U prethodnom tekstu o atribuciji “Lekcija o atribuciji: Zašto ste u ponedjeljak imali web posjete s Facebooka koji je “pao”?” mogli smo naučiti da će izvještaji koji prate “Last Non-direct Click” (model atribucije kojeg nudi Universal Analytics) ili “Cross-channel last click” (model u GA4, koji također ignorira zadnje direktne posjete) uvijek favorizirati zadnji način dolazaka posjetitelja na naš web, a zanemarivati ostale dolaske i njihove kanale. Zbog toga se marketingaši u performance marketingu često pogrešno fokusiraju samo na one kanale koji im “donose konverzije”, a zanemaruju ostale načine dolazaka.
Želite li naučiti zašto trebamo znati kakav je utjecaj mješavine svih digitalnih kanala na uspješnost našeg weba, udobno se smjestite i krenite u čitanje.
Ne samo Google Analytics, nego i ostali analitički alati, kao npr. Facebook ili Google Ads pomoću svojih pixela prate uspješnost svog prometa, ali konverzije uglavnom pripisuju zadnjim posjetama vašem webu sa “njihovog” kanala. Tako možemo npr. imati ovako složenu situaciju s 5 različitih posjeta web trgovini:
Display -> Social -> Google Search -> Korporativni web (Referral) -> Direct = Kupovina
Što ćemo pritom dobiti u izvještajima?
- Google Analytics će reći da je za kupovinu zaslužan korporativni web (Referral)
- Google Ads će reći da je za kupovinu zaslužan Google Search
- Facebook će reći da je za kupovinu zaslužna druga posjeta
Stoga trebamo dobro poznavati modele atribucije pojedinih alata, kako bismo mogli znati uspoređivati njihove rezultate, te kako ne bismo mislili da “tu stalno netko nešto laže”.
No, u Universal Analyticsu moguće je analizirati i tzv. “pomoćne”, odnosno “asistirajuće” kanale koji dovode do konverzija. Google Universal Analytics nam pritom nudi nekoliko modela atribucije pomoću kojih nam može napraviti analizu:
Google Analytics 4 nudi slične modele, koji se zovu nešto drugačije i za razliku od Universal Analyticsa, njih je moguće podesiti da vrijede za sve Google Analytics 4 izvještaje. Ti su modeli sljedeći:
- Cross-Channel last click
- Cross-Channel first click
- Ads-prefered last click
- Cross-Channel linear
- Time Decay
- Cross-Channel position-based
- Data-Driven
Osim “last-click” modela, marketingaši često vole gledati i “first-click” izvještaje. Pogotovo klasični marketingaši kojih prvenstveno zanima stvaranje svijesti o brendu (brand awareness), a ne toliko konverzije. U takvim je kampanjama bitno koji je kanal prvi doveo korisnika na web, pa su za takve kampanje pogodni “first-click” modeli ili modeli koje nude pixel-based platforme poput Facebooka ili čak Google Adsa.
“Data-driven” ili model baziran na vašim konkretnim podacima, dio je plaćene verzije Google Analyticsa, za koju ipak morate izdvojiti popriličnu mjesečnu sumu novca. No, ukoliko godišnje u marketing ulažete milijunske iznose, mogli biste razmisliti o plaćenoj verziji Google Analyticsa (poznatoj i kao Google Analytics 360) jer vam ona može praktički uživo dati podatak o tome na koji način trebate promijeniti svoju marketinšku strategiju i taktiku kako biste bili uspješniji.
Besplatna verzija Google Analyticsa daje vam takav podatak nakon što je kampanja gotova, kako biste za sljedeći puta znali što vam je činiti.
Ukoliko razvijate strategiju digitalnog marketinga kroz više kanala, a što biste zapravo i trebali raditi bez obzira radite li performance marketing ili samo stvarate svijest o brendu, možete koristiti neke od ostalih modela (Linear, Time Decay, Position Based) ili kreirati neki svoj model, ovisno o tome kakvu ste strategiju zamislili. Zapravo vam svi navedeni modeli mogu poslužiti za evaluaciju vaše strategije i pomoći da odlučite kroz koji ćete kanal marketinga stvoriti svijest o brendu, kroz koje ćete kanale tu svijest održavati, kroz koje ćete kanale korisnika dovesti do konverzije i kroz koje kanale zaključiti tu konverziju. Pritom svaka industrija ili vrsta kampanja može imati svoja pravila i sezonalnosti ili preporučene kanale, ali i svaka agencija ili tim može imati svoje kanale u kojima se dobro snalazi, s kojima će postići bolje rezultate od kanala u kojima nisu baš najbolji.
“Zašto imamo ove komplicirane modele i čemu sve ovo”, pitate se? Pa prvenstveno kako bismo odgovorno upravljali marketinškim budžetima koje imamo na raspolaganju i kako bismo uz manje novca postizali bolje rezultate. Svaka kampanja može imati svoju strategiju i ne bismo se smjeli fokusirati samo na jedan kanal dolazaka ili jedan model atribucije, jer to može značiti da propuštamo prilike za bolje rezultate. Kako to možemo znati? Pa jednostavno – gledajući podatke koje nam daje Google analitika i razmišljajući o svojoj strategiji.
Nogometna atribucija
Ja marketinšku strategiju često uspoređujem s nogometom, a marketinškog managera s trenerom neke momčadi, koja može biti nogometna, ali može biti i rukometna, košarkaška ili bilo kakva timska. Npr. svi znamo da su Leo Messi i Christiano Ronaldo “strojevi za golove”. Što to znači u marketinškom smislu?
Pa zgoditak u nogometu je “Goal”, a tako se naziva i konverzija u analitici, što znači da Messi i Ronaldo u nogometu daju najviše konverzija. Točnije, njihova je noga najčešće ona nakon čijeg udarca lopta završava u protivničkoj mreži (Goal). Ako ćemo gledati po “last non-direct” modelu atribucije (gdje “Direct” može biti u slučaju kada se lopta odbije od golmana u mrežu), njih su dvojica najčešće zaslužni za konverzije. Zbog toga su skupi i svi bih ih htjeli u svom timu.
2018. je bila godina kada je jedan drugi nogometaš dominirao svjetskim travnjacima – naš Luka Modrić. Bez obzira što te godine nije dao najviše golova, osvojio je mnoge ankete, pa čak i bio proglašen za najboljeg igrača Svjetskog nogometnog prvenstva u Rusiji. Zašto?
Ja sam analitički geek i volim vjerovati da je to zbog toga što je prema Time Decay modelu on bio najviše zaslužan za konverzije :)))
Zapitajmo se sljedeće: ako je lopta krenula od golmana, koji ju je dobacio do igrača obrane, ovaj proslijedio veznom igraču koji je spazio Ronalda i nabacio mu savršenu loptu koju je Ronaldo “samo trebao ugurati” u mrežu, tko je zaslužan za gol?
- Je li Ronaldo, kako se to piše u statistikama?
- Je li veznjak (Modrić), kojemu se službeno zapisuje “asistencija”?
- Je li možda golman?
- Tko je više, a tko manje zaslužan za gol?
- Bi li Ronaldo uopće dao gol da golman nije započeo tu akciju?
Sve su to pitanja koja se možemo pitati i u marketinškoj strategiji.
Je li nam Facebook zaslužan za konverziju ili je to Newsletter?
Treba li nam uopće newsletter?
No, zamislimo i sljedeće: imamo sve iste igrače na raspolaganju, ali je:
- Ronaldo (napadač) na golu,
- golman je u napadu,
- veznjak je u obrani,
- obrambeni igrač u sredini.
Što mislite bi li tako posložena momčad dala više ili manje golova na nekoj utakmici od one u kojoj je golman na golu, a napadač pred protivničkim golom?
Vjerujem da se možemo složiti da bi tako loše posložena momčad imala neke rezultate, ali sigurno ne tako dobre kao momčad koja ima golmana na golu i Ronalda u napadu. Ali pazite, u oba slučaja imamo istu momčad na raspolaganju, samo smo igrače drugačije rasporedili po terenu i rezultati su već drugačiji!
Takve primjere dajem kada me klijenti ili kolege pitaju: “A koji kanal da koristimo” ili “Koji je kanal najbolji”? Najbolji za što? Prvo trebamo pronaći koji su kanali dobri za započinjanje napada, kako bismo otkrili koje kanale trebamo koristiti za zabijanje golova, a koje rasporediti po ostatku terena. Sve to možemo uz pomoć podataka koje nam daje Google Analytics. Ako pogrešno rasporedimo igrače po terenu, odnosno ako pogrešno rasporedimo kanale koje imamo na raspolaganju, rezultat kojeg ćemo dobiti možda i neće biti zadovoljavajući.
Imate li klince koji idu u osnovnu školu, vjerojatno ste bili na nekom od njihovih nogometnih treninga ili utakmica. Jeste li opazili glavnu karakteristiku njihove igre? Bez obzira gdje se na terenu nalazili, SVI (osim golmana možda) trče za loptom! :)))
OK, znamo da mali Perica najbrže trči i često zabije gol, ali i dalje će svi iz momčadi trčati i nabijati loptu čim ju dobiju. Tek kada klinci sazriju i malo odrastu, možemo s njima razvijati strategiju po kojoj će neki biti zaduženi za zaustavljanje protivničkih igrača, neki za dodavanje napadačima, neki za zabijanje golova i slično.
Strategiju sličnu prvašićima, točnije nepostojanje strategije nažalost koristi većina digitalnih marketingaša:
“Uzmimo sve raspoložive kanale i pokušajmo sa svim kanalima pucati na gol i sigurno ćemo nekako pogoditi”.
OK, ako s druge strane imamo sličnu konkurenciju, možda ćemo i imati neki rezultat za pamćenje, ali zamislite što bi se desilo da ta osnovnoškolska momčad zaigra protiv maturanata? Maturanata, koji već imaju razrađenu taktiku i znaju tko od igrača treba stajati na kojoj poziciji kako bi svi skupa bili efikasni? Vjerujem da bi klinci prvašići samo slučajno zabili gol.
Većina strategija u digitalnom marketingu, ne samo u nas nego i u svijetu, izgleda kao da nogomet igraju klinci u prvom razredu.
Svi pucaju na gol i svi trče u istom smjeru. Uspješne kampanje i uspješni su timovi oni koji su koristeći modele atribucije uspjeli za svoj tim i svog klijenta doznati tko je golman, tko je branič, tko je Luka Modrić, a tko Christano Ronaldo. Ili Mandžukić, da ne ispadne da znam samo nekolicinu nogometnih imena.
U nekom timu Facebook se ponaša kao golman, u drugom se timu Facebook koristi kao vezni igrač i niti prvi niti drugi tim nisu nužno u krivu. Kao što jedan igrač u svojoj karijeri uz pomoć različitih trenera može promijeniti nekoliko pozicija kako bi doznao na kojoj je poziciji kod kojeg trenera najefikasniji, tako i jedan trener (u našem slučaju marketinški manager) u svakoj sljedećoj utakmici igra protiv drugog protivnika (konkurencija) i uz druge igrače na raspolaganju (budžet i raspoloživi kanali). Poznavajući strategiju koju je razvijao s timom, trener razvija taktiku za sljedeću utakmicu, kao što dobar marketinški manager za svaku sljedeću kampanju zna što mu je činiti i kako će raspoloživi budžet rasporediti na igrače (kanale) koje ima na raspolaganju, a kako bi postigao što bolji rezultat. Hoće li pritom svi trčati za loptom ili će svatko držati svoju poziciju, stvar je znanja i strategije trenera.
Google Analytics može vam dati kvalitetne podatke na temelju kojih možete zaključiti tko je u vašem marketinškom timu golman, tko je branič, a tko u napadu.
Ako ne znate pronaći podatke o atribuciji, dobar će vam analitičar pomoći da takve podatke dobijete, analizirate i iskoristite za poboljšanje svoje momčadi, jer tome analitičari i služe.
Želite li voditi tim prvašića koji samo veselo trče za loptom ili želite biti voditelj uspješne momčadi u kojoj ste uz pomoć iskustva i kvalitetnih brojki došli do najboljih rezultata? Alati i znanja već postoje, a odluka je samo na vama.
