Kā izsekot sociālo mediju datplūsmas atdevi: sociālo mediju eksaminētājs

Vai jūs sekojat saviem sociālo mediju mārketinga rezultātiem?

Interesanti, kā labāk izprast IA?

Sekojot mikrokonversijām un attiecinājumam, jūs varat piesaistīt dolāru vērtību saviem sociālo mediju mārketinga centieniem.

Šajā rakstā jūs to izdarīsit uzziniet, kā izsekot klikšķu atdevi sociālajos tīklos.

# 1: atzīmējiet savus URL

Atzīmēšana ļauj pievienot datus klikšķu straumēm. Šis ir atzīmētas saites piemērs:

Noklikšķinot uz šīs saites, analīzes izsekošanas programmatūrai vietnē foo.com ir norādīts šādi:

• Utm_source ir “facebook”.
• Utm_medium ir “MPK”.
• Utm_campaign ir “pokemongo”.
• Utm_keyword ir “šarmants”.
• Utm_content ir “ad-1”.

Būtībā katrs tags nodrošina mainīgo: utm_source, utm_medium utt. Katram mainīgajam ir pievienota vērtība: facebook, mpc utt.

Atzīmēšana ir analītiskā laika mašīna. Ja jūs darāt pareizi, varat izsekot mikrokonversijas, veikt attiecināšanu un sniegt pārskatus, kas atbild uz negaidītiem jautājumiem no sava klienta vai priekšnieka.

Visi analīzes rīki izmanto noteiktu tagu struktūru, lai grupētu un atribūtu trafiku pēc avota, vides, satura utt. Šīs sadaļas piemēri tiek izmantoti Google Analytics UTM tagi.

Piezīme. Ja esat Adobe Analytics lietotājs, varat izmantot šos mainīgos. Vai arī, ja vēlaties izdomāt, iestatiet Adobe Analytics, lai interpretētu UTM mainīgos; izbraukšana Šis raksts autors ir Adam Greco, lai uzzinātu, kā to izdarīt.

Kanāls

Google Analytics ģenerē kanāla datus, pamatojoties uz avotu un datu nesēju. Kanāls ir plaša datplūsmas avota klasifikācija, piemēram, “sociālais”.

Vidējs

utm_medium ir medijs, no kura sākusies vizīte. Domājiet par mediju kā veidu, kā atsevišķi apmaksāti, nopelnīti un īpašumā.

Jūs varat iestatīt vidēju uz visu, ko vēlaties. Bet atcerieties, ka Google Analytics nosaka kanālu, izmantojot datu nesēju un avotu pieturēties pie standartiem:

• “Sociālais” nozīmē, ka apmeklētājs ieradās jūsu vietnē pēc noklikšķināšanas uz saites sociālo mediju ierakstā.
• Noklusējums ir “novirzīšana”. Ja neesat iestatījis utm_medium un Google Analytics atrod novirzošu URL, Google Analytics tas jāparāda kā “novirzīšana”.
• “MPK” nozīmē, ka apmeklētājs ir noklikšķinājis uz maksas par klikšķi saites. (Izmantojiet MPK, nevis PPC.)
• “Dabisks” nozīmē, ka apmeklētājs noklikšķināja uz dabiskās meklēšanas rezultāta.

Uz atrast šos datus pakalpojumā Google Analytics, dodieties uz sadaļu Iegūšana> Visa datplūsma> Avots / vide.

Ja jūs izmantot apmaksātu sociālo mediju, nenosakiet utm_medium uz “social”. Iestatiet utm_medium uz “cpc” (maksa par klikšķi) vai “cpm” (maksa par 1000 seansiem) pēc būtības. Piemēram, ja iestatāt uz “MPK” un avots ir “Facebook.com”, Google Analytics izvēlas kanālu “sociālais tīkls”, un jūs joprojām varat pievienot datus par izmaksām apmaksātajos mārketinga pārskatos.

Ja neesat iestatījis videi, klikšķi var tikt rādīti kā “novirzīšana” vai “sociālie”.

Avots

utm_source ir atsauces vietne: “facebook” Facebook.com, “twitter” Twitter.com, “google” Google.com, “portent” Portent.com utt.

Ja nenoteicat avotu, Google mēģinās to izgūt no novirzošās vietnes URL. Bet atcerieties: Google izmanto kanālu ģenerēšanai avotu un datu nesēju, tātad iestatiet avotu, kad varat.

Kampaņa, atslēgvārds un saturs

Jūs atradīsit daudzpusīgāku utm_campaign, utm_keyword un utm_content. Jūs varat atstājiet šīs vērtības tukšas vai iestatiet tās pēc vēlēšanās. Paturiet prātā, ka tie ir lielisks veids, kā pievienojiet detalizētu informāciju saviem datiem.

Ja neizmantojat mērķauditorijas atlasi pēc atslēgvārdiem sociālās reklāmas, izmantojiet utm_keyword, lai atzīmētu mērķauditorijas atlases kritērijus. Ja veicat dabiskas ziņas, parasti utm_keyword neizmantosiet vispār.

Tas ir noderīgi izmantojiet utm_content A / B testēšana attēlu, visu reklāmu un ziņu. Faktiski jūs varat izmantot utm_content visam, ko lasītājs redz.

Izmantojiet utm_campaign aktuāla, laika vai kampaņas satura grupēšanai.

# 2: izsekojiet mikrokonversijas

Kad jūsu iezīmēšana ir iestatīta, ir pienācis laiks koncentrēties uz mikrokonversijām. Lielākā daļa reklāmguvumu notiek pēc notikumu virknes.

Piemēram, Džons Smits redz jūsu produkta atsauksmi, noklikšķina uz produkta lapas un lasa recenziju, taču nepērk. Nākamajā dienā, kad viņš veic meklēšanu, produkts tiek parādīts PPC reklāmā. Lai gan viņš ir ieinteresēts, viņš to nenoklikšķina.

Kad divas dienas vēlāk viņš redz sponsorēto ziņu, viņš noklikšķina uz tā, veic pirkumu pie jums un abonē jūsu biļetenu. Mēnesi vēlāk viņš veic vēl vienu pirkumu pēc īpaša piedāvājuma saņemšanas pa e-pastu.

Lai gan secība katram klientam būs atšķirīga, ceļā uz šī klienta pirkumu notika divas lietas:

• Klients ar jums sazinājās vairākos veidos. Katrs no tiem bija nozīmīgs. Lai to zinātu, jums jāizseko mikrokonversijas.
• Klients atgriezās jūsu vietnē no viena no vairākiem avotiem. Katrs avots bija svarīgs un radīja dažādus mikrokonversijas. Lai to saprastu, jums jāizmanto attiecinājuma modelēšana.

Mikrokonversijas

Ceļā uz pirkumu var notikt daudz mazu, bet izmērāmu darbību (laika pavadīšana vietnē, abonēšana biļetenam utt.). Katra darbība ir mazs notikums, kas norāda vērtību; tā ir mikrokonversija. Mikrokonversiju uzraudzība ļauj izsekot līdz pēdējam klikšķim līdz pēdējam ieguldījumam. Un, ja jūs pareizi tagu URL, jūs varat attiecināt mikrokonversijas uz avotiem.

Google Analytics ļauj jums uzstādīt reklāmguvumu mērķi, kas var būt balstīts uz URL (piemēram, galvenā lapa pēc tam, kad kāds ir abonējis jūsu biļetenu) un balstīts uz notikumiem. Piemēram, jūs varat izsekot, kad apmeklētājs ritina uz leju noteiktu attālumu lapā, vai reģistrēt apmeklējumus, kas ir ilgāki par 2 minūtēm.

Izsekojot mikrokonversijas, varat to izdarīt izmērīt vērtību, ko rada avoti un iniciatīvas, kas nerada pēdējā klikšķa reklāmguvumus, piemēram, sociālo mediju kampaņa, kas novirza datplūsmu uz nedaudz zīmolu satura gabalu.

Attiecinājums

Iepriekš sniegtajā piemērā Džons Smits vispirms apmeklēja jūsu vietni, pārskatot produktu. Nākamajā dienā PPC reklāma izraisīja interesi, un, redzot sponsorētu ziņu pēc dažām dienām, viņš noklikšķināja uz tās un veica pirkumu. Pēc mēneša viņš noklikšķināja uz e-pasta piedāvājuma un veica pirkumu.

Visi šie klikšķi radīja mikrokonversijas, kas ir svarīgi, taču viss, ko varat parādīt priekšniekam, ir pēdējais klikšķis.

Šeit parādās attiecinājuma pārskati. Tas jums ļaus skatiet, kā dažādi kanāli, avoti un multivide radīja mikro- un makro-reklāmguvumus. Zemāk esošajā pārskatā sociālie mediji radīja 3% no visiem pēdējā klikšķa reklāmguvumiem. Tas arī palīdzēja veikt vēl 4% citu pēdējā klikšķa reklāmguvumu, tāpēc tam ir vērtība, kas pārsniedz pēdējā klikšķa datus.

Šie dati ir neprecīzi, jo tajos redzamas rezultatīvas piespēles; tas nav pieskārienu skaitīšana vai atsevišķu ceļu izpēte. Tā kā jūs nevarat teikt, ka, piemēram, sociālie mediji bija otrais klikšķis 10 darījumos, jūs varētu teikt, ka sociālie mediji palīdzēja 10 darījumos.

Lai gan tas nav ideāls, attiecinājums ir vērtīga informācija, kas palīdz izprast ieņēmumu avotus.

# 3: Veiciet matemātiku

Pateicoties marķēšanai, jūs izsekojat mikrokonversijas un jums ir skaidrāks priekšstats par attiecinājumu. Tagad ir pienācis laiks veikt matemātiku. Tev vajag piešķiriet vērtību šiem mikrokonversijām. Fakts, ka reklāmas vai sociālo mediju ziņa piesaistīja 1000 apmeklētāju, kuri jūsu vietnē uzturējās ilgāk par 5 minūtēm, ir svarīgi tikai tad, ja šo apmeklētāju vērtība ir lielāka par vidējo.

Jūs varat savienot dolārus ar mikrokonversijām, izmantojot dažus standarta Google Analytics pārskatus; nav nepieciešami izdomāti aprēķini. Ja jūs pārdodat produktus tiešsaistē, šī formula aprēķinās vidējo klienta vērtību:

CR * CV = mikrokonvertējoša apmeklētāja vērtība
vai
MCR * CV = mikrokonvertējoša apmeklētāja vērtība

Šeit ir mainīgo lielumu sadalījums:

• CR ir vidējais makro-reklāmguvumu līmenis.
• MCR ir makro-reklāmguvumu līmenis apmeklētājiem, kuri pirmo reizi veica noteiktu mikrokonversiju.
• CV ir vidējā reklāmguvuma vērtība.

Piemēram, pieņemsim, ka jūs tiešsaistē pārdodat bioloģiskās jūrascūciņas, un vidējais klients iztērē 50 USD par pasūtījumu (CV). Jūsu vietnes reklāmguvumu līmenis (CR) ir 5%, un apmeklētāji, kuri reģistrējas jūsu e-pasta biļetenam (MCR), nodrošina reklāmguvumu par 10%.

Lūk, ko vērts vidējais apmeklētājs:

.05 * $50 = $2.50

Lūk, ko ir vērts apmeklētājiem, kuri reģistrējas e-pasta biļetena saņemšanai:

.10 * $50 = $5.00

Dolāra summa nav tik svarīga kā fakts, ka apmeklētāji, kas reģistrējas jūsu biļetenam, jums ir divreiz lielāki. Citiem vārdiem sakot, kaut kas labs notiek, kad cilvēki pierakstās uz jūsu e-pasta biļetenu.

Tagad jūs varat pārbaudīt, cik daudz cilvēku pērk pēc biļetena saņemšanas un cik daudz viņi pērk. Tas nozīmē, ka jebkurš avots nes reģistrēšanās pa e-pastu ir vērts.

Secinājums ir tāds, ka sociālo mediju dolāru tērēšana e-pasta reģistrēšanās ģenerēšanai varētu būt lielisks ieguldījums jums.

Padoms: Ja jūs un jūsu klients / vadītājs neesat pārliecināts, izmēģiniet noturēšanas testu: izslēdziet kanālu / avotu. To var izdarīt, vienlaikus samazinot citus mainīgos, piemēram, pārdošanu, īpašus pasākumus un jaunu produktu izlaišanu. Tad uzmanīgi izsekojiet, kas notiek.

Secinājums

Pakalpojums Analytics nav saistīts ar ātru labošanu un pārskatu “Parādīt man tūlīt”; runa ir par ilgtermiņa tendenču un veiktspējas izsekošanu. Atcerieties to, un jūs iedvesmosiet visus apkārtējos.

Ko tu domā? Vai varat izmantot šos padomus, lai efektīvāk sāktu IA izsekošanu? Vai jums ir vēl kādas idejas? Lūdzu, dalieties savās domās zemāk esošajos komentāros!