OWOX サーバー側トラッキングがオンライン販売の 30% 以上のコンバージョンの本当のソースを見つけるのにどのように役立ったか

直接/なしトラフィックの割合が高いことは、マーケティング担当者にとって頭痛の種です。 コンバージョンの実際のソースがわからないと、どのチャネルに投資すべきかを理解できず、広告費用についてのレポートも作成できません。

OWOX サーバー側の追跡により、この問題を解決できます。 クライアントとの共同実験により、OWOX BI を使用すると、直接/なしによるトランザクションの割合が21%以上減少することがわかりました。 また、以前は出所が不明であった収益の30%以上について、正しい出所/媒体を特定することもできました。 さらに、トランザクションをチャネルに正しく割り当てることで、CPO を再計算することができ、一部のチャネルでは以前に計算された CPO よりも低いことがわかりました。

この記事では、この実験の結果について詳しく説明します。

セッションとコンバージョンの大部分が直接またはなしから生じていることがわかるかもしれません。 したがって、これらのセッションとコンバージョンが実際にどのソースから来たのかを理解することは不可能です。 最も一般的な原因は Cookie の有効期間が制限されていることです。これにより、特定の訪問者による後続の各セッションが新しいセッションとして定義され、最初のセッションとの接続が失われるという状況が発生します。 ただし、その最初のセッションには、ユーザーの出身元の本当のソースが含まれています。

Safari ブラウザのファーストパーティ Cookie の有効期間は 7 日間に制限されています。 要するに、 clientId識別子は Google Analytics で特定のユーザーを識別するために使用されるということです。 したがって、ユーザーがどこから来たのか、どのページを訪れたのかなど、長期間にわたるユーザーの行動を理解するためのキーとして分析ツールで使用されます。

clientId識別子はga_ cookieに書き込まれ、ユーザーが Web サイトにアクセスしたときにユーザーのデバイスに保存されます。 これはファーストパーティ Cookie とみなされますが、JavaScript で記述されているため、ITP 制限の対象となります。 したがって、寿命は7日以内です。

これは、ユーザーが今日 Facebook 広告から Web サイトにアクセスし、8 日後に注文した場合、分析ツールはその購入者を新規ユーザーとみなし、その注文は Facebook 広告によるものではないことを意味します。 マーケティング担当者はトラフィックのこの部分が見えなくなり、注文の本当のソースを理解できず、Facebook 上の効果のないとされる広告を無効にする可能性があります。 これにより、受注や事業利益の減少につながる可能性があります。 したがって、分析における新規ユーザーの割合が増加すると、収入の損失につながる可能性があります。

OWOX BI を使用すると、広告キャンペーンの見積もりの​​精度を高め、収益を生み出す真のソース/媒体/キャンペーンを特定できます。 OWOX BI サーバー側の追跡は、Web サイト上のユーザー アクティビティを監視し、Cookie の有効期間を延長し、広告ブロッカーの影響を受けないため、コンバージョン パス全体を確認できます。

すぐに使用できる Cookie を使用しないサーバー側の追跡

OWOX BI を使用すると、ITP の問題を解決するためのファーストパーティ データ収集を設定できます。 これを行うために、統合段階で、データ収集が行われる Web サイト上に別のサブドメインを作成します。

ヒット/イベントごとに、OWOX BI は cookie ouid を作成し、ユーザーとの対話ごとに 364 日間更新します。 この Cookie には独自のユーザー ID: owox.user_idがあります。 これに基づいて、偽の新規ユーザーの大部分を含まない分析レポートを作成し、長期間にわたるユーザー パスを構築する可能性があります。 これにより、広告キャンペーンの効果を正しく評価し、ユーザージャーニー全体を追跡することが可能になります。

トラフィックのほぼ半分 (44%) が Safari ブラウザからのものであるため、直接/なしトラフィックの問題は、実験を行ったクライアントに特に関係がありました。

実験では、Google Analytics client_idとowox.user_idという異なるユーザー識別子を使用して収集されたデータに基づいて計算された場合に、会社の主要指標 (トランザクション、収益、CPO) がどのように異なるかを比較しました。

私たちが答えたいと思っていた重要な質問は、トラフィック ソースが変更されるトランザクションの数についてでした。 何でこれが大切ですか？ 広告チャネルの有効性はソース/媒体別のトランザクション数に基づいて評価され、その有効性に基づいて予算の再配分が決定され、管理用のレポートが作成されます。

実験では、 owox.user_idを使用すると、新規として誤って識別されるユーザーの割合が 12% 減少することが示されました。 つまり、OWOX サーバー側ストリーミングを使用しなければ、分析システムはこれらのユーザーを新規ユーザーとして識別していましたが、OWOX BI のおかげで、これらのユーザーは復帰ユーザーとして識別され、新規ユーザーの割合が減少しました。 実験では1ヶ月分のデータを分析しました。 長期的には、誤って識別されたユーザーの減少はさらに大きくなるはずです。

次のスクリーンショットは、返されたとして識別されたユーザーの割合を示しています (上のグラフはclient_id別、下のグラフはowox.user_id別)。

これらのグラフは、「リピート」と認識されたユーザーの割合を示しています。 最初の 7 日間 (Safari Cookie がまだアクティブな間)、リピーターの割合はどちらの方法でもほぼ同じであることがわかります。 ただし、7 日経つと、その差は顕著になります。 owox.user_idのおかげで、8 日目には 2 倍のリピーター ユーザー、30 日目には 6 倍のリピーター ユーザーを認識することができます。 😎

次のスクリーンショットは、 owox.user_idの使用によりトラフィック ソースが変更されたトランザクションの割合を示しています (わかりやすくするために、評価は最も一般的なファースト クリック アトリビューション モデルとラスト ノンダイレクト クリック アトリビューション モデルを使用して行われています)。

たとえば、3 月 27 日のデータを見ると、トランザクションの 12% (First Click による)、およびトランザクションの 6.8% (LNDC による) でトラフィック ソースが変更されたことがわかります。 これは、最初から、これらのトランザクションのソースが誤って特定されたことを意味します。 その結果、これらの取引が実際に行われたチャネルは過小評価されていました。 このため、マーケティング担当者は誤った結論を導き出し、予算を非効率的に割り当てるようになりました。 サーバー側の追跡により、この問題を解決できます。

ここで実験の主要部分に移り、新規/再アクセス ユーザーの割合とトランザクション ソースの変化がコンバージョン率、収益、CPO にどのような影響を与えるかを見てみましょう。

以下の表では、OWOX BI サーバー側トラッキングの使用により、直接トラフィック ソースまたはトラフィック ソースなしのトランザクション数がどのように減少するかがわかります。 これは、これらのトランザクションを実際のソース/メディアに再割り当てすることによって行われます。

たとえば、4 月 6 日のデータを見てみましょう。その日の (直接)/なしのトランザクション数が 33.33% 減少したことがわかります。 これらのトランザクションは、他のソース/メディアの組み合わせの間で再分配されました。google/cpc では +12.5% のトランザクションが発生し、twitter.com/social/+50% のトランザクションが発生しました。

次の表は、以前はソース/メディアが直接/なしであったトランザクションからの収益がどのように再分配されるかを示しています。

たとえば、4 月 6 日には、ソース/媒体が直接/なしのトランザクションからの収益が 32.78% ポイント減少したことがわかります。 ただし、この収益は他のチャネルやソースに分配されました。 収益をもたらす実際のチャネルが過小評価されていたため、これは疑わしいと感じられます。 今では、それを直感的に感じるだけでなく、数字で正当化することもできます 😎。

また、一部のソース/メディアでは、CPO が予想どおり減少していることにも気づきました。 なぜ？ 直接/なしからのトランザクションの割合が他のソース/媒体カテゴリに流入したためです。 特定のチャネルの経費を分割する必要があるトランザクションの数（分母）が増加し、その結果 CPO が減少しました。 マーケティング用語で言えば、Google Analytics で考慮されていないトランザクションがこれらのソース/メディア カテゴリに含まれており、実際の有効性がより高いことを示しています。

たとえば、3 月 31 日には、google/cpc の CPO は 8.77% 減少しました。

bing/cpc の CPO は 12.5% 減少しました。

Facebook/有料ソーシャルの CPO は 13.33% 減少しました。

サードパーティ Cookie の使用に関連する制限により、新規ユーザーと直接/なしトラフィックの割合が増加しています。 これにより、マーケティング担当者による広告チャネルの評価が大幅に複雑になります。

OWOX サーバー側トラッキングは、この問題の解決に役立ちます。直接/なしトラフィックの割合を21% 以上削減し、トランザクションと収益の30% 以上を他のソースやチャネルに正しく再分配します。このおかげで、マーケティング チームは KPI をより適切に達成し、予算をより迅速に守ることができます。