keek, hoe hij naar de productkaart keek, hoe hij klikte op iets belangrijks voor ons, enzovoort.

En nadat we een dergelijk plan hebben aangenomen en geïmplementeerd

Als we rekening houden met elk communicatiekanaal, als we rekening houden met rendementen, als we pas gegevens van CRM naar Google Analytics overzetten vanaf het moment van daadwerkelijke betaling door de gebruiker (alleen op dit moment) - alleen dan kunnen we zulke mooie trechters bouwen . En dan hebben we een compleet beeld van de effectiviteit van onze marketing. We kunnen verschillende advertentiekanalen hebben die in toepassingen veranderen, d.w.z. gebruikers een vorm van communicatie uitvoeren, en in dit stadium zien we de situatie met betrekking tot de effectiviteit van advertentiekanalen in termen van toepassingen. We zien hoeveel één applicatie van Yandex Direct, of één applicatie van VKontakte, of één applicatie van ergens anders ons kost. We zien het aantal applicaties, we zien het conversiepercentage (d.w.z. de verhouding tussen het aantal mensen dat een applicatie heeft verlaten en het verkeer dat in het algemeen naar de site is gekomen).

Eigenlijk kunnen we dieper kijken, we kunnen de deal zien. Dit is niet zomaar een applicatie, maar laten we zeggen een transactie, waarbij er al enige vorm van communicatie tussen de manager en de gebruiker heeft plaatsgevonden, ze stellen enkele details op, d.w.z. niet alleen een aanvraag, maar een transactie, en daarom kunnen wij deze informatie ook doorgeven aan Google Analytics.

We hebben ook informatie over betaalde transacties, d.w.z. wanneer de gebruiker daadwerkelijk iets heeft gekocht. En dan kunnen we hier de effectiviteit van de verkoopprijs zien. Efficiëntie in termen van ROI, efficiëntie in termen van winst voor elk van de advertentiekanalen, campagnes en elke andere entiteit.

We kunnen bijvoorbeeld duidelijk begrijpen dat Yandex Direct ons 100 leads heeft opgeleverd, maar er waren 2 verkopen en de ROI is, laten we zeggen, 103%. Maar Google Adwords bracht ons 50 leads, minder dan Yandex Direct, maar tegelijkertijd hadden we geen 2 verkopen, maar 48 verkopen. Stel dat de conversie van sollicitaties naar sales veel hoger is met Google Adwords en dan is onze ROI 500%. Conclusie: ondanks het feit dat Yandex Direct ons meer toepassingen voor ons oplevert. maar vanuit het oogpunt van zaken, geld en winst is Google Adwords effectief.

Maar zonder zo’n trechter zullen we dit nooit zeggen, als we niet alle nuances in de analytics opzetten, dan zijn we blind.

Het is erg belangrijk om niet alleen de situatie te zien die verband houdt met één verkoop. Er zijn veel bedrijven waar we per gebruiker veel meer kunnen verkopen dan één, en nog vaker doet zich een situatie voor waarin onze marketing niet vanaf de eerste verkoop vruchten afwerpt, maar vanaf de tweede, de derde, de vijfde.

Het is noodzakelijk om rekening te houden met alle verkopen die deze specifieke gebruiker heeft gerealiseerd, die via dit specifieke advertentiekanaal Yandex Direct, Google Adwords of wat dan ook kwam. Als we dit schema implementeren, hebben we in dit geval een volledig beeld van hoe we deze kwestie kunnen implementeren.

Wij lossen problemen van end-to-end analytics op

Er zijn veel verschillende verschillende diensten, waarmee dit probleem automatisch wordt opgelost. Die. er is enige vorm van maatwerk nodig, sommige diensten zijn meer gericht op CRM, sommige zijn meer gericht op het beheren van contextuele advertenties, sommige zijn meer gericht op het volgen van oproepen, sommige zijn puur end-to-end analysesystemen. Ik heb drie voorbeelden gegeven, maar er zijn er meer. We kunnen met behulp van deze diensten een end-to-end analysesysteem implementeren, en ze zijn min of meer op maat gemaakt om de problemen die zich voordoen op te lossen, zodat we de hele trechter kunnen zien, maar deze diensten hebben veel diverse nadelen, iedereen heeft zijn eigen.

Waarschijnlijk is het grootste nadeel van al deze diensten dat ze vrij zijn gesloten systemen op maat gemaakt voor één beperkte taak: het kwalitatief hoogstaand volgen van oproepen en end-to-end analyses, of het beheren van contextuele advertenties en ergens end-to-end analyses. En het nadeel is dat ze moeilijk aan te passen zijn als we nieuwe taken hebben. Daarom hebben we het vandaag over hoe we deze taak kunnen implementeren met behulp van Google Analytics, namelijk zodat we binnen onze analytics een rapport als dit volledig kunnen zien, waar we een advertentiebron hebben, betaald of gratis, waar we volledige informatie hebben over het stadium van interactie, onze kosten, de effectiviteit van onze advertenties, waar we Er is informatie over de winstgevendheid.

We kunnen communicatiedoelen in dergelijke tabellen invoeren, en binnen Google Analytics kunnen we zelfs elk van de fasen meten met statistieken die ons het beste de effectiviteit van een bepaalde stap laten zien. We kunnen meerdere rapporten hebben, elk rapport toont verschillende statistieken. Dan zullen we het grote geheel zien, in feite onze hele trechter.

Hoe stel je Google Analytics correct in?

Ten eerste moet u geavanceerde e-commercefunctionaliteit gebruiken.

Het voordeel van uitgebreide e-commerce is dat we niet alles kunnen meenemen wat daar geïmplementeerd is, maar slechts een deel, namelijk het deel over specifieke betaling, en eigenlijk niet alle andere functionaliteit. Dat wil zeggen, implementeer het in delen. Maar in dit geval zal ons implementatieschema veranderen. En bij de laatste stap hebben we op de bedankpagina niet dezelfde code die informatie over de transactie naar Google Analytics verzendt, maar zal deze laatste stap trechters. Grofweg zullen we bij de laatste stap (transactie) op onze website eenvoudigweg informatie doorgeven dat de gebruiker deze stap heeft voltooid, dat hij op een of andere manier met ons heeft gecommuniceerd.

Bovendien kunnen we deze informatie verzenden met behulp van functionaliteit als afrekenopties, niet alleen voor formulieren op de site, sommige bestelprocedures anders dan afrekenen, maar ook voor elke andere manier waarop de gebruiker contact met ons kan opnemen. We kunnen zien dat de gebruiker is gaan afrekenen of heeft gebeld - en voor ons zal dit gelijkwaardig zijn. Maar alleen de laatste stap: we zullen informatie over de transactie vanuit de CRM overbrengen.

Om dit hele systeem te implementeren hebben we drie stappen nodig:

1) onthoud de gebruikers-ID van elk communicatiekanaal. Die. het maakt niet uit hoe de gebruiker contact met ons heeft opgenomen: hij kan bellen, hij kan ons schrijven per e-mail, hij kan offline gaan of wat dan ook doen. We moeten het van elk kanaal opnemen unieke identificatie. Ik zal nog iets meer zeggen: dit is een unieke identificatie die Google Analytics aan elke gebruiker geeft.

2) Het tweede dat we moeten doen is de kosten voor advertentietools uploaden. Dit is waarschijnlijk een minder verplichte stap, maar het is belangrijk vanuit het oogpunt van het berekenen van verschillende indicatoren zoals ROI enzovoort. Die. Zonder dit zal alles werken, maar hiermee zullen we veel meer gegevens hebben.

3) De derde stap: we dragen succesvolle betalingen pas over van CRM naar Google Analytics na daadwerkelijke betaling. Bovendien verzenden we zowel betalingen (het feit van betalingen) als retouren (als we die hebben).

Opgericht. Stap een

Als u bijvoorbeeld uw Chrome-browser gebruikt, ga dan naar een site waarop Google Analytics is geïnstalleerd (in het algemeen is dit vrijwel elke site), misschien enkele niet meegerekend sociale netwerken, Klik klik met de rechtermuisknop, klik op “code bekijken”, dan zul je het zien extra blok, die zich rechts of onder kan bevinden.

Dit heet nu applicatie, voorheen resources, waar we zo'n tabblad en een subitem Cookies hebben. Als we daarheen gaan, zien we een cookie met de naam GA en dit unieke nummer is clientID.

Die. dit is een unieke identificatiecode die door Google Analytics aan de gebruiker (elke browser) wordt verstrekt. Als een gebruiker bijvoorbeeld dezelfde site een tweede keer bezoekt, zal zijn unieke identificatie exact hetzelfde zijn. Maar als hij voor de eerste keer naar de site komt, zal deze identificatie anders zijn.

Onze taak:

— neem deze clientID. Met behulp van JavaScript, PHP of welke technologie dan ook kunnen we deze clientID verkrijgen.

- we kunnen het samen met een of andere vorm van communicatie verzenden. Bijvoorbeeld als dit een procedure betreft voor het plaatsen van bestellingen via de website. Hier hebben we standaardvelden: voornaam, achternaam, telefoonnummer, wat de gebruiker wil kopen, enz., d.w.z. veel diverse informatie. We kunnen nog een veld toevoegen, dat we clientID zullen noemen, en deze unieke identificatie overbrengen naar onze CRM, waardoor het met één extra veld wordt uitgebreid.

Als de gebruiker ons heeft gebeld, kunnen we deze identificatie ook gebruiken en verkrijgen. clientID is een unieke identificatie waaraan we alle informatie binnen Google Analytics over de bezoeken van deze gebruiker koppelen. Bijvoorbeeld de oorspronkelijke verkeersbron waar het vandaan kwam, enz.

Als we deze clientID in ons CRM zien, kunnen we deze vervolgens overbrengen en de kennis van Google Analytics over wat deze gebruiker precies heeft gekocht, uitbreiden. Dienovereenkomstig hebben we verschillende communicatiekanalen: oproep, brief, online formulier, online chat. Met elk van deze communicatiekanalen kan rekening worden gehouden.

Telefoongesprek- hier hebben we dynamische oproeptracking nodig, waarmee we het telefoonnummer kunnen vervangen voor elke klant, gebruiker, die is vastgelegd in Google Analytics. Dienovereenkomstig kunnen we bij een oproep van een gebruiker een unieke client-ID verkrijgen van het oproepvolgsysteem.

Brief we kunnen naar het adres sturen [e-mailadres beveiligd]. De brief wordt verzonden naar [e-mailadres beveiligd], maar tegelijkertijd behouden we onze identificatie. Die. we zullen elke gebruiker een uniek exemplaar laten zien postadres, maar alle post wordt naar ons hoofdpostadres verzonden [e-mailadres beveiligd].

Als dit formulier, dan is alles hier heel eenvoudig. Als een gebruiker via de website een bestelling bij ons plaatst of een formulier indient, nemen we naast zijn contactgegevens ook de clientID, een unieke identificatie, en verzenden deze.

Als dit offline, dan kunnen we een banner met een QR-code op de site plaatsen, waarin deze clientID wordt gecodeerd en onze managers verplichten om naar de aanwezigheid van deze QR-code te vragen, als deze aanwezig is, dan lezen we deze zoals gewoonlijk mobiele telefoon met een camera. Deze code wordt dus bij ons bewaard.

Als dit online chat, dan hebben we hier de mogelijkheid om een ​​aangepast veld door te geven administratief paneel, met wie de verkoopmanager samenwerkt - er zal een naam, correspondentie, telefoonnummer en onder andere clientID zijn.

Opgericht. Stap twee

Er zijn veel diensten waarmee u dit kunt doen. De meeste daarvan worden betaald. OWOX BI heeft bijvoorbeeld de mogelijkheid om gegevens over advertentiekosten te importeren.

Opgericht. Stap drie

De derde stap (de belangrijkste) is het overbrengen van gegevens van CRM naar Google Analytics. Deze stap wordt geïmplementeerd met behulp van Measure Protocol-technologie. Dit is een van de API’s die Google Analytics intern heeft. Met deze API kunnen we de data die we hebben uitbreiden. Die. gegevens worden enerzijds bij ons verzameld met behulp van reguliere code die wij op de site plaatsen. En een andere manier is om gegevens over te dragen vanaf elke plaats waar we internet hebben. Dit kan een CRM zijn, elke website of elk apparaat dat met internet is verbonden. Van daaruit kunnen we bepaalde informatie met behulp van het Measure Protocol overbrengen naar Google Analytics. Bij het oplossen van ons probleem kunnen we met name informatie verzenden over de succesvolle transactie die de gebruiker heeft uitgevoerd.

De laatste stap. Analyseren van gereedstaande gegevens

In dit geval ontvangen we kant-en-klare data: we hebben een bron, kanalen, sessies, kosten, winst, prijs per transactie, aantal transacties, aantal conversies en ROI (reeds ROAS). We kunnen nog een aantal andere noodzakelijke en belangrijke gegevens aan dergelijke rapporten toevoegen, maar in ieder geval kunnen we hier de situatie die we hebben volledig zien. En dan kunnen we duidelijk zeggen welk advertentiekanaal voor ons effectiever of minder effectief is.

Wij kunnen onze rapporten visualiseren. We kunnen bijvoorbeeld Google DataStudio gebruiken om al deze informatie visueel weer te geven en met deze informatie te werken en advertentiecampagnes gemakkelijk te analyseren.

Bij het overbrengen van gegevens via het meetprotocol wordt voor deze gebruiker en deze sessie met direct/geen een nieuwe sessie aangemaakt binnen Google Analytics.

Hier doen zich van tijd tot tijd problemen voor, omdat het attributiemodel dat binnen Google Analytics bestaat de laatste indirecte klik is, en als de gebruiker al een keer via direct heeft bezocht, en als we een verkoopprocedure hebben die lang genoeg is, zou hij terug kunnen komen naar de site na het oorspronkelijke advertentiekanaal en dienovereenkomstig zal de laatste indirecte klik niet onze oorspronkelijke bron zijn waarmee hij de conversie heeft gemaakt, maar bijvoorbeeld een ander kanaal of hetzelfde directe kanaal.

Wat kunnen we doen?

We kunnen dit op de volgende manier oplossen: we kunnen, samen met clientID, de waarde van deze statistiek doorgeven als dit een betaald advertentiekanaal is, of de waarde van de bron en het verkeerskanaal dat de gebruiker heeft gebruikt toen hij de communicatie uitvoerde.

Attributie werkt alleen voor kanaalbronnen, niet voor regio's of andere sessievariabelen.

Als we deze nodig hebben aanvullende kenmerken, waar de gebruiker bijvoorbeeld bij ons vandaan kwam en wat hij kocht, vanuit het perspectief van de stad, dan kunnen we deze informatie ook overbrengen naar CRM, we zullen deze gegevens koppelen, en dan wordt onze transactie precies vastgelegd in de regio waar de gebruiker zich bevond toen hij de applicatie verliet.

Het meetprotocol werkt mogelijk niet altijd correct en dit moet worden gecontroleerd. Regelmatig doen zich problemen voor bij het verzenden van gegevens via dit protocol als we POST-verzoeken gebruiken; vaak zijn er minder problemen als we GET-verzoeken gebruiken. De ervaring leert dat het bij de implementatie van dit schema raadzaam is om een ​​logbestand te hebben waarin elk verzoek dat door Google Analytics is verzonden, wordt vastgelegd, omdat Google Analytics eenvoudigweg kan antwoorden dat alles in orde is, maar in werkelijkheid misschien niet alles in orde is. Als we over een logbestand beschikken, kunnen we eventuele fouten snel vinden.

Als het CRM een puinhoop is, helpt Google Analytics niet.

Als we bijvoorbeeld valuta's in CRM anders hebben geschreven: ergens hebben we roebels, ergens dollars, ergens hryvnia, ergens euro's. En als we deze gegevens niet terugbrengen tot één vorm of er helemaal geen rekening mee houden bij de implementatie van het hele schema, dan Google-gegevens Onze analyses zullen onnauwkeurig zijn.

Hetzelfde geldt voor het betalingsboekhoudproces zelf – als we er veel hebben verschillende statussen, die we hebben of kunnen krijgen bij een succesvolle betaling, dan moeten we ook hier heel voorzichtig zijn bij de uitvoering van dit hele plan, zodat er geen momenten zijn waarop de betaling vaststaat, maar in feite het geld niet is gekomen en zal komen niet komen.

Leestijd: 7 minuten

End-to-end-analyse is een hulpmiddel waarmee u de effectiviteit van uw advertenties kunt evalueren. Het geeft een duidelijk inzicht in het financiële resultaat dat elke uitgegeven roebel oplevert. Hoe u end-to-end analytics implementeert, configureert en ervan ontvangt maximaal voordeel, – we zullen in dit materiaal overwegen.

Manieren om end-to-end analyses te bouwen

Voordat u end-to-end analyses implementeert, moet u het hoofddoel bepalen: wat u precies wilt bijhouden en welke statistieken u wilt berekenen. Afhankelijk van de gebruikte instrumenten kunnen drie methoden worden onderscheiden.

Welke methode u ook kiest, end-to-end analyses zijn onmogelijk zonder informatie te combineren verschillende bronnen. Advertentiegegevens worden geleverd door advertentiesystemen: Yandex.Direct en Google Adwords. Verkoopinformatie is beschikbaar in CRM. Oproepstatistieken worden verzameld met behulp van dynamische oproepregistratie.

Na het combineren van al deze gegevens ontstaat er een algemeen beeld over de effectiviteit van adverteren. Laten we eens nader bekijken hoe end-to-end analyses worden gebouwd met behulp van de CoMagic-service.

Gegevens combineren in CoMagic

De dienst CoMagic verzamelt alle marketing- en verkoopgegevens in zijn persoonlijke account. Als gevolg hiervan komen er end-to-end analyserapporten beschikbaar, waardoor u inzicht krijgt in welke advertentiekanalen effectief zijn in termen van het aantal gesprekken, de gesprekskosten en het rendement op uw investering (ROI).

Waar haalt CoMagic zijn gegevens vandaan?

IN Algemene instellingen site, op het tabblad Integratie met services selecteert u Advertentiesystemen en voert u de account-ID in waaraan de geadverteerde site is gekoppeld.

Als u een telefoonnummer op uw website heeft en klanten u vaak bellen, zijn uw end-to-end analyses onvolledig zonder oproepgegevens. Om alle oproepen van sitebezoekers te zien, koppelen we oproeptracking.

Wanneer dynamische oproeptracking is ingeschakeld, krijgt elke bezoeker een uniek nummer te zien. Hij wordt hem toegewezen bepaalde tijd, waarmee u het gedrag van deze bezoeker kunt analyseren: vanaf sleutelvraag, volgens welke hij kwam, voordat de transactie was voltooid.

Stel dat er een trefwoord is ‘een auto kopen’, je ziet hoeveel bezoeken het heeft opgeleverd, je ziet hoeveel een oproep voor dit woord heeft gekost, maar was het doelgericht? Heeft dit zoekwoord tot een deal geleid of niet? Wat is de verkoopconversie? Als ze niet alleen met dit trefwoord hebben gebeld, maar ook een aankoop hebben gedaan, dan kun je nauwkeurig evalueren: ja, dit woord werkt.

Om niet alleen de bezoeken en verzoeken aan het bedrijf, maar ook de transacties zelf te kunnen zien, zijn verkoopgegevens nodig. Dan kun je niet alleen analyseren ‘hoeveel bezoeken dit zoekwoord mij heeft opgeleverd’, maar ook specifiek ‘hoeveel geld ik ermee heb verdiend’.

1. Verkoop - ophalen uit CRM

De volgende stap is het combineren van marketinggegevens met verkoopgegevens: wij integreren uw CRM-systeem en CoMagic.

De meeste integraties zijn met slechts een paar klikken voltooid, zodat u ze zelf kunt doen. Wij hebben integraties ontwikkeld met de meest voorkomende CRM-systemen. Maar CoMagic kan gegevens verzamelen van elk CRM-systeem, zelfs zelfgeschreven. In dit geval wordt de integratie uitgevoerd met behulp van de API.

Elke integratie is gratis en heeft alleen maar voordelen: extra gegevens voor uw analyses.

Na CRM-verbindingen Het rapport Lijst met transacties verschijnt in uw persoonlijke account.

Dit rapport kan anders worden geconfigureerd, afhankelijk van wat u precies wilt bijhouden. Wat u hier kunt zien: datum, type verzoek, van welke advertentiecampagne, welk zoekwoord werkte, transactiebedrag, bezoekers-ID (hiermee kunt u naar de bezoekerskaart gaan en de hele geschiedenis van interactie met hem bekijken), enz.

U kunt nu end-to-end analyses aan het rapport toevoegen extra kolommen- Financiële data. Deze financiële gegevens zijn het rendement op adverteren! Hoeveel verkopen waren er, wat was de conversie, gemiddelde cheque, totale omzet, ROI. U moet op de knop Kolommen aanpassen klikken en selecteren noodzakelijke indicatoren.

U kunt alle kolommen selecteren of uw eigen kolommen maken maatwerk end-to-end analyses. We raden aan om aandacht te besteden aan indicatoren zoals uitgaven, bezoeken, verzoeken, totale omzet, omzet, ROI, gemiddelde factuur. De verkregen data kunt u in de vorm van een kant-en-klaar rapport downloaden in PDF-formaat, Excel, CSV of Google Spreadsheets.

Maar als u een overtuigd visueel persoon bent, zijn snelheid en waarnemingsgemak belangrijk voor u, of moet u uw baas mooie en begrijpelijke grafieken laten zien, en geen stapel cijfers, gebruik dan dashboards.

Dit is een soort showcase van jouw belangrijkste aanwijzingen. Pas uw grafieken aan door drempels in te stellen en houd altijd alle statistieken bij de hand op een eenvoudige en begrijpelijke manier.

Dashboards werken in Real Time-modus, waardoor u altijd op de hoogte bent: adverteren werkt perfect, zorgt voor meer verkeer en oproepen, of het hoofdplan gaat naar de hel en er moet dringend actie worden ondernomen.

Het resulterende visuele rapport kan worden gedownload in PDF- of PNG-formaat. Of stel het verzenden van dashboards per e-mail in.

Gebruik

Daarom hebben we end-to-end analyses en verbonden dashboards opgezet voor gemakkelijke informatieanalyse. Wat is het volgende?

End-to-end analytics werkt alleen en levert echte waarde op als je niet alleen observeert, maar er ook zakelijke beslissingen op baseert. Na één tot twee maanden adverteren en alle indicatoren hebben gevolgd, kunt u adequaat analyseren wat in uw advertenties werkt en wat niet.

U heeft bijvoorbeeld een reeks zoekwoorden. Van maand tot maand brengen slechts 2 of 3 van hen echte aanbiedingen. Voor het overige zijn er geen aanvragen en worden er geen transacties gedaan. Verhoog biedingen op advertenties voor werkende zoekwoorden, waardoor de conversie toeneemt. Als u over alle benodigde gegevens beschikt, kunt u uw advertenties volledig optimaliseren en daardoor een grotere effectiviteit bereiken.

Analyseer overgangen tussen alle advertentiekanalen, bereken de ROI en probeer nieuwe manieren om verkeer naar de site te trekken. End-to-end analytics maakt het mogelijk om al uw advertenties in één oogopslag te zien: wat werkt en wat niet. Gebruik deze visie om uw reclame nog effectiever te maken en uw bedrijf succesvol te maken.

Ben jij een expert op het gebied van
internet marketing?

Publiceer materiaal op onze blog

Het rapport 'End-to-End Analytics' is ontworpen om de effectiviteit van elk van uw advertentiekanalen te evalueren, zowel als geheel als in het kader van een advertentiecampagne, zoekwoorden, landingspagina's en meer. In de rapportontwerper kunt u alle gegevens bekijken, van advertentiekosten en verkeer naar uw website, tot oproepen naar uw bedrijf en het sluiten van een deal.

Met behulp van het rapport kunt u een transparant KPI-systeem voor uw marketingafdeling of reclame-aannemer creëren en reclamecampagnes plannen in de meest effectieve advertentiekanalen.

2 Welke gegevens worden in het rapport weergegeven?

• aantal vertoningen van advertenties of banners;
• verbruik voor een bepaald kanaal/campagne in Yandex.Direct en Google Adwords, of voor kanalen waarvoor het verbruik handmatig is ingevoerd;
• aantal unieke oproepen;
• aantal applicaties van de site;
• totaal aantal leads;
• CPL (kosten voor het verwerven van een lead);
• het aantal transacties dat door verkopers is aangegaan;
• aantal succesvol afgesloten transacties;
• winst en omzet;
• ROMI.
• hoe indicatoren in de loop van de tijd veranderen;
• kosten voor het aantrekken van een lead, klant, verkoop, tijd om een ​​deal te sluiten, enz.

3 Hoe aansluiten?

Toegang tot het End-to-End Analytics-rapport wordt bepaald door de voorwaarden van uw tariefplan voor het product "Calltracking".

Om een ​​beoordeling te krijgen van de effectiviteit van uw advertentiecampagnes, moet u de integratie met services instellen en om gegevens over applicaties van de site weer te geven. Om gegevens van CRM te ontvangen, moet u de integratie met de bijbehorende CRM. , .

4 Ingebouwde rapportformulieren (sjablonen)

Gebruik de ingebouwde rapportformulieren (sjablonen) om de effectiviteit van advertentiecampagnes en -kanalen te evalueren, de prestaties van de landingspagina's van uw website en de advertentiekosten in de regio's te evalueren:

1. Locaties: kosten voor advertentieplatforms, bezoeken, aantal leads, kosten per lead, etc. Vind de sites die het meest effectief werken en voldoen aan het mediaplan;
2. ROMI: ROMI-indicatoren per advertentieplatform, aantal transacties, winst uit marketingactiviteiten;
3. Campagnes: resultaten van reclamecampagnes in diverse kanalen Promotie. Bekijk de resultaten en vergelijk ze met de geplande, vind de meest effectieve campagnes;
4. Landen: de effectiviteit van de “landingspagina’s” van uw website (deze waarop de Klant wordt uitgenodigd om een ​​product of dienst te kopen): paginaverkeer (sessies), conversie van sessies in leads, enz.;
5. Kanalen aanvragen: de effectiviteit van de kanalen waarmee klanten contact kunnen opnemen met uw bedrijf. Controleer of klanten de meeste conversiekanalen voor verkoop gebruiken;
6. Regio's: advertentiekosten, aantal leads en CPL per regio en stad.
7. Trefwoorden: meest effectief trefwoorden, in contextuele advertenties die u omzet en aantrekkingskracht opleveren.

5 Hoe kunt u het rapport gaan gebruiken?

Een rapport openen op de website " Persoonlijk gebied» selecteer “Extra > Dynamische gesprekstracking > End-to-End-analyse”. Selecteer vervolgens:

1. naam van de VCT-widget;
2. selecteer het rapportformulier in het veld ‘Rapporten’, zie Figuur 2.

Figuur 1 - Websitepagina “Persoonlijk account”.

6 Waaruit bestaat het rapport?

Het End-to-End Analytics-rapport geeft een grafiek en een tabel weer.

De grafiek toont veranderingen in indicatoren in de loop van de tijd. Door een of andere indicator in de rapporttabel te selecteren, kunt u veranderingen in deze indicator in de grafiek zien. Figuur 2 toont bijvoorbeeld een grafiek van de kosten voor de advertentieplatforms “Yandex.Direct” (groene grafiek) en “Google AdWords” (blauwe grafiek).

Figuur 2 – Grafiek van het “End-to-End Analytics”-rapport

De rapporttabel toont indicatoren voor elk advertentiekanaal, bron, advertentiecampagne, regio of landingspagina. De structuur van de tabel (dat wil zeggen de lijst met kolommen en rijen) komt overeen met de rapportvorm die u eerder hebt geselecteerd. Het uiterlijk van de tafel wordt getoond in Figuur 3.

Je kan veranderen verschijning tabellen, dat wil zeggen, bepalen de volgorde waarin kolommen en rijen worden weergegeven. Hiervoor worden de volgende instellingen geïmplementeerd:

• gegevensgroepering;
• kolomweergave;
• gegevensfilters.

Figuur 3 – Tabel van het rapport ‘End-to-end analytics’

7 Handmatig de tabelstructuur opzetten

7.1. Groepen

U kunt alle rapportgegevens groeperen en ook de volgorde configureren waarin de groeperingen in de tabel worden weergegeven. Maximaal aantal(diepte) van gegevensgroeperingen – 5.

Figuur 4 toont bijvoorbeeld het venster met groeperingsinstellingen. De groeperingsvoorwaarden zijn als volgt:

1. alle rapportgegevens moeten per campagne worden gegroepeerd;
2. gegevens over een specifieke campagne moeten worden gegroepeerd op bron (op de naam van de sites waarvandaan klanten naar uw site zijn gegaan);
3. gegevens over elke bron moeten worden gegroepeerd per promotiekanaal.

Figuur 4 – Gegevensgroepering instellen

7.2. Filters

Met behulp van filters kunt u alleen bepaalde gegevens in het rapport weergeven. Kijk bijvoorbeeld naar het aantal oproepen, transacties en het aantal verkopen voor een specifiek advertentiekanaal of een reeks advertentiecampagnes.

Figuur 5 toont het venster met filterinstellingen. De filtervoorwaarden zijn als volgt: de tabel moet het aantal oproepen en transacties bevatten voor adverteren op Google.

Figuur 5 – Filters instellen

7.3. Kolommen

U kunt alle kolommen in de rapporttabel weergeven of verbergen. Figuur 6 toont bijvoorbeeld het venster met instellingen voor de kolomweergave. De weergavevoorwaarden zijn bedoeld om de kolommen “consumptie”, “vertoningen”, “sessies”, “conversie van sessies in leads” weer te geven. In het veld “Voorwaarden” wordt de volgorde van de kolommen in de tabel weergegeven. U kunt de volgorde waarin kolommen worden weergegeven wijzigen door de kolomnamen met de muiscursor te slepen.

Figuur 6 – Luidsprekeropstelling

8 Rapportontwerper. Hoe te gebruiken?

De Report Designer is een handige functie voor het maken van uw eigen rapportformulieren, waarvan u de structuur bepaalt. U kunt een onderdeel samenstellen uit de onderdelen van de ontwerper, en uit de lijst met rapportparameters kunt u de parameters selecteren waaruit uw rapport zal bestaan. Sla het rapport op dat u heeft gemaakt en gebruik het om bijgewerkte gegevens op te halen.

U kunt hiervoor uw eigen rapportformulier maken; op de website “Persoonlijke account” selecteert u “Tools  Dynamische oproeptracking  End-to-end-analyse.” Selecteer vervolgens:

1. periode waarin rapporten worden gegenereerd, zie figuur 1;
2. naam van de VCT-widget;
3. Klik op ‘Rapport maken’. U dient de naam van uw meldingsformulier in te vullen, zie Figuur 7;
4. configureer de tabelstructuur handmatig zoals u dat wilt;
5. selecteer “Wijzigingen opslaan om te rapporteren”, zie Figuur 8.

Figuur 7 – Het invoeren van de naam van uw rapportformulier

9 Hoe downloadt u het rapport?

Om de rapporttabel te downloaden, klikt u op de knop ‘Downloaden’ en selecteert u vervolgens ‘Rapport downloaden in CSV (gegevensgroeperingsniveau)’. De tabel met de bijbehorende gegevensgroeperingsdiepte wordt gedownload naar een CSV-bestand.

Figuur 9 - Rapporttabel. Downloadknop

10 Belangrijke beperkingen

1. Gegevens worden 's nachts gedownload van de Yandex.Direct- en Google Adwords-services voor de vorige dag.
2. Het rapport geeft niet automatisch de uitgaven weer van andere advertentiekanalen dan de hierboven genoemde. Kosten voor deze kanalen, bijvoorbeeld organisch (SEO) verkeer, kun je handmatig invoeren in de rapportage of op het tabblad Kosten. Hoe u kosten invoert, leest u in gedetailleerde handleiding volg onderstaande link.