Kā izmantot Google Analytics, lai novērstu nenoteiktību: sociālo mediju eksaminētājs

Vēlaties, lai jums būtu vairāk informācijas, lai vadītu mārketinga lēmumus? Vai vēlaties uzzināt, kā Google Analytics var palīdzēt?

Lai izpētītu, kā izmantot Google Analytics, lai novērstu nenoteiktību, es intervēju Chris Mercer Sociālo mediju mārketinga aplāde.

Mercer, kā viņam patīk, lai viņš būtu pazīstams, ir pasaules vadošā autoritāte pakalpojumā Google Analytics un uzņēmuma dibinātāja MeasurementMarketing.io. Viņam ir plaši kursi par Google Analytics, Tagu pārvaldnieku un daudz ko citu.

Mercer izskaidro mārketinga mērīšanas metodiku un to, kā tā var informēt par jūsu mārketinga lēmumiem. Viņš arī dalās ar savu A.C.E. Metode klienta ceļa mērīšanai un trīs noderīgi Google Analytics pārskati, lai sāktu darbu ar mērījumu mārketingu.

Kas ir mērījumu mārketings un kāpēc tam ir nozīme?

Neskaidrību laikā redzamība kļūst neticami svarīga. Cilvēki mēdza teikt: "Ir zināmi nezināmi, un tad ir arī nezināmi." Kā uzņēmumu īpašnieki mēs vairs nevaram atļauties šo nejaušību. Šobrīd mums ir jāvada plosts pa būtībā krācēm un jācenšas savās komandās tikt cauri, nenokļūstot aiz borta un nesasitot akmeņus. Lai to izdarītu, mums ir nepieciešama atpazīstamība. Būtībā mērījumu mārketings ir šīs redzamības iegūšana.

Pārdošanas process ir saruna. Ja jūs atrastos veikalā un kāds mēģinātu jums pārdot golfa nūju komplektu, jums abiem būtu saruna. Tas pašlaik notiek ar vietnēm - cilvēki būtībā sarunājas ar vietni. Mērīšana ir ideja klausīties šo sarunu. Mārketings ir tad, kad mēs reaģējam un turpinām sarunu.

Tādi rīki kā Google Analytics un Tagu pārvaldnieks palīdz klausīties klienta sarunu. Izsekojot, cik tālu lapu viņi ritina, uz kādām pogām viņi noklikšķina un kuras lapas redz, jūs varat gūt priekšstatu par viņu interesi. Pēc tam jūsu mārketings var ietvert vietnes lapu kopijas maiņu, viņiem piedāvāto piedāvājumu maiņu vai mērķauditorijas atlases mainīšanu. Tas ir viss mērījumu mārketinga process.

Kad esat mērījumu tirgotājs, jums ir vislielākā iespējamā redzamība sarunu, lai jūs varētu vadīt kuģi un tikt cauri neatkarīgi no tā, kas šobrīd notiek, tātad jūs varat augt.

Tajā laikā vissvarīgākie bija rezultāti. Kamēr zinājāt iegūtos rezultātus, varējāt pierādīt savus rezultātus un varējāt runāt par rezultātiem, viss bija kārtībā. Bet tagad ar to nepietiek. Jums joprojām ir jāzina rezultāti, bet arī jāzina, kā jūs iegūstat šos rezultātus - kas darbojas -, lai jūs varētu pastāvīgi uzlabot lietas.

Darba sākšana ar mērījumu mārketingu: UTM struktūra

Labākais veids, kā pēc iespējas ātrāk noskaidrot, kas darbojas un nedarbojas, ir uzdot divus jautājumus. Viens, no kurienes ir jūsu satiksme? Un divi - kādus rezultātus jūs gūstat no šīs datplūsmas?

Google Analytics ļauj patiešām viegli saprast, no kurienes nāk datplūsma UTM parametri, kuru varat ievietot URL beigās, lai izsekotu un identificētu trafika avotus. Ja savā iesūtnē noklikšķināsiet uz dažādiem e-pasta ziņojumiem, redzēsit, ka lielākās daļas klikšķināmo URL beigās, iespējams, būs frāzes “utm_source =”, “utm_medium =” un “utm_campaign =”. Šie mazie identifikatori ir UTM.

Izmantojot UTM, jūs varat iegūt ļoti precīzu informāciju par to, no kurienes nāk jūsu trafika. Tā vietā, lai vienkārši apmeklētu savu Google Analytics un redzētu, ka datplūsma nāk no Google dabiskās meklētājprogrammas vai novirzīšanas vietnēm vai ka tā ir direct / none - kas būtībā ir Analytics teiktais: "Es nezinu" - UUT ļauj skatīt trafiku, kas nāk no konkrēta aplādes, runas vai e-pasta, kas tika tikko izsūtīja.

Kad esat ļoti veiksmīgi identificējis datplūsmu, varat to sasaistīt ar rezultātiem, lai uzzinātu, kuri datplūsmas avoti jums patiesībā sniedz kāda veida rezultātus.

UTM izmantošana sākas ar struktūru.

Avots

The avots parasti tiek definēts kā neatkarīgi no datplūsmas avota zīmola nosaukuma. Ja jūs reklamējaties vietnē Facebook, šis zīmola nosaukums būs Facebook.

utm_source = Facebook

Ja datplūsmas avots nāk no YouTube, šis zīmola nosaukums būs YouTube.

utm_source = YouTube

Ja trafika avots nāk no e-pasta, šis zīmols būs jūsu izmantotās programmatūras nosaukums; Merceram tas būtu Infusionsoft. To ir viegli saprast.

utm_source = Infusionsoft

Vidējs

Vidējs ir datplūsmas veids, kas nāk no satiksmes avota. Pieņemsim, ka datplūsma, kas nāk no Facebook (avota), ir apmaksāta datplūsma. Jūsu vide varētu būt MPK (maksa par klikšķi).

utm_source = Facebook un utm_medium = MPK

Ja vēlaties izsekot trafiku no savām organiskajām ziņām Facebook, jūsu vide var būt sociāla.

utm_source = Facebook & utm_medium = Social

Ja datplūsma nāk no filiāles saites, vide var būt Partneris.

utm_source = Infusionsoft & utm_medium = Partneris

Ja jūs izsūtāt e-pastu no sava personiskā e-pasta, kā to mēdz darīt Mercer, avots varētu būt jūsu uzvārds, un informācijas nesējs būtu e-pasts.

utm_source = Mercer & utm_medium = E-pasts

Kampaņa

Cilvēki bieži nāk pie Mercer un saka: “Mēs pārdodam logrīkus. Mēs tikko veicām lielu akciju pavasara kampaņai, un mēs vēlamies uzzināt, cik labi Facebook un e-pasts to izmantoja. ” Mersers izskatās un redz, ka Facebook viņi savu kampaņu iezīmēja ar Spring-Widgets.

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = Pavasara logrīki

Un savos e-pastos viņi to vienkārši nosauca par pavasari.

utm_source = Infusionsoft & utm_medium = E-pasts & utm_campaign = Pavasaris

Saites ir apzīmētas ar atsevišķām un neatkarīgām kampaņām, un tas visu salauž, tāpēc jūs nevarat īsti redzēt visu stāstu.

Mercer ir programma ar nosaukumu W.I.N. Mēneša caurlaide. Visa trafika no Facebook, e-pasta un aplādes ir atzīmēta ar WIN kampaņu.

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = WIN

utm_source = Infusionsoft & utm_medium = Partneris & utm_campaign = WIN

utm_source = SocialMediaExaminer & utm_medium = Podcast & utm_campaign = WIN

Mersers var doties uz Google Analytics, apskatīt savu kampaņu pārskatu, noklikšķināt uz WIN kampaņas un redzēt glītu mazu stāstu kas skaidri norāda visus datplūsmas avotus, kas strādā, lai kampaņa notiktu, apvienojumā ar to kampaņu.

Ja tie netiktu apvienoti - un lielākā daļa cilvēku kampaņas nav - visi šie datplūsmas avoti tiktu izslēgti atsevišķās kampaņās. Stāsts būtu salauzts un daudz grūtāk saskatāms. Jums būs jāizmanto meklēšanas vaicājums pakalpojumā Google Analytics, lai atklātu katru atsevišķo daļu un saliktu to kopā.

Ilustrācijai jūs meklējat visu, kas satur vārdus “logrīks” un “pavasaris”. Google Analytics apkopos visus variantus, taču jums ir jāsastāda stāsts un jāanalizē tas sevi.

Mersers ļoti izvēlas atvērt pakalpojumu Google Analytics, ātri iegūt pārskatu, redzēt darbību, kas viņam jāveic, un doties veikt šo darbību. Tajā palīdz strukturētie UTM. Kamēr jūs sekojat kaut kādai konsekventai struktūrai, varat ievadīt vaicājumu par jebkuru izmantoto UTM terminu, un dati tiks apkopoti jums.

Kāpēc avots, vide un kampaņa jātur augsta līmeņa?

Avots, vide un kampaņa ir jāuztur plaši un augstā līmenī, lai jūs varētu pēc iespējas vairāk sajaukt un saskaņot.

Šeit tiek pieļauta lielākā daļa kļūdu. Cilvēki eksperimentē ar dažādiem nosaukumiem un izbeidz viņu kampaņas. Atcerieties, ka šeit viss ir saistīts ar struktūru. Cik labi jūsu Facebook trafika tagi koordinē jūsu e-pasta trafika tagus?

Pareizi strukturējot savus UTM, varat doties uz Google Analytics, lai ātri apskatītu stāstu, kurā teikts: “60% no jūsu Facebook trafika bija apmaksāta datplūsma, 30% no tā bija koplietojama trafika un 10% no tā bija novirzīšanas datplūsma. ” Tas ļauj jums zināt, no kurienes nāk visa jūsu Facebook trafika, un jūs varat piesaistīt šos dažādos Facebook datplūsmas veidus jūsu sasniegtajiem rezultātiem kļūst. Tas dod jums priekšstatu par to, ko jūs varat darīt tālāk, izmantojot šos datplūsmas avotus

Google Analytics var arī parādīt jūsu e-pasta trafiku sadalījumā - Infusionsoft vs. Mercer.

Ja vēlaties salīdzināt trafiku no savām dabiskajām ziņām sociālajos tīklos vs. apmaksāta datplūsma no sociālajiem medijiem, triks ir saglabāt atbilstību savam videi.

utm_source = Facebook un utm_medium = MPK

utm_source = Facebook & utm_medium = Social

utm_source = YouTube & utm_medium = MPK

utm_source = YouTube & utm_medium = Sociālie

utm_source = Twitter & utm_medium = MPK

utm_source = Twitter & utm_medium = Sociālais

Tad jūs varat apskatīt visu savu datplūsmu no Facebook, piemēram, un redzēt, kā tā sadalās starp “CPC” un “Sociālais”. Vai arī jūs varat apskatīt visu savu sociālo datplūsmu un redzēt, kā jūsu dabiskā datplūsma sadalās pa sociālajiem medijiem platforma.

Termiņš un saturs

Terminu un satura UTM ir noderīgi, lai pievienotu diferenciatorus, piemēram, e-pasta tēmas rindiņu.

utm_source = Mercer & utm_medium = E-pasts & utm_campaign = WIN & utm_term = WIN-mēneša abonementi tagad ir pieejami

Ja jums ir trīs dažādi priekšmetu pārbaudījumi; datplūsmas rezultāti būtu sadalīti pa tēmas rindiņām.

utm_source = Mercer & utm_medium = E-pasts & utm_campaign = WIN & utm_term = WIN-mēneša abonementi tagad ir pieejami

utm_source = Mercer & utm_medium = E-pasts & utm_campaign = WIN & utm_term = Iegūstiet savu WIN mēneša abonementu šodien

utm_source = Mercer & utm_medium = E-pasts & utm_campaign = WIN & utm_term = A-WIN-mēneša caurlaide-jūs gaida

Sadaļā Saturs varat ievietot diferenciatorus, lai vēl vairāk segmentētu datplūsmu.

Piemēram, ja jūsu automātiskā atbildētāja sērijā ir trīs dažādi saraksti, varat segmentēt grupas tagā Saturs. Vai arī Facebook reklāmā varat segmentēt datplūsmu atbilstoši tam, kurš attēls tika izmantots jūsu pārbaudītajā reklāmā. Virsraksti un piedāvājumi ir vienādi, taču satura tags jums pateiks, kurš attēls darbojās labāk.

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = WIN & utm_term = Iegūstiet savu WIN mēneša abonementu šodien & utm_content = zirga attēls

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = WIN & utm_term = Iegūstiet savu-WIN-mēneša abonementu šodien & utm_content = gludināmā dēļa attēls

Izmantojiet A.C.E. Google Analytics mērķu noteikšanas metode

Gadiem ilgi Mercer mācīja cilvēkiem, kā iestatīt galamērķa mērķus un pasākumu mērķus pakalpojumā Google Analytics. Viss šķita labi, līdz viena drosmīga dvēsele beidzot viņam jautāja: “Labi, es saprotu. Bet man nav ne mazākās nojausmas, kādam jābūt mērķim. ” Mersers saprata, ka viņš kā treneris ir pilnībā nokavējis šīs daļas atspoguļošanu. Kā jūs saprotat, kādam jābūt mērķim?

Merseram tagad ir modelis, kuru viņš māca vairākus gadus - A.C.E. sistēma:

• Apzināšanās: mērīšana, kad kāds zina procesu / lietu, kuru mēs vēlamies, lai viņš apzinās.
• Pabeigšana: mērīšana, kad kāds ir pabeidzis procesu / darbību, kuru mēs vēlamies, lai viņš pabeidz.
• Iesaistīšanās: mērīšana, kad kāds patiešām gāja kopā ar mums un rīkojās.

Lielākā daļa cilvēku mēra lietu pabeigšanas pusi, bet izmantojot mērķus ir par labāku redzamību klienta ceļojumā. Jūs nevēlaties zināt tikai to, kādi ir jūsu rezultāti; jūs vēlaties uzzināt, kā jūs sasniedzat šos rezultātus, jo, zinot visu šo stāstu, jūs to faktiski varat uzlabot.

Kā tas izskatās darbībā?

• Apzināšanās: kad kāds skata Mercer kursu kataloga lapu savam W.I.N. protams, tas izraisa mērķi. Tagad viņš zina, ka šis lietotājs zina, ka viņš piedāvā šo produktu, jo tie nonāk lapā.

• Pabeigšana: Kad lietotājs iegādājas pirkumu, viņš redz pateicības lapu, un tas izvirza pabeigšanas mērķi.
• Iesaistīšanās: kad kāds ir lapā, kā viņš iesaistās? Ja lietotājs noklikšķina uz pogas Pirkt, lai iegādātos, groza lapa tiek ielādēta. Mersers izvirzīja mērķi aktivizēties, kad grozs iekrājās, tāpēc viņš tagad zina, ka lietotājs ir informēts par procesu un ir iesaistījies pirkuma procesā visā viņu ceļojumā.

Mercer izmanto mērķa mērķus, jo tos ir viegli uzstādīt. Varat arī izvēlēties pasākuma mērķus, kas prasa mazliet vairāk pūļu un Google tagu pārvaldnieka izmantošanu kopā ar Google Analytics. Tagu pārvaldnieks novērtēs lietotāja rīcību, pamatojoties uz jūsu definēto darbību.

Lai to vizualizētu, ja jūsu piedāvājuma lapā ir 30 minūšu videoklips, piedāvājuma lapa var tikt ielādēta un tas var izraisīt notikuma mērķi, lai norādītu uz izpratni. Kad šis video tiek atskaņots 50% no ceļa, tas var izraisīt notikuma mērķi, lai norādītu uz iesaistīšanos.

Varat arī iestatīt notikuma mērķus, kas jāaktivizē, cilvēkiem ritinot līdz noteiktam lapas dziļumam. Ja jūs zināt, ka jums ir gara pārdošanas lapa un informācija par cenu ir samazinājusies trīs ceturtdaļas, varat aktivizēt notikumu, kas notiek, kad tie skar šo lapas daļu.

Jūsu izmantotajam mērķa veidam nav nozīmes. Svarīgi ir tas, kā jūs tos stratēģiski izmantojat. Viss mērīšanas mārketinga mērķis ir klausīties lietotāja sarunu, lai jūs varētu turpināt sarunu. Kad labāk saprotat šo sarunu, jums ir vieglāk atbilstoši reaģēt, jo saprotat, ar ko sarunājaties.

Apskatiet klienta ceļojumu un izvirziet mērķus, lai atspoguļotu tā trīs posmus:

• Apzināšanās: kad kāds zina lietu, kuru vēlaties, lai viņš to apzinās.
• Pabeigšana: kad viņi pabeidz lietu, kuru vēlaties pabeigt.
• Iesaistīšanās: lai jūs varētu izmērīt, kā viņi pa ceļam spēruši soļus.

Tad jūs varat izmērīt atlaišanu, un jūs sāksiet labāk saprast, kā izskatās šis klienta ceļojums. Dažreiz jūs redzēsiet iespējas, kur daudzi cilvēki zina, bet neviens to neiesaista. Tā ir pavisam cita problēma, kas jārisina, nekā tad, kad daudzi cilvēki zina un iesaistās, bet neviens nepērk. Jūs iegūstat to pašu rezultātu, kas nav pārdošana, bet jūs nokļūstat no diviem dažādiem virzieniem.

Izmantojot A.C.E. mērķus, jūs varat redzēt abas puses un veikt labākas darbības, lai optimizētu savu vietni, lai uzlabotu klienta ceļojumu.

Pareizi novērtējiet datplūsmas attiecinājumu, izmantojot avota / vides pārskatu

Pārskats Avots / vide ir Google Analytics sadaļā Iegūšana. Pārejiet uz sadaļu Iegūšana> Visa datplūsma> Avots / vide.

Mercer šo pārskatu sauc par “super pārskatu”, jo tas ir visnoderīgākais pakalpojumā Google Analytics. Pārskatā Avots / vide redzami trafika avoti kreisajā pusē, bet labajā pusē - visi šo datplūsmas avotu rezultāti.

Lai filtrētu rezultātus katram mērķim, pārskata labajā pusē varat izmantot nolaižamo izvēlni Reklāmguvumi. Jums ir atļauts tikai 20 mērķi vienā skatā (kā arī e-komercija). Jūs saņemat 25 skatījumus, tāpēc jums jābūt uzmanīgam attiecībā uz to, kā jūs izmantojat šos 20 mērķus.

Jūs varat izveidot vienu skatu vienam konkrētam produktam un iestatīt mērķus, lai rentgenstaru veiktu šajā procesā no šī produkta. Tad jums var būt cits produkts ar pilnīgi atšķirīgu viedokļu kopu vai mērķu kopumu, kas ir saistīts ar šo skatu.

Pārskats palīdzēs sasaistīt datplūsmu ar rezultātiem. Jūs redzēsiet ne tikai to, kurš datplūsmas avots ir izraisījis pārdošanu, bet arī tādas lietas kā, piemēram, kurš datplūsmas avots ir veicinājis izpratni vai iesaistīšanos vai patiesi licis kādam veikt pirkumu.

Tagad jūs varat domāt savādāk, kad runa ir par tādām lietām kā Facebook, un teikt: “Šajā reklāmu kopā es darīšu vairāk satura mārketinga spēles. Es tikai darīšu viņiem zināmu produktu. Ja daži no viņiem nejauši pērk, tas ir lieliski. Bet šī reklāmu kopa ir paredzēta izpratnes veicināšanai. ”

Tad, tiklīdz notiek informētība, jūs varat teikt: “Tagad es nosūtīšu jaunu reklāmu kopu, lai to atlasītu cilvēki, kuri zina, un es pārliecināšos, ka viņi iesaistās, ritina un patiešām saprot ziņu. Atkal, ja viņi pērk, viņi pērk, un tas ir lieliski, bet tas nav paredzēts tam. ”

Tad jūs varat atkārtoti atlasīt šo galīgo grupu ar atsevišķām reklāmām, kas reklamē dažādus stimulus pirkšanai tagad - varbūt tas ir kupona kods, bonuss, garantija vai kaut kas cits, ko jūs piedāvājat. Tas ir līdz galam, un jūs varētu izmērīt visu šo ceļojumu pakalpojumā Google Analytics un redzēt visu šo stāstu.

Tā kā jūs izmantojat pareizus UTM, varat labāk piesaistīt attiecinājumu un iegūt daudz labāku stāstu. Tas nav tikai "Facebook izraisīja rezultātu", tas ir "Facebook darbojas šādi: šī konkrētā reklāma radīja lielāku izpratni, šī piesaistīja vairāk, un šī galu galā pabeidza darījumu."

Visa satiksme

Ikreiz, kad atverat pakalpojumu Google Analytics, jums jāmeklē atbilde uz jautājumu. Pieņemsim, ka jūsu avota / vides pārskata segmentā Tiešais / neviens nav redzams liels trafiks un vēlaties uzzināt: "No kurienes šī datplūsma nāk?"

Direct / None nav atzīmēta datplūsma, tāpēc jūs nezināt, no kurienes šie cilvēki nākuši; viņi vienkārši parādījās. Daudzas reizes, ja e-pastā neesat atzīmējis tādas lietas kā saites, tā ir jūsu e-pasta trafika.

Bet, ja jūs izmantojat UTM pēc iespējas vairāk, un jums joprojām ir daudz tiešo / neviena, iespējams, vēlēsities uzzināt, kuras lapas šie cilvēki redz vispirms. Varat veikt Acquisition> All Traffic> Source / Medium un noklikšķināt uz Direct / None rezultāta. Pēc tam izmantojiet sekundāro kategoriju, lai pievienotu galveno lapu. Tas parādīs jums pirmo ceļojuma lappusi cilvēkiem, kuri ietilpst segmentā Tiešais / Neviens.

Ja pamanāt, ka galvenā lapa ir emuāra ziņa, kuru vakar reklamējāt savā e-pastā, tas ir pavediens. Varbūt esat palaidis garām iespēju atzīmēt šo saiti.

Sesijas ilgums

Bieži vien vēlaties uzzināt, vai sesijas ilgums ir augsts vai zems, jo tas ir interesējošs rādītājs. Ja jums ir reklāmas, kas tiek rādītas vietnē Facebook, un vienai no tām sesijas ilgums ir patiešām īss, tas var signalizēt ka tā ir maldinoša reklāma: lietotāji ļoti ātri atlec pretstatā reklāmai, kas noved pie ilgākas sesijas ilgums.

Aplūkojot UTM un avota / vides analīzi un redzot šos sesijas ilgumus, kas sakārtoti pēc trafika avotiem, tie būs šo datplūsmas avotu ilgumi. Ja skatāt galveno lapu pārskatu, tas būtu paredzēts galvenajām lapām - neatkarīgi no datplūsmas avotiem, jo ​​tās ir sakārtotas pēc piezemēšanās.

Patiesais triks - un atkal tā tehniskajiem aspektiem nav tik lielas nozīmes - ir tas, ko darīt ar numuru. Kādi ir labi atlēcienu līmeņa vai sesijas ilguma etaloni? Atbilde ir: tam nav īsti nozīmes; patiesība ir tendencē, jauda ir modelī. Tā jūs lasījāt šos pārskatus.

Ja jūsu vidējais vietnes platums ir 1 minūte sesijas ilgumam un šī konkrētā Facebook trafika ir 10 sekundes, bet otra - 3 minūtes, precīziem skaitļiem nav tik lielas nozīmes kā modelim. Šis ir daudz vairāk iesaistīts nekā šis otrs. Tur jūs varat iekļūt un rīkoties.

Facebook reklāmu metrika vs. Google Analytics metrika

Facebook reklāmu metrika bieži stāsta citu stāstu nekā Google Analytics. Kāpēc ir tā, ka? Katrai platformai ir piekļuve tikai noteiktām lietām, tāpēc viņi sniedz jums savu patiesības versiju, pamatojoties uz to, ar ko viņiem ir jāstrādā.

Facebook Ads Manager noklusējuma iestatījums ir a 28 dienu logs attiecināšanai. Pieņemsim, ka kāds noklikšķina uz reklāmas un nokļūst lapā, bet nepērk. Kādu laiku vēlāk viņi skatās emuāra ziņojumu un kļūst par šīs vietnes galveno vadītāju, reģistrējoties e-pasta sarakstam. Pēc 3 dienām viņi pērk no saņemtā e-pasta. Pikselis parasti tiks aktivizēts, lai signalizētu šo pārveidošanu atpakaļ uz Facebook.

Facebook teiks: “Es redzu, ka notika konversija. Kas man ir, kas atbilst šim ierakstam? Ak, šī persona noklikšķināja uz šīs reklāmas. Šī reklāma izraisīja šo izpārdošanu. ” Tas nenozīmē, ka tas notika tajā dienā; tas tikai nozīmē, ka pārdošana notika šajā 28 dienu attiecinājuma periodā.

Tikmēr Google Analytics noklusējuma logs ir garāks nekā Facebook- tas ir 6 mēneši. Un Google Analytics saka: "Es redzu, ka Facebook sūta daudz trafika, bet viņi neko nedara." Tas ir vēl viens iemesls, kāpēc jums ir nepieciešami ACE mērķi - jūs redzēsiet tādas lietas kā izpratne un iesaistīšanās. Google Analytics tikai saka, ka pārdošana notika no e-pasta.

Nu, viņiem abiem ir taisnība.

Facebook veicināja pārdošanu, taču pēdējā darbība - pēc Google domām - bija šī e-pasts. Tur jums jāizmanto izpratne, lai mēģinātu noteikt patiesību. Facebook reklāmu pārvaldniekam ir piekļuve tikai informācijai par Facebook, tāpēc tā var darboties tikai ar to, ko tā ieguvusi. Google Analytics ir nedaudz atvērtāks citām platformām un citiem datplūsmas avotiem, tāpēc tam ir lielāka redzamība un tas var sniegt jums citu patiesības versiju.

Neviena no tām nav pareiza vai nepareiza; tās ir tikai divas dažādas stāsta versijas.

Vairāk par Attribution Windows

Merseram patīk pievilkt attiecināšanas logus. Viņam patīk skatīties, cik ātri Facebook reklāmai vajadzētu darīt to, kas viņam jādara, pēc tam cik ātri e-pastam vajadzētu darīt to, kas viņam nepieciešams. Pakalpojumā Google Analytics viņš parasti veic 7 dienu periodu, jo viņa darījumi ir digitāli un tādējādi ātrāki. Cilvēki pērk kursu vai arī viņi to nepērk.

Pieņemsim, ka jums ir ļoti spēcīgs to cilvēku saraksts, kuriem patīk pirkt no jums. Jūsu Facebook reklāmu pārdevējs tērē daudz naudas iesaistes reklāmām, kuru mērķauditorija ir jūsu auditorija, lai noklikšķinātu uz jūsu emuāra ziņām. Divas dienas vēlāk jūs nosūtāt e-pastu tiem pašiem cilvēkiem. Jūs saņemsiet daudz pārdošanas apjomu, kas tiks attiecināts uz Facebook, bet vai tas tiešām ir Facebook, vai arī tas ir e-pasts?

Facebook teiktu, ka viņi to izraisīja, jo to viņiem saka. Google Analytics teiktu, ka e-pasts to darīja, jo tas būtu tas, ko tā redzētu.

Ja turpināsiet mērīt šādā veidā, dažreiz jums būs duļķains stāsts, tāpēc apsveriet iespēju mērīt citādi. Varbūt, ja tas nāk no e-pasta, jūs nesakāt Facebook, ka notikusi pārveidošana. Jūs varētu noteikt pamatmērķus un teikt, ka Facebook kampaņas mērķis nav likt cilvēkiem pirkt, bet gan panākt, lai cilvēki iesaistītos bloga ierakstos. Vai arī jūs varētu vienkārši izlemt, ka Google Analytics ir jūsu vienīgais patiesības avots, un tas ir viss, kas jums rūp. Google ir piekļuve visiem datplūsmas avotiem, lai jūs varētu iegūt vispilnīgāko stāstu.

Tāpēc Mercer patīk ACE mērķi. Kāds var pārtraukt iegādāties produktu no jūsu Facebook kampaņas, taču jūs to nemēģināt darīt. Jūs mēģināt panākt, lai viņi dotos uz emuāra ziņu, lai jūs varētu viņus faktiski pacelt roku un pateikt, ka viņus interesē šāda veida ziņojumapmaiņa. Tad jūs varat doties pateikt otrajā Facebook reklāmas kampaņā, lai sarunātos ar nākamo līmeni ar cilvēkiem, kuri ir izrādījuši interesi.

Šī otrā reklāma ļauj labāk koncentrēties uz pārdošanas lapu, un tagad jūs varat izmērīt iesaisti pārdošanas lapā.

Cilvēkiem, kuri nav iesaistījušies, varat mēģināt tos izkārtot ar trešo reklāmu kopu ar stingrākiem aizvēršanas ziņojumiem, lielāku steidzamību un lielāku trūkumu. Dariet visu nepieciešamo, lai pāris dienu laikā viņi šķērsotu robežu. Ja viņi nepērk, viņi vienkārši seko kampaņai. Pretējā gadījumā to visu varat izmērīt pakalpojumā Analytics, un tad varēsit redzēt, ka tas darbojas.

Tas nav tikai "Facebook izraisīja pārdošanu", tas ir "Facebook izraisīja šo daudzu cilvēku apzināšanos, šo daudzu cilvēku iesaistīšanos un šo daudzo cilvēku pirkšanu."

Rezultātu interpretēšana

Mercer māca piecus mērījumu mārketinga pīlārus: plānošanu, veidošanu, atskaišu sagatavošanu, prognozēšanu un optimizāciju.

Plānošana ietver izdomāšanu, uz kuriem jautājumiem ir svarīgi atbildēt, kāda informācija ir nepieciešama, lai saņemtu šīs atbildes, un kādas darbības veiksiet, pamatojoties uz saņemtajām atbildēm. Izveide ietver Tagu pārvaldnieka un Analytics iestatīšanu. Pārskatu veidošana ir saistīta ar avota / nesēja pārskata skatīšanu vai Data Studio informācijas paneļa izveidi.

Daudzi cilvēki izlaiž prognozēšanu, jo tas prasa tirgoties uz priekšu. Lielākā daļa cilvēku tikai iedziļinās datos un mēģina noskaidrot, kur atrodas mistiskās atziņas, kas viņus padarīs par labāku mārketingu. Bet tas galvenokārt ir uzlaušana šajos datu džungļos, mēģinot atrast vienu lietu, kas visu pagrieztu, ja vien jūs to varētu atpazīt. Tā vietā, lai tam uzticētos, jūs varat iedziļināties tajā ar sajūtu: “Lūk, kam vajadzēja notikt. Vai tas notika? ”

Kad jūs to darāt, šīs atziņas iedegas. Tie vairs nav paslēpti, un jums nav jādomā, ko meklēt.

Ja jūs prognozējat, izmantojot ACE mērķus - pieņemot, ka skaitļi un mērījumi ir samazinājušies, jūs varētu teikt: “Šī Facebook kampaņa ir iztērējusi 100 ASV dolārus. Man vajadzētu zināt, ka vismaz 50 cilvēki zina šo produktu. ” Tad jūs varētu to izmērīt un teikt: “Vai tas 50 cilvēkiem lika saprast? Jā, tā arī notika. Lieliski.

Šīs citas kampaņas laikā es iztērēju 50 ASV dolārus, un man vajadzētu piesaistīt 25 cilvēkus. Vai 25 cilvēki iesaistījās? Jā; lieliski. Tad šo citu kampaņu es iztērēju 25 USD, un tai vajadzētu būt tuvu vismaz pieciem cilvēkiem. Vai viņi? Nē. Neviens neslēdza. Tas nedarbojās, kā cerēts. Atgriezīsimies un izdomāsim, kāpēc. "

Merseram ir kaut kas tāds kā “Es esmu ceļojumā”, kuru viņš pielāgo, lai saprastu sarunu, kas notiek lapā. Piedāvājuma lapā viņam ir seanss, kad lapa tiek ielādēta pirmo reizi; Iepazīstināja, ja viņi joprojām ir tur pēc 10 sekundēm; Interesē, kad viņi 30 sekunžu laikā ir ritinājuši līdz pusei; Izmeklēts, kad viņi pārlūkprogrammas logā ir apskatījuši piedāvājumu vismaz 3 sekundes; un pēc tam, kad viņi noklikšķināja, lai virzītos uz priekšu,

Ne visi cilvēki, kas parādās lapā, gatavojas veikt visu šo ceļojumu, bet Mercer saprot, kā izskatās “labi”, kad runa ir par atlaišanu. Viņš var apskatīt savu pārdošanas lapu un uzzināt, vai lietas darbojas tā, kā vajadzētu.

Ja viņš augšpusē redz tādu tauku veidu - kur daudzi cilvēki tiek pārsteigti un iepazīstināti, bet neviens to neinteresē un neizmeklē, tad viņš saprot, ka viņam ir problēmas ar augšējo kopiju, svina problēmu. Ja viņš redz cilvēkus, kuri ir ieinteresēti, bet neviens faktiski to neizmeklē - tas nozīmē, ka viņi neizskata piedāvājumu par trim minūtes vai 3 sekundes - tad viņš zina, ka viņam ir jāmaina piedāvājums, pārliecinošais vai pamatteksts, jo viņš tos zaudē vidū.

Tā kā viņš to visu var redzēt, viņš pēc tam var strādāt ar savu reklāmas tekstu rakstīšanas komandu, lai pielāgotu ziņojumapmaiņu.

Šīs epizodes galvenie aizņēmumi:

• Uzziniet vairāk par Mercer vietnē MeasurementMarketing.io.
• Pievienojieties Mercer's Rīku kopas dalība bezmaksas iknedēļas apmācības video.
• Pierakstieties Sociālo mediju mārketinga biedrība.
• Lejupielādējiet Sociālo mediju mārketinga nozares pārskats.
• Skatieties ekskluzīvu sociālo mediju eksaminētāja saturu un oriģinālos videoklipus vietnē YouTube.
• Skatieties mūsu iknedēļas sociālo mediju mārketinga sarunu raidījumu piektdienās plkst YouTube.

Ko tu domā? Kādas ir jūsu domas par Google Analytics izmantošanu mārketinga lēmumu pieņemšanā? Lūdzu, dalieties ar komentāriem zemāk.