Základy online marketingu 6. díl: Reporty a vyhodnocování

Reporty s tržbami a konverzemi od agentury nebo konzultanta obsahují vyšší čísla než byste našli v Google Analytics a při součtu všech kanálů v celkových tržbách? Jak je to možné? Může to být společné nedorozumění nebo v horším případě kouzlení s čísly. Příklad:

ReportujícíKanálTržby
Agentura 1Facebook reklamy600 000 Kč
Agentura 2Google Ads a Sklik900 000 Kč
Agentura 3E-mailing = newslettery1 000 000 Kč
Součet reportů2 500 000 Kč
Skutečné tržby eshopu2 000 000 Kč

Součet reportů je 2 500 000 Kč, ale skutečné tržby e-shopu jsou 2 000 000 Kč.

Jak je možné, že v reportu je v součtu o 500 000 Kč víc, než jsou celkové tržby e-shopu? Co je špatně?

Jako začátečníci se budete setkávat s reporty, které vám doručí agentura. Zajímat vás budou zejména konverze (splněné cíle = objednávky, registrace) a u e-shopů tržby. Pojďte nakouknout pod pokličku a pochopit, co jednotlivé výsledky znamenají.

Zdroje čísel a reportů

Čísla a reporty mohou pocházet z více zdrojů – z různých nástrojů online marketingu.

Nejprve je důležité si říct, že způsob reportování jednotlivých systémů a nástrojů je odlišný. A poté nastavit správný zdroj pro reportování.

Každý nástroj může reportovat tržby a konverze odlišným způsobem podle přiřazení zdroje konverze, což způsobuje odlišná čísla při celkových výsledcích.

Nástroje ke správě kanálů

Takovými jsou například PPC systémy Google Ads, Sklik, Facebook reklamy nebo třeba e-mailingový nástroj Mailkit.

Tyto nástroje reportují veškeré tržby a konverze, které vznikly poté co se uživatelé přes jejich kanály prokliknou na web či e-shop.

Příklad: Pokud se uživatel proklikne přes reklamu Skliku a nakoupí, Sklik si započítá konverzi a hodnotu objednávky.

Nákupní cesta zákazníka – při jedné návštěvě.

To zní logicky, ale velká část uživatelů navštíví web několikrát před samotným nákupem. Navíc navštíví web z různých online kanálů a jedna objednávka se tak započte v každém nástroji spravující daný kanál.

Při prostém součtu konverzí a tržeb uvidíte konkrétní objednávku opakovaně, což uměle navyšuje a zkresluje výsledky a obrat webu či e-shopu.

Příklad:

  • 6 dnů před nákupem přijde uživatel na e-shop z newsletteru,
  • 4 dny před nákupem přijde uživatel na e-shop z reklamy ve vyhledávání Google,
  • 2 dny před nákupem přijde uživatel na e-shop z reklamy v obsahové síti Skliku,
  • v den nákupu přijde na e-shop z Facebooku.

Kdo si konverze započítá? Všechny systémy. Jedna skutečná objednávka, jedna tržba – krát čtyři.

Nákupní cesta návštěvníka při více návštěvách z různých zdrojů. Nástroje kanálů přičtou zásluhu všem kanálům na celé konverzi.

Správný součet tržeb a konverzí získáte prostřednictvím jednotného nástroje webové analytiky.

Webová analytika – Google Analytics

Nástroje webové analytiky vyhodnocují výsledky e-shopu jako celku. Takže celková čísla v reportech by měly být shodná s celkovými výsledky e-shopu. Nehrozí chyba násobného součtu. To je fajn.

Tabulka z úvodu by mohla vypadat následovně:

ReportujícíKanálTržby
z nástrojů kanálů
Tržby
z webové analytiky
Agentura 1Facebook reklamy600 000 Kč320 000 Kč
Agentura 2Google Ads a Sklik900 000 Kč650 000 Kč
Agentura 3E-mailing = newslettery1 000 000 Kč750 000 Kč
 Další kanály 280 000 Kč
Celkem e-shopCelkem tržby e-shopunelze sčítat2 000 000 Kč

Už máme přesnější čísla a při rozhodování o investicích a jejich návratnosti se můžeme lépe orientovat.

Nastává otázka – kterému kanálu přiřadit zásluhu za objednávku od uživatele, který postupně přišel přes 4 různé kanály?

Nákupní cesta návštěvníka při více návštěvách z různých zdrojů. Komu přičte zásluhu webová analytika?

Google Analytics ve výchozím stavu přiřazuje zásluhu na nákupu poslednímu nepřímému kanálu, který návštěvníka přivedl.

Nákupní cesta návštěvníka při více návštěvách z různých zdrojů. Zásluhy při modelu Last Non-Direct Click.

To znamená poslednímu kanálu, který návštěvníka přivedl, ale nebere v potaz přímou návštěvnost (direct). Tento model se jmenuje Last Non-Direct Click (poslední nepřímý proklik).

Nákupní cesta návštěvníka při více návštěvách z různých zdrojů. Zásluhy při modelu Last Non-Direct Click v případě, že poslední návštěva je přímá.

Poskytuje tento model relevantní data se správným rozdělení zásluh na tržbách, aby pomohl k přesnému rozhodování o kanálech a kampaních?

Spíše ne, protože existují kanály a kampaně, které jsou zaměřené na hardsell (remarketing a slevy), ale také akviziční kampaně a kanály (zaměřené na získávání nových návštěvníků a otevírání konverzní cesty).

Při vyhodnocování modelem Last Non-Direct Click budou hardsellové kampaně nadhodnoceny a akviziční naopak podhodnoceny.

Je to podobné jako by se ve fotbalu všechny zásluhy na výsledky přiřazovaly pouze útočníkům. Hráči, kteří pomohli k přihrávce nejsou zohledněny v zásluhách. Ale bez nich nebo bez brankáře by to nešlo.

Jak vyhodnocovat správně?

Začátečníkům v onlinu doporučuji při práci s reporty, aby brali v potaz jejich zdroj – nástroj kanálu vs. webová analytika (celku):

  • Reporty z webové analytiky mají větší váhu pro rozhodování o eshopu jako celku. Při vyhodnocování výchozím modelem (Google Analytics – Last Non-Direct Click), neberte čísla jako pevná, ale zohledněte povahu kanálu a kampaně.
  • Reporty z nástrojů kanálů používejte pro hodnocení výkonu samotného kanálu.

Není to ideální stav vyhodnocování, ale začátečníci budou zahlceni dalšími novinkami a znalostmi. Přesnější vyhodnocování přes atribuční modely by jim zamotalo hlavu. Ale musí počítat s tím, že můžou vzniknout neefektivní kampaně a zejména podhodnocení akvizic.

Pokročilí už budou sami pracovat s nástroji online marketingu a musí při tom mít na vědomí, že u reportu z webové analytiky mají velký význam atribuce a volba správného atribučního modelu, který nejvíce odpovídá jejich byznysu – podle pozice značky na trhu, povahy produktů, cílů online marketingu a komunikace.

Ukázka přepočtu – rozdělení zásluhy na konverzi a tržbách mezi jednotlivé kanály na základě atribučního modelu. Procenta jsou smyšlená.

A také při práci v nástrojích na správu jednotlivých kanálů je potřeba vědět, jaký atribuční model tento nástroj používá.

Už máte přehled o tom, jak se mohou lišit jednotlivé reporty. Příště se podíváme na online kampaně vs. offline kampaně. A vysvětlíme si, proč se v onlinu může vyplatit propagovat produkt i mimo sezónu.