Az ügyfelek ritkán konvertálnak az első érintkezés után. Az egyik csatornáról (organikus keresés) érkeznek, nem konvertálnak. Egy másik csatornáról (e-mail) térnek vissza, megint nem konvertálnak. Egy harmadik csatornáról (fizetett hirdetés) jönnek újra, és végre konvertálnak. Az utolsó kattintás attribúciós modellben a fizetett hirdetés kapja az összes érdemet. Pedig az organikus keresés és az e-mail is kulcsfontosságú támogató szerepet játszott. A többcsatornás tölcsérek az összes érintkezési pontot elemzik, és megmutatják, hogyan működnek együtt a csatornák a konverziókért. Ez a fejezet a csatornák közötti kölcsönhatások mérését mutatja be.
Mik azok a többcsatornás tölcsérek
A többcsatornás tölcsér az út az első érintkezéstől a végső konverzióig. Példa: organikus keresés → nincs konverzió → e-mail → nincs konverzió → közvetlen belépés → konverzió. Három csatorna vett részt benne; az üzletet a közvetlen belépés zárta le, de az organikus keresés és az e-mail segített. A többcsatornás tölcsérelemzés mind a három érintkezést és a szerepüket megmutatja.
Ez más, mint az egycsatornás attribúció: az organikus keresés egy látogatást hozott (ami konvertálhat vagy nem). Az e-mail hozott egy látogatást. A közvetlen belépés is hozott egyet. Mindegyiket külön mérjük. A többcsatornás tölcsérek a sorrendet mérik.
Gyakori többcsatornás minták
1. minta: ismertség a tölcsér tetején. Organikus keresés (nagy volumen, alacsony szándék) → ismertség. E-mail (közepes volumen, közepes szándék) → mérlegelés. Fizetett hirdetés (kisebb volumen, erős szándék) → konverzió. Minden csatornának megvan a maga szerepe.
2. minta: a fizetett keresés zár. Organikus keresés, közösségi média, tartalom → ismertség. Fizetett keresés (újracélzás) → végső lezárás. A fizetett keresés hozza a legtöbb konverziót, de a korábbi érintkezések nélkül nem is létezne.
3. minta: közvetlen visszatérő látogatások. A látogató hirdetésből érkezik, nem konvertál. Később közvetlenül tér vissza (megjegyzett webcím), és konvertál. A közvetlen belépés magas konverziós csatornának tűnik, de valójában a hirdetés a felelős.
Többcsatornás tölcsérek elemzése az analitikában
A Google Analytics (és más platformok) többcsatornás tölcsérjelentéseket kínálnak. Ezek megmutatják: a konverziós utakat (a csatornák sorrendjét, amely a konverzióhoz vezetett), az út hosszát (hány érintkezés volt a konverzió előtt), valamint a konverzióig eltelt időt (mennyi telt el az első érintkezéstől a konverzióig).
Ezekkel a jelentésekkel ilyen kérdésekre kaphatsz választ: hány érintkezés kell a konverzióhoz (2, 3, 5)? Mely csatornakombinációk a leghatékonyabbak? Vannak-e minták (például az organikus mindig az első érintkezés, a fizetett mindig az utolsó)? Mely csatornák játszanak támogató szerepet?
A többcsatornás adatok használata a stratégiához
Oszd meg okosan a költségvetést: ha az organikus keresés mindig az első érintkezés (ismertség), az e-mail pedig mindig a középső (mérlegelés), mindkét csatorna fontos. Ne vágd vissza az organikus keresésre szánt összeget akkor sem, ha az utolsó kattintás attribúció az e-mailnek tulajdonítja az érdemet. A konverzióhoz mindkettő kell.
Optimalizáld a sorrendet: ha gyakori a „organikus → e-mail → fizetett → konverzió” minta, győződj meg róla, hogy az e-mail-sorozatod erős. Az e-mail lépést érdemes csiszolni, mert sok konverzió függ tőle.
Találd meg a szűk keresztmetszeteket: ha a legtöbb út közvetlen forgalommal végződik (közvetlen látogatások, amelyek nem konvertálnak), lehet, hogy a weboldalad élménye vagy az ajánlatod gyenge. Előbb az oldalon belüli élményt vagy az ajánlatot javítsd, ne a csatornákat hibáztasd.
Kihívások a többcsatornás tölcsérek elemzésében
Attribúciós ablak: meddig követed az érintkezéseket a konverzió előtt? 7 napig, 30 napig, 90 napig? A hosszabb ablak több csatornakölcsönhatást mutat, de lehet köztük lényegtelen érintkezés is. Megoldás: alapnak használj 30 napot, és teszteld a 7 és a 90 napos ablakot is, hogy lásd, mennyire érzékeny az eredmény.
Új és visszatérő látogatók: néha a látogató visszatérő ügyfél, aki újra vásárol. Ez új ügyfél tölcsére, vagy meglévő ügyfélé? Megoldás: válaszd szét az új és a visszatérő ügyfelek tölcsérét, és elemezd őket külön, mert különböznek.
A közvetlen forgalom homályossága: a közvetlen forgalom lehet könyvjelző, UTM-paraméter nélküli e-mail-link, alkalmazásból webre érkező forgalom vagy tényleg közvetlen látogató. Megoldás: rendezd az UTM-használatot, hogy az e-mailes linkek e-mailként (ne közvetlenként) legyenek címkézve. Az alkalmazásforgalmat jelöld külön. A megmaradó közvetlen forgalom az alapvonalad.
Hány érintkezés szokott kelleni a konverzióhoz?
Iparáganként eltér: B2B = 4-8 érintkezés. B2C = 2-4 érintkezés. Nagy megfontolást igénylő termékeknél 5-10 érintkezés. Kis megfontolást igénylő termékeknél 1-2. Az adataid a te valóságodat mutatják. Ha átlagosan 2 érintkezést látsz, a gyors konverzióra optimalizálj. Ha 7-et, az érdeklődés ápolására és megtartására koncentrálj.
Az első vagy az utolsó érintkezésre optimalizáljak a többcsatornás elemzésben?
Mindkettő számít. Az első érintkezéshez (ismertség) volumen és elérés kell. Az utolsóhoz (konverzió) meggyőzés és erős ajánlat. Ne csak az elsőre optimalizálj (kárba vész az ismertség, ha az üzenet gyenge), és ne csak az utolsóra (nem tudsz zárni, ha nem építettél ismertséget). Egyensúly: a költségvetés 40%-a ismertségre, 40%-a konverzióra, 20%-a újracélzásra.
Hogyan kezeljem a visszatérő ügyfeleket a többcsatornás tölcsérelemzésben?
Válaszd el őket az új ügyfelek elemzésétől. A visszatérő ügyfelek tölcsére más: a meglévő ügyfél új ajánlatot lát → rákattint az e-mailre → konvertál (2 érintkezés). Ez különbözik az új ügyfélétől (organikus → e-mail → fizetett → közvetlen → konverzió). Elemezd külön: az új ügyfelek tölcsére a megszerzési stratégiát, a visszatérőké a megtartási stratégiát segíti.
Mi az ideális attribúciós ablak a többcsatornás tölcsérelemzéshez?
Kezdd 30 nappal: ez a B2B-ben megszokott. Ha a legtöbb konverzió 7 napon belül megtörténik, használj 7 napos ablakot (gyorsabb visszajelzés). Ha a döntés 90 napnál is tovább tart, használj 90 napos ablakot. Nézd meg az adataidat: a konverziók hány százaléka történik meg 7, 14, 30, 90 napon belül? Azt az ablakot használd, amely a konverziók 85-90%-át lefedi.
Hogyan tisztítsam meg a „közvetlen” forgalmat, hogy pontosabb legyen a csatornaelemzés?
Adj UTM-paramétereket minden e-mailes és alkalmazásos forgalomhoz. Nézd át az e-mail-sablonokat, hogy a linkekben szerepeljen az utm_source=email. Nézd át az alkalmazás kódját, hogy a kattintások tartalmazzák az utm_source=app értéket. A belső kampányokat címkézd külön. A megmaradó közvetlen forgalom az igazi alapvonalad. Ez pontosabbá teszi a többcsatornás elemzést, mert eltűnik a rosszul címkézett forgalom.
Meg tudom jósolni, mely csatornasorrendek hozzák a legtöbb bevételt?
Igen, elemezd a korábbi konverziókat: csoportosítsd útvonal szerint, és add össze a bevételt útvonaltípusonként. Példa: az organikus → e-mail → fizetett utak átlagos bevétele 5 000 $, az organikus → fizetett utaké 3 000 $. Az első sorrend értékesebb. Optimalizáld azt (javítsd az e-mail tartalmát, javítsd a konverziós arányt). Ez előrejelzés: a jövőbeli ügyfelek, akik ezt a mintát követik, valószínűleg nagy értéket képviselnek.