Szczoteczki kontra łyżeczki - Michał Madura - TechKlub Kraków
Janusz kontra maszyny w filmie pt. "Ostatnia Atrybucja" #e-biznes festiwal 2017
-
Upload
karol-dziedzic -
Category
Marketing
-
view
600 -
download
1
Transcript of Janusz kontra maszyny w filmie pt. "Ostatnia Atrybucja" #e-biznes festiwal 2017
Niech Atrybucja Ci służy!
Karol Dziedzic Google Certified Trainer, Socjomania
Janusz kontra maszyny w filmie pt.
Ostatnia Atrybucja
TRAILER
JEDEN JANUSZ
JEDNA DECYZJA
Ogarnę te analitixy sam bo chyba mnie
kiwają!
JEDNO PRAGNIENIE
Muszę się dowiedzieć ile na tym realnie
zarabiam!
CZY JESTEŚCIE GOTOWI NA AKCJĘ?
Gdzie mój raport za ostatnią kampanię?!
Andrzej użyj jakiegoś szablonu z Data
Studio i podeślij do Janusza
WIĘCEJ AKCJI
Tu są tylko dane o kliknięciach
i wyświetleniach!
Andrzej nie podpiąłeś żadnej konwersji
w Analytics?!
Spokojnie Mieciu, coś zaczarujemy
w raportach
TEJ JESIENI
JEDEN JANUSZ
WIELE SPOSOBÓW LICZENIA ROAS
W OSTATECZNYM STARCIU
OSTATNIA ATRYBUCJA
Rozłóżmy to na czynniki pierwsze
Skorzystaj z danych na koncie demonstracyjnym Google Analytics
http://bit.ly/DEMOGA
Ustaw poprawną datę
Sprawdź efektywność źródła google / cpc
Sprawdź efektywność źródła google / cpc
Sprawdź ścieżki wielokanałowe
Sprawdź ścieżki wielokanałowe
Sprawdź konwersje wspomagane
Sprawdź konwersje wspomagane
Sprawdź konwersje wspomagane
Sumować ???
Porównanie modeli atrybucji
Porównanie modeli atrybucji
Policzmy to na kolanie
Zestawienie modeli atrybucji
Metoda Zwrot z inwestycji w $ Różnica od danych z Pozyskiwanie
Konwersje wspomagane 22 118,4 128,87%
Raport pozyskiwanie 17163,66 100,00%
Ostatnie kliknięcie AdWords 20372,75 118,70%
Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie 14411,04 83,96%
Pierwsza interakcja 15644,73 91,15%
Uwzględnienie pozycji 13418,6 78,18%
Ostatnia interakcja 11653,3 67,90%
Rozkład czasowy 13003,94 75,76%
Rozkład liniowy 13384,11 77,98%
Dla przypomnienia (ścieżki wielokanałowe)
Ścieżki wielokanałowe z grupowaniem kanałów
91% konwersji z udziałem źródła
google / cpc miało miejsce, kiedy ten
kanał rozpoczynał ścieżkę zakupową
Na głównych ścieżkach dodatkowo
występowało źródło direct
(któremu nie przypisujemy wartości)
oraz organic (na frazy brandowe),
które w tym przypadku również pomijamy
Podsumowanie
Metoda Zwrot z inwestycji w $ Różnica od danych z Pozyskiwanie
Konwersje wspomagane 22 118,4 128,87%
Raport pozyskiwanie 17163,66 100,00%
Ostatnie kliknięcie AdWords 20372,75 118,70%
Ostatnie kliknięcie niebepośrednie 14411,04 83,96%
Pierwsza interakcja 15644,73 91,15%
Uwzględnienie pozycji 13418,6 78,18%
Ostatnia interakcja 11653,3 67,90%
Rozkład czasowy 13003,94 75,76%
Rozkład liniowy 13384,11 77,98%
Który model wybrać w innych przypadkach?!
To zależy KTO KOMU raportuje ;)
#takabranża
METODA NR 1 (na Janusza)
Urzekła mnie Twoja historia, ale zostaje przy danych z raportu pozyskiwanie
METODA NR 2 (na agencję)
Wybierz ten model, gdzie kanał reklamowy, za który jesteśmy odpowiedzialni
ma największy ROAS
METODA NR 3 (na książkę)
Ostatnie kliknięcie Jeśli użytkownicy konwertują bez
porównywania (krótka ścieżka zakupowa)
Pierwsze kliknięcie Kiedy najważniejsze jest dla Ciebie
budowanie marki odpowiednim kanałem, lub korzystasz z jednego
głównego kanału reklamowego
Model liniowy Kiedy każdy styk z klientem jest dla Ciebie ważny
(długi proces konwersji w którym support odgrywa ważną rolę oraz wiele różnorodnych
kanałów reklamowych)
Rozkład czasowy Kiedy chcesz przypisać większy
udział źródle, które było jak najbliżej konwersji
Uwzględnienie pozycji Kiedy chcesz przypisać większy udział źródłom na poczatku i końcu ścieżki
(np. kampanii zasięgowa i remarketingowej)
Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie Technicznie ruch bezpośredni nie jest kanałem, więc go ignorujesz
(last click bez źródła direct)
Ostatnie kliknięcie AdWords Kiedy chcesz zrozumieć rolę
kampanii AdWords w ścieżkach konwersji
(lub wykazać większy ROAS :) )
METODA NR 4 (na logikę)
Skreślamy skrajności i wybieramy model
z środkowymi wartościami
METODA NR 5 (na analityka)
Budujemy własny model atrybucji!
Własny model atrybucji
Pożyczony model atrybucji
OSTATECZNE STARCIE
Taksówkarz kontra autonomiczny Uber
VS
Co robi różnicę?
#machinelearning
No dobra, ale ile to kosztuje?
=
=
TAK Machine Learning TAK
n/a Przyspieszenie do 100 km/h 2,5 s
TAKModelowanie Atrybucji
w oparciu o daneNIE
20 miliardów Max ilość użytkowników 7
150000 $ Koszt 150000 $
#smutnyjanusz
=
=
=
#wesołyjanusz
http://bit.ly/AttributionBETA
Gdzie to można wykorzystać?
Integracja z AdWords
+
A tak tu i teraz?
Ponad 600 konwersji i 15000 kliknięć
w ciągu ostatnich 30 dni
O czym musisz pamiętać?
Checklista
Zadbaj o poprawne wdrożenie Google Analytics
Checklista
Zadbaj o poprawne wdrożenie Google Analytics
Pamiętaj o wykluczeniu odpowiednich domen odsyłających
Checklista
Zadbaj o poprawne wdrożenie Google Analytics
Pamiętaj o wykluczeniu odpowiednich domen odsyłających
Zastosuj cross-domain tracking, gdzie jest to potrzebne
Checklista
Zadbaj o poprawne wdrożenie Google Analytics
Pamiętaj o wykluczeniu odpowiednich domen odsyłających
Zastosuj cross-domain tracking, gdzie jest to potrzebne
Obowiązkowo taguj w odpowiednim schemacie wszystkie
źródła poza AdWords
Checklista
Zadbaj o poprawne wdrożenie Google Analytics
Pamiętaj o wykluczeniu odpowiednich domen odsyłających
Zastosuj cross-domain tracking, gdzie jest to potrzebne
Obowiązkowo taguj w odpowiednim schemacie wszystkie
źródła poza AdWords
Stosuj grupowanie kanałów
Wstrzykiwanie danych o kosztach z innych źródeł
Dodatkowe elementy do wdrożenia
Wstrzykiwanie danych o kosztach z innych źródeł
Wykluczanie niedokończonych transakcji
Dodatkowe elementy do wdrożenia
Dodatkowe elementy do wdrożenia
Wstrzykiwanie danych o kosztach z innych źródeł
Wykluczanie niedokończonych transakcji
Wdrożenie User-ID pod kątem cross-device
NAPISY KOŃCOWE
Zawsze bądź sceptyczny/a w stosunku do danych.
Sprawdź wszystko 3 razy
Nie bój się automatyzacji. Ona pracuje, kiedy Ty śpisz ;)
Pewnie i tak już z niej korzystasz!
Universal app campaign
Smart display campaign
365 * 1,01 > 365 * 0,99
Avinash Kaushik
@Marketing Festival 2017
Machine Learning
Google Analytics App
Mamy pytanie z
publiczności.
„Co dalej Avinash?!”Zacznijcie się uczyć
Pythona!
Trochę materiałów
Wolisz czytać? Książka o atrybucji:
http://bit.ly/KsiazkaOAtrybucji
Wolisz pooglądać? Wideo Google Attribution
http://bit.ly/VideoOGoogleAttribution
Serio chce Ci się uczyć Pythona?
http://bit.ly/PythonMaterialy
Wsparcie z Google Analytics | AdWords | Tag Manager by Dziedzic
https://www.facebook.com/groups/119198165194533/
Możesz być Januszem
i dawać radę w modelowaniu
atrybucji!
linkedin.com/in/karoldziedzic
fb.com/k.w.dziedzic
Dziękuję!
Karol DziedzicGoogle Certified Trainer @Socjomania