웹 분석, Analytics의 기여 모델

온라인 마케팅을 할 때 우리는 대개 같은 질문을 하게 됩니다. 예산을 어디에 투자해야 할까요? Google AdWords, 소셜 네트워크, SEO, 모든 옵션 중 가장 수익성이 높은 것은 무엇입니까? 그리고 우리는 항상 웹 분석에서 답을 찾기를 바랍니다.

문제는 우리가 항상 올바른 질문을 하지 않는다는 것입니다. 사실, 문제의 큰 부분은 다음과 같은 질문입니다.

가장 많은 전환을 가져온 채널은 무엇입니까?

뉴스레터인가요?

애드워즈? 소셜 네트워크? 블로그?

그리고 거기에서 우리는 더 많은 전환으로 이어지는 채널을 찾는 데에만 집중하고 있기 때문에 이미 재앙을 맞이하고 있습니다.

그러나 이러한 방식으로 사용 가능한 정보를 많이 남겨두고 구매 유입경로를 보다 적절하게 살펴보는 것을 잊어버립니다.

웹 분석과 관련된 알려진 문제

이 문제는 이미 여러 해 동안 Analytics에서 알려졌으므로 이제 전환 분석을 위한 다양한 기여 모델이 있습니다. 문제는 Analytics에서 이 정보를 몇 년 전까지만 해도 사용할 수 없었습니다.

이제 문제는 이 정보를 사용하거나 사용하지 않는 것입니다.

사용 가능한 보고서를 검토합니다.

첫 번째 단계는 목표를 만드는 것입니다.

측정을 잘하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 Analytics에서 목표를 만드는 것입니다.

그렇게 하려면 관리 메뉴 -> 속성 ->으로 이동하고 “ 보기 ”에서 목표를 클릭합니다.

이 화면에서 목표 생성 버튼 을 클릭해야 합니다.

화면에 설명된 단계에 따라 필요에 맞게 조정하여 목표를 생성해야 합니다. 목표를 만드는 것은 이 전체 프로세스의 첫 번째 단계일 뿐입니다.

그러나 목표가 없으면 아무것도 측정할 수 없으므로 의미 있는 목표를 설정해야 합니다.

획득 -> 채널 완전한 정보를 제공하지 않습니다!

제 생각에는 우리 사이트에 대한 보고서를 분석할 때 서두를 수 없습니다.

이것이 획득 -> 채널에서 볼 수 있는 것과 같은 보고서가 완전한 정보를 제공하지 않는 이유입니다.

그러나 다음과 같이 생각할 수 있습니다.

• 그러나 이 정보는 환상적입니다. 우리는 모든 트래픽을 출발지로 나눈 값을 가지고 있습니다.

이제 가장 많은 전환이 발생한 채널을 확인하고 전체 예산을 우승자에게 할당하기만 하면 됩니다.

• 쉬운!

실제로 동일한 Google Analytics 화면의 오른쪽에서 각 채널에 대한 정보와 함께 목표를 볼 수 있습니다.

따라서 각 채널에서 생성된 전환 수에 대한 정보가 있습니다.

그러나 물론 이 과정이 그리 쉽지는 않습니다. 다른 많은 변수가 작용합니다.

우리는 최고의 채널을 밀면 더 나은 결과를 얻을 수 있다고 생각하거나 다른 채널과의 작업을 중단하여 비용을 절감하고 동일한 결과를 얻을 수 있다고 생각할 수 있습니다.

천천히 합시다.

메뉴로 가자:

전환 – 다중 채널 전환 경로 – 개요

이 메뉴에서 더 흥미로운 정보를 볼 수 있기 때문에 변환이 완료될 때까지 실제로 어떤 일이 일어나는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 화면에 액세스하여 단일 채널을 선택하면 추가 정보가 표시됩니다.

새로운 것은 없으며 각 채널별 전환율 데이터와 채널 볼륨의 그래픽 표현.

하지만 두 개의 채널을 선택하면 어떻게 될까요?

그건 다른 문제입니다.

여기에서 우리는 이미 채널 사이에 존재하는 관계를 엿보기 시작했습니다.

두 세트의 교차점에는 두 채널과 상호작용한 전환이 있습니다.

즉, 전환을 위해 유기적 검색과 직접 채널을 거친 고객입니다. 20 %의 사소하지 않은 볼륨.

이제 우리는 이전에 정의된 목표를 달성하기 위해 함께 작동하기 때문에 채널 간에 특정 관계가 있는 방법을 보기 시작했습니다.

하지만 아직 그게 다가 아닙니다!

더 많은 정보를 찾지 않았다면 그것들이 관련되어 있다는 것만 보게 될 것입니다.

그러나 우리는 더 많이 이해하고 싶습니다.

같은 메뉴에 있지는 않지만 제 생각에는 전환 분석의 다음 단계는 다음과 같습니다.

전환 – 할당 – 모델 비교 도구

그다지 매력적이지 않은 이름.

그러나 이 이름 뒤에 무엇을 찾을 수 있습니까?

이 화면에 액세스하면 추가 정보가 표시됩니다.

사용 중인 모델은 이 채널의 마지막 상호작용을 고려하여 각 채널의 전환율 이상도 이하도 아닌 마지막 상호작용입니다.

즉, 자연 검색에서는 Google에서 키워드를 검색하고, 우리 페이지를 찾고, 전환 프로세스를 완료한 사용자를 볼 수 있습니다.

따라서 직접 채널과 유기 채널의 가중치가 비슷함을 알 수 있습니다.

이 점에 유의하십시오.

그런데 우리는 전에 겹치는 채널이 있다는 것을 보지 못했습니까? 이 정보는 어디에 있습니까?

좋은 질문!

이를 위해 상단에서 구성해야 합니다.

다음과 같이 구성했습니다.

• 첫 번째 단계에서 첫 번째 상호 작용
• 그 다음에
• 두 번째 단계에서 마지막 상호작용

따라서 잠재 고객과 첫 번째 접촉을 생성하는 채널과 판매를 마감하는 채널을 볼 수 있으므로 더 많은 정보를 볼 수 있습니다.

이렇게 하면 잠재 고객을 찾는 데 도움이 되는 채널을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 그들 없이는 첫 번째 접촉이 일어나지 않기 때문에 나는 그들을 매우 소중하게 생각합니다.

그럼에도 불구하고 우리는 거래를 성사시키기 위해 다른 채널을 사용했습니다.

Analytics가 제공하는 정보를 살펴보겠습니다.

보고서를 분석함으로써 우리는 내가 의미하는 바를 정확히 알 수 있습니다.

조금 더 위로 올라가면 자연 검색과 직접 트래픽의 전환율이 비슷하다는 것을 알 수 있습니다.

그러나 이제 우리는 이것을 더 분명하게 봅니다. 자연 검색은 첫 번째 연락 채널로 매우 잘 작동하고 있으며 판매를 마감하는 다른 채널도 있습니다. 예를 들어, 직접 트래픽은 판매를 마감하는 데 훨씬 효과적입니다.

이 정보는 유입경로를 보다 글로벌하게 볼 수 있기 때문에 어디에 투자할지 더 잘 결정하는 데 도움이 됩니다.

특정 캠페인을 비교할 수도 있습니다!

예, 우리가 만든 링크에 라벨을 잘 붙이면 특정 캠페인에 대한 정보도 얻을 수 있습니다.

그렇게 하려면 캠페인 옵션만 선택하면 됩니다.

그렇게 하면 많은 추가 정보를 볼 수 있습니다.

• 블로그 뉴스레터는 107번의 전환을 완료했습니다. 별로 없어 보이지만
• 358개의 전환을 시작한 것을 보면 훨씬 좋아 보입니다!

실제로 채널은 전환량의 70%를 잃기 때문에 실제로는 잘 되고 있는데도 작동하지 않는 것처럼 보일 수 있습니다.

예를 들어 배너 캠페인에 비용을 지불하기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 그러나 보고서를 검토할 때 전환이 완료되지 않았음을 알 수 있습니다.

당신은 아마 캠페인이 나쁜 생각이라고 생각할 것입니다.

그러나 이 캠페인에서 발생한 전환을 살펴보면 여러 전환을 시작하는 데 도움이 되었기 때문에 투자가 그렇게 나쁘지 않았다는 것을 알 수 있습니다.

다양한 기여 모델을 통해 마케팅 전략에 가장 적합한 채널을 결정할 수 있는 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

그러나 여기에서는 변환을 시작하는 채널과 변환을 완료하는 채널의 두 단계로 계속 정보를 볼 수 있습니다. 이런 식으로 보면 전환 유입경로가 두 단계만 있다고 생각할 수 있습니다.

• 그리고 그것은 사실이 아닙니다!

메뉴에서 변환을 완료하는 데 필요한 연락처 수를 확인해야 합니다.

전환 – 다중 채널 전환 경로 – 상호작용 경로

이 패널에서는 잠재 고객이 전환하도록 영향을 미치는 횟수를 확인할 수 있습니다.

Mailrelay의 경우는 시장에서 가장 큰 무료 계정이 있기 때문에 많은 사람들이 매우 긴 유입경로를 거치지 않거나 많은 상호 작용 없이 이메일 마케팅 소프트웨어를 테스트하기 때문에 약간 다릅니다.

그럼에도 불구하고 첫 번째 접촉에서 51%의 전환이 발생했으며, 이는 랜딩 페이지를 방문하는 사람들의 거의 절반입니다. 그러나 약 50%는 즉시 전환되지 않습니다. 이러한 사용자가 당사의 이메일 마케팅 소프트웨어를 사용하도록 설득하려면 2명 이상의 연락처가 필요합니다.

여기에서 이미 깔때기의 기간에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

그리고 실제로 시간 지연, 즉 잠재 고객이 소프트웨어 계정을 만들기 전에 생각해야 하는 시간을 볼 수 있습니다.

전환 – 다중 채널 전환 경로 – 소요 시간

이것은 의사 결정에서 구매까지 프로세스가 얼마나 오래 지속되는지 알 수 있는 또 다른 매우 유용한 정보입니다.

이 경우 위에서 설명한 이유로 판매 유입경로가 거의 지속되지 않는다는 것을 알 수 있습니다.

그러나 잠재 고객이 결정을 내리는 데 더 많은 시간, 더 많은 시간, 더 많은 접촉이 필요한 경우가 있을 수 있습니다.

요컨대, 우리는 지금까지 보았습니다:

1.- 일반적으로 둘 이상의 채널이 변환 프로세스에 참여합니다.

2.- 각 채널이 어떻게 기여하고 있는지 알고 싶다면 다른 기여 방법으로 전환을 분석해야 합니다.

3.- 컨택 수와 전환 깔때기의 길이.

이 모든 정보는 웹 분석 작업에 매우 중요하며 당사의 디지털 마케팅 전략에 어떤 일이 일어나고 있는지 더 잘 이해합니다.

그리고 우리는 여전히 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

우리가 보았듯이 전환 퍼널은 여러 연락처로 구성될 수 있습니다. 지금까지는 시작 위치와 종료 위치만 보았지만 이제 더 살펴보겠습니다.

전환 – 다중 채널 전환 경로 – 주요 전환 경로

이 메뉴에서 고객이 전환을 완료할 때까지 거쳐야 하는 단계와 이 과정에서 지원하기 위해 어떤 채널이 작동하는지 확인할 수 있습니다.

애널리틱스에서 가장 유용한 메뉴 중 하나인 것 같지만, 좀 더 자세한 연구가 필요한 메뉴이기도 하다.

여기에서 매우 짧은 경로를 볼 수 있습니다.

우리의 경우 자연 검색으로 첫 번째 접촉과 직접 채널을 통해 전환이 완료되는 두 단계 만에 전환이 완료되었습니다.

우리가 전에 이것에 대해 이야기했던 것을 기억하십니까?

우리는 이미 두 채널 간의 관계를 보았고 이제 모든 것이 더 명확하고 명확해졌습니다.

더 복잡한 경로도 볼 수 있습니다.

그리고 훨씬 더 복잡한 경로:

여기에서 다양한 채널이 상호 작용하는 방식을 더 명확하게 볼 수 있습니다. 맞죠?

이제 전환에서 각 채널의 관련성을 분석하고 평가하여 마케팅 전략의 효과를 유지하거나 개선하기 위해 어디에 투자해야 하는지 파악해야 합니다.

쉽지는 않지만 적어도 웹 분석을 사용하여 이를 수행할 수 있는 정보가 있습니다.

이 정보가 도움이 되길 바랍니다!

캠페인, 전환 유입경로, 다양한 전환 채널과 투자의 관계를 분석할 때!

댓글 잊지 마세요!