Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Michał Laskowski 2013r.
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Statystyki ruchu
Ilość wizyt 20 000 Unikalni użytkownicy (UU) 18 000
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Brak poprawnej identyfikacji UU
częstotliwość odwiedzin
nowi / powracający użytkownicy
czas do ponownych odwiedzin
całkowity czas odwiedzin / UU
źródło: flickr.com
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Google Universal Analytics
źródło: analytics.blogspot.com
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Funkcje
poprawna identyfikacja użytkowników
śledzenie wielu urządzeń
wieloplatformowość (wiele domen)
zaawansowane śledzenie konwersji
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Ilość wizyt 20 000 Unikalni użytkownicy (UU) 13 000
Statystyki ruchu z Universal Analytics
+ możliwość analizy przepływu użytkowników
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Charakterystyka wielokanałowości
Który kanał odpowiada za sprzedaż?
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Konwersja wielokanałowa
źródło: analytics.blogspot.com
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Modele mierzenia ścieżek wielokanałowych
1. Ostatnie kliknięcie 2. Ostatnie zidentyfikowane źródło ruchu 3. Ostatnie wizyta z AdWords 4. Pierwsza wizyta 5. Model proporcjonalny 6. Model zmienny w czasie 7. Model pierwszego i ostatniego kliknięcia
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
1. Ostatnie kliknięcie
Bardzo krótki proces decyzyjny np. FMCG, zakupy spontaniczne.
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
2. Ostatnie zidentyfikowane źródło ruchu
Kampania, która była bodźcem dla konwersji. Analiza klientów już pozyskanych.
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
3. Ostatnia wizyta z AdWords
Analiza skuteczności kampanii linków sponsorowanych Adwords
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
4. Pierwsza wizyta
Analiza działań wizerunkowych, źródła nowych użytkowników.
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
5. Model proporcjonalny
Gdy nie ma uzasadnienia dla innego modelu, gdy niska lojalność klientów
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
6. Model zmienny w czasie
Odróżnia czas poszukiwać od czasu podejmowania decyzji zakupowych
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
7. Model pierwszego i ostatniego kliknięcia
Gdy istotnie jest pierwsze wrażenie i ostateczny bodziec zakupowy
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
Dziękuję
Google Universal Analytics
Wielokanałowa identyfikacja użytkowników na platformach e-commerce
http://www. facebook.com/laskowski.michal !http://www. linkedin.com/in/laskowskimichal
http://www.youtube.com/MichalLaskowskiEDU
Top Related