Google Analytics 4 powinien wywołać reorganizację i recenzje agencji

Do tej pory możesz już wiedzieć, że GA4 działa na różnych platformach, korzysta z modelu danych opartego na zdarzeniach, aby dostarczać pomiary zorientowane na użytkownika i nie opiera się wyłącznie na plikach cookie.

Rozumiesz, że GA4 wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania wyrafinowanych analiz predykcyjnych dotyczących zachowań i konwersji użytkowników, tworzenia nowych odbiorców użytkowników, którzy prawdopodobnie dokonają zakupu lub rezygnacji, oraz automatycznego przedstawiania krytycznych informacji w celu poprawy marketingu.

Może już zacząłeś jak najszybciej przechodzić na GA4, aby tworzyć niezbędne dane historyczne, zanim Universal Analytics (UA) przestanie przetwarzać nowe działania 1 lipca 2023 r., a UA 360 przestanie przetwarzać nowe działania 1 października 2023 r. .

Wiele osób może błędnie sądzić, że mają dobry koralik na rzeczach.

Cóż, byłem w Pubcon Las Vegas 14 listopada 2005 r., kiedy firma Google ogłosiła, że ​​oprogramowanie Urchin, które nabyło w kwietniu tego roku, zmienia nazwę na Google Analytics. Tak, byłem w pokoju, w którym to się stało.

Stałem obok jednego z moich klientów, Johna Marshalla, dyrektora generalnego ClickTracks Analytics, który oferował szereg konkurencyjnych rozwiązań kosztujących 495, 1195 USD lub 3495 USD.

Wtedy oboje usłyszeliśmy, że podstawowa wersja Google Analytics po raz pierwszy była bezpłatna.

Wiem więc trochę o wpływie nowych wersji usługi analityki internetowej Google.

Dowiedziałem się też, że nie trzeba czekać, aż uczenie maszynowe wygeneruje wyrafinowane przewidywania dotyczące kilku „zdarzeń”, które przyjęcie GA4 prawdopodobnie wywoła w Twojej organizacji lub klientach w ciągu najbliższych 14 miesięcy.

Jedna to reorganizacja. Drugi to recenzja agencji.

Reorg

Zespół „analityki internetowej” nadal zasiada w dziale IT w zdecydowanie zbyt wielu organizacjach.

Czemu?

Ponieważ zespół został pierwotnie utworzony w 1995 roku, kiedy analityka internetowa oznaczała serwery, pliki dziennika i złożony ręcznie pisany kod do analizowania plików dziennika i wysyłania raportów.

Tak więc umieszczenie ich w dziale IT miało wtedy sens.

Jednak gromadzenie, przechowywanie i przetwarzanie danych zostało przeniesione do chmury (obsługiwanej przez dostawcę usług aplikacyjnych, a nie przez firmę).

Wyeliminowało to potrzebę utrzymywania zespołów IT zajmujących się analityką internetową, z wyjątkiem być może aktualizacji kodów pomiarowych i powiązanych fragmentów kodu, zwanych zbiorczo „tagami” w Twojej witrynie lub aplikacji mobilnej.

Ponadto sama witryna przekształciła się z „broszury” w pierwszych dniach w coraz bardziej integralną część Twojej firmy – zarówno online, jak i offline.

Nic nie podkreśla tej zmiany bardziej niż fakt, że nie liczymy już liczby żądań klientów (lub trafień) wysyłanych do serwera sieciowego, tak jak to zrobili pokolenie temu.

Z powodu tych trendów zespół „analityków cyfrowych” nie należy już do IT.

Gdzie to należy?

Cóż, zadaj sobie trzy pytania:

Kto korzysta z analityki?

Marketing (nie IT) musi widzieć ujednoliconą podróż klientów w swoich witrynach i aplikacjach.

Marketing (nie IT) musi wykorzystywać technologię uczenia maszynowego Google do powierzchni i przewidywać nowe spostrzeżenia.

A marketing (nie IT) musi nadążać za zmieniającymi się potrzebami i oczekiwaniami klientów.

Kto kieruje wdrożeniem?

Marketing (nie IT) musi zdecydować, które polecane zdarzenia dodać, jakich odbiorców użyć i które zdarzenia oznaczyć jako konwersje.

Marketing (nie dział IT) musi zdecydować, jakie skojarzone wartości pieniężne należy wykorzystać do mikrokonwersji, stworzyć niestandardowe statystyki i zastosować anomalie.

A marketing (nie IT) powinien decydować, które inne platformy, takie jak Google Ads, Search Console i Salesforce Marketing Cloud, zintegrować z GA4.

Kto jest właścicielem raportów?

Marketing (nie IT) musi zwiększać sprzedaż lub instalacje aplikacji, generować potencjalnych klientów lub łączyć zaangażowanie klientów online i offline.

Dlatego marketing (nie IT) musi wykorzystywać atrybucję opartą na danych, aby analizować pełny wpływ swoich najnowszych kampanii i trwających programów na ścieżkę klienta.

Marketing (nie IT) musi wyeksportować tę analizę do Google Ads i narzędzi multimedialnych Google Marketing Platform, aby zoptymalizować te kampanie i programy.

Dlatego analityka cyfrowa należy do marketingu – i jest tam od ponad 10 lat.

Ale bezwładność jest potężną siłą – a większość ludzi nienawidzi reorgingu – co wyjaśnia, dlaczego zbyt wiele organizacji niechętnie przenosi swój zespół analityków z IT do marketingu.

Dlaczego więc myślę, że GA4 będzie siłą, której nie można się oprzeć, aby pokonać ten nieruchomy obiekt?

Cóż, jedną z funkcji, o których już słyszałeś, jest Analiza Analytics , która wykorzystuje uczenie maszynowe i warunki, które musisz skonfigurować, aby pomóc Ci zrozumieć dane GA4 i działać na ich podstawie.

Jedną z technik statystycznych wykorzystywanych przez Analitykę jest wykrywanie anomalii .

Korzystając z danych historycznych, Analytics Intelligence „uczy się”, jak przewidywać wartość metryk dla bieżącego okresu i oznacza wszelkie punkty danych jako anomalie, jeśli ich rzeczywista wartość wykracza poza „wiarygodny” przedział.

W celu wykrycia anomalii tygodniowych okres szkolenia dla uczenia maszynowego GA4 wynosi 32 tygodnie.

W celu wykrycia anomalii dobowych okres szkolenia wynosi 90 dni. A do wykrywania anomalii godzinowych okres szkolenia wynosi dwa tygodnie.

Innymi słowy, gdzieś od 2 do 32 tygodni po skonfigurowaniu GA4 i rozpoczęciu zbierania danych systemy uczące się Analytics Intelligence będą wystarczająco przeszkolone, aby analizować Twoje dane i przewidywać przyszłe działania, które mogą podjąć Twoi użytkownicy końcowi.

Wtedy marketerzy zaczną widzieć „Wglądy” na swojej stronie głównej GA4.

Te statystyki pokażą nietypowe zmiany, pojawiające się trendy i inne anomalie dotyczące Twojej witryny lub aplikacji.

Wyświetlenie konkretnych informacji może pomóc w szybkim zidentyfikowaniu zmian danych, które wymagają dalszej analizy i podjęcia działań.

Wtedy dział marketingu zacznie „wariować”, jeśli dział IT nie odpowie na pilne prośby o „pomoc” w ciągu tygodnia, dnia, a nawet godziny.

I właśnie wtedy uzasadnienie biznesowe przeniesienia zespołu analityków z działu IT do marketingu nagle stanie się oparte na danych.

Dlaczego ten scenariusz prawdopodobnie rozprzestrzeni się w organizacjach na całym świecie w ciągu najbliższych 14 miesięcy?

Cóż, pierwsi użytkownicy GA4 zgłosili już korzyści płynące z uzyskania pełnego obrazu cyklu życia swoich klientów za pomocą modelu pomiarowego opartego na zdarzeniach, który nie jest podzielony według platformy ani zorganizowany w niezależne sesje.

Twierdzę, że te same korzyści są dostępne dla organizacji, która nie jest podzielona na działy lub zorganizowana w niezależne silosy.

Na przykład Gymshark, marka odzieży i akcesoriów fitness z siedzibą w Wielkiej Brytanii, wykorzystała GA4 do zrozumienia swoich klientów w różnych punktach styku na swojej stronie internetowej i w aplikacji.

Dzięki temu zespół Gymshark mógł zobaczyć, jak użytkownicy przechodzili przez ścieżkę zakupu. W rezultacie zmniejszyli liczbę porzucanych użytkowników o 9%, zwiększyli klikalność strony produktu o 5% i skrócili czas poświęcony na analizę ścieżki użytkownika o 30%.

Aha, i organizacje non-profit mogą również skorzystać z oglądania podróży użytkownika od końca do końca.

Na przykład 412 Food Rescue, organizacja non-profit z siedzibą w Pittsburghu, musiała zrekrutować więcej wolontariuszy do dostarczania żywności od sprzedawców detalicznych osobom doświadczającym braku bezpieczeństwa żywnościowego.

Zautomatyzowane wglądy w GA4 pokazały zespołowi, że weekendy są nieco wolniejsze pod względem wolontariuszy i zaangażowania, więc dostosowali kampanie w mediach społecznościowych, które przyciągały ruch do ich witryny.

I skrócili czas raportowania o 50%, co uwolniło ich i tak już ograniczony personel, aby zwiększyć swój wpływ na społeczność i rozszerzyć się na nowe miasta.

Obejrzyj film „Google Analytics: 412 Food Rescue Case Study”, który został przesłany do YouTube 24 marca 2021 r., aby usłyszeć, jak zespół opowiada swoją historię własnymi słowami.

To prowadzi nas do drugiego „zdarzenia”, które GA4 może wywołać dla Twojej organizacji lub klientów: przeglądu agencji.

Przegląd agencji

Teraz niektóre duże agencje reklamowe korzystały z Google Analytics z usługami reklamowymi DoubleClick, które Google przejęło w marcu 2008 r., jeszcze przed uruchomieniem Google Marketing Platform 24 lipca 2018 r.

Powinni więc bez większych trudności przetrwać burzę wywołaną przejściem do GA4.

Jednak wiele innych agencji reklamowych będzie musiało zorganizować spotkanie „wszystkimi rękami”, aby dowiedzieć się, jak utrzymać klienta, który właśnie skonfigurował swoją usługę GA4 i zaczął rejestrować zdarzenia konwersji wyświetleń w sieci (EVC) YouTube.

W tym celu klient:

• Połączył swoją usługę z Google Ads, aby udostępnić internetowe EVC YouTube w swoich raportach GA4.
• Aktywowano Google Signals, aby zobaczyć konwersje od użytkowników zalogowanych na swoje konta Google.

Teraz oczekują, że ich agencja pomoże im zrobić to, co zrobił Harmoney.

Kim jest Harmoney?

To internetowa platforma pożyczek osobistych z siedzibą w Nowej Zelandii.

Co oni zrobili? Wykorzystali YouTube do budowania świadomości marki wśród docelowych odbiorców w Australii.

Skąd Harmoney wie, że to zrobili?

Cóż, użyli GA4 do pomiaru EVC po tym, jak ich docelowi odbiorcy obejrzeli ich reklamy w YouTube.

Umożliwiło im to bezpośrednie skorelowanie wzrostu liczby wyświetleń marki z inwestycją, mierząc konwersje po wyświetleniu angażujące z reklam w YouTube, które często występują w aplikacjach mobilnych.

A co, jeśli klient poprosi Twoją agencję o nowe reklamy kierowane na jednego z jego „odbiorców z prognozy”.

Załóżmy na przykład, że Twój klient zgromadził grupę odbiorców „prawdopodobnych kupujących w ciągu 7 dni”, która obejmuje użytkowników, którzy prawdopodobnie dokonają zakupu w ciągu następnych siedmiu dni.

Teraz zakładają, że Twoja agencja może im pomóc zrobić to, co zrobił McDonald's Hong Kong.

Umm, co to było?

Cóż, McDonald's Hong Kong osiągnął swój cel, jakim było zwiększenie liczby zamówień mobilnych przy użyciu predykcyjnej grupy odbiorców „prawdopodobnych” 7-dniowych nabywców”. Wyeksportowali go do Google Ads i ponad sześciokrotnie zwiększyli zamówienia na aplikacje.

Zauważyli również 2,3 razy wyższy zwrot z inwestycji, 5,6-krotny wzrost przychodów i 63% redukcję kosztu działania.

Inny klient może też chcieć, aby Twoja agencja utworzyła kampanię remarketingową, aby ponownie zaangażować użytkowników na podstawie ich zachowania w ich witrynie lub aplikacji.

Co zrobi Twoja agencja, gdy otrzyma listę remarketingową „Sugerowanych odbiorców”, która może obejmować:

• Achievers (np. użytkownicy osiągają kluczowe kamienie milowe, takie jak przeczytanie określonej liczby artykułów).
• Użytkownicy podlegający rozliczeniu.
• Osoby porzucające koszyk.
• Przystawki do kasy.
• Poszukiwacze przedmiotów.
• Osoby przeglądające elementy.
• Wskazówki.
• Zarejestrowani Użytkownicy.
• Poszukiwacze.
• Serpentyny.
• Najlepsi gracze.
• Najlepsi strzelcy.
• Osoby, które porzuciły samouczek.
• Osoby kończące samouczek.
• Uzupełniacze wideo.
• Startery wideo.
• Użytkownicy listy życzeń.

Hej, nie możesz tego zmyślać.

Więc, co zrobisz?

Cóż, moje naukowe przypuszczenie jest takie, że twoja agencja będzie zachowywać się jak łabędź, z gracją sunąc po jeziorze – podczas gdy wściekle wiosłuje pod powierzchnią wody.

Jeśli jednak nie przekonasz wszystkich w swojej agencji, że GA4 zasadniczo zmieni oczekiwania klientów dotyczące tego, co agencje reklamowe powinny być w stanie zrobić, prawdopodobnie stracisz tych klientów.

Chyba nie wiesz, czego oczekują klienci od Twojej agencji reklamowej, prawda?

Czekaj. To było na Final Jeopardy! Ostatnia noc.

Mayim Bialik powiedział… klienci oczekują teraz, że ich agencje reklamowe będą mogły korzystać z interfejsu Google Marketing Platform, aby wykorzystać to, co może zapewnić backend platformy (część wcześniej znana jako Google Analytics)… która obejmuje teraz pomiary w sieci YouTube Wydarzenia EVC, generowanie przewidywanych odbiorców i tworzenie sugerowanych odbiorców.

Nie zdziw się więc, gdy Twój klient ogłosi recenzję agencji.

A nawet jeśli Twoja agencja zostanie zaproszona do udziału w konkursie, nie oczekuj, że pozostaniesz przy tym koncie – chyba że wiesz, jak pokonać niektóre duże agencje reklamowe korzystające z Google Marketing Platform od marca 2008 roku.

Tak więc w przypadku nieuniknionego przeglądu agencji, który zostanie wywołany przez GA4, sugeruję zorganizowanie prezentacji w taki sposób, aby uwzględnić pięć najlepszych praktyk, które DoubleClick nazywało kiedyś „reklamą zautomatyzowaną”, a teraz Google nazywa „najnowszymi postępami w uczeniu maszynowym danych - kreatywność napędzana”.

Jeśli jeszcze nie znasz tych pięciu najlepszych praktyk, są to:

• Organizuj statystyki odbiorców : agreguj źródła danych — w tym dane GA4, dane offline, dane CRM, dane ankietowe lub dane innych firm — aby uzyskać kompleksowy widok odbiorców.
• Projektuj przekonujące kreacje : Google zachęca marketerów do „opracowania ogólnego planu kampanii i jak najwcześniejszego dostosowania zespołów kreatywnych, analitycznych i medialnych. Pozwala to zespołowi kreatywnemu na odpowiednie dopasowanie komunikatów do różnych kanałów i urządzeń; ułatwi to również zapewnienie, że zasoby kreatywne będą mogły z nimi współpracować”.
• Korzystaj ze zintegrowanej technologii : znajdź odpowiedniego partnera do zautomatyzowanego kupowania. Na przykład w Katalogu Partnerów Google znajdziesz 2424 potencjalnych partnerów.
• Docieraj do odbiorców na różnych ekranach : według eMarketer oczekuje się, że amerykańscy reklamodawcy wydadzą 62,96 miliarda dolarów na zautomatyzowane wideo cyfrowe w 2022 r., w porównaniu z 52,17 miliarda dolarów w 2021 r. A telefon komórkowy stanowi dwie trzecie programowej reklamy wideo, ale jego udział spada wraz z dostępem do telewizji (CTV) zarabia więcej reklam.
• Mierz wpływ : użyj GA4 do pomiaru EVC po tym, jak Twoi docelowi odbiorcy obejrzą Twoje reklamy w YouTube, zwiększ zamówienia na urządzenia mobilne, korzystając z przewidywanej grupy odbiorców „prawdopodobnie 7-dniowych kupujących”, a na koniec przekieruj do „Sugerowanych odbiorców”.

Obecnie niektóre duże agencje reklamowe mają większe doświadczenie w korzystaniu ze zintegrowanej technologii i docieraniu do odbiorców na różnych ekranach.

Dlatego przed sprawdzeniem agencji może być konieczne znalezienie odpowiedniego partnera do zautomatyzowanego kupowania.

Ale nawet duże agencje reklamowe wciąż uczą się o GA4, tak jak Ty.

Twierdzę więc, że powinieneś być w stanie utrzymać się na swoim miejscu podczas organizowania spostrzeżeń odbiorców i mierzenia wpływu.

A jedynym obszarem, w którym możesz mieć przewagę nawet nad niektórymi dużymi agencjami reklamowymi, jest projektowanie atrakcyjnych kreacji.

Oto, co należy podkreślić na początku przeglądu agencji: Creative odpowiada za 56% skuteczności reklamy, a media za 30%, według Nielsen Catalina.

OK, jak zaprojektujesz atrakcyjną kreację do zautomatyzowanego wideo cyfrowego?

Najpierw polecam obejrzenie „Zrozumienie wytycznych ABCD dotyczących skutecznych reklam w YouTube”.

Wyjaśnia, że ​​udane reklamy w YouTube przyciągają uwagę, zawierają silną markę, budują więź i mają silny kierunek.

Drugie podejście wykorzystuje emocjonalną sztuczną inteligencję do skorelowania atrybutów kreatywnych z danymi o wydajności wideo.

Jak to robisz?

Cóż, przeczytaj mój artykuł „Jaka jest alternatywa dla wydania 7 milionów dolarów na reklamę Super Bowl?”

Pierwszym ekspertem od marketingu cyfrowego, który odpowiedział na moją prośbę o alternatywy, był Ian Forrester, założyciel i dyrektor generalny DAIVID. Wykorzystał swoje narzędzie do testowania wideo, które wykorzystuje emocjonalną sztuczną inteligencję do automatycznego przewidywania wydajności wideo bez konieczności pokazywania kreatywności respondentom.

Trzecią opcją jest wykorzystanie YouTube Director Mix do tworzenia niestandardowych filmów na dużą skalę, zamieniając różne elementy w celu dostosowania treści do określonych odbiorców.

Na przykład firma Mondelez India zaprojektowała „Reklamę nie tylko Cadbury”, wykorzystującą kierowanie na kod PIN YouTube, YouTube Director's Mix i interfejs API Map Google.

Umożliwiło im to wyprodukowanie tysięcy dostosowanych reklam generowanych przez sztuczną inteligencję do 270 kodów PIN w ośmiu miastach.

Ta wysoce zlokalizowana kampania pomogła prawie 1800 lokalnym sprzedawcom zdobyć interesy podczas Diwali podczas pandemii.

Przyniosła niesamowite wyniki biznesowe, w tym ponad 32% większy wzrost firmy w porównaniu z prognozami i dwukrotną sprzedaż dla sprzedawców detalicznych prezentowanych w reklamach.

Czwarty sposób to utworzenie eksperymentu wideo, aby określić, która z Twoich reklam wideo jest skuteczniejsza w YouTube.

W ramach eksperymentu wideo możesz przetestować różne reklamy wideo z tymi samymi odbiorcami, a następnie wykorzystać wyniki eksperymentu, aby określić, która reklama bardziej odpowiada Twoim odbiorcom.

Na przykład firma Grammarly wykorzystała Eksperymenty wideo do testowania sekwencji reklam.

Aby zobaczyć ich wyniki, obejrzyj „Grammarly | Historia sukcesu | Reklamodawcy YouTube”.

A teraz coś z zupełnie innej beczki.

Zamiast pozwalać GA4 na skłonienie agencji do sprawdzenia, z wyprzedzeniem zachęcaj swoich klientów do przeprowadzenia przeglądu analityki cyfrowej.

Matt Bailey, który uczy ludzi, jak zamieniać dane marketingowe w działanie, mówi:

„Rozmawiałem z Adobe i zauważyli niesamowity wzrost liczby zapytań i zmian. Biorąc pod uwagę problemy z prywatnością, a Google jest największą próżnią danych na świecie, zdecydowałem, że nadszedł czas, aby również wprowadzić zmiany. Cieszę się, że krajobraz analityczny ponownie staje się środowiskiem konkurencyjnym finansowo!”

Dodaje: „Testowałem Matomo, Woopra, Heap i Piwik Pro. Wszystkie mają podobne funkcje jak G4. Problem w tym, że G4 wciąż nie jest ukończony. Ciągle dodają pomiary i zmieniają etykiety. Zaledwie dwa tygodnie temu dodali nowy pomiar, który skasował wszelkie powiązane z nim dane historyczne”.

Którą z tych opcji powinieneś użyć?

Cóż, zanim Dawid poszedł walczyć z Goliatem, zatrzymał się nad strumykiem, aby wybrać pięć gładkich kamieni.

A wszystko, czego Dawid potrzebował do zabicia Goliata, to jeden gładki kamień.

Oto, na co należy zwrócić uwagę pod koniec przeglądu agencji: jeśli agencja korzysta ze zintegrowanej technologii, aby dotrzeć do odbiorców na różnych ekranach z kreacją, która nie jest przekonująca, jedyną rzeczą, którą będziesz mierzyć, jest brak wpływu.

Moi koledzy z Search Engine Journal wykonali już świetną robotę przygotowując Cię do odniesienia sukcesu z Google Analytics 4 (GA4). Sprawdź te zasoby, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś:

• Google ogłasza nowe funkcje raportowania w GA4 autorstwa Amy Bishop
• Reakcja Google Analytics 4: GA4 jest „do bani” i jest „straszna” autorstwa Rogera Montti
• 7 funkcji GA4, które (mam nadzieję) sprawią, że nienawidzisz go mniej — Brie E Anderson
• Jak skonfigurować Google Analytics 4, aby odnieść sukces — Brie E Anderson
• Poznaj Google Analytics 4: Kompletny przewodnik autorstwa Kayle Larkin
• Nowa integracja GA4 i Search Ads 360 autorstwa Brooke Osmundson
• Pierwsze kroki z GA4: 4 wskazówki, które pomogą Ci wstać i zacząć działać autorstwa Kayle Larkin
• Dowiedz się GA4: 17 najlepszych przewodników i zasobów edukacyjnych autorstwa Kayle Larkin
• Często zadawane pytania na temat Google Analytics 4: Zachowaj spokój i śledź śledzenie autorstwa Kayle Larkin
• GA4 dla witryn e-commerce: przewodnik krok po kroku z przykładem Shopify autorstwa Kayle Larkin

Polecany obraz: ra2 studio/Shutterstock