Cum a ajutat urmărirea pe server OWOX la găsirea surselor reale de conversie pentru peste 30% din vânzările online

Un procent ridicat de trafic direct/niciunul este o durere de cap pentru orice agent de marketing. Când nu cunoașteți sursele reale de conversie, nu puteți înțelege în ce canale să investiți și, de asemenea, nu puteți raporta cheltuielile publicitare.

Urmărirea serverului OWOX poate rezolva această problemă. Un experiment comun cu un client a arătat că cu OWOX BI, proporția tranzacțiilor atribuite direct/niciuna a scăzut cu peste21% .De asemenea, a fost posibil să se identifice sursa/mediul corect pentru peste30% din venituri, din care surse erau necunoscute anterior.În plus, prin alocarea corectă a tranzacțiilor pe canale, a fost posibil să se recalculeze CPO-ul și să se constate că pentru unele canale, acesta a fost mai mic decât CPO-ul calculat anterior.

În acest articol, descriem în detaliu rezultatele acestui experiment.

S-ar putea să descoperiți că o proporție semnificativă de sesiuni și conversii provin din direct/niciuna. Astfel, este imposibil de înțeles din ce surse provin cu adevărat aceste sesiuni și conversii. Cea mai frecventă cauză este o durată de viață limitată a cookie-urilor, ceea ce duce la o situație în care fiecare sesiune ulterioară a unui anumit vizitator este definită ca o nouă sesiune, iar conexiunea cu prima sesiune se pierde. Cu toate acestea, prima sesiune conține sursa adevărată din care provine utilizatorul.

Cookie-urile primare din browserul Safari au o durată de viață limitată de șapte zile. Concluzia este că identificatorulclientIdeste utilizat pentru a identifica un anumit utilizator în Google Analytics. Astfel, este folosit de instrumentele de analiză ca o cheie prin care puteți înțelege acțiunile unui utilizator pe o perioadă lungă de timp: de unde a venit inițial utilizatorul, ce pagini a vizitat și așa mai departe.

IdentificatorulclientIdeste scris încookie-ul ga_și stocat pe dispozitivul utilizatorului atunci când acesta vă vizitează site-ul web. Acesta este considerat un cookie primar, dar deoarece este scris în JavaScript, este supus restricțiilor ITP. Deci nu trăiește mai mult de șapte zile.

Aceasta înseamnă că, dacă un utilizator vizitează site-ul dvs. astăzi dintr-un anunț Facebook și plasează o comandă opt zile mai târziu, instrumentul dvs. de analiză va considera cumpărătorul un nou utilizator, iar comanda nu va fi atribuită în niciun fel publicității dvs. pe Facebook. Agentul de marketing devine orb la această parte a traficului și, neînțelegând sursa reală a comenzii, poate dezactiva reclama presupusă ineficientă pe Facebook. Acest lucru ar putea duce la o scădere a comenzilor și a profiturilor comerciale. Prin urmare, o creștere a proporției de noi utilizatori în analiză poate duce la o pierdere a veniturilor.

Cu OWOX BI, puteți crește acuratețea estimărilor campaniei dvs. publicitare și puteți identifica adevăratele surse/medii/campanii care generează venituri. Urmărirea serverului OWOX BI monitorizează orice activitate a utilizatorului pe site-ul dvs. web, prelungește durata de viață a cookie-urilor și nu este afectată de blocantele de anunțuri, permițându-vă să vedeți întreaga cale de conversie.

Urmărire fără cookie-uri de pe partea serverului din cutie

Cu OWOX BI, puteți configura colectarea de date de la prima parte pentru a rezolva problemele ITP. Pentru a face acest lucru, în etapa de integrare, creăm un subdomeniu separat pe site-ul dvs. pe care va avea loc colectarea datelor.

Cu fiecare accesare/eveniment, OWOX BI creează un ouid cookie și îl reînnoiește cu fiecare interacțiune cu utilizatorul timp de 364 de zile. Acest cookie va avea propriul său ID de utilizator:owox.user_id. Pe baza acestuia, putem construi rapoarte de analiză fără o mare parte de utilizatori noi falși și putem construi o cale de utilizare pentru o perioadă mai lungă. Acest lucru face posibilă evaluarea corectă a eficacității campaniilor de publicitate și urmărirea întregii călătorii a utilizatorului.

Problema traficului direct/niciunul a fost deosebit de relevantă pentru clientul cu care am realizat experimentul, întrucât aproape jumătate din traficul acestora (44%) provine din browserul Safari.

În experiment, am comparat modul în care principalele valori ale companiei (tranzacții, venit, CPO) diferă atunci când sunt calculate pe baza datelor colectate folosind diferiți identificatori de utilizator: Google Analyticsclient_idșiowox.user_id.

Întrebarea cheie la care doream să răspundem a fost câte tranzacții se va schimba sursa de trafic. De ce este acest lucru important? Deoarece eficiența canalelor de publicitate este evaluată pe baza numărului de tranzacții pe sursă/mediu, iar pe baza acestei eficiențe, se iau decizii privind redistribuirea bugetului și se formează rapoarte pentru management.

Experimentul a arătat că utilizareaowox.user_ida redus procentul de utilizatori identificați incorect ca noi cu 12%. Aceasta înseamnă că, fără a utiliza streamingul OWOX pe server, sistemul de analiză ar fi identificat acești utilizatori ca noi, dar datorită OWOX BI, acești utilizatori au fost identificați ca revenind, reducând procentul de noi utilizatori. Pentru experiment, am analizat datele timp de o lună. Pe o perioadă mai lungă, reducerea numărului de utilizatori incorect identificați ar trebui să fie și mai mare.

Următoarea captură de ecran arată procentul de utilizatori identificați ca returnați (graficul de sus, dupăclient_id; graficul de jos, deowox.user_id).

Aceste grafice arată procentul de utilizatori recunoscuți ca „returnați”. Putem vedea că în primele șapte zile (în timp ce cookie-ul Safari este încă activ), procentul de utilizatori care revin este aproximativ același pentru ambele metode. Cu toate acestea, după șapte zile, diferența devine semnificativă. Datorităowox.user_id, este posibil să recunoașteți de două ori mai mulți utilizatori care revin în a opta zi și de șase ori mai mulți utilizatori care revin în a treizecea zi. 😎

Următoarea captură de ecran arată procentul de tranzacții pentru care sursa de trafic s-a schimbat datorită utilizăriiowox.user_id(pentru claritate, evaluarea a fost făcută folosind cele mai populare modele de atribuire First Click și Last Non-Direct Click).

De exemplu, dacă ne uităm la datele din 27 martie, putem observa că sursa de trafic s-a modificat pentru 12% dintre tranzacții (conform First Click) și 6,8% dintre tranzacții (conform LNDC). Aceasta înseamnă că de la început sursa a fost identificată incorect pentru aceste tranzacții. În consecință, canalele din care au venit efectiv aceste tranzacții au fost subevaluate. Acest lucru i-a determinat pe marketeri să facă concluzii incorecte și să aloce ineficient bugetul. Urmărirea pe partea serverului poate rezolva această problemă.

Acum să trecem la partea principală a experimentului și să vedem cum modificările proporției de utilizatori noi/returnați și sursa tranzacției afectează rata de conversie, venitul și CPO.

În tabelul de mai jos, putem vedea cum utilizarea urmăririi serverului OWOX BI reduce numărul de tranzacții cu o sursă de trafic directă/niciuna. Acest lucru se realizează prin realocarea acestor tranzacții către sursa/mediul lor adevărat.

De exemplu, să luăm datele pentru 6 aprilie. Putem observa că numărul tranzacțiilor cu (direct)/niciunul în acea zi a scăzut cu 33,33%. Aceste tranzacții au fost redistribuite printre alte combinații sursă/mediu: google/cpc a primit +12,5% tranzacții, twitter.com/social +50% tranzacții și așa mai departe.

Următorul tabel ne arată cum se redistribuie veniturile din tranzacții, care anterior aveau sursă/mediu drept direct/niciunul.

De exemplu, vedem că pe 6 aprilie, veniturile din tranzacții cu sursă/mediu de direct/niciuna au scăzut cu 32,78% puncte. Cu toate acestea, acest venit a fost distribuit între alte canale și surse. Acest lucru pare suspect, deoarece canalele reale care au adus venituri au fost subevaluate. Acum, nu numai că îl simțim intuitiv, ci și îl putem justifica cu cifre 😎.

De asemenea, am observat că pentru o anumită sursă/mediu, CPO a scăzut în mod previzibil. De ce? Pentru că ponderea tranzacțiilor din direct/niciuna a trecut în alte categorii surse/medii. Numărul de tranzacții (la numitor) la care trebuie împărțite cheltuielile pentru un anumit canal a crescut, rezultând o scădere a CPO. Pentru a spune în termeni de marketing, tranzacțiile care nu au fost contabilizate în Google Analytics au fost incluse în aceste categorii de sursă/medii, ceea ce indică faptul că eficiența lor reală este mai mare.

De exemplu, pe 31 martie, CPO pentru google/cpc a scăzut cu 8,77%:

CPO pentru bing/cpc a scăzut cu 12,5%:

CPO pentru Facebook/sociale plătite a scăzut cu 13,33%:

Datorită limitărilor asociate cu utilizarea cookie-urilor de la terți, ponderea de noi utilizatori și traficul direct/niciun este în creștere. Acest lucru complică semnificativ evaluarea canalelor de publicitate pentru marketeri.

Urmărirea serverului OWOX ajută la rezolvarea acestei probleme: reduce ponderea traficului direct/niciun cu 21% sau mai mult și redistribuie corect 30% sau mai multdin tranzacții și venituri către alte surse și canale. Datorită acestui fapt, echipa de marketing își poate îndeplini mai bine KPI-urile și își poate apăra mai rapid bugetul.